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an overview of a database system

an overview of a database system
an overview of a database system

《计算机专业英语教程》(第4版)

7.1 An Overview of a Database System

数据库系统概述

@ Let us consider an enterprise, such as an airline, that has a large amount of data kept for long periods of time in a computer.

让我们考虑航空公司这样的企业,它有大量的数据长时间保存在计算机中。

This data might include information about passengers, flights, aircraft, and personnel, for example.这些数据,例如,可能包括关于乘客、航班、飞机与乘务组人员的信息。

Typical relationahips that might be represented include bookings (which passengers have seats on which flights? ) flight crews (who is to be the pilot, copilot, etc., on which flights?), and service records (when and by whom was each aircraft last serviced? ).

booking 预订flight crew 机组人员pilot 驾驶员copilot 副驾驶员

可能表示的典型关系包括订票(哪些乘客在那些航班上订有座位?)、航班乘务组(在哪些航班上谁是驾驶员,谁是副驾驶员,等等),以及服务记录(每架飞机最后是何时由谁服务?)。

@ Data, such as the above, that is stored more-or-less permanently in a computer we term a database.

term 把...叫做

我们把上述那样的不同程度地长久存储在计算机中的数据称为数据库。

@ The software that allows one or many persons to use and/or modify this data is a database management system(DBMS).

使得一个人或许多人能使用和/或修改这些数据的软件是数据库管理系统(DBMS)。

The primary goal of a DBMS is to provide an environment that is both convenient and efficient to use in retrieving information from and storing information into the database.

retrieving 检索

DBMS的主要目标是提供这样的环境,在从数据库中检索信息和把信息存储在数据库中时使用起来既方便,功效又高。

Data Abstraction 数据抽象

@ It should be obvious that between the computer, dealing with bits, and the ultimate user dealing with abstracions such as flights or assignment of personnel to aricraft, where will be many levels of abstraction.

显然,在处理二进位的计算机和处理像航班或把乘务组人员分派到飞机这样一些抽象的最终用户之间

将存在很多层抽象。

A fairly standard viewpoint regarding levels of abstraction is shown in Figure 7-1.

关于抽象层的相当标准的观点如图7-1所示。

There we see a single database, which may be one of many databases using the smae DBMS software, at three different levels of abstraction.

在那里我们看到3个不同抽象层的单个数据库,它可能是使用同一个DBMS软件的很多个数据库中的一个数据库。

@ The lowest level, i.e., the physical level has the data stored on hardware devices.

最低层,也即物理层,把数据存储在硬件设备上。

User programs cannot access them directly.

用户程序不能直接存取它们。

They have to go through the logical level to access the data.

它们必须通过逻辑层存取数据。

The external level defines the different views of the database as required by the extenal or user programs.

外部层按外部或用户程序的需要定义数据库的不同视图。

One user program may not require all the data in the database.

一个用户程序不可能需要数据库中的所有数据。

Hence the user/application programs view only the required information from the database.

hence 因此

因此用户/应用程序仅观察所需的数据库信息。

That means different programs will have different views of the database depending on their requirement of data.

这意味着取决于对数据的需求,不同的程度对同一个数据库将有不同的视图。

Such views are external to the database and are specifical at the external level.

这样一些视图是数据库外部的,因而在外部层规定。

Also it is not necessary that different views should contain altogether different data.

不同的视图也不必要包含完全不同的数据。

There can be common information in different views.

在不同的视图中会存在公共的信息。

@ The conceptual level describes the entire database.

概念层描述整个数据库。

It is used by database administrators, who must decide what information is to kept in the database.它是由数据库管理人员使用的,他们必须决定什么信息要被保存在数据库中。

Data Models 数据模型

@ A data model is a collection of conceptual tools for describing data, data relationships, data

semantics and data constrains.

semantic 语义的

数据模型是一组概念工具,用来描述数据、数据关系、数据语义和数据约束。

The data models are divided into three classes, viz., object-based logical models, record-based logical models and physical data models.

数据模型分成三类,就是基于对象的逻辑模型、基于记录的逻辑模型和物理数据模型。

@ Object-based logical models are used for describing data at the conceptual and view levels.

