数据库的概念及用途

数据库的概念

什么是数据库呢当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义(当然是描述性的)。例如，称数据库是一个"记录保存系统"(该定义强调了数据库是若干记录的集合)。又如称数据库是"人们为解决特定的任务，以一定的组织方式存储在一起的相关的数据的集合"(该定义侧重于数据的组织)。更有甚者称数据库是"一个数据仓库"。当然，这种说法虽然形象，但并不严谨。严格地说，数据库是"按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库"。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样"仓库"，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表2063中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

JMartin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个"数据库集合"。

数据库的优点

使用数据库可以带来许多好处：如减少了数据的冗余度，从而大大地节省了数据的存储空间；实现数据资源的充分共享等等。此外，数据库技术还为用户提供了非常简便的使用手段使用户易于编写有关数据库应用程序。特别是近年来推出的微型计算机关系数据库管理系统dBASELL， *** 作直观，使用灵活，编程方便，环境适应广泛(一般的十六位机，如IBM/PC/XT，国产长城0520等均可运行种软件)，数据处理能力极强。数据库在我国正得到愈来愈广泛的应用，必将成为经济管理的有力工具。

数据库是通过数据库管理系统(DBMS-DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM)软件来实现数据的存储、管理与使用的dBASELL就是一种数据库管理系统软件。

数据库结构与数据库种类

数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

1数据结构模型

(1)数据结构

所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系集合，则将DS＝(D，R)称为数据结构。例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS＝(D，R)，即一个数组。

(2)数据结构种类

数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关。数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。本节只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。

目前，比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。

2层次、网状和关系数据库系统

(1)层次结构模型

层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。例如图2064是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树，校部就是树根(称为根结点)，各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点)，树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1:N，即树根只有一个，树枝有N个。这种数据结构模型的一般结构见图2065所示。

图2064 高等学校的组织结构图 图2065 层次结构模型

图2065中，Ri(i＝1，2，…6)代表记录(即数据的集合)，其中R1就是根结点(如果Ri看成是一个家族，则R1就是祖先，它是R2、R3、R4的双亲，而R2、R3、R4互为兄弟)，R5、R6也是兄弟，且其双亲为R3。R2、R4、R5、R6又被称为叶结点(即无子女的结点)。这样，Ri(i＝1，2，…6)就组成了以R1为树根的一棵树，这就是一个层次数据结构模型。

按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。

(2)网状结构模型

在图2066中，给出了某医院医生、病房和病人之间的联系。即每个医生负责治疗三个病人，每个病房可住一到四个病人。如果将医生看成是一个数据集合，病人和病房分别是另外两个数据集合，那么医生、病人和病房的比例关系就是M:N:P(即M个医生，N个病人，P间病房)。这种数据结构就是网状数据结构，它的一般结构模型如图2067所示。在图中，记录Ri(i＝1，2，8)满足以下条件：

①可以有一个以上的结点无双亲(如R1、R2、R3)。

②至少有一个结点有多于一个以上的双亲。在"医生、病人、病房"例中，"医生集合有若干个结点(M个医生结点)无"双亲"，而"病房"集合有P个结点(即病房)，并有一个以上的"双亲"(即病人)。

图2066 医生、病房和病人之间的关系

图2067 网状结构模型

按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。

(3)关系结构模型

关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系(见表2068)。这个四行六列的表格的每一列称为一个字段(即属性)，字段名相当于标题栏中的标题(属性名称)；表的每一行是包含了六个属性(工号、姓名、年龄、性别、职务、工资)的一个六元组，即一个人的记录。这个表格清晰地反映出该单位职工的基本情况。

表2068 职工基本情况

通常一个m行、n列的二维表格的结构如表2069所示。

表中每一行表示一个记录值，每一列表示一个属性(即字段或数据项)。该表一共有m个记录。每个记录包含n个属性。

作为一个关系的二维表，必须满足以下条件：

(1)表中每一列必须是基本数据项(即不可再分解)。

(2)表中每一列必须具有相同的数据类型(例如字符型或数值型)。

(3)表中每一列的名字必须是唯一的。

(4)表中不应有内容完全相同的行。

(5)行的顺序与列的顺序不影响表格中所表示的信息的含义。

由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。

在关系数据库中，对数据的 *** 作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。dBASEII就是这类数据库管理系统的典型代表。对于一个实际的应用问题(如人事管理问题)，有时需要多个关系才能实现。用dBASEII建立起来的一个关系称为一个数据库(或称数据库文件)，而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEII的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。因此，可以概括地说，一个关系称为一个数据库，若干个数据库可以构成一个数据库系统。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。

