数据管理技术
科学数据管理的技术和思路
科学数据管理的技术和思路随着科技的进步和数据量的不断增长，科学数据管理变得越来越重要。
科学数据管理是指对科学实验中产生的数据进行收集、存储、传输、分析、共享和保护的过程。
在科学研究中，数据是构建理论和验证实验假设的关键因素，良好的数据管理可以提高数据的准确性和可信度，促进率先的科研成果的产生。
本文将详细介绍科学数据管理的技术和思路，主要包括数据收集、存储、传输、分析、共享和保护等方面。
一、数据收集数据收集是指在实验过程中将产生的数据进行有效收集的过程。
一个有效的数据收集过程需要考虑以下几点：1.数据质量：确保数据的准确性、可靠性和一致性，并记录数据的来源、计算方法和校验过程。
在数据收集过程中，需要避免数据损失和数据偏差。
2.数据标准化：确定适当的数据格式和单位，确保数据可比较和可统一。
3.数据分类：将数据按照其属性进行归类和整理，有利于后续的数据处理和分析。
4.数据自动化：采用自动化的数据收集工具，提高数据收集过程的效率和准确性。
二、数据存储数据存储是指在数据收集过程中获得的数据保存到适当的存储介质中的过程。
数据存储过程中，需要考虑以下几点：1.数据安全性：采用保密措施，保护敏感数据不被未经许可的人员访问。
2.数据备份：数据备份是保证数据安全性的重要措施，通过定期备份，避免因数据丢失而造成的损失。
3.数据扩展性：随着数据量的增长，数据存储的容量也需要逐步扩展。
4.数据版本管理：对数据进行版本管理，便于管理和追踪数据的历史记录。
三、数据传输数据传输是指在数据存储过程中，将数据传输到需要的位置的过程。
数据传输过程中需要注意以下几点：1.网络安全：采用数据加密技术，保证数据传输过程中不被黑客攻击和数据泄露。
2.数据格式：确定数据格式和传输方式，确保传输的数据能够被成功接收和处理。
3.数据传输速度：保证数据传输的速度，减少数据传输时间和网络堵塞。
四、数据分析数据分析是指对数据进行处理和分析的过程。
通过数据分析，可以发现数据之间的关联性、规律和异常情况。
多源数据管理与融合技术
多源数据管理与融合技术随着信息化时代的到来，各行业的数据量都在不断增加，数据来源也变得越来越多样化。
这时候就需要一种能够进行多源数据管理与融合的技术，以提高数据的价值和利用率。
一、多源数据管理技术多源数据管理是指对来自不同来源的数据进行统一的管理和处理。
在实际应用中，我们可能会面临来自不同数据源的数据冲突、重复等问题，而多源数据管理技术能够帮助我们解决这些问题。
其中，数据集成是多源数据管理中最主要的内容之一。
数据集成可以将来自不同数据源的数据进行合并，使之变得更加完整、准确。
同时，数据集成还能够对数据进行清洗、转换、透视等操作，以便后续的分析和应用。
另外，多源数据管理还需要考虑数据安全和隐私保护。
因为数据源和数据格式的多样性，数据的脆弱性也会增加。
因此，在多源数据管理中，我们需要采取一些安全策略，来保护数据的安全性和隐私性。
二、多源数据融合技术多源数据融合是将来自不同数据源的数据进行合并，得到更综合、更完整的数据。
在多源数据融合过程中，我们需要考虑数据的一致性和可信度。
数据的一致性是指来自不同数据源的数据在语义上的一致，即它们描述同一概念。
而数据的可信度则与数据来源、采集方式、数据处理过程等相关。
数据的可信度越高，我们在后续的分析和应用中才越能够放心使用。
在多源数据融合中，我们通常会采用数据挖掘和机器学习等技术。
这些技术能够自动识别数据的规律和模式，从而更准确和更高效地进行数据融合。
三、多源数据管理与融合的应用多源数据管理与融合技术的应用是非常广泛的。
以下是一些典型应用的介绍。
1、医疗健康领域在医疗健康领域，多源数据管理与融合技术能够帮助我们实现病历数据的整合和分析。
