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山东大学教案2009年~2010年第一学期学院软件学院教研室软件工程系课程名称数据库课程设计课程编号课程类型专业基础课授课班级任课教师彭朝晖山东大学教务处制本讲内容课程前言；数据库应用程序生命周期；布置选作题目授课时间100分钟教学目的及要求通过本讲学习，使学生掌握本课程的定位目标、课程要求，掌握数据库系统开发生命周期各阶段教学重点及难点重点：数据库应用程序生命周期难点：数据库系统开发生命周期各阶段教学方法及手段教学方法：课堂讲授+产品演示+上机实验教学手段：多媒体课件＋板书内容纲要1.课程前言（1）数据库课程体系（2）数据库课程设计目标（3）课程要求（4）教学组织（5）成绩评估（6）进度安排（7）布置选作题目2.软件危机与信息系统生命周期3.数据库系统开发生命周期各阶段（1）数据库规划（2）系统定义（3）需求的收集与分析（4）数据库设计（5）选择DBMS（6）应用程序设计（7）构建原型（8）实现（9）数据转换与装载（10）测试（11）操作性维护4.演示“数据库系统教学实践平台”，使学生认知一个产品化的系统5.布置选定题目、开发平台、数据库参考资料Database Solutions:A Step-by-Step Guide to Building Databases，Thomas M. Connolly，Carolyn E.Begg，何玉洁等译，机械工业出版社，2005 Abraham Silberschatz等著，Database System Concepts，高等教育出版社（影印版），2006数据库系统精品课程网站：本讲内容事实发现授课时间100分钟教学目的及要求通过本讲学习，使学生结合案例，掌握事实发现的方法，为数据库规划、系统定义、需求收集和分析做好基础教学重点及难点重点：事实发现难点：事实发现技术在需求收集和分析中的运用教学方法及手段教学方法：课堂讲授+课后作业+上机实验教学手段：多媒体课件＋板书内容纲要1.什么时候使用事实发现技术2.收集哪些事实3.事实发现技术（1）检查文档（2）面谈（3）观察业务的运转（4）研究（5）问卷调查4.StayHome案例研究（1）概览（2）数据库规划（3）系统定义（4）需求收集和分析（5）数据库设计5.布置撰写课程设计报告（数据库规划、系统定义、需求收集和分析）参考资料Database Solutions:A Step-by-Step Guide to Building Databases，Thomas M. Connolly，Carolyn E.Begg，何玉洁等译，机械工业出版社，2005 Abraham Silberschatz等著，Database System Concepts，高等教育出版社（影印版），2006数据库系统精品课程网站：本讲内容逻辑数据库设计概述、逻辑数据库设计步骤1授课时间100分钟教学目的及要求通过本讲学习，使学生结合案例，熟练掌握和运用逻辑数据库设计方法教学重点及难点重点：创建并检查ER模型难点：从用户需求出发创建ER模型教学方法及手段教学方法：课堂讲授+课后作业+上机实验教学手段：多媒体课件+板书内容纲要1.数据库设计方法学（1）基于对象数据模型（2）数据库设计的各阶段（3）数据库设计中的关键成功因素2.数据库设计方法学概述3.步骤1：创建并检查ER模型（1）标识实体（2）标识联系（3）识别实体或联系的有关属性（4）确定属性域（5）确定候选键、主键和备用键属性（6）特化/泛化实体(可选步骤)（7）检查模型的数据冗余（8）检查模型是否支持用户事务（9）与用户一起检查模型4.