数据字典

其中一个定义如下：数据字典是对所有与系统相关的数据元素的一个有组织的列表、以及精确严格的定义，使得用户和系统分析员对于输入、输出、存储成分和中间计算有共同的理解。

数据项、文件(数据结构)、数据流、数据存储、加工和外部项等给以定义和说明。数据字典是描述数据流图中数据的信息的集合。它对数据流图上每一个成分：数据项、文件(数据结构)、数据流、数据存储、加工和外部项等给以定义和说明；它主要由数据流描述、加工描述和文件描述三部分组成。

数据字典：关于数据的信息集合。也就是对数据流图中包含的所有元素的定义的集合数据字典的内容：1.由对下列四类元素的定义组成：(1)数据流(2)数据流分量(数据元素)(3)数据存储(4)处理（注：本书所指主要是由对数据的定义组成）2.除数据定义外，数据字典还应包括：记录数据元素的下述信息(1)一般信息（名字，别名，描述）(2)定义（数据类型，长度，结构）(3)使用特点（值的范围，使用频率，使用方式，输入/输出/本地条件值等）(4)控制信息（来源，用户，使用它的程序，改变权，使用权等）(5)分组信息（父结点，从属结构，物理位置——记录，文件和数据库等）三、数据的定义方法：数据字典中的定义：就是对数据自顶向下的分解，分解到不需要进一步定义为止。数据元素组成数据的方式：（1）顺序：以确定次序连接两个或多个分量（2）选择：从两个或多个可能的元素中选取一个（3）重复：把指定的分量重复零次或多次（4）可选：一个分量是可有可无的3.在数据字典中建议使用下列符号：（1）＝：等价于（定义为）（2）：和（连接两个分量）（3）[]：或（从方括弧内列出的若干个分量中选择一个）（4）（）：可选（圆括弧里的分量可有可无）四、数据字典的用途数据字典最重要的用途是作为分析阶段的工具有助于改进分析员，发小组之间的通信。有助于改进不同开发人员，不同开发小组之间的通信有助于要求所有开发人员根据公共数据字典描述数据和设计模块，避免许多麻烦口问题2.数据字典是开发数据库的第一步。五、数据字典的实现：三种常见的途径：全人工过程（数据字典卡片）全自动化过程（利用数据字典处理程序）混合过程六、数据字典应具有的特点：通过名字能方便地查阅数据的定义没有冗余尽量不重复在规格说明的其他组成部分中已经出现的信息容易更新和修改能单独处理描述每一个数据元素的信息定义的书写方法简单、方便且严格产生交叉表、错误检测、一致性校验等

数据字典各部分的描述①数据项：数据流图中数据块的数据结构中的数据项说明数据项是不可再分的数据单位。对数据项的描述通常包括以下内容：数据项描述={数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系}其中“取值范围”、“与其他数据项的逻辑关系”定义了数据的完整性约束条件，是设计数据检验功能的依据。若干个数据项可以组成一个数据结构。②数据结构：数据流图中数据块的数据结构说明数据结构反映了数据之间的组合关系。一个数据结构可以由若干个数据项组成，也可以由若干个数据结构组成，或由若干个数据项和数据结构混合组成。对数据结构的描述通常包括以下内容：数据结构描述={数据结构名，含义说明，组成:{数据项或数据结构}}③数据流：数据流图中流线的说明数据流是数据结构在系统内传输的路径。对数据流的描述通常包括以下内容：数据流描述={数据流名，说明，数据流来源，数据流去向，　　组成:{数据结构}，平均流量，高峰期流量}其中“数据流来源”是说明该数据流来自哪个过程，即数据的来源。“数据流去向”是说明该数据流将到哪个过程去，即数据的去向。“平均流量”是指在单位时间（每天、每周、每月等）里的传输次数。“高峰期流量”则是指在高峰时期的数据流量。④数据存储：数据流图中数据块的存储特性说明数据存储是数据结构停留或保存的地方，也是数据流的来源和去向之一。对数据存储的描述通常包括以下内容：数据存储描述={数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流，　　组成:{数据结构}，数据量，存取方式}其中“数据量”是指每次存取多少数据，每天（或每小时、每周等）存取几次等信息。“存取方法”包括是批处理，还是联机处理；是检索还是更新；是顺序检索还是随机检索等。另外“流入的数据流”要指出其来源，“流出的数据流”要指出其去向。⑤处理过程：数据流图中功能块的说明数据字典中只需要描述处理过程的说明性信息，通常包括以下内容：处理过程描述={处理过程名，说明，输入:{数据流}，输出:{数据流}，　　处理:{简要说明}}其中“简要说明”中主要说明该处理过程的功能及处理要求。功能是指该处理过程用来做什么（而不是怎么做）；处理要求包括处理频度要求，如单位时间里处理多少事务，多少数据量，响应时间要求等，这些处理要求是后面物理设计的输入及性能评价的标准。

