商业银行的经营模式是什么

现代化商业银行运作模式:

实现八个统一控制即：

1、集成客户服务系统

包括集成服务通道管理平台、柜员前台系统、自助终端前台系统、电话银行前台系统、互联网前台系统等。其中各前台系统通过集成服务通道管理平台统一与集成业务处理系统往来。

该系统要求做到为客户提供全天候、全方位、个性化的银行服务。1、全天候服务，即不论客户所在地银行是上班时间还是非上班时间，只要客户需要，就可通过客户服务系统办理业务和获得其它服务。2、全方位服务，即客户无须去银行网点，只要通过电话或上网就可以办理几乎所有银行业务，包括传统业务和各种新的衍生业务及咨询，甚至查找银行网点街区地图这样的服务需要也可得到满足。3、个性化服务，即可为客户提供“量身定制”服务。

2、集成业务处理系统

包括会计、信贷（或资产业务）管理、资金、外汇等所有业务处理子系统。

该系统要求做到：

1、功能全面，业务整合。

2、统一核算，统一账务管理，统一客户信息管理。

3、本外币一体化。

4、结构适应性强，易于进行业务创新。

5、面向交易 *** 作为主，面向记账为辅。

6、高度自动化，业务处理相互联动，各子系统可以进行数据信息交换和功能互用。

7、高度网络化，业务处理系统与计算机应用系统其它部分连接高度网络化。

8、高度安全性。

9、系统平台化。

集成业务处理系统中的一个重要子系统是信贷（资产业务）管理系统。由于这是目前国内银行的一个弱项，本报告拟作重点介绍。

1、信贷（资产业务）管理系统功能目标：实现八个统一控制，提供五种管理服务。

（1）实现对所有客户的授信额度实行统一控制，既包括企业客户的资产业务，也包括金融客户的资产业务；既包括各类批发业务，也包括消费贷款等个人业务。

（2）实现对每个客户总授信额度和单项业务额度的统一控制。

（3）实现对所有经营性资产和或有项目的资产业务的统一控制。包括自营贷款、贴现、同业融资、经营投资、离岸贷款、国际贸易融资，各类授信、消费贷款、透支和各类保函、承兑、开证、贷款承诺等。

（4）实现对不同币种授信的统一控制。各币种业务都要置于同一授信额度之下。

（5）实现对授信对象的统一控制。授信对象必须是法人，不允许对不具备法人资格的分支公司客户授信。对于所有集团类客户包括集团公司及其子公司和关联企业，也必须统一控制。有的还要确定集团客户的国家（地区）额度。

（6）实现对授信主体的统一控制。即银行确定一个管理部门或委员会统一审核批准对客户的授信，不能由不同部门分别对同一或不同客户（或业务品种）进行授信。

（7）实现对所有业务 *** 作人员授权的统一控制

（8）实现对所有业务数据的统一控制。这就要做到业务处理与账务处理相结合。

提供五种管理服务即：

（1）提供责任跟踪服务。系统通过对业务审批、执行、管理活动的记录和责任人的标识，落实资产管理和 *** 作的责任和责任人。

（2）提供信贷管理的预警和监控服务。系统通过对资产业务执行、 *** 作过程垂直的、全部的记录和控制，使信贷政策和规章制度彻底地贯彻到资产运作的全过程。这样就使资产管理部门能够直接地、主动地监控资产运作，而不是被动地听取下级行有选择的汇报。

（3）提供决策分析服务。系统可以通过子系统软件进行很多分析，诸如：资产组合分析、业务品种、客户盈利分析、风险评级分析、资产分类分析等，并能准确地汇总各类业务报告，通过预警功能的设置，直接为资产业务决策提供方向和预定目标。

（4）提供客户信息资料的汇总和报表自动生成服务。系统自动汇集各类数据和信息资料，通过查询功能达到全行共享；自动生成行内外各类报表，提高工作效率。

（5）提供 *** 作工具软件服务。德意志银行香港分行在个人工作微机上有近万个工具软件的应用。

2、信贷（资产业务）管理系统构成：资产管理系统是众多子系统的有机结合，子系统之间虽是松散的关系，但一般都通过一个能够驾驭各子系统的联机系统来发挥整体效用。联机系统有两类：一类是通过授信额度系统联结各子系统，另一类是通过信贷风险管理电脑联机系统与子系统联结。这些子系统大约可分为 *** 作子系统和分析汇总子系统两类，如：押汇系统、放款系统、贷款定价系统、客户资料系统、授信系统、查询系统、贷款分类系统、评级系统、客户盈利报告系统、内部传输系统等等。

