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数据库数据产生工具+DBMonster+应用详解

数据库数据产生工具DBMonster 应用详解

在进行某些侧重数据计算相关的应用（例如报表程序），或是在对一个应用进行负载和压力测试时，往往需要在数据库中产生大量的负载，对测试工程师来说，这个工作往往会不那么轻松。当然，从“现场数据库”中获得现有的数据作为测试基础数据是一个办法，但如果目前还得不到现场数据，或者，很难获得现场数据，那该怎么办呢？

答案只有一个——使用工具：）。这方面的商业工具有Quest 公司的DataFactory 工具，几乎可以产生任何你所需要的数据。不过，作为开源工具的提倡者，我今天要介绍的，是一个可用于这个目的的开源测试工具DBMonster。

DBMonster ( http://dbmonster.kernelpanic.pl )是一个Java的开源项目，通过JDBC 方式连接数据库，因此可以在任何支持Java和JDBC的平台上运行。DBMonster开发的原意是为数据库开发者服务，可以协助产生大量的规则或不规则数据，便于数据库开发者基于这些数据进行数据库的调优。

DBMonster通过两个XML文件（配置文件和schema文件）控制数据产生的行为，配置文件指明需要连接的数据库、连接使用的用户名和口令、需要操作的sheme、重试次数等全局设置，而scheme文件则指明针对每张数据表的每个字段产生数据的规则。

DBMonster的下载和安装

DBMonster的下载和安装非常简单，直接从sourceforge上下载dbmonster-core，解压到本地的任一目录即可。如果需要DBMonster和Ant的集成，则还需下载dbmonster-ant。

DBMonster的运行

DBMonser的运行也很简单，DBMonster解压后的bin目录中有dbmonster.bat和dbmonster文件，如果是在windows平台上，则可以直接运行dbmonster.bat文件；如果是在Unix平台上，则运行dbmonster文件。

DBMonster运行时的主要参数是-c和-s，分别指明配置文件和schema文件的位置。缺省的配置文件位于DBMonster的安装目录下，名称是dbmonster.properties。例如，如果我们使用缺省的配置文件，指明schema文件为test-schema.xml，则命令行为：

dbmonster -s test-schema.xml

另外，DBMonster可以直接抓取数据库schema中的表结构，使用--grab参数即可。但要注意的是，如果你没有在配置文件中指定schema名称，dbmonster会抓取全部的表。

DBMonster的配置文件

缺省的配置文件位于DBMonster的安装目录下，名称是dbmonster.properties。其内容如下（以Oracle为例，其他的数据库类型请自行修改JDBC驱动名称、数据库连接字符串等内容）：

dbmonster.jdbc.driver=oracle.jdbc.driver.OracleDriver

dbmonster.jdbc.url=jdbc:oracle:thin:@testdb:1521:test

https://www.wendangku.net/doc/361869445.html,ername=student

dbmonster.jdbc.password=123456

dbmonster.jdbc.transaction.size=50

# for Oracle and other schema enabled databases

dbmonster.jdbc.schema=student

# maximal number of (re)tries

dbmonster.max-tries=1000

# default rows number for SchemaGrabber

dbmonster.rows=1000

# progres monitor class

dbmonster.progress.monitor=pl.kernelpanic.dbmonster.ProgressMonitorAdapter DBMonster的schema文件

schema文件描述了产生数据的规则，在DBMonster中，数据的产生是通过Generator 生成的，DBMonster中缺省的数据Generator包括两个Key Generator（用于产生不重复的数据，分别为MaxKeyGenerator和StringKeyGenerator）和10 个Data Generator。以下简单说明一下Data Generator的使用。

BinaryGenerator用于从外部文件中获取二进制数据并插入相应字段，该Generator

有两个属性，分别为file和nulls，file属性描述数据来源，而nulls属性则给出该字段生成null的几率。

BooleanGenerator用于产生bool型数据，该Generator包括两个属性，分别为probability和nulls，probability属性描述产生true值数据的几率，nulls属性给出生成null 的几率。

ConstantGenerator用于产生固定值的数据，该Generator只有一个属性constant，给出要插入数据库的值；

DateTimeGenerator用于产生DateTime型数据，该Generator包括四个属性，分别是startDate，endDate，returnedType和nulls，startDate描述开始时间，endDate描述终止时间，格式为“yyyy-mm-dd hh24:MM:ss”；returnedType描述生成数据的类型，可以为date、time或是timestamp；

DirectoryGenerator用于根据本地文件（字典）的条目向数据库插入数据，该Generator包括两个属性，分别为dictFile和unique，dictFile指明字典文件所在的位置，unique指明产生的数据是unique的还是random的；

ForeignKeyGenerator用于为设置了外键的字段生成数据，该Generator包含两个属性，分别是tableName和columnName，tableName指明外键引用的表名，columnName 指明外键引用的字段名；

NullGenerator用于产生null类型的数据，该Generator不带任何参数（只产生null）；

NumberGenerator用户产生数值类型的数据，该Generator包括5个属性，分别是minValue、maxValue、returnedType、scale和nulls。其中，minValue和maxValue分别给出产生值的下边界和上边界；returnedType给出生成数据的类型，可以是short、integer、long、float、double和numeric类型；scale指明小数位数；nulls表示产生null的几率；

StringGenerator用于产生字符串类型的数据，该Generator包括5个属性，分别是minLength、maxLength、allowSpaces、excludeChars和nulls。其中，minLength和maxLength限定了字符串长度；allowSpaces控制字符串中是否包含空格；excludeChars 排除产生字符串时不使用的字符；nulls表示产生null的几率；

