数据库设计与应用
数据库原理与应用 实验案例

数据库原理与应用实验案例数据库原理与应用是计算机科学中非常重要的一门课程,它涉及到了数据库的设计、管理、维护和应用等方面。
在学习这门课程的过程中,我们需要通过实验来加深对数据库原理的理解和应用能力的提升。
下面列举了10个数据库原理与应用的实验案例。
1. 数据库设计实验:通过设计一个简单的数据库,学习数据库的设计原理和方法,包括实体关系模型、关系模式、范式等。
2. SQL语句实验:通过编写SQL语句,学习SQL语言的基本语法和操作,包括查询、插入、更新、删除等。
3. 数据库管理实验:通过管理数据库,学习数据库的管理原理和方法,包括备份、恢复、优化、安全等。
4. 数据库应用实验:通过开发一个简单的数据库应用程序,学习数据库的应用原理和方法,包括数据访问、事务处理、并发控制等。
5. 数据库性能实验:通过测试数据库的性能,学习数据库的性能优化原理和方法,包括索引、分区、缓存等。
6. 数据库安全实验:通过测试数据库的安全性,学习数据库的安全原理和方法,包括用户管理、权限控制、加密等。
7. 数据库备份与恢复实验:通过备份和恢复数据库,学习数据库的备份与恢复原理和方法,包括全量备份、增量备份、日志备份等。
8. 数据库复制实验:通过复制数据库,学习数据库的复制原理和方法,包括主从复制、多主复制等。
9. 数据库集群实验:通过搭建数据库集群,学习数据库的集群原理和方法,包括负载均衡、故障转移等。
10. 数据库分布式实验:通过搭建分布式数据库,学习数据库的分布式原理和方法,包括分片、分区、数据同步等。
以上是10个数据库原理与应用的实验案例,通过这些实验,我们可以更加深入地了解数据库的原理和应用,提高我们的数据库技能和应用能力。
高中信息技术数据库的设计和应用

高中信息技术数据库的设计和应用数据库是现代信息技术中至关重要的组成部分,它在高中信息技术教学中扮演着重要角色。
本文将深入探讨高中信息技术数据库的设计和应用,以此来提高学生的信息技术能力和数据处理能力。
一、数据库的基本概念数据库是由一系列相关数据组成的集合,它以结构化的方式存储,管理和组织数据。
相比传统的文件系统,数据库具有相对更高的效率和安全性。
在高中信息技术教学中,我们主要使用关系型数据库,其中最常用的是SQL(Structured Query Language)数据库。
二、高中信息技术数据库的设计原则在设计高中信息技术数据库时,应遵循以下原则:1. 数据库应具有完整性,确保数据的准确性和一致性。
2. 数据库应具备高效的数据存储和访问能力,以提高数据处理的效率。
3. 数据库应具备灵活性,能够适应不同的教学需求。
4. 数据库应具备安全性,确保数据的机密性和可靠性。
三、高中信息技术数据库的设计步骤1. 分析需求:在设计数据库之前,我们需要先了解教学需求,明确需要存储和处理的数据类型。
2. 设计表结构:根据需求分析的结果,设计数据库的表结构,确定各个表之间的关系和字段。
3. 建立关系:在设计数据库时,我们需要合理地建立表之间的关系,包括一对一关系、一对多关系和多对多关系。
4. 设计查询语句:根据教学需求,设计相应的查询语句,以实现对数据库中数据的检索和分析。
四、高中信息技术数据库的应用高中信息技术数据库在教学中有广泛的应用,主要包括以下几个方面:1. 学生信息管理:使用数据库来管理学生的个人信息,包括学生的姓名、性别、年龄、联系方式等。
通过数据库,可以方便地查询和更新学生信息。
2. 成绩管理:使用数据库来管理学生的考试成绩,包括学科成绩和总评成绩。
通过数据库,可以对学生成绩进行统计和分析。
3. 图书管理:使用数据库来管理学校图书馆的图书信息,包括书名、作者、出版社、馆藏数量等。
通过数据库,可以方便地查询图书信息和管理借阅记录。
数据库设计中的ER模型介绍与应用

数据库设计中的ER模型介绍与应用数据库是应用程序中非常重要的一部分,对于企业来说,数据库是财富的积累和管理的重要手段。
在现代化企业信息化建设过程中,数据库的设计显得尤为重要。
ER模型是数据库设计中最流行和最常用的建模方法之一。
下面将逐步介绍ER模型的基本概念、关系对象、ER图以及实体关系设计。
一、基本概念1.1 数据模型数据模型是指对某一事物的相关数据进行的抽象和描述。
在数据库设计中,数据模型是结构化描述实体、联系、属性及它们之间关系的一种方法。
1.2 ER模型ER模型是一种基于实体关系的数据模型。
其核心概念是实体、属性、关系和联系。
