【正文】 序文件 鏈表文件 職工號 姓名 部門編號 部門指針 工作年限 透支額 1111 AJ DT C 4 0 1121 SI NW E 11 100 1981 MJ DT D 23 200 2022 SE DT H 2 0 2084 JJ NW F 3 0 2918 MB NW ^ 4 0 3001 AE EA I 16 100 3101 BI DT J 7 0 3241 KB EA ^ 15 100 3358 GT DT ^ 12 100 3861 GE NE L 9 0 3871 BJ NE ^ 18 100 職工號 姓名 部門編號 工作年限 透支額 1111 AJ DT 4 0 1121 SI NW 11 100 1981 MJ DT 23 200 2022 SE DT 2 0 2084 JJ NW 3 0 2918 MB NW 4 0 3001 AE EA 16 100 3101 BI DT 7 0 3241 KB EA 15 100 3358 GT DT 12 100 3861 GE NE 9 0 3871 BJ NE 18 100 通過指針項將具有某一屬性值的數(shù)據(jù)記錄鏈接在一起形成一信息鏈 記錄地址 A B C D E F G H I J K L DT NW EA NE 記錄地址 A B C D E F G H I J K L 鏈頭索引表 部門代碼 鏈表長度 鏈頭指針 DT 5 A NW 3 B EA 2 G NE 2 K 倒排文件 對輔關(guān)鍵字建立索引，將所有具有相同輔關(guān)鍵字的記錄保存在相應索引項中，索引中僅存放輔關(guān)鍵字和記錄的 “ 主關(guān)鍵字 ”或記錄的 “ 物理地址 ” 。主要用于復雜查詢。 輔關(guān)鍵字 主關(guān)鍵字或物理地址 假設有 3篇文章， file1, file2, file3，文件內(nèi)容如下： file1 (單詞 1，單詞 2，單詞 3，單詞 4....) file2 (單詞 a，單詞 b，單詞 c，單詞 d....) file3 (單詞 1，單詞 a，單詞 3，單詞 d....) 那么建立的倒排索引就是這個樣子： 單詞 1 (file1,file3) 單詞 2 (file1) 單詞 3 (file1,file3) 單詞 a (file2, file3) .... 倒排索引：就是將文件中的單詞作為關(guān)鍵字，然后建立單詞與文件的映射關(guān)系。 三、數(shù)據(jù)庫設計 現(xiàn)實世界 信息世界 數(shù)據(jù)世界 組織 實體及其聯(lián)系 數(shù)據(jù)庫 事物類 實體集 文件 事物 實體 記錄 特征 屬性 數(shù)據(jù)項 三個不同世界術(shù)語對照 現(xiàn)實世界 認識抽象 概念模型 轉(zhuǎn)換 數(shù)據(jù)模型 概念模型：按照用戶的觀點來對數(shù)據(jù)和信息建立模型 數(shù)據(jù)模型：按照計算機系統(tǒng)的觀點對數(shù)據(jù)建模 （一）概念模型 １、基本概念： （ 1）實體：客觀存在并可相互區(qū)別的事物。 （２）實體集：具有相同性質(zhì)的同類實體的集合。 （３）屬性：實體所具有的某一特性 （４）碼：唯一標識實體的屬性集。 （５）域：屬性的取值范圍。 （ 95004，張三，男，計算機系） （６）聯(lián)系： 實體內(nèi)部的聯(lián)系是實體各屬性之間的聯(lián)系 實體之間的聯(lián)系是不同實體之間的聯(lián)系 實體間的聯(lián)系有：一對一聯(lián)系，記為 1:1 一對多聯(lián)系，記為 1:N 多對多聯(lián)系，記為 M:N ２、概念模型的表示方法 （實體－聯(lián)系方法Entity Relationship Approach） （ 1）實體： （ 2）屬性： （ 3）聯(lián)系 ： 任職 系 分配 教師 教學 課程 學生 成績 學習 系代號 系名稱 編號 姓名 課程號 課程名 學號 姓名 性別 系 （二）數(shù)據(jù)模型 關(guān)系模型： 基本概念 （ 1）元組：表中的一行，定義實體集的一個實體，相當于一個記錄 （ 2）屬性：表中的一列，用來描述實體的某一特征 （ 3）主碼：表中的某個屬性組，可以唯一確定一個元組 （ 4）域：屬性的取值范圍 （ 5）關(guān)系模式：對關(guān)系的描述，表示為： 關(guān)系名（ 屬性 1，屬性 2， … ，屬性 n） ? 