图书管理系统数据库设计

图书管理系统数据库设计（共9篇）

图书管理系统数据库设计 篇1

数据库设计.................................................................2 3.1 专门术语的定义...................................................2 3.1.1 系统中常用的术语(或使用频率较高的术语).........................2 3.1.2 表格定义及规范.................................................2 3.1.2.1数据约定.....................................................2 3.1.2.2表和表字段命名规范：.........................................3 3.2 数据设计.........................................................3 3.2.1 数据流程图设计.................................................3 3.2.2实体关系结构设计...............................................4 3.3安全保密设计.....................................................6 3.3.1 逻辑上的安全保密...............................................6 3.3.2 物理上的安全保密...............................................6 3.4 表格与功能模块相关性分析.........................................7 3.5 表格定义.........................................................7 数据库设计

3.1 专门术语的定义

暂无

3.1.1 系统中常用的术语(或使用频率较高的术语)暂无

3.1.2 表格定义及规范 3.1.2.1数据约定

所有数据项都用英文、汉语拼音或缩写表示，数据库名称除外。

所有字段在设计时，除以下数据类型timestamp、image、datetime、smalldatetime、uniqueidentifier、binary、sql_variant、binary、varbinary外，必须有默认值。字符型的默认值为一个空字符值串；数值型的默认值为数值0；逻辑型的默认值为数值0；

其中：系统中所有逻辑型中数值0表示为“假”；数值1表示为“真”。datetime、smalldatetime类型的字段没有默认值，必须为NULL。当字段定义为字符串形时建议使用varchar而不用nvarchar。建议在大多数表中（如报销单，申请单），应都有以下字段： 字段名说明类型默认值 CreatorID创建者int CreatedTime创建时间DatetimeNULL 字符集采用 UTF-8，请注意字符的转换。

所有数据表第一个字段都是系统内部使用自动序列主键列，自增字段，不可空，名称为：id，确保不把此字段暴露给最终用户。

除特别说明外，所有字符串字段都采用varchar(50)类型，(无论汉字还是英文，都算一个字符）。

除特别说明外，所有小数的字段都采用 decimal(18,2)的形式表达。

除特别说明外，所有日期格式都采用 datetime 格式（根据需要提取时间格式）； 除特别说明外，所有整形都采用 bigint 格式。除特别说明外，所有字段默认都设置为 null。3.1.2.2表和表字段命名规范：

命名规则约束的范围包括：数据库的命名、表的命名及字段的命名。数据库相关的命名规则采用与通常的编程的变量命名规则原则一致，具体要求如下： 1）字段名及表名为典型的名词结构； 2）中文名称要求语言精练、文法严谨；

3）望文知意、易懂易用，禁止采用如：A002这种命名；

4）主体采用拼音字母的首写字母拼写构成，基于惯常法可适度采用无词义歧义性的英文命名；

5）长度不少于3个字母，不大于12个字母；

6）在对于拼音首字母类似的字段和表，为区别，添加下划线和数字如男性人数：NXRS，女性人数：NXRS_2。

3.2 数据设计

绘制数据流程图的目的是为了方便开发人员与用户的交流，以及为系统的设计提供依据。数据流程图的绘制过程通常采用自顶向下，逐层分解，直到功能细化为止，形成若干层次的数据流程图。3.2.1 数据流程图设计

0层数据流图

1层数据流图

3.2.2实体关系结构设计

图书实体关系

读者实体关系

图书借阅关系实体

用户实体关系

图书类别实体关系

3.3安全保密设计

3.3.1 逻辑上的安全保密

1、系统对非法使用者的安全保密处理措施

2、系统对正常使用者的安全保密处理措施

3、系统对管理员的安全保密 3.3.2 物理上的安全保密

1、数据库系统异常时的还原处理措施

2、设备遭异常毁坏时的安全防护措施

3、数据参数做到及时更新，保证系统正常运行

3.4 表格与功能模块相关性分析

3.5 表格定义

a.图书信息表

b.读者信息表

c.借阅表

d.管理员_书籍

e.管理员_学生

图书管理系统数据库设计 篇2

一、图书管理系统的功能分析

1. 图书资料管理统计功能。

(1) 总体浏览。当用户发出这一统计命令后, 系统会将数据库中图书资料的基本信息和当前库存的图书总数显示出来。 (2) 按借出状态统计。用户需要在这里能够选择他所关心的一种状态, 系统可以而且必须提供的选择有:分别列出已借出和未借出的书目;只列出已借出的书目;只列出未借出的书目。同样, 系统不但显示出每一个种类图书的最新基本信息, 而且显示出其状态和总数。另外, 当选择只列出已借出的书目和只列出未借出的书目时, 系统不仅能够提供用户查看每一个书目记录的详情, 还能够让超级用户在这里修改任何一个记录的信息。 (3) 统计借出次数大于指定值的书目。首先, 用户可以输入他所指定的比较值。然后由系统提供给用户符合条件的所有书目基本信息以及统计总数。需要强调的是, 每一种统计结果都必须涵盖用户对借出状态的选择条件。这样, 显示给用户的信息或者是所有的书目中符合条件的, 或者是已借出的书目中符合条件的, 或者是未借出的书目中符合条件的。在这一模块中, 用户首先做的应该是选择统计类型, 当用户没有选择时, 系统一定要给出提示信息, 而不能没有反映, 当然系统也不能给用户按照他自己的意愿做选择的可能。

2. 图书资料管理搜索功能。

(1) 按书目名称搜索。由于书目名称往往都较长, 所以如果系统能提供模糊搜索将是最佳选择。所谓能提供的模糊搜索, 是指只要用户输入一些关键字, 系统就应该能把书名中包含这些关键字的书目显示给用户。 (2) 按借阅人搜索。系统提供给用户借阅人所借书目的相关信息, 如所借书目及总数。 (3) 按作者搜索。用户输入一位作者姓名, 系统将根据记录在数据库里最新的资料显示出此作者的所有著书。