这对于疾病的预防、治疗和康复等方面都有着重要的作用。
2、智能交通领域在智能交通领域，多源数据管理与融合技术能够帮助我们实现城市交通数据的整合和分析。
这对于交通拥堵预测、路况优化、公共交通调度等方面都有着重要的作用。
3、金融领域在金融领域，多源数据管理与融合技术能够帮助我们实现金融数据的整合和分析。
第1讲 数据管理技术的发展
A)m:n B)1:m C)m:k D)1:1
• （1）对于现实世界中事物的特征，在实体-联 系模型中使用 A）属性描述 B）关键字描述C）二维表格描述 D）实体描述 （2）把实体-联系模型转换为关系模型时，实 体之间多对多联系在关系模型中是通过 A）建立新的属性来实现 B）建立新的关键字 来实现 C）建立新的关系来实现 D）建立新的实体来 实现 （3）专门的关系运算不包括下列中的 A）联接运算 B）选择运算 C）投影运算 D） 交运算 （4）对关系S和关系R进行集合运算运算称为， 结果中既包含S中元组也包含R中元组，这种集 合
按关系数据模型组织的数据库是关系数据库。
① 关系：一个关系就是一张二维表，在vf中存储为一个 文件，扩展名是DBF；例如：读者.DBF
②关系模式：是对关系的描述，一个关系模式对应于一 个关系的结构。其格式为：关系名(属性名1，属性名 2，…) 例如： 读者（读者编号，姓名，性别，出生日期， … ）
③元组：在二维表中的水平方向的行； ④属性：在二维表中的垂直方向的列； ⑤域：属性的取值范围，同列具有相同的域； ⑥关键字：属性或属性的组合，能唯一标志一个元组
6、数据库系统：数据库系统（Database System，简 记为DBS）是实现有组织地、动态地存储大量关联数 据、方便多用户访问的计算机硬件、软件和数据资源 组成的系统，即它是采用数据库技术的计算机系统。
7、数据库应用系统：(DBAS)由系统开发人员利用数 据库系统资源开发出来的，面向某一类实际应用的应 用软件系统。
完整性控制
• 1、实体完整性控制 • 2、域完整性控制 • 3、参照完整性控制
（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
数据库管理中的三大主要技术
186 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique【关键词】计算机 数据库 备份技术 恢复技术 安全管理技术在当前科学技术和信息技术不断进步和快速发展的背景下，信息系统已经被广泛开发和利用，在很多领域中得到了广泛的应用，对很多行业现阶段以及未来发展而言，也具有非常重要的影响和作用。
也正是由于电子信息系统的应用范围越来越广，无论是记录或者是日常积累的数据不断增加，这样就会导致信息系统中的数据库在日常规划和建设过程中的规模越来越大，同时也会体现出一定的复杂性。
1 计算机数据库管理的备份技术1.1 数据SAN备份网络时代的到来，促使计算机技术在实际应用过程中的范围越来越大，影响力也有所增加。
计算机数据库在实际应用过程中，不仅可以实现大量数据的储存和利用，而且还可以保证数据在储存过程中的安全性和有效性。
SAN 备份是计算机数据库现有比较常见的一种备份技术，该技术在应用时，主要是指在实践中可以对一些高性能光纤进行科学合理的利用。
通过这种方式在实践中的有效落实，可以实现对计算机储存信息的采集、管理，同时还可以保证管理的集中性和统一性。
与此同时，在对计算机数据库内部数据进行备份的时候，通过SAN 备份技术在其中的合理利用，可以直接将数据以非常高的速率光纤直接传输出去。
在这种背景下，还可以与数据在储存和利用过程中的基本要求进行结合，通过远距离访问方法在其中科学合理的利用。
在保证计算机数据库内部信息可以实现有效共享和利用的基础上，可以达到数据备份的基本要求。
