基于Client/Server数据完整性约束的实现技术

第一篇：基于Client/Server数据完整性约束的实现技术

摘 要：本论文主要讨论基于Client/Server数据完整性约束及其如何实施企业业务规则，并以SQLServer和powerBuilder为例，介绍了数据完整性约束的实现技术。关键词：Client/Server，数据完整性约束, 企业业务规则DBMS已从早期的分散的一个个计算模型、网络/文件服务计算模型(针对文件)发展到现在的Client/Server计算模型(针对表中的一行)。Client/Server模型是非对等的(decoupled)，客户发出服务请求，服务器作出响应，提供服务，即所谓的“请求驱动”。DB的Client/Server系统由DBServer、客户应用程序和网络组成。DBServer(即后端)负责有效地管理系统的资源，主要负责数据处理、并发控制、数据安全性、数据完整性和数据的备份和恢复等。客户应用程序(即前端)是系统中供用户与数据进行交互的部件，主要任务是提供交互式界面完成数据的录入、分析、检查和显示，向DBServer发出请求(SQL语句)并接收结果和错误信息。网络和通信软件是系统中客户和服务器之间数据传送的工具。由于现在的数据库都是开放、多用户共享，因此维护数据库的正确性至关重要。数据库的完整性描述为数据库内容的完整性约束集合，其中完整性约束指数据库的一个状态是否合理，这是一组谓词。DBS检查数据的状态和状态转换，判定它们是否合理，是否应予接受。对一个数据库操作，要判定其是否符合完整性约束，全部断言无矛盾时才可以执行。完整性约束的形式化定义I=(O,p,A,R),其中O是完整性约束所涉及的数据对象集合，p是对象所满足的谓词，A是触发检查的条件，R是约束不满足时的反应动作[2]

一、常见的数据完整性约束根据分类角度不同，可将完整性约束分为如下几类：·域、元组、集合完整性·立即约束和推迟(到EOT)约束·状态约束和状态演变约束。·标准和定制的数据完整性约束实际的系统中，一般将数据完整性约束分为标准的数据完整性约束和定制的数据完整性约束。标准的数据完整性约束是DBS已经实现的内部规则，包括域完整性、实体完整性和引用完整性。域完整性(Field Integrity)保证一个数据库不包含无意义的或不合理的值，即保证表的某一列的任何值是该列域(即合法的数据集合)的成员。方法是限制列的数据类型、精度、范围、格式和长度等。实体完整性(Entity Integrity)保证一个表中的每一行必须是唯一的(元组的唯一性)。为保证实体完整性，需指定一个表中

第二篇：安装SQL Server 2005提示无法找到Microsoft SQL Server Native Client的安装程序包,

安装SQL Server 2005时，出现这个错误：“无法找到产品Microsoft SQL Server Native Client的安装程序包，尝试再次使用的安装包 ' Sqlncli.msi ' 有效副本安装。”，这是因为以前安装过SQL Server，Microsoft SQL Server Native Client已经装上了，去控制面板把Microsoft SQL Server Native Client删除，重新安装SQL Server 2005应该就没什么问题

第三篇：项目建设水土保持约束性规定

对主体工程约束性规定

工程选址选线6条

1.选址（线）必须兼顾水土保持要求，应避开泥石流易发区、崩塌滑坡危险区以及易引起严重水土流失和生态恶化的地区

2.选址（线）应避开全国水土保持监测网络中的水土保持监测站点、重点试验区，不得占用国家确定的水土保持长期定位观测站

3.城镇新区的建设项目应提高植被建设标准和景观效果，还应建设灌溉、排水和雨水利用设施 4.公路、铁路工程在高填深挖路段，应采用加大桥隧比例的方案，减少大填大挖。填高大于20m或挖深大于30m的，必须有桥隧比选方案。路堤、路堑在保证边坡稳定的基础上，应采用植物防护或工程与植物防护相结合的设计方案

