WEB数据库应用开发

《WEB数据库应用开发》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、WEB数据库应用开发目录一、数据库连接方式：1.基本概念：ODBC、ADO.NET2.主要区别二、常用数据库MySQL、SQLServer、Oracle1.主要区别三、数据挖掘1.基本概念一、数据库连接方式：（一）基本概念1.ODBC(OpenDatabaseConnectivity，开放数据库互连):微软公司开放服务结构(WOSA,WindowsOpenServicesArchitecture)中有关数据库的一个组成部分，它建立了一组规范，并提供了一组对数据库访问的标准API（应用程序编程接口）。这些API利用SQL来完成其大部分任务。ODBC本身也提供了对SQ

2、L语言的支持，用户可以直接将SQL语句送给ODBC。2.ADO(ActiveXDataObject,ActiveX数据对象):是一个用于存取数据源的COM组件。它提供了编程语言和统一数据访问方式OLEDB的一个中间层。允许开发人员编写访问数据的代码而不用关心数据库是如何实现的，而只用关心到数据库的连接。访问数据库的时候，关于SQL的知识不是必要的，但是特定数据库支持的SQL命令仍可以通过ADO中的命令对象来执行。3.ADO.NET1.NetFrameWork数据提供程序2.DataSet5个核心对象Connection对象主要是开启程序和数据库之间的连结。没有利用

3、连结对象将数据库打开，是无法从数据库中取得数据的。这个物件在ADO.NET的最底层，我们可以自己产生这个对象，或是由其它的对象自动产生。Command对象用于对数据源执行命令。DataAdapter对象在数据源以及DataSet之间执行数据传输的工作，它可以透过Command对象下达命令后，并将取得的数据放入DataSet对象中DataSet可以视为一个暂存区（Cache），可以把从数据库中所查询到的数据保留起来，甚至可以将整个数据库显示出来。DataSet的能力不只是可以储存多个Table而已，还可以透过DataSetCommand对象取得一些例如主键等的数据表

4、结构，并可以记录数据表间的关联。DataReader对象只是一次一笔向下循序的读取数据源中的数据，而且这些数据是只读的，并不允许作其它的操作。（二）主要区别：1.效率ODBC使用的是微软提供的通用数据库连接，所以效率不高。ADO就好些，主要是针对微软数据库做了优化，降低了系统资源的使用率，所以效率比ODBC要高一些，特别是并发用户多时更能体现速度上的差异。2.使用ODBC需要通过数据源管理，建立对应的系统数据源。ADO只需在代码中引用对应的控件。如sqlclient等。所以在实际发布中，采用ADO方式更简单。而在实际开发中，采用ODBC可从容面对各类型的数据库，而

5、不需引用多个控件。二、常用数据库：1.MySql：MySql是一个快速、多线程、多用户的SQL数据库服务器优点：1.适应于所有的平台2.性能很出色3.号称可支持5000万条记录缺点：1.MySQL不支持标准的SQL标准二、常用数据库：2.MsSQL:优点：1.上手容易。图形化的用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单2.提供数据仓库功能3.直接存贮XML数据，可以将搜索结果以XML格式输出缺点：1.只能在windows上运行，没有丝毫的开放性二、常用数据库：3.Oracle：优点：1.Oracle的稳定性要比Sqlserver好。2.Oracle在导数据工具

6、sqlload.exe功能比Sqlserver的Bcp功能强大,Oracle可以按照条件把文本文件数据导入。3.Oracle的安全机制比Sqlserver好。4.Sqlserver的易用性和友好性方面要比Oracle好。5.在处理大数据方面Oracle会更稳定一些。缺点：1.体积大，安装麻烦。2.管理维护麻烦一些。3.对硬件的要求很高。三、数据挖掘：（一）基本概念：数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。三、数据挖掘：（一）基

7、本概念：数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：·分类（Classification）·估值（Estimation）·预言（Prediction）·相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）·聚集（Clustering）·描述和可视化（DescriptionandVisualization）·复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)三、数据挖掘：（二）实际应用：1.分类例子：故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图

8、，实时分析