数据仓库技术论文研究方法

数据仓库技术论文研究方法

懒惰阿。。。开题还是论文？这个没有，你问多少人也不会为这点分给你现写的。告诉你个好方法：从中国知网（没账号密码？不好意思，再悬赏200分自己问去吧）上搜索往年的论文，然后把.NK格式的大论文的前言部分找自己需要的粘贴下来，再自己添几句话使之看起来不象别人的文章，多搜几篇1000字很好搞定，就看你想不想做了。话已至此，得分~~

相关范文：数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。二、数据挖掘技术数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。1．广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多，如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算，诸如计数、求和、平均、最大值等，并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询，收集数据库中的相关数据集，然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广，包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。2．关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为著名的关联规则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。3．分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练子集中，重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的屙性，该分枝对应该屙性的某一可能值。4．预测型知识。它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建立随机模型，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。5．偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，并随着概念层次的提升，从微观到中观、到宏观，以满足不同用户不同层次决策的需要。三、数据挖掘流程数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下：过程中各步骤的大体内容如下：1．确定业务对象，清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。2．数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量，进行数据的集成、变换、归约、压缩等．为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，这是数据挖掘成功的关键。3．数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。5．知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。四、数据挖掘的应用数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。1．市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用，特别是条形码技术的使用，从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据，并且数据量在不断激增。对市场营销来说，通过数据分析了解客户购物行为的一些特征，对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析，可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息，从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类：数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客，以便向它们推销产品。通过对已有的顾客数据的辱淅，可以将用户分为不同级别，级别越高，其购买的可能性就越大。货篮分析是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式，例如：如果A商品被选购，那么B商品被购买的可能性为95％，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品，并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有：Opportunity Ex-plorer，它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等，另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。2．金融投资。典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测，分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大，在进行投资决策时，更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析，以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测，都是对事物发展的一种预测，而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资，后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。3．欺诈甄别。银行或商业上经常发生行为，如恶性透支等，这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类行为进行预测可以减少损失。进行甄别主要是通过总结正常行为和行为之间的关系，得到行为的一些特性，这样当某项业务符合这些特征时，可以向决策人员提出警告。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。结束语随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展，数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。参考文献：[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J]．山西广播电视大学学报，2006，(15)：16—17．其他相关：数据挖掘研究现状及最新进展（CAJ格式）仅供参考，请自借鉴希望对您有帮助补充：如何撰写毕业论文本科专业（含本科段、独立本科段）自考生在各专业课程考试成绩合格后，都要进行毕业论文的撰写（工科类专业一般为毕业设计、医科类一般为临床实习）及其答辩考核。毕业论文的撰写及答辩考核是取得高等教育自学考试本科毕业文凭的重要环节之一，也是衡量自考毕业生是否达到全日制普通高校相同层次相同专业的学力水平的重要依据之一。但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，对本科专业自考生这一特定群体，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。本文试就如何撰写毕业论文作简要论述，供参考。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。第一、要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界，以推动社会的不断进步和发展。因此，毕业论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。选题要符合科学研究的正确方向，要具有新颖性，有创新、有理论价值和现实的指导意义或推动作用，一项毫无意义的研究，即使花很大的精力，表达再完善，也将没有丝毫价值。具体地说，考生可从以下三个方面来选题。首先，要从现实的弊端中选题，学习了专业知识，不能仅停留在书本上和理论上，还要下一番功夫，理论联系实际，用已掌握的专业知识，去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。其次，要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题，科学研究还有许多没有被开垦的处女地，还有许多缺陷和空白，这些都需要填补。应考者应有独特的眼光和超前的意识去思索，去发现，去研究。最后，要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。第二、要根据自己的能力选择切实可行的课题。毕业论文的写作是一种创造性劳动，不但要有考生个人的见解和主张，同时还需要具备一定的客观条件。由于考生个人的主观、客观条件都是各不相同的，因此在选题时，还应结合自己的特长、兴趣及所具备的客观条件来选题。具体地说，考生可从以下三个方面来综合考虑。首先，要有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。其次，要有浓厚的研究兴趣，选择自己感兴趣的课题，可以激发自己研究的热情，调动自己的主动性和积极性，能够以专心、细心、恒心和耐心的积极心态去完成。最后，要能结合发挥自己的业务专长，每个考生无论能力水平高低，工作岗位如何，都有自己的业务专长，选择那些能结合自己工作、发挥自己业务专长的课题，对顺利完成课题的研究大有益处。选好课题后，接下来的工作就是研究课题，研究课题一般程序是：搜集资料、研究资料，明确论点和选定材料，最后是执笔撰写、修改定稿。第一、研究课题的基础工作———搜集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。首先，查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法，要善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。其次，做实地调查研究，调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料，调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。调查的方法有：普遍调查、重点调查、典型调查、抽样调查。调查的方式有：开会、访问、问卷。最后，关于实验与观察。实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径，是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础，本方法在理工科、医类等专业研究中较为常用，运用本方法时要认真全面记录。第二、研究课题的重点工作———研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如阅读、选读、研读。通读即对全文进行阅读，选读即对有用部分、有用内容进行阅读，研读即对与研究课题有关的内容进行全面、认真、细致、深入、反复的阅读。在研读过程中要积极思考。要以书或论文中的论点、论据、论证方法与研究方法来触发自己的思考，要眼、手、脑并用，发挥想象力，进行新的创造。在研究资料时，还要做好资料的记录。第三、研究课题的核心工作―――明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。提出自己的观点要突出新创见，创新是灵魂，不能只是重复前人或人云亦云。同时，还要防止贪大求全的倾向，生怕不完整，大段地复述已有的知识，那就体现不出自己研究的特色和成果了。根据已确立的基本论点和分论点选定材料，这些材料是自己在对所搜集的资料加以研究的基础上形成的。组织材料要注意掌握科学的思维方法，注意前后材料的逻辑关系和主次关系。第四、研究课题的关键工作―――执笔撰写。考生下笔时要对以下两个方面加以注意：拟定提纲和基本格式。拟定提纲包括题目、基本论点、内容纲要。内容纲要包括大项目即大段段旨、中项目即段旨、小项目即段中材料或小段段旨。拟定提纲有助于安排好全文的逻辑结构，构建论文的基本框架。基本格式：一般毕业论文由标题、摘要、正文、参考文献等4方面内容构成。标题要求直接、具体、醒目、简明扼要。摘要即摘出论文中的要点放在论文的正文之前，以方便读者阅读，所以要简洁、概括。正文是毕业论文的核心内容，包括绪论、本论、结论三大部分。绪论部分主要说明研究这一课题的理由、意义，要写得简洁。要明确、具体地提出所论述课题，有时要写些历史回顾和现状分析，本人将有哪些补充、纠正或发展，还要简单介绍论证方法。本论部分是论文的主体，即表达作者的研究成果，主要阐述自己的观点及其论据。这部分要以充分有力的材料阐述观点，要准确把握文章内容的层次、大小段落间的内在联系。篇幅较长的论文常用推论式（即由此论点到彼论点逐层展开、步步深入的写法）和分论式（即把从属于基本论点的几个分论点并列起来，一个个分别加以论述）两者结合的方法。结论部分是论文的归结收束部分，要写论证的结果，做到首尾一贯，同时要写对课题研究的展望，提及进一步探讨的问题或可能解决的途径等。参考文献即撰写论文过程中研读的一些文章或资料，要选择主要的列在文后。第五、研究课题的保障工作―――修改定稿。通过这一环节，可以看出写作意图是否表达清楚，基本论点和分论点是否准确、明确，材料用得是否恰当、有说服力，材料的安排与论证是否有逻辑效果，大小段落的结构是否完整、衔接自然，句子词语是否正确妥当，文章是否合乎规范。总之，撰写毕业论文是一种复杂的思维活动，对于缺乏写作经验的自考生来说，确有一定的难度。因此，考生要“学习学习再学习，实践实践再实践”，虚心向指导教师求教。

