數據庫管理系統(tǒng)范文第1篇

關鍵詞：關鍵詞：數據庫管理系統(tǒng)數據庫安全模型安全性數據庫安全數據庫中間件（DBSAPI）

中圖分類號：TP393.08 文獻標識碼：A 文章編號：

1.訪問控制模型

訪問控制模型是從訪問控制的角度描述安全系統(tǒng)并建立安全模型的方法。主體依據某些控制策略或權限對客體本身或資源進行的不同授權訪問，稱為訪問控制，訪問控制的三要素為主體、客體和控制策略，它的內容則包括認證、控制策略實現和審計。目前，訪問控制模型可分為自主訪問控制（Discretionary

Access Control)、強制訪問控制（Mandatory Access control）和基于角色的訪問控制（Role Based Access

Control）。

自主訪問控制模型（DAC）的特點是：允許合法用戶以用戶或用戶組的身份訪問規(guī)定的客體并阻止非授權用戶訪問客體。DAC的主要表現形式為目錄式訪問控制、訪問控制表、訪問控制矩陣和面向過程的訪問控制。DAC的優(yōu)點是簡單易操作，缺點是安全性較低。這是由DAC的特點導致，因操作系統(tǒng)無法區(qū)別哪種修改是用戶的合法操作還是病毒或黑客的非法操作，所以系統(tǒng)容易受到病毒感染和黑客攻擊。

強制訪問控制模型（MAC）的特點是：系統(tǒng)對訪問主體和受控對象實行強制訪問控制，系統(tǒng)先根據事先分配的安全級別屬性對訪問主體和受控對象的安全級別屬性進行比較，然后決定其是否可以進行訪問。由于MAC模型采用分級安全標識，從而實現了信息的單向流動，其最大的優(yōu)點是有效地防止機密信息向下級泄漏及有效地保護數據的完整性。但缺點是使用不靈活，工作量大且管理不便，由于MAC模型過于強調保密性，因此其應用范圍也受到限制。

基于角色的訪問控制模型（RBAC）的特點是：將訪問權限于角色對應聯(lián)系起來，通過分配給用戶的適當角色，使用戶與訪問權限相聯(lián)系，即在RBAC中，角色的作用類似于中介，主體與客體的聯(lián)系通過中介來溝通。RBAC的優(yōu)勢在于它將數據資源訪問許可封裝在各種角色中，不同的角色對應不同的用戶，角色或用戶可以靈活地轉換變化，而且RBAC也非常貼近日常生活。

2.數據庫安全操作

2.1 數據庫驅動程序的安全擴展

結構化查詢語言的英文縮寫是SQL。在數據庫中的存取接口上，可使用擴展標準的SQL語言，執(zhí)行對象定義、數據操縱、權限管理、流程控制等操作，從而實現對數據庫中機密信息的加密和完整性保護。實際工作中，對于關系數據庫的擴展操作，通常選用SQL DDL和SQL DML語言，同時，通過 ODBC、IDBC、BDE等數據庫程序控制存取數據庫中的表格、記錄和字段，進一步對用戶操作方面進行日志記錄和審計，從內部加強關系數據庫的存儲和存取安全。這種方式的好處是簡便易行，并且不會對數據庫系統(tǒng)的基本性能造成大的改變。

當進行安全擴展時，在常規(guī)數據庫驅動程序中增加審計日志管理、完整性驗證、密鑰管理和數據加解密安全擴展模塊，例如，數據庫審計日志和存儲加密密鑰等與安全相關的信息，從而提高數據庫的安全性。同時，增加加密算法設置、更新和主密鑰設置等安全屬性，進一步提高SQL語句的安全性。

2.2 數據庫安全數據視圖

標準的SQL Server 數據庫安全模型由用戶、SQL Server 登錄、權限和基本表組成，其安全認證通過數據庫對用戶所輸入的帳號和口令進行確認，它包括確認用戶的帳號是否有效、能否訪問系統(tǒng)、能夠訪問哪些數據等。此安全模型的特點是將權限賦予表，用戶在需要查詢及更改數據時，直接對表進行存取，只要用戶有對表的Select權限，便可以檢索表中所有的信息。然而，大多數數據庫中的數據是非常機密或涉及個人隱私的，這就要求對信息本身劃分為不同的保密級別，例如國家機密、商業(yè)秘密和個人隱私等就不能簡單地劃分為公開和保密兩類，而是需要更細致的分類，可細分為多級保密級或不同的保密級。在多級保密系統(tǒng)中，不同的保密級別被賦予不同的數據項，再根據數據項的不同細分項，給存取本數據項的操作賦予不同的級別。SQL Server通用安全模式顯然不能將數據項細分，這是因為用戶有對表的Select權限，可直接存取存儲數據的數據庫表。采用基于視圖的數據庫安全模型是解決問題的方法之一。在SQL中，把傳統(tǒng)的關系模型中的子模式稱為視圖（VIEW)，視圖是從若干基本表和其他視圖構造出來的表�；�本表為“實表”，是實際存放在數據庫中的表。視圖則稱為“虛表”。創(chuàng)建一個視圖時，只把視圖的定義存儲在數據詞典中，而不存儲視圖所對應的數據。在關系數據系統(tǒng)中為不同的用戶定義不同的視圖，對無權存取這些數據的用戶，通過視圖機制，把要保密的數據隱藏起來，這種方法是實現視圖并只授權訪問視圖。若使用該方式，用戶只能訪問在生成視圖時返回的數據。視圖機制使系統(tǒng)具有數據安全性、數據邏輯獨立性和操作簡便等優(yōu)點，視圖不僅可以簡化用戶對數據的理解，也可以簡化他們的操作。那些被經常使用的查詢可以被定義為視圖，從而使得用戶不必為以后的操作每次都指定全部的條件。視圖和存儲過程，就好像一座架設在用戶與底層表之間的橋梁，用戶的操作只能針對視圖和存儲過程進行，而無法直接訪問底層表。

