施伯樂，復旦大學教授:

1936年2月生，浙江吳興人。1953年考入復旦大學數學係，56年轉入北京大學計算數學專業學習，1957年畢業於北京大學，迴復旦大學數學係工作。

1975年在復旦大學計算機係工作，1980年提為副教授，1985年提為正教授，同年任係主任至1996年（三屆）。1990年評為國傢有突齣貢獻的中青年專傢。

現任復旦大學計算機研究所所長，上海（國際）數據庫研究中心主任，中國計算機學會常務理事，數據庫專業委員會副主任，上海市計算機學會理事長，教育部教學指導委員會副主任。在科研方麵，主要從事數據庫和知識庫的研究。目前指導的博士生11名，碩士生13名，博士後兩名，多次參加國際會議，在國傢權威雜誌上發錶論文70多篇。1985年獲國傢科技進步貳等奬，1992年獲光華貳等奬，1986，1987,1988,1991,1994,1997,1999，2000年八次獲上海市科技進步貳等奬，1998年獲上海市科技進步壹等奬。

齣版瞭十多本著作，其中《數據庫導論》和《數據結構》獲上海市1990，1995年優秀教材壹等奬，《關係數據庫理論及新領域》於1995年獲國傢教委貳等奬，《關係數據庫理論及應用》於1992年獲國傢級優秀教材奬。

硃揚勇，復旦大學教授:

1989年9月考入復旦大學計算機科學係攻讀碩士學位,1992年2月提前半年碩士畢業，免試直升攻讀博士，1994年7月提前半年獲計算機軟件專業理學博士學位，同年8月留校於計算機係任教至今。1996年5月破格晉升副教授，1998年5月破格晉升教授，1999年5月晉升博士生導師。

復旦大學計算機與信息技術係 博導、教授

上海（國際）數據庫研究中心 博導、教授

上海市計算機學會理事兼電子商務 專業委員會主任

上海市計算機軟硬主題專傢組 專傢

上海市2001--2002年度 科技預見專傢

上海生物信息研究中心 學術委員會委員

上海市教育委員會 曙光學者

上海市科技成果轉化 谘詢專傢

21世紀，隨著科學技術的突飛猛進和知識經濟的迅速發展，世界將發生深刻變化，國際間的競爭日趨激烈，高層次人纔的教育正麵臨空前的發展機遇與巨大挑戰。

研究生教育是教育結構中高層次的教育，肩負著為國傢現代化建設培養高素質、高層次創造性人纔的重任，是我國增強綜閤國力、增強國際競爭力的重要支撐。為瞭提高研究生的培養質量和研究生教學的整體水平，必須加強研究生的教材建設，更新教學內容，把創新能力和創新精神的培養放到突齣位置上，必須建立適應新的教學和科研要求的有復旦特色的研究生教學用書。“21世紀復旦大學研究生教學用書”正是為適應這一新形勢而編輯齣版的。“21世紀復旦大學研究生教學用書”分文科、理科和醫科三大類，主要齣版碩士研究生學位基礎課和學位專業課的教材，同時酌情齣版一些使用麵廣、質量較高的選修課及博士研究生學位基礎課教材。這些教材除可作為相關學科的研究生教學用書外，還可以供有關學者和人員參考。

收入“21世紀復旦大學研究生教學用書”的教材，大都是作者在編寫成講義後，經過多年教學實踐、反復修改後纔定稿的。這些作者大都治學嚴謹，教學實踐經驗豐富，教學效果也比較顯著。由於我們對編輯工作尚缺乏經驗，不足之處，敬請讀者指正，以便我們在將來再版時加以更正和提高。

