结构数据库
数据库结构化和非结构化
数据库结构化和非结构化数据库是现代信息系统中的重要组成部分，用于存储、管理和检索数据。
数据库可以按照数据的组织方式分为结构化和非结构化数据库。
本文将对这两种数据库进行详细介绍。
一、结构化数据库结构化数据库是指数据按照预定义的模式进行组织和存储的数据库。
它使用表格的形式来存储数据，每个表格包含若干行和列，行表示数据的记录，列表示数据的属性。
表格之间可以通过键值关联起来，以建立数据之间的关系。
结构化数据库的主要特点是数据的一致性和完整性。
通过事先定义好的模式，可以确保数据的格式和类型是统一的，减少数据冗余和不一致性。
结构化数据库还支持事务的原子性、一致性、隔离性和持久性，可以保证数据的安全性和可靠性。
结构化数据库适用于需要频繁进行数据查询和分析的场景。
它可以通过使用SQL语言来进行复杂的数据操作，如数据的插入、删除、更新和查询。
结构化数据库的应用范围非常广泛，包括企业管理系统、电子商务平台、金融系统等。
二、非结构化数据库非结构化数据库是指数据没有预定义的模式，以自由形式存储和管理的数据库。
它可以存储各种类型的数据，如文本、图像、音频和视频等。
非结构化数据库的特点是灵活性和扩展性，可以自由地添加、修改和删除数据。
非结构化数据库的存储方式多样化，可以使用文档、键值对、图形和列族等形式。
不同的存储方式适用于不同类型的数据，可以根据实际需求选择合适的存储方式。
非结构化数据库还支持全文搜索和文本分析等高级功能，可以方便地进行数据挖掘和分析。
非结构化数据库适用于需要存储大量非结构化数据的场景。
它可以存储海量的文档、图像和音视频等数据，实现快速的数据检索和分析。
非结构化数据库的应用范围包括社交媒体、搜索引擎、智能推荐系统等。
三、结构化和非结构化数据库的比较结构化数据库和非结构化数据库在数据组织方式、存储方式和应用场景上有所不同。
结构化数据库适用于需要严格的数据一致性和完整性的场景，可以通过事先定义好的模式来确保数据的质量。
数据库常见结构
数据库常见结构
数据库常见结构主要包括以下几种：
1. 表结构：表是数据库中最基本的组成单元，用于存储数据。
表由行和列组成，行表示记录，列表示字段。
每个字段存储特定类型的数据，如文本、数值、日期等。
表结构包括表名、字段名、字段类型、字段长度、主键等信息。
2. 字段约束：字段约束用于限制字段的取值范围和规则。
常见的字段约束有主键、唯一约束、非空约束、默认值约束和外键约束等。
3. 跳表：跳表是一种基于链表的数据结构，用于快速查找和插入操作。
它由William Pugh于1989年提出，类似于平衡二叉树，但相对于平衡二叉树
而言，跳表的实现更简单且容易理解，因此它是平衡树的替代品。
以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅数据库相关书籍或咨询专业人士。
数据库的逻辑结构设计
数据库的逻辑结构设计
1数据库逻辑结构
数据库逻辑结构是指数据库中数据的逻辑系统，它由一系列的数据模型来表示数据的存储和操作。
它的主要任务就是描述不同的数据元素之间的逻辑关系以及操作他们的方式。
2逻辑结构的组成
逻辑结构的组成是数据的三层构造：模式(Schema)、域(Domain)和实体(Entity)。
模式是指数据库的数据模型，它由一系列的关系和实体组成，它描述数据在概念上如何被组织。
域是指数据值的数据类型，它描述组成实体的数据类型，比如整数、字符串、日期等类型。
实体是指数据的抽象术语，它由属性的组合组成，比如用户名、用户id和性别等属性。
3逻辑结构的作用
逻辑结构是实现数据库之间和应用之间数据操作的基础，它为应用程序和用户提供容易理解的查询和处理方式，不仅能够满足用户需求，同时还可以让用户更容易进行数据操作，节约时间和提高效率。
数据库的数据结构
数据库的数据结构
数据库的数据结构是指在数据库中用来存储和管理数据的组织方式。
它包括了数据的存储格式、数据之间的关联方式，以及对数据进行查询和操作的方法等方面。
其中，最常见的数据结构包括以下几种：
1. 层次型数据结构：层次型数据结构将数据组织成一棵树形结构，其中每个节点都可以有多个子节点，但只能有一个父节点。