这些概念构成了一个数据库系统的基本结构。
这个模型最早是由彼得·钱伯斯于1975年在一篇论文《实体类型和实体关系之图形表示法》中提出的。
1.3 实体(Entity)在ER模型中,实体是指一类现实世界中的对象或概念,其在该类中具有一定的独立性,可以由一个单一的或多个属性来描述。
例如,在一个学生信息管理系统中,学生就是一个实体,其属性可以包括姓名、性别、出生日期、学号等。
1.4 属性(Attribute)属性是指实体具有的特征或性质。
一个实体可以拥有一个或多个属性,属性可以比较简单,也可以非常复杂。
属性还可以用来描述一个实体在现实世界中的状态。
在上述学生信息管理系统中,姓名、性别、出生日期和学号都可以看作是学生的属性。
1.5 关系(Relationship)关系是指实体之间的某种联系或关联。
它是指两个实体之间或多个实体之间的静态或动态连接。
例如,在一个课程成绩管理系统中,学生和课程之间就存在着学生选课这种关系。
1.6 联系(Relationship Instance)联系的实例是指一种具体的关系,即一个实体和另一个实体之间的实际关联。
例如,在学生选课管理系统中,具体的某个学生选了某门课程就是一个联系的实例,它体现了这两个实体之间的关系。
二、关系对象在ER模型中,关系对象主要包括实体、属性、关系三种。
数据库设计中的分析型与事务型应用选择

数据库设计中的分析型与事务型应用选择在数据库设计过程中,选择适合的应用类型对于确保数据库系统的性能和功能是至关重要的。
其中两种常见的应用类型是分析型应用和事务型应用。
本文将探讨这两种应用类型的特点,并提供选择适合的应用类型的准则。
一、分析型应用1. 特点分析型应用主要用于处理大量的数据,通过对数据进行复杂的查询和分析,为决策提供支持。
这类应用通常需要对历史和实时数据进行深入分析,以发现隐藏的模式和规律。
分析型应用对于数据的读取操作比较频繁,而写入操作相对较少。
2. 适用场景分析型应用广泛应用于商业智能、数据挖掘、统计分析等领域。
例如,一个零售公司可以使用分析型应用来分析销售数据,以确定最畅销的产品、最佳的促销策略等。
3. 数据库设计要点为了支持分析型应用,数据库的设计需要注意以下几个方面:- 数据模型设计:应采用适合复杂查询的数据模型,如星型或雪花模型。
这样可以提高查询性能,并方便进行复杂关联查询。
- 数据存储方式:应考虑使用列存储方式来提高查询效率和压缩数据。
列存储适合于数据仓库中的大规模数据分析。
- 索引设计:应根据查询需求创建相应的索引,以加快查询速度。
- 数据分区:对于大规模数据,可以考虑将数据进行分区,从而提高查询效率和管理性能。
二、事务型应用1. 特点事务型应用主要用于处理大量的交易数据和日常业务操作。
这类应用对于数据的写入和修改操作比较频繁,而读取操作相对较少。
事务型应用通常需要满足ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)的要求,以确保数据的完整性和可靠性。
2. 适用场景事务型应用广泛应用于银行、医院、电商等领域,这些领域的业务操作通常都涉及到数据的写入和修改。
例如,一个银行的交易系统就是一个典型的事务型应用。
3. 数据库设计要点为了支持事务型应用,数据库的设计需要注意以下几个方面:- 数据模型设计:应采用适合事务处理的数据模型,如关系型模型。
关系型数据库提供了事务管理和数据完整性保护的机制。
数据库原理与应用课程设计

数据库原理与应用课程设计一、课程设计背景。
随着信息技术的迅猛发展,数据库技术在各行各业中得到了广泛的应用。
数据库原理与应用课程的设计,旨在帮助学生全面了解数据库的基本原理和应用技术,掌握数据库设计、管理、维护和应用的基本方法,培养学生的数据库应用能力和解决实际问题的能力。
二、课程设计目标。
1. 理解数据库的基本概念和原理,掌握数据库系统的结构和功能。
2. 掌握数据库设计的基本方法和技术,能够进行数据库的设计和规划。
3. 熟练掌握SQL语言,能够编写SQL语句进行数据库的操作和管理。
4. 理解数据库管理系统的基本原理和技术,能够进行数据库的管理和维护。
5. 能够运用数据库技术解决实际问题,具有一定的数据库应用能力。
三、课程设计内容。
1. 数据库基本概念和原理。
数据库的定义和特点。
数据库管理系统的组成和功能。
数据模型和数据结构。
2. 数据库设计。
数据库设计的基本步骤。
实体-关系模型。
数据库范式理论。
3. SQL语言。