3.數據庫中間件（DBSAPI）的應用

數據庫中間件是連接用戶和底層數據庫之間的系統(tǒng)軟件或服務程序，主要用于屏蔽異構數據庫的底層細節(jié)問題，是客戶與后臺的數據庫進行通訊的橋梁。中間件可減少對數據的直接讀取，能對數據起到一個緩沖作用，安全且高效。當客戶發(fā)出對某個數據庫的SQL請求時，依次進行語法詞法分析、加密字典和檢索訪問控制，再根據加密定義和訪問控制進行相關操作，然后提交給DBMS做數據提取處理；即由數據庫中間件搜索匹配的數據庫連接，并將SQL請求轉發(fā)給對應的數據庫服務器，然后對數據庫進行操作。這種方式訪問數據庫，最大的好處就是安全性，因為中間件的服務是定制的，應用程序只能通過中間件接到數據庫。所以，應用程序無法做中間件服務之外的事情。只要將所需的應用邏輯寫在中間件中，就可以保證數據的安全性。

參考文獻：

數據庫管理系統(tǒng)范文第2篇

構件倉庫；

數據挖掘；

反饋；

決策樹 作者簡介：陳文，23歲，男，四川南充人，軟件工程師，重慶西南大學計算機與信息科學學院2005級碩士研究生，研究方向：軟件測試，軟件復用。1 引言 軟件構件技術是軟件復用的一種重要手段，是近年來軟件復用研究的熱點，目前出現了大量的基于構件的應用軟件開發(fā)，取得了良好的效果。要使用基于構件的軟件開發(fā)技術，發(fā)揮構件在軟件重用方面的優(yōu)勢，就必須要有支持整個軟件生命周期并包含有大量可用構件的構件庫系統(tǒng)，有效的構件管理和高效的構件查詢是構件庫系統(tǒng)成功的關鍵。本文研究的重點是將數據倉庫，數據挖掘技術應用到構件庫系統(tǒng)中，為構件庫管理員提供切實有效的構件管理方法和為用戶提供高效的構件查找方法和構件選擇的輔助決策支持。2 數據倉庫與數據挖掘技術2.1 數據倉庫技術 著名的數據倉庫專家W.H.Inmo在其著作《Building Data WareHouse》一書中給出了如下的數據倉庫的定義：數據倉庫是面向主題的（Subject-Oriented）,集成的（Interated），時變的（Time-Variant），非違約的（Non-volatile）一系列用于管理和決策制定的數據集。面向主題是數據倉的重要特征，這是與傳統(tǒng)數據庫面向應用相對應的。主題是一個在較高層次將數據歸類的標準。基于主題組織的數據，被劃分為各自獨立的領域，每一個領域有自己的邏輯內涵，互不交叉，數據只是為具體處理而組織在一起。傳統(tǒng)的E-R型數據模式能較好的執(zhí)行聯(lián)機事務處理（OLTP），但不適應決策支持分析，而數據倉庫則是為決策管理提供支持信息，根據業(yè)務需求從用戶的角度基于主題來組織數據，并形成相應的數據視圖，匯總表等，因此適于聯(lián)機分析處理（OLAP）。數據倉庫的第二個特點是集成化，數據從面向應用的操作環(huán)境中，提取到數據倉庫中時，都要經過集成化，統(tǒng)一原始數據中的所有矛盾如命名沖突，數據結構轉換等，最終達到：一致的命名，變量度量，編碼結構，物理屬性等。數據倉庫的另一個特點是非違約性。因為數據倉庫中的數據是歷史數據，數據經集成進入數據倉庫后，一般不需要改變。針對數據進行的基本操作只是裝數據和訪問數據，因此不存在傳統(tǒng)數據庫中的數據恢復，數據同步，修復死鎖等復雜問題.2.2 數據挖掘技術概述 數據挖掘（Data Mining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的非平凡過程，這些信息的表現形式為：規(guī)則、概念、規(guī)律及模式等。它可幫助決策者分析歷史數據及當前數據，并從中發(fā)現隱藏的關系和模式，進而預測未來可能發(fā)生的行為。3 當前構件庫系統(tǒng)應用中的困難 隨著構件庫系統(tǒng)的發(fā)展，當構件數目逐漸增多時，用戶在查詢和選取構件時會碰到以下一些困難： （1）在查詢的過程中，可能有多個滿足用戶查詢條件的構件，如何快速有效地從眾多的候選構件中，準確的判斷并選取所需的構件，這是一個復雜的決策過程，一般都依賴于用戶的復用經驗，以及對構件的理解和主觀判斷。 （2）通常用戶都是通過刻面、屬性、關鍵詞、關系等表達式， 根據所需構件的特征，進行構件的查詢。然而訪問構件的用戶具有不同的層次，可能不熟悉構件的刻面分類模式，對構件的理解比較困難。 （3）用戶查詢前并沒有一個明確的目標，只是想通過查詢構件庫，找到能夠利用和復用的構件，因而，如何通過構件的復用歷史和其它用戶的覽勝經驗，為用戶提供一定程度的復用幫助是很必要的。 （4）對需求規(guī)約、設計、模式、測試計劃等文檔知識的構件復用屬于間接復用，需要復用者首先進行分析和理解。在大多數復用情況下，對構件的復用是白盒復用，也是就根據構件復用者的反饋，對構件進行適應性修改。如何跟蹤軟件復用的經驗和構件的使用歷史，輔助用戶選取相應的分析，設計及改動最小的構件是關鍵。 綜上所述，由于當前的構件描述多是基于構件某一方面特征，如構件接口、構件屬性、運行環(huán)境等進行描述，而缺乏對構件的功能及非功能屬性的精確的，形式化的語義描述，這將導致某一候選構件與需求構件在構件的描述匹配中完全一致，但該構件并不一定能完成需求的功能。例如，用戶試圖尋找一個計算兩數相加輸出和的加法構件，但候選的是一個計算兩相乘輸出積的乘法構件，需求構件與候構件在構件接口參數描述、環(huán)境依賴等方面完全匹配，但功能上卻大相徑庭。因為缺乏非功能屬性上描述，當前的構件匹配也存在著即使候選構件與需求構件在功能上一致但由于在非功能屬性上不合要求仍不能完成用戶需求的問題。特別是當用戶應用程序在總體的非功能屬性上，例如用戶界面、程序安全性、適時性、可靠性等，有特殊要求時，構件的非功能屬性一致性就更加重要。 構件描述必須具有完全性、完備性、易解理性。構件描述完全性指能夠描述構件各個方面的特性，不存在構件的某一特性不能描述的情況，完備性是指所有的構件都能描述，不存在某一構件不能描述的情況。理論的構件描述方法是語義描述，即以形式化手段描述構件的功能或行為語義，系統(tǒng)可以通過定理證明及基于知識的推理過程來尋找語義上等價或相近的構件。遺憾的是這種基于語義的描述方法涉及許多人工智能難題，目前難于支持大型構件庫工程實現。當前基于不同構件模型的較為成功的構件描述語言CORBA IDL,DCOM IDL和EJB IDL以及被認為是最好的通用構件描述語言XML，它們都能夠描述構件多方面的特性,并且具備編譯和瀏覽工具的支持，但是在描述構件接口語義和構件間復雜的交互協(xié)議方面缺乏進一步的支持，因此都不能很好的滿足構件描述的完全性、完備性、易理解性三個方面的要求。例如CORBA IDL不能描述符合CORBA標準以外的構件，也不能精確的描述構件的功能及非功能性特點。因此基于當前的各類構件描述語言，它們的描述只能讓用戶獲得構件某些方面的，抽象的認識，尚不能讓用戶對整個構件有全面清楚的認識，故勢必影響構件選取，構件復用。而構件的復用歷史，早期用戶對構件的使用結果，使用評價，修改意件等復用經驗會對后期用戶對構件的認識，選取決策起到重要的輔助作用。因此有效的管理構件的復用歷史記錄，先期用戶的復用反饋信息非常重要。4 基于數據倉庫技術的構件管理 傳統(tǒng)的基于聯(lián)機事處理理（OLTP）的E-R數據庫并不適于歷史數據的長期存放與管理，而數據倉庫技術正是用于存放歷史數據信息，并對用戶提供決策支持的系統(tǒng)，適宜于聯(lián)機事務分析(OLAP)，故建立基于數據倉庫技術的用戶反饋信息庫以支持構件的存儲和檢索是可行的。在用戶反饋信息庫中，對反饋信息進行一定程序的量化處理，主要包括七個維度：時間維度Time，制作者維度Provider，用戶維Userinfo，組裝維Compositeinfo，測試維Testinfo，描述維Descripinfo，評價維Valuatinoinfo；

