對象數據庫精選(九篇)

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第1篇：對象數據庫范文

關鍵詞：面向對象數據庫轉換

中圖分類號：TP311.13

1 面向對象概述

面向對象技術的概念來源于程序設計，從20世紀60年代提出面向對象的概念，經過多年的研究和發展，已成為一種比較成熟的編程思想。同時，面向對象技術不僅局限于程序設計方面，還在信息科學、軟件工程和人工智能等方面都產生了巨大的影響，尤其是在計算機科學與技術的各個研究領域產生了深遠的影響。通過面向對象技術，可以直接通過對象及相互關系來反映完整的現實世界，從而為軟件設計和系統開發帶來革命性的影響。

2 數據庫的發展

數據庫技術是信息技術的重要組成部分，是計算機信息系統的核心技術。數據庫系統最初產生于60年代中期。隨著計算機的普及，計算機開始廣泛地應用于數據管理。數據庫的可以劃分為三個階段[1]：最早出現的是網狀數據庫。網狀DBMS的過程化程度較高，一般用戶使用困難；第二代的是關系數據庫系統，利用費過程化數據操縱語言進行數據庫管理，采用內模式/外模式/概念模式的三層模式結構，具有較高的數據獨立性；第三代的是面向對象數據庫。它是面向對象技術和數據庫技術相結合的產物，是當前數據庫領域發展的主要方向之一。

3 面向對象數據庫技術

3.1 數據庫轉換技術

數據庫從傳統的數據庫轉換為面向對象數據庫，其轉換的操作必須包含數據庫模式的轉換、數據格式的轉換、對數據操作的轉換和數據內容的轉換。

3.2 模式演進技術

面向對象數據庫的模式是累的集合。模式演進包括刪除舊類，新建新類，修改屬性等操作，因此模式演進必須保持模式一致性。常見的演化方法有透明模式演化、等價模式演化和基于數據字典的模式演化等。[2]

3.3 索引技術

面向對象數據庫非常復雜，如果沒有很好的索引，則數據處理能力效率就非常低。數據索引技術分為三種：繼承索引、集聚索引和集成索引。

4 面向對象數據庫的優勢

跟傳統的數據庫相比，面向對象數據庫（OODB）增加數據庫內部數據處理功能，用以支持持久對象和現實數據共享。與傳統數據庫相比，面向對象數據庫系統具有以下優勢：

（1）具有表示和構造復雜對象的能力。

（2）將對象的數據和操作封裝在對象的類型中。

（3）由封裝和信息隱藏的概念提供的模塊化機制。

（4）通過繼承，封裝和類的層次提供的軟件的重用機制。

（5）通過滯后聯編等技術提供了系統的擴充能力。

5 面向對象數據庫與關系數據庫

數據庫管理系統發展到了今天，可以說已經到了極致，多年以來，人們一直在追求數據庫系統與程序設計語言的完美結合。[3]

關系數據庫將數據之間的聯系數據存儲在二維表中，可以有小弟表達大量數據，而且也易于理解。關系數據庫使用SQL建立了一種標準的數據訪問語言。關系型數據庫有一個邏輯和物理形式清楚的結構，這種結構使得應用程序對數據結構是透明的。在關系理中，數據需要被組織成規范的表，這樣關系表中的數據是相互獨立的。而以規范的方式來存儲數據，需要把對象分解開并且進行重新組織，當需要使用時，就可以使用SQL查詢。這個過程耗時比較多，沒有實際意義。但是關系數據庫發展的比較完善，有強大的管理功能和可操縱性。另外，關系模型還具有很嚴格的數學理論基礎。

與關系數據庫不同，面向對象數據庫的核心內容來自于面向對象語言。最初發展時并沒有明確的標準，一定程度上制約了它的發展。面向對象數據庫的優點：

面向對象數據庫在問題空間和求解空間采用了相近的模型，來縮小它們之間的語義差距。

面向對象數據庫減輕了“阻抗失配”的問題，它強調高級程序設計語言與數據庫的無縫連接。關系數據庫應用一般是將SQL嵌入到某種程序設計語言里，而這種結合通常沒那么自然，這個現象被稱為“阻抗失配”。而面向對象數據庫是將需要用程序語言編寫的操作都封裝在對象內部，這樣就可以實現無縫連接。此外，面向對象數據庫支持類、方法、繼承等概念。

但面向對象數據庫也有缺點。而這些缺點正好是關系數據庫的強項。面向對象的應用領域有大量的復雜對象，由于其模型較為復雜（且缺乏數學理論基礎），使得它不具備SQL處理集合數據的強大能力，有很多系統管理功能也難以實現。另一方面，關系數據庫不斷地吸收面向對象數據庫的優點，出現了對象-關系數據庫系統（ORDBMS）。它立足于原有的關系數據庫，支持更廣的數據類型（UDT），方法，繼承，和引用（使得對象間可以直接引用）。

6 面向對象數據庫技術的發展趨勢

面向對象數據庫技術的發展并不是取代關系數據庫系統，而是被希望成為繼關系數據庫技術之后的新一代數據庫管理技術。所以今后關系數據庫系統和面向對象數據庫系統會一起存在。用戶可以根據需要去選擇合適的數據庫系統。

但是面向對象數據庫的成熟仍然存在許多要解決的問題：

首先需要加強面向對象數據庫技術與關系數據庫技術相互兼容的問題。在發展面向對象數據庫技術的同時，必須考慮新舊兩種技術的平滑接軌問題。

需要加強面向對象數據庫性能的改善。由于面向對象數據庫中數據被存放在許多地方，因而有效的對象聚類是衡量性能好壞的關鍵因素。

面向對象數據庫主要是面向以對象為中心類的應用，因此，應該具備視圖、演繹能力、語義建模等特征。

要研究和推廣面向對象數據庫的應用開發工具。面向對象數據庫模型具有豐富的建模能力，讓用戶的建模變得更加容易，同時卻讓面向對象數據庫的模式更為復雜。所以，對面向對象數據庫系統來說，僅有編程接口是不夠的，還需要有更高級的數據庫工具。[4]

面向對象技術是當前計算機界研究的熱點，而面向對象技術與數據庫技術相結合也是數據庫領域研究的主要方向之一。數據庫管理系統應用面向對象技術，對提高數據庫系統模擬能力和擴大數據庫應用領域有著非常重要的意義；同時對提高軟件的開發質量也十分重要。隨著面向對象數據庫和關系數據庫的不斷融合，對象-關系數據庫繼承了面向對象數據庫和關系數據庫的優點，已經成為目前數據庫發展的主流。

參考文獻：

[1]鄧正宏，薛晶.面向對象技術[M].北京：北京國防工業出版社，2004.

