数据库技术理论与电子商务介绍.docx

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1、数据库技术理论与电子商务介绍计算机与人类相比的最大优势就是能够迅速准确地处理大量数据。因此，自从计算机发明以来，数据处理就是它的基本功能与关键技术。数据处理的中心问题是数据管理，数据管理是指对数据的分类、组织、编码、存储、检索与保护。而数据库技术正是数据处理技术进展到比较成熟后的产物。电子商务以电子计算机及其网络技术取代传统方式来进行生产经营活动，离不开数据库技术的支持。数据库技术对电子商务的支持要紧表现在两方面：存储与管理各类商务数据。这是数据库技术的基本功能。决策支持。近几年，随着数据仓库与数据挖掘技术的产生与进展，使企业能够科学地对数据库中海量的商务数据进行科学地组织、分析与统计，从而更

2、好地服务于企业的决策支持。能够说,数据库技术是电子商务的一项支撑技术,在电子商务的建设中占有重要的地位。7.1 数据库技术的产生与进展数据库技术是应数据管理任务的需要而产生的，是数据管理技术进展到一定阶段的产物。数据管理技术的进展，是随着计算机硬件与软件技术的进展而不断进展的。到目前为止,数据管理技术要紧经历了下列几个阶段：手工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段、数据仓库阶段。7.1.1 手工管理阶段20世纪50年代中期往常，计算机要紧用于科学计算。硬件存储设备要紧有磁带、卡片机、纸带机等，还没有磁盘等直接存取的存储设备；软件上也处于初级的阶段，没有操作系统与管理数据的工具。数据的组织与管

3、理完全靠程序员手工完成,因此称之“手工管理阶段”。这个阶段数据的管理效率很低。手工管理方式的特点是：数据不储存。程序与数据合在一起，因而数据没有独立性，程序没有弹性，要修改数据务必修改程序。程序员务必自己编程实现数据的存储结构、存取方法与输入输出，迫使程序员直接与物理设备打交道，加大了程序设计难度，编程效率低。（4）数据面向应用，这意味着即使多个不一致程序用到相同数据，也得各自定义，数据不仅高度冗余，而且不能共享。7.1.2文件系统阶段进入20世纪60年代，数据管理方式发生了很大的变化。计算机在这个阶段不仅用于科学计算，还大量用于管理。外存储设备也出现了存取效率高得多的直接存储设备，如磁盘、磁

4、鼓等；在软件方面，不仅有了操作系统，而且还出现了专门的数据管理软件，通常称之为文件系统。有了文件系统，数据的增、用IJ、改等操作都变得轻松了。更重要的是数据的复制变得相当容易，使数据能够反复使用。程序员在免除了数据管理工作以后，不仅能够用心从事其他更有意义的工作，而且减少了错误。文件管理方式本质上是把数据组织成文件形式存储在磁盘上。文件是操作系统管理数据的基本单位。文件能够命名，通过文件名以记录为单位存取数据，不必关心数据的存储位置。由于文件是根据数据所代表的意义组织的，因此文件能反映现实世界事物。在文件中常涉及下列术语： 数据项：描述事物性质的最小数据单位； 记录：若干数据项的集合称记录，一

5、个记录能表达一个具体事物； 文件：若干记录的集会就叫做文件。显然，数据组织成文件，逻辑关系非常明确，使数据处理真正表达了信息处理，按名存取数据，既形象，又方便。由于有了直接存取存储设备，因此文件能够组织成多种形式，如顺序文件、索引文件等，从而对文件中的记录可顺序访问，也可随机访问。文件方式管理数据是数据管理的一大进步，即使是数据库方式也是在文件系统基础上进展起来的。这一阶段的特点如下：数据可长期储存在磁盘上。数据的物理结构与逻辑结构有了区别，两者之间由文件管理系统进行转换，因而程序与数据之间有物理上的独立性，即数据在存储上的改变不一定会影响到程序，这可使程序员不必过多地考虑数据存放地址，而把精

6、力放在算法上。文件系统提供了数据存取方法，但当数据的物理结构改变时，仍需修改程序。（4）数据不再属于某个特定程序，在一定程度上能够共享。程序然而，文件方式管理数据还是有很务次I1 .文件是面向特是t02*rh这意 序是基于文件编制的，5程序2 行印P 修改，而文件离开了使用 更全部失2 .数据冗余大：由“4力缺乏优上述特点可用图71表示/文件1件嫌表现在下列几个方面：管卜个应用，田七Af件相对应。而程J7丁由十文文件2,程序就得相应系的价值。Wj*&同gg一致文件中重复方国程序n/球飞（文件n存储。3 .数据可能发生矛盾：由于同一数据出疆不一致文件中，稍有不慎就可能造成同一数据在不一致文件中不

