(1)视图

1)对应概念模式的数据在SQL中被称为基本表,而对应于外模式的数据被称为视图,视图不仅仅包含外模式,而且还包括E-C(外模式到概念模式的映像)。视图是一种逻辑对象,是一种虚拟表。除非是索引视图,否则视图不占用物理存储空间。视图是一种查看数据表中的数据的方式、视图具有一组命名的属性和相应的属性值 。视图相当于一个快捷方式。

2)通过视图可以将用户限定在不同的数据集 如:访问基于基表中的数据统计和、访问局限于基表的行子集和列子集 访问局限于另一个视图与基表的联合子集、访问局限于复合连接的多行。

 

(2)ACCESS操作查询

操作查询包括生成表查询、删除查询、更新查询和追加查询。

生成表查询就是利用一个或者多个表中的全部或者部分数据创建新表、

删除查询可以从一个或者多个表中删除一组记录,删除查询将删除整个记录,而不是只记录所选择的字段、

更新查询对一个或多个表中的一组记录做全部更新

追加查询从一个表中将一组记录追加到一个或者多个表的尾部

(3)关系数据模型的定义

用二维表来表示实体及实体之间联系的数据模型称为关系模型。

(4利用PL/SQL语句将"数据库原理"课程的学分赋值给变量的语句

select xuefen into @xuefen from course where cname='数据库原理'

 

 

(5) 关于查询效率

A、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:  
select id from t where num=10 or num=20  
可以这样查询:  
select id from t where num=10  
union all  
select id from t where num=20

B、union会给临时表加上DISTINCT选项,这样就会导致对整张表进行唯一性检查。然而union all 则不会,是什么就是什么

如下题:

access中视图数据太大不让查询 access中视图作用是什么_需求分析

 

(6)数据库的设计

按照规范设计的方法,考虑数据库及其应用系统开发全过程,将数据库设计分为以下6个阶段

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.数据库的运行和维护

数据库设计通常分为6个阶段1(需求分析:分析用户的需求,包括数据、功能和性能需求;2概念结构设计:主要采用E-R模型进行设计,包括画E-R图;3逻辑结构设计:通过将E-R图转换成表,实现从E-R模型到关系模型的转换;4数据库物理设计:主要是为所设计的数据库选择合适的存储结构和存取路径;5数据库的实施:包括编程、测试和试运行;6数据库运行与维护:系统的运行与数据库的日常维护。),主要讨论其中的第3个阶段,即逻辑设计。

在数据库设计过程中,需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行,逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。

1.需求分析阶段(常用自顶向下)

      进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求(包括数据与处理)。需求分析是整个设计过程的基础,也是最困难,最耗时的一步。需求分析是否做得充分和准确,决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。需求分析做的不好,会导致整个数据库设计返工重做。

      需求分析的任务,是通过详细调查现实世界要处理的对象,充分了解原系统工作概况,明确用户的各种需求,然后在此基础上确定新的系统功能,新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变,不仅仅能够按当前应用需求来设计。

调查的重点是,数据与处理。达到信息要求,处理要求,安全性和完整性要求。

     分析方法常用SA(Structured  Analysis) 结构化分析方法,SA方法从最上层的系统组织结构入手,采用自顶向下,逐层分解的方式分析系统。

      数据流图表达了数据和处理过程的关系,在SA方法中,处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。在处理功能逐步分解的同事,系统中的数据也逐级分解,形成若干层次的数据流图。系统中的数据则借助数据字典(data dictionary,DD)来描述。数据字典是系统中各类数据描述的集合,数据字典通常包括数据项,数据结构,数据流,数据存储,和处理过程5个阶段。(数据流图)

2.概念结构设计阶段(常用自底向上)

 

       概念结构设计是整个数据库设计的关键,它通过对用户需求进行综合,归纳与抽象,形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。

设计概念结构通常有四类方法:

自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架,再逐步细化。

自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构,然后再将他们集成起来,得到全局概念结构。

逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构,然后向外扩张,以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构,直至总体概念结构。

混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。

 注:用于信息世界的建模,与具体的DBMS无关

 

3.逻辑结构设计阶段(E-R图)

      逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型,并将进行优化。

在这阶段,E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。

各分E-R图之间的冲突主要有三类:属性冲突,命名冲突,和结构冲突。E-R图向关系模型的转换,要解决的问题是如何将实体性和实体间的联系转换为关系模式,如何确定这些关系模式的属性和码(将E-R图转换成关系模型)

 

4.物理设计阶段

       物理设计是为逻辑数据结构模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法)。

       首先要对运行的事务详细分析,获得选择物理数据库设计所需要的参数,其次,要充分了解所用的RDBMS的内部特征,特别是系统提供的存取方法和存储结构。

        常用的存取方法有三类:1.索引方法,目前主要是B+树索引方法。2.聚簇方法(Clustering)方法。3.是HASH方法。

 

5.数据库实施阶段

      数据库实施阶段,设计人员运营DBMS提供的数据库语言(如sql)及其宿主语言,根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库,编制和调试应用程序,组织数据入库,并进行试运行。

 

6.数据库运行和维护阶段

       数据库应用系统经过试运行后,即可投入正式运行,在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价,调整,修改。

 

(7) 授权粒度:衡量授权机制是否灵活。粒度越细,可以定义的数据对象的范围越小,授权子系统越灵活。