5.选址（线）宜避开生态脆弱区、固定半固定沙丘区、国家划定的水土流失重点预防保护区和重点治理成果区，最大限度地保护现有土地和植被的水土保持功能。6.工程占地不宜占用农耕地，特别是水浇地、水田等生产力较高的土地。取料场选址4条

1.严禁在县级以上人民政府划定的崩塌和滑坡危险区、泥石流易发区内设置取土（石、料）场 2.2.在山区、丘陵区选址，应分析诱发崩塌、滑坡和泥石流的可能性。

3.应符合城镇、景区等规划要求，并与周边景观相互协调，宜避开正常的可视范围。4.在河道取砂（砾）料的应遵循河道管理的有关规定 弃土渣场选址5条

1.不得影响周边公共设施、工业企业、居民点等的安全

2.涉及河道的，应符合治导规划及防洪行洪的规定，不得在河道、湖泊管理范围内设置弃土场 3.禁止在对重要基础设施、人民群众生命财产安全及行洪安全有重大影响的区域布设弃土场 4.不宜布设在流量较大的沟道，否则应进行防洪论证

5.在山丘区宜选择荒沟、凹地、支毛沟，平原区宜选择凹地、荒地，风沙区应避开风口和易产生风蚀的地方 主体施工组织7条

1.控制施工场地占地，避开植被良好区

2.应合理安排施工，减少开挖量和废弃量，防止重复开挖和土（石、渣）多次倒运

3.应合理安排施工进度与时序，缩小裸露面积和减少裸露时间，减少施工过程中因降水和风等水土流失影响因素可能产生的水土流失

4.在河岸陡坡开挖土石方，以及开挖边坡下方有河渠、公路、铁路和居民点时，开挖土石必须设计渣石渡槽、溜渣洞等专门设施，将开挖的土石渣导出后及时运至弃土（石、渣）场或专用场地，防止弃渣造成危害

5.施工开挖、填筑、堆置等裸露面，应采取临时拦挡、排水、沉沙、覆盖等措施

6.料场宜分台阶开采，控制开挖深度。爆破开挖应控制装药量和爆破范围，有效控制可能造成的水土流失 7.弃土（石、渣）应分类堆放，布设专门的临时倒运或回填料的场地 工程施工6条

1.施工道路、伴行道路、检修道路等应控制在规定范围内，减小施工扰动范围，采取拦挡、排水等措施，必要时可设置桥隧；临时道路在施工结束后应进行迹地恢复

2.主体工程动工前，应剥离熟土层并集中堆放，施工结束后作为复耕地、林草地的覆土 3.减少地表裸露的时间，遇暴雨或大风天气应加强临时防护。雨季填筑土方时应随挖、随运、随填、随压，避免产生水土流失4.临时堆土（石、渣）及料场加工的成品料应集中堆放，设置沉沙、拦挡等措施

5.开挖土石和取料场地应先设置截排水、沉沙、拦挡等措施后再开挖。不得在指定取土（石、料）场以外的地方乱挖

6.土（砂、石、渣）料在运输过程中应采取保护措施，防止沿途散溢，造成水土流失 工程管理6条

1.将水土保持工程纳入招标文件、施工合同，将施工过程中防治水土流失的责任落实到施工单位。合同段划分要考虑合理调配土石方，减少取、弃土（石）方数量和临时占地数量 2.工程监理文件中应落实水土保持工程监理的具体内容和要求，由监理单位控制水土保持工程的进度、质量和投资

3.在水土保持监测文件中应落实水土保持监测的具体内容和要求，由监测单位开展水土流失动态变化及防治效果的监测

4.建设单位应通过合同管理、宣传培训和检查验收等手段对水土流失防治工作进行控制 5.工程检查验收文件中应落实水土保持工程检查验收程序、标准和要求，在主体工程竣工验收前完成水土保持设施的专项验收

