数据库方案（精品二十篇）

数据库方案（精品二十篇）。

⬣ 数据库方案

select email into outfile “test.txt” from email;

select substring(boss,0,2),addr from guest;

LOAD DATA INFILE “/opt/abc.txt“ INTO TABLE table_name --

FIELDS TERMINATED BY ',' (column1, column2,colum3);

mysql>SELECT * FROM table1 INTO OUTFILE 'data.txt'

FIELDS TERMINATED BY ','

FROM ...

为了将由逗号分隔的文件读回来，正确的语句将是：

mysql>LOAD DATA INFILE 'data.txt' INTO TABLE table2

FIELDS TERMINATED BY ','; --

相反，如果你试图用下面显示的语句读取文件，它不会工作，因为它命令LOAD DATA INFILE在字段之间

寻找定位符：

mysql>LOAD DATA INFILE 'data.txt' INTO TABLE table2

FIELDS TERMINATED BY '\t';

可能的结果是每个输入行将被解释为单个的字段，

LOAD DATA INFILE能被用来读取从外部来源获得的文件。例如，以dBASE格式的文件将有由逗号分隔并用

双引号包围的字段。如果文件中的行由换行符终止，下面显示的命令说明你将用来装载文件的字段和行

处理选项：

mysql>LOAD DATA INFILE 'data.txt' INTO TABLE tbl_name

FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '”'

LINES TERMINATED BY '\n'; --

任何字段或行处理选项可以指定一个空字符串('')，

如果不是空，FIELDS ENCLOSED BY和

FIELDS ESCAPED BY值必须是一个单个字符。FIELDS TERMINATED BY和LINES TERMINATED BY值可以是超

过一个字符。例如，写入由回车换行符对（CR+LF）终止的行，或读取包含这样行的一个文件，指定一个

LINES TERMINATED BY '\r \n'子句。 --

FIELDS ENCLOSED BY控制字段的包围字符。对于输出 (SELECT ... INTO OUTFILE)，如果

你省略OPTIONALLY，所有的字段由ENCLOSED BY字符包围。对于这样的输出的一个例子(使用一个逗号作

为字段分隔符)显示在下面：

“1”,“a string”,“100.20”

“2”,“a string containing a , comma”,“102.20”

“3”,“a string containing a \” quote“,”102.20“

”4“,”a string containing a \“, quote and comma”,“102.20”

=================

insert into tabl(id,email) select id, email from guest;

⬣ 数据库方案

OLTP 数据库 DSS 数据库 LTP = online transaction processing DSS = data warehousing 联机事物处理 数据仓库 例如：飞机订票,网上交易,BBS等 例如：各种资源资料查询系统 大量的在线用户和DML操作 很少的DML操作 大量基于索引的查询 大量的全表扫描的查询

⬣ 数据库方案

随着大数据时代的到来，数据的管理和处理显得尤为重要。而在管理和处理数据的过程中，数据库成为了不可或缺的工具。尽管数据库的概念已经非常成熟，但数据库的方案设计却常常被忽视。在这里，我们将介绍什么是数据库方案设计以及如何快速、有效地设计数据库方案。

什么是数据库方案设计？

数据库方案设计是为满足用户需求，发现并解决问题，并提高应用程序性能的过程。这一过程包括以下方面：

1. 评估需求：数据库设计需要与客户或业务人员密切合作，以确定所需的应用程序和业务需求。这一步至关重要，因为整个数据库方案都将基于业务需求来构建。

2. 设计数据库结构：在确定用户的需求之后，设计数据库结构将成为数据存储和管理的基础，数据库设计师必须定义数据库中的各种对象，如表、视图、索引等。

3. 设计业务逻辑：在数据库结构和数据存储方案完成之后，需要为应用程序设计业务逻辑。例如，在电子商务网站中，业务逻辑可能涉及购物车、支付流程和订单处理等方面。

4. 设计安全措施：在设计数据库方案时，安全性和保护数据的措施必须被优先考虑。数据库设计师必须考虑安全措施，以保护敏感数据。

以上四种步骤是数据库方案设计的核心，每一步都需要深入思考，确保所有因素得以覆盖。

如何设计数据库方案？

数据库方案往往是个复杂的过程，但有几个步骤可以帮助我们设计更好的数据库方案。以下是一些需要注意的方面：

1. 需求分析：了解明确的用户需求是建立数据库的关键。要与客户或业务人员合作，确定需要的数据类型、字段和功能。

2. 数据库类型：选择适合的数据库类型对设计方案具有很大的影响。无论是关系型数据库还是非关系型数据库，都有各自的优势和劣势。

3. 表设计：在设计表时，必须考虑数据的完整性和一致性。一个表应该有一个主键和其他字段，这些字段必须满足特定的第一范式。

4. 索引设计：索引可以帮助加快数据的读取速度。在设计索引时，需要考虑什么字段需要加索引以及如何为特定查询定制索引。

5. 安全性设计：在设计数据库方案时，必须考虑数据安全性。这意味着需要考虑权限、角色和访问控制等因素。

总之，数据库方案的设计不仅涉及技术层面，更是一种策略，需要考虑资源的充分利用和数据的安全保护。选择合适的数据库类型、合理的表设计与索引设计以及完善的安全性设计和技术支持团队都是成功的关键。

⬣ 数据库方案

大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。

目前，大数据主要有三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。

具体的就业还可以选择如：ETL研发、Hadoop开发、可视化工具开发、信息架构开发、数据仓库研究等。

数据库应用开发 (application development)

除了基本的SQL方面的知识，还要熟悉开发流程，软件工程，各种框架和开发工具等等,数据库应用开发这个方向上的机会最多，职位最多，薪水一般

除了基本的SQL方面的知识，非常熟悉数据库原理，数据建模负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，在中小公司则可能由程序员承担。

商业智能专家 (business intelligence - BI)

主要从商业应用，最终用户的角度去从数据中获得有用的信息，涉及OLAP (online analytical processing)需要使用SSRS, cognos, crystal report等报表工具，或者其他一些数据挖掘，统计方面的软件工具

主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向，也包括数据可用性，扩展性等长期性战略，协调数据库的应用开发，建模，DBA之间的工作。在中小公司或者没有这个职位，或者由开发人员，DBA负责。

数据库管理员(database administrator - DBA)

数据库的安装，配置，调优，备份/恢复，监控，自动化等，协助应用开发（有些职位还要求优化SQL，写存储过程和函数等）这个方向上的职位相对少一些，但一般有点规模的公司还是会有这样的职位

应付超大规模的数据，历史数据的存储，管理和使用，和商业智能关系密切，很多时候BI和DW是放在一个大类里面的，

专门负责提供数据存储方案，使用各种存储技术满足数据访问和存储需求，和DBA的工作关系比较密切。对高可用性有严格要求（比如通信，金融，数据中心等）的公司通常有这种职位，这种职位也非常少。

专长数据库的性能调试和优化，为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。

我知道至少IBM, 微软和Oracle都有专门的数据库性能实验室(database performance lab）,也有专门的性能优化工程师，负责为其数据库产品和关键应用提供这方面的技术支持。

对数据库性能有严格要求的公司（比如金融行业）可能会有这种职位。

因为针对性很强，甚至要求对多种数据库非常熟悉，所以职位极少。

在DBA的基础上，还涉及上面3种职位的部分工作，具体包括下面这些：

对应用系统的数据（布局，访问模式，增长模式，存储要求等）比较熟悉。

对性能优化非常熟悉，可以发现并优化从SQL到硬件I/O，网络等各个层面上的瓶颈对于存储技术相对熟悉，可能代替存储工程师的一些工作，对数据库的高可用性技术非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLE RAC/FailSafe, IBM的DPF, HADR等）对大规模数据库有效进行物理扩展（比如表分区）或者逻辑扩展（比如数据库分区，联合数据库等）熟悉各种数据复制技术，比如单向，双向，点对点复制技术，以满足应用要求。