数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。

关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;

引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。

一、数据挖掘概述

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。

二、数据挖掘的基本过程

(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。

三、数据挖掘方法

1、聚集发现。

聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。

2、决策树。

这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。

四、数据挖掘的应用领域

市场营销

市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。

金融投资

典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。

结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。

参考文献

[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.

[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.

简析药店管理系统应用技术论文

在日常学习和工作生活中，大家都不可避免地会接触到论文吧，论文是讨论某种问题或研究某种问题的文章。那么你有了解过论文吗？下面是我精心整理的简析药店管理系统应用技术论文，欢迎大家分享。

摘要： 文章分析了连锁药店的发展目前状况，结合医药行业的特点和连锁企业管理的要求，按照gsp规范，构建了一个连锁药店管理系统，实现了异地连锁店的网上订购、订单查询、库存查询;研究了药品物流体系构建过程中关于供应链一体化中供应商选择的理由。

关键词： 药店 管理

一、药店管理系统概述

目前在大多数企业中对于数据仓库的建立，主要是根据业务主题来进行数据集成的，连锁医保药店也是同样。根据医保药店行业的特点，当前的医保药店企业数据仓库按主题来分主要包括以下几个模块：

①客户分析模块：主要是分析客户的类型及构成，根据以往的业务分布情况来找出核心客户和有价值客户，最终分析出影响业务量的关键因素。通过这一模块，企业能明确地分析市场前景，与客户建立起良好的互信机制。

②管理分析模块：系统地对整个生产环节进行分析，主要可从效率分析、药品合理安排程度、效率趋势分析等几方面来进行，从而帮助管理者及时掌握运营情况及影响生产的关键性因素，再针对理由采取对应的解决方案，这样才能提高药店的效率和管理层次。

③销售分析模块：作为一个特殊行业的连锁医保药店业，它本身不但提供销售方面的工作，更要为参保市民提供优质刷卡服务。

④医保药品管理模块：这里主要包括医保药品的分类、价格等。

此外还有财务分析、人事分析等模块，根据企业的具体情况而定。在数据仓库中除了这些分析模块外，还要有相应的事实表，例如资料事实表、报价管理事实表等。

在医保药店企业中建立数据仓库同其它行业一样，都必须遵循如下原则：

①循序渐进原则：建设数据仓库投资大、风险大、时间长，不可能一蹴而就，不要期望一开始就建立一个庞大的全局性的数据仓库。而要从较小的、需求明确的、数据比较规则的主题入手，由简单到复杂，由局部到全局，分阶段实施。

②可伸缩性原则：数据仓库的规模随主题区域的扩大而扩大，就某一主题而言，也随数据增加而动态变化。因此，建设数据仓库必须在数据体系结构、数据存储、数据处理等方面体现出可伸缩性。

③实用性原则：数据仓库的构造受业务需求所驱动，根据业务主题来集成数据。

数据仓库的实现主要以关系数据库技术为基础，因为关系数据库的数据存储和管理技术发展得较为成熟，其成本和复杂性较低，已开发成功的大型事务数据库多为关系数据库，但关系数据库系统并不能满足数据仓库的数据存储要求，需要通过使用一些技术，如动态分区、位图索引、优化查询等，使关系数据库管理系统在数据仓库应用环境中的性能得到大幅度的提高。

