关系数据库

关系数据库（精选10篇）

篇1：关系数据库

关系型数据库的最大特点就是事务的一致性：传统的关系型数据库读写操作都是事务的，具有ACID的特点，这个特性使得关系型数据库可以用于几乎所有对一致性有要求的系统中，如典型的银行系统，

但是，在网页应用中，尤其是SNS应用中，一致性却不是显得那么重要，用户A看到的内容和用户B看到同一用户C内容更新不一致是可以容忍的，或者说，两个人看到同一好友的数据更新的时间差那么几秒是可以容忍的，因此，关系型数据库的最大特点在这里已经无用武之地，起码不是那么重要了。

相反地，关系型数据库为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差，而像微博、facebook这类SNS的应用，对并发读写能力要求极高，关系型数据库已经无法应付(在读方面，传统上为了克服关系型数据库缺陷，提高性能，都是增加一级memcache来静态化网页，而在SNS中，变化太快，memchache已经无能为力了)，因此，必须用新的一种数据结构存储来代替关系数据库，

关系数据库的另一个特点就是其具有固定的表结构，因此，其扩展性极差，而在SNS中，系统的升级，功能的增加，往往意味着数据结构巨大变动，这一点关系型数据库也难以应付，需要新的结构化数据存储。

于是，非关系型数据库应运而生，由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求，因此，非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。

必须强调的是，数据的持久存储，尤其是海量数据的持久存储，还是需要一种关系数据库这员老将。

篇2：关系数据库

客户关系管理系统

（1）E-R图向关系模型的转换

将总体概念结构E-R图转化成关系模型。

客户（姓名，性别，账号，联系电话，所在单位名称）主键：姓名

订单（订单名称，订单客户姓名，订单客户联系方式，预订交货日期）主键：订单名称

服务台（用户名，联系方式，产品名称，ID）主键：用户意见

综合管理台(产品销售排名，产品发货量，收发货地点统计，业务员排名，客户文化统计，客户地域人数，客户年龄统计，与目标数的差距比，经销商姓名，市场情况，产品市场占有率，产品销售排名)主键：客户地域人数统计 副键：产品发货量

篇3：关系数据库

OA系统的后台数据库产品有很多,从目前的软件开发的情况来看,主流产品是IBM的Notes数据库,正因为如此,Notes数据库已经成为大家关注的热点问题,而在办公自动化系统里有一部分功能的实现需要用到关系数据库,这两种数据库之间的关系及他们之间的转化方法是怎的呢?本文下面将作一个简单的分析。

1 工作流技术

从OA系统的发展过程来看,我们可以清楚的认识到,办公自动化系统的核心技术是工作流技术。那么什么是工作流技术呢?它是在一个工作群组中,为了一个共同的目的或者某种任务,在这个群组的人员需要共同协作地去完成某一项工作,工作的方式可以是按先后顺序或者同时进行。它包含一组活动、活动之间的内在关系、活动开始和结束的条件、活动的功能描述等内容。概括来说,它是一个电子化的办公流程,能方便地处理办公系统中文档的收发、传递、审阅等操作。把工作流技术用在OA系统中可以对现代化管理提供帮助:

第一、它可以加强事务处理的各个环节的协同工作的能力,从而可以让工作的运作的非常通畅。

第二、工作流技术将各项事务的管理由原来的人工管理转变为工作流服务器来管理,所以办公人员可以从大量的繁琐的工作中解脱出来,从而可以将工作重点转换到怎么更好地做好事件。

第三、工作流技术对工作流程重组提供了非常实用的技术支持和分析方法。在快速发展的当今社会,管理水平和技术水平都在日益更新,对于办公室的工作流程发生变化的机会也在增多。所以办公自动化系统应该能够快速适应这种动态的变化。一般传统的技术或者方法不能适应这种变化,可是工作流技术和OA系统的结合就能很快适应这种动态变化,从而实现企业的协同办公。

2 关系数据库与Notes数据库的比较与转化方法

2.1 关系数据库和Notes数据库的比较

Notes数据库:它主要是以存储文本文档为其主要内容的数据库管理系统,也就是说它的数据的元组就是文本文档,是一种非数值型的数据。但是这种非数值型(非结构型)的数据对于Lotus Notes处理起来更为方便,如视频、声频、传真、OLE对象、图形、页面、表格等数据类型Notes处理起来会灵活一点。

对于数据的访问,Lotus Notes是通过全文检索方式访问数据库的数据,对于检索定位方面,Lotus Notes是通过视图定位数据的方式。

关系数据库:它是一个数值型的DBMS,主要通过数学公式来处理数据,所以对于一个事务型的流程,它必须先将其转化为严格的数学公式以后,才能在数据库上进行处理,数据库中的表实际就是一张二维表,关系型数据库对一些结构化(数值型)的数据处理起来相当快捷。

对于数据的访问,关系型数据库是通过SQL语言访问数据库的数据,对于检索定位方面,关系型数据库是通过实时查询来定位数据。

通过上述的比较,两种数据库各有各的优势,而在办公自动化系统中有一些部门可能会用到一些复杂计算、数据处理等方面的功能,我们知道这些都是Notes不太善长的地方,又加之现在的JSP、ASP等脚本语言访问关系型数据库是十分方便的,所以要是能将两种数据库进行相互转化就能解决系统中的问题,下面本文介绍在本系统中他们之间的转换方法。

2.2 两种数据库之间的转化方法

2.2.1 Notes数据库转化为关系数据库

为了与其他的管理信息系统进行信息的交换,在Notes数据库管理系统里面有一套专门针对和外部程序数据的扩展类库,也就是Lotus Script Data Object,,这套扩展类库由三个基本的类构成的一个整体,它们分别是ODBC Result Set、ODBC Query和ODBC Connection,通过他们来完成与外部数据之间的访问和修改,由于它所使用的标准是ODBC,就通过这样的标准来读取的修改外部数据库的数据的属性和相应的方法。这三种类主要分工是这样的,ODBC Connection是负责与外部数据库之间的连接,ODBC Query主要用于一个结构化查询语言语句的定义,而ODBC Result Set主要用于在通过SQL语句查询结果数据集上执行相应数据读取的操作,在数据库中我们主要利用RTF域存放Notes文档数据,而对于RTF域来说,我们可以在数据库的表单的任何位置放置它,正是因为RTF域可以包含无限制的数据的特点刚好可以满足文本的特性,所以对于文本中包含有图片、文字、独立的文件、甚至可以是一些对象。在关系型数据库中常处理的一些数据,如文件的名字、生成的时间、文字、日期等我们可以在关系型数据库直接处理。对于每一个程序文档完成后就执行Query Save,使用Lotus脚本语言编写子程序模块Query Save将查询的信息数据写到关系型数据库中。

