数据库的研究发展

一、数据库的研究发展

数据库的研究发展

数据库是计算机领域中非常重要的概念，它是一种用于存储和管理数据的系统。随着信息技术的快速发展，数据库的研究也在不断进步和创新。本文将介绍数据库的研究发展，包括关系型数据库、非关系型数据库以及新兴的图数据库。

1. 关系型数据库

关系型数据库是最常见也是最广泛使用的数据库类型之一。它基于关系模型，使用表格的形式来组织数据。关系型数据库使用结构化查询语言(SQL)进行数据查询和操作。

关系型数据库具有以下优点：

• 数据之间的关联性强，可以通过使用关系进行数据查询和分析。
• 数据存储在规范化的表格中，使数据的结构清晰且易于维护。
• 支持事务处理，可以保证数据的一致性和完整性。
• 成熟稳定，具有广泛的应用和支持。

然而，关系型数据库也存在一些局限性：

• 对大数据的处理能力有限，性能可能随着数据量的增加而下降。
• 对于非结构化数据的存储和处理相对较困难。
• 扩展性有限，不易在分布式系统中部署和维护。

2. 非关系型数据库

随着大数据时代的到来，非关系型数据库开始得到更多关注和应用。非关系型数据库是一种不同于关系型数据库的数据存储方式，它不使用固定的表格结构，而是采用键值对、文档、列族等形式存储数据。

非关系型数据库的特点如下：

• 适合处理大规模的数据，具有很好的横向扩展能力。
• 不需要事先定义数据的结构，更加灵活和容易处理半结构化和非结构化数据。
• 在分布式环境下具有较好的性能表现。
• 支持高并发读写操作。

不过，非关系型数据库也存在一些弱点：

• 数据之间的关联性较弱，不便于进行复杂的查询和分析。
• 缺乏统一的标准和规范，导致不同数据库之间的兼容性较差。
• 相对于关系型数据库而言，非关系型数据库的成熟度还有待提高。

3. 图数据库

图数据库是近年来兴起的一种新型数据库，它专门用于存储和处理图结构数据。图数据库通过节点和边的方式存储数据，节点表示实体，边表示实体之间的关系。

与关系型数据库和非关系型数据库相比，图数据库具有以下特点：

• 数据之间的关系和连接性更加直观和清晰，适合处理复杂的关联关系。
• 支持高效的图遍历和图算法，便于进行复杂的图分析。
• 对于半结构化数据和知识图谱等应用具有很好的支持。
• 在社交网络、推荐系统等场景下具有广泛应用。

然而，图数据库也存在一些挑战：

• 相对于关系型数据库和非关系型数据库而言，图数据库的研究和应用还比较新颖。
• 图数据库的性能和扩展性仍然需要进一步优化。
• 在处理大规模图数据时，存储和计算的成本较高。

总结

数据库的研究发展经历了从关系型数据库到非关系型数据库，再到新兴的图数据库的演进过程。关系型数据库基于关系模型，适合处理结构化数据，而非关系型数据库则更适合处理大规模和非结构化数据。图数据库则为处理复杂关系和图结构数据提供了新的思路和解决方案。

未来，随着人工智能、云计算和物联网等技术的快速发展，数据库的研究将面临更多的挑战和机遇。我们可以期待数据库在数据存储、处理和分析方面的进一步突破和创新。

二、从数据库中提取数据的研究是回顾性队列研究？

不是。从数据库中提取数据的研究通常属于前瞻性队列研究或交叉队列研究。

回顾性队列研究是指在研究开始前就已经确定了研究对象，然后对这些对象进行跟踪和记录，以了解其在过去一段时间内的行为和结果。这种研究通常用于分析已经发生的事件或结果，例如回顾性研究可以用于了解某项政策或治疗方法的效果。

前瞻性队列研究则是指在研究开始前并不知道研究对象的身份和特征，而是在研究开始后根据特定的标准或条件筛选出符合要求的研究对象，然后对其进行跟踪和记录，以了解其未来的行为和结果。这种研究通常用于评估新的治疗方法或预防措施的效果。

交叉队列研究则是前瞻性队列研究和回顾性队列研究的结合，既包括对已经发生的事件或结果的回顾，也包括对未来的预测和评估。例如，可以通过回顾性队列研究来评估某种治疗方法的效果，然后使用前瞻性队列研究来预测哪些患者最有可能从该治疗方法中获益。