二、药店管理系统的组成

在药店管理数据仓库中有几种方式：菜单式，图形式，界面式。接口设计涉及的模式：输入/输出响应，人机对话管理和外围设备。数据仓库技术的发展包括数据抽取，存储管理，数据表现和策略论方面。未来的技术发展将集中在系统集成化，使系统更便于管理和维护。同时与Internet/Web技术紧密结合，推出适用于Internet的数据仓库访问。。

本系统采用C/S与B/S共存的系统模式，连锁药店之间采用互联网络连接，每个分店分：前台POS系统、库房系统、财务报表系统、医保刷卡系统，并由数据库服务器、文件服务器、Internet服务器提供数据连接服务。

三、药店管理系统的实现

1.数据仓库的实现策略

操作系统：服务器：Windows 2000 server或更高版本

客户端：Windows 2000 Professional或更高版本

数据库：Microsoft SQL Sever C/S模式运转

Web服务器：Tomcat B/S模式运转

Web浏览器：Microsoft Internet Explorer

2.系统任务分配实现

系统开发的总体任务是实现药店销售管理的系统化、规范化和自动化。系统功能分析是在系统开发的总体任务的基础上完成的。经过细致的系统分析得到药店销售站管理系统需完成的功能：

(1)药品零售和药品批发，零售价和批发价不同，输入药品的编号，数量和选择销售类型进行销售.能显示一个客户购买的全部药品信息(包括药品的编号，名称，单价，数量，金额，销售类型，销售员和销售日期，并由此向销售记录表中添加一条记录，以供以后进行销售时用)，给出应付的金额。由于某种理由，可以让用户退药。

(2)销售统计

对指定时间段内的销售情况进行统计，根据此数据对每种药品的销售情况仅进行分析，产生每种药品的.销售金额和数量，确定药品的最高库存量和最低库存量.该金额与入库统计得到的金额进行比较得到利润.另外，当这些记录无用时可以删除以释放磁盘空间.

(3)药品信息维护

添加药品基本信息：包括药品的编号，药品名称，药品简码，单位，规格，主要成分，功能与主治，用法用量.其中药品的编号是唯一的，不同的药品不能有相同的编号，药品的简码根据药品的名称制定。

修改药品基本信息：当发现有药品的基本信息错误时可以进行修改，执行此操作应能同时修改其他表(销售登记表、库存表、入库登记表)的相应药品的编号，确保数据的一致性。

删除药品基本信息：当某种药品的信息不需要时可以删除，同时能删除其他表(销售登记表、库存表)中与此药品对应的信息，确保数据一致。

(4)药品基本信息浏览

浏览所有药品的基本信息，可以按药品的编号、简码、名称进行排序，也可以根据药品的简码或编号进行模糊查找，快速浏览指定药品的信息。

(5)制定采购计划

查找库存表，根据药品的最高库存量，最低库存量和现存量，对现存量小于最低库存量的药品制定采购计划，策略是：

需要采购的数量=最高库存量-现存量。

(6)药品入库

购入药品之后把所购药品的情况记入入库记录表中，供以后进行入库统计时用.需要记录的信息包括药品的编号，入库数量，单位，单价，金额，入库员，入库日期，有效日期和进货地址.对于已经入库的药品，由于某种理由可以将药品退还给商家。

(7)入库统计

对指定时间段内药品的入库信息进行统计，得到每种药品的入库总金额.得到的金额与销售统计得到的金额进行比较得出药品的销售利润.当这些记录信息无用时可以删除以释放磁盘空间。

(8)库存维护

添加库存信息：包括药品编号，库存量，零售价，批发价，最高库存量，最低库存量.药品编号要与药品信息表中的药品编号相对应，如果药品基本信息表中没有这种药品应该先添加该药品的基本信息再添加该药品的库存信息。在此添加的库存信息的库存量应为0。最低库存量不能大于最高库存量，批发价不能大于零售价。

修改库存信息：可以修改药品的现存量，零售价，批发价，最高库存量，最低库存量.最低库存量不能大于最高库存量，批发价不能大于零售价。

删除库存信息：当不卖某种药品时可以删除该药品的库存信息，以避开在制定采购计划时产生无用的记录。

(9)存货浏览

浏览所有药品的库存信息，可以根据药品的编号、名称、简码、库存量、零售价、批发价、最低库存量和最高库存量进行排序，也可以根据药品的简码或编号进行模糊查找快速浏览指定药品的库存信息。