数据库的要求与特性

为了使各种类型的数据库系统能够充分发挥它们的优越性，必须对数据库管理系统的使用提出一些明确的要求。

1建立数据库文件的要求

(1)尽量减少数据的重复，使数据具有最小的冗余度。计算机早期应用中的文件管理系统，由于数据文件是用户各自建立的，几个用户即使有许多相同的数据也得放在各自的文件中，因而造成存储的数据大量重复，浪费存储空间。数据库技术正是为了克服这一缺点而出现的，所以在组织数据的存储时应避免出现冗余。

(2)提高数据的利用率，使众多用户都能共享数据资源。

(3)注意保持数据的完整性。这对某些需要历史数据来进行预测、决策的部门(如统计局、银行等)特别重要。

(4)注意同一数据描述方法的一致性，使数据 *** 作不致发生混乱。如一个人的学历在人事档案中是大学毕业，而在科技档案中却是大学程度，这样就容易造成混乱。

(5)对于某些需要保密的数据，必须增设保密措施。

(6)数据的查找率高，根据需要数据应能被及时维护。

2数据库文件的特征

无论使用哪一种数据库管理系统，由它们所建立的数据库文件都可以看成是具有相同性质的记录的集合，因而这些数据库文件都有相同的特性：

(1)文件的记录格式相同，长度相等。

(2)不同的行是不同的记录，因而具有不同的内容。

(3)不同的列表示不同的字段名，同一列中的数据的性质(属性)相同。

(4)每一行各列的内容是不能分割的，但行的顺序和列的顺序不影响文件内容的表达。

3文件的分类

对文件引用最多的是主文件和事物文件。其他的文件分类还包括表文件、备份文件、档案的输出文件等。下面将讲述这些文件。

(1)主文件。主文件是某特定应用领域的永久性的数据资源。主文件包含那些被定期存取以提供信息和经常更新以反映最新状态的记录。典型的主文件有库存文件、职工主文件和收帐主文件等。

(2)事务文件。事务文件包含着作为一个信息系统的数据活动(事务)的那些记录。这些事务被分批以构成事务文件。例如，从每周工资卡上录制下来的数分批存放在一个事务文件上，然后对照工资清单文件进行处理以便打印出工资支票和工资记录簿。

(3)表文件。表文件是一些表格。之所以单独建立表文件而不把表设计在程序中是为了便于修改。例如，一个公用事业公司的税率表或国内税务局的税率就可以存储在表中文件。

(4)备用文件。备用文件是现有生产性文件的一个复制品。一旦生产性文件受到破坏，利用备用文件就可以重新建立生产性文件。

(5)档案文件。档案文件不是提供当前处理使用的，而是保存起来作为历史参照的。例如，国内税务局(IRS)可能要求检查某个人最近15年的历史。实际上，档案文件恰恰是在给定时间内工作的一个"快照"。

(6)输出文件。输出文件包含将要打印在打印机上的、显在屏幕上的或者绘制在绘图仪上的那些信息的数值映象。输出文件可以是"假脱机的"(存储在辅存设备上)，当输出设备可

用时才进行实际的输出。

数据库系统的一些专用词汇表:

· 数据（Data）：

反映客观世界的事实，并可以区分其特征的符号：字符、数字、文本、声音、图形、图像、图表、等，它们是现实世界中客观存在的，可以输入到计算机中进行存储和管理的。

· 信息（Information）：

由原始数据经加工提炼而成的、用于决定行为、计划或具有一定语义的数据称为信息。

· 数据库DB（Data Base）：

是现实世界中相互关联的大量数据及数据间关系的集合。

· 数据库管理系统DBMS（Data Base Management System）：

是对数据库中的数据进行存储和管理的软件系统。包括存储、管理、检索和控制数据库中数据的各种语言和工具，是一套系统软件。

· 数据库系统DBS（Data Base System）：

是对数据库和数据库管理系统的总称。是指相互关联的数据集合与 *** 纵数据的软件工具集合。DBS = DB+DBMS

· 数据库应用程序接口API（Application Programming Interface）：

是由DBMS为开发应用程序提供的 *** 纵和访问数据库中数据的接口函数、过程或语言。

· 数据库应用程序AP（Application Program）：

满足某类用户要求的 *** 纵和访问数据库的程序。

· 数据仓库（Data Warehouse）

一个数据仓库就是一个自带数据库的商业应用系统。利用现有的数据资源，把数据转换为信息，从中挖掘出知识，提炼成智慧，创造出效益。

· 数据发掘（Data Mining）

数据发掘可帮助商业用户处理大量存在的数据，以期发现一些"意外的关系"，以便增加市场份额和利润。

· 信息发掘（Information Mining）：

信息发掘是指在文档、地图、照片、声音和影像之汪洋大海中发现相关信息，即面向内容的检索。

· 数据模式（Data Model）：

在数据库中，对数据(实体)的描述称为数据库模式。用相应的模式定义语言来描述。

· 数据模型（Data Model）：

是对现实世界特征的数字化的模拟和抽象。

· 字段( Field)：

层次数据模型中数据的最小单位，描述实体的属性。

· 片段(Segment)：

是IMS层次数据模型中描述实体的单位，由字段集合组成的记录。也是应用程序访问数据库数据的单位。

· 数据项(Data Item)：

是DBTG命名的网状数据模型中的最小数据单位, 表示实体的属性。

· 记录(Record )：

是DBTG命名的网状数据模型中描述实体的单位，是数据项的有序集合。

· 域(Domain)：

域是值的集合，即值的取值范围。

· 关系(Relation)：

一个关系就是一张二维表, 每张表有一个表名。

· 元组(Tuple)：

关系表中的一行称为一个元组。元组可表示一个实体或实体之间的联系。

· 属性( Attribute)：

关系表中的一个列称为关系 的一个属性，即元组的一个数据项。属性有属性名、属性类型、属性值域和属性值之分。属性名在表中是的。

· 关键字( Primary Key )：

表中的一个属性或几个属性的组合、其值能地标识关系中的一个元组。关键字属性不能取空值。

· 外部关键字(Forgien Key)：

在一个关系中含有的与另一个关系的关键字相对应的属性组称为该关系的外部关键字。外部关键字取空值或为外部表中对应的关键字值。

· 网络库（Net-Library）：

一个通信软件包，对数据库请求和结果打包，由网络协议传送。也称Net-Library，在客户机和服务器上都要安装。

· 主数据文件：

SQL Server数据库管理系统中，主数据文件用于存储指向其他数据库文件的指针和启动信息。SQL Server的每个数据库只有一个主数据文件，扩展名为mdb。

· 辅数据文件：

SQL Server数据库管理系统中，所有不适合存储在主数据文件中的数据都存储在辅数据文件中。如果主数据文件可以包含所有的数据，可不用辅数据文件。大规模的数据库可以有分布在多个磁盘驱动上的辅文件。文件的扩展名为ndf。

· 日志文件（LOG File）：

存储数据库的事务日志信息，必要时利用日志恢复数据库。每个数据库至少需要一个日志文件。SQL Server日志文件的扩展名为ldf。

· 开放数据库互连ODBC(Open Database Connection)

这是一个调用级的数据库访问接口，而且是标准 的数据库通用接口，通过使用不同的数据库管理系统提供的ODBC驱动程序，应用程序可以访问不同的数据库系统，而不必随数据库的改变而改变。

· OLE DB:

这是一个基于组件对象模型(COM)的数据访问接口。

· ADO（ActiveX Data Object ）

封装了OLE DB，降低了应用程序开发和维护的成本，可以在VC、VB以及ASP(Active Server Pages)和Microsoft Internet Explorer等脚本对象模型中使用。

· RDO（Remote Data Object）

远程数据对象，它 封装了ODBC，可以在VC、VB等中使用。

· SQL(Structured Query Language):

SQL是结构化查询语言(Structured Query Language)的缩写，是关系数据库的标准语言。

· 视图(View)：

视图是查询结果的关系，是被存储的查询定义。因此，视图数据在物理上是不存在的，但是可以查看，也可以通过视图修改基本表中的数据，故称为视图。

· 游标（CURSOR）

游标是系统为用户的查询结果开辟的数据缓冲区，存放 SQL的查询结果集合。

· 完整性约束（Integrity Constraint）：

对数据库数据的正确性和有效性的约束。假如在任何时刻，一个数据库满足显式指定的验证规则集合，就说该数据库是满足完整性约束的。

· 触发器（Trigger）：

触发器是一种特殊类型的存储过程，它由一系列的命令组成。当关系表中数据被修改时，系统自动执行触发器定义的 *** 作。

· T-SQL（Transaction - SQL）：

T-SQL是SQL Server的数据库语言，它是对标准SQL语言的扩充。T-SQL以函数、数据类型、逻辑运算符及流程控制语句等扩充了SQL语言的功能。

· 存储过程（Stored Procedure）：

存储过程是存放在服务器上的预先定义与编译好的SQL语句。可以提供给有权限的用户共享调用，提高系统的执行效率。

· 数据模式（Data Schema）:

对某一类数据的结构、属性、联系和约束的描述称为数据模式。

· 关系模式(Relation Schema):

对关系的描述称为关系模式。关系模式可以形式化地表示为：

R(U, F)或R(U)，

其中R为关系名, U为组成该关系的属性名集合, F为属性间数据的依赖关系集合。

· 数据依赖(Data Dependency):

是说明在一个关系中属性值之间的相互关系，它是现实世界属性间相互联系的抽象，是数据内在的性质，是语义的体现。

· 函数依赖(Functional Dependency)

所谓函数依赖是指关系中一个或一组属性的值可以决定其它属性的值。函数依赖正象一个函数 y = f(x) 一样，x的值给定后，y的值也就地确定了。

· 规范化（Normalization）：

关系模式需要满足一定的条件，不同程度的条件称作不同程度的规范化。对关系的最基本的规范化要求是每一个分量必须是不可分的数据项。

· 原子聚合（Atom Aggregation）：

原子聚合是用实体表示联系。即把实体之间的联系看作是更高层次的一个实体，对较低层次实体不予考虑。

· 数据流图(Data Flow Diagram)：

是从"数据"和"对数据的加工"两方面表达数据处理系统工作过程的一种图形表示法, 具有直观、易于被用户和软件人员双方理解的特点。

· 数据字典(Data Dictionary)

是各类数据描述的集合，通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和加工过程等五个部分。

· Asp：

ASP是一套微软开发的服务器端脚本环境，ASP内含于IIS 30和 40 之中,通过ASP我们可以结合HTML网页、ASP指令和ActiveX元件建立动态、交互且高效的Web服务器应用程序。

· 数据库 *** 纵语言DML：

数据 *** 纵语言DML是终端用户、应用程序实现对数据库中的数据进行各种 *** 纵的语言。DML包括的基本 *** 作功能有：增加、删除、更新、检索等。

· 事务(transaction)：

是用户定义的一个数据库 *** 作序列，这些 *** 作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单元。

· 共享锁(shared lock) ：

共享锁只用于并发的只读数据 *** 作。任何试图修改某数据的事务，如果该数据上有共享锁，那么该事务就会被阻塞，直到所有的共享锁被释放。

· 独占锁(exclusive lock) ：

任何写 *** 作均要使用独占锁。独占锁被授予已经准备好进行数据修改的事务，确保其它事务不能访问该独占锁锁定的数据。

· 角色（role）：

角色是数据库访问许可的管理单位，其成员继承角色所拥有的访问许可。角色是为方便管理而设置的权限管理单位，类似于Windows NT中用户组的概念。

· 数据传输（Data Transformation）:

数据传输就是把数据从一个数据源(数据库或文件)转到另外一个数据源。

· 复制(replication):

复制是将一组数据通过网络从一个数据源拷贝到多个数据源的技术。使数据分布式的存放多个数据备份。

· 快照复制 (Snapshot Replication)：

快照复制是指出版服务器在指定的时刻把发表数据的变化更新到分发服务器上，改写原来存在的任何数据。

· 事务复制 (Transaction Replication) ：

事务复制发布的是修改发表数据的语句，如INSERT，UPDATE，DELETE，而实际的数据并不会传输。事务复制需要连续监视出版服务器事务日志的改变。

· 合并复制 (Merge Replication)：

合并复制修改出版服务器中的出版数据库和订阅服务器中的订阅数据库，它能够自动监视这些数据库中的数据变化，并定期将这些修改 *** 作进行合并，把合并后的结果提交给所有订阅者。

· 客户机/服务器系统（Client/Server System）:

软件应用系统，其处理过程由两个有明显区别的结构分量共同提供，即客户机和服务器。

· 数据市场(Data Mart)：

服务于一个单位的某个部门的数据仓库和对数据限制较少的数据仓库工具。一个单位通常有若干个数据市场。

· 决策支持系统DSS（Decision Support System）：

能够帮助企业单位制定与商业有关的决策的一种自动化应用系统。

· 维度（Dimension）：

数据仓库用于组织大量运作数据和历史数据的一种形式，例如时间是一个重要的维度。

· 粒度（Granularity）：

数据仓库中用于表达信息详细程度的一个术语。粒度越高，详细的程度越低（高级抽象）。

· 索引：（Indexing）：

用于提高查找与检索数据库记录的数据访问方法，是改善数据库查询性能的一种经常使用的技术。

· 多维数据分析（Multidimensional data analysis）：

对多个数据维同时进行分析。

· 在线事务处理OLTP (On-Line Transaction Processing)：

连机对事务数据库中数据进行增、删、改 *** 作，及查询和报表等处理。

· 在线分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）：

连机对多维数据进行分析、查询和报表等处理。

· 面向主题（Subject Oriented）：

按照商业主题或者题目所进行的分类。

· 对称多处理器SMP（Symmetric MultiProcessors）：

在一个CPU上按多个处理器来分解任务。

· 同义词（Synonyms）：

内容相同而名字不同的两个数据元素。

· 胖客户（Fat client）：

用于客户机/服务器结构中，其中客户工作站管理信息的处理（商业逻辑）以及图形用户界面。

· 瘦客户（Thin client）：

用于客户机/服务器结构中，其中客户工作站主要管理用户图形界面。

· 瀑布开发方法（Waterfall Development Method）：

用于软件开发工程中的传统开发生存期。该名称来源于以下事实：在瀑布中水流的方向总是单一的，因此这种方法的流程也是从需求收集和分析到系统开发和交付，每个阶段都要产生一些文档。

数据库就是把一定的数据按照一定的逻辑关系存储起来的文件的集合，狭义的数据库仅仅是指存储数据的文件，广义的数据库还包括建立、管理数据文件的软件呢如foxpro,sqlserver。

一个构建得相对完善数据库的作用其实是难以用语言去表达的呢，比如说简单点的，全校师生的自然情况，一个商店所有商品的货源、进价、数量、进货日期、采购员……，这些其实都是很简单的数据库，复杂点的就是一个大型网络游戏所有的成员的账号密码，或者是某个大工程所有参加人员和工程车辆的统计表，一个国家的工业企业设备的能力……建好的数据库对数据进行统计、查询、计算等等是非常方便快速。

数据库的作用有以下几点：

可以实现数据共享。数据共享就包含了所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式去通过接口使用数据库，并且提供数据共享。

可以减少数据的冗余度。与文件系统相比，由于数据库实现了数据的共享，从而呢避免了用户各自建立应用文件。也减少了大量得重复数据，减少了数据的冗余，就维护了数据的一致性。

体现了数据的独立性。数据的独立性就包括了逻辑独立性和物理独立性。

可以实现数据的集中控制。在文件管理方式中，数据是处于一种分散的状态的，不同的用户或者是同一用户在不同处理中其文件之间是没有关系的。利用数据库可以对数据进行集中的控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

保持数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性。

这主要包括：安全性控制、完整性控制、并发控制，使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。

可以用来故障恢复。这是由数据库管理系统提供的一套方法，可以及时发现故障和修复故障，从而去防止数据被破坏掉。

schema在数据库中表示的是数据库对象集合，它包含了各种对像，比如：表，视图，存储过程，索引等等。

一般情况下一个用户对应一个集合，为了区分不同的集合就需要给不同的集合起名字。用户的schema名就相当于用户名，并作为该用户缺省schema。

所以说，schema集合看上去像用户名。例如，当访问一个数据表时，如果该表没有指明属于哪个schema，系统就会自动的加上缺省的schema。

扩展资料

Schema的创建在不同的数据库中要创建的Schema方法是不一样的，但是它们有一个共同的特点就是都支持CREATE SCHEMA语句。

在MySQL数据库中，可以通过CREATE SCHEMA语句来创建一个数据库Oracle Database在Oracle中，由于数据库用户已经创建了一个模式，所以，CREATE SCHEMA语句创建的是一个schema，它允许将schema同表和视图关联起来，并在这些多个事务中发出多个SQL语句。

SQL Server在SQL Server中，CREATE SCHEMA会按照名称来创建一个模式，与MySQL不同，CREATE SCHEMA语句创建了一个单独定义到数据库的模式。和Oracle数据库也有不同，它实际上创建了一个模式，而且一旦创建了模式，就可以往模式中添加用户和对象。