StringChoiceGenerator用于从给定的字符串中随机挑选一个作为字段内容，该

Generator包含两个属性，分别是choice和nulls。其中choice是以逗号分隔的字符串，逗号分隔开的每个内容是一个字段可用的内容。

例如，如果我们有一张数据表的DDL如下：

CREATE TABLE "TEST"."TEST_DATA" ("INT_ID" NUMBER NOT NULL, "IPADDR" VARCHAR2(15 byte) NOT NULL, "COMPRESS_DAY"

DATE NOT NULL, "CPUIDLE" NUMBER, "CPUSYSUTIL" NUMBER,

"CPUUSRUTIL" NUMBER, "SYSTEM_LOAD" NUMBER, "MEMRATIO" NUM BER,

"MEMFREE" NUMBER, "SWAPFREE" NUMBER, "SWAPRATIO" NUMBER, "BUSY_FLAG" NUMBER(5))

TABLESPACE "TS_IPWEB" PCTFREE 10 PCTUSED 0 INITRANS 1

MAXTRANS 255

STORAGE ( INITIAL 120K NEXT 512K MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 2147483645 PCTINCREASE 0)

LOGGING

则，对应的产生数据的schema文件如下（只包含部分字段）：

"-//kernelpanic.pl//DBMonster Database Schema DTD 1.1//EN"

"http://dbmonster.kernelpanic.pl/dtd/dbmonster-schema-1.1.dtd">

ipnms

DBMonster 和DataFactory 的对比

作为一款开源的数据产生工具，DBMonster与Data Factory想比较，在功能方面DBMonster显得弱一些，例如，在产生composite类型的字段、在自动查找关联表方面，DBMonster都只能让用户自己解决；另外，在使用的便利性方面DBMonster也没有提供漂亮的GUI界面，因此肯定会有些人觉得这个工具不好用（但对我来说，我似乎更加习惯于这种用xml描述数据产生的方式）。

不过，DBMonster其实已经可以胜任大多数情况下的数据库数据产生了，我在使用中发现的它的最大的局限性是在针对具有多字段约束（例如，包含多个字段的unique index约束）时数据产生的不便，当然，在DBMonster的Manual中也提到了，可以通过自己写代码来扩展这些，而且也给出了相应的代码示例，但对普通用户来说，还是希望工具能够用起来更加方便吧。

结语

如果你正在寻找一个能够为你产生大量数据库数据的免费的工具，毫无疑问，DBMonster可以帮助你；如果你希望找到一个可以和Ant工具协作的数据产生器，

DBMonster是一个很好的选择；如果更进一步，你希望找到一个可以自行扩展的数据产生工具，那么相信我，DBMonster一定是你的最佳选择：）

中文数据库检索报告

学号：专业：姓名检索课题：含重金属废水的处理技术检索工具：中国知网检索词：重金属，处理检索过程： 1）制定检索策略（1）分析课题，选择检索词。经分析，检索词选择为重金属，处理（2）检索要求：①期刊范围不限；②学科不限；③时间不限 2）实施检索策略（1）登陆郑大图书馆，进入中国知网，首先进行初级检索，勾选出与课题密切相关的文献，点击导出/参考文献，然后，用同样的方法进行高级检索，勾选密切相关文献，点击导出/参考文献。如截图所示：

检索结果： [1]马静.天然植物材料作为吸附剂处理低浓度重金属废水的研究[D].湖南大学,2007. [2]李晓星.锰矿石脱硫（H_2S）及其产物处理含重金属废水的研究[D].合肥工业大学,2008. [3]李长波,赵国峥,张洪林,蒋林时,苗磊.生物吸附剂处理含重金属废水研究进展[J].化学与生物工程,2006,02:10-12. [4]吴昊,张盼月,蒋剑虹,肖辉煌,杨力.反渗透技术在重金属废水处理与回用中的应用[J].工业水处理,2007,06:6-9. [5]王湖坤,龚文琪,胡婧.粉煤灰-累托石颗粒吸附材料处理含重金属废水[J].武汉理工大学学报,2007,08:62-66. [6]朱健.应用硅藻土处理含重金属离子废水相关理论基础及关键技术研究[D].中南林业科技大学,2013. [7]黄进.多功能介孔硅基吸附剂的制备及其对重金属废水的处理研究[D].上海师范大学,2013.

[8]刘刚伟.蒙脱石复合颗粒吸附剂的制备及处理含重金属废水的研究[D].武汉理工大学,2009. [9]黄超.凹凸棒土改性及其对含重金属废水净化应用的研究[D].贵州大学,2009. [10]李琛.藻类在含重金属废水处理中的应用[J].电镀与精饰,2011,02:19-23. [11]周芬,汪晓军.化学-混凝沉淀处理含氟含重金属废水研究[J].环境工程学报,2012,02:445-450. [12]刘萍,曾光明,黄瑾辉,牛承岗.生物吸附在含重金属废水处理中的研究进展[J].工业用水与废水,2004,05:1-5. [13]杨晓玲.用气浮法处理含重金属废水[J].云南冶金,2000,04:38-40. [14]许佩瑶,吴世军.粉煤灰处理含重金属废水的研究进展[J].煤炭工程,2010,02:95-97. [15]陶有胜,朱联锡,张克仁.沉淀浮选法治理含重金属废水的研究[J].四川环境,1994,03:22-25. [16]陶有胜,朱联锡,张克仁.沉淀浮选法处理矿山含重金属废水技术初探[J].四川环境,1993,02:36-38. [17]曾桓兴.铁氧体共沉淀技术净化含重金属废水[J].环境科学,1983,04:66-71. [18]齐亚凤.改性甘蔗渣对重金属离子吸附行为研究[D].武汉工程大学,2012. [19]王柯桦,李雅婕.生物法在处理重金属废水中的应用[J].广东化工,2013,02:67-68. [20]朱婧文,刁硕,张阳.海藻在处理含重金属废水中的应用研究[J].北方环境,2013,01:118-119. [21]樊霆.真菌对重金属的抗性机制和富集特性研究[D].湖南大学,2009. [22]凌静.硅藻土对废水中Cd~(2+)和Pb~(2+)的吸附性能研究[D].南华大学,2013. 对检索结果的文献分析： 1）从学术传播度上来看，如下表所示：

