关系型云数据库应用白皮书（）
编委会编委会牵头编写单位：牵头编写单位：中国信息通信研究院参与编写单位参与编写单位（排名按字母序）：：阿里云计算有限公司、百度云计算技术有限公司、北京金山云网络技术有限公司、华为软件技术有限公司、京东云计算有限公司、上海热璞网络科技有限公司、腾讯云计算有限责任公司、优刻得科技股份有限公司编写组成员：编写组成员：中国信息通信研究院：马鹏玮、李俊逸、王妙琼、魏凯、姜春宇阿里云计算有限公司：陈琢、周卫丰、萧少聪、崔京、朱松百度云计算技术有限公司：王龙、蔡歌、王云龙、张皖川、李保洋北京金山云网络技术有限公司：余邵在、王嘉楠、张健、秦峰、乔洪宇华为软件技术有限公司：马千里、罗昭德、高巍京东云计算有限公司：杨牧、朱琅、尹兴涛上海热璞网络科技有限公司：马康、刘小成、金官丁腾讯云计算有限责任公司：苏强、吴月玲、邵宗文优刻得科技股份有限公司：罗成对、刘坚君前前言言数据库管理软件承载着信息系统中的关键数据，是IT系统的核心组件。
其中关系型数据库是发展历程最长、应用最广泛的一类数据库管理软件，金融、电信等关键行业的核心业务系统均由关系型数据库支撑。
当前信息系统云化的步伐不断加快，关系型数据库技术也适应云计算的发展，逐步适配底层云架构和弹性管理模式。
各数据库服务商和云服务商纷纷推出关系型云数据库产品。
常见关系型数据库 常见关系型数据库:Oracle DB2 Microsoft SQL Server MySQL 关系型数据库是基于现实世界对象所抽象出来的数据库系统,把客户想法转变为概念模型(E-R图)然后把概念模型转变为数据模型(数据库表) ER图包含一些概念: 实体(entity)属性(attribute)关系(relationship) SQL的优点: 1.集合操作的方式,对数据成组处理,提高效率. 2.每次只能发送并处理一条语句. 3.屏蔽数据库内部的最佳条件选择算法,直接返回用户想要的结果. 4.可以使用终端模式(SQLPLUS)也可以嵌套在高级语言中(JAVA) SQL分类: 1.数据查询语句(SELECT) 2.DML数据操作语句:INSERT DELETE UPDATE 3.DDL数据定义语句:CREATE ALTER DROP(会自动提交事务) 4.DCL数据控制语句:GRANT授权,REVOKE回收(自动提交事务) 5.TCL事务控制语句:用于维护数据的一致性.COMMIT提交事务,ROLLBACK回滚事务,SAVEOPINT设置保存点. 6.SCL会话控制语句:用于动态改变用户会话的属性.ALTER SESSION 改变会话 7.SCL系统控制语句:用户动态改变数据库例程的属性,只有ALTER SYSTEM一条语句.(PL/SQL不支持语句,并该语句不会提交事务) 基本查询语句: 1.select * from table_name | view_name; 2.select column from table_name | view_name;
第1章习题参考答案 1.思考题 （1）什么是数据库、数据库管理系统、数据库系统？它们之间有什么联系？ 答：数据库是存贮在计算机内的有结构的数据集合；数据库管理系统是一个软件，用以维护数据库、接受并完成用户对数据库的一切操作；数据库系统指由硬件设备、软件系统、专业领域的数据体和管理人员构成的一个运行系统。 （2）当前，主要有哪几种新型数据库系统？它们各有什么特点？用于什么领域，试举例说明？答：主要有：分布式数据库、面向对象数据库、多媒体数据库、数据仓库技术、空间数据库。 （3）什么是数据模型？目前数据库主要有哪几种数据模型？它们各有什么特点？ 答：数据模型是一组描述数据库的概念。这些概念精确地描述数据、数据之间的关系、数据的语义和完整性约束。很多数据模型还包括一个操作集合。这些操作用来说明对数据库的存取和更新。数据模型应满足3方面要求：一是能真实地模拟现实世界；二是容易为人们理解；三是便于在计算机上实现。目前在数据库领域，常用的数据模型有：层次模型、网络模型、关系模型以及最近兴起的面向对象的模型。 （4）关系数据库中选择、投影、连接运算的含义是什么？ 答： 1）选择运算：从关系中筛选出满足给定条件的元组（记录）。选择是从行的角度进行运算，选择出的记录是原关系的子集。 2）投影运算：从关系中指定若干个属性（字段）组成新的关系。投影是从列的角度进行运算，得到的新关系中的字段个数往往比原关系少。 3）连接运算：将两个关系按照给定的条件横向拼接成新的关系。连接过程是通过两个关系中公有的字段名进行的。 （5）关键字段的含义是什么？它的作用是什么？ 答：一个关系中可以确定一个字段为关键字段，该字段的值在各条记录中不能有相同的值。（如：门牌号码）；关键字段的作用主要是为建立多个表的关联和进行快速查询。 （6）什么是E-R图？E-R 图是由哪几种基本要素组成？这些要素如何表示？ 答：E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。构成E-R图的基本要素有3种，即实体、属性和联系。其表示方法为：用矩形框表示现实世界中的实体，用菱形框表示实体间的联系，用椭圆形框表示实体和联系的属性，实体名、属性名和联系名分别写在相应框内。ABAAC ABCAA 第2章习题解答 1. 思考题 （1）在SQL Server 2008中的数据库中包含哪些对象？其中什么对象是必不可少的？其作用又是什么？ 答：SQL Server 2008中的数据库对象主要包括数据库关系图、表、视图、同义词、可编程性、Service Broker、存储和安全性等。其中表对象是必不可少的。表是由行和列构成的集合，用来存储数据。 （2）SQL Server提供的系统数据库master它的作用是什么？用户可以删除和修改吗？为什么？答：master 数据库记录SQL Server 系统的所有系统级信息。主要包括实例范围的元数据、端点、链接服务器和系统配置设置以及记录了所有其他数据库的存在、数据库
