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2012计算机三级考试数据库考点串讲资料10

12-08-07

第二部分新一代数据库系统工具 1、数据库系统工具分类:数据库管理工具(加载工具、备份工具、文件重组工具和性能监控工具等)和数据库系统设计和开发工具(CASE工具、应用开发工具、通讯接口)。 4GL语...

第二部分   新一代数据库系统工具
1、数据库系统工具分类:数据库管理工具(加载工具、备份工具、文件重组工具和性能监控工具等)和数据库系统设计和开发工具(CASE工具、应用开发工具、通讯接口)。
  4GL语言具有“面向问题”,“非过程化程度高”等特点,如PowerBuilder、Delphi、Visual Basic等。
  浏览器/服务器开发面向Internet应用系统,主要工具有:ASP,JSP,PHP等。Web Service解决异构平台互操作。
2、新一代数据库系统工具的特征:支持与多种数据库连接、支持独立于特定的DBMS开发、支持可视化图形用户界面、支持面向对象的程序设计、拥有完善的数据对象、支持开放性、功能完备和集成化。
3、应用开发工其的发展趋势:采用3层客户/服务器结构、支持Web应用、开放的、构件式的分布式计算环境。
4、当前开发工具存在的问题:
    (1)开发过程过于复杂,涉及过多低层技术实现。
    (2)难于满足要求稳定的大规模的企业级业务处理。
(3)难于快速适应低层技术的更新和业务逻辑变化。
5、基于浏览器/服务器结构软件开发模式
(1)信息系统的层次结构划分:分为表现层(界面)、应用逻辑层(应用处理逻辑)、数据逻辑层(数据存取),关键是应用逻辑层。
(2)浏览器/服务器模式可归纳为三种结构:以Web服务器为中心、以应用服务器为中心(主流软件结构)、以数据库服务器为中心。
Web服务器为中心的结构是早期Web数据库应用开发最主要方式。应用逻辑在Web服务器扩展程序中(CGI,Web API接口),CGI公共网关接口,独立进程在服务器运行,Web API动态加载到服务器进程执行,效率高
与传统客户机/服务器比较,有如下缺点:1)、用户界面受HTML语言限制 2)、Web服务器负载过重
 3)、HTTP协议效率低。
以应用服务器为中心的软件结构把web技术与三层客户机/服务器有机结合,是目前信息系统采用的主流软件结构。
该软件结构可分为四部分:客户机、Web服务器、应用服务器、数据库服务器
6、CASE工具
(1)   PowerDesigner的6个模块介绍如下:
    I)PowerDesigner ProcessAnalyst。用于数据分析或数据发现,(产生数据字典、数据流程图等)
    2)PowerDesigner DataArchitect。概念层和物理层数据库设计和数据库构造。可生成多种数据库管理系统的数据库。
    3)PowerDesigner AppModeler。物理建模和应用对象和敏感组件生成。
    4)PowerDesigner MetaWorks。通过模型共享支持高级团队开发。
    5)PowerDesigner WarehouseArchitect。数据仓库和数据集市的建模和实现
6)PowerDesigner Viewer。只读、图形化方式访问整个企业模型信息
(2) Delphi支持数据库开发四种技术:BDE、ADO、dbExpress、InterBase技术。
(3) PowerBuilder:
PowerBuilder10.0提供对J2EE和Microsoft .NET环境支持, 具有数据窗口(Data Window)”对象专利。为使用.NET开发工具的用户提供了一套DataWindow.NET,为简化应用开发设计,缩短了开发时间,降低对复杂数据处理及对SQL知识的要求。
(4)Microsoft .NET 开发工具:版本:Visual studio .NET 2003(支持. NET 1.1)、Visual studio .NET 2005(支持.NET2.0)、Visual studio .NET 2008(支持.NET3.5)
.NET的通用语言框架机制:CLR(Common Language Runtime):在同一项目中支持不同语言开发的组件。
Visual studio .NET 2008新增功能:
   1、多定向技术:同一项目绑定多个.NET Framework版本
   Visual studio .NET 2008是第一个允许开发人员针对多个.NET Framework版本开发的Visual Studio版本
  2、HTML/CSS编辑器   实现Dreamwaver网页编辑功能
  3、AJAX和Javascript支持
  4、ADO.NET改进(LINQ用来进行数据访问的编程模型。提供对象到关系的映射)
  5、Silverlight和XAML(跨平台、跨浏览器的.NET插件,建造丰富的媒体体验和RIA应用)。
  6、拼写检查器:加入FXCop拼写检查器
  7、数据库发布向导
第三部分  数据库技术的发展
1、数据库技术的发展阶段
(1)第一代数据库系统是指层次模型数据库系统(基于树形结构)和网状模型数据库系统(基于有向图结构)
(2)第二代数据库系统指支持关系模型的关系数据库系统(最先由E.F.Codd提出关系模型)。
(3) 面向对象的技术与数据库技术相结合便产生了第三代数据库系统。
2、数据库系统体系结构
 (1)集中式数据库系统:数据库的全部功能在一台计算机上运行,不与其他计算机交互。
 (2)并行数据库系统:并行操作时,许多操作是同时执行的,通过并行地使用多个CPU来提高处理速度。
所有的处理器共享一个公共的主存储器。并行机器的体系结构模式主要有:
    1)共享内存。2)共享磁盘。3)无共享。4)层次模式。它是前几种体系结构的混合。
并行数据库物理存储结构常用的划分技术有轮转法、散列分布和范围分布。
 (3)分布式数据库系统
  一个分布式数据库系统是一个节点的集合,其中每一个节点是一个独立的数据库系统节点。
1)特点:每一个节点是一个独立的数据库系统节点
分布式数据库系统必须看起来像非分布式系统
分布式数据库系统的用户的操作与非分布式系统完全相同
分布式系统的所有问题是内部的、实现级别的问题,而不是外部的、用户级别的问题
2)分布式数据库系统数据管理技术:
分布式数据库系统的分片是全局的,分配是局部的,分片、分配和副本信息保存在全局目录中
3)分布式查询:可以基于半连接的操作
4)分布式系统的并发控制和恢复解决的问题:多个副本的一致性,分布式提交、分布式死锁。分布式系统具有位置透明性、复制透明性和分片透明性
3、客户机/服务器数据库系统体系结构
  客户与服务器之间相连要满足一系列的标准(ODBC开放数据库互连标准和面向JAVA的标准JDBC)。
  面向WEB应用的数据库系统:客户机、web server、数据库服务器组成,三层体系结构
4、面向对象的数据库系统
(1)面向对象的概念有:对象、属性、方法、消息、封装、类、继承(子类对象拥有超类对象的全部属性和方法)和多继承等。
(2)对象涉及的概念:对象标识符OID唯一。
 对象结构:三种基本类型构造器:原子、元组和集合,其他构造器:列表、包和数组。
(3)继承:多重继承(继承多个超类成员)
复杂对象:结构化复杂对象和非结构化复杂对象。典型的非结构化复杂对象为位图图像和长文本串,BLOB 和字符串 CLOB。
(4)复杂的结构化对象存在两种引用语义:属主语义(is part of)和引用语义(is associate of)
5、对象一关系数据库系统
ODMG(object data management group)定义的对象数据库标准组成:对象模型、对象定义语言(ODL)、对象查询语言OQL、面向对象语言绑定binding.
对象一关系数据库系统:以关系模型为基础,进行面向对象的扩充支持面型对象模型。
 
