用面向对象数据库系统管理高校学生信息的探讨
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Ab t c :I ep n et h r sn c f n g me to u e t i f r t n b a so x s b s d Da a k i e u a o , s r t n r s o s O t ep e e t a k o a 1 ma a e n fs d ns n o mai y me n fNe u - ae  ̄b n n Hi rEd c t n t o i
向对 象数 据 库 管理 学 生信 息的 优 势 , 得 在 一 个 OODB 使 MS里 所 保 存 的 学 生 信 息 得 到 最 大程 度 的 丰 富和 扩 展 , 对 学 校 和 社 会 利 用 在 该 并
模 式 下 保存 的 学 生 信息 可能 采 用 的 方 式提 出构 想 关 键 词 : 向对 象数 据 库 : 生信 息 : 据 模 型 面 学 数
中图分类号: P 1 T 31
文献标识码 : A
文章编号 :0 9 3 4 (0 7 1 — 2 4 0 1 0 — 0 4 2 0 )3 3 8 _ 2
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OODBMS Ap o c ot e Ma a e e to u e t no m aino g e d c t n pra ht h n g m n fStd ns Jfr t fHih rE u a o o i
an w d , ODBM S i b o g tfr r h a e , ih h g l h d a  ̄g s n i f r t n ma a e n , n u n h t r d i f r e mo e O , s r u h o wa d i t e p p r wh c ih i t i a v n e no ma o n g me t e s r g t e s e no - n gs t s i i i o ma o o l e e r h d t h x mu a d o e n r p s i n rs h o s n t e o i r n z t n O ma e o s l s ft e s — i t n c ud b n c e O t e ma i m, n f r g p o o i o s c o l a d o h rs ca o g ia o st k p s b eu e o c i i t o f l i i h u
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本 目 任 辑: 力 栏 Hale Waihona Puke Baidu编 王
用面向对象数据库系统管理高校学生信息的探讨
吴 旭 .魏 德 志
( 美 大学 诚 毅 学 院 , 门 3 1 2 ) 集 厦 6 0 1 摘 要 : 文 针 对 当前 高校 用 关 系型 数 据 库 管 理 学 生信 息 的 不足 , 出使 用 面 向 对 象数 据 库 来 管 理 学 生 信 息 的 新 模 式 . 讨 了利 用 面 本 提 探
建 立 良好 的 数 据 模 型 是 实 现 数 据 库 日后 具 有 较 好 的 管 理 与 维 护 性 能 的 极 其 重 要 的 一 个 因 素 , 面 将 分 别 介 绍 面 向对 象数 据 下 类 型 和学 生对 象数 据 模 型 的 建 立 2I 向对 象 数 据类 型 .面
金 、 明创 造 等 许 多 动 态 属性 信 息 。且 随 着 在 校 时 间 的 增加 , 些 发 这 数 据 都 在 不 断 的 变 化 。而 目前 大 多 数 高校 所使 用 的 关 系 型 数 据 库 中大 多 没 有 保 存 这 部 分 动 态 属性 信 息 。学 生 在 学校 期 间 会 产 生 何 种 动 态 信 息 及 动 态 产 生 的信 息 的数 据 类 型是 无 法 提前 预 知 的 , 这 决 定 了 数 据 库无 法 在 设 计 之 初 就 包 含 完 备 的 与 学 生 信 息 相 关 的 表 和字 段 , 上 关 系 型 数 据 库 本 身 的 特 性 决 定 了其 在 使 用 过 程 中 加 如 果 不 断 修 改 结 构 必 然 要 付 出无 法 承受 的 高 昂 代 价 , 以 也 不 可 所 能 在 使 用 中 不 断 修 改 原有 的 数 据 库 设 计~ 增 加 或 删 除 数 据 库 中 的表 、 段 、 字 主外 键 联 系 等 。 因 此 , 目前 大 多 数 高 校 应 对 上 述 动 态 信 息 存 储 与 管 理 的 手 段 多 为 将 它 们 以 文 本 的 方 式 存 储 于 Wod或 r E cl 中 。 但 这 种 信息 管 理 方式 甚 至 是 停 留在 早 期 的 文 件 系 统 xe 当 阶 段 . 于 第 一 代数 据 库 的管 理 方 式 。由 于 文件 之 间 相 互 独 立 , 属 缺 乏 联 系 , 成 信 息 的 离 散 , 而 无 法像 在 关 系 型 数 据 库 中 那 样 实 造 因 现 信 息 的 动 态 实 时查 询 与 管 理 。 除 了 上 述 的 局 限 , 应 当看 到 在 还 多 媒 体 时 代 , 随 学 生 产 生 的 多 媒 体 信息 也 越 来 越 丰 富 , 伴 比如 为 应 对 英 语 和 计 算 机 之 类 的 等 级 考 试 由 学 校 所 采 集 的学 生 数 码 照 片 . 门禁 、 勤 等 系 统 所 采 集 的 学 生 的 指 纹 数 据 , 至 为 某 个 学 为 考 甚 生获奖而录制的一段采访视频等。而关 系型数据库并不擅长存储 与 管 理 这 些 多 媒 体 数 据 。 并 且 随 着 时 代 的发 展 , 随 着 学 生 必 然 伴 还 将 产 生 更 多 复 杂 的 数 据 类 型 , 于 传 统 数 据 库 的 数 据 结 构 比较 由 简 单 . 能 支 持 新 的 数 据 类 型 和 嵌 套 、 归 的 数 据 结 构 从 而 在 未 不 递 来 学 生 信 息 的存 储 与管 理 上 更 是 显 得 力 不从 心 。 面 向对 象 数 据 库 系 统 ( O MS 的 整 体 结 构 不 同 于 传 统 O DB ) D MS B 它 采 用 对 象 层 次 的存 储 结 构 、 存取 方 法 和继 承 性 的 实 现 方 法 . 户 定 义 数 据 类 型 和 方 法 的 处 理 策 略 , 要 的版 本 控 制 和 友 用 必 好 的用 户 界 面 , 种 全 新 的 D MS 概 括 的说 它就 是 一 个 将 面 向 对 是 B 。 象 的 程 序 设 计 语 言 中 所 建 立 的 对 象 自动 保 存 在 磁 盘 上 的 文 件 系 统 。 它 既 支 持 传统 数 据 库 系统 的 全 部 功 能 , 支 持 面 向 对 象 数 据 又 模 型 。使 用 面 向对 象 数 据 库存 储 学 生 信息 时 , 不 再 像 传 统 关 系 它 型 数据 库 那样 分类 存 储 ,而是 把 每 个 学 生 当 作 一 个 独 立 的 对 象 , 按 照 现 实 的状 态 进行 信 息 存储 , 样 管 理 员就 可 以 随 时 为 学 生 添 这 加 属 性 信 息 了。
de s nf r a o t r d i s c o . nt i o m t n so e n u h m de i
Ke r sOODB S su e t noma o d t mo e y wo d : M ;td n f r t n;aa i i dl
1引 言
在 高 校 教 学 环 境 中 . 关 学 生 的 数 据 信 息 是 复 杂 多 样 , 化 有 变 万 千 的 以一 名学 生 为 例 . 了具 备 学 生 的 基 本 属 性 比如 姓 名 、 除 性 别 、 族 、 贯 、 业 等 , 具 有 考 试 、 党 、 加 社 团 、 得 奖 学 民 籍 专 还 入 参 获