Ⅰ sql server第一、第二、第三範式
所謂範式就是符合某一種級別的關系模式的集合。通過分解把屬於低級範式的關系模式轉換為幾個屬於高級範式的關系模式的集合。這一過程稱為規范化。
1、 第一範式（1NF）：一個關系模式R的所有屬性都是不可分的基本數據項。
2、 第二範式（2NF）：關系模式R屬於第一範式，且每個非主屬性都完全函數依賴於鍵碼。
3、 第三範式（3NF）：關系模式R屬於第一範式，且每個非主屬性都不偉遞領帶於鍵碼。
4、 BC範式（BCNF）：關系模式R屬於第一範式，且每個屬性都不傳遞依賴於鍵碼。
不到第一範式:
create 學生(姓名,性別年齡) ----(因為性別年齡列包括了兩個屬性)
第一範式不到第二範式:
create 學生(姓名,性別,年齡,語文老師名) --(因為老師列不是完全函數依賴於鍵碼)
第二範式不到第三範式
create 學生(姓名,性別,年齡,語文老師id,數學老師id)
create 老師(老師id,老師名,老師年齡)
第三範式不到第四範式
create 學生(學生id,姓名,性別,年齡,籍貫)
create 關系表(學生id,老師id)
create 老師(老師id,老師名,老師年齡,籍貫)
第四範式
create 學生(學生id,姓名,性別,年齡,籍貫id)
create 關系表(學生id,老師id)
create 老師(老師id,老師名,老師年齡,籍貫id)
cteate 籍貫表(id,籍貫)
Ⅱ 資料庫的發展簡史
資料庫技術是本世紀60年代開始興起的一門信息管理自動化的新興學科，是計算機科學中的一個重要分支。隨著計算機應用的不斷發展，在計算機應用領域中，數據處理越來越佔主導
地位，資料庫技術的應用也越來越廣泛。
資料庫是數據管理的產物。數據管理是資料庫的核心任務，內容包括對數據的分類、組織、編碼、儲存、檢索和維護。隨著計算機硬體和軟體的發展，資料庫技術也不斷地發展。從數據管理的角度看，資料庫技術到目前共經歷了人工管理階段、文件系統階段和資料庫系統階段。
A.人工管理階段
人工管理階段是指計算機誕生的初期(即20世紀50年代後期之前)，這個時期的計算機主要用於科學計算。從硬體看，沒有磁碟等直接存取的存儲設備；從軟體看，沒有操作系統和管理數據的軟體，數據處理方式是批處理。
這個時期數據管理的特點是：
1. 數據不保存
該時期的計算機主要應用於科學計算，一般不需要將數據長期保存，只是在計算某一課題 時將數據輸入，用完後不保存原始數據，也不保存計算結果。
2. 沒有對數據進行管理的軟體系統
程序員不僅要規定數據的邏輯結構，而且還要在程序中設計物理結構，包括存儲結構、存取方法、輸入輸出方式等。因此程序中存取數據的子程序隨著存儲的改變而改變，數據與程序不具有一致性。
3. 沒有文件的概念
數據的組織方式必須由程序員自行設計。
4. 一組數據對應於一個程序，數據是面向應用的
即使兩個程序用到相同的數據，也必須各自定義、各自組織，數據無法共享、無法相互利用和互相參照，從而導致程序和程序之間有大量重復的數據。
B.文件系統階段
文件系統階段是指計算機不僅用於科學計算，而且還大量用於管理數據的階段(從50年代後期到60年代中期)。在硬體方面，外存儲器有了磁碟、磁鼓等直接存取的存儲設備。在軟體方面，操作系統中已經有了專門用於管理數據的軟體，稱為文件系統。
這個時期數據管理的特點是：
1. 數據需要長期保存在外存上供反復使用
由於計算機大量用於數據處理，經常對文件進行查詢、修改、插入和刪除等操作，所以數據需要長期保留，以便於反復操作。
