PlantMarkers—a database of predicted molecular markers from plants
Stephen Rudd 1,*,Heiko Schoof 2,3and Klaus Mayer 3
1
Centre for Biotechnology,Tykisto
¨katu 6,FIN-20521Turku,Finland,2Technische Universita ¨t M €u nchen,Chair of Genome Oriented Bioinformatics,D-85350Fresing-Weihenstephan,Germany and 3Institute for Bioinformatics (MIPS),GSF Research Centre for Environment and Health,D-85764Neuherberg,Germany
Received August 15,2004;Revised and Accepted October 8,2004
ABSTRACT
Molecular markers are required in a broad spec-trum of gene screening approaches,ranging from gene-mapping within traditional ‘forward’-genetics approaches through QTL identification studies to genotyping and haplotyping studies.As we enter the post-genomics era,the need for genetic markers does not diminish,even in the species with fully sequenced genomes.PlantMarkers is a genetic mar-ker database that contains a comprehensive pool of predicted molecular markers.We have adopted contemporary techniques to identify putative single nucleotide polymorphism (SNP),simple sequence repeat (SSR)and conserved orthologue set mar-kers.A systematic approach to identify as broad a range of putative markers has been undertaken by screening the available openSputnik unigene consensus sequences from over 50plant species.A web presence at http://markers.btk.fi provides functionality so that a user may search for species-specific markers on the basis of many specific criteria not limited to non-synonymous SNPs segre-gating between different varieties or measured polymorphic SSRs.Feedback forms are provided with all sequence entries to enable inclusion of,for example,map location for markers validated by the research community.INTRODUCTION
The availability of genetic markers is fundamental within plant biology and plant breeding.There are a wide range of uses and applications for molecular markers,but most are associated with the map-based cloning of individual genes,the characterization of quanitative multi-gene traits and the
survey and analysis of genetic diversity.With the subsequent association of genes and their related markers they additionally become valuable within the context of both genotyping and haplotyping.
Regardless of the ultimate reason for the application of molecular markers,there is a general need for both high-density and uniform maps that represent whole genomes.While techniques for the classi?cation and typing of alleles have become amenable to high-throughput screening,e.g.microarray-based genotyping,the more important marker dis-covery steps require signi?cant investments in both time and money.Single nucleotide polymorphism (SNP)markers,for example,have enjoyed massive popularity through their high density within the genome and their ease of characterization.The identi?cation of these markers,however,requires access to reliable DNA sequence from the complete range of plants strains/varieties or ecotypes that will subsequently be used.Access to a complete genome sequence now has been demonstrated to complement traditional marker-based approaches rather well.In Arabidopsis thaliana ,which has a complete genome sequence (1),parallel efforts have since led to the creation of several broad and genome-based resources that will both expedite and facilitate traditional breeding and mapping approaches (2,3).
The widespread application of transcriptome sampling stra-tegies within plant genomics has created an extremely large and clearly redundant sequence collection (4).Although these random sampling approaches are biased and are not truly representative of the whole genome,they do satisfy the core requirements of a broad range of marker discovery approaches.For the plant species with the larger expressed sequence tag (EST)collections,large numbers of genes are represented along with information for several of the more common strains or varieties of the species.This random sequence information along with the underlying redundancy and parental associations has been used in predictive approaches for SNPs (5),simple sequence repeats (SSRs)(6)and conserved orthologue set (COS)markers (7),and
*To whom correspondence should be addressed.Tel:+35823338611;Fax:+35823338000;Email:stephen.rudd@btk.utu.fi
The online version of this article has been published under an open access https://www.doczj.com/doc/052037499.html,ers are entitled to use,reproduce,disseminate,or display the open access version of this article for non-commercial purposes provided that:the original authorship is properly and fully attributed;the Journal and Oxford University Press are attributed as the original place of publication with the correct citation details given;if an article is subsequently reproduced or disseminated not in its entirety but only in part or as a derivative work this must be clearly indicated.For commercial re-use permissions,please contact journals.permissions@https://www.doczj.com/doc/052037499.html,.a2005,the authors
Nucleic Acids Research,Vol.33,Database issue aOxford University Press 2005;all rights reserved
D628–D632Nucleic Acids Research,2005,Vol.33,Database issue doi:10.1093/nar/gki074
the speed and success of marker validation typically exceeds traditional approaches.
The plant EST database at EMBL has recently passed the ?ve million EST sequence level.More than50plant species with over5000ESTs are represented.These species are of interest to plant breeders and/or to the scienti?c community. Given the technical abilities to detect in silico molecular markers,there is a truly vast potential collection of molecular markers present within these sequences.
We have created a database resource,PlantMarkers,for the prediction,analysis and display of plant molecular markers. As a sequence substrate,we used the plant EST data from within the EMBL sequence databases(8).After clustering the ESTs to yield a set of species-speci?c and less redundant unigenes,we have identi?ed SNP,SSR and COS markers from the available sequence collections.Putative markers have been anchored to available protein-coding sequence where possible.Underlying sequence annotations that relate to clone library,strain or variety have been retained,thus allowing for the selection of putative polymorphic sequences that are segregating between different collections. IMPLEMENTATION AND DATABASE STRUCTURE The PlantMarkers database has been implemented using the Java programming language and standard JDBC database adapters.No special SQL features or objects are used within the application pipeline to ensure platform and database inde-pendence.The PlantMarkers database has been tested with both the MySQL and PostgreSQL relational database manage-ment systems;and is running on a Linux platform. DATABASE CONTENTS
The EST sequences within the PlantMarkers database have been masked,clustered and assembled within the context of the openSputnik database(9,10).EST sequences were clus-tered using the HPT2clustering algorithm(Biomax infor-matics,Martinsried,Germany)and assembled using the CAP3assembler.The current release of PlantMarkers is based on over four million ESTs from over50plant species downloaded from the EMBL sequence database. Following CAP3assembly both the unigene consensus sequence and the underlying assembly(for multi-member sequences)are retained.The sequence assembly and the align-ment of the constituent ESTs were used as the source for polymorphism detection while the unigene consensus is a valuable sequence reference.Following the clustering and assembly step,SNP,CAPS and SSR markers are predicted sequentially on each available unigene set.The unigene sets are merged for the selection of candidate COS markers.
A generalized?ow diagram showing the main steps within the preparation of the PlantMarkers database is shown in Figure1.
