数据库草图

❶ 人类基因组图谱的介绍

由美国国立人类基因组研究所（nhgri)和能源部（doe）领导的ihgsc不久前宣布，人类基因组测序工作已圆满完成，其发表在2004年10月21日nature（2004，431：931）上的分析
报告对2001年2月发表的初步分析报告进行了补充。这篇最新分析报告不但为世人展现了一张精度大于99%、误差小于10万分之一的精确版人类基因组图谱，而且还进一步纠正了蛋白编码基因的数量，仅为2万～2.5万个，而非原先估计的3万～3.5万个。新基因组图谱 准确率达99.999%
旨在破译人类基因组常染色质遗传密码的人类基因组计划（hgp）自1990年启动至2003年结束，历时共13年， 该计划由ihgsc来完成。ihgsc是由法国、德国、日本、中国、英国和美国等6个国家20个研究所的科学家组成的开放性国际协作组织，全球2800余名科学家参加了ihgsc的工作。
2001年2月，ihgsc宣布，人类基因组草图已经完成。以今天的眼光来看，草图显然存在很多重要的不足，例如，仅测出了约90%的常染色质基因组序列，而且序列之间存在147821个未检测出的空缺等等。
在2001－2003年之间，ihgsc的不懈努力终于将此草图转化为今天这张既高度精确又相当完整的人类基因组图。此外，在这段时间内，还陆续发表了关于第2、6、7、9、10、13、14、19、20、21、22号染色体和y染色体的详细评注和分析，其余12条染色体的资料不久也将发表。
现在的基因组序列（buiid35）共包含28.5亿个核苷酸，它近乎完整，涵盖了99%以上的常染色质基因组序列；准确率为99.999%，也就是说误差率只有1个碱基/10万个碱基对，比最初制订的目标精确了10倍。
序列的连续性亦获得了显着改善，常染色质基因组序列中仅存在341个空缺。现在，平均每一段连续序列含有3850万个碱基对，约比2001年版草图的81500个碱基对长475倍。这些没有中断的已知序列可以在很大程度上帮助科学家寻找目标基因及其邻近的调节目标基因活性的序列，并显着减少他们寻找疾病相关性短而少见的序列的工作量和费用。在剩余的341个空缺中，很多与片段的重复（segmentalplications)相关，需要采用新的方法才能将其填满。
ihgsc所完成的测序工作不仅完整而且精确，足以进行一些对敏感性要求较高的科学分析，例如基因数目的研究，疾病相关性重复片段的研究，以及进化过程中基因“生”或“死”
的研究。该基因组序列的资料已于2003年4月被载入免费公用数据库。“完成”并非意味着现在的人类基因组图就是完美无缺的。虽然与2001版草图相比，空缺已经从近15万个减少至341个，但是人类基因组序列的这些顽固空缺已很难用现有的技术来填补。填补这些空隙需要做进一步的研究，并需要采用新的技术。
美国马萨诸塞州麻省理工学院和哈佛大学broad研究所所长lander说：“已完成的人类基因组序列在准确率、完整性和连续性方面远远超过了我们的预期目标。它反映出全球数百名科学家为了一个共同目标——为21世纪的生物医学奠定扎实的基础——而进行大协作的奉献精神。”
仅有2万～2.5万个蛋白编码基因
ihgsc最新分析所得出的最出人意料的结果就是，人类基因组只含有2万～2.5万个蛋白编码基因。
nhgri所长collins说：“仅仅在10年以前，大多数科学家还认为，人类基因组大约含有10万个蛋白编码基因。3年前，当我们对人类基因组序列草图进行分析时，我们估计人类约有3万～3.5万个蛋白编码基因，这在当时已经使很多人感到震惊。而刚刚结束的分析结果发现人类的蛋白编码基因数比预计的还要少得多，这使我们对人类基因组的真实情况有了更准确的了解。全世界的科学家都可以从免费公用数据库中获得该高度精确的人类基因组序列，这就使他们有可能对人类遗传学及其影响人类健康和疾病的机制进行更精确的研究。”
