数据库检索工具有哪些

权威检索工具有哪些？ 目前，大多数科研管理部门将下列四种数据库作为科研评价的权威检索工具：SCI（科学引文索引）、ISTP（科学技术会议录索引）、EI（工程索引）和CSCD（中国科学引文数据库）。还有一些检索工具也可作为科研评价的数据源，如SSCI（社会科学引文索引）、A&HCI（艺术与人文科学引文索引）、新华文摘、人大复印资料、中国社会科学引文索引。

将分列数据导入数据库主要分为以下两个步骤：

合并分列数据：将分列数据合并成一列。

导入数据：使用数据库管理软件或编写代码来将合并后的数据导入数据库。

下面具体介绍：

合并分列数据

将分列数据合并成一列可以通过各种方式实现，常用的方法有以下几种：

使用公式将分列数据合并：在表格中插入一列，使用 CONCATENATE 函数或 & 符号把分列数据合并到新列中。

使用 Excel 的文本到列（Text to Columns）功能将分列数据转换为文本，再将各列数据合并。

使用 Excel 的搜索和替换功能将分隔符替换为空格或其他字符，从而合并各列数据。

使用 Python、R、Pandas 等第三方库中的函数，将各列数据合并为一列，生成新的数据文件。

导入数据

将合并后的数据导入数据库可以通过以下几种方式实现：

使用数据库管理软件的导入功能，将合并后的数据文件导入到数据库中的目标表格中。

通过编写代码使用数据库 *** 作库连接数据库，建立表格，再将数据文件中的数据导入表格中。

通过编写代码使用 Python、R、Pandas 等第三方库中的函数，将合并后的数据直接导入数据库中。

在导入数据时需要注意以下几点：

数据文件格式需要与目标数据库所支持的格式一致。

数据文件中的列名需要与目标数据库表的列名一致。

在导入数据时需注意数据库中的数据类型，如需要将日期数据格式化为目标数据库支持的日期格式等。

综上所述，将分列数据导入数据库需要合并分列数据后再将合并后的数据导入数据库，具体 *** 作方法取决于具体情况。

SQL数据库，查询包含列（字段，如名称）的数据库中的所有表的步骤如下：需要准备的材料是：计算机，sql finder。

1，首先，打开sql查询器并连接到相应的数据连接，例如测试库。

2，单击“查询”按钮并键入：select table_name来自information_schemacolumns，其中table_schema =“test”和column_name =“name”;。

3，单击“运行”按钮，将查询符合条件的表名称。

4，将查询调整为：选择'store'作为table_name，`name`来自商店，其中`name` =“A”union all选择'stu'作为table_name，`name`来自stu where`name` =“A”Union所有选择'test'作为table_name，`name`来测试`name` =“A”，单击“运行”按钮查找名称为'A'的表的名称。

数据库 的设计范式是数据库 设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库 是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update） *** 作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库 的编程 人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。

设计范式是不是很难懂呢？非也，大学教材上给我们一堆数学公式我们当然看不懂，也记不住。所以我们很多人就根本不按照范式来设计数据库 。

实质上，设计范式用很形象、很简洁的话语就能说清楚，道明白。本文将对范式进行通俗地说明，并以笔者曾经设计的一个简单论坛的数据库 为例来讲解怎样将这些范式应用于实际工程。

范式说明

第一范式（1NF）：数据库 表中的字段都是单一属性的，不可再分。这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。

例如，如下的数据库 表是符合第一范式的：

字段1 字段2 字段3 字段4

而这样的数据库 表是不符合第一范式的：

字段1 字段2 字段3 字段4 字段31字段32

很显然，在当前的任何关系数据库 管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库 ，因为这些DBMS不允许你把数据库 表的一列再分成二列或多列。因此，你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库 都是不可能的。

第二范式（2NF）：数据库 表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖（部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况），也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。

假定选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分)，关键字为组合关键字(学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系：

(学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)

这个数据库 表不满足第二范式，因为存在如下决定关系：

(课程名称) → (学分)

(学号) → (姓名, 年龄)

即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。

由于不符合2NF，这个选课关系表会存在如下问题：

(1) 数据冗余：

同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复n-1次；同一个学生选修了m门课程，姓名和年龄就重复了m-1次。

(2) 更新异常：

若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的"学分"值都要更新，否则会出现同一门课程学分不同的情况。

(3) 插入异常：

假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。这样，由于还没有"学号"关键字，课程名称和学分也无法记录入数据库 。

(4) 删除异常：

假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库 表中删除。但是，与此同时，课程名称和学分信息也被删除了。很显然，这也会导致插入异常。

把选课关系表SelectCourse改为如下三个表：

学生：Student(学号, 姓名, 年龄)；

课程：Course(课程名称, 学分)；

选课关系：SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。

这样的数据库 表是符合第二范式的，消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。

另外，所有单关键字的数据库 表都符合第二范式，因为不可能存在组合关键字。

第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。所谓传递函数依赖，指的是如果存在"A → B → C"的决定关系，则C传递函数依赖于A。因此，满足第三范式的数据库 表应该不存在如下依赖关系：

