【文章內容簡介】 在對各個數據庫廠商的發(fā)展方向和應用需求的不斷擴展的現狀進行分析的基礎上，提出，數據庫技術及 市場 在向數據倉庫和電子商務兩個方向不斷發(fā)展的觀點。他們指出：近年來，許多行業(yè)如電信、 金融 、 稅務 等逐步認識到數據倉庫技術對于企業(yè)宏觀發(fā)展所帶來的巨大 經濟效益 ，紛紛建立起數據倉庫系統。在我國提供大型數據倉庫解決方案的廠商主要有 Oracle、IBM、 Sybase、 CA及 Informix等，已經建設成功并已收回投資的項目主要有招商銀行 系統和國信證券系統等。目前，國內外學者對數據倉庫的研究正在繼續(xù)深入。與此同時，一些學者將數據庫技術及市場發(fā)展的視角瞄準電子商務領域，他們認為：現在的 信息系統 逐漸要求按照以 客戶 為中心的方式建立應用框架，因此勢必要求數據庫應用更加廣泛地接觸客戶，而 Inter給了我們一個非常便捷的連接途徑，通過 Inter可以實現所謂的 One One Marketing和 One One business，進而實現 E business。因此，電子商務將成為未來數據庫技術發(fā)展的另一方向。 ? 5．面向專門應用領域的數據庫技術 ? 許多研究者從實踐的角度對數據庫技術進行研究，提出了適合應用領域的數據庫技術，如工程數據庫、統計數據庫、科學數據庫、空間數據庫、地理數據庫等。這類數據庫在原理上也沒有多大的變化，但它們卻與一定的應用相結合，從而加強了系統對有關應用的支撐能力，尤其表現在數據模型、語言、查詢方面。部分研究者認為，隨著研究工作的繼續(xù)深入和數據庫技術在實踐工作中的應用，數據庫技術將會更多朝著專門應用領域發(fā)展。 數據庫技術發(fā)展的趨勢 ? 6．數據挖掘、知識發(fā)現與數據倉庫 ? 隨著計算機網絡技術及 Inter應用的日趨普及，勢必要求數據庫系統的應用平臺向 Web平臺遷移，最終達到全球數據信息共享的目的。如何實現數據庫平臺與 Web平臺的無縫對接，即對 Web數據庫技術的研究已成為近期研究的熱點。國內外學者對數據倉庫技術以及與之相關的數據挖掘和知識發(fā)現進行了大量的研究和論述。從數據庫中發(fā)現知識（ KDD，知識發(fā)現）的核心技術就是數據挖掘（ DM）。數據挖掘是目前發(fā)展極為迅速的 —個研究領域，它綜合了機器學習、統計分析和數據庫技術，為數據庫中數據的決策型使用提供服務。如何擴充數據庫系統的功能，使之包括數據挖掘能力，是當前數據庫界的一個熱點，具體來說，就是研究簡單的查詢原語和新一代查詢優(yōu)化技術。實際上，數據倉庫技術所要研究和解決的問題就是從 OLAP系統、異構分散的外部數據源、脫機的歷史業(yè)務數據中獲取數據，處理后為數據分析和管理決策提供應用服務。部分研究者認為要推動數據倉庫技術的發(fā)展就需要將數據挖掘和數據倉庫協同起來工作。他們認為：一方面，數據倉庫技術可以迎合和簡化數據挖掘過程中的重要步驟，提高數據挖掘的效率和能力，確保數據挖掘中數據來源的廣泛性和完整性。另一方面，數據挖掘技術已經成為數據倉庫應用中極為重要和相對獨立的方面和工具。目前，國內對數據倉庫、數據挖掘等數據庫技術的研究正在緊鑼密鼓地進行，該技術的發(fā)展無疑將會推動新一輪的數據庫技術的發(fā)展。 實訓 ? 實訓目的 ? （ 1）能通過需求分析了解系統的功能。 ? （ 2）能對系統各個模塊進行功能分析。 ? （ 3）會畫出系統總體功能模塊圖。 ? （ 4）培養(yǎng)適應崗位需要，獨立分析問題、解決問題的基本能力，以及團隊合作精神。 ? 實訓要求 ? （ 1）通過需求分析正確規(guī)劃出系統的功能模塊。 ? （ 2）要求具有一定的項目分析能力、任務分解能力、組織實施能力。 ? （ 3）要求具有一定的查閱教材、各類相關資料及工具書的能力，進而養(yǎng)成自我學習的習慣。 ? 實訓內容與步驟 ? 請根據本校對學生選課系統的要求，對學生選課系統的需求情況進行調研。 ? （ 1）學生選課系統的整體規(guī)劃及功能模塊組成。 ? （ 2）分析學生選課系統的各個功能模塊。 1 .5 實訓 ? （ 3）畫出學生選課系統的總體功能模塊圖。 ? （ 4）整理出學生選課系統的基礎數據。 ? 小結 ? 