Ⅰ 資料庫原理和數據結構有什麼區別
數據結構是電腦里數據的組織方式,或者說存儲方式,是一種什麼結構來存取數據,例如典型的堆棧結構stack,隊列結構queue，鏈表結構list等，堆棧是後進先出last
in
first
out
（lifo），隊列結構是first
in
first
out(fifo)，鏈表是任意位置插入新數據之類的，簡單來說就是找一種方式方便你存取你的數據。
資料庫是一個數據集合，顧名思義，庫就是一個存儲地方嘛，即存放大量數據的地方，而往資料庫里放數據或者訪問資料庫里的數據的方式就是數據結構的內容了。
資料庫相當於一個容器，數據結構相當於你往容器里放東西的方式和取東西的方式，如果沒有數據結構，那麼容器里的東西（數據）就會雜亂無章，以後取出來也麻煩。兩個理念，一句兩句說不清楚，重要的是看書
Ⅱ 資料庫完整性的原理
資料庫完整性對於資料庫應用系統非常關鍵，其作用主要體現在以下幾個方面：
1．資料庫完整性約束能夠防止合法用戶使用資料庫時向資料庫中添加不合語義的數據。
2．利用基於DBMS的完整性控制機制來實現業務規則，易於定義，容易理解，而且可以降低應用程序的復雜性，提高應用程序的運行效率。同時，基於DBMS的完整性控制機制是集中管理的，因此比應用程序更容易實現資料庫的完整性。
3．合理的資料庫完整性設計，能夠同時兼顧資料庫的完整性和系統的效能。比如裝載大量數據時，只要在裝載之前臨時使基於DBMS的資料庫完整性約束失效，此後再使其生效，就能保證既不影響數據裝載的效率又能保證資料庫的完整性。
4．在應用軟體的功能測試中，完善的資料庫完整性有助於盡早發現應用軟體的錯誤。
資料庫完整性約束可分為6類：列級靜態約束、元組級靜態約束、關系級靜態約束、列級動態約束、元組級動態約束、關系級動態約束。動態約束通常由應用軟體來實現。不同DBMS支持的資料庫完整性基本相同。 關系資料庫的完整性規則是資料庫設計的重要內容。絕大部分關系型資料庫管理系統RDBMS都可自動支持關系完整性規則，只要用戶在定義（建立）表的結構時，注意選定主鍵、外鍵及其參照表，RDBMS可自動實現其完整性約束條件。
（1）實體完整性（Entity Integrity）。實體完整性指表中行的完整性。主要用於保證操作的數據（記錄）非空、唯一且不重復。即實體完整性要求每個關系（表）有且僅有一個主鍵，每一個主鍵值必須唯一，而且不允許為「空」（NULL）或重復。
（2）實體完整性規則要求。若屬性A是基本關系R的主屬性，則屬性A不能取空值，即主屬性不可為空值。其中的空值(NULL)不是0，也不是空隔或空字元串，而是沒有值。實際上，空值是指暫時「沒有存放的值」、「不知道」或「無意義」的值。由於主鍵是實體數據（記錄）的惟一標識，若主屬性取空值，關系中就會存在不可標識（區分）的實體數據（記錄），這與實體的定義矛盾，而對於非主屬性可以取空值(NULL)，因此，將此規則稱為實體完整性規則。如學籍關系（表）中主屬性「學號」（列）中不能有空值，否則無法操作調用學籍表中的數據（記錄）。 參照完整性（Referential Integrity）屬於表間規則。對於永久關系的相關表，在更新、插入或刪除記錄時，如果只改其一，就會影響數據的完整性。如刪除父表的某記錄後，子表的相應記錄未刪除，致使這些記錄稱為孤立記錄。對於更新、插入或刪除表間數據的完整性，統稱為參照完整性。通常，在客觀現實中的實體之間存在一定聯系，在關系模型中實體及實體間的聯系都是以關系進行描述，因此，操作時就可能存在著關系與關系間的關聯和引用。
在關系資料庫中，關系之間的聯系是通過公共屬性實現的。這個公共屬性經常是一個表的主鍵，同時是另一個表的外鍵。參照完整性體現在兩個方面：實現了表與表之間的聯系，外鍵的取值必須是另一個表的主鍵的有效值，或是「空」值。
參照完整性規則（Referential Integrity）要求：若屬性組F是關系模式R1的主鍵，同時F也是關系模式R2的外鍵，則在R2的關系中，F的取值只允許兩種可能：空值或等於R1關系中某個主鍵值。
