数据库系统的开发技术
数据库技术发展的4个阶段及其特点
数据库技术发展的4个阶段及其特点数据库技术是随着计算机技术的发展而逐步发展完善的，可以分为以下四个阶段：文件管理系统阶段、层次数据库阶段、网络数据库阶段和关系数据库阶段，下面我们将详细介绍这四个阶段的特点。
1.文件管理系统阶段文件管理系统阶段是数据库技术发展的最初阶段，也是最为简单、原始的阶段。
该阶段使用的是文件系统进行数据管理，将数据存储在文件中，并采用顺序读取和顺序写入的方式进行数据读写操作。
这一阶段的特点是数据处理效率低下，数据的查找、插入、删除等操作十分困难。
由于数据文件的存储位置没有固定的结构，因此对于大规模的数据处理，往往需要手动编写程序进行处理，大大降低了数据处理效率。
2.层次数据库阶段层次数据库阶段是在文件管理系统的基础上，改进而来的一种数据库管理方式。
这一阶段的特点是采用了层次结构来管理数据，使得数据文件的读写效率有了很大的提升。
层次数据库中数据以树形结构组织，可以实现快速的数据存储和查询，但树形结构限制了数据的组织形式。
当数据之间的关系不是树形结构，而是网状结构时，层次数据库就不能很好地进行处理了。
3.网络数据库阶段网络数据库阶段是在层次数据库的基础上，又有一定的改进和提升。
这一阶段的特点是对数据管理进行了标准化，使用了更先进的记录结构，可以实现更灵活的数据组织形式。
而且，网络数据库采用了具有分布式的结构形式，服务器和客户端可以相互通讯，方便了数据的共享和互通。
这一阶段的技术得到了广泛的应用，例如虚拟网络、淘宝开发平台、网上银行等。
4.关系数据库阶段关系数据库阶段是数据库技术发展的最后一个阶段，也是目前应用最广泛的数据管理方式。
相比于层次和网络数据库，关系数据库采用了更加简单、易操作、高效的数据库模型，实现了数据的高效查询、更新、删除等操作。
关系数据库的重要特点就是采用了结构化查询语言(SQL)，能够实现高效的数据处理和管理，可以满足不同应用场景的需求，例如管理企业信息、人力资源、学生信息等。
数据库应用系统的开发
18
11.2.1 数据库的连接方式
数据提供器用于建立数据源与数据集之间的联系，它能连接各种类型的数据，并能按 要求将数据源中的数据提供给数据集，或者从数据集向数据源返回编辑后ห้องสมุดไป่ตู้数据。
2
11.1.1 软件定义
2．软件需求信息获取 ① 考察现场或跟班作业，了解现场业务流程。 ② 进行市场调查。 ③ 访问用户和应用领域的专家。 ④ 查阅与原应用系统或应用环境有关的记录。 3．用户需求的描述方法 描述用户需求传统的方法大多采用结构化的分析方法（Structured Analysis，SA）， 即按应用部门的组织结构，对系统内部的数据流进行分析，逐层细化，用数据流程图 （Data Flow Diagram，DFD）描述数据在系统中的流动和处理，并建立相应的数据字典 （Data Dictionary，DD）。 ① 数据流程图使用的主要符号如图11.1所示。
4
图11.2 学生选课系统需求分析的顶层数据流程图
5
11.1.1 软件定义
② 数据字典的主要内容。 ● 数据项：包括数据项名、类型、长度等。 ● 数据结构：反映了数据之间的组合关系，包括数据结构名、含 义说明及定义。 ● 数据流：数据流是数据在系统内传输的路径，包括数据流名、 说明、数据的源和目标等。 ● 数据存储：是数据停留或保存的地方，包括数据存储名、说明 等。 ● 处理过程：主要包括：过程名、输入参数、输出参数、说明等。
10
11.1.2 软件开发
编码阶段应注意遵循编程标准、养成良好的编程风格，以便编写出正确的便于理解、 调试和维护的程序模块。 编码与单元测试的阶段性成果：通过单元测试的各功能模块的集合、详细的单元测试 报告等文档。 4．组装测试 根据概要设计提供的软件结构、各功能模块的说明和组装测试计划，将数据加载到数 据库中，对经过单元测试检验的模块按照某种选定的策略逐步进行组装和测试，检验应用 系统在正确性、功能完备性、容错能力、性能指标等方面是否满足设计要求。 阶段性成果：① 满足概要设计要求的详细设计报告；② 可运行的软件系统和源程序 清单；③ 组装测试报告等文档。 5．验收测试 又称为确认调试，主要任务：按照验收测试计划对软件系统进行测试，检验其是否达 到了需求规格说明中定义的全部功能和性能等方面的需求。 阶段性成果：验收测试报告、项目开发总结报告、软件系统、源程序清单、用户操作 手册等文档资料。 最后，由专家、用户负责人、软件开发和管理人员组成软件评审小组对软件验收测试 报告、测试结果和应用软件系统进行评审，通过后，软件产品正式通过验收，可以交付用 户使用。
BBS数据库系统的设计与实现——数据库系统的设计与实现
网络教育学院《数据库课程设计》题目：BBS数据库系统的设计与实现学习中心：辽宁省奥鹏学习中心专业：网络工程年级： 2014年春季学号： ************学生：孙雨指导教师：摘要在网络信息时代到来之前，主要的主流媒体是报刊，杂志，电视，广播等，人民通过这些信息交流平台了解各方面的资讯。
可是更多的是接受，真正使得百姓们可以参与进来发表自己意见和看法的时代就是21世纪网络的广泛应用，在结合JAVA和SSH技术之下开发了这样一个快捷、界面友好的论坛交流系统，实现了一个功能相对齐全的论坛系统，在这里可以自由地发表自己的观点和对论坛的主题发表意见，我们还可以对网友的问题及时地解决，获取对自己有用的只是。
本网站严格按照软件项目开发的流程进行开发，对于网站开发的可行性分析、需求分析、概要设计、详细设计以及对网站的测试与维护都又详细的论述和实现过程。