6.外购土（砂、石）料的，必须选择合法的土（砂、石）料场，并在供料合同中明确水土流失防治责任

平原和城市区的限制规定

1.应保存和利用表土（农田耕作层）2.应控制地面硬化面积，综合利用地表径流

3.平原河网区应保持原有水系的通畅，防止水系紊乱和河道淤积 4.植被措施需提高标准时，可按园林设计要求布设

5.封闭施工，遮盖运输，土石方及堆料应设置拦挡及覆盖措施，防止造成城市管网的淤积 6.取土场宜以宽浅式为主，注重复耕，做好复耕区的排水、防涝工程 7.弃渣应分类堆放，宜结合其他基本建设项目综合利用

点型建设类项目的限制规定

1.弃土（石、渣）应分类集中堆放

2.对水利枢纽、水电站等工程，弃渣场选址应布设在大坝下游或水库回水区以外 3.在城镇及其规划区、开发区、工业园区的项目，应提高防护标准 4.施工导流不宜采用自溃式围堰

第四篇：数据加密技术（定稿）

我们经常需要一种措施来保护我们的数据，防止被一些怀有不良用心的人所看到或者破坏。在信息时代，信息可以帮助团体或个人，使他们受益，同样，信息也可以用来对他们构成威胁，造成破坏。在竞争激烈的大公司中，工业间谍经常会获取对方的情报。因此，在客观上就需要一种强有力的安全措施来保护机密数据不被窃取或篡改。数据加密与解密从宏观上讲是

非常简单的，很容易理解。加密与解密的一些方法是非常直接的，很容易掌握，可以很方便的对机密数据进行加密和解密。

一：数据加密方法好范文版权所有

在传统上，我们有几种方法来加密数据流。所有这些方法都可以用软件很容易的实现，但是当我们只知道密文的时候，是不容易破译这些加密算法的（当同时有原文和密文时，破译加密算法虽然也不是很容易，但已经是可能的了）。最好的加密算法对系统性能几乎没有影响，并且还可以带来其他内在的优点。例如，大家都知道的，它既压缩数据又加密数据。又如，的一些软件包总是包含一些加密方法以使复制文件这一功能对一些敏感数据是无效的，或者需要用户的密码。所有这些加密算法都要有高效的加密和解密能力。

幸运的是，在所有的加密算法中最简单的一种就是“置换表”算法，这种算法也能很好达到加密的需要。每一个数据段（总是一个字节）对应着“置换表”中的一个偏移量，偏移量所对应的值就输出成为加密后的文件。加密程序和解密程序都需要一个这样的“置换表”。事实上，系列就有一个指令‘’在硬件级来完成这样的工作。这种加密算法比较简单，加密解密速度都很快，但是一旦这个“置换表”被对方获得，那这个加密方案就完全被识破了。更进一步讲，这种加密算法对于黑客破译来讲是相当直接的，只要找到一个“置换表”就可以了。这种方法在计算机出现之前就已经被广泛的使用。

对这种“置换表”方式的一个改进就是使用个或者更多的“置换表”，这些表都是基于数据流中字节的位置的，或者基于数据流本身。这时，破译变的更加困难，因为黑客必须正确的做几次变换。通过使用更多的“置换表”，并且按伪随机的方式使用每个表，这种改进的加密方法已经变的很难破译。比如，我们可以对所有的偶数位置的数据使用表，对所有的奇数位置使用表，即使黑客获得了明文和密文，他想破译这个加密方案也是非常困难的，除非黑客确切的知道用了两张表。

与使用“置换表”相类似，“变换数据位置”也在计算机加密中使用。但是，这需要更多的执行时间。从输入中读入明文放到一个中，再在中对他们重排序，然后按这个顺序再输出。解密程序按相反的顺序还原数据。这种方法总是和一些别的加密算法混合使用，这就使得破译变的特别的困难，几乎有些不可能了。例如，有这样一个词，变换起字母的顺序，可以变为，但所有的字母都没有变化，没有增加也没有减少，但是字母之间的顺序已经变化了。