[2]季維巖.面向對象數據庫及其實現方法研究[J].科學技術與工程，2004.

[3]面向對象數據庫與關系數據庫[J/OL].http：//.

[4]汪琛，胡浩民，面向對象數據庫技術的發展與前景[J].福建電腦，2005.

第2篇：對象數據庫范文

關鍵詞 數據庫技術 面向對象 關系數據庫

中圖分類號：TP392 文獻標識碼：A

隨著計算機技術的迅速發展和“信息高速公路”的逐步建立，人類社會已步入了信息時代，信息已成為社會賴以發展的重要基礎。信息和數據是不可分離的，信息由數據表達，數據包含的意義就是信息。因此，研究如何科學地組織和存儲數據，如何高效檢索和處理數據，即對數據庫技術的研究，已經成為當前信息技術領域里的重要研究方向。把先進的面向對象技術和數據庫技術相結合形成新一代的面向對象的數據庫系統（或稱為第三代數據庫系統）成為信息社會發展的必然產物。面向對象數據庫已成為當前數據庫技術研究的熱點。

1 數據庫技術的發展

數據庫發展經歷了三個階段。第一階段是層次和網狀數據庫，過程化程度較高，一般用戶使用困難；第二階段是關系數據庫 （RDB），具有較高數據獨立性，成為20世紀70年代到80年代中期的主流數據庫。層次網狀數據庫和關系數據庫盡管設計和控制方式不同：但都用于一般事務處理，統稱為傳統數據庫。隨著網絡技術、多媒體技術、空間信息科學、信息管理、人工智能、軟件工程技術和數據挖掘技術等領域的發展及新的社會需求出現，信息無論是從數量上還是結構上都遠遠超過了傳統數據庫能承受的范圍。一種新的解決方案呼之欲出，而這個解決方案極有可能就是面向對象數據庫技術。

2 面向對象數據庫概述

面向對象數據庫（OODB）以面向對象技術為基礎，增加數據庫內部數據處理功能，用以支持持久對象和現實數據共享。其概念可表達為：面向對象系統+數據庫能力。它與關系型數據庫相比，最大優點就是在于其建模和處理能力大大增強，面向對象數據庫可以處理復雜和變化的事物對象，尤其在復雜系統的模擬、表達和處理能力上可以算得上是獨樹一幟，故被稱為數據庫史上一場革命。

3 面向對象數據庫的特點

面向對象數據庫將面向對象的能力賦予了數據庫設計人員和數據庫應用開發人員，從而擴展了數據庫系統的應用領域，并能提高開發人員的工作效率和應用系統的質量。面向對象數據庫具備如下特點：

首先，它是一個數據庫管理系統，具有數據庫管理系統的基本功能。一是永久性；二是存儲管理；三是能并發控制；四是故障恢復能力；五是交互式查詢功能。

其次，它是一個面向對象的系統。只有支持面向對象數據庫模型，支持復雜對象，具有運用各種構造機制從簡單對象組成復雜對象的能力。它還具備應用領域所需要的一些特性，如版本管理、長事務和嵌套事務、模式演化等等。

4 面向對象數據庫的實現

4.1 填充關系數據模型

關于數據庫已積累了相當成功的經驗，并為工業界廣泛接受。將成熟的關系數據庫與OODB方法結合起來，可減少研制工作量，縮短研制周期。但這種方法的弱點是仍不能支持一些面向對象的語義，而且由于保留了關系數據庫的存儲結構而犧牲了一些OODB的特征，其性能、效率難有實質性的提高。

4.2 在面向對象語言中嵌入數據庫功能而形成OODB

該方法的關鍵是如何在面向對象語言中增加持久性對象的存儲管理。一般以Smalltalk、C++為語言擴充OODB。采用此法研制的OODB有Orion、02等系統。使用此法的困難在于視圖、程序員界面標準化，且受面向對象語言的限制。

4.3 開發全新的數據模型，從底層實現OODB系統

該方法首先建立一個包含OODB核心概念的數據模型.設計相應的語言和相應的OODBMS核心。其優點是系統結構清晰、效率高。

5 面向對象數據庫技術的發展趨勢

面向對象數據庫技術的發展并不是取代關系數據庫系統，而是可望成為繼關系數據庫技術之后的新一代數據庫管理技術。面向對象技術和數據庫技術的結合有三種發展途徑：一是標準化和形式化；二是改善和加強OODBS的性能；三是面向對象數據庫應具有很強的建模能力；四是加強面向對象數據庫的應用開發工具的研制和推廣；五是視圖、演繹能力、語義建模和長事務；六是加強面向對象數據庫技術與關系數據庫技術相結合的研究。

6 面向對象數據庫技術的前景展望

面向對象技術是近20年來計算機技術界和工業界研究的一大熱點。面向對象方法與先進的數據庫技術相結合已成為當今數據庫領域研究和發展的主要方向之一。將面向對象技術應用到數據庫系統中。使數據庫管理系統能夠支持面向對象數據模型的數據庫模式。對提高數據庫系統模擬和操縱客觀世界的能力，擴大數據庫應用領域具有重要的意義；將面向對象技術應用到數據庫的集成開發環境中，使數據庫應用開發工具能夠支持面向對象的開發方法并提高相應的開發手段，對提高應用軟件的開發質量和軟件的生產能力是十分重要的。

參考文獻

[1] 鄧娟，周冰.面向對象與數據庫技術結合發展現狀研究[J].科技資訊，2009（3）.

[2] 張珊靚，支麗平.面向對象數據庫技術初探[J].計算機與信息技術，2007（15）.

[3] 王功明，關永.面向對象數據庫發展和研究[J].計算機應用研究，2006（3）.

