数据库的属性有

㈠ 数据库主属性定义

严格来说
主属性：指主键列,即主键由一列构成
主键定义:能够唯一标识一个元组的属性或属性集,即可以由多列组成.
在教学中,大多实例都是主键由一列构成,所以也可以简单地说主属性与主键没有什么区别.

㈡ 数据库属性是什么意思

数据库属性即是数据库字段，指数据库中表的列。

我们把表中的每一行叫做一个“记录”，每一个记录包含这行中的所有信息，就像在通讯录数据库中某个人全部的信息，但记录在数据库中并没有专门的记录名，常常用它所在的行数表示这是第几个记录。

字段是比记录更小的单位，字段集合组成记录，每个字段描述文献的某一特征，即数据项，并有唯一的供计算机识别的字段标识符。

(2)数据库的属性有扩展阅读

数据库属性的数据类型介绍（以mysql为例）：

1、数值类型，例如int、SMALLINT、MEDIUMINT、double、float等。

2、日期和时间类型，例如DATE、TIME、TIMESTAMP、DATETIME、YEAR等。

3、字符串类型，例如char、VARCHAR、blob、text、MEDIUMBLOB、MEDIUMTEXT等。

㈢ 关系数据库中表的基本属性有哪些

最基本的属性 列和行

㈣ 数据库中的非主属性和主属性、以及候选码和关键码分别指什么

1、非主属性

不包含在任何一个候选码中的属性称为非主属性。非主属性是相对与主属性来定义的。

2、主属性

在一个关系中，如果一个属性是构成某一个候选关键字（候选码）的属性集中的一个属性，则称它为主属性（Primeattribute）。

3、候选码

若关系中的一个属性或属性组的值能够唯一地标识一个元组，且他的真子集不能唯一的标识一个元组，则称这个属性或属性组做候选码。

4、关键码

关键码在数据结构中关键码指的是数据元素中能起标识作用的数据项，例如，书目信息中的登陆号和书名等。其中能起唯一标识作用的关键码称为“主关键码”，如登陆号；反之称为“次关键码”。

(4)数据库的属性有扩展阅读

求解候选码基本算法的具体步骤：

第1 步，求关系模式R< U,F > 的最小函数依赖集F。

第2步，按照上面的定义，分别计算出UL，UR，UB（UL表示仅在函数依赖集中各依赖关系式左边出现的属性的集合；UR表示仅在函数依赖集中各依赖关系式右边出现的属性的集合；另记UB＝U－UL－UR）。

第3步，若UL≠Φ，计算UL的闭包，若UL＋＝U，则UL为R的唯一的候选码，算法结束；若UL＋≠U，转第4步，若UL＝Φ，转第5步。

第4步，将UL依次与UB中的属性组合，利用上述的定义4判断该组合属性是否是候选码；找出所有的候选码后，算法结束。

第5步，对UB中的属性及属性组合利用上述的定义4依次进行判断；找出所有的候选码后，算法结束．。

㈤ 数据库 名词解释:单值属性和多值属性

单值属性，指—个实体只有一个值的属性，例如：实体“书”的价格只有一个（如 ¥38.5）。对于具体的实体来说，大多数实体是单值属性。

多值属性，对于一个实体可以有多个值的属性。例如：一张学生信息的表里有一项关于兴趣的属性，一个学生可能有几个兴趣 ，如运动、电影、旅游，学习等，这些学生可以只拥有“运动”的兴趣，或者同时拥有“运动、电影、旅游，学习”这四个兴趣，所以兴趣就是一个多值属性。

(5)数据库的属性有扩展阅读

属性数据的录入与编辑一般是在属性数据处理模块中进行的，文档数据资料的录入一般是通过键盘直接键入数据文件或属性数据库。也可以将另一个数据库中的有关数据直接传输到属性数据库中。但为了建立属性描述数据与几何图形的联系，通常需要在图形编辑系统中设计属性数据的编辑功能。

主要是将一个实体的属性数据直接连接到相应的几何目标上，这项工作可在数字化及建立图形拓扑关系的同时或之后，对照一个几何目标直接输人属性数据，并可对数据进行修改、删除、拷贝等编辑操作。

属性数据的录人随着VGI的出现，呈现出了一种全新的方式。人们可以通过互联网GIS平台上传自己感兴趣的数据，除了位置信息之外，还可以贡献很多的属性数据，其形式也表现的多种多样，如照片、视频、音频等。