但是，还有一种更好的加密算法，只有计算机可以做，就是字字节循环移位和操作。如果我们把一个字或字节在一个数据流内做循环移位，使用多个或变化的方向（左移或右移），就可以迅速的产生一个加密的数据流。这种方法是很好的，破译它就更加困难！而且，更进一步的是，如果再使用操作，按位做异或操作，就就使破译密码更加困难了。如果再使用伪随机的方法，这涉及到要产生一系列的数字，我们可以使用数列。对数列所产生的数做模运算（例如模），得到一个结果，然后循环移位这个结果的次数，将使破译次密码变的几乎不可能！但是，使用数列这种伪随机的方式所产生的密码对我们的解密程序来讲是非常容易的。

在一些情况下，我们想能够知道数据是否已经被篡改了或被破坏了，这时就需要产生一些校验码，并且把这些校验码插入到数据流中。这样做对数据的防伪与程序本身都是有好处的。但是感染计算机程序的病毒才不会在意这些数据或程序是否加过密，是否有数字签名。所以，加密程序在每次到内存要开始执行时，都要检查一下本身是否被病毒感染，对与需要加、解密的文件都要做这种检查！很自然，这样一种方法体制应该保密的，因为病毒程序的编写者将会利用这些来破坏别人的程序或数据。因此，在一些反病毒或杀病毒软件中一定要使用加密技术。

循环冗余校验是一种典型的校验数据的方法。对于每一个数据块，它使用位循环移位和操作来产生一个位或位的校验和，这使得丢失一位或两个位的错误一定会导致校验和出错。这种方式很久以来就应用于文件的传输，例如。这是方法已经成为标准，而且有详细的文档。但是，基于标准算法的一种修改算法对于发现加密数据块中的错误和文件是否被病毒感染是很有效的。

二．基于公钥的加密算法

一个好的加密算法的重要特点之一是具有这种能力：可以指定一个密码或密钥，并用它来加密明文，不同的密码或密钥产生不同的密文。这又分为两种方式：对称密钥算法和非对称密钥算法。所谓对称密钥算法就是加密解密都使用相同的密钥，非对称密钥算法就是加密解密使用不同的密钥。非常著名的公钥加密以及加密方法都是非对称加密算法。加密密钥，即公钥，与解密密钥，即私钥，是非常的不同的。从数学理论上讲，几乎没有真正不可逆的算法存在。例如，对于一个输入‘’执行一个操作得到

结果‘’那么我们可以基于‘’，做一个相对应的操作，导出输入‘’。在一些情况下，对于每一种操作，我们可以得到一个确定的值，或者该操作没有定义（比如，除数为）。对于一个没有定义的操作来讲，基于加密算法，可以成功地防止把一个公钥变换成为私钥。因此，要想破译非对称加密算法，找到那个唯一的密钥，唯一的方法只能是反复的试验，而这需要大量的处理时间。

加密算法使用了两个非常大的素数来产生公钥和私钥。即使从一个公钥中通过因数分解可以得到私钥，但这个运算所包含的计算量是非常巨大的，以至于在现实上是不可行的。加密算法本身也是很慢的，这使得使用算法加密大量的数据变的有些不可行。这就使得一些现实中加密算法都基于加密算法。算法以及大多数基于算法的加密方法使用公钥来加密一个对称加密算法的密钥，然后再利用一个快速的对称加密算法来加密数据。这个对称算法的密钥是随机产生的，是保密的，因此，得到这个密钥的唯一方法就是使用私钥来解密。

我们举一个例子：假定现在要加密一些数据使用密钥‘’。利用公钥，使用算法加密这个密钥‘’，并把它放在要加密的数据的前面（可能后面跟着一个分割符或文件长度，以区分数据和密钥），然后，使用对称加密算法加密正文，使用的密钥就是‘’。当对方收到时，解密程序找到加密过的密钥，并利用私钥解密出来，然后再确定出数据的开始位置，利用密钥‘’来解密数据。这样就使得一个可靠的经过高效加密的数据安全地传输和解密。