在暴力破解某个加密信息时所用到的字典,破解程序会根据字典中提供的数值范围进行逐个匹配

1数据字典是一个预留空间,一个数据库, 这是用来储存信息数据库本身. 1数据字典可能包含的信息,例如： 数据库设计资料 储存的SQL程序用户权限用户统计数据库的过程中的信息 数据库增长统计 数据库性能统计 数据字典则是系统中各类数据描述的集合, 是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要成果. 数据字典通常包括数据项数据结构数据流 数据存储和处理过程五个部分. 数据字典是关于数据的信息的集合, 也就是对数据流图中包含的所有元素的定义的集合. 组成1数据流2数据流分量,即数据元素3数据存储4处理数据字典数据库的重要部分是数据字典.它存放有数据库所用的有关信息, 对用户来说是一组只读的表.数据字典内容包括： 数据库中所有模式对象的信息,如表、视图、簇、及索引等. 分配多少空间,当前使用了多少空间等. 列的缺省值. 约束信息的完整性. 用户的名字. 用户及角色被授予的权限. 用户访问或使用的审计信息. 其它产生的数据库信息. 数据库数据字典是一组表和视图结构. 它们存放在SYSTEM表空间中. 数据库数据字典不仅是每个数据库的中心. 而且对每个用户也是非常重要的信息. 用户可以用SQL语句访问数据库数据字典.

数据字典（Data dictionary）是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序源数据的目录。主动数据字典是指在对数据库或应用程序结构进行修改时，其内容可以由DBMS自动更新的数据字典。被动数据字典是指修改时必须手工更新其内容的数据字典。 http://baike.baidu.com/view/70173.htm

数据字典是数据库的重要组成部分，就像日常生活中使用字典一样，其有助于快速方便的查找到所需要的信息。同时，这种数据组织形式可以防止数据冗余的问题。当今多数数据库管理系统均将数据字典作为定义数据库中各类数据对象及其相互关系的准则。

数据字典名词解释如下：数据字典是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑等进行定义和描述，其目的是对数据流图中的各个元素做出详细的说明，使用数据字典为简单的建模项目。简而言之，数据字典是描述数据的信息集合，是对系统中使用的所有数据元素的定义的集合。数据字典（Data dictionary）是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序元数据的目录。主动数据字典是指在对数据库或应用程序结构进行修改时，其内容可以由DBMS自动更新的数据字典。被动数据字典是指修改时必须手工进行更新内容的数据字典。数据字典（data dictionary）是对于数据模型中的数据对象或者项目的描述的集合，这样做有利于程序员和其他需要参考的人。分析一个用户交换的对象系统的第一步就是去辨别每一个对象，以及它与其他对象之间的关系。这个过程称为数据建模，结果产生一个对象关系图。当每个数据对象和项目都给出了一个描述性的名字之后，它的关系再进行描述（或者是成为潜在描述关系的结构中的一部分），然后再描述数据的类型（例如文本还是图像，或者是二进制数值），列出所有可能预先定义的数值，以及提供简单的文字性描述。这个集合被组织成书的形式用来参考，就叫做数据字典。