三、知网怎么查找论文研究现状数据库？

这个应该很简单啊，CNKI的官网：

中国知网

，进入以后，他的界面非常的清晰，在文献搜索栏分有从主题;作者名；关键词；摘要等检索方向检索相关文献，还可以从右边的出版物检索，直接对想要查看的期刊进行检索，右边还有一个就是高级检索，下面附有高级检索的界面图片，非常清晰方便

四、有专门研究会计准则的数据库吗？

研究会计准则的数据库没听说过，但是财政部针对准则会出一套会计准则应用指南，上面会专门对会计准则进行讲解，并举一些例子，多看看，对理解会计准则很有帮助。

财政部还会出一些会计准则应用相关的问答或公告，特别是那些不太好理解和应用的问题，多看看，比较权威一些，而且很多都是网上不容易搜到的。

另外，可以关注那些比较知名的会计师事务所的公众号，他们会对会计准则进行研究，讲解一些新出的准则，分析的也比较详细。更重要的是，这些会计师事务所相对实力比较雄厚，同时又在实际应用会计准则，所以，多看看，对我们实际应用很有好处。

五、如何使用TCGA数据库进行癌症研究

TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库是一个公开的、免费的癌症基因组数据库，旨在加速癌症的研究和治疗。该数据库包含了来自数千名癌症患者的临床信息、基因组变异数据、表达数据等丰富信息，为科研工作者提供了大量宝贵的数据资源。

1. 注册和登录

首先，访问TCGA官方网站，注册一个免费的账号并登录。注册后，您将能够访问更多的数据和工具，以及参与讨论和合作。

2. 数据检索

在登录后，您可以开始检索感兴趣的数据。通过TCGA数据库您可以获取包括基因组学、表观基因组学等各种数据，并结合临床数据进行综合分析。

3. 数据分析

TCGA数据库提供了各种工具和平台，帮助用户对数据进行分析。您可以使用这些工具进行生物信息学分析、数据挖掘、基因表达差异分析等。

4. 数据应用

利用TCGA数据库的丰富数据资源，您可以开展癌症相关的研究工作，如发现潜在的癌症相关基因、标记物，探讨癌症发病机制等。

5. 数据共享

TCGA倡导数据共享与合作，您也可以将自己的研究成果分享到TCGA数据库，促进癌症研究领域的合作交流。

通过本文，你可以了解如何注册登录TCGA数据库，进行数据检索和分析，以及如何将其应用于癌症研究。希望这些信息对你的研究工作有所帮助。感谢您阅读本文。

六、使用现有数据库进行研究有什么缺点？

一、关系数据库系统的优点

　　a．灵活性和建库的简单性：从软件开发的前景来看，用户与关系数据库编程之间的接口是灵活与友好的。目前在多数RDDMS产品中使用标准查询语言SQL，允许用户几乎毫无差别地从一个产品到另一个产品存取信息。与关系数据库接口的应用软件具有相似的程序访问机制，提供大量标准的数据存取方法。

　　b．结构简单：从数据建模的前景看，关系数据库具有相当简单的结构（元组），可为用户或程序提供多个复杂的视图。数据库设计和规范化过程也简单易行和易于理解。由于关系数据库的强有力的、多方面的功能，已经有效地支持许多数据库纳应用。

　　二、关系数据库系统的缺点

　　a．数据类型表达能力差：从下一代应用软件的发展角度来看，关系数据库的根本缺陷在于缺乏直接构造与这些应用有关的信息的类型表达能力，缺乏这种能力将产生以下有害的影响，例如：大多数RDBMS产品所采用的简单类型在重构复杂数据的过程中将会出现性能问题；数据库设计过程中的额外复杂性；RDBMS产品和编程语言在数据类型方面的不协调。

　　大多数现代的RDBMS产品已成熟地用于商务和财政方面，而这些领域不要求很高和很复杂的数据模型。虽然这些产品多多少少克服了一些以上所述的缺点，但从理论上看关系数据模型不直接支持复杂的数据类型，这是由于第一范式的要求，所有的数据必须转换为简单的类型，如整数、实数、双精度数和字符串

　　对于工程应用来说，这种不能支持复杂数据类型的典型结果就是需要额外地分解数据结构工作，这些被分解的结构不能直接表示应用数据，且从基本成分重构时也非常繁琐和费时间。

　　b．复杂查询功能差：关系数据库系统的某些优点也同时是它的不足之处。虽然SQL语言为数据查询提供了很好的定义方法，但当用于复杂信息的查询时可能是非常繁琐的。此外，在工程应用时规范化的过程通常会产生大量的简单表。在这种环境下由存取信息产生的查询必须处理大量的表和复杂的码联系以及连接运算。

