数据库开发技术
数据库开发岗位职责
数据库开发岗位职责数据库开发岗位职责11、熟悉PHP语言开发，有PHP项目开发经验，熟悉面向对象的设计方法，开发经验3-5年;2、掌握JS、HTML、CSS等相关Web开发技术知识;3、掌握MySQL数据库应用，具有相关应用开发经验及数据库规划能力;4、具备良好的.代码编程习惯及较强的文档编写能力;5、具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神，有较强的沟通及协调能力;能够准确了解需求;6、熟悉ThinkPHP、Laravel框架优先;7、熟悉前端框架如AngularJs,jQuery,Bootstrap,jQueryMobile等优先。
8、熟悉memcache,redis,mysql/postgresql，mongodb。
如对NoSQL有深入了解者尤佳;9、对个人和团队代码质量要很高要求，习惯并喜欢codereview10、熟悉常用设计模式，有大型分布式、高并发、高负载、高可用性系统设计开发经验者优先;11、有商城系统开发、熟悉微擎系统经验者优先数据库开发岗位职责2职责：1、参与项目需求分析，研究项目技术细节，进行系统框架和核心模块的详细设计；编写相应的技术文档；2、根据公司要求规范，编写相应的技术文档；编制项目文档、记录质量测试结果3、完成项目初始至终结的全部技术跟踪协调工作4、根据开发进度和任务分解完成软件编码工作，配合测试工程师进行软件测试工作；5、参与客户沟通、项目需求调研分析并维持良好的客户关系；编写需求分析报告。
6、进行用户现场软件的.部署和实施7、完成公司领导交办的其他工作。
岗位要求：1、计算机相关专业，数学专业优先，本科以上学历；2、熟悉Oracle、Sqlserver等数据库及SQL语言；3、良好的团队合作精神和社交技巧及沟通协调能力；4、能适应经常出差。
数据库开发岗位职责3职责1.数据库安装、配置、故障处理、备份与恢复;2.数据库性能监控与优化、数据库安全加固、数据库空间管理等(包括线上、线下环境);3.负责项目数据ETL整合与数据库设计;4.审核数据库设计方案和SQL语句，对上线数据库质量进行管理;5.负责数据库操作标准化流程制定，并遵照执行;(如数据库设计规范、数据库变更管理规范)6.负责跟进、试用厦门数据组产出的工具、数据整合方案，以及在重庆团队中推广使用;7.提升实施团队数据库运维相关技能。
数据库开发实习报告
实习报告一、实习背景与目的随着信息技术的快速发展，数据库技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色。
为了提高自己的实际操作能力和理论水平，我选择了数据库开发作为实习方向。
本次实习旨在了解数据库开发的基本流程，掌握数据库设计、建立、维护及SQL语言编程等技能，为今后的职业发展打下坚实基础。
二、实习内容与过程1. 数据库基础知识学习在实习初期，我系统地学习了数据库基础知识，包括数据库的基本概念、关系型数据库、SQL语言等。
通过学习，我了解到数据库开发的核心是掌握关系型数据库的设计与操作，以及熟练运用SQL语言进行数据查询、更新、删除等操作。
2. 数据库设计在掌握基本知识的基础上，我参与了实习单位的一个项目，负责数据库设计。
首先，我根据项目需求分析，确定了数据库的表结构、字段类型、索引等设计要素。
接着，我使用数据库设计工具（如ERWin、PowerDesigner等）绘制了E-R图，并将其转换为数据库模式。
最后，我根据设计模式编写了数据库创建脚本，实现了数据库的建立。
3. 数据库编程在数据库设计完成后，我开始了数据库编程实践。
通过实习，我学会了使用SQL语言进行数据查询、插入、更新、删除等操作。
同时，我还掌握了存储过程、触发器、视图等高级编程技术。
在实际项目中，我编写了大量的SQL脚本，优化了数据库性能，提高了数据处理效率。
4. 数据库维护与性能优化为了确保数据库的稳定运行，我学习了数据库维护与性能优化方面的知识。
主要包括：定期备份数据库、监控数据库性能、分析并解决数据库故障等。
在实习过程中，我参与了数据库的定期维护工作，积累了丰富的实践经验。
三、实习收获与反思1. 实习使我掌握了数据库设计的基本方法，了解了数据库开发的全过程，为今后的工作打下了基础。
2. 通过实际操作，我熟练掌握了SQL语言编程，提高了数据处理能力。
3. 实习使我认识到数据库维护与性能优化的重要性，为今后的工作提供了宝贵经验。
4. 然而，在实习过程中，我也发现自己在某些方面存在不足，如：对某些数据库高级特性的理解不够深入，数据库性能优化方面的知识储备不足等。
数据库第八章-数据库应用开发技术
(3) 设置“宏查询”按钮属性，在其单击按钮属性中选择 “查询学号” 。 (4) 运行“学生基本情况浏览”窗体，输入学号，点击 “宏查询”按钮。
教学进度
计算机科学与工程系
例：修改“学生基本情况浏览”窗体，将页脚中的功能 用自定义按钮替代。并保存为“学生基本情况浏览1”窗体。 (1) 打开“学生基本情况浏览”窗体，在页脚处加5个命 令按钮，标题如图。
教学进度
计算机科学与工程系
