20个图谱数据库

【名称】ChemExper化学品目录CDD (包括MSDS、5000红外谱图）

【资源简介】

The database contains currently more than 70 000 chemicals, 16000 MSDS, 5000 IR spectra and more than 20 suppliers. It is the only chemical database that lets you SUBMIT your own data!

【检索途径】

You can find a chemical by its molecular formula, IUPAC name, common name, CAS number, catalog number, substructure or physical characteristics

【地址】.chemexper.be/

【名称】https://www.360docs.net/doc/5c3088473.html, (NMR谱图数据库及NMR谱图预测)

【资源简介】

This is a web-based approach implementing a new java applet that enables to assign a chemical structure to the corresponding NMR spectrum by simply drawing lines between atoms and automatically characterized signals.

This NMR predictor allows to predict the spectrum from the chemical structure based on Spinus (Structure-based Predictions In NUclear magnetic resonance Spectroscopy), which is an on-going project for the development of structure-based tools for fast prediction of NMR spectra developed by Gasteiger (www2.chemie.uni-erlangen.de/services/spinus/index.html). SPINUS - WEB currently accepts molecular structures via a Java molecular editor, and estimates 1H NMR chemical shifts.

【地址】https://www.360docs.net/doc/5c3088473.html,/

【名称】BioMagResBank (BMRB): 多肽、蛋白质、核酸等的核磁共振数据存储库

【资源简介】

Introduction

BioMagResBank (BMRB) is the publicly-accessible depository for NMR results from peptides, proteins, and nucleic acids recognized by the International Society of Magnetic Resonance and by the IUPAC-IUBMB-IUPAB Inter-Union Task Group on the Standardization of Data Bases of Protein and Nucleic Acid Structures Determined by NMR Spectroscopy. In addition, BMRB provides reference information and maintains a collection of NMR pulse sequences and computer software for biomolecular NMR. Access to data in BMRB is free directly from its web site (URL https://www.360docs.net/doc/5c3088473.html,) and ftp site (https://www.360docs.net/doc/5c3088473.html,) and will remain so as public funding permits. The concept of a biomolecular NMR data bank developed under a five-year research grant awarded to the University of Wisconsin-Madison from the National Library of Medicine, National Institutes of Health. This grant was phased out after that period, and a Request for Applications was issued by the NIH for future support of this activity. BMRB at t he University of Wisconsin-Madison won this competition, has been supported since 1 September 1996 by the National Library of Medicine, NIH under grant 1 P41 LM05799. The current award for five years expires on 31 August 2004.

Aims

In collaboration with the Protein Data Bank (PDB, Brookhaven National Laboratories) and Nucleic Acid Data Bank (NDB, Rutgers University), BMRB aims to develop into the collection site for structural NMR data in proteins and nucleic acids. Steps are being taken at BMRB to achieve this capability, which will include transmission of all relevant data to the PDB and NDB collections. In addition, BMRB has the goal of archiving NMR-specific data including assigned chemical shifts, J-couplings, relaxation rates, and chemical information derived from NMR investigations (for example, hydrogen exchange rates and pKa values). In developing these collections BMRB intends to be responsive to the needs and priorities of the scientific community. The operating policy at BMRB is monitored and shaped by its Advisory Board which meets once each year to review progress and set priorities. The Advisory Board is composed of representatives from laboratories that originate and/or use data within the BMRB p urview.

【地址】https://www.360docs.net/doc/5c3088473.html,/

【名称】NIST Chemistry WebBook

【资源简介】

The November 1998 release of The NIST WebBook is the fifth edition of the NIST Chemistry WebBook. It contains thermochemical data for over 5000 organic and small inorganic compounds, reaction thermochemistry data for over 8000 reactions, IR spectra for over 5000 compounds, mass spectra for over 10,000 compounds, electronic / vibrational spectra for over 3000 compounds, constants of

diatomic molecules (spectroscopic data) for over 600 compounds, Ion energetics data for over 14,000 compounds, and thermophysical property data for 16 fluids There are many avenues for searching the database. Structures are given for most species, as well as common and commercial names.

【检索途径】

Formula Name

Partial formula

CAS registry number

Structure based

Ion energetics

Vibrational and electronic spectra

Molecular weight

Author

【地址】https://www.360docs.net/doc/5c3088473.html,/chemistry

【名称】粉末衍射模式数据库PowBase (Powder Patterns Database)

【资源简介】

PowBase is a "minimum database" of constant wavelength powder patterns. The data files (zipped) contain either a CIF file or a .dat file (the latter can be viewed by WinPLOTR, option INSTRM=0).

The search output produces entry numbers with hyperlink to the raw data (zipped files), the formula, wavelength, a comment, and a reference with email address. Some pertinent hyperlinks may be added, and also a VRML 3D view, sometimes.

【地址】 sdpd.univ-lemans.fr/powbase/

【名称】有机化学所:化学数据库

【资源简介】

有机化学研究所的化学专业数据库由多个数据库组成，注册后可免费使用。可进行化合物结构检索。

化合物结构数据库

收录了1,200,000多个化合物，多库融合检索平台将多个不同类型，不同结构，不同软件支持的本地及异地数据库置于一个统一检索平台，使用户可以同时从各个不同数据库检索信息，也可以只选择一个数据库进行检索。通过全结构检索，子结构检索以及模糊结构检索可查出目标化合物的物化性质，二维、三维结构，红外光谱图，质谱谱图，相关参考文献等。化学反应数据库

覆盖了国外化学文献中报道的大量化学反应，检索途径为化学反应物检索，反应产物检索，反应溶剂、催化剂检索及组合检索等，可获取相关反应信息及参考文献等，对反应机理研究，合成路线设计具有相当参考意义。

红外谱图数据库

收录了大约220,000多个化合物，通过特定格式转化的红外光谱文件以峰位检索，强峰检索，功能团检索以及组合检索，也可以通过化合物名称，化合物分子式检索，获取需要的化合物，主要包括其红外光谱图，物化性质以及CA登录号等信息。

质谱谱图数据库

收录了大约12,000多个化合物，检索途径为质荷比检索，丰度检索以及组合检索，可获取化合物质谱谱图，物化性质等信息。

药物与天然产物数据库

覆盖来自不同数据库的药物和天然产物信息资源，其中药物信息1万多条，主要是关于药物的物化性质、相关专利以及参考文献，另外还包括13万多个天然产物信息。

中药与有效成分数据库

将数千年来中国传统中医的临床实践融合成一个涵丰富疾病用药—中药药材—化合物性质的多层次信息数据库，其中包括了50,000余个处方，1,400多种疾病用药。

【地址】202.127.145.134/scdb/

【名称】美国标准与技术研究院NIST原子光谱数据库(ASD)

【资源简介】

The Atomic Spectra Database (ASD) contains data for radiative transitions and energy levels in atoms and atomic ions. Data are included for observed transitions of 99 elements and energy levels of 52 elements. ASD contains data on about 900 spectra from about 1 ? (?ngstr?ms) to 200 μm (micrometers), with about 70,000 energy levels and 91,000 lines, 40,000 of which have transition probabilities listed. The most current NIST-evaluated data associated with each transition are integrated under a single listing.