云数据库：放眼无穷处 [11-27 17:51:08]作者：王翔责任编辑：heyaorong 作为广义云计算的一种高级应用，云数据库蕴含着前所未有的数据服务交付能力。它倡导类似于自来水取用一般的服务机制，在理想状态下，它能够支持无限的并发用户，提供永不枯竭的数据应用资源。 作为企业IT系统的核心部件之一，数据库承载着最重要的信息资产——数据。不过，随着时间的推移、业务的拓展，越来越多的企业发觉正在逐渐失去对数据的控制力。数据形态的多元化、数据容量如脱缰野马般的爆炸性增长，让企业的数据环境接近容量的极限。与此同时，数据的维护于管理工作日益繁重，DBA（数据库管理员）们日复一日地在备份、优化、扩容、高可用的工作间往复循环。 如何解决数据容量激增与管理任务繁琐的矛盾？最近一段时间被业内各界大肆追捧的云计算技术或许担当拯救者的角色。通过营造服务型的数据库应用环境，立足于“云”之上的数据库系统有望被赋予全新的数据服务交付能力。 云计算与云数据库 作为一种基于互联网的超级计算模式，云计算同时也构建起一种全新的商业模式。云计算使用的硬件设备主要是成堆的服务器，企业和个人用户可以通过互联网获取计算能力，未来也可能出现一些超大型企业内容通过广域网获得计算能力的模式。这种运算模式从表面看是避免了大量的硬件投资，更深层次的优势是对运维成本的节省。其基本原理为，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，从而为更大范围的用户提供“足够用”的计算能力。 虽然运行方式存在很大差别，但与现有的应用一样，云环境下计算的主要对象仍是数据，因此“云+数据库”的结合产生了两种模式。一种模式为运行在“云”中的DBaas（即Database as a Service）。另一种模式为云数据库（即CloudDB，或者简称为“云库”）。 比较而言，DBaas更接近于关系数据库管理系统（RDBMS）。实施方面，我们跟运营商说需要一个运行在云中的数据库实例，MySQL也好、Oracle也好，他们基于云存储体系完成后提供给我们一个连接许可，然后我们使用这个实例即可。 反观云数据库，其与现有的RDBMS存在较大差别，虽然都是关系数据模型，但我们不应该也无法做出其是MySQL还是Oracle的假设，它就是一系列的二维表格，操作方式也是基于简化版本的类SQL或访问对象。 虽然云数据库看似相对“简陋”，但在使用上它的扩展性却更好。因为数据库实例对于并发用户的支持是有限的，即便是在基于近乎无限的云存储环境中进行操作；而云数据库的使用就
关系型数据库和非关系 型数据库 集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]
关系型数据库和非关系型数据库 自1970年，埃德加·科德提出关系模型之后，关系数据库便开始出现，经过了40多年的演化，如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候，人们发现，在这个信息爆炸的“大数据”时代，关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈，面对一个表中上亿条的数据，SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道，往往添加了越多的约束的技术，在一定程度上定会拖延其效率。 在1998年，CarloStrozzi提出NOSQL的概念，指的是他开发的一个没有SQL功能，轻量级的，开源的关系型数据库。注意，这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别，它确确实实字如其名，指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷，CarloStrozzi也发觉，其实我们要的不是"nosql"，而应该是"norelational"，也就是我们现在常说的非关系型数据库了。 在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，我们必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。 非关系型数据库提出另一种理念，他以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束，他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，SQL数据库显得更为合适。 目前出现的NoSQL(NotonlySQL，非关系型数据库)有不下于25种，除了Dynamo、Bigtable以外还有很多，比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色，是基于不同应用场景而开发的，而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。 以下是MongoDB的一些情况： MongoDB是基于文档的存储的（而非表），是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json 的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free)，意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数 据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题。因为Mongo主要是支持海量数据存储的，所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS，可以支持海量的数据存储。由于Mongo可以支持复杂的数据结构，而且带有强大的数据查询功能，因此非常受到欢迎。 关系型数据库的特点 1.关系型数据库