综上所述,Notes数据库转化为关系数据库可以是以下几个过程;

第一步就是要创建三个类:即ODBC Connection、ODBC Query、ODBC Result Set;

第二步就是数据库的连接,即用Connect To函数连接到SQL数据库,同时使用查询语句进行查询操作;

第三步就是将查询的qry.Sql和结果集相连接,执行有关函数如result.execute查询到关系数据库中的情况,当result.currentrow等于零的时候,则可以写入新一批的数据,李不然就修改数据。

2.2.2 关系数据库转化为Notes数据库

在Notes数据库中我们采取ODBC标准来访问各种不同数据类型的信息,我们可以利用Notes的内部函数或者相应的脚本语言,就可以将关系数据库中的有关数据写入到Notes文档中,把这些数据变换为Notes数据,我们具体的方法有两种:

方法一:将@Db函数引入到Notes有关的函数当中。Notes内部有三个函数,即@Db Command、@Db Lookup和@Db Column,只要在上述函数在第一个参数使用了“ODBC,这样就是读取有关的关系型数据库中的表,这种方法也有很明显的不足之处,它对于信息的提取只能以列的方式进行,不能以行的方式进行。

方法二:采用Lotus Script数据对象LSX,同时利用Lotus脚本语言编写相关的数据读取函数,在Notes里面的ODBC Connection、ODBC Query、ODBC Result Set就是使用ODBC标准来读取外部的各种不同的数据。

上面两种方法进行比较,作者认为第二种方法更为科学,下面就简单谈谈这种方法的实现过程:

首先,在Notes数据库中,我们按照SQL数据库相应表单里的结构同样建立一个一样结构的表单,这样做的好处就在于能够将关系型数据库中的数据进行一一转换,并且容易理解,然后就建立相关的代理,用脚本语言写相应的转换程序;

然后,创建视图来执行上述的代理,从而可以实现将关系型数据库中有关的数据表单转换成notes数据库中的信息。

3 结束语

本文在上面的叙述当中我们可以发现在OA系统的开发过程中,只要处理好数据库,就可以做到有的放矢,这就是说,我们可以根据系统的要求,在需要使用Notes数据库的模块里就Notes数据库,在需要使用SQL数据库的地方就使用关系型数据库,通过相应的转换办法,就可以实现它们之间的数据共享。

参考文献

[1]秦佩君,杨学良.工作流技术在办公自动化系统中的应用[J].计算机工程与设计,2001(3).

[2]熊伟清,魏平.Lotus/domino/Notes的工作流技术剖析[J].计算机应用研究,2001(12).

篇4：关系数据库与非关系数据库

关键词：数据库；关系模型；关系数据库

通俗地说，关系型数据库就是采用了关系模型来组织数据的数据库。简单来说，关系模型就是一个类似于二维表格的模型，而关系型数据库就是由二维表格及其中含有的数据所组成的一个数据组织。在关系数据库中，有些名词需要我们了解：

关系：通俗地说，在一张二维表格中，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名table。

属性：在二维表格中也就是类似于excel表格中的一列，在数据库中被称为字段。

域：属性的取值范围，也就是数据库中某一字段的属性限制条件。

关键字：一组可以唯一标识元组的属性。数据库中常称为主键，由一个或多个列组成。

关系模式：指对关系的描述，其格式為：关系名（属性1，属性2，…，属性N）。也就是数据库中的表结构。

随着数据库应用领域的扩展以及数据对象的多样化，传统的关系数据模型暴露出了许多问题，如对复杂对象的表述能力差，表达能力较弱。为此，人们提出了许多新的数据模型，下面笔者向大家介绍一下以前的数据库的主要特点：数据不保存、系统没有专用的软件对数据进行管理、数据不共享、数据不具有独立性。

在文件系统层面上，数据可以以文件的形式进行长期保存，数据交由文件系统管理数，独立的机制使得程序与数据之间具有一定的独立性但在这个结构中，数据的独立性、共享性差，冗余度大、易造成数据传输之间的不一致性。

在数据库系统层面上，数据可以结构化，数据之间的共享性提高，冗余度小，一个用户可以拥有多个数据库，因此数据独立性高，数据控制功能也变得统一起来。其中大可分为4类：

第一类，数据安全性控制；第二类，数据完整性控制；第三类，数据的并发控制；第四类，数据管理与恢复。

数据结构化，在数据库系统中，将数据按照一定的数据模型插入到一个结构化的数据库中，需要考虑此数据库的数据结构，还需要考虑连接数据后的数据结构，而在以前的数据库中，这些，是我们看不到的。下面，笔者将就几个方面对其进行分析：

非关系型数据库的实质：非关系型数据库产品是传统关系型数据库的缩略版本，通过减少功能，来大幅度提升产品性能，类似于我们平时游戏中的资料篇。

目前市场上流通的大部分主流的非关系型数据库基本上都是免费的。而大公司中，名气大的关系型数据库开发软件，比如Oracle、DB2是收费的。这在很大程度上限制了一些平民用户的使用。但是在实际开发中，有很多小型的业务需求，并不需要完整的关系型数据库进行组建，非关系型数据库的功能就足够了。这种情况下，使用性能高、成本低的非关系型数据库当然是我们的首选。在性能上NOSQL是基于键值对的，可以理解成类似于Java中和HashMap中的键值对，数据表中的主键和值也具有相同对应关系，但在使用过程中是不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高是它的主要优点。同样，它也具有良好的可扩展性，这也是基于键值对，数据之间存在相当低的耦合度，所以在使用的时候非常容易扩展。

在SQL语言中，关系型数据库对其也具有独特的解读优势：在复杂查询语句中，可以用SQL语句根据表连接、嵌套、子句等方法方便地在一个表或多个表之间做复杂的数据查询，且代码的冗余性很低，这也使得数据库对于安全性能要求很高的数据得以访问，对于非关系型数据库，就没有这些优点。