兩類反饋事實：細節(jié)事實Freedbackfact，聚集事實AggregrateFact。其多維模式如圖1所示： Feedback Fact 圖1 用戶反饋為數據模式 用戶反饋通過收集工具捕獲用戶提交的反饋信息，并對用戶反饋信息進行篩選、分類，集成存入數據倉庫。由于用戶反饋庫采用多維數據模式，當需要查詢和分析的主題不斷增加時，可以通過為新增的主題建立相應的事實表和維表（可以共享原來的很多維表），數據庫結構不變，集成到原來的信息庫中，逐步完善軟件企業(yè)信息倉庫。這是符合數據倉庫開發(fā)的原則，即先從某一主題入手不斷加以完善。5 基于決策樹的分類發(fā)現在軟件構件查詢中的應用 數據挖掘所能發(fā)現的知識有如下幾種:廣義型知識，反映同類事物共同性質的知識；

特征型知識，反映事物各方面的特征知識；

差異型知識，反映不同事物之間屬性差別的知識；

關聯(lián)型知識，反映事物之間依賴或關聯(lián)的知識；

預測型知識，根據歷史的和當前的數據推測未來數據；

偏離型知識，揭示事物偏離常規(guī)的異常現象。所有這些知識都可以在不同的概念層次上被發(fā)現，隨著概念樹的提升，從微觀到中觀再到宏觀，以滿足不同用戶、不同層次決策的需要。至于發(fā)現工具和方法，常用的有分類、聚類、減維、模式識別、可視化、決策樹、遺傳算法、不確定性處理等。本文在基于前述建立的構件倉庫上，使用決策樹分類法對構件進行檢索。

