数据库仓库综述
仓库盘点后总结报告范文(3篇)
第1篇一、前言为了确保仓库内物资的准确性和安全性，提高库存管理水平，我司于[日期]开展了为期[天数]的仓库盘点工作。
现将盘点情况及总结报告如下：二、盘点工作概述1. 盘点范围：本次盘点覆盖了公司所有仓库，包括原材料仓库、成品仓库、备品备件仓库等。
2. 盘点方式：采用“账实核对”的方式进行盘点，即以账面记录为准，对仓库内的物资进行实物核对。
3. 盘点人员：由仓储部牵头，各部门配合，组织成立了盘点小组，共计[人数]人。
4. 盘点时间：[日期]至[日期]。
三、盘点结果分析1. 盘点总体情况：本次盘点共核对物资[数量]种，涉及金额[金额]元。
经盘点，发现库存物资与账面数据基本相符，但也存在一些差异。
2. 差异原因分析：（1）部分物资由于摆放位置变动，导致账实不符；（2）部分物资在出入库过程中存在记录错误或遗漏；（3）部分物资因长时间存放，出现损坏或过期现象。
3. 问题整改措施：（1）对摆放位置变动的物资，重新核对账实，确保账实相符；（2）对出入库记录错误或遗漏的物资，及时更正并完善相关手续；（3）对损坏或过期的物资，进行报废处理，避免造成损失。
四、总结与建议1. 总结：本次盘点工作取得了较好的成效，为提高公司库存管理水平奠定了基础。
但同时也暴露出一些问题，需要引起重视并加以改进。
2. 建议：（1）加强仓库管理人员的责任心，提高业务水平，确保出入库记录准确无误；（2）优化仓库布局，合理规划物资摆放位置，减少盘点差异；（3）定期对库存物资进行盘点，及时发现并处理问题；（4）加强对过期、损坏物资的管理，降低损失。
五、结语通过本次仓库盘点工作，我们认识到库存管理的重要性。
在今后的工作中，我们将继续加强库存管理，提高工作效率，为公司发展贡献力量。
第2篇一、前言为了确保公司库存数据的准确性，提高仓储管理效率，本次仓库盘点工作于XX年XX月XX日至XX年XX月XX日进行。
在盘点过程中，全体仓储人员共同努力，严格按照盘点计划执行，现将盘点工作总结如下：二、盘点情况概述1. 盘点范围：本次盘点范围涵盖公司所有仓库，包括原材料库、成品库、备件库等。
数据仓库 概述
引子
• 如今的管理人员都了解，无论他们的核心业务是什么，他们 都从事着“ 信息业务”。他们所作出的决策对其结果有直接 的影响。高效利用信息去管理和影响决策过程的企业将获得 巨大的竞争优势 。 • 面向事务处理的强大信息系统已十分常见，它们使全球各地 的企业拉开了档次,如果企业需要在行业中领先，他们就需要 能够重新发现和应用现有信息的分析型系统 。 …… • 分析系统可以深入分析当前浩如烟海的数据，寻找基于事 实， 有意义而且可行的信息 。
概述
• NCR公司为WalMart建立了第一个数据仓库 • 加拿大的IDC公司调查了多家实现了数据仓库的欧美企业， 结果表明：数据仓库为企业提供了巨大的收益。 • IBM的实验室在数据仓库方面已经进行了10多年的研究， 并将研究成果发展成为商用产品。 • 其他数据库厂商在数据仓库领域也纷纷提出了各自的解决 方案。
数据仓库
• 教学方式
– 以课堂教学为主，以电子教案的内容为主线 – 课外阅读指定的参考文献并利用网上资源，加 深对教学内容的理解 – 上机实习
数据仓库
• 考核方式及要求
– 撰写课程论文一篇
• 课程论文的内容不仅包括数据仓库与数据挖掘的综 述，而且应包括对某一方面深入的分析、独立的见 解或实际应用。 • 课程论文的格式按照正式发表学术论文的要求，篇 幅一般可大于正式发表的论文。
– 上机实习 – 笔试
数据仓库
• 教材及参考书
– 《Building the Data Warehouse》， W. H. Inmon，机械工业出版社（Fourth Edition） – 数据仓库基础 【美】Paulraj Ponniah 电子工 业出版社 – 因特网上有关参考资料和文献 – 学术刊物上有关论文
仓库数据分析年终总结
仓库数据分析年终总结在过去的一年里，仓库数据分析在企业的运营管理中发挥了至关重要的作用。
