关系数据库范文第1篇

（白城师范学院计算机科学学院，吉林白城137000）

【摘要】关系数据库、数据仓库和数据挖掘是作为三种独立的信息技术出现的，是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一，通过对三种技术的内在联系性和互补性分析，从而更好的使用数据库技术处理各种信息需求，建立更加完善的数据库应用系统或新的决策系统。

关键词 关系数据库；数据仓库；数据挖掘；关

0引言

关系数据库是20世纪70年代初提出来，经过数据库专家几十年的努力，理论和实践都取得了显著成果，标志着数据库技术的日益成熟。但它仍然难以实现对关系数据库中数据的分析，不能很好地支持决策，因此在80年代，产生了数据仓库的思想，90年代，数据仓库的基本原理、架构形式和使用原则都已确定。主要技术包括对数据库中数据访问、网络、C/S结构和图形界面，一些大公司已经开始构建数据仓库。针对数据仓库中迅速增长的海量数据的收集、存放，用人力已经不能解决，那么数据仓库中有用的知识的提取就需要数据挖掘来实现。数据挖掘与统计学子领域“试探性数据分析”及人工智能子领域“知识发现”和机器学有关，是一门综合性的技术学科。了解关系数据库、数据仓库与数据挖掘三者之间的区别与联系，使之更好的使用这3种技术，处理各种信息需求是非常必要和重要的。

1关系数据库、数据仓库和数据挖掘之间的关系

1.1关系数据库和数据仓库之间的联系与区别

关系数据库是面向事务的设计，数据仓库是一个面向主题的设计；关系数据库存储在线事务数据，数据仓库通常存储历史数据，关系数据库的设计将尽量避免冗余，但数据仓库是倾向于引入冗余；关系数据库设计用于捕获数据，数据仓库设计用于分析数据。传统的关系数据库面向以事务处理为主的系统应用，所以它无法满足决策支持系统的分析要求。事务处理和分析处理有非常不同的性质，他们有不同的需求数据。

1.2数据仓库与数据挖掘之间的联系与区别

数据挖掘是基于数据仓库和多维数据库中的数据，找到数据的潜在模式进行预测，它可以对数据进行复杂处理。大多数情况下，数据挖掘是让数据从数据仓库到数据挖掘数据库中。从数据仓库中直接得到进行数据挖掘的数据有许多优点，因为数据仓库中数据的清理和数据挖掘中几乎是相同的，如果数据在数据仓库中已被清除，数据挖掘中不再被清除，并且数据不一致也得到了解决。数据仓库是数据挖掘的先期步骤，通过数据仓库的构建，提高了数据挖掘的效率和能力，保证了数据挖掘中的数据的宽广性和完整性。

1.3关系数据库与数据挖掘之间的联系与区别

数据挖掘的数据源不一定是数据仓库。也可以是一个关系数据库中的数据，但要事先进行数据预处理，才能用于数据挖掘。数据预处理是数据挖掘的关键步骤，并且是数据挖掘过程中的主要工作部分。因此，数据仓库和数据挖掘没有必然的联系，有些人简单地认为，数据仓库是数据挖掘的准备，这种理解是不全面的，也可以使用关系数据库中的数据作为数据挖掘的数据源。

2三种技术的应用

2.1应用价值

2.1.1关系数据库

关系数据库的主要价值体现在事务处理。关系数据库已经渗透到各行各业的日常事务，该事务管理离不开关系数据库的应用系统，这是对传统事务管理的一个重大突破，是社会甚至家庭不可或缺的工具，它对社会的应用价值是100%。

2.1.2数据仓库

数据仓库的主要价值体现在为决策分析提供数据源。一方面，在一个事务中，用户要求高效的访问系统和数据库，操作时间应该短。在一个决策分析中，决策问题的一些请求可能会导致系统的操作，解决这一问题的决策分析需要遍历大多数数据库中的数据，这对一般日常事务处理系统是困难的，所以操作数据和决策分析数据应该分开。另一方面，决策数据需求问题。在决策分析时，由于不同的应用系统中，实体、字段存在数据类型、名称和格式的不符，需要在集成时进行转换，这个转换必须在决策之前完成；一些决策数据需要动态更新，需要经常进行汇总和总结，这些需求用事务处理系统解决比较繁琐。三是数据的操作模式问题。决策分析人员要以专业用户身份，使用各种工具以各种形式来操作数据，对数据操作的结果以商业智能的方式表达出来。事务处理系统不能满足这一要求，只有数据仓库系统能够满足数据挖掘技术对数据环境的要求，所以使用数据仓库中的数据省去了对数据预处理的步骤。

2.1.3数据挖掘

面对日益激烈的市场竞争，客户对迅速应答各种业务问题的能力要求越来越高，对过量数据的及时处理要求越来越高，带来的挑战一方面大规模、复杂数据系统让用户感觉漫无头绪，无法开始；另一方面，这些大量数据背后隐藏很多有意义的有价值的决策信息。如计算机界都熟知的“啤酒与尿布”的故事，就是零售业巨头“沃尔玛”从大量销售数据中分析出来的规律：美国的男士在下班要去超市买婴儿尿布，同时他们还会买啤酒。“沃尔玛”就把这两种“毫不相干”的商品摆放在靠近的货架上，并且还摆放一些下洒小菜，使这些商品销量大增。所以应用数据挖掘从大量数据中发现规律，具有具体的指导意义。