七、如何建立数据库，利用什么软件建立数据库？

啥叫数据库？excel也可以算，access也可以算，mysql也可以算，hbase也可以算，你要数据库干啥，决定了你怎么搭建数据库。

八、如何利用学位论文数据库提升研究效率

学位论文数据库简介

学位论文数据库是一个包含大量学位论文的在线资源，涵盖各个学科领域的研究成果。研究人员可以通过学位论文数据库查找到相关领域的最新研究成果和学术观点，从而为自己的研究提供参考和支持。

学位论文数据库的优势

利用学位论文数据库，研究人员可以获得以下几个方面的优势：

• 广泛性：涵盖各个学科领域，可以满足不同研究需求。
• 权威性：收录的学位论文多来自正规学府，具有较高的学术水平和可信度。
• 更新性：及时收录最新的研究成果，帮助研究人员了解最新动态。
• 检索性：提供多种检索方式，方便快捷地查找到所需信息。

如何利用学位论文数据库提升研究效率

想要提升研究效率，可以考虑以下几点建议：

• 选择合适的数据库：根据自己研究领域和需求，选择与之相关的学位论文数据库，以确保获取到最有效的信息。
• 合理使用检索策略：通过关键词、作者、题目等信息进行检索，尽量缩小检索范围，提高检索效率。
• 关注最新动态：定期关注学位论文数据库的更新内容，了解领域内的最新研究成果和趋势。
• 重视引用文献：留意学位论文中的引用文献，可以帮助扩展自己的文献来源，提升研究深度。
• 与同行交流：学位论文数据库不仅是获取信息的平台，也是与同行学者交流的桥梁，可以借此机会分享和学习。

综上所述，学位论文数据库是研究者获取最新学术信息、扩展研究视野、提升研究效率的重要工具。合理利用学位论文数据库，将有助于您在学术研究道路上更进一步。

感谢您阅读本文，希望通过这篇文章能够帮助您更好地利用学位论文数据库，提升自己的研究效率。

九、数据库设计?

本文档明确数据库设计原则和规范，规范数据库对象命名方式，见名知意，强化分工，保证数据库高效稳定运行

1 数据库设计原则

1) 充分考虑业务逻辑和数据分离，数据库只作为一个保证ACID特性的关系数据的持久化存储系统，尽量减少使用自定义函数、存储过程和视图，不用触发器。

2) 充分考虑数据库整体安全设计，数据库管理和使用人员权限分离。

3) 充分考虑具体数据对象的访问频度及性能需求，结合主机、存储等需求，做好数据库性能设计。

4) 充分考虑数据增长模型，决策是否采用“分布式（水平拆分或者垂直拆分）”模式。

5) 充分考虑业务数据安全等级，设计合适的备份和恢复策略。

2 设计规范

2.1 约定

1) 一般情况下设计遵守数据的设计规范3NF，尽量减少非标准范式或者反模式使用。

3NF规定：

Ø 表内的每一个值都只能被表达一次。

Ø 表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。

Ø 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。

常见关键字（不得直接作为相关命名）：range、match、delayed、select、and、from、where、not、in、out、add、as、user、name、key、index、type、group、order、max、min、count、concat、by、desc、asc、null等等，更多请参考 MySQL 官方保留字。

2) 数据库和表的字符集统一：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

2.2 表设计规范

1) 应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。

2) 采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计，首先分析系统业务，根据职责定义对象。对象要符合封装的特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内，不会出现职责描述缺失或多余。

3) 应针对所有表的主键和外键建立索引，有针对性地建立组合属性的索引。

4) 尽量少采用存储过程。

5) 设计出的表要具有较好的使用性。

6) 设计出的表要尽可能减少数据冗余，确保数据的准确性。

2.3 字段规范

1) 一行记录必须表内唯一，表必须有主键。

2) 如果数据库类型为MYSQL ，应尽量以自增INT类型为主键。如果数据库类型为ORACLE，建议使用UUID为主键。

3) 日期字段，如需要按照时间进行KEY分区或者子分区，则使用VARCHAR2类型存储，存储格式为：YYYYMMDD 。如若不需要以KEY形式作为分区列，则使用DATE或者DATETIME类型存储。不建议使用时间戳存储时间。

