参与约束：参与约束适用于参与关系集的实体。参与总数 -实体集中的每个实体都必须参与该关系。如果每个学生必须参加课程，学生的参与将是完全的。ER图中的双线显示总参与度。部分参与 -实体集中的实体可能会或可能不会参与该关系。如果某些课程没有由任何学生注册，那么课程的参与将是部分的。该图描绘了“注册”关系集，其中学生实体集具有总参与度，并且课程实体集具有部分参与。a使用set，它可以表示为
基数：该实体组的实体的关系参与次数集称为基数。基数可以是不同的类型：一对一 -当每个实体集中的每个实体只能在关系中参与一次时，基数是一对一的。让我们假设一个男性可以嫁给一个女性，一个女性可以嫁给一个男性。所以关系将是一对一的。a使用集合，它可以表示为：a多对一 -当一个实体集中的实体只能在关系集中参与一次，而其他实体集中的实体可以在关系集中多次参与时，基数是多对一的。让我们假设学
关系类型表示实体类型之间的关联。例如，“注册”是实体类型Student和Course之间存在的关系类型。在ER图中，关系类型由菱形表示，并将实体与线连接。a一组相同类型的关系称为关系集。以下关系集描述S1在C2中登记，S2登记在C1中并且S3登记在C3中。a关系集的程度：参与关系集的不同实体集的数量被称为关系集的程度。一元关系 -当只有一个实体集参与关系时，该关系称为一元关
属性：属性是定义实体类型的属性。例如，Roll_No，Name，DOB，Age，Address，Mobile_No是定义实体类型Student的属性。在ER图中，属性由椭圆表示。a主要属性-它的属性唯一标识每个实体的实体集合称为attribute.For例如键，Roll_No将成为每个学生的独特。在ER图中，键属性由具有底层线的椭圆表示。a复合属性 - 由许多其他属性组成的属性
ER模型用于从数据角度对系统的逻辑视图进行建模，该视图由以下组件组成：实体，实体类型，实体集 -实体可以是具有物理存在的对象 - 特定的人，汽车，房屋或员工 - 或者它可以是具有概念存在的对象 - 公司，工作或大学课程。实体是实体类型的对象，所有实体的集合称为实体集。例如; E1是具有实体类型学生的实体，所有学生的集合称为实体集。在ER图中，实体类型表示为：
文件系统使用硬盘中的文件管理数据。允许用户根据需要创建，删除和更新文件。让我们考虑基于文件的大学管理系统的例子。学生的数据可供各自的部门，学术部门，结果部门，会计部门，宿舍办公室等使用。有些数据对所有部分都很常见，如学生名单，姓名，地址和电话号码，但有些数据仅限于旅馆办公室的宿舍分配号码的特定部分。让我们讨论一下这个系统的问题：数据冗余：如果在许多地方复制相同的数据，则称数据是冗余的。如果学
重要术语数据库： 数据库是相互关联数据的集合，有助于从数据库中有效地检索，插入和删除数据，并以表格，视图，模式，报告等形式组织数据。例如，大学数据库组织有关数据的数据学生，教师和管理人员等有助于从中有效地检索，插入和删除数据。数据库管理系统： 用于管理数据库的软件称为数据库管理系统（DBMS）。例如，MySQL，Oracle等是在不同应用中使用的流行的商业DBMS。DBMS允许用户执行以下任务
MySQL能够支持基于正则表达式，同时和REGEXP运算符的另一种模式匹配操作。它提供了强大而灵活的模式匹配，可以帮助我们为数据库系统实现电源搜索实用程序。REGEXP是执行正则表达式模式匹配时使用的运算符。RLIKE是同义词。它还支持许多元字符，这些元字符在执行模式匹配时可以提供更大的灵活性和控制。反斜杠用作转义字符。如果使用了双反斜杠，则仅在模式匹配中考虑。不区分大小写。
1. 与传统的基于文件的系统相比，DBMS有哪些优势？Ans：数据库管理系统的开发是为了解决传统操作系统支持的典型Fille处理系统的以下困难。1.数据冗余和不一致2.访问数据困难3.数据隔离 - 多种文件和格式4.完整性问题5.更新的原子性6.多个用户的并发访问7.安全问题2. 什么是数据库规范化？Ans：这是一个基于功能依赖关系和主键分析给定关系模式以实现以下所需属性的过
