当前数据库领域的热点研究课题
数据库实训指导书(1)讲解
人事管理系统功能规范(SQL部分)
1 概述 1.1目的 本文为教学案例项目SQL Server功能规范说明书。本说明书将： ●描述数据库设计的目的 ●说明数据库设计中的主要组成部分 ●说明数据库设计中涵盖的教学知识要点 1.2内容 本文档主要内容包括对数据库设计结构的总体描述，对数据库中各种对象的描述（包括对象的名称、对象的属性、对象和其他对象直接的关系）。本文档中包含对以下数据库内容的描述： ●数据表 ●视图 ●存储过程 ●用户自定义函数 ●触发器 ●约束 1.3与其他项目的关联 教学案例项目的数据库设计与教学项目（Web部分和Windows部分）功能密切相关。 教学案例项目的数据库将按照教学项目程序部分的功能需求而设计，数据库设计将配合教学案例的程序部分，以实现一个功能完备的企业环境内的应用。 2 表 2.1表设计概述 根据教学案例功能，数据库将以员工信息为中心存储相关数据，配合SQL Server 数据库系统中提供的数据管理，实现员工考勤、请假、加班管理及系统设置等业务功能。 数据库设计将以存储员工信息的员工表为基础，连接多张相关表以实现对以下关系的支持： ●员工与请假申请 ●员工与加班申请 ●员工与考勤记录 ●员工与部门
●员工与部门经理 ●员工与业绩评定记录 ●员工与薪资 此外数据库中还将记录教学案例应用中需要的全局配置信息和事件日志记录。数据库系统主要的实体关系如图2-1所示。
2.2员工表 概述 员工表用于记录员工基本信息，并作为基础表与其他表连接。该表通过DeptID和Title可以确定员工部门和职位信息。当Title的值为“经理”时可以确定此员工为该部门的部门经理。 表定义 员工表定义如表2-1所示。 表2-1 主键 员工表的主键是员工编号字段，类型为整型，设置自动增量。
我国图书情报领域大数据研究热点研究
我国图书情报领域大数据研究热点研究 发表时间：2018-11-09T09:45:54.137Z 来源：《基层建设》2018年第27期作者：赵爱民 [导读] 摘要：当前国内图书馆情报领域针对大数据的研究更多的还是偏向于理论分析，而在具体的技术与实践应用上仍有待进一步的提升。 吉林建筑大学吉林 130118 摘要：当前国内图书馆情报领域针对大数据的研究更多的还是偏向于理论分析，而在具体的技术与实践应用上仍有待进一步的提升。对于图书情报机构而言应当以大数据研究为契机来更多的参与到社会发展当中，给予广大的用户群体提供以更加专业化的服务。在此方面的研究工作还需相关的研究人员加强研究力度，不断探寻大数据应用的切入点，并由此来展开相关的工作内容，促使大数据技术能够更为广泛的被应用到人们的日常生活当中。 关键词：图书情报；领域；大数据；研究热点 1 我国的图书馆学情报学的发展现状 数据成为科学研究不可或缺的一部分。近年来人们对数据的共享越来越关注，但缺少激励和评价机制，因此机构和作者的数据共享行为显得不成熟，从而影响数据的进一步推广。数据的引用是作者以参考文献、脚注等方式在文章中进行标示，从而为文章数据来源提供一定的出处。通过对目前我国图书馆情报领域数据引用现状的分析，探讨其真正的研究意义和价值。通过对我国图书情报领域2003年到2013年具有权威性的期刊如《中国图书馆学报》《大学图书馆学报》以及《情报学报》等数据引用行为进行调查，运用内容分析法研究我国图书情报领域数据引用现状。 图书馆学情报学在我国的快速发展的网络信息化进程中渐渐形成了鲜明的栏目、网站。这极大的促进了读者获取知识的能力，还进一步的方便了作者、读者和编者之间的相互经验的交流。对于读者来说，可以很快地获取最新的咨询，其中提供了丰富的内容筛选功能，真正的做到了读者对信息的“各取所需”。随着图书馆学情报学的发展，对于期刊网络信息化来说，不仅要努力满足国内的用户的使用，还需要进一步提升国际知名度。目前我国在国家的统筹规划和协调处理之下，很大一部分的学术期刊形成了比较完备的学术期刊编辑部，编辑网络的规范性也得到了一定的保证。以中国期刊网等各大型专业数据库的协同运作作为我国学术信息传播的优良的网络发行平台，由全国范围内遴选各学科各专业权威专家组成的专门机构作为学术成果的评价平台，实现开放出版、开放获取，促进我国图书馆学情报学期刊稳定、可持续的发展。 2 我国图书情报资源存在的问题 2.1 缺乏统一的管理 因为我国情报机构分属的系统不一致，就难免使管理很难统一。现今我国的图书情报机构分别属于四个独立的管辖机构。分别是，隶属于中国科学技术院的文献情报系统；隶属于我国文化部的公共图书馆系统；隶属于教育部的高等院校图书馆系统；隶属于中国科技部的综合科技情报系统。这就把图书管理分割开来，难以统一有效管理，致使我国现今很难确立图书馆网络技术信息资源建设较为统一的实施标准和规范，图书馆的链接和共享也受到了一定影响。 2.2 图书资源数字化程度有待提升 尽管我国的纸质图书文献十分丰富，无论是在类别上还是数量上都很巨大，但是由于网络化硬件建设的基础还比较薄弱，加之本身的额数字化程度不高，就很难让读者从异地或者本地网络上查阅到想查阅的信息资源，尤其是比较早期的一些比较珍贵的文献资料。 