【地址】https://www.360docs.net/doc/5c3088473.html,/cgi-bin/AtData/main_asd

【名称】小型光谱数据库下载Optical Databases Download Page

【资源简介】

Here you will find collections of spectra, each contained in SpecManager databases for optical spectroscopy.

Ludmila Tumanova's collection of quantitative IR (13 entries) and FT-IR (2 entries)

【地址】.acdlabs./download/db/uv_ir.html

【名称】ACD/Web Librarian环境下的色谱应用数据库

【资源简介】

The Public Chromatography Applications Database under ACD/Web Librarian contains applications provided by Agilent, Alltech, Eprogen (Eichrom), GL Sciences, Hamilton, Argonaut (Jones Chromatography), Polymer Laboratories, and Regis. The database can be searched by numerous chromatographic parameters, as well as by structure, substructure, and structural similarity. For example, if you work with a novel compound, you will be able to retrieve chromatographic applications that were successfully used to separate compounds with similar chemical structures. This structure-based search capability, combined with the high quality of data and total number of applications (1830 HPLC/GC separations), has proven to be an invaluable resource for chromatographers facing the challenge of new method development.

It's a FREE Service, but you must register first at I-Lab

【地址】www2.acdlabs./ilab/

【名称】Atomic Line List (原子吸收、发射性能数据)

【资源简介】

This is a compilation of approximately 923,000 allowed, intercombination and forbidden atomic transitions with wa velengths in the range from 0.5 ? to 1000 μm. It's primary intention is to allow the identification of observed atomic absorption or emission features. The wavelengths in this list are all calculated from the difference between the energy of the upper and lower level of the transition. No attempt has been made to include observed wavelengths. Most of the atomic energy level data have been taken from the Atomic Spectra Database provided by the National Institute of Standards and Technology (NIST). 【地址】https://www.360docs.net/doc/5c3088473.html,/~peter/atomic/

【名称】ECDYBASE (The Ecdysone Handbook)

【资源简介】

The " Ecdysone Handbook " was originally created by René Lafont and Ian D. Wilson and published in 1992 by the Chromatographic Society (Nottingham, U.K.). Its aim was to provide general data on all natural ecdysteroids described so far. Each data sheet contained (whenever available) spectroscopic (UV, IR, MS and NMR) and chromatographic data together with a few selected general references. As the ecdysteroid family continued to increase, a second enlarged edition was published in 1996, but the number of compounds is still growing (more than 300 compounds were described at the onset of year 2000).

Owing to the limited number of people interested by such a Handbook, a printed version is

no longer justified, and moreover the problem of updating content was a major one. This led to the idea of developing a new concept, making a proper use of modern communication tools. A decision was taken to transform the Handbook in a database made freely available on the web to anyone interested in ecdysteroids.

【地址】https://www.360docs.net/doc/5c3088473.html,/

【名称】应用化学数据库

【资源简介】

碳-13核磁共振波谱数据库

碳－13核磁共振波谱数据库系统始建于1982年,它是国第一个比较大型的碳-13 NMR 谱图数据库系统，主要用于有机化合物结构的自动解析。数据类型包括各类有机化合物的碳-13 NMR谱图数据,如天然产物,金属有机化合物, 毒物等各类化合物。数据项包括化合物名称、分子式、化合物重量、化学位移、多重性、实验条件、相关的文献等。

稀土萃取数据库

稀土萃取数据库系统始建于1987年，主要用于稀土的分离。稀土萃取数据库的主要数据类型为:中性磷类萃取剂；胺类萃取剂；羧酸类萃取剂；无机酸的萃取。数据项包括萃取剂名称、分子式、被萃成分(金属元素和无机酸)、极性项、稀释剂、辅助配位体、参考文献等。

稀土物理化学性质数据库

稀土物理化学性质数据库系统始建于1987年，主要用于与稀土相关的材料的研究与设计。数据库中包括氧化物，卤化合物，硫化合物，金属间化合物等40余种化合物的熔点，沸点，生成热，熵，焓等多种物理化学性质。

化合物活性数据库

化合物活性数据库中包括化合物的CAS登录号，化合物名称，分子式，分子量，活性值等

【地址】https://www.360docs.net/doc/5c3088473.html,/

【名称】质谱:Mass Spectrometry Database,American Academy of Forensic Sciences

【资源简介】

This library is a "subset" of one that has been compiled over a period of many years by Dr. Graham Jones and colleagues in Edmonton, Alberta, Canada. Pure drug spectra, plus a few breakdown products and pure metabolite standards have been edited into a single library. The first version of this library contained about 1500 entries. A separate library of metabolites, endogenous compounds and artifacts is under construction, but may be 1-2 years from completion of the first draft (it's an incredibly time consuming process!!).

【检索途径】

The current library is aafsdrug.zip. Click on the file name to download. This file consists of the component files of this library, compressed with the utility pkzip, into a single "zip" file. This saves space and allows a shorter, easier download than if the individual uncompressed files were available. A list of entries can be downloaded separately as an MS Excel v. 4 spreadsheet file that can be viewed with most spreadsheet and many database programs. Software Compatibility

Libraries made available by the committee primarily designed to be compatible with HP 5970/71/72/73 series instruments that have PC-based DOS/Windows ChemStation

operating systems. See the Software Compatibility page for a fuller discussion and the availability of libraries translated for other mass spectrometers.

【地址】.ualberta.ca/~gjones/mslib.htm

【名称】糖类(碳水化合物)拉曼谱图库SPECARB (Raman Spectra of Carbohydrates)

【资源简介】

SPECARB is an experimental database containing Raman spectra of carbohydrates. It is intended to contain solid state Raman spectra of carbohydrates from the monomers and their derivatives to complex polysaccharides. Unless otherwise stated, the spectra are sampled on a Perkin Elmer System 2000 interferometer using a Nd:YAG laser. To obtain comparable spectra they will be recorded using the following parameters

【地址】newton.foodsci.kvl.dk/users/engelsen/specarb/specarb.html

【名称】eCrystals - Southampton (晶体结构数据共享库)

【资源简介】

The information contained within an entry in this archive is all the underlying data generated during the course of a structure determination from a single crystal x-ray diffraction experiment. This information is freely available and allows the reader to a) assess the validity of the dataset or b) repeat the experiment or c) use the data for further studies.

An individual entry consists of three parts:

Core bibliographic data, such as authors, affiliation and a number of chemical identifiers, Data collection parameters that allow the reader to assess at a glance certain aspects of the crystallographic dataset,

Files available for download. These files are: visualisations of the raw data (.jpg), the raw data itself (.hkl), experimental conditions (.htm), outputs from stages of the structure determination (_xs.lst, _xl.lst & .res), the final structural result (.cif & .cml) and the validation report of the derived structure (_checkcif.htm).

