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数据库结构的优化方面的论文，键盘论文网很多的哦，之前我也是找他们帮忙的，写作老师指导的很专业，呵呵还有些资料，你看下1）以往和现有的数据库加密方法基本上都是面向数据值的。如:基于文件的数据库加密方法、基于记录的数据库加密方法、基于字段的数据库加密方法、以及面向数值加密的各种改进和提高性能的加密方法等。2）本文提出了一种结构化加密的概念、理论、方法与体系结构,这是不同于普通数据加密而是专门面向数据库结构化特点的全新理念。 首先,对传统的数据库数据加密进行了分析研究,对其进行归类和介绍,指出了数据加密应用于数据库数据的不足和局限性,分析了结构加密的意义。 其次,根据数据库系统中数据是结构化的这一特征,提出了结构加密的思想。3）将经典数据库理论中的函数依赖定义进行广义延伸,提出了语义依赖的概念,并据此给出了关系模式内属性不相容、数据库模式内关系模式不相容、记录顺序不相容等结构加密所需的基本定义,在此基础上,提出了应用于结构加密的关系模式分解、合成基本原则。4）用实例说明了结构加密的过程和结构加密定义的作用及涵义,对数据库结构加密方法的安全性和效率进行了评估。 再次,介绍了结构加密算法的数学模型和原理,面向数据库结构加密的数学建模和结构加密的具体方法和过程,给出结构加密的体系结构,结构加密需要解决的问题和对应策略及方法。 5）最后,用实验对结构加密方法进行了验证,通过全面的实验数据来对数据库结构加密和传统数据库数值加密从安全性和效率上进行全面比对分析,最终设计出结构加密原型系统。还可以吧，主要是通过加密的方式改进数据库结构，如果还有不清楚的，可以参考下键盘论文哦
这个论文好像比较难得写哦，在网上找现成的肯定不行啊，建议你还是找个可靠的代写，可以省很多心的。我就是找的一个，呵呵，很不错的。用支付宝的，安全你放心，他们是先写论文后付款的，不要定金，很放心的，看后再付款的。是脚印代写论文，网站是 脚印代写论文。你要求不高的话可以借鉴他们网站相关论文范文和资料，祝你好运哦
那你就写实际建立数据库过程中遇到需要注意的地方，和课本上的印证一下，及巩固了自己所学的，有参与了实践。不是写数据库设计 而是说在设计上需要注意的地方 比如范式的裁定 事务 和安全性方面的 。。。有不明白的地方随时和老师沟通一下。希望对你有所帮助。
数据库，这个方向也太大了吧，你可以把方向缩小在缩小，比如XML数据库，面向对象数据库，空间数据库，时态数据库，数据质量等，这些方向也还很大，个人建议根据你的内容来写题目就行，你的内容是干什么就写什么，最好范围越小越好。
这个也可以作为论文？这都是基础知识呀，教材里都有的。在计算机硬件、软件发展的基础上，在应用需求的推动下，数据管理技术的发展经历了三个阶段。一、人工管理阶段1、背景应用背景：科学计算硬件背景：无直接存取存储设备软件背景：没有操作系统 处理方式：批处理2、特点数据的管理者：人数据面向的对象：某一应用程序数据的共享程度：无共享,冗余度极大数据的独立性：不独立，完全依赖于程序数据的结构化：无结构数据控制能力：应用程序自己控制二、文件系统阶段1、背景应用背景：科学计算、管理硬件背景：磁盘、磁鼓软件背景：有文件系统处理方式：联机实时处理 批处理2、特点数据的管理者：文件系统数据面向的对象：某一应用程序数据的共享程度：共享性差,冗余度大数据的独立性：独立性差数据的结构化：记录内有结构，整体无结构数据控制能力：应用程序自己控制三、数据库系统阶段1、背景应用背景：大规模管理硬件背景：大容量磁盘软件背景：有数据库管理系统处理方式：联机实时处理, 分布处理批处理2、特点数据的管理者：数据库管理系统数据面向的对象：整个应用系统数据的共享程度：共享性高，冗余度小数据的独立性：具有高度的物理独立性和逻辑独立性数据的结构化：整体结构化，用数据模型描述数据控制能力：由数据库管理系统提供数据安全性、完整性、并发控制和恢复能力四、数据库系统的特点1、数据结构化2、数据的共享性高，冗余度低，易于扩充3、数据独立性高4、数据由DBMS统一管理和控制数据结构化 数据结构化是数据库与文件系统的根本区别。在描述数据时不仅要描述数据本身，还要描述数据之间的联系。 数据的共享性 数据库系统从整体角度看待和描述数据，数据不再面向某个应用而是面向整个系统。 数据冗余度 指同一数据重复存储时的重复程度。 数据的一致性 指同一数据不同拷贝的值一样（采用人工管理或文件系统管理时，由于数据被重复存储，当不同的应用使用和修改不同的拷贝时就易造成数据的不一致）。 物理独立性 当数据的存储结构（或物理结构）改变时，通过对映象的相应改变可以保持数据的逻辑构可以不变，从而应用程序也不必改变。 