2.3 数据对接的难度大，数据库的建设缺乏规范完善的标准 现今我国的各图书馆的数据建设任然是先自行建设为主，数据库的类型也是花样繁多，加之独立建库，就导致了各个独自建立的数据库不能很好的实现无缝对接，增加了图书馆网络化的成本。 2.4 资源共享共建缺乏统一的完善的建设规划 信息资源建设是一项长期的系统工程，这就要求各馆要高度重视并认真的完成，建设资金的投入要有连续性不能中断，图书馆之间要有协调性，避免重复建设导致的资源浪费。但是由于目前尚无至上而下的统一规划，致使各馆为了达到评估要求盲目上项目，使本来就数目不多的资金也没有用在刀刃上。总体上使我国的信息资源建设处于一种混乱无序的状况，这都不利于图书馆信息化、网络化的发展。 2.5 版权问题不能很好解决，信息安全无保障 目前我国的网络安全形势不容乐观，网络安全是发展网络建设的重要保障。目前我国没有建立完整的网络信息资源保护法，导致黑客盛行肆意妄为。网络安全问题比较复杂严峻。今年我国的知识产权法进一步的完善了，但是这也导致了出版物网络化的版权问题。使得许多图书馆信息资源网络化时存在顾虑。如何在网络资源共享与知识产权之间寻找一个平衡点是当务之急。 2.6 人才的普遍缺乏 科学技术是第一生产力，而专业的技术人才是发展科学技术的保证。但是现今从全国范围看，专业技术人才普遍比较少，馆员的计算机信息技术知识普遍也比较匮乏，专业处理能力也比较低。由于整个共享系统处于初步建成运行的状态，但是工作人员的微机水平不足，无法正确操作或维护而不能充分发挥应有的作用，造成资源的浪费。 3 今后大数据在图书情报领域中应用和发展的趋势 3.1 数据可视化分析方面 自从大数据技术衍生之后，各行各业都开始针对大数据分析提出严格性的规范要求，在此期间，数据分析结果务必要得到更多形式的展现，这样才能方便被社会大众快速理解，特别是经过大数据可视化分析工序流程确认、大数据可视化处理架构规划、Twitter大数据精细化分析之后，大数据可视化分析正由此成为潮流趋势。尽管说这一系列研究成果不可小觑，但是大数据可视化分析工作上还是不可避免地留有一些障碍，分别是究竟怎样进行大规模数据视觉转换，还有就是怎样维持这部分视觉转换的实时性和效率性。由此证明，今后我国大数据在图书情报领域研究和发展上还有很大的进步空间。 3.2 移动数据和云端处理方面 经过4G网络、手机等移动终端推广使用过后，移动设备中开始出现大规模的大数据，无形之中对于手机运算、存储、处理功能提出愈加深刻的挑战，在此类背景下，云处理理念得以衍生。现阶段对于移动云处理的研究始终停滞在初步阶段之上，不过却同时获得较多研究
纳米材料几个热点领域的新进展
纳米材料几个热点领域的新进展 一、纳米组装体系的设计和研究 目前的研究对象主要集中在纳米阵列体系；纳米嵌镶体系；介孔与纳米颗粒复合体系和纳米颗粒膜。目的是根据需要设计新的材料体系，探索或改善材料的性能，目标是为纳米器件的制作进行前期准备，如高亮度固体电子显示屏，纳米晶二极管，真空紫外到近红外特别是蓝、绿、红光控制的光致发电和电子发光管等都可以用纳米晶作为主要的材料，国际上把这种材料称为“量子”纳米晶，目前在实验室中已设计出的纳米器件有Si-SiO2的发光二极管，Si掺Ni的纳米颗粒发光二极管，用不同纳米尺度的CdSe做成红、绿、蓝光可调谐的二极管等。介孔与纳米组装体系和颗粒膜也是当前纳米组装体系重要研究对象，主要设计思想是利用小颗粒的量子尺寸效应和渗流效应，根据需要对材料整体性能进行剪裁、调整和控制达到常规不具备的奇特性质，这方面的研究将成为世纪之交乃至下一个世纪引人注目的前沿领域。纳米阵列体系的研究目前主要集中在金属纳米颗粒或半导体纳米颗粒在一个绝缘的衬底上整齐排列的二维体系。 纳米颗粒与介孔固体组装体系近年来出现了新的研究热潮。人们设计了多种介孔复合体系，不断探索其光、电及敏感活性等重要性质。这种体系一个重要特点是既有纳米小颗粒本身的性质，同时通过纳米颗粒与基体的界面隅合，又会产生一些新的效应。整个体系的特性与基体的孔洞尺寸，比表面以及小颗粒的体积百分比数有密切的关系。可以通过基体的孔洞将小颗粒相互隔离，使整个体系表现为纳米颗粒的特性；也可以通过空隙的连通，利用渗流效应使体系的整体性质表现为三维块体的性质。这样可以根据人们的需要组装多种多样的介孔复合体。目前，这种体系按支撑体的种类可划分为：无机介孔和高分子介孔复合体两大类。小颗粒可以是：金属、半导体、氧化物、氮化物、碳化物。按支撑体的状态也可分为有序和无序介孔复合体。 二、高性能纳米结构材料的合成 对纳米结构的金属和合金重点放在大幅度提高材料的强度和硬度，利用纳米颗粒小尺寸 效应所造成的无位错或低位错密度区域使其达到高硬度、高强度。纳米结构铜或银的块体材料的硬度比常规材料高50倍，屈服强度高12倍；对
MySql中关键字