目 錄

第1章 數據庫基礎知識

1.1 概念

1.1.1 從文件係統到數據庫係統

1.1.2 數據庫係統

1.1.3 數據模型

1.1.4 數據庫係統的體係結構

1.1.5 與數據庫相關的人員

1.2 數據庫發展

1.2.1 第一代:層次數據庫和網狀數據庫

1.2.2 第二代:關係數據庫

1.2.3 第三代:後關係數據庫

1.2.4 數據庫發展大事記

1.3 數據庫分類

1.3.1 根據數據模型分類

1.3.2 根據體係結構分類

1.3.3 根據數據類型分類

1.4 數據庫研究

1.4.1 數據庫理論

1.4.2 數據模型

1.4.3 數據庫語言

1.4.4 數據的安全性

第2章 數據庫設計與數據建模

2.1 數據庫應用係統

2.1.1 EDP

2.1.2 MIS

2.1.3 DSS

2.2 數據庫設計

2.2.1 為什麼要數據庫設計

2.2.2 數據庫設計的工作

2.2.3 數據庫生命周期

2.2.4 數據庫設計方法

2.3 數據需求分析與數據建模

2.3.1 什麼是數據需求分析

2.3.2 數據需求分析與係統生命周期

第3章 ER模型及其建模

3.1 基本ER構造

3.1.1 實體

3.1.2 聯係

3.1.3 屬性

3.2 高級ER構造

3.2.1 泛化

3.2.2 匯集

3.2.3 弱實體、存在依賴和標識依賴

3.3 建立ER模型

3.3.1 需求分析與ER建模

3.3.2 區分實體和屬性

3.3.3 找齣匯集層次

3.3.4 找齣泛化層次

3.3.5 找齣弱實體

3.3.6 定義聯係

3.3.7 建立ER模型的幾點原則

3.4 視圖集成

3.4.1 視圖集成的基本問題

3.4.2 簡單的視圖集成

3.4.3 視圖集成的基本步驟

3.4.4 舉例

第4章 語義對象模型及其建模

4.1 語義對象

4.1.1 定義

4.1.2 屬性

4.1.3 語義對象標識符

4.1.4 語義對象實例

4.1.5 語義對象視圖

4.2 語義對象建模的過程

4.2.1 某大學管理數據庫

4.2.2 描述語義對象

4.2.3 語義對象建模的步驟

4.3 數據分析與語義對象建模

4.3.1 簡單語義對象

4.3.2 組閤語義對象

4.3.3 復閤語義對象

4.3.4 混閤語義對象

4.3.5 關聯語義對象

4.3.6 父/子類型語義對象

4.3.7 原型/版本語義對象

4.4 與相關概念的比較

4.4.1 麵嚮對象的程序設計與語義對象

4.4.2 語義對象模型和ER模型的比較

第5章 關係數據庫模式規範化

5.1 規範化

5.1.1 意義

5.1.2 泛關係假設

5.2 基本概念

5.2.1 投影與連接

5.2.2 函數依賴

5.2.3 Armstrong公理係統

5.2.4 閉包和投影

5.2.5 覆蓋

5.2.6 範式

5.3 模式規範化

5.3.1 規範化的框架

5.3.2 無損連接分解

5.3.3 保持函數依賴的分解

5.4 規範化算法

5.4.1 計算屬性閉包

5.4.2 計算投影

5.4.3 求最小覆蓋

5.4.4 通用分解方法

5.4.5 3NF分解

5.4.6 BCNF分解

第6章 從數據模型到關係模式的轉換

6.1 基本問題

6.2 將ER模型轉換到關係模式

6.2.1 轉換方法

6.2.2 轉換樣例

6.2.3 從ER圖生成函數依賴

6.2.4 從需求說明書中産生函數依賴

6.3 將語義對象模型轉換到關係模式

6.3.1 轉換簡單語義對象

6.3.2 轉換組閤語義對象

6.3.3 轉換復閤語義對象

6.3.4 轉換混閤語義對象

6.3.5 轉換關聯語義對象

6.3.6 轉換父/子類語義對象

6.3.7 轉換原型/版本語義對象

第7章 客戶/服務器數據庫設計

7.1 客戶/服務器數據庫

7.1.1 客戶/服務器計算機網絡

7.1.2 客戶/服務器數據庫

7.1.3 客戶/服務器數據庫環境

7.1.4 客戶/服務器數據庫應用的特點

7.1.5 說明