1.2 数据归档与分级备份计算机数据库在实际应用过程中，其主要功能作用就是要实现对数据的储存和利用，同时还要保证数据可以在实践中得到有效的保数据库管理中的三大主要技术文/肖平存，这样可以提高数据的整体利用率。
数据归档一直以来都是数据库在实际应用过程中的基础，同时也是计算机数据库的基本功能。
临床试验数据管理工作技术指南
临床试验数据管理工作技术指南临床试验数据管理是临床研究中至关重要的一环，它涉及到数据的收集、录入、验证、清洗、分析和报告等一系列工作。
良好的数据管理工作能够确保试验结果的准确性和可靠性，对于保障受试者权益、保证试验质量具有重要意义。
本指南旨在为临床试验数据管理工作提供技术支持和指导，帮助数据管理人员规范操作，提高工作效率，确保数据的完整性和准确性。
1. 数据收集。
数据收集是临床试验数据管理的第一步，包括临床观察数据、实验室检测数据、生命体征数据等。
在数据收集过程中，应当严格按照试验方案和标准操作程序进行操作，确保数据的完整性和准确性。
同时，应当及时记录数据收集的时间点和方法，以便后续的数据验证和审查。
2. 数据录入。
数据录入是将收集到的原始数据输入到电子数据库中的过程。
在进行数据录入时，应当采取双人录入或者双重验证的方式，确保数据的准确性。
此外，应当建立完善的数据录入规范和标准，对数据进行逻辑性和合理性的检查，及时发现和纠正错误数据。
3. 数据验证。
数据验证是对录入的数据进行逻辑性、合理性和准确性的检查。
在数据验证过程中，应当重点关注数据的异常情况和不合理之处，及时发现并纠正错误数据。
同时，应当建立数据验证的标准和程序，确保验证结果的可追溯性和可审查性。
4. 数据清洗。
数据清洗是对验证后的数据进行逻辑性、合理性和一致性的检查和整理。
在数据清洗过程中，应当对不合理的数据进行合理性分析，找出数据的规律性和相关性，确保数据的一致性和完整性。
同时，应当建立数据清洗的标准和程序，确保数据清洗的有效性和可靠性。
5. 数据分析和报告。
数据分析和报告是对清洗后的数据进行统计学分析和结论性报告的过程。
在数据分析和报告过程中，应当采用合适的统计学方法和工具，确保数据分析的科学性和可靠性。
同时，应当建立数据分析和报告的标准和程序，确保分析结果的可信度和可审查性。
结语。
临床试验数据管理工作是临床研究中至关重要的一环，它直接关系到试验结果的准确性和可靠性。
数据管理及应用专业学什么
数据管理及应用专业学什么数据管理及应用专业是计算机科学与技术领域中的一个方向，主要涉及数据的存储、处理、管理和应用等方面的知识和技能。
在这个专业中，学生将学习数据库技术、数据挖掘、大数据处理、数据安全与隐私等相关知识。
首先，数据管理及应用专业将重点学习数据库技术。
数据库是数据管理和应用的核心技术之一，学生将学习数据库的原理、设计、实现和优化等技术。
他们将了解关系型数据库、非关系型数据库、面向对象数据库等不同类型的数据库，掌握数据库设计和规范化、SQL语言、索引和查询优化等技术。
此外，学生还将学习数据库管理系统的搭建和维护，包括数据库备份与恢复、性能监控和调优等方面的知识。
其次，数据管理及应用专业还将学习数据挖掘技术。
数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式和规律的过程，可以用于预测、分类、聚类等应用。
学生将学习数据挖掘的基本概念和算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。
他们还将学习数据预处理和特征选择、模型评估和优化等相关技术，掌握数据挖掘工具和平台的使用。
另外，数据管理及应用专业也会培养学生对大数据处理的能力。
