数据库原理及应用论文
《数据库原理与应用》“课程思政”教学改革研究与实践
《数据库原理与应用》“课程思政”教学改革研究与实践摘要：《数据库原理与应用》课程计算机专业的核心课程，将课程思政内容融入专业课程教学的各个环节，并找到“融入点”是最核心、最关键也是最难解决的部分。
研究《数据库原理与应用》专业课程中思政元素，将之融入专业知识体系，通过教学环节的创新，实现对新时代大学生德育和专业知识培养的融合，对提高新时代大学生的综合素养具有积极的意义。
关键词：数据库原理与应用；课程思政；教学改革1 研究背景教育部关于印发《高等学校课程思政建设指导纲要》的通知教高〔2020〕3号。
纲要中明确提出“高校课程思政要融入课堂教学建设，作为课程设置、教学大纲核准和教案评价的重要内容，落实到课程目标设计、教学大纲修订、教材编审选用、教案课件编写各方面，贯穿于课堂授课、教学研讨、实验实训、作业论文各环节。
要创新课堂教学模式，推进现代信息技术在课程思政教学中的应用，激发学生学习兴趣，引导学生深入思考。
在课程中融入思政元素，实现“全程育人、全方位育人”，有效提高人才培养质量。
2 基于“课政融合”的数据库原理与应用课程设计2.1 教学目标设计目前，很多应用型本科院校计算机专业课程体系的设计主要立足于专业教育，突出专业特色，强调了学生专业技能的培养，从而忽视了对学生思想政治的培养，导致学生在工作中，思想政治觉悟不高。
本课程紧紧围绕“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”这一根本问题，落实立德树人根本任务，结合学校人才培养定位和学科专业特色，优化课程思政内容体系，以实现价值塑造、知识传授和能力培养的有机统一，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。
因此，课程教学秉持以“立德树人、双创贯通、能力本位”为宗旨，对数据库原理与应用课程教学目标进行设计。
从四个维度设计培养目标，实现知识、能力、素质和价值有机融合。
知识：掌握数据库系统的基本原理；熟练使用SQL进行数据库应用开发；掌握数据库管理和维护相关技术。
计算机应用技术的发展与研究论文
计算机应用技术的发展与研究论文随着我国科技水平的日益提升,计算机应用技术得到的迅猛发展,在各个行业中均已广泛应用。
计算机应用为我们的日常生活提供了许多便利,需要提升具计算机应用技术的安全保护意识。
计算机应用技术水平的提升是促进社会进步的重要保障。
以下是店铺为大家精心准备的：计算机应用技术的发展与研究相关论文。
内容仅供参考，欢迎阅读!计算机应用技术的发展与研究全文如下：【摘要】：本文则主要针对计算机应用技术的简要概述、计算机应用技术的发展历史和现状以及未来的发展趋势进行简要的分析和探索,分析我国目前计算机应用技术的发展状况。
【关键词】：计算机应用技术发展历史发展状况发展趋势引言我国科技水平的日益提升促进了计算机应用技术更好的发展，计算机应用技术在社会生产和日常生活中起到举足轻重的作用。
计算机应用为我们的日常生活提供了许多便利，提升计算机安全保护意识对计算机应用具有重要意义。
因此，加强计算机应用技术与安全维护相互协作尤为重要，计算机应用技术水平的提升是促进社会进步的重要保障。
文章首先介绍了计算机应用技术的概况，分别讨论了计算机应用技术的用途和目前发展现状，对计算机应用技术的未来发展趋势进行了深入探讨。
1 计算机应用技术概况1.1 计算机应用技术的用途计算机应用技术可以给用户的日常生活带来的诸多便捷，通过一定的手段或方法，在计算机应用的过程中会对电子科学技术进行访问、数据分析以及处理，通过采用数学方法以及计算机基本理论和技术，研究计算机应用于各个领域所涉及的原理、方法和技术。
本领域主要研究方向：数据库管理与应用、计算机图形学、人机交互技术、计算机多媒体应用、模拟仿真技术、计算机网络应用技术、仿人机器人应用等。
计算机的分析处理不仅包括声音和图像等，还包括对计算机数据的管理。
计算机应用技术也逐渐转向为宽带网络数据业务。
20 世纪80 年代后期，以网络覆盖为根据，在通信领域提出了城域网(MAN，Metropolitan Area Network)的概念。
大数据分析与列数据库
大数据分析与列数据库近年来随着数据量的激增，对于数据分析的需求也日益迫切，传统的RDBMS已经远远不能满足企业对大数据分析的需求，虽然很多厂商都声称自己具有列数据库的特性，但是绝大多数都不具备处理真正大数据的能力，在今年8月份，Google 在VLDB 2012大会上发表了<< Processing a Trillion Cells per Mouse Click>>论文[1]，展示了Google新的大数据分析技术PowerDrill, 本文将借用这篇论文的实验数据，结合笔者的上一篇Hadoop文件格式[2]的内容介绍更多大数据分析中列数据库的核心原理, 希望读者能对列数据库的原理有更多了解，也希望对将来Hadoop在针对数据分析方面能够有更多优化, 并对一些忽悠的厂商和空喊口号的技术有辨别能力。