3. 图书资料管理更新功能。

图书资料管理的更新操作权利, 只限于超级用户所有, 因而验证用户身份是本模块必不可少的重要环节。 (1) 插入新记录。如果用户输入的编号已经存在, 那么系统将会提示用户进行重新输入, 因为图书资料的编号是不允许重复的。另外, 在插入一个新的记录时, 这个记录的许多信息都是默认值, 所以只需要输入基本的信息数据就允许完成操作。存在的另一个问题是操作员可能连最基本的信息数据都没有输入全, 系统应针对操作员的输入情况做出相应的提示, 以确保输入到数据库中的数据的有效性。 (2) 修改旧记录。系统不可能完成对不存在的编号的书目进行修改。验证修改的可行性是系统必须具有的功能, 用户输入的无效信息即使不会对数据库的数据有影响, 系统也应该指出用户操作的无效性。由于完成此项的人员是专职的, 这个问题不会成为致命问题。 (3) 删除旧记录。这项操作相对简单, 只要是存在的编号, 就会操作成功。这里的安全性主要是操作员的责任。

4. 图书资料管理还借功能。

(1) 还书操作。还书只须根据系统提供的相应提示, 输入图书编号即可。另外, 在后台系统应该完成必要的更新或记录, 修改上次借阅人姓名、借阅时间和借阅人单位。 (2) 借书操作。所要借出的书目都是存在于数据库的, 系统要完成对用户输入数据的判断和相应提示, 后台的程序也必须完成诸如借出次数和借阅人姓名等的修改。

二、图书管理系统的设计

在设计图书原理系统时, 其功能模块必须包括图书的检索与下载、图书的借阅与归还、图书的增加、图书相关信息的修改、图书的删除, 图书类别的更新与修改等。下面着重对几个要点作以简述。一是图书借阅。对于纸质图书, 系统能够提供借阅功能。在用户借书时, 系统根据用户借阅权限和用户的借阅情况来判断该用户能否借书。二是图书添加。如果是纸质图书不需要上传图书;如果是电子图书, 可直接将电子图书文件存入系统, 也可以通过网站上传文件。三是已有图书信息更新。只需要键入图书的编号, 就可以得到图书的相关信息, 并直接进行修改。四是图书删除。考虑到图书的一些性质, 所以只是删除了该图书在数据库中的信息。五是对图书二级类别进行修改。图书类别修改时必须确保数据库的完整性。

三、利用数据挖据技术指导图书采购

图书采购是图书馆业务的关键环节, 也是图书馆服务工作的基础, 如何有效使用有限的资金, 制定科学的采购计划, 合理购置读者真正需要的图书, 提高图书资料的利用效率, 是图书采购工作面临的主要问题。现阶段在图书采购工作中, 比较普遍应用的是图书管理信息系统, 它是集办公事务、管理事务、辅助决策支持为一体的综合管理信息系统, 通过利用计算机完成业务部门数据录入、编辑、整理、组织、汇总、更新、检索和基本数据的统计分析, 为综合查询提供条件, 克服原有综合管理信息系统的缺点, 改变其数据库管理系统只能进行数据管理而不能提供综合性分析的不足, 为高层决策提供有效的数据支持, 数据挖掘技术应运而生。数据挖掘技术是面向主题的、集成的、稳定的和随时间变化的数据集合, 可根据分析人员的要求, 快速、灵活地进行大量数据的复杂查询处理。

图书管理中的数据挖掘系统包括: (1) 数据源。数据挖掘中的数据主要来源于图书馆业务数据库, 部分源自一些需要手工录入的外部数据。 (2) 数据采集和转换。数据挖掘中需要处理大量经过良好组织和综合的数据, 这些数据来自不同的数据源, 需要经过复杂的数据抽取、转换和整合, 集成到数据仓库中去, 这些工作都由数据采集层来完成。 (3) 数据存储和管理。数据存储和管理就是数据仓库, 所有的数据在这里得到综合。 (4) 数据挖掘及主控界面数据挖掘。利用各种分析方法和工具在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系的过程, 这些模型和关系可以用来做出决策和预测, 从而指导图书馆的图书采购。

参考文献

[1].基于数据挖掘技术视角下的图书管理[J].林区教学, 2008.11

图书管理系统数据库设计 篇3

关键词 图书馆 大数据分析 设计

分类号 G250.76

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514x.2016.03.011

Big Data Analysis of Library：Challenges， Designs and Forecasts

Chen Chen， Ma Xiaoting

Abstract Big data analysis is always an important part of library services. Compared with traditional data analysis of library， big data analysis is volume， variety， velocity and veracity. This paper comes up with five key challenges in big data analysis of library，such as data storage，weak data usability，data modeling，resource distribution and personal privacy preservation. At last， it designs a big data analytical model which can greatly improve the processing capability of mass data of library， find the relationship and rule between big data， predict the future trend of library services， and improve veracity and scientificity of the decision - making in library services.

Keywords Library. Big data analysis. Design.

0 前言

当前，随着图书馆服务模式的变革与发展，图书馆数据环境呈现出海量（Volume）、多样性（Variety）、快速（Velocity）、真实性（Veracity）的大数据4“V”特征，图书馆已跨入大数据时代。

大数据分析是图书馆在海量数据环境下，对复杂数据关系的重新定义和深度价值挖掘，是通过对海量、多类型、快速增长和高价值的数据进行分析，从中发现可以指导图书馆进行发展变革、服务模式构建、服务系统运行和读者QOS（服务质量）保障等决策活动所需的数据隐藏知识、相关关系和其他有用信息的过程。大数据分析在有效提示图书馆内部各要素之间相互关系、个体差异和隐藏知识的同时，也存在着数据采集与处理误差、数据产生的异母体性、高计算成本、噪音干扰累积叠加、假相关性、外生性等问题[1]。因此，如何基于图书馆复杂数据环境和大数据决策需求实际，探索科学、高效、精确和经济的大数据分析方法，是关系图书馆运用大数据进行决策，以及将大数据分析结果有效转化为图书馆服务决策的重要步骤。

1 图书馆大数据分析面临的难点与挑战

1.1 大数据呈现较强的弱可用性

大数据可用性通常由数据一致性、准确性、完成性、时效性、可控性和开放性等六个部分组成，是有效评估大数据可用性的重要标准。大数据时代，图书馆大数据呈现多数据采集源、多类型、结构复杂和低价值密度的特性，大数据经采集、处理、传输和存储后，通常以杂乱无序的方式呈现给图书馆，给图书馆的大数据分析师带来极大的不便和挑战，因此，大数据的可用性成为决定图书馆大数据分析有效性的一个重要因素[2]。