数学建模常用软件

数学建模常用软件有哪些哈 MatlabMathematicalingoSAS详细介绍：数学建模软件介绍一般来说学习数学建模，常用的软件有四种，分别是：matlab、lingo、Mathematica和SAS下面简单介绍一下这四种。 1.MA TLAB的概况MA TLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多. 当前流行的MA TLAB 5.3/Simulink 3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox).工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MA TLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包. 2.Mathematica的概况Wolfram Research 是高科技计算机运算( Technical computing )的先趋，由复杂理论的发明者Stephen Wolfram 成立于1987年，在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica，是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。Mathematica 是一套整合数字以及符号运算的数学工具软件，提供了全球超过百万的研究人员，工程师，物理学家，分析师以及其它技术专业人员容易使用的顶级科学运算环境。目前已在学术界、电机、机械、化学、土木、信息工程、财务金融、医学、物理、统计、教育出版、OEM 等领域广泛使用。Mathematica 的特色·具有高阶的演算方法和丰富的数学函数库和庞大的数学知识库，让Mathematica 5 在线性代数方面的数值运算，例如特征向量、反矩阵等，皆比Matlab R13做得更快更好，提供业界最精确的数值运算结果。·Mathematica不但可以做数值计算，还提供最优秀的可设计的符号运算。·丰富的数学函数库，可以快速的解答微积分、线性代数、微分方程、复变函数、数值分析、机率统计等等问题。·Mathematica可以绘制各专业领域专业函数图形，提供丰富的图形表示方法，结果呈现可视化。·Mathematica可编排专业的科学论文期刊，让运算与排版在同一环境下完成，提供高品质可编辑的排版公式与表格，屏幕与打印的自动最佳化排版，组织由初始概念到最后报告的计划，并且对txt、html、pdf 等格式的输出提供了最好的兼容性。·可与C、C++ 、Fortran、Perl、Visual Basic、以及Java 结合，提供强大高级语言接口功能，使得程序开发更方便。·Mathematica本身就是一个方便学习的程序语言。Mathematica提供互动且丰富的帮助功能，让使用者现学现卖。强大的功能，简单的操作，非常容易学习特点，可以最有效的缩短研发时间。 3.lingo的概况LINGO则用于求解非线性规划（NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING）和二次规则（QP—QUARATIC PROGRAMING）其中LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题，其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。虽然LINDO和LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解决的规划问题。模型建立语言和求解引擎的整合LINGO是使建立和求解线性、非线性和整数最佳化模型更快更简单更有效率的综合工具。LINGO提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。■简单的模型表示LINGO可以将线性、非线性和整数问题迅速得予以公式表示，并且容易阅读、了解和修改。■方便的数据输入和输出选择LINGO建立的模型可以直接从数据库或工作表获取资料。同样地，LINGO可以将求解结果直接输出到数据库或工作表。■强大的求解引擎LINGO内建的求解引擎有线性、非线性(convex and nonconvex)、二次、二次

Powerdesigner数据库建模--概念模型--ER图

目标: 本文主要介绍PowerDesigner中概念数据模型CDM的基本概念。一、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求：1）能够比较真实地模拟现实世界 2）容易为人所理解 3）便于计算机实现概念数据模型也称信息模型，它以实体－联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库的概念级设计。通常人们先将现实世界抽象为概念世界，然后再将概念世界转为机器世界。换句话说，就是先将现实世界中的客观对象抽象为实体(Entity)和联系(Relationship),它并不依赖于具体的计算机系统或某个DBMS系统，这种模型就是我们所说的CDM;然后再将CDM转换为计算机上某个DBMS所支持的数据模型，这样的模型就是物理数据模型,即PDM。 CDM是一组严格定义的模型元素的集合，这些模型元素精确地描述了系统的静态特性、动态特性以及完整性约束条件等，其中包括了数据结构、数据操作和完整性约束三部分。 1）数据结构表达为实体和属性; 2）数据操作表达为实体中的记录的插入、删除、修改、查询等操作; 3）完整性约束表达为数据的自身完整性约束（如数据类型、检查、规则等）和数据间的参照完整性约束（如联系、继承联系等）; 二、实体、属性及标识符的定义实体（Entity），也称为实例，对应现实世界中可区别于其他对象的“事件”或“事物”。例如，学校中的每个学生，医院中的每个手术。每个实体都有用来描述实体特征的一组性质，称之为属性，一个实体由若干个属性来描述。如学生实体可由学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等属性组成。实体集（Entity Set）是具体相同类型及相同性质实体的集合。例如学校所有学生的集合可定义为“学生”实体集，“学生”实体集中的每个实体均具有学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等性质。实体类型（Entity Type）是实体集中每个实体所具有的共同性质的集合，例如“患者”实体类型为：患者｛门诊号，姓名，性别，年龄，身份证号.............｝。实体是实体类型的一个实例，在含义明确的情况下，实体、实体类型通常互换使用。