3、数据仓库系统

数据仓库系统是金融机构实现顾客关系管理(Customer Relationship Management)的核心系统，也是金融业竞争优势的来源，主要的应用业务部门为xyk部、信贷部、市场部和零售业务部等，应用领域是以客户为中心的分销渠道管理、客户利润分析、客户关系优化和风险控管。

采用数据仓库作为个性化服务的手段，在发达国家和地区金融业的实践已取得显著的成效，例如First American采用年利息、年费、信用额度和不同的保险类型，将客户细分成750个类型，提供个性化服务，成为全美业务年成长率最快的银行。

总的来说，数据仓库系统在商业银行经营管理中的作用表现在以下几方面：

1、有助于银行了解自身的经营状况。

《美国银行家》杂志对美国商业银行的调查表明，有30％的美国商业银行能准确地说出谁是他们盈利来源最多的客户，有20％的美国商业银行能在10分钟之内讲清楚重要的银行客户使用了多少种银行产品，而这些银行比较优势的获

得全都得益于高效先进的数据仓库和数据挖掘技术的运用，运用数据仓库和数据挖掘技术对商业银行经营者们的帮助作用由此可见一斑。

数据仓库系统结构图

数据仓库管理工具

抽取、清理、转换

元数据库

数据建模工具

综合

数据

当前

数据

历史

数据

用户查询工具

C/S工具

OLAP工具

DM工具

关系数据库

数据文件

其他

2、有助于银行了解客户情况，进而开发新产品，拓展新市场，获得“深度效益”。

3、有助于商业银行经营管理和决策支持。

4、有助于商业银行风险防范。

数据仓库系统(DWS)由数据仓库、仓库管理和分析工具三部分组成（见上图）。其中面向主题的多维数据仓库技术是高质量数据仓库建立的核心技术。数据仓库(Data Warehouse)具备五大特性。

1、面向主题(Subject Oriented)，指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，比如，银行中的机构、客户、帐号、汇率等即为相应的一批主题域，与传统 *** 作型环境按照业务应用划分组织数据不同，为从不同层面进行分析决策提供了可能；

2、集成(Integrated)，指数据仓库内的信息不是从各个业务处理系统中简单抽取出来的，而是经过系统加工、汇总和整理后关于整个银行一致的重要信息，而传统 *** 作环境的各个应用系统在开发过程中，定义的数据难免会出现不同程度的不一致。

3、及时（In time），指数据仓库内的信息能通过系统及时自动地处理后进入仓库。

4、稳定(Non－volatile)，指数据仓库里的数据主要是为信息分析和管理决策服务的，需要长期积累，对数据仓库中数据所做的 *** 作通常是大量加载和存取，而很少有一般意义上的修改。

在传统 *** 作环境中，数据库里的数据键值一般没有时间元素，数据保存时间通常是60～90天，而数据仓库里的数据键值总是包括有时间元素的，数据保存时间通常是5～10年，具备进行历史比较和趋势分析的长期数据基础。

5、可组装性，是指仓库中数据的“包含”和“隶属”关系可根据实际需要灵活变化。

从上述特点中可以总结出现代数据仓库的三个突出优点：

1、数据信息在逻辑和模式上是统一的，能保证全行重要数据的一致性和权威性，可大大减少各部门查找、整理数据所花费的时间和精力。

2、数据按主题设计，具有多维特征，便于满足不同用户要求。例如：一笔存款业务，可按“时间”、“客户”、“金额”、“期限”、“利率”、“经办银行”、“经办人”等主题分成若干类，每一类又可根据需要设计若干“维”。如“客户”可以再按年龄、性别、职业、地区、教育层次等“特征”分成若干子类。这样，银行可从不同角度对存款的变化情况进行深层分析。

3、数据具有“可组装性”。例如：某一支行原隶属于甲分行，后因组织结构变化，变成了乙分行的支行，在现代数据仓库管理中，只要轻轻一按鼠标，这个支行在数据仓库中的所有历史数据信息就会自动地从分行甲属下转到分行乙属下。同样，某一会计科目的“隶属”关系变化，系统也能自动处理。