2.2应用领域

2.2.1关系数据库

关系数据库应用领域非常广泛，如：证券行业、医院、银行、销售部门、公司或企业，以及政府、国防工业，科学和技术发展领域等等，这些领域都需要使用数据库来存储数据。例如:人事管理系统、工资管理系统，xxx部门信息管理系统，手机话费管理系统等，都需要关系数据库作为后台提供数据源。

2.2.2数据仓库

数据仓库应用领域主要有两个方面：一是全局应用。因为数据仓库获得来自多方面的数据，所以在把数据向数据仓库输入时，要进行转换、计算和综合等集成处理。通过处理把来自不同地方的数据源转换成统一的格式，以促进全局应用。二是复杂系统。信息处理的要求越来越复杂，除了数据处理操作，如添加、删除、修改、和统计汇总，高级管理层也希望对历史的和现在的数据进行各种复杂性分析，以支持决策。数据仓库中就是存储了旧的历史数据，方便复杂分析、应用，为高层决策服务。

2.2.3数据挖掘

数据挖掘的应用领域主要表现在特定应用问题和应用背景。数据挖掘技术已经应用于各行各业，如电信，保险，交通，学校、银行、超级市场等。例如：数据挖掘技术应用在大学。高校扩招，学生增加到几万人，但是学生的学习积极性不高，成绩不好，因此引入数据挖掘技术找出影响学生学习积极性和学习成绩的原因，制定措施，提高教育和教学质量。分析的数据源是考试成绩和成绩之外的影响因素，分析的方法是采用关联规则、模型库、去“噪”处理、粗糙集等进行数据挖掘，得出的结论是：传统的学习方法不能完全满足需要，改进教学方法和教学模式，从而调动学生学习的积极性，提高教学质量。

3关系数据库、数据仓库与数据挖掘的融合

日常事务处理需要关系数据库，构建分析处理（下转第318页）（上接第59页）环境需要数据仓库，帮助决策者寻找数据之间的潜在的关联需要数据挖掘。他们之间是相互联系又有区别的，不能互相取代的，又需要相互融合。数据仓库中的数据并不是最新的，专有的，而是来源于其他关系数据库，它是建立在一个更全面和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析的数据基地。数据仓库是数据库新技术，到目前为止，数据仓库仍用关系数据库管理系统管理数据。数据挖掘是从大量存储在数据库、数据仓库或其他信息库中发现有趣知识的过程。只有这三个数据库技术互相融合，取长补短，各尽其责，才能更好的为广大用户所使用，为社会各个领域所应用。

参考文献

［1］华冠萍.数据仓库、数据挖掘及OLAP之两两关系[J].福建电脑,2007,8.

［2］牛承珍.马季兰.浅谈数据挖掘应用[J].山西科,2008.5.20.

关系数据库范文第2篇

关键词:SQL Server ;数据库;完整性;安全性;保护

中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)03-526-02

On the Relational Database Protection Strategy

CHEN Yu

(Anhui Institute of Economics and Management, Hefei 230001, China)

Abstract: With the rapid development of computer technology, database applications are very extensive, has been deep into all areas of society, but the attendant had a data security protection, the database stored in a large number of information resources, information security is an important aspects. Papers exist in the database and a number of security issues, summed up in the SQL Server database integrity in the necessary controls and security settings, including authentication and access management.

Key words: SQL Server; Database; Integrity; Security; Protection

关系数据库的特点之一就是DBMS能提供统一的数据保护功能来保证数据的安全可靠和正确有效,数据库的数据保护主要包括数据的安全性和数据的完整性。数据库的完整性是指数据的正确性和相容性,是为了防止数据库中存在不符合语义的数据,也就是防止数据库中存在不正确的数据;数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。数据库中的数据是从外界输入的,而数据的输入由于种种原因,会发生输入无效或错误信息,保证输入的数据符合规定,成为数据库系统,尤其是多用户的关系数据库系统首要关注的问题,数据完整性因此而提出。另外数据库中大量数据的集中存放和管理,日渐成为非法入侵者攻击的焦点,数据库的安全越来越多地受到网络安全、操作系统安全、用户等多方面因素的影响,已经成为了信息安全的主要研究课题之一。论文将以目前主流的关系数据库系统软件SQL Server为例来讨论数据库系统的数据保护策略。

1 关系数据库的完整性控制

1.1 概述

为了保证数据库的完整性,DBMS一般都提供了对数据库完整性进行定义、检查及违约处理机制,并把用户定义的数据库完整性约束条件作为模式的一部分存入数据字典中。DBMS中检查数据是否满足完整性约束条件的机制称为完整性检查,一般在对数据库中数据进行增、删、改操作后开始检查,也可以在事务提交时检查,检查这些操作执行后数据库中的数据是否违背了完整性约束条件。当DBMS发现用户的操作违背了完整性约束条件,就采取一定的动作,如拒绝(NO ACTION)执行该操作或级连(CASCADE)执行其他操作,进行违约处理以保证数据的完整性。