第3篇：對象數據庫范文

1.1 索引對象的概念

數據庫對象是一種邏輯結構的集合，索引是供用戶快速查找到記錄的數據庫結構，在邏輯上和物理上都獨立于表的數據。索引可以在表內創建一個或多個列的組合，當建立索引以后表中數據會按照索引創建語句所定義的排序方式返回給用戶。索引有多種類型，除了標準索引外，還包括唯一索引、位圖索引、組合索引、基于函數的索引、反向鍵索引等。

建立索引能夠提高 SQL 語句執行的性能，減少磁盤I/O。無索引查詢，通常是全表搜索后才會得到結果，全表搜索會讓數據庫服務程序遍歷表中的所有記錄然后返回結果；而建立索引后查詢，可以讓數據庫服務程序快速地定位到表中的確定行。當表被刪除時所有與表相關的索引也將被刪除。

索引可以被創建、重建和刪除，索引建立語句：CREATE INDEX item_index ON itemfile （itemcode） TABLESPACE index_tbs；索引重建語句：ALTER INDEX item_index REBUILD；索引刪除語句：DROP INDEX item_index。

創建索引是為了提升數據庫查詢性能，在使用索引時需要注意以下情況：

1） 對于小表來說，使用索引對于性能不會有任何提高；

2） 當索引列中有極多的不同的數據和空值時索引會使性能有極大的提高；

3） 經常執行更新、修改操作的字段需要謹慎創建索引，因為更新索引的開銷會降低創建索引所期望獲得的性能；

4） 不要將索引與表存儲在同一個驅動器上，分開存儲會去掉訪問的沖突從而使結果返回得更快。

1.2 索引對象優化方法

在業務系統中針對索引對象的優化，主要包括三種方式：一是重建過高的索引層次；二是清除無效的索引；三是對索引碎片的清理。

2.2 風險防范措施

針對數據庫對象的優化，總體應該遵循如下的風險防范原則：

1） 確保數據庫備份完整可用；

2） 所有操作和檢查環節都使用事前完成并預演通過的腳本，避免臨時修改腳本；

3） 每部分完成，通過檢查確認無誤，再進行其它部分，避免互相干擾；

4） 專家現場支持，及時處理突發問題。

在遵循上述原則的基礎之上，對索引對象的優化需要注意以下風險：

1） 監測時間不夠，在一個監測周期內未操作過表，監測過后又用到了這個表，需要索引，但此時此索引已被列為被優化的對象；

2） 監控過后，需要取消在用索引的監控；

3） 監控時如果rebuild index ，會取消監控，同時索引標記為已使用，這種情況下會影響監控效果；

4） 監控時如果在做統計分析時涉及到此索引，索引也會標記為已使用，同樣影響監控效果。

為避免上述風險發生，通常采用的措施是在監控期間停止database、schema、table、index等級別的索引收集，避免影響監控效果。

2.3 優化效果分析

數據庫級別的性能數據主要是以下關鍵指標：響應時間、CPU時間、等待時間、物理讀，這些指標可以看出目前平均每事務的反應速度、每事務需要消耗的CPU與IO量。為了得到優化的效果，還需要保證進行數據對比的時間內，數據庫的負載基本相同。數據庫的負載指標一般以執行的事務數、Redo size等指標來表示。表1是某業務系統的這些指標在索引對象優化前后的對比數據。

通過索引對象的優化，可以從對比表中明顯看出性能得到了大幅提升，影響較大的數據庫操作瓶頸主要集中在大表的查詢操作、關聯表的更新操作、大業務數據的統計分析操作等，在優化后其操作響應時間已經能夠滿足用戶的業務需求。這些數據對比符合數據庫索引優化方案的預期成效，也說明索引對象對數據庫性能的重要影響。

3 總結

企業的業務系統經過長期的運作，積累了大量的業務數據，同時隨著業務增長、流程優化、人員變動等因素，會造成系統性能瓶頸。此時，需要運維和管理人員根據實際需求，按照系統優化原則，制定詳細、多番論證的優化方案，對系統實施優化，這樣才能滿足用戶不斷變化、業務不斷增長的需求。該文通過詳述數據庫索引對象的優化方法、應用案例，闡述了索引對象對系統性能影響的范圍和程度，并就優化方案給出了應遵循的原則和風險防范措施。在性能優化中，針對數據庫性能瓶頸，索引對象優化只是其中最常見的一種方案，具體優化還需要根據對系統長時間監測情況的分析，做出正確選擇。

參考文獻：

[1] 羅海濱，范玉順，吳澄.工作流技術綜述[J].北京；軟件學報，2000，11 （7）.

[2] 蓋國強.深入淺出Oracle數據庫——DBA入門、進階與診斷案例[M].北京：人民郵電出版社，2006.

第4篇：對象數據庫范文

關鍵詞：面向對象；組態軟件；實時數據庫；設計模式；XML

一、實時數據庫的設計

1.實時數據庫的系統結構

通過通信的程序系統，組態軟件可以搜集到現場設備的實時數據，并將這些實時數據進行加工，經過必要加工后，在計算機屏幕上即可顯示圖形形式的數據，觀察時會更加直觀。另外，依循組態軟件的要求以及現場操作人員發放的指令，控制數據會傳輸至I/O設備，以便控制實施設備或者對參數進行控制或調整。

2.實時數據庫的設計

實時數據的管理是組態軟件的關鍵，也是其核心部分，組態軟件實時數據庫要在一定的基礎上建立，如，數據的及時采集、歷史數據、實時數據以及統計數據的管理和儲存等功能都是組態軟件實時數據庫的模塊組成部分。它向用戶提供了接口，現場的控制系統以及人工輸入的相關數據能夠呈現在用戶面前，方便用戶進行數據分析。另外，可以對控制系統情況提出反饋，并控制輸出。在生產工程中，可以為實現控制、優化以及其他應用提出先進的實時數據輸出輸入服務。

（1）實時數據庫的存儲策略。實時數據系統設計在實際情況下需要對時空矛盾進行處理。要對數據傳輸的效率要求進行思考。想要保障組態軟件的實時性，需要將與其相關聯的數據庫系統、內存緩沖區以及文件管理系統三個存儲系統相結合，將多種存儲介質結合并加以有效利用，構建成為實時數據庫系統。實時數據在進行存儲時，主要依照以下幾個原則：①采集其相關聯的數據庫的數據。②采集內存緩沖區中經常變化的實時數據以及訪問較頻繁的數據。

（2）組態軟件參數數據的模型。組態軟件參數是系統開發與系統安穩運行的橋梁和紐帶，對工程設備、數據采集點以及工程的圖形、變量等信息進行描述，以供運行系統的識別和加載，最終形成現場的監控畫面的相關數據。

二、實時數據庫的實現方式

1. XML

組態軟件中的開發和運行系統存在獨立運行的可能性，組態軟件參數定義于開發系統，是開發和運行的橋梁和紐帶。XML系統靈活、擴展性好，為計算機的文檔提供了標準的模板格式，對數據之間的交換和信息之間的共享起到關鍵性作用。由此可見，組態軟件參數在對數據進行存儲時可采用XML。

2. Timer定時器

在進行相關數據采集時需要定時，如果采集點的采集算法中融入了定時執行算法，采集算法難度就大大增加了，并且對軟件的重復使用性和可維護性都會有所影響。綜上可見，在采集數據時，可以采用面向對象Java語言內的Timer來對定時器管理類進行創建，在采集數據定時執行的過程中，可以分離開定式算法和采集數據算法。

