求用sql server 2000做一个简单的数据库案例，并用vb制作简单的访问程序

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摘 要:本文基于笔者多年从事计算机应用的相关工作经验,以基于Oracle的数据库设计与查询检索为研究对象,结合图书馆数据库设计案例探讨了基于Oracle的数据库设计和查询检索方法,并在最后结合笔者工作实践给出了4点结论,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。

关键词:数据库设计 Oracle 案例

中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)05(a)-0009-02

1 Oracle数据库与SQL概述

Oracle数据库是Oracle公司所研制和开发的一个关系数据库系统。经过几十年的发展,其功能和性能不断完善,己成为功能最齐全最受欢迎的数据库系统。Oracle系统由Oracle的核心,SQLPLUS接口、主语言接口以及各种系统实用程序组成。Oracle是目前应用最广泛的数据库系统。一个完整的数据库系统包括系统硬件、 *** 作系统、网络层、DBMS(数据库管理系统)、应用程序与数据,各部分之间是互相依赖的,对每个部分都必须进行合理的配置、设计和优化才能实现高性能的数据库系统。

SQL语言早在1973年就被提出来了,当时它仅作为关系数据库的交互式存取的查询语言。这种语言也较多的采用了数学符号,后经修改在1974年发展成SEQUEL。SEQUEL语言在结构上更类似于英语,这样更便于人们的掌握与使用。SQL语言从它一问世就受到人们广泛重视与欢迎。近年来,SQL语言己成为标准的数据库语言,现已有一百多个数据库管理产品支持SQL语言。SQL语言有如下特点。

(1)非结构程度高。用户在使用计算机完成系统工作时,是使用系统所提供的语言来表达或描述自己处理要求的。例如常用的FORTRAN、COBOL等都是系统所提供的用户语言。用户使用这些语言来编写程序,然后通过程序的执行来完成自己所要做的工作。如果系统提供的用户语言功能强,用户使用起来就方便得多,描述处理要求也容易。而非过程化语言的特点就是用户只需在程序中指出要干什么,至于如何干,用户不用在程序中指出。这由系统决定与完成。SQL是一种非过程化程度相当高的语言,用户只需在程序中指出要做什么就可以了。

(2)用户性能好。衡量一个语言好坏的一个标准是用户性能的好坏。所谓用户性能好是值一种语言在被一个新用户学习掌握时,用户不必花费太多的时间就能学会,并且很快就能熟练的掌握和使用。经过实验,SQL语言是一种用户性能非常好的语言,它非常便于用户学习与掌握。

(3)语言功能强。SQL语言是一种关系数据库语言。关系数据库分为两大类,一类是关系代数语言,另一种是关系演算语言。这两类语言在结构上具有不同的特点,各自具有自己的长处。而SQL语言具有两类语言的特点。因而SQL语言是一种功能很强的语言。

(4)提供有视图数据结构。SQL语言可以对两种基本数据结构进行 *** 作。一种称之为表,另一种是视图。通常将表定义为基本关系,视图定义为虚关系。虚关系在数据中不实际存放。在SQL语言中,用户可以对基本关系进行 *** 作,也可以对视图进行 *** 作,也可以对视图进行 *** 作。当对视图进行 *** 作时,由系统转换成基本关系的 *** 作。

(5)两种使用方式。SQL语言可以通过两种方式使用,一种是命令方式,另一种是程序方式。采用命令方式使用SQL时,用户通过交互式的方式,每输入一条命令,系统就会执行该命令,并且显示执行的结果。SQL语言还可以镶入在象COBOL、FORTRAN、C等高级语言中,组成一个完整的程序。用户根据自己不同的需要,灵活的选择相应的使用方式,以满足不同的要求。

在信息产业领域随着技术的不断进步,特别是计算机和通信网络技术的发展,大大开拓了数据库应用的领域并巨大推动了数据库管理技术的发展。

2 数据库设计案例分析

下面以图书馆数据库设计为例使用Oracle *** 作系统进行功能分析。

关系数据库的特点之一就是用表的方式组织数据。通常这种表称之为关系。表是语言存放数据,查找数据以及更新数据的基本数据。这种表与我们日常生活中所见的表非常相似,但不完全相同。在语言中,表有其严格的定义,它是一种二维表格。对于这种表有如下几点规定。