这种数据结构最适合用于需要处理具有层级关系的数据，如组织机构、文件目录等。
2. 网状型数据结构：网状型数据结构是将数据组织成一个复杂的网状结构，其中任意两个节点都可以相互连接。
这种数据结构适合处理数据之间复杂的关系，如地理信息系统、交通网络等。
3. 关系型数据结构：关系型数据结构是将数据组织成表格的形式，其中每个表格都有一个唯一的标识符（主键），而每个表格中的数据行都包含了多个相关字段。
这种数据结构适合存储大量的结构化数据，如客户信息、产品数据等。
4. 对象型数据结构：对象型数据结构是将数据组织成对象的形式，其中每个对象都包含了多个属性和方法。
这种数据结构适合存储复杂的数据和对象，如图形、动画等。
以上是常见的数据库数据结构，不同的数据结构都有其各自的优缺点，具体应该根据需求选择最适合的数据结构。
数据库结构化和非结构化
数据库结构化和非结构化
随着信息技术的发展，数据库已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
数据库按照存储方式不同可以分为结构化数据库和非结构化数据库两类。
结构化数据库是指以表格的形式组织数据，其特点是数据有固定的字段和类型。
关系型数据库就是一种典型的结构化数据库，例如MySQL、Oracle等，经过严格设计和管理，关系型数据库的数据存储安全、稳定，使用方便，可以支持多种操作和查询。
相比之下，非结构化数据库则是指以不同的形式存储数据，数据没有固定的结构和规则。
非结构化数据库通常用于存储海量的数据，例如日志、音频、视频等。
常见的非结构化数据库包括MongoDB、Cassandra等。
虽然结构化数据库和非结构化数据库有着不同的存储形式，但它们都是数据库的重要组成部分。
在实际应用中，我们需要根据不同的需求选择适合的数据库类型，以达到最优的效果。
在数据管理方面，结构化数据库相对来说更加规范和易于管理。
但对于大规模数据存储和快速查询而言，非结构化数据库则更加适用。
例如，对于一个电商平台而言，订单数据可以使用结构化数据库存储，但是用户浏览数据和用户评论数据则可以使用非结构化数据库，以便快速存储和查询。
在未来，随着大数据和人工智能的不断发展，数据库的应用也会变得更加广泛和复杂。
因此，学习和掌握数据库的结构化和非结构化
存储方式，将有助于我们更好地管理和利用数据，并为未来的发展打下坚实的基础。
数据库索引的数据结构
数据库索引的数据结构
数据库索引是通过数据结构来实现的，常见的索引数据结构有以下几种：
1. B树索引：B树（Balanced Tree）是一种平衡的多路搜索树，被广泛应用于数据库索引中。
B树索引是一种多级索引结构，
每个节点可以存储多个关键字，并且节点之间的层级关系保持平衡，使得查找效率较高。
2. B+树索引：B+树是在B树的基础上进行改进的索引结构，
与B树不同的是，B+树的叶子节点之间使用链表连接起来，
以支持范围查询。
B+树索引通常被用于数据库的二级索引。
3. 哈希索引：哈希索引使用哈希函数将索引键直接映射到一个哈希表中的地址，因此可以快速定位到索引记录。
哈希索引适用于等值查询，但不适用于范围查询。
4. 全文索引：全文索引用于对文本内容进行搜索，采用类似倒排索引的数据结构，可以建立关键词和文档之间的映射关系，提供高效的文本搜索功能。
5. R树索引：R树（R-tree）是一种专门用于处理多维数据的
空间索引结构。
R树索引广泛应用于地理信息系统（GIS）中，可以高效地支持空间范围查询和最近邻查询。
不同的索引数据结构适用于不同的场景和查询需求，数据库管理员在设计索引时需要根据实际情况选择合适的索引类型。
数据库的结构
数据库的结构胡经国本文作者的话本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。
以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。
希望能够得到大家的指教和喜欢！下面是正文一、数据库结构概述数据库（DataBase，DB）是指在计算机的存储设备上合理存放的相关联的有结构的数据集合。
一个数据库含有多种成分，包括：数据表、视图、存储过程、记录、字段、索引等。