布置撰写课程设计报告（数据库逻辑设计（ER图、数据字典））参考资料Database Solutions:A Step-by-Step Guide to Building Databases，Thomas M. Connolly，Carolyn E.Begg，何玉洁等译，机械工业出版社，2005 Abraham Silberschatz等著，Database System Concepts，高等教育出版社（影印版），2006数据库系统精品课程网站：本讲内容逻辑数据库设计步骤2授课时间100分钟教学目的及要求通过本讲学习，使学生结合案例，熟练掌握和运用逻辑数据库设计方法教学重点及难点重点：将ER模型映射为表难点：参与约束教学方法及手段教学方法：课堂讲授+课后作业+上机实验教学手段：多媒体课件+板书内容纲要1.步骤2：将ER模型映射为表（1）创建表（2）用规范化方法检查表结构（3）检查表是否支持用户事务（4）检查业务规则（5）与用户讨论逻辑数据库设计2.布置撰写课程设计报告（数据库逻辑设计（关系表））参考资料Database Solutions:A Step-by-Step Guide to Building Databases，Thomas M. Connolly，Carolyn E.Begg，何玉洁等译，机械工业出版社，2005 Abraham Silberschatz等著，Database System Concepts，高等教育出版社（影印版），2006数据库系统精品课程网站：本讲内容物理数据库设计步骤1、2授课时间100分钟教学目的及要求通过本讲学习，使学生结合案例，熟练掌握和运用物理数据库设计方法教学重点及难点重点：设计派生数据、业务规则、索引难点：事务的分析、选择索引教学方法及手段教学方法：课堂讲授+课后作业+上机实验教学手段：多媒体课件+板书内容纲要1.逻辑与物理数据库设计的比较2.物理数据库设计方法学概述3.步骤1：为目标DBMS转换全局逻辑数据模型（1）设计基本表（2）设计派生数据的表示（3）设计其他业务规则4.步骤2：选择文件组织方式和索引（1）分析事务（2）选择文件组织方式（3）选择索引5.布置撰写课程设计报告（数据库物理设计（索引））参考资料Database Solutions:A Step-by-Step Guide to Building Databases，Thomas M. Connolly，Carolyn E.Begg，何玉洁等译，机械工业出版社，2005 Abraham Silberschatz等著，Database System Concepts，高等教育出版社（影印版），2006数据库系统精品课程网站：本讲内容物理数据库设计步骤3、4、5、6授课时间100分钟教学目的及要求通过本讲学习，使学生结合案例，熟练掌握和运用物理数据库设计方法教学重点及难点重点：设计用户视图、安全机制、受控冗余难点：用户视图教学方法及手段教学方法：课堂讲授+课后作业+上机实验教学手段：多媒体课件+板书内容纲要1.步骤3：设计用户视图2.步骤4：设计安全性机制3.步骤5：引入受控冗余4.步骤6：监视并调整操作系统5.布置撰写课程设计报告（数据库物理设计（视图、权限、受控冗余））参考资料Database Solutions:A Step-by-Step Guide to Building Databases，Thomas M. Connolly，Carolyn E.Begg，何玉洁等译，机械工业出版社，2005 Abraham Silberschatz等著，Database System Concepts，高等教育出版社（影印版），2006数据库系统精品课程网站：本讲内容产品案例剖析授课时间100分钟教学目的及要求通过本讲学习，使学生深入到一个产品内部，深入认知数据库应用系统开发，提高课程设计的水平教学重点及难点重点：产品化风格、数据库设计、开发中的关键技术难点：数据库设计教学方法及手段教学方法：课堂讲授+产品演示+上机实验教学手段：多媒体课件+板书内容纲要演示并剖析“数据库系统教学实践平台：医院信息系统”，使学生深入认知一个产品化系统，包括：（1）功能设计剖析：门诊子系统、住院子系统、药房子系统、发药子系统、护