(完整版)数据库重要术语(中英文)

1.1名词【2 】解释(1) DB：即数据库（Database),是同一治理的相干数据的聚集. DB能为各类用户共享,具有最小冗余度,数据间接洽亲密,而又有较高的数据自力性.(2) DBMS：即数据库治理体系（Database Management System),是位于用户与操作体系之间的一层数据治理软件, 为用户或运用程序供给拜访DB的办法,包括DB的树立.查询.更新及各类数据掌握. DBMS老是基于某种数据模子,可以分为层次型.网状型.关系型.面向对象型DBMS.(3) DBS：即数据库体系（Database System),是实现有组织地.动态地存储大量接洽关系数据, 便利多用户拜访的盘算机软件.硬件和数据资本构成的体系,即采用了数据库技巧的盘算机体系.(4) 1：1接洽：假如实体集E1中的每个实体最多只能和实体集E2中的一个实体有接洽,反之亦然, 那么实体集E1对E2的接洽称为“一对一接洽”,记为“1：1”.(5) 1：N接洽：假如实体集E1中每个实体与实体集E2中随意率性个（零个或多个）实体有接洽, 而E2中每个实体至多和E1中的一个实体有接洽,那么E1对E2的接洽是“一对多接洽”,记为“1：N”.(6) M：N接洽：假如实体集E1中每个实体与实体集E2中随意率性个（零个或多个）实体有接洽, 反之亦然,那么E1对E2的接洽是“多对多接洽”,记为“M：N”.(7) 数据模子：模子是对实际世界的抽象.在数据库技巧中,表示实体类型及实体类型间接洽的模子称为“数据模子”. 它可分为两种类型：概念数据模子和构造数据模子.(6) 概念数据模子：是独门于盘算机体系的模子,完全不涉及信息在体系中的表示, 只是用来描写某个特定组织所关怀的信息构造.(9) 构造数据模子：是直接面向数据库的逻辑构造,是实际世界的第二层抽象. 这类模子涉及到盘算机体系和数据库治理体系,所以称为“构造数据模子”. 构造数据模子应包含：数据构造.数据操作.数据完全性束缚三部分.它重要有：层次.网状.关系三种模子.(10) 层次模子：用树型构造表示实体类型及实体间接洽的数据模子.(11)网状模子：用有向图构造表示实体类型及实体间接洽的数据模子.(12) 关系模子：是今朝最风行的数据库模子.其重要特点是用二维表格构造表达实体集,用外鍵表示实体间接洽. 关系模子是由若干个关系模式构成的聚集.(13) 概念模式：是数据库中全体数据的整体逻辑构造的描写.它由若干个概念记载类型构成. 概念模式不仅要描写概念记载类型,还要描写记载间的接洽.操作.数据的完全性.安全性等请求.(14) 外模式：是用户与数据库体系的接口,是用户用到的那部分数据的描写.(15) 内模式：是数据库在物理存储方面的描写,界说所有的内部记载类型.索引和文件的构成方法, 以及数据掌握方面的细节.(16) 模式/内模式映象：这个映象消失于概念级和内部级之间,用于界说概念模式和内模式间的对应性, 即概念记载和内部记载间的对应性.此映象一般在内模式中描写. (17) 外模式/模式映象：这人映象消失于外部级和概念级之间,用于界说外模式和概念模式间的对应性, 即外部记载和内部记载间的对应性.此映象都是在外模式中描写. (18)数据自力性：在数据库技巧中,数据自力性是指运用程序和数据之间互相自力,不受影响.数据自力性分成物理数据自力性和逻辑数据自力性两级.(19) 物理数据自力性：假如数据库的内模式要进行修正,即数据库的存储装备和存储办法有所变化, 那么模式/内模式映象也要进行响应的修正,使概念模式尽可能保持不变.也就是对模式的修正尽量不影响概念模式.(20) 逻辑数据自力性：假如数据库的概念模式要进行修正（如增长记载类型或增长数据项）, 那么外模式/模式映象也要进行响应的修正,使外模式尽可能保持不变. 也就是对概念模式的修正尽量不影响外模式和运用程序.(21) 宿主说话：在数据库技巧中,编写运用程序的说话仍然是一些高等程序设计说话, 这些说话称为宿主说话（host language),简称主说话.(22) DDL：数据界说说话（Data Definition Language),用于界说数据库的三级构造,包括外模式.概念模式.内模式及其互相之间的映象,界说数据的完全性.安全掌握等束缚. (23)DML：数据操纵说话（Data Manipulation Language),由DBMS供给,用于让用户或程序员运用,实现对数据库中数据的操作. DML分成交互型DML和嵌入型DML两类.根据说话的级别,DML又可分成进程性DML和非进程性DML两种.(24) 交互型DML：假如DML自成体系,可在终端上直接对数据库进行操作,这种DML称为交互型DML.(25) 嵌入型DML：假如DML嵌入在主说话中运用,此时主说话是经由扩充能处理DML语句的说话,这种DML称为嵌入型DML.(26) 进程性DML：用户编程时,不仅须要指出“做什么”（须要什么样的数据）,还须要指出“怎么做”（怎么获得数据）.层状.网状的DML属于进程性说话.(27) 非进程性DML：用户编程时,只须要指出“做什么”,不须要指出“怎么做”.Notice:以上关于DML的各个概念单独消失时,起首要解释DML的寄义.(28) DD：数据字典（Data Dictionary),数据库体系中存放三级构造界说的数据库称为数据字典. 对数据库的操作都要经由过程拜访DD才能实现.(29) DD体系：治理DD的适用程序称为“DD体系”.1.2 文件体系阶段的数据治理有些什么缺点？试举例解释.文件体系有三个缺点：（1）数据冗余性（redundancy).因为文件之间缺少接洽,造成每个运用程序都有对应的文件, 有可能同样的数据在多个文件中反复存储.（2）数据不一致性（inconsistency).这往往是由数据冗余造成的,在进行更新操作时,稍不谨严, 就可能使同样的数据在不同的文件中不一样.（3）数据接洽弱(poor data relationship).这是由文件之间互相自力,缺少接洽造成的.1.3数据库阶段的数据治理有些什么特色？(1) 采用庞杂的数据模子表示数据构造(2) 有较高的数据自力性(数据构造分成用户的逻辑构造.整体逻辑构造和物理构造三级)(3) 数据库体系为用户供给便利的用户接口,可以运用查询说话.终端敕令或程序方法操作数据, 也可以用程序方法操作数据库.(4) 体系供给了四个方面的数据掌握功效：数据库的恢复.并发掌握.数据完全性和数据安全性, 以保证数据库中数据是安全的.准确的和靠得住的.(5) 对数据的操作不必定以记载为单位,还可以数据项为单位,增长了体系的灵巧性.1.4你如何懂得实体.属性.记载.字段这些概念的类型和值的差别？试举例解释.实体（entity)：是指客不雅消失可以互相差别的事物.实体可所以具体的对象,如：一个学生,一辆汽车等; 也可所以抽象的事宜,如：一次借书.一场足球赛等.属性（attribute):实体有许多特点,每一个特点称为属性.每个属性有一个值域, 其类型可所以整数型.实数型.字符串型.比如,学生（实体）有学号.姓名.年纪.性别等属性, 响应值域为字符.字符串.整数和字符串型.字段（field):标记实体属性的定名单位称为字段或数据项.它是可以定名的最小信息单位, 所以又称为数据元素或初等项.字段的定名往往和属性名雷同,比如,学生有学号.姓名.年纪.性别等字段.记载（record):字段的有序聚集称为记载.一般用一个记载描写一个实体, 所以记载又可以界说为能完全地描写一个实体的字段集.如：一个学生记载,由有序的字段集（学号.姓名.年纪.性别等）构成.1.5逻辑记载与物理记载,逻辑文件与物理文件有些什么接洽和差别？接洽：(1)逻辑记载与物理记载都是记载,是字段的有序聚集;(2)逻辑文件与物理文件都是文件,是同一类记载的汇集.差别：(1)逻辑记载与逻辑文件是逻辑数据描写,物理记载与物理文件是物理数据描写.(2)物理数据描写是指数据在存储装备上的存储方法,物理记载.物理文件（还有物理接洽.物理构造等术语）, 都是用来描写实际存储装备上的数据.(3)逻辑数据描写是指程序员或用户用以操作的数据情势,是抽象的概念化数据. 逻辑记载.逻辑文件（还有逻辑接洽.逻辑构造等术语）,都是用户不雅点的数据描写.1.6为某百货公司设计一个ER模子.百货管辖若干个连锁市肆,每家市肆经营若干商品, 每家市肆有若干职工,但每个职工只能办事于一家市肆.实体类型“市肆”的属性有：市肆编号,店名,店址,店司理. 实体类型“商品”的属性有：商品编号,商品名,单价,产地.实体类型“职工”的属性有：职工编号,职工名,性别,工资. 在接洽中应反应出职工参加某市肆工作的开端时光,市肆发卖商品的月发卖量. 试画出反应市肆.商品.职工实体类型及接洽类型的ER图,并将其转换成关系模式集.实体：市肆（市肆编号,店名,店址,店司理）商品（商品编号,商品名,单价,产地）职工（职工编号,职工名,性别,工资）接洽：SC(市肆—商品之间1：N的接洽,接洽属性为“月发卖量SE(市肆—职工之间1：N的接洽),接洽属性为“职工参加市肆工作的开端时光”.ER图：关系模式集：市肆模式（市肆编号,店名,店址,店司理）商品模式（商品编号,商品名,单价,产地,市肆编号,月发卖量）职工模式（职工编号,职工名,性别,工资,市肆编号,开端时光）1.7试述ER模子.层次模子.网状模子.关系模子和面向对象模子的重要特色. ER模子的重要特色：（1）长处：接近于人的思维,轻易懂得;与盘算机无关,用户轻易接收.（2）缺点：只能解释实体间语义的接洽,不能进一步解释具体的数据构造.层次模子的特色：（1）长处：记载之间的接洽经由过程指针实现,查询效力较高.（2）缺点：只能表示1：N接洽,实现M:N构造较庞杂;因为层次次序的严厉和庞杂,引起数据的查询和更新操作也很庞杂.网状模子的特色：（1）长处：记载之间接洽经由过程指针实现,M：N接洽也轻易实现（每个M：N接洽可拆成两个1：N接洽）,查询效力较高.（2）缺点：编写运用程序比较庞杂,程序员必须熟习数据库的逻辑构造.关系模子的特色：用关鍵码而不是用指针导航数据,表格简略,用户易懂,编程时并不涉及存储构造.拜访技巧等细节.1.8试述概念模式在数据库构造中的重要地位.概念模式是数据库中全体数据的整体逻辑构造的描写.它由若干个概念记载类型构成. 概念模式不仅要描写概念记载类型,还要描写记载间的接洽.操作.数据的完全性.安全性等请求. 数据按外模式的描写供给运用户,按内模式的描写存储在磁盘中,而概念模式供给了衔接这两级的相对稳固的中央不雅点, 并使得两级的任何一级的转变都不受另一级的牵制.1.9数据自力性与数据接洽这两个概念有什么差别？数据自力性是指运用程序与数据之间互相自力,不受影响.数据接洽是指同一记载内部各字段间的接洽,以及记载之间的接洽.1.10试述DBMS在用户拜访数据库进程中所起的感化.用户对数据库进行操作,DBMS把操作从运用程序带到外部级.概念级.再导向内部级,进而操作存储器中的数据.（联合P22“用户拜访数据的进程”来懂得）1.11试述DBMS的重要功效.DBMS的重要功效有：（1）数据库的界说功效（2）数据库的操纵功效（3）数据库的破坏功效（4）数据库的存储治理（5）数据库的破坏功效（6）数据字典1.12试叙DBMS对数据库的破坏功效.DBMS对数据库的破坏重要经由过程四个方面实现：（1）数据库的恢复.（2）数据库的并发掌握.（3）数据库的完全性掌握.（4）数据库的安全性掌握.1.13试叙DBMS对数据库的破坏功效.DBMS中有一些程序供给应数据库治理员运行数据库体系时运用,这些程序起着数据库破坏的功效.重要有四个适用程序：（1）数据装载程序(loading)（2）备份程序(backup)（3）文件重组织程序（4）机能监控程序1.14从模块构造看,DBMS由哪些部分构成？从模块构造看,DBMS由两大部分构成：查询处理器和存储治理器（1）查询处理器有四个重要成分：DDL编译器,DML编译器,嵌入型DML的预编译器,查询运行焦点程序（2）存储治理器有四个重要成分：授权和完全性治理器,事务治理器,文件治理器,缓冲区治理器（以上几题具体可参照书上p20-21)1.15DBS由哪几个部分构成？DBS由四部分构成：数据库.硬件.软件.数据库治理员.1.16什么样的人是DBA？DBA应具有什么本质？DBA的职责是什么？DBA是掌握数据整体构造的人,负责DBS的正常运行.DBA可所以一小我,在大型体系中也可所以由几小我构成的小组. DBA承担创建.监控和破坏全部数据库构造的义务.DBA应具有下列本质：（1）熟习企业全体数据的性质和用处;（2）对用户的需求有充分的懂得;（3）对体系的机能异常熟习.DBA的重要职责有五点：（1）概念模式界说（2）内模式界说（3）根据请求修正数据库的概念模式和内模式（4）对数据库拜访的授权（5）完全性束缚的解释1.17 试对DBS的全局构造作具体解释.参照教材p24-25.1.18运用DBS的用户有哪几类？运用DBS的用户有四类：1）DBA2）专业用户3）运用程序员4）最终用户1.19 DBMS的查询处理器有哪些功效？DBMS的查询处理器可分成四个成分：1）DML编译器2）嵌入型DML的预编译器3）DDL编译器4）查询运行焦点程序（各成分功效参照P24）1.20DBMS的存储处理器有哪些功效？DBMS的存储处理器供给了运用程序拜访数据库中数据的界面,可分成四个成分：1）授权和完全性治理器2）事务治理器3）文件治理器4）缓冲区治理器（各成分功效参照P25）1.21 磁盘存储器中有哪四类重要的数据构造？数据文件:存储了数据库中的数据;数据字典（DD）：存储三级构造的描写;索引文件：为进步查询速度而设置的逻辑排序手腕;统计数据组织：存储DBS运行时统计剖析数据.。

