数据集成
数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。在企业数据集成领域，已经有了很多成熟的框架可以利用。目前通常采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统，这些技术在不同的着重点和应用上解决数据共享和为企业提供决策支持。
目录
编辑本段背景
近几十年来，科学技术的迅猛发展和信息化的推进，使得人类社会所积累的数据量已经超过了过去5 000年的总和，数据的采集、存储、处理和传播的数量也与日俱增。企业实现数据共享，可以使更多的人更充分地使用已有数据资源，减少资料收集、数据采集等重复劳动和相应费用。但是，在实施数据共享的过程当中，由于不同用户提供的数据可能来自不同的途径，其数据内容、数据格式和数据质量千差万别，有时甚至会遇到数据格式不能转换或数据转换格式后丢失信息等棘手问题，严重阻碍了数据在各部门和各软件系统中的流动与共享。因此，如何对数据进行有效的集成管理已成为增强企业商业竞争力的必然选择。
由于现代企业的飞速发展和企业逐渐从一个孤立节点发展成为不断与网络交换信息和进行商务事务的实体，企业数据交换也从企业内部走向了企业之间;同时，数据的不确定性和频繁变动，以及这些集成系统在实现技术和物理数据上的紧耦合关系，导致一旦应用发生变化或物理数据变动，整个体系将不得不随之修改。因此，我们进行数据集成将面临着如何适应现代社会发展的复杂需求、有效扩展应用领域、分离实现技术和应用需求、充分描述各种数据源格式以及发布和进行数据交换等问题。
编辑本段数据集成模型分类
数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。在企业数据集成领域，已经有了很多成熟的框架可以利用。目前通常采用联邦式、基于中间件模型和数据仓库等方法来构造集成的系统，这些技术在不同的着重点和应用上解决数据共享和为企业提供决策支持。在这里将对这几种数据集成模型做一个基本的分析。
联邦数据库系统
联邦数据库系统( FDBS)由半自治数据库系统构成，相互之间分享数据，联盟各数据源之间相互提供访问接口，同时联盟数据库系统可以是集中数据库系统或分布式数据库系统及其他联钍较低场Ｔ谡庵帜Ｊ较掠址治?赳
詈虾退神詈狭街智榭觯?赳詈咸峁┩骋坏姆梦誓Ｊ剑?话闶蔷蔡?模?谠黾邮?菰瓷媳冉侠??而松耦合则不提供统一的接口，但可以通过统一的语言访问数据源，其中核心的是必须解决所有数据源语义上的问题。
中间件模式
中间件模式通过统一的全局数据模型来访问异构的数据库、遗留系统、Web 资源等。中间件位于异构数据源系统(数据层) 和应用程序(应用层) 之间，向下协调各数据源系统，向上为访问集成数据的应用提供统一数据
模式和数据访问的通用接口。各数据源的应用仍然完成它们的任务，中间件系统则主要集中为异构数据源提供一个高层次检索服务。
数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的和不可修改的数据集合。其中，数据被归类为广义的、功能上独立的、没有重叠的主题。这几种方法在一定程度上解决了应用之间的数据共享和互通的问题，但也存在以下的异同:联邦数据库系统主要面向多个数据库系统的集成，其中数据源有可能要映射到每一个数据模式，当集成的系统很大时，对实际开发将带来巨大的困难。
中间件模式是目前比较流行的数据集成方法，它通过在中间层提供一个统一的数据逻辑视图来隐藏底层的数据细节，使得用户可以把集成数据源看为一个统一的整体。这种模型下的关键问题是如何构造这个逻辑视图并使得不同数据源之间能映射到这个中间层。
数据仓库技术则在另外一个层面上表达数据之间的共享，它主要是为了针对企业某个应用领域提出的一种数据集成方法，也就是我们在上面所提到的面向主题并为企业提供数据挖掘和决策支持的系统。
编辑本段数据高速缓存器是关键
对数据集成体系结构来说，关键是拥有一个包含有目标计划、源－目标映射、数据获得、分级抽取、错误恢复和安全性转换的数据高速缓存器。此外，数据高速缓存器包含有预先定制的数据抽取工作，这些工作自动地位于一个企业的后端及数据仓库之中。
一个高速缓存器作为企业和电子商务数据的一个单一集成点，最大限度地减少了对直接访问后端系统和进行复杂实时集成的需求。这个高速缓存器从后端系统中卸载众多不必要的数据请求，因此使电子商务公司可以增加更多的用户，同时让后端系统从事其指定的工作。
数据集成软件与企业应用集成厂商和程序集成商进行联合，而不是取代它们。的确，由于数据集成软件越来越普遍地被用来作为B2B集成的一个工具，它会引人注目地改造B2B集成商一起合作的方式以及企业向Internet迁移的方式。
编辑本段数据集成对于企业信息系统的作用
数据集成的出现使企业能够将后端的ERP信息迁移到Internet上。数据集成产品在一个公司的Internet计算机与SAP、Oracle和PeopleSoft 等公司的后端系统之间提供“高速缓存”或数据分级。
数据集成提供了在一个企业主计算机上存储的后端信息的一幅镜像。当一个Internet客户需要检查一项订单的状态时，这项查询就被转移到数据集成软件。因此，并非总需要访问该企业的主计算机。数据集成软件拥有足够的智能，知道什么时候与主计算机保持同步以便使数据不断更新。
为电子商务应用集成ERP数据是通过数据分级和直接访问ERP数据这两者
的结合来完成的，它包括使用一个数据服务器和一些数据高速缓存器。数
据集成软件以智能方式将直接实时的和分批的数据存取方法混和起来，以
便从一个ERP系统中抽取数据。
数据从一个或多个源前进到一个或多个目标表以及信息类型（如XML），数据移动的步骤包括确定应该从中抽取数据的源、数据应当进行的转换以
及向什么地方发送数据。用户通过一个图形用户接口来指定数据映射和转换。
由用户定义的程序控制每一块数据的移动并确定这种移动之间的内部
相关性。例如，如果一个目标表依靠其他目标表的值，则使用一些程序来
指定一个数据服务器应当按什么次序来管理这些目标表中的单个数据移动。数据移动可以被设计来以批量方式或实时方式运行，并由管理员来创建和
管理，以控制ERP、电子商务、客户关系管理、供应链管理以及通信应用之间的数据移动。数据移动使用分布式查询优化、多线程、存储器内数据转
换和并行流水线操作来提供很高的数据通过量和可伸缩性。例如，要管理
抽取程序并从SAP软件中来执行批量数据抽取，可使用优化的ABAP代码（SAP的专有编程语言），不需要开发和维护定制的ABAP代码。