随着计算机技术的不断发展，计算机作为知识经济时代的产物，已被广泛应用于社会各个行业和领域。
随着我国改革的深入和社会主义市场经济的日趋繁荣，导致竞争日益激烈，迫使我们采取先进的计算机硬件设备以及高质量的辅助软件来管理运行，以提高效率。
动态网页也是一样，人们在其上面发表个人的观点的平台，它是一个交互式的互动平台，它是用户相互交流的重要途径，用户提出的要求、意见、看法，可以得到及时的回复和解决，可以有效的解决用户的需要，目前计算机网络这么发达，我们就很有必要去开发一个这样的软件——动态留言系统，只要有一台与外界相连的计算机，你可以不用出家门，只要系统留言就可以和广大的用户进行交流，沟通。
一、系统概述1.1 总体概述随着Internet技术的不断发展，以及用户群爆炸性的增长，网络不再仅仅是信息的被动获取来源，更成为人们探讨问题，交换观点的场所，其中，网络上论坛扮演了极其重要的角色。
论坛又名BBS，全称为Bulletin Board System或者Bulletin Board Service。
数据库的Web应用与前端开发
数据库的Web应用与前端开发近年来，随着数据量的不断增加和互联网应用的快速发展，数据库成为了重要的数据存储和管理手段。
同时，Web应用和前端开发技术也在不断发展和更新。
本文通过介绍数据库的Web应用和前端开发，分别从概念、技术特点及应用场景等多方面进行探讨。
一、数据库的Web应用1.概念数据库的Web应用是指将数据库应用于Web应用系统中的一类应用程序，也是当前开发Web应用的主要手段之一。
Web应用系统通过在Web服务器和数据库之间搭建一个数据服务层，实现了与数据库的连接，从而实现Web应用系统对数据的存储、查询、更新等操作。
2.技术特点数据库的Web应用技术具有以下特点：（1）数据安全性高：系统通过对系统进行权限控制，对用户的操作行为进行记录等多种方式，保障数据的安全性。
（2）应用开发效率高：开发人员可以通过数据库的Web应用开发框架，进行快速应用程序的开发，从而提高应用开发效率。
（3）应用范围广泛：数据库的Web应用无论在商业还是非商业领域都有着广泛的应用，满足用户不同的需求。
3.应用场景数据库的Web应用在互联网应用场景中有着广泛的应用，如电子商务、社交网络、在线教育等。
在电子商务领域，Web应用系统可以实现商品信息、交易记录的查询和订单的管理等；在社交网络领域，Web应用系统可以实现用户的注册、好友关系的管理和动态消息的发布等。
二、前端开发技术1.概念前端开发技术是指在Web应用程序中，将图形界面和交互功能都实现在用户的浏览器端，并通过一系列的前端技术实现向后台服务器发送请求和获取响应数据的技术。
2.技术特点前端开发技术具有以下特点：（1）开发效率高：前端技术可以帮助开发者快速实现Web应用的用户界面和交互功能。
（2）响应速度快：前端技术可以通过使用Web缓存、预加载等多种方式，缩短Web应用的响应时间，提升用户的使用体验。
（3）可维护性强：前端技术可以通过使用模块化、组件化等方式，提高Web应用的可维护性，降低项目的开发和维护成本。
数据库技术的发展史
数据库技术的发展史
1960年，IBM开发了第一个集成的数据库系统，它是一个统一的主存
数据存储，使用文件管理系统实现数据的存取和处理，是当时最先进的系统。
1965年，IBM推出了全新的关系数据库技术，即结构化查询语言（SQL）。
它使用带有头部的表的概念，可以通过连接多个表来获取所需
的数据，使用简单的查询语法可以提取、更新和管理数据，为数据库的管
理和处理提供了可靠的框架。
1974年，贝尔实验室发明了概念数据库语言（CDL），首先提出了实
体-关系模型，将数据库模型从表格式转变为对象式，更加便于数据字典
的管理。
1979年，IBM推出了第一个实用的关系数据库系统，称为DB2，它采
用了实体-关系模型，支持关系式查询语言，并提供了一个交互式应用程
序环境，使得数据库管理变得简单易行。
1980年，开普勒公司（Oracle）开发了第一个商业关系数据库系统，称为Oracle，它采用了实体-关系模型，并支持关系式查询和交互式应用
程序环境。
数据库管理系统的未来发展趋势与前景展望
数据库管理系统的未来发展趋势与前景展望随着信息技术的迅速发展，数据库管理系统（DBMS）作为企业信息管理的核心工具，正经历着不断的演进和创新。
本文将探讨数据库管理系统未来的发展趋势和前景展望，包括技术发展、应用场景、数据安全性和可扩展性等方面。
1. 技术发展趋势数据库管理系统正朝着以下几个主要技术趋势发展。
（1）云原生数据库：随着云计算的普及，数据库管理系统也在逐渐向云原生的方向发展。
云原生数据库具有良好的可伸缩性、高可用性和弹性资源分配，能够满足多种数据需求，并且能与云平台的其他服务进行集成，提供更好的资源管理和利用效率。
（2）人工智能与自动化：人工智能技术在数据库管理系统中的应用逐渐增加。
例如，自动化智能调优能够根据系统性能和需求自动调整数据库参数和优化查询；机器学习算法可以用于数据挖掘和分析，提供更准确的业务洞察。
（3）大数据和分布式系统：随着数据规模的不断增大，传统的单机数据库已经无法满足高效处理大规模数据的需求。
分布式数据库管理系统（DDBMS）能够在多个节点上分布存储和处理数据，实现分布式计算和数据并行处理，提高系统的吞吐量和性能。
2. 应用场景展望数据库管理系统在各个领域中的应用将进一步拓展和深化。
（1）物联网(IoT)：随着物联网设备的不断增多，庞大的设备数据需要有效的存储和管理。
