第一部分 引言
1.1 數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展和應(yīng)用
第二部分 畢業(yè)設(shè)計(jì)課題
2.1 設(shè)計(jì)課題
2.2 設(shè)計(jì)內(nèi)容
第三部分 學(xué)籍管理系統(tǒng)方案論證
3.1 軟件定義
3.2 開發(fā)模式
3.3 體系結(jié)構(gòu)規(guī)劃
3.4 硬件設(shè)備構(gòu)建
3.5 軟件設(shè)備構(gòu)建
3.6 提出成熟的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)方案
第四部分 設(shè)計(jì)平臺(tái)的搭建
4.1 windows 2000的安裝和配置
4.2 網(wǎng)絡(luò)組件的安裝與調(diào)試
4.3 SQL Server2000的安裝與配置
4.4 SQL Server 2000數(shù)據(jù)庫(kù)的建立
4.5 Powerbuild7.0的安裝與配置
4.6 Powerbuild7.0和SQL Server 2000的連接調(diào)試
第五部分 畢業(yè)設(shè)計(jì)內(nèi)容
5.1 總體設(shè)計(jì)概要
5.2 需求分析
5.3　設(shè)計(jì)軟件
5.4　學(xué)籍管理系統(tǒng)的功能與模塊
5.5　數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢效率
第七部分 畢業(yè)設(shè)計(jì)心得體會(huì)
第八部分 附錄
8.1 代碼部分
8.2 參考資料







第一部分 引 言
１．１數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展和應(yīng)用
隨著社會(huì)發(fā)展，人類的生產(chǎn)、生活越來越離不開信息。誰(shuí)擁有了更多更有效的信息，誰(shuí)就將在競(jìng)爭(zhēng)中處于有利地位。信息產(chǎn)業(yè)正在成為一個(gè)國(guó)家的支柱。數(shù)據(jù)作為信息的載體，其管理工具數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于信息技術(shù)的重要性，正日益得到人們的重視。只有擁有了先進(jìn)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，才能有效地管理好浩如煙海的數(shù)據(jù)，并從中提取出對(duì)自己有用的信息來加以利用。
從60年代末期開始，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)已經(jīng)經(jīng)過了30多年的歷程，經(jīng)歷了兩代的演變。第一代數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是層次與網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。第二代數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。30年來，人們主要致力于第二代數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的理論研究和系統(tǒng)開發(fā)，取得了輝煌成就。完善關(guān)系理論的確立標(biāo)志著關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)理論趨于完善。商品化的DB2,INGRES,ORACLS.SYBASE，SQL SERVER等關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)標(biāo)志著關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)已經(jīng)接近頂峰。第一代和第二代數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)源于商業(yè)事務(wù)處理。多年來，這兩代數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)主要用于銀行，飛機(jī)定票等事務(wù)處理。80代以來，隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的迅速擴(kuò)大，新的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用等。針對(duì)新一代數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用。從80年代至今，人們一直在探索新一代的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的理論,技術(shù)和方法。
計(jì)算機(jī)硬件的不斷更新、性能的成倍提高，和通信技術(shù)及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，共同促進(jìn)了數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的飛躍，使其應(yīng)用方式產(chǎn)生了革命性的改變。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)及對(duì)象－關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)的出現(xiàn)，已使數(shù)據(jù)的存入問題得到了較好的解決。如何尋求一種更好的方法將用戶所需的相關(guān)類型的數(shù)據(jù)通過Ｉｎｔｅｒｎｅｔ/Ｉｎｔｒａｎｅｔ，從全球范圍的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取出來，這個(gè)對(duì)用戶具有重大意義的問題已成為信息分類學(xué)（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍａｔｉｃｓ，ＩＳ）研究的主要方向。全球各大數(shù)據(jù)庫(kù)廠商（Ｉｎｆｏｒｍｉｘ、ＩＢＭ、Ｏｒａｃｌｅ、Ｓｙｂａｓｅ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ等）為解決這個(gè)問題，先后提出了一些相關(guān)技術(shù)，通過強(qiáng)調(diào)Ｉｎｔｅｒｎｅｔ連接性，來幫助用戶有效的提取和利用數(shù)據(jù)。
