一直很热闹的数据库领域，有哪些事情让你感觉眼前一亮

、多媒体数据库

这类数据库主要存储与多媒体相关的数据，如声音、图像和视频等数据。多媒体数据最大的特点是数据连续，而且数据量比较大，存储需要的空间较大。

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2、移动数据库

该类数据库是在移动计算机系统上发展起来的，如笔记本电脑、掌上计算机等。该数据库最大的特点是通过无线数字通信网络传输的。移动数据库可以随时随地地获取和访问数据，为一些商务应用和一些紧急情况带来了很大的便利。

3、数据库技术在多媒体技术方面的应用。

相对比传统的数据库技术，这种结合了多媒体技术的数据库，以多媒体技术的优势使得数据界面的丰富化并对于两者结合所可能带来的相关技术问题给予了充分解决，相关数据库方面的安全性得到了很好的提高。

多媒体数据库设计中有很多问题需要解决：用户接口支持方面、数据库组织与存储方面、媒体种类增加方面信息的分布影响方面。

4、信息检索系统

信息检索就是根据用户输入的信息，从数据库中查找相关的文档或信息，并把查找的信息反馈给用户。信息检索领域和数据库是同步发展的，它是一种典型的联机文档管理系统或者联机图书目录。

计算机四级数据库工程师

考核数据库应用系统分析及规划、数据库设计及实现、数据库存储技术、并发控制技术、数据库管理与维护、数据库技术的发展和新技术。获得该证书表明考生掌握数据库系统的基本理论和技术，能够使用SQL语言实现数据库的建立、维护和管理，具备利用工具软件开发基本数据库应用系统的能力，能够胜任中小型数据库的维护、管理和应用开发。

数据库工程师基本要求：

1掌握数据库技术的基本概念、原理、方法和技术；

2能够使用SQL语言实现数据库 *** 作；

3具备数据库系统安装、配置及数据库管理与维护的基本技能；

4掌握数据库管理与维护的基本方法；

5掌握数据库性能优化的基本方法；

6了解数据库应用系统的生命周期及其设计、开发过程；

7熟悉常用的数据库管理和开发工具，具备用指定的工具管理和开发简单数据库应用系统的能力；

8了解数据库技术的最新发展。

一、数据库应用系统分析及规划

1软件工程与软件生命周期。

2数据库系统生命周期。

3数据库开发方法与工具。

4数据库应用体系结构。

5数据库应用接口。

二、数据库设计及实现

1．概念设计。

2逻辑设计。

3物理设计。

4数据库对象实现及 *** 作。

三、数据库存储技术

1．存储与文件结构。

2 索引技术。

四、并发控制技术

1．事务管理。

2并发控制技术。

3死锁处理。

五、数据库管理与维护

1、数据完整性。

2、数据库安全性。

3、数据库可靠性。

4、监控分析。

5、参数调整。

6、查询优化。

7、空间管理。

六、数据库技术的发展与新技术

1、分布式数据库。

2、对象数据库。

3、并行数据库。

4、数据仓库与数据挖掘。

从今年上半年开始，计算机四级考试取消了上级考试

另外买一本书，比如<全国计算机等级考试四级教程---数据库工程师>另外做做历年来的试题，应该就可以过了

简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的

数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据

数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计

数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表

维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID

单从概念上讲，有些晦涩

任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解

以银行业务为例

数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐

数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据

比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少

如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了

显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算

事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据

而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据

这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了

数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”

那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢让我们先看看W

H

Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合

“面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的

这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的;而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块

也就是说，市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的，超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的

“与时间相关”:数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息

数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性

决策中，时间属性很重要

同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的

“不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源

数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据(有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息)

因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的;当然，向数据仓库添加数据是允许的

数据仓库的出现，并不是要取代数据库

目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的

可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋

补充一下，数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大

为了更好地为前端应用服务，数据仓库必须有如下几点优点，否则是失败的数据仓库方案

1

效率足够高

客户要求的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析

由于有的企业每日的数据量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题，延迟1-3日才能给出数据，显然不行的

2

数据质量

客户要看各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程至少分为3步，2次ETL，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益