创建报表： 创建报表与创建窗体非常类似。报表和窗体都是使用 控件来组织和显示数据的，所以创建窗体的方法同样也适 用于创建报表。 1. 使用“自动创建报表”创建报表 用这种方式创建的报表格式是由系统规定的，但也可以通过 报表“设计视图”对其进行修改。 例1：选择“自动创建报表：表格式”，根据学生表创 建报表。
教学进度
计算机科学与工程系 (4) 双击“求和成绩”按钮，选择“平均值” (5) 下一步，指定图表标题“各门课程平均分”
教学进度
8.3 宏
计算机科学与工程系
宏的概念: 宏是一种特定的编码，是一个或多个操作命令的集合。 宏以动作为基本单位，一个宏命令能够完成一个操作动作。 每一个宏命令由动作名和操作参数组成。 宏可以是包含一个或多个宏命令的宏集合。若是由多个 宏命令组成的宏，其操作动作的执行是按宏命令的排列顺序 依次完成的。 宏也可以定义成宏组，将多个宏保存在一个宏组中。如 将在同一窗体中使用的宏，或功能相近的宏组织成宏组，这 样做的好处是便于宏的组织和管理。 简单讲，使用宏的目的就是为了实现自动操作。 在Access中实现自动处理的方法主要有两种：宏和VBA 模块。
教学进度
计算机科学与工程系
举例：新建宏，设置一个消息框(MsgBox)宏命令，再设 置一打开窗口(OpenForm)宏命令，命名宏为“欢迎”。 运行时先后执行这两个宏，执行结果如下：
数据库开发工程师个人能力简介
数据库开发工程师个人能力简介
作为一名数据库开发工程师，我具备以下个人能力：
1. 熟练掌握 SQL 语言及其相关技术，如存储过程、触发器、索引等，能够熟练编写高效的 SQL 查询语句和数据操作语句。
2. 熟练使用数据库管理系统，如 MySQL、Oracle、SQL Server 等，能够熟练进行数据库的设计、建模、优化和维护。
3. 具备较强的编程能力，能够使用 Java、Python、C# 等语言
进行数据库应用程序的开发，如数据采集、数据分析、数据可视化等。
4. 具备较强的数据分析能力，能够对海量数据进行深入分析和
挖掘，发现数据背后的规律和价值。
5. 具备团队合作能力和沟通能力，能够与团队成员和其他部门
进行良好的沟通和协作，共同完成项目任务。
总的来说，我是一名具备扎实的数据库技术和较强的编程能力的数据库开发工程师，能够为企业提供高质量的数据库应用解决方案。
- 1 -。
后端开发中常用的数据库和技术
后端开发中常用的数据库和技术随着互联网的快速发展，后端开发变得越来越重要。
后端开发主要负责处理服务器端的逻辑和数据。
在后端开发中，数据库和相关技术起着至关重要的作用。
它们是存储和管理数据的关键工具。
在本文中，我们将讨论后端开发中常用的数据库和技术。
1.关系型数据库关系型数据库是最常用的数据库类型之一。
它们使用表格来组织和存储数据。
关系型数据库最大的优点是它们具有良好的数据一致性和完整性。
以下是几个常用的关系型数据库：- MySQL:是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统。
它被广泛用于Web应用程序和其他应用程序中。
MySQL易于使用，可靠，并且具有良好的性能。
- PostgreSQL:是一个功能强大的开源对象-关系型数据库管理系统。
它具有高度可扩展性和可定制性，并具有对复杂查询和高级数据类型的支持。
- Oracle:是一个功能强大的商业关系型数据库管理系统。
它广泛用于大规模企业级应用程序。
Oracle具有高度可靠性和安全性，并提供广泛的功能和工具。
- Microsoft SQL Server:是一个由微软开发的关系型数据库管理系统。
它广泛用于微软生态系统中。
SQL Server具有良好的性能，并且与其他微软产品集成紧密。
2.非关系型数据库非关系型数据库是一种不使用表格模式来组织数据的数据库类型。
它们通常使用键值对或文档模型来存储数据。
以下是几个常用的非关系型数据库：- MongoDB:是一个开源的文档数据库。
它具有高度可扩展性和灵活性，并且能够存储和处理任意类型的数据。
- Redis:是一个开源的内存数据结构存储系统。
它支持各种数据结构，如字符串，列表，哈希和集合。
Redis非常适合缓存和会话管理。
- Cassandra:是一个高度可扩展的分布式数据库系统。
它设计用于处理大规模的数据集，并具有高度可用性和容错性。
- CouchDB:是一个开源的面向文档的数据库。
它使用JSON格式来存储数据，并支持复杂的查询和数据同步。
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。
数据库要掌握哪些技术
数据库要掌握哪些技术
要掌握数据库相关的技术，以下是一些重要的技术点：
1. 数据库设计：包括数据库表结构设计、关系模型设计、范式理论等。
2. SQL语言：熟练掌握SQL语言，包括DDL（数据定义语言）、DML（数据操作语言）和DQL（数据查询语言）等。
3. 数据库管理系统（DBMS）：熟悉至少一种常见的数据库管
理系统，如MySQL、Oracle、SQL Server等，了解其特性和
用法。
4. 数据库索引优化：了解索引的概念、种类和创建原则，能够根据业务需求优化数据库索引。
5. 事务管理与并发控制：了解事务的特性和ACID原则，能够实现事务的管理和并发控制。