士站子系统、系统管理（2）数据库设计剖析：数据库模式结构、主要的数据库对象（表、视图、索引、触发器、存储过程、序列）（3）界面设计和系统健壮性剖析：界面风格、操作风格、容错设计等（4）程序剖析：程序架构、关键的程序代码、开发中的关键技术等参考资料数据库系统教学实践平台：医院信息系统本讲内容课程设计题目分类讲评授课时间100分钟教学目的及要求通过本讲学习，使学生了解同类题目的基本解决方案，注意其中容易出现的问题，提高课程设计的质量教学重点及难点重点：针对学生最常选作的15类题目，分别讲解难点：各类题目容易出现的问题教学方法及手段教学方法：课堂讲授+学生课程设计报告展示+上机实验教学手段：多媒体课件+板书内容纲要结合有代表性的15份优秀课程设计报告（每类题目一份），讲解各类课程设计题目的系统基本功能、数据库基本设计方案、常见的问题等。
大数据库建设方案随着信息技术的快速发展，数据量庞大的需求也随之增长。
为解决大数据处理和分析的问题，大数据库成为了企业和组织的重要工具。
本文将详细介绍大数据库的建设方案，以帮助企业有效管理和利用海量数据。
1. 引言随着互联网的兴起，企业和组织所获得的数据量日益庞大。
传统的数据库系统已经无法满足处理和存储大数据的要求。
因此，建设一个大数据库成为了当今企业所面临的重要任务。
2. 需求分析在开始大数据库建设之前，需要对企业的需求进行仔细分析。
这包括了数据的类型、规模、获取方式、以及分析和查询的要求。
通过对需求的准确分析，可以更好地设计和实施大数据库系统。
3. 数据处理和存储策略在大数据库建设中，数据处理和存储策略是至关重要的。
根据需求分析的结果，可以选择合适的数据处理和存储技术，如分布式存储、数据分片等。
同时，还需要制定数据备份和容灾方案，确保数据的安全性和可靠性。
4. 数据模型设计数据模型是大数据库建设的核心。
在设计数据模型时，需要考虑业务的特点和数据间的关系，以便更好地进行数据的管理和查询。
常用的数据模型包括关系型数据库模型和非关系型数据库模型，根据具体情况选择合适的模型。
5. 数据集成和清洗在大数据库建设中，数据集成和清洗是必不可少的步骤。
数据集成可以将来自不同来源的数据进行整合，清洗则可以去除重复、不完整或错误的数据。
这样可以保证数据的质量和一致性，提高后续分析和查询的准确性。
6. 数据安全和权限管理在大数据库中，数据的安全和权限管理是非常重要的。
需要采取措施保护数据不受非法访问、篡改或泄露。
这可以通过访问控制、加密技术和安全审计等手段来实现。
同时，还需要制定合理的权限管理策略，确保数据只能被授权人员访问和操作。
7. 数据分析和查询建设大数据库的目的在于更好地利用数据进行分析和查询。
因此，在规划大数据库建设方案时，需要考虑数据分析和查询的需求。
可以采用数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行深入挖掘和分析，从而为企业决策提供有力支持。
高校大数据库施工方案一、系统需求分析在高校大数据库建设之前，我们首先要进行全面的系统需求分析。
这一步主要涉及到对高校各类业务需求、数据存储需求、数据处理需求、数据安全需求等各方面的深入调研和分析。
通过需求分析，我们可以确定大数据库系统的规模、性能、可靠性、可扩展性等方面的要求，为后续的设计和施工提供依据。
二、硬件设施规划根据系统需求分析的结果，我们需要合理规划大数据库的硬件设施。
这包括服务器、存储设备、网络设备等硬件的选型、配置和布局。
在规划过程中，我们需要考虑硬件设备的性能、可靠性、可维护性以及成本等因素，确保硬件设施能够满足大数据库系统的需求。
三、软件系统部署在硬件设施规划完成后，我们需要部署大数据库的软件系统。
这包括数据库管理系统、数据处理和分析工具、数据备份和恢复系统等软件的安装、配置和调试。
在部署过程中，我们需要确保软件系统的稳定性和性能，同时要考虑软件系统的可扩展性和可维护性。