灾难数据恢复过程的建立，测试和执行这种职位一般只在对数据库要求非常高并且规模非常大（比如金融，电信，数据中心等）的公司需要，而且这种公司一般有一个专门独立负责数据库的部门或组。这种职位非常少。

⬣ 数据库方案

1. 设计(或研究)的依据与意义

1基本概念

时态数据库中的一些基本概念主要涉及时态信息模型、时间粒度、有效时间和事务时间等。

1.1时态信息模型

随时间变化的信息称为时态信息(Temporal Information)。在自然界中，时间是每时每刻都存在、连续发生且一去不复的，它在时间轴上是连续存在的。

1.2时间粒度

由于计算机的数字化特点，不可能将时间存贮为一个连续的实体，而必须用离散形式来表示。时间粒度是对离散化程序的度量，当以固定时间粒度对实体状态采样时，粒度越小表示越精确，但同时所占用的内存就越大。

1.3有效时间和事务时间

有效时间和事务时间是时态建模中最重要的两个概念。有效时间(Valid Time)是指一个对像(事件)在现实世界中发生并保持的那段时间，或者该对象在现实世界中为真的时间。由定义可知，有效时间表示了事物的有效性，即事物在现实世界中存在或发生的时间。

2时态数据库分类

按时态信息的表示的方式，可以将数据库分为4个类型：快照数据库(Snapshot Database)、回滚数据库(Rollback Database)、历史数据库(Historical Database)，双时态数据库(Temporal Database)。

2.1快照数据库

快照数据库(Snapshot Database)顾名思义就是指在特定时刻的瞬间快照来建立模型，考虑现实世界。快照数据库只反应了某一瞬间的情况。所有的传统数据库都属于这一类。之所以把这类数据库归结为时态数据库，主要是因为它支持用户自定义时间。用户自定义时间是指用户根据自己的需求或理解定义的时间。

2.2回滚数据库

回滚数据库(Rollback Database)只支持事务时间。它保存过去的每一次事务操作的历史，即状态演变之前的状态。

2.3历史数据库

历史数据库只支持有效时间。在历史数据库当中，每一个关系记录了一个“历史”状态，它建模了现实世界中事物在有效时间点或现实世界状态的变化历程。

2.4双时态数据库

回滚数据库和历史数据库各具有优点，但又具有一些缺点。把两者的优点结合起来就能避免它们的缺陷。设计一种数据库使它既支持事务时间又支持有效时间，这就是双时态数据库(Bitemporal Database)。

基于时态信息的高校人事管理系统的意义

高校人事管理是高校不断发展强大不可缺少的一部分,它的内容对于高校的决策者和管理者来说都是至关重要的`，因此，基于时态的高校人事管理系统不仅能为管理者以及职工提供快捷的查询时段，同时也要不职工的历史信息进行合理的分类，让职工明白自己以前做了什么，现在应该做什么，未来还可以做什么。但一直以来高校使用的都是传统数据库的管理方式，这种管理方式存在着许多缺点，诸如重要历史信息丢失或者不全等问题，而且时间一长，将产生大量的信息不全，这对于查找、决策和维护都带来了不少的困难。

近年来随着人事信息的不断增加和复杂，职工的不断增加和高校规模的扩大，职工的管理以及科研考核的管理成了高校人事信息管理的难题。具体问题有：

(1)职工的科研问题，无法对重要历史科研信息查看，职工不能清楚自己历史做了什么科研，不能在历史的基础上进一步完善。

(2)对职工的考核制度不能进一步完善，由于以往的信息无法再现，致使参考度大打折扣。

2. 时态数据库的发展与应用简介

时态数据库的研究主要分为三个阶段：开创与形成阶段、理论与模型探索阶段、应用与发展阶段。

1.开创与形成阶段

时态数据库的研究的萌芽始于上世纪七十年代。1970年，G.Wiederhold和J.F.Friies研制的医疗信息系统在处理时态信息方便作了最早的尝试。Kahn Ketal于1977年在Artiicial Intelligence上发表的《Machanizing Temporal Knowledge》是这一领域中较早的基础研究工作。

这一时期的标志性成果是：加州大学洛杉机分校J.Ben Zvi和纽约大学的J.Clifford在1983年的博士论文。J.Ben Zvi的主要贡献包括：提出时态数据库模型，以时间区间作字段值，提出了非1NF(N1NF)的Temporal Database(时态数据库，以下皆简称TDB)突破了数据库字段值 只能是一个数或串的局限，引入后来被称为双时态(Bitemporal)的概念。这些概念和思想一直沿用至今。J.Clifford主要贡献是对历史数据库模型做出开创性的工作，提出了HRDM(Historical Relational Data Model)模型。[1] [6] [7][9]

2.理论与模型探索阶段

八十年代，存储技术的飞跃发展刺激了时态信息管理系统研究的第二个热潮。1982年以后，TDB的研究开始走向繁荣时期。1983到1994年十年间，计算机学术界对时态数据库给予了极大的关注，发表了数以千计的论文。这一时期的主要特点是提出了许多时态数据库模型和方法，但是原型多，应用少。主要标志性成果是A.Tansel，J.Clifford，S.Gadia，S.Jajodia，A.Segev和R.T.Sanodgrass在1993年共同编辑出版的《Temporal Database：Theory，Design and Implementation》。该书对此前国际时态数据库技术的研究给出了全面的总结，列出13种最有影响的时态数据库模型，包括了前面提到的J.Ben Zvi 和J.Clifford的模型。[1][7][9]

3.应用与发展阶段

经过上世纪八十年代的“百花齐放”，1993年A.Tansel等人发表的《Temporal Database：Theory，Design and Implementation》为此划上一个“句号”，学术界的观点和认识趋向统一。时态模型没有新的突破，基本上是采用扩充SQL模型。这一时期的两个目标是如何将时态数据模型“标准化”、“产品化”和时态信息的应用，而广泛应用和实践则是这个时期的重要特征。

4.时态数据库应用现状

目前，时态信息技术仍处于应用与发展阶段，研究的核心仍然是时态数据模型和时态推理。当前，时态数据模型的研究朝着统一化、标准化方向发展，时态数据库查询语言朝着“产品化”方向发展。但这一方面的工作仍然非常的艰巨，时态信息产品化工作仍大有可为。

时态信息应用主要领域在：地理信息系统、农业信息系统、电信信息系统、电子政务、电子商务、智能决策支持系统、数据仓库与数据挖掘等，特别是时空(Spatio-temporal)信息技术和多媒体信息系统方面，时态信息处理技术得到空前的重视和应用。但是，由于还没有成熟的时态模型和软件产品，大部分与时态相关的应用只是借鉴当前一些时态数据模型，在传统关系数据上实现时态管理和时态操作

参考文献：

[1]汤庸。时态数据库导论。北京大学出版社，2004年

[2]何新贵，唐常杰，李霖等。特种数据库技术。科学出版社，2000年：1~35

[3]罗鸿，王忠民。ERP 原理、设计、实施。电子工业出版社，2002年，4：91~95

[4]杜洋。ERP中销售管理系统分析及销售预测研究。辽宁科技大学硕士论文，2007。

[5] Andress Steiner. A Generalisation Approch to Temporal Data Models and their Implementations. Ph.D dissertation. 1998：53~79

[6]唐常杰，吴子华。时态数据库研究的过去、现状和发展方向。计算机应用，1993，第1期：1~3

[7]汤庸，汤娜，叶小平。时态信息处理技术研究综述。中山大学学报(自然科学版)， 2003，42(4)：6~8

[8] Huigang Liang，Yajiong Xue，William R. Boulton，Terry Anthony Byrd. Why Western vendors don't dominate China's ERP market. ACM Press, USA, 2004：69~72

[9]唐常杰。时态数据库的沿革、特色与代表人物—时态数据库二十年回顾之一。计算机科学，1999，26(2)：27~29

[10]王晟.Visual C#.NET数据库开发经典案例解析.北京：清华大学出版社，2005 [11]邱锦伦，曹旻.Visual C#.NET程序设计教程.北京：清华大学出版社，2006