6. 数据库备份与恢复：了解数据库备份技术和恢复策略，能够进行数据库备份和恢复操作。
7. 数据库性能优化：了解如何通过调优查询语句、优化表结构、调整系统参数等手段提升数据库性能。
8. 数据库安全与权限管理：了解数据库安全机制，掌握用户权限管理、数据加密等数据库安全相关技术。
9. 数据库复制与集群：了解数据库复制和集群技术，能够配置和管理数据库复制和集群环境。
10. 数据库监控与故障处理：了解数据库监控技术和故障处理策略，能够及时发现和处理数据库故障。
需要注意的是，不同的数据库管理系统可能使用不同的技术和工具，对于特定的数据库管理系统，还需要深入学习和掌握其特定的技术和工具。
数据库开发技能树
7-21-7-数据库开发技能树数据库开发是一个广泛的领域，需要掌握多种技能和概念。
以下是数据库开发技能树的一般轮廓，包括不同级别的技能和知识：基础数据库知识：1. 数据库基本概念：了解数据库、表、行、列、主键、外键等基本概念。
2. SQL（Structured Query Language）：学习 SQL 查询语言，包括查询、插入、更新和删除数据的基本语法。
数据库管理系统（DBMS）： 3. 数据库系统：了解不同类型的数据库系统，如关系数据库（例如MySQL、PostgreSQL、Oracle）、NoSQL 数据库（例如MongoDB、Cassandra）等。
4. 数据库安装和配置：学会在不同操作系统上安装和配置数据库管理系统。
数据建模和设计： 5. 数据建模：掌握数据库建模工具，如ERD （实体关系图）工具，以设计数据库架构。
6. 数据规范化：了解数据库规范化的原则，以优化数据结构。
7. 数据库设计：设计数据库表和关系，确保满足应用程序的需求。
SQL 编程： 8. SQL 高级查询：学习复杂的 SQL 查询，包括联接、子查询、聚合函数等。
9. 存储过程和触发器：创建和管理存储过程和触发器以处理业务逻辑和自动化任务。
10. SQL 优化：学习数据库查询优化技巧，以提高查询性能。
数据访问层开发： 11. 数据访问层（DAO）：创建数据库访问层，将数据库与应用程序代码分离。
12. ORM（对象关系映射）：学习使用 ORM 框架（如Hibernate、Entity Framework）来简化数据库访问和数据对象映射。
数据库安全性： 13. 数据库安全性：了解和实施数据库安全最佳实践，包括用户权限、数据加密、漏洞检测和预防等。
14. SQL 注入防护：学会防止和识别 SQL 注入攻击。
版本控制和协作： 15. 版本控制系统：使用版本控制工具（如Git）来跟踪和管理数据库架构的变化。
16. 团队协作：与其他开发人员、数据库管理员和测试人员合作，以确保数据库的一致性和可靠性。
数据库应用系统开发技术概述
• 如果业务规则(如行业的、国内的或国际的等)过于复杂或需要增加，那么就可 以考虑将业务规则分离出来，放入到一些独立的软件(如进程、组件)或数据库 中。
• 数据流量
• 在分布式系统，特别系统的是基于Internet的环境，不能有高的数据流量要求， 如果业务规则是数据驱动(指业务规则已经由设计时被纳入到数据库中)的，它 们应该使业务处理和数据服务保持畅通(如两者尽可能近的地方或者集中在一 起)。
文件服务器与客户/服务器的数据库操作
• 文件服务器结构: 在服务器端存储数据，在客户端完成 数据操作和处理。
• 文件服务器数据库操作举例
• 客户/服务器结构: 在服务器存储数据，在服务器和客户 端完成数据操作和处理。
• 客户/服务器的数据库操作
文件服务器结构中的数据库操作
查询表格
30000条记录的表格
数据库应用系统结构设计主要依据(续)
• 代码可重用性
• 如果用户想在不同的前端使用同样的业务规则，建议建立一 些共同可用的部件(分层)。
• 维护问题
• 如果系统中处于有许多客户机，为了使系统的维护和支持成 本相对低廉，应该尽量使客户机简单化(瘦客户机)，如可以 浏览器方式，它至多需要的升级维护工作可以从网络自动下 载的，因此基本上不需要单独的维护工作。
• ……
1.2数据库应用系统的实现结构
• 一层(如集中式) • 两层C/S结构式(也包括文件服务) • 三层(C/S/S和B/S/S) • 多层的C/S(N-tiers)等体系构造
• 对等—生产系统尚未正式接纳它
一层(如集中式): 银行/航空售票系统ห้องสมุดไป่ตู้
两层：文件文件服务器应用系统：foxpro
常见的数据库技术
常见的数据库技术
常见的数据库技术主要包括以下几个方面：
1．关系型数据库：关系型数据库是最常见和广泛使用的数据库类型。
它使用结构化查询语言（SQL）进行数据操作和管理。
常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL。
2．分布式数据库：分布式数据库是将数据分布在多个计算机上，以实现更高的性能、可用性和可扩展性。
常见的分布式数据库有Apache Cassandra、CockroachDB、Google Cloud Spanner。
3．列式数据库：列式数据库主要面向分析型查询，它将数据按列存储，以优化复杂的聚合操作。