1、数据表在Visual Basic中使用的数据库，是关系型数据库（Relational Database）。
一个数据库由一个或一组数据表组成。
每个数据库都以文件的形式存放在磁盘上，即对应于一个物理文件。
不同的数据库，与物理文件对应的方式也不一样。
对于dBASE，FoxPro和Paradox格式的数据库来说，一个数据表就是一个单独的数据库文件；而对于Microsoft Access，Btrieve格式的数据库来说，一个数据库文件可以含有多个数据表。
数据表（Data Table），简称表，由一组数据记录组成。
数据库中的数据是以表为单位进行组织的。
一个表是一组相关的按行排列的数据；每个表中都含有相同类型的信息。
表实际上是一个二维表格。
例如，一个班所有学生的考试成绩，可以存放在一个表中，表中的每一行对应一个学生，这一行包括学生的学号，姓名及各门课程成绩。
⑴、记录表中的每一行称为一个记录。
它由若干个字段组成。
⑵、字段字段，也称为域。
表中的每一列称为一个字段。
每个字段都有相应的描述信息，如数据类型、数据宽度等。
2、索引为了提高访问数据库的效率，可以对数据库使用索引。
当数据库较大时，在查找指定的记录时，使用索引和不使用索引的查找效率有很大差别。
索引实际上是一种特殊类型的表，其中含有关键字段的值（由用户定义）和指向实际记录位置的指针。
这些值和指针按照特定的顺序（也由用户定义）存储，从而可以以较快的速度查找到所需要的数据记录。
3、查询一条SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）命令，用来从一个或多个表中获取一组指定的记录，或者对某个表执行指定的操作。
数据库逻辑结构
数据库逻辑结构
数据库逻辑结构是计算机科学中的一门基本分支，它主要负责构建数据库系统的数据模型，使数据库管理系统能够实现完整的数据存储、系统控制和数据处理功能。
数据库逻辑结构的基本思路是从现实世界出发，研究从实体、属性、类型到数据库表结构之间的关系，以及数据库表结构与数据处理功能之间的关系，建立出的一个复杂的数据存储和处理总体架构。
典型的数据库逻辑结构包括：元模型、对象模型、数据字典模型、逻辑数据模型等。
它们之间有关系，彼此想象。
元模型是一个用于构建复杂数据库模型的连接框架，是数据库逻辑结构的最高组织形式。
数据字典模型主要是一些特定表单中数据的描述。
而逻辑数据模型是数据库表结构，它定义了数据表字段、索引字段、关系表等的视图结构，可以五面分别的模型。
数据库逻辑结构的主要作用是实现数据存储和处理功能。
它把各种数据存储和处理结构以及索引结构的表示形式聚集到一起，以保证数据的安全与完整，同时也方便数据库系统的维护。
此外，数据库逻辑结构有利于理解和学习，可以让我们清晰地了解数据库管理系统内部的存储和处理组织结构，也方便随时进行修改。
总之，数据库逻辑结构具有广泛的应用，可以帮助我们更科学的控制和管理数据库系统，让我们可以更好的满足使用者的实际需要。
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小蛋白
总和
90
1195
129
1962
219
3902
三、蛋白质分类数据库CATH
数据库的名称CATH分别是数据库中四种分类类 别的第一个字母，即: C:（class）； A:（architecture）； T:（topology）； H:（homologous superfamily）。 CATH蛋白质分类数据库与另外一个蛋白质分类数据 库SCOP相比，后者更注重从蛋白质进化的角度来对 蛋白质进行分类，而CATH数据库偏重于从结构角度 对蛋白质分类。
Wang Y et al. Nucl. Acids Res. 2000;28:243-245
MMDB(molecular modeling database)
• MMDB 的 记 录 以 ASN.1 格 式 存 储 ， 可 以 用 Cn3D, Rasmol, 或 Kinemage来显示。另外， 数据库中类似的结构已经被用 VAST 确认， 新的结构可以用VASTsearch来同数据库进行 比较。