编辑本段Informatica企业数据集成
Informatica Enterprise Data Integration包括Informatica PowerCenter和Informatica PowerExchange 两大产品，凭借其高性能、
可充分扩展的平台，可以解决几乎所有数据集成项目和企业集成方案。
· Informatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩
展性、高可用性的特点。Informatica PowerCenter包括4个不同版本，即：标准版，实时版，高级版，云计算版。同时，它还提供了多个可选的组件，以扩展Informatica PowerCenter的核心数据集成功能，这些组件包括：
数据清洗和匹配、数据屏蔽、数据验证、Teradata双负载、企业网格、元
数据交换、下推优化(Pushdown Optimization)、团队开发和非结构化数据等.
· Informatica PowerExchange 是一系列的数据访问产品，它确保 IT 机构能够根据需要随时随地访问并在整个企业内传递关键数据。凭该能力，IT机构可以优化有限的资源和数据的业务价值。Informatica PowerExchange支持多种不同的数据源和各类应用，包括企业应用程序、数据库和数据仓库、大型机、中型系统、消息传递系统和技术标准。
编辑本段注意要点
数据集成是企业进一步发展面临的问题。通过数据模型建模和相关应用技术在企业信息集成应用上作了一定的分析。在有效应用模型设计思想开发应用的同时，应重点把握以下几点:
(1) 模型的时效性:包括开发期模型和运行期模型，而运行期模型则显示了模型驱动的核心思想。
(2) 模型的进化性:它揭示了模型是否可以根据应用的变化而自我进
行改变。
(3) 模型的层级性:随着系统的复杂性增加，模型可以由多层级构成。
软件工程复习提纲 Chapter1 1.开发文档都有哪些？用图来表示它们之间的关系。 2.说明软件工程研究的内容。 3.软件工程的7条基本原理有何现实意义。 4.怎样理解ISO9000的文档体系？质量手册、程序文件、质量记录三者有何联系和区别？ 5.怎样理解CMMI，如何用CMMI去管理软件企业？ 6.是否存在这一种现象：搞系统软件的公司不需要采用CMMI和ISO9000模式？CMMI和ISO9000 模式只适用于搞应用软件的企业？如果是，为什么，如果不是，又为什么？ 7.软件工程与信息系统工程有何异同？ 8.怎样理解元数据？ Chapter2 1.为什么要选择软件开发模型？软件开发模型与软件生存周期有什么关系？ 2.简述瀑布模型、增量模型、迭代模型、原型模型的优缺点。 3.软件公司的ISO9000或CMM管理体系与软件开发模型有关吗，为什么？ 4.你对“生存周期模型裁剪指南”有什么看法？ 5.“图书馆信息系统”的开发选用什么开发模型合适？ Chapter3 1.立项的具体表现形式是什么？ 2.立项建议书的编制者为什么主要是软件公司的市场销售人员，而不是开发人员？ 3.什么叫风险分析，技能风险与技术风险有何区别？ 3.合同、任务书、立项建议书三者有何异同？有何关系？ 4.对软件项目和产品的“功能、性能、接口”三项指标如何理解？ Chapter4 1.需求分析的目的是什么，需求分析的难点在哪里？ 2.需求分析的理论基础有哪几条？ 3.为什么说需求分析是面向流程的？ 4.解释术语：元数据、实体、中间数据。 5.用户需求报告与需求规格书有何差异？ 6.需求描述有哪几种工具？你喜欢哪一种，为什么？
数据库基本概念 引言 本章的目标是讲解数据库研究人员常常要使用到的一些理论和术语。我所在的工作组集中了一批以开发性能优异的数据库系统为谋生手段的精英，数据库理论乍看起来与我们的具体工作相距甚远。 是否很有必要学习有关数据库理论方面的知识可能是留给你思考的一个问题。我们说，理解一种技术的基本原理是非常重要的。这就好比把你的汽车交给一个不懂火花塞工作原理的机械师，或是坐在一架由不懂飞行理论的驾驶员的飞机上。如果你不懂数据库设计的相关理论，又怎能指望用户登陆门请你设计系统呢？ 研究人员所用的某些术语和概念令我们感到困惑，部分原因是数学基础的问题。有一些术语，大多数程序员理解为一种含义，而实际上是完全不同的另一种含义。为了能设计合理的系统，了解关系数据库理论是十分重要的。 为了搞清楚研究人员的专业术语，我们需要学习一些关系数据库理论中较浅显的内容，并且同我们所熟知的SQL概念进行比较。许多书中都讲解了这些内容，所以并不打算过于深入地探讨理论。我们只提供一些基本且实用的数据库概念。 本章将主要从面向SQL的角度介绍关系理论。我们将常常涉及相关理论的具体实现，尽管这超出了本书的范围，但却是难以避免的。然而我们不会陷入实现的细节，仅仅给出一个概述。更进一步的内容，参看第一章提到的参考书目。 在本章中，我们将会看到下列内容： ?关系模型——考察相关的技术术语：我们将在后面的章节中构造它们 ?其他数据库概念的定义 关系模型 正像第1章中提到的，E.F.Codd早在1970年就提出了关系模型的概念。在这一节中，我们将从SQL Server 的角度出发，考察一些在关系模型中比较重要的内容。 正像我们所看到的那样，SQL Server 与关系模型有很多共性的东西，但
数据库的4个基本概念 1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS 4.数据库系统(DataBase System，DBS) 数据模型 数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。 数据模型的分类 第一类：概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系 实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 域(Domain): 属性值的取值范围。 码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码 实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。如：实体名(属性1,属性2,…) 联系(Relationship): 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。