7、一样，I曲将1导致徽想糊般余据管理示意图4 .数据联系弱：不一致文件缺乏联系就不能反映现实世界中事物之间的自然联系，这是文件方式最大的弊端。7.1.3数据库系统阶段到了20世纪60年代后期，计算机被越来越多地应用于管理领域,而且规模也越来越大，因此数据量也急剧增长。同时，人们对数据共享的要求也越来越强烈。在这种情况下，“数据库”的概念应运而生了。用数据库管理数据有如下的特点：1 .数据结构化数据库是存储在磁盘等外部直接存取存储设备上的数据集合,是按一定的数据结构组织起来的。与文件系统相比，文件系统中的文件之间不存在联系，因而从总体上看数据是没有结构的：而数据库中的文件是相互联系着的，并在总体上

8、遵从一定的结构形式。这是文件系统与数据库系统的最大区别。数据库正是通过文件之间的联系反映现实世界事物间的自然联系。2 .数据共享数据库中的数据是考虑所有用户的数据需求、面向整个系统组织的。因此数据库中包含了所有用户的数据成分，但每个用户通常只用到其中一部分数据。不一致用户所使用的数据能够重叠，同一部分数据也可为多用户共享，如图72所示。3 .减少了数据冗：程序I在数据库方式下，用厂外足自建而是靠数据库管理系智祚中映使用的是逻辑文件，国程序2储只可能出现一次，这就减少了数据：程序 n 4 .有1程序A ki转A逻辑文件数据独mi等技术努旭、图-数据库方独立存在,:牛。如图予了所示，用户（件中/口

9、应用程序。程序BI)BMS向加京逻辑文件B攵据独出的改i 独3乱二际匕的物理存勿响到独立性是指二酒整结啊（2Rz副甫赢:改变时，不I程序C被幅看管文件的是逻辑数据，因此不必改动程序；所谓逻沙十部仔储攻备等）友生T梵驾性慧舞篇三翻楙蠹懦%鬻与墨濡黑屋要能从数据库中导出他所用到的数据就行。5.用户接口在数据库系统中，数据库管理系统作为用户与数据库的接口，提供了数据库定义、数据库运行。数据库保护与数据安全性、完整性等操纵功能；此外还支持某种程序设计语言，并设有专门的数据操作语言，为用户编程提供了方便。数据库系统的出现,使信息系统的研制从围绕加工数据的程序为中心转变到围绕共享的数据库来进行。这既便于数

10、据的集中管理，也有利于应用程序的研制与保护，提高了数据的利用率与相容性，从而提高了做出决策的可靠性。因此大型复杂的信息系统大多以数据库为核心。数据库是一个通用化的综合性数据集合。它能够供各类用户共享且具有最小的冗余度与较高的数据与程序的独立性。由于多种程序并发地使用数据库，为了能有效、及时地处理数据，并提供安全性与完整性，就需要一个软件系统一一数据库管理系统（DBMS）,在建立、运用与保护时对数据库进行统一操纵。在这个阶段，企业的管理通常使用管理信息系统（MIS）,管理信息系统能够有效地管理企业内部的信息与信息流，是企业向管理现代化迈出的第一步。而企业管理信息系统能够说是数据库管理系统在功能上

11、的一种扩展，由于数据管理仍是它的核心内容。电子数据交换（EDI）也慢慢进展起来。数据库管理系统对企业从事电子交易起到很大的支持作用。我们都明白EDI的一大特点（同时也是优点）就是把各类贸易单证的电子化与标准化。而数据库系统也是把数据管理规范化与标准化了。因此，就能够比较容易地实现数据库系统的业务数据与EDl的单证之间的自动转换。与手工制作电子单证相比，提高了效率、减少了错误、降低了成本。更高层次的、帮助企业决策的决策支持系统（DSS）也慢慢进展起来。但直到20世纪80年代末，决策支持系统的应用还不是很广泛。原因在于：那时的决策支持系统在理论与方法上过于复杂，过于偏重高级而抽象的理论，而且过于偏