关系数据库的完整性控制主要包括三类:实体完整性、参照完整性与用户自定义完整性。实体完整性规定关系中的主码取值唯一且非空;参照完整性规定关系的外码取值为被参照关系主码的值或取空值;除此两类必须满足的完整性约束以外,关系在不同的应用环境当中,往往还需要一些特殊的约束条件,用户自定义的完整性就是针对某一具体关系数据库的约束条件,它反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。

1.2 SQL Server中的完整性设置

在SQL Server中,可以通过“约束”、“规则”、“默认”、“触发器”、“存储过程”等来达到保证数据完整性的目的。

1.2.1 通过“约束”实施数据的完整性控制

约束是强制实行的应用规则,它通过限制列中数据、行中数据来保证数据的完整性,包括CHECK约束、PRIMARY KEY约束、FOREIGN KEY约束、UNIQUE约束。

举例1:create table xs_cj

(学号char(8) not null

constraint pk-cj primary key clustered, /*定义主键约束*/

课程号char(3) not null,

成绩 tinyint null)

1.2.2 通过“规则”实施数据的完整性控制

“规则”的作用类似于“检查约束”,若将一个“规则”绑定到指定列上,则可以检查该列的数据是否符合“规则”的要求。“规则”与“检查约束”的主要区别在于一列只能绑定一个“规则”,但却可以设置多个“检查约束”。“规则”的优点是仅创建一次就可以绑定到数据库的多个表的列上,使同一个数据库中所有表的不同列共享。“规则”还可以绑定到同一数据库中一个以上的用户定义的数据类型上。使用“规则”的过程依次为:创建规则――绑定规则――解除绑定――删除规则。

举例2:use xs_cj

create rule rule_cjas@成绩>=0 and @成绩

go

sp_bindrule rule_cj,'学生成绩表.成绩'

/*将"规则rule_cj"绑定到的“成绩”字段*/

sp_bindrule rule_cj,'学生成绩表.补考成绩'

/*将"规则rule_cj"绑定到的“补考成绩”字段*/

1.2.3 通过“默认”实施数据的完整性控制

与“规则”类似,“默认值”对象(简称为“默认”)也是仅创建一次就可以绑定到数据库的多个表的列或用户定义的数据类型中,使它们共享“默认”。作用与DEFAULT约束相似,在插入数据行时,为没有指定数据的列提供事先定义的默认值。

举例3:use xs_cj

go

create default xscj_mr as '男'/*创建默认对象*/

use xsda

go

exec sp_bindefault 'xscj_mr',' xsda.性别' /*将默认对象绑定到表xsda的性别列上*/

2 关系数据库的安全性控制

2.1 概述

数据库必须具有坚固的安全系统,才能控制可以执行的活动以及可以查看和修改的信息。无论用户如何获得对数据库的访问权限,坚固的安全系统都可以确保对数据进行保护。安全系统的构架建立在用户组的基础上。

2.2 SQL Server中的安全设置

在SQL Server中,用户要经过两个安全性阶段:身份验证和授权。身份验证能决定用户能否连接到服务器,授权阶段验证已登陆服务器的用户能否连接SQL Server实例的权力。

2.2.1 SQL Server 的身份验证模式

SQL Server 服务器身份验证有以下两种模式:Windows 认证模式和Windows 与SQL Server混合认证模式。Windows 认证更为安全, 因为Windows 操作系统具有较高的安全性(C2 级安全标准) 。SQL Server 认证管理较为简单, 当SQL Server 在Windows NT 或Windows2000 上运行时, 系统管理员必须制定系统使用的认证模式。当采用混合认证模式时,SQL Server 既允许使用Windows 认证模式又允许使用SQL Server 认证模式。在完成SQL Server 安装以后, SQL Server 就建立了一个特殊帐户sa。sa 帐户拥有最高的管理权限, 可以执行服务器范围内的所有操作, 既不能更改sa 用户名称, 也不能删除sa, 但可以更改其密码。在刚刚完成SQL Server 的安装时候, sa 帐户没有任何密码, 所以要尽快为其设置密码。

2.2.2 授权阶段

只有授权的用户和系统才能访问被保护了的数据,保密性是防止非授权访问,这是信息安全最重要的要求。用户在实现安全登录之后,检验用户的下一个安全等级是数据库访问权限。在身份验证阶段利用登陆账号连接到服务器后,只表明该账户通过了Windows NT认证或SQL Server认证,并不代表用户就能访问数据库,而登陆者要操作数据库中的数据时,必须要有用户账号才能够存取数据库。就如同在自助银行门口刷卡进门(登录服务器),然后再凭银行卡和密码支取金额(进入数据库)一样。数据库用户是指在数据库内唯一标识用户身份的ID。SQL Server通过授权和角色管理来给用户指定可以访问的数据库对象的权限。如果一组用户具有相同的权限,那么我们可以先创建一个角色,对这个角色赋予权限,然后将这些用户添加到该角色中使它们成为这个角色的成员。这样就可以对这些相同权限的用户进行统一的管理,在用户较多的情况下减轻了管理负担。在SQL Server中,系统的每个数据库都定义了许多不同的固定角色,但这些角色的范围只限于它所在的数据库。每个用户可以属于多个不同的角色,从而拥有不同的权限。