R1稱為「被參照關系」模式，R2稱為「參照關系」模式。
注意：在實際應用中，外鍵不一定與對應的主鍵同名。外鍵常用下劃曲線標出。 經過系統分析員、資料庫分析員、用戶的共同努力，確定系統模型中應該包含的對象，如人事及工資管理系統中的部門、員工、經理等，以及各種業務規則。
在完成尋找業務規則的工作之後，確定要作為資料庫完整性的業務規則，並對業務規則進行分類。其中作為資料庫模式一部分的完整性設計按下面的過程進行。而由應用軟體來實現的資料庫完整性設計將按照軟體工程的方法進行。 此階段就是將概念結構轉換為某個DBMS所支持的數據模型，並對其進行優化，包括對關系模型的規范化。此時，依據DBMS提供的完整性約束機制，對尚未加入邏輯結構中的完整性約束列表，逐條選擇合適的方式加以實現。
在邏輯結構設計階段結束時，作為資料庫模式一部分的完整性設計也就基本完成了。每種業務規則都可能有好幾種實現方式，應該選擇對資料庫性能影響最小的一種，有時需通過實際測試來決定。
Ⅲ 《資料庫原理》求答案！
一
1.有組織,可共享.
2.實體完整性,參照完整性.
3.網狀模型.關系模型
4.一致性,原子性.
5.數據不一致.數據丟失.
6.外模式,內模式.
7.對內儲存,對外儲存.
8.讀鎖(s)寫鎖(x)
9.E-R圖
10.消除了非主屬性對碼的傳遞函數依賴.
二.
1.物理的邏輯獨立性就是數據的存儲和資料庫系統相互獨立,資料庫里的數據單獨存在於資料庫操作系統之外.
2.網狀模型的優點:分層明確,且每個結點的數據都相互獨立.缺點:關系表現形式太復雜,不容易明顯看清楚.
3.由於需要對數據進行增刪改查,所以需要對數據修改做保護,避免出現增刪改查的異常.
4.內模式是指資料庫的存儲模式,單純的資料庫數據存儲.
三.
1.∏sno,sname,sage,sdept(student)σ
2.∏sdept(σsno,sname,sage,sdept(student))
3.∏ name,sdept(σcno='1'∧(student*course*c)
四.
1.select sno,sname,sage,sdept
from student
2.select sname,sage
from student
where sdept='IS' and sdept='MS' and sdept='CS'
3.select sno,sname,sage,sdept,cno,grade
from student,sc
where student sno=sc sno
五.事物T1 事物T2
讀A
讀B
B=A+1
寫回B
A=B+1
寫回A
六.不明白此題.我的題不這樣的問.
七.同上
八.倉庫 (庫號，面積，電話號碼)倉庫號是主碼
零件 (零件號，名稱，規格，單價，描述)零件號是主碼
供應商(供應商號，姓名，地址，電話號碼，賬號)供應商是主碼
項目(項目號，預算，開工日期)項目號是主碼
職工(職工號，姓名，年齡，職稱)職工號是主碼
Ⅳ Sybase資料庫的基本原理： （1）、列方式的存儲，可以減少IO 那個IO是什麼
列存儲——有別於傳統的關系型資料庫，Sybase IQ是按照數據表中的列來存儲與訪問數據的。基於列來讀取數據，即使在數據不斷膨脹的情況下，你也只須讀出你想要了解的數據，避免了重復的全面掃描，顯著提供查詢速度，進而提升了性能指數P；同時，由於同一列中的所有數據域有相同的數據類型，因此，每一列都可以以更優化的效率和檢索進行壓縮，從而降低了佔用的資源T。
數據壓縮——正是由於數據按列存儲，相鄰的欄位值具有相同的數據類型，所以壓縮更容易，通常能得到大於50%的壓縮。在海量數據下，隨著數據的大幅壓縮，所佔用的空間等資源成本會顯著減少。因此，更大的壓縮比，加上大頁面，使得Sybase IQ在獲得優良查詢性能的同時，減少了對存儲空間的需求，因此佔用的資源T也大大降低了。
豐富的索引——傳統的關系型資料庫引擎只能一對一地解決問題，在數據爆炸的今天，如此「大海撈針」似的查詢會令反應速度非常遲緩。而Sybase IQ針對數據倉庫應用有多種不同的索引技術，並且這些技術中的每一個都與數據倉庫的查詢問題相吻合，從而顯著減少給定查詢或更新的工作量，加快查詢速度，自然帶動性能P的提升。