3.Web Service

實時數據庫與其他系統需要進行相互通信，因此，需要向其提供系統整合途徑。Web Service可以實現跨平臺操作，基于XML等與軟件供應商和平臺的獨立標準，搭建了可以相互操作、分布式的新平臺，實現了遠程數據的相互交換。將Web服務定義于應用程序和實時數據庫的接口，遠程操控，這樣在很大程度上提高了實時數據庫的標準及開放性。

綜上所述，組態軟件數據的處理關鍵和基礎是實時數據，因此，在實時數據的設計過程中，需要考慮到實時數據庫的時效性、開放性和獨立性。將面向對象的思維應用于組態軟件實時數據庫的設計中，采用XML存儲組態軟件參數讀取參數，將參數緩存在內存處，不斷提升訪問數據的效率；采用Timer將定式算法和采集數據算法相分離；采用Web Service對實時數據庫接口定義，讓實時數據庫具備更強大的分布式能力。

參考文獻：

第5篇：對象數據庫范文

關鍵詞：隔網對抗項目；機能監控；數據庫；設計

中圖分類號：G80-32

文獻標識碼：A

文章編號：1007-3612(2008)08-1150-03

Database Design of Body Function Monitoring Management System for Net Games

WU Wei-bing1, YU Li-juan2, CHEN Pei-jie1, LIU Wu-yi1

（School of Kinesiology, Shanghai University of Sport, Shanghai 200438, China）

Abstract:Applying computer and database techniques and following the practical requirement of net antagonistic event training, the database design of body function monitoring DBMS for net games is detailed forming four phases: demand analysis, concept framework design, logic framework design and physical framework design. This idea and method can be reference of other database design of body function monitoring DBMS.

Key words: net games; body function monitoring; database; design

對優秀運動員在運動訓練過程中的機能監控，是當今科學化訓練中重要的一環。它不僅可以幫助教練員及時地了解運動員在執行訓練后的身體反應情況，掌握訓練的實效，還為教練員及時調整訓練計劃，預防過度疲勞的發生提供客觀依據。但是，在目前的運動訓練機能監控中，大部分還是依靠傳統的方法和經驗來完成，其中表現為數據處理效率低、分析不系統、信息反饋慢，這就限制了對訓練效果和運動員機能狀態的準確診斷與評價，最終影響著運動員成績的提高。

隨著人們對競技體育規律認識的提高，科學化訓練已成為競技運動發展的共識，對運動訓練數據的收集、整理、分析就成了科學訓練的一個重要組成部分。因此，通過數據庫技術在運動訓練中的研究和應用，可以加強運動訓練數據收集的速度、廣度和深度，并通過對數據進行全面、系統的分析，做出及時的信息反饋，從而為教練員的運動訓練科學決策起著重要的指導作用。因此，根據運動項目特征分類［1］，本文以隔網對抗項目為研究對象，建立隔網對抗項目機能監控管理系統，可以使體育科研人員、教練員有效地組織、管理運動訓練機能監控數據及信息［2］。

但是，如何建立一個高效適用的數據庫管理系統，是數據庫應用領域研究的一個主要課題。實踐表明，數據庫設計是一項軟件工程，可以把軟件工程的原理、技術和方法應用到數據庫設計中，但與一般軟件工程相比，數據庫設計涉及范圍廣，與應用環境聯系緊密，因此數據庫設計又具有自身的特點［3,4］。本文將就隔網對抗項目機能監控管理系統數據庫的具體設計做一詳細闡述，并為相關的課題研究提供參考和借鑒。

1 數據庫設計概述

數據庫設計是指利用現有的數據庫管理系統為具體的應用對象構造適合的數據庫模式，建立數據庫及其應用系統，使之能有效地收集、存儲、操作和管理數據，滿足用戶的應用需求。數據庫設計是信息管理系統開發和建設的重要組成部分，其質量的好壞將直接影響系統的運行效率和系統開發進度，合理的數據庫設計不僅可以提高系統運行效率，也有利于保證數據的完整性和一致性，還有利于系統的實現［5］。用工程化的方法設計數據庫是最為實用的方法，可以把數據庫設計的過程分成4個性質不同的主要階段，即需求分析階段、概念設計階段、邏輯設計階段和物理設計階段，如圖1所示。

需求分析階段是與用戶交流獲得用戶對系統的信息要求和處理要求。概念設計階段是對需求分析中收集的信急和數據進行分析和抽象，形成獨立于具體數據庫管理系統( Database Management System，DBMS)、反映用戶需求的概念模型，其中實體-關系模型( Entity-Relationship，E-R)是描述概念模型的

有力工具。邏輯設計階段是在E-R模型的基礎上導出數據庫的邏輯模型，將概念結構轉換為具體DBMS支持的數據模型。物理設計階段是根據概念設計的結果以及計算機系統提供的手段，設計數據庫的文件結構、存取路徑和存儲格式等［6,7］。綜上所述，數據庫設計的過程是將數據庫系統與應用環境密切地、有機地、協調一致地結合起來的過程，因此，數據庫設計者不但要有數據庫的基本知識和數據庫設計技術，而且要有應用領域方面的知識，了解應用環境和用戶業務，數據庫的設計質量才有保證，才能滿足用戶的應用需要。

2 隔網對抗項目機能監控管理系統數據庫設計

2.1 需求分析 在現在許多運動隊運動訓練機能監控過程中，主要依靠科研教練、隊醫按訓練計劃定時給運動員做機能生理、生化測試，再把測試結果與正常（臨床）值比較分析評定，然后進行信息反饋。在此過程中，至少有以下幾個問題值得探討：一是運動員機能評定分析的生理、生化監控的參考范圍和標準？二是機能測試數據收集、整理規范性和效率？三是對數據的多功能、快捷的查詢？四是如何實現運動員機能測試數據及相關信息安全、永久、系統的保存？

根據運動項目特征分類，又由于乒乓球、羽毛球、網球和排球運動員運動訓練機能監控測試指標具有很大的相似性，所以以隔網對抗項目為對象建立其機能監控管理系統。系統涉及的數據主要包括兩個方面：運動員基本數據和運動員機能監控測試數據。其中，基本數據屬于相對靜態的數據，比如，運動員姓名、性別、出生日期、專業訓練年限、健康狀況、最好成績等，較長時間內不會有太大改變，它的主要作用是用來提供運動員的基本信息。機能監控測試數據屬動態數據，它主要反映訓練負荷對運動員造成的應激反應及運動訓練所帶來的運動員機能狀態的改變［8］。因此，系統數據庫設計的具體需求包括：數據的錄入、修改、刪除、保存；對機能監控測試數據的統計分析；方便的數據查詢，支持多條件查詢；完善的權限管理，增強系統的安全性；統一友好的操作界面，能保證系統的易用性。