下列是一些数据库中经常碰到的英文单词：

Access method（访问方法）：此步骤包括从文件中存储和检索记录。

Alias（别名）：某属性的另一个名字。在SQL中，可以用别名替换表名。

Alternate keys（备用键，ER/关系模型）：在实体/表中没有被选为主健的候选键。

Anomalies（异常）参见更新异常（update anomalies）

Application design（应用程序设计）：数据库应用程序生命周期的一个阶段，包括设计用户界面以及使用和处理数据库的应用程序。

Attribute（属性）（关系模型）：属性是关系中命名的列。

Attribute（属性）（ER模型）：实体或关系中的一个性质。

Attribute inheritance（属性继承）：子类成员可以拥有其特有的属性，并且继承那些与超类有关的属性的过程。

Base table（基本表）：一个命名的表，其记录物理的存储在数据库中。

Binary relationship（二元关系）：一个ER术语，用于描述两个实体间的关系。例如，panch Has Staff。

Bottom-up approach（自底向上方法）：用于数据库设计，一种设计方法学，他从标识每个设计组建开始，然后将这些组件聚合成一个大的单元。在数据库设计中，可以从表示属性开始底层设计，然后

将这些属性组合在一起构成代表实体和关系的表。

Business rules（业务规则）：由用户或数据库的管理者指定的附加规则。

Candidate key（候选键，ER关系模型）：仅包含唯一标识实体所必须得最小数量的属性/列的超键。

Cardinality（基数）：描述每个参与实体的可能的关系数目。

Centralized approach（集中化方法,用于数据库设计）：将每个用户试图的需求合并成新数据库应用程序的一个需求集合

Chasm trap（深坑陷阱）：假设实体间存在一根，但某些实体间不存在通路。

Client（客户端）：向一个或多个服务器请求服务的软件应用程序。

Clustering field（群集字段）：记录总的任何用于群集（集合）航记录的非键字段，这些行在这个字段上有相同的值。

Clustering index（群集索引）：在文件的群集字段上定义的索引。一个文件最多有一个主索引或一个群集索引。

Column（列）：参加属性（attribute）。

Complex relationship（复杂关系）：度数大于2的关系。

Composite attribute（复合属性）：由多个简单组件组成的属性。

Composite key（复合键）：包含多个列的主健。

Concurrency control（并发控制）：在多用户环境下同时执行多个十五并保证数据完整性的一个DBMS服务。

Constraint（约束）：数据库不允许包含错误数据的一致性规则。

Data conversion and loading（数据转换和加载）：数据库应用生命周期重的一个阶段，包括转换现有数据到新数据库中以及酱下耨应用程序转换到新的数据库上运行。

Data dictionary（数据字典）：参见系统目录（system catalog）。

Data independence（数据独立性）：使用数据的应用程序的数据描述部分。这意味着，如果将新的数据结构添加到数据库中，或者数据库中现有的结构被修改了，那么使用此数据库的就会受到影响，除

非应用程序不直接依赖于被修改的部分。

Data model（数据模型）：描述数据、数据间关系以及数据的约束的概念的一个集成的集合。

Data redundancy（数据冗余）：参见冗余数据（redundant data）。

Data security（数据安全）：包括对数据库对象（如表和视图）的访问和使用以及用户可以在这些对象上实施的 *** 作。

Database（数据库）：是逻辑上相关的数据（以及这些数据的描述）的一个共享的集合，用于解决公司对信息的需求。

Database design（数据库设计）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括创建一个支持公司的 *** 作和目标的数据库的设计。

Database integrity（数据库完整性）：指存储数据的正确定和一致性。完整性通常用约束来表达。

Database Management System，DBMS（数据库管理系统）：一个能够让用户定义、创建和维护数据库并控制对数据库的访问的软件系统。

Database planning（数据库规划）：能尽可能有效的实现数据库应用的各阶段的管理活动。

Database server（数据库服务器）：同服务器。

DBMS engine（DBMS引擎）：同服务器。

DBMS selection（DBMS选择）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括选择一个合适的DBMS来支持数据库应用。

Degree of a relationship（关系的度）：一个关系中参与的实体的个数。

Denormalization（反规范化）：形式上，这个术语指的是对基本表结构的修改，这样新的表比原始的表的规范化程度要低。但也可以用此属于更宽泛地形容将两个表和并成一个新表的情形，而这个新表