列文件格式和压缩在常见的列数据库技术中，一个总是被混淆的概念是面向列储存和面向列的压缩(Column storage and Columnar compression, 见参考资料[3]) , 面向列储存指的是将同类数据放在一起，这类数据在物理磁盘和物理内存上表现为连续空间，也就是我们熟称的”将不同列分开放”(这个描述并不准确但是更容易理解), 而面向列的压缩是指将不同的数据以更小的代价存放在磁盘或内存中，它往往包括非常高效的编码和解码技术(Encoding and Decoding) , 比如Run Length Encoding , BitVector Encoding ,真正的列数据库中会包括与这些压缩格式相对应的延迟物化技术(later Materialization), 高效的压缩格式和延迟物化特性是真正列数据库和伪列数据库之间查询性能和集群吞吐能力的最主要差别.高效压缩之Run length EncodingRun length Encoding将同一列的连续数据压缩成它的实际数值和这个数值出现的连续次数，比如AAABBBBBCCCCCCC 这样一个包含15条数据的某列数值，run length encoding 会将它压缩成一个三元数组(实际值,起始位置,个数)，比如上面的数值会压缩成[A,1,3][B,4,5][C,8,7]的格式,从而使原始的数据无论在磁盘还是内存中都可以占用更少的空间，由于run length encoding 的特性，数据往往需要重新排序从而得到更好的结果，在实际生产环境中,性别，年龄，城市等选择性非常高的列往往都是run length encoding处理的对象.在列数据库中数据往往会经过多层排序，比如第一层排序为性别，第二层排序为年龄，第三层排序为城市, 即使那些本来选择性不算高的列，在排序之后的小范围区间内也可能使类似的记录满足run length encoding 的压缩条件，从而使记录更加适合压缩.高效压缩之Bit-Vector EncodingBit-vector encoding 是数据仓库中最常用的优化手段,行数据库中使用的一般为bitmap index, 它一般只针对单个列而且是额外的存储结构，列数据库中的bit-vector encoding 主要针对数据本身而且含有较少的唯一值才进行编码，在这种编码中,会先储存所有出现过的值，然后使用bit 数字1来表示实际这个数值是否出现在列中，其他bit位用0来表示. 比如某个chunk的数值为:A A C C D D AB EBit-Vector encoding会使用ABCDE这样的字典来储存实际的值，然后使用:110000100 : 对应bit-string 值A000000010 : 对应bit-string 值B001100000 : 对应bit-string 值C000011000 : 对应bit-string 值D000000001 :对应bit-string 值E在上面的例子中，每一个bit-string 的值没有为8的倍数，所以后面的bit位就被浪费掉了.当唯一值越多，需要编码的数值越多，则整个向量空间越稀疏并且消耗就越大，这是行数据库中bitmap index 低效且不可伸缩的关键因素(包括Hive 0.8 引入的bitmap index也是如此).在列数据库中，因每一部分数据块单独存放(PowerDrill 假设一个数据块大概存放2千万条记录), 并且每个数据块都只维护自己的少量唯一值，所以Bit-Vector encoding所消耗的空间无论是磁盘还是内存都极少并且不会有伸缩方面的问题. 在处理Bit-Vector encoding 的计算时，比如对应上面例子某个查询需要知道字符串为B的个数时，只需要将bit-string B进行位操作即可得到, 这比普通的hashmap 计数器的计算方式会快上几个数量级. Bit-Vector Encoding一般并不要求数据本身排序，但是近来有研究表明不管是对数据表的列顺序还是列顺序一定情况下行数据的重新排序都会使Bit-Vector Encoding使用更少的磁盘和内存空间[6][7]. Google PowerDrill通过实验证明对行数据重新排序会对查询性能有1.2倍到2.8倍的提升，并且内存比不排序的情况下消耗更少.Trie EncodingTrie数据结构一般也叫prefix trees, 一般用在数据类型为string并且排序之后有明显倾斜的数据分布的列，比如URL , 家庭住址, 这些字段的前缀经过排序之后在局部区域往往都有很高的压缩比，在最近的Hbase 里面也使用了这种方式压缩rowKey 的部分，Google PowerDrill也同时使用Trie Encoding压缩由”字典表”和”字典表所在位置”所组成的文件格式及其对应的内存数据结构.