有一对一，一对多，多对多等。 第二类：逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式 物理模型是数据在计算机中的存储方式 数据模型的组成要素 数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成 关系模型（数据模型的一种，最重要的一种） 从用户观点看关系模型由一组关系组成。每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。 ?关系(Relation)：一个关系对应通常说的一张表。 ?元组(Tuple)：表中的一行即为一个元组。 ?属性(Attribute)：表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名。 ?码(Key)：表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。 ?域(Domain)：一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。
2017-2018 学年第一学期第四次作业 专业：计算机科学与技术班级：17级3班学号：1701110140姓名:任亚磊 作业内容： 简述软件、软件工程的基本概念和特点 软件： 软件是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分，它是包括程序，数据及其相关文档的完整集合。其中，程序是按事先设计的功能和性能要求执行的指令序列；数据是使程序能正常操作信息的数据结构；文档是与程序开发，维护和使用有关的图文资料。 软件的特点： 1.软件是一种逻辑实体,而不是具体的物理实体,因而它具有抽象性 2.软件的生产和硬件不同,在它的开发过程中没有明显的制造过程、没有磨损 3.在软件的运行和使用期间，没有硬件那样的机械磨损，老化问题。 4.软件的开发和运行常受到计算机系统的限制,对计算机系统有着不同的依懒性 5.软件的开发至今尚未完成摆脱手工艺的开发方式,没有实现自动化 6.软件本身是复杂的、实际问题的复杂性、程序逻辑结构的复杂性 7.软件的成本相当昂贵。 8.相当多的软件工作涉及社会因素。 软件的分类： 1.系统软件：操作系统、数据库管理系统、设备驱动程序、通信处理程序 2.应用软件：商业数据处理软件、工程和科学计算软件、系统仿真软件 软件的其他角度分类： a.按规模划分：微型软件、小型、中型、大型、甚大型、极大型 b.按工作方式划分:实时处理软件、分时软件、交互式软件、批处理软件
c.按软件服务对象的范围划分：项目软件、产品软件 软件生产的发展： 1 程序设计时代：这个阶段生产方式是个体劳动，生产工具是机器语言，汇编语言。(1946-1956年) 2 程序系统时代：这个阶段生产方式是小集团合作生产，生产工具是高级语言，开发方法仍依靠个人技巧，但开始提出结构化方法。(1956-1968年) 3 软件工程时代：这个阶段生产方式是工程化的生产，使用数据库，开发工具，开发环境，网络，分布式面向对象技术来开发软件。(1968年至今) 软件工程: 软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。主要包括三个方面的内容:软件开发方法，软件过程和软件工具。 软件工程的原则： 1．抽象2.信息隐蔽3.模块化4.局部化5.确定性6.一致性7.完备性8.可验证性。
1、试述数据库系统的特点。 （1）、数据结构化数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。 （2）数据的共享性高，冗余度低，易扩充数据库的数据不再面向某个应用而是面向整个系统， （3）数据独立性高数据独立性包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。 （4）数据由DBMS 统一管理和控制数据库的共享是并发的共享，即多个用户可以同时存取数据库中的数据甚至可以同时存取数据库中同一个数据。 2、数据库管理系统的主要功能有哪些？ 答： ( l ）数据库定义功能； ( 2 ）数据存取功能； ( 3 ）数据库运行管理； ( 4 ）数据库的建立和维护功能。 3、试述数据模型的概念、数据模型的作用和数据模型的三个要素。 数据模型是数据库中用来对现实世界进行抽象的工具，是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。 因此数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。 4、试述概念模型的作用。
概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。 5、试述数据库系统三级模式结构 数据库系统的三级模式结构由外模式、模式和内模式组成。 特点：（1）数据结构化。（2）数据的共享性高，冗余度低，容易扩展。（3）数据独立性高。（4）数据有DBMS统一管理。 6、试述数据库系统的组成。 数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员和用户构成。 7、DBA 的职责是什么？ 负责全面地管理和控制数据库系统。具体职责包括：①决定数据库的信息内容和结构；②决定数据库的存储结构和存取策略；③定义数据的安全性要求和完整性约束条件；④监督和控制数据库的使用和运行；⑤改进和重组数据库系统。 8、试述关系模型的三个组成部分。 答：关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束三部分组成 9、试述关系数据语言的特点和分类。 答：关系数据语言可以分为三类： （1）关系代数语言。