一、填空题 1.在关系模型中，实体及实体之间的联系都用二维表来表示。在数据库的物理组织中，它 以文件形式存储。 2.数据库中的选择、投影、连接等操作均可由数据库管理系统实现。 3.在关系数据库模型中，二维表的列称为字段，行称为记录。 4.在Access中，查询可作为窗体、报表和数据访问页的数据源。 5.子查询“包含于”对应的谓词是In。 6.参数查询中的参数要用[]中括号括起来，并且设置条件提示。 7.绑定文本框可以从表、查询或SQL语言中获取所需的内容。 8.在创建主/子窗体之前，必须设置主窗体和子窗体（主表和子表）之间的关系。 9.表A中的一条记录可以与表B中的多条记录匹配，但是表B中的一条记录至多只能与表 A中的一条记录匹配，这样的关系是“一对多”。 10.两个实体之间的联系有3种，分别是一对一、一对多和多对多。 11.在关系数据库中，唯一标识一条记录的一个或多个字段称为主键。 12.参照完整性是一个准则系统，Access使用这个系统用来确保相关表中记录之间的关系 有效性，并且不会因意外删除或更改相关数据。 13.在数据表中，记录是由一个或多个字段组成的。 14.在关系数据库的基本操作中，把由一个关系中相同属性值的元组连接到一起形成新的二 维表的操作称为连接。 15.关系规范化是指关系模型中的每一个关系模式都必须满足一定的要求。 16.数据表之间的联系常通过不同表的共同字段名来体现。 17.表是Access数据库的基础，是存储数据的地方，是查询、窗体、报表等其他数据库对 象的基础。 18.在Access中数据表结构的设计是在设计器中完成的。 19.在查询中，写在“条件”行同一行的条件之间是并的逻辑关系，写在“条件”行不同行 的条件之间是或的逻辑关系。 20.窗体的数据来源主要包括表和查询。 21.计算型控件一般来说用表达式/公式作为数据源。 22.主窗体和子窗体通常用多个表或查询的数据，这些表或查询中的数据具有一对一/一对 多的关系。 23.在报表中可以根据字段、表达式对记录进行排序或分组。 24.DBMS/数据库管理系统软件具有数据的安全性控制、数据的完整性控制、并发控制和故 障恢复功能。 25.数据库系统体系结构中三级模式是模式、外模式、内模式。 26.实体完整性是对关系中元组的唯一性约束，也就是对关系的主码的约束。 27.若想设计一个性能良好的数据库，就要尽量满足关系规范化原则。
云计算主要基于资源虚拟和分布式并行架构两大核心技术，同时互联网上有大量的开源软件为用户提供支撑，如Xen、KVM、Lighttpd、Memcached、Nginx、Hadoop、Eucalytus等。云计算技术有效地节约了云服务商的硬件投入、软件开发成本和维护成本。 1.分布式并行架构 分布式并行架构是云计算的另一个核心技术，用于将大量的机器整合为一台超级计算机，提供海量的数据存储和处理服务。整合后的超级计算机通过分布式文件系统、分布式数据库和MapReduce技术，提供海量文件存储、海量结构化数据存储和统一的海量数据处理编程方法和运行环境 2 虚拟化技术 虚拟化技术主要分为两个层面：物理资源池化和资源池管理。其中物理资源池化是把物理设备由大化小，将一个物理设备虚拟为多个性能可配的最小资源单位；资源池管理是对集群中虚拟化后的最小资源单位进行管理，根据资源的使用情况和用户对资源的申请情况，按照一定的策略对资源进行灵活分配和调度，实现按需分配资源。 云计算的应用主要是：
云存储，将海量的用户数据存到云端，从而可以随时随地的获取自己的数据和信息。 云游戏，将游戏的运行和存储放到云端，根据游戏的大小来申请具体的硬件和软件空间，可以弹性的扩展游戏的服务范围和运算能力。 云安全，通过云端将各个终端的安全情况记录下来，从而得到一个很大的安全应用数据库，从而可以很好的对付各种攻击和漏洞。 云教育，将各种教育服务放到云平台，扩展服务的范围和内容。 基本上云计算的应用都是基于网络的服务，他将原来很多只能在本地完成的服务放到了网络，利用云计算系统的强大能力来扩展服务和应用。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.doczj.com/doc/fb13184158.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！
Oracle数据库云化整合方案整合最佳实践：借助 Oracle Database 进入云时代
目录 概要 (2) 企业云之旅 (3) 通过标准化降低复杂性 (4) 整合降低成本并提高可管理性 (5) 通过Oracle Database 12c 实现整合 (6) 新式多租户架构的主要优势 (6) 选择整合方式 (8) PDB 如何解决IT 复杂性问题 (8) 选择合适的隔离级别 (9) 隔离及其对整合的影响 (9) 可插拔数据库整合 (10) 数据库整合 (13) 整合多个CDB (15) 模式整合 (17) 云池设计 (19) CPU (19) 内存 (21) 存储 (22) 互补性负载 (23) Oracle Enterprise Manager 12c Cloud Management Pack (25) Consolidation Planner (25) 执行所有供应活动的Database Provisioning 控制台 (26) 计费 (26) 总结 (27)