通过对仓库数据的深入挖掘和分析，我们为公司的决策提供了有力支持，优化了仓库管理流程，提高了运营效率和效益。
以下是对过去一年仓库数据分析工作的详细总结。
一、数据来源与收集为了确保数据分析的准确性和全面性，我们从多个渠道收集了仓库相关数据。
这些数据包括但不限于：1、库存管理系统：记录了货物的入库、出库、库存数量、货位信息等基本数据。
2、采购订单系统：提供了采购订单的详情，包括采购数量、供应商信息、预计到货日期等。
3、销售订单系统：包含了销售订单的信息，如销售数量、客户信息、发货日期等。
4、仓库作业记录：如搬运、盘点、分拣等操作的时间、人员和工作量。
通过整合这些数据，我们建立了一个全面的仓库数据仓库，为后续的分析工作奠定了坚实的基础。
二、数据分析的主要内容与成果1、库存周转率分析通过计算库存周转率，我们能够了解库存的流动速度。
经过分析发现，某些产品的库存周转率较低，长期积压在仓库中，占用了大量的资金和空间。
针对这一情况，我们与采购部门和销售部门合作，调整了采购计划和销售策略，成功提高了这些产品的库存周转率，减少了库存成本。
2、库龄分析对库龄进行分析，有助于识别长期滞销的库存。
我们发现部分货物的库龄超过了合理期限，存在质量下降和价值损耗的风险。
基于此分析结果，我们采取了促销、退货或报废等措施，降低了库存减值的风险。
3、货位优化分析通过对货物出入库频率和数量的分析，结合仓库的布局和设备情况，我们提出了货位优化方案。
重新规划了货位分配，使得货物的存取更加便捷高效，减少了仓库作业的时间和成本。
4、缺货预警分析建立了缺货预警模型，当库存数量低于安全库存水平时，及时发出预警信号。
这使得采购部门能够提前进行补货，避免了因缺货导致的销售损失和客户满意度下降。
5、成本分析对仓库运营成本进行了详细分析，包括仓储租金、设备折旧、人力成本、物流费用等。
数据仓库的描述
数据仓库的描述数据仓库是一种技术性的建模工具，它可以为企业提供有用的信息，有助于实现组织的商业目标。
近年来，由于企业对数据分析的日益重视，数据仓库的需求也在不断增长。
这里，我将介绍数据仓库的概念、特征以及建造方法。
一、念数据仓库是一种特殊的数据库，它用于存储和管理组织的历史数据，有助于组织实现其商业目标。
它是一个集中的，统一的，完整的数据存储库，它被设计成可以满足决策支持系统的要求。
数据仓库通常包括一个大型的数据库，用于存储组织数据。
这些数据可以是历史数据、实时数据、混合数据或经过处理的数据。
它们可以从不同的数据源中提取，例如企业资源计划系统（ERP）、交易处理系统（TPS）、会计系统等。
二、特征数据仓库具有以下特点：（1）集中：数据仓库可以把企业的数据集中存放在一起，减少数据的冗余，提高数据的准确性。
（2）统一：数据仓库可以将来自不同数据源的数据统一进行分类和管理，提高数据的一致性和可比性。
（3）完整：数据仓库在存储数据时，可以把企业的所有历史数据都存储起来，从而支持更好地决策分析。
（4）可靠：数据仓库可以提供可靠和弹性的数据存储，可以不受客观环境的影响，充分保护企业数据的安全。
（5）可扩展性：数据仓库可以根据企业业务的发展情况，对数据存储进行扩容，以满足企业对数据存储的需求。
（6）可分析性：数据仓库可以支持复杂的数据分析，例如商业智能、数据挖掘和机器学习等，可以提供企业更有效的决策分析支持。
三、建造方法建造数据仓库通常需要经过以下步骤：（1）数据收集：收集并清洗企业信息，将企业的业务数据以结构化的形式存储在数据仓库中。
（2）数据整合：将企业的来自不同部门的数据进行整合，以满足数据仓库的需求。
（3）数据质量：定义数据的质量指标，对数据仓库中的数据进行检查，以确保数据的准确性。
（4）数据建模：根据组织的业务需求，使用结构化概念技术（SDT）来建模数据，以便于后续数据分析。
（5）数据应用：利用数据仓库中的数据，以及运用数据挖掘和机器学习等技术，为企业提供决策支持。
数仓年度总结报告(3篇)