SQL语言的基本概念。
SQL语句的分类和用法。
SQL语句的高级应用。
4. 数据库管理系统。
数据库存储结构。
数据库索引技术。
数据库事务和并发控制。
5. 数据库应用。
数据库安全性和完整性。
数据库备份和恢复。
数据库性能优化。
四、课程设计方法。
1. 理论教学与实践相结合。
通过理论教学,让学生了解数据库的基本概念和原理;通过实践操作,让学生掌握数据库设计、SQL语言编写和数据库管理系统的使用。
2. 项目实践。
设计数据库应用项目,让学生在实际项目中运用所学知识,锻炼数据库应用能力和解决问题的能力。
3. 案例分析。
结合实际案例,让学生分析和解决实际数据库问题,培养学生的实际应用能力。
五、课程设计评价。
1. 学生课堂表现。
考察学生对数据库基本概念和原理的理解,以及对SQL语言和数据库管理系统的掌握程度。
2. 课程设计报告。
要求学生完成一个数据库设计和应用项目,并撰写课程设计报告,评价学生的数据库设计和应用能力。
-数据库原理及应用第二版-第8章数据库设计

需求 分析
逻辑结构 设计
物理 设计
图 7- 2
8.1.3数据库设计的基本步骤
需求分析阶段 概念结构设计 结构设计阶段 逻辑结构设计 物理结构设计 功能设计 行为设计阶段 事务设计 程序设计 数据库实施阶段 数据库运行和维护
需求分析:收集信息并进行分析和整理,是后 续的各个阶段的基础。概念结构设计:对需求分析 的结果进行综合、归纳形成一个独立于具体的DBMS 的概念模型。逻辑结构设计:将概念结构设计的结 果转换为某个具体的DBMS所支持的数据模型,并对 其进行优化。物理数据库设计:为逻辑结构设计的 结果选取一个最适合应用环境的数据库物理结构。 数据库行为设计:要设计所包含的功能,功能间的 关联关系以及一些功能的完整性要求;数据库实 施:运用DBMS提供的数据语言以及数据库开发工 具,根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库, 编制应用程序,组织数据入库并进行试运行。数据 库运行和维护阶段:投入正式使用,在其使用过程 中不断对其进行调整、修改和完善。
常用的发现事实的方法有: 1、检查文档 2、面谈 3、观察业务的运转 4、研究 5、问卷调查
8.3 数据库结构设计
8.3.1概念结构设计
概念设计的特点和策略 1、概念模型的特点 有丰富的语义表达能力。 易于交流和理解。 易于更改。 易于向各种数据模型转换,易于导出与DBMS 有关的逻辑模型。
必须注意:关系上定义的索引数并不是越多越好, 系统为维护索引要付出代价,查找索引也要付出代价。 例如,若一个关系的更新频率很高,这个关系上定义的 索引数不能太多。因为更新一个关系时,必须对这个关 系上有关的索引做相应的修改。
聚簇存取方法 为了提供某个属性或属性组的查询速 度,把这个或这些属性(称为聚簇码)上具有 相同值的元祖集中存放在连续的物理块称为 聚簇。 一个数据库可建立多个聚簇,一个关系 只能加入一个聚簇。
数据库原理及应用课程设计

课程设计采用分组答辩的方式进行考核。学生需在规定时间内提交课程设计报告,并参加答辩环节。答辩过程中 ,学生需展示系统实现效果,并回答评委的提问。
02
数据库系统基本概念
数据库定义及特点
数据库定义
数据库是一个长期存储在计算机内的、有 组织的、可共享的、统一管理的大量数据 的集合。
数据可控性
数据库管理系统提供了数据安全性、完整 性、并发控制等功能,确保数据的可控性 。
物理结构设计阶段
选择存储结构
根据数据库管理系统的特性和应用需 求,选择合适的存储结构,如行存储 、列存储等。
设计索引
为提高查询效率,对经常需要查询的 列或组合列设计索引。
配置存储参数
根据数据库性能和存储需求,配置数 据库的存储参数,如缓冲区大小、日 志文件大小等。
考虑数据备份与恢复策略
设计合理的数据备份与恢复策略,确 保数据库的安全性和可靠性。
用户界面不够友好
当前系统的用户界面较为简单,未来可以进一步优化界面设计,提升用户体验。
对未来数据库技术发展的展望
分布式数据库技术
随着互联网和大数据技术的不断 发展,分布式数据库技术将成为 未来数据库领域的重要发展方向 ,具有更高的可扩展性和性能表 现。
数据库智能化
随着人工智能技术的不断发展, 数据库将越来越智能化,例如支 持自动优化、智能查询等功能。
培养学生综合能力
课程设计涉及需求分析、概念设计、逻辑设计、 物理设计、系统实现等多个环节,有助于培养学 生的综合能力和创新思维。