随着互联网的发展，各种类型的数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已经无法胜任。
学生将学习大数据处理的技术和工具，包括分布式存储与计算、并行计算、数据流处理等。
他们还将了解大数据处理的应用案例，如推荐系统、智能交通等。
此外，数据安全与隐私也是数据管理及应用专业的一个重要内容。
学生将学习数据安全和隐私保护的基本原理和技术，包括加密算法、访问控制、身份认证等。
他们还将学习相关法律法规和道德伦理，了解数据安全与隐私保护的社会和经济影响。
最后，数据管理及应用专业还需要学生具备一定的计算机科学和数学基础。
学生需要具备编程和算法的能力，掌握数据结构、计算机网络等基础知识。
数学基础包括概率论、统计学、线性代数等，用于支持数据管理和数据挖掘的相关算法和模型。
总的来说，数据管理及应用专业主要学习数据库技术、数据挖掘、大数据处理、数据安全与隐私等知识和技能。
数据管理技术的历史沿革与新进展
Introduction
Shares many same goals as previous distributed file systems
查尔斯·巴赫曼（1924～） 1973年图灵奖获得者 网状数据库技术与标准的创立
者 1961年，任职于通用电气公司
（General ElectricCo.）的 Charles Bachman 成功地 开发出世界上第一个网状 DBMS，也是第一个数据库管 理系统—— 集成数据存储IDS （Integrated Data Store）
数据的特点
数据与其语义是不可分的
2、数据管理
什么是数据管理
对数据进行分类、组织、编码、存储、检索 和维护，是数据处理的中心问题
3、数据管理技术的发展过程
数据管理技术的发展过程
人工管理阶段(40年代中--50年代中) 文件系统阶段(50年代末--60年代中) 数据库系统阶段(60年代末--现在)
3.3 数据库系统
特点
数据结构化； 数据的共享性高，冗余度低，易扩充 ； 数据独立性高 （物理独立性、逻辑独立性）； 数据由DBMS统一管理和控制。
/cug/database/netclass/CHAPT1/SEC1/1.1.3.htm
3.3 数据库系统
应用程序与数据的对应关系
应用程序1 应用程序2
DBMS
数据库
…
返回提要
数据管理技术的发展及各阶段特点
数据管理技术的发展及各阶段特点首先来看一下数据管理技术的定义:数据管理技术是对数据进行分类,组织,编码,输入,存储,检索,维护和输出的技术。
一般的,我们认为数据管理技术的发展大致经过了以下三个阶段:人工管理阶段,文件系统阶段,数据库系统阶段。
下面我们分阶段来比较一下各个阶段。
1、人工管理阶段及其特点在计算机出现之前,人们运用常规的手段从事记录、存储和对数据加工,也就是利用纸张来记录和利用计算工具(算盘、计算尺)来进行计算,并主要使用人的大脑来管理和利用这些数据。
20世纪50年代以前,计算机主要用于数值计算。
从当时的硬件看,外存只有纸带,卡片,磁带,没有直接存取设备;从软件看(实际上,当时还未形成软件的整体概念),没有操作系统以及管理数据的软件;从数据看,数据量小,数据无结构,由用户直接管理,且数据间缺乏逻辑组织,数据依赖于特定的应用程序,缺乏独立性。
至于谈到这个阶段的特点,我认为主要有以下特点:(1)数据的管理者:人(2)数据面向的对象:某一应用程序(3)数据的共享程度:无共享,冗余度极大(4)数据的独立性:不独立,完全依赖于程序(5)数据的结构化:无结构(6)数据控制能力:应用程序自己控制2、文件系统阶段及其特点50年代后期到60年代中期,出现了磁鼓,磁盘等数据存储设备。
新的数据处理系统迅速发展起来。