前段时间一个朋友的程序的出了点问题,怎么弄都不正确,我也无策,调试了好久突然发现在他的DB表里用了"index“作为字段名,马上检查了一下SQL语句中有没有加安全符“··",果然没.问题就出在这里了 因为index是mysql的关键字, 查了一下,关键字(有的是保留字)还真是不少.在MySQL中，下表中的字词显式被保留。其中大多数字进制被标准SQL用作列名和/或表名(例如，GROUP)。少数被保留了，因为 MySQL需要它们，保留字被引起来后可以用作识别符。 ADD ALL ALTER ANALYZE AND AS ASC ASENSITIVE BEFORE BETWEEN BIGINT BINARY BLOB BOTH BY CALL CASCADE CASE CHANGE CHAR CHARACTER CHECK COLLATE COLUMN CONDITION CONNECTION CONSTRAINT CONTINUE CONVERT CREATE CROSS CURRENT_DATE CURRENT_TIME CURRENT_TIMESTAMP CURRENT_USER CURSOR DATABASE DATABASES DAY_HOUR DAY_MICROSECOND DAY_MINUTE DAY_SECOND DEC DECIMAL DECLARE DEFAULT DELAYED DELETE DESC DESCRIBE DETERMINISTIC DISTINCT DISTINCTROW DIV DOUBLE DROP DUAL EACH ELSE ELSEIF ENCLOSED ESCAPED EXISTS EXIT EXPLAIN FALSE FETCH FLOAT FLOAT4 FLOAT8 FOR FORCE FOREIGN FROM FULLTEXT
数据库复习题答案
一、选择题： 1、DB，DBMS和DBS三者的关系是（B） A、DB包括DBMS和DBS B、DBS包括DB和DBMS C、DBMS包括DBS和DB D、DBS与DB、DBMS无关 2、假定学生关系式S（S#，SNAME，SEX，AGE），课程关系式C（C#，CNAME，TEACHER），学生选课关系是SC（S#，C#，GRAND）。要查找选修“COMPUTER”课程的“女”学生姓名，将涉及到关系（D） A、S B、SC，C C、S，SC D、S，C，SC 3、将E-R图转换为关系模式时，如果两实体间的联系是m：n，下列说法正确的是（C） A、将m方主键（主码）和联系的属性纳入n方的属性中 B、将m方属性和n方属性中均增加一个表示级别的属性 C、增加一个关系表示联系，其中纳入m方和n方的主键（主码） D、将n方主键（主码）和联系的属性纳入m方的属性中 4、由SELECT—FROM—WHERE—GROUP—ORDER组成的SQL语句，在被DBMS处理时，各字句的执行次序为（C） A、SELECT—FROM—WHERE—GROUP—ORDER B、FROM —SELECT—WHERE—GROUP—ORDER C、FROM —WHERE—GROUP—SELECT—ORDER D、SELECT—FROM—GROUP—WHERE—ORDER 5、以下不是数据库技术所具备的特点是（D） A、数据结构化 B、数据冗余小 C、有较高的数据独立性 D、数据联系弱 6、在信息模型的“学生”尸体中，对每个学生的具体情况的描述，称为（A） A、实体值 B、实体型 C、属性值 D、属性型 7、关系数据库三级模式中的（B），可用视图实现。 A、内模式 B、外模式 C、存储模式 D、模式 8、可用于区别实体集中不同个体的属性或属性集合，称为该实体的（B） A、属性型 B、键 C、外部键 D、实体型 9、设有一个体育项目可以有多个运动员报名，一个运动员课参加多个项目，运动员与体育项目之间是（D） A、一对一的联系 B、一对多的联系 C、多对一的联系 D、多对多的联系 10、关系R与关系S只有1个公共属性，T1是R与S作等值连接的结果，T2是R与S作自然连接的结果，则（D） A、T1的属性个数等于T2的属性个数 B、T1的属性个数小于T2的属性个数 C、T1的属性个数大于或等于T2的属性个数 D、T1的属性个数大于T2的属性个数 11、数据库系统是由应用程序、DBMS、DB以及DBA组成。其中核心部分是（C） A、应用程序 B、DBA C、DBMS D、DB 12、下列集函数中不忽略空值（NULL）的是（A） A、COUNT（*） B、MAX（列名） C、SUM（列名） D、A VG（列名） 13、一个关系中的候选关键字（B） A、至少一个 B、可多个 C、必须多个 D、至少3个 14、在数据库设计中，具有最小性、唯一性和非空性的是（B） A、索引 B、关系模型主关键字（主码） C、外关键字（外码） D、约束 15、常用的关系运算时关系代数和（C） A、集合代数 B、逻辑演算 C、关系演算 D、集合演算 16、在基本层次联系中，记录型之间的联系是（B） A、一对一联系 B、一对多联系 C、多对多联系 D、多对一联系 17、关于冗余数据的叙述中，不正确的是（C） A、冗余的存在容易破坏数据库的完整性 B、冗余的存在给数据库的维护增加困难 C、不应该在数据库中存储任何冗余数据 D、冗余数据是指可由基本数据导出的数据 18、五种基本关系代数运算分别（D） A、∪、∩、∞、π、σ B、∪、-、∞、π、σ C、∪、∩、×、π、σ D、∪、-、×、π、σ
铁电材料的研究热点