(10)系统安全

用户需通过登陆进行身份验证，验证通过时才可以进入系统。

数据仓库毕业论文

查找有关数据着气象数据采集技术的发展以及各气象中心算法的完善,数值天气预报的准确率一直在稳步的提升。然而,面对当今社会对高精度天气预报的需求,来自各个气象中心的模式天气预报并不能够满足人们的要求。因此各个地区的气象部门需要根据自身情况,通过参考上级指导预报对本地区的未来天气现象重新进行预报以提高预报准确率。然而地区级气象部门却受限于本身设备条件,很难获得针对当地的具有指导意义的气象数据。基于上述原因,本文通过对浙江省气象台实际预报工作的调研,结合国家局下发的质量检验要求,为解决气象预报过程中遇到的实际问题,设计并实现了“浙江省天气预报数据分析系统”。并通过分析该系统的结果数据,设计并实现了基于神经网络方法的天气预测模块。该模块会将天气预测结果作为新的预报模式加入到数据分析系统中,为气象预报工作提供更多的数据支持。论文的主要工作内容如下:1、根据浙江省气象台气象预报工作的数据需求,通过对现有的气象数据结构的分析,设计并实现了一套在大时间跨度下,具有极高查询效率的气象数据仓库。通过该数据仓库的实现,将年度数据统计时间由原来的数百秒级降低到秒级。2、设计并实现了气象数据分析系统。利用C#、HTML、JavaScript与T-SQL语音开发了具备数据挖掘能力、质量检验能力、辅助预报能力,且数据表现形式丰富而直观的,数据分析系统。通过该系统的应用,可以有效的改善气象预报人员的预报准确率。3、提出以神经网络法构建预测天气数值参考数据的数据挖掘模型。该模型以BP神经网络方法构建,通过对历史数据的不断学习从而对各个参考预报模式的误差进行预测,然后根据预测结果给出新的参考数据,作为一种新的模式供预报人员参考。该参考数据相比较其他模式的数据在预报准确性与稳定性上都有较大的提升。通过气象数值预报分析系统在该浙江省气象台的应用实践证明,本文设计和实现的气象数值预报数据分析系统能很好地满足数值预报团队关于预报误差控制的需求。不仅根据数据学习模型计算得到的预报参考数据有较好的准确性。而且提供的质量检验功能,也为数值预报团队的预报工作提供了强有力的数据支持。

寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。

网络工程主要是指计算机网络系统。以分组交换技术为核心的计算机网络，自20世纪70年代以来得到了飞速发展，采用TCP/IP体系结构的Internet得到广泛运用。下面是我带来的关于网络工程专业毕业论文题目的内容，欢迎阅读参考! 网络工程专业毕业论文题目(一) 1. 电子商务时代的企业资源计划(ERP) 2. 零售业电子商务解决方案 3. CA认证规范化研究 4. 全自动试管开盖机 5. 小盘彩票最优化投资方案设计与研究 6. 企业电子商务系统建设的预测性调查报告 7. 电子商务安全技术研究 8. 计算机考证考务系统(B/S模式) 9. 在线考试系统(B/S模式) 10. 企业网络信息安全解决方案设计 11. 酒店网站设计 12. 学生网上练习自测系统设计 13. 网络信息安全问题分类及案例剖析 14. 基于AJAX技术的商务网站设计 15. 基于SQL server数据库的教务管理系统的开发 16. Delphi+ADO数据库系统设计分析及应用 网络工程专业毕业论文题目(二) 1. 基于 Web的分布式 EMC数据库集成查询系统 2. 基于 Web的网络课程的设计 3. 基于工作流的业务系统开发 4. B1级安全数据库设计的设计与实现 5. 数据库加密及密钥管理方法研究 6. 企业应用集成(EAI)中数据集成技术的应用 7. 音像制品网上租赁管理系统 8. 网上购物网站的制作 9. 在线考试系统 10. 学生网络成绩管理系统 11. 企业信息系统建设中业务流程重组(BPR)的研究 12. Delphi的组件开发方法 13. 文件加密解密 14. 网络通信QoS实验方案的设计与开发 15. 基于WinSock端对端QoS网络传输实验测试器的开发 16. 基于SmartDocument网络办公系统解决方案的设计与开发 17. 网络文件传输实现技术的应用与性能分析 18. 企业形象设计 19. 计算机局域网改建设计 20. 校园网络系统的设计规划 21. 网吧的规划与设计 网络工程专业毕业论文题目(三) 1. 基于数据仓库连锁店决策支持系统模型的研究 2. VC开发基于 Office 组件应用程序 3. 从 XML到关系数据库映射技术研究 4. ORACLE9i 数据库系统性能优化研究与实践 5. MIS系统统用报表的设计与实现 6. 数字机顶盒系统的软件加密设计 7. 网上体育用品店的ASP实现 8. 基于ASP的毕业设计管理系统 9. 基于ASP的考务管理系统 10. 如何在网上营销好生意 11. 网上商店顾客消费心理的研究 12. 信息产品与网络营销 13. 网络营销中的广告策略研究 14. 网络营销中的价格策略研究 15. 小型企业电子商务系统的系统分析与设计 16. 网络营销中的竞争策略研究 猜你喜欢： 1. 关于网络工程专业毕业论文 2. 网络工程专业毕业论文精选范文 3. 有关于网络工程专业毕业论文 4. 网络工程专业毕业论文范文 5. 2017网络工程专业毕业论文