2. 程序之間有了一定的獨立性
操作系統提供了文件管理功能和訪問文件的存取方法，程序和數據之間有了數據存取的介面，程序可以通過文件名和數據打交道，不必再尋找數據的物理存放位置，至此，數據有了物理結構和邏輯結構的區別，但此時程序和數據之間的獨立性尚還不充分。
3. 文件的形式已經多樣化
由於已經有了直接存取的存儲設備，文件也就不再局限於順序文件，還有了索引文件、鏈表文件等，因而，對文件的訪問可以是順序訪問，也可以是直接訪問。
4. 數據的存取基本上以記錄為單位
Ⅲ sql語言是什麼語言
SQL語言分為五大類：
DDL(數據定義語言) - Create、Alter、Drop 這些語句自動提交，無需用Commit提交。（Data Definition Language）
DQL(數據查詢語言) - Select 查詢語句不存在提交問題。
DML(數據操縱語言) - Insert、Update、Delete 這些語句需要Commit才能提交。（Data Manipulation Language）
DTL(事務控制語言) - Commit、Rollback 事務提交與回滾語句。
DCL(數據控制語言) - Grant、Revoke 授予許可權與回收許可權語句。
Ⅳ 優化SQL有什麼方法
在資料庫應用系統中編寫可執行的SQL語句可以有多種方式實現，但哪一條是最佳方案卻難以確定。為了解決這一問題，有必要對SQL實施優化。簡單地說，SQL語句的優化就是將性能低下的SQL語句轉換成達到同樣目的的性能更好的SQL語句。
優化SQL語句的原因
資料庫系統的生命周期可以分成: 設計、開發和成品三個階段。在設計階段進行優化的成本最低，收益最大。在成品階段進行優化的成本最高，收益最小。如果將一個資料庫系統比喻成一座樓房，在樓房建好後進行矯正往往成本很高而收效很小（甚至可能根本無法矯正），而在樓房設計、生產階段控制好每塊磚瓦的質量就能達到花費小而見效高的目的。
為了獲得最大效益，人們常需要對資料庫進行優化。資料庫的優化通常可以通過對網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序的優化來進行。根據統計，對網路、硬體、操作系統、資料庫參數進行優化所獲得的性能提升全部加起來只佔資料庫應用系統性能提升的40%左右，其餘60%的系統性能提升全部來自對應用程序的優化。許多優化專家甚至認為對應用程序的優化可以得到80%的系統性能提升。因此可以肯定，通過優化應用程序來對資料庫系統進行優化能獲得更大的收益。
對應用程序的優化通常可分為兩個方面: 源代碼的優化和SQL語句的優化。由於涉及到對程序邏輯的改變，源代碼的優化在時間成本和風險上代價很高(尤其是對正在使用中的系統進行優化) 。另一方面，源代碼的優化對資料庫系統性能的提升收效有限，因為應用程序對資料庫的操作最終要表現為SQL語句對資料庫的操作。
對SQL語句進行優化有以下一些直接原因：
1. SQL語句是對資料庫(數據) 進行操作的惟一途徑，應用程序的執行最終要歸結為SQL語句的執行，SQL語句的效率對資料庫系統的性能起到了決定性的作用。
2. SQL語句消耗了70%～90%的資料庫資源。
3. SQL語句獨立於程序設計邏輯，對SQL語句進行優化不會影響程序邏輯，相對於對程序源代碼的優化，對SQL語句的優化在時間成本和風險上的代價都很低。
4. SQL語句可以有不同的寫法，不同的寫法在性能上的差異可能很大。