铁电材料的研究热点 摘要：铁电材料具有优秀的电学性能，其电子元件集成度高、能耗小、响应速度快。目前研究者将铁电材料同其它技术相结合，使新诞生的集成铁电材料性能更为优秀。本文介绍了有压电材料、储能用铁电介质材料、有机铁电薄膜材料、多铁性材料、铁电阻变材料的研究状况。关键词：铁电；压电材料；铁电储能；有机铁电薄膜材料；多铁性材料；铁电阻变 1 铁电材料的研究背景 铁电体早在20世纪40年代就引起物理学界的关注，但由于大快铁电晶体材料不易薄膜化，与半导体和金属不相兼容，使其未能在材料和信息领域扮演重要的角色，随着薄膜技术的发展，克服了制备高质量铁电薄膜的技术障碍，特别是能在不同衬底材料上沉积高质量的外延或择优取向的薄膜，使铁电薄膜技术和半导体技术的兼容成为可能。由于人工铁电材料种类的不断扩大，特别是铁电薄膜技术和微电子集成技术长足发展，也对铁电材料提出了小型化，集成化等更高要求，正是在这样的研究背景下，传统的半导体材料和陶瓷材料结合而形成新的叫交叉学科——集成铁电学（Integrated Ferroc-Icctrics）出现了，并由此使铁电材料及其热释电器件的研究开发呈现了两个特点：①是由体材料组成的器件向薄膜器件过渡；②是由分立器件向集成化器件发展。
集成铁电体是凝聚态物理和固态电子学领域的热门课题之一。铁电材料有着丰富的物理内涵，除了具备铁电性之外，还具有压电性、介电性、热释电性、光电效应、声光效应、光折变效应以及非线性光学效应等众多性能，可用于制备电容器件、压力传感器、铁电存储器、波导管、光学存储器等一系列电子元件，铁电材料因其广阔的应用前景而倍受关注。 目前的铁电器件往往仅单独用到了铁电材料中的单一性能，如压电性或者热释电性。将铁电材料中的性能综合在一起或者将铁点技术同半导体等其他技术结合在一起的集成铁电材料有着更为强大的功能。铁电材料的研究进展主要包括[1]：①提高现有材料的单一性能，儒压电材料中准同型相界以及合适的晶格取向会大幅度提高压电系数。②开发新型铁电材料，如存储能量的电介质和有机铁电材料。③将铁电性同其他性能结合，包括可以实现磁电互控的具备多种初级铁性的多铁材料，以及可以通过铁电极化调控材料内部电阻的铁电阻变材料。 2 压电材料 由于压电薄膜具有优异的压电效应和逆压电效应并且介电常数高，稳定性好，因此制备出来的微型传感器和驱动器等压电器件有众多优势：①在高频共振体系中，传统的高频静电驱动器虽然有很大的进展，但是这类器件不仅要求发达的图像成形技术以满足小尺寸要求的同时还要克服容易受到外界环境的巨大影响的弱点，而压电材料本身谐振频率就在MHz~GHz之间，并且有着很好的温度稳定性，工艺
数据库实训报告
数据库实训报告 目的：熟练掌握与应用数据库操作应用技术。 时间：2012.2.20 ~ ~2012.2.26 地点：学校机房 实训人：网络1001班 32号马长旺 指导老师：孔庆月王彦新 实训任务：运用Microsoft SQL Server 2005和Microsoft Visual Studio 2008软件制作一个学生成绩管理系统。 一：实训的内容：1.项目目标：具体规划模块如下， 1）课程信息管理：包括对课程信息管理、浏览等功能。 2）学生信息管理：包括学生信息的浏览、管理、查询等功能。 3）成绩管理：包括对学生所学课程浏览、管理、查询功能。功能结构图如下： 成绩信息的查询 成绩信息的增减删 学生信息的查询 学生信息的增减删 课程信息的增减删 学生成绩管理系统 课程信息管理 学生信息管理 学生成绩管理 2.数据库结构设计与实现 学生成绩管理系统数据库的名称设置为“JDXS”，其中包括3个数据表：课程信息表、学生信息表、成绩表。 a. 课程信息表：用于保存所有的课程信息； b. 学生信息表：包括用于保存说有学生的基本信息； c. 成绩表：用于保存学生所学课程及成绩；
3.创建项目 启动程序“Microsoft Visual Studio 2008”,选择“文件”-----“新建”----“项目”命令，打开“新建项目”对话框，输入项目名称“StudentInfoSystem”，文件位置设置为“E：/学生成绩管理系统”文件夹。单击“确定”按钮后，出现创建项目的开发环境 4.设计与实现主窗体 将刚才创建的窗体Form1作为主窗体：右击主窗体，设置主窗体的属性。添加各个控件。 5.设计与实现课程设置窗体 选中项目中的解决方案名称（StudentInfoSystem）右击，选中“添加”---“新建项”---“Windows窗体”，在“新添加项”对话框中，输入窗体名 称“FrmCourseManage”，单击“添加”按钮。然后，对改窗体进行界面设计和代码设计。 6.设计与实现学生信息管理窗体
2017研究前沿_化学与材料科学