人类基因组分析的主要目的之一就是确定人类的全部基因。基因是编码特定蛋白质的一段dna序列，是遗传的基本功能单位。目前的研究结果显示，人类基因组有19599个已经获得确定的蛋白编码基因，另外还有2188段可能为蛋白编码基因的dna序列。
英国wellcometrustanger研究所rogers说：“由于2001年版人类基因组草图不够完善，因此导致了一些早期基因模型是错误的。基因鉴定仍是一项艰巨的任务。除了其他生物的基因组序列、更好的计算机化模型和其他手段的改进外，人类基因组测序工作的完成必将为基因鉴定工作提供极大的帮助。”
人类基因重复片段高达5.3%
科学家们认为，已完成的人类基因组序列不但确定了更为确切的人类基因数量，而且与2001版基因组序列草图相比，质量也有显着的提高，并且使人们对某些现象有了征（胸腺发育不良）。美国圣路易斯市华盛顿大学基因组测序中心前主任、西雅图市华盛顿大学基因组系主任waterston说：“以前只有基因组序列草图的时候，要对重复片段进行研究几乎是不可能的。通过全世界科学家坚持不懈的努力，现在我们已经可以对人类基因组中这一重要而快速进化的部分进行研究了。”
重复片段覆盖了5.3%的人类基因组，显着多于大鼠的基因组（约为3%）或小鼠的基因组（在1%～2%之间）。重复片段为人们开启了一个了解人类基因组是如何进化的以及人类基因组目前正在经历什么样的变化的窗口。人类基因组如此高的重复片段百分比表明，在最近4000万年内，人类的遗传物质经历了快速的功能变革和结构改变。这大概就是人类具有独特的特征，从而有别于其非人类灵长类动物祖先的原因。
ihgsc在分析中发现，重复片段在不同的人类染色体之间的分布差异很大。y染色体就是一个最极端的例子，其重复片段占总长度的25%以上。有些重复片段往往群集于每
条染色体的中部（着丝粒）或末端（端粒）附近。科学家们推测，基因组可能将着丝粒和端粒处的重复片段用作一个进化实验室，来生成具有新功能的基因。揭示基因的“生”与“死”
已完成的人类基因组序列准确度很高，这使科学家有可能了解在人类进化过程中基因的“生”和“死”。科学家在人类基因组中发现了1000多个新基因，这些基因是大约7500万年前人类与啮齿类动物向不同方向进化以后产生的。这些基因多数是最近通过基因重复产生的，与免疫、嗅觉和生殖功能有关，例如，人类基因组中最近重复的两个基因家族分别编码两组蛋白质，妊娠特异性β1糖蛋白和绒毛膜促性腺激素β蛋白，这两组蛋白质可能与人类独特的较长的妊娠期相关。
此外，科学家们还利用已完成的人类基因组序列发现并鉴定了33个几乎没什么变化的基因，但是由于它们在近期发生了1个或1个以上突变而导致了其功能丧失（或称为“死亡”）。科学家通过将这些基因与大鼠和小鼠基因组中的对应基因（鼠类中这些对应基因的功能仍保持）进行对照比较后，确定了这些无功能基因（又称为假基因）在人类基因组的确切位置。有趣的是，科学家们还发现，上述33个假基因中的10个似乎与编码嗅觉感受器的蛋白相关，这就有助于解释为什么人类的功能性嗅觉感受器较少，从而导致了人类的嗅觉比啮齿类动物差。axel和buck不久前就因在嗅觉分子生物学方面所做出的杰出贡献而获得了2004年诺贝尔生理学或医学奖。
然后，科学家将这33个假基因和黑猩猩的基因组序列草图进行了对照比较，以确定这些基因在大约500万年前类人猿进化为人类前是否还是有功能的。分析结果显示，33个假基因中的27个在人类中和在黑猩猩中均无功能，但有5个假基因虽在人类中无功能，但在黑猩猩中还是有功能的。美国休斯顿baylor医学院人类基因组测序中心主任gibbs说：“对这些人类基因组中的假基因以及黑猩猩基因组中仍有功能的对应基因的确定，为将来的研究项目打下了坚实的基础。”gibbs等目前正在进行另一种非人类灵长类动物——恒河猴基因组的测序工作。