数据库建设项目研究方法论文

人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中，经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程，即现实世界－概念世界－机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界；将机器世界称为存储或数据世界。 一、三个世界 1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系，这种联系是客观存在的，是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程，教师为学生授课，学生选修课程并取得成绩。 2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映，是对客观事物及其联系的一种抽象描述，从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语： 实体：我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物，也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。 实体集：同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。 属性：描述实体的特性称为属性。如职工的职工号，姓名，性别，出生日期，职称等。 关键字：如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体，可以选作关键字。用作标识的关键字，也称为码。如"职工号"就可作为关键字。 联系：实体集之间的对应关系称为联系，它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种，一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。 3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系，数据库中的数据必须有一定的结构，这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体，及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。 数据模型应满足三方面要求：一是能比较真实地模拟现实世界；二是容易为人所理解；三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等，它是按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS的实现。 关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。 关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点，而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速，目前已成为占据主导地位的数据库管理系统。自20世纪80年代以来，作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的，例如，Oracle，Sybase，Informix，Visual FoxPro等。 网络数据库也叫Web数据库。促进Internet发展的因素之一就是Web技术。由静态网页技术的HTML到动态网页技术的CGI、ASP、PHP、JSP等，Web技术经历了一个重要的变革过程。Web已经不再局限于仅仅由静态网页提供信息服务，而改变为动态的网页，可提供交互式的信息查询服务，使信息数据库服务成为了可能。Web数据库就是将数据库技术与Web技术融合在一起，使数据库系统成为Web的重要有机组成部分，从而实现数据库与网络技术的无缝结合。这一结合不仅把Web与数据库的所有优势集合在了一起，而且充分利用了大量已有数据库的信息资源。图1-1是Web数据库的基本结构图，它由数据库服务器（Database Server）、中间件（Middle Ware）、Web服务器（Web Server）、浏览器（Browser）4部分组成。 Web数据库的基本结构它的工作过程可简单地描述成：用户通过浏览器端的操作界面以交互的方式经由Web服务器来访问数据库。用户向数据库提交的信息以及数据库返回给用户的信息都是以网页的形式显示。 Internet技术与相关协议Internet技术在Web数据库技术中扮演着重要的角色。Internet（因特网）专指全球最大的、开放的、由众多网络相互连接而成的计算机网络，并通过各种协议在计算机网络中传递信息。TCP/IP协议是Internet上使用的两个最基本的协议。因此也可以说Internet是全球范围的基于分组交换原理和TCP/IP协议的计算机网络。它将信息进行分组后，以数据包为单位进行传输。Internet在进行信息传输时，主要完成两项任务。（1）正确地将源信息文件分割成一个个数据包，并能在目的地将源信息文件的数据包再准确地重组起来。（2）将数据包准确地送往目的地。TCP/IP协议的作用就是为了完成上述两项任务，规范了网络上所有计算机之间数据传递的方式与数据格式，提供了数据打包和寻址的标准方法。1．TCP/IP协议TCP协议（Transmission Control Protocol，传输控制协议）规定了分割数据和重组数据所要遵循的规则和要进行的操作。TCP协议能保证数据发送的正确性，如果发现数据有损失，TCP将重新发送数据。2．IP协议在Internet上传送数据往往都是远距离的，因此在传输过程中要通过路由器一站一站的转接来实现。路由器是一种特殊的计算机，它会检测数据包的目的地主机地址，然后决定将该数据包送往何处。IP协议（Internet Protocol，网际协议）给Internet中的每一台计算机规定了一个地址，称为IP地址。IP地址的标准是由4部分组成（例如），其中前两部分规定了当前使用网络的管理机构，第3部分规定了当前使用的网络地址，第4部分规定了当前使用的计算机地址。Internet上提供的主要服务有E-mail、FTP、BBS、Telnet、WWW等。其中WWW（World Wide Web，万维网）由于其丰富的信息资源而成为Internet最为重要的服务。