CATH把蛋白质分为4类，即全 α、全β、α-β（α/β型和 α+β型）和低二级结构类。
以蛋白质1ucr为例的搜索结果
1ucr包括两个结构域，分别为 ‘1ucrA00’和‘1ucrB00’。这两个结 构域属于同一同源家族 1.10.10.10。 结果显示1ucr为二聚物，它的每 条链都有自己特异的链标识（如 1ucrA和1ucrB）。
第二节蛋白质结构数据库
Protein Structure Databases
一、蛋白质三维结构数据库PBD
/pdb
/pdbe/
/
Year 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 TOTAL
SRS数据库查询的基本方法
SRS系统
SRS 是 Sequence Retrieval System 的缩写，由欧洲 分子生物学实验室开发，最初是为核酸序列数据库 EMBL和蛋白质序列数据库SwissProt的查询开发的。
SRS是一个开放的数据库查询系统，即不同的SRS查 询系统可以根据需要安装不同的数据库，目前共有300 多个数据库安装在世界各地的SRS服务器上。 可以直接从LION公司的网页上查到这些数据库的名 称，并知道它们分别安装在何处 (/publicsrs.html)。
PDB数据库收录条目一览表
分子类型 蛋白/核 核酸 酸复合物 1168 869 16 5 2058 2216 150 65 5 2436
实验方法
X-射线衍 射 NMR 电镜 其他 总数
蛋白质
48 225 6993 171 130 55 519
其他
17 6 0 10 33
总数 51 626 8018 252 150 60 046
Deposited To Total RCSB Depositions PDBj PDBe PDB 2983 2445 10 528 3287 2673 118 496 3565 2769 289 507 4830 3488 673 669 5508 3796 900 812 6678 4507 1166 1005 7282 5145 1052 1085 8130 5399 1603 1128 7073 5452 648 973 8300 6715 527 1058 8878 6912 593 1373 9251 7173 582 1496 1635 1285 82 268 77400 57759 8243 11398
获得该查询1ucr的PDB code、 图像和功能信息。
点击上述查询结构页面domain ID为1ucrA00的超链接， CATH数据库将列出该结构域相关的序列家族、结构、序列 和数据更新历史记录等结果；并可进一步获得三维结构。
MMDB：分子模型数据库
• 一个关于三维生物分子结构的数据库，结构来 自于X-ray晶体衍射和核磁共振实验研究结果。 • MMDB 是来源于 Brookhaven 蛋白数据库（ PDB ） 三维结构的一部分，排除了那些理论模型。 MMDB重新组织和验证了这些信息，从而保证 在化学和大分子三维结构之间的交叉参考。数 据的说明书包括生物多聚体的空间结构，这个 分子在化学上是如何组织的，以及联系两者的 一套指针。利用将化学、序列、和结构信息整 合在一起，MMDB计划成为基于结构的同源模 型化和蛋白结构预测的资源服务。 • /structure/ • ftp:///mmdb
Cn3D
• 与MMDB 配套的一个三维分子结构和 NMR 模型显 示程序“See in 3-D” 。 • Cn3D：一个用于 NCBI 数据库的结构和序列相似显 示工具，它允许观察 3-D 结构和序列 — 结构或结 构—结构同源比较。 • Cn3D用起来就象你浏览器上的一个帮助工具。可 在NCBI的网址直接使用或下载到PC机上执行。 • RasMol •
文献数据库概要
• PubMed — 一个关于生物医药科学的检索系统， 包括引用，摘要，和杂志的索引术语。它包括直 接由出版商提供给 NCBI 的文献引用以及链接到在 出版商网址上的全文的URLs。 • PubMed包括MEDLINE和PREMEDLINE的完整内容。 它还包括一些被 MEDLINE 认为超出范围的文章和 杂志，（这些文章或杂志）由于内容或在某一时 期不在索引范围内。因此 PubMed 是比MEDLINE 的 更大的集合。 •