第1篇一、前言在过去的一年里，我国数据仓库（Data Warehouse，以下简称“数仓”）领域取得了显著的发展成果。
本报告将总结过去一年数仓在技术、应用、政策等方面的进展，并对未来发展趋势进行展望。
二、技术进展1. 技术架构（1）云原生技术：随着云计算的快速发展，云原生技术逐渐成为数仓领域的主流架构。
云原生技术具有高可用性、弹性伸缩、自动化运维等特点，能够满足数仓日益增长的需求。
（2）大数据技术：Hadoop、Spark等大数据技术逐渐成熟，为数仓提供了强大的数据处理能力。
数仓在数据处理、存储、分析等方面得到进一步提升。
2. 数据治理（1）数据质量：数据质量是数仓的生命线。
过去一年，我国数仓领域在数据质量方面取得了显著成果，包括数据清洗、数据集成、数据质量监控等方面。
（2）数据安全：随着数据安全意识的提高，数仓在数据安全方面投入了大量精力。
加密、脱敏、访问控制等技术得到广泛应用，保障了数据安全。
3. 数据可视化（1）可视化工具：可视化工具在数仓中的应用越来越广泛，如Tableau、PowerBI等，为用户提供直观的数据分析体验。
（2）交互式分析：交互式分析技术得到快速发展，用户可以通过拖拽、筛选等方式进行实时分析，提高了数据分析效率。
三、应用进展1. 行业应用（1）金融行业：金融行业在数仓应用方面取得了显著成果，如风险管理、客户关系管理、产品销售分析等。
（2）零售行业：零售行业通过数仓实现销售预测、库存管理、客户行为分析等，提高运营效率。
2. 企业应用（1）市场营销：企业通过数仓进行市场调研、客户细分、营销活动效果评估等，提高营销效率。
（2）供应链管理：数仓在供应链管理中的应用，如需求预测、库存优化、物流跟踪等，为企业降低成本、提高效益。
四、政策进展1. 国家政策我国政府高度重视数仓领域的发展，出台了一系列政策支持数仓产业发展。
如《大数据产业发展规划（2016-2020年）》等。
2. 行业标准我国数仓领域逐步形成了一系列行业标准，如《数据仓库术语》等，为行业发展提供了有力保障。
数据库综述【文献综述】
文献综述通信工程数据库综述摘要：“数据库”概念最早出现在20世纪中叶，当时美军为作战指挥需要将收集到的各种情报存储在计算机中，并且称之为—数据库。
而DBMS是数据库主要的工作模式之一，下面我们会介绍他的工作方式，而基于VB的网络数据库将是我们这次课题的主要研究对象。
关键词：数据库；DBMS；Microsoft SQL Server1、引言数据库技术产生于20世纪60年代，经历了格式化数据库（以层次和网状数据库为代表），经典数据库（以关系数据库和后关系数据库为代表）和新型数据库（以对象数据库和XML数据库等为代表）的三代发展演变。
40多年来，数据库技术的重要性和意义已经被人们所认识与理解。
首先数据库技术已经形成相对完整成熟的科学理论体系，成为现代计算机信息处理系统的重要基础与技术核心，造就了C.W.Bachman、E.F.Codd和J.Gray三位图灵大奖得主；其次，数据库带动和形成了一个巨大的软件产业——数据库管理系统产品和相关技术工具与解决方案，对经济发展起着极大的冲击和推动作用，表现出非凡的生产力效应；再者，数据库研究和开发领域的各项成就推动了其他众多计算机理论与应用领域的进步，对于这些领域的发展起到了巨大的支撑作用，成为各种计算机信息系统的核心内容与技术基础。
进入新世纪，数据库系统及应用技术越来越得到人们的重视和关注，强化数据库基础教育与应用训练显得非常必要和十分迫切。
IEEE/ACM颁布的CC2005（Computing Curricula2005）将数据管理和实践列为大学计算机教学全部5个方向（计算机工程CE、计算机科学CS、信息系统IS、信息技术IT和软件工程RE）的必须内容。
2、数据库系统概述“数据库”概念最早出现在20世纪中叶，当时美军为作战指挥需要将收集到的各种情报存储在计算机中，并且称之为—数据库。
起初只是将其简单看作一个个存储数据文件的电子容器。
随着数据库管理技术的发展，人们沿用并逐步引申了数据库概念，给予这个名词以更为合理与深层的意义。