3

扩展性

之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，客户不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行

主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了

可以

1，数据库联系只能发生在 实体与实体 之间。

概念模型。

2，

实体：客观存在 、可相互区分的现实世界对象的集合

例： 职工 部门 课程 学生

实例： 实体中每个具体的记录值。

例：学生实体中的每个每个具体学生

属性： 实体所具有的某一特性（有“型”和“值”之分）

例：学号、姓名、性别、出生年份、系、入学时间（94002268，张三，男，1976，计算机系，1994）

码： 唯一标识实体的属性集

学号-------学生实体的码

94002268-------代表学生张三

域：属性的取值范围

性别：( 男，女）

学号：8位整数

3，表示方法：E-R图（实体联系图）

矩形： 实体

椭圆形： 属性

菱形： 联系（发生在实体与实体之间）

连线(无向边)

4，两个实体型之间的三类联系：

1）一对一的联系（1：1）

2）一对多的联系（1：n）

3）多对多的联系（m：n）

MYSQL不支持E-R模型。（关系模型）

5,计算机世界:e-r模型转化为关系模型。

第一步，一个实体转化为一个关系。

第二步，实体属性作为关系的属性。

6，关系数据结构

关系: 一张表

元组: 表中的一行

属性: 表中的一列

域: 属性的取值范围

分量: 元组中的一个属性值

6，联系也可以具有属性，并且这些属性也要用无向边与该联系连接起来。

7，一个属性涉及到多个实体时，不能单独的作为某个实体的属性，只能作为实体间联系的属性。

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MySQL入门技能树数据库组成表

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设计E-R图和数据库模型图-powerdesigner_zxfly6的博客_数据

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数据库的设计(E-R图,数据库模型图,三大范式)

一数据库设计的概念 数据库设计是将数据库中的数据实体及这些数据实体之间的关系,进行规划和结构化的过程 二数据库设计的重要性 如果一个数据库没有进行一个良好的设计,那么这个数据库完成之后他的缺点是: 1效率会很低 2更新和检索数据时会出现很多问题, 反之,一个数据库被尽心策划了一番,具有良好的设计,那他的优点是: 1效率会很高 2便于进一步扩展 3使得应用程序的开

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数据库E-R图

目录 三个核心概念： 实体集 联系集 E-R模型就是实体-联系（entity-relationship）模型，旨在方便数据库的设计 三个核心概念： 实体集 实体是现实世界中可区别与所有其他对象的一个事物或者“对象”，比如大学里的每一个人都是一个实体。 实体集是相同类型即具有相同性质或属性的一个实体集合，比如大学里的所有学生的集合可以定义为实体集student。下图就是两个实体集。 实体集可以相交，比如一个person实体也可以同时是student实体，也可以是instructor实体

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数据库的设计(E-R图,数据库模型图,三大范式)_灯初夜未央的博客-CSDN博

三设计数据库的步骤 1需求分析阶段:分析客户的业务和数据处理需求 2概要设计阶段:他主要就是绘制数据库的E-R图 3详细设计阶段:应用数据库的三大范式进行审核数据库的结构 总结:在进行数据库的系统分析时,都以下列4点位参考

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数据库 之 概念模型-ER图_fffffffff_jj的博客_数据库

将ER图导出为数据库表Step 1:将所有Entity, Relation => Table Step 2: 去重 合并强实体集属性不变 弱实体集添上所依赖的主键(宿主实体集的) 复合属性 / 多值属性 联系集:实体集们的主键属性 + 自己的属性

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数据库设计规范、E-R图、模型图

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MySQL数据库实验（四）：E-R图实例讲解

目录 ER图成分构成 2 属性 3 联系 用处 E-R图转换成关系模式 1:1联系的转换 1:n联系的转换 m:n联系的转换 ER图成分构成 1 实体 实体是客观世界中存在的各种事物，或者某个抽象事件，我们都可以将其称之为实体。一方面，实体可以是现实世界中的课程实体、教师实体、学生实体、职工个体。总而言之，实体可以是现实集合中的一个子集，也可以是各种抽象的对象。