2.2 概念結構設計 概念設計的重點在于信息結構的設計，是整個數據庫系統設計的關鍵。它是以用戶能理解的形式表示信息結構，產生一個能反映用戶觀點的更接近于現實世界的數據模型。現今最流行的表示信息結構的方法是E-R方法，它用簡單的圖形方法構造E-R模型。

2.2.1 系統實體及關系分析 隔網對抗項目機能監控管理系統主要包括以下實體：運動員機能監控、運動員綜合信息、運動員機能測試、運動員基本信息、運動員健康信息、運動員成績信息、教練員基本信息、隊醫基本信息、運動員機能測試、訓練課測試、階段性訓練測試。其中，運動員機能監控是整個系統研究的對象；運動員的綜合信息包括運動員機能測試、運動員基本信息、運動員健康信息、運動員成績信息、教練員基本信息、隊醫基本信息；運動員機能測試包括訓練課測試、階段性訓練測試。

在該管理系統中，運動員綜合信息屬于相對靜態信息，提供運動員的基本情況，運動員機能測試屬于動態信息，按照訓練計劃定期進行多次的機能測試監控，因此是一對多的關系。圖2、3、4、5分別為運動員基本信息、運動員健康信息、運動員成績信息、運動員機能測試概念結構設計E-R模型圖。

2.3 邏輯結構設計

2.3.1 系統E-R模型圖轉換關系模式 邏輯結構設計的任務是把概念結構設計階段設計好的E-R模型圖轉換為與選用DBMS支持的數據模型相符合的邏輯結構。目前，數據庫應用系統普遍采用支持關系數據模型的關系型數據庫管理系統（Relational Database Management System, RDBMS），本研究中使用SQL Server 2000作為數據庫管理系統，現將隔網對抗項目機能監控管理系統數據庫E-R模型圖轉換為關系模式如下：

運動員基本信息（運動員編號、姓名、照片、性別、出生日期、運動等級、專業訓練年限、運動項目、現屬運動隊、聯系地址電話、備注、登記日期、登記人）。運動員健康信息（運動性傷病史、經期對運動影響、初潮年齡、月經周期、既往疾病史、遺傳病史、家族病史、遺傳病史、備注、登記日期、登記人）。運動員成績信息（比賽日期、賽事級別、比賽名稱、比賽地點、比賽項目、比賽成績、比賽名次、備注、登記日期、登記人）。教練員、隊醫基本信息（編號、姓名、性別、出生日期、現屬運動隊、聯系地址電話、備注、登記日期、登記人）。

訓練課測試（測試日期、ID、姓名、性別、運動項目、測試指標）。階段性訓練測試（測試日期、ID、姓名、性別、運動項目、測試指標）。其中，訓練課測試指標主要是：血乳酸、血尿素、血清肌酸激酶、血色素、心率和主觀體力感覺等級表；階段性訓練測試指標主要是：白細胞、紅細胞、血色素、血球壓積、血清肌酸激酶、血尿素、睪酮、皮質醇、CD4+、CD8+、白細胞介素4、γ干擾素、NKT細胞［9］。

2.3.2 系統數據庫結構設計 數據庫結構設計要求根據數據字典、使用的數據庫管理系統和系統開發工具設計出數據庫以及各個數據表的結構。因此，隔網對抗項目機能監控管理系統共設計了12個數據結構表，其中，表1、表2分別為運動員基本信息、階段性訓練測試結構表。

2.4 物理結構設計 數據庫物理結構設計的任務是如何有效地把數據庫邏輯結構在物理存儲器上加以實現，其內容主要包括：確定記錄存取格式、選擇文件的存儲結構、決定存取路徑和分配存儲空間。

本研究應用的SQL Sever 2000是可視化的面向對象的關系型數據庫系統，它的許多物理設計要素均被封裝起來，用戶只要按照SQL Sever 2000數據庫管理系統提供工具設計邏輯模式，物理模式的設計以及邏輯模式與物理模式之間的映像關系完全由系統自動完成，數據庫的結構、記錄、索引、關聯、乃至視圖和應用模塊均由系統進行統一維護，全部在一個磁盤文件(.mdb)下存儲。

3 小 結

采用基于數據庫的計算機技術建立隔網對抗項目機能監控管理系統，可以使體育科研人員、教練員有效地組織、管理運動訓練機能監控信息。提高信息收集、整理的規范性和效率，支持快捷的信息查詢和統計分析，并使優秀運動員相關信息得以安全、永久、系統的保存。

而設計完善、性能良好的數據庫系統是順利進行計算機系統開發的基礎。因此，本文分別從需求分析、概念結構設計、邏輯結構設計和物理結構設計4個階段，對隔網對抗項目機能監控管理系統數據庫設計進行了詳細闡述，其設計思路、方法可為其它運動項目的機能監控管理系統設計所參考和借鑒。

參考文獻：

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第6篇：對象數據庫范文

1.1學生的積極性較低

許多中職院校的學生對學習的興趣都比較低，在學習的態度上表現的也不主動。雖然數據庫學習是計算機專業的核心課程，但是因為數據庫學習的運算過程和雜亂的代碼大大的減弱了學生們的積極性，從而降低了學生們對數據庫學習的重視。

1.2教學方式傳統

許多中職院校數據庫教學還是傳統的教學模式為“老師教，學生聽”，師生之間的互動不多。因為數據庫學科定理是十分抽象難懂的知識，又因為學生沒有參與計算和實踐，所以數據庫學科的知識很難被學生們理解。

1.3不重視教學的實踐

數據庫學習是一門要求很高的學科，它要求學生對軟件操作和實際計算機都應具備很高的能力。這就需要教師重視培養學生的實際操作技能，讓學生多多的進行實踐。然而在實際的教學過程中，教師更加注重理論知識的學習，從而忽視了培養學生的實踐操作能力。

2項目教學法的定義與具體實踐

項目教學法是要求學生和教師在一定的教學環境下，共同完成一個比較完整的教學項目。在整個教學活動中，教師承擔著主導性的作用，幫助同學們充分發揮自己的主動性和積極性，在整個教學活動后，教師還應該對學生完成項目的情況進行點評。總結來說，項目教學法有三大方面：