关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y

假定学生关系表为Student(学号, 姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)，关键字为单一关键字"学号"，因为存在如下决定关系：

(学号) → (姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)这个数据库 是符合2NF的，但是不符合3NF，因为存在如下决定关系：

(学号) → (所在学院) → (学院地点, 学院电话)

即存在非关键字段"学院地点"、"学院电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。

它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况，读者可自行分析得知。

把学生关系表分为如下两个表：

学生：(学号, 姓名, 年龄, 所在学院)；

学院：(学院, 地点, 电话)。

这样的数据库 表是符合第三范式的，消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。

鲍依斯-科得范式（BCNF）：在第三范式的基础上，数据库 表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。

假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID, 存储物品ID, 管理员ID, 数量)，且有一个管理员只在一个仓库工作；一个仓库可以存储多种物品。这个数据库 表中存在如下决定关系：

(仓库ID, 存储物品ID) →(管理员ID, 数量)

(管理员ID, 存储物品ID) → (仓库ID, 数量)

所以，(仓库ID, 存储物品ID)和(管理员ID, 存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字，表中的唯一非关键字段为数量，它是符合第三范式的。但是，由于存在如下决定关系：

(仓库ID) → (管理员ID)

(管理员ID) → (仓库ID)

即存在关键字段决定关键字段的情况，所以其不符合BCNF范式。它会出现如下异常情况：

(1) 删除异常：

当仓库被清空后，所有"存储物品ID"和"数量"信息被删除的同时，"仓库ID"和"管理员ID"信息也被删除了。

(2) 插入异常：

当仓库没有存储任何物品时，无法给仓库分配管理员。

(3) 更新异常：

如果仓库换了管理员，则表中所有行的管理员ID都要修改。

把仓库管理关系表分解为二个关系表：

仓库管理：StorehouseManage(仓库ID, 管理员ID)；

仓库：Storehouse(仓库ID, 存储物品ID, 数量)。

这样的数据库 表是符合BCNF范式的，消除了删除异常、插入异常和更新异常。

范式应用

我们来逐步搞定一个论坛的数据库 ，有如下信息：

（1） 用户：用户名，email，主页，电话，联系地址

（2） 帖子：发帖标题，发帖内容，回复标题，回复内容

第一次我们将数据库 设计为仅仅存在表：

用户名 email 主页电话联系地址发帖标题发帖内容回复标题回复内容

这个数据库 表符合第一范式，但是没有任何一组候选关键字能决定数据库 表的整行，唯一的关键字段用户名也不能完全决定整个元组。我们需要增加"发帖ID"、"回复ID"字段，即将表修改为：

用户名email主页电话联系地址发帖ID发帖标题发帖内容回复ID回复标题回复内容

这样数据表中的关键字(用户名，发帖ID，回复ID)能决定整行：

(用户名,发帖ID,回复ID) → (email,主页,电话,联系地址,发帖标题,发帖内容,回复标题,回复内容)

但是，这样的设计不符合第二范式，因为存在如下决定关系：

(用户名) → (email,主页,电话,联系地址)

(发帖ID) → (发帖标题,发帖内容)

(回复ID) → (回复标题,回复内容)

即非关键字段部分函数依赖于候选关键字段，很明显，这个设计会导致大量的数据冗余和 *** 作异常。

我们将数据库 表分解为（带下划线的为关键字）：

（1） 用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址

（2） 帖子信息：发帖ID，标题，内容

（3） 回复信息：回复ID，标题，内容

（4） 发贴：用户名，发帖ID

（5） 回复：发帖ID，回复ID

这样的设计是满足第1、2、3范式和BCNF范式要求的，但是这样的设计是不是最好的呢？

不一定。

观察可知，第4项"发帖"中的"用户名"和"发帖ID"之间是1：N的关系，因此我们可以把"发帖"合并到第2项的"帖子信息"中；第5项"回复"中的"发帖ID"和"回复ID"之间也是1：N的关系，因此我们可以把"回复"合并到第3项的"回复信息"中。这样可以一定量地减少数据冗余，新的设计为：（1） 用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址

（2） 帖子信息：用户名，发帖ID，标题，内容

（3） 回复信息：发帖ID，回复ID，标题，内容

数据库 表1显然满足所有范式的要求；

数据库 表2中存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"发帖ID"的部分函数依赖，即不满足第二范式的要求，但是这一设计并不会导致数据冗余和 *** 作异常；

数据库 表3中也存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"回复ID"的部分函数依赖，也不满足第二范式的要求，但是与数据库 表2相似，这一设计也不会导致数据冗余和 *** 作异常。

由此可以看出，并不一定要强行满足范式的要求，对于1：N关系，当1的一边合并到N的那边后，N的那边就不再满足第二范式了，但是这种设计反而比较好！

对于M：N的关系，不能将M一边或N一边合并到另一边去，这样会导致不符合范式要求，同时导致 *** 作异常和数据冗余。

对于1：1的关系，我们可以将左边的1或者右边的1合并到另一边去，设计导致不符合范式要求，但是并不会导致 *** 作异常和数据冗余。

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