计算机数据库管理技术分析

关于计算机数据库的管理技术分析摘要：数据库安全包含两层含义：第一层是指系统运行安全,系统运行安全通常受到的威胁如下，一些网络不法分子通过网络，局域网等途径通过入侵电脑使系统无法正常启动，或超负荷让机子运行大量算法，并关闭cpu风扇，使cpu过热烧坏等破坏性活动；　第二层是指系统信息安全，系统安全通常受到的威胁如下，黑客对数据库入侵，并盗取想要的资料。关键字：数据库管理技术数据库系统在管理数据和数据传输中起着至关重要的作用，数据库系统在实际应用中存在来自各方面的安全风险，由安全风险最终引起安全问题。一、数据库安全的含义数据库安全包含两层含义：第一层是指系统运行安全,系统运行安全通常受到的威胁如下，一些网络不法分子通过网络，局域网等途径通过入侵电脑使系统无法正常启动，或超负荷让机子运行大量算法，并关闭cpu风扇，使cpu过热烧坏等破坏性活动；　第二层是指系统信息安全，系统安全通常受到的威胁如下，黑客对数据库入侵，并盗取想要的资料。下面从晰面讲述数据库系统的安全风险。二、数据库安全的特征数据库系统的安全特性主要是针对数据而言的，包括数据独立性、数据安全性、数据完整性、并发控制、故障恢复等几个方面。下面分别对其进行介绍 1、数据独立性数据独立性包括物理独立性和逻辑独立性两个方面。物理独立性是指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中的数据是相互独立的；逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。 2、数据安全性操作系统中的对象一般情况下是文件，而数据库支持的应用要求更

为精细。通常比较完整的数据库对数据安全性采取以下措施：（1）将数据库中需要保护的部分与其他部分相隔。（2）采用授权规则，如账户、口令和权限控制等访问控制方法。（3）对数据进行加密后存储于数据库。 3、数据完整性数据完整性包括数据的正确性、有效性和一致性。正确性是指数据的输入值与数据表对应域的类型一样；有效性是指数据库中的理论数值满足现实应用中对该数值段的约束；一致性是指不同用户使用的同一数据应该是一样的。保证数据的完整性，需要防止合法用户使用数据库时向数据库中加入不合语义的数据 4、并发控制如果数据库应用要实现多用户共享数据，就可能在同一时刻多个用户要存取数据，这种事件叫做并发事件。当一个用户取出数据进行修改，在修改存入数据库之前如有其它用户再取此数据，那么读出的数据就是不正确的。这时就需要对这种并发操作施行控制，排除和避免这种错误的发生，保证数据的正确性。 5、故障恢复由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。三、计算机安全问题的具体原因的分析 1、操作方面的问题来自操作系统的风险主要集中在病毒、后门、数据库系统和操作系统的关联性方面。首先在病毒方面，操作系统中可能存在的特洛伊木马程序对数据库系统构成极大的威胁，数据库管理员尤其需要注意木马程序带给系统人驻程序所带来的威胁。一旦特洛伊木马程序修改了人驻程序的密码，并

几大中文数据库专业检索式举例

几大中文数据库专业检索式举例 CNKI专业检索式可检索字段: SU=主题,TI=篇名,KY=关键词,AB=摘要,FT=全文,AU=作者,FI=第一作者,AF=作者单位,CV=会议名称,CP=论文集名称, RF=参考文献,RT=更新时间,FU=基金,CLC=中图分类号,IB=ISBN ,CF=被引频次示例： 1）TI='生态' and KY='生态文明' and (AU % '陈'+'王' ) 可以检索到篇名包括“生态”并且关键词包括“生态文明”并且作者为“陈”姓和“王”姓的所有文章； 2）SU='北京'*'奥运' and FT='环境保护' 可以检索到主题包括“北京”及“奥运”并且全文中包括“环境保护”的信息； 3）SU=('经济发展'+'可持续发展')*'转变'-'泡沫' 可检索“经济发展”或“可持续发展”有关“转变”的信息，并且可以去除与“泡沫”有关的部分内容。 TI='精益生产' and SU=('持续改善'+'改善') and (AU % '陈'+'王' ) CNKI专业检索式：可检索字段:题名(题名),关键词(关键词),摘要(摘要),全文(全文),作者(作者),第一责任人(第一作者),单位(作者单位),来源(来源),主题(主题),基金(基金),引文(参考文献) SU=('心跳骤停'+'心搏骤停') AND SU=('心肺复苏'+'心肺脑复苏') AND SU=('溶栓治疗'+'尿激酶'+'链激酶'+'组织型纤维蛋白酶原激活剂') 注：SU—限定范围为主题 TI—题名 KY—关键词 AB—摘要 FT—全文 AU—作者 FI—第一作者 AF—作者单位 JN—期刊名称 RF—参考文献