概要 传统上，IT 组织将各个数据库和应用程序部署在专用服务器基础架构上，以支持不同的部门或业务线(LOB)。技术与业务职能部门之间的这种细分式协调不仅导致技术基础架构利用率极低，而且管理这种部署的管理资源利用率也很低。此外，这种孤岛式部署还抑制了IT 组织快速响应不断变化的业务需求的能力。 为应对这些挑战，许多组织正利用企业私有云来实现成本节省，同时提高业务敏捷性。这种向云计算模型的转移涉及到多项变革。整合是这一历程中的关键步骤之一，它可以提高资源利用率，降低资本支出和运营支出，从而帮助组织提高运营效率。实现这些节省的关键是实现标准化以及减少需要管理的不同环境的数量。 Oracle Database 12c 为整合应用程序负载提供了巨大优势。这些优势包括： 1. 简化管理—减少需要管理的不同环境的数量。 多合一管理。 2. 简化供应和打补丁 3. 易于整合—无需更改应用程序即可实现整合。 在本文中，我们将介绍这些功能并说明Oracle Database 12c 如何帮助执行整合以及加快您的云之旅。
自1970年，埃德加·科德提出关系模型之后，关系数据库便开始出现，经过了40多年的演化，如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候，人们发现，在这个信息爆炸的“大数据”时代，关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈，面对一个表中上亿条的数据，SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道，往往添加了越多的约束的技术，在一定程度上定会拖延其效率。 在1998年，Carlo Strozzi提出NOSQL的概念，指的是他开发的一个没有SQL功能，轻量级的，开源的关系型数据库。注意，这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别，它确确实实字如其名，指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷，CarloStrozzi也发觉，其实我们要的不是"nosql"，而应该是"norelational"，也就是我们现在常说的非关系型数据库了。 在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，我们必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。 非关系型数据库提出另一种理念，他以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束，他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，SQL数据库显得更为合适。 目前出现的NoSQL(Not only SQL，非关系型数据库)有不下于25种，除了Dynamo、Bigtable以外还有很多，比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook 使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色，是基于不同应用场景而开发的，而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。 以下是MongoDB的一些情况： MongoDB是基于文档的存储的（而非表），是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free)，意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数
目录 一 Codd的RDBMS12法则——RDBMS的起源 二关系型数据库设计阶段 三设计原则 四命名规则 数据库设计，一个软件项目成功的基石。很多从业人员都认为，数据库设计其实不那么重要。现实中的情景也相当雷同，开发人员的数量是数据库设计人员的数倍。多数人使用数据库中的一部分，所以也会把数据库设计想的如此简单。其实不然，数据库设计也是门学问。 从笔者的经历看来，笔者更赞成在项目早期由开发者进行数据库设计（后期调优需要DBA）。根据笔者的项目经验，一个精通OOP和ORM的开发者，设计的数据库往往更为合理，更能适应需求的变化，如果追其原因，笔者个人猜测是因为数据库的规范化，与OO的部分思想雷同（如内聚）。而DBA，设计的数据库的优势是能将DBMS的能力发挥到极致，能够使用SQL和DBMS实现很多程序实现的逻辑，与开发者相比，DBA优化过的数据库更为高效和稳定。如标题所示，本文旨在分享一名开发者的数据库设计经验，并不涉及复杂的SQL语句或DBMS使用，因此也不会局限到某种DBMS产品上。真切地希望这篇文章对开发者能有所帮助，也希望读者能帮助笔者查漏补缺。 一?Codd的RDBMS12法则——RDBMS的起源 Edgar Frank Codd（埃德加·弗兰克·科德）被誉为“关系数据库之父”，并因为在数据库管理系统的理论和实践方面的杰出贡献于1981年获图灵奖。