❷ 什么是数据库

1.什么是数据库呢？

每个人家里都会有冰箱，冰箱是用来干什么的？冰箱是用来存放食物的地方。
同样的，数据库是存放数据的地方。正是因为有了数据库后，我们可以直接查找数据。例如你每天使用余额宝查看自己的账户收益，就是从数据库读取数据后给你的。
你可能会问了：我的数据就存放在自己电脑的excel表里就可以了，为什么还要搞个数据库呢？

这是因为数据库比excel有更多的优势。数据库可以存放大量的数据，允许很多人同时使用里面的数据。
举个例子你就明白了，excel好比是一个移动硬盘，你使用了这个移动硬盘其他人就用不了了。
数据库好比是网盘，很多人可以同时访问里面里的数据。
而且网盘比移动硬盘能放更多的数据。
2.数据库是如何存放数据的？

数据库有很多种类，这里我们重点学习使用最广泛的关系数据库。
关系数据库是由多个表组成的。如果你用过Excel，就会知道Excel是一张一张的二维表。每个表都是由行和列组成的。
同样的，关系数据库里存放的也是一张一张的表，只不过各个表之间是有联系的。所以，简单来说：
关系数据库=多张表+各表之间的关系
应的，学会关系数据库我们只要掌握两点就可以：
1）多张表里面，每一张表的结构
2）各表之间的关系
我们接下来分别来看看这两个知识点。
1） 表的结构
表的结构是指要了解关系数据库中每张表长什么样。
每个表由一个名字标识。表包含带有列名的列，和记录数据的行。我们举个具体的例子就一目了然了。
下面图片里的表名是：学生表，记录了每个学生的信息。
表中每一列都有一个名字来标识出该列，这个表里有4列，列名分别是学号，姓名，出生日期，性别。从列名上你也可以知道这一列对应记录的是什么数据。

表的每一行里记录着数据。这里的一行表示该名学生的信息，比如第2行是学号0002学生的信息，他的姓名是猴子，出生日期是1990-12-21，性别是女。
2）各表之间的关系

关系数据库是由多张表组成的，图片里是存放在学校数据库里的4张表。
你能发现下面这4张表之间有什么关系吗？
什么是关系呢？
你是你爸爸的儿子，你是你的儿子的爸爸，这就是生活中的关系。其实，数据之间也是有关系的。关系数据库里各个表之间如何建立起关系呢？
我们来看图中“学生表”，“成绩表”这两个表之前的关系。
这两张表通过”学号”关联起来，为了更清楚的看到这两个表的关系，PPT里我用相同颜色代表同一个学生的信息。

例如我想知道学生表里学号“0001” 的成绩是多少？那么我就可以在成绩表里去查找“学号”值是0001的行，最后在成绩表里发现有3行数据的学号都是“0001” ，对应的就找到了该学生的三门课程的成绩。
通过这个例子你应该对表之间的关系有了大概的了解。关系就是数据能够对应的匹配，在关系数据库中正式名称叫联结，对应的英文名称叫做join。

联结是关系型数据库中的核心概念，务必记住这个概念，后面会在多表查询中具体学到。
3.什么是数据库管理系统？

前面讲的都是关系数据库原理方面的基本理论。理论有了，当然的就的有对应的软件实现才能用起来，不然再强大的理论都是一堆无用的东东。这就好比，建筑师如果只有设计草图是无法盖起楼房的，得有具体的建筑人员才能盖起楼房。
所以，上面讲的关系数据库原理就是“设计草图”，那么对应的“建筑人员”是谁呢？
实现数据库原理的“建筑人员”就是数据库管理系统，用来管理数据库的计算机软件。
关系数据库管理系统有很多种，比如Mysql、Oracle、SQL Server等都是实现上面理论的关系数据库。
4.什么是sql？

建筑施工人员通过使铲子，拉土机等工具来盖房子。
那么，我们通过什么工具来操作数据库里的数据呢？
这个工具就是SQL。
SQL是为操作数据库而开发的一种语言，它可以对数据库里的表进行操作，比如修改数据，查找数据。
之前我在社群里举过一个例子，我觉得可以很好的说明白数据库和sql是什么关系。
把数据库比如一碗米饭，里面放的米是数据。现在我们要吃碗里的米饭，怎么取出碗里的米饭呢？
这时候我们拿一双筷子，用筷子操作碗里的米饭。这里的筷子就是SQL，用来操作数据库里的数据。
5.总结

1）什么是数据库？
数据库用于存放数据，
关系数据库=多张表+各表之间的关系
2）关系数据库表长什么样？

关系数据库中每个表由一个名字标识。表包含带有列名的列，和记录数据的行。
主键是关系数据库中重要的概念，用来标识数据的唯一性。
3）关系数据库里各个表之间如何建立联系呢？

关系数据库中，如果一张表要关联其他表，通过对应的列产生了关系。这个关系叫做联结。
4）什么是关系数据库管理系统？

实现数据库原理的“施工团队”就是，用来管理数据库的计算机软件叫做数据库管理系统。
常用的关系数据库管理系统有mysql，orcale，sql server为了方便描述，我们后面说到数据库，都是指数据库管理系统。
5）什么是SQL?