其他编码方式和压缩编码和解码不同于压缩，编码和解码一般针对特殊数据和特殊的类型，一般消耗的CPU也远远小于压缩所消耗的CPU，更多时候需要对数据重新排序才能取得更好的压缩比，这种排序既包括列的选择性高低也包括在局部地区重新调整行的顺序. 除了上面提到的Power Drill 常使用的Run length Encoding , Bit-vector encoding ,Trie Encoding 之外, 常见的编码还包括:l 针对字符或文本的”Dictionary Encoding”:比如email 地址, 家庭地址. 这种编码一般不需要排序，主要为了节省储存空间和少量内存空间，对查询处理时间有所提升.l 针对固定间隔类型数据的”Delta Encoding” : 比如日期，时间，时间戳和等间距长的数据类型，一般不需要排序，针对特殊应用，比如定时输出数据的监控系统（主机负载，网络流量等）,这种编码无论磁盘还是内存的压缩率都极高,并且对应查询处理时间也有明显提升.l 有时候为了编码会将两个或多个字段进行组合,使用Trie Encoding 或者”变长间隔编码”进行处理，这些编码只在非常特殊的数据类型或者数据倾斜下使用，有时候只减少磁盘空间而对查询时间没有提升，甚至使用不当会增加CPU解码的负担而提升效果较小.Run length Encoding和Bit-Vector Encoding一般对某些列压缩会减少储存3-4个数量级，对内存提升也有2-3个数量级，Dictionary Encoding和Trie Encoding一般对磁盘空间减少大概20倍，对内存空间大概减少5倍，根据Google PowerDrill的实验，在常见的聚合查询中这些特殊的编码方式会对查询速度一般有2-3个数量级不等的提升.上面描述的只是最简单的情况，实际生产环境中要比这复杂的多，run length encoding , Bit-Vector Encoding 和Dictionary Encoding在何时使用的情况比较好判断，有些其他的编码方式则会出现时间和空间转换比率的权衡问题，比如run length encoding对于连续出现次数小于几十以下的情况提升就不明显，还有Dictionary Encoding在建立字典表的时候对于重复次数小于多少次的字符串就不储存在字典表中，以免压缩比率提升不大反而解压缩的消耗反而大增.至于具体的阈值怎么取舍，根据不同的集群硬件情况，数据分布情况，需要作出不同的调整.压缩对编程语言垃圾回收也非常有提升，因为在物理内存上更加连续，使得gc 的处理时间缩短, 操作系统page cahe 换入换出更快,具体可以查看参考资料[3]压缩往往是针对原始二进制数据,对不同数据类型的提升差别不大，生产系统中一般同时使用编码解码和压缩. 常用的压缩算法包括gzip,bzip,LZO,snappy 等，在Google PowerDrill 的实验中，对已经使用特殊编码和解码的数据继续压缩对内存和处理效率已经提升不大，甚至有可能为了减少内存空间而增加查询处理的延迟，google权衡考虑cpu的消耗，内存提升效率，解压缩的速度而使用了一个修改版的LZO 压缩算法, 并称相比较已经编码和解码的数据，修改版的LZO压缩还能提高1.4倍到2倍的磁盘空间和10%的内存空间，同时解压缩速度比google开源的snappy要快。
计算机科学与技术——数据库系统原理
第一章数据库系统概述本章学习重点：1.数据库系统的三级模式结构2.数据模型中概念层模型（E-R）模型域逻辑层模型（关系模型）第一节数据库基本概念一、数据（Data）：是描述事物的符号记录，是指用物理符号记录下来的、可以鉴别的信息包括数字、字母、文字、特殊字符组成的文本数据，也可以是图形、图像、动画、影像、声音、语言等多媒体数据。
例如，日常生活和工作中使用的客户档案记录、商品销售记录等都是数据二、数据库（Database,简称DB）1.定义：是长期储存在计算机中的有组织的、可共享的（大量）数据集合2.数据库中存储的数据具有永久存储、有组织和可共享三个基本特点三、数据库管理系统（Data Management System,简称DBMS）数据库管理系统产生的时期是20世纪60年代后期DBMS必须具有将数据库从错误状态恢复到某一已知的正确状态的功能，这就是数据库的故障恢复1.定义：是位于应用程序（用户）与操作系统之间的一层数据管理软件2.