2.1“總-分”的線性模型

“總線”要對開發的方向、項目的選擇和項目的實施提起注重。“分線”是要對模塊的設計、界面的風格和數據的標準統一提起注重。

2.2項目的實施

要對項目進行定向，這就要對教材、學生的興趣、項目難易的程度進行考慮；再確認分組；②通過小組和數據庫教材內容進行知識的構建；③把數據庫的理論融入到學生的實際實踐中，同學們分析結果后，老師進行補充回答，這樣有助于提高學生的自主學習能力。

2.3評價

項目實施成果，老師的檢驗評價是對學生努力的肯定，這也是同學們互相學習的過程。①可以由學生自己評價，由學生由己介紹項目的開發心里體會、成功的經驗、失敗的教訓；②有同學之間相互評價，讓同學相互之間提出對方的不同見解；③由老師對各組進行評價。通過評價既可以肯定學生的努力，又可以幫助同學們指出不足之處，挖掘同學潛力。此后，教師可以選擇優秀的作品、好的設計思路進行總結和歸納，建立作品檔案，為以后的教學提供優秀學習資料。考核學生的表現可以作為成績的考核內容之一，這樣可以增加學生的積極性。

3項目教學法在數據庫教學中應注意的事項

3.1要體現師生角色互換

在傳統的教學法中，整個教學過程是以教師為中心的。教師按照學科所學內容進行設計、安排教學順序，教師講什么，學生就學點什么，這樣學生就變成了一個學習的木偶，始終是一個被動的角色。然而項目教學法是要突破傳統的師生模式，這就要在實際的教學過程中，學生更多的參與，在這一過程中學生占主體地位，為學生提供更多的學習機會，使學生將自己學習的理論知識與實踐進行結合，更簡單的是學生深入理解學習的內容。

3.2要重視對實踐的總結

項目教學法主要的作用是培養學生的主動性和實踐能力，但是也不能忽略在教學過程中對對項目教學的實踐過程進行評價和總結，從而實現實現理論與實際相結合。具體來講，項目教學實踐的總結主要包括兩點：①對實踐的過程中的總結，通過總結可以幫助學生在實踐過程中遇到的困難和問題，并可以總結出重要的知識點。②對，整個實踐過程后的總結，通過實踐過程可以使學生對數據庫整體的知識有一個大概的理解，既可以加深了學生對知識點的理解，又可以提高學生對學習的信心和積極性。

3.3選擇適合學生的優秀項目

第7篇：對象數據庫范文

關鍵詞：水庫樞紐工程；瀝青混凝土心墻堆壩；筑壩材料；現場碾壓試驗

Abstract: In order to ensure that the trunk Tsui Reservoir Dam Project asphalt concrete core rockfill dam filling quality, pre-construction, we strongly weathered dam shell material in weathering dam shell material, the transition material and drainage including material Field Compaction Testverified dam the partitions and dam material the the gradation design is reasonable. At the same time, through the Field Compaction rolling equipment testing to determine if the dam filling matched RCC parameter.Keywords: Reservoir Dam Project; asphalt concrete core wall heap dam; damming material; Field Compaction Test

中圖分類號：TV62 文獻標識碼： A 文章編號：

1工程概況

象鼻咀水庫樞紐工程位于四川省威遠縣連界鎮先鋒村與反帝村的界河（寶溪河）上，威遠鋼鐵廠五號橋下游3.24km，距威遠縣城約38km。

水庫正常蓄水位：583.00m ，死水位：554.00m ，校核洪水位：583.70，設計洪水位：583.00m ，正常蓄水位庫容：533萬m³，死庫容：40.5萬m³, 有效庫容：492.5萬m³，總庫容542.3萬m³。

象鼻咀水庫大壩樞紐主要由瀝青混凝土心墻堆石壩、放空洞、溢洪道等組成。其中，瀝青混凝土心墻堆石壩，壩頂高程584.30m，壩頂寬6.00m，最大壩高55.30m，壩頂軸線長123.30m，瀝青混凝土心墻高程在554.50m以上厚度0.55m，以下厚度0.6m。上游邊坡為1：1.7，預制混凝土塊護坡自552m（低于死水位2m）起上延至壩頂；壩下游壩坡1：1.7，設二級馬道，馬道寬度均為3m，高程分別為564.30m、542.80m，下游壩坡采用C15混凝土框格草皮護坡。下游主堆石底部設有堆石排水帶，排水帶底高程530.7m，頂高程535.0m，排水帶下接下游貼坡排水。

壩料的分區及技術要求

2.1壩體斷面及填筑材料的設計分區見圖1。

（圖1：壩體斷面及填筑材料分區圖）

2.2主堆石料（壩殼料）技術參數

堆石料最大粒徑800mm，干密度≥2.05t/m3。該區采用弱風化～新鮮砂巖，最大粒徑控制為800mm，小于5mm含量5～20%，小于0.075mm含量不大于5%，滲透系數控制為大于1×10-3cm/s。

瀝青混凝土心墻壩堆石料級配控制建議（表1）

2.3過渡料（心墻兩側）技術參數

最大粒徑控制為80mm，小于5mm含量25～35%，小于0.075mm含量不大于5%，滲透系數5×10-2cm/s。

瀝青混凝土心墻壩過渡料級配控制建議 （表2）

2.4瀝青混凝土心墻

滲透系數：K≤1×10-8cm/s，水穩定系數≥0.9，設計密度γ≥2.40g/cm3，孔隙率≤3%（芯樣），彎曲強度≥400kpa，凝聚力≥90kpa，內摩擦角≥29°。

2.5排水帶

采用灰巖料，最大粒徑控制為800mm，干密度≥2.1t/m3，小于5mm含量不大于5%，滲透系數K＞1×10-1cm/s。

3 試驗目的及方法

3.1試驗目的

（1）核實壩體填筑材料的設計填筑標準的合理性；

（2）檢驗上壩材料顆粒級配并進行合理性評價；

（3）確定上壩材料施工的最佳碾壓參數。

3.2試驗標準及方法

試驗采用標準或規范是：《土工試驗規程》（SL237-1999）；《水利水電工程天然建筑材料勘察規程》（SL251-2000）；《碾壓式土石壩施工規范》（DL/T5129-2001）等。