The prediction of markers has been performed using highly permissive parameters.While this will certainly generate a large number of false positive results within the dataset,we prefer to present the user with the largest marker space and allow the user to impose a variety of selected thresholds
rather than imposing an arbitrary threshold on the data ourselves.
SSR prediction
SSR markers represent well-established and traditional forms of molecular marker(11).Their detection by computational means is straightforward in that only simple perfect sequence repeats have to be detected.Several mechanistically equival-ent methods have been published for the experimental selec-tion of SSR markers from EST sequence data and the validation rate has been high(6,12,13).
The openSputnik unigene collections have been scored for putative microsatellite markers.The search was restricted to di-,tri-,tetra-and penta-nucleotide repeats because these have previously been shown to be the dominant repeat types(6). To maximize the available repeat search space,a permissive requirement for a minimum number of repeat units has been imposed.This is re?ected by the requirement for7,6,6and6 repeat units for di-,tri-,tetra-and penta-nucleotide repeats, respectively.In addition to scoring perfect repeats,we have also measured near perfect repeats with only slight repeat pattern deviations.This allows for the possibility that there may be a perfect repeat pattern at this locus within different varieties,ecotypes and cultivars.This creates a population of candidate SSR markers.Following the pre-screening for can-didate SSR markers a second round of analysis is performed. Individual EST sequences that constitute the unigene consen-sus sequence are scored and if repeats at the same locus and of different length can be found the candidate SSR is labelled as a probable SSR.In Table1of the Supplementary Information, basic statistics for the prevalence of SSR markers,their types and sizes are shown along with the frequency of putative and probable markers for a taxonomically diverse and representa-tive selection of plants.
SNP prediction
Of the molecular marker types currently used SNPs are per-haps the most dominant method(14).While bioinformatics methods have been developed for the selection of SNPs from aligned sequences(15–17),the SNiPper algorithm was developed especially to separate probable SNPs from likely sequencing errors within the context of unigene assemblies (5).Using the SNiPper algorithm SNPs have been selected and validated for both plants and animals.
From within the50openSputnik unigene collections we have scored putative SNPs using the SNiPper algorithm. We have imposed a minimum cluster size of four ESTs to score a putative SNP.To maximize the SNP search space,no arbitrary requirements for underlying allele frequencies have been imposed.These thresholds are instead imposed when a user selects a set of putative SNPs.Following the classi?cation of candidate SNPs,the parental unigene sequences have been annotated by performing BLASTX analyses against the UniProt database(18).The results are?ltered using the expectation value of1Eà10.This allows us to map SNPs to protein-coding or probable untranslated region sequence in many cases.This further allows us to identify a SNPs position in the codon and to determine if the SNP would result in a synonymous or non-synonymous substitution.In Table2of Nucleic Acids Research,2005,Vol.33,Database issue D629
the Supplementary Material,SNP data for several genomes are shown.
The SNP markers have been further processed by identify-ing the subset that form potential cleaved ampli?ed poly-morphic sequence (CAPS)https://www.doczj.com/doc/052037499.html,ing the restriction enzyme data for common enzymes presented within the REBASE database (19)in silico sequence digestions were performed using the EMBOSS (20)restrict method on the unigene sequence immediately upstream and downstream of the SNP.Polymorphisms that result in altered restriction patterns have been tagged within the database and CAPS marker frequencies are also shown in Supplementary table 2.COS marker selection
COS markers were used for comparative mapping between closely related species (7).For a given group of species,a COS is formed by identifying a gene from each species that is orthologous to all other genes in the set.For the purpose of generating markers,paralogues or closely related sequences within one species are a hindrance,hence in contrast to con-served orthologue groups (COGs)we select only sets where there are no close paralogues in any of the species involved.Bioinformatics-based orthologue detection relies on sequence similarity searches of all genes against all genes of all other species involved.To ef?ciently manage the com-putational cost,we utilize the SIMAP (SImilarity MAtrix of Proteins)database (http://mips.gsf.de/proj/simap)(21).This stores the similarity between a given protein sequence and all known sequences,expressed as FASTA scores.The data-base can be augmented incrementally,and several tools are available to retrieve specialized datasets.For the detection of orthologues,we use best bidirectional hit (BBH)and INPARANOID (22)algorithms to process the data.
Since both algorithms work on pairs of species,we combine the results by selecting a ‘seed’species,which preferably has
a
Figure 1.A schema showing the analysis pipeline used within the PlantMarkers database.The openSputnik sequence analysis pipeline is used to split and size select suitable EST collections from the complete EMBL-EST collections.The sequences are clustered and assembled and each species is placed within its own https://www.doczj.com/doc/052037499.html,ing each species-specific database sequentially,SNP and SSR markers are predicted.The derived and filtered SNP markers are further refined by performing an in silico restriction digestion to identify candidate CAPS markers.Collections of genomes are aggregated and are placed within reciprocal context using the MIPS SIMAP database.All derived sequences are placed within the relational structure of the PlantMarkers database and markers are further refined.Web display methods interface directly with the PlantMarkers database.
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complete genome and full-length protein sequences,and then select the intersection of all pairwise sets between the centre species and each of the other species.The result of this analysis is,for a given group of species,a list of conserved orthologue sets where each set contains a representative protein from each species,and in no species is there a close paralogue.COS markers have been selected within taxonomic clades and using the complete aggregation of all sequences from all spe-cies.Not all permutations of EST collections are available within the PlantMarkers database.
QUERY INTERFACE
A query interface to the data has been implemented using the Zope application server software.The PlantMarkers interface has been implemented as a Zope product that directly inter-faces with the underlying RDBMS.We have provided analy-tical interfaces that allow for the simple search of markers on the basis of simple forms.Searches require a few key elements such as unigene collection that will be screened,parameters to de?ne the search space(number of ESTs that form a consen-sus,minor-allele frequencies and major-allele frequencies for SNPs,repeat type and repeat length for SSRs)and searches can be extended to include or exclude markers that fall within the protein-coding sequences or which could become CAPS markers.
The user interface also provides the possibility that a user can add additional information for any given https://www.doczj.com/doc/052037499.html,er submitted information should ideally relate to markers that have been successfully ampli?ed,and in which strains or varieties along with other information such as map position for any mapped https://www.doczj.com/doc/052037499.html,rmation is added to a plain text ?eld and will be curated by the database administrator to enrich the value of the PlantMarkers database.