四、数据迁移与清洗在高校大数据库建设过程中，可能涉及到原有数据的迁移和清洗工作。
数据迁移是指将原有系统中的数据转移到新的大数据库系统中；数据清洗则是指对迁移过来的数据进行检查、整理和规范化处理，以确保数据的准确性和一致性。
五、数据库结构设计数据库结构设计是大数据库建设中的关键环节。
在这一步中，我们需要根据业务需求和数据特点，设计合理的数据库结构。
这包括表的设计、索引的设计、关系的设计等。
合理的数据库结构可以提高数据存取的效率，同时保证数据的完整性和一致性。
六、数据存储与管理数据存储与管理是大数据库系统的核心工作之一。
我们需要合理规划和管理数据的存储方式、备份策略、恢复策略等。
在存储方面，我们可以考虑使用分布式存储系统来提高数据的可靠性和可扩展性；在备份和恢复方面，我们需要建立完善的备份机制和快速恢复策略，以应对数据丢失或系统故障等突发情况。
七、数据处理与分析高校大数据库系统不仅是一个数据存储平台，更是一个数据处理和分析平台。
大数据库建设方案一、引言随着信息技术的快速发展和数据量的爆炸性增长，大数据库已经成为企业管理和决策的重要工具。
本文将介绍一个大数据库建设方案，以满足企业日益增长的数据需求和分析要求。
二、需求分析1. 数据量：当前企业数据量庞大，需要存储和处理大规模数据，因此需要一个高效的大数据库系统。
2. 性能要求：系统需要具备快速的数据读写能力，以保证数据的实时性和准确性。
3. 数据安全：数据是企业的核心资产，系统需要有强大的安全性能，以保护数据的机密性和完整性。
4. 数据分析：企业需要通过对大数据的分析，提取有价值的信息和洞察，用于决策和战略规划。
三、技术选型根据以上需求，我们选择以下技术来支持大数据库的建设：1. 数据库系统：选择成熟稳定的关系型数据库管理系统（RDBMS），如Oracle、MySQL等，以支持高效的数据存储和检索。
2. 数据存储：采用分布式存储技术，如Hadoop Distributed File System（HDFS）或分布式数据库，以实现数据的高可用性和可扩展性。
3. 数据处理：利用并行计算技术，如Apache Spark、Hive等，进行大数据的处理和分析，以提高数据处理能力。
4. 数据安全：通过加密技术、访问控制和审计等手段，提供全面的数据安全保障。
5. 数据可视化：采用业界知名的数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，将大数据转化为图表和报告，以便决策者更直观地理解数据。
四、架构设计1. 数据采集：通过数据采集工具或者API，将企业各个业务系统产生的数据进行采集和汇总，存储到数据湖（Data Lake）中。
2. 数据清洗和预处理：利用ETL工具，对原始数据进行清洗、去重、格式化等处理，提高数据质量和准确性。
3. 数据存储：将清洗后的数据存储到关系数据库或分布式存储系统中，保证数据的可靠性和高可用性。
4. 数据处理和分析：通过并行计算技术，对存储的大数据进行实时处理和分析，提取有价值的信息和模式。
CALIS三期特色数据库项目管理组武汉· 2011年6月2日CALIS CALIS三期专题特色数据库三期专题特色数据库建设方案、进展及要求大 纲成员馆建库要求项目建设进展项目背景介绍项目建设方案项目背景介绍•专题特色数据库是CALIS持续建设的子项目之一–CALIS一期特色库项目（1999-2000）•建成专题特色库25个–CALIS二期特色库项目（2003-2006）•建成专题特色库55个，数据总量达到445万多条（比一期增长58.9%）；全文比例达到38%•13个库的数据量超过了10万条记录•选用了7个经CALIS认证的系统–TRS、TPI、方正德赛、 