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1，简述现在主要的几种数据库开发工具

数据库开发工具？你要是指的是数据库管理系统的话常用的包括SQLServer,Oracle,DB2,Sybase啥的
sql/mysql/oracledb2/sql sqlserver这几种数据库，常用的

简述现在主要的几种数据库开发工具

2，数据库设计工具有哪些

数据库设计工具：Power Designer、ER Studio、Rose、Microsoft Visio。数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

数据库设计工具有哪些

3，检索工具的分类方法

（1）按照信息搜集方法分类 按照信息搜集方法的不同，搜索引擎系统可以分为三大类： ·目录式搜索引擎（Directory Search Engine） 自动方式搜集信息，由编辑员查看信息之后，人工形成信息摘要，并将信息置于事先确定的分类框架中。信息大多面向网站。这类搜索引擎代表是：Yahoo！、LookSmart、Ask Jeeves、Snap、Open Directory。 ·机器人搜索引擎（Crawler-Based Search Engine）： 由一个称为蜘蛛（Spider）的机器人程序以某种策略自动地在Internet中搜集和发现信息，由索引器为搜集到的信息建立索引，由检索器根据用户的查询输入检索索引库，并将查询结果返回给用户。服务方式是面向网页的全文检索服务。这类搜索引擎的代表是：AltaVista、Northern Light、Excite、Infoseek、Inktomi、FAST、Lycos、Google。 ·元搜索引擎（Meta Search Engine）： 这类搜索引擎没有自己的数据，而是将用户的查询请求同时向多个搜索引擎递交，将返回的结果进行重复排除、重新排序等处理后，作为自己的结果返回给用户。服务方式为面向网页的全文检索。这类搜索引擎的代表是WebCrawler、InfoMarket。 目前，商业的搜索引擎站点正在结合各种搜索引擎的优点，在类型上有逐渐融合的趋势。另外搜索引擎站点?“门户化”的倾向。 （2）按照检索软件分类 按照服务提供方式的不同，检索软件也可以分为三大类：全文数据库检索软件、非全文数据库检索软件、主题指南类检索软件。 全文数据库检索软件正常运作的前提是网站拥有大量的信息，因此必须依靠强大的数据库作为后盾。它能够提供完整的文献和信息检索，查全率很高。 非全文数据库检索软件具有速度快、使用简便、索引量大的特点。 主题指南类检索软件是目前网络检索中最常用的检索软件。这种软件查准率高，速度快，使用方便。现大部分网站都具备主题指南类检索功能。 （3）按照检索语言分类