DATA AVAILABILITY
All of the data within the database are freely available to the scienti?c community.In addition to data access through the web interface,markers may be downloaded in an XML format and as an MS Excel compatible tab-delimited?les. FUTURE DIRECTIONS
The PlantMarkers database will remain synchronous with EST and GSS sequence collections that are available through the openSputnik platform.The database will diversify to include other datasets outside of the plant kingdom,and a mammalian sequence release has been planned for the Spring2005.The database will naturally evolve to suit the needs and requirements of the users.A logical evolution of the resource will involve linking the sequence resource to genomic resources and estimat-ing possible genetic locations on the basis of known syntenic regions within related genomes.A collection of graphical tools will be added to the data display to facilitate visualization of the underlying data and to convert the current predictive resource into a more valuable inter-species marker database.Many of the markers within the database may already have been validated elsewhere.We would be very happy to update the resource with,
and credit research groups for,molecular markers that have been either experimentally validated(or not).
SUPPLEMENTARY MATERIAL
Supplementary Material is available at NAR Online.
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实验报告 实验名称:基于ER图的数据库设计与简单操作 班级: 姓名: 学号: 实验时间: 2010年5月18日 成绩:指导老师: 一、实验目的: (1能够正确运用数据库的基本理论和方法。 (2熟悉常用关系型数据库的设计和基本操作。 (3熟悉关系数据库规范化设计理论,能够设计并建立科学合理的数据库,正确建立数据库中表与表之间的关系。 (4进一步正确理解数据库设计思路,培养分析问题、解决问题的能力,提高查询资料和撰写书面文件的能力。 二、实验设备及主要内容 实验设备:“Microsoft SQL Server”——“企业管理器”和“查询分析器”主要内容: 1.高等院校学生补考管理业务需求描述。高等院校补考管理系统应具备编辑补考学生信息、安排补考时间地点等基本管理功能,具体要求如下:
3对教室的编号、地点和容纳人数进行编辑。 4自动安排补考的时间、地点(即教室。 5录入学生的补考成绩。 6分别按照院系、专业、班级等查询参加补考的学生信息。 7按照补考的时间和地点查询参加补考的学生信息。 8查询和打印补考时间、地点的安排。 9查询和打印补考不及格学生的信息。 2.设计数据库。根据上述业务描述,设计数据库总体方案,明确数据库中表的结构,各表中关键字的设置,表与表之间的关系。 3.根据功能需求,以SQL语句的形式分类列出系统应涉及的数据操作。 4.利用Access、VFP或SQL server建立数据库,并成功实现基本数据操作。 5.提交书面实验报告。 三、实验步骤 步骤一:按照上述要求进行数据库和表的设计。具体包括:领域描述、概念模型用E-R图描述、从E-R图导出关系数据模型。 步骤二:选择Access、VFP或SQL server实现数据库操作。
水务系统数据库及其管理系统建设
一、概述 根据实际情况，结合本项目需求，从水安全、水资源、水环境等各类数据的 存储与管理要求出发，依据“统一规划、统一标准、统一设计、数据共享”的基 本原则，建立局核心数据库及各行业数据库。 各数据库的建设要以水务局信息化规划和各类标准化体系为依据，充分考虑与其它行业的协调及统一，避免数据库的封闭建设，提高数据的可用性，满足相关行业业务需要的数据库。 数据库建设是系统建设的重要支撑，根据信息中心建设所涉及到的各种数据的存储、管理特点，数据库整体结构采用“集中与分布相结合”的方式。 二、数据库设计原则 数据的一致性与标准性 数据库的设计除遵循数据库设计的软件行业标准外，还遵循国家、地方标准及行业的习惯性事实标准，以方便数据交流及功能的实行。 为方便与其他系统之间进行数据交换，数据库的设计将充分考虑以前已建立系统的数据。 数据的实用性与完整性 数据库设计充分考虑工作的实际情况和实际应用特点，按照系统规模和实际需求，遵循“先进性与实用性并重”的原则，保证数据的实用性。
数据完整性用来确保数据库中数据的准确性。数据库中的完整性一般是通过约束条件来控制的。约束条件可以检验进入数据库中的数据值。约束条件可以防止重复或冗余的数据进入数据库。在系统中可以利用约束条件来保证新建或修改 后的数据能够遵循所定义的业务知识。 数据的独立性和可扩展性 设计时需要做到数据库的数据具有独立性，独立于应用程序，使数据库的设计及其结构的变化不影响程序，反之亦然。另外，根据设计开发经验，需求分析 再详细，使用人员所提的需求不可能全面提出，此外，业务也是在变化的，所以 数据库设计要考虑其扩展性能，使得系统增加新的应用或新的需求时，不至于引起整个数据库结构的大的变动。 数据的安全性 数据库是整个信息系统的核心和基础，它的设计要保证安全性。通过设计一个合理和有效的备份和恢复策略，在数据库因天灾或人为因素等意外事故，导致数据库系统毁坏，要能在最短的时间内使数据库恢复。通过做好对数据库访问的授权设计，保证数据不被非法访问。 数据分级管理机制 根据系统访问角色，将用户分成领导决策分析用户、系统管理用户、运行浏览用户和运行调度用户等几个角色，分别赋予角色访问数据的权限和使用系统功 能的权限，严格控制角色登录，实现数据的分级管理。 统一考虑空间、属性、设施、模型数据的兼容性 数据库设计的时候充分考虑数据采集、数据入库、数据应用的紧密结合。便于在空间数据的基础上进行设施及相关属性的考虑；空间数据格式设计时充分考