3．HTTP协议HTTP协议（Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议）应用在WWW上，其作用是完成客户端浏览器与Web服务器端之间的HTML数据传输。 Web的工作原理与工作步骤万维网简称为Web。Web可以描述为在Internet上运行的、全球的、交互的、动态的、跨平台的、分布式的、图形化的超文本信息系统。1．Web的工作原理Web是伴随着Internet技术而产生的。在计算机网络中，对于提供Web服务的计算机称为Web服务器。Web采用浏览器/服务器的工作方式。每个Web服务器上都放置着大量的Web信息。Web信息的基本单位是Web页（网页），多个网页组成了一个Web节点。每个Web节点的起始页称为“主页”，且拥有一个URL地址（统一资源定位地址）。Web节点之间及网页之间都是以超文本结构（非线性的网状结构）来进行组织的。2．Web的工作步骤Web的工作步骤如下。（1）用户打开客户端计算机中的浏览器软件（例如Internet Explorer）。（2）用户输入要启动的Web主页的URL地址，浏览器将生成一个HTTP请求。（3）浏览器连接到指定的Web服务器，并发送HTTP请求。（4）Web服务器接到HTTP请求，根据请求的内容不同作相应的处理，再将网页以HTML文件格式发回给浏览器。（5）浏览器将网页显示到屏幕上. 图1-2 Web的工作步骤 WWW世界中的标记语言1．HTML语言HTML（Hypertext Markup Language，超文本标记语言）是创建网页的计算机语言。所谓网页实际上就是一个HTML文档。文档内容由文本和HTML标记组成。HTML文档的扩展名就是.html或.htm。浏览器负责解释HTML文档中的标记，并将HTML文档显示成网页。（1）HTML标记HTML标记的作用是告诉浏览器网页的结构和格式。每一个标记用尖括号<>括起来。大多数标记都有一个开始标记和一个结束标记。标记不分大小写。多数标记都带有自己的属性。例如字体标记有FACE、COLOR、SIZE等属性：FACE定义字体；COLOR定义字体的颜色；SIZE定义字体的大小。使用格式： BEIJING 。网页中有很多文本链接和图片链接。链接，又被称为超链接，用于链接到WWW万维网中的其他网页上。在HTML文档中表示超链接的标记是，通过属性HREF指出链接的网页地址URL。使用格式： BEIJING 。（2）HTML程序HTML程序必须以标记开始，以标记结束。在和标记之间主要由两部分组成：文件头和文件体。文件头用标记 来标识，文件体用标记来标识。在文件的头部通常包含整个网页的一些信息。例如标记是用来说明网页的名称；标记是用来说明网页的其他信息，如设计者姓名和版权信息等。所有在浏览器中要显示的内容称为网页的主体，必须放在标记中。下面给出的是一个空网页的HTML程序。 (在此标记中写网页的内容) （3）HTML规范HTML规范又称为HTML标准，它总在不断地发展。每一新版本的出现，HTML都会增加新的特性和内容。有关HTML版本的详细信息请访问网站。在不同的浏览器中，网页的显示效果可能会有所不同。每一个浏览器都使用自己独特的方式解释HTML文档中的标记，并且多数浏览器不完全支持HTML的所有特性。因为，像Microsoft和Netscape公司在HTML标准上又开发了一些特有的HTML标记和属性，称之为HTML的扩展。这些标记和属性只被他们自己的浏览器所识别，不可能被其他公司的浏览器识别。如果浏览器不能识别HTML文档中的标记，则会忽略这个标记。（4）HTML程序的编辑环境与运行环境HTML文档是一个普通的文本文件（ASCII），不包含任何与平台、程序有关的信息。因此HTML文档可以利用任何文本编辑器来方便地生成。要注意的是HTML文档的扩展名必须是.html或.htm。运行HTML文档可以在任何浏览器下进行，并可在浏览器上查看网页的HTML源代码。关于HTML语言中标记的种类与使用方法将会在第5章中更详细地进行介绍。2．可扩展标记语言（XML）HTML是Web上的通用语言，随着Internet的深入人心，WWW上的Web文件日益复杂化、多样化，人们开始感到了HTML这种固定格式的标记语言的不足。1996年W3C开始对HTML的后续语言进行研究，并于1998年正式推出了XML（Extensible Markup Language，可扩展标记语言）。在设计网页时，XML提供了比HTML更灵活的方法。（1）XML语言的特点XML是国际组织W3C为适应WWW的应用，将SGML （Standard Generalized Markup Language）标准进行简化形成的元标记语言。简单地说，XML是使用标记来描述内容或与内容相关的形式信息的通用语言。一个XML文档由标记和字符数据组成。而作为元标记语言，XML不再使标记固定，允许网页的设计者定义数量不限的标记来描述内容，同时还允许设计者创建自己的使用规则。（2）XML的DTDDTD（Document Type Definition,文档类型定义）是一组应用在XML文档中的自定义标记语言的技术规范。DTD中定义了标记的含义及关于标记的语法规则。语法规则中确定了在XML文档中使用哪些标记符，它们应该按什么次序出现，标记符之间如何 嵌套，哪些标记符有属性等等。DTD可以包含在它所描述的XML文档中，但通常它是一份单独的文档或者一系列文档。作为外部文件可通过URL链接，被不同的XML文档 共享。XML把DTD的定义权开放，不同行业可以根据自己的实际需求定义描述内容的DTD，以适应本行业内部的信息交流和存档需要。因此，适合于不同行业、不同平台的标记语言大批涌现。（3）XML的CSS与XSL强调内容描述与形式描述的分离，一方面可以使XML文件的编写者更集中精力于数据本身，而不受显示方式的细节影响；另一方面允许为相同的数据定义不同的显示方式，从而适合于不同应用、不同媒体，使XML数据得到最大程度的重用。XML文档数据的显示形式是通过样式单定义的。CSS（Cascading Style Sheets）是XML使用的一种标准的级联样式单，XSL（Extensible Style Language）则是可扩展的样式语言。由于XML允许用户创建任何所需的标记，而通用浏览器却既无法预期用户标记的意义，又无法为显示这些标记而提供规则，因此用户必须为自己创建的XML文档编写样式单，样式单可以实现共享。浏览器对一个XML文档的处理过程是，首先去关联它所指定的样式单文件，如果该样式单是一个XSL文件，则按照规定对XML数据进行转换然后再显示，XSL本身也是基于XML语言的，可以将XML转化为HTML后再显示。