但是近年来的发展中，两种数据库类型都在不同的需求市场中发展着，虽然有所交集，但是这并不影响数据库的进化方向。比如，NOSQL数据库自从2008年的更新版本以后，慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能，并随着服务端的更新，这方面的功能日益完善，而SQL数据库也在慢慢地进化着，在数据库平台上HandlerSocker技术的出现，可以在MYSQL上实现对于数据库SQL层的穿透，在非NOSQL数据库上使用NOSQL的方式访问数据库，可以实现无中心化的集群等特点，更是向我们说明了数据库在这些年间的变化。

对于研究数据库的人来说，或许关系型数据库只是数据库众多实现中的一个特例模型，在数据库中，类型的划分具有严格的限制。科学家们用严格的数学公式和逻辑形式定义了数据关系以及其中的各种运算，虽然这两极都因为各自的弱势而开始进化出另一极的一些特性，但是这些特性的增加也会导致数据库失去一些原本具备的优势，所以怎样构建和使用数据库的系统模型，是数据结构的框架构造工程师需要考虑的问题。

参考文献：

[1]王珊.数据库与信息系统[M].北京：高等教育出版社，2005.

[2]刘唯一，田雯.数据模型，数据库技术之一[M].北京.科学出版社，2001.

篇5：关系数据库

E-R模型：

E-R (Entity-Relationship)实体关系。

三大范式理论：

(1)行不重复(定义主键)，某些情况下列不可再分;

(2)表中的所有主键列必须依赖于所有主键列(非主依主);

(3)非主键列之间必须相互独立(非主独立)。

篇6：关系数据库

DBMaker 是一套优越的商用数据库管理系统，不仅功能完备、先进，而且操作简单、使用方便，DBMaker可以很容易地从个人计算机上的单用户数据库升级到分布式商 用数据库系统 ;不论您使用的是单一用户数据库还是商用数据库，DBMaker 都能提供给您最先进的安全性、完整性和可靠性管理。

DBMaker 的跨平台支持特性

保障硬件升级时，可以平滑过度，是您投资在 RDBMS 上节省时间、人力和金钱的最佳选择。

DBMaker 同时也提供了优异的多媒体处理能力，可以让您存取、查询和操作各种多媒体数据。利用 DBMaker 所提供的二进制大型对象 (BLOB, Binary large object) 数据类别，可以让您的多媒体数据完全享有 DBMaker 先进的安全性管理和溃损恢复 (Crash/Recovery) 功能;而利用文件对象 (File Object) 数据类别， 也可以让您的 DBMaker 数据库有能力管理外部文件。

产品特色:

标准

DBMaker 完全符合 ANSI/SQL 99标准， 支持ODBC 程序接口、多人使用模式、数据一致性管理、安全管理、事务管理、在线备份、溃损恢复等数据库管理系统所具备的基本功能。

经济

DBMaker 提供了最经济的开发方式, 搭配的软硬件成本很低，

一般开发主从架构的应用系统, 要先将前后端软硬件架设完成, 才能进行开发, 如果使用DBMaker , 您只需在最简单的开发环境下， 比如 PC 上跑 Windows 95, 就可以开始开发工作, 初期投入并不是很大。

开放

DBMaker 的程序接口依据 ODBC 3.0 标准, 可以连接许多开发工具, 包括 Visual BASIC, Visual C++, Borland C++,Access, FoxPro, Visual FoxPro, PowerBuilder, Delphi等; 和其他的数据库管理系统一样, DBMaker很容易作数据移植, 它完全采用开放式架构, 从而提高了应用系统的存活率。

高速

DBMaker 的执行速度很快, 因为设计DBMaker时, 就已经把中文、多媒体及ODBC考虑在内, 通过 DBMaker的 ODBC 程序接口, 直接进入数据库的核心, 在过程中无需作多余的转换, 所以速度很快。

多媒体

DBMaker 是新一代的数据库管理系统, 因此很多特性直接设计在数据库引擎中, 包括多媒体管理、对象管理、中文处理等，所以在处理新类型的数据时，DBMaker有它的独到之处。

轻松

DBMaker 安装轻松, 管理容易, 不管在 Windows 还是UNIX环境下,DBMaker都提供了会话式的安装方式, 方便用户安装, 同时， DBMaker 提供了多种图形化的管理工具, 即使在不同的操作系统下, 也具备相同的操作方式, 所以您只需学会一套, 就可以在各种操作系统上使用。

篇7：我对关系型数据库设计范式的理解

所谓范式，是关系型数据库关系模式规范化的标准，从规范化的宽松到严格，分别为不同的范式，通常使用的有第一范式、第二范式、第三范式及BC范式等，范式是建立在函数依赖基础上的。

函数依赖

定义：设有关系模式R(U)，X和Y是属性集U的子集，函数依赖是形为X→Y的一个命题，对任意R中两个元组t和s，都有t[X]=s[X]蕴t[Y]=s[Y]，那么FD X→Y在关系模式R(U)中成立。X→Y读作‘X函数决定Y’，或‘Y函数依赖于X’。

通俗的讲，如果一个表中某一个字段Y的值是由另外一个字段或一组字段X的值来确定的，就称为Y函数依赖于X。

函数依赖应该是通过理解数据项和企业的规则来决定的，根据表的内容得出的函数依赖可能是不正确的。

第一范式（1NF）

定义：果关系模式R的每个关系r的属性都是不可分的数据项，那么就称R是第一范式的模式。简单的说，每一个属性都是原子项，不可分割。 1NF是关系模式应具备的最起码的条件，如果数据库设计不能满足第一范式，就不称为关系型数据库。关系数据库设计研究的关系规范化是在1NF之上进行的。

第二范式（2NF）

定义：如果关系模式R是1NF，且每个非主属性完全函数依赖于候选键，那么就称R是第二范式。简单的说，第二范式要满足以下的条件：首先要满足第一范式，其次每个非主属性要完全函数依赖与候选键，或者是主键。也就是说，每个非主属性是由整个主键函数决定的，而不能由主键的一部分来决定，