2017 研究前沿 中国科学院科技战略咨询研究院 中国科学院文献情报中心 科睿唯安 七、化学与材料科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 1.1 化学与材料科学 Top 10 热点前沿发展态势 化学与材料科学领域Top10热点前沿主要分布在太阳能电池、有机合成、纳米技术、超级电容器、自由基聚合、上转换发光等领域。与2013-2016 年相比，2017年 Top10热点前沿既有延续又有发展。在太阳能电池领域，关于钙钛矿太阳能电池和聚合物太阳能电池的研究连年入选热点前沿或新兴前沿。在今年的Top10热点前沿中，聚合物太阳能电池延续了去年对非富勒烯受体（小分子和聚合物）的关注，钙钛矿太阳能电池则侧重空穴传输材料研究。在有机合成领域，碳氢键的活化反应也是连年入选，往年侧重在钌、铑等贵金属的催化转化，今年是非贵金属钴的催化转化，另外今年还突出了间位碳氢键的活化。在纳米技术领域，不仅继续有具体的前沿研究入选，而且首次出现宏观的研究概念――纳米组装学。在超级电容器领域，基于纳米孔碳电极（2014年）、纳米二氧化锰电极材料（2016年）的超级电容器曾经入选热点前沿或新兴前沿，今年入选的是基于NiCo2S4电极材料的超级电容器。在自由基聚合领域，继2014年入选新兴前沿后，光引发的聚合反应今年成为热点前沿。在上转换发光领域，“三重态-三重态湮灭上转换”入选热点前沿。
1.2 重点热点前沿——三价钴催化的碳氢键活化反应 传统的合成化学基于活性官能团的相互转化，通常需要繁琐的预官能团化步骤。而碳氢键的直接化学转化可以避免这一过程，大大提高反应的原子经济性和步骤经济性，因而受到广泛关注并取得蓬勃发展。近十年来，过渡金属催化的碳氢键直接官能团化反应已成为重要的合成工具，特别是贵金属（铑、钌、铱、铂、金、银等）催化成果显著。然而，高昂的成本以及对环境可能造成的不利影响限制了贵金属催化的大规模应用。因此，越来越多的研究人员将目光转向储量丰富、成本低廉的第一行过渡金属（锰、铁、钴、镍、铜等）。这点在《研究前沿》系列报告中也得以体现：在2013年和2014年的报告中，“钌、铑催化的碳氢键活化反应”进入化学领域Top10热点前沿，本年度则是“钴催化的碳氢键活化反应”入选。钴催化的碳氢键活化反应可分为低价钴（CoⅡ）催化和高价钴（CoⅢ）催化两类。本研究前沿是高价钴催化的碳氢键活化反应。2013年，日本东京大学金井求（Motomu Kanai）教授和川岛茂裕（Shigehiro Kawashima）博士报道了Cp*CoⅢ（Cp*= 五甲基环戊二烯）络合物催化的2-苯基吡啶碳氢键活化直接加成到亚胺、烯酮上的反应。此后，研究人员不断扩大Cp*Co Ⅲ催化剂的应用围并研究其催化机理。与其替代对象Cp*RhⅢ相比，Cp*CoⅢ不仅可用于前者催化的反应，而且由于反应活性差异，导致可能采取不同的反应路线从而生成不同的产物。 如表31所示，在本研究前沿中，德国、日本、美国、国以及中国等国家或地区发表了多篇核心论文。日本东京大学、德国哥廷根大学、明斯特大学、美国耶鲁大学、国基础科学研究院等研究机构在该领域做出了突出贡献。大学、大学、中科院化物所等研究机构的工作也比较突出。
SQL Server 关键字
SQL Server 关键字 ADD ALTER TABLE语句的一个选项，为现有的表添加一个新列。ALL SELECT语句的一个选项，用于SELECT列表中，与UNION 操作符和GROUP BY子句一起使用。在所有这些子句中，ALL 选项指定重复行可以出现在结果集中。 ALTER ALTER object语句是Transact-SQL数据定义语言的一部分， 修改几个数据库对象的属性。有5个ALTER对象语句：ALTER DATABASE，ALTER TABLE，ALTERVIEW，ALTER TRIGGER和ALTER PROCEDURE。 AND 布尔操作符。如果AND操作符连接两个条件，检索两个条件 都为真的行。 ANY 用于SELECT语句的比较操作符。如果一个内查询的结果含 有至少一行满足这个比较，ANY操作符计算的结果为真。 AS 用于定义列表达式的相关名字，如SUM(budget) ASsum_of_budgets。 ASC ASCENDING的简写形式，用于SELECT语句的ORDER BY 子句中定义升序排序。 AUTHORIZATION CREATE SCHEMA语句的一个子句，该子句定义模式对象所 有者的ID。这个标识符必须是数据库中合法的用户帐号。AVG AVERAGE的简写形式。聚集函数AVG计算列中值的平均值， 该函数的参数必须是数字。 BACKUP 备份数据库、事务日志或文件组中的一个或多个文件。对应的 Transact-SQL语句是BACKUP DATABASE和BACKUP LOG。 BEGIN 如果在BEGIN匛ND形式中使用，开始一个Transact-SQL 事务。BEGIN TRANSACTION语句开始一个事务。BETWEEN 与SELECT语句一起使用的一个操作符，这个操作符用于搜 索指定范围的所有值。 BREAK BREAK语句停止块内的语句的执行，并开始这个块后的语句 的执行。通常与WHILE语句一起使用。 BROWSE FOR BROWSE子句用作SELECT语句的一部分，指定在查 看数据时可以更新。 BULK BULK INSERT语句把数据文件复制到用户定义格式的表中。BY GROUP BY和ORDER BY子句的一部分。 CASCADE CASCADE子句与DENY语句一起使用，指定权限从一个用 户帐号拒绝，以及由第一个用户帐号授予权限的所有其他用户 帐号都被拒绝。 CASE CASE表达式用于SELECT语句和UPDATE语句，评价一个 条件列表，并返回某个可能的结果表达式。 CHECK 用于CREATE TABLE和ALTER TABLE，定义声明的表约束。 也用于CREATE VIEW语句中，作为WITH CHECKOPTION