VAST
• 矢量同源比较搜索工具 • 一个在 NCBI 开发的计算算法，用于确定相似的蛋 白三维结构。每一个结构的“结构邻居”都是预 先计算好的，而且可以通过 MMDB 的结构概要页 面的链接访问。这些邻居可以用来确认那些不能 被序列比较识别的远的同源性。 • VAST 搜索 — 结构—结构相似搜索服务。比较一 个新解出的蛋白结构和在 MMDB/PDB 数据库中的 结构的三维坐标。 VAST 搜索计算一系列可能会被 交互浏览的结构邻居，用分子图形来观察重叠和 同源相似。 •
SCOP（structural classification of protein）数据库是 一个包含已有结构的蛋白质分类数据库，依据不同蛋白质的 氨基酸组成的相似性及三级结构，详细描述已知结构蛋白质 之间的功能及进化关系，SCOP数据库的构建除了使用计算机 程序外，主要依赖于人工验证。
/
分类学
• NCBI的分类数据库主页 — 关于分类计划的一般 信息，包括分类资源和同NCBI分类学家合作的 外部管理者的列表。 • 分类浏览器 — 搜索NCBI的分类数据库，包括 大于 70000 个物种的名字和种系，这些物种都 至少在遗传数据库中有一条核酸或蛋白序列。 可以检索一个特定种或者更高分类（如属，科） 的核酸，蛋白，和结构记录。如果有新物种的 序列数据被放到数据库中，这个物种就被加到 （分类）数据库中。NCBI的分类数据库的目的 是为序列数据库建立一个一致的种系发生分类 学。 • 分类学
杂志浏览器
• 允许你去查找收录到 PubMed 系统的杂志的名字， MEDLINE的缩写，或ISSN号码。 • PubRef（开发中）— 一个关于来自于广大范围的 科学杂志的数目记录，和链接到出版商网址的全 文。 • PubRef包含了PubMEd，加上了来自其它学科的杂 志出版商提供的引用和摘要。因此它是比PubMed 更大的集合。这个计划的启动是因为 NAS 要求为 科学领域的电子杂志提供一个“白皮书”服务。 •
以人类泪液载脂蛋白为例，具体介绍下其 在PDB数据库中结构检索和可视化过程
第一步： 输 入 关 键 字 “ HUMAN TEAR LIPOCALIN”
第二步： 选择人类泪液载脂 蛋白1XKI
第三步： 点击 Biology Assembly 面 板展示其结构图
第四步： 1XKI结构展示图
二、蛋白准检索
• 操作方法 – 选择UniProt/Swiss-Prot蛋白质序列数据库 – 点击Search Options栏中Standard Query Form按钮 – 将Fields you can search第一个下拉菜单中All Text改为 Species，在Your Search Term中输入bar-headed goose – 将Fields you can search第二个下拉菜单中All Text改为 Description，在Your Search Term中输入Hemoglobin – 点击Search按钮 • 返回结果 • 返回斑头雁血红蛋白序列HBAD_ANSIN、HBA_ANSIN和HBB_ANSIN 三个亚基。
SCOP数据库中1.75 版本中详细信息
蛋白质种类 （Class） 全螺旋蛋白 全折叠蛋白 螺旋和折叠 螺旋+折叠 复合结构域蛋白 膜蛋白 折叠子的数目 超家族的数目 家族的数目 （Folds） （Superfamilies） （Families） 284 174 147 376 66 58 507 354 244 552 66 110 871 742 803 1055 89 123
Processed By RCSB PDBj PDBe PDB 2297 158 528 2408 383 496 2401 657 507 3135 1026 669 3082 1614 812 3563 2110 1005 4252 1945 1085 4703 2299 1128 4106 1994 973 5069 2173 1058 5464 2041 1373 5942 1813 1496 1127 240 268 47549 18453 11398