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1.8 数据挖掘系统与 数据库 系统或数据仓库系统的集成 1.2节勾画了典型的数据挖掘系统结构的主要成分（见图1-5），一个好的系统结构将有利于数据挖掘系统更好地利用软件环境，有效、及时地完成数据挖掘任务，与其他信息系统协同和交换信息，适应用户的种种

1.2节勾画了典型的数据挖掘系统结构的主要成分（见图1-5）。一个好的系统结构将有利于数据挖掘系统更好地利用软件环境，有效、及时地完成数据挖掘任务，与其他信息系统协同和交换信息，适应用户的种种需求，并随时间进化。

数据挖掘（DM）系统设计的一个关键问题是如何将DM系统与数据库（DB）系统和/或数据仓库（DW）系统集成或耦合。如果DM系统作为一个孤立的系统或嵌入应用程序中，则不存在DB或DW系统与它通信。这种简单的方案称为不耦合，其中DM设计所关注的主要问题停留在开发挖掘可用数据集的有效算法。然而，当DM系统工作在一个需要与其他信息系统成分（如DB和DW系统）通信的环境下，可能的集成方案包括不耦合、松散耦合、半紧密耦合和紧密耦合。我们逐一考察这些方案如下：

. 不耦合（no coupling）：不耦合意味着DM系统不利用DB或DW系统的任何功能。它可能由特定的数据源（如文件系统）提取数据，使用某些数据挖掘算法处理数据，然后再将挖掘结果存放到另一个文件中。

尽管这种系统简单，但有不少缺点。首先，DB系统在存储、组织、访问和处理数据方面提供了很大的灵活性和有效性。不使用DB/DW系统，DM系统可能要花大量的时间查找、收集、清理和变换数据。在DB和/或DW系统中，数据多半被很好地组织、索引、清理、集成或统一，使得找出任务相关的、高质量的数据成为一项容易的任务。其次，有许多经过测试的、可伸缩的算法和数据结构在DB或DW系统中得到实现。使用这种系统开发有效的、可伸缩的实现是可行的。

此外，大部分数据已经或将要存放在DB/DW系统中。要是没有任何这样的系统耦合，DM系统就需要使用其他工具提取数据，使得很难将这种系统集成到信息处理环境中。因此，不耦合是一种很糟糕的设计。

. 松散耦合（loose coupling）：松散耦合意味着DM系统将使用DB或DW系统的某些设施，从这些系统管理的数据库中提取数据，进行数据挖掘，然后将挖掘的结果存放到文件中，或者存放到数据库或数据仓库的指定位置，

松散耦合比不耦合好，因为它可以使用查询处理、索引和其他系统设施提取存放在数据库或数据仓库中数据的任意部分。这带来了这些系统提供的灵活性、有效性等优点。

然而，许多松散耦合的挖掘系统是基于内存的。由于挖掘本身不利用DB或DW提供的数据结构和查询优化方法，因此，对于大型数据集，松散耦合系统很难获得高度可伸缩性和良好的性能。

. 半紧密耦合（semitight coupling）：半紧密耦合意味除了将DM系统连接到一个DB/DW 系统之外，一些基本数据挖掘原语（通过分析频繁遇到的数据挖掘功能确定）的有效实现可以在DB/DW系统中提供。这些原语可能包括排序、索引、聚集、直方图分析、多路连接和一些基本的统计度量（如求和、计数、最大值、最小值、标准差等）的预计算。

此外，一些频繁使用的中间挖掘结果也可以预计算，并存放在DB/DW系统中。由于这些中间挖掘结果或者是预计算，或者可以有效地计算，这种设计将提高DM系统的性能。

. 紧密耦合（tight coupling）：紧密耦合意味DM系统平滑地集成到DB/DW系统中。数据挖掘子系统视为信息系统的一个功能组件。数据挖掘查询和功能根据DB或DW系统的挖掘查询分析、数据结构、索引模式和查询处理方法优化。随着技术进步，DM、DB和DW系统将进化和集成在一起，成为一个具有多种功能的信息系统。这将提供一个一致的信息处理环境。

这种方法是高度期望的，因为它有利于数据挖掘功能、高系统性能和集成的信息处理环境的有效实现。

有了这些分析，可以看出数据挖掘系统应当与一个DB/DW系统耦合。松散耦合尽管不太有效，也比不耦合好，因为它可以使用DB/DW的数据和系统设施。紧密耦合是高度期望的，但其实现并非易事，在此领域还需要更多的研究。半紧密耦合是松散和紧密耦合之间的折衷。

重要的是识别常用的数据挖掘原语，提供这些原语在DB/DW系统中的有效实现。

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互联网的迅猛发展，使网上遍布了成千上万的各类高性能计算机，如何更好地扩展和利用这些网络资源已成为一个重要研究方向，这正是网格计算的发展前景所在，

网格计算作为新一代的分布式计算方法，与传统分布式计算的主要区别在于在没有集中控制机制的情况下，通过对计算资源进行大规模共享，满足应用对高性能计算要求，并且这种对计算资源进行大规模共享是动态的、柔性的、安全的和协作式的。

网格安全问题是网格计算中的一个核心问题。我们都知道，安全与便利是一对矛盾的结合体。因为在保证网格计算安全性的同时，还必须要尽量方便用户和各种服务的交互与使用。在设计网格安全机制时特别要考虑网格计算环境的动态主体特征及复杂性。要保证网格计算环境中不同主体之间的相互鉴别和各主体间通信的保密性和完整性。基于以上原因，在网格计算环境中，安全问题比一般意义上的网络安全问题的覆盖面更广。在网格环境中，客户机位于不同的地理空间和组织，为保证网格实体(用户、资源和程序)之间的通信安全、防止篡改、实现组织中安全机制方面的互操作性。就需要具备有一个统一的网格安全基础设施， GSI(Grid Security Infrastructure)正是一个解决网格计算中安全问题的一个集成方案。

GSI为网格计算环境提供了一系列的安全协议、安全服务、安全SDK和命令行程序。GSI可以提供在网格计算环境中的安全认证，支持网格计算环境中主体之间的安全通信，防止主体假冒和数据泄密；为网格通信提供保密性、完整性和回放保护，及为网格用户提供单点登录和权限委托的能力。另外，GSI还可以用来对网格实体的身份进行验证，来确定该实体允许执行哪些操作。这些安全技术都能有效地保证网格计算环境的安全性和方便性。

GSI是保证网格计算安全性的核心。它支持用户代理、资源代理、认证机构和协议的实现。它向上提供一系列的安全协议，向下支持各种安全机制和技术。GSI采用GSS-API(Generic Security Service application programming interface) 作为其安全编程接口。提供了通用的安全服务，支持应用程序在源码级的可移植性。它在面向主体间安全鉴别和安全通信操作基础上，提供获得证书、执行安全鉴别、签署消息和加密消息等功能。

GSI的实现符合IETF提出的用于安全系统的标准(GSS-API)，它主要集中在网络的传输层和应用层，并强调与现有分布式安全技术的融合。在公钥加密体系的基础上，充分利用现有的网络安全技术，对某些功能进行扩展，使得GSI可以支持单点登录。从而，在网格计算环境下提供一个一致的安全性界面，方便了网格的开发和使用。

实施网格安全策略必须集中于域间相互作用和映射域间操作。对单一信任域内的操作可通过Kerberos 和SSH方法。对每个信任域，都要有一个从全局到局部主体的映像。位于不同信任域的实体间的操作要求相互鉴别，

一个被鉴别的全局主体映像为一个局部主体时，被看作等同于局部主体的本地认证。在一个通用的计算环境中，主体和对象必须包含组内所有计算的实体。一个计算包括许多过程，每个过程代表一个用户。其中对象包括可用于网格环境中的大范围的资源。