(1)每个表都有一个名字,通常称为表名或关系名。

(2)表中的一行称之为一个元组,它相当于一个记录。

(3)一个表可以由若干列组成,表的每一列必须命名唯一,即表中每一列都有一个名字,同一表中不允许有相同的名字。

(4)同一列的数据必须具有相同的数据类型。

(5)表中的列值必须似不可分割的基本数据项。

建表:依次建立图书、读者、借阅3个表。

建立图书表,该表记录了图书的总编号、书名、作者、出版单位、单价的信息,在表结构中输入信息,得到如下的表结构如表1。

建立读者表,该表记录了读者的借书证号、单位、姓名、职称、地址的信息,表结构如表2。

建立借阅表,该表记录了借书证号、总编号、借书日期的信息,表结构如表3。

3 单表查询

使用查询功能SQL语言中最主要,最核心的部分是它的查询功能。所谓查询就是从数据库中提取满足用户指定条件的数据。查询是由SELECT命令实现的。在SQL中,许多其他 *** 作也涉及到SELECT命令。例如插入一组数据时,可以将SELECT命令查询到的数据增加到一个表中,视图定义也使用SELECT命令将满足一组条件的数据构成一个视图等等。查询虽然只使用SELECT命令,但由于它能反映不同的查询要求,因此它是SQL语言中最复杂的命令。在查询过程中仅涉及到一个表的查询称为基本查询或一元查询。

(1)查询所有书籍的书名、作者、出版单位、单价。

SQL语言为:select书名,作者,出版单位,单价。

from图书。

(2)查询出版单位是清华大学出版社的图书的分类号、书名、作者、单价。

开始的时候你可以针对某一种数据库学习，比如Sql Server 、Oracle、MySql，因为这些数据库虽说有不同之处，但是大同小异，只要对一种数据库了解了，其他的数据库也就没什么问题了。相同之处：

1、SQL（标准化查询语言），这个是所有数据库都通用的，只要学会了这个语言，你就可以游走在所有数据库系统之间，屡试不爽！

2、原理，目前主流数据库都是关系型数据库，就如同面向对象程序设计语言一样，虽说C#和java是两款不同的语言，但是都是面向对象语言，只要是面向对象语言，所有程序无非就是对象和对象之间的关系和调用的过程集合而已。关系型数据库也是同理。了解了一种关系型数据库的原理之后，其他的也是无师自通。

能为用户带来实实在在价值应该就是很成功了，江苏省中医院100%的核心业务系统都运行在Nutanix的平台之上，因为采用了Nutanix数据库管理工具Era，置备新数据库的时间减少了90%，克隆所需的时间由以前的4天缩短到4个小时，新服务上线的周期也从2～4天缩短到4～6小时▪⋅

除此之外，Nutanix数据库管理工具Era在金融、医疗、制造等不同领域均有成功案例，而且还在不断“加厚”自身平台，增加了包括 Nutanix Era 在内的 PaaS 层的功能和服务，此外还有安全服务、Nutanix Flow、KPS 平台等，完全可以通过自动化来简化数据库管理。

美国Sybase公司研制的一种新型、快速开发工具，是客户机/服务器结构下，基于Windows3x、Windows95和WindowsNT的一个集成化开发工具。它包含一个直观的图形界面和可扩展的面向对象的编程语言PowerScript，提供与当前流行的大型数据库的接口，并通过ODBC与单机数据库相连。其主要特点如下： (1) 可视化、多特性的开发工具。全面支持Windows或WindowsNT所提供的控制、事件和函数。 PowerScript语言提供了几百个内部函数，并且具有一个面向对象的编译器和调试器，可以随时编译新增加的代码，带有完整的在线帮助和编程实例。 (2)功能强大的面向对象技术。支持通过对类的定义来建立可视或不可视对象模型，同时支持所有面向对象编程技术，如继承、数据封装和函数多态性等。这些特性确保了应用程序的可靠性，提高了软件的可维护性。 (3)支持高效的复杂应用程序。对基于Windows环境的应用程序提供了完备的支持，这些环境包括Windows、WindowsNT和WinOS/2。开发人员可以使用PowerBuilder内置的WatcomC/C＋＋来定义、编译和调试一个类。 (4)企业数据库的连接能力。PowerBuilder的主要特色是DataWindow（数据窗口），通过DataWindow可以方便地对数据库进行各种 *** 作，也可以处理各种报表，而无需编写SQL语句，可以直接与Sybase、SQLServer、Informix、Oracle等大型数据库连接。 (5)强大的查询、报表和图形功能。PowerBuilder提供的可视化查询生成器和多个表的快速选择器可以建立查询对象，并把查询结果作为各种报表的数据来源。 PowerBuilder主要适用于管理信息系统的开发，特别是客户机/服务器结构。