举个例子：

有股票日行情表的主键是股票代码和交易日期组成。非主属性中有收盘价和成交量等，都是由主键，即股票代码和交易日期函数决定的，单独的股票代码或者交易日期都不能函数决定这些非主属性。如果这个表中有非主属性股票简称，则股票简称是可以由股票代码来函数决定的，这样股票简称这个非主属性就不是完全函数依赖于候选键，这样的设计就不满足第二范式。

第三范式（3NF）

定义：如果关系模式R是2NF，且关系模式R（U，F）中的所有非主属性对任何候选关键字都不存在传递依赖，则称关系R是属于第三范式。简单的说，第三范式要满足以下的条件：首先要满足第二范式，其次非主属性之间不存在函数依赖。由于满足了第二范式，表示每个非主属性都函数依赖于主键。如果非主属性之间存在了函数依赖，就会存在传递依赖，这样就不满足第三范式。

举个例子：

在股票基本情况表中，主键是股票代码，有非主属性所属一级行业和所属二级行业。根据业务规则，所属二级行业能够函数决定所属一级行业，这就表示存在这样一种关系：股票代码函数决定所属二级行业，所属二级行业函数决定所属一级行业，这就形成了传递依赖，这样的设计就不符合第三范式。

不过在实际运用中，为查询和使用的方便，有时也会违反第三范式。如上例，如果没有所属一级行业的属性，需要查询所属一级行业的相关股票，需要查询时使用函数来从二级行业中函数生成所属一级行业，使用性能上会受影响。所以通常会加上所属一级行业的属性。

BC范式（BCNF）

篇8：关系数据库

关系数据库是20世纪70年代初提出来, 经过数据库专家几十年的努力, 理论和实践都取得了显著成果, 标志着数据库技术的日益成熟。但它仍然难以实现对关系数据库中数据的分析, 不能很好地支持决策, 因此在80年代, 产生了数据仓库的思想, 90年代, 数据仓库的基本原理、架构形式和使用原则都已确定。主要技术包括对数据库中数据访问、网络、C/S结构和图形界面, 一些大公司已经开始构建数据仓库。针对数据仓库中迅速增长的海量数据的收集、存放, 用人力已经不能解决, 那么数据仓库中有用的知识的提取就需要数据挖掘来实现。数据挖掘与统计学子领域“试探性数据分析”及人工智能子领域“知识发现”和机器学有关, 是一门综合性的技术学科。了解关系数据库、数据仓库与数据挖掘三者之间的区别与联系, 使之更好的使用这3种技术, 处理各种信息需求是非常必要和重要的。

1 关系数据库、数据仓库和数据挖掘之间的关系

1.1 关系数据库和数据仓库之间的联系与区别

关系数据库是面向事务的设计, 数据仓库是一个面向主题的设计;关系数据库存储在线事务数据, 数据仓库通常存储历史数据, 关系数据库的设计将尽量避免冗余, 但数据仓库是倾向于引入冗余;关系数据库设计用于捕获数据, 数据仓库设计用于分析数据。传统的关系数据库面向以事务处理为主的系统应用, 所以它无法满足决策支持系统的分析要求。事务处理和分析处理有非常不同的性质, 他们有不同的需求数据。

1.2 数据仓库与数据挖掘之间的联系与区别

数据挖掘是基于数据仓库和多维数据库中的数据, 找到数据的潜在模式进行预测, 它可以对数据进行复杂处理。大多数情况下, 数据挖掘是让数据从数据仓库到数据挖掘数据库中。从数据仓库中直接得到进行数据挖掘的数据有许多优点, 因为数据仓库中数据的清理和数据挖掘中几乎是相同的, 如果数据在数据仓库中已被清除, 数据挖掘中不再被清除, 并且数据不一致也得到了解决。数据仓库是数据挖掘的先期步骤, 通过数据仓库的构建, 提高了数据挖掘的效率和能力, 保证了数据挖掘中的数据的宽广性和完整性。

1.3 关系数据库与数据挖掘之间的联系与区别

数据挖掘的数据源不一定是数据仓库。也可以是一个关系数据库中的数据, 但要事先进行数据预处理, 才能用于数据挖掘。数据预处理是数据挖掘的关键步骤, 并且是数据挖掘过程中的主要工作部分。因此, 数据仓库和数据挖掘没有必然的联系, 有些人简单地认为, 数据仓库是数据挖掘的准备, 这种理解是不全面的, 也可以使用关系数据库中的数据作为数据挖掘的数据源。

2 三种技术的应用

2.1 应用价值

2.1.1 关系数据库

关系数据库的主要价值体现在事务处理。关系数据库已经渗透到各行各业的日常事务, 该事务管理离不开关系数据库的应用系统, 这是对传统事务管理的一个重大突破, 是社会甚至家庭不可或缺的工具, 它对社会的应用价值是100%。

2.1.2 数据仓库

数据仓库的主要价值体现在为决策分析提供数据源。一方面, 在一个事务中, 用户要求高效的访问系统和数据库, 操作时间应该短。在一个决策分析中, 决策问题的一些请求可能会导致系统的操作, 解决这一问题的决策分析需要遍历大多数数据库中的数据, 这对一般日常事务处理系统是困难的, 所以操作数据和决策分析数据应该分开。另一方面, 决策数据需求问题。在决策分析时, 由于不同的应用系统中, 实体、字段存在数据类型、名称和格式的不符, 需要在集成时进行转换, 这个转换必须在决策之前完成;一些决策数据需要动态更新, 需要经常进行汇总和总结, 这些需求用事务处理系统解决比较繁琐。三是数据的操作模式问题。决策分析人员要以专业用户身份, 使用各种工具以各种形式来操作数据, 对数据操作的结果以商业智能的方式表达出来。事务处理系统不能满足这一要求, 只有数据仓库系统能够满足数据挖掘技术对数据环境的要求, 所以使用数据仓库中的数据省去了对数据预处理的步骤。

2.1.3 数据挖掘

面对日益激烈的市场竞争, 客户对迅速应答各种业务问题的能力要求越来越高, 对过量数据的及时处理要求越来越高, 带来的挑战一方面大规模、复杂数据系统让用户感觉漫无头绪, 无法开始;另一方面, 这些大量数据背后隐藏很多有意义的有价值的决策信息。如计算机界都熟知的“啤酒与尿布”的故事, 就是零售业巨头“沃尔玛”从大量销售数据中分析出来的规律:美国的男士在下班要去超市买婴儿尿布, 同时他们还会买啤酒。“沃尔玛”就把这两种“毫不相干”的商品摆放在靠近的货架上, 并且还摆放一些下洒小菜, 使这些商品销量大增。所以应用数据挖掘从大量数据中发现规律, 具有具体的指导意义。