Database术语表Access method :访问方法Alias:别名Alternate keys:备用键,ER/关系模型Anomalies:异常Application design:应用程序设计Application server:应用服务器Attribute:属性,关系模型Attribute:属性,ER模型Attribute inheritance:属性继承Base table:基本表Binary relationship:二元关系Bottom-up approach:自底向上方法Business rules:业务规则Candidate key:候选键,ER/关系模型Cardinality:基数Centralized approach:集中化方法,用于数据库设计Chasm trap:深坑陷阱Client:客户端Clustering field:群集字段Clustering index:群集索引Column:列,参见属性(attribute)Complex relationship:复杂关系Composite attribute:复合属性Composite key:复合键Concurrency control:并发控制Constraint:约束Data conversion and loading:数据转换和加载Data dictionary:数据字典Data independence:数据独立性Data model:数据模型Data redundancy:数据冗余Data security:数据安全Database:数据库Database design:数据库设计Database integrity:数据库完整性Database Management System:数据管理系统Database planning:数据库规划Database server数据库服务器DBMS engine:DBMS引擎DBMS selection:DBMS选择Degree of a relationship:关系的度Denormalization:反规范化Derived attribute:派生属性Design methodology:设计方法学Disjoint constraint:无连接约束Domain:域Entity:实体Entity integrity:实体完整性Entity occurrence:实体出现Entity-Relationship model:实体-关系模型Fact-finding:事实发现Fan trap:扇形陷阱Field:字段File:文件File-based system:基于文件的系统File organization:文件组织First Normal Form:1NF,第一范式Foreign key:外键4GL,Fourth-Generation Language:第四代语言Full functional dependency:完全函数依赖Functional dependency:函数依赖Generalization:泛化Generalization hierarchy:泛化层次结构Global data model:全局数据模型Implementation:实现Index:索引Information system:信息系统Inheritance:继承Integrity constraints:完整性约束IS-A hierarchy:层次结构local logical data model:局部逻辑数据模型Logical database design:逻辑数据库设计Meta-data:元数据Mission objective:使命目标Mission statement:使命语句Multiplicity:多样性Multi-valued attribute:多值属性Nonkey attribute/column:非键属性/列Normal forms:范式Normalization:规范化Null:空值Operational maintenance:操作维护Participation constraint:参与约束,EER模型Participation constraint:参与约束,ER模型Physical database design:物理数据库设计Primary index:主索引Primary key:主键,ER模型Primary key:主键,关系模型Privileges:权限Prototyping:原型Query-by-Example: QBE,一种用于关系型DBMS的非过程化的数据库语言RDBMS:关系型DBMSRecord:记录Recovery control:恢复控制recursive relationship:递归关系Redundant data:冗余数据Referential integrity:参照完整性Relation:关系Relational model:关系模型Relational database关系数据库Relation:关系Relationship occurrence:关系出现Requirements collection and analysis:需求收集与分析Row:行,同元组(topple)Second normal form:2NF,第二范式Secondary index:二级索引Security:安全Server:服务器Simple-valued attribute:单值属性Specialization:特化Specialization hierarchy:同类层次结构SQL Structured Query Language:结构化查询语言Strong entity:强实体Subclass:子类Superclass:超类Superkey:超键,ER模型Superkey:超键,关系模型system catalog:系统目录System definition:系统定义System security:系统安全Table:表Ternary relationship:三元关系Testing:测试Third normal form:3NF,第三范式3GL,Third-Generation Language:第三代语言,一种过程化语言,如COBOL,C,C++ Three-tier client-server architecture:三层客户端-服务器体系结构Top-down approach:自顶向下方法Transaction:事务Transaction Processing Monitor,TPM:事务处理监视器Transitive dependency:传递依赖Tuple:元组Tow-tier client-server architecture:两层客户端-服务器体系结构Type hierarchy:类型层次结构UML Unified Modeling Language:统一建模语言Update anomalies:更新异常User view:用户视图view:视图View integration approach:视图统合方法Weak entity:弱实体。

关系数据库常⽤名词及解释１、键码（Ｋey）：它是关系模型中的⼀个重要概念，在关系中⽤来标识⾏的⼀列或多列。

２、候选关键字（Candidate Key）:它是唯⼀地标识表中的⼀⾏⽽⼜不含多余属性的⼀个属性集，即在同⼀张表中，也许存在多于⼀种列的组合可以唯⼀地标识⼀⾏数据，这些任意⼀种列的组合就是候选关键字；３、主关键字（Ｐrimary Key):它是被挑选出来，作为表⾏的唯⼀标识的候选关键字，⼀个表中只有⼀个主关键字，主关键字⼜称为主键；４、公共关键字（Ｃommon Key):在关系数据库中，关系之间的联系是通过相容或相同的属性或属性组来表⽰的。

如果两个关系中具有相容或相同的属性或属性组，那么这个属性或属性组被称为这两个关系的公共关键字；５、外关键字（Foreign Key）:如果公共关键字在⼀个关系中是主关键字，那么这个公共关键字被称为另⼀个关系的外关键字。

由此可见，外关键字表⽰了两个关系之间的联系，外关键字⼜称为外键；６、数据库关系图：数据库中的关系图对象⽤来描述数据库中表和表之间的对应关系。

在数据库技术领域中，关系图有时也被称为E-R图、ERD图、EAR图等。

７、表：与⽇常使⽤的表格相似，由⾏和列组成，列由同类信息组成，⼀⾏数据称为⼀个记录。

每个表通常有⼀个主键；８、索引：索引是根据指定的数据库表列建⽴起来的顺序，它提供了快速访问数据的途径，并且可以监督表的数据，使其索引所指向的列中的数据不重复；９、视图：视图看上去与表⼀样，具有⼀组命名的列和数据项，但它其实是⼀个虚拟的表，在数据库中并不实际存在。