4、分析管理决策支持系统

分析管理决策支持系统由企业战略管理（SEM）、客户关系管理（CRM）、常规企业管理（SBM）等子系统构成。

1、企业战略管理支持（SEM）。该系统为使用IT技术实施企业战略管理所涉及的管理技术工具。其主要支持工具包括：

（1）盈利分析工具（Profit Analyzer）：通过资金转移定价软件（fund transfer pricing，FTP）和成本分析软件[包括实际成本分析（actual cost accounting）、岗位成本分析 （unit cost accounting ）、业务成本分析（ activity-based accounting ）]实现分析功能。

1)资金转移定价软件是专门管理银行内部资金流转的软件，包括资金在部门之间流转利差和利率风险的分摊核算，它帮助管理者确定资产与负债的帐户级差额和因利率风险带来利差收益在相关部门之间的分配，其结果与方法还可与风险管理和战略分析系统相互连接。例如：存款部门吸收一笔存款，通过资金管理部门配置后，由信贷部门将这笔钱用出去，国内现行的管理思想和方法是纳入银行统一利润和风险大帐中核算，而资金转移定价软件则将这笔业务利差和风险科学分摊到存款、资金管理和信贷三个部门，从而使银行内部部门之间的责权利更加明确。

2）成本分析软件连接帐务、统计数字和帐户级数据，以便在客户、产品和商业单位形成综合的盈利能力信息；支持多种成本分析和成本分配，风险调整后的绩效、资本分配、资本（资产）回报率等基于活动性成本核算的多种方法。成本分配和盈利分析可以运用于帐务和汇总表以及单独运用到每个帐户、客户和每笔交易中。还可将成本和利润核算到银行内部的部门、岗位和人。

（2）风险分析工具（Risk analyzer）：包括资产负债管理中的缺口分析（GAP analysis）、现金流量分析和市场风险分析中的利率敏感性分析、信用风险分析（credit-risk exposure）等。风险分析系统采用帐户级数据进行资产负债风险管理。使用确定法和随机法可以单独或共同估量和模拟每项贷款、存款、投资和有价证券的风险；先进的现金流动模拟工具允许假设方案，可以进行利率敏感性风险分析、资产负债平衡表预测和风险价值计量估值。另外，风险分析系统可自动采用其它相关应用系统的数据信息，如资金转移定价系统和战略分析系统的数据。

（3）战略分析工具（Strategy Analyzer）。战略分析系统利用赢利分析及风险分析的结果进行战略规划：对银行运作情况作真实监控，监控结果通过业绩加权评分表（balanced scorecard）反映，业绩加权评分表含有银行运作的主要指标（如财务指标，风险赢利比例）；根据当时市场、业务量及其风险特征，对各种资产组合的运作情况做模拟监控和管理决策。

2、客户关系管理

在大多数银行，营销、客户服务和后台支持之间是分开进行的，这使得银行内部各环节间很难以合作的姿态对待客户。客户关系管理（Customer Relationship Management ，CRM）的理念要求企业完整地认识整个客户生命周期，提供与客户沟通的统一平台，提高员工与客户接触的效率和客户反馈率。因而通过客户关系管理，银行就可以实现营销、客户服务和后台支持环节的有机结合。

- CRM是一种解决方案，同时也是一套人机交互系统，它能帮助企业更好地吸引客户和留住客户，特别是在与客户交流频繁、客户支持要求高的银行业，采用了CRM后，会获得显著的回报。CRM的内容包括：客户分析、银行对客户的承诺、客户信息交流、以良好的关系留住客户和客户反馈管理等。

CRM系统通过引入主动营销、交叉销售、赢利分析、个性化服务等理念帮助银行实现知道谁是好客户并保留这些客户。主要工具有：①客户的分类，用多种特征对客户进行分类以帮助产品市场定位；②客户整体赢利性分析；③客户组；④单一客户赢利性分析；⑤营销活动的设计与运行跟踪等。通过系统资料分析，可知道哪些客户、产品赚钱，哪些赚钱多，哪些赚钱少，哪些不赚钱；借助于先进的算法，可跟踪和识别单独帐户、客户和家庭间的关系，知道哪些帐户和客户有“裙带”关系；还可知道哪些客户有潜在发展优势，从而使银行可有的放矢地进行推销宣传和市场开发，等等。

3、常规业务管理（SBM ），指银行作为一个普通企业涉及的基本业务管理。主要内容包括财务会计、物业及固定资产管理、财务管理、人力资源管理、劳资管理、绩效考核管理等，能提供非常详细的信息。如管理费用可核算到部门、人、具体工作等。