仓库管理系统的分析与实现【文献综述】
文献综述仓库管理系统的分析与实现1）研究的背景及意义由于市场竞争的需要，如何吸引和留住人才，激发员工的创造行、工作责任感和工作热情已经成为关系企业兴衰的重要因素，人才已成为企业最重要的资产之一。
“公正、公平、合理”的企业管理理念和企业管理水平的提高，是社会对库存管理系统有了更高的需求；同时由于个人电脑的普及，数据库技术、客户/服务器技术，特别是Internet/Intranet技术的发展，使的三代库存管理系统的出现才成为必然。
库存管理系统的特点是从物品管理的角度出发，用集中的数据库将几乎所有与物品相关的数据统一管理起来，形成了集成的信息源。
有好的用户界面，强有力的报表生成工具、分析工具和信息的共享使得物品管理人员得以摆脱繁重的日常工作，集中精力从战略的角度来考虑企业物品规划和政策。
企业的库存物资管理往往是很复杂、很繁琐的。
由于所掌握的物资种类众多，订货、管理、发放的渠道各有差异，各个企业之间的管理体制不尽相同，各类统计报表繁多，因此仓库的库存管理必须编制一套库存管理信息系统，实现计算机化操作，而且必须根据企业的具体情况制定相应的方案。
根据当前的企业管理体制，一般的库存管理系统，总是根据所掌握的物资类别，相应分成几个科室来进行物资的计划，订货，核销托收，验收入库，根据企业各个部门的需求来发送物资设备，并随时按期进行库存盘点，作台帐，根据企业领导和自身管理的需要按月、季度、年度进行统计分析，产生相应报表。
为了加强关键物资、设备的管理，要定期掌握其储备，消耗情况，根据计划定额和实际纤毫定额的比较，进行定额管理，使得资金使用合理，物资设备的储备最佳。
一个完整的企业物资供应管理系统应包括采购计划管理，合同收托管理、仓库库存管理、定额管理、统计管理、财务管理等模块。
其中仓库的库存管理是整个物资供应管理系统的核心。
因此有必要开发一套独立的库存管理系统来提高企业工作效率, 而所使用的这套库存管理系统是企业生产经营管理活动中的核心，此系统必须可以用来控制合理的库存费用、适时适量的库存数量，使企业生产活动效率最大化2）VMI概念综述在黎红(2009)的《第三方物流企业实施VMI 的机遇及对策分析》中提到，所谓VMI（Vendor Managed Inventory）是一种以用户和供应商双方都获得最低成本为目的，在一个共同的协议下由供应商管理库存，并不断监督协议执行情况和修正协议内容，使库存管理得到持续地改进的合作性策略。
仓库年度数据总结(3篇)
第1篇一、前言随着我国经济的持续发展，仓储物流行业在国民经济中的地位日益重要。
仓库作为企业物流体系的重要组成部分，其运作效率和质量直接影响到企业的运营成本和客户满意度。
本年度，我司仓库在全体员工的共同努力下，取得了显著的成绩。
现将本年度仓库数据总结如下：一、仓储面积及设备情况1. 仓储面积：本年度，我司仓库总面积达到XX平方米，其中仓储区面积XX平方米，办公区面积XX平方米。
2. 仓储设备：我司仓库配备了XX台货架、XX台叉车、XX台手动托盘车等仓储设备，满足了我司仓储作业需求。
二、仓储作业情况1. 入库作业：本年度，我司仓库共完成入库作业XX次，入库数量XX万吨，入库品种XX种。
2. 出库作业：本年度，我司仓库共完成出库作业XX次，出库数量XX万吨，出库品种XX种。
3. 库存周转率：本年度，我司仓库库存周转率为XX次，较去年同期提高XX个百分点。
4. 库存损耗率：本年度，我司仓库库存损耗率为XX%，较去年同期降低XX个百分点。
三、仓储管理情况1. 库存管理：本年度，我司仓库库存准确率达到XX%，较去年同期提高XX个百分点。
2. 仓储信息化：本年度，我司仓库全面推行仓储信息化管理，实现了库存、出入库、设备等信息的实时监控和统计分析。
3. 仓储安全：本年度，我司仓库无重大安全事故发生，员工安全意识得到进一步提高。
四、仓储成本情况1. 仓储成本：本年度，我司仓库仓储成本为XX万元，较去年同期降低XX%。