逻辑独立性 当数据的总体逻辑结构改变时，通过对映象的相应改变可以保持数据的局部逻辑结构不变，应用程序是依据数据的局部逻辑结构编写的，所以应用程序不必修改。 数据的安全性（Security） 数据的安全性是指保护数据，防止不合法使用数据造成数据的泄密和破坏，使每个用户只能按规定，对某些数据以某些方式进行访问和处理。 数据的完整性（Integrity） 数据的完整性指数据的正确性、有效性和相容性。即将数据控制在有效的范围内，或要求数据之间满足一定的关系。 并发（Concurrency）控制 当多个用户的并发进程同时存取、修改数据库时，可能会发生相互干扰而得到错误的结果并使得数据库的完整性遭到破坏，因此必须对多用户的并发操作加以控制和协调。 数据库恢复（Recovery） 计算机系统的硬件故障、软件故障、操作员的失误以及故意的破坏也会影响数据库中数据的正确性，甚至造成数据库部分或全部数据的丢失。DBMS必须具有将数据库从错误状态恢复到某一已知的正确状态（亦称为完整状态或一致状态）的功能。
求数据库论文！我有这方面的资料球球296145855
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不知道你要写的是什么类型的论文：课程论文、毕业论文。一般来说，数据库的论文最好从某个方面深入写，不要泛泛将整个数据库的知识都介绍一遍，比如你可以讨论数据库的加锁机制、安全性问题、性能调优等等。
毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，它是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。首先是选择课题。选题是论文撰写成败的关键。因为，选题是毕业论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。如果“写什么”不明确，“怎么写”就无从谈起。教育部自学考试办公室有关对毕业论文选题的途径和要求是“为鼓励理论与工作实践结合，应考者可结合本单位或本人从事的工作提出论文题目，报主考学校审查同意后确立。也可由主考学校公布论文题目，由应考者选择。毕业论文的总体要求应与普通全日制高等学校相一致，做到通过论文写作和答辩考核，检验应考者综合运用专业知识的能力”。但不管考生是自己任意选择课题，还是在主考院校公布的指定课题中选择课题，都要坚持选择有科学价值和现实意义的、切实可行的课题。选好课题是毕业论文成功的一半。
根据你的论文方向去专业的网站查找！建议Google
填写论文研究方向的原则：一、应与兴趣相合。一个人在日常生活里，没有兴趣的事，不会去做，如勉强去做，也会做不好。写论文的情形跟做事一样，能符合自己的兴趣才有可能写好。
二、应考虑自己的能力现在台湾的大学硕士班修业时限是六年，博士班是八年，但大多数学硕士班是读三四年，博士班是四五年，这中间还包括修学分等，实际上能写论文的时间也仅仅两三年而已。在这段期间内，是否有能力作某个论题的研究，也应好好考虑。论题如涉及太多外文文献，就要考虑自己的能力是否能胜任。
三、范围应大小适中一般讨论论文写作的书，都强调论题不宜太大，或论题要小，笔者以为研究方向的大小应有其伸缩性，譬如：起先做研究时，方向较大，有深一层的认识后，才把研究方向缩小。如果把论题缩得太小，且整天只抱着题目找资料，将使研究者的格局太过狭隘，很难培养出大学者宏观通识的能力。因此，Gocheck论文检测系统认为，研究方向大小的选择，应以研究时间的长短、数据的多寡作为考虑的首要因素。
有PQDT国外博硕士论文数据库、中国知网优秀硕博论文数据库、万方学位论文数据库、西安交大学位论文检索系统等。
2020年11月24日（周二）19：00-20：00，西安交大“致知讲堂”会介绍PQDT国外博硕士论文数据库、中国知网优秀硕博论文数据库、万方学位论文数据库、西安交大学位论文检索系统等国内外几种主要的学位论文数据库的访问途径和检索方法。
“致知讲堂”主要涉及文献信息资源利用、各类数据库的检索方法、常用软件使用等，从而帮助读者提高资源利用能力。想了解讲座日程请关注图书馆主页“最新消息”，亦可关注图书馆或研究生院的微信公众号。大部分讲座将采用“腾讯会议”在线直播。
扩展资料
国外学位论文情况
1、美国明确规定学生拥有学位论文的著作权所有权，培养机构拥有学位论文的使用权，明确UMI（美国学位论文数据库建设商）负责收藏美国高校出版的数字学位论文；
国会图书馆指定的收藏全美博士硕士论文的分馆，负责代理作者登记电子学位论文版权，统一加工各大学提交的学位论文信息，并收取一定出版费用，通过PQDT提供电子学位论文元数据和全文的商业性服务，结合非营利的各种途径实现学位论文全方位的开发利用。