3 结束语

数据库安全保护是管理信息系统中的重要课题,涉及的范围很广,可以采用的安全策略也很多。因此,必须根据具体的应用环境的安全需要分析安全薄弱环节,并制定统一的安全管理策略加以实施。良好的数据库的安全性设计,可以有效地保护数据库,防止不合法的访问和破坏。SQL Server 数据库本身具备一定的安全防范能力,然而最关键的还需要加强对数据库安全的认识和相关培训。数据库安全性问题的探讨仍需继续,还有更多的数据库安全维护工作等着完善。

参考文献:

[1] 王珊,萨师煊.数据库系统概论[M].高等教育出版社,2006.

[2] 李德有,彭德林. SQL Server 数据库应用与开发[M].中国水利水电出版社,2007:180.

[3] 张鑫燕,吴小松. SQL Server 2000程序设计[M].科学出版社,2003.

[4] 王玉,粘新育. SQL Server 数据库应用技术[M].中国铁道出版社,2008:183-201.

[5] 饶琛,赵晓静. 浅谈SQL Server 数据库的安全设计与应用[J] . 电脑知识与技术,2008,5 :1-2.

[6] 王曦. 关于SQL Server 数据库安全设置的探讨[J].福建电脑,2008,10:1-2.

关系数据库范文第3篇

关键词：WebService；LDAP；关系型数据库；数据交互

中图分类号：TP311.52

LDAP目录服务主要实现对各业务系统用户账号的统一管理，而各业务系统大都建立在关系型数据库的基础上，因此要实现用户账号的统一管理，必须首要解决LDAP目录服务与关系型数据库之间用户数据的同步问题。本文要研究的即是一种利用webservice接口实现数据同步的技术。

1 LDAP与关系数据库

1.1 LDAP目录结构

LDAP目录服务与UNIX文件系统类似，按照树型结构来组织，称为目录信息树（Directory Information Tree，DIT）。LDAP协议本身和信息模型都是可扩展的，LDAP协议规定了信息的形式及特性、信息存放的索引和对象组织方式、分布式的操作模型。LDAP目录中可以存放文本、图片、URL、二进制数据等不同类型的数据。

LDAP树状信息中的基本数据单元称为对象，对象可以理解为关系数据库中表的记录。对象是具有标识名（Distinguished Name，DN）的属性集合，DN可以理解为关系数据库表中的关键字。属性可以由类型和多个值组成，LDAP中的属性可以理解为关系数据库中的域。域由域名和数据类型组成，在LDAP中为了便于检索类型，一个类型可以同时拥有多个值。

1.2 关系数据库的数据结构

关系数据库最早是E.F.Codd于70年代初提出的，其理论建立在集合代数理论基础上。关系数据库的结构是二维表，由关系和元组组成。目前，主流的关系数据库有ORACLE、SQL、access、SQL Server、sybase等。

1.3 LDAP与关系数据库的比较

与众多关系数据库一样，LDAP目录服务也可以进行查询与数据更新操作，但LDAP目录不具备关系数据库完备的关系运算处理能力，也不具备很强的数值计算能力。LDAP目录服务对数据对象建立索引，优化了对数据对象读取和搜索等操作，与普通关系数据库相比具有较高的检索效率。LDAP目录中的对象一般按照地理位置或组织关系进行组织，应用中非常直观。

1.4 XML简介

可扩展标记语言（Extensible Markup Language，XML）是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言，是标准通用标记语言的子集，提供了统一的方法来描述和交换独立于应用程序或供应商的结构化数据。

与Access、Oracle和SQL Server等数据库不同，XML数据库提供了更强有力的数据存储和分析能力，且表现形式极其简单，这就使得它易于在任何应用程序中读写数据，成为数据交换唯一的公共语言。本文研究的数据同步技术就是以XML作为介质实现的。

2 数据同步技术

如何实现LDAP与关系数据库之间的数据同步？以典型的关系数据库ORACLE数据库为例，关系数据库之间的数据同步操作可通过数据库本身的触发器实现，数据源一旦触发数据更新操作，触发器会将更新的记录数据自动同步到目的数据库中。但是，LDAP目录服务是面向查询的，为了追求较高的查询效率，LDAP采用基于索引文件的平面存储方式， 并且LDAP协议不支持触发器机制，LDAP协议对数据更新不是原子操作。因此，要实现LDAP与关系数据库的数据同步，需解决以下两个问题：一是，实现LDAP目录与关系数据库之间的数据格式转换；二是实现LDAP目录服务向关系数据库的更新触发机制。