数据字典是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑等进行定义和描述，其目的是对数据流程图中的各个元素做出详细的说明，使用数据字典为简单的建模项目。简而言之，数据字典是描述数据的信息集合，是对系统中使用的所有数据元素的定义的集合；数据字典是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序元数据的目录。主动数据字典是指在对数据库或应用程序结构进行修改时，其内容可以由DBMS自动更新的数据字典。被动数据字典是指修改时必须手工更新其内容的数据字典。扩展资料：数据字典的作用数据字典最重要的作用是作为分析阶段的工具。任何字典最重要的用途都是供人查询对不了解的条目的解释，在结构化分析中，数据字典的作用是给数据流图上每个成分加以定义和说明。换句话说，数据流图上所有的成分的定义和解释的文字集合就是数据字典，而且在数据字典中建立的一组严密一致的定义，很有助于改进分析员和用户的通信。数据库数据字典不仅是每个数据库的中心，而且对每个用户也是非常重要的信息。用户可以用SQL语句访问数据库数据字典。

一、数据字典的概念数据字典（Data dictionary）是可以供用户访问、记录数据库和应用程序元数据的记录。一般可以分为主动数据字典和被动数据字典。主动数据字典，在对数据库或应用程序结构进行修改时，其内容可以自动更新。被动数据字典，修改时必须手工更新其内容。二、数据字典的用户数据字典是对数据的描述，描述数据模型中的数据对象、或项目描述的集合。数据字典有利于开发人员、分析师、算法工程师等其他需要参考的用户，以较快的速度了解数据。当开发人员用到数据模型的程序时，数据字典可以帮助理解数据项适合结构中的哪个地方、可能包含什么数值、以及数据项表示现实中的什么意思。例如，看到学历代码时，我们看到的是01、02、03 ，需要知道具体的意思时，可以从字典中得知，01表示小学，02表示初中，03表示高中总之，数据字典的目标是更好地将公司的数据资产进行整合、融会贯通，也是对业务的全面梳理。数据字典的目标用户将越来越广，除了技术开发人员，还有分析师、算法工程师、风控策略工程师，将来包括业务运营人员，也可以根据业务发展，查询可以使用的数据资产、以帮助进行更好的拓展业务。从数据字典中看到的，不仅是数据字段的解释，更能够从中解读出业务含意。扩展资料数据字典最重要的作用是作为分析阶段的工具。任何字典最重要的用途都是供人查询对不了解的条目的解释，在结构化分析中，数据字典的作用是给数据流图上每个成分加以定义和说明。换句话说，数据流图上所有的成分的定义和解释的文字集合就是数据字典，而且在数据字典中建立的一组严密一致的定义，很有助于改进分析员和用户的通信。数据库数据字典不仅是每个数据库的中心，而且对每个用户也是非常重要的信息。用户可以用SQL语句访问数据库数据字典。参考资料：百度百科 数据字典