2、欧盟成员国强制规定学位论文的开放来促进学位论文的利用，同时非常注重涉密学位论文的保密管理。英国高校图书馆以发起馆或者协同馆会员参与方式，建立全国统一的电子学位在线服务平台ETHOS，提供学位论文存储、检索和开放服务；
针对读者需求提供非营利性服务，学位论文开放程度和利用率都很高，明确学位论文版权归作者所有，通过授权或转让等形式促进学位论文流通和利用。
德国国家图书馆是学位论文的收藏机构，基于开放信息仓储首创协议的电子学位论文加工，实现NDLTD论文数据库的数据交换，可以长期免费获取全文电子学位论文。
3、巴西已经建立巴西电子学位论文统一平台，提供学位论文的全文获取；印度逐渐开始重视学位论文开发利用，1991年建立全国信息和图书馆网络学位论文库，收藏国内绝大多数高校博士论文，正在逐步将其建成全国统一学位论文检索和开放平台；
俄罗斯建立国立图书馆的学位论文库，通过和作者、合作单位签订合同，作者将符合要求的电子学位论文提交给国立图书馆，国内各图书馆每年支付一定费用后获取学位论文服务。
参考资料来源：西安交大--致知讲堂|图书馆信息素养讲座（第七期）
参考资料来源：光明网--学位论文 这笔资源怎么利用
国内有中国优秀博士论文数据库、中国优秀硕士论文数据库、中国学位论文全文数据库、国外有PQDT全文数据库。
1、中国知网：
是一个基于海量资源的跨学科、跨语种、跨文献类型的学术资源搜索平台，也是全球最大的中文知识门户网站，内容覆盖了理工、社会科学、电子信息技术、农业、医学等多个学科，资源丰富，是查阅中文资料的最佳选择之一。
2、万方知识服务平台：
集成期刊、学位、会议、科技报告、专利、视频等十余种资源类型，收录期刊7600余种，年增300万篇；与国内600余所高校、科研院所等学位授予单位合作，收录自1980年以来的学位论文，每年增加约30万篇；会议论文收录涉及近3000个重要的学术会议，每年增加约20万篇。
3、维普—中文科技期刊数据库：
该库收录我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学等学科12000余种期刊的2300余万篇文章的全文，每年增加约250万篇。
4、中经专网：
是国家信息中心中经网制作，全面反映我国经济运行态势和经济政策变动的海量信息平台。它分综合频道、宏观频道、金融频道、行业频道、区域频道、国际频道等六个板块，以专家分析为龙头，配合以快讯、统计、指数、政策等实时信息为背景，试图全方位多视角地诠释经济形势。
5、国研网数据库：
以国务院发展研究中心丰富的信息资源和强大的专家阵容为依托，全面整合中国宏观经济、金融研究和行业经济领域的专家资源及其研究成果，提供关于中国经济政策和经济发展的深入分析和权威预测。、
参考资料来源：
百度百科-中国知网
百度百科-中国经济信息网
百度百科-国研网
百度百科-维普网
可以往数据分析方向写哦
大数据的研究领域可以说很宽泛，也是未来很长一段时间的热点领域。目前大数据的研究方向主要聚焦在下面五个方面。
1、可视化大数据分析。进行分析之前，需要对数据进行探索式地考查。在此过程中，可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后，为了方便用户理解结果，也需要把结果展示出来。尤其是可视化移动数据分析工具，能追踪用户行为，让应用开发者得以从用户角度评估自己的产品，通过观察用户与一款应用的互动方式，开发者将能理解用户为何执行某些特定行为，从而为自己完善和改进应用提供依据。
2、AI。包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合。得益于以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展，使得信息处理速度和质量大为提高，能快速、并行处理海量数据。
3、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用。由于现有的大数据平台易用性差，而垂直应用行业的数据分析又涉及领域专家知识和领域建模，目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟，缺少相互的交叉融合。因此，迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究，促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地，尤其是与物联网、移动互联、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合。