主要功能（1）数据定义功能：提供数据定义语言（DDL）定义数据库中的数据对象例如：表、视图、存储过程、触发器等（2）数据操纵功能：提供数据操纵语言（DML）操纵数据实现对数据库的基本操作例如：查询、插入、删除和修改（3）数据库的运行管理：保证数据的安全性（用户只能使用视图定义中的数据，而不能使用视图定义外的其它数据）、完整性（数据的正确性、有效性和相容性，防止错误的数据进入数据库）、多用户对数据的并发使用以及发生故障后的系统恢复（4）数据库的建立和维护功能：创建数据库及对数据库空间的维护、数据库的备份与恢复功能、数据库的重组织功能和性能监视、分析等数据库恢复采用的方法：建立检查点、建立副本、建立日志文件（5）数据组织、存储和管理功能例如：索引查找、顺序查找（6）其他功能：主要包括与其他软件的网络通信功能、不同数据库管理系统之间的数据传输以及相互访问功能等四、数据库系统（Database System,DBS）：是指在计算机中引入数据库技术之后的系统1.通常一个完整的数据库系统包括数据库、数据库管理系统及相关实用工具、应用程序、数据库管理员和用户2.数据库管理员（Database Administrator,DBA）：专门负责对数据库进行维护，并保证数据库正常、高效运行第二节数据管理技术的发展一、人工管理阶段（20世纪50年代中期以前）特点：1.数据不保存2.应用程序管理数据3.数据面向应用注意：记录内无结构，整体无结构二、文件系统阶段（20世纪50年代后期到60年代中期）缺陷：数据冗余、数据不一致、数据联系弱特点：1．数据的管理者：文件系统，数据可长期保存2．数据面向的对象：某一应用程序3．数据的共享程度：共享性差、冗余度大4．数据的结构化：记录内有结构，整体无结构5．数据的独立性：独立性差，数据的逻辑结构改变必须修改应用程序6．数据控制能力：应用程序自己控制三、数据库系统阶段（20世纪60年代后期以来）特点：1.数据集成2.数据共享性高3.数据冗余度小4.数据一致性5.数据独立性高6.实施统一管理与控制7.减少应用程序开发与维护的工作量第三节数据库系统的结构一、数据库系统的三级模式结构1.模式：也称为概念模式或逻辑模式，它是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图2.外模式：也称为子模式（Subschema）或用户模式，它是数据库用户（包括应用程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述DBMS提供子模式描述语言（Subschema DDL）来严格地定义子模式3.内模式：也称为存储模式（Storage Schema），它是对数据库中数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示形式4.三级模式结构的两层映像与数据独立性（1）外模式/模式映像（逻辑独立性）（2）模式/内模式映像（物理独立性）数据独立性：不会因为系统数据库存储（物理）结构与数据逻辑结构的变化而影响应用程序二、数据库系统的运行与应用结构1.客户/服务器（Client/Server,C/S）模式（需要下载）例如：QQ、桌面客户端游戏2.浏览器/服务器（Browser/Server,B/S）模式例如：网站、在线web游戏第四节数据模型一、数据特征与数据模型组成要素1.数据结构：描述的是系统的静态特性及数据对象的数据类型、内容、属性以及数据对象之间的联系2.数据操作：描述的是系统的动态特性，是对各种对象的实例允许执行的操作的集合，包括操作及有关的操作规则3.数据约束：描述数据结构中数据间的语法和语义关联，包括相互制约与依存关系以及数据动态变化规则，以保证数据的正确性，有效性与相容性二、数据模型的分类1.概念层数据模型（1）信息世界中的基本概念A．实体（Entity）: 客观存在并可相互区别的事物称为实体，可以是具体的人、事、物或抽象的概念，B．属性（Attribute）：实体所具有的某种特性称为实体的属性，一个实体可以由多个属性来描述C．码或键（Key）：唯一标识实体的属性集称为码D．域（Domain）：属性的取值范围称为该属性的域E．实体型（Entity Type）：用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体，称为实体型F．实体集（Entity Set）：同型实体的集合称为实体集G．联系（Relationship）：现实世界中事物内部以及事物之间的联系在信息世界中反映为实体内部的联系和实体之间的联系实体型间联系：★一对多1：N★一对一1：1★多对多N：M（2）概念模型的表示方法概念模型：用来描述现实世界的事物，与具体的计算机系统无关表达用户需求观点的数据全局逻辑结构的模型最典型的概念模型是实体联系（E-R）2.逻辑层数据模型（1）层次模型（2）网状模型（3）关系模型（4）面向对象模型在面向对象技术中，相同元素的有序集合，并且允许有重复的元素的复合数据类型是列表类型3.