　　首先需要明确，TreeView控件中的节点需要一个一个添加，而且先添加根节点，再添加子节点；或者说先添加父节点（上一层节点），再添加子节点（下一层节点）。当然先添加上一层节点，再添加下一层节点，并不是必须先添加根节点，再添加第二层所有节点，添加完第二层所有节点，再添加第三层所有节点，而是要求在添加子节点之前，它的父节点必须已经添加，例如：TP-自动化技术、计算机节点在添加前，必须保证父节点T-工业技术已经存在，而不用关心非父节点但 是它的上一层节点是否存在，例如A-马克思、E-军事等节点，不用考虑这些节点是否存在，或者说是否已经添加过，这些节点完全可以在TP-自动化技术、计算机节点添加后　　再添加　　3、 图书分类信息添加　　包括TreeView控件显示内容添加以及数据库内容添加　　TreeView.Nodes.Add(relative, relationship, key, text, image, selectedimage)　　relative：新加入节点的相对节点的索引或键值，该节点已经存在　　relationship：和relative节点的关系，简单理解关系只有两种：同级、相邻级（子级），同级中又分为四种：第一个，最后一个，前一个，后一个　　key：新加入节点的键值，代表节点，比索引更好用，使用随意　　text：新加入节点显示的文本　　image：新加入节点显示的图标　　selectedimage：新加入节点选中时显示的图标　　a) 先添加根节点　　第一个节点没有相对节点，所以前两个和相对节点相关的参数不需要传递，键值来说考虑到能够反映出节点添加顺序，图书分类这个分类信息在数据库中不存储，所以取它的节点编号为0,根据前面对于键值的描述，把他的键值设置为”N0”　　TreeView1.Nodes.Add , ,”N0”,”图书分类”　　添加完TreeView显示后，需添加数据库信息，图书分类对于图书分类信息来说，不是一个实际的分类信息，所以不需要往数据库中添加相应的信息。　　b) 再添加选中节点的子节点,它的相对节点是选中节点，所以第一参数为选中节点的键值，它可以通过TreeView1.SelectedItem.key ,第二个参数是和相对节点的关系，参数值为tvwChild,第三个参数是新添加节点的键值，键值是”N”+节点编号，因为是新加入的分类信息，节点编号还不存在，所以需要计算节点编号，节点编号代表是记录号，所以首先先计算当前数据库的记录数，然后让记录数+1，便得到记录号。TreeView1.Nodes.Add TreeView1.SelectedItem.key, tvwChild,数据库记录数+1,”新节点信息”　　数据库内容添加：分类编号：记录数+1　　分类代码、分类名称是文本框输入的内容　　父类别编号：“N”+父类别编号，mid(TreeView1.SelectedItem.key,2)　　4、 图书分类信息显示　　图书分类信息显示是在数据库已有分类信息的前提下，将数据库中的所有分类信息显示在TreeView控件中　　首先按照类别编号升序的顺序在数据库中查询出所有的分类信息，然后逐条添加TreeView的节点　　a) 根节点添加　　前面已经讲过，根节点的信息只是在TreeView中显示， 而不在数据库中记录。　　TreeView1.Nodes.Add , ,”N0”,”图书分类”　　b) 其他节点添加　　第一个参数是父节点的键值，”N”+父类别编号，父类别编号在图书分类表中有相应的字段。　　第二参数是相对节点和新加入节点的关系，使用tvwChild　　第三个参数是新节点的键值,”N”+类别编号，类别编号在图书分类表中有相应的字段。　　第四个参数是新节点的文本，类别代码+类别名称，同样在图书分类表中有相应的字段。　　5、 按照类别编号排序后的记录，保证了再添加新节点之前它的父节点已经添加过。在添加完根节点以后，必然是添加它的一个子节点，但是后面继续添加的就不一定是第二层节点，有可能是新加入节点的子节点（第三层节点）。这有赖于图书分类信息添加添加的顺序。总的来说，能够按照这样的设计在TreeView中显示图书分类表的所有信息，完全取决于分类信息的添加顺序以及数据库相应字段的设计。

你得救了吗

尊敬各位老师：您们好！我是高一（12）班的学生xx。因学习和生活需要，学生决定2015年11月18日退宿学校，在家住宿。学生原住于602寝室。不在校其间，学生牢记老师和家长的各项交代：认真学习、注意安全等。在此还请各位老师有空时适当关注走读生生活，以实现高中生活的圆满结束。最后，还请各位老师通过学生的申请。申请人：xx日期：XX年XX月XX日扩展资料一、标题。在首行居中写“申请书”或“ⅩⅩⅩ申请书”。如“入党申请书”、“入团申请书”，一般是由申请的内容决定了标题的名称，所以无需过多发挥。二、称呼。另起一行顶格写接受申请的单或个人名称。为了表示尊重和敬重，称呼前可加“尊敬的”、“敬爱的”等字眼。三、正文。在称呼下一行空两格写起，主要内容分为两个部分：申请的事情和申请的理由。其中申请的事情要简略、明确的提出，申请的理由则是一个核心，要条理清晰，诚挚、深刻，要有感染力和诚信度。在正文的最后，为表示自己的诚恳和礼貌，一般要书写“请领导批准”等语。这是有标明的。四、落款。在正文的右下方，要标明自己的姓名和日期，分行列写。姓名前要加申请人三个字，用冒号引出个人姓名。署名要用全名，以示严谨、庄重。在书写申请书的时候，要注意措词，语言一定要得体、礼貌，而且要诚恳，简洁，用商量、请求的口吻表达。只有这样才能够使接受申请的单位个人接受你的申请、请求。