在1985年，Codd 博士发布了12条规则，这些规则简明的定义出一个关系型数据库的理念，它们被作为所有关系数据库系统的设计指导性方针。 1.信息法则?关系数据库中的所有信息都用唯一的一种方式表示——表中的值。 2.保证访问法则?依靠表名、主键值和列名的组合，保证能访问每个数据项。 3.空值的系统化处理?支持空值（NULL），以系统化的方式处理空值，空值不依赖于数据类型。 4.基于关系模型的动态联机目录?数据库的描述应该是自描述的，在逻辑级别上和普通数据采用同样 的表示方式，即数据库必须含有描述该数据库结构的系统表或者数据库描述信息应该包含在用 户可以访问的表中。 5.统一的数据子语言法则?一个关系数据库系统可以支持几种语言和多种终端使用方式，但必须至少 有一种语言，它的语句能够一某种定义良好的语法表示为字符串，并能全面地支持以下所有规 则：数据定义、视图定义、数据操作、约束、授权以及事务。（这种语言就是SQL) 6.视图更新法则?所有理论上可以更新的视图也可以由系统更新。 7.高级的插入、更新和删除操作?把一个基础关系或派生关系作为单个操作对象处理的能力不仅适应 于数据的检索，还适用于数据的插入、修改个删除，即在插入、修改和删除操作中数据行被视 作集合。 8.数据的物理独立性?不管数据库的数据在存储表示或访问方式上怎么变化，应用程序和终端活动都 保持着逻辑上的不变性。 9.数据的逻辑独立性?当对表做了理论上不会损害信息的改变时，应用程序和终端活动都会保持逻辑 上的不变性。 10.数据完整性的独立性?专用于某个关系型数据库的完整性约束必须可以用关系数据库子语言定 义，而且可以存储在数据目录中，而非程序中。
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《数据库技术及应用》课程标准 学分：2 参考学时：28学时 一、课程概述 1．课程性质 本课程是软件技术专业的专业必修课程，是基于C/S与B/S结构的应用软件开发技术的必修课，为.NET应用程序、JA V A应用程序等开发提供后台数据服务，是大型数据库Oracle应用系统开发的基础。本课程是理论与实践并重的课程，既要掌握概念，又要动手实践。主要培养学生数据库管理和应用的能力，以及结合高级程序设计语言进行数据库应用系统、管理信息系统开发的能力，是软件技术专业中.NET课程系列中的一门基础课程，是《.NET软件开发技术1-C#》、《.NET软件开发技术https://www.doczj.com/doc/fb13184158.html,》、.NET方向的学习型实训和生产性实训的前导课程，本课程在以核心职业能力为 培养目标的课程体系中，起到承前启后的基础作用。 2．设计思路 本课程在针对软件编程、软件测试、软件技术支持等岗位职业能力分析的基础上，为培养学生“能够按照任务需求进行设计程序的工作，能够按照程序设计文档编写程序，能够按照任务的测试计划测试程序）”等核心职业能力而设置。本课程根据“使学生能够熟练使用中英文操作系统平台及软件开发工具，具备初步的系统分析、设计及独立开发技能，并成为具有严格、规范的程序开发能力的合格程序员”的目标要求选定课程内容。该门课程以形成数据库管理能力和利用高级编程语言进行数据库编程能力为基本目标，紧紧围绕完成工作任务的需要来选择和组织课程内容，突出工作任务与知识的联系，让学生在学习、实践活动的基础上掌握知识，增强课程内容与职业能力要求的相关性，提高学生的就业能力。 本课程的教学任务是按照知识结构、认知规律和项目进行分割的，教师应根据每个教学任务的知识点的要求，讲授基本概念、专业技术，采用教学案例演示等教学法，使学生充分理解基本概念和技术，用案例作为学生的训练项目。 二、课程目标 本课程的教学目标是使学生学习完本课程后，应当能够掌握数据库系统应用、设计、开发的基
十大最有用的云数据库 随着商业交易内所蕴含数据量的不断增加，服务提供商正在想办法让公有云的数据管理变得更加轻松。大数据正变得越来越重要，云服务提供商希望涉足企业数据库领域。研究机构IDC 预言，大数据将按照每年60%的比率增加，其中包含结构化和非结构化数据。企业需要想办法发挥这些数据的作用，而长期以来数据库就是一个非常好的解决方案。目前服务提供商正通过云技术推出更多可在公有云中托管这些数据库的方法，将用户从繁琐的数据库硬件定制中解放出来，同时让用户拥有数据库扩展能力。研究公司Wikibon的大数据研究专家Jeff Kelly说：“这是一个非常大的市场。云将是许多大数据的最终目的地。”当然在DBaaS（数据库即服务）中仍然存在着许多问题，尤其是关于存储在云上的敏感信息，以及云服务中断等问题。不过，云数据库和工具这一新兴市场明显在加速发展。以下是美国《Network World》所关注的10个云数据库工具。其中一些是直接关系型数据库、SQL或者NoSQL数据库提供商，还有一些则将重点放在了开源数据库上。当然这里列出的10个云数据库不可能面面俱到，像甲骨文、惠普以及EMC/VMware这些大型的市场参与者也已经推出了他们各自基于云的产品，以及针对这些工具的策略。1.亚马逊Web服务（AWS）亚马逊Web服务（AWS）拥有多种基于云的数据库服务，包括关系型数据库和非关系型数据库。亚马逊关系型数据库（RDS）能够运行MySQL、甲骨文以及SQL Server等多种实例，而亚马逊简单数据库（Amazon SimpleDB）则是一种专门针对小工作负载的非模式化数据库。在NoSQL方面，Amazon DynamoDB是一种支持固态硬盘的数据库，它能够自动在至少3个可用空间中复制工作负载。