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使用visio画数据库模型图_Together_CZ的博客

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visio2016 数据库模型图_数据库第七章--NoSQL数据库

HBASE数据库 HBase全称是Hadoop Database, 是一个构建在Apache Hadoop上的列式数据库 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),实现的编程语言为 Java 键值对数据库Redis 简介 KV:Key-Value(键值)存储模型是NoSQL中最基本的

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数据库原理系列数据库E-R模型

E-R模型 设计中的抽象 不同层次抽象 现实层(客观存在) =>抽象层(观念世界/信息世界，描述现实世界的一种观点) =>…(信息世界的若干层抽象)… =>逻辑层(计算机世界：独立于物理设备) =>物理层(计算机世界：不同物理设备的具体实现） 越抽象，语义信息越少，概括性越高，越反映共性信息，表征的范围越大 检验抽象正确性的方法：能够依据现实抽象出来(抽象化)，同时也能够依据抽象的信息和抽象规则还原为被抽象对象(具体化)。 基本思想数据模型与概念模型 表达计算机世界的

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数据库系统 - E-R模型

上图是一个E-R模型的例子，我们需要了解到的是矩形代表一个实体（表，视图等），椭圆形代表一个属性（字段，通过函数计算出的值），菱形代表实体与实体之间的关系。 在实际开发中往往是先画出局部的E-R图（一张表），然后再一步一步的合成出全局的E-R图。合成(集成)E-R图有两种方法：多个局部E-R图一次性合成，逐步合成，用累加的方式一次集成两个局部E-R图。 E-R模型转关系模式的原则： 1 一个实体转成一个关系模式 如果是1：1的联系最少要转成2个关系模式（1个实体放一个关系，2个实体放2个

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[自学]数据库ER图基础概念整理（转）

ER图

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生成业务数据模型图（SQLite + Navicat）

1前言 由于实际要求，往往需要我们提供系统或数据库的业务数据模型，可以利用工具来绘制或生成。 2sqlite + Navicat生成 简述下步骤， （如果已有数据库，可忽略该步骤）新建sqlite数据库，当然一个数据库可能有多个表，如果目标数据库有多个表的话，这里新建一个也可以，剩下的再Navicat中继续创建，当然也可以一次性建完。这里我用的DB Browser for SQLite软件。 打开Navicat，文件--》新建连接--》SQLite，然后选择刚刚创建的db文件 在Navica

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MySQL的E-R图

一、什么是E-R图 E-R图，全称:实体-关系模型图，是指通过实体、关系、属性三个基本概念，来概括数据的基本结构，从而描述静态数据结构的概念模式。 组成E-R图的3个核心要素：实体，属性，和关系 实体一般采用矩形来进行表示，属性使用椭圆来进行表示，而实体与实体的关系则通过菱形来进行表示，例如: 在E-R图中，可以通过菱形来描述多种实体关系，例如:1对1，1对多，多对多，自关联等 二、构建E-R图的目的 构建E-R图，属于软件开发流程中的需求设计阶段。 针对甲方所提的问题域，我们将分析其中实体对象的关系，确

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使用Visio绘制数据库关系模型图 1 新建项目 文件—新建–软件和数据库—数据库模型图 点击后，出现如下界面： 2 绘制 左侧“实体关系”中将“实体”形状拖放到绘制界面，如下图 3 编辑实体名称，如下图： 4 编辑列 点击“列”如下图： 完成实体：客人信息表 GuestRecord，如下截图 完成实体：客房表Room（同上 *** 作），如下图 5 关系绑定 51添加 列RoomID到客人信息表 52 将“实体关系”中的关系工具拖放到某个实体上（鼠标不松开），直到该实体边框变红色，松开；箭头指

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概念数据模型（E-R模型）

概念数据模型（E-R模型） 概念数据模型是现实世界第一层次的抽象，是数据库设计人员和用户交流的工具，因此要求概念数据模型一方面应该具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识，另一方面应该简单、直观和清晰，能为不具备专业知识或者专业知识较少的用户所理解。 概念数据模型的表示方法很多，其中最常用的是PPS Chen于1976年提出的实体-联系方法（Entity Relationship Approach），简称E-R方法或E-R模型。E-R模型用E-R图来抽象表示现实世界中客观事物及