學生登記表： 關(guān)系模式：學生（ 學號 ，姓名，年齡，性別，系別） ２、層次模型：用樹形結(jié)構(gòu)來表示各類實體以及實體間的聯(lián)系的模型 ? 有且只有一個根結(jié)點沒有雙親結(jié)點 ? 根以外的其他結(jié)點有且只有一個雙親結(jié)點 ? 每個記錄只有一條查尋路徑 系名 負責人 專業(yè) 代號 專業(yè)名 編號 姓名 學號 姓名 年齡 課程名 學時 ３、網(wǎng)狀模型：用有向圖結(jié)構(gòu)表示各類實體及實體間聯(lián)系的數(shù)據(jù)模型。 ? 允許一個以上的結(jié)點無雙親 ? 一個結(jié)點可以有多于一個的雙親 ? 每個記錄可以有多條查找路徑 學號 姓名 性別 課程號 名稱 學號 課程號 成績 （三）概念模型到關(guān)系模型的轉(zhuǎn)換 概念模型向關(guān)系模型轉(zhuǎn)換的規(guī)則 ： ：一個實體類型轉(zhuǎn)換成一個關(guān)系模式。實體的屬性就是關(guān)系的屬性，實體的碼就是關(guān)系的碼。 學生 學號 姓名 性別 系 學生（ 學號 ，姓名，性別，系） 聯(lián)系 （ 1）一對一 (1:1)聯(lián)系：一般是將聯(lián)系與任意一端實體所對應的關(guān)系模式合并，需要在該關(guān)系模式的屬性中加入另一個實體的碼和聯(lián)系本身的屬性。 班級 班長 任職 編號 名稱 任職日期 學號 姓名 班級（ 編號 ，名稱） 班長（ 學號 ，姓名，班級編號，任職日期） （ 2）一對多（ 1:n）聯(lián)系：一般是將該聯(lián)系與 n端實體所對應的關(guān)系模式合并。合并時需要在 n端實體的關(guān)系模式的屬性中加入 1端實體的碼和聯(lián)系本身的屬性。 系 教師 系代號 系名稱 編號 姓名 分配 系（系 代號 ，系名稱） 教師（ 編號 ，姓名，系代號） 1 n (3)多對多 (m:n)聯(lián)系 :將聯(lián)系轉(zhuǎn)換成一個關(guān)系模式。與該聯(lián)系相連的各實體的碼及聯(lián)系本身的屬性轉(zhuǎn)換為關(guān)系的屬性，而關(guān)系的碼為各實體碼的組合。 教師 課程 編號 姓名 課程號 課程名 教學 教師（ 編號 ，姓名） 課程（ 課程號 ，課程名） 教學（ 教師編號 ， 課程號 ） m n 系 分配 教師 教學 課程 學生 成績 學習 系代號 系名稱 編號 姓名 課程號 課程名 學號 姓名 性別 系 ? 系（ 系代號 ，系名稱） ? 教師（ 編號 ，姓名，系代號） ? 學生（ 學號 ，姓名，性別，系名稱） ? 課程（ 課程號 ，課程名） ? 教學（ 教師編號 ， 課程號 ） ? 學習（ 學號 ， 課程號 ，成績） 數(shù)據(jù)庫設計 ? 對現(xiàn)實世界進行需求分析 ? 建立信息世界中的 ER模型 ? 從 ER圖導出關(guān)系數(shù)據(jù)模型 作業(yè)題 設某商業(yè)集團數(shù)據(jù)庫中有３個實體集，一是“商店 ” 實體集，屬性有商店號、商店名、地址；二是“商品”實體集，屬性有商品號、商品名、規(guī)格、單價；三是“職工”實體集，屬性有職工號、姓名、性別、業(yè)績。商店與商品之間存在“銷售”聯(lián)系，每個商店可以銷售多種商品，每種商品也可以在多個商店銷售，每個商店銷售一種商品有月銷售量；商店和職工之間存在“聘用”聯(lián)系，每個商店有許多職工，每個職工只能在一個商店工作，商店聘用職工有聘期和月薪。建立這個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型。 四、數(shù)據(jù)庫組織結(jié)構(gòu) 2. 3 數(shù)據(jù)庫技術(shù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的三級模式結(jié)構(gòu)是指數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是由外模式、模式和內(nèi)模式三級構(gòu)成，如圖所示應用 A 應用 B 應用 D 應用 E應用 C外模式 1 外模式 2 外模式 3外模式 / 模式映象內(nèi)模式 / 模式映象模式內(nèi) 模式數(shù)據(jù)庫五、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的新發(fā)展 １ . 