什么是数据库系统

数据库系统由4个部分组成：

1、数据库（database，DB）是指长期存储在计算机内的，有组织，可共享的数据的集合。数据库中的数据按一定的数学模型组织、描述和存储，具有较小的冗余，较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。

2、硬件：构成计算机系统的各种物理设备，包括存储所需的外部设备。硬件的配置应满足整个数据库系统的需要。

3、软件：包括 *** 作系统、数据库管理系统及应用程序。其主要功能包括：数据定义功能、数据 *** 纵功能、数据库的运行管理和数据库的建立与维护。

4、人员：主要有4类。第一类为系统分析员和数据库设计人员；第二类为应用程序员，负责编写使用数据库的应用程序。；第三类为最终用户，他们利用系统的接口或查询语言访问数据库。第四类用户是数据库管理员（data base administrator，DBA），负责数据库的总体信息控制。

扩展资料

数据库系统特点：

1、能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度，节省开发费用。

2、冗余数据少，数据共享程度高。

3、系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。

4、能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除；能够保护数据不受非受权者访问或破坏；能够防止错误数据的产生，一旦产生也能及时发现。

5、有重新组织数据的能力，能改变数据的存储结构或数据存储位置，以适应用户 *** 作特性的变化，改善由于频繁插入、删除 *** 作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。

6、具有可修改性和可扩充性。

7、能够充分描述数据间的内在联系。

参考资料来源：百度百科-dbs

参考资料来源：百度百科-数据库系统

1、SYBASE

是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。 Sybase提供了一套应用程序编程接口和库，可以与非Sybase数据源及服务器集成，允许在多个数据库之间复制数据，适于创建多层应用。系统具有完备的触发器、存储过程、规则以及完整性定义，支持优化查询，具有较好的数据安全性。

2、DB2

DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于所有常见的服务器 *** 作系统平台下。 DB2提供了高层次的数据利用性、完整性、安全性、可恢复性，以及小规模到大规模应用程序的执行能力，具有与平台无关的基本功能和SQL命令。

DB2采用了数据分级技术，能够使大型机数据很方便地下载到LAN数据库服务器，使得客户机/服务器用户和基于LAN的应用程序可以访问大型机数据，并使数据库本地化及远程连接透明化。

3、SQL Server

SQL Server 是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。

Microsoft SQL Server 是一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能 (BI)工具提供了企业级的数据管理。Microsoft SQL Server 数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能。

4、Access

Microsoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了 MicrosoftJet Database Engine 和 图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office 的系统程序之一。

MS ACCESS以它自己的格式将数据存储在基于Access Jet的数据库引擎里。它还可以直接导入或者链接数据(这些数据存储在其他应用程序和数据库)。

5、Visual FoxPro

Visual FoxPro简称VFP，是Microsoft公司推出的数据库开发软件，用它来开发数据库，既简单又方便。Visual FoxPro源于美国Fox Software公司推出的数据库产品FoxBase，在DOS上运行，与xBase系列相容。FoxPro原来是FoxBase的加强版，最高版本曾出过26。

之后，Fox Software被微软收购，加以发展， 使其可以在 Windows 上运行， 并且更名为 Visual FoxPro。目前最新版为 Visual FoxPro 90，而在学校教学和教育部门考证中还依然延用经典版的 Visual FoxPro 60。

数据库设计

1、数据库需求分析

1）针对超市进销存管理系统，分别对采购部门、销售部门和库存保管部门进行详细的调研和分析，总结出如下的需求信息：

商品按类管理，所以需要有一商品类型信息。

商品必须属于一个商品类型。

如果一个商品类型存在商品，或存在下级商品类型，则该类型不可删除。

需要记录供应商品信息。

在涉及商品数量的地方，要给出相应的单位。

商品销售信息单中要包含登记商品销售数量、单价等信息。

在进货信息中要包含商品供应商等信息。

商品报损要有报损原因。

进货、销售、报损 *** 作要有相应 *** 作员信息。

只有管理员登录之后才可以使用系统。

默认的管理员不可以删除。

进货、销售、库存、报损信息都要可以添加、修改、删除、分类查找。

当进行进货、销售和报损 *** 作后，能相应更新库存。

需要对进货、销售、库存、报损进行分析，总结热门商品。

2）经上述系统功能分析和需求总结，考虑到将来功能的扩展，设计如下的数据项和数据结构：

商品类型信息，包括数据项有：商品类型编号、商品类型名称等。

商品信息，包括的数据项有：商品编号、商品名称、商品介绍、库存量等。

商品单位信息，包括单位编号、单位名称等。

供应商信息，包括供应商名称、介绍等。

进货信息，包括进货商品、数量、单位、单价、进货时间经手人等。

销售信息，包括销售商品、数量、单位、单价、登记时间等。

报损信息，包括报损商品、数量、单位、原因、登记时间等。

管理员信息，包括管理员账号、密码、是否是默认账号等。

2、数据库概念结构设计

本系统根据以上的设计规划出的实体有：商品类型信息实体、商品信息实体、商品单位信息实体、供应商信息实体、进货信息实体、销售信息实体、报损信息实体和管理员信息实体。

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析

比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析

比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析

比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析

比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析

比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析

比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析

比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可 *** 作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。

2、降成本

例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。

下图为生产成本分析，了解成本构成情况。

下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。

3、提效率

每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。

通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。

4、控风险

预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。

下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。

下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

企业需要销售产品的具体信息（生产成本，售价，单位等），销售单信息（销售单号，数量，对应购买单位等），销售人员的信息（职工号，联系电话，联系地址，负责单号等），合作购买单位的具体信息（公司名称，公司地址等） 我仅仅说了销售部分所涉及的需求的，这是我想到的，希望对您有所帮助。

1、数据源

所有大数据架构都从源代码开始。这可以包含来源于数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据，及其从应用程序(如Windows日志)生成的静态文件。

2、实时消息接收

假如有实时源，则需要在架构中构建一种机制来摄入数据。

3、数据存储

公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。

4、批处理和实时处理的组合

公司需要同时处理实时数据和静态数据，因而应在大数据架构中内置批量和实时处理的组合。这是由于能够应用批处理有效地处理大批量数据，而实时数据需要立刻处理才能够带来价值。批处理涉及到长期运转的作业，用于筛选、聚合和准备数据开展分析。

5、分析数据存储

准备好要分析的数据后，需要将它们放到一个位置，便于对整个数据集开展分析。分析数据储存的必要性在于，公司的全部数据都聚集在一个位置，因而其分析将是全面的，而且针对分析而非事务进行了优化。这可能采用基于云计算的数据仓库或关系数据库的形式，具体取决于公司的需求。

6、分析或报告工具

在摄入和处理各类数据源之后，公司需要包含一个分析数据的工具。一般而言，公司将使用BI(商业智能)工具来完成这项工作，而且或者需要数据科学家来探索数据。

数据字典是各类数据描述的集合，通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程5个部分。数据字典有助于数据的管理和控制，为设计人员和数据库管理员在数据库设计、实现和运行阶段控制有关数据提供依据。

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