检索工具的分类

1.检索工具的分类（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： 1）目录式搜索引擎（Directory Search Engine）以人工方式或半自动方式搜集信息，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，提供目录浏览服务和直接检索服务。该类搜索引擎因为加入了人的智能，所以信息准确、导航质量高，缺点是需要人工介入（维护工作量大）、信息量少、信息更新不及时。这类搜索引擎的代表是：Yahoo！、LookSmart、Ask Jeeves、Snap、Open Directory. 2）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。该类搜索引擎的优点是信息量大、更新及时、毋需人工干预，缺点是返回信息过多，有很多无关信息，用户必须从结果中筛选。这类搜索引擎的代表是：AltaVista、Northern Light、Excite、Infoseek、Inktomi、FAST、Lycos、Google. 3）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。这类搜索引擎的优点是返回结果的信息量大，缺点是不能够充分使用元搜索引擎的功能，用户需要做更多的筛选。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。例如，Yahoo！在保持人工分类的同时，使用Inktomi的机器人搜索引擎，用户查询时，如果选？quot；网站搜索"便搜索人工分类库，选择"网页搜索"便搜索机器人搜索引擎的索引库。一些传统的机器人搜索引擎也增加了人工分类的内容，以提供高精度的导航信息。另外搜索引擎站点有"门户化"的倾向，在提供搜索服务的同时，提供多样的网络服务，如新闻、股票、天气预报、虚拟社区、游戏、电子商务等等，成为名副其实的"网络门户". （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。但由于信息量非常大，检索起来比较困难，对检索技术的要求很高。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，但仅提供部分全文检索，有时需要二次检索，感到不太方便。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）按照检索语言分类目前，因特网几乎使用了世界所有语言。每一种语言都形成了自己独特的检索体系。比较常用的语言有英文、法文、德文、日文、俄文、中文等。 2.全文数据库的检索软件（1）Alta Vista 检索引擎 Alta Vista检索引擎为数字设备公司（DEC）开发，号称是目前最大的Web索引数据库，Alta Vista检索引擎提供两种检索方法：简单检索和高级检索。高级检索包括了简单检索的

数据库技术的研究领域与技术前沿

数据库技术的研究领域 1、DBMS软件的研制 DBMS本身及周边软件系统；支持新的数据类型，如非格式化数据：声音、图象；面向对象；多媒体 2、数据库设计数据库设计的方法、工具、理论；数据模型、建模；CA数据库设计方法、设计规和标准。 3、数据库理论关系的规代理论；关系数据理论；数据库逻辑演绎和知识推理、并行算法；演绎数据库、知识库、数据仓库数据库技术新进展第一代：网状、层次数据库：支持格式化数据模型（有序树、有向图）第二代：关系数据库系统：支持关系模型，（关系代数、关系理论），属于语法模型（无法表达数据对象的语义）第三代：面向对象模型为主要特征的数据库系统：更丰富的数据模型更强大的数据管理传统数据库系统的局限性 1.面向机器的语法数据模型 2.数据类型简单、固定 3.结构与行为完全分离 4.阻抗失配 5.被动响应

6.存储、管理的对象有限 7.事务处理能力较差第三代数据库技术的特点 1.对象标识（与码不同，为系统全局唯一） 2.封装（消息传递来存取） 3.类和类层次（有根的有向非环图） 4.继承（单继承和多重继承）在面向对象的设计环境中加入数据库功能，如ORIEN，CLOS等使传统数据库系统支持面向对象的数据模型，如ORACLE8，INFORMIX9等分布式数据库 1.数据的物理分布性 2.数据的逻辑整体性 3.数据的分布独立性（分布透明性） 4.场地自治和协调 5.数据的冗余和冗余透明性并行数据库 1.共享存结构（紧耦合全对称多处理器SMP系统）容易实现；负载均衡；伸缩性不佳；可用性不好。（CPU高效地扩充至32个） 2.共享磁盘结构（松耦合群集机cluster系统）消除存瓶颈；磁盘瓶颈仍在；能动缓存瓶颈；CPU最多在到数百个。 3.无共享资源结构（大规模并行处理MMP和SMP群集机系统）负载均衡难；伸缩性极佳；高可用性；难实现。

数据库管理系统软件的开发和管理-2019年精选文档

数据库管理系统软件的开发和管理 i=r 目前, 随着我国信息化的快速发展以及计算机技术功能的不断完善, 数据库管理系统软件的功能也会不断得到完善和提升。在未来的时间里,一定会越来越广泛的被各种领域所应用, 而数据库管理系统发展的几个必然趋势, 也会进一步实现。对计算机数据库管理系统进行的研究也会越来越被人们所重视, 其未来的发展中一定会更上一层楼。、数据库管理系统的概述数据库管理系统(database managementsystem) 是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，简称 dbms。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过dbms访问数据库中的数据，数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。DBMS提供数据定义语言DDL( Data Definition Language ) 与数据操作语言DML(Data Manipulation Language )，供用户定义数据库的模式结构与权限约束，实现对数据的追加、删除等操作。二、数据库管理系统的开发过程数据库管理系统的发展经过了人工管理阶段、文件系统阶段、主流数据库阶段以及面向对象

的数据库阶段。每个阶段相对于之前一个阶段相比, 其功能都有显著的提高, 更加自动化、科技化。（一）人工管理阶段人工管理是数据库管理系统最早时期所采取的工作形式, 这个时期的计算机, 在其功能中只有计算功能, 而对数据的保存功能却并不存在。在运行后, 只能将计算的结果显示出来, 而最后的保存工作还是要由人工操作来完成。（二）文件系统阶段随着计算机的不断发展计算机的功能也逐渐被完善, 非数值数据的处理已经可以通过计算机自身来自动完成,数据也可以达到长久保存, 在文件系统阶段,计算机不仅可以完成科学的计算工作, 对计算出的结果可以自动保存。而且还实现了数据的逻辑结构和物力存储的分开, 减少数据的物力组织。计算机的功能在此阶段虽达到了很高的突破但是还是存在着相应的问题, 如文件和应用程序之间的关联度大从而导致了不同程序在同时应用的时候,不能实现数据贡献, 数据之间的联系不够强,在应用上,很难适用不同的应用,这些都是有待改进的地方。（三）主流数据库阶段这种主流数据库主要是一种建立在关系数据库模型基础上的数据库。这种数据库相对于其他数据库来说,实现了容易创建和存取,容易扩充的重要优势, 能够在不需要对现有应用软件修改的情况下加入一种新的数据库种类。目前主流的关系数据库有oracle 、SQL、access 、db2、sybase 等。（四）面向对象数据库阶段面向对象是一种认识方法学, 也是一种新的程序设计方法学。主要是为了使数据库的分析、设计能够最大限度的与人们的客观世界的认识一致而采取的一