5.1 決策樹分類方法 分類在數據挖掘中是一項非常重要的任務，目前在商業(yè)上應用最多。分類的目的是學會一個分類函數或分類模型(也常常稱作分類器)，該模型能把數據庫中的數據項映射到給定類別中的某一個。給出一個數據集中的一些屬性，分類器可以預測出某一個特定的屬性。被預測的屬性叫做標簽（label），用于預測的其他屬性叫做描述屬性（descriptive attributes）。在生成分類器后，則可以利用它來對數據集中不包含標簽屬性的記錄進行分類，標簽的值可以用分類器來預測。要構造分類器，需要有一個訓練樣本數據集作為輸入。訓練集由一組數據庫記錄或元組構成，每個元組是一個由有關字段(又稱屬性或特征)值組成的特征向量，此外，訓練樣本還有一個類別標記。一個具體樣本的形式可為:(v1，v2，...，vn；

c)；

vi表示字段值，c表示類別。從訓練集中自動地構造出分類器的算法叫做生成器（inducer），在生成分類器后，可以利用它來對數據集中不包含標簽屬性的記錄進行分類，標簽屬性的值也可以用分類器來預測。 決策樹分類方法屬于分類方法的一種，該方法的輸入是一組帶有類別標記的數據，構造的結果是一棵二叉樹或多叉樹。二叉樹的內部節(jié)點（非葉子節(jié)點）一般表示為一個邏輯判斷，如形為（ai=vi），基中ai 是屬性，vi是該屬性的某個屬性值；

樹的邊是邏輯判斷的分支結果；

多叉樹（ID3）的內部節(jié)結點是屬性，邊是該屬性的所有取值，有幾個屬性值，就有幾條邊，樹的葉子節(jié)點都是類別標記。5.2 決策樹方法與構件分類檢索 決策樹分類算法通常包括兩部分：一是樹的生成，開始時所有數據都在根結點，然后根據設定的標準選擇測試屬性，用不同的測試屬性遞歸的進行數據分割；

二是樹的修剪，就是去掉一些可能是噪音或者異常的數據。構造一棵決策樹就是形成一個訓練集的分類，在分類過程中完成對目標的獲取策略與規(guī)則提取。 構件倉庫中構件信息包構件描述信息，復用歷史信息及用戶反饋信息。構件描述信息如下表1所示，復用歷史信息如表2所示，用戶反饋信息如表3所示。表1 構件描述信息表構件號入庫時間提供者功能描述非功能描述應用領域其它0012006-1-1微軟XP升級視窗界面PC用戶。。。0022006-1-2瑞星殺毒安全性好PC用戶。。。0032006-1-2金算盤財務結算計算精度高金融領域。。。0042006-1-5創(chuàng)業(yè)軟件CT機控制適時性好醫(yī)療領域。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。表2 復用歷史信息表 構件號復用時間復用者復用結果復用領域其它0012006-11-7張三成功PC用戶。。。0012006-10-2李四成功PC用戶。。。0032006-7-2金軟d 411 金達軟件 失敗財務軟件公司。。。0042006-9-19創(chuàng)業(yè)軟件部分成功醫(yī)療軟件公司。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 表3用戶反饋信息表構件號反饋時間反饋者復用結果復用評價修改意件其它0012006-11-9張三成功良好需要更好的易操作性。。。0012006-10-3李四成功優(yōu)升級時間更短。。。0032006-7-12金軟d 411 金達軟件 失敗差需更高計算精度及安全性。。。0042006-9-20創(chuàng)業(yè)軟件部分成功一般更快的響應時間。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 構件分類模型

圖2 分類模型

數據庫管理系統(tǒng)范文第3篇

關鍵詞：數據倉庫；元數據；體系結構；接口

1 概述

數據倉庫所要管理的數據量要遠遠多于傳統(tǒng)系統(tǒng)所管理的數據量，隨著時間的推移數據倉庫平臺必須支持更多的數據和用戶、更多的和復雜的查詢處理，隨著系統(tǒng)功能的增加，在應用接入的同時需要保持原有能力，并能夠加載新應用，結合各類需求使得數據倉庫系統(tǒng)需要支持可擴展。

在傳統(tǒng)數據倉庫設計的體系結構下，系統(tǒng)內部結構耦合程度高，OLAP與數據挖掘功能組件結合緊密。當前，增加數據倉庫系統(tǒng)體系結構的可擴展性主要有兩種模式：一種主要研究系統(tǒng)部件模塊化和分層策略提高數據倉庫的可擴展性。如基于Web的數據挖掘算法與數據倉庫的接口設計[1]，將算法庫模塊化并解決了算法與數據倉庫的接口問題；基于Agent的三層數據倉庫系統(tǒng)體系結構的研究，將軟件Agent引入數據倉庫系統(tǒng)，增強了系統(tǒng)的伸縮性，拓廣了數據倉庫的應用領域[2]。另一種是采用高性能軟硬件、并行計算機系統(tǒng)結構，用可擴展的軟件并行和硬件并行相結合的方法進行數據倉庫的性能擴展。如采用高速緩存相關的非一致性內存訪同結構，并且較好地利用I/O并行性，解決大量異構數據涌入可擴展數據}庫中時系統(tǒng)性能問題；采用并行技術實現基于可擴展的數據集市的數據倉庫系統(tǒng)結構[3]等。

在數據倉庫系統(tǒng)的設計過程中，如果采用多層擴展或分層內部模塊化方式實現擴展，系統(tǒng)中單一層模塊不斷增加，層內部件耦合度不斷提高，降低了系統(tǒng)的可維護性。而采用高性能軟硬件、并行解決方案，除考慮費用問題外，還需建立高性能平臺。如果其中某個組件性能較弱，將會影響整個數據倉庫系統(tǒng)，增加了數據倉庫系統(tǒng)開發(fā)與維護的難度。

為更有效地適應數據的飛速膨脹與用戶需求的不斷變化，管理分布的、異構的集成環(huán)境，保持數據倉庫系統(tǒng)層次的獨立性和自主性，減輕開發(fā)與維護的負擔，作者提出了基于元數據管理的可擴展數據倉庫系統(tǒng)體系結構與接口設計方案，通過層次與模塊自定義擴展提高數據倉庫的可擴展性，增強系統(tǒng)的可擴展性和可維護性。

2 基于元數據管理的數據倉庫系統(tǒng)