数据库里面放着数据，SQL是用来操作数据库里数据的工具。
现在我们可以理解支付宝的背后的运行原理了，用户把钱存放到支付宝数据库里，当用户查看支付宝余额的时候，后台使用SQL这个工具操作支付宝的数据库，把里面的数据查找出来，然后返回给用户，这样用户就可以看到存放到支付宝里的钱和每天的收益了。

❸ 服装设计有哪些数据库

你的意思我不太了解，但据我所知是没有的情况下：服装设计的艺术和技术技能，是不是你的。首先，我将探讨在什么样的服装设计。
一般的服装设计，服装设计，从概念草图到成品的全过程，是服装设计的过程中，服装设计是一家服装厂的缩影，一般有以下几个方面：1创意设计（包括款式设计，面料设计，色彩设计，服饰配件设计，创意设计效果图在服装的形式体现）; 2，结构设计（也被称为纸样制作，服装制版，或版本的设计，是反映的格局形式）; 3，工艺设计（包括停车位，热工，裁床，后整个过程的工作）。服装设计的数据库有：1，人库，样式库; 3，面料库，4色库，服装配件库; 6，该版本的类型库;切库; 8，无库;技术库。
但是，服装设计有不同的侧重点，
其实，对服装设计的专业，问题的关键是实用性主要体现在服装及衣着技术上面，同时服装设计服装技术是一个相对简单的，直观的，但服装的结构是比较复杂的，服装结构设计职业生涯是一个需要不断挑战，要灵活，工作或研究时，通常??需要合适的充电能力和渠道，通过一些比较实用的专业书籍系统自身的知识，以更大的突破。推荐的老师高鸿服装结构设计及其应用“的入门书籍，实用为主??139元如果这本书可以消化，，服装工厂模式大全可以做一个更好的整合也139元。贵在实用，这本书很容易理解表达的原则，结合大量企业实例（这是类似的书，一般不会有和没有大学教科书），后用正规的学习，以及今后的工作有更实际的帮助。详细介绍你上网络这些书的理解，也可以参加高鸿老师的“服装纸样师辅导网络班”（网络的服装纸样老师辅导网络类的“直接去的过程YY教育）时装设计一个更直观的了解，并能在学习过程中，如何把握关键点，以供参考。

❹ 简述一个数据库应用系统的建立过程

数据库建立过程包括六个主要步骤：

1．需求分析：了解用户的数据需求、处理需求、安全和完整性需求。

2．概念设计：通过数据抽象，设计系统的概念模型，一般为e－r模型。

3．逻辑结构设计：设计系统的模式和外部模式，特别是关系模型的基本表和视图。

4．物理结构设计：设计数据的存储结构和访问方法，如索引的设计。

5．系统实现：组织数据存储，编写应用程序，试运行。

6．运维：系统投入运行，进行长期维护。

(4)数据库草图扩展阅读：

数据库设计技巧：

1．原始文档与实体之间的关系

它可以是一对一、一对多、多对多。一般来说，它们是一对一的关系：也就是说，原始文档只对应于一个实体，而且只对应于一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的，其中一个原始文档对应多个实体，或者多个原始文档对应一个实体。

这里的实体可以理解为基本表。在明确了这些对应关系之后，这对于输入接口的设计是非常有益的。

2．主键和外键

通常，实体不能同时没有主键和外键。在e－r关系图中，叶中的实体可以定义主键，也可以不定义主键（因为它没有后代），但是它必须有外键（因为它有父键）。

主键和外键的设计在全局数据库的设计中起着重要的作用。当全球数据库的设计完成后，一位美国的数据库设计专家说：“钥匙，钥匙无处不在，只有钥匙”，这是他的数据库设计经验，也是他高度抽象的信息系统核心思想（数据模型）的体现。

因为：主键是实体的高度抽象，主键和外键对，表示实体之间的连接。

3．基本表的属性

基表不同于中间表和临时表，因为它有以下四个特点：

原子性。基表中的字段没有分解。

原始性。基表中的记录是原始数据（底层数据）的记录。

先验性。所有输出数据都可以从基表和代码表中的数据派生出来。

稳定。表的基本结构比较稳定，表中的记录保存时间较长。

一旦理解了基本表的性质，就可以在设计数据库时将它们与中间表和临时表区分开。

❺ 数据库如何设计

数据库设计的基本步骤

按照规范设计的方法，考虑数据库及其应用系统开发全过程，将数据库设计分为以下6个阶段

1.需求分析

2.概念结构设计

3.逻辑结构设计

4.物理结构设计

5.数据库实施

6.数据库的运行和维护

数据库设计通常分为6个阶段1分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求；2概念结构设计：主要采用E-R模型进行设计，包括画E-R图；3逻辑结构设计：通过将转换成表，实现从E-R模型到关系模型的转换；4：主要是为所设计的数据库选择合适的和存取路径；5数据库的实施：包括编程、测试和试运行；6数据库运行与维护：系统的运行与数据库的日常维护。）,主要讨论其中的第3个阶段,即逻辑设计。

在数据库设计过程中，需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行，逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。

1.需求分析阶段（常用自顶向下）

进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，也是最困难，最耗时的一步。需求分析是否做得充分和准确，决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。需求分析做的不好，会导致整个数据库设计返工重做。