基于GSI的安全策略是通过通用安全服务编程接口GSS-API、安全认证管理和用户代理的实现三个方面来体现的。在GSI中，着重解决的是安全的认证问题。

GSI通过创建用户代理、代理分配资源、进程分配资源、映射权限四种安全操作协议，充分体现了网格的解决方案。全局命名(证书)和代理证书使得用户对所有的访问资源只进行一次认证。代理证书和委托技术允许一个进程来代表用户访问资源。在GSI的安全策略和单一登录机制的基础上，构建一个网格安全体系，该体系结构体现了用户、资源和过程的鉴别，它支持用户到资源、资源到过程、过程到资源、过程到过程的鉴别。及与本地策略的相互协作及对不同资源的动态请求。

安全认证是对请求者与接受者双方进行身份验证的一个过程，是在SSL上进行的一个成功的安全认证，可以校验一个请求连接的合法性，并为其后的双方通信提供一个会话密钥。GSI的安全认证是基于用户的私钥创建一个代理，从而为用户提供认证方法。用户如果没有创建这个代理，就不能提交作业，也不能传输数据。(编程入门网)

GSI认证(certificates)的一个关键是认证证书。在网格计算环境中的每个用户和服务都需要通过认证证书来验证身份，GSI证书采用了X.509的证书格式。主体名称(subject name)是用来明确认证证书所表示的人或其它对象。主体的公钥(public key)来自于X.509 认证签署证书的认证中心。标识则记录了认证中心的名称。签署证书的认证中心的数字签名是可用来确认认证中心的合法性。

在相互认证进行之前，双方要相信彼此的认证中心。双方有彼此认证中心自身的证书，就可以确保双方由认证中心签署的证书具有合法性。双方主体都获得了证书，而且都信任彼此的认证中心后，则双方可相互明确彼此的身份，这就是相互鉴别(mutual authentication)的过程。GSI采用SSL( Secure Sockets Layer)协议作为它的相互认证协议。

网格安全问题是网格计算中的核心问题。网格计算的特点是网格计算会将现有的各种标准协议有机地融合起来，从而在网格计算中将协议和技术集成起来。网格系统和应用中的每个用户和服务，要求所有的安全标准，包括安全认证、安全身份相互鉴别、通信加密以、私钥保护及委托与单点登录，都能在网格计算环境中通过认证证书来验证身份。提供一个较好的认证解决方案，可以使用户，包含用户计算的过程以及该过程使用的资源都可以证明彼此的身份。

认证是形成安全政策的基础，它可以使各个局部安全策略都被集成为一个全局的框架。从而更加有利于网格实体之间实现安全的通信。

⬣ 数据库方案

上周有同事对数据库进行了误操作，问我可不可以回到前一天的状态，恢复数据库的问题以前学DB2的时候遇到过，那时我想SQL Server中应该也会有方法把数据库恢复到前一天的。我的机器上ERP的数据库日志从800M增张到了2G,Log增长得这么快，想必是把所有的操作都记录上了。网上找了几天的资料，SQL Server Books Online也看了一个星期，没有找到答案，CSDN上找到一篇从日志恢复数据库的文章同SQL Server Online上面的说明一样写的不清不楚。问了几个公司里资历深一点的同事，都没有找到答案，昨天早晨6点半的时候醒来，想起DB2中的恢复模型，恢复的数据库应该是在恢复点之前的数据库，于是早早就起来，来到办公室，实验了一次，以为会成功,没想到还是没有成功恢复，很沮丧。

研究这个问题都一个星期了，仍然没有解决，整个星期五一天都不好受，想起了Boy,一个新人训时跟我们开交流会的RD leader，

结果还是没有答案，不过Boy很热情，把这个问题转发给了我们的DBA Running,Running好象是搞oracle的，sql server中的这种恢复也不熟悉，不过他说：多从原理方面考虑。

没辄，只好到Microsoft的 上面去找一下，溜达了一圈，有一篇文章提到，最好不要使用Auto close,auto shrink选项，我想可能是这两个选项的问题吧。于是周五下午的时候，又试了一次，SQL Query Analyzer里面运行restore database等了半天都没反应，我只好祈祷能够恢复成功，结果并不如人愿，出来了红色的错误信息，说是数据库存取冲突，原来是SQL Server Enterprise Manager也在使用数据库，于是关了Enterprise Manager，果然顺利恢复了数据库，高兴地快要跳起来。

工作几个月，常常都感觉到理论方面的基础知识不够丰富，一些帮助文档看不懂，或者运行不了的时候，常常都是因为理论基础。一些问题想要去解决常常要花很长的时间，所以以后还是从基础理论入手学习数据库。

⬣ 数据库方案

甲方，

乙方，

甲乙双方经友好协商，就甲方使用______数据库有关事宜，签订本协议，双方共同遵守。

1、甲方同意使用______数据库______ 类，其购买价格为______元人民币。

2、乙方保证按甲方的购买要求提供如下数据，______。

3、乙方提供的国内外标准题录数据应包含______年______月______日前出版的、尚处有效期内的标准。

4、乙方应及时提供更新服务，更新周期为______。

5、所有标准的更新周期均按标准正式出版日期计算。

6、甲方使用乙方的提供的国内外标准题录数据库价格为______元人民币，协议签定后的______天内甲方一次付清。

7、乙方在收到甲方订购款项后一周内，将上述数据以光盘的形式邮寄给甲方，乙方负责技术支持和使用中的指导。

8、国内外标准题录数据库的年更新费为______元人民币。每年的更新费应于更新前一个月内一次付清。

9、甲方保证所购的电子版国内外标准题录数据库仅限于在其内部局域网使用;并保证不将所购买的数据库放入互联网或出售给第二方，否则由此所引起法律责任由甲方承担。

本协议一式两份，具有同等法律效力;其他未尽事宜由双方协商解决。

甲方，?????????? 乙方，

(盖章)?????????? (盖章)

代表，?????????? 代表，

电话，?????????? 电话，

传真，?????????? 传真，

地址，?????????? 地址，

邮编，????? ? ?? 邮编，

E-MAIL，???? E-MAIL，

日期，年月日日期，年月日

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A :情况是这样的 create database test create table t(a int) insert into test..t select 1 然后进行一次完整备份 backup database test to disk='c:test.bak' insert into test..t select 2 再进行一次完整备份 backup database test to disk='c:test.b

backup database test to disk='c:test.bak'

backup database test to disk='c:test.bak'

此时用 restore database test from disk='c:test.bak' with file=1

用 restore database test from disk='c:test.bak' with file=2

当表t中为1,2,3的时候，在插入一条纪录结果为1,2,3,4然后进行一次差异备份

backup database test to disk='c:test.bak' with differential

我现在想恢复最后的那次差异备份（结果为1,2,3,4），用语句改如何实现呢？

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下面的是详细的过程,在我的电脑上测试成功:

exec master..xp_cmdshell 'del c:text.bak'

if exists(select * from master..sysdatabases where name='test')

backup database test to disk='c:test.bak'

backup database test to disk='c:test.bak'

--差异备份:

backup database test to disk='c:test.bak' with differential

restore database test from disk='c:test.bak' with file=2,norecovery

restore database test from disk='c:test.bak' with file=3,recovery

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都已经说的好明白了，怎么可能会不行呢？

前段时间我就做过类似程序的！

必须说明的是：在恢复差异备份时，必须恢复最后一次的完整备份！！（切记）

而且下面的两个语句必须同时执行,即放在一个事务中，

，

restore database test from disk='c:test.bak' with file=离你要恢复的差异备份最近一次的完整备份号,norecovery

restore database test from disk='c:test.bak' with file=你要还原的差异备份号,recovery

具体的备份号可以从下面得到：（你可以认真研究一下backupfile,backupset,backmediaset,backupmediafamily几个表，可以发现规律）

select backup_start_date as 备份时间,position as 备份号,

case type   when 'D' then '完整备份' when 'I' then '差异备份' end as 备份类型

from msdb..backupset where database_name='test'

(select distinct media_set_id from msdb..backupmediafamily where physical_device_name='c:test.bak')

