Ⅰ 数据库原理和数据结构有什么区别
数据结构是电脑里数据的组织方式,或者说存储方式,是一种什么结构来存取数据,例如典型的堆栈结构stack,队列结构queue，链表结构list等，堆栈是后进先出last
in
first
out
（lifo），队列结构是first
in
first
out(fifo)，链表是任意位置插入新数据之类的，简单来说就是找一种方式方便你存取你的数据。
数据库是一个数据集合，顾名思义，库就是一个存储地方嘛，即存放大量数据的地方，而往数据库里放数据或者访问数据库里的数据的方式就是数据结构的内容了。
数据库相当于一个容器，数据结构相当于你往容器里放东西的方式和取东西的方式，如果没有数据结构，那么容器里的东西（数据）就会杂乱无章，以后取出来也麻烦。两个理念，一句两句说不清楚，重要的是看书
Ⅱ 数据库完整性的原理
数据库完整性对于数据库应用系统非常关键，其作用主要体现在以下几个方面：
1．数据库完整性约束能够防止合法用户使用数据库时向数据库中添加不合语义的数据。
2．利用基于DBMS的完整性控制机制来实现业务规则，易于定义，容易理解，而且可以降低应用程序的复杂性，提高应用程序的运行效率。同时，基于DBMS的完整性控制机制是集中管理的，因此比应用程序更容易实现数据库的完整性。
3．合理的数据库完整性设计，能够同时兼顾数据库的完整性和系统的效能。比如装载大量数据时，只要在装载之前临时使基于DBMS的数据库完整性约束失效，此后再使其生效，就能保证既不影响数据装载的效率又能保证数据库的完整性。
4．在应用软件的功能测试中，完善的数据库完整性有助于尽早发现应用软件的错误。
数据库完整性约束可分为6类：列级静态约束、元组级静态约束、关系级静态约束、列级动态约束、元组级动态约束、关系级动态约束。动态约束通常由应用软件来实现。不同DBMS支持的数据库完整性基本相同。 关系数据库的完整性规则是数据库设计的重要内容。绝大部分关系型数据库管理系统RDBMS都可自动支持关系完整性规则，只要用户在定义（建立）表的结构时，注意选定主键、外键及其参照表，RDBMS可自动实现其完整性约束条件。
（1）实体完整性（Entity Integrity）。实体完整性指表中行的完整性。主要用于保证操作的数据（记录）非空、唯一且不重复。即实体完整性要求每个关系（表）有且仅有一个主键，每一个主键值必须唯一，而且不允许为“空”（NULL）或重复。
（2）实体完整性规则要求。若属性A是基本关系R的主属性，则属性A不能取空值，即主属性不可为空值。其中的空值(NULL)不是0，也不是空隔或空字符串，而是没有值。实际上，空值是指暂时“没有存放的值”、“不知道”或“无意义”的值。由于主键是实体数据（记录）的惟一标识，若主属性取空值，关系中就会存在不可标识（区分）的实体数据（记录），这与实体的定义矛盾，而对于非主属性可以取空值(NULL)，因此，将此规则称为实体完整性规则。如学籍关系（表）中主属性“学号”（列）中不能有空值，否则无法操作调用学籍表中的数据（记录）。 参照完整性（Referential Integrity）属于表间规则。对于永久关系的相关表，在更新、插入或删除记录时，如果只改其一，就会影响数据的完整性。如删除父表的某记录后，子表的相应记录未删除，致使这些记录称为孤立记录。对于更新、插入或删除表间数据的完整性，统称为参照完整性。通常，在客观现实中的实体之间存在一定联系，在关系模型中实体及实体间的联系都是以关系进行描述，因此，操作时就可能存在着关系与关系间的关联和引用。
在关系数据库中，关系之间的联系是通过公共属性实现的。这个公共属性经常是一个表的主键，同时是另一个表的外键。参照完整性体现在两个方面：实现了表与表之间的联系，外键的取值必须是另一个表的主键的有效值，或是“空”值。
参照完整性规则（Referential Integrity）要求：若属性组F是关系模式R1的主键，同时F也是关系模式R2的外键，则在R2的关系中，F的取值只允许两种可能：空值或等于R1关系中某个主键值。
R1称为“被参照关系”模式，R2称为“参照关系”模式。
注意：在实际应用中，外键不一定与对应的主键同名。外键常用下划曲线标出。 经过系统分析员、数据库分析员、用户的共同努力，确定系统模型中应该包含的对象，如人事及工资管理系统中的部门、员工、经理等，以及各种业务规则。
在完成寻找业务规则的工作之后，确定要作为数据库完整性的业务规则，并对业务规则进行分类。其中作为数据库模式一部分的完整性设计按下面的过程进行。而由应用软件来实现的数据库完整性设计将按照软件工程的方法进行。 此阶段就是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并对其进行优化，包括对关系模型的规范化。此时，依据DBMS提供的完整性约束机制，对尚未加入逻辑结构中的完整性约束列表，逐条选择合适的方式加以实现。
在逻辑结构设计阶段结束时，作为数据库模式一部分的完整性设计也就基本完成了。每种业务规则都可能有好几种实现方式，应该选择对数据库性能影响最小的一种，有时需通过实际测试来决定。
Ⅲ 《数据库原理》求答案！
一
1.有组织,可共享.