软件工程知识点总结 软件工程专业是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。接下来是为大家收集的软件工程知识点总结，以供大家学习! 知识点一软件工程的基本概念 1、软件定义：是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分，是包括程序、数据以及相关文档的完整集合。 1)程序是软件开发人员根据用户需求开发的、用程序设计语言描述的、适合计算机执行的指令(语句)序列。 2)数据是使程序能够正常操作信息的数据结构。 3)文档是与程序开发、维护和使用有关的图文资料。 国标(GB)计算机软件的定义：与计算机系统的操作相关的计算机程序、规程、规则以及可能有的文件、文档及数据。 2、软件特点： 1)软件是一种逻辑实体，而不是物理实体，具有抽象性,是计算机的无形部分; 2)软件的生产与硬件不同，它没有明显的制作过程; 3)软件在运行、使用期间不存在磨损、老化问题; 4)软件的开发、运行对计算机系统具有依赖性，受计算机系统的限制，这导致了软件移植的问题; 5)软件复杂性高，成本昂贵; 6)软件开发涉及诸多的社会因素
3、软件的分类： 按照功能可以分为：应用软件、系统软件、支撑软件(或工具软件) 1)应用软件是为解决特定领域的应用而开发的软件。 2)系统软件是计算机管理自身资源，提高计算机使用效率并为计算机用户提供各种服务的软件。 3)支撑软件是介于系统软件和应用软件之间，协助用户开发软件的工具软件。 4、软件危机：是指在软件的开发和维护过程中所遇到的一系列严重问题。软件危机主要体现在以下几个方面： ①软件开发的实际成本和进度估计不准确 ②开发出来的软件常常不能使用户满意 ③软件产品的质量不高，存在漏洞，需要经常打补丁 ④大量已有的软件难以维护 ⑤软件缺少有关的文档资料 ⑥开发和维护成本不断提高，直接威胁计算机应用的扩大 ⑦软件生产技术进步缓慢，跟不上硬件的发展和人们需求增长 5、软件工程：此概念的出现源自软件危机。软件工程是指应用计算机科学、数学及管理科学等原理，以工程化的原则和方法来开发与维护软件的学科。
理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2016 — 2017 学年第学期） 信自楼444 一、上机目的及容 目的： 1．理解数据挖掘的基本概念及其过程； 2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。 容： 给定AdventureWorksDW数据仓库，构建“Microsoft 决策树”模型，分析客户群中购买自行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验容，真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。
项集的频繁模式 分类与预测分类：提出一个分类函数或者分类模型，该模型能把数据库中的数据项 映射到给定类别中的一个； 预测：利用历史数据建立模型，再运用最新数据作为输入值，获得未来 变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的围 聚类分析根据数据的不同特征，将其划分为不同数据类 偏差分析对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，其基本思想 是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树：是一种预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从 根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输 出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 算法概念 ID3 在实体世界中，每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一 个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进： 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选 择取值多的属性的不足；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对 连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） （一）准备 Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功
★事业单位考试专用★ 数据库 1.数据模型（Data Models）：在数据库中用数据模型这个工具来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。通俗地讲数据模型就是现实世界的模拟。 2.数据模型应满足三方面要求：能比较真实地模拟现实世界；容易为人所理解；便于在计算机上实现。 3.数据模型：按计算机的观点对数据建模，主要用于DBMS的实现。一般有层次，网状，关系三种。 4.矩形：表示实体集；菱形：表示联系集；线：连接实体集与联系集或属性与实体集；椭圆：表示属性；下划线：主码属性。 5.常用数据模型：层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。 6.层次模型的存储结构：邻接法：前序穿线树；链接法：用指针表示层次关系(子女－兄弟链接法，层次序列链接法)。（众） 7.网状模型存储结构：链接法：用指针表示层次关系（单链，双链，环链等）。（S_XH，C_KCH） 8.关系模型中，关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项。 9.SQL语言的REVOKE语句实现安全性数据控制功能。 10.数据仓库通常采用三层体系结构、底层的数据仓库服务器一般是一个关系型数据库系统、数据仓库前端分析工具中包括报表工具。 11.Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统、Linux提供强大的应用程序开发环境，支持多种编程语言、Linux提供对TCP/IP协议的完全支持。 12.Solaris是SUN公司的高性能Unix，Solaris运行在许多RISC工作站和服务器
上，Solaris支持多处理、多线程。 13.Unix系统的特色：交互的分时系统、以全局变量为中心的模块结构、可以分成内核和外壳。Unix系统中进程由三部分组成：进程控制块，正文段和数据段。Unix系统中，输入／输出设备被看成是特殊文件。 14.属于企业级的大型数据库管理系统的主要有Oracle、DB2、Informix、Sybase 、SQL Server。 15.DBA是数据库系统的一个重要组成，有很多职责：定义数据库的存储结构和存取策略、定义数据库的结构、定期对数据库进行重组和重构。 16.对于数据量大的网站，应选用的数据库是DB2。 17.关系代数表达式的优化策略中，首先要做的是尽早执行选择运算。