2. 成本控制措施：本年度，我司仓库采取以下措施降低成本：a. 优化仓储布局，提高空间利用率；b. 优化仓储设备配置，降低设备折旧；c. 优化仓储作业流程，提高作业效率；d. 加强库存管理，降低库存损耗。
五、仓储服务质量情况1. 客户满意度：本年度，我司仓库客户满意度达到XX%，较去年同期提高XX个百分点。
2. 服务质量提升措施：a. 优化仓储作业流程，提高作业效率；b. 加强员工培训，提高员工服务意识；c. 建立客户反馈机制，及时解决客户问题。
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数据库仓库综述摘要:自从计算机出现后,计算机对数据的管理经历了程序管理、文件管理和数据库管理三个阶段。
数据库是数据管理的高级阶段,是数据管理最有效的手段,是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。
本文介绍了数据库的定义、发展历史及各代数据库所采用的数据模型、各代数据库的优缺点。
结合当今应用需求和新技术对数据库发展趋势、应用前景作了展望。
关键词:数据模型;关系数据库;面向对象数据库1引言数据库技术是20世纪60年代初开始发展起来的一门数据管理自动化的综合性新技术,它是应数据管理任务的需要而产生的,是数据管理最有效的手段。
数据库就是为了一定的目的,在计算机系统中与特定的结构组织、存储和应用相关联的数据集合。
在数据库出现之前,计算机管理数据经过了程序管理和文件管理两个阶段。
数据库是数据管理的高级阶段,它与传统的数据管理相比有许多明显的差别,其中主要的有两点:一是使数据独立于应用程序而集中管理,实现了数据共享,减少了数据冗余,提高了数据的效益;二是在数据间建立了联系,从而能反映出现实世界中信息的联系。
数据库的应用领域相当广泛,从一般事务处理到各种专门化数据的存储与管理。
它的出现极大地促进了计算机应用的发展,数据库技术已经成为先进信息技术的重要组成部分,是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心[1]。
目前基于数据库技术的计算机应用已成为计算机应用的主流。
2 数据库发展的历史数据模型是数据库系统的核心和基础。
数据模型是数据库系统中关于数据和联系的逻辑组织的形式表示,通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。
数据结构是所研究的对象类型的集合,在数据库系统中通常按照数据结构的类型来命名数据模型。
传统的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型,现在随着面向对象技术的发展,数据库模型也有基于面向对象的数据模型。
数据操作是指对数据库中各种对象的实例允许执行的操作的集合。
数据库主要有检索和更新两大类操作。
数据的约束条件是完整性规则的集合。
保证数据的完整性是对数据库的一个很重要的要求。
所谓完整性就是数据的正确性、有效性和相容性。
每一个具体的数据库都是由一个相应的数据模型来定义的。
按照数据模型的进展,数据库技术可以相应地分为三个发展阶段:第一代的网状、层次数据库系统;第二代的关系数据库系统;第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。
目前关系数据库系统已经逐渐淘汰了网状数据库和层次数据库,成为当今最为流行的商用数据库系统。
211 第一代数据库系统———层次和网状数据库系统第一代数据库系统的数据模型为层次模型和网状模型。
层次模型是将数据组织成有向有序的树结构。
层次模型由处于不同层次的各个结点组成。
除根结点外,其余各结点有且仅有一个上一层结点作为其“双亲”,而位于其下的较低一层的若干个结点作为其“子女”。
结构中结点代表数据记录,连线描述位于不同结点数据间的从属关系(限定为一对多的关系)。
层次模型反映了现实世界中实体间的层次关系,层次结构是众多空间对象的自然表达形式,并在一定程度上支持数据的重构。