中文数据库的检索实验报告

实验报告课程名称计算机信息检索实验项目名称班级与班级代码实验室名称（或课室）专业任课教师学号：姓名：实验日期：

姓名实验报告成绩评语：指导教师（签名）年月日说明：指导教师评分后，学年论文交院（系）办公室保存。

实验一一、实验目的掌握常见中文数据库的检索方式。利用所学理论知识，结合实验分析不同数据库在信息组织、检索分式等方面的特点。二、实验内容：用一专题在六个中文数据库、检索结果主要也目录和摘要为主。检索专题自选。 1、中国期刊网 2、维普中文科技期刊数据库 3、万方数据资源系统 4、国研网 5、中宏数据库 6、人大复印资料 7、高校财经数据库三、实验环境 CPU：Intel(R) core?2 CPU 内存：1G 软件：IE 资源：互联网四、实验步骤 1．进入广东商学院图书馆网页，点击数字资源，进入中国期刊数据库。 2. 根据自己检索课题的要求，采用分类检索与主题检索在加上 3.鉴于以上检索的结果记录数较多，而且与需求的相关性低，采用以下缩减手段：

（1）在检索导航中更改默认分类：只选择“经济与管理”类（2）更改更新时间（2005~2009），得到结果; （3）把模糊匹配改为精确匹配得到结果; 4. 通过亲自查看其摘要，全文的方式，剔除一些不相关的文献，并归纳出剔除文章的原则。 5. 将最后的所得的与主题密切相关的文献题录信息拷贝下来，保存在作业文件夹中。并在实验报告中体现出来。 6. 把最后所得的期刊论文的全文都一一拷贝下来。保存在自己的移动硬盘中。作为后期撰写文献综述的依据之一。 7. 登陆到学校的重庆维普数据库、人大报刊索引全文数据库,万方全文数据库期刊、国研网子系统，重复2,3,4,5,6,将所得检索结果拷贝下来,放在作业文件夹五、试验结果实验步骤3（2）（3）的结果如下，其它数据库结果类似六、实验分析期刊网的主页上免费的资源有：学术研究、工具书检索、党和国家大事、文化与生活、学习教育、行业知识仓库等，在相应领域的信息检索中起着重要作用。

数据库需求分析

第一章系统概要介绍 1.1 系统概述《数据库原理及应用》课程的学习，其主要的目标是能利用课程中学习到的数据库知识与技术较好地开发设计出数据库应用系统，去解决各行各业信息化处理的要求。本实验主要在于巩固学生对数据库的基本原理和基础理论的理解，掌握数据库应用系统的设计开发的基本方法，进一步提高学生的综合运用所学的知识能力。为了使数据库的应用系统开发设计合理、规范、有序、正确、高效进行，现在广泛采用的是工程化6阶段开发设计过程与方法，它们是需求分析阶段、概念结构设计阶段、逻辑结构设计阶段、物理结构设计阶段、数据库实施、数据库系统运行与维护阶段。我们按照以上几点开发了机房上机管理系统数据库。 1.2 系统研发背景随着我国高等教育的快速发展及大学招生规模的不断扩大以至于校园数字化的发展和我国高校机房的数量与规模在不断扩大,。各个高校都建设了自己的校园网络，越来越多的学生到校机房上网。这对校园机房进行联合计费管理和机房的配置管理等也提出了更高的要求。为了更好的发挥学校公共机房的职能,解决机房管理过程中的一些实际问题就要开发出一套满足高校需求的机房管理系统是非常必要的。机房作为一种信息资源的集散地，有很多的信息数据需要管理，由于数据信息处理工作量大、数据繁多，因此原有的手工管理方式就存在容易出错、数据易丢失，且不易查找和低效率等弊病。总的来说，就是缺乏系统，规范的信息管理手段。基于这此问题，我认为有必要建立一个机房管理系统，使机房管理工作规范化，系统化，程序化，避免机房管理的随意性，提高信息处理的速度和准确性，能够及时、准确、有效的查询和统计相关情况。 1.3 系统研发的目的和意义我们根据所学的数据库原理与程序设计的知识，能够针对一个小型的数据库管理系统，进行系统的需求分析，系统设计，数据库设计，编码，测试等，完成第6/26页题目要求的功能，从而达到掌握开发一个小型数据库的目的。我校的计算机设备和学生上网上机管理还处于较为原始的手工阶段。缺少一套实用可靠的设备和课程管理系统软件。随着电气化教学和无纸化办公的一步步完善，利用机房管理系统管理我校的机房势在必行第7/26页第二章需求分析 2.1 需求描述针对一般高校机房管理系统的需求分析、通过对学生上机过程、注册过程、充值过程、的内容的数据流程分析一现设计如下数据项和数据结构