某某石油管理局企业标准 数据库系统安全开发和改造规范 某某石油管理局发布 前言 本标准由某某石油管理局计算机应用及信息专业标准化委员会提出并归口。 本标准由某某石油管理局信息中心起草。 本标准的主要内容包括： 适用范围、术语定义、数据库的开发和改造等几部分。 1范围 本标准规定了局某某石油管理局某某油田数据库系统安全开发与改造规范。 本标准适用于某某油田（企业内部）数据库系统安全开发与改造的全过程。 2规范解释权 某某油田信息中心网络标准和规范小组 3基本原则 本规范是参考国家相应标准，并参考相应国际标准，并结合某某油田的相应实际而制定 4使用说明 1)本规范所提到的重要数据应用部门，如无特别说明，均指某某油田范围内 各个有重要数据（如生产数据，管理数据等）的部门，这里不具体指明，各单位可以参照执行。 2)本规范说明了如何在现有数据库系统上应用的开发与改造方法，但不包括 数据系统的应用与管理。也不说明数据库系统本身的开发与改造方法。 5总则 1)为加强某某油田各单位数据库技术管理，有效地保护和利用数据库技术资 源，最大程度地防范技术风险，保护使用者的合法权益，根据《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》及国家有关法律、法规和政策，结合油田的实际情况，制定本规范。 2)本规范所称的数据库，是指所有与油田业务相关的信息存储体的集合。
3)某某油田中从事数据库开发与改造的人员，均须遵守本规范。 6数据库系统的基本概念 数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统是与数据库技术密切相关的四个基本概念。 数据是数据库中存储的基本对象。数据在大多数人的头脑中第一个反应就是数字。其实数字只是最简单的一种数据，是数据的一种传统和狭义的理解。广义的理解，数据的种类很多，文字、图形、图像、声音、学生的档案记录、货物的运输情况等等，这些都是数据。 我们可以对数据做如下定义：描述事物的符号记录称为数据。描述事物的符号可以是数字，也可以是文字、图形、图像、声音、语言等，数据有多种表现形式，它们都可以经过数字化后存入计算机。 数据库，是存放数据的仓库。只不过这个仓库是在计算机存储设备上，而且数据是按一定的格式存放的。所谓数据库中，是指长期存储在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。 数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，它负责科学地组织和存储数据以及如何高效地获取和维护数据。 7数据库系统的分类 集中型在这种结构中，客户程序连接某台指定的机器并通过其完成交易。数据库放置在同一台机器上，或指定一台专门的机器充当数据库 服务器。 数据分布型数据分布型结构类似前一种结构，只是数据库分布在每台服务器上。它具有的优点是：无单点失败且可独立进行管理。我们可以 将这种结构用于数据分割，例如逻辑分割和地理分割。 数据集中型这种结构是对集中型的一种增强，由其中的一台机器作为数据存取服务器，而在前台提供更多的应用服务器，共享一个数据库服 务器。这种情况下，必须使用数据库软件提供的并行处理功能及硬件 厂商提供的硬件集群策略。 高可用性现在，所有用户都希望在硬件出现错误时，应用的迁移能更加简单，并且在迁移的同时能保证系统继续运行且尽量减少人工干预。 中间件可以提供这样的功能，它可以帮助操作系统自动迁移关键组件 到正常的机器上。 8数据库类型的开发方式与访问接口 数据库类型的开发方式主要是用分布式组件技术。组件是独立于特定的程序设计语言和应用系统、可重用和自包含的软件成分。组件是基于面向对象的，支持拖拽和即插即用的软件开发概念。基于组件技术的开发方法，具
任课教师签名： 日期： 注：1. 以论文或大作业为考核方式的课程必须填此表，综合考试可不填。“简要评语”栏缺填无效。 2. 任课教师填写后与试卷一起送院系研究生秘书处。 3. 学位课总评成绩以百分制计分。
图书管理信息数据库系统-JAVA实 现 目录 一、需求说明 (3) 1、任务概述 (3) 2、需求分析 (3) 2.1功能需求 (3) 2.2、数据描述 (3) 2.2.1静态数据 (3) 2.2.2动态数据 (3) 2.2.3数据库介绍 (3) 3、系统功能概要图 (4) 4、运行环境 (4) 二、数据库的设计 (4) 1、数据库设计的关系模型 (4) 2、创建数据库的语句 (5) 3、给数据库中插记录的相关语句 (6) 4、数据字典 (6) 5、ER图 (8) 三、开发方案介绍 (9) 四、应用系统设计 (10) 附录 (18)
一、需求说明 1、任务概述 满足在线书店管理的需求，实现管理流程。主要功能包括用户注册、用户登录、购物商场、在线购物、订单管理、系统导航、用户退出、权限控制等。 2、需求分析 2.1功能需求 在线书店系统作为一个网络购物网站，它仿照淘宝网等知名购物网站，其总体要求即实现购物网站的基本功能。具体功能要求如下： 1)商品管理。这是管理员的功能。要实现增删改查图书、仓库管理的功能。 2)用户管理。包括用户注册、用户登录和用户退出三个方面，用户还可以更改部分注册 信息。用户登录成功后，在首页面可看到书籍展示。 3)购物车管理。可以修改、删除选购书籍，并保存购物列表。当用户退出时或session 失效时，自动保存用户购物车列表书籍。 4)订单管理。要实现生成订单，删除、修改、查询订单，提交订单。提交后的订单，只 能查看订单信息，不能进行修改，也不能删除。 5)权限控制。主页面和注册页面任何人都可以访问，其他页面，只有已经登录成功的用
城市基础数据库系统建设方案
1.系统概述 长期以来，政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源，但由于管理分散，制度规范不健全，造成重复采集、口径多乱、数出多门；各部门的指标数据自成体系，标准不一，共享程度较差。随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变，就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势，强化政府部门掌控决策信息资源的能力，政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密，但当前部门间信息共享多是点对点方式，没有统一的数据交换管理平台。因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切，需要建立城市基础数据库（以下简称智慧城市公共基础数据库）系统以解决以上问题。 依托智慧城市公共基础数据库系统的建设，可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换，为各部门提供更广泛的信息共享支持，一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入，另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。同时，以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础，整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源，可实现对经济社会信息的统一和集中存储，确保数据的唯一性和准确性，为今后政府工作提供一致的基础数据支持。 数据整合共享只是手段，数据分析服务才是目的。依托智慧城市公共基础数据库系统建设，可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源，满足政府业务对统一数据资源共享需要，进而提升形势分析预测水平，对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持，提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。 2.建设目标 1）建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系，力求全面反映地区经济和社会发展的总体情况： 2）有组织、有计划、持续地对政府统计部门、政府各部门以及国民经济行业管理部门负责统计的关系到地区经济与社会发展的信息资源进行收集、整合，