《软件工程导论》课程教学大纲 一、课程性质、地位和作用 《软件工程导论》是是软件工程专业的专业基础课程，属必修课。 本课程主要讲述建造软件系统的基本方法、技术、流程、工具及规范等。通过学习可以使学生了解软件工程的基本概念、基本原理、实用的开发方法和技术；了解软件工程各领域的基本内容和发展动向；学习用工程化的方法开发软件项目，初步掌握开发过程中应遵循的流程、准则、标准和规范。本门课程为将来从事软件开发学生的软件工程师之路奠定坚实的基础。 二、课程教学对象、目的和要求 本课程适用于软件工程、计算机应用等从事软件开发的本科专业。课程教学目的、要求： (一)从教学内容上，应使学生了解软件工程的基本概念，主要包括软件与软件开发的基本过程，软件危机与软件工程。掌握个人软件开发过程的基本内容和方法，了解软件开发模型及结构化软件设计方法，以及软件质量保证基本内容。(二)从能力方面，应使学生通过对软件工程基本概念和方法的学习和课后练习，培养学生养成规范化个人开发的良好习惯，培养学生按照软件工程的基本过程和方法来设计和开发软件。 (三)从教学方法上，在课堂理论教学中，采用学生可以理解的软件开发素材，通过一边实践一边讲解的方法，讲解软件过程的基本思想和方法，通过学生完成与实践结合的作业，调动学生的积极性,使软件工程的基本思想逐步植根于学生头脑中。 三、相关课程及关系 本课程的先修课程是“C语言程序设计”和“数据结构”等程序设计课程，学习应在学生具有一定的编程能力基础上进行。本课程为后续的“软件制造工程”和“软件设计工程”等课程打下了必要的理论基础。 四、课程内容及学时分配 总学时：32学时 (一)绪论1学时 1、软件工程及其重要性 2、软件开发需要软件工程 3、软件工程课程体系架构(需要什么软件工程) 、课堂的组织、学习方法、章节安排与考核4． 要求学生了解软件工程的起源，软件工程在软件开发中的作用，了解软件工程课程体系。 (二)软件与软件工程4学时 1、软件及软件分类 2、软件工程的由来及概念 3、软件生命周期 4、软件开发与软件开发方法 5、软件工程工具和环境 6、软件开发项目管理介绍
1.4 数据库设计基础 考点17 数据库系统的基本概念 1、数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统 （1）数据 数据（Data）是描述事物的符号记录。 数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。 （2）数据库 数据库（Database, DB)是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。 数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，他存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，他按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。 数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据
库中的数据；多个用户可以同时共享数据库中的数据资源，即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求，同时也满足了各用户之间信息通信的要求。 （3）数据库管理系统 数据库管理系统（Database Management System, DBMS）是数据库的机构，它是一个系统软件，负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等。 数据库管理系统的主要类型有4种：文件管理系统，层次数据库系统，网状数据库系统和关系数据库系统，其中关系数据库系统的应用最为广泛。 数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过它访问数据库中的数据，数据库管理员也通过它进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。DBMS 提供数据定义语言DDL（Data Definition Language）与数据操作语言DML（Data Manipulation Language），供用户定义数据库的模式结构与权限约束，实现对数据的追加、删除等操作。 （4）数据库系统 数据库系统（Database System, DBS）是指引进数据库技术后的整个计算机系统，能够实现有组织地、动态地存储大量相关数据，
软件工程教学大纲正式 版 WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】
《软件工程导论》课程教学大纲一、课程基本信息 课程编号： 英文名称名：Software Engineering 总学时：54学时 学分：3 课程类别：专业必修课 适用专业：全校本（专）计算机科学与技术 先修课程：数据结构，大学数学，离散数学，计算机算法设计。 二、课程性质与目的、要求 《软件工程》是计算机专业的一门工程性基础课程，在软件工程学科人才培养体系中占有重要的地位。软件开发是建立计算机应用系统的重要环节，人们通过软件工程学把软件开发纳入工程化的轨道，而软件工程学是用以指导软件人员进行软件的开发、维护和管理的科学。《软件工程》已成为高等学校计算机软件教学体系中的一门核心课程， 本课程以IEEE最新发布的软件工程知识体系为基础构建内容框架，注重贯穿软件开发整个过程的系统性认识和实践性应用，以当前流行的统一开发过程、面向对象技术和UML语言作为核心，密切结合软件开发的先进技术、最佳实践和企业案例，力求从“可实践” 软件工程的角度描述需求分析、软件设计、软件测试以及软件开发管理，使学生在理解和实践的基础上掌握当前软件工程的方法、技术和工具。 通过本课程的学习，要求学生能掌握软件工程的基本概念、基本原理、开发软件项目的工程化的方法和技术及在开发过程中应遵循的流程、准则、标准和规范等；学生应能掌握开发高质量软件的方法，以及有效地策划和管理软件开发活动，为学生参加大型软件开发项目打下坚实的理论基础。 本课程注重培养学生理论应用于实践的能力，课堂上教师向学生讲述软件工程中的相关原理和概念，并通过课程设计，培养学生对整个软件开发过程的能力，让学生能切实体会到软件工程在实践中的指导作用，并按软件工程的要求完成规范的各项软件开发文档。本课程对提高学生的软件开发能力和项目管理能力有重要的现实意义。 三、教学内容及学时分配 本课程的教学内容共分十三章。