有两种方法可以将数据存储在不同的站点上。它们是：1。复制在此方法中，整个关系以2个或更多站点冗余存储。如果整个数据库在所有站点都可用，则它是完全冗余的数据库。因此，在复制中，系统维护数据副本。这是有利的，因为它增加了不同站点的数据可用性。此外，现在可以并行处理查询请求。但是，它也有一些缺点。数据需要不断更新。在一个站点进行的任何更改都需要记录在存储关系的每个站点上，否则可能导致不一致。这
分布式数据库基本上是不限于一个系统的数据库，它分布在不同的站点上，即在多个计算机上或通过计算机网络。分布式数据库系统位于不共享物理组件的各种位置。当全局各种用户需要访问特定数据库时，可能需要这样做。需要对其进行管理，以使用户看起来像一个单独的数据库。类型：1。同构数据库：在同构数据库中，所有不同站点以相同方式存储数据库。操作系统，数据库管理系统和使用的数据结构 - 在所有站点都是相同的。因此
数据挖掘过程中使用有不同数据源。来自多个来源的数据被集成到称为数据仓库的公共源中。关系数据库一个关系数据库被定义为行和列的表组织的数据的集合。关系数据库中的物理模式是定义表结构的模式。关系数据库中的逻辑模式是定义表之间关系的模式。关系数据库的标准API是SQL。应用：数据挖掘，ROLAP模型等数据仓库数据仓库被定义为从多个来源集成的数据集合，用于查询和决策。有三种类型的数据仓库
结构化，半结构化和非结构化数据之间的差异：
大数据包括巨大的数据，高速度和可扩展的数据变量。这些是3种类型：结构化数据，半结构化数据和非结构化数据。结构化数据 -结构化数据是一种数据，其元素可以进行有效分析。它已组织成一个格式化的存储库，通常是一个数据库。它涉及可以存储在具有行和列的表中的数据库SQL中的所有数据。它们具有关系键，可以轻松映射到预先设计的字段中。如今，这些数据大多数是在开发中处理的，也是管理信息的最简单方法。示例：关系数
处理关系数据库的查询可以是以下类别：数据定义语言：用于定义数据库的结构。例如; CREATE TABLE，ADD COLUMN，DROP COLUMN等。数据操作语言：用于操纵关系中的数据。例如; INSERT，DELETE，UPDATE等。数据查询语言：用于从关系中提取数据。例如; 选择首先，我们将考虑数据查询语言。从关系数据库检索的通用查询是：SELECT [ DISTINCT ]
关系数据库意味着数据以关系（表格）的形式存储和检索。表1显示了只有一个名为STUDENT的关系的关系数据库，它存储了学生的ROLL_NO，NAME，ADDRESS，PHONE和AGE。 这些是在关系方面使用的一些重要术语。属性：属性是定义关系的属性。例如; ROLL_NO，NAME等元组：关系中的每一行都称为元组。上面的关系包含4个元组，其中一个显示为： 度：关系中的属性数称为关
缺点 在SQL Server必须把视图的查询转化成对基本表的查询，如果这个视图是由一个复杂的多表查询所定义，那么，即使是视图的一个简单查询，SQL Server也把它变成一个复杂的结合体，需要花费一定的时间。在后期的维护上 数据库的表结构变了 也会影响视图的改变，维护繁琐。所以在定义数据库的时候，要合理的使用视图。
视图是为了查询方便，也就是多个表的总结，但是不能对视图增删改。在做数据库开发中使用视图的优点有：1.视图的好处就是在你做复杂的查询逻辑时可以简化你的思考过程。2.用视图可以隐藏一定的信息，用过滤后查询出来的数据集组成视图 可以访问表中的子集，可以访问表中行的子集。3.可以重命名列名。在表中有些列名定义没有代表意义，如列“abc”，为了让用户看到列名就可以知该列是什么数据，可以
这种情况一般是在数据库中没有这个数据库，你新建一个你要导入的数据库名字的数据库，然后选中该数据库，再进行导入基本上就可以了
日期及时间函数：用来处理日期时间型数据
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