本項目首先簡單介紹了公司管理數據庫系統實例，本書以公司管理數據庫系統開發(fā)為任務主軸；同時描述了數據管理技術的 3個發(fā)展階段，闡述了數據庫系統階段的主要特點；細致地講解了數據庫、數據庫管理系統和數據庫系統 3個基本概念；最后介紹了數據庫技術發(fā)展趨勢。本項目是后續(xù)項目的基礎，為學好數據庫建立了理論框架。 1 .5 項目二 公司管理數據庫系統的規(guī)劃設計 【 教學目標 】 （ 1）理解數據庫的基本概念。 （ 2）理解數據庫組織數據的模型。 （ 3）掌握關系型數據庫的有關基本概念。 （ 3）理解范式理論。 【 能力目標 】 （ 1）能夠對實際應用系統進行項目需求分析。 （ 2）能夠根據項目需求分析進行數據庫的概念模型設計。 （ 3）能夠將 ER 模型轉換為關系模型。 （ 4）能夠利用范式理論對數據表進行優(yōu)化設計。 （ 5）通過項目需求分析，培養(yǎng)與客戶溝通的能力。 【 學習導航 】 本項目介紹數據庫的開發(fā)流程，即數據庫的設計規(guī)則和設計步驟。在圖 21中，可 ? 圖 21 本項目在公司管理數據庫系統開發(fā)中的稱節(jié)及位置 ? 以看到本項目在公司管理數據庫系統開發(fā)中的環(huán)節(jié)及位置。 ? 【 工作任務 】 ? 根據公司管理系統的工作流程，設計一個滿足該公司管理的數據庫。按照數據庫設計的思想及基本步驟對公司管理數據庫進行如下設計。 ? （ 1）公司管理數據庫的需求分析。 ? （ 2）公司管理數據庫的概念結構設計。 ? （ 3）公司管理數據庫的邏輯設計。 ? （ 4）公司管理數據庫的物理設計。 理論知識準備 ? 數據庫是相關數據的集合，它不僅反映數據本身的內容，而且要反映數據之間的聯系。在數據庫中，用數據模型這個工具來抽象、表示、處理現實世界中的數據和信息，以便計算機能夠處理這些對象。因此，數據模型就是對現實世界數據的模擬。了解數據模型的基本概念是學習數據庫的基礎。 ? 根據數據模型應用目的的不同，可以將數據模型分為兩類：概念模型（也稱信息模式）和數據模型。前者是從用戶的角度來對數據和信息建模，這類模型主要用在數據庫的設計階段，與具體的數據庫管理系統無關。后者是從計算機系統的角度對數據建模，它與所使用的數據管理系統的種類有關，主要用于DBMS的實現。 ? 1．實體 ? 實體是客觀存在且相互區(qū)別的事物及事物之間的聯系，例如，在數據庫概念結構設計時有客戶實體、訂單實體、雇員實體和產品實體。 ? 2．屬性 ? 屬性是指實體所具有的某種特性。屬性用來描述一個實體，例如，產品實體有產品 ID、產品名等各種屬性。 2 .1 概念模型 概念模型 3．聯系 現實世界的事物間總是存在這樣或那樣的聯系，這種聯系必然要在信息世界中得到反映。 這些聯系在信息世界中反映為實體內部以及實體與實體之間的聯系。兩個實體之間的聯系有 3種情況。 （ 1）一對一聯系：如果對于實體 A中的每一個實體，實體 B中至多有一個實體與其發(fā)生聯系，反之亦然，則稱實體 A與實體 B是一對一聯系，記作 1:1。 （ 2）一對多聯系：如果對于實體 A中的每一個實體，實體 B中有 n（ n0）個實體與之發(fā)生聯系；反之，對于實體 B中的每一個實體，實體 A中至多有一個實體與之發(fā)生聯系，則稱實體 A與實體 B是一對多聯系，記作 1:n。這是一種最常見的一種聯系。 如圖 22所示，產品實體與類別實體使用類別 ID進行聯系，每個類別都擁有多件產品，而每件產品只屬于一個類別。因此，類別實體中的一個實體對應產品實體中的多個實體，產品實體中的一個實體只對應類別實體中的一個實體。所以，這兩個實體之間構成一對多聯系。 （ 3）多對多聯系：如果對于實體 A中的每一個實體，實體 B中有 n（ n≥0）個實體與之發(fā)生聯系；反之，對于實體 B中的每一個實體，實體 A中有 m（ m≥0）個實體與之發(fā)生聯系，則稱實體 A與實體 B是多對多聯系，記作 m:n。 如圖 23所示，如果公司中的每一個雇員并不是只負責一個訂單，而每個訂單也 不是只能有一個訂單負責人，那么在訂單實體和雇員實體之間就會建立多對多聯系。在大多數情況下，可以將這種聯系轉換為多個一對多聯系。 圖 22 一對多聯系 圖 23 多對多聯系 4． ER方法 ER方法是一種用來在數據庫設計過程中表示數據庫系統結構的方法，又被稱為 EAR方法或 EAR模型。它的主導思想是使用實體（ Entity）、實體的屬性（ Attribution）、實體之間的關系（ Relationship）來表示數據庫系統的結構。 