数据库

　　16.1 File Types

　　文件的类型

　　文件从其所包含数据的结构组织方式可分为平面文件(flat file)、直接存取文件(direct-access file)、顺序存取文件(sequential-access file)和索引顺序存取文件(indexed-sequential-access file)。索引顺序存取方法(indexed-sequential-access method)是一种文件组织形式。记录按顺序存储在直接访问文件中，又按存储在索引记录中的主关键字进行组织，不使用指针。其特点是 既可以按顺序处理大量记录又可以随机直接访问。

　　为了便于修改，经常把记录中相对固定的数据保存在主文件(master file)中，而把易于变化的部分保存在事务文件(transaction file)中，主文件和事务文件通过索引联系。

　　16.2 Database Type

　　数据库类型

　　数据库管理系统能够协助应用程序方便地组织、控制及使用数据。数据库文件的内部结构要比普通文件更为复杂。数据库按数据的组织方式可分为：

　　层次型数据库(hierarchical data model)的数据按树状组织，数据元素分为父元素和子元素，父元素中包含指针(pointer)指向子元素。对层次型数据库的检索是从根(root)元素开始的，因此根元素是最主要的数据元素。

　　网状型数据库(network data model)的数据按网络形式组织，网络中的所有数据元素之间均可通过指针进行链接。层次型数据库与网状数据库的主要区别是：层次型数据库的数据元素只能与其子元素进行链接，，而网状数据库则可以与任何元素进行链接。

　　关系型数据库(relational data model)的基础是关系理论，关系数据库中的数据以表(table)的形式表示，一张表由多个记录(record)构成，每个记录由多个字段(field)组成。记录中包含主关键字(primary key)和次关键字(secondary key)，不同的表之间通过关键字实现关联(reference)，从而保证数据的完整性。因此，应用几个独立的数据库而不是一个大型综合数据库的风险是数据完整性难以设计实施

　　16.3 What construct DBMS

　　数据库管理系统(DBMS)的组成部分

　　数据定义语言(data definition language)：用来描述数据库内容和结构的语言。

　　数据操纵语言(data manipulation language)：为用户和程序员提供从数据库中提取数据的命令，以满足信息访问和开发应用程序的需求。 典型的数据操作语言是结构化查询语言(SQL)。

　　数据字典(data dictionary)：保存数据库中所有数据的结构定义，包括数据元素的名称、类型、存储位置和访问权限等信息。

　　16.4 Basics at Relational Database

　　关系型数据库的基本知识

　　关系型数据库的操作类型：

　　选择(selecting)：按一定条件选择出记录的子集。

　　连接(joining)：按某个共同的数据元素结合多个关系型数据库表。

　　映射(projecting)：将数据库表中的部分字段构成一个新的子表，使得该子表中仅包含用户需要的信息。

　　修改(updating)：按一定条件修改数据库表中的一个或多个字段的值.。为了避免并发修改，保证交易的完整性，应对相关内容进行锁定(lock)。当两个交易数据都上了锁，而其中任一个数据的处理都需要使用另一个数据时，就会使处理无法继续进行，从而出现死锁(deadly embrace)。

　　关系型数据库结构规范化(normalization)：

　　为了解决数据库的数据冗余以及非正常删除、插入、更新数据的问题，需要对数据库进行规范化，以保证关系型数据库的二维表的特征。例如：若一个数据库表中包含相同数据的记录多次出现，就会造成对数据库查询困难，这时就应该对数据库进行规范化。

　　分布式数据库在各节点的分布方法：

　　快照(snapshot)：制作数据库的拷贝以便分发。

　　复制(replication)：复制多份相同的数据在各节点存储。复制技术可以加快应用的响应时间，但对复制数据必须进行控制，以防止出现复制数据之间的不一致。

　　分割(fragmentation/partitioning)：按需要将最常用的记录存储在合适地方。

　　数据组织与查询方法：

　　结构化查询语言(structured query language)：一种数据操作语言，它能把来自多元数据库表格的数据加入逻辑文件中，以便对数据进行查找更新。它还允许审计人员直接对生产系统往来账进行处理，而又不会对生产数据库带来任何风险。

　　管理查询设施(management inquiry facility)：可用于趋势分析、制作图表，并可提供在线信息。数据库系统查询设施应包括图表打印功能、数据字典访问能力、数据有效性检查器、范例查询的界面和人机对话等。

　　逻辑视图(logic view)：从一个或多个数据库表中生成新的数据结构(视图)，以便以更直观的方式表示数据。视图并不包含实际的数据，因此与数据的物理存储方式无关，通常只能进行查询操作。数据库安全控制通过限制用户只能对授权的视图、而不是表进行访问，可防止用户对表数据的修改。

　　数据挖掘(data mining)：对大量数据进行分析，从中发现隐藏在数据背后的一般规律，用来指导决策。

　　16.5 Several Database—Supporting Applications

　　部分基于数据库的应用

　　专家系统(expert systems).：一种内含知识的依靠理想实物模型和当前信息做出智能决策的电脑程序，它通过获取人类专家在某一领域的经验和知识，利用推理模型来给出建议。例如：对于商品赊销行为的审批等，就可利用专家系统来控制。

　　神经网络(neural networks)：一种具有学习能力的人工智能系统，它在被人类告知其决策发生错误及答案以后，能够修改其知识库。

　　模糊逻辑(fuzzy logic systems)：一种处理模糊数据的人工智能系统。

　　遗传算法(genetic algorithms)：一种模仿生物进化过程，不断完善对特定问题的解决方案的人工智能系统。

　　智能代理(intelligence agents)：一种使用内设知识库来解决特定的、重复的、可预见的问题的人工智能系统。它能适应人类习惯和偏好，如在电子邮件系统中可以过滤进来的信息以避免收到大量不想接收的邮件。