12、重结论，在一定程度上忽视了对业务数据的分析，而且，成本高昂，因此实际产生的应用效果远远比不上管理信息系统。在人们眼里，决策支持系统是一个高高在上的东西。事实上，企业关于决策支持并不要求大而全，也并不要求一套系统代替决策者去思考，他们所需要的往往是对简单却十分重要的业务数据的反复挖掘，为决策提供一定的根据。科学的决策务必以大量可靠的数据为基础，这些数据应包含企业的内部数据、与企业的经营与生产有关的外部数据，还应包含综合数据与历史数据。否则，决策就没有根据，就会成为主观的猜想。当时，数据库技术尽管已经成熟，但应用还不广泛，因此普遍存在一个数据量不足的问题。此外，分析工具的缺乏也是一大问题。没有充足

13、的数据，分析工具也不得力，分析的结果当然不能切中要害。由此能够看出，在这个阶段，用于决策支持的技术还不完备，时机也还不成熟，决策支持系统的失败也是能够懂得的。7.1.4数据仓库阶段进入20世纪90年代，计算机得到空前广泛的应用，使得企业的生产效率进一步提高，商业竞争也越来越猛烈了。一个企业要想在市场上生存下去，不仅要建立完善的计算机管理信息系统来提高效率，而且要先于对手获得至关重要的决策信息。这样，企业才能在未来的竞争中习惯潮流、把握正确的进展方向。企业对迅速而准确地获得决策信息的需求比往常大大增强了。对企业来说，决策支持系统已不是可有可无的东西，企业需要有用而且成本低廉的决策支持系统。系统开

14、发人员由于企业的需求，也慢慢认识到了决策支持系统开发的方向。决策支持系统的建设更应该把注意力放在对数据的挖掘上，放在满足业务主管们各类各样的查询要求上，由他们自己做决定，系统只是提供一些用来辅助决策的参考意见，应该帮助而不是代替高级业务人员的思考。在这一时期，计算机及其网络技术的应用更为广泛，企业管理信息系统逐步由以内部管理为主转变为对整个供应链的管理。企业之间的商务活动也从往常简单的电子数据传输转变为全方位的合作，电子商务蓬勃兴起。企业之间的相互合作不仅能够提高企业的生产效率、降低生产成本,也为企业获取大量的外部数据带来了方便。这就为决策支持分析奠定了基础。另外，由于数据库技术的进展与日益成

15、熟，决策支持分析工具也慢慢丰富起来。企业的需求与技术的成熟最终导致了数据仓库的产生。数据仓库作为决策支持系统的一种有效、可行的体系化解决方案，包含三个方面的内容：数据仓库技术（DW）、联机分析处理技术（OLAP）与数据挖掘技术（DM）o数据库技术的进展为解决决策支持问题提供了可能,而猛烈的市场竞争产生了对决策支持的巨大需求，由此人们找到了以数据仓库为基础、以OLAP与DMl具为手段的一整套可操作、可实施的解决方案。7.2数据库技术的基本理论电子商务是指利用电子网络进行的商务活动，这里的电子网络要紧是指Intemet与基于Internet技术的Intranet（企业内部网）及EXtranet（企

16、业外部网）。其进行的商务活动不仅包含电子数据交换所涉及的电子交易，还包含电子邮件交流、网上站点宣传与利用Internet技术改造的其他传统应用。但电子商务应用的前提是企业管理信息系统的广泛应用。数据库技术是企业管理信息系统的核心技术之一，因此，想深入地懂得电子商务就应该先熟悉数据库的一些基本理论。7. 2.1数据模型1 .数据模型的要素数据库是某个企业、组织或者部门所涉及的数据的一个综合，它不仅要反映数据本身的内容，而且还要反映数据之间的联系。由于计算机不可能直接处理现实世界中的具体事物，因此人们务必事先把具体事物转换成计算机能够处理的数据。在数据库中用数据模型这个工具来抽象、表示与处理现实世

17、界中的数据与信息。通俗地讲数据模型就是现实世界的模拟。数据模型应满足三方面要求；一是能比较真实地模拟现实世界；二是容易为人所懂得；三是便于在计算机上实现。一种数据模型要很好地满足这三方面的要求，在目前尚很困难。在数据库系统中针对不一致的使用对象与应用目的，使用不一致的数据模型。不一致的数据模型实际上是提供给我们模型化数据与信息的不一致工具。根据模型应用的不一致目的，能够将这些模型划分为两类，它们分属于两个不一致的层次。第一类模型是概念模型，也称信息模型，它是按用户的观点对数据与信息建模。另一类模型是数据模型，要紧包含网状模型、层次模型、关系模型等，它是按计算机系统的观点对数据建模。通常地讲，任