为了保证大数据具有较强的可用性，要求图书馆在海量复杂数据环境下，能够实现对数据源大数据采集真实性、时效性的自动检测与修复，保证大数据采集真实、准确、客观和有效。此外，还需要对所采集、存储的大数据进行噪声过滤、数据整合、价值提取等操作，保证大数据具有较高的价值属性和密度，并具有全面、可控、准确和易操作的特性。其次，还应通过翔实的大数据描述框架和数据日志，对重要大数据源、大数据采集的方法和内容、大数据的结构及语义复杂性、大数据时限和数据完整性进行准确描述，大幅提升关键大数据的价值、可控性和可用性。第三，图书馆在大数据分析中，如何对海量和在时间序列上离散、不相关的大数据进行聚合、多层次、多维度的分析，并准确发现不相关大数据之间隐匿的关联性和知识，是图书馆进一步挖掘大数据隐藏价值和规律，确保大数据分析科学、实时、精确和可用的关键[3]。第四，图书馆还应通过对底层大数据的抽象、凝炼，以及对海量、多源碎片化大数据的整合，提升图书馆大数据分析过程中数据挖掘的精度和深度，并将大数据分析结果以可视化的模式表现出来，不断提升大数据分析结果的决策支持力。

1.2 图书馆大数据分析环境复杂

图书馆大数据具有较强的复杂性和不稳定性。当前，图书馆大数据采集源、采集方法和采集内容呈现多样化特点，且数据的类型与模式繁多、结构不稳定、关联关系繁杂、质量参差不齐，导致图书馆在大数据检索、知识发现、语义和情感分析上变得异常复杂、困难。因此，如何定量、定性地对图书馆大数据复杂性、产生机理、价值本质、度量标准准确定义，是图书馆简化大数据复杂性和获得数据知识，构建科学大数据计算、分析模型和算法的前提。其次，图书馆大数据具有较强的计算、分析复杂性[4]。图书馆大数据资源具有海量、多源异构、不稳定、价值密度分布不均衡和可控性低的特点，传统的机器学习、信息检索、数据挖掘和数据分析算法，不能有效支持复杂大数据环境下数据的处理、计算、分析和决策活动。因此，图书馆需要对大数据的复杂性、可计算性、算法科学性和计算可控性重新研究、定义，通过广泛采集海量大数据、过滤数据噪声、简化数据关系，以及坚持以大数据价值为驱动的新型数据计算、分析模式，不断提高大数据计算、分析的安全性和效率。第三，海量、异构、低价值密度和快速计算的大数据4“V”特点，对图书馆大数据计算、分析系统的系统架构、计算框架、处理方法、运行效率和系统能耗提出了新的要求。要求大数据计算、分析系统具有较高的大数据计算能力、数据吞吐率、内部网络传输效率、数据并行处理能力和计算精度，并有较低的系统结构复杂度、作业单位能耗和实际负载，可满足图书馆大数据实时计算、分析和决策的需求[5]。

1.3 图书馆大数据的存储、建模与分析难度快速增长

随着读者服务模式与保障方法的变革，图书馆大数据总量快速增长（从TB级快速上升到PB、EB 级），数据存储任务也从传统简单的系统管理与运行数据、读者服务数据、服务器监控数据等存储，转变为以图书馆服务系统管理与运行数据、读者服务数据、读者阅读内容与行为数据、读者特征数据与社会关系数据、图书馆监控等其它相关大数据为中心的，包含数据噪声过滤、数据价值发现与提取、数据整合、数据存储分析等在内的大数据存储活动。此外，数据存储也从传统的静态存储，转变为以大数据生命周期规律为依据的动态大数据存储、增减、删除和修改等操作，要求大数据存储具有海量的存储能力、高度容错性、支持异构环境、可开放性和可扩展性，并具有较低的存储分析与写入延迟[6]。

大数据分析建模是图书馆科学分析大数据统计和语义特征，精确发现数据之间的关系和价值，并将大数据价值与数据关系转化为客观知识的数据分析模式，是为数据分析提供科学依据的重要步骤。当前，随着大数据环境复杂度的增大和可控性的降低，图书馆数据分析模式已从若干个简单分析模型组合，转变为由大量分析模型组成综合分析模型库的方式，统一完成复杂大数据的分析与决策。大数据环境下，读者阅读行为具有较强的突发性，且读者的阅读习惯和需求也在快速变化，对大数据分析系统的实时性、准确性、自主学习能力和自动数据修正提出了较高要求。要求分析系统能够通过大数据分析，快速找到图书馆服务模式和保障方式存在的瓶颈问题，通过优化服务策略和资源二次分配，来满足读者阅读的个性化差异需求。

图书馆在大数据分析中，对内部不同部门的服务业务、读者个性化内容需求、读者阅读行为和社会关系、图书馆服务与市场竞争发展趋势等不同的分析算法具有不同的复杂度、效率和分析成本。因此，要求图书馆建立基于大数据分析效率与成本的计算资源弹性调度策略，并通过分析效率与成本的评估结果，反馈控制完成对计算资源的动态组合和优化，确保大数据分析过程安全、高效、准确和经济。

1.4 大数据分析要求构建安全、高效的云数据中心

与传统数据环境相比较，图书馆大数据环境具有数据海量、处理快速、多类型、难辨识、高价值、低价值密度和不可预测的特点。此外，大数据分析结果的可视化表现、数据挖掘算法的科学性、预测性分析能力、对语义知识的准确发现、大数据价值管理的有效性等，是关系大数据分析科学、准确、高价值和可用的几个关键要素。因此，海量、级速增长的大数据对图书馆数据中心的数据计算、存储、高速传输和快速响应能力提出了较高的需求，要求数据中心的构建必须坚持IaaS（基础设施即服务）的原则，不断完善、优化系统结构，保证数据中心的功能、资源可随图书馆大数据分析需求进行二次调整。同时，在保证大数据分析资源需求的前提下，大数据分析系统具有较高的可用性、可控性和较低运营成本，具有最优化的云计算资源使用效率和大数据分析投资收益率[7]。其次，图书馆大数据分析要求对客户和市场有清晰、准确的洞察，能够对读者个性化阅读需求、读者群价值属性、阅读模式转变、精准营销、产品推荐、服务风险和欺诈、服务市场竞争环境变化等有准确、实时、快速和全方位的分析、判断。此外，要求图书馆可根据读者群分布和数据分析负荷，建立多个位于不同地域的子数据中心，保证数据中心和子数据中心间具有T级的高速网络互联。可在降低云数据中心系统结构复杂度和不确定性的前提下，实现大数据分析过程中云计算架构、云资源和大数据分析负载的最优化匹配。