5. SQL語句易學，難精通。SQL語句的性能往往同實際運行系統的資料庫結構、記錄數量等有關，不存在普遍適用的規律來提升性能。
傳統的優化方法
SQL程序人員在傳統上採用手工重寫來對SQL語句進行優化。這主要依靠DBA或資深程序員對SQL語句執行計劃的分析，依靠經驗，嘗試重寫SQL語句，然後對結果和性能進行比較以試圖找到性能較佳的SQL語句。這種做法存在著以下不足：
1. 無法找出SQL語句的所有可能寫法。很可能花費了大量的時間也無法找到性能較佳的SQL語句。即便找到了某個性能較佳的SQL語句也無法知道是否存在性能更好的寫法。
2. 非常依賴於人的經驗，經驗的多寡往往決定了優化後SQL語句的性能。
3. 非常耗時間。重寫-->校驗正確性-->比較性能，這一循環過程需要大量的時間。
根據傳統的SQL優化工具的功能，人們一般將優化工具分為以下三代產品：
第一代的SQL優化工具是執行計劃分析工具。這類工具對輸入的SQL語句從資料庫提取執行計劃，並解釋執行計劃中關鍵字的含義。
第二代的SQL優化工具只能提供增加索引的建議，它通過對輸入的SQL語句的執行計劃的分析來產生是否要增加索引的建議。這類工具存在著致命的缺點——只分析了一條SQL語句就得出增加某個索引的結論，根本不理會(實際上也無法評估到)增加的索引對整體資料庫系統性能的影響。
第三代工具是利用人工智慧實現自動SQL優化。
人工智慧自動SQL優化
隨著人工智慧技術的發展和在資料庫優化領域應用的深入，在20世紀90年代末優化技術取得了突破性的進展，出現了人工智慧自動SQL優化。人工智慧自動SQL優化的本質就是藉助人工智慧技術，自動對SQL語句進行重寫，找到性能最好的等效SQL語句。LECCO SQL Expert就採用了這種人工智慧技術，其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2資料庫平台。其突出特點是自動優化SQL語句。除此以外，還可以以人工智慧知識庫「反饋式搜索引擎」來重寫SQL語句，並找出所有等效的SQL語句及可能的執行計劃，通過測試運行為應用程序和資料庫自動找到性能最好的SQL語句，提供微秒級的計時; 能夠優化Web應用程序和有大量用戶的在線事務處理中運行時間很短的SQL語句; 能通過比較源SQL和待選SQL的不同之處，為開發人員提供「邊做邊學式訓練」，迅速提高開發人員的SQL編程技能等等。
該工具針對資料庫應用的開發和維護階段提供了數個特別的模塊：SQL語法優化器、PL/SQL集成化開發調試環境(IDE)、掃描器、資料庫監視器等。其核心模塊之一「SQL 語法優化器」的工作原理大致如下：輸入一條源SQL語句，「人工智慧反饋式搜索引擎」對輸入的SQL語句結合檢測到的資料庫結構和索引進行重寫，產生N條等效的SQL語句輸出，產生的N條等效SQL語句再送入「人工智慧反饋式搜索引擎」進行重寫，直至無法產生新的輸出或搜索限額滿，接下來對輸出的SQL語句進行過濾，選出具有不同執行計劃的SQL語句(不同的執行計劃意味著不同的執行效率)，最後，對得到的SQL語句進行批量測試，找出性能最好的SQL語句（參見下圖）。
圖 人工智慧自動SQL優化示意圖
LECCO SQL Expert不僅能夠找到最佳的SQL語句，它所提供的「邊做邊學式訓練」還能夠教會開發人員和資料庫管理員如何寫出性能最好的SQL語句。LECCO SQL Expert的SQL語句自動優化功能使SQL的優化變得極其簡單，只要能夠寫出SQL語句，它就能幫開發人員找到最好性能的寫法。
小 結