第六章信息系统与数据库 一、选择题 .以下列出了计算机信息系统抽象结构层次，其中的数据库管理系统和数据库。.属于业务逻辑层 属于资源管理层 属于应用表现层 不在以上所列层次中 . 以下列出了计算机信息系统抽象结构的个层次，在系统中为实现相关业务功能（包括流程、规则、策略等）而编制的程序代码属于其中的。 基础设施层 业务逻辑层 资源管理层 应用表现层 . 以下列出了计算机信息系统抽象结构的个层次，系统中的硬件、系统软件和网络属于其中的。 .基础设施层 .业务逻辑层 .资源管理层 .应用表现层 . 以下列出了计算机信息系统抽象结构层次，在系统中可实现分类查询的表单和展示查询结果的表格窗口。 属于业务逻辑层 属于资源管理层 属于应用表现层 不在以上所列层次中 . 以下关于语言的说法中，错误的是 的一个基本表就是一个数据库 语言支持三级体系结构 .一个基本表可以跨多个存储文件存放 的一个二维表可以是基本表，也可以是视图 . 信息系统采用模式时，其“查询请求”和“查询结果”的“应答”发生在之间。浏览器和服务器 浏览器和数据库服务器 服务器和数据库服务器 任意两层 . 关系数据库的查询操作由个基本运算组合而成，其中不包括。 连接 选择 投影 比较 . 信息系统采用的模式，实质上是中间增加了的模式。 服务器 浏览器
数据库服务器 文件服务器 . 在信息系统的模式中，是之间的标准接口。 服务器与数据库服务器 浏览器与数据库服务器 浏览器与服务器 客户机与服务器 . 计算机信息系统中的三层模式是指。 应用层、传输层、网络互链层 应用程序层、支持系统层、数据库层 浏览器层、服务器层、服务器层 客户机层、网络层、网页层 . 是，用户可以直接将语句送给。 一组对数据库访问的标准 数据库查询语言标准 数据库应用开发工具标准 数据库安全标准 . 所谓“数据库访问”，就是用户根据使用要求对存储在数据库中的数据进行操作。它要求。 .用户与数据库可以不在同一计算机上而通过网络访问数据库；被查询的数据可以存储在多台计算机的多个不同数据库中 .用户与数据库必须在同一计算机上；被查询的数据存储在计算机的多个不同数据库中 .用户与数据库可以不在同一计算机上而通过网络访问数据库；但被查询的数据必须存储同一台计算机的多个不同数据库中 .用户与数据库必须在同一计算机上；被查询的数据存储在同一台计算机的指定数据库中 是，用户可以直接将语句送给。 .一组对数据库访问的标准 .数据库查询语言标准 . 数据库应用开发工具标准 .数据库安全标准 . 查询语句：，，， ，， ＝＝＝‘男’； 涉及的和三个表。和表之间和和表之间分别通过公共属性 作连接操作。 . 在模式的网络数据库体系结构中，应用程序都放在上。 浏览器 数据库服务器 服务器 客户机 . 语言提供了语句进行数据库查询，其查询结果总是一个。
Introduction to database information management system The database is stored together a collection of the relevant data, the data is structured, non-harmful or unnecessary redundancy, and for a variety of application services, data storage independent of the use of its procedures; insert new data on the database , revised, and the original data can be retrieved by a common and can be controlled manner. When a system in the structure of a number of entirely separate from the database, the system includes a "database collection." Database management system (database management system) is a manipulation and large-scale database management software is being used to set up, use and maintenance of the database, or dbms. Its unified database management and control so as to ensure database security and integrity. Dbms users access data in the database, the database administrator through dbms database maintenance work. It provides a variety of functions, allows multiple applications and users use different methods at the same time or different time to build, modify, and asked whether the database. It allows users to easily manipulate data definition and maintenance of data security and integrity, as well as the multi-user concurrency control and the restoration of the database. Using the database can bring many benefits: such as reducing data redundancy, thus saving the data storage space; to achieve full sharing of data resources, and so on. In addition, the database technology also provides users with a very simple means to enable users to easily use the preparation of the database applications. Especially in recent years introduced micro-computer relational database management system dBASELL, intuitive operation, the use of flexible, convenient programming environment to extensive (generally 