密度檢測均采用挖坑灌水法，含水率采用電烘箱烘干法，顆粒分析采用篩析法。

4 碾壓試驗場地布置與碾壓機具

圖2碾壓試驗場地某一擬定層鋪筑碾壓平面示意圖

H1、H2、H3：為不同鋪料厚度，分別為60、70、80cm。

N：振動碾壓遍數，分別為8、10、12遍。

表3碾壓機具主要參數

5 現場碾壓試驗過程

5.1碾壓試驗前的準備

選擇不低于35×40m面積作為現場試驗場地，場地應平坦，地基堅實。按《碾壓式土石壩施工規范》要求進行場地平整、墊層基礎壓實等工作。經監理、質檢人員對其平整度（±5cm）和密實度檢查合格后按擬定的技術要求進行試驗。試驗時注意測量基礎高程，鋪料壓實前、后的高程，以便填筑施工時估算壓實沉降量。基礎測量和質量檢查合格后，按以下擬定的白條帶和塊段用白灰線撒出，便于鋪筑碾壓的指揮。

5.2鋪料厚度、最大粒徑控制、顆粒級配、碾壓遍數和碾壓方式的具體要求

（1）壩殼料：根據巖性巖質不同分為四個碾壓條帶。厚度分別為強風化料60cm，中風化料60cm,中風化料80cm（一個條帶），中風化料75cm（校核條帶）。控制最大粒徑分別為40cm，53cm，50cm。每個條帶擬定劃分為6，8，10，12遍，四個振動碾壓塊段。每塊段5×5m。

在實際檢查過程中，發現存在機具的設計最低時速比一般碾壓機具偏快，6遍壓實明顯欠佳，經會商研究調整為振動碾壓試驗遍數塊段為8，10，12遍三個塊段進行正式現場碾壓試驗。

（2）過渡料帶：為結合瀝青混凝土心墻施工，鋪料厚度和瀝青混凝土心墻相同，鋪料厚度為30cm（需按不出現層面剪力破壞原則考慮），級配組合嚴格按照設計要求。每個條帶劃分為4，6，8，10遍，四個振動碾壓塊段。各粒徑組級配摻合與含水量控制采用裝卸機械反復拌合，檢查合格后鋪料。

（3）排水帶料：施工用量較少，采用一個試驗條帶，初擬鋪料厚度80cm進行，振動碾壓遍數初擬為8，10，12遍三個塊段。

（4）碾壓方式：進退錯距法，錯距15～20cm；前進與后退速度均采用最低行進檔。

5.3料場級配和含水率控制：根據最大控制粒徑、級配連續的要求，以及小于5mm粒組含量要求，事前開展爆破試驗、求出合理的爆破參數、并用破碎頭進行二次改小以控制顆粒級配。含水率控制在料場進行，對爆破料進行事前灑水，檢測合格后取樣進行碾壓試驗。

5.4每一塊段的試驗檢測項目內容

壓實沉降量檢測：每塊段4個測點。塊段面積5×5m，測點相應為2.5×2.5m方形的四個頂角，現場采用估計法定位。基礎、碾前、碾后的相對高程施測精度：普通水準或五等水準。

含水率、干密度檢測：選代表性部位，位置現場確定。

顆粒級配檢查：各種筑壩材料選取代表性塊段作碾前、碾后顆粒大小分析試驗。

6 現場碾壓試驗成果

表4：現場碾壓試驗測量沉降量匯總表

注：試驗場平均高程為±0。

表5：現場碾壓含水率、密度試驗成果

表6：壩殼料顆粒大小分析試驗成果

表7過渡料顆粒大小分析試驗成果

備注

表8排水帶料顆粒大小分析試驗成果

7 試驗成果分析

（1）同一鋪層厚度，若碾壓遍數越多干密度越大。

（2）碾壓遍數與沉降量成相關，碾壓遍數增加，總沉降量增大，并具有隨著碾壓遍數的增加，而沉降量的增加值逐漸減小的特點。

（3）試驗料的級配粒組基本位于設計包絡線內，由于壩殼料是強風化和中風化的砂巖，壓實后的級配曲線明顯右移，各組粒徑偏小，但級配仍然連續，壓實效果較好，對筑壩材料整體性無大的改變和影響。

（4）壩殼料的填筑應在壩面適量加水，使巖塊表面、軟化，減少顆粒間相對位移的摩阻力有利于壓實，同時在振動的作用下適量加水，對提高壩殼料的壓實密度、減少壩體后期的沉降量是有利的。

8 結語

（1）設計確定的壩體分區及筑壩材料的設計級配都是合適的。壩殼料、過渡料、排水帶料設計的壓實干密度，通過選擇合適的壓實參數是可以有保證得到的。

（2）填筑碾壓設備采用LSS2501自行式振動壓路機，進退錯距法碾壓，行走速率選用最慢速檔。

第8篇：對象數據庫范文

關鍵詞: ASP;WEB數據庫;打開

0 引言

在網絡技術飛速發展的今天，基于網絡的WEB數據庫的操作成為了信息處理的核心，自從Microsoft推出ASP技術后，由于它在創建動態交互式站點上的強大功能及其代碼編寫的簡便性、面向對象的設計，很快在Internet/Intranet網站上得到了廣泛的應用，尤其是涉及到數據庫操作的網站應用系統更是傾向于采用ASP技術.ASP成為許多計算機專業人士設計網站時的首選技術.本文簡單討論在ASP下數據庫連接的相關知識.

1 基本原理

在ASP中，用來存取數據庫的對象統稱ADO對象（ActiveX Data Objects），這是一項容易使用并且可擴展的將數據庫訪問添加到Web頁的技術，可以使用它去編寫緊湊簡明的腳本以便連接到ODBC（Open Database Connectivi-ty）兼容的數據庫和OLE DB兼容的數據源.在ASP中，有7個對象，其中與數據庫有關的主要有3種對象:Connection，Recordset和Command，其中Connection負責打開或連接數據庫，Recordset負責存取數據表，Command定義對數據源進行操作的命令.如果只依靠這3個對象還是無法存取數據庫的，還必須具有數據庫存取的驅動程序:OLE DB驅動程序和ODBC驅動程序.對于任何一種數據庫都必須有相對應的OLE DB驅動程序和ODBC驅動程序，ADO對象才能對數據庫進行存取.ADO對象必須與各種驅動程序相結合才能存取各種類型數據庫，不同的數據庫需要不同的驅動程序.可以非常方便地在“控制面板”中“ODBC Data Source（32Bit）”中獲得本機驅動程序的信息.

2 數據庫連接

訪問數據庫信息的第一步是創建數據庫源并和數據庫源建立連接.ADO提供了Connection對象，可以使用該對象建立和管理應用程序和ODBC數據庫之間的連接.Connection對象具有各種屬性和方法，可以使用它們打開和關閉數據庫連接，并且發出查詢請求來更新信息.