18、何一种数据模型都是严格定义的概念的集合。这些概念务必能够精确地描述系统的静态特性、动态特性与完整性约束条件。因此数据模型通常都是由数据结构、数据操作与完整性约束三个要素构成。数据结构数据结构用于描述系统的静态特性，它包含数据对象及其相互联系，即数据结构是所研究的对象类型(objecttype)的集合。这些对象是数据库的构成成分，它们包含两类，一类是与数据类型、内容、性质有关的对象，比如网状模型中的数据项、记录，关系模型中的域、属性、关系等;一类是与数据之间联系有关的对象，比如网状模型中的系型(Settype)o数据结构是刻画一个数据模型性质最重要的方面。因此在数据库系统中，人们通常按照其数据结

19、构的类型来命名数据模型。比如，层次结构、网状结构与关系结构的数据模型分别命名为层次模型、网状模型与关系模型。数据操作数据操作用于描述系统的动态特性，要紧是对数据的检索与更新，即数据操作是指对数据库中各类对象(型)的实例(值)同意执行的操作的集合，包含操作及有关的操作规则。数据库要紧有检索与更新(包含插入、删除、修改)两大类操作。数据模型务必定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则(如优先级)与实现操作的语言。数据的约束条件数据的约束条件是一组完整性规则的集合。完整性规则是给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约与储存规则，用以限定符合数据模型的数据库状态与状态的变化，以保证数据的正确、有效与

20、相容。数据模型应该反映与规定本数据模型务必遵守的基本的通用的完整性约束条件。比如，在关系模型中，任何关系务必满足实体完整性与参照完整性两个条件。此外，数据模型还应该提供定义完整性约束条件的机制，以反映具体应用所涉及的数据务必遵守的特定的语义约束条件。比如，在学校的数据库中规定大学生年龄不得超过29岁，硕士研究生不得超过38岁，学生累计成绩不得有3门以上不及格等。2 .数据模型的种类不一致的数据模型具有不一致的数据结构形式。目前最常用的数据模型有层次模型(hierarchicalmodel)、网状模型(networkmodel)与关系模型(relationalmodel)。其中层次模型与网状模型

21、统称之非关系模型。非关系模型的数据库系统在20世纪70年代与80年代初非常流行，在数据库系统产品中占据了主导地位，现在已逐步被关系模型的数据库系统取代，但在美国等一些国家里，由于历史遗留下来的原因，目前网状数据库系统的用户数仍很多。20世纪80年代以来，面向对象的方法与技术在计算机各个领域，包含程序设计语言、软件工程、信息系统设计、计算机硬件设计等各方面都产生了深远的影响，也促进了数据库中面向对象数据模型的研究与进展。层次模型层次模型是数据库系统中最早出现的数据模型，它用树形结构表示各类实体与实体间的联系。现实世界中许多实体之间的联系本来就呈现出一种很自然的层次关系，如行政机构、家族关系等。层

22、次模型数据库系统的典型代表是IBM公司的IMS(InformationManagementSystems）数据库管理系统，这是一个曾经广泛使用的数据库管理系统。层次模型的数据结构层次模型用树结构表示数据之间的层次关系。按照树的定义，在层次模型中，数据之间的关系满足； 有且仅有一个结点无双亲，这个结点称之根结点。 其他结点有且仅有一个双亲结点。因此，层次模型职能描述数据之间一对一或者多对多的关系。层次模型就像一棵倒立的树，如图74所示。在层次模型的数据库中查找某一结点，务必指定存取路径。所谓存取路径是指从根结点开始沿途所通过的路径。以图74为例。存取不一致结点的存取路径如表71所示。表71存取路

23、径存取结点存取路径层q卜纵与AA层次模M水要紧有:普询、J插入、删除BA-B与更新。进行I入、删除与更新时要满足层CA-B-C次模型的完整%为舄件。DA-*D进行插入操作时,假如没有相应的双亲结点值就不能插入子女结点值。进行删除操作时，假如删除双亲结点值，则相应的子女结点值也被同时删除。进行更新时，应更新所有相应记录，以保证数据的一致性。层次模型的优缺点层次模型的优点要紧有： 层次模型本身比较简单，只需很少几条命令就能操纵数据库，比较容易使用。 关于实体间联系是固定的，且预先定义好的应用系统，使用此模型来实现，其性能优于关系模型，不次于网状模型。 层次模型提供了良好的完整性支持。层次模型的缺点