2.2 应用领域

2.2.1 关系数据库

关系数据库应用领域非常广泛, 如:证券行业、医院、银行、销售部门、公司或企业, 以及政府、国防工业, 科学和技术发展领域等等, 这些领域都需要使用数据库来存储数据。例如:人事管理系统、工资管理系统, xxx部门信息管理系统, 手机话费管理系统等, 都需要关系数据库作为后台提供数据源。

2.2.2 数据仓库

数据仓库应用领域主要有两个方面:一是全局应用。因为数据仓库获得来自多方面的数据, 所以在把数据向数据仓库输入时, 要进行转换、计算和综合等集成处理。通过处理把来自不同地方的数据源转换成统一的格式, 以促进全局应用。二是复杂系统。信息处理的要求越来越复杂, 除了数据处理操作, 如添加、删除、修改、和统计汇总, 高级管理层也希望对历史的和现在的数据进行各种复杂性分析, 以支持决策。数据仓库中就是存储了旧的历史数据, 方便复杂分析、应用, 为高层决策服务。

2.2.3 数据挖掘

数据挖掘的应用领域主要表现在特定应用问题和应用背景。数据挖掘技术已经应用于各行各业, 如电信, 保险, 交通, 学校、银行、超级市场等。例如:数据挖掘技术应用在大学。高校扩招, 学生增加到几万人, 但是学生的学习积极性不高, 成绩不好, 因此引入数据挖掘技术找出影响学生学习积极性和学习成绩的原因, 制定措施, 提高教育和教学质量。分析的数据源是考试成绩和成绩之外的影响因素, 分析的方法是采用关联规则、模型库、去“噪”处理、粗糙集等进行数据挖掘, 得出的结论是:传统的学习方法不能完全满足需要, 改进教学方法和教学模式, 从而调动学生学习的积极性, 提高教学质量。

3 关系数据库、数据仓库与数据挖掘的融合

日常事务处理需要关系数据库, 构建分析处理环境需要数据仓库, 帮助决策者寻找数据之间的潜在的关联需要数据挖掘。他们之间是相互联系又有区别的, 不能互相取代的, 又需要相互融合。数据仓库中的数据并不是最新的, 专有的, 而是来源于其他关系数据库, 它是建立在一个更全面和完善的信息应用的基础上, 用于支持高层决策分析的数据基地。数据仓库是数据库新技术, 到目前为止, 数据仓库仍用关系数据库管理系统管理数据。数据挖掘是从大量存储在数据库、数据仓库或其他信息库中发现有趣知识的过程。只有这三个数据库技术互相融合, 取长补短, 各尽其责, 才能更好的为广大用户所使用, 为社会各个领域所应用。

参考文献

[1]华冠萍.数据仓库、数据挖掘及OLAP之两两关系[J].福建电脑, 2007, 8.

[2]牛承珍.马季兰.浅谈数据挖掘应用[J].山西科, 2008.5.20.

篇9：关系数据库中的“愉悦”教学法

【关键词】关系数据库；理论教学；“愉悦”教学法

【中图分类号】 G712 【文献标识码】 A 【文章编号】1671-1270（2012）02-0046-01

“兴趣是最好的老师。”一个人的学习及成就的取得是同浓厚的兴趣分不开的。而愉悦的教学情境是唤起兴趣意识，激起兴趣之源的最好平台。罗丹说：“在艺术中有风格的作品，才是美的。”教师教学风格等所产生的积极的和带有倾向性、选择性的态度和情绪也至关重要。我在教学实践中以“追求愉悦教学、满足学习兴趣” 为目标，积累了一些改善学生学习环境的一些探索、体会。

关系数据库是各类计算机认证考试中所选科目之一，同时也是职业学校计算机专业学生的必修课程。由于学科特点，关系数据库理论知识大多数命令抽象、难记，语句较长、死板易混淆，使数据库理论教学容易陷入枯燥乏味的境界。数据库上机操作要以理论知识为基础，学好理论知识才能做到上机胸有成竹。如何搞好数据库教学，提高学生的实践能力，是每一位教师面临的课题，我的体会是，在数据库教学中采用“愉悦”教学法，便于初学者接受、理解。因为宽松、舒适、和谐的课堂气氛，能使师生情感交融，并获得愉悦感，从而使师生感到教与学是一种乐趣，调动学生饱满的学习热情，学习上取得进步。在数据库教学中，为了创设轻松愉快的学习环境，我做了以下几个方面的

一、因势利导，让学生在快乐中求知

抽象的理论教学，学生容易感到枯燥，使理解力下降，记忆力降低，在这个时候，若来一点幽默小插曲，则可增加愉悦感，达到调节课堂气氛，激发学生思维，加深理解。比如我在进行删除语句的教学时，学生对逻辑删除（加删除标记），物理删除（彻底删除），恢复删除（去删除标记），总是理解不透彻，应用不当，加之由于天气闷热，有位学生象不倒翁一样，摇前晃后，昏昏欲睡。我借题发挥，说给**同学加逻辑删除，这位学生正睡意朦胧，听到点他的名字，不知所措，一下站起来，其他学生笑得前俯后仰，我顺势引导说：逻辑删除的意思是先把他标识起来，不让他参与到大家的活动中来。接着我问大家应该把他pack（彻底删除）呢？还是把他recall（恢复删除），重新坐下来听课呢？同学们异口同声回答recall，笑声驱散了困意，却加深了学生对以上三命令的理解。