一些简单的基于算法的加密算法可在下面的站点找到：

三．一个崭新的多步加密算法

现在又出现了一种新的加密算法，据说是几乎不可能被破译的。这个算法在年月日才正式公布的。下面详细的介绍这个算法

使用一系列的数字（比如说位密钥），来产生一个可重复的但高度随机化的伪随机的数字的序列。一次使用个表项，使用随机数序列来产生密码转表，如下所示：

把个随机数放在一个距阵中，然后对他们进行排序，使用这样一种方式（我们要记住最初的位置）使用最初的位置来产生一个表，随意排序的表，表中的数字在到之间。如果不是很明白如何来做，就可以不管它。但是，下面也提供了一些原码（在下面）是我们明白是如何来做的。现在，产生了一个具体的字节的表。让这个随机数产生器接着来产生这个表中的其余的数，好范文版权所有以至于每个表是不同的。下一步，使用技术来产生解码表。基本上说，如果映射到，那么一定可以映射到，所以（是一个在到之间的数）。在一个循环中赋值，使用一个字节的解码表它对应于我们刚才在上一步产生的字节的加密表。

使用这个方法，已经可以产生这样的一个表，表的顺序是随机，所以产生这个字节的随机数使用的是二次伪随机使用了两个额外的位的密码现在，已经有了两张转换表，基本的加密解密是如下这样工作的。前一个字节密文是这个字节的表的索引。或者，为了提高加密效果，可以使用多余位的值，甚至使用校验和或者算法来产生索引字节。假定这个表是的数组将会是下面的样子

变量是加密后的数据，是前一个加密数据（或着是前面几个加密数据的一个函数值）。很自然的，第一个数据需要一个“种子”，这个“种子”是我们必须记住的。如果使用的表，这样做将会增加密文的长度。或者，可以使用你产生出随机数序列所用的密码，也可能是它的校验和。顺便提及的是曾作过这样一个测试使用个字节来产生表的索引以位的密钥作为这个字节的初始的种子。然后，在产生出这些随机数的表之后，就可以用来加密数据，速度达到每秒钟个字节。一定要保证在加密与解密时都使用加密的值作为表的索引，而且这两次一定要匹配

加密时所产生的伪随机序列是很随意的，可以设计成想要的任何序列。没有关于这个随机序列的详细的信息，解密密文是不现实的。例如：一些码的序列，如“可能被转化成一些随机的没有任何意义的乱码，每一个字节都依赖于其前一个字节的密文，而不是实际的值。对于任一个单个的字符的这种变换来说，隐藏了加密数据的有效的真正的长度。

如果确实不理解如何来产生一个随机数序列，就考虑数列，使用个双字（位）的数作为产生随机数的种子，再加上第三个双字来做操作。这个算法产生了一系列的随机数。算法如下：

如果想产生一系列的随机数字，比如说，在和列表中所有的随机数之间的一些数，就可以使用下面的方法：

××××

××××

××××

××

一

变量中的值应该是一个排过序的唯一的一系列的整数的数组，整数的值的范围均在到之间。这样一个数组是非常有用的，例如：对一个字节对字节的转换表，就可以很容易并且非常可靠的来产生一个短的密钥（经常作为一些随机数的种子）。这样一个表还有其他的用处，比如说：来产生一个随机的字符，计算机游戏中一个物体的随机的位置等等。上面的例子就其本身而言并没有构成一个加密算法，只是加密算法一个组成部分。

作为一个测试，开发了一个应用程序来测试上面所描述的加密算法。程序本身都经过了几次的优化和修改，来提高随机数的真正的随机性和防止会产生一些短的可重复的用于加密的随机数。用这个程序来加密一个文件，破解这个文件可能会需要非常巨大的时间以至于在现实上是不可能的。