这种数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的数据文件,系统可以按照文件的名称对其进行访问,对文件中的记录进行存取,并可以实现对文件的修改,插入和删除,数据可以长期保存在计算机外存上,可以对数据进行反复处理,并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作,这就是文件系统。
文件系统实现了记录内的结构化,即给出了记录内各种数据间的关系。
这一阶段的数据管理技术得益于计算机的处理速度和存储能力的惊人提高。
但是,文件从整体来看却是无结构的。
其数据面向特定的应用程序,因此数据共享性,独立性差,且冗余度大,管理和维护的代价也很大。
数据库管理技术中的数据访问控制与权限管理技巧分享
数据库管理技术中的数据访问控制与权限管理技巧分享数据访问控制和权限管理是数据库管理技术中非常重要的一部分。
通过合理的访问控制和权限管理，可以确保数据库中的数据只能被授权的用户访问，从而保护数据的机密性和完整性。
本文将分享一些数据库管理技术中的数据访问控制和权限管理的技巧。
首先，要实施数据访问控制，需要建立一个权限模型。
权限模型定义了数据库中不同用户或用户角色之间的权限关系。
可以使用传统的基于角色的访问控制（RBAC）模型或基于属性的访问控制（ABAC）模型。
RBAC模型通过将用户分配到不同的角色，并为每个角色分配一组特定的权限来实现访问控制。
ABAC模型則基於屬性或條件控制用戶對數據的訪問權限。
选择合适的模型取决于具体的需求和数据库结构。
其次，要合理地管理权限，可以采用细粒度权限控制的策略。
细粒度权限控制意味着在数据库中对每个对象（如表、列、行）甚至每个操作（如插入、更新、删除）设置适当的权限。
该策略可以确保每个用户只能访问其需要的数据，并防止未经授权的操作。
例如，可以为每个数据库用户或角色定义只读、读写或仅限于特定数据范围的权限。
这样可以最大限度地减少安全风险。
临时权限是一种常用的权限管理技巧。
有时，需要临时授予某个用户或角色特定的权限，以完成某些特殊的任务。
在这种情况下，可以使用数据库管理系统提供的临时权限功能来授予用户或角色权限，并在任务完成后自动收回这些权限。
这可以防止权限滥用和降低安全隐患。
审计数据库访问是确保数据安全和追踪操作的重要手段。
通过启用数据库的审计功能，可以记录用户对数据库的所有操作，包括登录、查询和更改等。
审计数据可以用于安全审计，以识别不恰当的访问和操作。
同时，审计数据还可以为实现合规要求提供依据，并提供最终证据，以追责任。
另外，数据访问控制和权限管理也需要与其他安全机制相结合，以建立全面的安全保护措施。
例如，可以使用传输层加密（TLS）协议来保护数据在传输过程中的安全性。
数据质量管理的关键技术
数据质量管理的关键技术数据质量是企业业务流程和业务决策所基于的最基础的前提条件，没有高质量的数据支持，企业的业务和决策都会处于风险之中。
因此，数据质量管理对于企业的发展至关重要。
数据质量管理需要通过有效的技术手段和方法来保证数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
本文将介绍数据质量管理的关键技术。
一、数据清洗技术数据清洗是数据质量管理的一项基础工作，其目的是通过去除数据中的错误、重复和不一致性等问题，从而提高数据的可靠性和可用性。
数据清洗技术包括数据去重、数据过滤、数据格式化、数据校验等方法。
其中，数据去重是最常用的技术，它通过去除重复的数据行来提高数据的准确性，从而提高数据质量。
此外，数据过滤技术可以通过去除无用的和错误的数据来提高数据的可用性。
数据格式化技术则可以通过统一数据的格式使其更易于管理和使用。
二、数据标准化技术数据标准化是指将数据集中到一个标准的水平上，以便于有效的管理和使用。