七、国外商业银行发展趋势

（一）经营智能化

商业银行经营智能化的基础是全面电子化。西方发达国家商业银行电子化已有近40年的历程，先后经历了60年代的后台业务处理电子化（在后台用电脑主机批量记账、核算和打印报表），70年代的前台业务处理电子化（在前台柜面安设终端，并使之与批量业务自动处理中心的主机联接，柜台人员在前台以个案方式输入客户的交易，通过联机将交易数据信息输入主机进行业务集中处理，从而使前台柜员 *** 作简化），80年代的电子化系统网络建设（建立总行集中的业务电子化处理中心，将前后台、网点之间、银行与银行间、银行与客户间联机，使各种业务集中处理），90年代的集成提升阶段（后台进行系统整合集成，前台增加服务渠道更新通讯技术。）。与之对比，国内银行后台业务处理电子化基本完成，前台处理电子化尚未完成、在系统网络建设、集成提升方面差距就更大了。

智能化的中心内容是内部综合管理信息化。在发达国家，具有一定规模的商业银行都已建立并在不断完善管理信息系统（广义MIS）。MIS系统的建立，使银行各级人员都可以拥有并运用大量信息，并根据需要进行分类统计，采用数学模型对信息进行加工、综合分析、研究和预测，通过专家软件系统和决策软件系统进行管理和控制。

（二）经营方式网络化

网络银行将成为未来银行发展的主导方向和银行业务主体。

（三）机构网点虚拟化

电子银行服务工具将取代人工成为银行前台服务的主要形式，银行服务将实现家庭化、公司化、个人化、流动化。传统银行网点将走向无人化和无形化，与之对应，商业银行的员工结构也将发生重大变化，柜面人员、会计人员比重将大大下降，高素质的产品设计人员、分析人员、客户经理、管理人员将成为银行人员结构的主体。

（四）业务综合化、全能化

体现在三个方面：1、金融创新浪潮带来的传统银行业务的多样化。2、商业银行向综合服务机构发展，提供众多的代理委托业务甚至电子商务的支付媒介。3、通过合并、兼并、控股，国外商业银行业务逐渐发展成为集银行、证券、保险于一身的大型金融集团。

（五）金融工具衍生化

始于60年代末的金融创新浪潮到80、90年代已进人一个新的阶段，产生了许多崭新的衍生性金融工具和金融制度，进一步加剧了竞争和风险，使未来银行经营的成效在很大程度上取决于管理风险能力的强与弱。如“银行家信托银行”邀请各方面专家，运用先进的理论制定出了行之有效的风险管理办法，一举从一个货币中心型银行发展成为国际著名的投资银行，使人们对衍生金融业有了更深的看法。

（六）经营活动全球化

（七）经营管理集约化

八、国外商业银行成功的关键因素

各国学者对优秀银行的成功因素作了大量研究，这实际上是汤姆皮特（Tom Peter）《寻找优秀企业》中基本理论在银行领域的应用。这方面的研究首推英国学者戴维斯（Davis）提出的优秀银行标准理论。

戴维斯通过对花旗等16家1984年度优秀银行的分析，认为下列六个因素是优秀银行成功的关键因素：

1、开放的企业文化。这通常是指银行在日常经营中广泛的横向和纵向沟通。戴维斯发现大部份优秀银行拥有开放的企业文化，且决策过程相对较慢。

2、管理层共同的价值观，这包括开放的企业文化和优秀的文化传统，并着重强调员工质量，要求员工以业绩为导向，认同银行战略目标。共同的价值观是银行在形成自身潜能过程中构建起来的。优秀银行选择的未来管理人员相对比较年轻，并建立起一套内部培训体系。戴维斯认为，狭隘思想将影响到银行对不断变化的竞争环境的应变能力。

3、从注重资产扩张和市场占有率转向以利润为主导的经营目标。

4、以客户需要为主导的市场定位。优秀银行往往以客户需要为中心细分市场，重塑组织机构和营销系统。

5、对新产品开发表现出极大的兴趣。所有的优秀银行都采用相当成功的电子支付系统、技术革新的xyk支票设备和利率掉期技术。

6、矩阵管理信息系统。优秀银行通常发展以产品和客户为中心的矩阵管理信息系统。采用客户差别战略和有效的交叉销售策略的前提条件就是要采集细分市场的市场潜力和经济效益数据。