㈥ 数据库中属性组究竟是什么含义

属性组的含义就是一组具有相互联系的属性组合而成的。

属性是比如一张表格中的学号和姓名等。一个事物（实体）有多个属性。学生有学号、姓名、班级、性别、年龄等属性。属性组就是几个属性的集合。

关系数据库中“属性”的意思是表中每一列称为一个属性(字段)，每列都有属性名，也称之为列来或字段名，例如学号、姓名和专业码都是属性名。

Mysql数据库中表格属性的含义如下：

null：表示该列是否可以存储null。

key： 表示该列是否已编制索引。pri表示该列是表主键的一部分；uni表示该列是unique索引的一部分；null表示在列中某个给定值允许出现多次。

default：表示该列是否有默认值。如果有的话值是多少。

extra：表示可以获取的与给定列有关的附加信息，例如auto_increment等。

(6)数据库的属性有扩展阅读

数据库中标称属性的特点：标称属性的值是一些符号或事物的名称。

每个值代表某种类别、编码、状态，因此标称属性又被看做是分类的（categorical）。

标称属性的值不具有有意义的序，而且不是定量的。（也就是说，给定一个对象集，找出这种属性的均值没有意义。

标称属性的注意事项：

这些值不必具有有意义的序，在计算机科学中，这些值也被看做是枚举的（enumeration）。

尽管标称属性的值是一些符号或“事物的名称”，但也可以用数表示这些符号或名称，如 hari_color，可以用 0 表示黑色，1 表示黄色

例子：hair_color（头发颜色）、marital_status（婚姻状况）、occupation（职业）。

㈦ 创建数据库的五个属性

创建数据库的五个属性：比如学生表存学号，姓名、年龄、性别、班级等。

选择开始菜单中→程序→【Management SQL Server 2008】→【SQL Server Management Studio】命令，打开【SQL Server Management Studio】窗口，并使用Windows或 SQL Server身份验证建立连接。

在【对象资源管理器】窗口中展开服务器，然后选择【数据库】节点，右键单击【数据库】节点，从弹出来的快捷菜单中选择【新建数据库】命令。

非关系型数据库：

随着近些年技术方向的不断拓展，大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。

指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求。

以上内容参考：网络-数据库

㈧ 数据库的几个基本概念，数据，对象，实体，属性，数据模型

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。
二、E－R模型
E－R模型（实体联系模型）简称E－R图。它是描述概念世界，建立概念模型的实用工具。E－R图包括三个要素：
实体（型）――用矩形框表示，框内标注实体名称。
属性――用椭圆形表示，并用连线与实体连接起来。
实体之间的联系――用菱形框表示，框内标注联系名称，并用连线将菱形框分别与有关实体相连，并在连线上注明联系类型。
联系归结为三种类型：
1）一对一联系（1:1）
设A、B为两个实体集。若A中的每个实体至多和B中的一个实体有联系，反过来，B中的每个实体至多和A中的一个实体有联系，称A对B或B对A是1:1联系。注意，1:1联系不一定都是一一对应的关系。可能存在着无对应。如一个公司只有一个总经理，一个总经理不能同时在其它公司再兼任总经理，某公司的总经理也可能暂缺。
2）一对多联系（1:n）
如果A实体集中的每个实体可以和B中的几个实体有联系，而B中的每个实体至我和A中的一个实体有联系，那么A对B属于1:n联系。如一个部门有多名职工，而一名职工只在一个部门就职，部门与职工属于一对多的联系。
3）多对多联系（m:n）
若实体集A中的每个实体可与和B中的多个实体有联系，反过来，B中的每个实体也可以与A中的多个实体有联系，称A对B或B对A是m:n联系。如一个学生可以选修多门课程，一门课程由多个学生选修，学生和课程间存在多对多的联系。
必须强调指出,有时联系也有属性,这类属性不属于任一实体只能属于联系。
三、数据模型简介
数据模型由三部分组成，即模型结构、数据操作和完整性规则。这里主要介绍模型结构。DBMS所支持的数据模型分为四种：层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。其中第四种数据模型目前并未成熟，因此传统的说法有前三种数据模型。
1、基本层次联系
层次模型和网状模型有共同点，可以把它们统称为格式化模型。基本层次联系就是包括两结点和一边的基本单元，两个实体间的有向边代表的基本层次联系表示一对多的联系。通常把表示1的实体放在上方,称为父结点，把表示N的实体放在下面，称为子结点。
2、层次数据模型
用村形结构表示实体及其之间的联系的模型称为层次模型。该模型的实际存储数据由链接指针来体现联系。特点：有且仅有一个结点无父结点，此结点即为根结点；其它结点有且仅有一个父结点。适合用表示一对多的联系。
3、网状模型
用网状结构表示实体及其之间的联系的模型称为网状模型。允许结点有多于一个的父结点，可以有一个以上的结点无父结点。适合用于表示多对多的联系。
层次模型和网状模型从本质上都是一样的。存在的缺陷：难以实现系统扩充，插入或删除数据时，涉及到大量链接指针的调整。