如果该样式单是一个CSS文件，浏览器就会按照样式单的规定给每个标记赋予一组样式后再显示。 Web数据库访问技术Web数据库访问技术通常是通过三层结构来实现的，如图1-3所示。目前建立与Web数据库连接访问的技术方法可归纳为CGI技术，ODBC技术和ASP、JSP、PHP 技术。 Web数据库访问的三层结构 CGI技术CGI（Common Cateway Interface，通用网关界面）是一种Web服务器上运行的基于Web浏览器输入程序的方法，是最早的访问数据库的解决方案。CGI程序可以建立网页与数据库之间的连接，将用户的查询要求转换成数据库的查询命令，然后将查询结果通过网页返回给用户。一个CGI工作的基本原理如图1-4所示。CGI程序需要通过一个接口才能访问数据库。这种接口多种多样，数据库系统对CGI程序提供了各种数据库接口如Perl、C/C++、VB等。为了使用各种数据库系统，CGI程序支持ODBC方式，通过ODBC接口访问数据库。 CGI工作流程 ODBC技术ODBC（Open Database Connectivity，开放数据库互接）是一种使用SQL的应用程序接口（API）。ODBC最显著的优点就是它生成的程序与数据库系统无关，为程序员方便地编写访问各种DBMS的数据库应用程序提供了一个统一接口，使应用程序和数据库源之间完成数据交换。ODBC的内部结构为4层：应用程序层、驱动程序管理器层、驱动程序层、数据源层。它们之间的关系如图1-5所示。由于ODBC适用于不同的数据库产品，因此许多服务器扩展程序都使用了包含ODBC层的系统结构。 ODBC的内部结构Web服务器通过ODBC数据库驱动程序向数据库系统发出SQL请求，数据库系统接收到的是标准SQL查询语句，并将执行后的查询结果再通过ODBC传回Web服务器，Web服务器将结果以HTML网页传给Web浏览器，工作原理如图1-6所示。 Web服务器通过ODBC访问数据库由于Java语言所显示出来的编程优势赢得了众多数据库厂商的支持。在数据库处理方面，Java提供的JDBC为数据库开发应用提供了标准的应用程序编程接口。与ODBC类似，JDBC也是一种特殊的API，是用于执行SQL语句的Java应用程序接口。它规定了Java如何与数据库之间交换数据的方法。采用Java和JDBC编写的数据库应用程序具有与平台无关的特性。 ASP、JSP、PHP技术ASP是Microsoft开发的动态网页技术，主要应用于Windows NT+IIS或 Windows 9x+PWS平台。确切地说ASP不是一种语言，而是Web服务器端的开发环境。利用ASP可以产生和运行动态的、交互的、高性能的Web服务应用程序。ASP支持多种脚本语言，除了VBScript和Pscript，也支持Perl语言，并且可以在同一ASP文件中使用多种脚本语言以发挥各种脚本语言的最大优势。但ASP默认只支持VBScript和Pscript，若要使用其他脚本语言，必须安装相应的脚本引擎。ASP支持在服务器端调用ActiveX组件ADO对象实现对数据库的操作。在具体的应用中，若脚本语言中有访问数据库的请求，可通过ODBC与后台数据库相连，并通过ADO执行访问库的操作。关于ASP的编程技术将会在第7章中详细介绍。JSP是Sun公司推出的新一代Web开发技术。作为Java家族的一员，几乎可以运行在所有的操作系统平台和Web服务器上，因此JSP的运行平台更为广泛。目前JSP支持的脚本语言只有Java。JSP使用JDBC实现对数据库的访问。目标数据库必须有一个JDBC的驱动程序，即一个从数据库到Java的接口，该接口提供了标准的方法使Java应用程序能够连接到数据库并执行对数据库的操作。JDBC不需要在服务器上创建数据源，通过JDBC、JSP就可以实现SQL语句的执行。PHP是Rasmus Lerdorf推出的一种跨平台的嵌入式脚本语言，可以在Windows、UNIX、Linux等流行的操作系统和IIS、Apache、Netscape等Web服务器上运行，用户更换平台时，无需变换PHP代码。PHP是通过Internet合作开发的开放源代码软件，它借用了C、Java、Perl语言的语法并结合PHP自身的特性，能够快速写出动态生成页面。PHP可以通过ODBC访问各种数据库，但主要通过函数直接访问数据库。PHP支持目前绝大多数的数据库，提供许多与各类数据库直接互连的函数，包括Sybase、Oracle、SQL Server等，其中与SQL Server数据库互连是最佳组合。 网络数据库应用系统的层次体系当前，Internet/Intranet技术发展异常迅速，越来越多的数据库应用软件运行在Internet/Intranet环境下。在此之前，数据库应用系统的发展经历了单机结构、集中式结构、客户机/服务器（C/S）结构之后，随着Internet的普及，又出现了浏览器/服务器（B/S）结构与多层结构。在构造一个应用系统时，首先考虑的是系统的体系结构，采用哪种结构取决于系统的网络环境、应用需求等因素。 客户机/服务器结构1．二层C/S结构二层C/S结构是当前非常流行的数据库系统结构，在这种结构中，客户机提出请求，服务器对客户机的服务请求做出回答。它把界面和数据处理操作分开在前端（客户端）和后端（服务器端），这个主要特点使得C/S系统的工作速度主要取决于进行大量数据操作的服务器，而不是前端的硬件设备；同时也大大降低了对网络传输速度的要求，因为只须客户端把服务请求发送给数据库服务器，数据库服务器只把服务结果传回前端，如图1-7所示。在设计时，对数据可能有如下不同的处理形式。（1）在处理时，客户机先向服务器索取数据，然后释放数据库，即客户机发出的是文件请求，在客户机端处理数据，最后将结果送回服务器。这种处理方式的缺点很明显：所有的应用处理都在客户端完成，这就要求客户端的计算机必须有足够的能力，以便执行需要的任何程序。更为糟糕的是，由于所有的处理均在客户端完成，每次运行时都要将文件整体传送到客户端，然后才能执行。如：Student表中有30 000条记录，客户端发出命令：Select * From Student Where Sno='200101'这条命令将要求服务器将Student表中的所有记录传送到客户端，然后在客户端执行查询，结果只用到一条记录；如果查询的记录不存在，网络传输的数据实际上是无 用的。如此大的数据传输量是不可想象的。因此，人们提出了在服务器中能够执行部分代码的客户机/服务器结构。（2）在处理时，客户机接受用户要求，并发给服务器；在服务器端处理用户要求，最后将结果传回客户机显示或打印。这种处理方式网络通信量较小。