数据库管理系统将扮演关键角色，能够处理设备数据流和实时数据分析，并支持实时决策和反馈，以提高设备运营效率和安全性。
（2）人工智能与机器学习：数据库对于存储和处理机器学习模型的大量数据至关重要。
创建用于训练机器学习模型的大规模数据集，并能快速地存储和查询这些数据对于数据科学家和研究人员来说是至关重要的。
数据库管理系统将进一步集成机器学习工具和算法，提供更好的机器学习支持。
（3）区块链：区块链技术的迅速发展也将对数据库管理系统提出新的挑战和需求。
数据库管理系统需要支持分布式账本的存储和管理，提供高性能的交易处理和数据一致性的维护，以满足区块链的去中心化和透明性要求。
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，而数据库技术则是处理和管理数据的关键工具。
在数据库设计和开发中，概念模型和逻辑模型是两个核心概念。
本文将深入探讨数据库技术中的数据概念模型和逻辑模型的概念和应用。
一、概念模型概念模型是数据库设计和规划的起点，它描述了现实世界中的实体、实体之间的关系以及这些关系的属性。
概念模型通常使用实体-关系(ER)模型进行描述，它以实体和实体之间的关系为核心元素，表达现实世界中的事物和它们之间的联系。
通过概念模型的建立，数据库开发者可以更好地理解应用领域的需求，从而更好地设计和规划数据库。
以一个学生管理系统为例，我们可以使用概念模型来描述系统中的实体和关系。
在这个模型中，学生、课程和教师都是实体，它们之间的关系可以用学生选修课程、教师教授课程等来表示。
每个实体都有一些属性，如学生的学号、姓名，课程的名称、学分等等。
通过这个概念模型，我们可以更好地理解学生管理系统中的各种数据对象及其之间的关系，从而更好地进行数据库设计和规划。
二、逻辑模型逻辑模型是在概念模型的基础上进一步抽象和精炼的模型，它使用数据库领域专用的表示方式来描述数据库的结构和功能。
逻辑模型通常使用关系模型进行描述，它以表格形式表示数据，通过表格中的行和列来表示实体和属性，利用主键和外键等约束关系来表示实体之间的联系。
关系模型是一种二维表格的表示方法，在表格中，每一行代表一个实体，每一列代表一个属性。
通过表格中的属性值，我们可以了解到实体之间的关系和属性的特性。
例如，可以使用一张学生表格来表示学生实体，其中的每一行代表一个学生，每一列代表一个属性，如学号、姓名、年龄等。
通过这样的表格表示，我们可以进行各种数据操作，如插入、查询、更新和删除。
逻辑模型在数据库设计和开发中起到了关键作用。
通过逻辑模型的建立，我们可以更好地理解概念模型中的实体和关系，将其转化为具体的表结构。
在设计过程中，我们需要定义表格之间的约束关系，如主键约束、外键约束等，以保证数据的一致性和完整性。
数据库系统中的关键技术
数据库系统中的关键技术随着数据量的不断增加，数据库系统已成为各种业务和智能化应用的重要组成部分。
数据库系统的设计和实现需要考虑多种技术，以满足应用的需求，并保证系统的高效和安全性。
本文将介绍数据库系统中的关键技术，并探讨它们对系统性能的影响。
一、索引技术索引是一种数据结构，使数据库系统能够快速查找特定记录。
索引在查询性能方面扮演着至关重要的角色。
数据库系统中的索引分为基于B+树的索引和哈希索引两种。
B+树索引在大多数数据库系统中都是标准索引类型。
它可以高效地支持针对单个列或多个列的查询和范围查询。
此外，B+树索引还具有较快的插入、更新和删除记录的速度。
当然，在创建B+树索引时需要考虑索引列的选择，以及索引的维护代价。
哈希索引采用哈希表作为索引结构，具有理想的查找性能。
在需要处理大量等值查询的系统中，哈希索引可以极大地提高效率。
但是，在支持复杂查询时，哈希索引的性能会比较低，因为它不支持范围查询，并且在插入、更新和删除记录时需要重新计算哈希值。
二、查询优化技术查询优化是数据库系统中的另一个关键技术，它通过重写查询语句、优化查询计划以及使用索引等方法来提高查询性能。
查询优化器是数据库系统中实现查询优化的重要组成部分。
查询优化器使用基于成本的优化算法来生成最优的查询计划。
它根据查询的所需结果集大小、数据分布、索引大小和查询缓存情况等因素估计查询执行代价，并选择最优的执行路径以执行查询操作。
在实际应用中，查询优化器通常会采用多种搜索策略，例如动态规划、贪心等算法。
三、并发控制技术并发控制是数据库系统中的另一个重要的技术。
由于多个用户可以同时访问数据库，数据库系统必须提供适当的控制机制以确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
事务是数据库系统中的一个基本单元。
每个事务都是由一组数据库操作组成的逻辑单元，可以由一个或多个用户同时访问。
在事务的执行过程中，数据库系统需要确保事务与其他事务的操作互相隔离，以避免数据丢失或冲突。
数据库管理的技术与方法
数据库管理的技术与方法数据库管理是现代企业信息化建设的重要组成部分，好的数据库管理能够为企业提供高效、安全、可靠的数据支持。
本文将从技术和方法两个角度探讨数据库管理的要点。
一、技术篇1.数据建模数据建模是数据库设计的重要环节，它是根据实际业务需求，将业务实体、属性、关系等信息转化为数据库中的表、字段、主外键等结构，建立起一个清晰结构化的数据库模型。
数据建模需要考虑数据的完整性、可扩展性、性能等因素，正确设计模型可以避免数据冗余和不一致，同时也能提升系统的运行效率。