㈨ 数据库中什么是属性属性有哪3种性质

浅析知识密集型企业人力资源管理问题

一、知识技术密集型企业和知识技术员工特点与差异性一般认为，知识和技术密集型企业具有以下特点或特征：企业内部员工主要由具有较高的专业技术知识与技能的人员构成；拥有大量高、尖、新技术设备；产品具有较高的知识与技术含量；生产与管理内容和环节主要依赖知识与技术活动；企业的无形资产占有相当的比重。
但所有这些只是对知识、技术密集型企业属性的一般认识和理解，如果从人力资源管理方看，从知识技术型组织对人力资源管理需求的角度出发，仅仅有以上的认识是远远不够的。应该充分认识到知识技术密集型组织和知识技术型员工在人力资源管理中的共性与个性，普遍性和差异性。

（一）知识技术密集型组织和知识技术型员工的人力资源管理普遍性和差异性

知识型员工由于其所受教育、成长环境，以及对知识技术的掌握程度等众多因素，有着较为鲜明和突出的特点和特性。

1.个性化与自主性。在知识型员工组织中，员工个体的个性化与自主性特性或特点表现得极为突出，这也是人力资源管理工作者的普遍共识。这种个性化与自主性主要体现在员工个体的需求、发展及其价值观与组织的需求、发展不对称、不平衡和不协调方面。大量的调查事实表明：现代知识技术密集企业或组织中的知识员工，对知识、专业技术的忠诚度和依赖性明显地高于对企业对组织的忠诚度和依赖性，他们大部分强调个人发展和个性发展，而把组织发展、团队发展放在第二位。

再如，知识管理专家玛汉·坦姆仆的大量实证研究也表明了知识型员工在强调个体成长方面的突出性质，知识型员工注重的主要四个因素、排序以及比重是：个体成长，占34%；工作自主占31%；业务成长占28%；金钱财富只占7%.

除此以外，知识型员工还在民主意识、人本理念、思维方式，以及其对客观事物的批判性等方面，较之其他类型个体都表现出极大的个性化与自主性。

2.挑战性与创新性。知识型组织和员工，由于其知识的自然属性因素和工作对象、内容及性的因素决定其具有挑战性与创新性。就前者因素而言，由于知识活动是知识的采集、归纳、利用、交流和创造的过程，是信息、经验加工和提炼的过程，同时在这一过程中各种转换、更新始终处于动态变化之中。这样也就在客观上要求其知识载体不断地创新以对应挑战。另外，就是知识型员工工作性质，以及人本需求因素也决定了知识型员工相对于其他群体更具有挑战性和创新性。

3.知识型组织或企业的无形资产价值比重较大，并且其价值往往取决于个体价值的大小和取舍。在当今知识经济或信息社会中，生产要素不再是像工业时代土地、劳力和资本那样简单，只是知识或以知识为代表的相关内容已经成为重要的生产要素。新的市场价值评判表明，一个组织或一个企业的市场价值将主要取决于该组织的金融资本和智力资本。而这种智力资本更多地是指以知识为代表的无形资产，并占有相当的比重。

另一个重要问题是，我们以往对知识资产或知识资本的形态、性质都比较清楚，但对其产生方式以及控制过程却有些模糊口事实上，在知识技术密集企业中，组织的知识资本更多地是掌握在知识型个体员工之中。例如，作为企业对知识的占有或拥有往往是一些制度、规程、标准、图纸、资料以及数据库类，这些只是代表真正知识资产的一小部分。而类似知识经验、技术方案、设计创意、客户关系信息，以及某些技术秘诀等，往往存在于非组织或非正式系统内，并多存在于组织内个体员工的头脑之中。因此，从某种意义上说，知识技术密集型企业的真正价值更多地是体现在组织内知识型员工个体身上。