数据标准化技术包括数据规则定义、数据的分类和编码、数据命名规则等。
数据规则定义是指定义数据的格式、结构和输入值范围等，以确保数据的一致性和准确性。
数据的分类和编码则是将数据归类为一个可管理的体系，以便于数据管理和使用。
数据命名规则可以使数据更易于识别和理解，从而提高数据的可用性和可靠性。
三、数据质量测量技术数据质量测量技术是评估数据质量的一种方法，可以通过对数据进行各种统计量的分析和度量来评估数据的质量。
主要的测量指标包括数据的完整性、精确性、一致性、时效性和可用性等方面。
对于不同的数据，需要使用不同的指标来进行度量。
四、数据治理技术数据治理是数据管理的一种高级形式，它包括数据安全性保障、数据隐私保护、数据访问控制等一系列管理措施，以确保数据的质量和可信性。
数据治理技术可以通过集成各种安全和隐私保护措施来实现数据的安全性和合规性。
此外，数据访问控制可以对数据进行分类、权限分配、审计等管理操作，以保证数据的可控性和安全性。
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. 精品文本 信息技术（选修4） 数据管理技术复习提纲 概要： 信息技术学科模块4——《数据管理技术》，全书以应用数据管理技术解决问题为主线，按照“分析问题——设计数据库——建立数据库——使用数据库——管理数据库”这一线索呈现学习内容。全书分五章，下面介绍第一章至第五章的主要内容：
第一章 认识数据管理技术
一、数据管理基本知识 1、数据管理技术的基本概念 数据：是人类社会的一种重要信息资源，是对现实世界中客观事物的符号。计算机中的数据分为数值型数据与非数值型数据。 例题：如商品价格、销售数量等数据是（ ） A、数值数据 B、非数值数据 说明：数据是信息的符号表示或称为载体。即为了表达信息（抽象概念），必须使用某种符号，这些符号就叫数据，如字符、图表、图形、图像、声音、视频等都可以称为数据。信息依赖数据来表达，是数据的内涵，是对数据语义的解释。 数据管理：是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。 数据管理技术：指与数据管理活动有关的技术。 数据库（DB）：是指按照某种模型组织起来的，可以被用户或应用程序共享的数据的集合。 数据库系统（DBS）：是指采用的数据库技术的完整的计算机系统。 数据库管理系统（DBMS）：是能够建立数据库、维护数据库及管理数据库的一个开发平台。 数据库应用系统：是应用了数据库的信息系统。
说明：数据库系统的核心为数据库管理系统，数据库管理系统的核心为数据库（或数据） 例题：下列软件中，不属于数据库应用系统的是（ ） A、学籍管理系统 B、中考成绩查询系统 C、Linux 操作系统 D、网络售票系统 例题：数据库管理系统英文简写是（ ）
系统软件 应用软件 数
据 库
计算机硬件 操作系统OS
数据库管理系统
数据库应用系统 终端用户
数据库系统结构示意图 操作对象 .
精品文本 A、DB B、DBS C、DBMS D、Access 2、数据管理技术的变迁 数据管理技术经历了人工管理阶段→文件系统阶段→数据库系统阶段。 文件系统阶段与数据库系统阶段的比较如下表： 阶段 独立性 冗余度 共享性 安全性与完整性 文件系统阶段 差 高 差 差 数据库系统阶段 高 低 高 高 说明：文件系统阶段与数据库系统阶段根本区别在数据的结构化程度高低； 数据库技术的应用领域——主要应用于数据密集型应用的领域。 3、数据管理技术的应用 ①利用Windows操作系统管理文件； ②利用常用工具软件管理数据； ③利用数据库应用系统管理数据 说明：使用数据库应用系统的优势：①能够存储大量数据； ②管理操作方便、快捷，数据维护简单、安全； ③信息检索准确、迅速、高效； ④数据独立性、共享性、安全性均较高，冗余度低。 二、数据库、数据表、记录、字段、关键字的概念 关系：二维表在关系数据库中称作关系； 字段：二维表中的列称为字段； 域：是属性所有可能取值的集合 值：是二维表中的一个具体数据项，是数据库中最小的数据单位 关键字（键）：也称作键，是指能标识唯一一条记录的字段。 记录：二维表中行称为记录，可以用关键字来标识（从第二行开始）。
