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关键词： 油田   Web开发技术   网络管理   数据库  

摘要： 利用Web数据库能够清晰地反应企业生产状况和管理活动情况,形成了动态交互式数据资源共享,让石油企业生产数据、管理信息等更加条理清晰,利于数据资源的高效利用。某采油厂共有5个矿,65个队,均为光纤网络构架,且每个矿都有局域子网,各厂区的系统平台及子网网络构架均不相同,采用的是统一的Oracle数据库。系统功能模块包括矿级、队级及生产指挥图子系统,矿级子系统分为8个模块,队级子系统分为4个模块。在构建数据库信息系统过程中,应注意层次需分明,布局必须合理,确保数据结构标准、规范。

关键词： 安全   嵌入式   数据库   管理系统   分析   设计  

摘要： 随着嵌入式技术的发展和数据量的增多,软件系统需要不断提高数据处理的安全性和高效性,使数据处理的速度和效率提高,这样才能不断满足各行各业的需求。安全嵌入式数据库管理系统的应用有效的解决了数据处理的问题,能够灵活应对不断增加的数据量,从而节省了大量的人力、物力和财力。该文仅就安全嵌入式数据库管理系统进行详细分析,并对系统的设计方式进行探讨。

关键词： 数据库   元数据   气象数据   暴雨  

摘要： 针对气象数据来源多样、格式众多、时序性强的特点,从暴雨资料现状出发,结合暴雨资料共享需求,参考国内外气象科学数据共享相关技术,提出一个基于元数据的暴雨数据库系统设计及实现方法,建立一个以暴雨过程为核心的暴雨基础数据库系统。该系统融合了暴雨过程发生时间段内的各种地面、高空、雨量等常规气象要素资料和雷达卫星、暴雨数值预报资料等非常规气象要素资料,以及地基GPS/MET、微波辐射计、边界层风廓线等暴雨外场监测资料。该系统共享平台作为中国气象科学数据共享服务网的分节点,自2009年正式运行以来,效果良好。

关键词： 数据库管理系统  

ISBN: (纸本)9787517005919

摘要： 本书内容主要包括: 数据库基础知识、建立数据库、查询、报表、窗体、数据访问页、宏的设计与应用、VBA的设计与应用、数据库的安全等。

关键词： 图书管理   数据库应用系统   三层   C/S   B/S  

摘要： 介绍一个通用的基于三层架构的图书管理系统的开发过程,详细阐述了整个应用系统的设计思路,采用C/S和B/S三层架构进行开发,并对各模块设计进行了详尽的分析,从而实现一个完整的设计方案;该系统基本满足了图书管理员对图书管理方面的需求,从图书的入库到流通以及借阅者的借阅实现全程的计算机操作,大大简化了日常的管理。

关键词： 问题学生   心理辅导软件系统   闭环网络   数据库管理系统  

摘要： 随着现代社会发展，人类所面临的心理问题越来越多。尤其是近几年来，中学生的心理问题日益突出，各种生理因素、心理因素、社会因素交织在一起，极易造成学生心理发展中的失衡。对于处在成长时期的中学生而言，更容易在学习与成长的路上产生心理问题。然而，针对问题学生的心理辅导却相对滞后，而且目前的中学生心理辅导方式单一，效果不佳，而且在路径方面也以传统方式为主，缺乏新意，基于此，本文结合计算机软件技术试图设计与实现一种针对问题学生的心理辅导系统，以便解决中学生普遍存在的心理问题，进而达到促进学生全面健康成长的目的。\n 本文主要选取了在当今中学里最具代表性且危害性最大的五类情况进行了分析和建模，并根据本人长期的教育工作经验给出了解结方案，本系统提供了一个可扩展的平台，可根据经验增加和修改;同时、本系统又构建了一个闭环网络（辅导——心理分析——调整策略——再辅导——再分析---）。在关键技术方面，主要运用了WAMP、PHP技术、Ajax、数据库管理系统MySQL及Dreamweaver8技术。\n 在对心理曲线进行分析时，着重使用了自动微分方法。在数据库设计方面，主要论述了用户数据表、心理辅导表、试题数据表及测试结果数据表的设计。