24、要紧有： 现实世界中很多联系是非层次性的，如多对多联系，一个结点具有多个双亲，层次模型表示这类联系的方法很笨拙，只能通过引入冗余数据（以产生不一致性）或者创建非自然的数据组织（引入续借点）来解决。 对插入与删除操作的限制比较多。 查询子女结点务必通过双亲结点。 由于结构严密，层次命令趋于程序化。网状数据模型自然界中实体型间的联系更多的是非层次关系，用层次模型表示非树形结构是很不直接的，网状模型则能够克服这一弊病。网状模型的典型代表是DBTG系统，也称CODASYL系统。这是20世纪70年代数据系统预言研究会CODASYL（ConferenceOnDataSystemsLanguage）下属的数

25、据库任务组（DataBaSeTaSeGrOUP简称DBTG）提出的一个系统方案。网状模型的数据结构网状模型描述了数据之间的网状关系，是一种比层次模型更具普遍性的结构，它去掉了层次模型的两个限制，数据之间同意： 有一个以上的节点无双亲。 结点能够有多个双亲结点。因此，网状模型能够更直接地描述现实世界。而层次结构实际上是网状结构的一个特例。图75时网状模型的例子。网状模型的操纵与完整性约束网状模型的操纵要紧包含查询、插入、删除与更新数据。插入操作同意插入尚未确定双亲结点值的子女结点值。删除操作同意只删除双亲结点值。由于网状模型能够直接表示非树形结构，而无需像层次模型那样增加冗余结点，因此做更新操作

26、时只需更新指定记录即可。查询操作能够有多种方法，可根据具体情况选用。可见，网状模型没有层次模型那样严格的完整性约束条件，但具体的网状数据库系统（如DBTG）对数据操纵还是加了一些限制，提供了一定的完整性约束。网状模型的优缺点网状模型的优点要紧有： 能够更为直接地描述现实世界，如一个结点能够有多个双亲、同意结点之间为多对多的联系等。 具有良好的性能，存取效率较高。网状模型的缺点要紧有： 其DDL语言极其复杂。 数据独立性较差。由于实体间的联系本质上是通过存取路径指示的，因此应用程序在访问数据时要指定存取路径。关系模型关系模型是目前最重要的一种模型.美国IBM公司的研究员E.F.COdd于1970

27、年发表题为“大型共享系统的关系数据库的关系模型”的论文，文中首次提出了数据库系统的关系模型。20世纪80年代以来，计算机厂商新推出的数据库管理系统（DBMS）几乎都支持关系模型，非关系系统的产品也大都加上了关系接口。数据库领域当前的研究工作都是以关系方法为基础。关系模型的数据结构关系模型在三种模型中是最重要的。尽管它的数据关系是几种模型中最简单的，但其定义却比较复杂。能够把关系模型懂得为一张二维表，表格中的每一行代表一个实体，称之记录；每一列代表实体的一个属性，称之数据项。记录的集合称之关系。关系具有如下性质： 数据项不可再分（即不可表中套表）。 关系中的列是同性质的，称之属性。属性之间不能重

28、名。 关系中不能出现相同的记录，记录的顺序免所谓。 每个关系都有一个主键，它能唯一地标识关系中的一个记录。 关系中列的顺序不重要。学号姓名性别出生日期入学总分专业号9901张三男82/10/02625JOOl图7-6关系模型关系模型的操纵与完整性约束关系数据模型的操纵要紧包含查询、插入、删除与更新数据。这些操作务必满足关系的完整性约束条件。关系的完整性约束条件包含三大类：实体完整性、参照完整性与用户定义的完整性。关系模型中的数据操作是集合操作，操作对象与操作结果都是关系，即若干元组的集合，而不像非关系模型中那样是单记录的操作方式。另一方面，关系模型把存取路径向用户隐蔽起来，用户只需指出“干什么

29、”或者“找什么”，不必全面说明“怎么干”或者“怎么找”，从而大大地提高了数据的独立性，提高了用户的生产率。关系模型的优缺点关系模型具有下列优点： 关系模型与非关系模型不一致，它是建立在严格的数学概念的基础上的。关系模型的概念单一。不管实体还是实体之间的联系都用关系来表示。对数据的检索结果也是关系（即表）。因此其数据结构简单、清晰，用户易懂易用。关系模型的存取路径对用户透明，从而具有更高的数据独立性，更好的安全保密性，也简化了程序员的工作与数据库开发建立的工作。”因此关系数据模型诞生以后进展迅速，深受用户的喜爱。关系模型的缺点要紧是：由于存取路径对用户透明，查询效率不如非关系模型。因此，务必对用