相关规定：在同一张二维表中不允许有同名字段； 在一张二维表中，不应有内容完全相同的记录； 关键字字段必须满足①值不能重复；②值不能为空值。
书 号 书 名 作 者 价 格 出版日期 是否借出 20061001 计算机图形学 朱铨 ￥10.00 2007-3-22 □ 20061002 操作系统 朱铨 ￥7.00 2007-3-23 □ 20061003 ASP网络编程 朱铨 ￥14.00 2007-3-24 □ 20061004 现代数学方法选讲 谢季坚 ￥10.00 2007-3-25 □
第一行为：字段名 关键字（主键）
每一列为一个字段 第
二行开始每一行为一条记录 . 精品文本 数据的收集与分类 建立实体——联系模型（E-R图） 将E-R图转换为关系数据模型 创建数据库
常见的关系数据库管理系统：Access、Foxpro、DB2、SQL Server、Oracle等。 例题：某学校“会考信息管理系统”使用了利用Office 2000建立的数据库hkinfor.mdb该数据库应用系统的名称是（ ） A、Access 2000 B、hkinfor.mdb C、hkinfor D、会考信息管理系统 例题：以下哪一项全不属于数据库管理系统（ ） ①FoxPro ②DB2 ③Access ④Excel ⑤Oracle ⑥Photoshop A、④⑥ B、①②⑥ C、①④⑤⑥ D、②④⑤⑥ 例题：关系数据库中的“关系”指的就是（ ） A、联系 B、一维表 C、二维表 D、三维表
第二章 数据的分析与建模
一、数据分析与建模 建立数据库的过程： ①数据的收集与分类→②建立实体-联系模型（E-R图）→③将E-R图转化为关系数据模型→④创建数据库（建立空数据库→建立表结构→输入记录数据） 1、数据的收集与分类 数据收集：对现实系统进行实地调查与分析，收集各种原始凭证，并弄清数据的来龙去脉。 数据的分类：对收集到的原始数据的基本特征进行分类整理，提取有用的信息 例题：为开发“会考信息管理系统”而收集到如下所列的数据，其中（ ）是不必要的 ①学生姓名 ②学生照片 ③班主任姓名 ④会考科目 ⑤考试成绩 ⑥监考人员 A、③④⑤ B、③⑥ C、④⑤⑥ D、②③⑥ 2、建立实体-联系模型（E-R图） 三个世界的术语及相关联系 现实世界 信息世界（概念模型） 机器世界（数据模型）
第一次 第二次 抽象 抽象 三个世界的术语对照： 现实世界 信息世界 机器世界 对象 实体 记录 特征 属性 字段 （对象）总体 实体集 二维表 关键特征 键 关键字 事物及其联系 概念模型 数据模型 信息世界：是现实世界在人们头脑中的反映，人的思维将现实世界的数据抽象化和概念化，并用文字符号表示，就形成了信息世界； 概念模型：是现实世界的具体事物经过人的认识、整理、分类之后在信息世界的表现形式。 机器世界：又称数据世界，信息世界中的信息经过抽象和组织，以数据形式存储在计算机中，. 精品文本 就称为机器世界。 数据模型：是对现实世界数据特征的抽象表示，通常有严格的定义。 E-R模型：1976年P.P.S.Chen提出的实体——联系模型，是最著名、最常用的概念模型。 E-R图基本图素：