客户机向服务器发出的是处理请求，而不是文件请求，处理请求中的代码在服务器端执行后向客户机传送处理后的结果。这样，为了特定任务，客户机上的程序和服务器上的程序协同工作：客户机端的代码用于完成用户的输入输出及数据的检查，而服务器端的代码完成对数据库的操作。客户机/服务器结构的另一个主要特点在于软件、硬件平台的无关性。数据库服务器上的数据库管理系统集中负责管理数据，它向客户端提供一个开放的使用环境，客户端通过数据库接口，如ODBC（开放数据库连接）和SQL语言访问数据库，也就是说，不管客户端采用什么样的硬件和软件，它只要能够通过网络和数据库接口程序连接到服务器，就可对数据库进行访问。在客户机/服务器结构中，常把客户机称为前台，而把服务器端称为后台。前台应用程序的功能包括用户界面、接收用户数据、处理应用逻辑、向后台发出请求、同时接收后台返回的结果，最后再将返回的结果按一定的格式或方式显示给用户。而后台服务器则负责共享外部设备、存取共享数据、响应前台客户端的请求并回送结果等工作。前台的应用程序和数据一般是用户专用的，而后台的数据和代码是所有用户可以共享的。由于数据库服务器不仅要管理共享数据，保证数据的完整性，还要执行一部分代码，完成客户端的一些处理请求，所以对用于服务器的计算机提出较高的要求。最好要采用一台专用的服务器，有较快的处理速度，有大容量的硬盘和内存，支持磁带等大容量的存储设备。上面讲的客户机/服务器结构将应用分在了客户机、服务器两级，称其为两层客户机/ 服务器结构。总之，两层C/S结构的基本工作方式是客户程序向数据库服务器发送SQL请求，服务器返回数据或结果。这种C/S结构有两种实现方式，一种是客户来完成表示部分和应用逻辑部分，而服务器完成数据访问部分，这种情况是以客户为中心的，适用于应用相对简单、数据访问量不是很大的情况。另一种是以服务器为中心的，把一些重要的应用逻辑部分放到服务器上，这样可充分利用服务器的计算能力，减少网络上需要传送的数据。通常以存储过程和触发器的形式出现，但存储过程都依赖于特定数据库，不同数据库之间很难移植，而三层C/S结构可以很好地解决这个问题。注意：触发器（trigger）是数据库系统中，一个在插入、删除、修改操作之后运行的记录级事件代码。不同的事件可以对应不同的动作。通常有3种类型的触发器：INSERT触发器、DELETE触发器和UPDATE触发器。2．三层C/S结构由于两层结构的客户机/服务器系统本身固有的缺陷，使得它不能应用于一些大型、结构较为复杂的系统中，故出现了3层结构的客户机/服务器系统，将两层结构中服务器部分和客户端部分的应用单独划分出来，即采用“客户机—应用服务器—数据库服务器”结构（如图1-8所示）。典型的数据库应用可分为三部分：表示部分、应用逻辑（商业逻辑）部分和数据访问部分，三层结构便是对应于这三部分。 图1-8 三层C/S结构其中，应用服务器和数据库服务器可位于同一主机，也可位于不同主机。客户机是应用的用户接口部分，负责用户与应用程序的交互，运行在客户机端的软件也称为表示层软件。应用服务器存放业务逻辑层（也称为功能层）软件，是应用逻辑处理的核心，实现具体业务。它能响应客户机请求，完成业务处理或复杂计算。若有数据库访问任务时，应用服务器层可根据客户机的要求向数据库服务器发送SQL指令。应用逻辑变得复杂或增加新的应用时，可增加新的应用服务器。数据库服务器便是用来执行功能层送来的SQL指令，完成数据的存储、访问和完整性约束等。操作完成后再通过应用服务器向客户机返回操作结果。 浏览器/服务器结构随着Internet技术和Web技术的广泛应用，C/S结构已无法满足人们的需要。因为在典型C/S体系中，通常为客户安装前端应用程序的做法已不再现实，并且限制客户端工作环境只能基于Windows、Macintosh或UNIX等操作系统也不切实际。于是基于浏览器/服务器结构（Browser/Server）的系统应运而生。采用B/S结构后，在客户端只需安装一个通用的浏览器即可，不再受具体操作系统和硬件的制约，实现了跨平台的应用。基于B/S结构的典型应用通常采用三层结构：“浏览器—Web服务器—数据库服务器”，B/S模式的工作原理是：通过浏览器以超文本的形式向Web服务器提出访问数据库的请求，Web服务器接受客户请求后，激活对应的CGI程序将超文本HTML语言转化为SQL语法，将这个请求交给数据库，数据库服务器得到请求后，进行数据处理，然后将处理结果集返回给CGI程序。CGI再将结果转化为HTML，并由Web服务器转发给请求方的浏览器，如图1-9所示。 图1-9 B/S工作原理在B/S模式中，客户端的标准配置是浏览器，如IE；业务功能处理由独立的应用服务器处理，Web服务器成为应用处理的标准配置；数据处理仍然由数据库服务器处理。从本质上讲，B/S结构与传统的C/S结构都是以同一种请求和应答方式来执行应用的，区别主要在于：C/S是一种两层或三层结构模式，其客户端集中了大量应用软件，而B/S是一种基于超链接（HyperLink）、HTML、Java的三级或多级C/S结构，客户端仅需单一的浏览器软件，是一种全新的体系结构，解决了跨平台问题。到目前，这两种结构在不同方面都有着广泛的应用。虽然C/S结构在Internet环境下明显不如B/S结构具有优势，但它在局域网环境下仍具有优势。 Internet/Intranet信息系统的多层体系结构多层结构应用软件与传统的两层结构应用软件相比，有可伸缩性好、可管理性强、安全性高、软件重用性好等诸多优点，如何在Internet/Intranet环境下构建应用软件体系结构就成为一个非常重要的问题，也是现今软件体系研究的一个新热点。目前各种技术层出不穷，如最初的静态HTML页面、简单的CGI网关程序、Java Applet程序，现在的ASP等Web数据库技术，还有动态的Java在线游戏及PHP技术等。实际上，多层的概念是由Sun公司提出来的。Sun公司提出的多层应用体系包括4层：客户层、顶端Web服务层、应用服务层和数据库层。其中顶端Web服务层是Sun公司多层体系结构中非常重要的一层，它主要起代理和缓存的作用。顶端Web服务器的作用是缓存本地各客户机经常使用的Java Applet程序和静态数据，通常被放置在客户机所在的局域网内，起到一个Java Applet主机（向Web浏览器传送Java Applet程序的计算机）和访问其他服务的代理作用。与普通代理服务器的作用相同。构建多层结构应用软件时，选用Java平台是一个很好的选择，因为它跨越各应用平台。总之，在Java平台上构建多层应用软件体系代表着今后Internet/Intranet应用的趋势。

浅谈计算机数据库的管理与应用论文