30、户的查询请求进行优化，增加了开发数据库管理系统的负担。7.2.2关系数据库关系数据库是以关系模型为基础的数据库，它利用关系来描述现实世界，应用数学方法来处理数据库中的数据。关系数据库目前是各类数据库中最重要、最流行的数据库。1 .概述关系数据库系统是支持关系模型的数据库系统。关系模型由关系数据结构、关系操作集合与完整性约束三部分构成。关系数据结构关系模型的数据结构非常单一，在用户看来，关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。但关系模型的这种简单的数据结构能够表达丰富的语义，描述出现实世界的实体与实体间的各类联系。关系操作关系操作使用集合操作方式，即操作的对象与结果都是集合。关系模型中常用的

31、关系操作包含：选择、投影、连接、除、并、交、差等查询操作与增、删、改操作两大部分。查询的表达能力是其中最要紧的部分。关系模型中的关系操作能力早期通常是用代数方式或者逻辑方式来表示，分别称之关系代数与关系演算。关系代数是用对关系的运算来表达查询要求的方式。关系演算是用谓词来表达查询要求的方式。关系演算又可按谓词变元的基本对象是元组变量还是域变量分为元组关系演算与域关系演算。关系代数、元组关系演算与域关系演算三种语言在表达能力上是完全等价的。关系代数、元组关系演算与城关系演算均是抽象的查询语言，这些抽象的语言与具体的数据库管理系统（DBMS）中实现的实际语言并不完全一样。但它们能用作评估实际系统中

32、查询语言能力的标准或者基础。实际的查询语言除了提供关系代数或者关系演算的功能外，还提供了许多附加功能，比如集函数、关系赋值、算术运算等。关系语言是一种高度非过程化的语言，用户不必请求数据库管理员（DBA）为他建立特殊的存取路径，存取路径的选择由数据库管理系统（DBMS）的优化机制来完成，另外，用户不必求助于循环结构就能够完成数据操作。关于关系数据库而言,有一种介于关系代数与关系演算之间的语言SQL（StnICIUredqUerylanguage,结构化查询语言），它不仅具有丰富的查询功能，而且具有数据定义与数据操纵功能，是集查询、数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）与数据操纵语言（D

33、CL）于一体的关系数据语言，它充分表达了关系数据语言的特点与优点，是关系数据库的标准语言。因此，关系数据语言可分成下列三类：关系代数语言，如ISBL；关系演算语言，其中包含：元组关系演算语言，APLHAQUEL；域关系演算语言，如QBE；具有关系代数与关系演算双重特点的语言，比如SQL。这些关系数据语言的共同特点是，语言具有完备的表达能力，是非过程化的集合操作语言，功能强，能够嵌入高级语言中使用。完整性约束在关系型数据库中，完整性约束用于确保数据的准确性与一致性。关系模型提供了丰富的完整性操纵机制，同意定义三类完整性：实体完整性、参照完整性与用户定义完整性。其中实体完整性与参照完整性是关系模型

34、务必满足的完整性约束条件,应该由关系系统自动支持。实体完整性（entityintegrty）一个基本关系通常对应现实世界的一个实体集。比如，“学生”关系对应于学生的集合。现实世界中的实体是可区分的，即它们具有某种唯一性标识。相应地，关系模型中以主码作为唯一性标识。主码中的属性即主属性不能取空值。所谓空值就是“不明白”或者“无意义”的值。假如主属性取空值，就说明存在某个不可标识的实体，即存在不可区分的实体，这与现实世界的应用环境相矛盾，因此这个实体一定不是一个完整的实体。实体完整性规则,若属性A是基本关系R的主属性，则属性A不能取空值。比如，在关系学生（学号，姓名，性别，出生日期，入学总分，专业

35、号）中，学生的学号属性为主码，则学生的学号不能取空值.实体完整性规则规定基本关系的所有主属性都不能取空值,而不仅是主码整体不能取空值。比如，学生选课关系“选修（学号，课程号，成绩）”中，（学号，课程号）为主码，则学号与课程号两属性都不能取空值。参照完整性（referentialintegrity）现实世界中的实体之间往往存在某种联系，在关系模型中实体及实体间的联系都是用关系来描述的。这样就自然存在着关系与关系间的引用。先看下面的3个例子。例1：学生实体与专业实体能够用下面的关系表示，其中主码用下划线标识：学生（学号，姓名，性别，出生日期，入学总分，专业号，）专业（专业号,专业名）这两个关系之间