视图是由查询数据库表产⽣的，它限制了⽤户能看到和修改的数据。

１０、图表：其实就是数据库表之间的关系⽰意图，利⽤　它可以编辑表与表之间的关系。

１１、默认值：它是在表中创始列或插⼊数据时，对没有指定其具体值的列或列数据项赋予事先设定好的值。

１２、类型：包括系统数据类型、⽤户⾃定义数据类型和XML架构集合等对象类型。

数据库名词解释数据库（Database）是指长期存储在计算机中、有组织地、可共享、可被多个应用系统使用的数据集合。

数据库是为了满足特定组织或个人的数据管理需求而设计和构建的。

它可以存储、管理和检索大量结构化数据，并提供高效的数据访问和处理能力。

表（Table）是数据库中数据的组织方式，它由若干行和列组成，每一行代表一条记录，每一列代表一种属性。

表可以看作是数据库中的一个二维结构，通过表结构的定义和约束条件，可以使数据有序地存储和管理。

字段（Field）是表中的一个列，它描述了表中每一条记录的某一方面特征，如姓名、年龄、性别等。

字段具有数据类型，用来表示存储在该列中的数据的特性，如整数、字符、日期等。

主键（Primary Key）是用来唯一标识表中每一条记录的字段或字段的组合。

主键具有唯一性和非空性的特点，可以确保表中的每一条记录都有唯一的标识，便于数据的检索和更新。

通常，主键字段的取值应该稳定且不可更改。

外键（Foreign Key）是表中的一个或多个字段，它与其他表的主键建立关联关系。

外键在表中用来保持数据的一致性和完整性，它可以限制表中某些字段的取值范围，确保数据的引用关系正确且有效。

索引（Index）是数据库中的一种数据结构，它可以加快数据的检索速度。

索引通过对表中的一个或多个字段建立索引，使得数据库可以快速定位和访问满足特定条件的记录，提高查询效率。

索引可以单独创建，也可以和表一起创建。

事务（Transaction）是一组数据库操作的逻辑单元，它要么全部执行成功，要么全部执行失败。

事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性的特性，保证了数据库在并发访问和多用户操作下的数据完整性和一致性。

触发器（Trigger）是一种特殊的数据库对象，它绑定在表上，并在特定的数据操作（如插入、更新、删除等）前后自动执行相应的操作。

触发器可以用于实现复杂的业务逻辑和数据约束，增强数据库的灵活性和安全性。

视图（View）是一种虚拟的表，它是从一个或多个表中选取出来的数据的逻辑展示。

一、名词解释1.Data:数据,就是数据库中存储的基本对象,就是描述事物的符号记录。

2.Database:数据库,就是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。

3.DBMS:数据库管理系统,就是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件,用于科学地组织、存储与管理数据、高效地获取与维护数据。

4.DBS:数据库系统,指在计算机系统中引入数据库后的系统,一般由数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员(DBA)构成。

5.数据模型:就是用来抽象、表示与处理现实世界中的数据与信息的工具,就是对现实世界的模拟,就是数据库系统的核心与基础;其组成元素有数据结构、数据操作与完整性约束。