Multiplex可擴展能力——Sybase IQ的Multiplex組件增加了在單一的Sybase IQ環境中支持多個SMP機器節點的功能，顯著地減輕了進程與內存負擔。因此，在信息飛速增長的商業社會，它允許數據倉庫從基礎開始擴展，從很小的規模擴展到非常巨大的規模，擁有卓越的可擴展能力，避免了數據爆炸帶來的更新和不便。
總之，正是憑藉以上引領未來的核心科技，Sybase IQ 在保證數據壓縮的目標下，能夠同時提高查詢性能。因此，不論以S/T(即資料庫壓縮比)、P/T，還是從整體SPoT公式來看，Sybase IQ 都擁有更高的綠色數據指標，是「綠色資料庫」的完美體現。
信息飛速膨脹的時代呼喚有效利用資源的綠色科技。綠色資料庫Sybase IQ是對傳統商業智能軟體的挑戰，引領了未來關系型資料庫的發展方向，其低成本、高效能的綠色效應必將促進企業健康持久成長，營造和諧持續發展的綠色信息環境。
Ⅳ 資料庫原理及應用說明視圖與基本表的區別和聯系
聯系：視圖（view）是在基本表之上建立的表，它的結構（即所定義的列）和內容（即所有數據行）都來自基本表，它依據基本表存在而存在。一個視圖可以對應一個基本表，也可以對應多個基本表。視圖是基本表的抽象和在邏輯意義上建立的新關系
區別：1、視圖是已經編譯好的sql語句。而表不是
2、視圖沒有實際的物理記錄。而表有。
3、表是內容，視圖是窗口
4、表只用物理空間而視圖不佔用物理空間，視圖只是邏輯概念的存在，表可以及時四對它進行修改，但視圖只能有創建的語句來修改
5、表是內模式，視圖是外模式
6、視圖是查看數據表的一種方法，可以查詢數據表中某些欄位構成的數據，只是一些SQL語句的集合。從安全的角度說，視圖可以不給用戶接觸數據表，從而不知道表結構。
7、表屬於全局模式中的表，是實表；視圖屬於局部模式的表，是虛表。
8、視圖的建立和刪除隻影響視圖本身，不影響對應的基本表。
Ⅵ 資料庫索引原理
資料庫索引原理如下：
使用索引可快速訪問資料庫表中的特定信息。如果想按特定職員的姓來查找人員，則與在表中搜索所有的行相比，索引有助於更快地獲取信息。
索引的實現通常使用B樹及其變種B+樹。在數據之外，資料庫系統還維護著滿足特定查找演算法的數據結構，這些數據結構以某種方式引用（指向）數據，這樣就可以在這些數據結構上實現高級查找演算法。
(6)列式資料庫原理擴展閱讀：
對於有些列不應該創建索引。一般來說，不應該創建索引的的這些列具有下列特點：
1、查詢很少：
對於那些在查詢中很少使用或者參考的列不應該創建索引。這是因為，既然這些列很少使用到，因此有索引或者無索引，並不能提高查詢速度。相反，由於增加了索引，反而降低了系統的維護速度和增大了空間需求。
2、少數據值：
對於那些只有很少數據值的列也不應該增加索引。這是因為，由於這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結果中，結果集的數據行佔了表中數據行的很大比例，即需要在表中搜索的數據行的比例很大。增加索引，並不能明顯加快檢索速度。
3、定義類型：
對於那些定義為text, image和bit數據類型的列不應該增加索引。這是因為，這些列的數據量要麼相當大，要麼取值很少。
Ⅶ 什麼是資料庫列存儲，原理是怎樣的
資料庫列存儲不同於傳統的關系型資料庫，其數據在表中是按行存儲的，列方式所帶來的重要好處之一就是，由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的，因 此整個資料庫是自動索引化的。
按列存儲每個欄位的數據聚集存儲，在查詢只需要少數幾個欄位的時候，能大大減少讀取的數據量，一個欄位的數據聚集存儲，那就 更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。這張圖講述了傳統的行存儲和列存儲的區別：