物理层数据模型：也称为数据的物理模型（Physical Model），其描述数据在存储介质上的组织结构，是逻辑模型的物理实现，即每一种逻辑模型在实现时都有与其相对应的物理模型逻辑模型是从数据库实现的观点出发，对数据建模第二章关系数据库本章学习重点：1.关系数据库的相关概念2.关系规范化理论，各个范式之间的转化关系第一节关系数据库概述系统而严格地提出关系模型的是美国IBM公司的E.F.Codd1.1970年提出关系数据模型2. E.F.Codd在1970年发表了论文《Communication of the ACM》3.之后，提出了关系代数和关系演算的概念4.1972年提出了关系的第一、第二、第三范式5.1974年提出了关系的BC范式关系数据库应用数学方法来处理数据库中的数据80年代后，关系数据库系统成为最重要、最流行的数据库系统典型实验系统：System R、University INGRES典型商用系统：ORACLE（占有率最高）、SYBASE、INFORMIX、IBM DB2课程中使用的是MySQL第二节关系数据模型一、关系数据结构关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构，即关系基本术语：1.表（Table）：表，也称为关系，是一个二维的数据结构，它由表名构成表的各个列（如学号、姓名等）及若干行数据（各个学生的具体信息）组成。
数据库技术发展概述
数据库技术发展概述摘要：20世纪50年代，随着计算机技术的发展，其应用领域不再局限于科学计算，人们开始使用计算机来管理数据。
由此，计算机技术新的研究分支——数据库技术应运而生。
所谓数据库就是将许多具有相关性的数据以一定的组织方式存储在一起形成的数据集合。
而数据库管理系统(Database Management System，简称为DBMs ) 是支持人们建立、使用、组织、存储、检索和维护数据库的软件系统。
它包括数据库模型、数据模型、数据库与应用的接口语言等。
经过多年的探索，目前，数据库技术已相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代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。
关键字：数据库技术、管理系统、信息技术、基础和核心1、数据库技术的发展历程在数据库出现前，计算机用户是使用数据文件来存放数据的。
常用的高级语言从早期的FORTRAN到今天的c语言，都支持使用数据文件。
有一种常见的数据文件的格式是，一个文件包含若干个“记录”，一个记录又包含若干个“数据项”，用户通过对文件的访问实现对记录的存取。
通常称支持这种数据管理方式的软件为“文件管理系统”。
在这种管理方式下，这些数据与其他文件中数据有大量的重复，造成了资源与人力的浪费。
随着计算机所处理的数据的日益增多，数据重复的问题越来越突出。
于是人们就想到将数据集中存储、统一管理，这样就演变成数据库管理系统从而形成数据库技术。
数据库的诞生以20世纪60年代IBM公司推出的数据库管理产品IMs ( Info咖ationMana髀ment System) 为标志。
数据库的出现，实现了数据资源的整体和结构化管理，使数据具有了共享性和一定的独立性，并能够对冗余度进行控制。
数据库管理系统的推出，使得数据库概念得到了普及，也使得人们认识到数据的价值和统一管理的必要。
但是由于IMs是以层次模型来组织和管理数据的，对非层次数据使用虚拟记录，大量指针的使用降低了数据使用的效率，同时，数据库管理系统提供的数据模型机及数据库语言比较低级，数据的独立性也比较差，给使用带来了很大的局限性。
SQL注入毕业设计参考论文
SQL注入毕业设计参考论文SQL注入是一种安全漏洞，攻击者可以利用它来访问、修改或删除数据库中的数据。
针对SQL注入的攻击方式有多种，如盲注、报错注入、布尔盲注、时间盲注等。
在毕业设计中，研究SQL注入及其防御措施是一个重要的课题。
本文将以SQL注入为主题，探讨其漏洞原理、攻击方式以及防御措施等方面内容。
首先，让我们了解一下SQL注入的原理。
当应用程序未对用户输入的数据进行足够的过滤或转义时，攻击者可以通过构造恶意的输入来改变SQL查询的语义，从而执行恶意操作。
比如，在登录页面的用户名和密码输入框中，攻击者可以输入特殊字符来绕过验证，进而获取管理员权限或者登录其他用户的账号。
1.基于字符串拼接的注入攻击：当应用程序使用字符串拼接的方式构造SQL查询语句时，攻击者可以通过在输入中插入SQL语句片段来改变查询的语义。
2. 参数化查询绕过注入攻击：如果应用程序使用参数化查询（Prepared Statement）的方式来构造SQL查询语句，攻击者可以通过注入特殊的参数值来绕过预定义的查询条件。