2.索引优化索引是数据库查询的重要工具，它能够加速查询速度，减少系统资源占用。
索引的优化包括适当增加索引、定期维护索引、合理选择索引类型等。
同时需要注意的是，过多的索引也会影响查询效率，需要根据实际情况进行评估和调整。
3.数据备份和恢复数据备份和恢复是保证数据安全性的重要手段，它可以应对各种故障和意外情况，如硬件故障、数据误删、病毒攻击等。
备份策略需要根据数据库的重要性和更新频率进行合理规划，定期检查和测试备份文件的可用性，确保备份方案的有效性。
4.性能优化数据库性能是影响用户体验和系统稳定性的重要因素，性能优化需要从多个方面入手，如SQL优化、存储优化、IO优化等。
其中SQL优化是最为关键的，优化SQL可以减少系统资源消耗，提升查询速度和响应时间，增加系统的可用性和稳定性。
二、方法篇1.规范管理规范管理指建立一套规范的管理流程和监控机制，保证数据库系统能够按照规范进行管理和维护。
规范管理包括创建数据库管理制度、规范用户操作、定期巡检、异常报警等方面，确保数据库系统高可用、高性能、高安全。
2.文档化管理文档化管理指维护一套完整的数据库管理文档，包括数据库模型、备份策略、维护手册、异常处理流程等，为数据库管理人员提供便利和支持。
文档化管理可以提高管理效率、降低管理成本，同时也方便对数据库进行风险评估和决策分析。
3.知识共享知识共享指将数据库管理的知识和经验进行统一管理和分享，建立数据库管理人员的培训和学习机制，培养一支高素质的管理团队。
第13章 数据库应用系统的开发方法
逻辑数据库设计
概念数据库设计是独立于数据库管理系统的，而 逻辑数据库设计却与具体的数据库管理系统有关。 在逻辑数据库阶段首先要考虑实现数据库的数据 库管理系统所支持的数据模型是什么。 在逻辑数据库设计阶段，我们首先将概念数据模 型转换为关系数据模型，即将E-R图中的实体和 联系转换为关系模式。 对关系数据库来说，逻辑数据库设计的结果是一 组关系模式，接着要应用关系规范理论对这些关 系模式进行规范化处理。
18
动态行为模型
动态行为模型主要用来描述系统的一些动 态特征，如定义可能的系统事件和各实体 对各种事件的响应等。
19
用界面模型
用户界面模型显然用来描述用户使用和操 作应用系统的界面，包括界面的外观和各 种具体的操作功能等，它可以使客户对未 来的系统首先建立一个感官的认识。
20
系统设计
概要设计
概要设计也称作总体设计，所以这一阶段的任 务是要将用户的需求统一到一个总体的逻辑结 构和概念模式中，要描述出与对象模型对应的 所有类，要描述类之间的相互关系和继承关系 等；同时要将动态行为模型中的操作、事件和 对事件的响应等体现在类中；在这个阶段还要 确定整个应用系统的结构框架和输入输出接口 等。
15
系统分析
抽象对象的过程可以由上向下，也可以由 下向上。所谓由上向下，就是首先抽象出 整个问题域中的所有对象，并以对象为基 础分析对象的数据需求和操作需求，然后 给出问题和解决问题过程的准确描述；而 所谓由下向上则是首先描述各个问题和解 决问题的过程，并从各个问题中抽象出对 象，然后将同类对象进行合并。
11
快速原型开发方法可以分为四个步骤：
系统基本需求的确定； 对原型的功能选择； 原型的构造与试用； 原型的修改和完善。
数据库开发技术路线
数据库开发技术路线数据库开发技术路线数据库开发是现代软件开发中非常重要的一环。
下面是数据库开发的技术路线：1. 学习数据库基础知识学习数据库基础知识是数据库开发的第一步。
掌握SQL语言，了解数据库基础结构和原理，学会数据建模等，这些都是数据库开发中不可或缺的基础知识。
2. 选择数据库系统选择适合开发需求的数据库系统是数据库开发的重要环节。
根据项目的需求和特点，选择适合的数据库类型和版本，如关系数据库（Oracle、MySQL、SQL Server等）或NoSQL数据库（MongoDB、Redis、Cassandra等）。
3. 设计数据库结构在数据库系统中创建一个数据库结构是为了存储数据和对数据进行管理。
在设计数据库结构时，需要根据需求进行数据建模，选择合适的表结构并用规范化的方式来设计数据表，确保数据的一致性、完整性和可扩展性。
4. 开发应用程序在开发应用程序时，需要使用SQL语言来操作数据库。
根据应用的特点，可以选择应用框架并将应用程序与数据库整合起来，实现数据的存储、查询、更新和删除等操作。
5. 进行性能优化对于大型应用程序和大量数据的情况，为了提高查询效率和节约系统资源，需要进行性能优化。
可以采用合适的数据库优化策略和技术，例如索引、分区、缓存机制等。
6. 进行安全性管理数据安全是数据库开发的一个重要问题。
为了保护数据安全和防止恶意攻击，开发人员需要采用合适的安全策略和技术，例如访问控制、加密处理、备份和恢复等。
7. 进行维护和监控维护和监控是数据库系统生命周期的重要环节。
开发人员需要保证数据库系统的正常运行、预测可能的问题和解决已发生的问题。
可以使用数据库监控工具和性能分析工具，以便及时发现和解决问题。
以上是数据库开发的技术路线，开发人员可以根据自己的技能和经验，逐步提升技术水平，实现数据库开发的高效和安全。
第一章PowerBuilder入门
PowerBuilder安装过程 安装过程
1、运行PB的安装光盘根目录下的 、运行 的安装光盘根目录下的 的安装光盘根目录下的Setup.exe，安装程 ， 序提示是否同意软件的许可协议，如下图所示。 序提示是否同意软件的许可协议，如下图所示。不同 意许可协议时将退出安装过程。 意许可协议时将退出安装过程。
8．PB支持交叉平台 ． 支持交叉平台