数据库开发管理工具

图书仓库治理系统本系统要紧完成对图书仓库的库存治理，包括图书入库、出库、库存，职员信息，供应商信息以及密码治理等六个方面。系统能够完成对各类信息的扫瞄、查询、添加、删除、修改、报表等功能。系统的核心是入库、库存和出库三者之间的联系，每一个表的修改都将联动的阻碍其它的表，当完成入库或出库操作时系统会自动地完成库存的修改。查询功能也是系统的核心之一，在系统中即有单条件查询和多条件查询，也有精确查询和模糊查询，系统不仅有静态的条件查询，也有动态生成的条件查询，其目的差不多上为了方便用户使用。系统有完整的用户添加、删除和密码修改功能，并具备报表打印功能。系统采纳Microsoft Office中的Access 2000来设计数据库，并使用当前优秀的开发工具—Delphi 6.0 ，它有着最为灵活的数据库结构，对数据库应用有着良好的支持。论文要紧介绍了本课题的开发背景，所要完成的功能和开发的过

程。重点的讲明了系统设计的重点、设计思想、难点技术和解决方案。关键字：数据库，SQL语言，Delph 6，数据库组件，仓库治理目录第一章引言 (1) 1.1 课题来源 (1) 1.2 开发工具的选择 (2) 1.3 所做的要紧工作 (3) 第二章数据库概论……………………………………………………………………

2.1 数据库的进展 (4) 2.1.1 数据库的进展 (4) 2.1.2 数据库时期的特点 (5) 2.1.3 数据库技术 (6) 2.2 数据库理论基础 (7) 2.2.1 数据库模型 (7) 2.2.2 数据库体系结构 (10) 2.2.3 数据的独立性 (11) 2.2.4 范式…………………………………………………………………

信息检索英文全文数据库中文数据库

1检索课程名称：海洋光学遥测信息应用研究 2课题分析：：海洋光学主要利用光电子学进行测量以获取特征数据进行研究和指导决策生产,遥测是光电子方法的一种应用,检索课题主要是了解遥测对海洋观测所获取信息的应用或者简单理解为遥测信息在海洋光学中的应用.本检索目的是要找出课题相关文献,为防止漏检应考虑上述两层含义.实质上上述两层含义是一个问题的两个方面中文关键词： 1遥测 2海洋光学 3应用 3、选择检索工具：本课题检索目标为中文各类相关文献。根据本图书馆的资源情况选择如下数据库：（1）CNKI 数字图书馆：中国期刊全文数据库（2）万方数据库(会议论文) （3书生之家数字图书馆等 4、构建检索策略：因“海洋光学”为课题的主体，应优先检索，“遥测”应在检索结果中同时存在。故制定如下检索策略检索算法：（遥测or遥感）*海洋光学时间范围：2003-2012 文献范围：期刊论文、会议论文、专著 5、简述检索策略调整的过程： 1）在 CNKI 中国期刊全文数据库中（CNKI 外网）：利用其中的高级检索输入全文为：遥感主题为：海洋光学检索结果为235条结果记录过多然后在加入关键词“应用”检索结果为12条，能达到我们的预期 2）万方数据库(会议论文) 以会议方式检索 keywords:遥测and 海洋光学检索结果为0 不符合要求于是减少关键词

输入keywords:海洋光学一共检索出9条结果符合检索结果的要求。 3）书生之家数字图书馆在图书下图书全文检索，选择按图书内容检索，以所有分类输入遥测and海洋光学，检索结果为0输入范围太小于是输入“遥测”检索结果为709条，条目过多输入“海洋光学”检索结果为4条以这个为结果比较符合。 6.整理检索结果 1：CNKI中国期刊全文数据库有关专辑检索结果（选1条）【英文篇名】 ADVANCES IN THE SCIENCE OF MARINE OPTICAL REMOTE SENSING APPLICATION IN CHINA 【作者中文名】潘德炉; 王迪峰; 【作者英文名】 PAN De-lu; WANG Di-feng （Key Lab of Ocean Dynamic Processes and Satellite Oceanography; SIO; SOA; PRC; Hangzhou 310012; China）; 【作者单位】国家海洋局海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室国家海洋局第二海洋研究所; 国家海洋局海洋动力过程与卫星海洋学重点实验室国家海洋局第二海洋研究所浙江杭州310012; 浙江杭州; 【文献出处】地球科学进展, Advance in Earth Sciences, 编辑部邮箱 2004年 04期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊【关键词】海洋; 光学遥感; 中国; 【英文关键词】 Marine; Optical remote sensing; China.; 【摘要】 20世纪90年代以来,我国航天遥感事业的发展促进了海洋光学应用科学的发展,特别是通过近几年来,国家"863"高新技术计划的实施,在该方面有了新进展。文章将着重介绍光学遥感信息的大气校正、光学遥感海洋环境信息提取、光学遥感在赤潮与溢油监测等3个方面的应用科学新进展,并提出了在我国进一步深入开展海洋光学遥感应用科学技术研究的建议。【英文摘要】 The special ocean color satellite HY-1 was in the orbit on May 15, 2002, whose main purpose is detection of marine environment of

实验一数据库建模工具的使用

《数据库原理》实验报告一、实验目的： 1、使用Powderdesigner建模工具完成本实验。 2、完成下列表中所描述数据库的概念数据模型设计，对关键字、空值、域完整性等做出必要的描述，根据实际情况确定联系的类型。 3、依据所涉及的概念数据模型（CDM）生成相应的物理数据模型(PDM)，可以对生成的物理数据模型作必要的修改。 4、生成建立数据库的目标代码。二、实验使用环境： SQL server 2012、Powerdesigne:16.5 三、实验内容与完成情况： 1.创建概念模型客户与订购单是一对多的关系：一个客户可以有多个订购单，但是一个订购单只能属于一个客户订购单与产品是多对多的关系：一个产品可以有多个订购单，一个订购单也可以包括多个产品内容 2.属性数据类型客户表：