2 图书馆大数据分析平台的系统架构与分析、应用策略

2.1 图书馆大数据分析平台的系统架构

图书馆大数据环境除具有数据海量、类型多样、处理快速和高价值的4“V”特征外，还存在着大数据采集来源广泛、非结构化数据为主体、数据价值密度低、数据噪声大、实时性要求高和可控性不强等问题。因此，要求图书馆大数据分析平台必须坚持系统分层和功能化模块构建的原则，在保证每一层中的组件保持内聚性的同时，与相临各层间保持较松散的耦合性，确保大数据分析平台安全、高效、开放、经济和可控。

本文设计的图书馆大数据分析平台系统架构如图1所示。

图1 图书馆大数据分析平台的系统架构

该大数据分析系统主要由大数据采集层、大数据存储层、大数据分析层、大数据分析控制层、大数据分析结果表现层5个部分组成。（1）大数据采集层主要由图书馆视频采集设备、系统监控服务器、传感器网络、读者管理信息系统、阅读终端和第三方大数据库组成，负责图书馆相关大数据的采集、噪声初级过滤、存储和传输等任务。（2）大数据存储层负责将由大数据采集层传输来的数据，经过分布式缓存设备的一级缓存后存储入大数据库，通过对数据存储过程的监控、存储优化、存储资源调度和反馈控制，确保存储过程安全、高效、经济和便捷。（3）大数据分析层基于大数据存储层的支持，完成大数据的挖掘、价值发现、关联分析、联机分析处理、分析层系统的自主学习等。（4）大数据分析控制层负责对大数据分析过程进行监控、管理与安全预警、系统资源调度、系统分析的优化和实时分析管理等操作，并通过反馈控制来保证大数据分析层整体效率和分析结果最优。（5）大数据分析结果表现层基于底层服务的支持，完成图书馆大数据分析结果的处理与统计、可视化表现建模、可视化表现、分析结果的有效性评估，以及通过评估结果完成对分析控制层的反馈控制，实现大数据分析平台系统运行的资源投入收益与评估结果整体最优化[8]。

2.2 图书馆大数据分析平台系统的应用策略

2.2.1 确保图书馆大数据资源分析结果高价值和可用

图书馆大数据的内容除了传统的读者特征数据、用户服务数据、服务器日志和服务器监控数据外，还包含了读者阅读行为的监控数据、读者社会关系数据、读者个体地理位置信息、阅读终端配置与运行数据、图书馆管理与服务系统运营日志、用户身份与访问数据、应用系统数据、业务信息和外部市场竞争环境数据等，这些大数据具有不稳定、快速流动、相互关系复杂和可控性差的特点，严重影响了图书馆大数据资源的价值发现、提取和应用。

为了确保图书馆大数据资源具有较高的价值属性和可用性，大数据采集终端首先应对所采集的数据进行初级筛选、标准化处理和整合等操作，然后按照数据采集对象、类型和作用对象进行划分，将数据传输至大数据采集端初级数据库，进行简单的预存储、查询、处理和噪声过滤工作，在降低数据采集端负载和减少采集端大数据总量的前提下，提升图书馆大数据的价值密度和可用性[9]。其次，应将由多个数据采集端采集、处理后的大数据传输至图书馆大数据存储库。大数据存储库应具备海量数据存储能力和分布式集群运行的工作方式，可对大数据进行存储优化、快速清洗和预处理等操作，具备复杂大数据的快速查询、调度和计算能力，可有效保障图书馆管理与服务的适时分析、决策需求。第三，图书馆还应利用大数据的分析程序，对存储的大数据进行类型分析、分类汇总、分类存储等操作，在大数据存储库中完成大数据的初级预测、分类、价值挖掘和数据融合。

2.2.2 大数据分析应以读者阅读需求和QOS保证为中心

大数据时代，图书馆大数据分析面临着管理与服务系统体系架构日趋复杂、分析数据海量多样、传统的分析平台与方法不可用、数据关系复杂和知识发现困难等问题。为了确保大数据分析科学、可用、经济和可控，图书馆必须以读者阅读需求和QOS保证为中心，不断提升大数据分析对图书馆服务模式与方法变革的支持力。

行为大数据是图书馆分析读者行为随机模式、挖掘行为价值和明确读者需求的基础数据。读者行为大数据主要有个性化阅读内容定制、搜索、浏览、点评、取消、移动阅读路径、个体地理位置、阅读社交活动、服务评价等，以及在第三方服务平台上开展的与阅读活动相关的行为数据。图书馆必须对读者行为数据的类型、格式进行准确的规范性定义，并实施即时、动态、快速和便捷的大数据价值提取、分析和决策策略，才能确保图书馆服务决策随着读者阅读需求的变化而动态变化，才能保证具有较高的读者阅读满意度[10]。其次，图书馆应基于读者阅读活动质量与满意度评估结果，对图书馆的业务流程进行修改和完善。在可视化分析技术的支持下，帮助管理员查找出关系图书馆业务流程效率的关键因素，发现业务流程与读者阅读忠诚度之间的关系，通过提升关系图书馆服务有效性的关键业务收益和应用系统效率，来提高图书馆服务的综合收益率和读者满意度。第三，图书馆应依据对读者阅读需求和QOS保障有效性的分析结果，科学预测出图书馆服务理念转化、服务模式变革、读者阅读需求变化、管理与服务系统IT基础设施架构发展的趋势，确保图书馆在发展战略决策制定、服务模式变革、管理与服务的IT系统建设和市场竞争环境分析中，具有安全、科学、开放、低风险和低投入的优势。并可根据大数据的决策支持，对未来用户服务模式变革和读者服务需求科学、任意和可控地扩展。

2.2.3 图书馆大数据分析应基于多维度动态的分析方法

非结构化数据占据图书馆数据总量的85%以上，主要由视频监控数据、服务器运行日志数据、服务器与阅读终端配置数据、读者阅读行为数据、读者阅读社交数据、读者个体位置信息，以及来自设备或者其它数据库的流数据等组成。如何制定科学的大数据分析机制，把非结构化数据统一标准、类型和分析流程，是图书馆多角度挖掘非结构化数据的价值和发现相关知识的前提。