This archive is running on GNU EPrints open archive software, a freely distributable archive system available from https://www.360docs.net/doc/5c3088473.html,.

【地址】https://www.360docs.net/doc/5c3088473.html,/

数据库表关系模型解析6——多对多

数据库表关系模型解析6——多对多狼奔代码生成器是一款为程序员设计的前期开发辅助工具，是一个软件项目智能开发的平台，它可以自动生成https://www.360docs.net/doc/5c3088473.html,页面及后台代码。实践开发过程中，我们使用PowerDesigner设计数据库模型。狼奔代码生成器就是读取PowerDesigner设计的数据库模型，分析其中的表与表之间的关系模型，分析其中的表和字段的说明信息中的关键字，自动生成不同的页面。表与表之间的关系模型包括 1.单表数据模型 2.自连接数据模型 3.一对一数据模型 4.一对多数据模型 5.一对多数据模型中的一张表是自连接 6.多对多数据模型 7.多对多数据模型中的一张表是自连接关键字包括 1.查询 2.状态 3.上传 4.工作流

架构图数据访问层(DAL) 数据实体Entity Framework 业务实体和校验元数据业务逻辑层(BLL) 业务处理工作流事务接口层(IBLL)服务契约展示层（App ）View （视图） Controller （控制器） Models （页面实体）对其他系统暴露服务Service （服务）公共组件安全组件日志记录异常捕获公共类库(Common) 组件说明

图表1项目组件说明图 1)App——页面展示层采用MVC框架，使用Jquery脚本库，控件选用Easyui。 2)WcfHost——服务宿主(后期扩展) 为对外的服务提供宿主，使用WCF技术，HTTPS通讯协议。 3)IBLL——业务接口层业务逻辑层的方法对外暴露的接口和服务契约。 4)BLL——业务逻辑层业务逻辑的操作，包括业务处理，事务，日志。 5)DAL——数据访问层数据库访问的操作，数据实体，业务实体，数据校验，使用Entity Framework。6)Common——公共组件层整个应用程序使用的公共辅助方法。 7)WFActivitys——工作流活动层(后期扩展) 定义了工作流需要的活动，使用微软WF技术。 8)WFDesigner——工作流设计器(后期扩展) 可以让实施人员自由配置工作流的设计器，使用微软WPF技术。采购计划明细和分发的作用业务需求：将采购计划明细中的物资分发到不同的站点采购计划明细和分发之间有一张关联表，这三张表就构成了一个典型的“多对多数据模型” 下面我们以分发为例子分析“多对多数据模型”数据模型，代码已在生成的文件中，并且注释详备，此文不再赘述数据模型采购计划明细和分发之间是多对多的关系

08.数据流图--数据库分析与设计(2013年上)-打印版本

软件工程之数据流图(DFD) 数据库分析与设计主讲：邓少勋

一．软件工程之数据流图和数据字典 (1) 1.1数据流图的基本成分 (1) 1.2数据流图的基本原则 (1) 1.3 DD(Data Dictionary)数据字典 (2) 1.3.1 数据字典的内容以及格式 (2) 1.3.2 数据字典条目 (2) 二．数据库分析与设计 (3) 2.1 某公司销售信息管理系统需求描述 (3) 2.2 系统数据库概念模型设计 (4) 2.2.1 提炼需求描述得到实体型 (4) 2.2.2 三个实体型之间的实体联系图(E-R图) (4) 2.3 系统数据库逻辑模型设计 (4) 2.3.1 E-R图向关系数据库转换思想 (4) 2.3.2 销售信息管理系统逻辑模型设计 (8)

一．软件工程之数据流图和数据字典 1.1数据流图的基本成分数据流图主要由4种成分(加工、数据流，数据存储文件、数据源点或汇点)组成，如表1.1所示：表1.1数据流图基本成分 1.2数据流图的基本原则 1.在单张DFD中，必须满足以下原则： ●一个加工的输出数据流不能与输入数据流同名，即使它们的组成成分相同(流进和流出存储文件的数据流除外); ●数据流必然有一头是加工,数据流不能存在于外部实体与外部实体之间，也不能存在于外部实体和数据存储文件之间; ●保持数据守恒。一个加工所有输出数据流中的数据必须能从该加工的输入数据流中直接获得，或者是通过该加工能产生的数据； ●每个加工必须既有输入数据流，又有输出数据流； ●所有的数据流都必须以一个加工开始，或以一个加工结束（数据流存在于加工与加工之间，加工与数据存储文件之间，加工与外部实体之间）。 ●流向/流出数据存储文件的数据流名可以省略不写。 2.在父图与子图之间，必须满足以下原则 ●保持父图与子图的平衡。也就是说，父图中某加工的输入(输出)数据流中的数据必须与它的子图的输入(输出)数据流中的数据在数量和名字上相同; ●加工细节隐藏。根据抽象原则，在画父图时，只需画出加工和加工之间的关系，而不必画出各个加工内部的细节; ●均匀分解。应该使一个数据流图中的各个加工分解层次大致相同。 3.其它应该注意的原则 ●简化加工间关系。在数据流图中，加工间的数据流越少，各加工就越相对独立，所以应尽量减少加工间输入输出数据流的数目； ●适当地为数据流、加工、文件、源/宿命名，名字应反映该成分的实际意义，避免空洞的名字; ●忽略枝节。应集中精力于主要的数据流，而暂不考虑一些例外情况、出错处理等枝节性问题; ●表现的是数据流而不是控制流; ●在整套数据流图中，每个文件必须既有读文件的数据流又有写文件的数据流，但在某一张子图中可能只有读没有写或者只有写没有读。例：根据数据流图的设计原则(子图)，阅读下图所示的数据流图，找出其中的错误之处。答案：错误1：外部实体A和B之间不能存在数据流；错误2：外部实体A和数据存储H之间不能存在数据流；错误3：加工2的输入/输出数据流名字相同；错误4：加工4只有输入，没有输出；错误5：加工5只有输出，没有输入。图1.1带错误的部分数据流图注意：一个加工只有输入数据流，没有输出数据流，称为“黑洞”现象，而只有输出流没有输入数据流则称为“奇迹”，无法从输入数据流经过加工得到输出数据流称为“灰洞”。