4.对知识、知识型员工或组织的知识价值缺少有效的评价方法和手段。

从理论上讲，由于知识作为人们认识或感知的结果，其具有特殊的属性，以及其作为知识载体——人的复杂性，则长期以来对知识的价值、掌握知识的人的价值进行准确地度量是十分困难的。从而也就造成了人力资源管理在对于知识技术密集型员工和组织的真正价值度量、评估缺少有效的、定量或半定量的方法与手段。这一内容也是知识技术密集型组织或企业中人力资源管理的普遍性课题。

（二）知识技术型组织和知识技术型员工的人力资源管理差异性影响因素

知识型组织与员工虽然有着自身的特点与特性，但同时也因其受到所在企业或组织的性质、组织传统与文化背景，以及企业在市场中作用和性质等众多因素的影响，无论是知识型群体还是个体也都存着一定的差异性。

企业性质或行业属性因素。知识型员工特点受所在企业或组织的行业特性和性质具有相当的影响。一般来讲，同样是知识型组织或员工，当企业属于完全竞争性行业，其织和员工的开放性、自主性、流动性以及个性化相对于垄断性行业较为突出：当企业或组织的产品实现过程和结果主要是以研发性质，或者是以输出“软科学”成果和“软产品”的性质时，其上述特性相对于技术成果转换和应用的企业更为突出。

企业传统和文化背景因素。一个企业的传统与文化对员工的影响是巨大的，无论是知识型和非知识型。一般认为，新兴、新型企业和倡导或具有创新文化的企业，其员工的开放性、自主性、流动性、挑战性以及个性化相对于老企业、传统文化浓厚的企业表现得突出。从另一方面说，知识经济、知识管理、以及知识型组织，它的真正动力和内涵包括了要求有不懈的创新性思维、创新行动的要素，而历史悠久或传统文化浓厚的企业与组织大多在这一方面都有所欠缺。

（三）本企业及知识技术型员工的特点

本企业是国内电力勘测设计行业中的大型知识密集、技术密集型组织。承担着国家大中型发、输、变电工程项目勘测、设计、咨询、工程管理及工程监理等工作，拥有着一大批相关专业知识、技术型员工。其企业的发展、产品实现与输出主要依靠和通过员工的各类知识、技术活动去实现。包括：专业知识技术的采集、整理、审核、共享、交流、利用和创新等环节和过程。

由于大型工程设计项目具有周期长，多专业协同工作依赖性强，对知识的重复性应用多、利用已有经验、技术资料比重较大等特点，造成组织与员工的个性化、自主性、创新性相对较弱。

企业产品因知识技术含量相对较高，其产品的“生命周期”较之其他行业要长得多。因此，客观上也造成了组织和员工的创新性相对较低。

组织和员工的工作对象是大型能源基本建设项目，接触和联系政府部门、项目投资，以及制造、施工、安装、调试组织较多，因此其组织和员工的开放性、融合性以及团队意识相对较强。

员工进入企业初期其个体的个性化，自主性、挑战性较强，但随着工作时间的加长、工作经验的增长，上述特点呈现出下降或淡化趋势。

由于本企业的性质是为国家能源基础建设提供技术咨询、服务性的组织，其人才市场较为开放、竞争较为激烈，因此造成其个体员工的流动性相对较大，特别是一些专业技术知识、能力和经验多的中青年员工。

上述企业或行业性质、产品实现结果以及知识活动的过程，决定了本企业和员工虽然是知识技术密集型组织；虽然具有知识技术型员工的一般性和普遍性特征，但也有其一定的特殊性。

二、对本企业人力资源管理中几个重点问题的认识。

（一）人力资源管理必须从企业战略发展目标出发，引入与运用知识管理

实现组织的战略发展目标的途径、手段与支持要素是多样的。但就本企业性质而言，如何在人力资源管理活动中引人和运用知识管理理念、方法和手段对知识型员工进行管理，显然是最基本、最“迅捷”的要素和途径。具体讲，在一定时期内，本企业的人力资源管理的基本目标应该建立在：运用现代管理科学技术，营造知识分享的文化，努力创造和提升员工学习和使用知识的能力，通过这种能力的提高促进其组织核心价值观的形成，并以此使员工与组织目标相统一，员工的发展与组织的发展相协调。同时，这种目标的统一与发展的协调应该贯穿于整个人力资源管理活动中的各个环节。