PB是一个跨平台的开发工具，它能够在许多 是一个跨平台的开发工具， 是一个跨平台的开发工具 操作系统环境下进行应用程序的开发， 操作系统环境下进行应用程序的开发，如 Windows 9x、Windows 2000、Windows NT等。 、 、 等
9．灵活快捷的数据转移方法－数据管道技术 ．灵活快捷的数据转移方法－
1.1 PowerBuilder的功能特点 的功能特点
PB是美国 是美国PowerSoft公司（后来被 公司（ 是美国 公司 后来被Sybase公司并 公司并 于二十世纪九十年代初期（ 购）于二十世纪九十年代初期（1992年）推出的产 年 品，它是一种基于客户机 服务器体系结构的应用程 它是一种基于客户机/服务器体系结构的应用程 客户机 服务器 序的前端开发工具，采用面向对象的开发技术， 序的前端开发工具，采用面向对象的开发技术，具 有可视化的图形用户界面， 有可视化的图形用户界面，使用它开发人员能够快 速容易地开发出应用程序。 速容易地开发出应用程序。
11、单击“否”按钮。安装程序会检测计算机中是 、单击“ 按钮。 否安装了DCOM。DCOM是ODBC 3.5所需要的驱 否安装了 。 是 所需要的驱 动程序，可从微软的相关网站上下载。 动程序，可从微软的相关网站上下载。如果还没有 安装DCOM，则系统会提示在完成 安装 ，则系统会提示在完成PowerBuilder的 的 安装后安装DCOM。 安装后安装 。
access数据库开发经典案例解析
access数据库开发经典案例解析一、引言数据库开发是现代软件开发中不可或缺的一环，它为应用程序提供了数据存储、查询、更新和管理功能。
在数据库开发过程中，开发人员需要设计数据库结构、编写SQL语句、进行性能优化等工作，以确保应用程序能够高效、稳定地运行。
本文将通过解析经典的数据库开发案例，探讨数据库开发的实际应用和技术要点。
二、案例一：在线商城数据库设计与开发1.需求分析阶段在进行数据库设计与开发之前，首先需要进行需求分析，明确系统的功能和业务需求。
以在线商城为例，需求分析阶段需要明确商品管理、订单管理、用户管理等功能模块的需求，以便为数据库设计提供具体的依据。
2.数据库设计阶段在需求分析的基础上，数据库设计是数据库开发的关键环节之一。
需要设计商品表、订单表、用户表等数据库实体，并建立它们之间的关联关系。
同时要考虑数据库的性能、扩展性和安全性等方面的要求，以确保数据库能够满足系统的实际需求。
3.数据库开发阶段在数据库设计完成后，需要进行数据库开发工作。
这包括创建数据库、表、视图、存储过程等数据库对象，并编写SQL语句对这些对象进行操作。
此外，还需要进行数据库性能优化和安全性设置，以确保数据库的稳定运行和数据安全。
4.案例分析在线商城数据库设计与开发是一个典型的数据库开发案例，它涉及到了多个功能模块和复杂的业务逻辑。
在这个案例中，数据库的设计和开发必须考虑到商品管理、订单管理、用户管理等方面的需求，同时要确保数据库的性能和安全。
通过对这个案例的分析，可以深入了解数据库设计与开发中的技术要点和实际挑战。
三、案例二：企业人事管理系统数据库设计与开发1.需求分析阶段企业人事管理系统是一个涉及多个部门和功能的复杂系统，因此在进行数据库设计与开发之前，需要进行充分的需求分析。
这包括明确员工管理、部门管理、薪资管理等功能模块的需求，并为数据库设计提供具体依据。
2.数据库设计阶段在需求分析的基础上，数据库设计是数据库开发的关键环节之一。
数据库基本知识和软件开发流程
第7章 数据库基本知识和软件开发流程教学目标1. 了解数据库系统的相关概念、历史和特点（数据、数据库等概念，数据管理技术发展的三个阶段，数据库系统的特点）；2. 掌握数据模型（关系模型等）；3. 了解数据库管理系统（常见数据库管理系统）；4. 了解软件系统开发流程（软件系统开发的六个阶段）。
7.1 数据库系统概述数据库是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支。
今天，信息资源已成为各个部门的重要财富和资源。
建立一个满足各级部门信息处理要求的行之有效的信息系统也成为一个企业或组织生存和发展的重要条件。
因此，作为信息系统核心和基础的数据库技术得到越来越广泛的应用，从小型单项事务处理系统到大型信息系统，从联机事务处理到联机分析处理，从一般企业管理到计算机辅助设计与制造（CAD／CAM）、计算机集成制造系统（CIMS）、办公信息系统（OIS）、地理信息系统（GIS）等，越来越多新的应用领域采用数据库存储和处理他们的信息资源。
7.1.1数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统1. 数据（Data）数据是数据库中存储的基本对象。
数据在大多数人头脑中的第一个反应就是数字。
其实数字只是最简单的一种数据，是数据的一种传统和狭义的理解。
广义的理解，数据的种类很多，文字、图形、图像、声音、学生的档案记录、货物的运输情况等，这些都是数据。
可以对数据做如下定义：描述事物的符号记录称为数据。
描述事物的符号可以是数字，也可以是文字、图形、图像、声音、语言等，数据有多种表现形式，它们都可以经过数字化后存入计算机。
2. 数据库（DataBase,简称DB）数据库，顾名思义，是存放数据的仓库。
只不过这个仓库是在计算机存储设备上，而且数据是按一定的格式存放的。
人们收集并抽取出一个应用所需要的大量数据之后，应将其保存起来以供进一步加工处理。