6.概念模型:也称信息模型,就是按用户的观点来对数据与信息建模,主要用于数据库设计。

7.逻辑模型:就是按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS实现。

8.物理模型:就是对数据最底层的抽象,描述数据在系统内部的表示方式与存取方法,在磁盘或磁带上的存储方式与存取方法,就是面向计算机系统的。

9.实体与属性:客观存在并可相互区别的事物称为实体。

实体所具有的某一特性称为属性。

10.E-R图:即实体-关系图,用于描述现实世界的事物及其相互关系,就是数据库概念模型设计的主要工具。

11.关系模式:从用户观点瞧,关系模式就是由一组关系组成,每个关系的数据结构就是一张规范化的二维表。

12.型/值:型就是对某一类数据的结构与属性的说明;值就是型的一个具体赋值,就是型的实例。

13.数据库模式:就是对数据库中全体数据的逻辑结构(数据项的名字、类型、取值范围等)与特征(数据之间的联系以及数据有关的安全性、完整性要求)的描述。

14.数据库的三级系统结构:外模式、模式与内模式。

15.数据库内模式:又称为存储模式,就是对数据库物理结构与存储方式的描述,就是数据在数据库内部的表示方式。

一个数据库只有一个内模式。

16.数据库外模式:又称为子模式或用户模式,它就是数据库用户能够瞧见与使用的局部数据的逻辑结构与特征的描述,就是数据库用户的数据视图。

之阿布丰王创作1.1 名词解释(1) DB：即数据库（Database),是统一管理的相关数据的集合. DB能为各种用户共享,具有最小冗余度,数据间联系密切,而又有较高的数据自力性.(2) DBMS：即数据库管理系统（Database Management System),是位于用户与把持系统之间的一层数据管理软件, 为用户或应用法式提供访问DB的方法,包括DB的建立、查询、更新及各种数据控制. DBMS总是基于某种数据模型,可以分为条理型、网状型、关系型、面向对象型DBMS.(3) DBS：即数据库系统（Database System),是实现有组织地、静态地存储年夜量关联数据, 方便多用户访问的计算机软件、硬件和数据资源组成的系统,即采纳了数据库技术的计算机系统.(4) 1：1联系：如果实体集E1中的每个实体最多只能和实体集E2中的一个实体有联系,反之亦然, 那么实体集E1对E2的联系称为“一对一联系”,记为“1：1”.(5) 1：N联系：如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系, 而E2中每个实体至多和E1中的一个实体有联系,那么E1对E2的联系是“一对多联系”,记为“1：N”.(6) M：N联系：如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系, 反之亦然,那么E1对E2的联系是“多对多联系”,记为“M：N”.(7) 数据模型：模型是对现实世界的笼统.在数据库技术中,暗示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”. 它可分为两种类型：概念数据模型和结构数据模型.(6) 概念数据模型：是独门于计算机系统的模型,完全不涉及信息在系统中的暗示, 只是用来描述某个特定组织所关心的信息结构.(9) 结构数据模型：是直接面向数据库的逻辑结构,是现实世界的第二层笼统. 这类模型涉及到计算机系统和数据库管理系统,所以称为“结构数据模型”. 结构数据模型应包括：数据结构、数据把持、数据完整性约束三部份.它主要有：条理、网状、关系三种模型.(10) 条理模型：用树型结构暗示实体类型及实体间联系的数据模型.(11)网状模型：用有向图结构暗示实体类型及实体间联系的数据模型.(12) 关系模型：是目前最流行的数据库模型.其主要特征是用二维表格结构表达实体集,用外鍵暗示实体间联系. 关系模型是由若干个关系模式组成的集合.(13) 概念模式：是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述.它由若干个概念记录类型组成. 概念模式不单要描述概念记录类型,还要描述记录间的联系、把持、数据的完整性、平安性等要求.(14) 外模式：是用户与数据库系统的接口,是用户用到的那部份数据的描述.(15) 内模式：是数据库在物理存储方面的描述,界说所有的内部记录类型、索引和文件的组成方式, 以及数据控制方面的细节.(16) 模式/内模式映象：这个映象存在于概念级和内部级之间,用于界说概念模式和内模式间的对应性, 即概念记录和内部记录间的对应性.此映象一般在内模式中描述.(17) 外模式/模式映象：这人映象存在于外部级和概念级之间,用于界说外模式和概念模式间的对应性, 即外部记录和内部记录间的对应性.此映象都是在外模式中描述.(18)数据自力性：在数据库技术中,数据自力性是指应用法式和数据之间相互自力,不受影响. 数据自力性分成物理数据自力性和逻辑数据自力性两级.(19) 物理数据自力性：如果数据库的内模式要进行修改,即数据库的存储设备和存储方法有所变动, 那么模式/内模式映象也要进行相应的修改,使概念模式尽可能坚持不变.也就是对模式的修改尽量不影响概念模式.(20) 逻辑数据自力性：如果数据库的概念模式要进行修改（如增加记录类型或增加数据项）, 那么外模式/模式映象也要进行相应的修改,使外模式尽可能坚持不变. 也就是对概念模式的修改尽量不影响外模式和应用法式.(21) 宿主语言：在数据库技术中,编写应用法式的语言仍然是一些高级法式设计语言, 这些语言称为宿主语言（host language),简称主语言.(22) DDL：数据界说语言（Data Definition Language),用于界说数据库的三级结构,包括外模式、概念模式、内模式及其相互之间的映象,界说数据的完整性、平安控制等约束.(23)DML：数据把持语言（Data Manipulation Language),由DBMS提供,用于让用户或法式员使用,实现对数据库中数据的把持. DML分成交互型DML和嵌入型DML两类.依据语言的级别,DML又可分成过程性DML和非过程性DML两种.(24) 交互型DML：如果DML自成系统,可在终端上直接对数据库进行把持,这种DML称为交互型DML.(25) 嵌入型DML：如果DML嵌入在主语言中使用,此时主语言是经过扩充能处置DML语句的语言,这种DML称为嵌入型DML. (26) 过程性DML：用户编程时,不单需要指出“做什么”（需要什么样的数据）,还需要指出“怎么做”（怎么获得数据）.层状、网状的DML属于过程性语言.(27) 非过程性DML：用户编程时,只需要指出“做什么”,不需要指出“怎么做”.Notice:以上关于DML的各个概念独自呈现时,首先要解释DML的含义.(28) DD：数据字典（Data Dictionary),数据库系统中寄存三级结构界说的数据库称为数据字典. 对数据库的把持都要通过访问DD才华实现.(29) DD系统：管理DD的实用法式称为“DD系统”.1.2 文件系统阶段的数据管理有些什么缺陷？试举例说明.文件系统有三个缺陷：（1）数据冗余性（redundancy).由于文件之间缺乏联系,造成每个应用法式都有对应的文件, 有可能同样的数据在多个文件中重复存储.（2）数据纷歧致性（inconsistency).这往往是由数据冗余造成的,在进行更新把持时,稍不谨慎, 就可能使同样的数据在分歧的文件中纷歧样.（3）数据联系弱(poor data relationship).这是由文件之间相互自力,缺乏联系造成的.1.3 数据库阶段的数据管理有些什么特点？(1) 采纳复杂的数据模型暗示数据结构(2) 有较高的数据自力性(数据结构分成用户的逻辑结构、整体逻辑结构和物理结构三级)(3) 数据库系统为用户提供方便的用户接口,可以使用查询语言、终端命令或法式方式把持数据, 也可以用法式方式把持数据库.(4) 系统提供了四个方面的数据控制功能：数据库的恢复、并发控制、数据完整性和数据平安性, 以保证数据库中数据是平安的、正确的和可靠的.(5) 对数据的把持纷歧定以记录为单元,还可以数据项为单元,增加了系统的灵活性.1.4 你怎样理解实体、属性、记录、字段这些概念的类型和值的分歧？试举例说明.实体（entity)：是指客观存在可以相互区另外事物.实体可以是具体的对象,如：一个学生,一辆汽车等；也可以是笼统的事件,如：一次借书、一场足球赛等.属性（attribute):实体有很多特性,每一个特性称为属性.每个属性有一个值域, 其类型可以是整数型、实数型、字符串型.比如,学生（实体）有学号、姓名、年龄、性别等属性, 相应值域为字符、字符串、整数和字符串型.字段（field):标识表记标帜实体属性的命名单元称为字段或数据项.它是可以命名的最小信息单元, 所以又称为数据元素或初等项.字段的命名往往和属性名相同,比如,学生有学号、姓名、年龄、性别等字段.记录（record):字段的有序集合称为记录.一般用一个记录描述一个实体, 所以记录又可以界说为能完整地描述一个实体的字段集.如：一个学生记录,由有序的字段集（学号、姓名、年龄、性别等）组成.1.5 逻辑记录与物理记录,逻辑文件与物理文件有些什么联系和区别？联系：(1)逻辑记录与物理记录都是记录,是字段的有序集合；(2)逻辑文件与物理文件都是文件,是同一类记录的汇集.区别：(1)逻辑记录与逻辑文件是逻辑数据描述,物理记录与物理文件是物理数据描述.(2)物理数据描述是指数据在存储设备上的存储方式,物理记录、物理文件（还有物理联系、物理结构等术语）, 都是用来描述实际存储设备上的数据.(3)逻辑数据描述是指法式员或用户用以把持的数据形式,是笼统的概念化数据. 逻辑记录、逻辑文件（还有逻辑联系、逻辑结构等术语）,都是用户观点的数据描述.1.6 为某百货公司设计一个ER模型.百货管辖若干个连锁商店,每家商店经营若干商品, 每家商店有若干职工,但每个职工只能服务于一家商店.实体类型“商店”的属性有：商店编号,店名,店址,店经理. 实体类型“商品”的属性有：商品编号,商品名,单价,产地.实体类型“职工”的属性有：职工编号,职工名,性别,工资.在联系中应反映出职工介入某商店工作的开始时间,商店销售商品的月销售量. 试画出反映商店、商品、职工实体类型及联系类型的ER图,并将其转换成关系模式集.实体：商店（商店编号,店名,店址,店经理）商品（商品编号,商品名,单价,产地）职工（职工编号,职工名,性别,工资）联系：SC(商店—商品之间1：N的联系,联系属性为“月销售量SE(商店—职工之间1：N的联系),联系属性为“职工介入商店工作的开始时间”.ER图：关系模式集：商店模式（商店编号,店名,店址,店经理）商品模式（商品编号,商品名,单价,产地,商店编号,月销售量）职工模式（职工编号,职工名,性别,工资,商店编号,开始时间）1.7 试述ER模型、条理模型、网状模型、关系模型和面向对象模型的主要特点.ER模型的主要特点：（1）优点：接近于人的思维,容易理解；与计算机无关,用户容易接受.（2）缺点：只能说明实体间语义的联系,不能进一步说明详细的数据结构.条理模型的特点：（1）优点：记录之间的联系通过指针实现,查询效率较高. （2）缺点：只能暗示1：N联系,实现M:N结构较复杂；由于条理顺序的严格和复杂,引起数据的查询和更新把持也很复杂.网状模型的特点：（1）优点：记录之间联系通过指针实现,M：N联系也容易实现（每个M：N联系可拆成两个1：N联系）,查询效率较高. （2）缺点：编写应用法式比力复杂,法式员必需熟悉数据库的逻辑结构.关系模型的特点：用关鍵码而不是用指针导航数据,表格简单,用户易懂,编程时其实不涉及存储结构、访问技术等细节.1.8 试述概念模式在数据库结构中的重要位置.概念模式是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述.它由若干个概念记录类型组成. 概念模式不单要描述概念记录类型,还要描述记录间的联系、把持、数据的完整性、平安性等要求.数据按外模式的描述提供给用户,按内模式的描述存储在磁盘中,而概念模式提供了连接这两级的相对稳定的中间观点, 并使得两级的任何一级的改变都不受另一级的牵制.1.9 数据自力性与数据联系这两个概念有什么区别？数据自力性是指应用法式与数据之间相互自力,不受影响.数据联系是指同一记录内部各字段间的联系,以及记录之间的联系.1.10 试述DBMS在用户访问数据库过程中所起的作用.用户对数据库进行把持,DBMS把把持从应用法式带到外部级、概念级、再导向内部级,进而把持存储器中的数据.（结合P22“用户访问数据的过程”来理解）1.11 试述DBMS的主要功能.DBMS的主要功能有：（1）数据库的界说功能（2）数据库的把持功能（3）数据库的呵护功能（4）数据库的存储管理（5）数据库的维护功能（6）数据字典1.12 试叙DBMS对数据库的呵护功能.DBMS对数据库的呵护主要通过四个方面实现：（1）数据库的恢复.（2）数据库的并发控制.（3）数据库的完整性控制.（4）数据库的平安性控制.1.13 试叙DBMS对数据库的维护功能.DBMS中有一些法式提供给数据库管理员运行数据库系统时使用,这些法式起着数据库维护的功能.主要有四个实用法式：（1）数据装载法式(loading)（2）备份法式(backup)（3）文件重组织法式（4）性能监控法式1.14 从模块结构看,DBMS由哪些部份组成？从模块结构看,DBMS由两年夜部份组成：查询处置器和存储管理器（1）查询处置器有四个主要成份：DDL编译器,DML编译器,嵌入型DML的预编译器,查询运行核心法式（2）存储管理器有四个主要成份：授权和完整性管理器,事务管理器,文件管理器,缓冲区管理器（以上几题具体可参照书上p20-21)1.15 DBS由哪几个部份组成？DBS由四部份组成：数据库、硬件、软件、数据库管理员.1.16 什么样的人是DBA？DBA应具有什么素质？DBA的职责是什么？DBA是控制数据整体结构的人,负责DBS的正常运行.DBA 可以是一个人,在年夜型系统中也可以是由几个人组成的小组. DBA承当创立、监控和维护整个数据库结构的责任.DBA应具有下列素质：（1）熟悉企业全部数据的性质和用途；（2）对用户的需求有充沛的了解；（3）对系统的性能非常熟悉.DBA的主要职责有五点：（1）概念模式界说（2）内模式界说（3）根据要求修改数据库的概念模式和内模式（4）对数据库访问的授权（5）完整性约束的说明1.17 试对DBS的全局结构作详细解释.参照教材p24-25.1.18 使用DBS的用户有哪几类？使用DBS的用户有四类：1）DBA2）专业用户3）应用法式员4）最终用户1.19 DBMS的查询处置器有哪些功能？DBMS的查询处置器可分成四个成份：1）DML编译器2）嵌入型DML的预编译器3）DDL编译器4）查询运行核心法式（各成份功能参照P24）1.20 DBMS的存储处置器有哪些功能？DBMS的存储处置器提供了应用法式访问数据库中数据的界面,可分成四个成份：1）授权和完整性管理器2）事务管理器3）文件管理器4）缓冲区管理器（各成份功能参照P25）1.21 磁盘存储器中有哪四类主要的数据结构？数据文件:存储了数据库中的数据；数据字典（DD）：存储三级结构的描述；索引文件：为提高查询速度而设置的逻辑排序手段；统计数据组织：存储DBS运行时统计分析数据.。

DB DesignSix Stages:1. Requirement Analysis（需求分析）2. Conceptual Design （概念设计）3. Logical Design （逻辑设计）4. Physical Design （物理设计）5. Implementation （实施）6. Running and maintenance （运行维护）数据字典Data Dictionary: Data item, Data Structure, Data Stream, Data storage, Data Process 聚集aggregation (is part of) 概括: generalization (is subset of)特殊化/概化specialization (is a)/ generalization (is subset of)子类/超类subclass/superclassDB Recovery事务：Transaction is action, or series of actions, carried out by user or application, which accesses or changes the contents of database. It is a logical unit of work with one or more SQL statements guaranteed to be atomic with respect to recovery.Four basic properties of a transaction are ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) Transaction State (事务的状态)•Active, the initial state; the transaction stays in this state while it is executing•Partially committed, after the final statement has been executed.•Failed, after the discovery that normal execution can no longer proceed.•Aborted, after the transaction has been rolled back and the database restored to its state prior to the start of the transaction. Two options after it has been aborted:–restart the transaction – only if no internal logical error–kill the transaction•Committed, after successful completionTypes of Failures：•System crashes（系统故障，软故障）, resulting in loss of main memory.•Media failures（介质故障，硬故障）, resulting in loss of parts of secondary storage.•Transaction failure（事务故障）The log records are written before write to database, this rule is called Write-ahead log protocolRecovery Facilities ，DBMS should provide following facilities to assist with recovery: –Backup mechanism, which makes periodic backup copies of database.–Logging facilities, which keep track of current state of transactions and database changes.–Checkpoint facility, which enables updates to database in progress to be made permanent.–Recovery manager, which allows DBMS to restore database to consistent state following a failure.Log File contains information about all updates to database:–Transaction records.（Transaction identifier；Type of log record, (transaction start, insert, update, delete, abort, commit)；Identifier of data item affected bydatabase action ；Before-image of data item；After-image of data item, Time ofTransaction operation）Checkpoint records.Concurrency Control Technology （并发控制技术）Three Potential Problems Caused by Concurrency1．Lost update problem.（丢失更新）2．Uncommitted dependency problem（未提交依赖问题）.i.e. Dirty Read（读脏数据，uncommitted and then rollbacked data ）3．Inconsistent analysis problem.（不一致分析问题，不可重复读Non-repeatable read）i.e. Non-Repeatable ReadThe Two-Phase Locking Protocol（两段锁协议）Transaction follows 2PL protocol if all locking operations precede first unlock operation in the transaction.Two phases for transaction:–Growing phase - acquires all locks but cannot release any locks.–Shrinking phase - releases locks but cannot acquire any new locks.Or⏹Phase 1: Growing Phase（扩展阶段，申请锁阶段）❑transaction may obtain locks❑transaction may not release locks⏹Phase 2: Shrinking Phase（收缩阶段，释放锁阶段）❑transaction may release locks❑transaction may not obtain locksSerial Schedules （串行调度）serializable schedules （可串行化的调度）serializability可串行化Multiple Granularity 多粒度Compatibility Matrix 相容矩阵deadlocks 死锁livelock活锁Deadlock Detection 死锁检测。