关键词： 慢性肾衰竭   数据库系统   中医特色  

摘要： 目的：\n 随着近几年循证医学在中国的发展，越来越多的医学研究课题关注于临床资料的收集与统计分析。目前临床资料的记录大部分仍采用的是Excel表，它具有简单易学，既可以分析又可以保存数据，并且与SPSS等统计软件无缝连接的特点。但是随着临床实验设计的发展，观察项目逐渐增多，Excel单表观察项目不大于256列的限制显现出来。且现在数据之间的关系脱离了一对一的关系转而向一对多或多对一的关系方向发展。传统的Excel表在这方面已经不能满足临床需要，并且在录入过程中界面单一，录入效率低下，出错率高等不足也逐步显露出来。随着计算机网络与数据库技术的发展和多中心、大样本临床研究的广泛开展，面向临床医疗与科研的数据库系统开发也显得越来越重要。如何建立一个行之有效的、适合于中医临床及科研两方面需求的病例数据采集与保存系统一直是计算机数据库系统在中医病案研究方面的任务。\n 经过二十余年的科室建设与发展，广州中医药大学第一附属医院肾病科是国内中西医结合治疗慢性肾衰竭的临床基地之一，每年诊治的慢性肾衰竭患者约1000人次，累计已逾万人。然而，这些宝贵的经验难以被充分地总结和利用。历史经验表明：专科专病数据库系统的应用能快速提高科室对专科专病临床治疗水平。本课题研究是为解决长期困扰我科室临床科研的瓶颈问题，着眼于提高临床数据的利用水平，因此本研究试图初步构建一个以随访医生为服务对象，反映临床随访流程，体现专科特色的，集数据录入、查询、初步统计分析为一体的慢性肾衰竭的具有中医特色的数据库系统。\n 方法：\n 选择适合于医疗行业的关系型数据库的代表SQL Sever2010数据库为数据库管理软件，以.net集成开发环境为开发平台，采用C#面向对象编程语言，编写出可视化的窗口应用程序，完成用户与数据库系统软件的交互操作，构建一个以支持病历信息结构化检索为主要特点的慢性肾衰竭中医临床信息数据库系统。\n 按照病例来源要求（2012年03月至2013年03月首次来广州中医药大学第一附属医院肾病科就诊，并且住院治疗被确诊为慢性肾功能衰竭，入院之前且未行透析治疗）、证候诊断标准、症状分级诊断标准，收集患者临床数据，并输入到数据库系统，由数据库系统自动进行百分比统计，得到慢性肾衰竭的一些基本规律及临床特征。\n 结果：\n 经过一年多的合作、编程，及反复修改，初步构建出了慢性肾衰竭的中医临床数据库系统，界面简洁，基本功能均已实现，现阶段运行良好。慢性肾衰竭中医数据库数据库系统可实现:（1）输入数据快速、完整、可靠。数据录入简单，有些字段采用下拉菜单等预置内容，可减少数据的输入量，提高数据输入速度，大大提高工作效率，同时实现输入数据的规范化，可完整记录患者的一次治疗过程。（2）数据查询、统计快速准确。数据库支持编号、姓名的查询，可迅速得到所需相关记录，如实验室检查、中医症候信息等，省去翻阅大量原始资料的时间和精力。统计结果与专业统计软件结果相一致。（3）慢性肾衰竭中医数据库系统占用内存空间较小，信息容量较大，安装简单快速，无需过于强大的硬件、软件支持。\n 通过对数据的测试应用，数据库系统可实现:（1）本数据库系统改变了以往Excel表录入过程中界面单一，录入效率低下，出错率高等不足。它分为多个界面录入患者临床资料，降低了录入过程中的出错率，同时通过大量的预置内容，减少了录入过程中的工作量。（2）本数据库系统可完成多种信息的存储，完整记录患者临床资料。(3)本数据库界面友好，操作简单，无需培训即可使用。(4)虽然软件系统前期开发已经基本完成，但其仍需接受输入大量数据接受测试，方可进一步完善。\n 从病因构成来看，慢性肾小球肾炎仍然是导致慢性肾衰竭的主要原因，糖尿病肾病、高血压肾病紧随其后。从既往病史上来看，68.1%的患者有高血压病史。从血红蛋白含量上来看，绝大部分慢性肾衰竭患者均有贫血。从24小时尿蛋白分布来看，慢性肾衰竭患者均有不同程度的蛋白尿，其中24.7%的患者有大量蛋白尿。\n 中医证型在慢性肾衰竭各个阶段均有分布。在代偿期时，脾肾气虚证和湿热证最多，在失代偿期阶段，证型主要集中在脾肾气虚证、脾肾阳虚证和血瘀证。在衰竭期阶段，证型主要集中在脾肾气虚证、脾肾阳虚证、湿浊证和浊毒证方面。在尿毒证期阶段，证型主要集中在脾肾气虚证、湿浊证和浊毒证这三个证型。\n 论文内容主要分为三章。\n 第一章：主要是文献研究，通过系统总结古代文献，对慢性肾衰竭进行中医病名溯源及病因、病机探讨、简要论述了现当代名医名家对慢性肾衰竭认识及目前中医药治疗概况，系统总结现代医学对慢性肾衰竭的诊断分期、病因研究、发病机制、加重进展机制的研究、及现代医学的治疗概况等，总结数据库技术在中医药学研究中的应用概况、存在

关键词： 铁道学报   数据库   数据库系统  

关键词： 大型数据库   真实案例   项目驱动   实训教学  

摘要： 本文通过分析当前"大型数据库系统应用开发"课程在实际工作中的需求,提出采用"任务引领、项目驱动"的教学模式,在课程中引入企业真实案例,提高实训教学效果的教学方法。

关键词： 数据库技术   数据挖掘   数据库管理系统   计算机硬件   数字信息技术   统计分析方法   人工智能技术   大规模数据库  

摘要： 随着数字信息技术和计算机硬件技术中新存储介质和存储方式的不断发展，人类生活中的各类数据产生了爆炸式的增长，如何对这些数据进行整理和使用成为当前数据领域的研究热点，数据库技术的成熟与普及为这些庞大数据量的整理及挖掘带来了可能。但是传统的数据库管理系统和统计分析方法已经无法应对如此海量的数据，如何进行有效的数据挖掘还有待分析和整理。一、数据挖掘概述数据挖掘是数据知识发现的不可或缺的一个部分，其通过采用不同的分类手段和分析方法对大量数据进行分析，揭示它们之间的内在联系和发展趋势。数据挖掘是一门综合性学科，是随着人工智能技术和数据库技术发展起来的。其发展基础是超大规模数据库的出现、更加快速的计算机硬件突破、对巨大数据的快速访问需求及更为精确的数据机构算法。