常见的列式数据库有Apache HBase、Google BigQuery。
4．内存数据库：内存数据库将数据存储在内存中，而不是磁盘上，以提供极高的性能和低延迟。
常见的内存数据库有Redis、Memcached、Aerospike。
5．图形数据库：图形数据库用于存储和查询图形结构化的数据，如社交网络、推荐系统。
常见的图形数据库有Neo4j、OrientDB。
6．时间序列数据库：时间序列数据库专门用于存储和管理时间序列数据，如股票价格、传感器数据。
常见的时间序列数据库有InfluxDB、TimescaleDB。
回答完毕。
数据开发技术方案
数据开发技术方案数据开发技术方案是指在数据分析和应用方面，为了满足业务需求，将数据从源系统中提取、转换和加载到数据仓库或数据湖中，并进行必要的加工和清洗，最终提供给业务和决策人员使用的一套技术方案。
数据开发技术方案的基本流程包括数据源选择、数据抽取、数据转换、数据加载和数据处理等环节。
下面是一个典型的数据开发技术方案：1. 数据源选择：根据业务需求，选择合适的数据源。
数据源可以是关系型数据库、非关系型数据库、日志文件、API接口等等。
根据数据源的特点和数据量的大小，选择合适的数据抽取方法。
2. 数据抽取：通过使用ETL工具或自定义开发程序，从数据源中抽取需要的数据。
数据抽取的方法可以是全量抽取、增量抽取或增量更新的方式。
3. 数据转换：将抽取的数据进行转换、加工和清洗，使其符合业务需求和数据仓库的数据模型。
数据转换的方法可以是过滤、排序、去重、合并等等。
4. 数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库或数据湖中。
数据加载的方法可以是批量加载、增量加载或流式加载的方式。
5. 数据处理：对加载到数据仓库或数据湖中的数据进行进一步的加工和处理，以满足不同的业务需求。
数据处理的方法可以是SQL查询、数据分析、数据挖掘、机器学习等等。
数据开发技术方案的关键点在于选择合适的工具和技术，并且确保数据的质量和准确性。
以下是一些常用的数据开发技术：1. ETL工具：如Informatica、IBM DataStage、Microsoft SSIS 等，用于数据抽取、转换和加载。
2. 数据仓库：如Oracle Data Warehouse、Teradata、Amazon Redshift等，用于存储和管理大量的结构化数据。
3. 数据湖：如Hadoop、Apache Spark、Amazon S3等，用于存储和处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
4. 数据建模：如维度建模、星型模型、雪花模型等，用于设计和组织数据仓库的数据模型。
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。
数据库开发技术实验指导书【设计版】
数据库开发技术实验指导书河南科技大学电子信息工程学院计算机系实验1 数据库建立实验目的：1．进一步熟练掌握数据库设计的过程。
2．掌握一个数据库建立的方法和实现业务规则实现的方法。
3．掌握利用SQL的DDL语言建表和交互式建表的方法。
实验环境：SQL Server 2000以上数据库管理系统。
实验学时：2学时实验内容：给出一个数据库应用系统的需求规格陈述，要求根据此说明，进行概念结构的设计，概念结构的规范化，将概念结构转换为关系数据模型作为数据库的逻辑结构，然后进行数据库的物理结构设计。
在SQL Server数据库管理系统上建立该数据库，并且实现需求中要求的业务规则。
建立数据库关系图，检查数据库结构是否完整正确。
选择合适的数据对建立好的数据库进行检查，确认是否满足设计要求。
实验步骤：1．实验前首先进行数据库逻辑结构和物理结构的设计。
逻辑结构设计应该包括各个表的结构、关键字、外部关键字、唯一索引，属性约束。
物理结构包括查询优化的索引、触发器。
2．在SQL Server查询分析器中利用DDL语言创建表结构，建立属性约束，建立触发器进行业务规则校验。
操作步骤一：打开查询分析器（参见图1.1）输入SQL Server身份认证的用户名和密码，以超级用户SA的身份登陆，进入查询分析器主界面（参见图1.2）。
操作步骤二：首先输入命令create databsae <数据库名>，创建数据库，然后输入命令use <数据库名> 设置新创建的数据库作为当前数据库，下面就可以输入DDL语句建立数据库了。
图1.1 查询分析器登陆图1.2 查询分析器主界面3．在查询分析器中利用Iinsert 、Update 或者Delete 语句对建立好的库进行数据维护，检查表结构是否正确。
4．检查业务规则是否对维护的数据进行了正确的校验。
5．在SQL Server 的企业管理器程序中，建立数据库的关系图，检查数据库SQL 语句输入窗口SQL 语句执行结果窗口的表之间的关联建立的是否正确。
数据库要掌握哪些技术
数据库技术掌握指南一、引言在当今信息化时代，数据库技术是存储、管理和检索数据的核心。
无论是企业级应用还是个人项目，数据库都是不可或缺的组成部分。
掌握数据库技术对于开发者、系统分析师和数据工程师来说至关重要。