2.1 数据格式转换的实现方法

LDAP目录的数据文件为.ldif格式的文本文件。关系数据库无法直接与此类文件进行交互。为解决以上问题，可采用XML作为中间文件。当LDAP目录对象的数据发生变化后，将增量数据转化为XML格式文件，之后再将XML文件导入关系数据库实现LDAP目录服务到关系数据库的数据更新。

2.2 LDAP更新触发的实现方法

3 结束语

通过Tomcat监听和webservice接口调用，可以实现将LDAP目录中更新的对象传输到关系数据库ORACLE表记录中，此方法是使用解决了异构数据源的数据交互问题，实现了LDAP到各业务系统用户账号的统一管理。

参考文献：

[1]宗士强，林剑柠，朱双华.LDAP目录服务同步[J].计算机与现代化，2010（10）.

[2]逯文晖，郑晓薇，顾慧.目录于关系数据库的分层映射数据集成模型[J].计算机工程与设计，2010（21）.

[3]武静.身份管理技术现状与对策[J].电信网技术，2009（03）.

[4]封明玉，赵政，张钢.分布式环境下数据冲突及其解决方案[J].计算机应用研究，2002（02）.

关系数据库范文第4篇

在计算机网络设计活动中，关系数据库技术是一种辅助手段，为计算机网络设计活动提供数据支持。在计算机网络设计活动中，关系数据库的巨大容量和包含数据信息种类的多元性，为计算机网络设计活动提供了充分的数据资源支持。在关系数据库的运用活动中，使用者只需要在关系数据库中进行数据的赋值就可以进行关系数据的存取和调用活动，让网络设计活动中遇到的数据和数值问题能够得到及时、有效的解决。而在传统的数据库运行活动中，数据库的录入和调用需要借助人工操作来完成，这种数据库运行模式不仅极大的浪费了人力资源，而且在数据运行的效率和质量上也有很大的缺陷，经常会导致数据的输入、输出环节出现错误，甚至会极大的拖延网络设计活动的进程。当采用关系数据库以后，数据库以网络设计活动为服务对象，对内部的数据信息内容进行了关联化的处理，让数据库由过去的数据堆积体衍变成为一种数据的有机管理主体，内部的网络设计数据与常用的数据关系连接起来，并采用基于可扩展语言设计了数据库与使用者之间的信息交互界面，让关系数据库可以与使用者进行数据关系形式的交流，并根据使用者的数据要求对内部数据信息进行整理、关联。实现了计算机网络设计活动数据管理的智能化。

2关系数据库技术在计算机网络设计中的基本原理

在计算机网络技术发展的过程中，数据库技术存在着众多的种类，其中根据数据库模型的运行模式可以分为：网状模型数据库技术、层次模型数据库技术以及关系数据模型数据库技术。这些数据库技术在不同的计算机网络设计活动中有各自的优势，其中关系数据模型数据库技术，以其完美的数据连结技术和高度的数据模型适应性，成为计算机网络设计活动中通用的一种数据库技术。其在运行过程中展示出的完善的数据连结性，能够在计算机网络设计活动中，对任何相关的计算机网络数据进行关联，并能够在一定数据基础上对多种数据进行综合性的关系链接。这种数据信息服务的全面性和数据链接服务形式的多样性，能够极大的满足计算机网络设计活动中多样化的数据信息需求，所以在具体的计算机网络设计活动中成为使用者首选的数据库类型，被广泛的应用于计算机网络设计中。计算机网络设计活动是一个复杂、系统的工程性活动，在其运行活动中要求下属的各个模块都要最大程度上的兼具数据信息服务的全面性和便捷性。在关系数据库中这一系统要求被很好的体现了出来，关系数据库拥有自己管理信息交互平台，能够基于C语言等网络编程语言与使用者进行数据库信息的交流，提高了数据库使用的便捷性和全面性。在计算机数据库软件系统结构中包含着两个数据库访问系统，一个是开放数据库连接性（ODBC），一个是数据访问对象（DAO），这两个数据库访问系统相互独立，能够单独向用户提供数据信息服务。其中ODBC不仅能够基于SQL语言与使用者进行数据信息交互，而且对C语言和SQL数据库之间的访问机制进行了定义，让使用者可以通过C语言这样一种计算机网络设计活动中常见的语言形式与数据库进行信息交互，保证了关系数据库对计算机网络设计活动数据信息交互，让计算机网络设计人员能够通过其最常用的信息交互方式与关系数据库进行交流，保证了关系数据库与计算机网络设计活动积极、有效的互动。DAO为计算机网络设计提供了数据库机制，这一机制是从关系数据库的整体出发对关系数据库内部组成部分和内容的一种规范。当一个关系数据库体系结构由多个DAO构成时，DAO自身的数据库管理机制就会发挥作用，从DAO自身的数据资源特点出发，对关系数据库整体进行协同管理，保证整个关系数据库的数据信息服务的高效进行。DAO的这种自我管理机制和其自身的数据访问对象本质是相互分离的，在具体的管理活动中自我管理机制和数据访问对象能够进行各自独立的管理，让每一个DAO都可以在保证自身数据访问对象性质的基础上，同时实现自身和DAO群体的管理，这种各自独立的数据访问对象管理和运行管理，在保证DAO数据服务对象专业性的同时，也方便了自身的升级改造。而且在关系数据库运行活动中，DAO可以链接相应的网络数据库，实现数据资源的网络化共享和管理。