亚马逊Web服务的CTO Wemer Vogles表示，DynamoDB是亚马逊Web服务历史上增速最快的服务。此外，亚马逊还发布了一些辅助的数据管理服务，例如最新发布的Redshift数据仓库，以及能够帮助用户整合多来源数据以方便管理的Data Pipeline。 2.EnterpriseDBEnterpriseDB将重点放在了开源的PostgreSQL数据库上，不过让它名声鹊起的原因却是其与甲骨文数据库应用协同工作的能力。通过使用EnterpriseDB的Postgres Plus Advance Server，用户可以通过EnterpriseDB的使用为本地甲骨文数据库编写的应用。目前EnterpriseDB已能够在惠普和亚马逊Web服务的云服务上运行。此外，EnterpriseDB 还具备二元复制及定期备份等功能。 3.Garantia DataGarantia为用户提供了一个网关服务，通过这个服务，用户可以在亚马逊Web服务公有云上运行开源的Redis和Memcached内存非关系数据库服务。Garantia软件可以帮助开发者为这些开源数据平台自动扩展节点，创建集群以及容错模型。 4.谷歌Cloud SQL谷歌的云数据库服务主要集中在谷歌Cloud SQL和BigQuery这两大产品上。前者被谷歌描述了一种类似MySQL的完全关系型数据库基础设施，而BigQuery则被塑造成在谷歌的云基础设施上运行大数据集查询的分析工具。 5.微软Azure 微软利用其SQL Server技术研发了一个关系型数据库，允许用户直接访问云中SQL数据库，或者在虚拟主机中托管SQL服务器实例。微软对混合型数据库也非常关注，该公司使用SQL Data Sync整合了用户本地及Azure云上的数据。微软还拥有一个名为Tables的服务，这一基于云的NoSQL数据库服务采用了Blobs（二进制大对象存储）算法，并专门针对视频和音频等媒体文件进行了优化。 6.MongoLab在NoSQL的世界中，有各种各样的数据库平台可以选择，其中包括MongoDB。MongoLab允许用户通过亚马逊Web服务、微软Azure和Joyent等大型云服务提供商访问MongoDB。与其他网关类型服务一样，MongoLab同样在应用层整合了多种PaaS（平台即服务）工具。MongoLab既可以在共享的环境中访问，也可以在专用的环境中运行，不过后者的开销通常比前者稍大一些。 7.Rackspace通过名为“Cloud Databases”的产品，Rackspace的数据库既可以成为一个云，也可以成为一个托管服务解决方案。Rackspace将重点放在了Cloud Databases基于容器的虚拟化上，他们认为这将赋予数据库服务远甚于基于纯虚拟化基础设施的性能。Cloud Databases还以OpenStack
云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景 赛迪网：2006年谷歌推出了“GoogieOl计划”，并正式提出云”的概念和理论。随后亚马逊、微软、惠普、雅虎、英特尔、IBM 等公司都宣布了自己的“云计划”云安全、云存储、内部云、外部云、公共云、私有云……一堆让人眼花 缭乱的概念在不断冲击人们的神经。那么到底什么是云计算技术呢？对云计算技术的产生、概念、原理、应用和前景又在哪里？ 、云计算思想的产生 传统模式下，企业建立一套IT 系统不仅仅需要购买硬件等基础设施，还有买软件的许可证，需要专门的人员维护。当企业的规模扩大时还要继续升级各种软硬件设施以满足需要。对于企业来说，计算机等硬件和软件本身并非他们真正需要的，它们仅仅是完成工作、提供效率的工具而已。对个人来说，我们想正常使用电脑需要安装许多软件，而许多软件是收费的，对不经常使用该软件的用户来说购买是非常不划算的。可不可以有这样的服务，能够提供我们需要的所有软件供我们租用？这样我们只需要在用时付少量“租金，即可“租用，到这些软件服务，为我们节省许多购买软硬件的资金。我们每天都要用电，但我们不是每家自备发电机，它由电厂集中提供；我们每天都要用自来水，但我们不是每家都有井，它由自来水厂集中提供。这种模式极大得节约了资源，方便了我们的生活。面对计算机给我们带来的困扰，我们可不可以像使用水和电一样使用计算机资源？这些想法最终导致了云计算的产生。 中国云计算网https://www.doczj.com/doc/fb13184158.html,/ 云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众，使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。云计算模式即为电厂集中供电模式。在云计算模式下，用户的计算机会变的十分简单，或许不大的内存、不需要硬盘和各种应用软件，就可以满足我们的需求，因为用户的计算机除了通过浏览器给“云，发送指令和接受数据外基本上什么都不用做便可以使用云 服务提供商的计算资源、存储空间和各种应用软件。这就像连接“显示器”和“主
《数据库技术与应用》上机实验报告 目录： 一、概述 二、主要上机实验内容 1.数据库的创建 2.表的创建 3.查询的创建 4.窗体的创建 5.报表的创建 6.宏的创建 三、总结 一、概述 （一）上机内容： 第七周：熟悉Access界面，数据库和表的创建，维护与操作 1. 熟悉Access的启动，推出，界面，菜单，工具栏等； 2. 练习使用向导创建数据库、创建空数据库； 3. 练习创建表结构的三种方法（向导、表设计器、数据表）、表中字段属性设置； 4. 练习向表中输入不同类型的数据； 5. 练习创建和编辑表之间的关系； 6. 练习表的维护（表结构、表内容、表外观） 7. 练习表的操作(查找、替换、排序、筛选等) 第八周：练习创建各种查询 1．选择查询（单表、多表、各种查询表达式） 2．参数查询 3．交叉表查询 4．操作查询（生成查询、删除查询、更新查询、追加查询） 第十周：练习创建各种类型的窗体 1．自动创建纵栏式窗体和表格式窗体； 2．向导创建主|子窗体