基于对象的逻辑模型用于描述概念层与视图层的数据。

They are very close to human logic.

它们非常接近于人的逻辑。

Many different models are available to describe object-based logical models.

很多不同的模型可用来描述基于对象的逻辑模型。

The most important among them are semantic data model and entity-relationship model.

其中最重要的是语义数据模型和实体关系模型。

Semantic data model provides a facility for expressing meaning about the data in the database.

语义数据模型提供了表达数据库中数据的意义的设施。

The Entity-Relationship model (E-R model) is based on a perception of a real world which consists of a collection of objects called entities and relationships among these objects.

perception 看法

实体关系模型(E-R模型)是基于这样的认识:现实世界是由一组称为实体的对象和这些对象之间的关系组成的。

An entity is an object, which can be uniquely distinguished from other objects.

实体是对象,它能与其他对象唯一地区别开。

For instance, the designation, physical dimensions and weight per unit length uniquely describe a particular rolled stell section.

designation 名称rolled 轧制的stell 钢

例如,名称、物理尺寸和每单位长度的重量唯一地描述一段特定的钢材。

The set of all entities of the same type and relationships of the same type are termed as entity set and relationship set respectively.

respectively 分别地

相同类型的所有实体之集合和相同类型的各种关系分别称为实体集合和关系集合。

Examples of entity set are:

实体集合的例子有:

all rooms in a building

一座建筑物中的所有房间

all elements in a finite element mesh

finite 有限的mesh 网格

在一个有限元网格中的所有元素

all bearings in a machine

一台机器中的所有轴承

@ Entities and relationships are to be distinguished and a database model should specify how this can be carried out.

实体和关系要被区别开,并且数据库模型应指明这如何能实现。

This is achieved using the concept of primary key.

这用主关键字概念来实现。

An entity-relationship model may define certain constraints to which the contents of a database must confirm.

实体关系模型可以定义数据库的内容必须遵守的某些限制。

One important constraint is the number of entities to which another entity can be associated via a relationship.

一个重要的限制是某个实体能经由一个关系与其相关联的其他实体的个数。

For relationshipes involving two entity sets, there can be relationships like one-to-one, one-to-many, many-to-one and many-to-many.

对于涉及两个实体集合的关系,可能存在像一对一、一对多、多对一和多对多那样的关系。Schematic representation of these relationships are shown in Figure 7-2.

这些关系的图解表示如图7-2所示。

@ Record-based logical models define the overall logical structure of the database as well as higher level description of its implementation.

基于记录的逻辑模型定义数据库的整个逻辑结构以及其实现的更高级描述。

Three different record-based logical models are widely used.

三种不同的基于记录的逻辑模型被广泛使用。

They are:

它们是:

1. Hierarchical Model

1. 层次模型

2. Network Model

2. 关系模型

3. Relation Model

3. 关系模型

@ Physical data models are used to describe data at the lowest level.

物理数据模型用于描述最低层的数据。

There are very few physical data models in use.

只有很少几种物理数据模型在使用。

Some of the widely known ones are:

广泛知道的是:

1. Unifying model

1. 统一模型

2. Frame memory

2. 框架内存

Web of science数据库分析

摘要:本文主要使用了百度、谷歌等搜索引擎和Web of science数据库对包信和院士的研究内容及其研究成果进行了分析,通过百度、谷歌、个人主页对包信和院士的基本信息进行了解;通过Web of science数据库对包信和院士的研究方向、引文数据、合作者、基金资助机构、出版物进行了了解。并对其2014年5月的一篇文章进行了深入的分析。 一、基本信息 包信和,理学博士,研究员,博士生导师、中科院院士、物理化学家,中国科学院大连化学物理研究所研究员,现任中科院沈阳分院院长,复旦大学常务副校长,兼任中国科学技术大学化学物理系主任。 他的个人工作经历为: 1989年至1995年获洪堡基金资助,在德国马普学会Fritz-Haber研究所任访问学者,1995年应聘回国。 1995年至2000年在中科院大连化学物理研究所工作。 2000年8月至2007年3月任大连化学物理研究所所长。 2003年3月起任中国科技大学化学物理系系主任。 2009年3月起任沈阳分院院长。 2009年当选为中国科学院院士。 2015年9月经教育部研究决定,任命包信和为复旦大学常务副校长 其次在大连化学物理研究所的个人介绍和包信和院士的课题组主页里搜集了对其研究方向的简介: 包信和研究员主要从事表面化学与催化基础和应用研究。发现次表层氧对金属银催化选择氧化的增强效应,揭示了次表层结构对表面催化的调变规律,制备出具有独特低温活性和选择性的纳米催化剂,解决了重整氢气中微量CO造成燃料电池电极中毒失活的难题。发现了纳米催化体系的协同限域效应,研制成碳管限域的纳米金属铁催化剂和纳米Rh-Mn催化剂,使催

