文档介绍：数据库与数据仓库
第一节数据管理
第二节数据库与数据库管理系统
第三节关系数据库模型
第四节数据库的建立
第五节数据仓库与数据挖掘
第六节高级数据库技术和高级数据库应用
第一节数据管理
数据图
DBMS把数据的逻辑视图和物理视图分开
逻辑视图以最终用户所使用的直观的方式来显示数据
物理视图则显示了数据的实际组织形式以及它在物理存储介质上的结构
一个物理视图可支持多个逻辑视图
DBMS使用专门的数据库管理软件，使得物理数据库可用于不同应用程序所需的不同的逻辑视图。
第三节关系数据库模型
四种数据库模型
层次型
网状型
关系型
目前使用最为广泛
面向对象
关系数据库模型
利用一系列的二维表或文件存储信息.
在关系模型中,每个二维表都描述一种关系.
关系是表的数学术语
每一个表或关系所保存的信息都与一个特定的实体有关.
每一行都对应一个记录，每一列都对应实体的一个属性
关系数据库模型
二维表使描述信息间的关系十分便利,
可以灵活地查询数据库和建立报表
查询单个表和多个表
不必建立数据项之间的所有连接，新的连接随时可以建立.
第四节关系数据库的建立
确定实体和关键字
确定实体之间联系
利用E_R图得到关系
为每个关系确定信息(字段)
用数据定义语言创建数据库
学生修课管理
需要根据学生所在的专业、课程的选修情况和学分来管理学生的信息。
工作按下面的规定进行
每位学生只能被安排到一个专业，一个专业中可拥有许多学生（也可能无学生）
每个学生可选修多门课程，一门课程也会被许多学生选修，但并不一定每个学生都必须选修有课程（如新入学的学生）
学生选修报告样本
确定实体和关键字
三个实体
学生
专业
课程
关键字
学号
专业号
课程号
确定实体之间的联系--画实体联系图
实体联系图(Entity-Relationship Diagram, E-R图)
矩形表示实体
菱形表示实体之间的联系
直线表示连接
1代表出现一次，M代表多次
确定实体之间的联系--画实体联系图
确定实体之间的联系--画实体联系图
先画上矩形
填上实体名
判断是否有联系
有联系画上菱形,判断联系是1还是M
利用E-R图得到关系
将每一个实体都转化为一个关系
学生、课程、专业
将每一个多对多的联系都转换为一个关系。联系的名称为关系的名称--选修
将每一个一对多的联系都转换为一个关系--分配
合并具有相同关键字的关系：学生与分配合并
为每个关系确定信息（字段）
确保每个关系中所含的信息确实处于正确的关系之中
这组信息只依赖于所属关系的主关键字？
专业名称
信息不能从其他的信息中派生出来
用数据定义语言创建数据库
根据前面四步的结果来，运用数据定义语言来创建关系
第五节数据仓库与数据挖掘
数据往往放在不同的数据库系统中
数据难以收集
数据仓库是通过集成企业的关键运行数据，产生一致的、可靠的、易于访问的数据形式。
数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是信息的逻辑集合，这些信息来自于许多不同的业务数据库，并用于支持企业的分析活动和决策任务
数据仓库
数据仓库的特征
数据仓库将来自于不同数据库的信息结合在一起（图5-16）
数据仓库是多维的（图5-17）
包含若干层的行列
数据字典：信息的逻辑结构、信息的来源和处理方式
数据仓库支持决策而不是事务处理
联机分析处理（OLAP)
联机事务处理(OLTP)
数据挖掘工具
Data Mining Tools是用户对数据仓库进行信息生成的软件工具
支持OLAP
支持决策任务
数据挖掘工具
包括：
查询与报表工具
QBE,SQL,报表生成器
智能代理
应用各种像神经网络、模糊逻辑这样的人工智能工具形成OLAP信息发现的基础
多维分析工具
是一种横纵分割的技术，允许人们从不同的角度来观看多维信息
案例分析
某图书馆希望建立一个图书借阅管理的关系型的数据库,他们首先收集图书馆里的各种报表,主要的报表是如下的一个图书借阅表。请为该图书馆设计一个关系型的数据库，首先识别出该数据库包括那些实体，并利用ER图，画出实体之间的联系。并规定每个实体类包括哪些信息。
敬请指导！