16 machine, such as IBM / PC / XT, China Great Wall 0520, and other species can run software), data-processing capacity strong. Database in our country are being more and more widely used, will be a powerful tool of economic management. The database is through the database management system (DBMS-DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM) software for data storage, management and use of dBASELL is a database management system software. Information management system is the use of data acquisition and transmission technology, computer network technology, database construction, multimedia
目录 实验一数据库表的创建 (1) 实验二数据库表的查询 (7) 实验三数据库模型设计 (12) 实验四数据库设计 (15)
实验一数据库表的创建 1)启动SQL Server2008, “SQL Server Manange ment Studio” 2)单击链接（C） 打开“SQL Server Manange ment Studio”窗口，并在左边的目录树结构中选择“数据库”文件夹。 3) 单击右键，选择“新建数据库”命令，打开“新建数据库” 对话框，在“数据库名称”框内输入名称“教学管理系统”，注意数据文件和日志文件的属性设置
4) 单击“确定”按钮，完成“教学管理系统”数据库的创建。 5）在左边的目录树中展开“数据库”下刚才创建的“教学管理系统” 文件夹，然后在“表”对象上单击右键，选择“新建表”，右边窗格中显示SQL Server 2008的表设计器。 学生学号char(7) 学生身份证号char(18) 学生姓名char(10) 学生性别char(2) 学生移动电话char(11) 学生来自的城市char(10) 学生主修专业char(20) 学生院系char(20) 学生累计修满的学分int
6）设置主键 在表设计器中选择“学生学号”，右击，选择“设置主键”，得到下图，主键设置成功 7）展开表右击dbo.Student，选择编辑前200行,输入以下数据 再新建查询输入语句 select*from student 得到结果： 8）修改表可以按照 展开表右击dbo.Student，选择编辑前200行,改第一行数据 S060101 ******19880526*** 王东民男135***11 杭州计算机信息学院160 改为： S060101 ******19880526*** 黄星星男135***11 随州电子信息信息学院160
数据库系统安全性分析与实现 （刘中胜信息系统项目管理师，高级项目经理） 摘要：随着信息技术的不断发展，各行企业都不同程度地实现了信息化，因而信息系统的应用非常普及，作为信息系统的重要组成部分---数据库系统也就成为重中之重。数据库系统在运行过程中，会受到软件、硬件、人为和自然灾害等各种因素的影响，这些因素不但会破坏数据的机密性、完整性、可用性，造成数据损坏或丢失，而且会影响数据库系统的正常运行，甚至导致数据库系统的崩溃，因此，数据库系统的安全性问题变得尤为突出，不断面临巨大的、新的挑战。本文将从数据库系统的安全属性及安全技术进行分析，探讨实现数据库系统的高安全性策略。 关键字：数据库系统；数据库技术；安全性；安全策略 随着信息技术的不断发展，各行企业都不同程度地实现了信息化，因而信息系统的应用非常普及，作为信息系统的重要组成部分---数据库系统也就成为重中之重。数据库系统在运行过程中，会受到软件缺陷和故障、硬件损坏和故障，人为非法访问和误操作，以及自然灾害等各种因素的影响，这些因素不但影响数据的安全，而且会影响数据库系统的正常运行，甚至导致数据库系统的崩溃，因此，数据库系统的安全性问题变得尤为突出，不断面临巨大的、新的挑战。如何保证数据的安全，如何保证数据库系统正常安全地运行，是我们在实现企业信息化建设过程中必须认真考虑的问题。下面将从数据库系统的安全属性出发，分析构建数据库系统的安全技术，并阐述实现数据库系统高安全性的策略。 一、数据库系统的安全属性分析 对数据库系统安全属性的分析，是实现数据库安全策略的一个重要环节，是一个数据库系统采用恰当安全策略的前提。数据库系统的安全属性涉及多个方面，从总体上来讲，包括机密性、完整性、可用性、可控性和可审查性等属性。 （1）机密性：防止数据被非法窃取、调用或存取而泄密。数据只能被其相应的合法用户访问或调用。 （2）完整性：防止非法用户对数据进行添加、修改和删除，同时也防止合法用户越权访问对未被授权的数据进行添加、修改和删除，并且能够判断数据是否被修改。
医院信息系统数据库安全性分析及措施医院信息系统数据库安全性分析及措施 余大勇① ①四二一医院信息科，510000，广东省广州市新港中路468号 摘 要要 数据库系统已经渗透到医疗行业的各个方面，数据库系统的安全问题也时时在威胁医院业务正常的运行与发展。数据安全问题主要有几方面：硬件、系统软件出错，人为错误，计算机病毒，自然灾害等。通过对现数据库系统安全进行分析，统计了本医院数据库意外停机的原因。针对这些原因，提出了数据库安全措施，包括双机策略、磁盘备份策略、数据库容灾策略、数据库备份策略。这些措施对提高医院信息系统数据库安全提供比较可靠的保障。 关键词关键词 医院信息系统 数据库安全 双机备份； 1 1 引言 引言 随着计算机技术的发展，医院信息已成为医疗系统日常活动中十分重要的一个组成部分，医院信息系统的可靠性、安全性、数据的完整性越来越引起广泛的重视。与此同时，数据库系统的安全问题也正在威胁医院信息系统的正常运行。目前，数据安全问题主要有几方面：硬件、系统软件出错，人为错误，计算机病毒，自然灾害等。数据库的数据安全受到严峻的挑战。数据库安全问题已是影响业务安全、健康、高速发展的一大隐患。 2 2 数据丢失的原因数据丢失的原因 根据医院HIS数据丢失的情况，总结数据丢失原因主要是因为数据库系统停机造成的。一般来说，信息管理系统要求24小时不停机，可靠性要求高，不仅不允许出现系统故障后丢失数据，而且要求故障在几分钟甚至几秒之内迅速恢复[1]。 而数据库系统停机可以分为：计划内停机和意外（非计划内）停机。 意外停机主要包括：系统错误：电源突然断电或者服务器磁盘突然损坏或者操作系统突然崩溃 [2]；数据逻辑错误及自然灾害：发生在数据的逻辑错误；自然灾害，如火灾、地震、台风、暴雨等；人为错误：人为误删除某一张表或人为不小心删除某些数据等；系统管理员在日常维护中误删除了某个数据文件。 计划内停机包括：系统维护：增加硬件或系统升级；数据维护：表都重新定义或索引重建或更改表结构等。 对医院信息系统意外停机进行了150次的统计，统计结果见表1。 表1 意外停机统计表 意外停机原因 次数 所占百分比
数据库原理课程设计报告学生学籍管理系统 学生学号： 学生姓名： 所在学院： 专业年级： 年月日