3．图表窗体的创建 4．练习通过设计器创建窗体 5．练习美化窗体 第十三周：练习创建各种类型的报表 1．自动创建纵栏式报表和表格式报表； 2．向导创建报表（多表报表、图表报表、标签报表） 3．练习通过设计视图创建报表（主|子报表、自定义报表） 4．练习在报表中添加计算字段和分组汇总数据 第十五周：综合应用 1．了解Access数据库系统开发的一般方法； 2．课程内容的综合练习； 3．编写上机实验报告、答疑 （二）上机完成情况 第七周：熟悉Access界面，数据库和表的创建，维护与操作 完成了创建表，向表中输入不同类型的数据，创建和编辑表之间的关系，进行了表的维护，修改了表的结构、内容、外观，最后进行了表的操作，查找、替换、排序、筛选等。 已完成 第八周：练习创建各种查询 练习选择查询、参数查询、交叉表查询，然后练习并操作查询，生成查询、删除查询、更新查询、追加查询等。 已完成 第十周：练习创建各种类型的窗体 自动创建纵栏式窗体和表格式窗体，向导创建主|子窗体和图表窗体，练习通过设计器创建窗体，美化窗体。 基本完成 第十三周：练习创建各种类型的报表 自动创建纵栏式报表和表格式报表，向导创建报表，练习通过设计视图创建报表，在报表中添加计算字段和分组汇总数据。 已完成 第十五周：综合应用
云计算技术与应用专业简介 专业代码610213 专业名称云计算技术与应用 基本修业年限三年 培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好职业道德和人文素养，掌握计算机网络、云计算、信息处理与安全等知识，具备虚拟化、数据存储及管理、云安全、云平台搭建与运维管理、大数据及云服务开发等基本能力，从事云计算的系统建设、运行维护、测试评估、安全配置、服务开发与管理等工作的高素质技术技能人才。 就业面向 主要面向各类企事业单位、云计算集成商与服务提供商、IT 运维外包服务商，在云计算实施、运维、安全管理和开发等岗位群，从事云平台建设与运维、云安全管理、云服务开发等工作。 主要职业能力 1.具备对新知识、新技能的学习能力和创新创业能力； 2.具备云计算系统的运行维护能力，掌握故障排除的方法和技能； 3.掌握虚拟化技术，熟悉主流虚拟化平台的使用方法，掌握虚拟资源的管理技能； 4.掌握云计算系统工程项目的设计、施工、测试、验收及项目管理的基础知识与技能； 5.掌握数据存储与管理技术，具备多种系统环境的数据资源管理能力； 6.了解云安全防护技术，掌握云安全管理基本技能，具备安全风险评估、分析与安全应急处理能力； 7.了解大数据知识，具备基本的大数据应用开发能力。
核心课程与实习实训 1.核心课程 云计算技术基础、网络存储技术、虚拟化架构与实现、大型数据库应用、云安全技术、大数据技术应用、云服务软件开发、云平台建设与维护等。 2.实习实训 在校内进行云平台建设与维护实训、云计算技术等实训。 在云计算集成商、云服务提供商、IT 运维外包服务商及相关企事业单位进行实习。 职业资格证书举例 网络管理员网络设备调试员（三级） 衔接中职专业举例 计算机应用计算机网络技术 接续本科专业举例 计算机科学与技术软件工程网络工程
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/fb13184158.html, 基于云数据库的应用研究 作者：胡钰强 来源：《电子技术与软件工程》2016年第06期 摘要随着社会经济和科技的不断发展，在各个领域当中，计算机技术、网络技术、信息 技术的大量应用使得数据量不断增长，同时也产生了更大规模的系统日志文件、管理操作记录文件等，而传统的数据库对于如此庞大的数据管理要求，已经难以满足。基于此，可利用云数据库技术，有效的解决这一问题。因此，本文对基于云数据库的应用进行了研究，以期推动该领域技术的进一步发展。 【关键词】云数据库应用研究 在信息化时代背景之下，计算机和互联网在各个领域当中都发挥了至关重要的作用。而在计算机网络的应用当中，会产生大量的数据信息，这些数据信息都是在数据库当中进行存储。随着计算机网络的不断普及，网络中产生的数据信息量也越来越大，传统的本地数据库已经难以支持如此海量数据信息的存储，因此，基于云技术开发的云数据库，能够更为有效的应对这一情况，从而提高数据库的应用效率，更好的为计算机网络服务提供支持。 1 云数据库技术的发展及优势 在计算机网络的发展和应用当中用，对于一些传统的服务要求，传统数据库能够进行较为良好的支持，但是随着信息技术的快速进步，其自身的一些问题也逐渐暴露出来。基于云计算平台，数据应用和数据管理的数量爆发式的增长，单靠传统的数据库已经不能满足要求。因此，基于云技术的发展，应当研究和应用云数据库技术，从而更好的为数据提供服务。根据不同的服务类型，可将云计算分为三个不同的类别，分别为IaaS、PaaS、SaaS。在SaaS逐渐得到广泛应用的情况下，云数据库得到了产生和发展，对于数据库的存储能力，进行了非常大的提升，同时将重复配置的资源进行消除，为软件升级和硬件更新提供了良好的便利。在云数据库当中，具有很多方面的优势，例如支持资源有效分发、多租户形式、高可用性、良好可扩展性等优势。在未来的数据库技术发展中，云数据库技术是一个主要的发展方向。 在实际运用云数据库的过程中，对于云数据库的底层细节，在客户端并不需要进行了解，对于客户端来说，底层硬件和实现并没有太大的意义，其与本地运行的数据库一样，在应用过程中能够为用户提供极大的便利，同时拥有超乎想象的处理能力和存储容量。云数据库在实际应用中具有很多方面的优势，例如动态可扩展、高可用性、使用代价较低、易用性良好等。此外，云数据库还能够对大规模的并行处理提供支持，对于实时的面向用户的使用、新类型商务解决方案、以及一些科学应用等，都能够提供非常良好的支持。 2 云数据库的主要应用