数据库常用数据类型
(1) 整数型 整数包括bigint、int、smallint和tinyint，从标识符的含义就可以看出，它们的表示数范围逐渐缩小。 l bigint：大整数，数范围为-263 (-9223372036854775808)～263-1 (9223372036854775807) ，其精度为19，小数位数为0，长度为8字节。 l int：整数，数范围为-231 (-2,147,483,648) ～231 - 1 (2,147,483,647) ，其精度为10，小数位数为0，长度为4字节。 l smallint：短整数，数范围为-215 (-32768) ～215 - 1 (32767) ，其精度为5，小数位数为0，长度为2字节。 l tinyint：微短整数，数范围为0～255，长度为1字节，其精度为3，小数位数为0，长度为1字节。 (2) 精确整数型 精确整数型数据由整数部分和小数部分构成，其所有的数字都是有效位，能够以完整的精度存储十进制数。精确整数型包括decimal 和numeric两类。从功能上说两者完全等价，两者的唯一区别在于decimal不能用于带有identity关键字的列。 声明精确整数型数据的格式是numeric | decimal(p[,s])，其中p为精度，s为小数位数，s的缺省值为0。例如指定某列为精确整数型，精度为6，小数位数为3，即decimal(6,3)，那么若向某记录的该列赋值56.342689时，该列实际存储的是56.3427。 decimal和numeric可存储从-1038 +1 到1038 –1 的固定精度和小数位的数字数据，它们的存储长度随精度变化而变化，最少为5字节，最多为17字节。 l 精度为1～9时，存储字节长度为5； l 精度为10～19时，存储字节长度为9； l 精度为20～28时，存储字节长度为13； l 精度为29～38时，存储字节长度为17。 例如若有声明numeric(8,3)，则存储该类型数据需5字节，而若有声明numeric(22,5)，则存储该类型数据需13字节。 注意：声明精确整数型数据时，其小数位数必须小于精度；在给精确整数型数据赋值时，必须使所赋数据的整数部分位数不大于列的整数部分的长度。 (3) 浮点型 浮点型也称近似数值型。顾名思义，这种类型不能提供精确表示数据的精度，使用这种类型来存储某些数值时，有可能会损失一些精度，所以它可用于处理取值范围非常大且对精确度要求不是十分高的数值量，如一些统计量。
计算机数据库应用基础全部习题参考答案
第一章习题参考答案 1．选择题 （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 ）。 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 （2）设有部门和职员两个实体，每个职员只能属于一个部门，一个部门可以有多名职员，则部门与职员实体之间的联系类型是（B）。 A．m:n B．1:m C．m:k D．1:1 （3）对于“关系”的描述，正确的是( D )。 A．同一个关系中允许有完全相同的元组 B．同一个关系中元组必须按关键字升序存放 C．在一个关系中必须将关键字作为该关系的第一个属性 D．同一个关系中不能出现相同的属性名 （4）E-R图用于描述数据库的（ A ）。 A．概念模型B．数据模型 C．存储模型D．逻辑模型 （5）在关系模型中，一个关键字（ C ）。 A．可以由多个任意属性组成 B．至多由一个属性组成 C．可以由一个或者多个其值能够唯一表示该关系模式中任何元组的属性组成 D．可以由一个或者多个任意属性组成 （6）现有如下关系： 患者（患者编号，患者姓名，性别，出生日期，单位） 医疗（患者编号，患者姓名，医生编号，医生姓名，诊断日期，诊断结果）其中，医疗关系中的外关键字是（ A ）。 A．患者编号B．患者姓名 C．患者编号和患者姓名D．医生编号和患者编号 （7）一个关系只有一个（ D ）。 A．候选关键字B．外部关键字 C．组合关键字D．主关键字 （8）下列标识符可以作为局部变量使用的是（ C ）。 A．[@Myvar] B．My var C．＠Myvar D．＠My var （9）Transact-SQL支持的一种程序结构语句是（ A ）。 A．BEGIN…E ND B．IF…T HEN…ELSE C．DO CASE D．DO WHILE （10）字符串常量使用（ A ）作为定界符。 A．单引号B．双引号 C．方括号D．花括号 2．填空题 （1）数据库是在计算机系统中按照一定的方式组织、存储和应用的（数据集合）。支持数据库各种操作的软件系统叫（数据库管理系统）。由计算机、操作系统、DBMS、数据库、应用程序及有关人员等组成的一个整体叫（数据库系统）。
数据库实训指导书