关系数据库设计

目录一Codd的RDBMS12法则——RDBMS的起源二关系型数据库设计阶段三设计原则四命名规则数据库设计，一个软件项目成功的基石。很多从业人员都认为，数据库设计其实不那么重要。现实中的情景也相当雷同，开发人员的数量是数据库设计人员的数倍。多数人使用数据库中的一部分，所以也会把数据库设计想的如此简单。其实不然，数据库设计也是门学问。从笔者的经历看来，笔者更赞成在项目早期由开发者进行数据库设计（后期调优需要DBA）。根据笔者的项目经验，一个精通OOP和ORM的开发者，设计的数据库往往更为合理，更能适应需求的变化，如果追其原因，笔者个人猜测是因为数据库的规范化，与OO的部分思想雷同（如内聚）。而DBA，设计的数据库的优势是能将DBMS的能力发挥到极致，能够使用SQL和DBMS实现很多程序实现的逻辑，与开发者相比，DBA优化过的数据库更为高效和稳定。如标题所示，本文旨在分享一名开发者的数据库设计经验，并不涉及复杂的SQL语句或DBMS使用，因此也不会局限到某种DBMS产品上。真切地希望这篇文章对开发者能有所帮助，也希望读者能帮助笔者查漏补缺。一 Codd的RDBMS12法则——RDBMS的起源 Edgar Frank Codd（埃德加·弗兰克·科德）被誉为“关系数据库之父”，并因为在数据库管理系统的理论和实践方面的杰出贡献于1981年获图灵奖。在1985年，Codd 博士发布了12条规则，这些规则简明的定义出一个关系型数据库的理念，它们被作为所有关系数据库系统的设计指导性方针。 1. 信息法则关系数据库中的所有信息都用唯一的一种方式表示——表中的值。 2. 保证访问法则依靠表名、主键值和列名的组合，保证能访问每个数据项。 3. 空值的系统化处理支持空值（NULL），以系统化的方式处理空值，空值不依赖于数据类型。 4. 基于关系模型的动态联机目录数据库的描述应该是自描述的，在逻辑级别上和普通数据采用同样的表示方式，即数据库必须含有描述该数据库结构的系统表或者数据库描述信息应该包含在用户可以访问的表中。 5. 统一的数据子语言法则一个关系数据库系统可以支持几种语言和多种终端使用方式，但必须至少有一种语言，它的语句能够一某种定义良好的语法表示为字符串，并能全面地支持以下所有规则：数据定义、视图定义、数据操作、约束、授权以及事务。（这种语言就是SQL) 6. 视图更新法则所有理论上可以更新的视图也可以由系统更新。 7. 高级的插入、更新和删除操作把一个基础关系或派生关系作为单个操作对象处理的能力不仅适应于数据的检索，还适用于数据的插入、修改个删除，即在插入、修改和删除操作中数据行被视作集合。 8. 数据的物理独立性不管数据库的数据在存储表示或访问方式上怎么变化，应用程序和终端活动都保持着逻辑上的不变性。 9. 数据的逻辑独立性当对表做了理论上不会损害信息的改变时，应用程序和终端活动都会保持逻辑上的不变性。 10. 数据完整性的独立性专用于某个关系型数据库的完整性约束必须可以用关系数据库子语言定义，而且可以存储在数据目录中，而非程序中。

数据库系统的基本知识

第一章数据库系统概论本章目的在于使读者对数据库系统的基本知识能有一个较为全面的了解，为今后的学习和工作打下基础。本章重点介绍了有关数据库结构和数据库系统组织的基本知识和基本概念，以及常见的三种类型的数据库系统的特点。重点介绍关系数据库的有关知识。 1.1 数据管理技术发展史随着生产力的不断发展，社会的不断进步，人类对信息的依赖程度也在不断地增加。数据作为表达信息的一种量化符号，正在成为人们处理信息时重要的操作对象。所谓数据处理就是对数据的收集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列工作全部过程的概述。数据处理的目的就是使我们能够从浩瀚的信息数据海洋中，提取出有用的数据信息，作为我们工作、生活等各方面的决策依据。数据管理则是指对数据的组织、编码、分类、存储、检索和维护，它是数据处理的一个重要内容中心。数据处理工作由来以久，早在1880年美国进行人口普查统计时，就已采用穿孔卡片来存储人口普查数据，并采用机械设备来完成对这些普查数据所进行的处理工作。电子计算机的出现以及其后其硬件、软件的迅速发展，加之数据库理论和技术的发展，为数据管理进入一个革命性阶段提供有力的支持。根据数据和应用程序相互依赖关系、数据共享以及数据的操作方式，数据管理的发展可以分为三个具有代表性的阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段和数据库管理阶段。

【1】人工管理阶段这一阶段发生于六十年代以前，由于当时计算机硬件和软件发展才刚刚起步，数据管理中全部工作，都必须要由应用程序员自己设计程序完成去完成。由于需要与计算机硬件以及各外部存储设备和输入输出设备直接打交道，程序员们常常需要编制大量重复的数据管理基本程序。数据的逻辑组织与它的物理组织基本上是相同的，因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时，进行数据管理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。这样就给数据管理的维护工作带来许多困难。并且由于一组数据常常只对应于一种应用程序，因此很难实现多个不同应用程序间的数据资源共享。存在着大量重复数据，信息资源浪费严重。【2】文件管理阶段这一阶段发生于六十年代，由于当时计算机硬件的发展，以及系统软件尤其是文件系统的出现和发展，人们开始利用文件系统来帮助完成数据管理工作，具体讲就是：数据以多种组织结构（如顺序文件组织、索引文件文件组织和直接存取文件组织等）的文件形式保存在外部存储设备上，用户通过文件系统而无需直接与外部设备打交道，以此来完成数据的修改、插入、删除、检索等管理操作；使用这种管理方式，不仅减轻进行数据管理的应用程序工作量，更重要地是，当数据的物理组织或存储设备发生变化时，数据的逻辑组织可以不受任何影响，从而保证了基于数据逻辑组织所编制的应用程序也可以不受硬件设备变化的影响。这样就使得程序和数据之间具有了一定的相互独立性。但由于数据文件的逻辑结构完全是根据应用程序的具体要求而设计，它的管理与维护完全是由应用程序本身来完成，因此数据文件的逻辑结构与应用程序密切相关，当数据的逻辑结构需要修改时，应用程序也就不可避免地需要进行修改；同样当应用程序需要进行变动时，常常又会要求数据的逻辑结构进行相应的变动。在这种情况下，数据管理中的维护工作量也是较大的。更主要的是由于采用文件的形式来进行数据管理工作，常常需要将一个完整的、相互关联的数据集合，人为地分割成若干相互独立的文件，以便通过基于文件系统的编程来实现来对它们的管理操作。这样做同样会导致数据的过多冗余和增加数据维护工作的复杂性。例如人事部门、教务部门和医务部门对学生数据信息的管理，这三个部门中

数据库表和数据库关系的实现

第五讲数据库表和数据库关系的实现 5．1数据类型定义数据表的字段、声明程序中的变量时，都需要为他们设置一个数据类型。目的是指定该字段或变量所存放的数据类型，以及需要多少空间。 5．1．1整型：可以用来存放整数数据的字段或变量。有bigint、int、smallint、两种类型，这两种类型完全相同，一般建议使用numeric。使用numeric或decimal时，必须指明精确度（即全部有效位数）与小数点位数，例如：numeric（5，2）表示精度为5，总共位数为5位，其中3位整数及2位小数。若不指定，则默认值为numeric（18，0）。精确度可指定的范围为1~38，取其“近似值”。例如：23456646677799变成 2.3E+13，此类数据类型有float 和real两种。注意：使用float和real类型，若数值的位数超过其有效位数的限