本文将详细介绍数据库技术的各个方面，帮助读者构建扎实的数据库知识体系。
二、数据库基础知识2.1 关系型数据库概念关系型数据库是建立在关系模型基础上的数据库，它使用表格的形式来组织数据，每个表格包含行和列。
关系型数据库通过主键和外键来维护数据之间的关系。
2.2 NoSQL数据库概念NoSQL数据库是一类非关系型数据库，它们通常不使用固定的表结构，而是提供了更加灵活的数据存储方式。
NoSQL数据库适用于存储大量非结构化或半结构化数据。
三、数据库设计3.1 数据建模数据建模是数据库设计的第一步，它涉及到确定数据需求、定义数据实体以及实体间的关系。
3.2 数据库规范化数据库规范化是设计过程中的一个重要步骤，目的是减少数据冗余，提高数据的一致性。
3.3 实体-关系模型（ER模型）ER模型是一种用于描述现实世界中实体及其关系的图形化工具，它是数据库设计的基础。
四、数据库查询语言4.1 SQL基础SQL（Structured Query Language）是用于管理关系型数据库的标准语言。
掌握基本的SQL语句，如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE，是进行数据库操作的基础。
4.2 SQL高级特性除了基础语句，SQL还提供了许多高级特性，如子查询、联接、分组和聚合函数等，这些特性能够帮助用户执行复杂的数据操作。
4.3 NoSQL查询语言NoSQL数据库通常有自己独特的查询语言或API，如MongoDB的查询语法，Cassandra的CQL等。
了解这些语言对于有效使用NoSQL数据库至关重要。
五、数据库管理系统（DBMS）5.1 DBMS概述DBMS是用于创建、管理和操作数据库的软件系统。
它提供了用户界面，使得用户能够方便地与数据库进行交互。
医学数据库开发与数据挖掘技术研究
医学数据库开发与数据挖掘技术研究一、前言医学数据库是一个很重要的信息记录和查询系统，广泛应用于临床医疗、生物医学研究等领域。
随着医疗信息化的发展和技术的不断进步，医学数据库也逐渐从简单的数据存储系统向更加智能化和高效的数据挖掘系统转变。
本文将主要探讨医学数据库的开发和数据挖掘技术，希望可以对相关领域的研究和开发有所帮助。
二、医学数据库的开发1. 数据库的设计与构建医学数据库的开发首先需要进行数据库的设计和构建。
数据库设计过程中需要考虑数据模型、数据类型、表格关系、数据结构等因素。
医学数据库的构建需要注意医学领域的特点，如数据结构繁杂、数据量大、数据安全性高等。
2. 数据的采集与存储医学数据库的数据来源包括医院、药店、研究机构等，需要对数据进行采集和存储。
数据采集时需要注意数据的质量和准确性，数据的存储需要考虑到数据库的性能和数据的组织方式。
3. 数据库的管理与维护医学数据库的管理与维护是持续性的工作，需要对数据库进行备份、恢复、优化等操作。
此外，安全性是医学数据库管理的重要方面，需要实现用户管理、权限控制、访问日志等功能。
三、医学数据挖掘技术1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘技术中的重要步骤，它可以对原始数据进行清洗、去噪、归一化等处理，以提高数据的质量和准确性。
医学数据预处理需要注意医学领域的特点，如数据缺失、数据异常等。
2. 数据挖掘算法数据挖掘算法主要包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
聚类算法可以将相似的数据归为一类，分类算法可以对数据进行分类，关联规则挖掘可以发现不同数据之间的关系。
医学数据挖掘算法的选择需要根据不同的研究目的和数据特点来进行。
3. 数据挖掘应用医学数据挖掘应用广泛，包括疾病分析、疾病预测、药物研发、医学图像分析等。
医学数据挖掘技术可以帮助医生和研究人员更好地发现和预防疾病，提高医疗质量和效率。
四、总结医学数据库的开发和数据挖掘技术的研究对于医学领域的进步具有重要意义。
医学数据库的开发需要考虑到医学领域的特点，数据挖掘技术的应用需要根据不同的研究目的和数据特点来选择相应的算法。
数据库技术的应用与开发
数据库技术的应用与开发随着信息技术的不断发展，数据库技术在现代社会的各个领域中得到了广泛的应用。
数据库技术的应用正在逐渐成为各行各业的新趋势。
数据库技术的应用和开发越来越重要，许多公司也在寻求数据分析和解决方案等新方法，以支持其商业业务。
数据库技术在电子商务中的应用是一个很好的例子。
电子商务需要处理大量的数据，不同的用户访问的产品可能不同，因此需要不断地更新产品数据。
如果不使用数据库技术，这些数据可能无法高效地存储，更新，或查询。
大型电子商务网站的数据量是相当大的，因此，必须使用专业的数据库技术。
数据库技术在金融服务等领域的应用也是相当广泛的。
以银行为例，银行业需要大量处理客户的账户信息。
银行需要确保客户账户信息的安全性，追踪金额的流动，控制贷款和其他金融产品的批准等。
使用数据库技术可以提高数据处理和管理的效率，并确保数据的安全性。
数据库技术的开发也是关键因素。
新业务的设计和实现需要将数据与新业务相结合，同时开发人员需要根据实际应用场景选择合适的数据处理技术。