进一步抽取有用信息。
在科学技术飞速发展的今天，人们的视野越来越广，数据量急剧增加。
过去人们把数据存放在文件柜里，现在人们借助计算机和数据库技术科学地保存和管理大量的复杂的数据，以便能方便而充分地利用这些宝贵的信息资源。
基于云计算的分布式数据库系统设计与开发
基于云计算的分布式数据库系统设计与开发在当今互联网时代，数据的规模不断增长，传统的中心化数据库系统已经无法满足大规模数据处理和存储的需求。
为了解决这一问题，分布式数据库系统应运而生。
而基于云计算的分布式数据库系统更是将分布式数据库系统与云计算技术相结合，为用户提供了更加灵活、可扩展的数据处理和存储方案。
基于云计算的分布式数据库系统设计与开发是一个涉及多个领域知识的复杂任务。
在系统设计方面，需要考虑数据的分片和分布、数据一致性、冗余备份等问题。
而在系统开发方面，需要使用适当的分布式计算框架和技术，如Hadoop、Spark等，以实现数据的并行处理和分布式存储。
首先，在设计分布式数据库系统时，一个重要的考虑因素是数据的分片和分布。
分片是将一个大型数据库分成多个小片段，分散储存在不同的节点上。
这样可以提高系统的可扩展性和性能。
分布方案可以基于数据的不同属性进行，如按时间、按地理位置等等。
此外，还需要考虑数据的一致性，即数据在多个节点上的副本是如何保持一致的。
可以采用两阶段提交或Paxos算法等技术来实现数据的一致性。
其次，在开发分布式数据库系统时，可以选择适当的分布式计算框架和技术来实现数据的并行处理和分布式存储。
Hadoop是一个被广泛应用的分布式计算框架，它提供了分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。
使用Hadoop可以方便地进行大规模数据的存储和处理。
另外，Spark是一个快速的、通用的分布式计算系统，它支持内存计算和迭代计算，并提供了丰富的API和库。
Spark可以替代Hadoop的MapReduce，提供更高效的数据处理能力。
除了分布式计算框架，还需要考虑数据的可靠性和容错性。
为了确保数据的安全性和可靠性，可以采用冗余备份的策略，将数据存储在多个节点上。
当一个节点发生故障时，其他节点上的副本可以继续提供服务，确保系统的可用性。
此外，还可以使用数据复制和数据恢复机制，来处理节点故障或数据的丢失问题。
数据库系统的开发技术
单用户结构 主从式结构(集中式结构) 分布式结构 文件服务器结构 客户/服务器结构（C/S） 浏览器/应用服务器/数据库服务器结构（B/S）
1
1. 单用户数据库系统
整个数据库系统(应用程序、DBMS、数据) 装在一台计算机上，为一个用户独占，不 同机器之间不能共享数据。
相等规模的分布式数据库系统在出现故障的几率上不会比集中式数 据库系统低，但由于其故障的影响仅限于局部数据应用，因此就整 个系统来讲它的可靠性是比较高的。
10
缺点
数据的分布存放给数据的处理、管理与维护带 来困难。
当用户需要经常访问远程数据时，系统效率会 明显地受到网络传输的制约。
11
4.文件服务器结构
如果一个组织机构需要增加新的相对自主的组织单位来扩充机构， 则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。
均衡负载的需要。数据的分解采用使局部应用达到最大，这使得各 处理机之间的相互干扰降到最低。负载在各处理机之间分担，可以 避免临界瓶颈。
当现有机构中已存在几个数据库系统，而且实现全局应用的必要性 增加时，就可以由这些数据库自下而上构成分布式数据库系统。
8
分布式数据库系统特点（续）
数据冗余
数据冗余在分布式系统中被看作是所需要的特 性，其原因在于：首先，如果在需要的节点复 制数据，则可以提高局部的应用性。其次，当 某节点发生故障时，可以操作其它节点上的复 制数据，因此这可以增加系统的有效性。
9
分布式结构的数据库系统（续）
优点
它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。比如银行系 统，总行与各分行处于不同的城市或城市中的各个地区，在业务上 它们需要处理各自的数据，也需要彼此之间的交换和处理，这就需 要分布式的系统。
基于BS结构的数据库开发技术
基于BS结构的数据库开发技术基于BS结构的数据库开发技术是一种利用浏览器与服务器之间的通信方式来实现数据库管理和数据处理的技术。
相比传统的CS（Client/Server）结构，BS（Browser/Server）结构具有更好的可扩展性和跨平台性。
本文将从以下几个方面对基于BS结构的数据库开发技术进行详细阐述。
首先，基于BS结构的数据库开发技术采用了浏览器作为客户端，使得用户可以通过简单的浏览器界面来操作数据库。
这样的设计减轻了用户的学习和使用成本，提高了系统的易用性和可访问性。
同时，由于浏览器软件已经广泛应用于各种操作系统和平台，基于BS结构的数据库开发技术具有很好的跨平台性。
其次，基于BS结构的数据库开发技术通过将数据的处理和计算都放在服务器端进行，减轻了客户端的压力，提高了客户端的性能。
这样的设计使得客户端设备可以节省计算资源，并且可以实现较低配置的设备也能够访问和使用数据库系统。
另外，在进行数据处理和计算时，服务器可以通过分布式计算和负载均衡的方式来提高系统的整体性能和响应速度。
第三，基于BS结构的数据库开发技术可以使用各种常见的Web开发技术和标准来实现数据库的管理和操作。