《数据库》实训计划 课程名称：数据库原理及应用 一、课程简介 《数据库原理及应用》课程是我院计算机科学与技术专业的一门重要专业课程，是一门理论性和实践性都很强的面向实际应用的课程，它是计算机科学技术中发展最快的领域之一。可以说数据库技术渗透到了工农业生产、商业、行政管理、科学研究、教育、工程技术和国防军事等各行各业。因此本课程的教学既要向学生传授一定的数据库理论基础知识，又要培养学生运用数据库理论知识和数据库技术解决实际应用问题的能力。 二．课程实验 实验题目 1.学籍管理系统 2.图书档案管理系统 3.企业人事管理系统 4.工资管理系统 5．用户和权限管理系统。 6．仓库管理系统。 7．企业进销存管理系统。 8、超市管理系统 10、酒店管理系统 11、旅游管理系统 12、高考成绩信息管理系统
13、医院信息管理系统 14、银行计算机储蓄系统 15、 ICU监护系统 16、可自拟题目 任选一题按照下列实验纲要进行设计。 实验纲要 1、实验目标 本课程实验教学的目的和任务是使学生通过实践环节深入理解和掌握课堂教学内容，使学生得到数据库应用的基本训练，提高其解决实际问题的能力。 2、实验内容 数据库的模式设计；数据库、表、视图、索引的建立与数据的更新；关系数据库的查询，包括嵌套查询、连接查询等；数据库系统的实现技术，包括事务的概念及并发控制、恢复、完整性和安全性实现机制；简单数据库应用系统的设计实现。 给定一实际问题，让学生自己完成数据库模式的设计，包括各表的结构（属性名、类型、约束等）及表之间的关系，在选定的DBMS上建立数据库表。用SQL命令和可视化环境分别建立数据库表，体会两种方式的特点。 3、实验教学重点 本课程的实验教学重点包括：⑴数据库的模式设计；⑵SQL的数据查询； ⑶并发控制、恢复、完整性和安全性实现机制；⑷简单数据库应用系统的设计实现； 实验1：数据库的创建
数据库中全文搜索与Like的差别
数据库中全文搜索与Like的差别 在SQL Server中，Like关键字可以实现模糊查询，即确定特定字符串是否与制定模式相匹配。这里的模式可以指包含常规字符和通配符。在模式匹配过程中，常规字符必须与字符串中指定的字符完全匹配。不过通过使用通配符可以改变这个规则，如使用?等通配符可以与字符串的任意部分相匹配。故Like关键字可以在数据库中实现模糊查询。 另外数据库库管理员也可以利用全文搜索功能对SQL Server数据表进行查询。在可以对给定的标进行全文查询之前，数据库管理元必须对这个数据表建立全文索引。全文索引也可以实现类似Like的模糊查询功能。如在一张人才简历表中查找符合特定字符串的信息等等。虽然说Like关键字与全文搜索在功能上大同小异，但是在实现细节上有比较大的差异。作为数据库管理员需要了解这个差异，并选择合适的实现模式。 一、查询效率上的差异。 通常情况下，Like关键字的查询效率还是比较快的。特别是对于结构化的数据，Like的查询效率、灵活性方面是值得称道的。但是对于一些非机构化的文本数据，如果通过Like 关键字来进行模糊查询的话，则其执行效率并不是很理想。特别是对于全文查询来说，其速度要慢得多。而且随着记录数量的增多，类似的差异更明显。如在一张表中，有三百万行左右的文本数据，此时如果利用Like关键字来查找相关的内容，则可能需要几分钟的时间才能够返回正确的结果。相反，对于同样的数据通过采用全文搜索功能的话，则可能只需要1分钟不到甚至更多的时间及可以返回结果。故当文本数据的行数比较多时，如在一万行以上，则此时数据库管理员若采用全文搜索功能的话，则可以比较明显的改善数据库的查询效率。 二、对空格字符的敏感性。 在数据库中如果采用Like关键字进行模糊查询，则在这个关键字后面的所有字符都有意义。如现在用户使用like “abcd ”(带有两个空格)查询时，则后面的空格字符对于Like 关键字也是敏感的。也就是说，如果用户利用上面这条语句进行查询时，则被查询的内容必须也是“abcd ”(带有两个空格)这种类型的数据才会被返回。如果被查询的内容是“abcd ”(不带空格或者带有一个空格)则数据库系统会认为这与查询条件不相符合，故不会返回相关的记录。故Like关键字对于空格是比较敏感的。为此在使用Like关键字时候需要特别注意这个问题。如果用户或者程序开发人员不能够确定abcd后面到底是否有空格，则可以通过通配符拉实现。即可以利用”%abcd%”为条件语句。如此的话，无论abcd前面或者后面是否有空格，则都会被查询出来。但是全文搜索的话，通常情况下系统会把空格忽略掉。即在全文搜索功能中，系统会先对查询条件语句进行优化。如果发现空格的话，则往往会实现把空格过滤掉。故全文搜索的话，对于空格等特殊字符往往是不敏感的。 三、对于一些特殊字符的处理要求。 由于数据类型不同，其数据存储方式也不同。为此某些特殊的数据类型可能无法通过Like关键字来实现模糊查询。如对于办好char和varchar数据的模式的字符串比较可能无法通过Like关键字来实现。也就是说，Like关键字后面带的条件语句仅对字符模式有效，不能够使用Like条件语句来查询格式化的二进制数据等等。为此如果数据库管理元要采用Like 关键字，则其必须了解每种数据类型的存储方式以及导致Like关键字比较失败的原因。知己知彼，百战百胜。只有如此数据库管理员才能够避免因为在不恰当的地方采用了Like关键字而造成查询的错误。不过值得高兴的是，Like关键字支持ASCII模式匹配与Unicode模式匹配。如果Like关键字的所有参数都为ASCII字符数据类型，则Like关键字会自动采用ASCII 模式匹配。如果其中任何一个参数为Unicode数据类型，则系统会把所有的参数都转换为Unicode数据类型，并执行Unicode模式匹配。另外需要注意的是，如果Like关键字加上Unicode的数据类型则后面条件语句的空格是有效的，即比较时会考虑到后面出现的空格。