习题1（第一章数据挖掘基础概念） 1.什么是数据挖掘？ 解答： 数据挖掘是指从大规模的数据中抽取或挖掘出感兴趣的知识或模式的过程或方法。 2.定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、分类、预测、聚类和演变分 析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 解答： 特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括平均成绩(GPA ：Grade point average) 的信息，还有所修的课程的最大数目。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。 最终的描述可能是学生的一般可比较的轮廓，就像75%具有高GPA 的学生是四年级计算机科学专业的学生而65%具有低GPA 的学生不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为： major(X, “ computing science ” ) ?owns(X, “ personal computer ” ) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生中，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机，这些学生中一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度或确定度）。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类根据数据内部的相似性，最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组，形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也用于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析是描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势。尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类和预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析。 3.给出一个例子，其中数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。并说明该商务需要什么数 据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 解答： 以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进行目标市场营销。运用数据挖掘功能例如关联规则挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规则，来决定哪一类商品是消费者在购买某一类商品的同时，很有可能去购买的，从而促使百货公司进行目标市场营销。数据查询处理主要用于数据或信息检索，没有发现关联规则的方法。 同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。 4.数据仓库和数据库有什么不同？有哪些相似之处？ 解答：
1.关系的基本操作：选择、投影、并、差、笛卡尔集。 2.声明变量的语句：declare @XXX (XXX为变量名称) 3.判断并发调度的正确性： （1）可串行性的调度：多个事务的并发执行是正确的，当且仅当其结果与某一次串行的执行这些实物的结果相同。 （2）可串行性：是并发事务调度的准则。按照这个准则，一个给定的并发调度，当且仅当他是可串行化的才认为是正确的调度。 4.事物的四个特性：原子性、一致性、隔离性和持续性。 5.定义视图： Create view <视图名称>[（列名）[，（列名）]] As <子查询> [with check option] 6.关系数据理论： 7.范式： （1）第二范式：若R∈1NF，且每一个非主属性完全依赖于码，则R∈2NF （2）第三范式：非主属性中不存在传递关系。 8.角色、权限 （1）创建角色：create role <角色名> （2）给角色授权：create <权限> on <对象类型> 对象名to 角色。 9.设计中概念模型描述什么：实体、属性、码、实体型、实体集、联系。 10.关系的完整性：实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性。 11.读锁和写锁的定义： （1）写锁：又称“排它锁”，若事物T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其他任何事物都不能对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。 （2）读锁：又称“共享锁”，若事物T对数据对象A加上S锁，则事物T可以读A但不能修改A，其他事物只能对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。 简答： 1.关系模式：判断是第几范式，分析指出主键、外键P175 例题4 2.举例说明参照完整性（外键取值的几种情况）P49例题1，例题2，例题3 3.数据库的设计步骤、任务。 （1）需求分析（2）概念结构设计（3）逻辑结构设计（4）物理结构设计 （5）数据库实施（6）数据库运行和维护 4.描述并发调度中锁的概念、作用 （1）概念：事物T对某个数据对象操作之前，先向系统发出申请，对其加锁。加锁后的事物T就对该数据对象有了一定的控制，在事物T释放它的锁之前，其他的事物不能更新此数据对象。 （2）作用：解决了事物并发过程中可能出现的丢失修改、不可重复读、读“脏”数据。