当前，传统的OLAP（联机分析处理）方式存在的最主要问题是伴随服务模式、业务的发展与变革，所构造的图书馆业务模型和数据分析模式也经常发生变化。数据分析师在依据图书馆业务维度和度量的变化对分析多维立方体重新定义和生成时，会导致数据分析的稳定性、可靠性和可用性下降。因此，图书馆可利用诸如Hadoop分布式系统基础架构，在不需了解分布式底层细节的情况下，支持大数据分析师充分利用高速运算和存储集群，将图书馆采集的大量冗余维度信息整合到事实表中，确保在冗余维度下灵活地改变大数据分析的角度。此外，还可利用Hadoop的强大并行化处理能力，保证大数据OLAP分析的开销不随分析维度的增加而大幅增长。大数据分析师通过对维度和度量精确定义后，可根据图书馆各部门的业务需求和变化将维度任意地划分和重组，将业务的维度和度量直接翻译成MapReduce运行并生成报表，为不同部门、层次的人员在图书馆发展变革、管理和服务过程中，提供大数据的分析与决策支持[11]。

图书馆基于多维度动态的大数据分析，还应注重提升将大数据汇聚成单一的信息逻辑集和可视化处理的能力，在分析时通过对结构化或非结构化物理数据的底层结构进行去耦合，来提高大数据分析的灵活性。特别要满足大数据分析师、各部门业务人员、业务流程分析程序、关键性应用程序对重要大数据的实时获取、更新需求，并利用图书馆获得的第三方相关数据，对大数据的分析方法、分析流程和结果进行修正、完善后，将大数据分析结果与图书馆相关部门、人员的决策流程进行绑定，提高图书馆大数据分析、决策和结果修正的智能自动化水平。

2.2.4 确保大数据分析模型和方法科学、高效

图书馆在大数据分析中，大数据质量、管理有效性、数据挖掘算法科学性、分析结果可预测性、语义分析引擎可用性、分析结果可视化表现等因素，是大数据分析模型运行和分析结果呈现科学性应重点关注的几个问题。

《信号与噪声》的作者Nate Silver在书中描述道：“更多的数据意味着更多的噪声。信号是真相，而噪声却使我们离真相越来越远。”指出大数据只是数据分析的基础和前提，而如何构建科学的大数据分析模型和采用有效的数据分析算法，则是决定大数据分析科学、可用的关键因素[12]。在现实的图书馆大数据分析中，数据分析师会习惯性地采用传统的固定分析方式，对大数据进行分析、价值挖掘、解释和预测，这些方式难以将噪声信号从大数据中有效地分离出来，会影响大数据分析结果的真实性和可用性。因此，大数据分析模型应利用层次化的架构描述，明确大数据在不同层次上的表达，帮助图书馆挖掘出复杂数据关系中蕴涵的价值和决策过程中复杂抽象的问题。此外，图书馆还应对大数据分析所依赖的知识库动态地添加、修改、删除和更新，重点关注关系知识库可用性的知识概念、实例、属性和关系等。

大数据分析结果的可视化表现，是关系图书馆能否全面、有效地获取大数据分析结果中的隐含知识，以及依据分析知识做出正确决策的重要问题。图书馆大数据可视化分析面临的挑战是分析对象的海量、高维度、多来源和动态变化，以及分析结果的真实、即时和全面可视化表现等问题。因此，图书馆对分析结果的可视化表现，应重点加强对大数据流的压缩和冗余信息的删除，以此降低大数据计算、分析和表现的复杂度，从多尺度、多层次和多方向上实现分析结果的科学表现和知识的可视化展示。

3 结语

数据库图书管理系统题目 篇4

系统中至少包含如下信息：

读者姓名、id、性别、学历（初等、中等、高等）、年龄、职业类别、图书id、图书名称、图书类别（基础类、科技类、文史类、社会科学、自然科学）、图书书龄、所属出版社、图书价格、图书是否完好、图书借阅人、借阅起始时间、图书借阅时长、图书续约（最多可连续续约3次）、图书是否已归还、图书是否已损坏，读者注册级别（分普通读者和vip读者，普通读者同时可以借阅2本书，vip读者可以同时借阅5本书）。

图书系统中，相同的书籍可以不止一本，读者可以同名。一次借阅期限一个月（30天），一次续约延长一个月。过期后每超出一天须缴纳滞纳金一元。图书损毁后就被报废。

1、请用完整、连续的SQL语句设计数据库和表，请根据情理和场景设计各类约束。

2、请查询‘计算机导论’这本书籍的被借阅次数。

3、请查询借书证号为11的读者历年来的借阅次数（不包括续约）。

4、请用一条或者多条语句查询‘计算机导论’这本书籍当前是否可以借阅。

5、请找出最热门的书籍名称（总共借阅次数）。

6、请找出学历中等或中等以上人员关注度比中等以下人员关注度高的书籍。

7、请查询‘王小东’当前可以借阅多少本书。

8、请查询‘王小东’当前共须缴纳多少滞纳金。

9、请统计各职业类别人员的借阅次数。

10、请查阅哪个出版社的书籍借阅频率最高（可以考虑按进行统计）。

11、检索学历比‘王小东’高，年龄比‘王小东’大，而借阅次数比他少的读者id。

12、请查询至少关注过图书类别中3个类别的读者id。

13、请查询‘计算机导论’书籍在各个学历阶层的借阅次数。

图书管理系统数据库设计 篇5

高校图书馆数据库的特色化建设过程涉及到内容的收集、筛选、录入与运用，这一过程必须坚持数据库建设的基本原则，才能保持数据库建设的主旨与特色。首先，要突出数据资源的特色性。高校图书馆特色数据库建设是在现有纸质馆藏及电子数据资源基础上的重建，不是简单地扩建或补充，要以服务的特色化建设为理念，引导数据库的特色化建设。为此，应在传统数据资源的基础上，着重于某一领域、某一方向、某一主题，有重点地开发数据资源，使建成的数据库充分体现地域性、学科性、专题性和唯一性[4]。其次，要保持数据主题的一致性。建设数据库的环节之一是大量数据资源的收集，要收集什么样的数据资源，哪些资源是重点，哪些资源有利于突出数据库建设的特色性，都必须围绕一个统一的主题，要始终保持数据资源在主题上的一致性;无关或相关度不大的数据资源即便收集也要经过筛选过滤，避免冲淡数据库的特色性。再次，要统一数据系统的标准化。数据系统对数据资源的录入过程需要统一标准，使录入内容在同一个平台上同构化、兼容化，以实现数据资源的网络化共享与应用，有利于服务的规范化与标准化。当然，无论数据库建设要追求怎样的特色效应，都必须以实用和适用为根本，都必须以为客户提供高效的服务为根本。