需求分析的任务，是通过详细调查现实世界要处理的对象，充分了解原系统工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新的系统功能，新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变，不仅仅能够按当前应用需求来设计。

调查的重点是，数据与处理。达到信息要求，处理要求，安全性和完整性要求。

分析方法常用SA(Structured Analysis) 结构化分析方法，SA方法从最上层的系统组织结构入手，采用自顶向下，逐层分解的方式分析系统。

数据流图表达了数据和处理过程的关系，在SA方法中，处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。在处理功能逐步分解的同事，系统中的数据也逐级分解，形成若干层次的数据流图。系统中的数据则借助数据字典（data dictionary，DD）来描述。数据字典是系统中各类数据描述的集合，数据字典通常包括数据项，数据结构，数据流，数据存储，和处理过程5个阶段。

2.概念结构设计阶段（常用自底向上）

概念结构设计是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求进行综合，归纳与抽象，形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。

设计概念结构通常有四类方法：

• 自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架，再逐步细化。

• 自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构，然后再将他们集成起来，得到全局概念结构。

• 逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩张，以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构，直至总体概念结构。

• 混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。

3.逻辑结构设计阶段（E-R图）

逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并将进行优化。

在这阶段，E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。

各分E-R图之间的冲突主要有三类：属性冲突，命名冲突，和结构冲突。

E-R图向关系模型的转换，要解决的问题是如何将实体性和实体间的联系转换为关系模式，如何确定这些关系模式的属性和码。

4.物理设计阶段

物理设计是为逻辑数据结构模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。

首先要对运行的事务详细分析，获得选择物理数据库设计所需要的参数，其次，要充分了解所用的RDBMS的内部特征，特别是系统提供的存取方法和存储结构。

常用的存取方法有三类：1.索引方法，目前主要是B+树索引方法。2.聚簇方法（Clustering）方法。3.是HASH方法。

5.数据库实施阶段

数据库实施阶段，设计人员运营DBMS提供的数据库语言（如sql）及其宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制和调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。

6.数据库运行和维护阶段

数据库应用系统经过试运行后，即可投入正式运行，在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价，调整，修改。

数据库设计5步骤
Five Steps to design the Database

1.确定entities及relationships

a)明确宏观行为。数据库是用来做什么的？比如，管理雇员的信息。

b)确定entities。对于一系列的行为，确定所管理信息所涉及到的主题范围。这将变成table。比如，雇用员工，指定具体部门，确定技能等级。

c)确定relationships。分析行为，确定tables之间有何种关系。比如，部门与雇员之间存在一种关系。给这种关系命名。

d)细化行为。从宏观行为开始，现在仔细检查这些行为，看有哪些行为能转为微观行为。比如，管理雇员的信息可细化为：

· 增加新员工

· 修改存在员工信息

· 删除调走的员工

e)确定业务规则。分析业务规则，确定你要采取哪种。比如，可能有这样一种规则，一个部门有且只能有一个部门领导。这些规则将被设计到数据库的结构中。

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范例：
ACME是一个小公司，在5个地方都设有办事处。当前，有75名员工。公司准备快速扩大规模，划分了9个部门，每个部门都有其领导。
为有助于寻求新的员工，人事部门规划了68种技能，为将来人事管理作好准备。员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。


定义宏观行为
一些ACME公司的宏观行为包括：
● 招聘员工
● 解雇员工
● 管理员工个人信息
● 管理公司所需的技能信息
● 管理哪位员工有哪些技能
● 管理部门信息
● 管理办事处信息
确定entities及relationships
我们可以确定要存放信息的主题领域(表)及其关系，并创建一个基于宏观行为及描述的图表。
我们用方框来代表table，用菱形代表relationship。我们可以确定哪些relationship是一对多，一对一，及多对多。
这是一个E-R草图，以后会细化。



细化宏观行为
以下微观行为基于上面宏观行为而形成：
● 增加或删除一个员工
● 增加或删除一个办事处
● 列出一个部门中的所有员工
● 增加一项技能
● 增加一个员工的一项技能
● 确定一个员工的技能
● 确定一个员工每项技能的等级
● 确定所有拥有相同等级的某项技能的员工
● 修改员工的技能等级

这些微观行为可用来确定需要哪些table或relationship。

确定业务规则
业务规则常用于确定一对多，一对一，及多对多关系。
相关的业务规则可能有：
● 现在有5个办事处；最多允许扩展到10个。
● 员工可以改变部门或办事处
● 每个部门有一个部门领导
● 每个办事处至多有3个电话号码
● 每个电话号码有一个或多个扩展
● 员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。
● 每位员工拥有3到20个技能
● 某位员工可能被安排在一个办事处，也可能不安排办事处。