检索工具的分类方法

4，最常用的标准是根据DBMS所基于的什么进行分类

根据实际选用的DBMS，建立适用于该DBMS的物理数据模型；生成目标DBMS的数据库创建脚本
著名数据库管理系统 ms sql sybase db2 oracle mysql access vf 常见的数据库管理系统 目前有许多数据库产品，如oracle、sybase、informix、microsoft sql server、microsoft access、visual foxpro等产品各以自己特有的功能，在数据库市场上占有一席之地。下面简要介绍几种常用的数据库管理系统。 oracle oracle是一个最早商品化的关系型数据库管理系统，也是应用广泛、功能强大的数据库管理系统。oracle作为一个通用的数据库管理系统，不仅具有完整的数据管理功能，还是一个分布式数据库系统，支持各种分布式功能，特别是支持internet应用。作为一个应用开发环境，oracle提供了一套界面友好、功能齐全的数据库开发工具。oracle使用pl/sql语言执行各种操作，具有可开放性、可移植性、可伸缩性等功能。特别是在oracle 8i中，支持面向对象的功能，如支持类、方法、属性等，使得oracle 产品成为一种对象/关系型数据库管理系统。 microsoft sql server microsoft sql server是一种典型的关系型数据库管理系统，可以在许多操作系统上运行，它使用transact-sql语言完成数据操作。由于microsoft sql server是开放式的系统，其它系统可以与它进行完好的交互操作。目前最新版本的产品为microsoft sql server 2000，它具有可靠性、可伸缩性、可用性、可管理性等特点，为用户提供完整的数据库解决方案。 microsoft office 作为microsoft office组件之一的microsoft access是在windows环境下非常流行的桌面型数据库管理系统。使用microsoft access无需编写任何代码，只需通过直观的可视化操作就可以完成大部分数据管理任务。在microsoft access数据库中，包括许多组成数据库的基本要素。这些要素是存储信息的表、显示人机交互界面的窗体、有效检索数据的查询、信息输出载体的报表、提高应用效率的宏、功能强大的模块工具等。它不仅可以通过odbc与其它数据库相连，实现数据交换和共享，还可以与word、excel等办公软件进行数据交换和共享，并且通过对象链接与嵌入技术在数据库中嵌入和链接声音、图像等多媒体数据。 数据库管理系统选择原则 选择数据库管理系统时应从以下几个方面予以考虑： (1) 构造数据库的难易程度。 需要分析数据库管理系统有没有范式的要求，即是否必须按照系统所规定的数据模型分析现实世界，建立相应的模型；数据库管理语句是否符合国际标准，符合国际标准则便于系统的维护、开发、移植；有没有面向用户的易用的开发工具；所支持的数据库容量，数据库的容量特性决定了数据库管理系统的使用范围。 (2) 程序开发的难易程度。 有无计算机辅助软件工程工具case——计算机辅助软件工程工具可以帮助开发者根据软件工程的方法提供各开发阶段的维护、编码环境，便于复杂软件的开发、维护。有无第四代语言的开发平台——第四代语言具有非过程语言的设计方法，用户不需编写复杂的过程性代码，易学、易懂、易维护。有无面向对象的设计平台——面向对象的设计思想十分接近人类的逻辑思维方式，便于开发和维护。对多媒体数据类型的支持——多媒体数据需求是今后发展的趋势，支持多媒体数据类型的数据库管理系统必将减少应用程序的开发和维护工作。 (3) 数据库管理系统的性能分析。 包括性能评估（响应时间、数据单位时间吞吐量）、性能监控（内外存使用情况、系统输入/输出速率、sql语句的执行，数据库元组控制）、性能管理（参数设定与调整）。 (4) 对分布式应用的支持。 包括数据透明与网络透明程度。数据透明是指用户在应用中不需指出数据在网络中的什么节点上，数据库管理系统可以自动搜索网络，提取所需数据；网络透明是指用户在应用中无需指出网络所采用的协议。数据库管理系统自动将数据包转换成相应的协议数据。 (5) 并行处理能力。 支持多cpu模式的系统（smp，cluster，mpp），负载的分配形式，并行处理的颗粒度、范围。 (6) 可移植性和可括展性。 可移植性指垂直扩展和水平扩展能力。垂直扩展要求新平台能够支持低版本的平台，数据库客户机/服务器机制支持集中式管理模式，这样保证用户以前的投资和系统；水平扩展要求满足硬件上的扩展，支持从单cpu模式转换成多cpu并行机模式（ smp, cluster, mpp） (7) 数据完整性约束。 数据完整性指数据的正确性和一致性保护，包括实体完整性、参照完整性、复杂的事务规则。 (8) 并发控制功能。 对于分布式数据库管理系统，并发控制功能是必不可少的。因为它面临的是多任务分布环境，可能会有多个用户点在同一时刻对同一数据进行读或写操作，为了保证数据的一致性，需要由数据库管理系统的并发控制功能来完成。评价并发控制的标准应从下面几方面加以考虑： 保证查询结果一致性方法 数据锁的颗粒度（数据锁的控制范围，表、页、元组等） 数据锁的升级管理功能 死锁的检测和解决方法 (9) 容错能力。 异常情况下对数据的容错处理。评价标准：硬件的容错，有无磁盘镜象处理功能软件的容错，有无软件方法异常情况的容错功能 (10) 安全性控制 包括安全保密的程度（帐户管理、用户权限、网络安全控制、数据约束） (11) 支持汉字处理能力 包括数据库描述语言的汉字处理能力（表名、域名、数据）和数据库开发工具对汉字的支持能力。 (12)当突然停电、出现硬件故障、软件失效、病毒或严重错误操作时，系统应提供恢复数据库的功能，如定期转存、恢复备份、回滚等，使系统有能力将数据库恢复到损坏到以前的状态。