在数据处理的过程中，开发人员需要遵循一系列数据库技术开发准则，确保系统安全，性能稳定，与其它系统相协调。
例如，关系型数据库技术需要设计数据模型、数据表结构、索引等等。
同时，NoSQL技术也需要处理一系列其它的问题，但是NoSQL技术更加强调数据的可扩展性。
现代化网络技术的发展为数据库技术开发带来了更大便利。
现在的云计算技术可提供更好的数据库服务，数据落地可以实现异地备份，保证数据安全性。
云计算技术的发展，也意味着管理数据的成本更低，许多公司也可以使用云计算技术部署自己的数据库。
此外，云计算技术也意味着可以使用大量的屏幕绘制和数据可视化技术，并根据其数据实时跟踪状态。
综合这些应用与开发，数据库技术拥有广泛应用的优势。
数据库技术不仅在电子商务，金融服务等领域被广泛使用，甚至广泛影响了现代产业界；它也在解决大数据和复杂数据分析的需求方面崭露头角。
数据库开发技术路线
数据库开发技术路线
数据库设计技术是指在数据库开发过程中，根据业务需求和数据结构，设计出符合业务要求的数据库结构。
其中需要掌握的技术包括数据建模、关系型数据库设计、非关系型数据库设计等。
2. 数据库管理技术
数据库管理技术是指在数据库开发过程中，对数据库进行管理和维护的技术。
其中需要掌握的技术包括数据库安全管理、备份和恢复、性能调优等。
3. 数据库编程技术
数据库编程技术是指在数据库开发过程中，使用编程语言和数据库操作接口进行开发的技术。
其中需要掌握的技术包括SQL语言、存储过程、触发器、函数等。
4. 数据库应用开发技术
数据库应用开发技术是指在数据库开发过程中，基于数据库开发各种应用程序的技术。
其中需要掌握的技术包括Web应用开发、桌面应用开发、移动应用开发等。
综上所述，要成为一名优秀的数据库开发人员，需要掌握以上技术，并且在实践中不断提高自己的技术水平。
同时，要关注数据库技术的发展趋势，不断学习新的技术和方法，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
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课程名称∶数据库开发技术
课程名称：数据库开发技术（Programing for Database Systems）撰写人：李明审核人：张永一、课程编号：205323二、学时学分：32学时，其中授课24学时，上机8学时，2学分三、先修课程：数据库原理四、适合专业：信息科学与计算机科学专业五、课程性质和任务数据库开发技术是一门选修课程。
要求学生在学习本课程之后，能够掌握或熟悉基于Client/Server模式的开发工具和基于Web的数据库开发技术。
通过理论教学和上机等环节，使学生初步具备开发数据库系统的能力。
六、主要教学内容1．客户/服务器计算模式简介。
2．面向对象程序设计基础。
3．PowerBuilder脚本PowerScript语言。
4．PowerBuilder应用对象及其常见初始化代码。
5．PowerBuilder窗口对象及其常用事件、方法、属性。
6．PowerBuilder数据窗口对象及其常用函数。
7．PowerBuilder菜单对象。
8．Active Server Page与数据库。
9．ASP与WEB数据库运行平台的建立。
10．ASP对象的介绍。
11．表单的设计。
12．WEB数据库的连接与访问。
13．Vbscript与SQL操作命令。
14．WEB应用程序设计技术。
七、教学基本要求根据课程在知识结构中的作用，教学要求分为掌握、熟悉、了解、选学四个层次，具体要求如下。
1．掌握部分：PowerBuilder窗口对象及其常用事件、方法、属性，PowerBuilder数据窗口对象及其常用函数，PowerBuilder菜单对象，PowerBuilder应用对象及其常见初始化代码，表单的设计，WEB应用程序设计技术2．熟悉部分：PowerBuilder脚本PowerScript语言， ASP对象，Vbscript与SQL操作命令，范式理论，数据库恢复技术，并发控制，数据库安全性，数据库完整性3．了解部分：客户/服务器计算模式，面向对象程序设计基础，Active Server Page与数据库，ASP与WEB数据库运行平台的建立。
数据库技术在软件开发中的应用
数据库技术在软件开发中的应用随着科技的不断进步，人们的生活中已经充满了各种类型的软件。
无论是商业软件，还是个人使用的软件，都需要依靠数据库技术来储存和处理数据。
因此，数据库技术已经成为了现代软件开发的重要基础之一。
数据库是什么？首先，我们需要了解什么是数据库。
数据库是一个组织和储存数据的软件系统，它可以在计算机中创建一个虚拟容器，用于存储和管理各种形式的数据。
数据可以是数字、文本、音频、图像等任何形式，而数据库系统则可以提供诸如数据查询、排序、过滤、备份等各种功能。
数据库的种类和特点常见的数据库种类包括关系型数据库、NoSQL数据库、内存数据库等。
其中，关系型数据库是最常用的类型。
它是一种基于关系模型的数据库，可以通过对表格中的数据进行关联和联结，实现高效的查询和数据组合。