3.盲注攻击：盲注是指攻击者无法直接获取查询结果，但可以通过构造恶意查询语句来推测数据库的内容。
4.报错注入攻击：攻击者可以通过插入恶意的SQL语句来触发数据库报错信息，并从中获取有关数据库结构和内容的敏感信息。
为了防止SQL注入攻击，我们可以采取以下几种措施：1.使用参数化查询：使用参数化查询可以有效防止基于字符串拼接的注入攻击。
参数化查询将用户输入的数据作为参数，而不是直接拼接到SQL语句中，减少了注入漏洞的可能性。
2.输入验证和过滤：对用户输入的数据进行验证和过滤，确保输入的数据符合预期的格式和内容，避免直接使用用户输入构造SQL查询。
3.最小权限原则：运行数据库时，授予应用程序最小的权限。
这样即使应用程序受到SQL注入攻击，攻击者也无法对数据库进行绝大部分的恶意操作。
4.使用ORM框架：使用ORM（对象关系映射）框架可以将对象和数据库的映射关系抽象化，将数据库操作隔离在底层，减少了手动构造SQL查询的机会。
国产数据库数据库相关毕业设计
国产数据库在我国信息化建设中逐渐发挥着重要作用，随着国家对信息安全的重视和对国产技术的支持，越来越多的企业和政府机构开始选择国产数据库作为其信息系统的基础设施。
本文将以国产数据库为主题，结合数据库相关的毕业设计，探讨国产数据库的发展现状、特点及在毕业设计中的应用。
一、国产数据库的发展现状随着我国信息化建设的不断推进，国产数据库也呈现出了快速发展的趋势。
国产数据库的发展主要得益于政府对技术自主创新的支持和对信息安全的高度重视。
目前，我国的国产数据库产品已经取得了一定的市场份额，在国家重点领域的应用也逐渐增多。
在政府、金融、电信、能源等行业，国产数据库产品已成为重要的选择。
二、国产数据库的特点1. 技术自主创新：国产数据库在底层技术上具有自主研发的优势，能够更好地适应国内应用的需求。
2. 安全稳定：国产数据库产品在信息安全方面有着独特的优势，能够满足政府和企业在信息安全方面的需求。
3. 服务体系完善：国产数据库厂商在服务体系方面也不断完善，能够为用户提供全方位的服务支持。
三、国产数据库在毕业设计中的应用1. 数据库设计：在毕业设计中，国产数据库可以作为学生进行数据库设计和实现的工具。
学生可以通过对国产数据库的学习和应用，掌握数据库设计的基本原理和技术。
2. 数据库性能优化：毕业设计的课题中，常常涉及到数据库性能优化的问题。
学生可以选择国产数据库作为研究对象，通过对其性能优化的实践，提高自己的技术水平。
3. 数据库安全：在如今信息安全日益受到重视的背景下，数据库安全成为毕业设计的一个重要方向。
学生可以选择国产数据库作为研究对象，探讨其在信息安全方面的特点和应用。
四、结语国产数据库在我国信息化建设中发挥着越来越重要的作用，其技术自主创新、安全稳定和服务体系完善的特点受到了越来越多用户的青睐。
在毕业设计中，国产数据库也可以作为学生进行数据库设计、性能优化和安全研究的重要工具和研究对象。
希望未来国产数据库能够在国际市场上获得更大的影响力，为我国信息化建设做出更大的贡献。
基于CHS的数据库建设与应用
基于CHS的数据库建设与应用李荫荣【摘要】This paper mainly presents the construction and application of how to create a harness design of the underlying database in Capital Symbol module and Capital Library modules of the Capital Harness System sofeware module application process,which consists of graphics rendering and data creation two parts;guid to how to create the underlying database of Capital Harness System,able to procide guarantees for the follow-up of high efficiency,high quality automotive wiring harness design work completed.%Capital Symbol和Capital Library是基于CHS软件实现汽车电气系统设计平台化、通用化、信息数据化管理；本文主要介绍基于CHS软件应用过程中如何在Capital Symbol模块和Capital Library模块，创建线束设计的基础数据库，其中包含图形绘制和数据创建两部分内容；用于指导如何创建CHS基础数据库，为后续能高效、高质量的完成汽车线束设计工作提供保证。