但它在应用时存在以下问题:1)由于层次结构的严格限制,使得对低层次对象的处理效率低、数据更新的插入和删除操作复杂,难以进行反向查询。
2)层次命令具有过程式性质,它要求用户了解数据的物理结构,并在数据操纵命令中显式地给出存取途径。
3)模拟多对多联系时导致物理存贮上的冗余。
4)数据独立性较差。
网状数据库是处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。
网络模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系,是具有多对多类型的数据组织方式,网络模型将数据组织成有向图结构。
结构中结点代表数据记录,连线描述不同结点数据间的关系。
它反映着现实世界中实体间更为复杂的联系,其基本特征是,结点数据间没有明确的从属关系,一个结点可与其它多个结点建立联系。
有向图结构比层次结构具有更大的灵活性和更强的数据建模能力。
网络模型的优点是可以描述现实生活中极为常见的多对多的关系,其数据存贮效率高于层次模型,但其结构的复杂性限制了它在空间数据库中的应用。
它在应用时存在以下问题:1)网状结构的复杂性增加了用户查询和定位的困难。
它要求用户熟悉数据的逻辑结构,知道自身所处的位置。
2)网状数据操作命令具有过程式性质。
3)不直接支持对于层次结构的表达。
第一代数据库系统的代表是1969年IBM公司研制的层次模型的数据库管理系统IMS、System2000,以及20世纪70年代美国数据库系统语言协作商(CODASYL)下属数据库任务组(DBTG)提议的网状模型下建立的网状数据库系统,如IDS,TOTAL,ADABAS,IDMS等。
层次数据库的数据模型是有根的定向有序树,网状模型对应的是有向图。
这两种数据库奠定了现代数据库发展的基础。
这两种数据库具有如下共同点:1)支持三级模式(外模式、模式、内模式)。
通过外模式与模式、模式与内模式之间的映象,保证了数据库系统具有数据与程序的物理独立性和一定的逻辑独立性。
2)用存取路径来表示数据之间的联系。
这是数据库系统和文件系统的主要区别之一。
数据库不仅存储数据,而且存储数据之间的联系。
数据之间的联系在层次和网状数据库系统中是用存取路径来表示和实现的。
3)有独立的数据定义语言,用以描述数据库的外模式、模式、内模式以及相互映象。
诸模式一经定义,就很难修改。
修改模式必须首先把数据全部卸出,然后重新定义诸模式,重新生成诸模式,最后编写实用程序,以把卸出的数据按新模式的定义装入新数据库中。
因此在许多实际运行的层次、网状数据库系统中,模式是不轻易重构的。
这就要求数据库设计人员在建立数据库应用系统时,不仅充分考虑用户的当前需求,还要充分了解需求可能的变化和发展。
对数据库设计的要求比较高。
4)导航式的数据操纵语言。
层次和网状数据库的数据查询和数据操纵语言是一次一个记录的导航式的过程化语言。
这类语言通常嵌入某一种高级语言如COBOL,FORTRAN,PL/1中。
层次和网状数据库由于缺乏数据的独立性及对数据库的存取采用冗长的导航(navigation)方式等缺点,导致关系数据库技术的出现。
212 第二代数据库系统———关系数据库系统支持关系数据模型的关系数据库系统是第二代数据库系统,它由E.F.Codd于1970年提出。
关系型数据库建立在集合论坚固的数学基础之上,是集合论在数据组织领域中的应用,它与层次数据库和网状数据库相比,具有数据模型简单灵活、数据独立性较高、能提供良好性能的语言接口等优点,是目前最为流行的数据库系统。
概括地讲,关系模型由三部分组成:1)数据结构。
数据结构包括域、域上定义的关系等。
关系模型中,实体、实体与实体之间的联系都通过关系这种单一的结构类型来表示。
2)关系操作。
关系操作的能力可用关系代数(或等价的关系演算)中并、交、差、广义笛卡尔积、选择、投影、连接、除等操作来表示。
关系操作的特点是集合操作。
无论是操作的对象还是操作的结果都是集合。