浅谈对对象—关系型数据库的理解 姓名：杨小敏 学号：2010206190026
针对对象—关系型数据库的理解我想结合自己的专业（地图学与地理信息系统）从下面三个方面来理解：（1）关系型数据的发展以及在空间数据管理方面的优缺点（2）面向对象数据库的发展及在空间数据管理方面的优缺点（3）关系型数据库和面向对象技术的融合在数据库发展中所起到的独特作用在我们GIS专业领域内，随着信息技术的发展，各种应用系统建设的不断深入，像现在面向21世纪的应急应用系统的建设、城市基础地理空间信息数据库系统与共享平台的建设、地理信息公共服务平台的建设，小到“数字城市”的建设，大到“数字地球”乃至“智慧地球”的建设，我们已经开始不满足数值和文字的信息处理，为了达到系统建设平台尤其是公共服务平台的建设起到良好的客户友好体验，大量的图形信息，音频信息已经深入到数据库的设计中，其中尤其是空间数据库管理备受瞩目。所以，面对信息爆炸的21世纪，海量数据的存储和管路已经不是传统的数据库能解决的，空间数据管理需要更强的数据库——对象关系型数据库。 为什么空间数据需要对象关系型数据库的管理才更有效？我想简单的说一下GIS空间数据的基本特征：（1）空间特征：每个空间对象都具有空间坐标，所以在存储空间数据的同时我们要考虑数据的空间分布特征；（2）非结构化特征：通用数据库或者是传统数据库数据记录一般是结构化的，在面对空间图形信息的时候难以直接采用关系数据管理系统；（3）空间关系特征：空间数据的空间关系最重要的就是空间拓扑关系，这种拓扑结构方便了空间数据的查询和空间分析，但是给空间数据的一致性和完整性的维护增加了复杂性；（4）海量数据的特征：数据库在面对海量数据的存储和组织时，一般在二维空间上划分块或图幅，在垂直的方向上划分层在组织海量空间数据。 在空间数据的管理技术的发展中，从手工管理管理阶段到文件管理阶段再到数据库管理阶段，在三个数据管理阶段，对数据管理方式也不尽相同，在这里，我想说的是空间数据库的发展历史对空间数据管理的影响，第一是层次关系型数据库：只是数据库发展的初级阶段，这是空间数据的管理大多用文件方式管理，很显然不适合管理海量的空间数据，所以淘汰；第二是网络关系型数据库：在一定程度上解决了空间数据复杂管理的难题，但还是被日益崛起的关系型数据库所淘汰；第三是关系型数据库的发展：为了解决难于保证数据的完整性，开始将空
关系型数据库和非关系型数据库 自1970年，埃德加·科德提出关系模型之后，关系数据库便开始出现，经过了40多年的演化，如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候，人们发现，在这个信息爆炸的“大数据”时代，关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈，面对一个表中上亿条的数据，SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道，往往添加了越多的约束的技术，在一定程度上定会拖延其效率。 在1998年，Carlo Strozzi提出NOSQL的概念，指的是他开发的一个没有SQL功能，轻量级的，开源的关系型数据库。注意，这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别，它确确实实字如其名，指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷，CarloStrozzi也发觉，其实我们要的不是"nosql"，而应该是"norelational"，也就是我们现在常说的非关系型数据库了。 在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，我们必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。 非关系型数据库提出另一种理念，他以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束，他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，SQL数据库显得更为合适。 目前出现的NoSQL(Not only SQL，非关系型数据库)有不下于25种，除了Dynamo、Bigtable以外还有很多，比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色，是基于不同应用场景而开发的，而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。 以下是MongoDB的一些情况： MongoDB是基于文档的存储的（而非表），是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free)，意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，