7、强有力的信贷平衡程序，戴维期认为持有过量的风险贷款是因为误用或绕过完整而严谨的信贷评估程序，而问题的根源在于未能实施完善的信用评估系统，包括低质量的信贷法律文件，较差的贷前调查，缺乏贷后跟进，以及贷款过分集中。

但戴维斯认为，组织结构、环境因素和管理风格并不是优秀银行成功的关键因素。

1989年，戴维斯修正了84年的观点，更加强调以下四个因素：

1、最为关键的是，必须拥有核心业务基础，不管通过收购或自身培育来获取。

2、战略方向的选择。

3、通过有效控制来管理多元化经营能力。

4、建立精英管理制度，因为随着产品差异的增强，人的因素越来越成为银行的差异性因素

用MySQL Migration Toolkit:

第一步：下载地址>

以下的文章主要是介绍SQL Server数据库与其实际应用元数据 我前两天在相关网站看见SQL Server数据库与其实际应用元数据的资料 觉得挺好 就拿出来供大家分享 希望会给大家带来一些帮助在此方面

以下的文章主要是介绍SQL Server数据库与其实际应用元数据 我前两天在相关网站看见SQL Server数据库与其实际应用元数据的资料 觉得挺好 就拿出来供大家分享 希望会给大家带来一些帮助在此方面

我常被问到如何把驻留在物理服务器/SQL 实例上的SQL Server数据库转变为它们相应的应用程序名称 在准备计划好的服务器停机通知时 这种需要就产生了 但在我的组织内与IT经理或非技术人员沟通时 这也是有价值的 如果你不是数据

我常被问到如何把驻留在物理服务器/SQL 实例上的数据库转变为它们相应的应用程序名称 在准备计划好的服务器停机通知时 这种需要就产生了 但在我的组织内与IT经理或非技术人员沟通时 这也是有价值的

如果你不是数据库管理员或特定数据库的应用分析师 你通常会无视数据库的命名规则 而这些数据库支持着你每日依赖的应用程序 这就是为什么当需要产生时在适当的位置上由元数据库来提供转化很重要

专家解答

大部分数据库管理员拥有某种形式的数据库元SQL Server数据库 他们依赖其来跟踪范围很广的Microsoft SQL Server环境 我利用连接的服务器和分布式数据库访问来建立一个已经在我的环境中使用了七年的元数据库 它不是漂亮的 但它是功能性很强的

跟很多IT开发者和数据库管理员一样 即使它有自身的不足我还是为自己的创造感到骄傲 它很慢 不像它可以的那样最新型 也不像它应该的那样安全

自从读了 年 月和 月Rodney Landrum在SQL Server杂志上发表的关于SQL Server集成服务(SSIS)和数据库管理员知识库(DBA Repositories)的文章 我知道是时候采取别人的解决方法了 这对于我的环境来说是完美的 而一些改动也是容易采纳的

年 月 一篇后续文章在SQL Server杂志上发表 在这篇文章里 Rodney更新了他的解决方法 我下载了代码 在我的测试环境里审核 并迅速把它纳入产品中 当大家普遍地为这个解决方法所提供的而感到高兴时 在它包中缺少的一方面是把数据库关联到应用程序的能力

通过在他的解决方法中增加两张额外的表 我可以在我的“土生土长”元数据库中增加应用程序元数据到我现在使用的SQL Server杂志的方法中

增加到我数据库中的应用元数据包括创建两张表 dbo Applications 专为存储所有程序的应用名称 而这些程序在我的环境中依赖于SQL Server数据库 还有

dbo Database_Applications 它保存SQL 实例 SQL Server数据库和应用程序之间的关系

Applications Table CREATE TABLE [dbo] [Applications] ( [AppID] [int] IDENTITY( ) NOT NULL [ApplicationName] [varchar]( ) NOT NULL ) Database_Applications Table CREATE TABLE [dbo] [Database_Applications] ( [DB_AppID] [int] IDENTITY( ) NOT NULL [ServerName] [varchar]( ) NOT NULL [DatabaseName] [varchar]( ) NOT NULL [ApplicationName] [varchar]( ) NULL )

你可能注意到 我没有规范化dbo Database_Applications表 如果我规范化 我会只存储两个区域 一个与存储我的应用元数据的表有关的外键 和一个与我的元数据库相对应的外键 我有自己的原因

我没有处理大量的数据 我有大概 个数据库 这些SQL Server数据库在我的环境里发布 个实例 虽然这对于一个数据库管理员来说是个很大的环境 但是它既不转变成在我的元数据表里的大量纪录 也不转变成数据库的巨大字节