其中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集市，數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)更是大大推進(jìn)了數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的發(fā)展。
1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)：倉(cāng)庫(kù)是來自多個(gè)源的數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)庫(kù)，它可通過Internet將不同的數(shù)據(jù)
連接起來，并將數(shù)據(jù)全部或部分復(fù)制到一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)傾向于一個(gè)邏輯的概念，它建立在一定數(shù)量的數(shù)據(jù)庫(kù)之上，這些數(shù)據(jù)庫(kù)在物理上可以是分開的，甚至可以屬于不同的國(guó)家。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通過Ｉｎｔｅｒｎｅｔ打破地域界限，將它們合成一個(gè)邏輯整體，把一個(gè)海量的數(shù)據(jù)庫(kù)展現(xiàn)在用戶面前。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為服務(wù)于企業(yè)級(jí)的應(yīng)用，概括說來為用戶提供了以下四個(gè)方面的優(yōu)越性：
a.減輕系統(tǒng)負(fù)擔(dān)、簡(jiǎn)化日常維護(hù)和管理
b.改進(jìn)數(shù)據(jù)的完整性、兼容性和有效性
c.提高了數(shù)據(jù)存取的效率
d.提供簡(jiǎn)單、統(tǒng)一的查詢和報(bào)表機(jī)制
2.數(shù)據(jù)集市：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為企業(yè)級(jí)應(yīng)用，其涉及的范圍和投入的成本常常是巨大的，它的建設(shè)很容易形成高投入、慢進(jìn)度的大項(xiàng)目。這一切都是部門/工作組所不希望看到和不能接受的。部門/工作組要求在公司內(nèi)部獲得一種適合自身應(yīng)用、容易使用，且自行定向、方便高效的開放式數(shù)據(jù)接口工具。與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，這種工具應(yīng)更緊密集成、擁有完整的圖形用戶接口和更吸引人的價(jià)格。正是部門/工作組的這種需求使數(shù)據(jù)集市應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)集市描述簡(jiǎn)要可概括為：數(shù)據(jù)集市是一種更小、更集中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，它為公司提供了一條部門/工作組級(jí)的分析商業(yè)數(shù)據(jù)的廉價(jià)途徑。數(shù)據(jù)集市應(yīng)該具備的特性包括：規(guī)模小、面向特定的應(yīng)用、面向部門/工作組、快速實(shí)現(xiàn)、投資規(guī)模小、易使用、全面支持異種機(jī)平臺(tái)等。用戶可根據(jù)自己的需求，以自己的方式來建立數(shù)據(jù)集市。不論是以自上而下，還是自下而上的方式建立數(shù)據(jù)集市，最重要的是保證數(shù)據(jù)集市間能相互對(duì)話，彼此不能溝通的數(shù)據(jù)集市是沒用的。另外，允許人們經(jīng)ＷＷＷ訪問數(shù)據(jù)集市，使之為更多的用戶提供數(shù)據(jù)訪問，也是必不可少的功能。
3.數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)并提取隱藏在其中的信息的一種新技術(shù)。它建立在數(shù)據(jù)庫(kù)，尤其是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)之上，面向非專業(yè)用戶，定位于桌面，支持即興的隨機(jī)查詢。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能自動(dòng)分析數(shù)據(jù)，對(duì)它們進(jìn)行歸納性推理和聯(lián)想，尋找數(shù)據(jù)間內(nèi)在的某些關(guān)聯(lián)，從中發(fā)掘出潛在的、對(duì)信息預(yù)測(cè)和決策行為起著十分重要作用的模式，從而建立新的業(yè)務(wù)模型，以達(dá)到幫助決策者制定市場(chǎng)策略作出正確決策的目的。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析等多種技術(shù)，它使決策支持工具（ＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔｉｎｇＳｙｓｔｅｍ，ＤＳＳ）跨入了一個(gè)新的階段。