其中varchar及text的实际存储长度会依数据量而调整。如：varchar（10）表示最多可存储10字节，但若只填入5个字符，那么只会占用5字节。char与varchar 最多只能存储8000个字符，若数据超过此长度，请改用text类型。在使用char及varchar时必须指定字符长度，例如char（50）、varchar（50）；的数据与字符串类型相当类似，Unicode字符串的一个字符是用2个字节存储，而一般字符串是一个字符用1个字节存储。此类数据类型有nchar、nvarchar、ntext。在使用nchar及nvarchar时必须指定字符长度，例如nchar（50）、nvarchar 据多用16进制表示，而且要加上0x字头）。此类数据类型有binary、varbinary 与image，其特性分别相当于字符串类型的char、varchar、text。image类型还可以用来存放word文件、excel电子表格、以及位图、GIF和JPEG文件。使用binary及varbinary时须指定字符长度，例如binary（50）、varbinary（30）；若未指定，默认值为1。Image类型则不必指定长度。

网上书店详细需求分析ER图数据流图状态图

系统需求分析 1.1需求分析(负责人：陈酒) 1.1.1可行性分析 1、技术可行性：此网上书店系统可以运行于windows xp，win 7，windows vista操作系统。对系统要求只需要装有IIS即可。对计算机的硬件配置没有太高要求，现在的个人电脑完全可以满足。数据库运用简单易学的Access来实现。在网站设计方面，运用XHTML、CSS样式、JSP等知识，利用PhotoShop图像处理工具及Dreamweaver CS5制作出合理生动的网页。 2、经济可行性：此系统可以运行于现在市场上出售的各种个人电脑，系统成本主要集中在系统的开发上。当系统投入运行后，可以实现在网上卖书和租书功能。所带来的效益远远大于系统软件的开发成本，在经济上是完全可行。 3、操作可行性：界面设计充分考虑浏览用户的习惯，图书信息浏览、会员注册登录、租书、购书等功能操作方便。而且所有网页设计清新、简洁、合理，不会让用户感到视觉疲劳，可操作性很强。 1.1.2项目意义分析随着网络技术的发展，越来越多的人喜欢在网上宣传自己的产品，喜欢网上购物。图书产品从其外部特征来看，品种繁多，实体书店或其它图书发行者无法有足够大的店面来展示所有品种；单价不高，在网络信用还存在缺失的环境下能造成的损失较小，读者也乐于尝试在线购买。所以网上书店网站也在互联网上纷纷出现。就网上书店而言，由于网络已经覆盖全球，信息量大而独具优势。售书的理念也很简单，就是读者可以自己寻找自己喜爱的书为替读者找寻他们想要的书。对于读者来说，网上书店近在咫尺，并且永不下班关门，读者可以随时随地自由地查询和订购图书，读者无需亲临书店，一档一档地找，一本一本地翻，只要坐在电脑前，开机上网即可买到所需书籍，而且读者的挑选余地也大多了，检索也很方便，同时还减少了购书过程中的支出，另外应当看到图书选购必得翻阅详看，耗时费力，特别是热衷购书者，几乎都是奋力开拓事业者和苦心求学深造者，时间对他们而言无比宝贵，网上购书节省了大量时间，这对于那些没有时间经常逛传统书店或其住所离传统书店较远的读者来说，具有实际意义。因此网上售书必将有长足的发展。本系统的主要目的是实现图书的在线销售，包括管理库房中的图书，以及管理用户的购物车，从而实现结帐等一系列功能，让用户足不出户就能够在网上书店购买到自己所需的图书，形成书店和用户双赢的局面。

客户关系管理系统数据库设计汇总.doc

系统名称：客户关系管理系统一、系统需求分析：客户管理系统是为了方便管理客户基本信息，完成公司决策的重要手段，通过该系统，系统管理员可以通过次系统查询客户的基本信息，以及客户所购产品的信息。并可以对新老客户进行添加和删除，也可对现有用户的基本信息进行更改。从而实现公司对其客户的管理。客户可以通过该数据库查看自己的基本信息和消费情况。职员可以通过该数据库查看自己的基本情况、业绩情况和工作计划。该数据库包含5个实体，分别是客户，联系人，产品，任务计划，反馈信息。通过该数据库，可以实现以下功能（举例）简单查询： ①查询客户的基本信息 ②查询公司职员的业绩情况（即联系人发展的客户情况） ③查询公司职员的任务计划复杂查询： ①查询客户对某一类型产品的反馈信息（通过产品表和反馈信息表连接实现） ②查询客户反馈信息的受理情况插入功能：增添新客户，新产品，新联系人，新反馈信息以及其相关属性修改功能：系统管理员修改客户的基本信息（如积分，联系方式等），修改联系人的工作计划，反馈信息的受理情况二、E-R图

三、关系模式系统中的实体有：客户，联系人，反馈信息，任务计划，产品关系模式如下：客户（客户编号，姓名，联系方式，联系地址，积分，信用度，所购产品，消费时间，联系人编号）联系人（联系人编号，姓名，所属部门，产品类型，任务计划编号，工资）反馈信息（反馈编号，反馈人姓名，反馈时间，反馈内容，产品编号，解决情况）任务计划（任务计划编号，联系人编号，客户数量，计划利润，计划时间，实施情况）产品（产品编号，产品名称，生产日期，产品类型，质量级别，价格，优惠情况）反馈（客户编号，反馈编号）发展（联系人编号，客户编号）购买（客户编号，产品编号，购买时间，购买数量）制定（联系人编号，任务计划编号，制定时间）四，物理设计