5，数据字典是特殊的数据库数据库类型是按什么

数据库设计方法、规范与技巧 一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式（信息世界模型），用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（VIEW）形成数据的外模式。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 1. 需求分析阶段 需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。 需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法：调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有： 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法（Structured Analysis，简称SA方法）从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。 数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典（Data Dictionary，简称DD）来描述。 数据字典是各类数据描述的集合，它是关于数据库中数据的描述，即元数据，而不是数据本身。数据字典通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。 数据项描述＝｛数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度， 取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系｝ 数据结构描述＝｛数据结构名，含义说明，组成:｛数据项或数据结构｝｝ 数据流描述＝｛数据流名，说明，数据流来源，数据流去向， 组成:｛数据结构｝，平均流量，高峰期流量｝ 数据存储描述＝｛数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流， 组成:｛数据结构｝，数据量，存取方式｝ 处理过程描述＝｛处理过程名，说明，输入:｛数据流｝，输出:｛数据流｝, 处理:｛简要说明｝｝ 2. 概念结构设计阶段 通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型，可以用E-R图表示。 概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。 概念模型特点： (1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。 (2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。 概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术，用于建立系统信息模型。 使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示: 2.1 第零步——初始化工程 这个阶段的任务是从目的描述和范围描述开始，确定建模目标，开发建模计划，组织建模队伍，收集源材料，制定约束和规范。收集源材料是这阶段的重点。通过调查和观察结果，业务流程，原有系统的输入输出，各种报表，收集原始数据，形成了基本数据资料表。 2.2 第一步——定义实体 实体集成员都有一个共同的特征和属性集，可以从收集的源材料——基本数据资料表中直接或间接标识出大部分实体。根据源材料名字表中表示物的术语以及具有“代码”结尾的术语，如客户代码、代理商代码、产品代码等将其名词部分代表的实体标识出来，从而初步找出潜在的实体，形成初步实体表。 2.3 第二步——定义联系 IDEF1X模型中只允许二元联系，n元联系必须定义为n个二元联系。根据实际的业务需求和规则，使用实体联系矩阵来标识实体间的二元关系，然后根据实际情况确定出连接关系的势、关系名和说明，确定关系类型，是标识关系、非标识关系（强制的或可选的）还是非确定关系、分类关系。如果子实体的每个实例都需要通过和父实体的关系来标识，则为标识关系，否则为非标识关系。非标识关系中，如果每个子实体的实例都与而且只与一个父实体关联，则为强制的，否则为非强制的。如果父实体与子实体代表的是同一现实对象，那么它们为分类关系。 2.4 第三步——定义码 通过引入交叉实体除去上一阶段产生的非确定关系，然后从非交叉实体和独立实体开始标识侯选码属性，以便唯一识别每个实体的实例，再从侯选码中确定主码。为了确定主码和关系的有效性，通过非空规则和非多值规则来保证，即一个实体实例的一个属性不能是空值，也不能在同一个时刻有一个以上的值。找出误认的确定关系，将实体进一步分解，最后构造出IDEF1X模型的键基视图（KB图）。 2.5 第四步——定义属性 从源数据表中抽取说明性的名词开发出属性表，确定属性的所有者。定义非主码属性，检查属性的非空及非多值规则。此外，还要检查完全依赖函数规则和非传递依赖规则，保证一个非主码属性必须依赖于主码、整个主码、仅仅是主码。以此得到了至少符合关系理论第三范式的改进的IDEF1X模型的全属性视图。 2.6 第五步——定义其他对象和规则 定义属性的数据类型、长度、精度、非空、缺省值、约束规则等。定义触发器、存储过程、视图、角色、同义词、序列等对象信息。 3. 逻辑结构设计阶段 将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型（例如关系模型），并对其进行优化。设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型，然后选择最合适的DBMS。 将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式,这种转换一般遵循如下原则： 1）一个实体型转换为一个关系模式。实体的属性就是关系的属性。实体的码就是关系的码。 2）一个m:n联系转换为一个关系模式。与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各实体码的组合。 3）一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与n端对应的关系模式合并。