4) 字段名称和字段数据类型对应，如DATE命名字段，则存储时间精确到日，如TIME命名字段，则存储时间精确到时分秒，甚至毫秒。

2.4 命名规范类

2.4.1 约定

1) 数据库对象命名清晰，尽量做到见名知意，在进行数据库建模时备注对象，便于他人理解。

2) 数据库类型为MYSQL,采用全小写英文单词

3) 数据库类型为ORACLE，则使用驼峰式命名规范

4) 数据库对象命名长度不能超过30个字符

3 管理范围

管理数据库中所有对象，包括库，表，视图，索引，过程，自定义函数，包，序列，触发器等

3.1 建库

1) 数据库名：采用小写英文单词简拼或汉字小写拼音,多个单词或拼音采用下划线"_"连接

2) 数据库编码规则及排序规则：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

3) 建库其他要求：库名与应用名称尽量一致

3.2 建表

表名应使用名词性质小写英文单词。如果需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。如果超长，则从前面单词开始截取，保留单词前三位，保留完整的最后一个单词，如果依然超长，则保留前面单词首字母，直接和最后一个单词连接；临时表命名以TMP开头，命名格式为TMP_模块/用途名称_名字拼音首字母；表名不能直接采用关键字命名

1) 表命名：采用“业务名称_表的作用”格式命名（例如：alipay_task / force_project / trade_config）

2) 建表其他要求：表名长度不能超过30个字符；一定要指定一个主键字段；必须要根据业务对表注释；如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释；

3) 表必备字段：

`is_delete` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态（1删除、0未删除）',

`is_enabled` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态（1启用、0作废）',

`op_first` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',

`op_first_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',

`op_last` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '更新人',

`op_last_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',

3.3 建字段

1) 字段命名：

表中标识唯一性字段必须以标识性简称+id命名。其余字段根据存储信息，使用名词性质英文单词表示，如需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。外键引用字段使用外键表_id的形式命名；字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字；表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint；表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除

2) 字段类型、长度

如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型；小数类型为 decimal；id 必为主键，类型为 bigint unsigned；应尽量以自增INT类型为主键；优先选择符合存储需要的最小的数据类型；将字符串转化为数字类型存储；对于非负数据采用无符号整形进行存储signed int -2147483648-2147483648，unsigned int 0-2147483648，有符号比无符号多出一倍的存储空间；varchar(n) n代表字符数，不是字节数，varchar(255)=765个字节，过大的长度会消耗更多的内存；避免使用text\BLOB数据类型，建议text\BLOB列分离到单独的扩展表中，text\BLOB类型只能使用前缀索引；避免使用enum数据类型，修改enum需要使用alter语句，enum类型的order by操作效率低，需要额外操作，禁止使用数值作为enum的枚举值；尽可能把所有列定义为not null，索引null列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间，进行比较和计算时要对null值做特别的处理；禁止字符串存储日期型的数据，缺点1：无法用日期函数进行计算和比较，缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间；使用timestamp或datetime类型存储时间，timestamp存储空间更小；财务的相关金额使用decimal类型，decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度，float、double非精准浮点数

3) 字段其他要求

字段名称长度不能超过30个字符、尽量减少或者不使用联合主键、字段尽可能不允许为null(为null时设定默认值)、文本类型字段，属性 字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）、字段必须根据业务进行注释。

3.4 建索引

主键索引名为 pk_字段名；唯一索引名为 uk_字段名；普通索引名则为 idx_字段名。

说明：pk_ 即 primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即 index 的简称。

3.5 创建数据库表视图

1) 视图命名：以"v_项目名/模块名_用途"格式命名

2) 视图其他要求：视图名称长度不能超过30个字符

3.6 建存储过程及自定义数据库函数

1) 存储过程命名：以"sp_用途"格式命名

2) 自定义数据库函数：以“fn_用途”格式命名

3) 存储过程或自定义数据库函数：参数命名以“p_”开头命名；内部变量命名以“v_”开头命名；游标命名以“cur_loop_”开头命名；循环变量命名以“i_found_”开头命名。

3.7 建数据库用户

用户命名：采用授权用户姓名全拼小写命名

3.8 其他要求

1) 查询大数据表，参数字段需建索引；

2) 数据库表、字段删除或变更操作（a-不需要的表或字段，一般备注“作废”即可;b-需要修改的表或字段，先备注作废原表或原字段，再创建新表或新字段，且备注好作废原因。）；

十、美国科学信息研究所旗下有哪些数据库？

目前国内认可的国外期刊数据库有 SSCI, SCI,EI