例如，可以使用HTML和CSS来实现用户界面的展示和布局，可以使用JavaScript和AJAX等技术来实现与服务器的异步通信和数据交互，可以使用SQL语言来进行数据查询和操作。
这些技术和标准都已经被广泛应用于互联网和Web开发领域，具有很高的成熟度和可靠性。
最后，基于BS结构的数据库开发技术可以支持远程访问和分布式数据管理。
用户可以通过互联网连接到远程的数据库服务器进行数据的管理和操作，而不需要在本地安装和配置数据库软件。
同时，基于BS结构的数据库开发技术可以实现多个服务器之间的数据共享和同步，保证数据的一致性和可靠性。
这样的设计使得数据库系统可以更好地适应分布式和多用户的环境。
综上所述，基于BS结构的数据库开发技术是一种利用浏览器与服务器之间的通信来实现数据库管理和数据处理的技术。
基于人工智能的数据管理系统设计与开发
基于人工智能的数据管理系统设计与开发随着科技的不断发展，人工智能技术在不同领域被广泛应用。
其中，基于人工智能的数据管理系统是较为常见的应用之一。
这类系统在操作上更加自动化，以减轻人们的负担，同时也能更准确、高效地处理和分析数据。
因此，本文将从数据管理系统的设计和开发两个角度，介绍基于人工智能技术的数据管理系统的相关知识及其应用。
一、数据管理系统的基本要素在开始介绍人工智能技术在数据管理系统中的作用之前，了解一个数据管理系统的构成和基本要素是非常必要的。
1. 数据库管理系统数据库管理系统（Database Management System，DBMS）是数据管理系统的重要组成部分。
它是定义、管理和操作数据库的软件系统。
数据管理系统的设计首先需要定义数据模型并建立数据字典，以便能够更好地组织、存储和检索数据。
为了处理大量结构化数据，数据库管理系统通常使用关系型数据库。
当然，如果需要存储和处理非结构化数据，则可以选择使用其他类型的数据库，例如文本数据库或对象数据库。
2. 数据挖掘数据挖掘是数据管理系统的关键技术之一。
数据挖掘技术可以从上百万条数据中自动找出有用的信息。
它能够自动地探寻数据集中的模式、规律、趋势或其他潜在的知识，帮助决策者更好地理解数据、做出正确的决策并找到市场机会。
在数据管理系统的设计中，数据挖掘技术可用于优化数据集合的有效性，同时也是对于商业决策有非常重要的探寻和发现作用。
例如，在零售行业，当我们需要决定何时推出新产品时，数据挖掘技术可以分析我们过去的销售历史记录，找到最佳销售时间和关键指标。
这样就可以在不浪费资源的情况下做出更好的商业决策。
3. 机器学习机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够自己从数据中学习，改进和优化自己的算法。
机器学习技术被广泛应用于垃圾邮件过滤、数字图像识别、推荐算法、自然语言处理等领域。
在数据管理系统的设计中，机器学习技术可以用来优化预测模型，提高数据质量，从而更好地服务于企业发展。
dbmh法
dbmh法DBMH法，又称数据库方法论，是一种系统化的数据库开发方法，可以帮助开发人员高效地设计和实现数据库系统。
在这个方法中，DBMH表示数据建模的过程，从需求分析开始，经过逐步细化和验证的过程，最终形成一个可行的数据库设计。
下面分步骤讲述DBMH方法的具体实现过程：第一步是需求分析。
在这个阶段，开发团队需要深入了解客户的需求，梳理出需要在数据库中存储和管理哪些数据，并决定数据之间的关系。
这个过程是非常关键的，因为一个差的需求分析很容易导致整个数据库系统的低效和不可靠。
第二步是导入数据。
在分析完客户需求后，团队需要把已有的数据导入到数据库中。
数据可能存在于多个不同的来源，如Excel表格、文本文件、关系型数据库等等。
开发团队需要对导入的数据进行清洗、格式化和验证，以确保它们的完整性和准确性。
第三步是数据建模。
在这个阶段，开发团队需要创建数据库的逻辑结构，包括数据的表、字段、关系和约束条件等。
这个过程需要仔细考虑数据之间的关系，以及它们在实际应用中的使用场景。
数据库设计的质量对整个系统的性能和可维护性很重要。
第四步是数据库实现。
在完成数据建模后，开发团队需要将设计好的逻辑结构映射到实际的数据库技术中，如MySQL、Oracle、MongoDB等。
这个过程需要考虑数据库的性能和可扩展性，并选择合适的技术来实现应用程序和数据库的交互。
第五步是数据库测试。
在完成数据库实现后，开发团队需要通过测试来验证数据库系统的正确性和稳定性。
测试包括单元测试、集成测试和性能测试等，团队需要确保系统能够正常地处理、存储和检索数据，并且在高并发、大规模数据等复杂场景下也能够保持高效。
第六步是数据库维护和优化。
当数据库系统部署到正式环境中后，团队需要持续监测和优化系统的性能和可靠性。
这个过程包括系统日志的记录和分析、数据备份和恢复、系统安全等等。
团队需要不断学习和了解最新的技术和最佳实践，以确保数据库系统的稳定运行和持续改进。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
有10000条 记录的数据库
提出SQL请求 本机完成查询
响应请求 并返回整个数据
17
基于文件服务器方式的数据库
dBASE、FoxBASE、Foxpro、Access是 小型的基于文件服务器方式的数据库软件。
18
5．客户／服务器结构的数据库系统
24
客户／服务器体系结构内部构成
应 用 软 件 连 接 件 网 络 协 议 网 络 协 议 连 接 件 D B M S 操 作 系 统
同机器之间不能共享数据。
早期的最简单的数据库系统（ dBASE 、 Foxpro等）
2