【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】5页(P63-67)【关键词】Capital Symbol;Capital Library;CHS;数据库【作者】李荫荣【作者单位】安徽江淮汽车股份有限公司，安徽合肥 230601【正文语种】中文【中图分类】U467.4CLC NO.: U467.4 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2015)06-63-05 电气系统设计是汽车设计的重要组成部分，目前，国内汽车电气系统的线束设计普遍由AutoCAD，Excel，Visio，SE等软件完成，主要以人工进行计算和校核，技术现状比较落后，没有集中统一的数据库管理，工作量大，重复性高，效率低，发生错误的概率不易控制。
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数据库原理及应用论文
《数据库原理及应用》
大 作 业
题目:数据库技术发展现状及当前应用情况
学院: 计算机科学与工程
班级: 计算机18107
学号:
**: ***
数据库原理及应用论文
数据库原理及应用论文
浅析数据库技术发展趋势
摘要:数据库技术的出现就是顺应时代的要求下产生的,从20世纪60年代发展到
今天,已成为计算机信息系统的重要基础,也就是计算机技术中发展最迅速的分支
之一。文章简要介绍了数据库的基本概念,并在此基础上阐述分析了数据库技术
发展的特征、趋势,最后对未来数据库技术进行了展望与总结。
关键词:数据库技术 特征 发展趋势
1前言
计算机诞生以来,很自然的就有了管理计算机数据、处理计算机数据的需求,
数据库技术就在这样的背景下逐渐发展起来。所谓数据库,就就是在计算机的存
储设备上长期保存数据的集合,这些数据可以同时被多种应用或各种客户共享。
伴随着计算机技术的跨越式发展,在计算机技术中占据重要地位的数据库技术也
迅速发展。上世纪60年代以来,数据库系统的结构已逐渐的从最开始的层次网状
数据库,发展到如今的以面向对象模型为主要特点的数据库结构。关系数据库理
论与技术在计算机数据管理的发展史上就是一个重要的标志,这种数据库有着很
多的优点,比如具有较高的数据与程序独立性、最低冗余度、数据结构化等等,现
如今较大的信息系统大都就是建立在关系数据库系统理论上来进行设计的。
2 数据库技术发展的特征
近些年来,数据库发展越来越迅速,数据库产品更新换代越来越快,三大数据
库巨头公司Oracle、IBM、微软纷纷推出其最新产品,数据库市场竞争日益加剧。
现如今,数据库技术的发展呈现出了三个主要特征。
2、1 支持XML数据格式
IBM在其推出的DB2 9版本的过程中,对XML数据格式的支持就是此款产品
的最大卖点,为业内首个支持XML数据与关系型数据的混合数据库,DB2 9允许用
户无缝管理纯XML数据与普通关系数据。此外,微软与Oracle也宣传了它们的产
品可以实现高性能XML查询与存储,层次型数据与传统关系型数据的混合应用显
然已经成为了新一代数据库产品所不可或缺的特点。
数据库原理及应用论文
2、2 商业智能成重点
面对日益激烈的市场竞争,企业不断更新其内部信息系统,由此导致企业的各
类数据快速增长,如何从这些海量数据中获得有用的信息,并为企业的经营决策提
供支持,成为了数据库厂商关注的核心。三大数据库厂商对于其提供的新产品,大
力宣传产品在商业智能方面有较大提高。怎样更好的支持商业模式与商业运营就
是未来数据库产品发展的与趋势。
2、3 SOA架构支持
SOA架构支持就是目前计算机信息产业的一个发展趋势,IBM就是该架构的
主要支持与推动者,后来越来越多的企业加入,包括Oracle。微软虽然起初不就是
很赞成SOA的,然而随着时间的发展,微软的态度发生转变,由此不难瞧出SOA正
在成长成为一个大的趋势。
3 数据库技术的发展趋势
数据、数据库应用与计算机硬件推动着数据库技术的不断发展与壮大。在信
息爆炸的时代,数据库中数据的数据量与复杂度都在快速增长;数据库应用迅速向
广度、深度扩展;互联网的出现,尤其就是移动互联网的快速兴起,很大程度上改变
了数据库的应用环境,对数据库技术提出了严峻的技术挑战。当然,这些外部因素
极大的推动了数据库技术的快速革新与进步,由此诞生了一些新的数据库技术,例
如海量数据管理技术、内容管理技术、数据挖掘与商务智能技术、数据仓库与联
机分析技术、并行数据库技术等等。分析目前数据库的应用情况,可以发现:经过
多年的积累,企业与部门积累的数据越来越多,“数据爆炸”令很多企业陷入困境,怎
样挖掘大量数据中包含的有用信息、怎样处理海量数据的存储管理,都就是亟待
解决的重要问题。由此,市场的需求导致了以下几种数据库的发展及一些研究热
点:
3、1 分布式数据库
上世纪80年代,研发了许多分布式数据库的原型系统,分布式数据库中的 很