为后续课程打下基础
数据库原理及应用是计算机专业的核心课程之一 ,通过课程设计可以为学生后续的专业课程学习 打下坚实的基础。
设计任务与要求
数据库应用与设计-背景介绍

定义
• 3V+1V • 维基百科对大数据的定义:大数据是指利用常用软件 工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间 的数据集。
从数据库(DATABASE, DB)到大数 据(BIG DATA, BD)
“池塘捕鱼”和“大海捕鱼”是个很好的类比。“池塘捕鱼”代表 着传统数据库时代的数据管理方式,而“大海捕鱼”则对应着大数 据时代的数据管理方式,“鱼”是待处理的数据。
案例- 《纸牌屋》
全球最大的在线付费视频与在线影碟租赁提 供商Netflix公司通过使用大数据对用户习惯进行 分析。Netflix公司运用搜索技术对比,观察用户 的观影习惯,发现了一个看上去有点风马牛不相 及“巧合”:喜欢观看1990年BBC版本《纸牌屋》 的观众,同样是著名导演大卫芬奇的拥趸。同时, 他们还是奥斯卡影帝凯文史派西的忠诚影迷。 Netflix公司认为,将这三个元素糅合在一起 的电视剧成功几率将大大增加。于是,他们请大 卫芬奇来翻拍《纸牌屋》,凯文史派西来主演。 在没有任何预告片或样片出来前,Netflix公司就 花费两亿美元订购了两季新版《纸牌屋》。 同时,由于是在线播出,Netflix公司可以轻 易地通过强大的数据库监测系统,分析出《纸牌 屋》上线后,用户在哪一处按下了暂停键,有多 少用户看过几集就放弃了,有多少用户回放和再 次播放了剧集,这一连串的精准数据分析,都可 以为今后制作剧集提供参考。
微博为新浪带来巨大价值
马云的判断来自于数据分析
“2008年初,阿里 巴巴平台上整个买 家询盘数急剧下滑 ,欧美对中国采购 在下滑。海关是卖 了货,出去以后再 获得数据;而我们 提前半年时间从询 盘上推断出世界贸 易发生变化了。”
马云对未来的预测,是建立在对用户行文分析的基础上。通常而言,买家在采购商品前,会比较多 家供应商的产品,反映到阿里巴巴网站统计数据中,就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一 个相对的数值,综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大,保证用户行为模型的 准确性。因此在这个案例中,询盘数据的下降,自然导致买盘的下降。
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数据(Data)是数据库中存储的基本对象,是描述事物的符号记录。
其种类包括:文字、图形、图像、声音。
其特点:数据与其语义是不可分的。
数据结构:逻辑结构:级2数据之间存在的逻辑关系。
如表、树、图、数组…物理结构:数据在计算机内的存储方式,如顺序方式、链接方式…数据库:人们收集并抽取出一个应用所需要的大量数据之后,应将其保存起来以供进一步加工处理,进一步抽取有用信息。
数据库的特征:数据按一定的数据模型(网状,层次,关系型)组织、描述和储存;可为各种用户共享;冗余度较小(便于保持数据的一致性);数据独立性较高;易扩展数据库管理系统(Database Management System,简称DBMS)由一个互相关联的数据的集合和一组用以访问这些数据的程序组成。
是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。
DBMS的用途:科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据。
主要功能:数据定义功能,即提供数据定义语言(DDL),定义数据库中的数据对象;数据操纵功能(DML):如插入删除等;数据库的运行管理功能;数据库的建立维护功能。
数据库系统(Database System,简称DBS)是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成在不引起混淆的情况下常常把数据库系统简称为数据库。
由数据库、数据库管理系统、应用系统(及其开发工具)、数据库管理员(和用户)构成。