化合成气转化的效率成倍提高。在甲烷活化方面,以分子氧为氧化剂,实现了甲烷在80℃条件下直接高效氧化为甲醇的反应;创制了Mo/MCM-22催化剂,使甲烷直接芳构化制苯的单程收率大幅度提高。 二、研究成果分析 利用Web of Science搜索包老师的文章,总共搜索到497篇文章,对检索报告创建引文报告,如图2.1所示。文章被引总频次达到12804次,平均每篇文章被引25.76次,h-index值为56,表示在包老师所发的文章中,每篇被引用了至少56次的论文总共有56篇左图为每年出版的文献数图标,2000年以来,每年出版的文献数量基本稳定,在30篇左右,研究状态保持稳定。其中2015年发表文章篇数最高,2015年是个高产年。 根据每年的引文数图标可以看出,每年的引文数不断上升,表明其发表的文章是有生命力、有价值的。也表明每年发文的质量不断在上涨。 图2.1创建引文报告 对检索结果进行分析。图2.2是对作者进行分析,得到如下图所示的结果,可以看到合作者的信息,其中与293名作者有过合作。其中合作最多的为韩秀文老师(大连化物所)、马丁老师(北京大学)。

Web of Science数据库的检索与利用

Web of Science 数据库的检索与利用 解放军医学图书馆杜永莉 一、引文检索概述 (一)基本概念 1. 引文(Citation):文献中被引用、参考的文献(Cited Work),也称施引文献,其作者称为被引著者(Cited Author)。 2. 来源文献(Source):提供引文的文献本身称为来源文献,其作者称为引用著者(Citing Author)。 3. 引文索引(Citation Index):通过搜集大量来源文献及其引文,并揭示文献之间引用与被引用关系的检索工具。 4. 引文检索:是以被引用文献为检索起点来查找引用文献的过程。 (二)引文的历史回顾 引文的创始人Dr.Eugene Garfield博士是美国科学信息研究所(ISI)的创始人,现在仍然是科学信息研究所的名义董事长,还是美国信息科学协会的前任主席、The Scientist 董事会的主席、Research America董事会的成员。另外他还是文献计量学的创始人。 Dr.Garfield于1955年在Science上发表了具有化时代意义的学术论文:“Citation Indexes for Science: A New Dimension in Documentation through Association of Ideas.”他在这篇文章中描述科研人员可以利用引文加速研究过程、评估工作影响、跟踪科学趋势;阐明引文是学术研究中学术信息获取的重要工具。1957 他创建了美国科学信息研究所(Institute for Scientific Information, ISI)。

