16.4 Basics at Relational Database
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基本知識
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的操作類型：
· 選擇（selecting）：按一定條件選擇出記錄的子集。
· 連接（joining）：按某個(gè)共同的數(shù)據(jù)元素結(jié)合多個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表。
· 映射（projecting）：將數(shù)據(jù)庫表中的部分字段構(gòu)成一個(gè)新的子表，使得該子表中僅包含用戶需要的信息。
· 修改（updating）：按一定條件修改數(shù)據(jù)庫表中的一個(gè)或多個(gè)字段的值.。為了避免并發(fā)修改，保證交易的完整性，應(yīng)對相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行鎖定（lock）。當(dāng)兩個(gè)交易數(shù)據(jù)都上了鎖，而其中任一個(gè)數(shù)據(jù)的處理都需要使用另一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)，就會使處理無法繼續(xù)進(jìn)行，從而出現(xiàn)死鎖（deadly embrace）。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)規(guī)范化（normalization）：
為了解決數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)冗余以及非正常刪除、插入、更新數(shù)據(jù)的問題，需要對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行規(guī)范化，以保證關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的二維表的特征。例如：若一個(gè)數(shù)據(jù)庫表中包含相同數(shù)據(jù)的記錄多次出現(xiàn)，就會造成對數(shù)據(jù)庫查詢困難，這時(shí)就應(yīng)該對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行規(guī)范化。
分布式數(shù)據(jù)庫在各節(jié)點(diǎn)的分布方法：
· 快照（snapshot）：制作數(shù)據(jù)庫的拷貝以便分發(fā)。
· 復(fù)制（replication）：復(fù)制多份相同的數(shù)據(jù)在各節(jié)點(diǎn)存儲。復(fù)制技術(shù)可以加快應(yīng)用的響應(yīng)時(shí)間，但對復(fù)制數(shù)據(jù)必須進(jìn)行控制，以防止出現(xiàn)復(fù)制數(shù)據(jù)之間的不一致。
· 分割（fragmentation／partitioning）：按需要將最常用的記錄存儲在合適地方。
數(shù)據(jù)組織與查詢方法：
· 結(jié)構(gòu)化查詢語言（structured query language）：一種數(shù)據(jù)操作語言，它能把來自多元數(shù)據(jù)庫表格的數(shù)據(jù)加入邏輯文件中，以便對數(shù)據(jù)進(jìn)行查找更新。它還允許審計(jì)人員直接對生產(chǎn)系統(tǒng)往來賬進(jìn)行處理，而又不會對生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫帶來任何風(fēng)險(xiǎn)。
· 管理查詢設(shè)施（management inquiry facility）：可用于趨勢分析、制作圖表，并可提供在線信息。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)查詢設(shè)施應(yīng)包括圖表打印功能、數(shù)據(jù)字典訪問能力、數(shù)據(jù)有效性檢查器、范例查詢的界面和人機(jī)對話等。
· 邏輯視圖（109ic view）：從一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)庫表中生成新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（視圖），以便以更直觀的方式表示數(shù)據(jù)。視圖并不包含實(shí)際的數(shù)據(jù)，因此與數(shù)據(jù)的物理存儲方式無關(guān)，通常只能進(jìn)行查詢操作。數(shù)據(jù)庫安全控制通過限制用戶只能對授權(quán)的視圖、而不是表進(jìn)行訪問，可防止用戶對表數(shù)據(jù)的修改。
· 數(shù)據(jù)挖掘（data mining）：對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的一般規(guī)律，用來指導(dǎo)決策。
16.5 Several Database—Supporting Applications
部分基于數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用
· 專家系統(tǒng)（expert systems）.：一種內(nèi)含知識的依靠理想實(shí)物模型和當(dāng)前信息做出智能決策的電腦程序，它通過獲取人類專家在某一領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)和知識，利用推理模型來給出建議。例如：對于商品賒銷行為的審批等，就可利用專家系統(tǒng)來控制。
· 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural networks）：一種具有學(xué)習(xí)能力的人工智能系統(tǒng)，它在被人類告知其決策發(fā)生錯(cuò)誤及答案以后，能夠修改其知識庫。
· 模糊邏輯（fuzzy logic systems）：一種處理模糊數(shù)據(jù)的人工智能系統(tǒng)。
· 遺傳算法（genetic algorithms）：一種模仿生物進(jìn)化過程，不斷完善對特定問題的解決方案的人工智能系統(tǒng)。
· 智能代理（intelligence agents）：一種使用內(nèi)設(shè)知識庫來解決特定的、重復(fù)的、可預(yù)見的問題的人工智能系統(tǒng)。它能適應(yīng)人類習(xí)慣和偏好，如在電子郵件系統(tǒng)中可以過濾進(jìn)來的信息以避免收到大量不想接收的郵件。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基本知識