體系結構：基于元數據管理的可擴展數據倉庫系統(tǒng)模型體系結構如圖1所示，包括元數據管理層、數據存儲層、數據處理層、前端應用層。隨工作負載的增加，數據倉庫系統(tǒng)需要進行功能擴展時，元數據層通過對接口文件的管理，將完成層次的增刪。完成數據倉庫邏輯層次與物理層次的實際擴展，保證了數據倉庫系統(tǒng)體系結構的清晰性與可擴展性。

（1）元數據管理層

元數據管理層包括元數據獲取、元數據存儲、元數據服務接口、元數據管理和元數據應用等組件，在系統(tǒng)執(zhí)行過程中完成任務接受、任務分解、系統(tǒng)管理、請求判斷、日志記錄等功能。存儲的元數據包括技術元數據（Technical Metadata）和業(yè)務元數據（Business Metadata）。為實現可擴展的數據倉庫系統(tǒng)，將元數據分為基礎元數據、運行元數據和映射元數據三類，系統(tǒng)應用以組件形式加載，通過接口實現各層關聯(lián)。

（2）數據存儲層

數據存儲層主要由原始數據和結果數據構成。原始數據為數據倉庫中所存儲的各類應用多源數據；結果數據由各類數據分析和挖掘服務計算產生。

（3）數據處理層

數據處理層中集成各類數據集成工具、多維分析工具、數據挖掘工具等，完成原始數據處理形成結果數據，為用戶提供決策支持。

（4）前端應用層

前端應用層完成對用戶輸入參數的獲取，以數據流的形式提供給諸如元數據層進行分析。本模塊通過使用系統(tǒng)web頁面獲取所需數據，參數獲取的方式是調用可視化系統(tǒng)中關于應用請求的API接口。

3 接口設計

為實現各功能組件能夠訪問數據倉庫與增強數據倉庫系統(tǒng)的可擴展性，需要對數據倉庫各層之間的接口進行設計（圖2所示）。通過接口設計對各層進行必要的規(guī)范和組織，數據倉庫中每層都按照該規(guī)范和定義建立相應的模型構造，各層獨立并通過接口進行交互，各層內部實現封裝。系統(tǒng)數據傳輸過程從接口文件開始，需要對接口進行規(guī)范化描述，以保證接口文件的質量和數據抽取流程的正確。

（1）元數據層服務控制中心

系統(tǒng)以元數據層組件構成服務控制中心，實現數據倉庫的可擴展性；建立模型管理庫，為上層協(xié)同服務集成提供各種應用接口；構建可擴展的數據挖掘平臺示范應用。元數據層的對外接口模塊有數據存儲層模塊、數據處理處理模塊和前端應用層接收模塊，完成接口文件處理、權限驗證、完整性判斷、接口文件管理、異常處理、消息傳遞等功能。

（2）數據獲取接口

數據獲取接口模塊通過各數據層組件實現對數據的抽取，為上層服務提供數據基礎。完成對數據源組件、數據映射組件、模型組件、關系組件等的操作與控制，提供數據結果。對外接口為元數據處理模塊和數據處理層接收模塊兩部分，傳遞與元數據處理的交互參數和對數據處理層傳輸的數據信息相關的參數。

（3）數據處理庫接口

數據處理庫接口完成對數據處理層各算法和工具組件的調用與控制，其對外接口模塊包含元數據處理模塊、應用層模塊和數據層模塊。與元數據為交互參數的傳遞；與應用層模塊傳遞的為復合類型；與數據層交互規(guī)范為接收數據層傳輸的復合類型數據。

（4）應用庫接口

應用庫接口完成對前端應用層功能模塊的操作，提供各類前端BI展示方式。其對外接口模塊包含元數據模塊和數據處理模塊兩部分，完成與元數據模塊進行查詢、反饋參數的交互；與數據處理層數據的交互。

4 應用實例

基于前面介紹的技術和方法，作者以赤潮為例設計并實現了數據倉庫系統(tǒng)各層以及接口的實現。完成了各層間接口及各層內的算法、工具組件輸入輸出數據參數的定義和預處理功能。（圖3所示）

從用戶提交輸入參數中獲取請求數據，調用獲取模塊得到用戶的輸入信息，并按照要求進行格式轉換。從客戶端獲取符合規(guī)范的請求傳輸至服務端，對接收的請求進行請求判斷，如系統(tǒng)資源是否支持、請求是否超出權限等。多線程執(zhí)行請求任務，完成多維分析與數據挖掘，實現對已有數據直接操作、對原始數據進行查詢操作、原始數據查詢結果與已有數據進行集成操作等功能。元數據管理綜合各種數據和信息，對數據倉庫系統(tǒng)的執(zhí)行過程進行控制。完成記錄操作信息、對比分析用戶操作等。通過展示工具集將目標數據反饋給用戶，實現交互式的旋轉、鉆取和切片等分析操作。

5 結束語

上述基于元數據管理的數據倉庫系統(tǒng)體系結構與接口方案，主要采用對接口文件管理的策略，實現系統(tǒng)各層間及部件內部的交互規(guī)范，層次與模塊自定義擴展。本文提出了一種新的切實可行的數據倉庫體系結構，有效避免了系統(tǒng)部件的耦合，實現了對功能的分割和保護，增加了數據倉庫系統(tǒng)部件的獨立性，解決了系統(tǒng)數據交互的規(guī)范問題。通過應用這種數據倉庫體系結構與接口方案，提高了數據倉庫系統(tǒng)的開發(fā)效率，可以降低系統(tǒng)維護的復雜性，增強系統(tǒng)的可擴展性和可維護性。通過接口技術完成數據倉庫的多維分析與數據挖掘發(fā)現有用知識，提高了決策的智能性，同時保證了系統(tǒng)的擴展性。

參考文獻

[1]劉新穎，王麗亞.基于Web的數據挖掘算法與數據倉庫的接口設計[J].上海：計算機工程，2006，32（21）：88-90.