这种操作方式被称为一次一集合(set-at-a-time)的方式,与非关系型的一次一记录(record-at-a-time)的方式相对应。
3)数据完整性。
数据完整性包括实体完整性、参照完整性以及与应用有关的完整性。
实体完整性和参照完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件,应由关系数据库系统自动支持;与应用有关的完整性由用户定义,它是针对某一具体数据库的约束条件,由应用环境决定,关系数据库系统应提供定义和检验这类完整性的机制。
关系模型具有以下主要特点:1)关系模型的概念单一,实体以及实体之间的联系都用关系来表示;2)以关系代数为基础,形式化基础好;3)数据独立性强,数据的物理存储和存取路径对用户隐蔽;4)关系数据库语言是非过程化的,将用户从编程数据库记录的导航式检索中解脱出来,大大减小了用户编程的难度。
在关系型数据库中,现实世界实体以及实体之间的联系均用关系来表示。
在用户看来,关系型数据库中数据的逻辑结构是一张二维表。
关系是一个行与列交叉的二维表,每一个交叉点都必须是单值的,每一列的所有数据都是同一类型的,每一列都有唯一的列名。
在关系数据模式设计中,为了避免由依赖引起的数据冗余和更新问题,需要对关系数据模式进行合理分解,即是使关系满足一定的规范化。
关系型数据库在计算机数据管理的发展史上是一个重要的里程碑[2],这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充、易于编制应用程序等优点。
从关系数据库出现后,它逐渐替代网状、层次模型数据库系统而成为主流数据库系统。
到目前为止,已出现了许多商用关系数据库产品,如早期的dBASE、Fox2BASE等中小型系统,到目前大型的ORACLE,SQL/DS,DB2和SYBASE,以及INGRES等著名的系统。
随着计算机技术的发展,数据库被应用到许多新的领域,如CAD/CAM、CIM、CASE、OIS(办公信息系统)、GIS(地理信息系统)、知识库系统、实时系统等。
这些领域要求数据库能存储和处理复杂对象。
这些对象不仅内部结构复杂,很难用普通的关系结构来表示,而且相互之间的联系也有复杂多样的语义;支持复杂的数据类型:包括抽象数据类型、半结构或无结构的超长数据、时间和版本数据等。
还要具备支持用户自定义类型的可扩展能力;关系数据库系统的性能在要求快速计算的各种应用类型(如计算机辅助设计和程序语言环境中的仿真程序)中是不可接受的。
在面向对象程序设计语言的启示和推动下,把面向对象思想与数据库技术相结合,可以解决这些新的应用领域的新要求,因而在20世纪80年代后期开始了对面向对象数据库(OODB)的研究.并逐渐形成高潮。
213 第三代数据库系统———面向对象型数据库系统使用了面向对象概念的数据模型,称之为面向对象数据模型。
面向对象数据库(OODB)是指对象的集合、对象的行为、状态和联系,是以面向对象数据模型来定义的数据库。
面向对象数据模型包括组织大量对象的一切必要的抽象机制,是由类构成的层次结构。
面向对象的数据模型包括类、对象和对象标识、方法和消息传递三方面。
其中类是其核心机制,类是对一类对象的抽象,类与类之间的继承关系构成类的层次结构。
类具有以下特性:1)用于创建实例对象,2)用于组织一组具有相同结构和行为的对象,3)具有继承性。
对象是由一组内部数据和操作构成的,由属性和操作(方法)两部分构成。
属性(Attribute):表示对象的状态、组成和特征。
每个对象都有一个对象标识,每个对象标识都唯一地标识一个对象。
每个对象都有一组方法,操作(方法Method)是对象的行为方式。
外界通过向对象发送消息来激活对象,这保证了对象的封装性。
因此,面向对象数据库具有如下特点:1)能方便自然地模拟客观世界;2)对象内部数据及方法实现方式的变化不影响对象外界的使用,这提高了数据的独立性,使方法的访问和实现部分相分离;3)有利于保证数据的完整性和安全性,外界不能直接访问修改对象内部数据。