多技术与理论难点逐渐攻克。随后的十几年,分布式数据库管理系统逐渐进入实
用阶段,取得了长足的发展。当然我们也要瞧到,现如今的分布式数据库技术还存
在很多问题,对于系统与异构数据的许多问题还难以解决,很多研究机构也都着力
数据库原理及应用论文
异构分布式数据库技术的研究与探索。
3、2 多媒体数据库
现如今,多媒体技术的发展不断深入,多媒体应用与我们的生活已经密不可分,
在多媒体应用之中必然涉及到海量的多媒体信息,包括视频、声音、图像、文本、
图形等等信息。海量的多媒体信息的应用与共享,必然需要数据库的支撑,由此多
媒体数据库技术作为数据库技术的一个分支发展起来,并由此建立多媒体信息系
统。多媒体信息数据库应该具备的功能如下:提供多媒体访问的多种手段、近似
性查询;支持模式演变与进化,具备特定的长事务处理的能力,提供更为灵活的修
改功能与模式定义;具备媒体数据独立性与媒体类型可扩展性,逻辑数据独立性,
物理数据独立性等等。在多媒体应用之中,多媒体数据管理系统非常重要,就是多
媒体应用的基本数据支撑。
3、3 XML数据库
近些年来,随着业界的共同努力,XML数据库技术获得了巨大的进步,多种XML
数据库产品已经问世并与我们的社会生活的越来越紧密。当然,我们也要瞧
到,XML数据库的发展才刚刚开始,还有着很多难题需要一个个的解决。现如
今,XML数据库已经成为学术界研究的重点与关注的热点。
3、4 数据挖掘
所谓数据挖掘技术,也就就是从大量的、不全的、有噪声的、模糊的、随机
的数据中获取隐含在其中的且又就是潜在有用的知识与信息的过程。在人工智能
领域,也把其称作数据库中知识的发现。这可以理解为人脑对客观世界的反映,对
客观世界中的事实进行抽象与分析,并以此为依据,指导客观实践。数据挖掘在数
据库中的理解就就是从客体的数据库中抽象、概括、提取规律性的知识以供决策
支持系统使用。
也就就是说,数据挖掘把数据库中的数据作为数据源,整个过程分为数据集
成、数据选择、预处理、数据开采以及解析等流程。涉及的范围包括Web数据
库、数据仓库、多媒体数据库、概率型及时间型数据库、主动型数据库等等。在
这其中可以运用的技术一般有:模式识别、聚类分析、模糊规则归纳、遗传算法、
决策树、人工神经网络、不确定性处理方法等等。
数据库原理及应用论文
3、5 面向对象数据库
面向对象数据库系统将数据作为能自动重新得到与共享的对象存储,包含在
对象中的就是完成每一项数据库事务处理指令,这些对象可能包含的数据不就是
一个类型,包含传统的数据与处理过程,也包含视频、图像与声音信号。面向对象
的数据库系统通过建立新的多媒体应用能力使得软件开发变得简单,不同类型的
数据由此联系结合起来。我们知道,面向对象的数据库技术就是一种比较新的新
的技术,相关理论知识还不完善,在处理很多事务的数据方面与关系数据库系统相
比慢的多。但就是,研究者们已经开发出了混合关系对象数据库,由此将面向对象
数据库系统处理新型数据、复杂关系的能力与关系数据库管理系统处理事务的能
力很好的结合起来
4 数据库技术的未来
4、1 微型数据库
不难预想在现如今的这个移动互联网时代,未来将有亿万个微型信息设备与
网络相连,这些微型信息设备都有可能要配置一个数据库,也即就是微型数据库。
微型数据库与我们所谓的传统的数据库的区别在于:微型数据库随时保持与网络
的连接,准确、快速、方便的获取网络上的海量信息与资源;微型数据库同时必须
具有自适应能力与自调节能力,也即就是在没有技术人员的条件下也具有自动调
节自动恢复的能力。
4、2 未来数据库的体系结构
未来数据库的体系结构将要能支持海量的数据库应用,由此众多研究机构在
研究计算机机群并行计算系统。计算机机群系统具有很高的性价比与I/O并行性,
这种并行计算环境非常适用于大规模数据库应用以及并行数据库系统。现如今,
基于无共享硬件资源计算机机群系统的并行数据库系统的研究已经取得了很多
成果,有了很大的进展。但就是,大规模计算机机群系统的并行数据库的研究很有
较长的一段路要走,需要继续加大研究力度。此外,结构化与半结构化数据的集成、
程序逻辑与数据的统一管理也就是今后数据库技术重要的研究方向之一。
5 结语
数据库原理及应用论文
数据库技术作为计算机技术的一个重要分支,功能从最开始的数据存储、查
询到如今的数据挖掘,从简单的数据库到如今的知识库、模型库的融合集成,取得
了非常大的进步。当然,虽然数据库技术取得了长足的发展,但就是还存在着很多
问题需要一步步的解决,毫无疑问,数据库技术还要面临巨大的挑战。现如今,数据
库技术的发展趋势就是不断的与其她高科技技术进行融合,只要需要数据的地方
就需要数据库技术的支撑,这样的结合也将不断丰富与发展数据库成员与技术。
面向未来,为不断适应新的应用需求与发展需要,数据库技术必将得到更大的发展,
同时未来的数据库技术将逐渐实现智能化。