（二）建立和完善统一协调的人才培训体系，加速业内部人力资本增值

对于知识和技术密集型企业，强调人力资本的增值应高于资产或财务资本的增值，这是不言而喻的。而人力资本的增值途径甚至说唯一途径，就是培养与培训。进一步说，人力资本增值速率或速度基本上取决于组织对其知识技术型员工的培训体系和培训效果，包括培训的目标、方式、以及资金的投入等方面。

1.针对本企业情况，在人力资源或人才培训的基本思路和原则应该是：从知识技术密集组织特点出发，研究并建立与企业发展战略目标相的人才培训体系。其培训体系的核心或重点是围绕人力资源及人才能力的培训，包括学习能力、运用知识的能力、知识活动的掌控能力，以及知识创造的能力。

2.创建和促进组织内部知识共享环境与机制。通过有效的培训方式、方法，以及培训平台建设促进员工个体“隐性知识”向组织“显性知识”的转化。同时，也应以组织的“显性知识”反馈促进员工个体“隐性知识”的进一步提高。

3.在培训方式、方向及层面上要力求做到组织目标需求与员工个人职业发展需求相协调；远、中、近期培训方向相协调，以及高、中、低培训层面相协调。

（三）建立和完善统一协调的知识技术型员工发展与复合激励体系

从知识技术型员工的需求分析可以看出，因为其价值和需求取向都与其他群体有着一定不同，所以对其人力资源管理也应是“按需所取”，而其中的员工需求发展和激励规划与体系建设就显得尤其重要。

1.坚持实施员工多通道发展，提倡员工多岗位实践。知识技术型员工多通道发展、多岗位实践的实质是为员工提供机会成就，以及机会和成就激励。因此，在组织内部人力资源规划中有意识地为员工提供与创造这种政策与制度保障是非常重要的。特别是对一些知识技术骨干性人才，尊重其个性发展与组织发展相协调，鼓励和提倡他们向交叉专业、边缘性专业、甚至跨专业岗位实践发展，从而促进其挑战性、创新性进一步发展。

2.建立多元、复合激励体系。这一点主要是基于知识技术型员工期望的多样性特点，包括报酬期望、成就期望、机会期望。因此，在组织内部人力资源激励管理制度与机制设过程中，应充分考虑其多元复合性激励措施制定和机制形成，包括薪酬激励、成就激励和机会激励。与此同时，在这种机制或制度设计中还应充分考虑到两个方面的内容，一是各类（项）激励中激励因子的构成与确定，如培训、晋升、交流、表彰、休假以及其它福利等；二是知识、能力、业绩以及其它要素在各项激励类型中的比例与权重构成。

（四）建立和完善统一协调的科学评价与评估体系

作为人力资源管理实践，无论是组织还是员工，也无论是管理目标，还是方式、方法以及其结果，都应建立在科学、完整、有效的评估与评价基础之上。针对本企业的具体情况，应在以下方面建立和完善其体系的建设。

1.建立和确立以知识能力与业绩为导向、为核心的企业内部人才评价体系。在这一方面要坚决克服以往重学历、重资历，轻能力、轻业绩的倾向，建立以业绩为依据，以行为品德、知识、能力等要素构成的各类人才评价制度和办法。

2.完善科学测评指标。要从规范本企业内部职位分类和岗位标准入手，结合员工岗位培训规划和员工职业生涯规划，创新和建立本企业内部经营管理人才、业技术人才，以及其他人才等各类各层面人才的业绩、知识、能力测评指标。特别是要注重生产经营一线部、室专业技术类员工的业绩、知识、能力指标的创新与完善。

3.探讨创新知识、能力测评技术手段。人力资源管理理论和实践中有许多测评技术和手段，但对知识和专业技术活动、知识与专业技术创新，以及由此产生的知识与专业技术成果的量测与评估（特别是对本企业和组织的知识分享、知识贡献度的量测与评估），还缺乏科学、相适和准确的手段与方法。因此，如何加强对这一方面的探讨和创新是我们面对和亟待解决的课题。

㈩ 建立数据库主要的属性是什么

什么是主要的属性？？

在建立之前规划好各个表，比如学生表存学号，姓名、年龄、性别、班级等。成绩表，学号、语文、数学、英语。成绩表中不要再出现姓名，因为通过学号就可以找到，也就是所谓的主外键......