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论文题目：图书馆管理系统

论文编号： lw200708221117376906

论文属性：学术论文

论文国籍：

论文语言：中文

登出日期： 2007-08-22

点击次数：14284

论文字数：22825

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论文大纲，目录

关键词搜索：

每一个基本数据表(我们简称为表)是规范的，但是这些单独的表并不能完整地反映事物，通常需要通过指标体系整体指标数据才能完整全面地反映问题。也就是说在这些基本表的各宇段中，所存储的是同一事物不同侧面的属性。那么计算机系统如何能知道哪些表中的哪些记录应与其它表中的哪些记录相对应，它们表示的是同一个事物呢?这就需要在设计数据结构时将这种各表之间的数据记录关系确定下来。这种表与表之间的数据关系一般都是通过主或辅关键词之间的连接来实现的。因为在每个表中只有主关键词才能唯一地标识表中的这一个记录值(因为根据第三范式的要求，表中其它数据字段函数都依赖于主关键词)，所以将表通过关键词连接就能够唯一地标识出某一事物不同属性在不同表中的存放位置。
（2）确定单一的父子关系结构
所谓确定单一的父系关系结构就是要在所建立的各种表中消除多对多（以下用M:N来表示）的现象，即设法使得所有表中记录之间的关系呈树状结构(只能由一个主干发出若干条分支，而不能有若干条主干交错发出若干条分支状况)。所谓的“父系”就是指表的上一级关系表。消除多对多关系可以借助于E-R图的方法来解决，也可以在系统分析时予以注意，避免这种情况的发生。
消除这种M:N情况的办法也很简单，只需在二表之间增加一个表，则原来M:N的关系就改成了M:1，1:N的关系了。
确定数据资源的安全保密属性：
一般DBMS都提供给我们自己定义数据安全保密性的功能。系统所提供的安全保密功能一般有8个等级(0-7级)，4种不同方式(只读、只写、删除、修改)，而且允许用户利用这8个等级的4种方式对每一个表自由地进行定义。
定义安全保密性的方法一般有如下几种：
a．原则上所有文件都定义为4级，个别优先级特别高的办公室(终端或微机的入网账号)可定义高于4级的级别，反之则定义为低于4的级别。
b．统计文件(表)和数据录入文件一般只对本工作站定义为只写方式，对其它工作站则定义为只读方式。
c．财务等保密文件一般只对中工作站(如财务科等)定义为可写、可改、可删除方式，对其它工作站则定义为只读方式，而且不是每个人都能读，只有级别相同和高级别者才能读。
2.1.2数据库设计范式分析
建立起一个良好的数据指标体系，是建立数据结构和数据库的最重要的一环。一个良好的数据指标体系是建立DB的必要条件，但不是充分条件。我们完全可以认为所建指标体系中的一个指标类就是关系数据库中的一个基本表，而这个指标类下面的一个个具体指标就是这个基本表中的一个字段。但如果直接按照这种方式建库显然还不能算最佳。对于指标体系中数据的结构在建库前还必须进行规范化的重新组织。
a.数据组织的规范化形式
在数据的规范化表达中，一般将一组相互关联的数据称为一个关系(relation)，而在这个关系下的每个数据指标项则被称为数据元素(data element)，这种关系落实到具体数据库上就是基本表，而数据元素就是基本表中的一个字段(field)。规范化表达还规定在每一个基本表中必须定义一个数据元素为关键字(key)，它可以唯一地标识出该表中其它相关的数据元素。在规范化理论中表是二维的，它有如下四个性质：
l 在表中的任意一列上，数据项应属于同一个属性(如图中每一列都存放着不同合同记录的同一属性数据)。
l 表中所有行都是不相同的，不允许有重复组项出现(如图中每一行都是一个不同的合同记录)。
l 在表中，行的顺序无关紧要(如图中每行存的都是合同记录，至于先放哪一个合同都没关系)。
l 在表中，列的顺序无关紧要，但不能重复(如无忧论文【http://www.uklunwen.com】图中合同号和合同名谁先谁后都没关系，但二者不可重复或同名)。
在对表的形式进行了规范化定义后，数据结构还有五种规范化定义，定名为规范化模式，称为范式。在这五种范式中，一般只用前三种，对于常用系统就足够了。而且这五种范式是“向上兼容”的，即满足第五范式的数据结构自动满足一、二、三、四范式，满足第四范式的数据结构自动满足第一、二、三范式，……，依此类推。
第一范式(first normal form，简称1st NF)就是指在同一表中没有重复项出现，如果有则应将重复项去掉。这个去掉重复项的过程就称之为规范化处理。在本文所讨论的开发方法里，1st NF实际上是没有什么意义的。因为我们按规范化建立的指标体系和表的过程都自动保证了所有表都满足1st NF。
第二范式(second normal form，简称 2nd NF)是指每个表必须有一个(而且仅一个)数据元素为主关键字(primary key)，其它数据元素与主关键字一一对应。例如，在图l9.7中如果我们将合同号定义为主关键字(其它数据元素中的记录数据都有可能重名，故不能作为主关键字)，故只要知道了一个合同记录的合同号，就可以唯一地在同一行中找到该合同的任何一项具体信息。通常我们称这种关系为函数依赖(functional depEndence)关系。即表中其它数据元素都依赖于主关键字，或称该数据元素唯一地被主关键字所标识。
第三范式(third normal form，简称 3rd NF)就是指表中的所有数据元素不但要能够唯一地被主关键字所标识，而且它们之间还必须相互独立，不存在其它的函数关系。也就是说对于一个满足了 2nd NF的数据结构来说，表中有可能存在某些数据元素依赖于其它非关键宇数据元素的现象，必须加以消除。
为防止数据库出现更新异常、插入异常、删除异常、数据冗余太大等现象，关系型数据库要尽量按关系规范化要求进行数据库设计。
§2.2SQL语言介绍
2.2.1SQL基础
SQL(Structured Query Language，结构查询语言)是一个功能强大的数据库语言。SQL通常使用于数据库的通讯。ANSI（美国国家标准学会）声称，SQL是关系数据库管理系统的标准语言。SQL语句通常用于完成一些数据库的操作任务，比如在数据库中更新数据，或者从数据库中检索数据。使用SQL的常见关系数据库管理系统有：Oracle、 Sybase、 Microsoft SQL Server、 Access、 Ingres等等。虽然绝大多数的数据库系统使用SQL，但是它们同样有它们自立另外的专有扩展功能用于它们的系统。但是，标准的SQL命令，比如"Select"、 "Insert"、 "Update"、 "Delete"、 "Create"和 "Drop"常常被用于完成绝大多数数据库的操作。MS SQL Server 就是用的Transact- SQL。
SQL语言有着非常突出的优点，主要是：
n 非过程化语言
n 统一的语言
n 是所有关系数据库的公共语言
非过程化语言：SQL是一个非过程化的语言，因为它一次处理一个记录，对数据提供自动导航。SQL允许用户在高层的数据结构上工作，而不对单个记录进行操作，可操作记录集，所有SQL 语句接受集合作为输入，返回集合作为输出。SQL的集合特性允许一条SQL语句的结果作为另一条SQL语句的输入。
SQL不要求用户指定对数据的存放方法，这种特性使用户更易集中精力于要得到的结果；所有SQL语句使用查询优化器，它是RDBMS的一部分，

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