数据库的特点:面向全组织的复杂的数据结构;具有较高的数据和程序的独立性;数据的冗余度小,易扩充;统一的数据控制功能,数据共享程度高型是对数据的结构和属性的说明----模式值是型的一个具体赋值----实例数据库三级模式外模式(Sub-Schema 子模式):用户的数据视图,是数据的局部逻辑结构,模式的子集可以有多个模式(Schema):所有用户的公共数据视图,是数据库全体数据的全局逻辑结构和特性的描述只有一个内模式(Storage Schema 存储模式):是数据的物理结构及存储方式,只有一个数据抽象:物理层:最低层次的抽象,描述数据如何存储逻辑层:描述数据及数据间的关系视图层:描述整个数据库的某一部分,使用户与系统交互更简单数据模型:描述数据、数据联系、数据语义以及一致性约束的概念工具的集合三大数据模型:关系模型:用二维表来表示实体及其相互联系;层次模型:用树结构表示实体之间联系的模型叫层次模型;网状模型:是一个满足下列条件的有向图:可以有一个以上的节点无父节点;至少有一个节点有多于一个的父节点(排除树结构)事务是由一系列操作序列构成的程序执行单元,这些操作要么都做,要么都不做,是一个不可分割的工作单位。
事务具有原子性(事务包含的所有操作,要么做完,要么不做),一致性(事务开始前和事务结束后,数据库都保持一致性),隔离性(对于两个事),持久性(即使发生故障,也无法改变其永久性)超码(superkey):是一个或多个属性的集合,这些属性的集合可以使我们在一个关系中唯一地标识一个元组候选码(Candidate Key):关系中的一个属性组,其值能唯一标识一个元组。
若从属性组中去掉任何一个属性,它就不具有这一性质了,这样的属性组称作候选码。
主码(Primary Key):进行数据库设计时,从一个关系的多个候选码中选定一个作为主码。
主码不可为空。
实体完整性:关系的主码中的属性值不能为空值(若主码为空,则出现不可标识的实体,这是不容许的)空值:不知道或无意义。
参照完整性:如果关系R2的外部码Fk与关系R1的主码Pk相对应,则R2中的每一个元组的Fk值或者等于R1 中某个元组的Pk 值,或者为空值。
常用完整性约束:主码约束;唯一性约束;非空值约束:NOT NULL;参照完整性约束关系代数运算:基本运算:一元运算:选择、投影、更名;多元运算:笛卡儿积、并、集合差;其它运算:集合交、θ连接、自然连接、除、赋值空值:不知道或不存在。
空值的表现:参与算术运算:结果为Null;参与比较运算:结果为Null;参与逻辑运算:1、Null or true=ture 2、Null and false=false3、其它情况结果为null(空值是一种状态,不是一个明确的值)空值测试:is [not] null (例如:where AGE is null ,不可写为where AGE = null)易错点:除is [not] null之外,空值不满足任何查找条件;对于is null,为空则true,否则false;不会返回null;如果null参与聚集运算,则除count(*)之外其他聚集函数都忽略null;对于聚集函数,若输入集合为空,count返回0,其他返回null。
例:select count(*)from SC 结果为6例:select count(score)from SC 结果为4(不计入那两个null)表的删除:DROP table表名命令元组的删除:delete from 表名[where 条件表达式] 从表中删除符合条件的元组,如果没有where语句,则删除所有元组建立索引格式:create cluster index s-index on S(SN)(可以动态地定义索引,即可以随时建立和删除索引;一个表上可建多个索引。
索引可以提高查询效率,但索引过多耗费空间,且降低了插入、删除、更新的效率)S QL基本语句格式SELECT [ALL|DISTINCT] <目标列表达式>[,<目标列表达式>] …FROM <表名或视图名>[,<表名或视图名> ] …[ WHERE <条件表达式> ][ GROUP BY <列名1> [ HAVING <条件表达式> ] ][ ORDER BY <列名2> [ ASC|DESC ] ]GROUP BY子句:对查询结果按指定列的值分组,该属性列值相等的元组为一个组。
