数据库——实验整理

本文详述了数据库系列实验,包括建立数据库和表、数据完整性验证、查询、更新操作以及视图创建。实验涵盖创建数据库、表结构设计、数据插入与更新、查询分析器使用、完整性约束、多表查询、视图操作等内容,旨在提升对数据库管理和应用系统设计的理解。

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实验一:建立数据库及基本表

一、实验目的

1、了解数据库的逻辑结构和物理结构; 2、了解的基本数据类型; 3、学会在数据库管理器中创建数据库和表; 4、使用SQL查询分析器用CREATEDROPALTER语句创建和删除数据库,创建、删除、更新基本表。

二、实验内容

1、创建数据库和查看数据库属性。2、创建表。3、查看和修改表结构。4、熟悉数据库管理器和查询分析器工具的使用方法

三、实验步骤

1、在数据库管理器中创建数据库和数据表。

(1) 使用数据库管理器建立图书管理数据库,数据库名为BM,数据库的逻辑文件名和物理文件名均采用默认值。

详细步骤:

(2) 在数据库管理器中查看图书管理数据库的属性,并进行修改,使之符合要求。

(3) 通过数据库管理器,在建好了图书管理数据库BM中建立图书(book)、读者(reader)和借阅(borrow)3个表,其结构为:

图书(书号,类别,出版社,作者,书名,定价);读者(编号,姓名,单位,性别,电话); 借阅(书号,读者编号,借阅日期)。 三个表各个字段的数据类型:

(4) 利用数据库管理器向表中输入数据。

2、在查询分析器中创建数据库和数据表

 (1) 创建数据库S-C sql语句: create database s_c

(2) 在数据库S-C下,创建基本表 学生表student(sno,sname,ssex,sage,sdept)sql语句: create table student( sno c(8)sname c(10)ssex c(2)sage(4)sdept c(8) ) 创建基本表 课程表course(cno,cname, ccredit)sql语句: create table course( cno c(4)cname c(10)ccredit c(2) ) 创建基本表 成绩表sc(sno,cno,grade)sql语句: create table sc( sno c(8)cno c(4)grade n(4) )

(3) 在窗口下分别键入DROP TABLE StudentDROP TABLE SC命令,运行后观察结果。

 (4) 利用查询分析器编写SQL语句修改表。

student表中增加一个新的字段“Specialty”(特长),数据类型为char(30);

### 关于北邮数据库与云存储实验的相关资源 北京邮电大学的数据库与云存储实验通常涉及多个方面的内容,包括但不限于传感器数据管理、云计算环境下的数据库操作以及大规模数据处理。以下是基于已有引用和专业知识整理的内容: #### 1. **实验背景** 现代数据库技术的发展经历了从早期的关系型数据库到如今云端分布式数据库的重大转变[^2]。这一过程中,国内外的技术进步显著影响了高校教学实践的方向。对于北邮的学生而言,学习如何在实际场景中应用这些技术尤为重要。 #### 2. **实验目标** 通过设计并实现一个简单的云存储系统,学生可以掌握以下几个方面的能力: - 使用Web表单提交数据至服务器端,并完成相应的业务逻辑处理[^3]。 - 学习如何利用SQL语句对关系型数据库进行增删改查操作。 - 探索云环境中数据的安全性和一致性保障机制。 #### 3. **具体案例分析——传感器数据分析上传流程** 在一个典型的物联网应用场景下,假设存在若干个温度湿度监测设备定期向中心节点发送测量结果,则整个工作流可描述如下: - 调用`_check_sensor()`方法验证当前请求合法性; - 将采集得到的时间戳、地理位置坐标以及其他属性封装成JSON对象并通过HTTP POST方式传递给远程API接口; - 后台接收到消息后解析负载内容并将有效字段映射到指定表格记录之中;最后反馈执行状态码告知前端程序是否成功入库。 ```sql -- 假设有一个名为sensor_data的MySQL表结构定义如下: CREATE TABLE sensor_data ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, device_id VARCHAR(50), timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, temperature FLOAT NOT NULL, humidity DECIMAL(5,2) CHECK (humidity >= 0 AND humidity <=1 ), location POINT SRID 4326 -- 地理位置信息采用GeoSpatial类型表示 ); ``` #### 4. **高级主题探讨:合成数据集的作用** 随着机器学习领域需求的增长,构建高质量的人工生成样本变得越来越重要[^4]。这对于希望深入理解大数据挖掘原理的同学来说是一个值得尝试的研究方向。例如可以通过模拟真实世界中的交易行为模式来创建虚拟客户档案用于测试推荐算法效果等等。 ---
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