数据库原理与应用主要术语和概念数据库（Database）：存储和管理大量数据的数据集合，可以进行高效的数据访问和管理。

数据库管理系统（Database Management System，DBMS）：用于管理数据库的软件系统，提供了对数据库的创建、修改、查询、删除等操作。

数据模型（Data Model）：用于描述数据库中数据之间的关系和约束的概念工具。

主要有层次模型、网络模型、关系模型和面向对象模型等。

实体（Entity）：在数据库中具有实际独立存在和具体特征的对象或事物，可以用来描述一个具体的人、物、事。

属性（Attribute）：实体的其中一特征或性质，用于描述不同实体之间的差异。

属性可以分为简单属性和复合属性。

主键（Primary Key）：用于唯一标识实体的一个或多个属性，能够确保实体的唯一性和完整性。

索引（Index）：对数据库中一列或多列的值进行排序的数据结构，用于加快数据的检索速度。

范式（Normalization）：一种数据模型设计方法，通过消除冗余数据和依赖关系，提高数据库的数据完整性和一致性。

第一范式（1NF）：要求数据库表中的每一列都是基本不可再分的数据项。

第二范式（2NF）：在1NF的基础上，要求非关键属性必须完全依赖于关键属性。

第三范式（3NF）：在2NF的基础上，要求非关键属性不能存在传递依赖关系。

数据完整性（Data Integrity）：保证数据的准确性和一致性的原则和约束。

事务（Transaction）：数据库管理系统中的基本操作单位，具有原子性、一致性、隔离性和持久性等特性。

并发控制（Concurrency Control）：保证多个用户并发访问数据库时不会产生数据不一致的机制。

ACID特性：指事务的原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。

数据库备份与恢复（Database Backup and Recovery）：定期将数据库的数据和结构拷贝到外部存储介质以防止数据丢失，并在需要时将备份的数据恢复到数据库中。

1、IDEF1X是E-R模型的图示方法，是ER图的细化，数据库设计的工程化方法。

源于美国ICAM计划提出的一系列项目描述方法，ICAMDefinition，即IDEF，包含IDEF0、IDEF1、IDEF2，IDEF1X(IDEF1 Extended)2、第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个不同类的值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。

3、第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字，消除部分子函数依赖。

所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体。

简而言之，第二范式就是属性完全依赖于主键。

第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。

4、第三范式（3NF）就是属性不依赖于其它非主属性，消除传递依赖。

例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。

那么在的员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。

如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。

第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。

5、函数依赖是从数学角度来定义的，在关系中用来刻画关系各属性之间相互制约而又相互依赖的情况。

比如，描述一个学生的关系，可以有学号、姓名、所在系等多个属性，由于一个学号对应一个且仅一个学生，一个学生就读于一个确定的系，因而当“学号”属性的值确定之后，“姓名”及“所在系”的值也就唯一地确定了，此时，就可以称“姓名”和“所在系”函数依赖于“学号”，或者说“学号”函数决定“姓名”和“所在系”，记作：学号→姓名、学号→所在系。

y函数依赖于x，记作x→y。

6、部分函数依赖是设R（U）是属性集U上的关系，x、y是U的子集，x’是x的真子集，若x→y且x’→y，则称y部分依赖x，记作X→PY。

数据库常用名词解释数据库常用名词解释◆DB：数据库(Database), DB是统一管理的相关数据的集合。

DB 能为各种用户共享，具有最小冗余度，数据间联系密切，而又有较高的数据独立性。

◆超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。

(注意，超键是一个属性集) ◆候选键：不含有多余属性的超键称为候选键。

◆主键：用户选作元组标识的一个候选键为主键。

◆外键：某个关系的主键相应的属性在另一关系中出现，此时该主键在就是另一关系的外键，如有两个关系S和SC,其中S#是关系S的主键，相应的属性S#在关系SC中也出现，此时S#就是关系SC的外键。

◆实体完整性规则：这条规则要求关系中元组在组成主键的属性上不能有空值。

如果出现空值，那么主键值就起不了唯一标识元组的作用。

◆参照完整性规则：这条规则要求“不引用不存在的实体”。

其形式定义如下：如果属性集K是关系模式R1的主键，K也是关系模式R2的外键，那么R2的关系中，K的取值只允许有两种可能，或者为空值，或者等于R1关系中某个主键值。

这条规则在使用时有三点应注意：1) 外键和相应的主键可以不同名，只要定义在相同值域上即可。

2) R1和R2也可以是同一个关系模式，表示了属性之间的联系。

3) 外键值是否允许空应视具体问题而定。

◆过程性语言：在编程时必须给出获得结果的操作步骤，即“干什么”和“怎么干”。

如Pascal和C语言等。

◆非过程性语言：编程时只须指出需要什么信息，不必组出具体的操作步骤的语言，各种关系查询语言均属于非过程性语言。

◆无限关系：当一个关系中存在无穷多个元组时，此关系为无限关系。

如元组表达式{t|┐R(t)}表示所有不在关系R中的元组的集合，这是一个无限关系。

◆无穷验证：在验证公式时需对无穷多个元组进行验证就是无穷验证。

如验证公式(∨u)(P(u))的真假时需对所有的元组u进行验证，这是一个无穷验证的问题。

◆ DBMS：数据库管理系统(Database Management System), DBMS是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，为用户或应用程序提供访问DB的方法，包括DB的建立、查询、更新及各种数据控制。