1961 年, ISI 推出了 Science Citation Index , SCI 。一种5卷印刷型刊物,包括613种期刊140万条引文的索引。1966年,ISI发布磁带形式的数据,1989年推出CD-ROM 光盘版,1992年ISI为汤姆森科技信息集团接管(Thomson Scientific),1997年推出系列引文数据库(Web of Science),2001年建立具有跨库检索功能的(ISI Web of Knowledge)。 20世纪30年代中期,另外一个著名计量学家布拉德福(S.C.Bradford)在对大量的期刊分布进行研究之后,得出了布拉德福定律(二八定律),揭示出各学科核心期刊的存在,这些核心期刊组成了所有学科的文献基础,重要论文会发表在相对较少的核心期刊上;因此从文献学的角度,没有必要将已经出版的所有期刊全部收录,从数据库的质量上说,则需要有一套科学的流程筛选高质量期刊,为读者提供高质量的学术信息。 Garfield 博士从建立引文数据库开始,经过几十年的时间,建立了一整套期刊筛选的工作流程,每年从全球出版的学术期刊中,筛选出各学科中质量高、信息量大、使用率高的核心期刊。由于这套流程对期刊一些客观指数的长期跟踪,衍生出了另外两个数据库:期刊引证报告(Journal Citation Reports,JCR)和基本科学计量指标(Essential Science Indicators)。 (三)引文的作用 了解某一课题发生、发展、变化过程;查找某一重要理论或概念的由来;跟踪当前研究热点;了解自已以及同行研究工作的进展;查询某一理论是否仍然有效,而且已经得到证明或已被修正;考证基础理论研究如何转化到应用领域;评估和鉴别某一研究工作在世界学术界产生的影响力;发现科学研究新突破点;了解你的成果被引用情况;引文检索为科研人员开辟了一条新颖、实用的检索途径;同时为文献学、科学学、文献计量学等分析研究提供参考数据,如衡量期刊质量、测定文献老化程度、观察学科之间的渗透交叉关系、评价科研人员的学术水平,引文数据库是不可缺少重要工具。 二、Web of Science的检索途径 (一)科学引文索引简介

Web of Science数据库的检索与利用

1、引文的创始者是(A) A、Eugene Garfield B、S.C.Bradford C、Billings,S.A D、Harris,C.J 2、引文的创始单位是(A) A、ISI B、NLM C、CDC D、NIH 3、ISI推出系列引文数据库(Web of Science)的时间是(D ) A、1956年 B、1989年 C、1990年 D、1997年 4、SCI的局限性不包括(B ) A、主要限于基础科学方面 B、不能囊括多数国际多学科高质量科学期刊 C、收录第三世界国家期刊较少 D、论文被引用情况复杂 5、ISI推出了SCI的时间(C) A、1950年 B、1955年 C、1961年 D、1970年 6、关于引文的作用,以下说法错误的是(D ) A、了解某一课题发生、发展、变化过程 B、引文检索为科研人员开辟了一条新颖、实用的检索途径 C、为文献学、科学学、文献计量学等分析研究提供参考数据 D、直接查找全文数据 7、Web of Knowledge包含的数据库有(D) A、Web of Science B、科学会议录索引、化学反应数据库 C、化学索引数据库、Medline数据库 D、以上皆是 8、关于Web of Science的特点,以下说法错误的是(D ) A、跨学科、精选内容,可以进行引文检索

B、增加了分析、跟踪、写作和管理功能 C、从文献相互关系的角度,提供新的检索途径 D、从著者、标题、分类等角度提供检索途径 9、ISI推出CD-ROM光盘版的时间是(A ) A、1970年 B、1961年 C、1982年 D、1991年 10、在SCI中公共卫生所在的数据库是(B ) A、Web of Science Expanded B、Social Sciences Citation Index C、Arts & Humanities Citation Index D、其他

Web of Science使用方法

Web of Science系统 在科技发展与竞争力 分析中应用 周宁丽 2012.10

内容提纲 1.WOS及其功能简介 2.科技文献检索以及分析概念与术语 3.WOS文献检索功能及其利用 4.WOS文献分析功能及其应用 5.WOS引文分析功能及其应用

1. WOS 及其功能简介 ?WOS 简介 WOS(Web of Science)数据库是汤森路透科技集团创建的WOK(ISI web of Knowledge)信息平台中的一个系统。 ?WOS 数据资源 3个引文数据库:Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED) --1900-至今 (涵盖8,200种核心期刊) Social Sciences Citation Index (SSCI) --1996-至今(涵盖2,800种核心期刊) Conference Proceedings Citation Index -Science (CPCI-S) --1990-至今(涵盖60,000个会 议录) 1个化学数据库: Current Chemical Reactions (CCR-EXPANDED) --1986-至今 ?WOS 主要功能 1.收录、引用、主题文献检索 2.文献与引文统计分析 3. 文献管理与跟踪 ?WOS 学科领域 (1)自然科学、工程技术、生物医 学等150 多个学科领域 (2)人文社科50多个学科领域