3关系数据库在计算机网络设计中的优势

关系数据库在计算机网络设计中具有强大的数据存储功能，以及简便的数据转换功能等强大的优势，以下将对关系数据库在计算机网络设计中的优势进行详细的阐述。

3.1强大的数据存储功能

强大的数据存储功能，是关系数据库在计算机网络设计活动中运用的主要优势。随着计算机网络设计应用范围的不断扩大，计算机网络设计活动的内容含量越来越大，内容的组成形式也变得越来越复杂，面对计算机网络设计活动这样一种发展趋势，相应的关系数据库的数据储存能力和数据管理能力变得极为重要。关系数据库的应用，不仅能够对计算机网络设计活动中需求和产生的大量计算机网络设计数据进行及时的存储，而且能够借助内部管理机制的帮助，对这些数据进行有效、准确的规划和管理。关系数据库的应用让计算机网络设计活动的数据管理环节，成为计算机网络设计环节的一个效率增长点。在具体的操作活动中计算机网络设计人员，可以利用数据库强大的数据存储功能将设备参数输入到网络拓扑结构中，进而借助网络拓扑结构对关系数据库进行高效、快捷的操作。如果不能有效的利用关系数据库的辅助作用，有效管理复杂的数据信息，那么计算机网络设计势必会陷入困境中。

3.2简便的数据转换功能

关系数据库在计算机网络设计活动中的优势，还体现在不同数据之间的转换功能。在计算机网络设计活动中，因为设计活动本身可能会涉及到社会经济的各个领域，自身的设计形式也会因为网络设计目标的不同而大相径庭，在计算机网络设计活动中，计算机网络设计的数据从呈现形式和传递方式上都是有本质上的不同的，所以在对计算机网络设计数据进行管理的时候，不同数据之间的转换是一个关键性的问题，只有解决了计算机网络设计活动中的数据转换和数据转换效率的问题，才能促进计算机网络设计活动高效进行。关系数据库在计算机网络设计活动中的应用在一定程度上解决了这一关键性问题，因为关系数据库本身存在的关联性，就是要从两组不同数据中寻找共同点，并基于这些共同点建立二者之间的普遍联系，关系数据库的这种工作机制，在不同形式的数据之间的转换活动中也有积极的作用。数据的两种不同呈现形式本质上也是两种不同数据之间联系的一种体现，二者之间本质内容和内在逻辑的联系是普遍存在的。关系数据库可以根据这一特点，结合自身的工作机制，对二者进行本质上的联系，这样一种在计算机网络设计活动中复杂无比的问题，在关系数据库的参与下立刻变得可实现、可操作。关系数据库的存在只是解决了计算机网络设计活动数据转化能力的有无问题，只有强化计算机网络设计活动中数据转化能力的效率和便捷性，才能在网络设计的实际工作中起到更加积极的效果。所以在关系数据库的建立健全活动中，对其自身的数据转换能力的强化，是关系数据库发展完善的未来方向。这一改进必须要将关系数据库的数据转化能力与关系数据库的信息交互系统结合起来，保证使用者对关系数据库的数据转换能力有更加直接的参与和应用，同时要结合计算机网络设计活动发展的实际，对网络设计活动中可能会涉及到的数据呈现形式进行系统、详细的统计，并在关系数据库中对这些数据的呈现形式进行广泛的应用。具体而言，就是要在关系数据库中，对计算机网络设计活动中可能会涉及到的数据呈现形式进行定义，并设置相应的数据转化机制，在对数据信息进行存储时，尽量选择应用范围最广的数据呈现形式进行存储，以最大限度的保证计算机网络设计活动的数据需求，同时也要定义好各种数据呈现形式的转化机制，在使用者产生特殊的数据呈现形式需求时，能够运用相应的数据转换机制，进行数据呈现形式的转换，以保证计算机网络设计活动的高效进行。

4结束

关系数据库范文第5篇

关键词：关系数据库；数据库；关系；谓词逻辑；

中图分类号：TP399 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)17-31213-03

The Application of Predicate Logic on Relational Database

LU Yan-xin

(Institute of Logic, Shanghai Academy of Social Sciences,Shanghai 200025,China)

Abstract：This paper is intended to study the application of predicate logic and the theory of axiomatization on the relational database to denote data sublanguage。Application predicate logic on data sublanguage as its mathematical foundation would make the study of data sublanguage become the research of predicate logic and the optimization of data sublanguage become the matters of simplification of predicate logic.