单机方式、网络方式的不同
(a) 单机方式
(b)网络方式
3
2. 主从式结构的数据库系统
一个主机带多个终端的多用户结构
数据库系统，包括应用程序、DBMS、数据， 都集中存放在主机（大型机、小型机）上， 所有处理任务都由主机来完成 各个用户通过主机的终端并发地存取数据库， 共享数据资源
20
客户/服务器方式的结构示意图
数据库 应用程序 网络文件服务器
请求
结果 工作站1 应用程序 工作站1 工作站n
应用程序
应用程序
21
客户/服务器方式下的工作流程
Select * from 学生 where 班级名=“04 网一”
有10000条 记录的数据库
提出SQL请求 接受查询结果
SQL查询命令 在服务器端执行
4
主从式结构的数据库系统
终 端
主机
5
主从式结构的数据库系统(续）
优点
易于管理、控制与维护。
缺点
当终端用户数目增加到一定程度后，主机的任 务会过分繁重，成为瓶颈，从而使系统性能下 降。 系统的可靠性依赖主机 , 当主机出现故障时， 整个系统都不能使用。
6
3.分布式数据库系统概述
分布式数据库系统是由若干个站集合而 成。这些站又称为节点，它们在通讯网络 中联接在一起，每个节点都是一个独立的 数据库系统，它们都拥有各自的数据库、 中央处理机、终端，以及各自的局部数据 库管理系统。因此分布式数据库系统可以 看作是一系列集中式数据库系统的联合。 它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结 构上是分布式的。
13
文件服务器方式（结构示意图）
数据库 网络文件服务器
文件请求
文件 工作站1
工作站1 应用程序
… …
工作站n
应用程序
应用程序
14
结构和特点
结构：
文件服务器：提供资源（数据）的集中管理和 访问路径。 客户工作站：运行应用程序，所有命令由自己 执行
特点：
共享资源数据集中管理 应用程序在各个工作站上
10
缺点
数据的分布存放给数据的处理、管理与维护带 来困难。 当用户需要经常访问远程数据时，系统效率会 明显地受到网络传输的制约。
11
4.文件服务器结构
文件1 文件2 … 文件n 文件服务器
微机1
微机2
…
微机n
12
文件服务器结构
数据库按文件形式保存在文件服务器上； 应用程序和简化了的DBMS在客户机上； 应用程序以文件形式存取文件服务器上的 数据； 文件服务器将用户所需的数据以整个文件 的形式传送到客户机上。
7
分布式数据库系统特点
分布透明性
分布式透明性就是在编写程序时好象数据没有被分布 一样，因此把数据进行转移不会影响程序的正确性。
但程序的执行速度会有所降低。
节点自治和协调工作
网络中的每个结点都可以独立处理本地数据库中的数 据，执行局部应用
同时也可以同时存取和处理多个异地数据库中的数据，
执行全局应用
9.1 数据库系统外部的体系结构
单用户结构
主从式结构(集中式结构) 分布式结构 文件服务器结构 客户/服务器结构（C/S） 浏览器/应用服务器/数据库服务器结构（B/S）
1
1. 单用户数据库系统
整个数据库系统 ( 应用程序、 DBMS 、数据 )
装在一台计算机上，为一个用户独占，不
应用软件1 应用软件2 … 应用软件n 客户端 局域网 DBMS 服 务 器 端
数据库
19
客户／服务器结构的数据库系统
把DBMS功能和应用分开
网络中某个（些）结点上的计算机专门用于 执行DBMS功能，称为数据库服务器，简称服 务器 其他结点上的计算机安装DBMS的外围应用开 发工具，用户的应用系统，称为客户机
22
特点
服务器端帮助用户完成数据的检索工作， 实现了用户拥有两个处理器同时工作，减 少了数据的传输量 服务器需要认识客户端发出的命
23
基于客户/服务器方式的数据库
SQL Server、Sybase、Oracle是大型的 基于客户/服务器方式的数据库软件
15
优点和缺点
优点
费用低廉 配置比较灵活，可以方便的增减工作站
缺点：
客户端的计算机要有足够的能力，才能完成应 用处理，可能导致计算机不断升级。 文件服务器将数据全部传到工作站上，由用户 找到需要的数据，导致大量无用的数据在网上 传输，无法提高响应速度。
16
文件服务器方式下的工作流程
8
分布式数据库系统特点（续）
数据冗余
数据冗余在分布式系统中被看作是所需要的特 性，其原因在于：首先，如果在需要的节点复 制数据，则可以提高局部的应用性。其次，当 某节点发生故障时，可以操作其它节点上的复 制数据，因此这可以增加系统的有效性。
9
分布式结构的数据库系统（续）
优点
它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。比如银行系 统，总行与各分行处于不同的城市或城市中的各个地区，在业务上 它们需要处理各自的数据，也需要彼此之间的交换和处理，这就需 要分布式的系统。 如果一个组织机构需要增加新的相对自主的组织单位来扩充机构， 则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。 均衡负载的需要。数据的分解采用使局部应用达到最大，这使得各 处理机之间的相互干扰降到最低。负载在各处理机之间分担，可以 避免临界瓶颈。 当现有机构中已存在几个数据库系统，而且实现全局应用的必要性 增加时，就可以由这些数据库自下而上构成分布式数据库系统。 相等规模的分布式数据库系统在出现故障的几率上不会比集中式数 据库系统低，但由于其故障的影响仅限于局部数据应用，因此就整 个系统来讲它的可靠性是比较高的。