2.2特色数据库建设的资源采集

图书管理系统数据库设计 篇6

关键词：图书馆,书目数据库,建设,管理

一般来说,图书馆自动化系统只要由5个要素构成:软件、硬件、数据库、人员以及管理。其中,数据库是图书馆自动化系统赖以生存的核心与基础，如果没有数据库的管理系统那实用价值是不大的。相关的计算机硬件与软件到处都可见到，可以说层出不穷，而且呈现日新月异之势。但是只有图书馆馆藏书目数据库不能用现成的。任何一个高校的图书馆都必须依据自己的实际情况来进行相应的加工处理，从而使得本馆的馆藏资源准确地、完整地、系统地存储到计算机的系统中，然后利用计算机终端展开各个业务部门的工作，并向读者提供便捷的检索服务。所以，建好图书馆书目数据库是需要下很大的气力才能够解决的重要问题。

1 功能

书目数据库作为显示图书馆馆藏的非常重要的途径。用户能够利用网络对图书馆的馆藏情况了解得清清楚楚，例如依据作者、题名、分类号、关键词、ISBN出版者等来查询图书馆馆藏的图书，并且能够查询到某图书的流通情况。建立起书目数据库后，能够更加细致、高效地显示馆藏的文献信息，并且通过计算机可以为读者提供比较优质的服务。

书目数据库是图书馆全面实现自动化、网络化的基础，是图书馆向现代化转型的任务中应当首先完成的一步。只有首先建立了图书馆书目数据库，才能够真正实现各项任务的计算机化，才能够真正提高图书馆管理的便捷、质量和水平。

书目数据库是资源信息共享网络的建设中一项繁重而又复杂的基础性工作，直接关系到联机联合编目、联机书目检索等功能的实现。书目数据库的建设对网络的联网扮演着非常重要的作用。

2 建设

作为图书馆馆藏工作的基础与核心,书目数据库建设是读者检索文献、借阅图书的重要依据，是图书馆的各项业务能够顺利进行的保证。书目数据库建设的好与坏,不仅仅直接关系到图书馆自动化工作的实施情况与图书馆集成管理系统各项功能的正常发挥,更重要的还在于，它可以直接影响甚至从一定程度上决定着一个图书馆可以服务的层次以及服务的效率与水平，因此，书目数据库的建设可以说是图书馆业务能够高效工作的重点任务。

书目数据库的建设工作主要包括回溯旧书与编制新书数据，自从进人90年代之后，许多高校的图书馆均建立了相应的计算机管理系统，采访人员能够依据圈选的书目，利用CNMARC格式输人订单或者直接通过网上定书，将要采访的数据送给书店，等到新书到图书馆后，通过验收，编目人员然后在采访数据的基础之上进行主题标引和分类，对同类书的区分等环节进行加工，这样，一条新地书目数据就能够产生了。各个高校的图书馆均非常重视对于新编制的商业书目等数据的利用，直接向书目数据的制作单位定购新书数据与图书。大大减少了新书入库的时间，减轻了编目人员的劳动量。与之相比，图书馆原来馆藏旧书的回溯建库工作就变得艰巨多了。经过许多年的积累，各高校图书馆的书目数量非常大，如果将图书馆所有的馆藏信息一条一条的输入计算机系统中，可以说是一件非常复杂的事，因此，需要制定出周密的切实能行的方案。目前各图书馆的回溯建库工作方案大致可以分为两种，一种就是业务外包，请一些专业的数据公司来进行建库;二就是依靠自身图书馆的馆力量来建库。这两种方案均各有优劣，利用业务外包，请专业数据公司来建库的劣势是费用很贵，可是数据质量要更可靠，建库的速度也要快很多。如果利用本馆的力量来建库，人力不足，数据质量很难保证，闭馆时间长等一系列问题，优点就是花费少。两种方案到底应当选哪一种，应当结合本馆的资金情况、人员情况等各方面进行综合考虑。数据库建设是一项劳动力密集、技术密集、知识密集的工程，标准化和专业化的程度要求比较高，耗资、耗力、耗时。因此，需要图书馆根据本馆的具体情况，选择合适的建库方案。

建库方案选择好了之后，就应当选择建库的具体方法，建库具体的方法常用的有两种:一就是将卡片目录作为根据的建库方法，这种方法的缺点是因为卡片目录所能够提供的信息源有限，故而不可以确保书目数据库的质量，容易发生漏检，检全率降低，使得文献不能够充分利用，优点是建库耗时较少，能够很快地实现机检;二就是将书作为根据的建库方法，图书所能提供的信息点比较多，无论是形式特征或者是内容特征都比较准确，能够确保书目数据的完整性和准确性。但是，其缺点是建库的速度比较慢。目前，许多高校图书馆在回溯建库中采用了第二种方法，这种方法仅仅需要对套录数据，然后结合本馆细则做稍微的改编，因此，提高了回溯建库的质量和速度。

3 管理

大量的冗余数据甚至是有差错的数据若存在于书目数据库中会严重的影响书目数据库的运行，使数据库的运行效率降低，大量占用图书馆中的硬盘，加大了硬件设备的开销，严重影响了数据的完整性和标准化，对各图书馆之间书目数据的共享共建构成障碍，使得管理工作出现严重偏差，因此，为了使书目数据库的运行效率得到提高，图书馆的各项业务工作可以正常进行，对书目数据库的管理应当引起高度重视。图1是图书馆数目数据库管理的常用对策。

3.1 明确编目人员的工作职责

编目人员应当把书目数据库中的一些文字标引、录入等工作错误作为日常工作开看待，一旦发现了一条立即就修改一条。比如一种书如果出现多条记录应当及时合并;如发现异书同号或同书异号的应当及时纠正;字段著录有错误或者数据不完全的要及时更正;著录出现出入的丛书、多卷书要合并整理，让书目的数据一致，对于那些存在共性的问题，可总结发生的规律，然后用计算机对其进行批处理。