如果还不行的话，可以给我留言~

---------------------------------------------------------------

---执行下面的序列：

backup database test to disk='c:test.bak'

backup database test to disk='c:test.bak'

backup database test to disk='c:test.bak' with differential

--下面开始恢复：

restore database test from disk='c:test.bak' with file=2,norecovery --对应你最后一次的完整备份

restore database test from disk='c:test.bak' with file=3 --对应你要还原的差异备份

⬣ 数据库方案

一、教学目的：

利用网络是获取信息的一个主要途径，网络信息的获取分常规信息获取和网络数据库信息的获取。我们先复习常规网络文件信息的获取，再学习和体验网络数据库信息的获取。

集体复习一下怎样利用google搜索引擎和flashget下载工具来通过网络完成我们需要的文件。

网络数据库：数据和资源共享这两种技术结合在一起即成为在今天广泛应用的网络数据库（也叫WEB数据库）。它以后台数据库为基础，加上一定的前台程序，通过浏览器完成数据存储、查询等操作的系统。

重点突出：明确目标——提炼关键字——输入执行——评价调整 这个过程

从我们目前的实际出发，一般我们建议考虑以下几个因素：

实践：

1.参考书P34页的网站，查找学习资料，如：三角函数的内容；

2.利用在线图书馆，查找某本书的情况，将书名，作者，出版社，出版年份，开本，页数，定价，内容简介等保存。

3.利用数字城市网站，查找从苏州火车站到苏州乐园的公交路线。

教学反思：一些网路数据库如数字城市网站打开后，查找地名或公交换乘，行车线路速度比较慢。导致部分同学未完成实践任务，下次要注意网速问题，尽量在容易打开的网站上查找信息，节约时间。

⬣ 数据库方案

通过分析虚拟企业的特点以及目前知识管理系统的现状,研究了网格环境下虚拟企业的知识管理模式及其若干关键问题,并就如何实现协作式信息资源和企业知识的'管理和应用提出了初步解决方案,最后给出了基于网格技术的虚拟企业知识管理系统框架.

⬣ 数据库方案

插入句型：

insertinto [各属性名]values(，……)

删除元组或者二维表：

delete from[ where ]

删除属性：

altertabledropcolumn

增加某表的属性：

altertableadd 类型

修改句型：

updateset =[where]

修改某表当中的属性类型:

altertablealtercolumn;

显示表的一些基本情况

EXEC sp_help''

更改当前数据库中用户创建对象（如表、列或用户定义数据类型）的名称 sp_rename ‘’, ‘’

修改表的列名 sp_rename'.', 'newname ', 'COLUMN '

小注：上面的语句最后不需要加分号

判断表中是否存在某列的语句

if exists(select * from syscolumns where id = object_id('stu')and name='Sno')

print 'stu exists'

else print 'stu not exists'

将表中的某列设置为主码:

alter table stu addSno char primary key;

判断表是否存在if exists(select count(*)from sysobjects where type='U' and name='stu')

查询某个表中字段的列名和数据类型

select column_name,data_type from information_lumns where table_name = '表名';

⬣ 数据库方案

数据库技术和其他计算机技术相结合，能够产生新的研究领域，例如，数据库技术和 面向对象 技术相结合就产生了面向对象数据库；数据库技术和网格技术相结合也就产生一个新的研究内容，称之为网格数据库。网格数据库当前的主要研究内容包括三个方面：网格数据

数据库技术和其他计算机技术相结合，能够产生新的研究领域。例如，数据库技术和面向对象技术相结合就产生了面向对象数据库；数据库技术和网格技术相结合也就产生一个新的研究内容，称之为网格数据库。网格数据库当前的主要研究内容包括三个方面：网格数据库管理系统、网格数据库集成和支持新的网格应用。

网格提供一个平台，这个平台支持系统化的身份鉴别和授权、资源发现、数据传输、进程创建和调度，以及跨异构平台的动态绑定。在网格提供的这些功能的基础上，可以构造一个安全可靠、具有自主计算能力的高性能网格数据库管理系统。网格数据库管理系统最终将成为网格上的一种重要资源，提供数据管理服务。

在构建网格数据库管理系统方面，第一步的工作是提供一个中间件，将数据库管理系统包装成为网格服务，以便网格应用存取网格数据库。这种做法的好处是，对已有的数据库管理系统基本上不需要做什么改动。

进一步的工作是扩展已有的数据库管理系统，让它直接利用网格提供的功能来实现分布式的数据库和相关的网格服务。下面是一些扩展已有数据库管理系统时可做的工作：

◆在网格上，用户只需要登录一次，就可以使用网格上所有可用的资源。网格数据库管理系统需要支持网格中这种一致性的身份鉴别和授权机制。

◆很多网格应用程序在提交任务给数据库管理系统后，需要收到一个任务完成的通知，解决这种订阅/发布问题需要结合网格数据库管理系统的触发器机制和网格中的通知服务。

◆在网格中，查询结果可以被缓存以便传送给第三方，这意味着，在一个不确定的时间内，网格数据库管理系统必须保留结果，然后利用网格数据传输机制传送查询结果到第三方。

◆在网格中，分布式查询处理可以利用网格的资源发现机制了解网络的状态、获得合适的资源来运行分布式查询或存储中间结果。

◆网格数据库管理系统应提供资源预留功能，以便参与网格中的进程调度。

◆网格数据库管理系统应该能为网格记账和支付标准提供必要的信息，以便用户为资源的使用付费。

有些网格问题不是通过简单地扩展已有的数据库管理系统就能够解决的。下面举几个例子来说明这一点：

◆网格当中计算和数据资源之间耦合得很紧密，这对于数据库的查询优化是一个挑战。计算任务在哪里执行、需不需要迁移、数据怎样存放、存放在哪里、如何调度在数据上的操作和计算任务、短期优化还是长期优化等等，都需要在查询优化时给予一个整体的、多角度的考虑。

◆在网格中，当数据的规模增长到一定的程度时，传输在这些数据上的计算代码会比传输所有数据更为经济，

数据上的计算比数据库支持的数据查询要复杂，它可以生成大量的中间结果，需要大量的处理器和在多个网格结点间传输大量的数据。对于数据上的计算还需要进行监控。当前的数据库管理系统并未准备好成为这种大型计算的宿主，也不支持所需要的监控接口。

◆传统的数据库管理系统是一个复杂的系统，运行时作为一个整体消耗大量的资源。网格数据库管理系统最好能由一些组件构成，这些组件可以根据需要来组合完成数据库管理系统的部分或者全部功能。这样做的好处除了可以降低资源消耗，更重要的是，使得在整个系统规模的基础上优化使用数据库资源成为可能。

◆在网格中使用注册的方法来发布和查找资源。数据库里面存储有大量的元数据，手工注册这么多元数据是不可行的，但是又如何来完成自动注册呢?自动注册的问题不在于注册这些元数据到网格中，而在于注册时如何保证这些元数据能为第三方所理解。这个问题也是网格数据库集成时需要解决的问题。

因为网格的主要目标是支持在共享资源上的协同工作，所以网格数据库集成是目前网格数据管理的研究热点。网格数据库集成就是使用两个或多个网格数据库中的信息，并使用这些信息构建一个大的数据库。

目前有三种网格数据库集成策略：

◆虚拟数据库 虚拟数据库是一个联邦数据库，它只有一个联邦模式，所有的用户都无法觉察到多个独立的数据库存在的事实。虚拟数据库在概念上是受欢迎的，但是难以实现。在构造虚拟数据库时，需要考虑以下几种透明性：异构透明性、命名透明性、属主和费用透明性、并行透明性和分布透明性。

◆定制集成 这种方式是指由应用程序自己完成数据库集成。例如，在有的科学应用程序中，开发人员自己找到相关的数据源，然后将集成任务划分为查询、要执行的程序、中间数据源的构建、显式的数据传输和数据变换，以及存储结果等等。网格数据库管理系统应该提供对这种集成方式的支持，使之降低成本、减少时间耗费和错误的发生。

◆增量集成 虚拟数据库是一个理想目标，定制集成又过于注重细节，增量集成居于两者之间。在增量集成中，开发人员无须完成集成的每一个细节，高级的数据存取和集成组件可以自动完成一些后期的集成步骤。