不是通过dbo Applications表的主键 而是包含表中的应用程序名 我可以通过只访问dbo Database_Applications表产生我的主要应用程序元数据报告(key Application Metadata report)

我的环境中的SQL元数据库使用“焦土政策”人口处理方法 除了SQL Agent Job History和Backup History 其他的表都被每天删除和重新载入 我发现在

dbo Database_Applications表中保存信息可以使我的生活变得很容易

每日从我的环境中载入数据后 我可以通过以下脚本得到在我的环境中产生的任何新的数据库的良好的陈述

SELECT D [Server] D DatabaseName FROM dbo Databases D LEFT JOIN dbo Database_Applications DA ON D DatabaseName = DA DatabaseName AND D [Server] = DA [ServerName] WHERE DA DB_AppID IS NULL ORDER BY D [Server] D DatabaseName

这个查询的结果提供任何数据库的清单 这些SQL Server数据库产生于上次我更新应用元数据和服务器时 它不仅是跨域的数据库创建活动的通知 也是致力于更新两个数据库来符合应用程序信息的数据清单 这个查询也适合SQL Server Reporting Services报告的数据表 而当我不在办公室时 SQL Server Reporting Services报告也为我提供了一个新的数据库到我的黑莓(BlackBerry)的日常通知

最后 我创建了以下存储程序 由此用任何新的数据库信息来合并dbo Applications表和dbo Database_Applications 表 它接受三个参数 服务器 数据库和应用程序 如果应用程序已经不存在于dbo Applications表中 它就会被补充 然后一个记录 入到服务器/数据库/应用程序关系中的dbo Applications表

CREATE PROCEDURE [dbo] [pAdd_Application] @ServerName varchar( ) @DatabaseName varchar( ) @ApplicationName varchar( ) AS Add any new databases created but not recorded in the repository to the repository UPDATE dbo Database_Applications SET ApplicationName = @ApplicationName WHERE ServerName = @ServerName AND DatabaseName = @DatabaseName AND ApplicationName IS NULL Determine if there is already an application for this database in the repository if not then add it IF (SELECT COUNT() FROM dbo Applications WHERE ApplicationName = @ApplicationName) = BEGIN INSERT INTO dbo Applications (ApplicationName) VALUES (@ApplicationName) PRINT Added new Application: + @ApplicationName + to Applications table SELECT FROM dbo Applications WHERE ApplicationName = @ApplicationName END List the new record in the repository SELECT ServerName DatabaseName ApplicationName FROM dbo Database_Applications WHERE ServerName = @ServerName AND DatabaseName = @DatabaseName AND ApplicationName = @ApplicationName

lishixinzhi/Article/program/SQLServer/201311/22339

第一：导入数据库结构

第二：导入数据库数据

能上网的电脑

1

第一导入数据结构

打开本地计算机上的SQLServerManagementStudio客户端软件：

2

本地电脑：登陆本机数据库连接控制端：

3

选择您要导出到服务器的数据库然后鼠标右键：选择生成SQL脚本：

4

选中本地电脑需要导出脚本的库名字

5

需要选择选择兼容sql2005的版本的脚本：

修改sql脚本的保存路径：记录下这个路径

查看生产脚本生成的选项：

成功生成sql脚本：并记录下脚本导出的路径

连接到虚拟主机提供的目标数据库服务器：

并点击新建查询，拷贝您导出的SQL脚本代码（此代码为第一步导出的sql脚本代码）到上图显示的查询分析器中，点击分析脚本，如果没有语法错误，就点击执行脚本，直到执行完毕。

导入数据结构完毕

第二：导入数据库数据

下面咱们开始导入数据库表中的数据：登陆您本地的数据库：

点击您本地计算机上的数据库右键-任务-导出数据：

选择目标数据库，如下添加虚拟主机提供给您的数据库信息(服务器地址，用户名，密码，数据库)：

点击下一步，点击下一步，选中所有表，并确保“目标”

点击下一步，直到执行完毕：这样你的本地数据库就导入到虚拟主机上了

导入数据库数据完毕

元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的数据的仓库。

元数据库基本结构与数据库差不多。数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三数据库，简单来说可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等 *** 作[1]，是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。元数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的数据的仓库。在元数据库中，一般是通过数据表来描述其他表信息。元数据库还与数据用途有关，例如在数据仓库领域中，元数据按用途分成技术元数据和业务元数据。种不同角度。

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