分布式數(shù)據(jù)庫 分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是由若干個 節(jié)點集合而成。每個節(jié)點都是一個獨立的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，它們都擁有各自的數(shù)據(jù)庫、中央處理機、終端，以及各自的局部數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。它們在通訊網(wǎng)絡中聯(lián)接在一起， ２ . 多媒體數(shù)據(jù)庫 多媒體數(shù)據(jù)庫是多媒體技術(shù)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合產(chǎn)生的一種新型的數(shù)據(jù)庫。多媒體數(shù)據(jù)庫中的信息不僅涉及各種數(shù)字、字符等格式化的表達形式，而且還包括多媒體的非格式化的表達形式，數(shù)據(jù)管理要涉及各種復雜對象的處理。 ３、面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫（ ObjectOriented Database Systems，簡稱 OODBS）是數(shù)據(jù)庫技術(shù)和面向?qū)ο蠹夹g(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。 數(shù)據(jù)庫技術(shù) （ 1）聯(lián)機分析處理（ on line analysis processing，OLAP） OLAP提供給用戶一種面向目標的模型交互功能。 從多個角度對信息進行綜合、分析、歸納 。 （ 2）數(shù)據(jù)挖掘（ data drill down） 在多維數(shù)據(jù)庫中，每個維中的數(shù)據(jù)彼此之間還有邏輯關(guān)系，用戶可以用 “ 數(shù)據(jù)挖掘 ” 的功能來找到他需要的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是 OLAP的一項重要功能。它能幫助高層主管快速地在他們所需要的詳細水平上檢索有關(guān)數(shù)據(jù)。 ? 歸納型需求支撐工具主要是數(shù)據(jù)挖掘工具。根據(jù)發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容對主體的有用程度和歸納程度，歸納型內(nèi)容可分為 3類：數(shù)據(jù)、信息、知識。借助數(shù)據(jù)挖掘工具可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)到信息再到知識的遞進轉(zhuǎn)變，用以發(fā)現(xiàn)新的業(yè)務模式或未曾被認識到的規(guī)律。 ? 分類：從大量數(shù)據(jù)中找出不同類別對象的特征，從而對新加入對象能自動分類。 ? 聚類：根據(jù)數(shù)據(jù)特征對數(shù)據(jù)對象進行自動歸類。 ? 關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)：在大量數(shù)據(jù)中找出有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，或者找出同時發(fā)生的事件。 ? 聚類分析，可用在客戶細分、市場細分等輔決策層面 。 關(guān)聯(lián)分析在市場組合分析、套裝產(chǎn)品分析、目錄設計、交叉銷售方面有應用。神經(jīng)網(wǎng)絡，如傾向性分析、客戶保留、目標市場、欺詐檢測等屬于該工具的應用范圍。 （ 3）數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是一個大的數(shù)據(jù)集合，是把不同數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)集成在一起而構(gòu)成 ? 面向主題 ? 集成化的 ? 非易失的 ? 隨時間變化的