数据库的创建与表间关系的各种操作

学科实验报告班级2010级金融姓名陈光伟学科管理系统中计算机应用实验名称数据库的创建与表间关系的各种操作实验工具Visual foxpro 6.0 实验目的1、掌握数据库结构的创建方式 2、表间的关联关系实验步骤一、建立数据库。 1、在项目管理器中建立数据库。首先选择数据库，然后单击“新建”建立数据库，出现的界面提示用户输入数据库的名称，按要求输入后单击“保存”则完成数据库的建立，并打开i“数据库设计器”。 2、从“新建”对话框建立数据库。单击工具栏上的“新建”按钮或者选择菜单“文件——新建”打开“新建”对话框，首先在“文件类型”组框中选择“数据库”，然后单击“新建文件”建立数据库，后面的操作和步骤与1相同。 3、用命令交互建立数据库。命令是create database【databasename ▏？】二、表间关系的各种操作。 1、创建索引文件。可以再创建数据表时建立其结构复合索引文件，但是也可以先建立好数据表，以后再创建或修改索引文件。 2、索引的操作。A、打开与关闭。要使用索引，必须先要打开索引。一旦数据表文件关闭所有相应的索引文件也就自动关闭了。B、确定主控索引。可以使用命令确定当前主控索引。命令格式1：set order to 【tag】<索引标识>【ascending| desceding】命令格式2：use<表文件名>order【tag】<索引标识>【ascending | esceding】C、删除索引标识。要删除结构复合索引文件中的索引标识，应当打开数据表文件，并打开其表设计器对话框。在“索引”页面中选定要删除的索引标识后，单击“删除”按钮删除。 3、创建关联。在创建数据表之间的关联时，把当前数据表叫做父表，而把要关联的表叫做子表。必须保证两个要建立关系的数据表中存在能够建立联系的同类字段；同时要求每个数据表事先分别以该字段建立了索引。A、建立表间的一对一的关系。在“数据库设计器”窗口中选择M表中的字段，并按住左键拖到关联表H中对应字段上，放开鼠标左键。这是可以看到在两个表之间的相关字段上产生了一条连线，表明两个表之间已经建立了“一对一”关系。B、建立表间一对多的关系。将M表的名称字段MC设定为主索引，或者候选索引；H表中的JG字段已经设置成普通索引。在“数据库设计器”窗口中将MC字段拖到关联表中对应字段JG上，放开鼠标左键。这时可以看到在两个表之间的相关字段上产生了一条显然与“一对一”关联不同形式的连线，表明两个表之间已经建立了“一对多”关系。 4、调整或删除关联。A、删除关联。在数据库设计器对话框窗口中，首先必须用鼠标左键单击关联线，该连线变粗了说明它已被选中。如果要删除可敲【del】。也可以单击鼠标右键在弹出对话框窗口中单击“删除关联”选项。B、编辑关联。在数据库设计器对话框窗口中，首先必须用鼠标左键单击关联线，该连线变粗了说明已被选中。在主菜单“数据库”选项的下拉菜单中的“编辑关系”选项，也可以单击鼠标右键在弹出对话框窗口中单击“编辑关系”选项。 5、设置数据表之间的参照完整性。在对数据库表建立关联关系后，就可以设置两个相关数据表之间操作的有效性原则。这些规则可以控制相关表中的记录的插入、删除或修改。

关系数据库设计

目录一 Codd的RDBMS12法则——RDBMS的起源二关系型数据库设计阶段三设计原则四命名规则数据库设计，一个软件项目成功的基石。很多从业人员都认为，数据库设计其实不那么重要。现实中的情景也相当雷同，开发人员的数量是数据库设计人员的数倍。多数人使用数据库中的一部分，所以也会把数据库设计想的如此简单。其实不然，数据库设计也是门学问。从笔者的经历看来，笔者更赞成在项目早期由开发者进行数据库设计（后期调优需要DBA）。根据笔者的项目经验，一个精通OOP和ORM的开发者，设计的数据库往往更为合理，更能适应需求的变化，如果追其原因，笔者个人猜测是因为数据库的规范化，与OO的部分思想雷同（如内聚）。而DBA，设计的数据库的优势是能将DBMS的能力发挥到极致，能够使用SQL和DBMS实现很多程序实现的逻辑，与开发者相比，DBA优化过的数据库更为高效和稳定。如标题所示，本文旨在分享一名开发者的数据库设计经验，并不涉及复杂的SQL语句或DBMS使用，因此也不会局限到某种DBMS产品上。真切地希望这篇文章对开发者能有所帮助，也希望读者能帮助笔者查漏补缺。一?Codd的RDBMS12法则——RDBMS的起源 Edgar Frank Codd（埃德加·弗兰克·科德）被誉为“关系数据库之父”，并因为在数据库管理系统的理论和实践方面的杰出贡献于1981年获图灵奖。在1985年，Codd 博士发布了12条规则，这些规则简明的定义出一个关系型数据库的理念，它们被作为所有关系数据库系统的设计指导性方针。 1.信息法则?关系数据库中的所有信息都用唯一的一种方式表示——表中的值。 2.保证访问法则?依靠表名、主键值和列名的组合，保证能访问每个数据项。 3.空值的系统化处理?支持空值（NULL），以系统化的方式处理空值，空值不依赖于数据类型。 4.基于关系模型的动态联机目录?数据库的描述应该是自描述的，在逻辑级别上和普通数据采用同样的表示方式，即数据库必须含有描述该数据库结构的系统表或者数据库描述信息应该包含在用户可以访问的表中。 5.统一的数据子语言法则?一个关系数据库系统可以支持几种语言和多种终端使用方式，但必须至少有一种语言，它的语句能够一某种定义良好的语法表示为字符串，并能全面地支持以下所有规则：数据定义、视图定义、数据操作、约束、授权以及事务。（这种语言就是SQL) 6.视图更新法则?所有理论上可以更新的视图也可以由系统更新。 7.高级的插入、更新和删除操作?把一个基础关系或派生关系作为单个操作对象处理的能力不仅适应于数据的检索，还适用于数据的插入、修改个删除，即在插入、修改和删除操作中数据行被视作集合。 8.数据的物理独立性?不管数据库的数据在存储表示或访问方式上怎么变化，应用程序和终端活动都保持着逻辑上的不变性。 9.数据的逻辑独立性?当对表做了理论上不会损害信息的改变时，应用程序和终端活动都会保持逻辑上的不变性。 10.数据完整性的独立性?专用于某个关系型数据库的完整性约束必须可以用关系数据库子语言定义，而且可以存储在数据目录中，而非程序中。

access数据库知识点总结

SELECT查询包括条件项、内连接、分组汇总(含HAVING)、排序、简单子查询(不考EXISTS)及一些输出选项。数据库管理系统(DBMS)特点(1)数据结构化(2)数据共享性好、冗余度低、(3)数据独立性强(4)DBMS统一管理。数据库(DB),就就是相关联的数据的集合。数据库系统(DBS),就是指在计算机中引入数据库后的系统构成,由计算机软硬件、数据库、D BMS、应用程序以及数据库管理员(DBA)与数据库用户构成。关系模型就是一种数据模型关系模型中最重要的概念就就是关系。关系(Relation),直观的瞧,就就是由行与列组成的二维表,一个关系就就是一张二维表。关系中的一列称为关系的一个属性(Attribute),一行称为关系的一个元组(Tuple)。组称为候选键(Candidate Key),从候选键中挑选一个作为该关系的主键(Primary Key)。一个关系中存放的另一个关系的主键称为外键(Foreign Key)。并不就是任何的二维表都可以称为关系。关系具有以下特点: ?关系中的每一列属性都就是原子属性,即属性不可再分; ?关系中的每一列属性都就是同质的,即每一个元组的该属性取值都表示同类信息; ?关系中的属性间没有先后顺序; ?关系中元组没有先后顺序; ?关系中不能有相同的元组。关系模型,就就是对一个数据处理系统中所有数据对象的数据结构的形式化描述。将一个系统中所有不同的关系模式描述出来,就建立了该系统的关系模型。关系数据库,就是依据关系模型建立的数据库,就是目前各类数据处理系统中最普遍采用的数据库类型。依照关系理论设计的DBMS,称为关系DBMS。数据库设计指:对于给定的应用环境,设计构造最优的数据库结构,建立数据库及其应用系统,使之能有效地存储数据,对数据进行操作与管理,以满足用户各种需求的过程。联系有三种类型,转化为关系模式后,与其她关系模式可进行合并优化。 1:1的联系,一般不必要单独成为一个关系模式,可以将它与联系中的任何一方实体转化成的关系模式合并(一般与元组较少的关系合并)。 1:n的联系也没有必要单独作为一个关系模式,可将其与联系中的n方实体转化成的关系模式合并。 m:n的联系必须单独成为一个关系模式,不能与任何一方实体合并。在数据库输入与存放数据时,最主要的就是要满足三类数据完整性约束规则:实体完整性、参照完整性与用户定义的完整性。实体完整性规则:定义了主键的关系中,不允许任何元组的主键属性值为空值。