Key words：relational database；database；relation；predicate logic

1 引言

任何一门学科在其研究和发展过程中都要借助一些工具和方法。计算机科学也不例外。19世纪末迅速发展起来的数理逻辑作为现代逻辑的分支，直接为计算机科学的产生和根本性发展提供了重要的思维方法和研究工具，正如美国科学促进会在题为“On the Unusual Effectiveness of Logic in Computer Science”的会议中的总结：

Logic has permeated through computer science during the past thirty years much more than it has through mathematics during the past one hundred years。Indeed，at present concepts and methods of logic occupy a central place in computer science，Insomuch that logic has been called “the calculus of computer science”。[1]

在研究将谓词逻辑及公理化理论应用于关系数据库之前，有必要先介绍相关知识。

2 关系数据库简介

随着信息管理水平的不断提高，信息资源已成为社会各行各业的重要资源和财富，用于信息管理的数据库技术也得到了很大的发展，是计算机科学的重要分支，由于数据库具有数据结构化、较低的冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充和易于编制应用程序等优点，所以大中型信息系统都是建立在数据库设计之上的。数据库技术成为目前最活跃、应用最广泛的计算机领域之一，几乎所有的应用系统都涉及到数据库，以数据库方式存储系统数据。

数据库是计算机管理数据的一种机构，是计算机数据处理的核心，是现代信息科学与技术的重要组成部分。数据库一般由两部分组成，即数据库的硬件部分和数据库的软件部分。其硬件部分是供存放数据用的大量物理存储空间，如磁盘、磁带、光盘等外存空间；其软件部分是管理数据库中数据的一组程序，这组程序叫作数据库管理系统，简称DBMS。它的主要目的是提供一可以方便地、有效地存取数据库信息的环境。对数据库的一切操作都是通过DBMS进行的。

DBMS的主要功能为：

（1）数据库的定义功能

（2）数据库的操纵功能

（3）数据库的保护功能

（4）数据库的存储管理

（5）数据库的维护功能

（6）数据库的描述功能

鉴于下文的需要，这里我们介绍只数据库管理系统的第二个功能，数据库的操纵功能。该功能是面向用户的主要功能，用户可以使用数据库管理系统所提供的语言――数据操作语言（DML），使用数据库中的数据。供用户使用数据库的语言有的从终端装置输入，这种语言叫终端查询语言（SQL）；有的可附属于某些宿主语言，如可附属于FORTRAN、COBOL等语言作为这些语言的扩充成分。基本的数据操作有以下几个方面：

数据的查询：从数据库中取出满足一定条件要求的数据；

数据的修改：可以修改数据库中指定的数据；

数据的插入：将一些数据存储到数据库中供以后使用；

数据的删除：删除数据库内指定的数据。

数据库内的数据一般都按一定格式组织与存放，为了清晰理解数据库内数据的基本组织格式，我们要引入以下概念：

实体：将现实世界中客观存在的能够相互区分的事物经过加工、分类，抽象成为数据库中数据的基本存放单位，如职工的简历、工资单、一次考试、一个学生、物资供销情况等均是实体。在数据库内实体是一个整体，它内部的数据相互间是有逻辑联系的。

实体集：所有具有相同结构形式的实体集合。

联系：实体集之间的对应关系称为联系，它反映现实世界中事物之间的相互关联。在数据库中实体是基本的数据单位，但是各实体间是有一定联系的，如实体集学生通过选课和课程之间联系起来，这个联系是学生选修课程，教师也是实体，而教师与学生、课程也有联系。在数据库中存储数据时不仅要存放实体的数据，还要存放联系的数据，如上例上，不仅要存放有关学生、教师和课程的实体，而且还要存放学生选修哪门课程的情况及教师教授哪门课程的情况，只有这样数据库中的这个数据信息才是完整的。

关键字：如果某个属性或属性组合的值能够惟一地标识出实体集中的每一个实体，那么该属性或属性组合就可以叫做关键字。用做标识的关键字也称为码。如学校的学生管理系统中的学生的学号（学生的学号是惟一的，一个学生只能有一个学号，并且每个学生都不相同。）

属性：现实世界中事物的特征，即实体的性质，这些性质称为此实体的属性，如学生这个实体就可以用学号、姓名、性别、出生日期、系和年级等属性来描述。用这些属性的具体值可以描述一个具体的实体。

属性域：实体的每个属性的表现形式都是统一的，如学号是由n个数字所组成的号码，性别为{M，F}中之一（M代表男性，F代表女性），年龄由三个数字所组成，对每个属性都有一个表示范围，如年龄的表示范围是从0到150间的数字；性别的表示范围是集合{M，F}，这种属性的表示范围就是属性域，每个属性都有一个属性域。

数据库目前可以有三种结构数据模型，它们分别是层次模型、网络模型、关系模型。

层次模型是用树形结构表示实体间联系的数据模型，它是数据库系统中最早出现的数据模型。层次模型对一对多的层次关系描述比较直观、自然且容易理解，该模型本身比较简单。但现实世界的很多联系是非层次性的，这样一来，若仍用层次模型表示这类非层次性的联系，则显得很笨拙，并且会产生大量的数据冗余。网状模型对于处理这种联系，则非常有效。