36、存在着属性的引用，即“学生”关系引用了“专业”关系的主码”专业号二显然，“学生”关系中的专业号值务必是确实存在的专业的专业号，即“专业”关系中有该专业的记录。这也就是说，“学生”关系中的某个属性的取值需要参照“专业”关系的属性取值。例2：学生、课程、学生与课程之间的多对多联系能够用下列三个关系来表示：学生（生号，姓名，性别，出生日期，入学总分，专业号）课程（课程号,课程名，学分）选修（堡号，课程号，成绩）这三个关系之间也存在着属性的引用，即“选修”关系引用了“学生”关系的主码“学号”与“课程”关系的主码“课程号”。同样，“选修”关系中的学号值务必是确实存在的学生的学号，即“学生”关系中一定有该

37、学生的记录；“选修”关系中的课程号值也务必是确实存在的课程的课程号，即“课程”关系中一定有该课程的记录。换句话说“选修”关系中某些属性的取值需要参照其他关系的属性取值。不仅两个或者两个以上的关系间能够存在引用关系，同一关系内部属性间也可能存在引用关系。例3：关系学生1如下所示：学生1（学号，姓名，性别，出生日期，专业号，班长）其中，“学号”属性是主码，“班长”属性表示该学生所在班级的班长的学号，它引用了本关系中的“学号属性，即“班长”务必是确实存在的学生的学号。定义：设A是基本关系R的一个或者一组属性，但不是关系R的主码，假如A与基本关系S的主码KS相对应，则称A是基本关系R的外码(forei

38、gnkey),并称基本关系R为参照关系(referencingrelation),基本关系S为被参照关系(referencedrelation)或者目标关系(targetrelation)0关系R与S不一定是不一致的关系。显然，目标关系S的主码Ks与参照关系的外码A务必定义在同一个(或者一组)域上。在例1中，“学生”关系的“专业号”属性与“专业”关系的主码“专业号”相对应，因此“专业号”属性是“学生”关系的外码。这里“专业”关系为被参照关系，“学生”关系为参照关系。如图77(a)所示。在例2中，“选修”关系的“学号”属性与“学生”关系的主码“学号”相对应，“课程号”属性与“课程”关系的主码“课

39、程号”相对应，因此“学号”与“课程号”属性是“选修”关系的外码。这里“学生”关系与“课程”关系均为被参照关系，“选修”关系为参照关系。如图77(b)所示。学生关系-A专业关系：关系主码学生关系二一选修关系二A课程关系里十工1关系既是纥KRKK匕是被参照K不。需要指出用崩，外码并不一定要与相应的主码同名(如例3)葭仍是，在实际应用当中，为了便于识别，当外码与相应的主码属于不一致关系时，往往给它们取相同的名字。参照完整性规则就是定则l写至词更微地I用规则。参照完整性规则,若属性(或者属性组)A是基本关系R的外码，它与基本关系S的主码KS相对应(基本关系R与S不一定是不一致的关系)，则关于R中每个元

40、组在A上的值务必为：或者者取空值(A的每个属性值均为空值)；或者者等于S中某个元组的主码值。比如I,关于例1,“学生”关系中每个元组的专业号属性只能取下面两类值； 空值，表示尚未给该学生分配专业； 非空值，这时该值务必是“专业”关系中某个元组的专业号值，表示该学生不可能分配到一个不存在的专业中。即被参照关系“专业”中一定存在一个元组，它的主码值等于该参照关系“学生”中的外码值。关于例2,按照参照完整性规则，学号与课程号属性也能够取两类值：空值或者目标关系中己经存在的值。但由于学号与课程号是“选修”关系中的主属性，按照实体完整性规则，它们均不能取空值。因此“选修”关系中的学号与课程号属性实际上只

41、能取相应被参照关系中已经存在的主码值。参照完整性规则中，R与S能够是同一个关系。比如，关于例3,按照参照完整性规则，班长属性值能够取两类值 空值，表示该学生所在班级尚未选出班长； 非空值，这时该值务必是本关系中某个元组的学号值。用户定义的完整性(user-definedintegrity)实体完整性与参照完整性适用于任何关系数据库系统。用户定义的完整性是针对某一具体关系数据库的约束条件，它反映某一具体应用所涉及的数据务必满足的语义要求。关系模型应提供定义与检验这类完整性的机制，以便用统一的系统方法来处理它们而不是由应用程序承担这一功能。2.结构化查询语言(SQL)结构化查询语言(SlrUCIU