2.实体完整性,参照完整性.
3.网状模型.关系模型
4.一致性,原子性.
5.数据不一致.数据丢失.
6.外模式,内模式.
7.对内储存,对外储存.
8.读锁(s)写锁(x)
9.E-R图
10.消除了非主属性对码的传递函数依赖.
二.
1.物理的逻辑独立性就是数据的存储和数据库系统相互独立,数据库里的数据单独存在于数据库操作系统之外.
2.网状模型的优点:分层明确,且每个结点的数据都相互独立.缺点:关系表现形式太复杂,不容易明显看清楚.
3.由于需要对数据进行增删改查,所以需要对数据修改做保护,避免出现增删改查的异常.
4.内模式是指数据库的存储模式,单纯的数据库数据存储.
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
读A
读B
B=A+1
写回B
A=B+1
写回A
六.不明白此题.我的题不这样的问.
七.同上
八.仓库 (库号，面积，电话号码)仓库号是主码
零件 (零件号，名称，规格，单价，描述)零件号是主码
供应商(供应商号，姓名，地址，电话号码，账号)供应商是主码
项目(项目号，预算，开工日期)项目号是主码
职工(职工号，姓名，年龄，职称)职工号是主码
Ⅳ Sybase数据库的基本原理： （1）、列方式的存储，可以减少IO 那个IO是什么
列存储——有别于传统的关系型数据库，Sybase IQ是按照数据表中的列来存储与访问数据的。基于列来读取数据，即使在数据不断膨胀的情况下，你也只须读出你想要了解的数据，避免了重复的全面扫描，显着提供查询速度，进而提升了性能指数P；同时，由于同一列中的所有数据域有相同的数据类型，因此，每一列都可以以更优化的效率和检索进行压缩，从而降低了占用的资源T。
数据压缩——正是由于数据按列存储，相邻的字段值具有相同的数据类型，所以压缩更容易，通常能得到大于50%的压缩。在海量数据下，随着数据的大幅压缩，所占用的空间等资源成本会显着减少。因此，更大的压缩比，加上大页面，使得Sybase IQ在获得优良查询性能的同时，减少了对存储空间的需求，因此占用的资源T也大大降低了。
丰富的索引——传统的关系型数据库引擎只能一对一地解决问题，在数据爆炸的今天，如此“大海捞针”似的查询会令反应速度非常迟缓。而Sybase IQ针对数据仓库应用有多种不同的索引技术，并且这些技术中的每一个都与数据仓库的查询问题相吻合，从而显着减少给定查询或更新的工作量，加快查询速度，自然带动性能P的提升。
Multiplex可扩展能力——Sybase IQ的Multiplex组件增加了在单一的Sybase IQ环境中支持多个SMP机器节点的功能，显着地减轻了进程与内存负担。因此，在信息飞速增长的商业社会，它允许数据仓库从基础开始扩展，从很小的规模扩展到非常巨大的规模，拥有卓越的可扩展能力，避免了数据爆炸带来的更新和不便。
总之，正是凭借以上引领未来的核心科技，Sybase IQ 在保证数据压缩的目标下，能够同时提高查询性能。因此，不论以S/T(即数据库压缩比)、P/T，还是从整体SPoT公式来看，Sybase IQ 都拥有更高的绿色数据指标，是“绿色数据库”的完美体现。
信息飞速膨胀的时代呼唤有效利用资源的绿色科技。绿色数据库Sybase IQ是对传统商业智能软件的挑战，引领了未来关系型数据库的发展方向，其低成本、高效能的绿色效应必将促进企业健康持久成长，营造和谐持续发展的绿色信息环境。
Ⅳ 数据库原理及应用说明视图与基本表的区别和联系
联系：视图（view）是在基本表之上建立的表，它的结构（即所定义的列）和内容（即所有数据行）都来自基本表，它依据基本表存在而存在。一个视图可以对应一个基本表，也可以对应多个基本表。视图是基本表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系
区别：1、视图是已经编译好的sql语句。而表不是
2、视图没有实际的物理记录。而表有。
3、表是内容，视图是窗口
4、表只用物理空间而视图不占用物理空间，视图只是逻辑概念的存在，表可以及时四对它进行修改，但视图只能有创建的语句来修改
5、表是内模式，视图是外模式
6、视图是查看数据表的一种方法，可以查询数据表中某些字段构成的数据，只是一些SQL语句的集合。从安全的角度说，视图可以不给用户接触数据表，从而不知道表结构。
7、表属于全局模式中的表，是实表；视图属于局部模式的表，是虚表。
8、视图的建立和删除只影响视图本身，不影响对应的基本表。
Ⅵ 数据库索引原理
数据库索引原理如下：
使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找人员，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。
索引的实现通常使用B树及其变种B+树。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。
(6)列式数据库原理扩展阅读：
对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：
1、查询很少：
对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
2、少数据值：
对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
3、定义类型：
对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
Ⅶ 什么是数据库列存储，原理是怎样的
数据库列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因 此整个数据库是自动索引化的。
按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就 更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。这张图讲述了传统的行存储和列存储的区别：