2. 1 科技文献收引检索概念 ?科技论文收录检索 选用权威的文献检索系统(如:WOS、ISTP、EI、PUMED、 SCOPAS、CSCD、CSSCI),对其数据库系统收录所发表的期刊、会议文献进行检索 ?科技论文引文检索 利用权威的文献检索系统(如:WOS、ISTP、EI、PUMED、 SCOPAS、CSCD、CSSCI),对其数据库系统收录的期刊、会议文献的引用频次进行查询,对其引文进行检索 ?课题(主题)文献检索 利用权威的文献检索系统(如:WOS、ISTP、EI、PUMED、 SCOPAS、CSCD、CSSCI),对某学科、研究主题进行相关文献检索

Web of Science 各种标号详解

web of Science数据库几个标识(DOI、UT、IDS Number、ISSN、ISBN)的含义 无论是检索机构还是文章作者,对于web of Science数据库记录格式中出现的DOI、UT、IDS Number、ISBN ISSN等英文标识不尽了解,经咨询ISI公司及相应的检索后,把这些标识的意思做简要说明。 (1)DOI(Digital Object Unique Identifier):对象唯一标识符 传统方式是采用URL对因特网上数字资源进行标识,用户点击URL链接即可访问对应的数字资源。然而URL所代表的只是数字资源的物理位置,并不是数字资源本身,一旦资源的物理位置发生变化,原来的URL将成为―死链‖。因此,仅仅使用URL来代表数字对象和链接已经不能适应分布式动态环境的要求。数字对象唯一标识符(Digital Object Unique Identifier)由此产生,它并非只是一个不重复的字符串,真正有用的唯一标识标符系统应该是一套包括名称空间、唯一标识符、命名机构、命名登记系统和解析系统5 个部分的完整体系。 简要地说,对所标识的数字对象而言,DOI相当于人的身份证,具有唯一性。保证了在网络环境下 对数字化对象的准确提取,有效地避免重复。一个网络对象(各种数字资源)一个编号例如——DOI:10.1134/S1061920808010020 (2)UT(Unique Article Identifier)是文章的唯一识别符——收录号 UT –Unique Article Identifier字段是ISI (现在公司名称Thomson Reuters)分配给一篇文章的唯一识别符。可以唯一地识别一条参考文献。它没有显示在Web of Science文章的全记录页里,当输出记录保存为HTML格式时,可以看到UT字段文章的唯一标识符。一篇文章一个编号 例如——UT ISI:000259889100041 (3)IDS Number——检索号 Thomson Reuters Document Solution? 编号。此号码是识别期刊和期号的唯一编号,用于订阅Document Solution 中的文献的全文。一本期刊每一期发表的文章都是一个IDS号。一个期刊的一期对应一个编号 例如——IDS Number:358AR (4)ISSN 国际标准期刊号(International Standard Serial Number),是标识定期出版物(如期刊)和电子出版物的唯一编号,共八位。一个期刊一个编号 (5)ISBN 国际标准书号(International Standard Book Number) 是一种机器读取的唯一标识符,可准确无误地标识书籍。 例如——ISBN:7-5023-4424-1