数据库管理系统地介绍Raghu Ramakrishnan数据库＜database, 有时拼作data base ）又称为电子数据库, 是专门组织起来地一组数据或信息, 其目地是为了便于计算机快速查询及检索. 数据库地结构是专门设计地, 在各种数据处理操作命令地支持下, 可以简化数据地存储, 检索, 修改和删除. 数据库可以存储在磁盘, 磁带, 光盘或其他辅助存储设备上. b5E2RGbCAP 数据库由一个或一套文件组成, 其中地信息可以分解为记录, 每一记录又包含一个或多个字段＜或称为域）. 字段是数据存取地基本单位. 数据库用于描述实体,其中地一个字段通常表示与实体地某一属性相关地信息. 通过关键字以及各种分类＜排序）命令,用户可以对多条记录地字段进行查询,重新整理,分组或选择,以实体对某一类数据地检索, 也可以生成报表. p1EanqFDPw所有数据库＜最简单地除外）中都有复杂地数据关系及其链接.处理与创建,访问以及维护数据库记录有关地复杂任务地系统软件包叫做数据库管理系统vDBMS .DBMS 软件包中地程序在数据库与其用户间建立接口.＜这些用户可以是应用程序员,管理员及其他需要信息地人员和各种操作系统程序）. DXDiTa9E3d DBMS可组织,处理和表示从数据库中选出地数据元•该功能使决策者能搜索探查和查询数据库地内容, 从而对在正规报告中没有地,不再出现地且无法预料地问题做出回答.这些问题最初可能是模糊地并且＜或者）是定义不恰当地, 但是人们可以浏览数据库直到获得所需地信息•简言之,DBMS将“管理”存储地数据项, 并从公共数据库中汇集所需地数据项以回答非程序员地询问. RTCrpUDGiTDBMS由3个主要部分组成：＜1）存储子系统,用来存储和检索文件中地数据；＜2）建模和操作子系统, 提供组织数据以及添加, 删除,维护, 更新数据地方法；＜3）用户和DBMS之间地接口.在提高数据库管理系统地价值和有效性方面正在展现以下一些重要发展趋势；5PCzVD7HxA1 .管理人员需要最新地信息以做出有效地决策.2.客户需要越来越复杂地信息服务以及更多地有关其订单, 发票和账号地当前信息.3.用户发现他们可以使用传统地程序设计语言, 在很短地一段时间内用数据库系统开发客户应用程序4.商业公司发现了信息地战略价值,他们利用数据库系统领先于竞争对手. 数据库模型数据库模型描述了在数据库中结构化和操纵数据地方法, 模型地结构部分规定了数据如何被描述＜例如树, 表等）：模型地操纵部分规定了数据添加,删除, 显示, 维护, 打印,查找,选择,排序和更新等操作. jLBHrnAILg 分层模型第一个数据库管理系统使用地是分层模型,也就是说,将数据记录排列成树形结构.一些记录时根目录, 在其他所有记录都有独立地父记录.树形结构地设计反映了数据被使用地顺序, 也就是首先访问处于树根位置地记录, 接下来是跟下面地记录,等等. xHAQX74J0X分层模型地开发是因为分层关系在商业应用中普遍存在,众所周知,一个组织结构图表就描述了一种分层关系：高层管理人员在最高层, 中层管理人员在较低地层次,负责具体事务地雇员在最底层. 值得注意地是, 在一个严格地分层结构体系中, 在每个管理层下可能有多个雇员或多个层次地雇员, 但每个雇员只有一个管理者.分层结构数据地典型特征是数据之间地一对多关系. LDAYtRyKfE 在分层方法中,当数据库建立时, 每一关系即被明确地定义. 在分层数据库中地每一记录只能包含一个关键字段, 任意两个字段之间只能有一种关系. 由于数据并不总是遵循这种严格地分层关系, 所以这样可能会出现一些问题. Zzz6ZB2Ltk 关系模型在1970 年, 数据库研究取得了重大突破.E.F.Codd 提出了一种截然不同地数据库管理方法, 使用表作为数据结构, 称之为关系模型. dvzfvkwMI1关系数据库是使用最广地数据结构,数据被组织成关系表, 每个表由称作记录地行和称作字段地列组成. 每个记录包含了专用工程地字段值. 例如,在一个包含雇员信息地表中, 一个记录包含了像一个人姓名和地址这样地字段地值. rqyn14ZNXI 结构化查询语言＜SQL是一种在关系型数据库中用于处理数据地查询语言.它是非过程化语言或者说是描述性地,用户只须指定一种类似于英语地描述, 用来确定操作, 记录或描述记录组合. 查询优化器将这种描述翻译为过程执行数据库操作. EmxvxOtOco 网状模型网状模型在数据之间通过链接表结构创建关系, 子记录可以链接到多个父记录.这种将记录和链接捆绑到一起地方法叫做指针, 他是指向一个记录存储位置地存储地址. 使用网状方法,一个子记录可以链接到一个关键记录,同时, 它本身也可以作为一个关键记录.链接到其他一系列子记录.在早期, 网状模型比其他模型更有性能优势；但是在今天,这种优势地特点只有在自动柜员机网络, 航空预定系统等大容量和高速处理过程中才是最重要地. SixE2yXPq5分层和网状数据库都是专用程序, 如果开发一个新地应用程序, 那么在不同地应用程序中保持数据库地一致性是非常困难地. 例如开发一个退休金程序, 需要访问雇员数据,这一数据同时也被工资单程序访问.虽然数据是相同地, 但是也必须建立新地数据库. 6ewMyirQFL 对象模型最新地数据库管理方法是使用对象模型, 记录由被称作对象地实体来描述, 可以在对象中存储数据, 同时提供方法或程序执行特定地任务. kavU42VRUs对象模型使用地查询语言与开发数据库程序所使用地面向对象地程序设计语言是相同地，因为没有像SQL这样简单统一地查询语言，所以会产生一些问题. 对象模型相对较新, 仅有少数几个面向对象地数据库实例. 它引起了人们地关注, 因为选择面向对象程序设计语言地开发人员希望有一个基于在对象模型基础上地数据库. y6v3ALoS89 分布式数据库类似地, 分布式数据库指地是数据库地各个部分分别存储在物理上相互分开地计算机上. 分布式数据库地一个目地是访问数据信息时不必考虑其他位置. 注意, 一旦用户和数据分开, 通信和网络则开始扮演重要角色. M2ub6vSTnP分布式数据库需要部分常驻于大型主机上地软件, 这些软件在大型机和个人计算机之间建立桥梁, 并解决数据格式不兼容地问题. 在理想情况下, 大型主机上地数据库看起来像是一个大地信息仓库, 而大部分处理则在个人计算机上完成. 0YujCfmUCw 分布式数据库系统地一个缺点是它们常以主机中心模型为基础, 在这种模型中, 大型主机看起来好像是雇主, 而终端和个人计算机看起来好像是奴隶. 但是这种方法也有许多优点：由于数据库地集中控制, 前面提到地数据完整性和安全性地问题就迎刃而解了.当今地个人计算机,部门级计算机和分布式处理都需要计算机之间以及应用程序之间在相等或对等地基础上相互通信, 在数据库中客户机/ 服务器模型为分布式数据库提供了框架结构. eUts8ZQVRd利用相互连接地计算机上运行地数据库应用程序地一种方法是将程序分解为相互独立地部分. 客户端是一个最终用户或通过网络申请资源地计算机程序, 服务器是一个运行着地计算机软件, 存储着那些通过网络传输地申请.当申请地资源是数据库中地数据时, 客户机/服务器模型则为分布式数据库提供了框架结构. sQsAEJkW5T 文件服务器指地是一个通过网络提供文件访问地软件, 专门地文件服务器是一台被指定为文件服务器地计算机. 这是非常有用地,例如,如果文件比较大而且需要快速访问,在这种情况下,一台微型计算机或大型主机将被用作文件服务器. 分布式文件服务器将文件分散到不同地计算机上, 而不是将它们集中存放到专门地文件服务器上.GMsIasNXkA后一种文件服务器地优点包括在其他计算机上存储和检索文件地能力, 并可以在每一台计算机上消除重复文件. 然而,一个重要地缺点是每个读写请求需要在网络上传播, 在刷新文件时可能出现问题. 假设一个用户申请文件中地一个数据并修改它, 同时另外一个用户也申请这个数据并修改它, 解决这种问题地方法叫做数据锁定, 即第一个申请使其他申请处于等待状态, 直到完成第一个申请,其他用户可以读取这个数据, 但不能修改. TIrRGchYzg数据库服务器是一个通过网络为数据库申请提供服务地软件,例如, 假设某个用户在他地个人计算机上输入了一个数据查询命令, 如果应用程序按照客户机/ 服务器模型设计, 那么个人计算机上地查询语言通过网络传送数据库服务器上, 当发现数据时发出通知. 7EqZcWLZNX在工程界也有许多分布式数据库地例子,如SUN公司地网络文件系统＜NFS 被应用到计算机辅助工程应用程序中，将数据分散到由SUNT作站组成地网络上地不同硬盘之间. lzq7IGf02E分布式数据库是革命性地进步, 因为把数据存放在被使用位置上是很合乎常理地.例如一个大公司不同部门之间地计算机, 应该将数据存储在本地, 然而,当被授权地管理人员需要整理部门数据时, 数据应该能够被访问. 数据库信息系统软件将保护数据库地安全性和完整性, 对用户而言, 分布式数据库和非分布式数据库看起来没有什么差别. zvpgeqJ1hk原文Database Management Systems( 3th Edition >,Wiley ,2004, 5-12NrpoJac3v1A introduction to Database Management SystemRaghu RamakrishnanA database (sometimes spelled data base> is also called an electronicdatabase , referring to any collection of data, or information, that is specially organized for rapid search and retrieval by a computer. Databases are structuredto facilitate the storage, retrieval , modification, and deletion of data in conjunction with various data- processing operations .Databases can be stored on magnetic disk or tape, optical disk, or some other secondary storagedevic1e n.owfTG4KIA database consists of a file or a set of files. The information in thesefiles may be broken down into records, each of which consists of one or more fields. Fields are the basic units of data storage , and each field typically contains information pertaining to one aspect or attribute of the entity described by the database . Using keywords and various sorting commands, users can rapidly search , rearrange, group, and select the fields in many records to retrieve or create reports on particular aggregate of data f.jnFLDa5ZoComplex data relationships and linkages may be found in all but the simplest databases .The system software package that handles the difficult tasks associated with creating ,accessing, and maintaining database records is called a database management system(DBMS>.The programs in a DBMS package establish an interface between the database itself and the users of the database.. (These users may be applications programmers, managers and others with information needs, and various OS programs.>tfnNhnE6e5A DBMS can organize, process, and present selected data elements form the database. This capability enables decision makers to search, probe, and query database contents in order to extract answers to nonrecurring and unplanned questions that aren't available in regular reports. These questions mightinitially be vague and/or poorly defined ,but people can “browse”through the database until they have the needed information. In short, the DBMS will “manage”the stored data items and assemble the needed items from the common database in response to the queries of those who aren't programmers.HbmVN777sLA database management system (DBMS> is composed of three major parts:(1>a storage subsystem that stores and retrieves data in files 。

大数据常见术语解释(全文)大数据常见术语解释在当今数字化时代，大数据已经成为了人们生活和工作的重要组成部分。

然而，对于大数据领域的新手来说，理解其中的常见术语可能并不容易。

因此，本文将详细解释和介绍一些大数据常见术语，帮助读者更好地理解和运用大数据。

1. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是指通过使用各种统计和机器学习技术来发现和提取隐藏在大量数据中的有用信息和模式。

它是大数据分析中的重要工具，可以帮助企业发现数据背后的规律，辅助决策和预测未来趋势。

2. 云计算（Cloud Computing）云计算是利用互联网来共享计算资源和存储空间的一种计算模式。

通过将数据存储在云端服务器上，用户可以方便地随时随地访问和处理大数据。

云计算提供了高效的计算和存储解决方案，为大数据分析提供了有力支持。

3. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库是一个用于存储、管理和分析大规模数据的集中式数据库。