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最新发布 E-R模型

E-R（Entity-Relationship）数据模型，即实体（每一个数据表就表示一个实体）- 联系（即关系，不同的数据表之间需要有这样那样的关系）数据模型。

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数据库三大范式、E-R图

第一范式（1NF）：数据表中的每一列（每个字段）必须是不可拆分的最小单元，也就是确保每一列的原子性； 例如：userInfo：山东省烟台市 131777368781 userAds：山东0省烟台市 userTel：131777368781 第二范式（2NF）：满足1NF后，要求表中的所有列，都必须依赖于主键，而不能有任何一列与主键没有关系，也就是说一个表只描

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MySQL利用E-R模型的数据库概念设计

采用E-R模型进行数据库的概念设计，可以分成3步进行：首先设计局部E-R模型，然后把各局部E-R模型综合成一个全局E-R模型，最后对全局E-R模型进行优化，得到最终的E-R模型，即概念模型。

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mysql数据库逻辑模型图,MySQL逻辑架构

上图(图是百度找的)msql_enjpgmsql_enjpgmysql逻辑架构：连接层、服务层、引擎层、存储层，四层。Connectors连接，指不同语言与数据库的交互，比如：java里的JDBCManagement Serveices & Utilities系统管理和控制工具Connection Pool连接池，管理缓冲用户连接，线程处理等需要缓存的需求。负责监听对MySQL Ser

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MySQL数据库第3讲 数据库数据模型

MySQL数据库的数据模型 在学习MySQL数据库之前，我们需要先了解一下MySQL数据库的数据模型 这样我们就能初步了解MySQL中的数据是如何存储的。 那么先来给大家介绍一个概念 1 关系型数据库RDBMS 关系型数据库就是指建立在关系模式的基础上，由多张互相连接的二维表格组成的数据库。 MySQL数据库就是一个关系型数据库。 那什么是二维表呢？ 其实这个指的就是由行和列构成的数据表格，比如我们生活中常见的部门表、员工表等等 而且可以看到员工表中的“所属部门编号”与部门表中的“部门编号”还有着关联关系

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数据库模型图

数据库

mysql

RDBMS 关系型DBMS

Record(记录) 同元组(Tuple)

Recovery control(恢复控制) 当时百事 将数据库还原到正确状态的过程

Rcursive relationship(递归关系) 一种关系 挡同一个实体在不同的角色中参与多次时就会出现递归关系 例如Staff Supervises Staff

redundant data(冗余数据) 在多个表中存储的重复数据

Referential integrity(参照完整性) 如果一个表中存在外健 则外健值必须匹配主表中的某些记录的候选键的值

Relation(关系) 一个关系是一张表 它也有列和行

Relational model(关系模型) 以表(或关系)的形式表示数据的数据模型

Relational database(关系数据库) 规范化表的集合

Relation(关系) 实体间有意义的关系

Relationship occurrence(关系出现) 两个实体出现之间的唯一可标识的联系

Requirements collection and ysis(需求收集于分析) 数据库应用程序生命周期的一个阶段 包括收集和分析数据库应用程序所要支持的关于公司的信息 并使用这些信息来标识新的数据库应用需求

Row(行) 同元组(Tuple)

Second normal form(第二范式) 一个已经是第一范式的表 同时满足所有的非主健列只能从构成主健的全部列中获得

Secondary index(二级索引) 在数据文件的非有序字段上定义的索引

Security(安全) 指防止数据库被非授权的用户访问 包括有意的和无意的 RDBMS通常提供两种类型的安全 数据安全和系统安全

Server(服务器) 为发出请求的客户提供服务的软件应用程序 参见两层/三层客户端 服务器体系结构

Simple attribute(简单属性) 只有一个组件的属性

Single valued attribute(单值属性) 对于一个实体出现只有一个值的属性

Specialization(特化) 通过标识用来区分实体间成员的特征来最大花实体间成员的差别的过程

Specialization hierarchy(特化层次结构) 同类型层次结构(Type hierarchy)