要建立數據庫連接，首先應創建Connection對象的實例.在實際應用中不同數據庫的連接方法有所不同，它們需要建立不同的Connection，但如果建立Connection后，使用Recordset對象存取數據的方法卻基本相似.以Test.mdb為例連接，基本步驟如下:

2.1 創建數據庫源 數據庫源名，即DSN（Data Source Name）是連接ODBC和數據庫的橋梁，ODBC通過DSN來找到要訪問的數據庫.可以通過“32位ODBC”對其進行管理.

2.2 創建數據庫鏈接 ASP文件中如果要訪問數據，必須首先創建與數據庫的鏈接，其語法如下:set Tconn= Server createObject （“ADOBD.CONNECTION”） /創建了鏈接對象TConn TConn.Open“dns”，“username”，“password” /打開鏈接

2.3 創建數據對象 RecordSet保存的是數據庫命令結果集，并標有一個當前記錄.sql=“SELECT*FROM test” /設置SQL語句Set RecordSet=TConn.Execute（sql） /創建并打開了對象，TConn是創建的鏈接對象Set RecordSet=TConn.Execute（sql） /將表test中的所有記錄保存到RecordSet

第9篇：對象數據庫范文

關鍵詞 數據庫;管理工具;SQL

中圖分類號TP393 文獻標識碼A文章編號 1674-6708(2010)19-0088-01

1問題的引入

典型的數據庫管理工具都屬于專用工具,不能夠支持對多種數據庫的管理。但隨著數據庫市場的擴大和數據庫的普及,企業信息化建設的不斷深入以及企業間的合并和重組,企業當前正在或即將開發的企業級應用軟件可能會涉及到其不同部門的數據,而這些部門可能在不同時期選用了不同數據庫廠商的產品。這種現象在我國也普遍存在。為了保障企業日常業務的正常運行,同時保護已有投資,企業基本不可能一次性統一所有的數據庫并更新運行在這些數據庫上的業務系統。在不同廠商的數據庫系統上維護統一的模式結構,或者將這些數據庫的數據信息遷移到某個數據庫上,通常都需要極富經驗的數據庫管理員進行大量、廣泛的手工干預,這對企業和數據庫管理員來說將是一件極具挑戰性的任務和沉重的負擔。如果能夠使用同時支持不同數據庫平臺的數據庫管理工具顯然能夠使企業和數據庫管理員從中獲益。

2設計目標

本論文的主要研究目標是設計一種數據庫管理控制臺,能夠對多種關系數據庫產品進行統一管理,以適應復雜多變的企業應用環境。在為用戶提供管理和維護不同數據庫的一致途徑外,還具有外部接口,能夠與其他企業應用整合。

該工具的應用環境,如圖1所示:

圖1描繪了在某一企業環境中,數據庫管理員和數據庫開發人員在不同系統平臺下使用數據庫管理控制臺同時訪問不同數據庫的應用情形。圖中粗實線箭頭兩端的對象主要通過網絡進行數據傳輸和交互。

3 系統架構

與絕大多數數據庫管理工具的兩層結構不同,DBMC為了實現方便性與可集成性,采用了三層結構。在傳統方式下,數據庫用戶需要將數據庫管理工具安裝在其PC上,并且可能需要自行配置所需的數據庫驅動程序。數據庫管理工具通過網絡與數據庫連接,并執行相應操作。可以看出,數據庫用戶的概要信息均保存在這臺PC上,如果用戶更換機器或使用他人PC,則需要重新安裝和進行配置。而DBMC是部署在服務器上的,相關概要信息均在服務器端完成,用戶個人配置也可以保存在服務器中,用戶只需通過能夠連接服務器的PC上的瀏覽器就可以進行相應的操作。

由于DBMC整體架構使用PHP+Ajax,因此,可以通過瀏覽器向用戶提供信息并進行交互。瀏覽器具有很強的靈活性和方便性,把它作為用戶接口,是一個不錯的選擇,但是有一點需要特別關注,這就是瀏覽器提供的表現能力和交互方式是否能夠滿足用戶對于數據庫管理工具的需要,而這正是Ajax技術的優勢所在。

4 系統功能

DBMC需要對不同數據庫進行管理,因此,首先需要能夠與這些數據庫進行連接,然后通過相應連接獲取目標數據庫的信息,并按照統一的形式將數據庫對象信息,對象間的關系以及對象的相關操作展示出來,還要提供對SQL腳本的執行能力,從而達到管理操作的需求。此外,DBMC提供了企業應用接口,可以通過該接口使其他企業應用的用戶登錄DBMC,完成所需的數據庫管理等操作。

根據DBMC數據庫類,DBMC連接到某個數據庫上,然后就可以通過該類的實例提交操作請求,獲取指定的數據庫信息或者對數據庫對象進行操作。

對數據庫進行管理就必須知道數據庫中有哪些對象需要管理以及管理對象的哪些信息。同時如何更好地表現這些對象的結構以及對象之間的關系,能夠使用戶更加清楚地了解到數據庫的當前狀態,并協助用戶進行更為有效地管理。數據庫對象一般是以樹狀結構來表現的,反映了他們之間的層次和相互關系,DBMC也采用這種結構進行表現。DBMC定義數據庫對象樹的構成,以及對象的相關信息和相應操作,而這些信息的獲取和操作就需要專門的數據庫操作來支持,從而取得正確的對象信息以及對對象進行正確的操作。

DBMC在獲取數據庫信息之后將上述信息顯示給用戶,用戶逐層查看數據庫對象信息,并對某些對象進行特定操作。DBMC監聽到用戶操作后,作出相應處理,以完成相應任務。用戶還可以通過SQL腳本更靈活地對數據庫進行操作,批量執行任務。

DBMC向用戶提供登錄接口,確定用戶訪問的數據庫及相關信息,之后通過用戶的數據庫帳號連接相應數據庫,并獲取數據庫對象信息。當DBMC與其它企業應用集成后,還需要提供企業接口,以便其他企業應用管理的用戶使用DBMC來管理數據庫。

5 結論

目前,業界功能最強大的跨數據庫管理工具非商業軟件DB Artisan莫數,特別是在數據庫管理的深度方面,該軟件做的非常專業和到位,能夠對數據庫進行性能分析,通過向導協助DBA進行數據庫優化等高級管理操作。但是其是為Windows用戶設計和開發的,目前無法運行在Linux等其他桌面系統之上,因此,應用范圍受到一定限制。而且該工具也屬于傳統的桌面型應用程序,缺乏Web應用的便捷性、靈活性。同時該工具的使用成本較高。