在 ER模型圖中，用方框表示實體，用菱形表示聯系，用橢圓形表示屬性。例如，可以將一名雇員作為一個實體表示， 如圖 24所示。 圖 24 雇員實體 另外，還可以使用 ER模型圖來表示實體之間的關系。例如，可以使用如圖 25所示的 ER模型圖來表示雇員實體和訂單實體之間的關系。 圖 25 雇員實體和訂單實體之間的聯系 ? 圖 26 轉換后的數據表結構 ? 在完成了 ER模型圖以后，就可以將模型圖轉換為真正的數據表結構了。在 ER模型圖向數據表的轉換過程中，首先需要將實體轉換為一個獨立的數據表，然后將實體的屬性轉換為數據表中的字段，最后根據實體之間的關系建立數據表之間的關聯。例如，圖 25中的 ER模型圖可以轉換為如圖 26所示的數據表結構。 ? 當然，許多有經驗的數據庫開發(fā)者已經完全不必經過設計 ER模型圖、將 ER模型圖轉換為數據表結構的過程就可以設計出準確可靠的數據庫結構了。但在剛剛開始設計數據庫的階段，還希望讀者按照這種過程來進行。 圖 26 轉換后的數據表結構 數據模型 1．數據模型的三要素 現實世界中的客觀事物經過概念模型的抽象和描述，最終要轉換為計算機所能識別的數據模型。數據模型與具體的 DBMS相關，可以說它是概念模型的數據化，是現實世界的計算機模擬。數據模型通常有一組嚴格定義的語法，人們可以使用它來定義、操縱數據庫中的數據。數據模型的組成要素包括數據結構、數據操作和數據的完整性約束。 （ 1）數據結構。數據結構是對數據靜態(tài)特征的描述。數據的靜態(tài)特征包括數據的基本結構、數據間的聯系和對數據取值范圍的約束。所以說，數據結構是所研究對象類型的集合。例如，在前面所講的公司管理系統中，產品表中的產品 ID和訂單表中的產品 ID是有聯系的，即訂單表中的產品 ID必須在產品表中產品 ID的取值范圍內。 （ 2）數據操作。數據操作是指對數據動態(tài)特征的描述，包括對數據進行的操作及相關操作規(guī)則。數據庫的操作主要有檢索和更新（包括插入、刪除、修改）兩大類。數據模型要定義這些操作的確切含義、操作符號、操作規(guī)則（如優(yōu)先級別）以及實現操作的語言。 因此，數據操作完全可以看成是對數據庫中各種對象操作的集合。 ? （ 3）數據的完整性約束。數據的完整性約束是對數據靜態(tài)和動態(tài)特征的限定，是用來描述數據模型中數據及其聯系應該具有的制約和依存規(guī)則，以保證數據的正確、有效和相容。 ? 數據模型應該反映和規(guī)定符合本數據模型必須遵守的基本的通用的完整性約束條件。例如，在關系模型中，任何關系必須滿足實體完整性和參照完整性兩個條件。 ? 另外，數據模型還應該提供定義完整性約束條件的機制，用以反映特定的數據必須遵守特定的語義約束條件。例如，學生信息中必須要求學生性別只能是男或女。 ? 數據模型的這 3個要素完整地描述了一個數據模型，數據模型不同，描述和實現方法亦不同。 ? 2．層次模型 ? 數據庫的有類型，是根據數據模型劃分的。目前常用的數據模型主要有層次模型、網狀模型、關系模型和面向對象模型。其中，層次模型、網狀模型是非關系模型。 ? 層次模型用樹形結構來表示各類實體以及實體間的聯系。以實體作為節(jié)點，樹是由節(jié)點和連線組成的。每個節(jié)點表示一個記錄類型，記錄（類型）之間的聯系用節(jié)點之間的連線（有向邊）表示。通常把表示 1的節(jié)點放在上面，稱為父節(jié)點；把表示多的節(jié)點放在下面，稱為子節(jié)點。 ? 在數據庫中定義滿足下面兩個條件的數據模型為層次模型。 ? （ 1）有且只有一個節(jié)點沒有父節(jié)點，這個節(jié)點稱為根節(jié)點。 ? （ 2）根以外的其他節(jié)點有且只有一個父節(jié)點。 ? 由此可見，層次模型描述的是 1:n的實體聯系，即一個父節(jié)點可以有一個或多個子節(jié)點。如圖 27所示是一個層次模型。 3．網狀模型 在現實世界中，事物之間的聯系更多的是非層次關系的，用層次模型表示非樹形結構是很不直接的，網狀模型則可以克服這一點。 與層次模型一樣，網狀模型中每個節(jié)點表示一個記錄類型（實體），每個記錄類型可包含若干個字段（實體的屬性），節(jié)點間的連線表示記錄類型（實體）之間一對多的父子聯系。與層次模型不同，網狀模型中的任意節(jié)點間都可以有聯系