在开始学习PowerBuilder 之前，首先要弄清楚的问题是什么是PowerBuilder，它是用来干什么的，它的特点又是什么。只有知道了PowerBuilder的功能和特点所在，我们才能知道什么时候应该选用PowerBuilder作为我们的应用程序开发工具。

我们知道，数据库应用是当前计算机应用的一个非常重要的方面，而在目前的数据库应用技术中普遍采用的就是客户机/服务器体系结构，在这种体系结构中，所有的数据和数据库管理系统都在服务器上，客户机通过采用标准的SQL语句等方式来访问服务器上数据库中的数据。由于这种体系结构把数据和对数据的管理都统一放在了服务器上。就保证了数据的安全性和完整性，同时也可以充分利用服务器高性能的特点。正因为客户机/服务器体系结构的这些优点，因而得到了非常广泛的应用。

PowerBuilder是著名的数据库应用开发工具生产厂商PowerSoft公司推出的产品（PowerSoft现已被数据库厂商Sybase所收购），它完全按照客户机/服务器体系结构研制设计，在客户机/服务器结构中，它使用在客户机中，作为数据库应用程序的开发工具而存在。由于PowerBuilder采用了面向对象和可视化技术，提供可视化的应用开发环境，使得我们利用PowerBuilder，可以方便快捷地开发出利用后台服务器中的数据和数据库管理系统的数据库应用程序。

在当前，网络技术迅速发展，随之发展的还有OLE，OCX，跨平台等技术，而在PowerBuilder的PowerBuilder 60中提供了对这些技术的全面支持。总之在数据库开发工具领域，PowerBuilder是其中非常优秀的一个，利用它我们可以开发出功能强大的数据库应用程序。

PowerBuilder提供了对目前流行的大多数关系数据库管理系统的支持，由于在PowerBuilder的应用程序中对数据库访问的部分一般采用国际化标准数据库查询语言SQL，使得用PowerBuilder开发的应用程序可以不做修改或者只做少量的修改就可以在不同的后台数据库管理系统上使用。也就是说用PowerBuilder开发的应用程序是独立于服务器上的数据库管理系统的。

和大多数的WINDOWS应用程序一样，PowerBuilder也是事件驱动工作方式。在这种工作方式中，程序的运行没有固定的流程，程序中的代码也是为各种可能发生的事件编写的，当程序开始运行之后，它就可以接受来自系统，用户或者其它应用程序触发的事件，然后执行相应的事件代码。事件驱动的工作方式与面向对象技术是紧密相关的，在PowerBuilder应用程序中，接受发生的事件的往往就是程序界面中的各种可视化对象。

PowerBuilder是一种面向对象的开发工具，各种WINDOWS应用程序中常见的窗口、菜单、控件等在PowerBuilder中都是一个个的对象。在PowerBuilder中我们还可以创建自己的用户对象。特别要指出的是PowerBuilder提供了对面向对象方法中的各种技术的全面支持，我们可以利用面向对象方法中的对象的封装性、继承性、多态性等特点使得我们开发的应用程序具有极大的可重用性和可扩展性，而这一点正是软件工程中对应用程序所提出的重要目标。

在当前，由于网络技术的发展，许多种不同的 *** 作系统平台在INTERNET网上同时被使用，这对开发的应用程序的跨平台性提出了更高的要求，而PowerBuilder就提供了良好的跨平台性，比如在PowerBuilder中，利用WINDOWS平台开发的各种对象可以方便地应用到UNIX平台中，因为PowerBuilder支持对象的跨平台性。这样使得把应用程序从一个平台移到另一个平台变得并不复杂。

为了给用户提供各个方面的支持，PowerBuilder具有自己的编程语言POWERSCRIPT，这个语言除了提供基本的流程控制语句，还提供了几百个函数来 *** 纵各种对象和提供诸如DDE，OLE等方面的支持。此外我们还可以定义自己的函数，处理特定的事件。学习PowerBuilder时相当一部分的时间就是用来了解和熟悉PowerBuilder提供的各种函数。