网状模型是用有向图结构表示实体类型及实体间联系的数据模型。其优点是具有良好的性能，存取效率高，并且能够更为直接地描述现实世界。但是网状模型结构复杂，不容易实现，不利于扩充。

关系模型可以克服上述层次模型和网状模型的缺点。关系模型有以下优点：

结构简单直观、用户易理解；

有严格的设计理论；

存取路径对用户透明，从而具有更高的独立性、更好的安全保密性，同时简化了程序员的工作，减少了数据库开发建立的工作量。

正是因为它的诸多优点，使得关系模型是结构数据模型中最为重要的数据模型。关系数据模型是由IBM公司的E.F.Codd于1970年首次提出，20世纪80年代以来，数据库管理系统几乎都支持关系数据模型，非关系系统的产品也大都加上了关系接口。数据库领域当前的研究工作都是以关系方法为基础。以关系数据模型为基础的数据库管理系统，称为关系数据库系统（RDBMS）。关系数据库系统目前是各类数据库中最重要，也是最流行的数据库，技术也最为成熟。本文将重点讨论关系式数据库，其他的两种结构模型将不作介绍了。

关系数据模型是指实体和联系均用二维表来表示的数据模型。关系模型有以下性质：

二维表中的每一列属性都是不能再分的基本字段，也就是说不允许表中有表；

二维表中的各列被指定一个相异的名字；

二维表中的各行不允许重复；

二维表上的行列排列次序不重要。

在用户看来，一个关系模型的逻辑结构是一张二维表，它由行和列组成，如下:

表1 学生人事记录表

关系：对应通常说的二维表，如表1所示的这张学生人事记录表。

元组：二维表中的一行即为一个元组，相当于一个记录值。

下面我们举例说明关系，设有实体集S表示学生概貌，它有五个属性：学号、姓名、性别、年龄、系别，分别可用S#、NAME、SEX、AGE、DEP。这个实体集存放5个学生的概貌，表2用来表示以上关系。

表2 实体集S

设有实体集C表示课程的概况，它有三个属性，分别为：课程号、课程名、课程学分，分别用C#，CN，CC。这个实体集存放5门课的概况。

表3 实体集C

实体集与实体集间的联系也可用关系表示，如学生选修课程的情况可用学号与课程号、课程成绩构成一个新关系SC，它描述了学生修课情况及课程成绩CG，这个关系如下：

表4 联系SC的关系

数据实体集与联系都可以用以上的这种二维表表示，在数据库中，用这种二维表构造数据的模型就是关系数据库。关系数据库中的数据库管理系统向用户提供使用数据库的语言，即数据子语言，这种语言目前以关系代数表示，但为了优化数据子语言的表示方法，下面，我们将引入用谓词逻辑中的方法表示数据子语言，使得对数据子语言的研究成为对谓词逻辑的研究。

3 关系演算

应用谓词逻辑表示关系数据库中的数据子语言，就叫关系演算。关系数据库中的基本数据结构二维表是一个n元有序组的集合，而关系演算是基于谓词逻辑的，因此这个n元有序组的集合可以用一个谓词逻辑公式表示，下面我们举例加以详细说明：

设有二维表如图1所示：

图1

图1所示二维表可用谓词公式F（x，y）=（y=x+1）ΛN（x）表示，其中N（x）表示x为自然数。

通过上例说明，我们可以建立集合论与谓词逻辑公式间的一一对应关系。数据子语言的操作对象二维表可用谓词公式表示，而对其对象的操作也可用谓词公式表示，下面我们加以详细说明：

谓词公式的基本符号：

由规则1得到的公式称为原子公式，而其余的公式称为合式公式。

接下来，我们用谓词公式来表示基本操作。我们先讨论插入、删除和修改。在关系代数中我们知道可以用并运算与差运算分别表示插入与删除，而在谓词逻辑中联结词“或者”相当于并运算，而联结词“并且”再在第二项中加以否定相当于差运算。假设：

上面的操作没有提到修改，是因为它是由删除和插入两个操作组合而成的，因此删除操作、插入操作可以由谓词刻划，则修改操作也可由谓词刻划。通过以上的谓词逻辑公式我们可以把关系数据库中的数据子语言变成谓词逻辑中的谓词公式，因而可以用谓词公式研究数据子语言。而应用上面的谓词公式对关系数据库的研究所形成的理论叫关系演算。

用关系演算中的公式表示关系数据库中的数据操作，在实际应用中它能够方便地对数据作检索及增加、删除、修改操作。接下来，我们将举例详细说明。

我们以上文中的表3-2，3-3，3-4所定义的二维表S、C、SC作为操作对象，将它们的谓词定义为：S（S#，NAME，SEX，AGE，DEP），C（C#，CN，CC），SC（S#，C#，CG）。 下面，我们进一些操作：

关系演算公理系统所采用的推理方法、定理及证明过程与谓词逻辑是相同的。由于谓词逻辑中的公理是永真的，因此谓词逻辑中的公理在关系演算中也可以认为是公理。

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