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第七章 数据管理 中国石油大学出版社 本章概要 本章主要介绍数据管理技术的发展，数据库、数据仓库和数据挖掘等数据管理技术的基本概念，及Access数据库管理系统的基本应用。学完本章，你将能够 ： 了解数据管理技术的发展； 掌握数据模型、数据库、数据库管理系统、数据库系统等基本概念； 了解数据仓库、数据挖掘等数据管理技术； 学会使用Access数据库。 本章要点 7.1 数据管理概述 7.1.1 数据 数据不仅指狭义的数值数据，还是描述事物的一种符号，它是信息的载体，是信息的具体表现形式。 信息系统中大量的信息处理工作，均要面对多种多样的数据，在不需要严格区别时，常将“信息”与“数据”不加区别地使用，同时信息处理也与数据处理同理使用。 7.1.2 数据组织的基本概念 数据项是具有确定逻辑意义的数据的最小单位，它是不可再分的数据单位，有时也被称为属性。 记录将描述某事物有关性质的数据项按一定的方式组织起来就形成了记录，换句话说，记录就是具有一定关系的数据项的有序集合。 文件是同类记录的有序集合。 数据库是目前数据组织的最高形式，是存储起来的相关数据的集合。 7.1.3 数据管理技术的发展 在漫长的数据管理历史中，数据管理的手段、技术和使用的设备都发生了巨大的变化， 特别随着计算机的出现和普及，人们才真正找到快速、全面管理数据的现代化工具。自从产生了计算机后，数据管理经历了人工管理、文件管理和数据库管理三个阶段。 7.2 数据模型 7.2.1 数据模型的概念 为了把现实世界的具体事物转换成计算机能处理的数据，必须用某种数据模型来抽象和描述这些数据。 从客观存在的事物到最后在计算机内的数据，经历了两个不同的抽象过程，相应地也有了两个数据模型，这就是概念数据模型和结构数据模型。 7.2.2 概念数据模型 概念模型中常用的术语 实体：实体是客观存在并可相互区别的事物。 属性：属性是指实体所具有的某一特性。 码：码是标识实体的一个或一组属性。 域：域是指属性的取值范围。 实体型：实体型指具有相同属性的实体所具有的共同特性，用实体名及其属性名集合来表示。 实体集：实体集是指同一个实体型的实体集合。 联系：联系包括实体型内部的联系和实体型之间的联系两种。 7.2.2 概念数据模型 概念数据模型的表示方法 实体型：用矩形表示，矩形框内写明实体名； 属性：用椭圆表示，并用线段将其与相应的实体型连接起来； 联系：用菱形表示，菱形框内写明联系名。联系也可以有属性，并用线段连接各实体型。 7.2.3 结构数据模型 结构数据模型包含数据结构、数据操作和数据完整性约束三部分。 结构数据模型主要有层次、网状、关系三种。 7.3 数据管理技术 7.3.1 数据库 数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用提供服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库的修改和检索均能按一种公用的和可控制的方式进行。如图7-9所示。 7.3.1 数据库 数据库管理系统（DBMS） 为了保证存储在数据库中数据的安全和一致，必须有一组软件来完成相应的管理和服务，这组软件就是数据库管理系统。其中的管理和服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 7.3.1 数据库 数据库系统（DBS） 数据库系统是由计算机系统、数据库、数据库管理系统、数据库管理人员以及用户组成的具有高度组织性的总和。图7-10描述了数据库系统与数据库管理系统、应用程序和用户之间的关系。 7.3.1 数据库 数据库技术的新发展 面向对象数据库 分布式数据库 数据库技术的其他应用 7.3.2 数据仓库 数据仓库的概念 数据仓库之父W. H. Inmon给出的定义是：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 数据仓库的特性 面向主题特性、集成特性、相对稳定特性、时间相关特性。 7.3.2 数据仓库 数据仓库系统的结构 数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器以及前端工具四个部分，如图7-15所示。 7.3.2 数据仓库 数据仓库的技术需求 海量数据管理 跨介质存储 低代价索引 丰富接口 高效数据装载 7.3.3 数据挖掘 数据挖掘的概念 数据挖掘（Data Mining，简称DM）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的、可理解的信息或模式的过程。 7.3.3 数据挖掘 数据挖掘的应用 商品销售 电子商务网站 金融服务/信用卡 远程通讯 7.4 常用的数据库管理系统