數據庫管理系統(tǒng)范文第4篇

關鍵詞：遙感影像數據庫管理系統(tǒng)；要求；管理模式

中圖分類號：P23 文獻標識碼：A

遙感技術的發(fā)展準確來說應該開始于人類第一顆人造衛(wèi)星發(fā)射。經過幾十年來的發(fā)展，遙感影像的應用范圍越來越廣泛，涉及到了軍事、科學研究、氣象預報等等多個行業(yè)領域，也正是由于遙感影像的應用越來越廣泛，遙感影像數據量越來越大。遙感影像數據量與日劇增以后，遙感影像的發(fā)展必然呈現出越來越繁榮的趨勢，數據量也會越來越大，面對這樣的情況，對建設遙感影像數據庫管理系統(tǒng)提出了更高的標準。

1 遙感影像數據庫管理系統(tǒng)所具備的要求分析

遙感影像是記錄電磁波的膠片，與我們日常的影像數據存在很大的區(qū)別，從遙感影像數據特征來進行分析，遙感影像數據庫管理系統(tǒng)需要具備以下幾點要求：

1.1 在實際當中，遙感影像的來源有很多渠道，如航空影像、衛(wèi)星影像等等，因此，遙感影像數據庫管理系統(tǒng)的兼容性要強。

1.2 遙感影像具有一個很明顯的特點就是能夠表現立體空間，支持空間表達對于應高影像來說是至關重要的，所以遙感影像數據庫管理系統(tǒng)對于空間數據索引和數據查詢具有一定的能力。

1.3 由于遙感影像數據庫來源于很多的渠道，影像數據也沒有統(tǒng)一的標準，所以對于遙感影像要滿足多尺度的特性。

1.4 遙感影像數據庫管理系統(tǒng)必須具備“無縫性”，主要表現在其一集合空間的無縫，遙感影像的存儲一般來說具有固定的存儲模式，而無縫性的要求就是要打破這種模式，構建一個無縫的區(qū)域，用戶在使用的時候圖幅是透明的。二是色彩空間的無縫性，遙感影像數據庫管理系統(tǒng)在一定區(qū)域和分辨率范圍內，影像色彩的變化應當是平滑的，不能出現明顯的差異。其三是尺度空間的無縫性，在操作遙感影像數據縮放的時候，應該保持不同尺寸之間的遙感影像能夠平穩(wěn)的過渡。其四是影像數據和元數據的無縫性，該性質是遙感影像數據庫管理系統(tǒng)建設當中需要著重強調的。

1.5 遙感影像應用較為廣泛，對于商業(yè)用途來說，系統(tǒng)的通用性、擴展性以及維護性是非常重要的。

1.6 隨著社會經濟的發(fā)展，遙感影像數據量急劇增加，遙感數據庫管理系統(tǒng)的儲存量也應該是海量的，必須要達到TB級。

1.7 從數據可視化的角度上來說，遙感影像數據庫管理系統(tǒng)的建設應該以零延遲為目標。

2 遙感影像數據庫系統(tǒng)管理模式研究

從大體上來說，遙感數據庫系統(tǒng)管理的主要方式可以分為三大類，一個是基于文件的方式，其次是基于數據庫的方式，最后就是文件和數據庫混合的方式，下面文章對三種方法進行簡單的分析：

2.1 基于文件的方式

遙感影像數據庫管理系統(tǒng)基于文件方式進行管理的主要優(yōu)點就是結構不復雜，并且維護的費用也不高，技術相對來說較為成熟。同時也存在一定的缺點，主要表現為安全性能不高，不能支持多用戶進行并發(fā)操作，元數據管理效率較低等等。因此，對于這種管理方式來說在多數據量的環(huán)境下性能表現力不從心，大多數情況下只能適用于遙感影像數據量較小的環(huán)境下。

2.2 文件和數據庫混合的方式

文件和數據庫混合的方式的主要原理是將遙感影像數據以文件的形式保存在服務器上，但是與之對應的元數據卻分隔開來保存在了數據庫當中，這種管理方式的主要優(yōu)點是遙感影像數據存儲的效率高，但是相對難度也會增大很多，并且隨著時間的推移，遙感影像數據量會不斷增多，并且后期的維護難度也非常大。

2.3 基于數據庫的方式

基于數據庫的遙感影像管理模式主要以分布式對象對應關系數據庫管理遙感影像數據，該方式不僅可以給中央服務器減負，還可以減少產生瓶頸的幾率，提高數據的傳送率、查詢以及更新效率，可以大大縮短相應時間，并且能夠支持多用戶的并發(fā)訪問，這些都是其他管理模式無法比擬的。除此之外目前的數據庫都設置了安全訪問控制機制，這樣的設置能夠為開發(fā)人員省下了不少的麻煩，提高效率。

3 遙感影像數據庫管理系統(tǒng)建設對比分析

由于工作的需要，遙感影像數據庫管理系統(tǒng)的功能要求越來越高，為了更好的進行分析研究，文章對比了傳統(tǒng)遙感影像數據庫系統(tǒng)來論述。

3.1 傳統(tǒng)遙感影像數據庫管理系統(tǒng)分析

3.1.1 關系數據庫系統(tǒng)

傳統(tǒng)的關系數據庫對于遙感影像數據的處理僅限于數值和字符串，并沒有豐富的數據類型，這對于遙感影像的使用、研究來說是極其不方便的，建立在對象層來挖掘面向對象應該是目前的主流，對于對象數據庫的存儲和訪問不能優(yōu)化，其效率不高，而且技術上也存在嚴重的問題。