二、营造类比，开启学生的创造思维

所谓类比，是指类似的关系。某些对象，看起来似乎差异很大，毫不相干，但从某一侧面、某一结构、某一属性、某一关系看，却具有很多共同点。从教学角度看，类比法符合辩证唯物论的认识论，它有简化教学，明确思想，加深理解、增强记忆，训练思维等作用。如在教学交换赋值语句B=A，A=B内容时，学生一开始受数学思维定势影响，认为这是完全等价的两个式子，很难理解“=”号在此表示的意义。上课前，我分别准备了稍加红、蓝墨水的两个杯子，分别标上A、B，又准备了一个空杯子，标上T。我让学生把A，B中的墨水换个位置，学生们一下子来了兴趣，个个跃跃欲试，认为这是很简单的一件事，借助空杯即可完成。大家推选一位同学很顺利的完成了这一操作。从空杯得到启发，我用类比手法，在原有两个变量A，B的基础上，又引出变量T，略加引导，学生便很快明白此处“=”号的意义，得出B=A，A=B不是简单的等价关系，而是要借助变量T的一个赋值转换，转换过程为T=A，A=B，B=T。

三、寓教于乐，让学生感悟知识

知识在教材中是以“动态的”、“生命化”的方式存在的，而知识学习是一个“生态式”的孕育过程。关系数据库中，使那些看似呆板、具体的知识具有“生命化”，采用游戏法教学，不仅能激发学生的学习兴趣，而且使学生产生愉悦感，在轻松的氛围中掌握知识。如在讲DO WHILE循环语句时，我使用“击掌”传花法，把击掌作为循环开始条件，我一直击掌，学生一直传花，当花传遍了每个学生时，学生窃窃私语，议论我为什么不停止击掌，我边击掌边问同学们：如果不停止击掌，按照游戏规则，传花能不能停？学生异口同声回答：不能。我又问：为什么？学生马上回答：因为满足传花条件。此时，我停止了击掌，学生随着停止传花，乘着学生余兴未尽，讲解DO WHILE 结构，当条件永远为真进，反复执行循环体，而当条件为假时，退出循环，由于有游戏中的感悟，学生轻松地掌握了循环、死循环和循环退出术语

篇10：关系数据库

经过二十年的经济发展，中国的经济形态正逐渐由稀缺经济向过剩经济过度，但这种过剩是底层次的过剩，产品的技术差别很小，同质化现象很严重，企业的习惯营销思维仍是以产品的推销为主，一次又一次地祭起“价格战”的大旗，结果是消费者逐渐麻木，并开始怀疑产品的品质，同时又严重削弱了企业的资本积累、科研开发及后续发展的能力。21世纪，对于任何企业而言，有两个方面最为重要，一是企业品牌，二是顾客的满意度，但顾客的满意和忠诚不是通过简单的削价可以换来，也不是通过折扣、积分等暂时的经济利益可以买来的，要靠数据库和顾客关系管理(CRM)系统，从与顾客的交流互动中更好地了解顾客需求来实现。

数据库营销作为本世纪90年代一种方兴未艾的营销形式，包含了关系营销的观念，着重于给顾客提供全方位的持续的服务，从而和市场建立长期稳定的关系;同时和现代信息技术、网络技术相结合，利用计算机信息管理系统(MIS)来充分的建设和利用客户数据库，而且，强大而完善的数据库是未来网络营销和电子商务的基础。

1.未来的顾客服务模式与CRM的运用

顾客服务模式的变化

忠诚、持久而稳定的顾客群成为企业最宝贵的资源，国外，93%的公司首席执行官认为“顾客资源”是企业成功和更具有竞争力的最重要的因素。企业营销的关键是争取和留住顾客，满足消费者个性化地需求，和顾客建立互相信任的稳定的双向沟通的互动关系。传统的只是单向被动的适应消费者的营销方式已经落在时代变化的后面，这种慢一拍的市场跟进不仅不能享受到高额利润，在这个快速变化的社会往往对企业而言还可能是致命的。现代的企业各个部门将被高度整合起来，以顾客为中心工作，追求顾客的终身价值。

顾客关系管理(CRM)呼之欲出

实现顾客的忠诚度，满足顾客随时变化的需求，相应的是企业管理的重心正从内部向外部扩展，从生产制造向顾客关系管理转移：ERP―SCM―CRM……顾客关系管理(CustomerRelationshipManagementCRM)。据202月27日中国经营报消息，上海罗氏制药公司和康柏合作，投资400万启动大中华地区制药行业真正意义上的客户管理系统(CRM)，由Sibel公司提供软件解决方案，上海罗氏希望在3、4年内通过CRM的建设，彻底改变与客户打交道的方式。

CRM作为新一代的顾客资源管理系统，把企业的销售、市场和服务等部门整合起来，有效地把各个渠道传来的客户信息集中在一个数据库里。公司各个部门之间共享这同一个客户数据库，发生在这个客户上的各种接触，无论是他何时索要过公司简介，还是他是否曾经购买过产品都记录在案，每个与这一顾客打交道的部门经手人可以很轻易地查询到这些数据，让这个顾客得到整体的关怀。从中我们也可发现，CRM系统的基础是一个数据完备、功能完善的客户数据库在营销中的整体功能发挥。

2.数据库营销的实际应用

数据库营销，是在企业通过收集和积累消费者大量的信息，经过处理后预测消费者有多大可能去购买某种产品，以及利用这些信息给产品以精确定位，有针对性地制作营销信息达到说服消费者去购买产品地目的。通过数据库的建立和分析，各个部门都对顾客的资料有详细全面的了解，可以给予顾客更加个性化的服务支持和营销设计，使“一对一的顾客关系管理”成为可能。数据库营销是一个“信息双向交流”的体系，它为每一位目标顾客提供了及时作出反馈的机会，并且这种反馈是可测定和度量的。

数据库营销在西方发达国家的企业里已相当普及，在美国，1994年DonnelleyMarketing公司的调查显示，56%的零售商和制造商有营销数据库，10%的零售商和制造商正在计划建设营销数据库，85%的零售商和制造商认为在本世纪末，他们将需要一个强大的营销数据库来支持他们的竞争实力。从全球来看，数据库直销作为市场营销的一种形式，正越来越受到企业管理者的青睐，在维系顾客、提高销售额中扮演着越来越重要的作用。