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的操作類型：
· 選擇（selecting）：按一定條件選擇出記錄的子集。
· 連接（joining）：按某個(gè)共同的數(shù)據(jù)元素結(jié)合多個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表。
· 映射（projecting）：將數(shù)據(jù)庫表中的部分字段構(gòu)成一個(gè)新的子表，使得該子表中僅包含用戶需要的信息。
· 修改（updating）：按一定條件修改數(shù)據(jù)庫表中的一個(gè)或多個(gè)字段的值.。為了避免并發(fā)修改，保證交易的完整性，應(yīng)對相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行鎖定（lock）。當(dāng)兩個(gè)交易數(shù)據(jù)都上了鎖，而其中任一個(gè)數(shù)據(jù)的處理都需要使用另一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)，就會使處理無法繼續(xù)進(jìn)行，從而出現(xiàn)死鎖（deadly embrace）。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)規(guī)范化（normalization）：
為了解決數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)冗余以及非正常刪除、插入、更新數(shù)據(jù)的問題，需要對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行規(guī)范化，以保證關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的二維表的特征。例如：若一個(gè)數(shù)據(jù)庫表中包含相同數(shù)據(jù)的記錄多次出現(xiàn)，就會造成對數(shù)據(jù)庫查詢困難，這時(shí)就應(yīng)該對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行規(guī)范化。
分布式數(shù)據(jù)庫在各節(jié)點(diǎn)的分布方法：
· 快照（snapshot）：制作數(shù)據(jù)庫的拷貝以便分發(fā)。
· 復(fù)制（replication）：復(fù)制多份相同的數(shù)據(jù)在各節(jié)點(diǎn)存儲。復(fù)制技術(shù)可以加快應(yīng)用的響應(yīng)時(shí)間，但對復(fù)制數(shù)據(jù)必須進(jìn)行控制，以防止出現(xiàn)復(fù)制數(shù)據(jù)之間的不一致。
· 分割（fragmentation／partitioning）：按需要將最常用的記錄存儲在合適地方。
數(shù)據(jù)組織與查詢方法：
· 結(jié)構(gòu)化查詢語言（structured query language）：一種數(shù)據(jù)操作語言，它能把來自多元數(shù)據(jù)庫表格的數(shù)據(jù)加入邏輯文件中，以便對數(shù)據(jù)進(jìn)行查找更新。它還允許審計(jì)人員直接對生產(chǎn)系統(tǒng)往來賬進(jìn)行處理，而又不會對生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫帶來任何風(fēng)險(xiǎn)。
· 管理查詢設(shè)施（management inquiry facility）：可用于趨勢分析、制作圖表，并可提供在線信息。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)查詢設(shè)施應(yīng)包括圖表打印功能、數(shù)據(jù)字典訪問能力、數(shù)據(jù)有效性檢查器、范例查詢的界面和人機(jī)對話等。
· 邏輯視圖（109ic view）：從一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)庫表中生成新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（視圖），以便以更直觀的方式表示數(shù)據(jù)。視圖并不包含實(shí)際的數(shù)據(jù)，因此與數(shù)據(jù)的物理存儲方式無關(guān)，通常只能進(jìn)行查詢操作。數(shù)據(jù)庫安全控制通過限制用戶只能對授權(quán)的視圖、而不是表進(jìn)行訪問，可防止用戶對表數(shù)據(jù)的修改。
· 數(shù)據(jù)挖掘（data mining）：對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的一般規(guī)律，用來指導(dǎo)決策。
16.5 Several Database—Supporting Applications
部分基于數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用
· 專家系統(tǒng)（expert systems）.：一種內(nèi)含知識的依靠理想實(shí)物模型和當(dāng)前信息做出智能決策的電腦程序，它通過獲取人類專家在某一領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)和知識，利用推理模型來給出建議。例如：對于商品賒銷行為的審批等，就可利用專家系統(tǒng)來控制。
· 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural networks）：一種具有學(xué)習(xí)能力的人工智能系統(tǒng)，它在被人類告知其決策發(fā)生錯(cuò)誤及答案以后，能夠修改其知識庫。
· 模糊邏輯（fuzzy logic systems）：一種處理模糊數(shù)據(jù)的人工智能系統(tǒng)。
· 遺傳算法（genetic algorithms）：一種模仿生物進(jìn)化過程，不斷完善對特定問題的解決方案的人工智能系統(tǒng)。
· 智能代理（intelligence agents）：一種使用內(nèi)設(shè)知識庫來解決特定的、重復(fù)的、可預(yù)見的問題的人工智能系統(tǒng)。它能適應(yīng)人類習(xí)慣和偏好，如在電子郵件系統(tǒng)中可以過濾進(jìn)來的信息以避免收到大量不想接收的郵件。