Web of Science(SCI,SSCI,AHCI,CPCI)数据库资源介绍

Web of Science (SCIE,SSCI,AHCI,CPCI) 登录https://www.wendangku.net/doc/6c10045978.html, 资源简介: Web of Science 是汤森路透科技集团(Thomson Reuters)的产品,Web of Science 包括著名的三大引文索引数据库(SCIE,SSCI,A&HCI)。本馆开通试用的数据库如下: 科学引文索引(Science Citation Index Expanded,简称SCIE),被公认为世界范围最权威的科学技术文献的索引工具,能够提供科学技术领域最重要的研究成果。提供8600多种涵盖176 个学科的世界一流学术科技期刊的文献信息。 社会科学引文索引(Social Sciences Citation Index,简称SSCI),收录3100多种涵盖56个学科的世界一流学术性社会科学期刊的文献信息。 艺术与人文引文索引(Arts & Humanities Citation Index,简称A&HCI),收录艺术与人文学科领域内1,600多种学术期刊,数据可回溯至1975年。同时还从Web of Science 收录的8,000多种科技与社会科学期刊中,筛选出与艺术人文相关的学术文献。 会议论文引文索引(Conference Proceedings Citation Index,简称CPCI),汇聚了全球最重要的学术会议信息,包括专著、丛书、预印本以及来源于期刊的会议论文,提供了综合全面、多学科的会议论文资料。其内容分为两个版本:Conference Proceedings Citation Index - Science (CPCI-S,原ISTP);Conference Proceedings Citation Index - Social Science & Humanities (CPCI-SSH,原ISSHP)。 Web of Science (SCIE,SSCI,A&HCI,CPCI)数据库的特色 利用Web of Science可以快速检索科研信息,可以全面了解有关某一学科、某一课题的研究信息。在提供文献的书目与文摘信息的同时,Web of Science(SCIE,SSCI,AHCI,CPCI)设置了"引文索引"(Citation Index),提供该文献所引用的所有参考文献信息以及由此而建立的引文索引,揭示了学术文献之间承前启后的内在联系,帮助科研人员发现该文献研究主题的起源、发展以及相关研究。还可通过Email和RSS定制主题及引文跟踪服务,随时把握最新研究动态,跟踪国际学术前沿。 Web of Science收录各学科领域中权威、有影响力的期刊,由于其严格的选刊标准和引文索引机制,使得Web of Science(SCIE,SSCI,AHCI,CPCI)在作为文献检索工具的同时,也成为文献计量学和科学计量学的最重要基本评价工具之一。 免费学习资源: 数据库使用指南下载:https://www.wendangku.net/doc/6c10045978.html,/productraining/

web of science课题检索技巧

点击查看更多应用技巧 应用技巧 1.1怎样了解某研究课题的总体发展趋势? 检索结果告诉我们找到了152篇“侯建国”院士的文章。(如果有重名的现象,请参考我们随后提供的有关作者甄别工具的应用技巧。) 1.访问Web of Science数据库检索论文 请访问:https://www.wendangku.net/doc/6c10045978.html,,进入ISI Web of Knowledge平台;选择Web of Science数据库,(以下图示为WOK4.0版新界面)。 示例:如果我们希望检索“中国科技大学”“侯建国”院士在Science Citation Index (SCI)中收录文章的情况。 2.生成引文报告 在检索结果界面上,通过右侧的生成引文报告功能,您可以快速了解该课题的总体研究趋势,并且找到本课题的国际影响力年代变化情况。

结论:通过Web of Science提供的强大的引文报告功能,您可以点击创建引文报告,自动生成课题引文报告,从而提高您的科研效率。 3 利用分析功能了解课题发展趋势 除了自动创建引文报告之外,您也可以利用分析功能生成论文出版年的图式。并且,利用分析功能您可以任意查看某些出版年的论文情况。

结论:通过Web of Science提供的强大的引文报告功能,您可以点击创建引文报告,自动生成课题引文报告,对总体趋势一览全局。而分析功能可以让您更清晰的了解本课题论文每年的发文量,分属于哪些学科,主要集中在哪些国家地区,以哪些语种发表,哪些机构或哪些作者是本课题的引领者,收录本课题论文最多的期刊和会议有哪些等详细信息。

点击查看更多应用技巧 应用技巧 1.2 如何找到某个课题的综述文献? 在科学研究过程中往往需要从宏观上把握国内外在某一研究领域或专题的主要研究成果、最新进展、研究动态、前沿问题或历史背景、前人工作、争论焦点、研究现状和发展前景等内容,如何快速获取这些信息呢?您可以通过检索综述性文献来方便高效地找到信息。 1.访问Web of Science数据库检索课题 请访问:https://www.wendangku.net/doc/6c10045978.html,,进入ISI Web of Knowledge平台;选择Web of Science数据库。如:我们想快速找到有关2007年诺贝尔物理奖获奖课题“巨磁电阻效应-Giant Magnetoresistance”的综述文献。 2.精炼检索结果 在检索结果界面上,通过左侧的精炼检索结果功能您可以快速的了解该课题涉及的学科、文献类型、作者、机构、国家等,甚至通过文献类型选项锁定该课题的高质量综述文献。

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