3.1.2 對象數據庫系統(tǒng)

在上個世紀八十年代以來，對了遙感影像數據的最好技術就是面對象技術，這種技術的應用能夠使得系統(tǒng)當中的數據模型表現的更加直觀、并且性能更加的問題，后期維護也較為方便，同時這種系統(tǒng)也存在致命的缺陷，對于SQL的支持很少，實際的工作當中，許多軟件需要應用到SQL接口。

3.2 對象一關系數據庫系統(tǒng)

對象一關系數據庫管理系統(tǒng)具備最大的優(yōu)勢就是具有面向對象的建模能力，對于復雜的遙感影像數據都能進行分析，用戶可以直接使用數據管理工具，將遙感影像應用的具體范圍與系統(tǒng)實現無縫結合，極大的提高了工作效率。

在目前來說，對象一關系數據庫管理模式還處在研發(fā)階段，只能說是一種新興的技術，其應用的行業(yè)領域也較窄，相比上文論述的遙關系數據庫管理來說還尚不成熟，關系數據庫系統(tǒng)的所有操作只是按照既定的操作標準來執(zhí)行，相對來說非常簡單，但是其致命缺點有限的數據類型以及程序設計中數據結構是制約關系數據庫系統(tǒng)發(fā)展的最大障礙。而遙感影像數據對象一關系數據庫管理系統(tǒng)能夠將面向對象的建模能力和關系數據庫的功能實現了有機的結合，理論上來說都優(yōu)于上述兩種遙感影像數據庫管理系統(tǒng)，還能將關系數據庫系統(tǒng)缺點轉換成優(yōu)勢，具有高度的擴展性、管理復雜遙感影像數據的能力也大大提高，用戶通過自定義的功能和索引表達，對于各種類型的遙感影像數據實現訪問、存儲以及恢復等功能。

遙感影像數據對象一關系數據庫管理系統(tǒng)通過開放SQL平臺，可以最大限度的避免定義復雜對象的專有數據結構，使得遙感影像數據庫管理系統(tǒng)的應用更加廣泛。

4 遙感影像數據庫管理系統(tǒng)建設的技術分析

隨著遙感技術的不斷發(fā)展，遙感影像數據量增長速度越來越快，在這樣的背景下，必須要研發(fā)出一套高效的管理應用系統(tǒng)，將遙感影像的分發(fā)以及處理能力提升到新的高度，與此同時還需要很好的契合遙感影像數據制作影像海圖等各方面應用需求。高效科學的遙感影像數據庫管理系統(tǒng)建設成為了業(yè)內關注的焦點。鑒于此，文章對遙感影像數據庫管理系統(tǒng)建設的總體構架以及相關的技術問題提出了幾點愚見。

4.1 遙感影像數據庫管理系統(tǒng)建設的總體架構

針對日常生產生活對遙感影像數據庫管理系統(tǒng)提出的功能和要求，總的來說，系統(tǒng)的總體框架可以分成四層： 基礎設施層、數據層、邏輯層和應用層。在這四個層次當中，基礎設施層是整個遙感影像數據庫管理系統(tǒng)運行的基礎，主要包含了系統(tǒng)的軟硬件運行環(huán)境以及網絡運行環(huán)境的建設；第二層數據層對于整個遙感影像數據庫管理系統(tǒng)來說，是非常關鍵的組成部分，也應該是建設的重中之重，其主要的功能是對采集的原始遙感影像、影像元數據以及矢量數據等等進行儲存；而對于邏輯層來說，主要的工作就是對客戶端訪問遙感影像數據庫所需的功能部件進行優(yōu)化升級；最后的應用層主要就是對遙感影像數據庫管理系統(tǒng)當中的集成影像進行日常的管理和維護，同時提供查詢、分析以及分發(fā)等等功能。

4.2 遙感影像數據庫管理系統(tǒng)功的能設計

結合上文對遙感影像數據庫管理系統(tǒng)總體架構分析，所提出的四層主要架構需要實現的功能，可以將遙感影像數據庫管理系統(tǒng)分為五個子系統(tǒng)。

4.2.1 質檢入庫子系統(tǒng)

遙感影像采集后需錄入到系統(tǒng)當中，但是在此之前需要對遙感影像進行質檢，主要檢查的內容包括了遙感影像的完整性、一致性等等，并且通過工程化方式對遙感影像、元數據等等實現快速入庫，支持斷點續(xù)傳、后臺任務同時進行。

4.2.2 組織管理子系統(tǒng)

該子系統(tǒng)是對遙感影像數據管理的核心部分，主要對數據庫當中遙感影像的參數進行配制、同時還包含了數據建模、數據備份以及數據共享等等應用，方便遙感影像數據的共享和管理系統(tǒng)的集成。

4.2.3 分發(fā)服務子系統(tǒng)

需要在系統(tǒng)中引入電子商務模式的影像分發(fā)服務，實現對數據庫中遙感影像的查詢、分發(fā)等功能，同時在改子系統(tǒng)當中提供開放的數據接口。

4.2.4 技術支援子系統(tǒng)

對入庫的遙感影像數據進行規(guī)范化處理，包括了元數據的采集、快視圖提取、鑲嵌、配準等。

4.2.5 配置維護子系統(tǒng)

主要的工作是支持和維護遙感影像數據庫管理系統(tǒng)的運行，提供一系列的安全管理配套功能，如用戶管理、日志信息維護等。

結語

遙感技術隨著社會經濟的發(fā)展，應用越來越廣泛，面對與日俱增的遙感影像數據，必須要建立一個強大的遙感影像數據庫管理，這也是遙感影像發(fā)展的必然趨勢。遙感影像信息系統(tǒng)核心技術設計的范圍較廣、難度較大，目前有很多的學者在進行這方面的研究，本文對遙感影像數據庫管理系統(tǒng)的建設只是進行了粗淺的探討，相信隨著研究的深入和科技的發(fā)展，遙感影像數據庫管理系統(tǒng)建設相關研究會更加的深入，遙感影像也會更加方便的應用于我們的各項工作當中。

參考文獻

[1]黃杰，劉仁義，劉南，沈林芳，王娜. 海量遙感影像管理與可視化系統(tǒng)的研究與實現[J]. 浙江大學學報（理學版）. 2008（06）.