元数据管理在网格数据库集成时扮演着关键的角色。网格数据库中与集成有关的元数据包括这样几类：技术元数据定义数据源所在的位置、物理数据的结构和组织形式、数据的存取方法和传输方式、以及数据的历史和属主等等;上下文元数据定义命名方式、术语和本体，它遵循约定的语法和语义，可以提高数据的质量和可靠性;派生元数据定义由其他数据派生的数据的含义和上下文组成;映射元数据定义上下文元数据定义间以及上下文元数据和技术元数据间的等价性。

元数据在数据库集成时引发了很多问题。例如，不同的数据库系统具有不同的元数据模型，标准的元数据定义方法肯定有利于网格数据库集成。目前，全球网格论坛数据领域的DFDL(Data Format Description Language)工作组在做的一件事，就是定义一种基于XML的语言来给出数据库中元数据的标准表示。而正在研究中的语义网格，也将能有助于解决涉及元数据语义方面的问题。

⬣ 数据库方案

根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：

1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测，

企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。

整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示。

·数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；

·数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。

·OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

·前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

⬣ 数据库方案

数据库使用协议

甲方：乙方：

甲乙双方经友好协商，就甲方使用《______数据库》有关事宜，签订本协议，双方共同遵守。

1、甲方同意使用______数据库______ 类，其购买价格为______元人民币。

2、乙方保证按甲方的购买要求提供如下数据：______。

3、乙方提供的国内外标准题录数据应包含______年______月______日前出版的、尚处有效期内的标准。

4、乙方应及时提供更新服务，更新周期为______。

5、所有标准的更新周期均按标准正式出版日期计算。

6、甲方使用乙方的提供的国内外标准题录数据库价格为______元人民币，协议签定后的______天内甲方一次付清。

7、乙方在收到甲方订购款项后一周内，将上述数据以光盘的形式邮寄给甲方，乙方负责技术支持和使用中的指导。AIL：日期：年月日日期：年月日

ideng_fAIL：______________ E-MAIL：_____________________年____月_____日 _______年____月_____日

ideng_fanent virtual connections， pvc）需求表及身分证明文件提出申请。

前项异动，变更通信对象或约定信息速率者，需另附pvc需求表；变更设备者需另附cpe接口性能调查表。

第四条客户应保证其所提出之申请资料为真实完整，如有不实致发生任何纠纷时，客户应自行负责。

第五条本业务所需数字调制解调器限由本公司供租与维护。

第六条客户租用本业务所需屋内配线管道及装设传输设备之场所与电力等设施，由客户自备。

第七条客户自备设备者，遇有障碍应自行检修。电路障碍经本公司派员查修时发现，系因客户自备设备障碍所致者，得收取检查费。如因而影响电信网络之传输品质或其它电路之使用，本公司得暂停其使用，所有因此导致之责任问题应由客户自行负责。

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第八条本公司因技术上之需要，必要时得更换本公司指配之客户号码，但应于_________个月前通知客户，客户不得异议或提出其它要求。

第九条客户租用本公司之电信设备，应妥为保管使用，如有毁损或遗失，除因不可抗力所致者外，应照本公司所定价格赔偿。

前项定价，本公司应考虑该设备原购置价格及折旧等因素。

第十条申请租用本业务应缴付电路、调制解调器接线费及系统设定费或客户端接取设备接线费或isdn备援接线费或mittedburst，简称bc）之讯务量，惟此高额可能因网络拥塞而漏失致无法传送至收信端，该部份无法传送完成之信息，客户须自行负责重送。请客户依实际信息传输需求，申请约定信息速率（cir），并依照每一固定通信连接（pvc）之be值上限为同一pvc之bc值规定办理。（注：约定信息速率《cir》为单位时间内可传送之bc，即cir＝bc/t）

第十八条介接本业务之电路其传输速率为128kbps以上时，可设定两个通信埠；其数据电路月租费仍按其租用传输速率计算，惟通信端口月租费及通信端口约定信息速率月租费按其实际租用端口数及约定信息速率分别计算。

第十九条客户租用本业务应缴各项费用及收费标准详如价目表，费率如有调整时，按新费率计收。

第二十条客户租用本业务，倘因本公司通信网路或系统设备发生故障而全部阻断不通，本公司未于_________小时内修复，其租费之扣减国内电路连续阻断满_________小时者，每_________小时扣减全月_________之租费，但不满_________小时部分，不予扣减。部分时间使用之电路连续阻断满规定之每日使用时间者亦同。传输速率一、五四四、000比次之国内电路连续阻断满_________小时以上者每满_________小时扣减一日应付租费之_________，未满_________小时者，不予扣减。但最多以扣减当月份应缴租费为限。除本项前段规定扣减租费外，本公司不负损害赔偿责任。

前项阻断开始之时间，以本公司察觉或接到客户通知之时间为准。但有事实足以证明实际开始阻断之时间者，依实际开始阻断之时间为准。

第二十一条客户终止租用本业务，应于预定终止租用日_________日前提出申请。

第二十二条客户租用本业务由于天然灾害之不可抗力致阻断者，自连续阻断届满_________日之翌日起至修复日止不收租费。

第二十三条客户租用本业务应缴之费用，应在本公司通知缴费之期限内缴清，逾期未缴清者，本公司得注销其申请或通知定期停止其使用，经再限期清缴，逾期仍未缴纳者，视为终止租用，本公司得径行拆除其机线设备并追缴各项欠费，并得暂停客户所租其它电信设备之通信。

第二十四条本公司为业务需要，得使用本申请书所载内容资料。

第二十五条本公司如因情势变更，得暂停或终止本业务之经营，客户不得异议或要求任何补偿。但本公司应于预定暂停或终止之日前_________个月公告并通知客户。

第二十六条本契约条款未规定事项，客户同意遵守相关法令规定、本公司各项服务营业规章规定。

甲方（盖章）：_________乙方（盖章）：_________

代表签约人（签字）：_________代表签约人（签字）：_________

职称：_________职称：_________

地址：_________地址：_________

统一编号：_________统一编号／身分证字号：_________

_________年____月____日_________年____月____日

⬣ 数据库方案

select 姓名，sum（成绩）as 总分from 学生 inner join 成绩 on 学生.学号=成绩.学号 group by 姓名 答：从通过学号建立的学生与成绩关系表中选择选择学生成绩的姓名集合Update 学生成绩表 set 高数=93

Where 高数=80;

答：将“学生成绩表”中所有“高数”为80分的记录的改为93分

Select 学号，姓名

From 学生

Where 专业=“计算机应用”；

答：查询出专业为“计算机应用”的所有男生的学号和姓名

Select 学号，姓名

From 学生

Where 年龄>=18 and姓名like“王*”；

答：显示学生表中年龄大于18岁且姓“王”的学生的所有信息。

Select Count(性别)as 男生人数

From 学生

Where 性别=“男”;

答：分别显示男生人数

Select 课程.课程编号, 课程.课程名, 成绩.学生编号, 成绩.成绩 From 课程 Inner Join 成绩 on 课程.课程编号 = 成绩.课程编号 Where(课程.课程名)=“数据库原理”and(成绩.成绩)>70;

答：查找“数据库原理”课程成绩在70分以上学生的学号、姓名和成绩

Select top 3 学号, 姓名

From 学生

Order by 成绩 Desc;

答：显示成绩前3名的学生的学号和姓名

SELECT 学生.学生编号, 学生.学生姓名, 课程.课程编号, 课程.课程名, 成绩.成绩, 班级.班级编号

FROM 课程 INNER JOIN(班级 INNER JOIN(成绩 INNER JOIN 学生 ON 成绩.学生编号=学生.学生编号)ON 班级.班级编号=学生.班级编号)ON 课程.课程编号=成绩.课程编号

WHERE(((课程.课程名)=“计算机基础”)AND((班级.班级编号)=“0401”));