3.2 建立书目数据检查和信息反馈制度

对于那些数据量非常庞大的书目数据库来说，在图书借阅流通的过程中，工作人员可以通过借阅而去发现有质量问题的数据信息，是一种数据库管理的有效方法。一旦工作人员发现了有问题的数据，他们可以非常便捷地通过跟实际图书进行核对，然后将存在问题的字条进行记录并反馈到相关部门或岗位，从而对错误进行改正。

3.3 设立读者信息反馈体系

设立读者信息反馈体系主要是搜集和接受读者在文献的借阅或检索中遇到的相关建议、意见、问题，图书馆需要配备专业人员对这些意见和问题进行答复和处理，使其成为一个良性的循环体系。其首要的功能就是对收集到的读者问题进行分析和筛选，将有质量问题的书目数据送交给负责数据校验的专业人员进行进一步的核对改正，然后专业人员对于出现问题的书目数据，进行相应的处理或修改。

3.4 建立规范化的文档

规范工作的标准化是影响图书馆书目数据质量非常重要的一环。如果要确保书目数据的质量，就必须建立规范化的文档，利用规范文档，可以对各种形式的事物名称进行规范，然后再将跟该名称相关的一些记录集中在同一标准、规范的标目下，因而就保证了书目的一致性与检索的查准率和查全率。

3.5 建立和健全备份制度

从广义上去理解，就是对书目数据建立一个备份系统。而对于服务器跟数据库来说，最基本、最首要的要求就是备份服务器设置以及数据库数据。数据库的数据备份主要是针对每天对流通中的借还信息、新文献的加工数据和、预约以及其他查询和检索数据信息的备份。只要系统和数据库发生了故障，就能够及时地恢复系统与数据库数据。

4 结语

总之，书目数据库中数据的建设和管理是一项艰巨且复杂的经常性的工作，是图书馆各项业务工作得以正常进行的基础性保障，只有严格把关，始终坚持层层督查，才能够保持书目数据库的快速发展，为图书馆实现网络化提供必要的条件，从而真正实现各高校图书馆的资源共享。

参考文献

[1]范晓鹏,俞芙蓉.论中国数字化图书馆建设[J].大学图书馆学报,2001,(1):12-15.

[2]裘江南,金玉玲.试论Internet环境下OPAC系统的发展趋势[J].大学图书馆学报,2000,(1):48-51,60.

[3]毛世蓉.论文献资源共享与机读目录数据质量[J].大学图书馆学报,2000,(5):54-56.

[4]全国图书馆联合编目中心,国家图书馆图书采选编目部.中文图书机读目录格式使用手册[M].华艺出版社,2000.

[5]黄连庆.高校图书馆开发利用网络信息资源的问题与对策[J].大学图书馆学报,2000,(1):43-45.

基于数据挖掘技术的图书管理探讨 篇7

关键词：数据挖掘技术；图书管理；信息化

信息技术的应用，促进了图书馆的数字化建设。随着图书资源的丰富，图书管理的难度逐渐增加。面对海量的图书数据信息，图书管理模式也相应的发生了改变。作为代表性的信息技术，数据挖掘技术的应用，将图书管理工作变得更加简单，有效改善了图书信息存储和处理效率低以及查询和检索困难等不足。数据挖掘技术在图书管理当中的应用，对图书信息数据进行充分的挖掘，以有效满足当前人们对其的需求。

一、数据挖掘技术应用的背景

信息技术的应用，极大提升了图书馆的数字化程度。在图书管理当中，大量的图书信息数据需要处理，用户可以通过网络平台随时随地对图书信息进行查找和浏览，更加高效、便捷的获得所需要的信息，图书管理系统则为其提供所需的服务。在图书管理数字化发展的过程中。图书资源数据变得更加复杂和庞大，给图书管理系统带来了不小的压力。当前，这些图书资源数据的作用仅仅限于记录查询，作为信息检索的一种凭证，其作用和价值并未充分的发挥出来。为了更好向用户提供优质的服务，数据挖掘技术开始应用于图书管理当中，在很大程度上提升了图书管理的水平，能够充分挖掘海量数据信息当中潜在的价值。除此之外，图书馆或书店的图书归类、采购、分配，都需要科学合理的予以安排，在计算机管理和网络化查询服务的作用下，图书管理工作更加有条不紊的进行下去，对图书管理的信息化和数字化发展有着积极的影响[1]。

二、数据挖掘技术的功能及优势

1.数据挖掘技术的功能

数据分类、关联分析、聚类分析以及浅析预测是数据挖掘技术的主要功能。

其一，数据分类。数据挖掘技术能够明确目标数据集，并根据数据的行为和属性，以更加准确地对数据进行分类和描述。确定分类模型和分类规则，以作为数据分类的参考依据，对数据的特征予以准确的描述。可以根据已完成数据模型对分类数据进行预测和分析。在进行新数据的搜集与分析的过程中，数据分类的功能得以充分的发挥出来。在图书管理当中，数据挖掘技术数据分类功能的优势更为显著。

其二，关联分析。数据挖掘技术的核心功能，是挖掘信息数据当中潜在的关联。通过对数据的关联分析，根据关联规则，进而挖掘出数据间隐藏的未知关系。在图书管理当中，利用数据挖掘技术的关联分析功能，以更好的将图书管理数据信息之间的联系，并有效的予以利用，更加高效的开展图书管理工作，为图书管理决策提供了重要的参考。

其三，聚类分析。聚类是指将大量的数据根据相似度来进行分类。往往不同类别的信息数据差别很大。这种相似性的划分突出了信息数据的特殊性。聚类分析下，对于具体的分类情况、分类记录没有详细的记录和了解，只是根据其实际的差异进行分类。在图书分类管理当中，通常会应用到聚类分析，不需要对各类别之间的区别进行详尽的了解。

其四，浅析预测。在研究对象的各项属性数值未能完全了解时，根据该类别对象未来的发展趋向进行预测。利用数据挖掘技术这一功能，在图书管理数据库当中进行自动化的查询，根据获得的相关数据信息，对图书管理的发展方向进行预测。该过程中，根据变化的规律和趋势，来了解未来阶段内图书管理工作的形势[2]。