数据库基础知识试题

数据库基础知识试题部门____________ 姓名__________ 日期_________ 得分__________ 一、不定项选择题（每题分，共30分） 1.DELETE语句用来删除表中的数据,一次可以删除( )。D A .一行 B.多行 C.一行和多行 D.多行 2.数据库文件中主数据文件扩展名和次数据库文件扩展名分别为( )。C A. .mdf .ldf B. .ldf .mdf C. .mdf .ndf D. .ndf .mdf 3.视图是从一个或多个表中或视图中导出的（）。A A 表 B 查询 C 报表 D 数据 4.下列运算符中表示任意字符的是( )。B A. * B. % C. LIKE 5.（）是SQL Server中最重要的管理工具。A A．企业管理器 B.查询分析器 C.服务管理器 D.事件探察器 6.（）不是用来查询、添加、修改和删除数据库中数据的语句。D A、SELECT B、INSERT C、UPDATE D、DROP 7.在oracle中下列哪个表名是不允许的（）。D A、abc$ B、abc C、abc_ D、_abc 8.使用SQL命令将教师表teacher中工资salary字段的值增加500，应该使用的命令是（）。D A、Replace salary with salary+500 B、Update teacher salary with salary+500 C、Update set salary with salary+500 D、Update teacher set salary=salary+500 9.表的两种相关约束是（）。C

数据流图(DFD)专题讲解

软件设计师考试的下午题的第一道题，数据库系统工程师考试的下午题的第一道题都是数据流图题，而能够将这道题全部做对的考生是非常少的。根据历年的辅导和阅卷经验，发现很多考生不是因为这方面的解题能力不够，而是缺乏解这种题的方法与技巧。本文介绍一些解这种类型题的方法和技巧，希望起来抛砖引玉的效果。一.解题当中考生表现出的特点由于这是下午考试的第一道题，所以很多考生从考前的紧张氛围当中逐渐平静下来开始答题，头脑还比较清醒，阅读起来比较流畅，速度还可以，自我感觉不错。可偏偏这道题有很多人不能全取15分，纠其原因有以下一些特点： 1.拿卷就做，不全面了解试卷，做到心中有数。这样会导致在解题过程当中缺少一种整体概念，不能明确自己在哪些题上必需拿分(多花时间)，哪些题上自己拿不了分(少花时间)。这样，在解题时目标就会明确很多。 2.速度快，读一遍题就开始动手做。 3.速度慢，用手指逐个字的去看，心想看一遍就能做出题来。 4.在阅读题目时，不打记，不前后联系起来思考。 5.边做边怀疑边修改，浪费时间。

6.缺少的数据流找不准，可去掉的文件找不出来。 7.由于缺少项目开发经验，对一些事务分析不知如何去思考。 8.盲目乐观，却忽略了答题格式，丢了不应该丢的分。二.解题的方法与技巧 1.首先要懂得数据流图设计要略。有时为了增加数据流图的清晰性，防止数据流的箭头线太长，减少交叉绘制数据流条数，一般在一张图上可以重复同名的数据源点、终点与数据存储文件。如某个外部实体既是数据源点又是数据汇点，可以在数据流图的不同的地方重复绘制。在绘制时应该注意以下要点： (1)自外向内，自顶向下，逐层细化，完善求精。 (2)保持父图与子图的平衡。为了表达较为复杂问题的数据处理过程，用一个数据流图往往不够。一般按问题的层次结构进行逐步分解，并以分层的数据流图反映这种结构关系。根据层次关系一般将数据流图分为顶层数据流图、中间数据流图和底层数据流图，除顶层图外，其余分层数据流图从0开始编号。对任何一层数据流图来说，称它的上层数据流图为父图，在它的下一层的数据流图为子图。

数据库系统基本知识讲解

三、数据库的概念与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。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”。数据库的优点人事基本档案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

Access数据库知识练习题解析以及

一、选择题 1. 数据库DB 、数据库系统DBS 和数据库管理系统DBMS 之间的关系是：（B ）（A）DBMS 包括DB 和DBS （B）DBS 包括DB 和DBMS （C）DB 包括DBS 和DBMS （D）DB 、DBS 和DBMS 是平等关系 2. 在数据库管理技术的发展过程中，大致经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。其中数据独立性是最高的阶段是（ A ）阶段。（A ）数据库阶段（ B ）文件系统（ C ）人工管理（ D ）数据项管理 3. 如果表A 中的一条记录及表B 中的多条记录相匹配，且表B 中的一条记录及表A 中的多条记录相匹配，则表 A 及表 B 之间的关系是（ D ）关系。（A ）一对一（ B ）一对多（ C ）多对一（ D ）多对多 4. 在数据库中能够唯一地标识一个元组的属性（或者属性的组合）称为（D ）。（A ）记录（ B ）字段（ C ）域（ D ）主键 5. 表示二维表的“列”的关系模型术语是（A ）。（A ）字段（ B ）元组（ C ）记录（ D ）数据项 6. 表示二维表中的“行”的关系模型术语是（B ）。（A ）数据表（ B ）元组（ C ）记录（ D ）字段 7. Access 的数据库类型是（A ）。（A ）层次数据库（ B ）网状数据库（ C ）关系数据库（D ）面向对象数据库 8. 属于传统的集合运算的是（B ）。（A）加、减、乘、除（B）并、差、交（C）选择、投影、联接（D）增加、删除、合并 9. 关系数据库管理系统的3 种基本关系运算不包括（A ）。（A ）比较（ B ）选择（ C ）联接（ D ）投影 10. 下列关于关系模型特点的描述中，错误的是（B ）。（A）在一个关系中元组和列的次序都无关紧要

数据库系统基本知识讲解

数据库系统基本知识讲解 This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.