4、大数据安全和隐私。大数据时代，各网站均不同程度地开放其用户所产生的实时数据，一些监测数据的市场分析机构可通过人们在社交网站中写入的信息、智能手机显示的位置信息等多种数据组合进行分析挖掘。然而，大数据时代的数据分析不能保证个人信息不被其他组织非法使用，用户隐私安全问题的解决迫在眉睫。安全智能更加强调将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，最终实现智能化的安全分析与决策。
5、大数据治理。大数据将打开各行各业的数据“潘多拉魔盒”。社交网站、电商巨头、电信运营商乃至金融、医疗、教育等行业，都将加入大数据的“淘金”热潮，政府部门同样会从大数据中获益匪浅。如何将海量数据应用于决策、营销和产品创新？如何利用大数据平台优化产品、流程和服务？如何利用大数据更科学地制定公共政策、实现社会治理？所有这一切，都离不开大数据治理。可以说，在大数据战略从顶层设计到底层实现的“落地”过程中，治理是基础，技术是承载，分析是手段，应用是目的。
现在感觉大家说大数据，一般都在炒概念，大数据并不难，怎么让数据分析落地式很难的，在我来看，目前很多人都在吹嘘大数据，但是真正懂大数据落地的人寥寥无几。给你一个工具，FineBI,楼主可以自己看看。
说到大数据我们不能不提到人工智能，这个近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家科普什么是人工智能到现在产业普遍探讨如何落地问题，人工智能几乎霸屏各行各业。
大数据时代势不可挡。 一方面，为了实现降本增效，企业纷纷在寻求数字化、智能化转型。以期利用新技术带来结构性增长；；另一方面国家释放推动“新基建”加速经济建设信号，对于信息数字化 科技 产业的重视程度空前高涨。企业内部发展刚需和国家政策红利，人工智能化必然是新经济环境下的大势所趋。
人工智能的三大核心要素：算法、算力、数据缺一不可。 其中大数据更像是水电煤般的基础设施的存在。数据沉淀将变成未来企业搭建壁垒的核心竞争力。而具体来看大数据的发展方向也是涵盖多个方面，举例来说：
>> 新零售
新零售的新就在于将“零售数据化”，通过大数据重新定义“人货场”概念。传统零售下，通常是“人找货”，卖场提供什么样的商品用户就只能买到什么。而在大数据加持下的新零售时代，则是相反的“货找人”，零售平台将用户的“数据”和货的“数据”进行匹配。用户“数据”例如：用户的性别、年龄、兴趣品类、性格标签、消费能力、购物频次、浏览时长……等等；货的“数据”包含了：商品价格、促销优惠、品类细分、品质、产地、库存……等等。通过数据赋能、精准匹配，商家能比用户自己更了解用户。
>>在线教育
教育的线上化在这次疫情的驱动下变得十分必要，传统教育一个老师面对多个学生或者一对一的私教，老师的精力无法顾及所有学生，而通过技术手段可以沉淀学生、老师及课程的数据，从而更好地服务好双边体验。例如：AI识别学生上课状态，是否打瞌睡是否专注上课；智能批改作业，实时反馈学习成绩和遗漏知识点；知识点查漏补缺，根据学生个人情况定制测试作业……大数据智能协助提高效率的同时，也减轻人工成本，解放老师“管理”的时间，花更多时间精力备课。
>>直播
直播行业的大数据更是其生存之本，用户侧的“数据”有：内容喜好、观看时段、浏览时长等等，内容侧的“数据”有：什么样的主播在什么时段播什么类型的什么内容、转赞评数据等等。有了这样的双边数据后，平台自然可以实现“千人千面”的算法推荐内容，从而增强用户对平台的粘度。而直播的最直接的变现手段带货，大数据的则能进行智能跳转，快速结算。
大数据赋能下的行业有着不同的新业态，未来大数据必然会成为产业、生活必不可少的工具，涵盖我们生活的各个方面，帮我们更便捷高效的生活。
大数据是未来人工智能领域一项非常重要的基础。而随意人工智能的发展，需要的大数据将会在广度和深度两个方向同步扩展。从广度来看，大数据最终会扩展到 社会 的所有环节；从深度来看，大数据最终会深入到每个人从生到死全过程。
大数据的未来:万物皆可互联，世界鲜有隐私！
第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化 社会 赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。
第二：大数据推动 科技 领域的发展。大数据的发展正在推动 科技 领域的发展进程，大数据的影响不仅仅体现在互联网领域，也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，大数据正在成为智能化 社会 的基础。
第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。