软件工程基础部分知识点总结 知识点一软件工程的基本概念 1、软件定义：是计算机系统中与硬件相互依存的另一部分，是包括程序、数据以及相关文档的完整集合。 1）程序是软件开发人员根据用户需求开发的、用程序设计语言描述的、适合计算机执行的指令（语句）序列。 2）数据是使程序能够正常操作信息的数据结构。 3）文档是与程序开发、维护和使用有关的图文资料。 国标（GB）计算机软件的定义：与计算机系统的操作相关的计算机程序、规程、规则以及可能有的文件、文档及数据。 2、软件特点： 1）软件是一种逻辑实体，而不是物理实体，具有抽象性,是计算机的无形部分； 2）软件的生产与硬件不同，它没有明显的制作过程； 3）软件在运行、使用期间不存在磨损、老化问题； 4）软件的开发、运行对计算机系统具有依赖性，受计算机系统的限制，这导致了软件移植的问题； 5）软件复杂性高，成本昂贵； 6）软件开发涉及诸多的社会因素 3、软件的分类： 按照功能可以分为：应用软件、系统软件、支撑软件（或工具软件）
1）应用软件是为解决特定领域的应用而开发的软件。 2）系统软件是计算机管理自身资源，提高计算机使用效率并为计算机用户提供各种服务的软件。 3）支撑软件是介于系统软件和应用软件之间，协助用户开发软件的工具软件。 4、软件危机：是指在软件的开发和维护过程中所遇到的一系列严重问题。软件危机主要体现在以下几个方面： ①软件开发的实际成本和进度估计不准确 ②开发出来的软件常常不能使用户满意 ③软件产品的质量不高，存在漏洞，需要经常打补丁 ④大量已有的软件难以维护 ⑤软件缺少有关的文档资料 ⑥开发和维护成本不断提高，直接威胁计算机应用的扩大 ⑦软件生产技术进步缓慢，跟不上硬件的发展和人们需求增长 5、软件工程：此概念的出现源自软件危机。软件工程是指应用计算机科学、数学及管理科学等原理，以工程化的原则和方法来开发与维护软件的学科。 1）研究软件工程的主要目的就是在规定的时间、规定的开发费用内开发出满足用户需求的高质量的软件系统(高质量是指错误率低、好用、易用、可移植、易维护等)。 2）软件工程的三个要素：方法、工具和过程。 ①方法：完成软件工程项目的技术手段；
软件工程的概念 教学目的： 让学生明确软件和程序的区别、软件危机等概念 让学生理解软件开发的基本步骤 理解软件生命周期模型 讲解： 通过本课程，引导学生由程序员向项目经理的过渡 程序设计语言（程序员） 面向对象的分析与设计（高级程序员） 软件工程（项目经理） 提问： 软件与程序的关系 软件包括哪些 1.软件的定义 程序和与程序相关的数据、文档的总称。 举例: Main.exe -- 主程序 Main.ini 或Main.xml -- 配置文件 Main.chm -- 帮助文档 Readme.txt -- 自述文件 /Data -- 程序调用数据的存放目录 /UI -- 主程序界面数据的存放目录 软件的特点 1)逻辑产品 2)复杂性高 3)人工开发 软件危机的概念 软件危机是指在计算机软件的开发和维护过程中所遇到的一系列严重问题。微观：工期拖后、经费超支、软件交付后存在诸多缺陷 宏观：整个社会对软件的供应赶不上对软件需求的增长 软件危机的表现 1）产品不符合用户的需求 2）软件开发的生产率不能满足客观要求 3）软件产品的质量差 4）对软件开发成本和进度估计不准确 5）软件的可维护性差 6）软件文档资料既不完整也不合格 7）软件的价格昂贵 软件危机的产生原因 没有严格而科学地管理和控制软件开发过程。
软件维护是软件开发中的一部分（占55%-70%）。 开发时期引入的问题，在测试阶段没能检测出来的，对今后的维护带来很大的开销。这些开销也是软件开发的费用。 越早发现问题、解决问题对后期的维护工作越有利，对整个软件工程也就越有利。 越早开始写程序，完成它所需要的时间往往越长。 对用户要求没有完整准确的认识，就匆忙着手编写程序是许多软件开发工程失败的主要原因之一。 软件危机的解决途径 1）纠正错误认识。 错误认识举例： 软件就是一个程序 有一个对目标的概括性描述就可以编写程序了，许多细节可以以后补充 所谓软件开发就是编写程序并使它运行 用户对软件的要求不断变化，然而软件是柔性灵活的，可以被轻易地改动 软件投入生产性运行以后，需要的维护工作量不多，而且维护是一种很简单的工作。 将软件开发活动工程化，借鉴其他领域的经验以指导软件开发。 软件开发不是某种个体劳动的神秘技巧，而是一种组织良好、管理严密、各类人员协同配合共同完成的工程项目。 2）将传统工程学的原理、技术和方法应用于软件开发上，可以使软件生产规范化，有利于提高开发质量，降低成本和控制进度 3）不断开发新的软件工具，以提高软件生产的效率和质量。 如：各种集成开发环境、代码生成环境、集成测试工具、统一建模语言、数据字典、管理系统、流程图绘制工具、项目管理工具。 作业： 谈谈自己对软件危机的认识 软件工程 软件工程的定义 软件工程是用工程科学的知识和技术原理来定义、开发和维护软件的一门学科。 简单地讲，软件工程就是制定并使用完整的工程法规、优秀的管理策略、合适的工具和方法，在已知的适当的资源设备条件下，获得具有明确意义的高质量的软件。更具体地讲，就是用工程科学的观点估算费用，指定进度、计划和方案；用管理科学的方法和原理进行生产管理；用数学的方法建立软件开发中的各种模型和算法。 软件工程的目标 1）降低开发成本 2）软件功能达到要求，软件性能良好 3）开发的软件易于移植 4）降低维护费用 5）能按时完成开发任务，及时交付使用 6）开发的软件可靠性高 软件工程研究的问题 软件工程从软件的开发、运行、维护等方面研究软件生存的全过程，主要的研究内容包括开发技术与开发管理两大方面。
数据库系统的基本概念