前言 随着信息技术的飞速发展,信息化的大环境给各成人高校提出了实现校际互联,国际互联,实现静态资源共享,动态信息发布的要求; 信息化对学生个人提出了驾驭和掌握最新信息技术的素质要求;信息技术提供了对教学进行重大革新的新手段;信息化也为提高教学质量,提高管理水平,工作效率创造了有效途径. 校园网信息系统建设的重要性越来越为成人高校所重视. 利用计算机支持教学高效率，完成教学管理的日常事务，是适应现代教学制度要求、推动教学管理走向科学化、规范化的必要条件；而教学管理是一项琐碎、复杂而又十分细致的工作，工资计算、发放、核算的工作量很大，不允许出错，如果实行手工操作，每月须手工填制大量的表格，这就会耗费工作人员大量的时间和精力，计算机进行教学管理工作，不仅能够保证各项准确无误、快速输出，而且还可以利用计算机对有关教学的各种信息进行统计，同时计算机具有手工管理所无法比拟的优点. 例如:检索迅速、查找方便、可靠性高、存储量大、保密性好、寿命长、成本低等。这些优点能够极大地提高员工工资管理的效率,也是教学的科学化、正规化管理，与世界接轨的件。 在软件开发的过程中，随着面向对象程序设计和数据库系统的成熟，数计成为软件开发的核心，程序的设计要服从数据，因此教学管理系统的数据库设计尤其重要。这里主要介绍教学管理系统的数据库方面的设计，从需求分析到数据库的运行与维护都进行详细的叙述。
目录 前言 (2) 1.需求分析 (4) 1.1需求分析的任务 (4) 1.2需求分析的工程 (4) 1.3数据字典 (5) 2.概念结构设计 (6) 2.1E-R图设计方法及关键技术 (6) 2.2学生学籍管理E-R图 (7) 3.逻辑结构设计 (8) 4.数据库实施 (9) 4.1建表 (9) 4.2 SQL语句查增删改操作 (10) 4.3建立条件查询 (12) 4.4窗体的建立 (13) 4.5登陆、查询操作 (16) 4.6增删改操作 (16) 5.数据库运行与维护 (17) 5.1数据库的运行 (17) 5.2数据库的维护 (17) 6.总结 (18)
数据库系统安全、技术操作规程 一．数据库系统概述 在OVATION系统中，RDBMS核心是Ovation Power Tool数据库，由多种分布式数据库支持的主（master）数据库组成。 Ovation系统中许多信息，包括系统配置、控制算法信息和过程点数据库存储在Ovation 数据库中。Ovation数据库提供了结合和产生系统中大量的原始数据的能力，并可以用来创建其他的信息。所有设计工具和用户接口把数据存储在Ovation数据库中，然后把信息传送到控制系统中。Ovation数据库允许应用软件和控制系统通过第三方SQL（结构化查询语言）工具方便的访问数据。 主数据库中信息分成两个主要部分：用户级和系统级。 用户级由下列一组表组成（可以进行所有SQL的读访问）： 点表－表示点的用户级别特性。它们通过导入程序、点建立器和控制建立器来增加。 控制表－表示系统的控制信息，由控制建立器操作。 配置表－表示系统的配置。通过导入程序、Admin Tool和I/O建立器来增加。 参数表－表示Ovation系统内容、硬件模件参数信息，Ovation记录类型信息，并在数据库创建时增加。 基线表－用于捕捉用户级别表内容的基线。 Ovation数据库以Oracle7为基础， Ovation通过网络进行连接，Oracle把存放在不同计算机上的数据结合起来存放在一个逻辑数据库中，并由非控制器网络节点进行访问。
二．数据库信息的存取 2-1. 数据库初始化定义工具（DBID） Power Tool数据库可以通过Power Tool单元支持建立数据库，同时也可以执行大量数据输入和导入功能，将数据存放到Power Tool主数据库中。 为方便初始化Power Tool数据库总体，创建数据库初始化定义工具（DBID）。如Ovation 点建立器，DBID提供了一个图形化用户接口，用于创建、删除和修改点数据。DBID通过允许用户直接修改点表中数据，支持大批量数据输入和全局性编辑/替换功能。 DBID建立在Microsoft Access95数据库产品及其它数据检测程序基础上。DBID同Ovation点建立器程序非常相似，同样包含了定义的窗体及系统中硬件配置及输入和编辑点数据。 数据可以手工输入或者从许多其它源文件，如DBASE或电子数据表格文件中导入，但是根据外部数据结构可能要求一些自定义转换。一旦信息输入到DBID并导入到主数据库中，在点对点基础上通过点建立器进行修改。大批量数据修改可通过将数据从主数据库中导出来完成，然后再把这些数据存回到DBID数据库中。一旦修改完成，文件可重新导入到主数据库中。 DBID生成一个可以导入到Ovation数据库中的文本文件。 2-2. 数据的导入功能（ptdbimp） 导入文件由DBID工具生成后，可使用Power Tool的导入功能（ptdbimp）把数据存入到主数据库中，这与Power Tool导出功能（ptdbexp）配合使用。 导入过程的三个用途： 初始化创建的数据库 修改一个已存在的数据库 恢复数据库为一个可知状态 注意ptdbimp用于生成一个主数据库的导出文件（使用ptdbexp），并且把数据存回到DBID工具中这是重要的。若有必要，可进行大批量更改或添加。一旦完成，DBID可以生成一个导入到主数据库的文本文件。 Ptdmimp程序存放在$WDPF_HOME/db/bin目录下，为使用ptdbimp，在shelltool窗口中运行下列命令： $WDPF_HOME/db/bin> ptdbimp ptadmin
数据库技术 实 验 报 告 学校 专业 年级 学号 姓名 年月日
学生信息管理系统数据库设计 一、数据库的建立 1. 建库说明 数据库的建立用企业管理器，基本表的建立用SQL语言。 数据库名称为：学生信息管理系统。 2. 建立数据库命令如下： Create database 学生信息管理系统 二、数据表的建立 1. 建表 命令： CREATE TABLE [dbo].[学生档案信息] ( [Sno] [varchar] (50) NOT NULL , [Sname] [char] (10) NOT NULL , [Ssex] [char] (10) NOT NULL , [Sclass] [char] (10) NOT NULL , [Birth] [int] (4) NOT NULL , [Saddress] [char] (10) NOT NULL , [Sdept] [varchar] (50) NOT NULL , [Stime] [int] (4) NOT NULL ,
) ON [PRIMARY] GO （2）班级设置信息表： 命令： CREATE TABLE [dbo].[班级设置信息] ( [Sgrade] [char] (10) NOT NULL , [Szclass] [int] (4) NOT NULL , [Syear] [char] (5) NOT NULL , [Scroom] [char] (5) NOT NULL , [Steacher] [char] (10) NOT NULL , [Stotal] [int] (4) NOT NULL , [Ssub] [varchar] (8000) NOT NULL , ) ON [PRIMARY] GO （3）院系信息表： 命令： CREATE TABLE [dbo].[院系信息] ( [Syname] [varchar] (50) NOT NULL , [Spro] [varchar] (1000) NOT NULL ,