与原来的表具有相同的范式，但比原表包含更多的空值。

Derived attribute（派生属性）：表示其值可以从一个相关属性和属性集的值派生得到的属性，这个属性在实体中不是必须的。

Design methodology（设计方法学）：一种结构化的方法，它使用过程、工具和文档来支持和简化设计过程。

Disjoint constraint（无连接约束）：描述子类的成员间的关系，并指明超类某个成员是否有可能成为一个或多个子类的成员。

Domain（域）：一个或多个属性的取值范围。

Entity（实体）：具有相同性质的对象的集合，它是由用户或公司标识并可独立存在的。

Entity integrity（实体完整性）：在一个基本表中，主健列的值不能为空。

Entity occurrence（实体出现）：实体中的一个唯一可标识的对象。

Entity-Relationship model（实体关系模型）：公司的实体、属性和关系的详细逻辑表示。

Fact-finding（事实发现）：使用诸如面谈和提问等技术收集关于系统的事实、需求和性能的形式化过程。

Fan trap（扇形陷阱）：但从第三个实体扇出的两个实体有1:关系时出现扇形陷阱，但这两个实体在他们之间应该有直接关系以提供必要的信息

Field（字段）：同元组（Tuple）。

File（文件）：存储在副主存储器中的相关记录的一个命名集合。

File-based system（基于文件的系统）：一个文件集合，用来管理（创建、插入、删除、更新和检索）一个或多个文件中的数据，并产生基于这些文件中的数据的应用（通常是报表）。

File organization（文件组织）：当文件存储在磁盘上时，对文件中的记录的安排方式。

First normal form（1NF，第一范式）：表中的每个列的交叉处以及记录包含切进包含一个值的表。

Foreign key（外健）：一个表中的一个列或者多个列的集合，这些列匹配某些其他（也可能是同一个）表中的候选键。

4GL, Fourth-Generation Language（第四代语言）：一种非过程化语言，比如SQL，他只需要用户定义必须完成什么 *** 作，4GL负责将所进行的 *** 作翻译成如何实现这些 *** 作。

Full functional dependency（完全函数依赖）：一个列在功能上依赖于复合主健，但不依赖于主健的任何一个子集的条件。

Functional dependency（函数依赖）：描述表中列之间的关系。

Generalization（泛化）：通过标识实体间的公共特征使实体间差别最小化的过程。

Generalization hierarchy（泛化层次结构）：同类型层次（type hierarchy）。

Global data model（全局数据模型）：代表整个公司（和被模型化的公司的一部分）的数据模型。

Implementation（实现）：数据库应用生命周期中的一个阶段，包括数据库和应用程序设计的物理实现。

Index（索引）：一种允许DBMS将特定的记录更快的放置到文件中，从而加快对用户查询的响应的数据结构。

Infomation system（信息系统）：能够在整个公司范围内收集、管理、控制和分发数据/信息的资源。

Inheritance（继承）：参见属性继承（attribute inheritance）。

Integrity constaints（完整性约束）：防止出现数据库中的数据不一致的约束。

IS-A hierarchy（IS－A层次结构）：同类型层次结构（type hierarchy）。

Local logical data model（局部逻辑数据模型）：代表特定用户视图或用户视图的组合的数据模型。

Logical database design（逻辑数据库设计）：基于特定的数据模型构建公司的数据的模型的过程，但不依赖于特定的DBMS以及其他的物理条件。

Meta-data（元数据）：关于数据的数据，参见系统目录（system catalog）。

Mision objective（使命目标）：标识数据库必须支持的特定任务。

Mission statement（使命语句）：定义数据库应用程序的主要目标。

Multiplicity（多样性）：定义与某个相关实体的一次出现有关的实体的出现数目。

Multi-valued attribute（多值属性）：为一个实体的出现保存多个值的属性。

Nonkey attribute/column（非键属性/列）：不是键的一部分的属性/列。

Normal forms（范式）：规范化过程的一个阶段。前三个范式分别为第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）。

Normalization（规范化）：一种产生带有需要的特性的技术，这种特性能支持用户和公司的需求。

差不多就是这些了。

以上就是关于数据库的概念及用途全部的内容，包括:数据库的概念及用途、教你轻松掌握数据库系统的一些专用词汇表、数据库是什么意思等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！