6、移动数据库系统
  移动数据库是指支持移动计算环境的分布式数据库(应用在掌上电脑、PDA、车载设备 移动电话等嵌入式设备中,也称嵌入式移动数据库系统)
  移动环境的计算特征:高通信等待、不连续的连接、有限的电池寿命、客户机位置变化等。
移动数据库安全性保证:1)对终端进行认证   2)对无线通讯进行加密   3)对下载副本进行加密存储
7、多媒体数据库系统
存储不同类型多媒体信息(图像、视频、音频和文档等
对多媒体数据库的检索称为基于内容的检索。识别多媒体内容的两个方法:基于自动分析以识别多媒体内容的数学特征;手动建立索引以识别多媒体信息。
8、数据仓库与数据挖掘
数据仓库:面向主题的、集成的、非易变的、随时间变化的数据集合,用以支持决策。
数据库为事务处理服务。
数据仓库的基本特征包括以下几个方面:1)数据仓库面向主题。2)数据集成。3)数据相对稳定。4)数据反映历史变化。
数据集市是一种更小、更集中的数据仓库,解决数据仓库分析时间长,代价高的确定
数据集市不等于数据仓库,数据集市的简单合并不能成为数据仓库
(1)数据仓库数据模型
数据仓库和OLAP操作基于多维数据模型。
    多维数据模型概念:度量属性(决策者关心的实际意义的数量)、维属性(观察数据的角度,如时间、地理等)、维的层次(年、月、日为时间维的层次,国家、地区、城市为地理维的层次)
   多维数据:能够模式化为维属性和度量属性的数据统称为多维数据。多维数据构成了数据立方体。
   多维存储模型涉及两类表:维表和事实表,常用的多维模式为星型(一个事实表和多个维表组成)和雪花型(将维表组织为层次结构)模式。
   数据仓库利用位图索引实现高性能访问。
(2)数据仓库的体系结构
数据仓库系统组成:数据仓库(DW)、仓库管理和分析工具(查询工具和挖掘工具)。元数据是数据仓库的核心。
三层客户机/服务器结构:数据仓库服务器、OLAP(联机分析服务器,包括关系OLAP(ROLAP),多维OLAP(MOLAP))和客户端。
(3)联机分析:切片、切块、钻取(向下钻取(取得细节数据),向上钻取(取得综合数据))和旋转(行列交换)等。
(4)数据挖掘
     知识发现识别数据库中以前不知道的、新颖的、潜在有用的和最终可被理解的模式的非平凡过程。数据挖掘是知识发现的核心工作和步骤。
知识发现(KDD)过程:数据准备、数据挖掘以及结果的解释和评估。
可视化技术在数据挖掘过程中扮演了重要的作用。
    数据挖掘常用的方法包括以下几个方面:    
    (1)关联规则挖掘(支持度:规则代表的事例占全体事例的比例;可信度:规则代表的事例占前提条件事例的比例)。
(2)分类。    (3)聚类分析。(4)预测。(5)优化
WEB挖掘:从WWW的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息。可分为三类:Web内容挖掘(从文档内容或文档描述中抽取知识的过程)、Web结构挖掘(从WWW的组织结构和链接关系中挖掘知识,发现重要页面,对页面排序)和Web使用记录挖掘(从Web的访问记录中抽取感兴趣的模式,提供个性化服务)。
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