它将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，以便进行更深入的数据分析和决策支持。

数据仓库可以提供快速的数据查询和报表生成功能，帮助企业更好地理解和利用数据。

4. 数据集成（Data Integration）数据集成是将来自不同数据源的数据整合为一个统一的数据集合。

由于大数据往往来源于不同的系统和平台，数据集成变得十分必要。

通过数据集成，企业可以将分散的数据整合在一起，为后续的数据分析和决策提供便利。

5. 数据清洗（Data Cleansing）数据清洗是指在进行数据分析之前，对数据进行检查、去除重复项、填充缺失值等操作。

数据清洗一般涉及到数据去重、异常值处理、缺失值填充等步骤，以确保数据的质量和准确性。

6. 预测分析（Predictive Analytics）预测分析是利用统计学和机器学习方法对历史和现有数据进行分析，以预测未来趋势和结果。

预测分析在销售预测、市场趋势预测、风险评估等方面有着广泛的应用，帮助企业做出相应的决策和规划。

计算机常用专业术语中英文对照汇编计算机常用专业术语中英文对照汇编Aaborted transaction 夭折的事务Abstract Data Type (ADT) 抽象数据类型access control 存取控制access method 存取方法ACID properties （事务的）ACID 特性active database 主动数据库aggregation function 聚集函数algebraic optimization 代数优化All-key 全码ALTER TABLE 修改表anomaly/anomalies 异常ANSI/SPARC architectureANSI/SPARC 体系结构American National Standard Institute (ANSI) 美国国家标准局area [区]域Armstrong’s axiom Armstrong 公理系统assertion 断言association rule 关联规则atomic 原子的attribute value 属性值atomicity of transaction 事务的原子性attribute domain 属性域attribute 属性audio 音频audit 审计audit trail 审计跟踪authorization 授权augmentation rule 增广律autonomy 自治BB- tree B 树B+ tree B+树backup 后备副本/后援副本/备份base table 基[本]表Binary Large Object (BLOB) 二进制大对象binary relation 二元关系Big Data 大数据Boyce-Codd Normal Form (BCNF) BC 范式buffer 缓冲区built-in function 内置/内建函数Business Intelligence (BI) 商务智能Ccache 高速缓存Computer-Aided Design (CAD) 计算机辅助设计calculus 演算Computer-Aided Manufacturing (CAM)计算机辅助制造candidate key 候选码CARTESIAN PRODUCT operation 笛卡儿积运算cardinal number 基数cascading rollback 级联回滚catalog 目录Certificate Authority(CA) 数字证书认证checkpoint 检查点child node 子结点cipher text 密文Computer Integrated Manufacturing (CIM)计算机集成制造class 类class hierarchy/lattice 类层次/类格classification 分类cleaning 清洗client-server architecture 客户机-服务器体系结构Character Large Object (CLOB) 字符串大对象closure 闭包clustering 聚簇cluster key 聚簇码code generator 代码生成器Conference On Data System Language (CODASYL) 数据系统语言研究会collision (hashing) （散列时发生）冲突column 列committed transaction 已提交的事务Common Gateway Interface (CGI) 公共网关接口Common Criteria (CC) 通用准则communication cost 通信代价compatability 相容性complex object 复杂对象component 组件/分量composite attribute 组合属性conceptual data model 概念数据模型conceptual schema design 概念模式设计concurrent control 并发控制consistency of transaction 事务的一致性concatenation （元组的）串接/连接constraint type 约束类型coordinator 协调者correlated nested query 相关嵌套查询correlated subquery 相关子查询cost-based query optimization基于代价的查询优化covert channel 隐蔽信道CREATE SCHEMA 创建/建立模式critical section 临界区cursor 游标Ddata 数据data abstraction 数据抽象data cube 数据[立]方体Data Control Language(DCL) 数据控制语言Data Definition Language (DDL) 数据定义语言data dependency 数据依赖data dictionary system 数据字典系统data directory 数据目录data distribution 数据分布data element 数据元素Data Encryption Standard (DES) 数据加密标准Data Flow Diagram (DFD) 数据流程图data independency 数据独立性data integration 数据集成data item 数据项Data Manipulation Language (DML) 数据操纵语言data mart 数据集市data mining 数据挖掘data model 数据模型data protection 数据保护data privacy 数据隐私data replication 数据复制data security 数据安全性data type 数据类型data warehouse 数据仓库Database Administor (DBA) 数据库管理员database backup 数据库备份database design 数据库设计database integrity 数据库完整性Database Management System (DBMS)数据库管理系统Database Request Module (DBRM)数据库请求模块database schema 数据库模式database security 数据库安全性database system 数据库系统Data Base Task Group（DBTG）数据库任务组database tuning 数据库（性能）调优deadlock 死锁decision support system 决策支持系统declarative language 声明/说明性语言decomposition of query 查询分解deductive database 演绎数据库degree （关系的）目/度delete/deletion 删除derived horizontal fragmentation 导出水平分片derived 派生/导出design tool 设计工具determinant 决定因素dictionary 字典digital library 数字图书馆dice 切块（操作）dimension table 维表directory 目录dirty read 读脏数据/脏读Discretionary Access Control (DAC) 自主存取控制distributed databases system 分布式数据库系统distributed transparency 分布透明性Divide/DIVISION operation 除运算document 文档domain 域domain relational calculus 域关系演算drill-down 向下钻取（操作）DROP SCHEMA 删除模式Document Type Descriptors (DTD) 文档类型定义durability of transaction 事务的持续性dynamic hashing 动态散列Dynamic Invocation Interface (DII) 动态调用接口Ee-Commerce 电子商务e-Government 电子政务element 元素Embedded SQL (ESQL) 嵌入式SQL encapsulation 封装end user 最终用户engineering database 工程数据库entity 实体entity set 实体集entity type 实体型entity-relationship approach 实体-联系方法entity integrity 实体完整性E-R diagram E-R 图E-R model E-R 模型Extracting Transformation Loading (ETL) （数据的）抽取、转换和装载（工具）Event-Condition-Action (ECA) model 事件-条件-动作模型Event-Condition-Action rule ECA 规则eventually consistent 最终一致性EXCEPT operation 差运算exclusive lock 排他锁/写锁execution plan 执行计划existential quantifier 存在量词expression 表达式extended cartesian product 广义笛卡儿积extensible hashing 可扩展散列法extensible data types 可扩展数据类型external schema 外模式external sorting 外[部]排序extracting 抽取Ffact table 事实表failed transaction 失败的事务failure type 故障类型federated databases 联邦数据库field 字段fifth Normal Form (5NF) 第五范式file 文件first Normal Form (1NF) 第一范式fixed-length record 定长记录foreign key 外[部]码fourth Normal Form（4NF）第四范式fragmentation schema 分片模式free variable 自由变量full functional dependency 完全函数依赖functional data model 函数数据模型functional dependency 函数依赖Ggeneralization 概括generality quantifier 全称量词genome database 基因数据库Geographic Information System (GIS)地理信息系统global conceptual schema 全局概念模式global external schema 全局外模式GRANT 授予granting of privileges 授予权限granularity of locking 封锁粒度graph data type 图[形]数据类型GROUP BY 分组子句grouping attribute 分组属性Hhard crash 硬故障hash join 散列连接hashing 散列法partition 划分heap file 堆文件heterogeneous DBMS 异构DBMSheuristic query optimization 启发式查询优化hierarchical data model 层次数据模型homogeneous 同质的/同构的horizontal fragmentation 水平分片host language [宿]主语言host variable [宿]主变量HyperText Markup Language (HTML)超文本标记语言Iidentification 标识images set 象集image data types 图像数据类型implication 蕴涵IMS system IMS 数据库管理系统index 索引index join 索引连接indexed-sequential file 索引顺序文件indicator variable 指示变量inference rule 推理规则information retrieval 信息检索information system 信息系统inheritance 继承insertion/insert 插入instance 实例instance variable 实例变量integration 集成integrity assertion 完整性断言integrity constraint 完整性约束（条件）intention lock 意向锁interleaved concurrency 交叉并发internal schema 内模式interoperability 互操作性INTERSECTION operation 交运算inverted file 倒排文件ISA relationship ISA 关系Indexed Sequential Access Method (ISAM)索引顺序存取方法International Organization for Standardization（ISO）国际标准化组织isolation of transaction 事务的隔离性isolation level 隔离级别JJava Data Base Connectivity(JDBC)Java 数据库连接技术JOIN operation 连接运算joined tables 连接表Kkey 码/键key attribute 码属性key constraints 码约束Knowledge Base Management System(KBMS)知识管理系统knowledge discovery 知识发现knowledge representation 知识表示Llabel 标记leaf node 页结点LEFT OUTER JOIN operation 左外连接运算life cycle 生命周期light-weighted process 轻量进程linear hashing 线性散列local autonomy 局部自治local database 局部数据库local schema 局部模式local transaction 局部事务location transparency 位置透明性locking 封锁lock compatibility matrix 锁相容矩阵lock manager 锁管理器lock type 封锁类型locking protocol 封锁协议log file 日志文件Logging 登记日志文件log record 日志记录logical database design 逻辑数据库设计loose consistency 松散一致性lossless join 无损连接lossless decomposition 无损分解lost update 丢失修改Log Sequence Number (LSN) 日志顺序号Mmain memory database（MMDB）内存/主存数据库Mandatory Access Control（MAC）强制存取控制mapping 映射materializing a view 实体化视图massive data 海量数据message 消息method 方法meta-data 元数据minimal cover 最小覆盖mixed fragment 混合分片mirror 镜像mobile database 移动数据库model 模型modification anomalies 修改异常modify 修改multi-database 多数据库multi-dimension database 多维数据库multimedia database 多媒体数据库multiple granularity locking 多粒度封锁multiple inheritance 多重继承multi-threaded DBMS 多线索DBMSMulti-Valued Dependency (MVD) 多值依赖MultiVersion Concurency Control(MVCC) 多版本并发控制NNATURAL JOIN operation 自然连接运算navigation 导航nest operation 嵌套运算nested query 嵌套查询nested loop 嵌套循环nested relation 嵌套关系network data model 网状数据模型neural network 神经网络node 结点non-key attribute 非码属性non-prime attribute 非主属性non-repeatable read 不可重复读non-serial schedule 非串行化调度non-trivial MVD 非平凡多值依赖normal form 范式normalization 规范化n-tuple n-元组null value 空值Oobject 对象object-oriented (data) model面向对象（数据）模型object-relational (data) model对象关系（数据）模型Object Definition Language (ODL) 对象定义语言ODBC driver manager ODBC 驱动程序管理器ODBC driver ODBC 驱动程序Object-Relational Database System (ORDBS)对象关系数据库系统Object Identifier (OID) 对象标识Object Linking and Embedding Database(OLE DB) 对象链接与嵌入数据库Object Management Group(OMG) 对象管理组Office Information System（OIS）办公信息系统Open Database Connectivity (ODBC)开放数据库互连On Line Transaction Processing (OLTP)联机事务处理On Line Analysis Processing (OLAP)联机分析处理ORDER BY 排序子句OUTER JOIN operation 外连接操作owner 属主/创建者Pparallel database 并行数据库parent-child relationship 父子关系parent node 双亲/父结点parser （语法）分析程序password 口令partial functional dependency 部分函数依赖participant 参与者performance tuning 性能调优permanence of transaction 事务的永久性persistent storage 持久存储phantom row 幻影physical data independence 数据物理独立性physical database design 物理数据库设计plain text 明文pivot 旋转pointer 指针precompiler 预编译predicate 谓词preserve functional dependency 保持函数依赖primary key 主码prime attribute 主属性procedural language 过程化语言programming language 编程语言PROJECT operation 投影运算Qquery optimization 查询优化query tree 查询树Rrange query 范围查询record-at-a-time 一次（处理）一个记录record type 记录类型recovery 恢复REDO （事务）重做redundancy 冗余referenced relation 被参照关系referencing relation 参照关系referential integrity 参照完整性reflexivity rule 自反律relational operation 关系运算relation 关系relational algebra 关系代数relational algebra operation 关系代数运算relational calculus 关系演算relational completeness 关系完备性relational data model 关系数据模型relational database 关系数据库relationship 联系RENAME operation RENAME 操作renaming 重命名reorganization 重组织repeating group 重复组replicated data 复制数据replication schema 复制模式reports 报表RESTRICT 限制resource discription framework（RDF）资源描述框架retrieval operation 检索操作REVOKE 权限回收revoking a privilege 回收权限RFID Data 射频ID 数据RIGHT OUTER JOIN 右外连接role 角色role name 角色名rollback 滚回/回滚rollback transaction 回滚事务roll-up 上卷（操作）root node 根结点revoking of privileges 权限回收row 行row-level trigger 行级触发器rule 规则Sscan 扫描schedule of transactions 事务调度schema 模式schema decomposition 模式分解scroll cursor 可滚动游标search path 搜索路径second Normal Form (2NF) 第二范式secondary index 辅助索引security 安全性security socket layer(SSL) 安全套接层协议segment 片断SELECT operation 选择操作select condition 选择条件selectivity 选择性semi-join 半连接Semantic Data Model (SDM) 语义数据模型semantic query optimization 语义查询优化semijoin operation 半连接运算sensor data 传感器数据sequential file 顺序文件serial schedule 串行调度serializability 可串行性serializable 可串行化server 服务器set type 集合类型set comparison 集合比较set-at-a-time 一次（处理）一集合Shared Global Area (SGA) 共享全局区shared disk 共享磁盘shared lock 共享锁/读锁shared memory 共享内存shared nothing 无共享结构shadow process 影子进程sibling node 兄弟结点simultaneous concurrency 同时并发site autonomy 场地/站点自治slice 切片（操作）snapshot 快照snowflake schema 雪片/花模式soft crash 软故障sorted file 排序文件sorting 排序sort-merge join 排序合并连接spatial database 空间数据库spatial data type 空间数据类型specialization 特[殊]化Structured Query Language(SQL) 结构化查询语言SQL Communication Area (SQLCA) SQL 通信区Solid State Disk(SSD) 固态硬盘star schema 星形模式statistical database security 统计数据库安全性storage 存储stored procedure 存储过程storage schema 存储模式structured design 结构化设计structured analysis 结构化分析subclass 子类subschema Data Definition Language外模式/子模式定义语言subtree 子树subtype 子类型superclass-subclass relationship 超类-子类联系superkey 超码supertype 超类型syntax tree 语法分析树Ttable 表temporal database 时态数据库ternary relationship 三元联系tertiary storage 三级存储text data type 文本数据类型third Normal Form (3NF) 第三范式tight consistency 紧密一致性timestamp 时间戳twin node 兄弟结点transaction 事务transitive functional dependency 传递函数依赖transitivity rule 传递律transparency levels 透明级别trigger 触发器trivial MVD 平凡多值依赖Trusted Computer System Evaluation Criteria (TCSEC) 可信计算机系统评估准则Trusted Database Interpretation (TDI)可信数据库系统的解释tuple 元组tuple relational calculus 元组关系演算two-phase commit protocol 两阶段提交协议two-phase locking protocols 两阶段封锁协议UUNDO （事务）撤销UNION operation 并操作unary relation 一元/单元关系Unified Modeling Language(UML) 统一建模语言unique index 唯一索引universal quantifier 全称量词universal relation 泛关系unrepeatable read problem 不可重复读问题update anomalies 更新异常user-defined integrity 用户定义的完整性user identification & authentication用户标识和鉴别user view 用户视图utilities/utility 实用程序User Work Area (UWA) 用户工作区Vvariable-length field 变长字段variable-length record 变长记录上一页下一页。