宏观功能――市场预测和实时反应

客户数据库的各种原始数据，可以利用“数据挖掘技术”和“智能分析”在潜在的数据中发现赢利机会。基于顾客年龄、性别、人口统计数据和其它类似因素，对顾客购买某一具体货物可能性作出预测;能够根据数据库中顾客信息特征有针对性的判定营销策略，促销手段，提高营销效率，帮助公司决定制造适销的产品以及使产品制定合适的价格;可以以所有可能的方式研究数据，按地区、国家、顾客大小、产品、销售人员、甚至按邮编，从而比较出不同市场销售业绩，找出数字背后的原因，挖掘出市场潜力。企业产品质量上或者功能的反馈信息首先通过市场、销售、服务等一线人员从面对面的顾客口中得知，把有关的信息整理好以后，输入数据库，定期对市场上的顾客信息进行分析，提出报告，帮助产品在工艺或功能上的改善和完美，产品开发部门作出前瞻性的研究和开发;管理人员可以根据市场上的实时信息随时调整生产和原料的采购，或者调整生产产品的品种，最大限度的减少库存，做到“适时性生产”(JIT)。

微观功能――分析每位顾客的赢利率

事实上，对于一个企业来说，真正给企业带来丰厚利润的顾客只占所有顾客中的20%，他们是企业的最佳顾客，赢利率是最高的，对这些顾客，企业应该提供特别的服务、折扣或奖励，并要保持足够的警惕，因为竞争对手也是瞄准这些顾客发动竞争攻击的。然而绝大多数的企业的顾客战略只是获取顾客，很少花精力去辨别和保护他们的最佳顾客，同时去除不良顾客;他们也很少花精力考虑到竞争者手中去策反顾客，增加产品和服务，来提高赢利率。利用企业数据库中的详细资料我们能够深入到信息的微观程度，加强顾客区分的统计技术，计算每位顾客的赢利率，然后去抢夺竞争者的最佳顾客，保护好自己的最佳顾客，培养自己极具潜力的顾客，驱逐自己最差的顾客。通用电气公司的消费者数据库能显示每个顾客的各种详细资料，保存了每次的交易记录。他们可以根据消费者购买公司家用电器的历史，来判断谁对公司和新式录象机感兴趣，能确认谁是公司的大买主，并给他们送上价值30美圆的小礼物，以换取他们对公司产生下一次的购买。

数据库营销是CRM的基础

CRM系统主要包括销售自动化(SalesForceAutomation,SFA)、营销管理、客户服务和支持、客户呼叫中心、网络功能几个模块。它的实质是充分发挥市场、销售、服务三大部门的作用，并且使三个部门能充分共享顾客信息，打破各部门之间的信息堡垒的封锁，从而使各个部门以一个企业的整体形象出现在顾客面前。在企业前端CRM系统背后，其

实就是一个功能强大的顾客服务数据库，存储了顾客的各种资料及交易行为，并能利用各种数学分析模型对这些数据进行深层次挖掘，对顾客的价值和赢利率进行分析。可见，在实施CRM过程中，将企业原有的顾客历史数据整理有序化，输入数据库，搭建好一个完整的数据库是基础(关系见图)。

3.网络时代CRM中的数据库营销

营销数据库和CRM把企业、经销商和维修站连成一体

在传统的企业结构中，要真正和顾客建立起持续、友好的个性化联系并不容易。原因很简单――技术上无法达到，观念上无法想像。比如说售后维修有时间地点的限制，难于提供24小时的即时服务;或者某个顾客的购买喜好只为单个销售人员所知，到了其他推广或售后服务人员那里就可能无法获得最适意的选择;一些基本顾客信息在不同部门的处理中需要不断重复，甚至发生数据丢失。更重要的是，销售人员往往仅从完成销售定额的角度出发，在销售过程中缺乏和后台支持人员的沟通，让顾客在购买之后才发现服务和产品性能并不象当初销售人员的描述那样，因而有上当受骗之感。这些常见的“企业病”都是由于企业的运作流程没有按照“以顾客为中心”的宗旨去设计实施，而是各部门从各部门自身的利益出发，多头出击的结果，在短期内即使可以赢得定单，却损害了与顾客的长期合作关系，最后仍然要由企业花费大量的时间和金钱来修补。

企业和经销商、特约维修站之间的联系，是一个“一荣俱荣，一损俱损”的共同体，这三者之间的维系的途径是什么呢?笔者觉得恰恰是顾客服务系统CRM，系统的前台是CRM，后台就是营销数据库。上海通用公司在安装了由IBM公司提供的CRM系统，它把企业的客户服务部、经销商和特约维修站联成一体，当一位顾客反映所购的轿车有问题投诉到公司的客户服务部门时，工作人员马上能根据顾客的名字从数据库中调出相关资料，其购买的是什么型号、购买时间、所售的零售商、曾有的维修记录、当时由谁负责、判断出顾客反映问题的所属的质量类型，从而马上通过系统通知离顾客最近的维修站，同时进行跟踪记录，何时解决问题，顾客的满意度等，大大加快了对顾客投诉的响应时间，同时，能够节省大量的人力资源，把他们从日常数据采集转化为能够增殖的顾客服务。

假如没有这个系统，企业和各维修站、经销商是隔离的，同样一位顾客的投诉，不可能马上对问题的处理迅捷和有条理，公司的顾客顾客服务中心可能还要打电话、发传真了解在经销商、维修站里有关顾客的信息，如果资料不是很切确，还要反复的核对，期间的麻烦和效率可想而知。

基于Internet的数据库营销和CRM

如果想领导这个数字时代，就必须充分了解因特网，这样才能准确预测网络生活方式对你的产业意味着什么(见比尔・盖茨著《未来时速》)。现在许多企业所建立的网站，并没有站在电子商务的高度，仅仅当作自己企业的电子宣传栏，网上预订的产品也只是目录式的，没有产品直观的多媒体介绍。应该说还没有领会网络在商业中的本质价值，不理解网络所扮演的销售角色，最终使企业的网站变成孤岛。

将网站和公司的客户数据库连接起来，网站可以通过对顾客网页浏览的顺序、停留的时间长短为这位顾客建立个人档案，识别出具有相似浏览习惯的顾客。同时，电子商务前端的客户关系管理应该和企业的内部管理系统(ERP、SCM等)连接起来，不管客户从哪个渠道进来，都可以跟后台的企业管理系统连接起来。网站的一切工作都应围绕着顾客需求这一中心，要符合顾客的浏览习惯，充分考虑到顾客在网上可能碰到的困难时需要的帮助和技术支持;开展网上自助服务，顾客根据自己的意愿，随时随地的上网查询，自行解决自己遇到的问题，以帮助降低成本。可以为他(她)定制在线购物经验、定制广告、促销活动和直接提供销售报盘，辨别出具体的顾客偏好，以便提供改进的个人服务，海尔公司推出了“网上定制”，顾客进入海尔网站的主页面后，就可以清楚看到定制冰箱和定制电脑，以定制冰箱为例，消费者可以自己设计冰箱的外观色彩和内件配置，从而最大限度满足了顾客的个性化需求。从208月海尔推出“定制冰箱”一个月时间，就从网上接到了多达100万台的要货订单。