SQL(Structured Query Language 结构化查询语言) 一种用于RDBMS的非过程化数据库语言 换言之 你只需要指定你需要那些信息 而不需要指定如何得到这些信息 SQL已经被国际标准化组织(ISO)标准化了 因此SQL是定义和 *** 纵RDBMS的正式和实际上的标准语言

Strong entity(强实体) 一个不依赖于其他实体的主健的存在而存在的实体

Subclass(子类) 为(超类)实体中的某些出现并保持特定属性和关系并有不同角色的实体

Superclass(超类) 为实体中的所有出现保存公共属性和关系的实体 可参见特化和泛化

Superkey(超键 ER模型) 一个属性或属性集 诶译的标识了每个实体地出现

Superkey(超键 关系模型) 一个列或者列集 唯一的标识了表中地一个记录

System catalog(系统目录) 保存关于数据库地结构 用户 应用程序等信息地数据

System definition(系统定义) 数据库应用声明周期重的一个阶段 包括定义数据库应用程序以及他的主要用户视图地范围和边界

System security(系统安全) 在系统级保护数据库地访问和使用 不如用户名和密码

Table(表) 同关系(relation)

Ternary relationship(三元关系) 三个实体间的关系 例如panch staff和member之间的Registers关系

Testing(测试) 数据库应用生命周期的一个阶段 包括执行应用程序并有意地发现错误

Third normal form NF(第三范式) 一个已经是 NF和 NF的表 同时满足所有的非主健的列的值仅能从主健列得到 而不能从其他列得到

GL Third Generation Language(第三代语言) 一种过程化的语言 比如COBOL C C++ 它需要用户(通常是程序员)指定必须要干什么事情以及如何干这些事情

Three tier client server architecture(三层客户端 服务器体系结构) 由处理用户界面的客户和处理业务逻辑的应用程序服务器以及数据处理曾组成 而数据库服务器是用来来运行DBMS的

Top down approach(自顶向下方法 用于数据库设计) 一种设计方法 此种方法从定义系统的主要结构开始 然后将这些结构逐步细分成更小的单元 在数据库设计中 通过标识实体和数据间的关系开始这个顶层的步骤 然后逐步添加细节 比如你希望保存的关于实体和关系的信息(成为属性)以及在实体 关系和属性上的所有约束

Transaction(事务) 由用户和应用程序执行的一个动作或一系列动作 这些动作访问或修改数据库的内容

Transaction Processing Monitor TPM(事务处理监视器) 控制数据在客户端和服务器键转换的程序 以便为联机事务处理(OLTP)提供一个一致的环境

Transitive dependency(传递依赖) 假设A B C是表中的列 如果B依赖于A(A >B) 并且C依赖于B(B >C) 则C通过B传递而依赖于A(假设A不依赖于B或C) 如果在主健上存在一个传递依赖 则此表就不是 NF的 必须从表中去掉传递依赖以达到 NF的要求

Tuple(元组) 关系中的一行记录

Two tier client server architecture(两层客户端 服务器体系结构) 由处理主要业务和数据处理逻辑以及与用户的接口的客户端应用程序和管理和控制数据库访问的服务器程序组成

Type hierarchy(类型层次结构) 一个是提以及它的子类和他们的超类 等等

UML(Unified Modeling Language 统一建模语言) 在 世纪 年代和 年代引入的诸多面向对象分析与设计方法重的一种较新的方法

Update anomalies(更新异常) 当用户视图更新一个包含冗余数据的标识可能引起的不一致 有三种类型的异常 插入 删除和更新

User view(用户视图) 从特定的作业(比如经理或管理者)角度或业务应用领域(比如市场 职员或库存控制)定义的数据库应用的需求

View(视图) 一个 虚拟底表 它不实际存在数据库中 但他由DBMS从现有底它所涉及的基本表中产生

View integration approach(视图综合法 用于数据库设计) 每个用户视图的需求 用来构建代表用户试图底独立数据模型 在数据库设计阶段 结果数据库模型被合并成一个更大的模型

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16197

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