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”。数据库的优点人事基本档案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，操作直观，使用灵活，编程方便，环境适应广泛(一般的十六位机，如

ACCESS数据库基础知识习题

一、填空题 1. 数据类型为文本、备注、数值、日期时间、货币、自动编号、是/否、OLE对象、超级链接、查询向导。 2 ．数据库技术的主要目的是有效地管理和存储大量的数据资源，包括：__提高数据共享性，使多个用户能够同时访问数据库中的数据； ____减少数据冗余，以提高数据的一致性和完整性；___提高数据与程序的独立性___，从而减少应用程序的开发和维护代价。 3 ．数据库技术与网络技术的结合分为 ___Oracle__________ 与 ____sybase_________ 两大类。 4 . ACCESS 2003数据库包含的对象有表、查询、窗体、报表、宏、和模块。其中报表根据指定规则打印格式化和组织化的信息。宏是一系列操作的集合, 数据访问页作为一个独立文件存放在数据库的外部。 5 ．数据库系统的 5 个组成部分： _数据库、硬件系统、数据库管理系统、数据库管理员、用户。 6 ．实体之间的对应关系称为联系，有如下三种类型： __一对一，一对多，多对多___ 。 7 ．任何一个数据库管理系统都基于某种数据模型的。数据库管理系统所支持的数据模型有三种： _层次模型、网状模型、关系模型_。 8 ．两个结构相同的关系 R 和 S 的 __R-S____ 是由属于 R 但不属于 S 的元组组成的集合。 9 ．查询的数据来源是表或其他表。 10 . Access 数据库由数据库对象和组两部分组成。其中对象分为 7 种： __表、查询、窗体、报表、页、宏、模块__ 。二、选择题 1. 数据库系统的数据管理方式中，下列说法中不正确的是（ C ）。 A．数据库减少了数据冗余 B. 数据库中的数据可以共享 C. 数据库避免了一切数据的重复 D. 数据库具有较高的数据独立性 2. 数据库系统的核心是（A ）。 A．数据库管理系统 B．数据库 C. 数据模型D．数据 3. 下列属于Access 对象的是（ D ）。 A. 文件 B. 数据 C. 记录 D. 查询 4. 用二维表来表示实体及实体之间联系的数据模型是（D ）。 A．联系模型B．层次模型C．网状模型D．关系模型 5. 在Access数据库中，为了保持表之间的关系，要求在子表（从表）中添加记录时，如果主表中没有与之相关的记录，则不能在子表（从表）中添加改记录。为此需要定义的关系是（ D ）。 A. 输入掩码 B. 有效性规则 C. 默认值 D. 参照完整性 6. Access数据库中，表的组成是（ A ）。

数据库基础知识答案版

数据库基础知识（A）1．数据库（DB）、数据库系统（DBS）、数据库管理系统（DBMS）三者之间的关系是（）。 A）DBS包括DB和DBMS B）DBMS包括DB和DBS C）DB包括DBS和DBMS D）DBS就是DB,也就是DBMS （C）2．数据库DB、数据库系统DBS、数据库管理系统DBMS之间的关系是（）。 A）DB包含DBS和DBMS B）DBMS包含DB和DBS C）DBS包含DB和DBMS D）没有任何关系（B）3．DBMS的含义是：（）。 A）数据库系统 B）数据库管理系统 C）数据库管理员 D）数据库（A）4．英文缩写DBMS代表含义是（）。 A）数据库管理系统 B）数据库定义语言 C）Visual FoxPro D）数据库操作语言（A）5．数据库系统中对数据库进行管理的核心软件是（）。 A）DBMS B）DB C）OS D）DBS （C）6．数据库系统的核心是（）。 A）数据库 B）操作系统 C）数据库管理系统 D）文件（B）7．VFP支持的数据模型是（）。 A）层次数据模型 B）关系数据模型 C）网状数据模型 D）树状数据模型（A）8．Visual FoxPro 支持的数据模型是（）。 A）关系数据库模型 B）网状数据库模型 C）线性数据库模型 D）层次数据库模型（D）9．用数据二维表来表示实体及实体之间联系的数据模型称为（）。 A）实体–联系模型 B）层次模型 C）网状模型 D）关系模型（C）10．Visual FoxPro 是一种关系型数据库管理系统，所谓关系是指（）。 A）各条记录中的数据彼此有一定的关系 B）一个数据库文件与另一个数据库文件之间有一定的关系 C）数据模型符合满足一定条件的二维表格式 D）数据库中各个字段之间彼此有一定的关系（C）11．关系型数据库管理系统的关系是指（）。 A）各条记录中的数据彼此有一定的关系 B）一个数据库文件与另一个数据库文件之间有一定的关系

数据库关系图导出到sql文件

SqlServer导出关系图到.sql Vegeta原创： SqlServer2008R2自带的数据库关系图，方便我们可视化管理数据库表，提供更友好的数据库架构管理方式，但是如果将它导出到.sql文件呢？我们都知道数据库模型图是存在系统表[sysdiagrams]之中的，虽然SqlServer2008R2数据库下的“任务——导出数据”提供了将表相同的数据库模型图导入另一表，但是却不能将其导出到.sql文件。废话不多说了，建立一个Test的测试库，随便建立一个表也叫test,建立一个数据库模型图，将test表加入其中。效果如下：执行如下sql将数据库模型图放入一个中间表： SELECT*into数据库模型图FROM dbo.sysdiagrams; 选择Test数据库，右键任务- >生成脚本->下一步->选择特定数据库对象

下一步->高级->选择导出数据和架构

确定->选择一个合适的sql保存位置->下一步-》下一步->完成；打开生成的脚本在最后一行追加粘贴如下sql： CREATE TABLE[dbo].[sysdiagrams] ( [name][sys].[sysname]NOT NULL, [principal_id][int]NOT NULL, [diagram_id][int]NOT NULL IDENTITY(1, 1), [version][int]NULL, [definition][varbinary](max)NULL )ON[PRIMARY]TEXTIMAGE_ON[PRIMARY] GO ALTER TABLE[dbo].[sysdiagrams]ADD CONSTRAINT [PK__sysdiagr__C2B05B61023D5A04]PRIMARY KEY CLUSTERED ([diagram_id]) ON[PRIMARY] GO ALTER TABLE[dbo].[sysdiagrams]ADD CONSTRAINT[UK_principal_name] UNIQUE NONCLUSTERED ([principal_id],[name])ON[PRIMARY] GO EXEC sp_addextendedproperty N'microsoft_database_tools_support', 1, 'SCHEMA',N'dbo','TABLE',N'sysdiagrams',NULL,NULL GO INSERT sysdiagrams(name,principal_id,[version],[definition]) SELECT name,principal_id,[version],[definition]FROM[数据库模型图]; Go 建立新数据Test1，执行拼合的脚本效果如下：打开数据库关系图，效果和原来一样。