答：查询0401课程成绩

SELECT 学生编号, 学生姓名, 性别, 出生年月, 籍贯, 身高, 班级编号

FROM 学生

WHERE 性别=“男” AND 班级编号=“0401”;

答：查找班级编号为0401的所有男生

UPDATE 成绩 SET 成绩 =((成绩*0.1)+成绩)

WHERE 成绩<60;

答：低于60分的增加10%

SELECT 课程.课程编号, 课程.课程名, 课程.学时, 课程.学分, 教师.教师编号, 教师.教师姓名, 教师.性别, 教师.职务

FROM 课程 INNER JOIN 教师 ON 课程.教师编号=教师.教师编号;答: 教师授课课程查询

SELECT 教研室编号, 教师人数

FROM 教研室;

答：教研室人数查询

SELECT 课程编号, 课程名, 学时

FROM 课程;

答：课程名称查询

SELECT avg(成绩)AS平均成绩

FROM 成绩;

答：平均成绩查询

SELECT avg(身高)AS平均身高

FROM 学生

WHERE 性别=“男”;

答：求出男生的平均身高

SELECT 学生编号, Avg(成绩)AS平均成绩, Sum(成绩)AS 总成绩 FROM 成绩

GROUP BY 学生编号;

答：求学生的平局成绩和总成绩

UPDATE 学生 SET 学生编号 = “050211”

WHERE 学生编号=“050101”;

答：修改学生编号

alter table 学生 add 身高 smallint;

答：增加身高字段

⬣ 数据库方案

这个函数库和 SQL Server 数据库函数库几乎完全相同，实际上是本函数先出现，之后才出现 SQL Server 数据库函数库，

而就用户观点 Sybase 和 MS SQL Server 6.x 也是几乎相同的。当然 MS SQL Server 7.0 之后的差异就比较大了。

取得最后 query 影响的列数。

语法: int sybase_affected_rows(int [link_identifier]);

内容说明: 本函数用来取得最后一次对数据库下 query 指令所影响的列数，会影响的为 INSERT、UPDATE 或 DELETE 等指令，而 SELECT 不会影响。参数 link_identifier 可省略，为打开数据库的连接代号。返回值即为列数。

关闭与数据库的连接。

语法: boolean sybase_close(int link_identifier);

内容说明: 本函数用来关闭与 Sybase 数据库的连接，能关闭的为使用 sybase_connect 函数打开的数据库，若使用 sybase_pconnect() 打开的数据库则不能以本函数关闭。参数 link_identifier 可省略，为打开数据库的连接代号。关闭成功则返回 true 值。

参考: sybase_connect() sybase_pconnect()

连上数据库。

语法: int sybase_connect(string [servername], string [username], string [password]);

内容说明: 本函数用来打开与 Sybase 数据库的连接。参数 servername 为欲连上的数据库服务器名称。参数 username 及 password 可省略，分别为连接使用的帐号及密码。使用本函数需注意早点关闭数据库，以减少系统的负担。连接成功则返回数据库的连接代号，失败返回 false 值。

参考: sybase_close() sybase_pconnect()

移动列指针。

语法: boolean sybase_data_seek(int result_identifier, int row_number);

内容说明: 本函数用来移动 Sybase 资料表中的列指针到指定的列上，可供 sybase_fetch_row() 等函数使用。参数 result_identifier 为查询的代号值。参数 row_number 则为欲移往的列数。若失败则返回 false 值。

参考: sybase_close() sybase_pconnect()

返回数组资料。

语法: array sybase_fetch_array(int result);

内容说明: 本函数用来将查询结果 result 拆到数组变量中，

若 result 没有资料，则返回 false 值。而本函数可以说是 sybase_fetch_row() 的加强函数，除可以将返回列及数字索引放入数组之外，还可以将文字索引放入数组中。

这是 joey@ (22-Feb-) 所提出的例子

$q = sybase_query(“SELECT COUNT(DISTINCT OPPORTUN99vY_ID) FROM M_OPP_INTERESTS WHERE INTEREST_ID = $i_id”, $db);

while ($op_by_int = sybase_fetch_arr

ay($q)) {

while (list($k, $v) = each($op_by_int)) {

echo “$op[$k] => $vn”;

$op[computed] => 2164 sybase_fetch_field

取得字段信息。

语法: object sybase_fetch_field(int result, int field_offset);

内容说明: 本函数返回的类资料为 result 的字段 (Column) 信息。返回类的属性如下：

numeric - 若为 1 表示本字段为数字类型 (numeric)

返回类资料。

语法: object sybase_fetch_object(int result);

内容说明: 本函数用来将查询结果 result 拆到类变量中。使用方法和 sybase_fetch_array() 几乎相同，不同的地方在于本函数返回资料是类而不是数组。若 result 没有资料，则返回 false 值。另外值得注意的地方是，取回的类资料的索引只能是文字而不能用数字，这是因为类的特性。类资料的特性中所有的属性 (property) 名称都不能是数字，因此只好乖乖使用文字字符串当索引了。关于速度方面，本函数的处理速度几乎和 sybase_fetch_array() 及 sybase_fetch_row() 二函数差不多，要用哪个函数还是看使用的需求决定。

参考: sybase_fetch_array() sybase_fetch_row()

返回单列的各字段。

语法: array sybase_fetch_row(int result);

内容说明: 本函数用来将查询结果 result 之单列拆到数组变量中。数组的索引是数字索引，第一个的索引值是 0。若 result 没有资料，则返回 false 值。

参考: sybase_fetch_array() sybase_fetch_object() sybase_data_seek() sybase_result()

配置指针到返回值的某字段。

语法: int sybase_field_seek(int result, int field_offset);

内容说明: 本函数配置目前的指针到返回值的特定字段中。参数 result 为返回值代码。参数 field_offset 则为指定的字段序数。

释放返回占用内存。

语法: int sybase_free_result(int result);

内容说明: 本函数可以释放目前 Sybase 数据库 query 返回所占用的内存。一般只有在非常担心在内存的使用上可能会不足的情形下才会用本函数。PHP 程序会在结束时自动释放。

取得返回字段的数目。

语法: int sybase_num_fields(int result);

内容说明: 本函数可以得到返回字段的数目。参数 result 为返回值代码。

⬣ 数据库方案

数据库安全一直是企业信息安全中最重要的方面之一。随着信息化的不断深入，企业数据库中存储的信息越来越庞大和重要，因此数据库安全方案也变得尤为关键。本文将详细介绍数据库安全的重要性、常见的安全威胁以及有效的安全解决方案。

让我们来了解一下数据库安全的重要性。数据库是企业重要的数据存储和管理工具，通常包含公司的财务、人事、客户等重要信息。一旦数据库遭受攻击，不仅会导致信息泄露，还可能引发严重的经济损失和声誉风险。建立有效的数据库安全方案是企业信息安全的基础。

我们来看看数据库安全面临的主要威胁。首先是未经授权的访问，即黑客通过网络攻击手段获取数据库的敏感信息。其次是数据泄露，可能是内部员工恶意泄露或者系统漏洞导致的。再者是数据篡改，黑客通过修改数据库中的信息来达到其目的。最后是数据丢失，可能是因为硬件故障或人为操作不当导致的数据丢失。

针对这些威胁，我们需要采取一系列有效的安全措施来保护数据库。首先是加强访问控制，只有经过授权的用户才能访问数据库，并对不同的用户设置不同的权限。其次是加密重要数据，对数据库中的重要信息进行加密存储，即使数据泄露也难以被解密。定期检查漏洞并及时修复也是保护数据库安全的重要措施。备份数据并建立灾备计划，以防止数据丢失和系统故障。

除了上述基本安全措施外，企业还可以使用专业的数据库安全产品来加强数据库安全。这些产品通常包括安全审计、数据加密、脆弱性扫描等功能，能够帮助企业全面保护数据库安全。定期进行安全培训也是必要的，提高员工的安全意识，减少内部威胁。

数据库安全是企业信息安全的基础，建立有效的数据库安全方案至关重要。企业需要认识到数据库安全的重要性，了解常见的安全威胁，并采取一系列有效的安全措施来保护数据库。只有做好数据库安全，企业才能在激烈的竞争中立于不败之地。