2.确定所需数据

要确定所需数据：

a)确定支持数据

b)列出所要跟踪的所有数据。描述table(主题)的数据回答这些问题：谁，什么，哪里，何时，以及为什么

c)为每个table建立数据

d)列出每个table目前看起来合适的可用数据

e)为每个relationship设置数据

f)如果有，为每个relationship列出适用的数据

确定支持数据

你所确定的支持数据将会成为table中的字段名。比如，下列数据将适用于表Employee，表Skill，表Expert In。

Employee

Skill

Expert In

ID

ID

Level

Last Name

Name

Date acquired

First Name

Description

Department

Office

Address


如果将这些数据画成图表，就像：



• 需要注意：


• ● 在确定支持数据时，请一定要参考你之前所确定的宏观行为，以清楚如何利用这些数据。


• ● 比如，如果你知道你需要所有员工的按姓氏排序的列表，确保你将支持数据分解为名字与姓氏，这比简单地提供一个名字会更好。


• ● 你所选择的名称最好保持一致性。这将更易于维护数据库，也更易于阅读所输出的报表。


• ● 比如，如果你在某些地方用了一个缩写名称Emp_status，你就不应该在另外一个地方使用全名(Empolyee_ID)。相反，这些名称应当是Emp_status及Emp_id。


• ● 数据是否与正确的table相对应无关紧要，你可以根据自己的喜好来定。在下节中，你会通过测试对此作出判断。

3.标准化数据

标准化是你用以消除数据冗余及确保数据与正确的table或relationship相关联的一系列测试。共有5个测试。本节中，我们将讨论经常使用的3个。
关于标准化测试的更多信息，请参考有关数据库设计的书籍。

标准化格式
标准化格式是标准化数据的常用测试方式。你的数据通过第一遍测试后，就被认为是达到第一标准化格式；通过第二遍测试，达到第二标准化格式；通过第三遍测试，达到第三标准化格式。

如何标准格式：
1． 列出数据
2． 为每个表确定至少一个键。每个表必须有一个主键。
3． 确定relationships的键。relationships的键是连接两个表的键。
4． 检查支持数据列表中的计算数据。计算数据通常不保存在数据库中。
5． 将数据放在第一遍的标准化格式中：
6． 从tables及relationships除去重复的数据。
7． 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
8． 将数据放在第二遍的标准化格式中：
9． 用多于一个以上的键确定tables及relationships。
10． 除去只依赖于键一部分的数据。
11． 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
12． 将数据放在第三遍的标准化格式中：
13． 除去那些依赖于tables或relationships中其他数据，并且不是键的数据。
14． 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。

数据与键
在你开始标准化（测试数据）前，简单地列出数据，并为每张表确定一个唯一的主键。这个键可以由一个字段或几个字段（连锁键）组成。

主键是一张表中唯一区分各行的一组字段。Employee表的主键是Employee ID字段。Works In relationship中的主键包括Office Code及Employee ID字段。给数据库中每一relationship给出一个键，从其所连接的每一个table中抽取其键产生。

RelationShip

Key

Office

*Office code

Office address

Phone number

Works in

*Office code

*Employee ID

Department

*Department ID

Department name

Heads

*Department ID

*Employee ID

Assoc with

*Department ID

*EmployeeID

Skill

*Skill ID

Skill name

Skill description

Expert In

*Skill ID

*Employee ID

Skill level

Date acquired

Employee

*Employee ID

Last Name

First Name

Social security number

Employee street

Employee city

Employee state

Employee phone

Date of birth


将数据放在第一遍的标准化格式中
● 除去重复的组
● 要测试第一遍标准化格式，除去重复的组，并将它们放进他们各自的一张表中。
● 在下面的例子中，Phone Number可以重复。（一个工作人员可以有多于一个的电话号码。）将重复的组除去，创建一个名为Telephone的新表。在Telephone与Office创建一个名为Associated With的relationship。

将数据放在第二遍的标准化格式中
● 除去那些不依赖于整个键的数据。
● 只看那些有一个以上键的tables及relationships。要测试第二遍标准化格式，除去那些不依赖于整个键的任何数据（组成键的所有字段）。
● 在此例中，原Employee表有一个由两个字段组成的键。一些数据不依赖于整个键；例如，department name只依赖于其中一个键（Department ID）。因此，Department ID，其他Employee数据并不依赖于它，应移至一个名为Department的新表中，并为Employee及Department建立一个名为Assigned To的relationship。


将数据放在第三遍的标准化格式中
● 除去那些不直接依赖于键的数据。
● 要测试第三遍标准化格式，除去那些不是直接依赖于键，而是依赖于其他数据的数据。
● 在此例中，原Employee表有依赖于其键（Employee ID）的数据。然而，office location及office phone依赖于其他字段，即Office Code。它们不直接依赖于Employee ID键。将这组数据，包括Office Code，移至一个名为Office的新表中，并为Employee及Office建立一个名为Works In的relationship。