快威、义华、中数创新和杭州麦达项目背景介绍•国外高校特色数据库建设现状(1/3)–对19所大学进行网络调查（2010.6）•美国哈佛、普林斯顿、耶鲁、斯坦福、MIT、哥伦比亚等大学•麦克吉尔大学（加拿大）、剑桥大学（英国）、东京大学（日本）、香港大学–共计92个特色资源数据库国外特色库类型统计92合计访问受限2%2数据中心2%2百科全书2%2课程资料14%13数字化馆藏包括照片15%14图片4%4地图文史居多45%42专题库15%14机构库说明百分比数量类型项目背景介绍•国外高校特色数据库建设现状(2/3)–文献调研（2010.6）•国外同行的体会–在建设特色库时应当采取合作的方式进行，包括大学与IT企业合作、大学之间的合作等–特色是自建数据库的关键, 要以需求为导向, 以馆藏为特色, 选择独有的、具有资源优势的专题和项目开发建设–做好学术信息资源的长期保存项目背景介绍•国外高校特色数据库建设现状(3/3)–文献调研（2010.6）•国外同行的困难–资金：用一个短期的资金来提供一个长期的服务–技术：最主要的困难是找一个合适的软件平台–相比技术困难，组织和政策方面的困难更难解决项目背景介绍•国内高校特色库建设现状(1/2)–CALIS管理中心的问卷调查（2010.5）•106所高校包括已建和在建的特色库共300个–其中最多的建有13个;CALIS立项的44个（14.7%）•通用库–学位论文库、随书光盘库、教学参考库、机构库、学科导航库•特色库–地方文史资料、人物资料、古籍特藏、学科专题资料、课程资源等项目背景介绍•国内高校特色库建设现状(2/2）–各地图书馆均有建设特色库的举措•江苏、浙江、天津、四川、东北……–各图书馆对CALIS的希望•加入CALIS体系，更好地共享资源和服务•统一平台和数据规范•更多的经费资助•培训交流大 纲成员馆建库要求项目建设进展项目背景介绍项目建设方案项目建设方案——总体原则•遵循“分散建设、统一检索、资源共享、服务全国”的建设思路，全面挖掘、整理各类高校未开发利用的资源，补充CALIS资源体系。
数据库建设方案1. 引言数据库在现代信息管理中起着至关重要的作用，它不仅仅是存储和管理数据的工具，还能提供高效的数据访问和处理能力。
对于一个组织或企业来说，建设一个合适的数据库是至关重要的，因为这将直接影响到数据的安全性、可靠性和性能。
本文将提出一个数据库建设方案，包括数据库设计、数据存储和管理、数据访问和处理、数据备份和恢复等方面的内容，以帮助组织或企业建立一个高效和可靠的数据库系统。
2. 数据库设计数据库设计是数据库建设的关键步骤之一，它决定了数据库的结构和关系模式。
在进行数据库设计时，需要考虑以下几个方面：2.1 数据库类型根据组织或企业的需求和数据特点，选择合适的数据库类型。
常见的数据库类型包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis）以及图数据库（如Neo4j）等。
根据数据的特点选择合适的数据库类型是确保数据库性能和扩展性的重要因素。
2.2 数据库表设计根据组织或企业的需求和数据特点，设计合适的数据库表。
需要考虑表之间的关系、数据类型、主键和外键等约束条件，以及索引的设计。
2.3 数据库安全性数据库安全性是组织或企业必须重视的问题。
在数据库设计过程中，需要考虑如何设置用户权限、数据加密和访问控制等安全措施，以确保数据的机密性和完整性。
3. 数据存储和管理数据存储和管理是数据库建设的核心内容，包括数据的存储结构和管理策略。
在进行数据存储和管理时，需要考虑以下几个方面：3.1 存储结构根据数据库的设计和需求，选择合适的存储结构。
常见的存储结构包括表空间、数据文件、日志文件等。
根据数据的类型和访问模式，选择合适的存储结构可以提高数据库的性能和可靠性。
3.2 数据分区和划分根据数据的特点和访问模式，对数据进行合理的分区和划分。
数据分区和划分可以提高数据的访问效率，并减轻数据库的负载。
3.3 数据备份和恢复数据备份和恢复是数据库管理的重要环节。
定期进行数据备份，并建立可靠的备份策略，以防止数据丢失和灾难发生。