四．结论：

由于在现实生活中，我们要确保一些敏感的数据只能被有相应权限的人看到，要确保信息在传输的过程中不会被篡改，截取，这就需要很多的安全系统大量的应用于政府、大公司以及个人系统。数据加密是肯定可以被破解的，但我们所想要的是一个特定时期的安全，也就是说，密文的破解应该是足够的困难，在现实上是不可能的，尤其是短时间内。

《数据加密技术》

第五篇：大数据：不是技术难题

90%以上的企业可以用他们90%的现有需求和技术、工具来解决现在的大数据问题。企业并不是缺乏解决这些大数据难题的工具、技术甚至人才.他们真正面临的问题是，如何在公司建立一个和大数据相匹配的文化与流程。

虽然眼下十分火热，然而“大数据”概念并没有明确的范畴，时大数据的定义只是相衬于当前可用的技术和资源而言的，因此，某一个企业或行业所认为的大数据，可能衬于另一个企业或行业就不再是大数据，时于大的电子商务企业，它们眼中的大数据要比小厂商眼里的大数据“大”得多;同时，大数据也会特续地演进，现在被我们认为庞大和恐饰的数据在10年之后只是小事一桩，但那时候将会有那个时代的新数据源。然而，面衬这些源源不断出现的“大数据”，哪些事情是希望从中发掘机会的企业需要注意的?

新数据源是核心

欧博思分析师认为大数据的三个“V”特征，即Volume(规模)，Variety(种类)，和Velocity(高速度)，这些只是大数据的第二位要素。大数据真正重要的“V”是Value(价值)。那么是什么带来了大数据的价值?

答案是新的数据源。

过去，获取网络浏览数据的技术门槛和成本都很高，而现在获取这些数据已经很容易，企业可以通过了解消费者浏览数据中展示的偏好以及未来购买倾向，来给他们推出最合适的折扣优惠。这都是新数据源的力量，这才是大数据的价值核心。

但在客户的沟通实践中，常常发现:大多数时候，人们都将精力投注在如何在“大数据”时代优化处理模型，或者升级技术装备以希求能提升分析的效果。

但是真正能提升分析效果的方式，是搜集并加入完全崭新的信息源。一旦新的、和从前不同的数据源出现并且能够被收集，你最好将自己的注意力转到这些新的数据上去一一比起你将精力放在模型优化上，新的数据源将能带来更大的收获。因此，在大数据时代，建议 就是，将你的精力放到不断寻求祈的数据源上吧。如今很多企业都会有很多新的数据源，如果正确使用的话，它们会带给企业非常有竞争力的优势。

小步快跑式

对大数据的另一个误解是，“大数据其实就是一个技术问题”。

事实上90%以上的企业可以用他们90%的现有需求和技术、工具来解决现在的大数据问题。企业并不是缺乏解决这些大数据难题的工具、技术甚至人才，他们真正面临的问题是，如何在公司建立一个和大数据相匹配的文化与流程，是缺乏对技术做投资的公司文化，他们的挑战是做出一个商业案例来证明技术升级是有价值的。

为了促进公司文化的转变，更建议一种“小步快跑”的运作方式，即在处理新数据源的过程中，企业内部的分析专家们应该积极寻找代价小、见效快的方法，不断向企业展示一些有价值的东西，来让人们保持对新数据源处理过程的兴趣。一个跨部门的大数据团队一定不能在组建一年之后，还对外宣称他们“正在试图搞明白”，要不时地迸发出想法，不管这一想法多么微小，然后迅速采取行动。

另外一个建议是，建立类似“创新中心”这样的地方，就是公司内部拿出少量的预算、人力资源、技术资源来做一些有一定未知风险的小实验，以小预算做试点，便于企业快速出击。

总的来说，大数据将为企业提供更多视角和洞察，通过和其他企业数据的结合，消费者洞察无论从数量还是质量上都会有指数级增长，因此最重要的一点，是大数据策略必须和其他数据结合形成整体数据战略，而不是独立的战略。