4.考量关系

当你完成标准化进程后，你的设计已经差不多完成了。你所需要做的，就是考量关系。

考量带有数据的关系
你的一些relationship可能集含有数据。这经常发生在多对多的关系中。

遇到这种情况，将relationship转化为一个table。relationship的键依旧成为table中的键。

考量没有数据的关系
要实现没有数据的关系，你需要定义外部键。外部键是含有另外一个表中主键的一个或多个字段。外部键使你能同时连接多表数据。

有一些基本原则能帮助你决定将这些键放在哪里：

一对多在一对多关系中，“一”中的主键放在“多”中。此例中，外部键放在Employee表中。

一对一在一对一关系中，外部键可以放进任一表中。如果必须要放在某一边，而不能放在另一边，应该放在必须的一边。此例中，外部键（Head ID）在Department表中，因为这是必需的。

多对多在多对多关系中，用两个外部键来创建一个新表。已存的旧表通过这个新表来发生联系。

5.检验设计

在你完成设计之前，你需要确保它满足你的需要。检查你在一开始时所定义的行为，确认你可以获取行为所需要的所有数据：
● 你能找到一个路径来等到你所需要的所有信息吗？
● 设计是否满足了你的需要？
● 所有需要的数据都可用吗？
如果你对以上的问题都回答是，你已经差不多完成设计了。

最终设计
最终设计看起来就像这样：

设计数据库的表属性
数据库设计需要确定有什么表，每张表有什么字段。此节讨论如何指定各字段的属性。

对于每一字段，你必须决定字段名，数据类型及大小，是否允许NULL值，以及你是否希望数据库限制字段中所允许的值。

选择字段名
字段名可以是字母、数字或符号的任意组合。然而，如果字段名包括了字母、数字或下划线、或并不以字母打头，或者它是个关键字（详见关键字表），那么当使用字段名称时，必须用双引号括起来。

为字段选择数据类型
SQL Anywhere支持的数据类型包括：
整数（int, integer, smallint）
小数（decimal, numeric）
浮点数（float, double）
字符型（char, varchar, long varchar）
二进制数据类型（binary, long binary）
日期/时间类型（date, time, timestamp）
用户自定义类型

关于数据类型的内容，请参见“SQL Anywhere数据类型”一节。字段的数据类型影响字段的最大尺寸。例如，如果你指定SMALLINT，此字段可以容纳32,767的整数。INTEGER可以容纳2,147,483,647的整数。对CHAR来讲，字段的最大值必须指定。

长二进制的数据类型可用来在数据库中保存例如图像(如位图)或者文字编辑文档。这些类型的信息通常被称为二进制大型对象，或者BLOBS。

关于每一数据类型的完整描述，见“SQL Anywhere数据类型”。

❻ 怎样根据已有分类图用gis建立数据库

GIS项目所需的数据是以不同的格式分散存储在不同的目录下。为了进行分析，必须找到数据，从中获得所需要的信息，并将它复制到合适的工作空间中去。使用ArcGIS软件ArcCatalog，能够高效地浏览和组织所需的数据。 通过组织GIS项目数据库来存放获得的或创建的数据。将使用ArcGIS软件ArcCatalog来预览和复制数据，创建文件夹来存储数据，并创建图层来显示远程数据。使用Catalog目录树下的一个目录来组织项目数据库，可以更容易地找到所需数据。
组织GIS项目数据库的方法有多种。其中一个较好的方法就是创建一个单独的project文件夹，然后用其部分子文件夹来存储输入数据，用其它子文件夹来存储分析过程中产生的数据集。
与其他众多的GIS项目一样，GIS项目所需数据来自于多种数据源。其中部分数据具有不同的数据格式或不同的坐标系统。大多数数据已经收集好了。下表列出了所使用数据的当前位置。


用户将复制这些数据(保留原始数据作为备份)，将其放到一个单独的project文件夹，这样获取比较方便。还需要创建一个新的文件夹，用以存储分析过程中产生的数据。
并没有一个统一的方法构造GIS项目数据库;选择什么样的方法合适，很大程度上取决于个人偏好。创建的目标是：使数据集的重复最小，数据组织合理，易于访问。这样有助于在项目分析过程中以及以后重新查看项目时，避免产生混淆。在硬盘上创建文件夹及移动数据集前，最好画出project文件夹结构草图。