NoSQL数据库则是非关系型的数据库，其特点是能够处理更加灵活的数据结构，对于某些特定的数据类型和应用程序场景则更加适合。
在软件开发中，通常使用的是关系型数据库。
由于关系型数据库采用严谨的表格结构，因此它们比其他种类的数据库更加可靠和稳定。
此外，关系型数据库支持多种数据操作和储存方式，可以按照各种需要进行适当的调整和设置。
这些特点使得关系型数据库成为了软件开发中的首选。
在软件开发中，数据库技术被广泛应用。
在实际使用中，软件开发人员通常需要找到一种合适开发的数据模型来描述并储存在数据库中，以方便软件和数据之间的交互。
与此同时，软件开发人员还需要开发程序代码，以实现与数据库系统的连接和数据操作。
在软件开发中，数据库技术通常用于以下方面：1. 数据储存数据库可以作为软件开发的数据储存介质。
所有的数据都可以在数据库中创建相应的数据表，使用SQL语言进行操作，并根据不同的数据结构来进行数据分析和处理。
通过使用数据库储存数据，我们可以大大提高数据的可靠性、完整性和准确性。
2. 数据备份数据库还可以用于软件开发的数据备份。
储存在数据库中的数据可以通过备份的方式进行存储，以防止数据丢失或者不可用。
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。
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◦ SQL的经典模式 ◦ SQL中的分布式、动态定义； ◦ 并发、大数据量等专题
课程实践
2013/9/9 by iKirly
3
Grading
Two marked assignments 40% Final Exam 60%
2013/9/9 by iKirly
4
Reference Books
2013/9/9 by iKirly
30
用SQL处理集合
SQL完全基于集合来处理数据 将一次“大批量的数据处理”分割成多次
“小块处理”是一个坏主意
◦ 占用过多的空间保留原始数据，以备事物回滚之 需
◦ 万一修改失败，回滚消耗过长的时间
2013/9/9 by iKirly
31
动作丰富的SQL语句
可以包括但不仅包括
◦ 数据库设计 ◦ 分布式或集中式的选择 ◦ 批处理或者实时系统的选择 ◦ 数据库恢复和备份方案 ◦ ……
2013/9/9 by iKirly
23
Chapter 2 高效访问数据库
开发环境切换到生产环境是一场战役 常常忽略从大局上把握整个架构和设计
本章讨论编写高效访问数据库的程序需要实 现哪些关键目标
处理数据的方式会影响我们物理结构的设计
2013/9/9 by iKirly
19
数据集中化（Centralizing）
分布式数据系统复杂性大大增加
◦ 远程数据的透明引用访问代价很高 ◦ 不同数据源数据结合极为困难
Copy的数据传输开销 无法从数据规划中获益（物理结构，索引）
数据库该如何部署呢？
2013/9/9 by iKirly
29
直接操作实际数据
临时工作表（temporary work table） 永久表（permanent table）
查询临时表的语句效率比永久表低
◦ 永久表可以设置非常复杂的存储选项 ◦ 临时表的索引一定不是最优的 ◦ 查询之前需要为临时表填入数据
暂时工作表意味着以不太合理的方式存储更 多信息
只做必须做的
没有必要编程实现那些数据库隐含实现的功 能
例如
◦ Count(*) 用以测试“是否存在” Select count(*) Into counter From table_name Where … If (counter > 0) then……
◦ “创造”永远追不上开发的步伐
DBA和RD之间的关系
2013/9/9 by iKirly
8
Chapter 1 为性能而设计
应用系统的首要目标
◦ 满足业务需求（business requirement）
实际的情况是
◦ 在技术挑战的刺激下 ◦ 忽视目标 ◦ 重视手段 ◦ 忽视数据的质量 ◦ 重视按期交付功能
2013/9/9 by iKirly
16
如何处理历史数据
历史数据：例如：商品在某一时刻的价格 Price_history
◦ (article_id , effective_from_date , price)
缺点在于查询当前价格比较笨拙
其他方案
◦ 定义终止时间 ◦ 同时保持价格生效和失效日期，或生效日期和有
◦ [Tomas M.Connolly ; Carolyn E.Begg]
The Art of SQL
◦ [Stephane Faroult; Peter Robson]
Expert Oracle Database Architecture : 9i and 10g Programming Techniques and Solutions
效天数等等 ◦ 当前价格表+历史价格表
2013/9/9 by iKirly
17
设计与性能
调优（tuning）
◦ 在目前情况下优化性能至最佳
性能拙劣的罪魁祸首是错误的设计
2013/9/9 by iKirly
18
处理流程
操作模式（operating mode）
◦ 异步模式处理（批处理） ◦ 同步模式处理（实时交易）
事务…） SQL：基本的DDL，DML，触发器，存储过程等的语法和
