学籍管理系统.doc

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学籍管理系统,第一部分 引言1.1数据库的发展和应用第二部分 毕业设计课题2.1设计课题2.2设计内容第三部分 方案论证3.1软件定义3.2开发模式3.3体系结构规划3.4硬件设备构建3.5软件设备构建3.6提出成熟的数据库设计方案第四部分 设计平台的搭建4.1windows 2000的安装和配置4.2网络组件的安装与调...
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分类: 论文>计算机论文

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第一部分 引言
1.1 数据库的发展和应用
第二部分 毕业设计课题
2.1 设计课题
2.2 设计内容
第三部分 学籍管理系统方案论证
3.1 软件定义
3.2 开发模式
3.3 体系结构规划
3.4 硬件设备构建
3.5 软件设备构建
3.6 提出成熟的数据库设计方案
第四部分 设计平台的搭建
4.1 windows 2000的安装和配置
4.2 网络组件的安装与调试
4.3 SQL Server2000的安装与配置
4.4 SQL Server 2000数据库的建立
4.5 Powerbuild7.0的安装与配置
4.6 Powerbuild7.0和SQL Server 2000的连接调试
第五部分 毕业设计内容
5.1 总体设计概要
5.2 需求分析
5.3 设计软件
5.4 学籍管理系统的功能与模块
5.5 数据库的查询效率
第七部分 毕业设计心得体会
第八部分 附录
8.1 代码部分
8.2 参考资料







第一部分 引 言
1.1数据库的发展和应用
随着社会发展,人类的生产、生活越来越离不开信息。谁拥有了更多更有效的信息,谁就将在竞争中处于有利地位。信息产业正在成为一个国家的支柱。数据作为信息的载体,其管理工具数据库对于信息技术的重要性,正日益得到人们的重视。只有拥有了先进的数据库技术,才能有效地管理好浩如烟海的数据,并从中提取出对自己有用的信息来加以利用。
从60年代末期开始,数据库系统已经经过了30多年的历程,经历了两代的演变。第一代数据库系统是层次与网络的数据库系统。第二代数据库系统是关系数据库系统。30年来,人们主要致力于第二代数据库系统的理论研究和系统开发,取得了辉煌成就。完善关系理论的确立标志着关系数据库系统理论趋于完善。商品化的DB2,INGRES,ORACLS.SYBASE,SQL SERVER等关系数据库的出现标志着关系数据库系统已经接近顶峰。第一代和第二代数据库系统的设计目标源于商业事务处理。多年来,这两代数据库系统主要用于银行,飞机定票等事务处理。80代以来,随着计算机应用领域的迅速扩大,新的数据库应用等。针对新一代数据库应用。从80年代至今,人们一直在探索新一代的数据库系统的理论,技术和方法。
计算机硬件的不断更新、性能的成倍提高,和通信技术及计算机网络技术的迅猛发展,共同促进了数据库技术的飞跃,使其应用方式产生了革命性的改变。关系数据库、对象数据库及对象-关系数据库等技术的出现,已使数据的存入问题得到了较好的解决。如何寻求一种更好的方法将用户所需的相关类型的数据通过Internet/Intranet,从全球范围的数据库中提取出来,这个对用户具有重大意义的问题已成为信息分类学(InformationSystematics,IS)研究的主要方向。全球各大数据库厂商(Informix、IBM、Oracle、Sybase、Microsoft等)为解决这个问题,先后提出了一些相关技术,通过强调Internet连接性,来帮助用户有效的提取和利用数据。
其中的数据仓库数据,数据集市,数据挖掘等技术更是大大推进了数据库管理系统的发展。
1.数据仓库数据:仓库是来自多个源的数据的存储库,它可通过Internet将不同的数据
连接起来,并将数据全部或部分复制到一个数据存储中心。数据仓库倾向于一个逻辑的概念,它建立在一定数量的数据库之上,这些数据库在物理上可以是分开的,甚至可以属于不同的国家。数据仓库通过Internet打破地域界限,将它们合成一个逻辑整体,把一个海量的数据库展现在用户面前。数据仓库作为服务于企业级的应用,概括说来为用户提供了以下四个方面的优越性:
a.减轻系统负担、简化日常维护和管理
b.改进数据的完整性、兼容性和有效性
c.提高了数据存取的效率
d.提供简单、统一的查询和报表机制
2.数据集市:数据仓库作为企业级应用,其涉及的范围和投入的成本常常是巨大的,它的建设很容易形成高投入、慢进度的大项目。这一切都是部门/工作组所不希望看到和不能接受的。部门/工作组要求在公司内部获得一种适合自身应用、容易使用,且自行定向、方便高效的开放式数据接口工具。与数据仓库相比,这种工具应更紧密集成、拥有完整的图形用户接口和更吸引人的价格。正是部门/工作组的这种需求使数据集市应运而生。数据集市描述简要可概括为:数据集市是一种更小、更集中的数据仓库,它为公司提供了一条部门/工作组级的分析商业数据的廉价途径。数据集市应该具备的特性包括:规模小、面向特定的应用、面向部门/工作组、快速实现、投资规模小、易使用、全面支持异种机平台等。用户可根据自己的需求,以自己的方式来建立数据集市。不论是以自上而下,还是自下而上的方式建立数据集市,最重要的是保证数据集市间能相互对话,彼此不能沟通的数据集市是没用的。另外,允许人们经WWW访问数据集市,使之为更多的用户提供数据访问,也是必不可少的功能。
3.数据挖掘:数据挖掘是从数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在其中的信息的一种新技术。它建立在数据库,尤其是数据仓库基础之上,面向非专业用户,定位于桌面,支持即兴的随机查询。数据挖掘技术能自动分析数据,对它们进行归纳性推理和联想,寻找数据间内在的某些关联,从中发掘出潜在的、对信息预测和决策行为起着十分重要作用的模式,从而建立新的业务模型,以达到帮助决策者制定市场策略作出正确决策的目的。数据挖掘技术涉及数据库、人工智能(ArtificialIntelligence,AI)、机器学习、神经计算和统计分析等多种技术,它使决策支持工具(DecisionSupportingSystem,DSS)跨入了一个新的阶段。