City_share、County_share,和State_share文件夹存储在本地机上，但可以通过网络共享这些文件夹。可以使用ArcGIS来管理和显示网络中任何共享驱动器上的GIS数据。
用户还需要考虑如何给新创建的数据集命名，并创建命名规范。使用有意义的名字可以让我们一看就知道这个数据集的内容是什么。例如，如果我们合并两地块的数据集，可以将新产生的地块数据集命名为parcel01mrg，以此来表明这是第一个新产生的地块数据集，并且是通过合并操作得来的。如果随后编辑数据集，可以将编辑后的数据集命名为parcel02edt，等等。
使用ArcGIS软件ArcCatalog来复制含有共享文件的文件夹到一个新位置，这样在复制数据操作时，保持原始数据不变。接下来，创建新的个人数据库来存储将要创建的新数据集。另外，还要创建两个新文件夹：一个用来存储该城市的GreenvalleyDB地理数据库的图层;另一个用来存储分析过程中产生的新图层。步骤如下：
1.复制project文件夹;
2.创建与project文件夹的连接;
3.在project文件夹中创建WaterProject个人地理数据库;
4.在project文件夹中新建City_layers文件夹;
5.在project文件夹中新建Analysis文件夹。

复制project文件夹
project文件夹中包含有其它部门与用户共享的数据。可以将整个project文件夹复制到本地硬盘中。
1.单击Start，指向Programs，指向ArcGIS，并单击ArcCatalog。
2.打开ArcGIS\ArcTutor\Getting_Started文件夹，双击该文件夹，查看其内容。

3.单击project文件夹，然后按住Ctrl键，将文件夹从当前位置拖放到本地硬盘C盘，或其它分区或文件夹。

把文件夹拖到另一驱动器(如从C盘拖到D盘)，将把该文件夹及其内容复制到新位置。如果在同一驱动器拖动文件夹到一个新位置，只是移动文件夹。要在同一驱动器里复制文件夹，在拖动文件夹的同时，按住Ctrl键即可。
4.ArcGIS复制完数据后，在Catalog目录树中单击C:\ ，在Catalog窗口右边查看C:\中的内容。
可以看到project文件夹在列表中。

现在，已经复制了project文件夹，就可以在不改变原始数据情况下对复制数据进行操作。

建立与project文件夹的连接
如果在一个驱动器上有许多文件夹，用鼠标拖动滚动条来找到某个文件夹会非常繁琐。建立文件夹的一个连接会很方便。下面为project文件夹创建一个连接。
1.在教程中，我们通过单击Connect to Folder建立文件夹的连接并浏览该文件夹，下面介绍一个快速方法：
2.单击List按钮 ，指向Catalog窗口右边的project文件夹（需选择contents选项）；
3.单击project文件夹并拖放到位于Catalog目录树顶部的Catalog目录中；

新的C:\project文件夹连接就显示在Catalog目录树中了。

这个连接是project文件夹的一个快捷方式。在下面的项目分析中，我们可以使用这个连接访问project文件夹的数据。

创建个人地理数据库
接下来，我们将在project文件夹中创建一个个人地理数据库来存储更新的和项目过程中新创建的数据集。使用地理数据库是存储、获取和管理数据的一种有效方法。
1.单击刚才创建的project文件夹连接，在Catalog右边的窗口查看其内容。

2．右键单击project文件夹连接，指向New，然后单击Personal Geodatabase。

如果正在使用ArcInfo，可以看到其他选项。
在Catalog窗口的右边列出了新的地理数据库，并高亮显示其名称（New Personal Geodatabase）。

3． 在高亮显示的文本上，重命名数据库为“WaterProject”，并按Enter键。

创建City_layers文件夹和Analysis文件夹
现在我们要在project文件夹下创建两个新的文件夹，用来存储该城市的GreenvalleyDB地理数据库中的图层以及在分析过程产生的新的图层。
1． 右击project文件夹，指向New，单击Folder。

在Catalog窗口的右边，列出了高亮显示文件名为New Folder的新文件夹。

2． 在高亮显示的文本上，键入“City_layers”重命名该文件夹。按Enter键。

以同样的方式创建Analysis文件夹。
3． 右击project文件夹，指向New，单击Folder，重命名文件夹为“Analysis”。

如果新文件夹的位置错误或名字拼写错误，只需右击该文件夹，单击Delete或Rename，然后重新开始。

❼ 怎样做access构建小网站数据库步骤哦

1、和客户沟通，确定网站类型及要表现的主题内容栏目
2、用笔在草稿纸上话出大概布局设计图
3、根据草图，搜集资料开始PS网站
4、规划网站目录，使用DIV思想在PS中切图
5、边切边使用DIV思想制作HTML静态页面，最好能在不同浏览器中同时预览调试HTML
6、分析网站功能，画出流程图，规划数据库中的数据表，注意表与表之间的关系
7、大部分情况下，首页都会