⬣ 数据库方案

金融篇：

“微码营销”已经不仅仅是中国本土数据库营销翘楚,北京世纪微码营销咨询有限公司的简称，而是中国本土数据库营销技术和市场推广手段的缩影，“微码营销”已经被越来越多的金融企业所采用，

传统营销手段对市场的驱动越来越有限，追求领先的企业需要新的营销动力。微码营销（MicroMarketing）公司通过数据库营销和直复营销,帮助思科、甲骨文、德国宝马、中国网通、美国EMC公司、中国惠普等著名公司开发并获取更多的新客户等方面立下了汗马功劳。目前“微码营销”已经不仅仅是中国本土数据库营销翘楚,北京世纪微码营销咨询有限公司的简称（，）而是中国本土数据库营销技术和市场推广手段的缩影，“微码营销”已经逐步突破IT、电信、医疗、汽车、零售、医疗、教育等领域，在金融行业中也大受欢迎。

银行业是中国对外开放的最后几个行业之一，随着WTO协议里中国金融业开放时间表的临近，银行业的竞争日趋激烈。外资银行和国内的新兴银行在中国的市场渠道、网点和客户数量相对于传统四大商业银行来说常处于被动地位，但是数据库营销的兴起却使这些创新型，新技术型的新银行找到了一种以小博大的营销制胜术。

民生银行是一家国内民营股份制商业银行。由于监管机构实行的8％资本充足率的要求，银行正在积极地通过加大对个人金融理财服务的投入力度来吸纳更多的优质存款，获取更多利润，以增加自有资本金量。但是民生银行在全国的高收入潜在客户资料有限，网点和渠道缺乏。为了实现个人银行业务的扩张，借助专业的数据库营销公司的力量成为其以小博大的一种手段。最终，民生银行把覆盖大约100000个目标客户，并在一年时间内发展出500个以上的合格客户的任务落实到了中国本土领先的专业数据库营销公司――微码营销身上。

“微码营销”项目小组立即成立，并很快为民生银行将目标锁定在目前国内年收入在10万元以上，平均年龄在28岁以上的高收入人群。最终，微码营销通过对其企业客户数据库的查询和分析以及市场搜寻建立了10万目标客户名单。通过对直邮广告的内容设计和创意把握及DM、EDM等沟通途径传递民生理财服务的特点，继而通过外呼电话与目标客户进行沟通，该个人理财项目总体反馈率达到了13％，并产生了数千销售机会。而这在以前是根本不敢想象的，然而民生银行的个人理财业务借“微码营销”插上翅膀。

除个人理财业务推广之外其实数据库营销的拓展也延伸到了信用卡推广、设立分行等具体业务中。万事达（Mastercard）选中“微码营销”就是一个典型的例子。

作为世界级的信用卡巨头万事达虽然在其它国家势如破竹，但在中国却遇到了消费者刷卡频率及消费额度还非常低的困境。此时，“微码营销”的进入给万事达卡带来了改变现状的希望。”微码营销”为此策划针对消费者的抽奖活动，在活动期间凡使用万事达卡进行刷卡消费者都可通过短信方式或者网站提交刷卡信息，参加抽奖。活动期间，该网站日浏览量最高可达1万,总计有近十万消费者参与了本次活动。

目前，许多外资银行及国内的新兴银行，如招商银行、民生银行、花旗银行、汇丰银行等一大批银行已经逐渐把数据库营销作为与其它银行和竞争对手争夺市场和客户的新利器，而“微码营销”更是成为银行首选的战略合作伙伴。

保险公司借力“微码营销”

保险公司也不甘寂寞。在对金融业客户维护和推广产生革命性影响的“微码营销”也被带进“汽车保险的大门”。

D保险公司，是国内一家中型保险企业，汽车保险是他的主营业务，

近一两年，在国内车市蓬勃发展，一路高歌的大环境下，D公司的业绩却一直平平，甚至出现下滑的现象。客户量很难取得明显突破，营业额停滞不前，市场投入一再增加，但始终效果甚微，公司上下显得一筹莫展。

采用数据库营销的战略方式，能否让D公司的这种状态得以改观？微码营销公司帮D公司解答了这个问题。微码营销公司经过营销战略咨询专家对D公司进行了缜密的研究，发现D公司存在1，争取新客户的手段单一，不易控制管理2，获取客户成本高，客户流失严重，难以维护3，无法界定出黄金客户4，公司过度依赖代理人，但没有有效的激励管理等4个主要问题。

寻找黄金客户成为“微码营销”帮助D保险公司首要目标。当专业并完善的数据库建立起来后，寻找黄金客户的困难就迎刃而解了。在微码营销公司的建议和帮助下，D公司采用计算客户时间价值的方法来衡量每个客户的重要性。最后在D公司的客户群中，客户价值较高，处于前15%的客户群被视为黄金级别客户。微码营销公司利用自己的电话营销中心，对这些黄金客户进行了电话访问。通过建立VIP俱乐部网站，以E-mail、直邮等方式与客户保持持续有效的沟通，D公司的黄金客户不但保留下来而且还增强了忠诚度。

保留黄金客户与开拓新市场双管齐下成为微码营销公司与D保险公司一致共识。而新客户的来源主要分为两类，从未买过车险的客户与从其他竞争对手流失的客户。

在微码营销公司的策略中两类客户是区别对待的。对从未买过车险的客户，是从所有潜在客户中，甄选出的从未买过汽车保险的人群，以近期内购买汽车的人群为主要目标。微码营销公司抓住了这一人群对汽车的关注，帮助D公司设计了一整套活动方案。借助北京国际汽车展的大力宣传，在车展前举办了“免费赢车展门票――汽车保险知识竞答”活动，收效显著。

D保险公司最后一道难题是保险代理人的管理和激励，为了有效地管理代理人微码营销设立了“代理人俱乐部”，使得D公司对代理人依赖严重的问题有了很大改观。

同样是利用网络的资源，微码营销公司为D公司量身定制了一个专门的保险代理人管理网站系统。代理人俱乐部的网站包含几个主要栏目。1. 最新保险行业资讯2. D公司保险产品推介（。）3. D公司最新活动公告4. D公司宣传资料库5. 客户资料查询6. 客户沟通活动报告7. D公司精英代理人。网站开通后，D公司分配给每个保险代理人一个专用的用户名密码，并对他的1000多位代理人进行了分期分批的培训，将代理人参与俱乐部的活动与业绩评估紧密结合，不但有效地激励了代理人的积极性，而且解决了对代理人管理困难的问题。

短短一年的时间，数据库营销战略为推动D公司的整体发展，充分地发挥出了它神奇的功效，D公司的汽车保险业务市场份额从8%猛增到了19%，成为了业内增长最快的佼佼者。更多的保险公司也竞相模仿，“微码营销”一时悄然走俏在众多保险公司中。

“微码营销”在众多金融企业中受欢迎来源于数据库营销在中国的兴起。在海外，诸如花旗银行、第一波士顿银行、汇丰等世界级金融机构运用数据库营销进行客户开发，维护已经数载并获得了丰硕成果。在国内，许多新兴银行和保险公司和有远见的金融企业也迫不及待抓住这一改写金融业格局的营销利器，纷纷与中国本土数据库营销翘楚 ―― 微码营销公司合作进行新世纪的营销革命。

正如微码营销总裁费建平先生所说，“直复营销更多研究的是客户沟通的手段，客户关系管理更多的是一种理念，而数据库营销将这种理念和营销技术落到实处。”

通过数据库营销和直复营销，微码营销（MicroMarketing）可以帮助金融企业开发并获取更多的新客户，也可以帮助企业提升老客户的忠诚度。综合利用电话营销、Email营销、反馈式直邮、网上营销等直接沟通手段，帮助客户建立客户数据库并管理相关客户信息，实现销售机会挖掘，产品促销推广，客户保留，经销商关系维护等营销目标。

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