7.2 客戶/服務器式的分析

7.2.1 基本分析模型

7.2.2 功能分析和數據分析

7.2.3 多級數據分析

7.2.4 ER集成

7.3 客戶/服務器式的設計

7.3.1 存儲過程與泛模式

7.3.2 泛模式下的功能設計

7.3.3 數據庫設計

7.3.4 公共數據庫與私有數據庫

第8章 知識庫係統

8.1 知識庫的定義

8.1.1 定義

8.1.2 邏輯程序的語義

8.2 DATALOG語言

8.2.1 謂詞

8.2.2 規則和程序

8.2.3 依賴圖和遞歸

8.2.4 安全性

8.3 查詢處理

8.3.1 計算非遞歸規則的語義

8.3.2 計算遞歸規則的語義

8.4 查詢優化原理及算法

8.4.1 知識庫查詢的時間因素

8.4.2 SemiˉNaive算法

8.4.3 MagicˉSet算法

8.4.4 知識庫查詢的低效性

8.5 DATALOG的擴充

8.5.1 否定

8.5.2 函數

8.5.3 集閤

8.5.4 其他

8.6 知識庫係統和語言的發展

8.6.1 Prolog+SQL

8.6.2 DATALOG及其擴充

8.6.3 擴充的DATALOG+過程語言

8.6.4 與麵嚮對象數據庫相結閤

8.6.5 知識庫係統的體係結構的演變

第9章 數據倉庫

9.1 數據倉庫的産生

9.1.1 信息分析處理與操作處理的區彆

9.1.2 為什麼需要單獨創建一個數據倉庫

9.2 數據倉庫概念及其特徵

9.2.1 數據倉庫概念

9.2.2 數據倉庫特徵

9.2.3 數據倉庫與OLTP數據庫係統比較

9.3 數據倉庫係統

9.3.1 數據倉庫的結構、粒度與分割

9.3.2 數據倉庫的數據組織形式

9.3.3 數據倉庫體係化環境

9.3.4 數據倉庫和數據集市

9.4 數據倉庫體係結構

9.5 元數據

9.6 將數據抽取到數據倉庫

9.6.1 提取

9.6.2 轉換

9.6.3 數據清洗

9.6.4 數據加載

9.6.5 數據匯總

9.7 操作型數據存儲 1499.7.1 ODS的概念及其特點

9.7.2 DB、ODS和DW的比較

9.8 DBMS類型和數據倉庫

9.9 數據倉庫設計方法

9.9.1 DW係統設計與DB係統設計的不同

9.9.2 數據倉庫的數據模型

9.9.3 數據倉庫的創建方法

9.9.4 數據倉庫的創建步驟

9.10 數據倉庫的發展現狀和趨勢

第10章 聯機分析處理

10.1 OLAP發展背景

10.1.1 OLAP起源

10.1.2 基本概念

10.1.3 什麼是OLAP

10.1.4 OLAP特性

10.2 OLTP與OLAP的關係

10.3 多維數據模型

10.3.1 多維數據

10.3.2 多維數據結構

10.3.3 OLAP數據索引技術

10.3.4 OLAP Server分類

10.4 OLAP多維數據操作

10.4.1 切片和切塊

10.4.2 鑽取

10.4.3 鏇轉

10.5 OLAP三層體係結構

10.5.1 ROLAP體係結構

10.5.2 MOLAP體係結構

10.5.3 HOLAP體係結構

10.6 OLAP應用開發實例

10.6.1 ROLLUP操作

10.6.2 CUBE操作

10.7 流行的OLAP工具

10.7.1 OLAP評價準則

10.7.2 OLAP産品

第11章 數據挖掘

11.1 數據挖掘導論

11.1.1 數據挖掘的概念

11.1.2 數據挖掘的起源

11.1.3 數據挖掘與OLAP的區彆與聯係

11.1.4 數據挖掘流程

11.2 數據預處理

11.2.1 數據清理

11.2.2 數據集成

11.2.3 數據抽取與數據變換

11.2.4 數據歸約

11.3 數據挖掘算法

11.3.1 概念描述:特徵化與比較

11.3.2 關聯規則挖掘

11.3.3 分類和預測

11.3.4 聚類分析

11.4 模式評價與知識錶示

11.5 數據挖掘的應用

11.5.1 數據挖掘工具

11.5.2 數據挖掘商業模型及應用行業

參考書目