數據庫管理系統(tǒng)范文第5篇

關鍵詞：信息管理；計算機數據庫；技術

一、信息管理中計算機數據庫系統(tǒng)的概述

計算機數據庫是指存儲在計算機內，為了達到一定目的而組織起來的數據的集合。在信息管理中，如何高效的將計算機數據庫系統(tǒng)中的數據進行處理，并獲得內在的信息，成為數據庫技術一直以來不斷攻克的難題，而數據庫技術又是現代計算機系統(tǒng)的主要組成部分。信息管理下的計算機數據系統(tǒng)主要經歷了三個階段，第一個是人工管理的初始階段，主要在當時計算機的軟硬件的條件均不成熟，計算機中沒有可以支持數據管理的軟件，為此，程序員需要在程序中規(guī)定數據的邏輯結構及設計一系類的物理結構，當數據的組織或者設備發(fā)生改變時，程序員需要重新編制，而不同的應用之間也存在大量的重復和不可共享的數據，對于維護應用程序之間的數據的一致性的可能性不大，為此，當時對數據進行的是批處理方式。第二是文件系統(tǒng)階段，這一階段的狀態(tài)主要指在外存儲器上，用戶的程序與數據可分別存放，應用程序之間可以共享一組數據，實現了以文件作為單位的共享。而這一狀態(tài)的實現主要得益于計算機大容量的存儲設備的出現推動了軟件技術的發(fā)展，數據不僅可以以文件為單位進行外存，并且由操作系統(tǒng)統(tǒng)一管理。但是由于文件之間的相互獨立，最終也不能反映現實世界中的事物之間的聯(lián)系。第三，是數據庫系統(tǒng)階段，這一階段的發(fā)展主要是數據庫管理領域的普遍應用，數據庫技術不斷的發(fā)展解決了當數據邏輯結構改變時，應用程序不受影響，為人們提供了更多的數據共享能力。

二、信息管理下計算機數據庫系統(tǒng)的特征

2.1計算機數據庫系統(tǒng)的應用范圍不斷的擴大。目前，在我國計算機數據庫系統(tǒng)的應用范圍已經涉及到工業(yè)、農業(yè)及第三產業(yè)方面，休息管理的效率得到有效的提升，成為帶動行業(yè)信息增長的推動力，是生產力水平及技術發(fā)展的基礎和保障。體現出了計算機數據庫系統(tǒng)的良好的市場發(fā)展?jié)摿Α?/p>

2.2計算機數據庫系統(tǒng)技術不斷更新，安全性得到保證。在使用過程中，質量的好壞主要取決于計算機數據庫技術的高低，也對進一步的發(fā)展有一定的影響，現代化的數據庫系統(tǒng)的經歷了不同階段的發(fā)展以后，具備了很強的適用性和操作性，這對在信息管理中的應用提供了強有力的基礎保證。

三、信息管理下計算機數據庫系統(tǒng)的現狀

數據庫系統(tǒng)的發(fā)展初期是在美國，目前已經發(fā)展成為一個國際的經濟與科技發(fā)展的重要戰(zhàn)略手段，成為整個社會化進程的發(fā)展的推動力，某種程度上已經演變成一個國家的經濟發(fā)展與科技進行的重要標桿，計算機數據庫系統(tǒng)的發(fā)展更是各行各業(yè)中的一個必要條件。我國的計算機技術的起步相較于西方社會較晚，但是發(fā)展的數據超快，在我國的經濟不斷發(fā)展的情況下，市場的競爭也面臨著重大的挑戰(zhàn)，信息量的不足不斷地暴露，企業(yè)對于外界的信息獲取處于饑渴狀態(tài)，不斷向外界獲取大量的信息源，為此計算機數據庫系統(tǒng)的應用范圍和領域不斷擴大。

四、信息管理下計算機數據庫系統(tǒng)應用建議

信息管理下的計算機數據庫系統(tǒng)具很高的價值，因而在現代化的企業(yè)發(fā)展過程中得到大量的應用，然而在實際存在的問題中，需要我們更好地運用相關的技術及知識進一步的解決，為此，提出如下兩條建議;其一，信息管理下對數據庫系統(tǒng)的安全性進行進一步的加強。在信息管理中對其計算機數據庫系統(tǒng)的應用具有決定性作用的是指其安全性，在操作過程中，由于不同的情況下造成的原因因素有很多。其二，在信息管理下對數據庫系統(tǒng)的理論與實踐進行融合。增強計算機數據庫理論知識的針對性。實踐與理論的綜合性發(fā)展與提升有助于決定信息管理下數據庫系統(tǒng)的良好的發(fā)展和適應性。為此，我們還需要不斷地進行研究以希望計算機數據庫系統(tǒng)的能夠在現代化社會中得到更好更充分的利用。信息管理下的計算機數據庫系統(tǒng)也會得到更好的應用。

參考文獻

[1]吳邵宇.淺析在信息管理中計算機數據庫系統(tǒng)的應用[J].電腦知識與技術,2023(35).