如果转换为一个独立的关系模式，则与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性，而关系的码为n端实体的码。 4）一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与任意一端对应的关系模式合并。 5）三个或三个以上实体间的一个多元联系转换为一个关系模式。与该多元联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各实体码的组合。 6）同一实体集的实体间的联系，即自联系，也可按上述1:1、1:n和m:n三种情况分别处理。 7）具有相同码的关系模式可合并。 为了进一步提高数据库应用系统的性能，通常以规范化理论为指导，还应该适当地修改、调整数据模型的结构，这就是数据模型的优化。确定数据依赖。消除冗余的联系。确定各关系模式分别属于第几范式。确定是否要对它们进行合并或分解。一般来说将关系分解为3NF的标准，即： 表内的每一个值都只能被表达一次。 ??表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。 4. 数据库物理设计阶段 为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 5. 数据库实施阶段 运用DBMS提供的数据语言（例如SQL）及其宿主语言（例如C），根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。 数据库实施主要包括以下工作：用DDL定义数据库结构、组织数据入库 、编制与调试应用程序、数据库试运行 6. 数据库运行和维护阶段 数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改。包括：数据库的转储和恢复、数据库的安全性、完整性控制、数据库性能的监督、分析和改进、数据库的重组织和重构造。 建模工具的使用 为加快数据库设计速度，目前有很多数据库辅助工具（CASE工具），如Rational公司的Rational Rose，CA公司的Erwin和Bpwin，Sybase公司的PowerDesigner以及Oracle公司的Oracle Designer等。 ERwin主要用来建立数据库的概念模型和物理模型。它能用图形化的方式，描述出实体、联系及实体的属性。ERwin支持IDEF1X方法。通过使用ERwin建模工具自动生成、更改和分析IDEF1X模型，不仅能得到优秀的业务功能和数据需求模型，而且可以实现从IDEF1X模型到数据库物理设计的转变。ERwin工具绘制的模型对应于逻辑模型和物理模型两种。在逻辑模型中，IDEF1X工具箱可以方便地用图形化的方式构建和绘制实体联系及实体的属性。在物理模型中，ERwin可以定义对应的表、列，并可针对各种数据库管理系统自动转换为适当的类型。 设计人员可根据需要选用相应的数据库设计建模工具。例如需求分析完成之后，设计人员可以使用Erwin画ER图，将ER图转换为关系数据模型，生成数据库结构；画数据流图，生成应用程序。 二、数据库设计技巧 1. 设计数据库之前（需求分析阶段） 1) 理解客户需求，询问用户如何看待未来需求变化。让客户解释其需求，而且随着开发的继续，还要经常询问客户保证其需求仍然在开发的目的之中。 2) 了解企业业务可以在以后的开发阶段节约大量的时间。 3) 重视输入输出。 在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应检查现有的或者已经设计出的报表、查询和视图（输出）以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。 举例：假如客户需要一个报表按照邮政编码排序、分段和求和，你要保证其中包括了单独的邮政编码字段而不要把邮政编码糅进地址字段里。 4) 创建数据字典和ER 图表 ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用，而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。 5) 定义标准的对象命名规范 数据库各种对象的命名必须规范。 2. 表和字段的设计（数据库逻辑设计） 表设计原则 1) 标准化和规范化 数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式，但Third Normal Form（3NF）通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说，遵守3NF 标准的数据库的表设计原则是：“One Fact in One Place”即某个表只包括其本身基本的属性，当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点：有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。 举例：某个存放客户及其有关定单的3NF 数据库就可能有两个表：Customer 和Order。Order 表不包含定单关联客户的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向Customer 表里包含该客户信息的那一行。 事实上，为了效率的缘故，对表不进行标准化有时也是必要的。 2) 数据驱动 采用数据驱动而非硬编码的方式，许多策略变更和维护都会方便得多，大大增强系统的灵活性和扩展性。 举例，假如用户界面要访问外部数据源（文件、XML 文档、其他数据库等），不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持表里。还有，如果用户界面执行工作流之类的任务（发送邮件、打印信笺、修改记录状态等），那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。角色权限管理也可以通过数据驱动来完成。事实上，如果过程是数据驱动的，你就可以把相当大的责任推给用户，由用户来维护自己的工作流过程。 3) 考虑各种变化 在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。 举例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性结婚后从夫姓等）。所以，在建立系统存储客户信息时，在单独的一个数据表里存储姓氏字段，而且还附加起始日和终止日等字段，这样就可以跟踪这一数据条目的变化。

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