实验2 数据库的创建和管理 学号： 2011193158 姓名：韩江玲 一、实验目的: 1、掌握使用企业管理器创建SQL Server数据库的方法； 2、掌握使用T-SQL语言创建SQL Server数据库的方法； 3、掌握附加和分离数据库的方法； 4、掌握使用企业管理器或存储过程查看SQL数据库属性的方法； 5、熟悉数据库的收缩、更名和删除； 6、掌握使用企业管理器或sp_dboption存储过程修改数据库选项的方法。 二、实验内容和步骤: 本次实验所创建数据库（包括数据库文件和事务日志）存放位置都为“D:\TestDB”。因此首先在D盘下新建文件夹TestDB。 1. 数据库的创建 创建数据库的过程实际上就是为数据库设计名称、设计所占用的存储空间和文件存放位置的过程。 实验内容1：使用SQL Server企业管理器创建一个数据库，具体要求如下： 1)数据库名称为Test1。 2)主要数据文件：逻辑文件名为Test1_Data1，物理文件名为Test1_Data1.mdf，初始容量为1MB，最大容量为10MB，递增量为1MB。 3)次要数据文件：逻辑文件名为Test1_Data2，物理文件名为Test1_Data2.ndf，初始容量为1MB，最大容量为10MB，递增量为1MB。 4)事务日志文件：逻辑文件名为Test1_Log，物理文件名为Test1_Log.ldf，初始容量为1MB，大容量为5MB，递增量为1MB。其他选项为默认值。
注:我在创建数据库的时候，系统要求主文件（Test1_data1和Test1_data2）的大小不能小于3MB，所以在本例中我设置的主文件的初始大小均为3MB 实验内容2：用Transact-SQL（T-SQL）语句创建数据库，实验步骤：启动“查询分析器”，在编辑窗口输入SQL语句。 用T-SQL语句创建一个名为teach的数据库，它由5MB的主数据文件、2MB 的次数据文件和1MB的日志文件组成。并且主数据文件以2MB的增长速度增长，其最大容量为15MB；次数据文件以10%的增长速度增长，其最大容量为10MB；事务日志文件以1MB增长速度增长，其最大日志文件大小为10MB。运行完语句后，仔细查看结果框中的消息。 提示：在查询分析器中输入如下SQL语句。 CREATE DATABASE teach On (name= teach_data1, filename= 'd:\TestDB\teach_data1.mdf ', size=5,
操作系统以及数据库运行安全管理办法 1范围 为保障XX公司信息通信分公司（以下简称“公司”）管理信息系统的操作系统和数据库管理系统的安全、稳定运行，规范操作系统和数据库管理系统的安全配置和日常操作管理，特制订本管理办法。 本办法适采用于公司信息系统的操作系统和数据库系统的管理和运行。 2规范性引采用文件 下列文件中的条款通过本标准的引采用而成为本标准的条款。凡是注日期的引采用文件，其随后全部的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适采用于本标准，使采用本标准的相关部门、单位以及人员要研究是否可使采用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引采用文件，其最新版本适采用于本标准。 ——中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例 ——中华人民共和国国家安全法 ——中华人民共和国保守国家秘密法 ——计算机信息系统国际联网保密管理规定 ——中华人民共和国计算机信息网络国际联网管理暂行规定 ——ISO27001标准/ISO27002指南 ——公通字[2007]43号信息安全等级保护管理办法 ——GB/T 21028-2007 信息安全技术服务器安全技术要求 ——GB/T 20273-2006 信息安全技术数据库管理系统安全技术要求 ——GB/T 20272-2006 信息安全技术操作系统安全技术要求 ——GB/T 20269-2006 信息安全技术信息系统安全管理要求 ——GB/T 22239-2008 信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求 ——GB/T 22240-2008 信息安全技术信息系统安全等级保护定级指南
3术语和定义 下列术语和定义适采用于本标准 操作系统安全:操作系统所存储、传输和处理的信息的保密性、完整性、和可采用性表征。 数据库管理系统安全:数据库管理系统所存储、传输和处理的信息的保密性、完整性和可采用性的表征。 4操作系统运行管理 4.1操作系统管理员的任命 4.1.1操作系统管理员的任命应遵循“任期有限、权限分散”的原则； 4.1.2对每个操作系统要分别设立操作系统管理员和操作系统审计员，并分别由不同的人员担任。在多套系统的环境下，操作系统管理员和操作系统审计员岗位可交叉担任； 4.1.3操作系统管理员和操作系统审计员的任期可据系统的安全性要求而定，最长为三年，期届满通过考核后可续任； 4.1.4操作系统管理员和操作系统审计员须签订保密协议书。 4.2操作系统管理员帐户的授权、审批 4.2.1操作系统管理员和操作系统审计员账户的授权由所在部门填写《操作系统账户授权审批表》，经部门领导批准后设置； 4.2.2操作系统管理员和操作系统审计员人员变更后，须尽快更改帐户设置。 4.3其他帐户的授权、审批 4.3.1其他账户的授权由使采用人填写《操作系统账户授权审批表》，经信息管理部门领导批准后，由操作系统管理员进行设置； 4.3.2外单位人员需使采用公司系统时, 须经信息管理部门领导同意, 填写《外单位人员操作系统账户授权审批表》，报信息管理部门领导批准后, 由操作系统管理员按照规定的权限、时限设置专门的采用户帐号； 4.3.3禁止公司任何人将自己的采用户帐号提供给外单位人员使采用。
数据库系统概论 课程设计 设计名称：学生信息管理系统数据库设计
湖南工业大学 课程设计任务书 2011—2011学年第1学期 计算机与通信学院（系、部）软件工程专业091班课程名称：数据库原理 设计题目：学生信息管理系统的设计与实现 完成期限：自2011年05月28日至2011年05月29日共2天 内容及任务一、设计的主要技术参数 开发出一个原型系统，能正确运行，数据库的设计要满足规范、能对数据进行维护和查询、完成报表统计等。 二、设计任务 1)系统分析(包括可行性分析、用户需求分析等)及功能分析； 2)数据库设计； 3)系统总体功能设计； 4)程序设计及调试； 5)设计说明书的书写。 三、设计工作量 每个小组至少要投入一个月的时间来完成该课程设计，而且每个小组中的每个人要独立开发1到2个模块，要求每个小组有个独立的系统。 进度安排 起止日期工作内容 2011-05-28~2011-05-28 选题 系统分析和设计 2011-05-29~2011-05-29 熟悉软件开发工具、编码系统测试 进行集中课程设计，完成系统最后测试和课程设计说明书； 答辩，确定小组等级，交文档材料(含电子文档)、源程序。 主要参考资料[1]施伯乐,丁宝康,汪卫.数据库系统教程(第3版)[M],北京:高等教育出版社,2008. [2]萨师煊,王珊.数据库系统概论(第三版)[M].北京:高等教育出版社,2000. [3]王晟,万科.数据库开发案例解析[M].北京:清华大学出版社,2003 [4]郑阿奇https://www.doczj.com/doc/052037499.html,3.5实用教程.北京:电子工业出版社,2009 [5]范立南《SQL Server2000实用教程》第2版.北京.清华大学出版社.2005年 [6]齐治昌,谭庆平,宁洪.软件工程第2版.高等教育出版社.2004年 [7]刘浩,https://www.doczj.com/doc/052037499.html,+SQL Server网络应用系统开发与实例.北京:人民邮电出版社,2005 指导教师（签字）：年月日 系（教研室）主任（签字）：年月日