智慧校园之-数据存储及专题数据库开发技术需求方案一、背景简介智慧校园是借助现代技术手段来提升学校管理与教育教学水平的一种发展模式。
数据存储与专题数据库开发是智慧校园建设中的重要组成部分，本文档旨在提出相应的技术需求方案，以满足智慧校园建设的需要。
二、数据存储需求1. 安全性：数据存储系统应具备高度的安全性，能够有效防止数据泄露或未经授权的数据访问。
2. 可扩展性：数据存储系统应具备良好的可扩展性，能够根据学校规模和数据增长需求进行扩容。
3. 数据备份与恢复：数据存储系统应能够定期进行数据备份，并具备快速、可靠的数据恢复机制。
4. 数据一致性：数据存储系统应能够保证数据的一致性，避免因系统故障或其他原因导致的数据损坏或丢失。
三、专题数据库开发需求1. 多样化数据类型支持：专题数据库应能够支持多种数据类型，如文本、图片、视频等，以满足各类学科研究和教学需求。
2. 高效查询与检索：专题数据库应具备高效的查询与检索功能，能够快速准确地获取所需数据。
3. 数据可视化：专题数据库应支持数据的可视化展示，例如图表、地图等方式，以便于用户直观地理解和分析数据。
4. 数据共享与权限管理：专题数据库应支持数据共享和权限管理功能，能够根据用户身份和权限设置不同的数据访问权限。
5. 数据更新与维护：专题数据库应支持数据的定期更新和维护，保证数据的及时性和准确性。
四、技术方案实施1. 数据存储方案：采用分布式存储技术，结合传统数据库和云存储技术，构建一个高可用、可扩展的数据存储系统。
2. 专题数据库开发方案：选择合适的数据库管理系统，根据需求进行数据建模和设计，并开发相应的查询、检索、可视化和权限管理功能。
五、总结通过本文档提出的数据存储及专题数据库开发技术需求方案，可以为智慧校园建设提供可靠的数据支持和丰富的数据资源，从而促进学校管理与教育教学的不断提升。
以上为智慧校园之-数据存储及专题数据库开发技术需求方案的文档内容。
大数据库建设方案在当今这个数字化飞速发展的时代，大数据库就像是一个巨大的宝藏库，里面藏着无尽的信息和价值。
咱们今天就来好好聊聊大数据库建设方案这个事儿。
先来说说为啥要搞这个大数据库。
就拿我之前在一家公司的经历来说吧，那时候公司各个部门的数据都分散在不同的地方，销售部门有自己的客户信息表，财务部门有收支记录，研发部门有产品数据。
结果呢，要做个综合分析的时候，简直是一团乱麻！大家都在那埋头苦干地整合数据，浪费了大量的时间和精力。
这让我深深意识到，一个统一、高效的大数据库是多么重要。
那怎么建设这个大数据库呢？首先得有个清晰的规划。
就像盖房子得先有图纸一样，咱们得明确数据库要存啥样的数据，是用户信息、交易记录，还是产品详情等等。
然后根据这些需求，选择合适的数据库管理系统，比如常见的 MySQL、Oracle 等等。
接下来是数据的采集。
这可不能瞎采，得有针对性。
比如说，如果是电商平台，那就得采集用户的购买行为、浏览记录；如果是社交媒体，那就要收集用户的发布内容、点赞评论。
而且采集的过程中要保证数据的准确性和完整性，不能有缺漏或者错误。
有了数据，还得做好整理和清洗。
想象一下，你拿到一堆乱七八糟的东西，是不是得先整理分类，把没用的扔掉？数据也是一样，要把重复的、错误的、不完整的数据给清理掉，让留下来的数据都是干净、有用的。
存储也是个关键环节。
数据得存得安全、存得快速读取。
就像把珍贵的东西放在保险箱里，还得能随时方便拿出来。
可以采用分布式存储或者云存储等方式，确保数据的可靠性和扩展性。
再说说数据的安全。
这可不能马虎，得像保护自己的钱包一样保护好数据。
设置严格的访问权限，加密敏感信息，防止数据泄露。
还有，别忘了数据的更新和维护。
世界在变，数据也在变。
要定期检查数据的时效性，及时更新，保证数据库里的都是最新、最有用的信息。
最后，要对数据库的性能进行监控和优化。
如果发现查询速度慢了，就得找找原因，是不是索引没设置好，还是数据结构不合理，及时调整优化，让数据库始终保持高效运行。