4.提高企业顾客信息能力的非技术因素

在设计数据库之前，首先让一组营销人员来明确公司的业务需要，所设计的数据库要包含哪些功能，简单的说，就是数据库能帮助营销人员去做什么。然后让一组管理信息系统的专业人员去实现相应的运作条件。在具体的开发实施中，这组营销人员和MIS专业人员共同协作(TeamApproach)，互相支持，使数据库开发顺利进行。所设计的数据库应能够回答有关现有顾客或准顾客的特征和行为的特定问题(或查询);能够在特定标准、营销事件(MarketingEvents)或姓名评分模型(NameScoringModels)的基础上挑选将来促销的对象姓名;能够跟踪促销结果并对反馈者和非反馈者进行顾客轮廓分析(Profiling)。

大多数公司建立营销数据库作为一种独立的应用，并首要的把他当作一种分析和促销的工具，但一个完全一体化的数据库系统完全将公司的业务、决策支持和营销系统，合并成一个单一的一体化的数据库应用形式，数据库营销是一个系统性的有创造力的整合的营销体系。

顾客竞争其实就是信息竞争，筹建营销数据库和CRM系统，根本的目的是为了提高企业的顾客信息能力，顾客信息能力的本质是企业的判断能力，即能够根据已有的`事实判断那些未知因素将会具有怎样的价值，对企业未来的发展会产生怎样的影响。顾客信息能力已经是企业赖以生存的核心能力，它能贯彻到市场、销售、服务等各职能领域。

但是很多企业走入一个误区，在提高企业的信息能力上将近80%的资源投资在顾客数据库和网络系统建设上，忽视了企业信息能力除了技术以外，还有更重要的非技术因素，包括人才、文化观念、组织结构、领导艺术和战略观念。

4.1人才队伍

公司须组织一支均衡的信息队伍，其中包括：具有扎实业务操作经验的人才;敏捷、富于创造性，最少受行业传统束缚的人才;来自IT并熟悉本行业务的人才;来自本行业并熟悉技术应用的人才;具有新环境销售潜力的人才;具有熟练的数学和统计才能的人才;在与客户交流环境中能熟练应用信息的人才。

4.2企业文化

营销数据库的实施虽然在形式上表现为一些软件包的组合、调试、安装、测试和运行，但是蕴藏于信息管理的核心的是一种新型的理念。实施CRM需要销售

人员、市场推广人员、维修服务人员等等的全方位参与，如果不能得到他们的信赖和支持，再好的系统设计也不能发挥效力。公司要创造一种学习和创新的信息文化，努力使业务和信息技术部门之间的信息文化相互适应，评估人们在工作中对信息重要性的认识以及应用信息的能力。美国一家企业的经理对此有深刻的发现：“如果你留心观察一下周围那些在本行业中出类拔萃的企业，你就会发现他们在企业文化方面与众不同。”

4.3组织结构

留心观察一下，就会发现在现有的组织结构中，企业并不是单一的公司组织，而是由许多半自治部门组成。就象美国一家业务领先的银行经理指出：“每一个业务部门都有自己的技术支持，因此我们像六个竞争者在相互竞争。”在这种情况下，企业的每个业务部门之间没有分享顾客信息，形成了部门之间的信息壁垒，使得各部门无法协同工作，从共同的信息中获取更大的力量。企业必须建立明确的信息共享奖励机制，在部门之间经常举行群策会议，建立跨部门的联合小组专门从事信息开发，为各部门信息共享和建模作出明确预算，改变原有组织结构，根据信息价值创造规律创建信息流。

4.4领导艺术

企业要高度重视那些推动改革、创新和新的处事方式的人，这是企业改变行业惯例的开始。辨别企业中守旧的领导人员，对他们进行教育或进行更换，在每个管理层中寻找具有信息远见并勇于进行信息改革的人，从而在各项业务中加入信息指导。应该说，企业的高级管理层对企业信息转型的支持是企业提高信息能力的关键。

4.5战略观念

信息在传统上归入技术的范畴，在实施中也没有完全当作一种战略资产，围绕企业信息开发的大量资源很大程度上被用于信息管理而不是价值创造。随着企业意识到顾客信息的真正价值，企业的注意力从“管理信息”向“顾客信息”演化。制定顾客信息战略，对信息收集进行详细的规划，并开始系统化的信息收集工作，同时，筹建数据库，对收集到的信息整理存储，对已知信息的百分比进行评估并设法提高该比例，讨论其潜在的价值。利用数据库能准确统计出公司顾客数目，计算出各顾客贡献的利润，辨别哪些是公司顶级顾客等。

5.结束语

目前在我国，传统的营销方式仍占据着相当的地位，数据库营销只是对传统营销方式的补充和改变。但从长期看，数据库营销必将随着企业管理水平、尤其是营销管理水平的提升而得到创新使用。现在一些具有领先观念的企业如上海罗氏、通用汽车、广东美的已经建设了CRM系统。

随着经济的日益发展和信息技术对传统产业的改造，消费者的个性化需求的满足成为了可能，中国加入WTO以后，企业将面临更加严峻的形势，如何在这场强敌环饲的角力中胜出，需要全方位的提升企业的竞争力――特别是企业的客户信息能力，作为企业经营战略中非常重要的营销体制也必须吸收西方先进的营销理念和手段，革除传统营销模式的弊端，数据库营销是先进的营销理念和现代信息技术的结晶，必然是企业未来的选择。但中国企业首先要从客户数据库建设和营销做起，打好基础，革新观念，最终走向CRM。

参考文献：

1.约翰・麦凯恩著.《信息大师――客户关系管理的秘密》.上海：上海交通大学出版社，年1月

2.屈云波郑宏编著《数据库营销》企业管理出版社，5月

3.郭抒主编.《数据库直销》.首都经济贸易大学出版社，年1月

4.中国经营报