基本用法 数据库设计的基本原则
2013/9/9 by iKirly
7
开发成功数据库应用的要点
需要理解数据库体系结构 需要理解锁和并发控制特性
◦ 每个数据库都以不同的方式实现
不要把数据库当“黑盒” 性能、安全性都是适当的被设计出来的 用尽可能简单的方法解决问题
◦ Open the file
Until the end of file is reached Read a row Connect to the server specified by the row Insert the data Disconnect
◦ Close the file ◦ 如果依次对每一行作连接/中断 7.4行/秒 ◦ 连接一次，所有行逐个插入 1681行/秒 ◦ 连接一次，以10行为一数组插入 5914行/秒 ◦ 连接一次，以100行为一个数组插入 9190行/秒
SQL不是过程性语句 不要混淆声明性处理和过程逻辑
◦ 最常见的例子出现在从数据库中提取数据，然后 循环处理并与数据库再进行交互
避免在SQL中引入“过程逻辑”的主要原因
◦ 数据库访问，总会跨多个软件层，甚至包括网络 访问
◦ 在SQL中引入过程逻辑，意味着性能和维护问题应 由你的程序承担
2013/9/9 by iKirly
21
小结
错误的设计是导致灾难性后果的源泉 解决设计问题会浪费惊人的精力和智慧 性能问题非常普遍 打着“改善性能”的旗号进行非规范化处理，
常常使性能问题变得更糟
成果的数据建模和数据操作应严格遵循基本 的设计原则。
2013/9/9 by iKirly
22
课堂作业
请根据实际工作经验描述数据库开发中涉及 到的高性能数据库设计的内容
一般情况下，给子类型表指定完全独立于父 表主键的主键，是极其错误的
2013/9/9 by iKirly
14
约束应明确说明
数据中存在隐含约束是一种不良设计 字段的性质随着环境变化而变化时设计的错
误和不稳定性
数据语义属于DBMS，别放到应用程序中
2013/9/9 by iKirly
15
空值对程序逻辑是危险的；必须使用空值的 话，一定要清楚它在特定情况下的影响。
2013/9/9 by iKirly
12
限用Boolean型字段
SQL中并不存在Boolean类型 实现flag表示标志位的Y/N或T/F
◦ 例如：order_completed ◦ 但是…往往增加信息字段能包含更多的信息量 ◦ 例如：completion_date completion_by ◦ 或者增加order更数据 记录之间没有顺序
2013/9/9 by iKirly
10
规范化（Normailization）
规范化 枯燥？沉闷？像古典文学？ 1NF 确保原子性（Atomicity）
◦ 原子性的粒度、原子性的价值
2NF 检查对键的完全依赖
◦ 价值在在于控制数据冗余和查询性能
◦ 中庸、分析、决策
离数据越近，访问速度越快
2013/9/9 by iKirly
20
系统复杂性
数据库的错误很多
◦ 硬件故障 ◦ 错误操作…
数据恢复往往是RD和DBA争论焦点
◦ DBA，即便确保数据库本身工作正常，依然无法 了解数据是否正确
◦ RD，在数据库恢复后进行所有的功能性的检查
2013/9/9 by iKirly
2013/9/9 by iKirly
26
战略优先战术
不要被眼前的细微所迷惑 着眼于最终结果
考虑解决方案的细节之前，先站的远一些， 把握大局
2013/9/9 by iKirly
27
先定义问题，再解决问题
一知半解是危险的
所有技术方案都是我们达到目标的手段 新技术本身并不是目标
数据库开发技术
南京大学软件学院 2013 秋
Instructor
刘嘉
◦ Email : liujia@ ◦ Office : 911
2013/9/9 by iKirly
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Objectives
高性能数据库开发原则 SQL中的优化
◦ 优化SQL提高数据库应用效率 ◦ 优化索引提高数据库应用效率 ◦ 优化物理结构提高数据库应用效率 ◦ 优化数据库设计提高数据库应用效率
3NF 检查属性的独立性 规范化的价值
◦ 合理规范化的模型可应对需求变更 ◦ 规范化数据重复降至最少
2013/9/9 by iKirly
11
有值、无值、空值
表中的每一条记录都应该是特定“事物”的 状态描述，如果大部分特征信息都显示“我 们不知道”，无疑大大降低了信息可信性
存在空值意味着关系模型存在严重的问题， 动摇了查询优化的基础
过于灵活的危险性
“真理向前跨一步就是谬误” 不可思议的四通用表设计
◦ Objects(oid, name),Attributes(attrid, attrname,type) ◦ Object_Attributes(oid,attrid,value) ◦ Link(oid1,oid2)
随意增加属性，避免NULL 成本急剧上升，性能令人失望
Database Management Systems,Third Edition
◦ [Raghu Ramakrishnan ; Johannes Gehrke]