PowerBuilder一个很大的特点就是提出了数据窗口对象的概念。数据窗口对象也是PowerBuilder中的一种对象类型，与其它对象不同的是数据窗口对象是专门为了访问后台的数据库服务的，在数据窗口对象中我们定义了数据的来源和数据的显示风格，这样在应用程序中我们就可以把精力完全放在程序的运行流程控制上，而不用关心具体数据的来源，因为我们在数据窗口对象中已经定义好了数据的来源。如果需要使用数据库中不同的数据也只要对数据窗口对象进行修改就可以了。特别要指出的是PowerBuilder在数据窗口对象中提供了丰富的数据显示方式，可以满足各种不同的需要。

在PowerBuilder较新的版本中提供了基础类库PFC，它为应用程序的开发提供了许多可重用的预定义类和对象，利用基本类库PFC可以快速开发出高质量重用性好的应用程序。真正发挥面向对象编程的巨大威力。

最后要指出的是PowerBuilder有三个不同的版本，分别为DESKTOP型，PROFESSIONAL型，和ENTERPRISE型，DESKTOP型是为个人使用的桌面型应用程序，在这里可以利用PowerBuilder内置的数据库管理系统SYBASE SQL ANYWHERE来创建和使用本地数据库，为个人的应用服务；PROFESSIONAL型的PowerBuilder最重要的一点就是提供了对MICROSOFT ODBC（数据库标准连接接口）的支持，在PROFESSIONAL版本中我们就可以使用PowerBuilder的继承，多态等绝大多数特性；在ENTERPRISE版本中最重要的一点就是提供了对开发大型的数据库应用程序的全面的支持，提供了开发大型应用程序的许多辅助的工具，比如C++ CLASS BUILDER等。

数据库前端开发工具与后台数据库管理系统的连接方式是一个很重要的课题。PowerBuilder提供了两种访问后台数据库的方式，一种是通过ODBC标准接口的方式，第二种是通过专用的接口与后台的数据库相连。

ODBC的中文名字是开放式数据库连接，它是微软公司提出的数据库连接标准，使用ODBC方式连接数据库的第一步是创建数据源，比如我们可以利用WINDOWS下控制面板中的“32 BIT ODBC”选项来创建驱动某种数据库的数据源，创建好数据源之后，我们就可以在本地计算机中利用定义好的数据源存取后台数据库中的数据了。

我们还可以通过专用接口同后台的数据库相连，由于专用接口是针对特定的后台数据库管理系统而设计，因此这种方式存取数据的速度要比采用ODBC方式存取数据的速度要快一些，如果我们的应用程序只是针对特定类型的后台数据库，当然是采用专用接口访问后台数据更快一些。

2007年Sybase推出了其第四代高级编程语言（4GL）的快速应用开发（RAD）工具Sybase PowerBuilder 11。凭借其快速开发数据驱动应用程序的优势，PowerBuilder 11的用户可以用最简单、最便捷的方法把应用部署到NET平台上。

PowerBuilder 11的新特性：

PowerBuilder 11显著地简化了NET应用的开发过程，是Sybase全面支持NET架构计划中的一部分。此次发布的PowerBuilder 11不仅可以帮助开发者灵活地部署应用程序，包括NET Windows Forms、 Web Forms和 NET Smart Clients等，还可以帮助开发传统客户机/服务器应用程序和Web Services。

PowerBuilder 11继续支持J2EE环境和Win32应用程序。通过与领先的开发平台进行集成，PowerBuilder 11可以为开发者提供一个更开放、更灵活的环境。与第三代编程语言(3GL)工具下建立的应用程序相比，PowerBuilder可以实现更简化的编码和更短的开发周期，从而为用户提供更高的生产力。

PowerBuilder 11的新功能包括：

部署PowerBuilder非可视对象(NVOs)，包括NET编译和NET Smart Client应用

快速使用ASPNET，并在Web上部署包括Web Services 和 PowerBuilder应用在内的PowerBuilder非可视对象(NVOs)

支持Microsoft SQL Server SNC 和 Oracle 10g RAC

使用Web Services，并将其作为DataWindow的数据来源

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构：云存储、分布式文件存储等。

数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量

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