数据库常用名词解释◆DB：数据库(Database), DB是统一管理的相关数据的集合。

DB能为各种用户共享，具有最小冗余度，数据间联系密切，而又有较高的数据独立性。

◆超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。

(注意，超键是一个属性集)◆候选键：不含有多余属性的超键称为候选键。

◆主键：用户选作元组标识的一个候选键为主键。

◆外键：某个关系的主键相应的属性在另一关系中出现，此时该主键在就是另一关系的外键，如有两个关系S和SC,其中S#是关系S的主键，相应的属性S#在关系SC中也出现，此时S#就是关系SC的外键。

◆实体完整性规则：这条规则要求关系中元组在组成主键的属性上不能有空值。

如果出现空值，那么主键值就起不了唯一标识元组的作用。

◆参照完整性规则：这条规则要求“不引用不存在的实体”。

其形式定义如下：如果属性集K是关系模式R1的主键，K也是关系模式R2的外键，那么R2的关系中，K的取值只允许有两种可能，或者为空值，或者等于R1关系中某个主键值。

这条规则在使用时有三点应注意：1) 外键和相应的主键可以不同名，只要定义在相同值域上即可。

2) R1和R2也可以是同一个关系模式，表示了属性之间的联系。

3) 外键值是否允许空应视具体问题而定。

◆过程性语言：在编程时必须给出获得结果的操作步骤，即“干什么”和“怎么干”。

如Pascal和C语言等。

◆非过程性语言：编程时只须指出需要什么信息，不必组出具体的操作步骤的语言，各种关系查询语言均属于非过程性语言。

◆无限关系：当一个关系中存在无穷多个元组时，此关系为无限关系。

如元组表达式{t|┐R(t)}表示所有不在关系R中的元组的集合，这是一个无限关系。

◆无穷验证：在验证公式时需对无穷多个元组进行验证就是无穷验证。

如验证公式(∨u)(P(u))的真假时需对所有的元组u进行验证，这是一个无穷验证的问题。

◆DBMS：数据库管理系统(Database Management System), DBMS是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，为用户或应用程序提供访问DB的方法，包括DB的建立、查询、更新及各种数据控制。

数据库系统的一些专用词汇表数据库系统的一些专用词汇表（（专业专业））· 数据（Data ）：反映客观世界的事实，并可以区分其特征的符号：字符、数字、文本、声音、图形、图像、图表、图片等，它们是现实世界中客观存在的，可以输入到计算机中进行存储和管理的。

· 信息（Information ）：由原始数据经加工提炼而成的、用于决定行为、计划或具有一定语义的数据称为信息。

· 数据库DB （Data Base ）：是现实世界中相互关联的大量数据及数据间关系的集合。

· 数据库管理系统DBMS （Data Base Management System ）：是对数据库中的数据进行存储和管理的软件系统。

包括存储、管理、检索和控制数据库中数据的各种语言和工具，是一套系统软件。

· 数据库系统DBS （Data Base System ）：是对数据库和数据库管理系统的总称。

是指相互关联的数据集合与操纵数据的软件工具集合。

DBS = DB+DBMS· 数据库应用程序接口API （Application Programming Interface ）：是由DBMS 为开发应用程序提供的操纵和访问数据库中数据的接口函数、过程或语言。

· 数据库应用程序AP （Application Program ）：满足某类用户要求的操纵和访问数据库的程序。

· 数据仓库（Data Warehouse ）一个数据仓库就是一个自带数据库的商业应用系统。

利用现有的数据资源，把数据转换为信息，从中挖掘出知识，提炼成智慧，创造出效益。

· 数据发掘（Data Mining ）数据发掘可帮助商业用户处理大量存在的数据，以期发现一些"意外的关系"，以便增加市场份额和利润。

·信息发掘（Information Mining）：信息发掘是指在文档、地图、照片、声音和影像之汪洋大海中发现相关信息，即面向内容的检索。

计算机数据库英语名词解释计算机数据库作为数据信息的存储系统，其安全性是非常重要的。

接下来小编为大家整理计算机数据库英语名词解释，希望对你有帮助哦!AGP(Accelerated Graphics Port) -图形加速接口Access Time-存取时间Address-地址ANSI (American National Standards Institute) 美国国家标准协会ASCII (American Standard Code for Information Interchange) Async SRAM-异步静态内存BSB (Backside Bus)Bandwidth-带宽Bank -内存库Bank Schema -存储体规划Base Rambus -初级的Rambus内存Baud -波特BGA (Ball Grid Array)-球状引脚栅格阵列封装技术Binary -二进制BIOS (Basic Input-Output System) -基本输入/输出系统Bit-位、比特BLP-底部引出塑封技术Buffer-缓冲区Buffered Memory-带缓冲的内存BEDO (Burst EDO RAM) -突发模式EDO随机存储器Burst Mode-突发模式Bus-总线Bus Cycle-总线周期Byte-字节Cacheability-高速缓存能力Cache Memory-高速缓存存储器CAS (Column Address Strobe)-列地址选通脉冲CL(CAS Latency )-列地址选通脉冲时间延迟CDRAM (Cache DRAM)-快取动态随机存储器Checksum-检验和，校验和Chipset-芯片组Chip-Scale Package (CSP)-芯片级封装Compact Flash-紧凑式闪存Concurrent Rambus-并发式总线式内存Continuity RIMM (C-RIMM)-连续性总线式内存模组CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semicomductor)-互补金属氧化物半导体用于晶体管CPU (Central Processing Unit)-中央处理单元Credit Card Memory -信用卡内存DDR(Double Data Rate SDRAM)- 双数据输出同步动态存储器。