SQL語句是資料庫應用中一個非常關鍵的部分，它執行性能的高低直接影響著應用程序的運行效率。正因為如此，人們在SQL語句的優化上投入了很大的精力，出現了許多SQL語句優化工具。隨著人工智慧等相關技術的日益成熟, 肯定還會有更多更好的工具出現，這將會給開發人員提供更多的幫助。
Ⅳ 什麼是SQL注入
SQL注入：利用現有應用程序，將(惡意)的SQL命令注入到後台資料庫引擎執行的能力，這是SQL注入的標准釋義。
隨著B/S模式被廣泛的應用，用這種模式編寫應用程序的程序員也越來越多，但由於開發人員的水平和經驗參差不齊，相當一部分的開發人員在編寫代碼的時候，沒有對用戶的輸入數據或者是頁面中所攜帶的信息（如Cookie）進行必要的合法性判斷，導致了攻擊者可以提交一段資料庫查詢代碼，根據程序返回的結果，獲得一些他想得到的數據。
SQL注入利用的是正常的HTTP服務埠，表面上看來和正常的web訪問沒有區別，隱蔽性極強，不易被發現。
SQL注入攻擊過程分為五個步驟：
第一步：判斷Web環境是否可以SQL注入。如果URL僅是對網頁的訪問，不存在SQL注入問題，如：http://www.../162414739931.shtml就是普通的網頁訪問。只有對資料庫進行動態查詢的業務才可能存在SQL注入，如：http://www...../webhp?id＝39，其中?id＝39表示資料庫查詢變數，這種語句會在資料庫中執行，因此可能會給資料庫帶來威脅。
第二步：尋找SQL注入點。完成上一步的片斷後，就要尋找可利用的注入漏洞，通過輸入一些特殊語句，可以根據瀏覽器返回信息，判斷資料庫類型，從而構建資料庫查詢語句找到注入點。
第三步：猜解用戶名和密碼。資料庫中存放的表名、欄位名都是有規律可言的。通過構建特殊資料庫語句在資料庫中依次查找表名、欄位名、用戶名和密碼的長度，以及內容。這個猜測過程可以通過網上大量注入工具快速實現，並藉助破解網站輕易破譯用戶密碼。
第四步：尋找WEB管理後台入口。通常WEB後台管理的界面不面向普通用戶
開放，要尋找到後台的登陸路徑，可以利用掃描工具快速搜索到可能的登陸地址，依次進行嘗試，就可以試出管理台的入口地址。
第五步：入侵和破壞。成功登陸後台管理後，接下來就可以任意進行破壞行為，如篡改網頁、上傳木馬、修改、泄漏用戶信息等，並進一步入侵資料庫伺服器。
SQL注入攻擊的特點:
變種極多，有經驗的攻擊者會手動調整攻擊參數，致使攻擊數據的變種是不可枚舉的，這導致傳統的特徵匹配檢測方法僅能識別相當少的攻擊，難以防範。
攻擊過程簡單，目前互聯網上流行眾多的SQL注入攻擊工具，攻擊者藉助這些工具可很快對目標WEB系統實施攻擊和破壞。
危害大，由於WEB編程語言自身的缺陷以及具有安全編程能力的開發人員少之又少，大多數WEB業務系統均具有被SQL注入攻擊的可能。而攻擊者一旦攻擊成功，可以對控制整個WEB業務系統，對數據做任意的修改，破壞力達到及至。
SQL注入的危害和現狀
SQL注入的主要危害包括：
未經授權狀況下操作資料庫中的數據
惡意篡改網頁內容
私自添加系統帳號或者是資料庫使用者帳號
網頁掛木馬
如何防止SQL參數：
1，檢查上傳的數據，並過濾
2. 禁止拼接SQL字元串
3.使用SQL參數化處理
4．載入防入侵等硬體設施
Ⅵ sql中關系資料庫屬於第幾代資料庫特徵
特點
資料庫管理系統將具有一定結構的數據組成一個集合，它主要具有以下幾個特點：
1. 數據的結構化資料庫中的數據並不是雜亂無章、毫不相乾的，它們具有一定的組織結構，屬於同一集合的數據具有相似的特徵。