产品表：订购单表： 3.概念模型转换为物理模型由于客户与订购单是一对多的关系，所以客户的主键（客户号）存在于订购单中做外键，加入订单日期由于订购单与产品是多对多的关系，所以订购单的主键（订单号）和产品的主键（产品号）存在于两者的关系订单明细中作为主键和外键，另外加入序号和数量作为

4.约束条件客户号：前两个字符为字母客户名称：不允许为空值：邮政编码：6位数字字符电话：数字字符电子邮箱：包含@字符

产品号：前两个字符为字母产品名称：值唯一单价：>0 客户号：不允许空值

订购日期：默认是系统时间序号：自增1，初值1 5.生成数据库脚本得到商店.sql 脚本，见附件新建数据库

测试结果：连接数据源导入数据库：

检索工具分类

1．检索工具的分类（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：1）目录式搜索引擎（Directory Search Engine）以人工方式或半自动方式搜集信息，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，提供目录浏览服务和直接检索服务。该类搜索引擎因为加入了人的智能，所以信息准确、导航质量高，缺点是需要人工介入（维护工作量大）、信息量少、信息更新不及时。这类搜索引擎的代表是：Yahoo！、LookSmart、Ask Jeeves、Snap、Open Directory。2）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。该类搜索引擎的优点是信息量大、更新及时、毋需人工干预，缺点是返回信息过多，有很多无关信息，用户必须从结果中筛选。这类搜索引擎的代表是：AltaVista、Northern Light、Excite、Infoseek、Inktomi、FAST、Lycos、Google。3）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。这类搜索引擎的优点是返回结果的信息量大，缺点是不能够充分使用元搜索引擎的功能，用户需要做更多的筛选。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。例如，Yahoo！在保持人工分类的同时，使用Inktomi的机器人搜索引擎，用户查询时，如果选?quot;网站搜索”便搜索人工分类库，选择”网页搜索”便搜索机器人搜索引擎的索引库。一些传统的机器人搜索引擎也增加了人工分类的内容，以提供高精度的导航信息。另外搜索引擎站点有”门户化”的倾向，在提供搜索服务的同时，提供多样的网络服务，如新闻、股票、天气预报、虚拟社区、游戏、电子商务等等，成为名副其实的”网络门户”。（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。但由于信息量非常大，检索起来比较困难，对检索技术的要求很高。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，但仅提供部分全文检索，有时需要二次检索，感到不太方便。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）按照检索语言分类目前，因特网几乎使用了世界所有语言。每一种语言都形成了自己独特的检索体系。比较常用的语言有英文、法文、德文、日文、俄文、中文等。2．全文数据库的检索软件（1）Alta Vista 检索引擎Alta Vista检索引擎为数字设备公司（DEC）开发，号称是目前最大的Web索引数据库。Alta Vista检索引擎提供两种检索方法：简单检索和高级检索。高级检索包括了简单检索的所有特性，还允许使用布尔运算符和接近操作符、括号等，查找的结果按关键词排序。Alta Vista总能返回有用的信息，但由于没有对内容进行选择，它的”信噪比”也是最大的。使用Alta Vista检索引擎时应注意：要进行有效的检索，最好尽可能多而精确地输入描述所感兴趣的主题的词或词组。提供的词组越精确，检索结果就越好。如果你输入的词包含大写字母，则检索对大小写就比较敏感。如输入Telephone 则只检索含有这个词的内容，而输入telephone 则不论大小写都检索。如果要把一些词作为词组或一个整体来查询时，最好把它们加上双引号。如果要求特定单词包含在索引的文档中，可以在它前面加一个”+”号，如：+Telephone，并且在”+”号和单词之间不能有空格。相应的，如果要排除含有特定单词的文档，可以在它前面加一个”－”号，如－cool。进行简单查找的时候，可以在单词的末尾加一个通配符来代替任意的字母组合（最多可代替5个小写的

28款经典数据库管理工具

1、MySQL Workbench MySQL Workbench是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。你可以用MySQL Workbench 设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档，以及进行复杂的MySQL迁移MySQL Workbench是下一代的可视化数据库设计、管理的工具，它同时有开源和商业化的两个版本。该软件支持Windows和Linux系统，下面是一些该软件运行的界面截图：

2、数据库管理工具Navicat Lite Navicat TM是一套快速、可靠并价格相宜的资料库管理工具，大可使用来简化资料库的管理及降低系统管理成本。它的设计符合资料库管理员、开发人员及中小企业的需求。Navicat是以直觉化的使用者图形介面所而建的，让你可以以安全且简单的方式建立、组织、存取并共用资讯。界面如下图所示：

Navicat提供商业版Navicat Premium和免费的版本Navicat Lite。免费版本的功能已经足够强大了。 Navicat支持的数据库包括MySQL、Oracle、SQLite、PostgreSQL和SQL Server等。

3、开源ETL工具Kettle Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。

?授权协议：LGPL ?开发语言：Java ?操作系统：跨平台 4、Eclipse SQL Explorer SQLExplorer是Eclipse集成开发环境的一种插件，它可以被用来从Eclipse 连接到一个数据库。 SQLExplorer插件提供了一个使用SQL语句访问数据库的图形用户接口（GUI）。通过使用SQLExplorer，你能够显示表格、表格结构和表格中的数据，以及提取、添加、更新或删除表格数据。 SQLExplorer同样能够生成SQL脚本来创建和查询表格。所以，与命令行客户端相比，使用SQLExplorer可能是更优越的选择，下图是运行中的界面，很好很强大。