42、redquerylanguage,简称SQL)的理论是1974年由Boyce与ChamberIin提出的，并于1975年至1979年在IBM公司的SyStemR上实现。由于它具有功能丰富、使用方式灵活、语言简洁易学等优点，在计算机工业界与用户中倍受青睐，很快被广泛推广。后来，美国国家标准局（ANSI）与国际标准化组织（ISO）先后批准SQL作为关系数据库语言的美国及国际标准。至此，SQL就成为关系数据库的标准语言，关系数据库系统通常都支持标准SQL语句。因此，尽管当今不一致品牌的关系数据库有这样或者那样的差异，但是人们却都能够通过标准SQL语句对数据库进行操作，因此，大大减轻了用户的负担。（1

43、） SQL语言的特点SQL语言之因此能够被用户与业界所同意并成为国际标准，是由于它是一个综合的、通用的、功能极强同时又简洁易学的语言。SQL语言充分表达了关系数据语言的特点与优点。其重要特点包含；SQL是一种一体化的语言，它包含了数据定义、数据查询、数据操纵与数据操纵等功能，能够完成数据库活动中的全部工作。往常的非关系模型（层次模型、网状模型）的数据语言通常都分为存储模式描述语言、概念模式描述语言、外部模式描述语言与数据操纵语言等，这种模型的数据语言，-是内容多；二是掌握与使用起来都不像SQL那样简单与有用。另外，在关系模型中，实体与实体间的联系均用关系来表示，这种数据结构的单一性带来了数据操

44、作符的统一性，查找、插入、删除、更新等每一种操作都只需一种操作方式，从而避免了非关系系统由于信息表示方式的多样性带来的操作复杂性。SQL语言是一种高度非过程化的语言，用户只需提出“做什么”，而不必指明“怎么做，SQL语言就能够将要求交给系统，由系统自动完成全部工作。SQL语言用一种语法结构提供两种使用方式：直接以命令方式交互使用，也能够嵌入到程序设计语言中（比如IC、CobokFortranPL/SQL）以程序方式使用。这一种做法为用户提供了极大的灵活性与方便性。现在有很多数据库应用开发工具都将SQL语言直接溶到自身的语言中，如DelPhi、POWerbUiIder等。这种使用方式为用户提供了

45、更多的选择余地。SQL语言的命令简洁，易学易用。尽管SQL语言功能极强，但由于设计巧妙，因此只用了为数不多的几条命令就完成了所有的核心功能。另外，它的语法也很简单，很接近自然语言（英语），因此，容易学习与掌握。SQL语言支持数据库的三层模式结构；与概念模式的概念文件对应的是基本表（Table）,与存储模式对应的是存储文件与与外部模式对应的是视图与部分基本表。用户看到的能够是基本表或者视图，基本表与视图都是关系，用户能够在其上进行查询操作。而存储文件对用户来说是透明的。（2） SQL语言的功能SQL语言是结构化的查询语言。是一种综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言。它的功能包含：创建数据库对

46、象、操纵对象、往数据库表中填充数据、在数据表中更新已存在的数据、删除数据、执行数据库查询、操纵数据库访问权限与数据库总体管理。要紧分下列几类：数据定义语言DDL数据定义语言（DDL）是SQL的一部分，是SQL中用来生成、修改、删除关系数据库的表、窗口、模式、目录等基本要素的语言成分。它同意数据库用户创建或者重新构造数据库对象，如创建或者删除一个数据库表。DDL所包含的要点是： 标识所有的表 定义每一个表中所含的列 给每一个表一个保证唯一的主关键字 确认在数据库每一个表中至少有一个列是与其他表中的列相同。这些共享的列提供了逻辑上的连接，同意一个表中的信息与另表中的相应信息有关联。 将每一个表都用

47、第三范式（3NF）或者更好的方法来检验，以确保防止插入、删除、更新非法。数据定义语言的功能包含数据库的定义、基本表的定义、视图的定义、存储过程的定义、规则的定义与索引的定义等部分，这些命令包含： CREATEDATABASE定义数据库 ALTERDATABASE修改数据库 DROPDATABASE删J除数据库 CREATETABALE定义基本表 ALTERTABAL修改基本表 DROPTABAL删除基本表 CREATEVIEW定义视图 DROPVIEW删除视图 CREATEINDEX定义存储模式中的索引 DROPINDEX删除存储模式中的索引 CREATEPROCEDURE定义存储过程 DROPPROCEDURE删除存储过程 CREATERULE定义数据库用户角色 DROPRULE删除数据库用户角色数据操纵语言一一DML数据操纵语言（DML）是SQL的一部分，在SQL中用来生成、修改、删除关系数据库结构，但它并不涉及数据。DML用于在