2. 數據的共享性在一個單位的各個部門之間，存在著大量的重復信息。使用資料庫的目的就是要統一管理這些信息，減少冗餘度，使各個部門共同享有相同的數據。
3. 數據的獨立性數據的獨立性是指數據記錄和數據管理軟體之間的獨立。數據及其結構應具有獨立性，而不應該去改變應用程序。
4. 數據的完整性數據的完整性是指保證資料庫中數據的正確性。可能造成數據不正確的原因很多，資料庫管理系統通過對數據性質進行檢查而管理它們。
5. 數據的靈活性資料庫管理系統不是把數據簡單堆積，它在記錄數據信息的基礎上具有很多的管理功能，如輸入、輸出、查詢、編輯修改等。
6. 數據的安全性根據用戶的職責，不同級別的人對資料庫具有不同的許可權，資料庫管理系統應該確保數據的安全性。
Ⅶ SQL語言和C++有什麼區別
你好。根據你的年齡，可能是初學者，通俗易懂點給你講講吧。
首先，說說資料庫。我們玩的英雄聯盟，每次登錄都會顯示你買過的皮膚，你有的英雄。這些信息就存在資料庫中，其實也沒有什麼，和你電腦裡面的文件一種性質，不過不是存在你電腦的裡面，而是存在專門存儲這些信息的伺服器裡面，伺服器也沒啥，其實就是一台電腦，只不過專門用來存儲數據。(嗯，還是不明白伺服器，去網路查查)
sql語言呢，就是用來從這么多數據中找出自己想要的數據。舉個例子，當你想看看你有多少英雄時，就通過sql語言去資料庫中去進行查找，並且把結果返到界面，你就可以看到了。
這兩種語言之間的區別呢。都是高級語言，但是c++屬於第三代語言，sql屬於第四代語言。c++語言功能比較廣，前端用戶界面可以進行編寫，中間邏輯層代碼也可以編寫，資料庫查詢也可以編寫。但是突出點是編寫邏輯層，應該就是你現在學的c++內容。類，函數這些內容。但是用c++編寫查詢資料庫的語句太麻煩，於是就有了專門用來查詢資料庫的語言sql。還有專門用來寫前端的第四代語言像h5等。sql語言專注於資料庫部分，而且用起來比較簡單。而c++，什麼都能做做，但是對像查詢資料庫這些部分太復雜。
我也是從你這個階段過來的，當初我連什麼是資料庫都不知道，而且我當時都19歲了。一點點來，一定要多思考這些不會的地方，多去了解關於這部分的知識，早晚會懂的，重在堅持！
Ⅷ sql語言是第開四代語言么
SQL(Structure Query Language)是關系資料庫核心語言，是面向集合的描述性非過程化的4GL。
Ⅸ SQL中，什麼是數據完整性數據完整性分為幾種
數據完整性（Data Integrity）是指數據的精確性（Accuracy） 和可靠性（Reliability）。它是應防止資料庫中存在不符合語義規定的數據和防止因錯誤信息的輸入輸出造成無效操作或錯誤信息而提出的。數據完整性分為四類：實體完整性（Entity Integrity）、域完整
性（Domain Integrity）、參照完整性（Referential Integrity）、用戶定義的完整性（User-definedIntegrity）。
資料庫採用多種方法來保證數據完整性，包括外鍵、束約、規則和觸發器。系統很好地處理了這四者的關系，並針對不同的具體情況用不同的方法進行，相互交叉使用，相補缺點。
Ⅹ sql2008檢測是哪個sql
判斷方法有兩種： 1、打開sql server自帶的「服務管理器」，可以看到「正在運行中」或者「已停止」的狀態顯示。 2、開始＝》運行＝》輸入「cmd」 回車。在打開的命令行窗口中輸入： "netstat -an" 查看本地TCP埠1433是否開放。若開放，說明sqlserver已...