第四：产业互联网将推动大数据落地。当前互联网正在经历从消费互联网向产业互联网过渡，产业互联网将利用大数据、物联网、人工智能等技术来赋能广大的传统产业，可以说产业互联网的发展空间非常大，而大数据则是产业互联网发展的一个重点，大数据能否落地到传统行业，关乎产业互联网的发展进程，所以在产业互联网阶段，大数据将逐渐落地，也必然落地。
通过以上分析可以得出，未来大数据领域的发展空间还是比较大的，而且目前大数据领域的人才缺口比较大。
大数据的发展趋势总的来说应该体现在以下几个方面：
第一：互联网逐渐大数据化。随着大数据技术的逐渐成熟，互联网将成为大数据首先落地的领域，大数据将在电子商务等互联网应用平台得到广泛的应用。互联网 科技 公司也是推动大数据技术发展的中坚力量，在大数据发展的过程中会起到重要的作用，通过大数据技术在互联网领域的应用也能积累大量的应用经验。
第二：传统产业逐渐大数据化。随着互联网发展到产业互联网阶段，未来产业互联网将深入到整个传统行业中，而大数据技术作为产业互联网的核心技术之一必然会深入到传统行业中，所以未来传统行业大数据化将是一个重要的趋势。通过大数据相关技术不仅能够促进传统行业的信息化建设，包括物联网、云计算建设等，更是能够通过大数据来为传统行业创新带来帮助。
第三：人才大数据化。大数据的发展必然需要大量的大数据人才，不仅需要专业的大数据开发人才（大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等），也需要大量的大数据应用型人才（基于大数据工具开展大数据分析等工作），所以人才大数据化也是未来一个重要的趋势。对于职场人来说，掌握一定的大数据知识会提升自身的岗位竞争力。
大数据的发展方向我认为…每个人的生活轨迹习惯喜好，每个企业的需求和全方位信息，每个行业的发展方向布局，每个国家的综合状态，通过大数据统计分析，做出你所想要的结论！
大数据未来发展趋势将从以下几个方面体现：
一切皆有弹性。基于云的数据库和存储可以根据使用情况双向伸缩，用户只需购买和使用其需要的东西。
当数据传输变得更快数据量更大时，边缘计算的智能化可以避免消耗更大的云存储空间和远端基础设施。
大数据硬件更加廉价，同时越来越多的智能化软件替代硬件功能。云时代，硬件越来越廉价。
平面文件和表结构将继续存在，同时会出现更多的空间数据、图形和网络数据。
数据的价值决定于数据如何处理。引用舍恩伯格《大数据时代》中的一句话， 大数据带来的“不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相互关系。”你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。
法律检索大数据是目前发展方向之一。法律 科技 新秀律宝AI大脑，导入最新最全的司法大数据，把人工智能技术运用在法律检索、案件信息提取与分析上，律师只需输入文字或语音识别录入事情经过或案件事实，系统将会自动进行信息提取和数据匹配，输出精准的法律检索结果和详细的案件分析报告，节省了律师办案时间。
【大数据检索】又新又全的司法大数据，输入关键词即可一键检索获取法规、案例、工商信息、司法观点等，方便律师进行检索。
【类案大数据】律宝能根据律师录入的案件详情，通过大数据智能检索匹配同类型案件和适用法条，给律师提供办案思路。
1、智慧城市
智慧城市(英语：Smart City)是指利用各种信息技术或创新意念，集成城市的组成系统和服务，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量。
用途范围
用途分为十大智慧体系，分别为：智慧物流体系、智慧制造体系、智慧贸易体系、智慧能源应用体系、智慧公共服务、智慧 社会 管理体系、智慧交通体系、智慧 健康 保障体系、智慧安居服务体系、智慧文化服务体系。
2、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)
增强现实技术(Augmented Reality，简称 AR)，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。这种技术1990年提出。VR是Virtual Reality的缩写，中文为虚拟现实。虚拟现实技术是一种能够创建和体验虚拟世界的计算机仿真技术， 它利用计算机生成一种交互式的三维动态视景，其实体行为的仿真系统能够使用户沉浸到该环境中。
3、人工智能(Artificial Intelligence)
英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
用途范围
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
国内外大数据标准化现状及发展方向
数据工程师、数据分析师、架构设计师 ----------河南新华