通常会在每组中使用聚集函数HAVING短语:筛选出只有满足指定条件的组ORDER BY子句:对查询结果表按指定列值的升序或降序排序WHERE中的运算符算术比较:< , <= , > ,>= , = ,<> 或!=逻辑:and , or , not (不使用┑∧∨,不支持)集合成员资格:in , not in谓词:exists, not exists, all, some, unique,between ... and ... , not between... and ..., like , not like , is null,is not null聚集函数:avg, min , max , sum , count...集合:union , intersect , except /minus常用SQL语句示例:示例1 给出所有老师的信息select *from PROF示例2 Select (all):不去重复元组;Select distinct:去重复元组;r.*:表r的全部属性示例3 找出工资低于500的职工的姓名、工资、系别select PNAME , SAL , DNAMEfrom PROF , DEPTwhere SAL < 500and PROF.DNO = DEPT.DNO示例4 列出姓名以“张”打头的教师的所有信息select *from PROFwhere PNAME like “张%”示例5 列出姓名中含有4个字符以上,且倒数第3个字符是d,倒数第2个字符是_的教师的所有信息select *from PROFwhere PNAME like “% _d \__”escape “\”示例示例6 按系名升序列出老师姓名,所在系名,同一系中老师按姓名降序排列select DNAME,PNAMEfrom PROF,DEPTwhere PROF.DNO = DEPT.DNOorder by DNAME asc,PNAME desc注:当排序列含空值时ASC:排序列为空值的元组最后显示DESC:排序列为空值的元组最先显示示例7:列出每一年龄组中男学生(超过50人)的人数select AGE,count(S#)from Swhere SEX = ‘M’group by AGEhaving count(*) > 50示例8 查询有3门以上课程是90分以上的学生的学号及(90分以上的)课程数SELECT Sno, COUNT(*)FROM SCWHERE score>=90GROUP BY SnoHAVING COUNT(*)>=3;集合操作:集合并:union 集合交:intersect 集合差:except(minus)提示集合操作自动去除重复元组,如果要保留重复元组的话,必须用all关键词指明测试集合成员资格in ;测试集合是否为空exists ;测试集合是否存在重复元组unique视图的特点:虚表,是从一个或几个基本表(或视图)导出的关系;只存放视图的定义,不会出现数据冗余;基表中的数据发生变化,从视图中查询出的数据也随之改变;查询时,视图名可以出现在任何关系名可以出现的地方;视图的定义方式不支持递归定义。
简单属性:不可再分的属性如学号、年龄、性别复合(Composite)属性:可以划分为更小的属性。
如电话号码=区号+本地号码;出生日期=年+月+日单值属性:每一个特定的实体在该属性上的取值唯一。
如学生的学号,年龄、性别、系别等多值属性:某个特定的实体在该属性上有多于一个的取值。
如学生(学号,联系电话)(多值用双圈表示;派生属性用虚圈表示)弱实体集的分辨符用下划虚线标明双横线表示全部参与,单横线表示部分参与ER图示例:示例1示例2范式:范式是对关系的不同数据依赖程度的要求第一范式:如果关系模式R所有属性都源自原子域,称模式属于1NF第二范式:若RÎ1NF,且每个非主属性完全依赖于码,则称RÎ2NF数据库作用?外键约束性?这是咱们做过的实验,参考下吧1找出没有选修任何课程的学生的学号、姓名。
create table test2_01 as select sid,name from pub.student where sid not in (select sid from pub.student_course)2找出至少选修了学号为“0417”的学生所选修的一门课的学生的学号、姓名create table test2_02 as select sid,name from pub.student where sid in(select distinct sid from pub.student_course where cid in (select distinct cid from pub.student_course where sid='0417'))3找出至少选修了一门其先行课程号为“300002”号课程的学生的学号、姓名。