ACCESS数据库中常见的SQL语句汇总教程
ACCESS数据库的SQL语句教学 1、查询所有记录：Select *通常用于快速查看表中的记录。当对表的结构无法确切记忆时，或要快速查看表中的记录时，使用Select *是很方便的。 use 企业销售管理系统 Select * from 职工 2、投影查询：很多时候并不需要将所有列的数据都显示出来。投影查询就是允许用户显示所需要的列。假设显示职工表中职工号、姓名、工资信息，具体操作方法如下。 Select 职工号,姓名,工资 from 职工 在Select查询中，还可以按照实际的需要或自己的喜好安排显示列的顺序，如果要把姓名放到第一列，则代码如下： Select 姓名, 职工号,工资 from 职工 3、条件查询：显示wh1或wh2仓库、性别不为女、工资在1300～2100之间的职工信息。具体操作如下： Select * from 职工号 where(仓库号='wh1' or 仓库号='wh2') And not 性别='女' and 工资>=1300 and 工资<=2100 在这里一定要注意，(仓库号='wh1' or仓库号='wh2')一定要加括号，否则就不是原题的意思。 4、谓词In查询：在查找特定条件的数据时，如果条件较多，就需要用到多个Or运算符，以查找满足其中任一条的记录。但使用多个Or运算符，将使Where子句变得过于冗长，这时使用In就非常清楚。另外，在后面讲解的嵌套查询中，也必须使用In查询。下面以显示zg1、zg2、zg11、zg15的订购单信息为例具体讲解一下。
使用Or运算符 Select * from 订购单 where 职工号='zg1' or 职工号='zg2' Or 职工号='zg11' or 职工号='zg15' 使用谓词In Use 企业销售管理系统 Select * from 订购单 where 职工号 in('zg1', 'zg2', 'zg11', 'zg15') 在Select语句中，还支持In与Not结合使用。假设显示职工号不为zg1, zg2, zg11, zg15的订购单信息，具体代码如下： 使用Or运算符 Select * from 订购单 where 职工号!='zg1' or 职工号!='zg2' Or 职工号!='zg11' or 职工号!='zg15' 使用谓词In Use 企业销售管理系统 Select * from 订购单 where 职工号 not in('zg1', 'zg2', 'zg11', 'zg15') 5、模糊Like查询：有的时候，我们不清楚所要查询的信息，如显示职工信息，但不能确定该职工的姓名，只知道他姓名中含有“王”字，那该如何查找呢？SQL中提供了Like关键字，使用Like进行了查询时，还要指定通配符。 通配符及其含义
ACCESS数据库实训指导书
《ACCESS数据库》实训指导书 一、实训总目的： 利用access数据库技术开发一个学生档案管理系统，要求： 1．掌握数据库、数据表及表间关系的创建与修改方法，理解参照完整性概念。 2．了解查询基本功能，能熟练创建各种类型的查询。 3．了解窗体的作用，能利用各种方法创建、编辑出界面美观的窗体。 4．了解报表的作用，能按需制作格式正确的报表。 5．掌握系统集成技术，能将各分散对象组装成一个的完整系统。 二、实训内容和时间进程安排： 三、实训成绩评定、考核办法 数据表及关系创建占10分，学生档案窗体占10分，课程表窗体占10分，成绩表窗体占10分，查询窗体占15分，系统集成占5分，实训报告占40分。
实训内容 实训一数据表及关系的创建 一、实训目的 熟练掌握数据库的创建方法，熟练掌握数据表结构设计及修改方法。 二、实训理论基础 关系型数据库基本概念、关系完整性规则、主键及范式理论。 三、实训内容与步骤 创建学生档案表、课程名表、学生成绩表，设置主键、建立表间关系，收集到的各数据表的内容如下。 学生档案表 学生选课情况 课程名表
学生成绩表 具体步骤如下： 1、创建数据库： 启动ACCESS，创建以“学生”命名的数据库。 ２、创建数据表： 经过对收集到的数据表经过规范化处理，在数据表设计视图中创建如下数据表：学生档案表、课程名表、学生选课成绩表，各表结构如下。 学生档案表 课程名表 学生成绩表 3、创建表间关系，如下图1-1所示。
图1-1 表间关系 四、效果要求： 1、字段属性设置正确。 2、表间关系设置正确，要求实施参照完整性、级联更新、级联删除相关记录。
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告
大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。