分析报告是给看不懂数据的人看得，你要写的言简意赅，就是谁看都能看懂的报告。数据字典上不上不吃尽了。如果是给相关技术人员看可以放在备注或者附录里。

用SUMIF、SUMIFS或者是IF加数组等函数都可以用汇总统计的。

两者都不错，oracle是美国大公司开发的数据库，不过现在国内都在去oracle，erp速达应该够用了，看你需求。

首先，Oracle的字典表和视图基本上可以分为三个层次。1.1 X$表这一部分表是Oracle数据库的运行基础，在数据库启动时由Oracle应用程序动态创建。这部分表对数据库来说至关重要，所以Oracle不允许SYSDBA之外的用户直接访问，显示授权不被允许。如果显示授权你会收到如下错误： SQL grant select on x$ksppi to eygle;grant select on x$ksppi to eygle*ERROR at line 1:ORA-02030: can only select from fixed tables/views1.2 GV$和V$视图从Oracle8开始，GV$视图开始被引入，其含义为Global V$.除了一些特例以外，每个V$视图都有一个对应的GV$视图存在。GV$视图的产生是为了满足OPS环境的需要，在OPS环境中，查询GV$视图返回所有实例信息，而每个V$视图基于GV$视图，增加了INST_ID列判断后建立，只包含当前连接实例信息。注意，每个V$视图都包含类似语句：where inst_id = USERENV（"Instance"）用于限制返回当前实例信息。我们从GV$FIXED_TABLE和V$FIXED_TABLE开始SQL select view_definition from v_$fixed_view_definitionwhere view_name="V$FIXED_TABLE";VIEW_DEFINITION----------------------------------------------------------select NAME , OBJECT_ID , TYPE , TABLE_NUM from GV$FIXED_TABLEwhere inst_id = USERENV（"Instance"）这里我们看到V$FIXED_TABLE基于GV$FIXED_TABLE创建。SQL select view_definition from v_$fixed_view_definitionwhere view_name="GV$FIXED_TABLE";VIEW_DEFINITION-----------------------------------------------------------select inst_id,kqftanam, kqftaobj, "TABLE", indx from x$kqftaunion allselect inst_id,kqfvinam, kqfviobj, "VIEW", 65537 from x$kqfviunion allselect inst_id,kqfdtnam, kqfdtobj, "TABLE", 65537 from x$kqfdt这样我们找到了GV$FIXED_TABLE视图的创建语句，该视图基于X$表创建。1.3 GV_$,V_$视图和V$,GV$同义词这些视图是通过catalog.ql创建。当catalog.sql运行时：create or replace view v_$fixed_table as select * from v$fixed_table;create or replace public synonym v$fixed_table for v_$fixed_table;create or replace view gv_$fixed_table as select * from gv$fixed_table;create or replace public synonym gv$fixed_table for gv_$fixed_table;我们注意到，第一个视图V_$和GV_$首先被创建，v_$和gv_$两个视图。然后基于V_$视图的同义词被创建。所以，实际上通常我们访问的V$视图，其实是指向V_$视图的同义词。而V_$视图是基于真正的V$视图（这个视图是基于X$表建立的）。而v$fixed_view_definition视图是我们研究Oracle对象关系的一个入口，仔细理解Oracle的数据字典机制，有助于深入了解和学习Oracle数据库知识。1.4 再进一步1.4.1 X$表关于X$表，其创建信息我们也可以从数据字典中一窥究竟。首先我们考察bootstrap$表，该表中记录了数据库启动的基本及驱动信息。 