用矩形框表示实体 用菱形框表示实体之间的联系 用椭圆形框表示属性 联系：现实世界中事物之间的联系，到信息世界中反映为内部联系（实体集属性之间的联系）与外部联系（实体集与实体集之间的联系） 实体集之间的联系有三种：一对一联系、一对多联系、多对多联系 建立实体——联系模型的步骤： ①确定实体；→②确定实体的属性→③确定实体之间的联系→④设计出E-R图 例题：在设计旅游信息数据库的过程中，用E-R图描述的是旅游信息的（ ） A、关系数据模型 B、概念模型 C、面向对象模型 D、逻辑数据模型 例题：在机票预定系统中，所出售的机票与实际的座位之间的联系是（ ） A、一对一联系 B、一对多联系 C、多对一联系 D、多对多联系 例题：现实世界中的某一对象及其特征抽象到信息世界中分别称为（ ） A、数据表名 字段 B、记录 字段 C、实体 属性 D、实体集 属性 例题：在E-R图中，利用菱形框表示（ ） A、实体 B、实体集 C、属性 D、联系 3、将E-R图转换为关系数据模型 概念：关系数据模型是采用二维表的方式表示实体及实体之间的联系。 常用的数据模型有：关系模型（二维表）、层次模型（树型结构）、网状模型（网状结构） 将E-R模型转换成关系数据模型按下列步骤完成： ①将每个实体集转换成一个二维表； ②将实体集之间的联系转换成二维表； ③将一对一联系、一对多联系合并到多的一端实体表中，多对多联系表则不合并。 例题：现有关系：学生（学号，姓名，选修课程，成绩），为消除数据冗余，至少要分解为（ ） A、1个表 B、2个表 C、3个表 D、4个表 分析：该关系包含学生实体、课程实体及所在的联系，因此可分解成下面的三张数据表： 学生（学号，姓名）；课程（课程号，课程）；成绩（学号，课程号，成绩） 例题：设计数据库时有一关系：学生（学号，姓名，班级，班主任），为消除数据冗余，至少要分解成（ ） A、1个表 B、2个表 C、3个表 D、4个表 分析：该关系包含学生、班主任（班级）实体及所在的联系，分解成下面的三张数据表： 学生（学号，姓名）；班主任（班级编号，班级，班主任）；所在（学号，班级号） 由于学生与班级之间是一对多联系，因此将联系表合并到学生表中：
实体（集）名 联系
属性名 .
精品文本 学生（学号，姓名，班级号）；班级（班级编号，班级，班主任） .
精品文本 二、在Access关系数据库管理系统中创建与维护数据库
注意：在Access数据库管理系统许多操作都要在前一操作的基础上进行的，例如：未建立数据库则无法建立数据表，建立不符合要求的数据表则可能导致无法建立数据表之间的关系，关系没建立又可能影响查询及统计的结果，因此在学习Access软件的具体操作时切忌求快！而应按层层递进、稳扎稳打的方式学习！ （一）创建数据库 创建数据库的步骤主要有三步：创建空数据库→建立数据表结构→输入记录数据 1、创建空数据库的方法P30 ①使用“向导”方式创建数据库 ②进入ACCESS系统后，利用“文件”菜单下的“新建” ③单击数据库工具栏“新建”按钮 例题：在E盘下“综合操作题（一）”文件夹建立“图书管理.mdb”数据库。
说明：建立空数据库时，就要指定数据库的存储路径及数据库文件名（扩展名为：.mdb）； 2、创建数据表 ➢ 创建数据表的方法： ①使用设计器创建数据表 ②使用向导创建表 ③通过输入数据创建表 ➢ 创建数据表的操作步骤 ①定义数据表结构 ■确定数据表中的各字段名 ■设置各字段属性（字段类型、 字段说明等） 说明：数据类型参考教材P32 字段属性设置参考教材P33 ■确定数据表主键 ②输入记录数据 ➢ 相关规定： ①字段名 ■字段名是字段的标识，字段名必须是唯一的，同一数据表中不允许有重复的字段名； ■表中每一个字段必须是简单的数据项，而不是组合的数据项； ■字段名不能以空格开头，中间可包括空格，字段名不为空； ■字段名最多可达64个字符长度，可包括字母、数字、汉字及部分符号等。
创建数据表的方法
已有数据表