1.4 数据库设计基础 考点17 数据库系统的基本概念 1、数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统 （1）数据 数据（Data）是描述事物的符号记录。 数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。 在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。 （2）数据库 数据库（Database, DB)是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。 数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，他存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，他按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。 数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据
硬件方面：拥有大容量磁盘，硬件价格下降； 软件方面：软件价格上升，为编制和维护系统软件及应用程序的成本相对增加； 数据处理方式：统一管理数据的专门软件系统，即数据库管理系统。 数据库系统的特点： （1）、数据结构化； 数据结构化是数据库与文件系统的根本区别。在文件系统中，尽管记录内部已经有了某些结构，但记录之间没有联系。 （2）、数据共享性高，冗余度低，易扩充； 数据库系统从整体角度描述数据，数据不再面向某个应用，而是面向整个系统，因此数据可以被多个用户、多个应用共享使用。数据共享可以大大减少数据冗余，节约存储空间。 （3）、数据独立性高 数据独立性包括物理独立性、逻辑独立性。 数据的物理存储改变，应用程序不需改变。数据与程序独立，把数据的定义从程序中分离，数据的存取由DBMS负责，简化应用程序的复杂程度，大大减少应用程序的维护和修改。 （4）、数据由DBMS统一管理和控制。 数据库的共享是并发的共享，即多个用户可以同时存取数据库中的数据，甚至可以同时存取数据库中的同一个数据。
数据挖掘基础知识 一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscovery in Databases；数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。 数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 1. 关联分析(association analysis) 关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。 2. 聚类分析(clustering) 聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。 3. 分类(classification) 分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。 4. 预测(predication) 预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。 5. 时序模式(time-series pattern) 时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。 6. 偏差分析(deviation) 在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
数据库原理基本概念 Basic concepts of database theory 一、数据---Data Data is everything. Data can exist in a variety of forms -- as digital numbers, text, image, sound, video and etc. 二、数据库---Database A database is a repository for a collection of computerized data files. A database is an organized collection of data for one or more purposes, usually in digital form. The data are typically organized to model relevant aspects of reality (for example, the availability of rooms in hotels), in a way that supports processes requiring this information (for example, finding a hotel with vacancies). The term "database" refers both to the way its users view it, and to the logical and physical materialization of its data, content, in files, computer memory, and computer data storage. 三、数据库系统---DBS(Database System) A database system is a term that is typically used to encapsulate the constructs of a data model, database Management system (DBMS) and database. 四、数据库管理系统---DBMS(Database Management System) A database management system (DBMS) is a software package with computer programs that control the creation, maintenance, and the use of a database. It allows organizations to conveniently develop databases for various applications by database administrators (DBAs) and other specialists. A collection of programs that enables you to store, modify, and extract information from a database.