SQL select * from bootstrap$;LINE# OBJ# SQL_TEXT-------------------------------------------------------------------1 -1 8.0.0.0.00 0 CREATE ROLLBACK SEGMENT SYSTEM STORAGE （ INITIAL 112K NEXT 1024KMINEXTENTS 1 M8 8 CREATE CLUSTER C_FILE#_BLOCK#（"TS#" NUMBER,"SEGFILE#" NUMBER,"SEGBLOCK#" NUMBER）9 9 CREATE INDEX I_FILE#_BLOCK# ON CLUSTER C_FILE#_BLOCK# PCTFREE 10INITRANS 2 MAXT14 14 CREATE TABLE SEG$（"FILE#" NUMBER NOT NULL,"BLOCK#" NUMBER NOTNULL,"TYPE#" NUMBE5 5 CREATE TABLE CLU$（"OBJ#" NUMBER NOT NULL,"DATAOBJ#" NUMBER,"TS#"NUMBER NOT NULL6 6 CREATE CLUSTER C_TS#（"TS#" NUMBER） PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS2 MAXTRANS 2557 7 CREATE INDEX I_TS# ON CLUSTER C_TS# PCTFREE 10 INITRANS 2 MAXTRANS255 STORAGE (这部分信息，在数据库启动时最先被加载，跟踪数据库的启动过程，我们发现数据库启动的第一个动作就是： create table bootstrap$ （ line# number not null, obj# number not null,sql_text varchar2（4000） not null） storage （initial 50K objno 56 extents（file 1 block 377））这部分代码是写在Oracle应用程序中的，在内存中创建了bootstrap$以后，Oracle就可以从file 1,block 377上读取其他信息，创建重要的数据库对象。从而根据这一部分信息启动数据库，这就实现了数据库的引导，类似于操作系统的初始化。X$表由此建立。这一部分表可以从v$fixed_table中查到： SQL select count（*） from v$fixed_table where name like "X$%";COUNT（*）----------394共有394个X$对象被记录。1.4.2 GV$和V$视图X$表建立以后，基于X$表的GV$和V$视图得以创建。这部分视图我们也可以通过查询V$FIXED_TABLE得到。 SQL select count（*） from v$fixed_table where name like "GV$%";COUNT（*）----------259这一部分共259个对象。 SQL select count（*） from v$fixed_table where name like "V$%";COUNT（*）----------259同样是259个对象。v$fixed_table共记录了394 + 259 + 259 共 912 个对象。我们通过V$PARAMETER视图来追踪一下数据库的架构： SQL select view_definition from v$fixed_view_definition a wherea.VIEW_NAME="V$PARAMETER";VIEW_DEFINITION-------------------------------------------------------------------select NUM , NAME , TYPE , VALUE , ISDEFAULT , ISSES_MODIFIABLE ,ISSYS_MODIFIABLE , ISMODIFIED , ISADJUSTED , DESCRIPTION, UPDATE_COMMENT fromGV$PARAMETER where inst_id = USERENV（"Instance"）我们看到V$PARAMETER是由GV$PARAMETER创建的。 SQL select view_definition from v$fixed_view_definition a wherea.VIEW_NAME="GV$PARAMETER";VIEW_DEFINITION-------------------------------------------------------------------select x.inst_id,x.indx+1,ksppinm,ksppity,ksppstvl,ksppstdf, decode（bitand（ksppiflg/256,1），1,"TRUE","FALSE"）， decode（bitand（ksppiflg/65536,3），1,"IMMEDIATE",2,"DEFERRED", 3,"IMMEDIATE","FALSE"）， decode（bit and（ksppstvf,7），1,"MODIFIED",4,"SYSTEM_MOD","FALSE"）， decode（bitand（ksppstvf,2,2,"TRUE","FALSE"）， ksppdesc, ksppstcmnt from x$ksppi x, x$ksppcvy where （x.indx = y.indx） and （（translate（ksppinm,"_","#"） notlike "#%"） or （ksppstdf = "FALSE"））在这里我们看到GV$PARAMETER来源于x$ksppi,x$ksppcv两个X$表。 x$ksppi,x$ksppcv 基本上包含所有数据库可调整参数，v$parameter展现的是不包含"_"开头的参数。以"_"开头的参数我们通常称为隐含参数，一般不建议修改，但很多因为功能强大经常使用而广为人知。

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