2.数据挖掘技术的优势

数据挖掘技术凭借其强大的数据统计功能和先进的学习智能，在多个行业领域都发挥着其重要的作用，并取得了良好的成果。对于信息时代的图书管理而言，数据挖掘技术的应用有着非常重要的意义。改善了数据存储和处理效率低以及检索困难等不足，极大的提升了图书管理数字化和信息化的程度，为人们的学习提供良好的服务。从数据挖掘技术的功能来看，数据挖掘对图书管理数字化发展有着积极的影响，有着十分显著的优势。其一，信息采集效率大幅提升。充分利用数据挖掘的功能优势，从庞大的图书数据库当中采集和提取有价值的信息数据，进而实现信息资源的优化。根据用户以往的查询和浏览记录对其兴趣和需要进行分析，查缺补漏，优化信息资源。提炼知识信息，予以归类总结，补充图书馆的文献资源。智能采集和捕捉用户的信息，进行自动分类，图书信息资源的利用率得以显著提升。

其二，凸显了图书管理的个性化服务。数据挖掘技术的应用，实现了图书管理“按需服务”，突出了个性化。图书信息服务是图书管理工作重要的一部分。通过数据挖掘技术，用户的兴趣爱好能够有效的予以掌握，进而为其提供适合的图书信息服务。将用户信息和基本特征作为聚类分析和关联分析的参考，根据用户对图书信息的兴趣和爱好，根据相似度进行信息数据分类。用户在进行信息查询和检索过程中，轻而易举的就能获得需要的信息。根据聚类分析和关联分析来区别用户类型，并进行信息数据匹配，定制个性化服务，满足不同用户的不同需求。

其三，图书馆信息管理水平得以显著提升。数据挖掘为管理决策提供了重要参考，用户管理更加井然有序。在数据挖掘技术的支持下，加强内外部信息汇集，提升分析和預测能力，对图书管理的发展方向予以准确的预估[3]。

三、基于数据挖掘技术的图书管理

数据挖掘技术在图书管理当中得到了广泛的应用，图书管理工作的效率得到了有效的提升，促进了图书馆的数字化建设。在信息时代，数据挖掘技术的优势得以凸显出来，为图书馆数字化提供了良好的助力，为广大用户提供更加优质的信息服务。

1.资源管理

图书馆作为文化教育学习的重要场所，为人们提供文化知识服务。在信息化和数字化发展的趋势下，数据挖掘技术得以有效的利用，使图书管理工作更加有条不紊的进行下去。在用户资源管理方面，围绕图书馆用户提供信息资源服务，在长期的服务工作当中，用户群体会逐渐的扩大，用户资源也随之增多，用户资源管理就变得十分重要。从某种意义上来说，图书馆管理服务是社会关系体系当中的一部分，图书管理水平和能力则决定。着为用户提供服务的质量，在用户资源管理的过程当中，通过对用户信息详细的了解和掌握，对相关信息数据进行统计和分析，明确用户对信息服务的要求，提供相应的服务，赢得用户的满意。在图书管理智能化发展的同时，也要满足信息服务的个性化要求。针对性的提供信息资源服务，给用户以良好的体验。加强信息资源建设，采取有效的服务策略，通过数据分类、关联分析、聚类分析等功能的有效发挥，极大的提升用户资源管理的水平，为图书馆的发展决策提供了重要的参考，决定着图书管理的服务行为[4]。

2.信息服务

在数据挖掘技术的作用下，图书管理的服务功能得到了有效的拓展，开拓了全新的信息服务项目，信息服务的质量也有效得以提升。数据挖掘技术改变了传统的图书信息资源检索模式，降低了信息数据库进行定题情报服务的难度。数据挖掘技术能够有效整合和归类不同的信息数据，完善图书电子信息平台，并与纸质图书保持一致，保证信息检索的准确性。結合网络信息技术，有效的拓展了知识信息资源，丰富信息服务的内容，以满足用户的更多需要。另外，保证用户隐私安全同样是用户信息服务当中的重要内容。保护用户个人信息安全，使用户获得更加满意的信息服务[5]。

3.图书的归类、采购、分配

基于数据挖掘技术的图书管理，图书归类、采购、分配方面起到了关键性的作用。在进行图书管理工作的过程中，需要根据信息数据库的历史记录进行数据分类、关联分析、聚类分析等工作，分析图书的借阅频率和利用率，进行科学合理的分析，进而对图书进行分类，根据用户对不同类别图书的信息服务需求，为图书采购提供参考性意见，按需采购，合理分配，保证图书管理工作平稳有序的进行，并充分满足资源管理和信息服务的要求。在该过程中，根据信息服务的需要，对图书文献进行正确的筛选，根据图书的利用率，合理的予以分配。对于数量短缺的图书文献，要及时的补充，以有效完善图书馆信息资源体系，充分的利用资源，以更好的服务于人们的工作和学习当中[6]。

四、结论

基于数据挖掘技术的图书管理，有效的提升了信息处理能力，在信息化产业建设当中发挥着重要作用。充分利用数据挖掘技术的功能，有效发挥其优势，以提升图书数字化管理水平。根据数据挖掘技术在图书管理当中的实际应用。在数据挖掘技术作用下，图书管理的职能得到有效的拓展，资源管理和信息服务水平得以显著的提升，促进了图书馆信息资源数字化建设，对数字图书馆数字化发展有着十分积极的意义。

参考文献：

[1]吴淼.数据挖掘技术在高校图书管理系统中的应用研究[J].内蒙古科技与经济，2012，03：83-84+93.

[2]姚磊.基于数据挖掘的图书管理决策系统研究与实现[J].甘肃科技，2012，21：21-23.

[3]杨红霞.基于数据挖掘技术的图书馆管理[J].科技情报开发与经济，2011，12：75-77.

[4]李玉兰.高校图书管理中的数据挖掘技术[J].黑龙江史志，2011，13：31-32.

[5]王碧英.数据挖掘、信息加工与图书管理——论数据挖掘技术对图书馆数字化建设的意义[J].淮南师范学院学报，2013，06：138-141.

图书管理系统数据库设计 篇8

关键词 大数据 高校图书管理员 管理服务职能

中图分类号：g718 文献标识码：a 文章编号：1002-7661（2016）17-0012-02

二十一世纪是信息技术飞速发展的大数据时代，网络资源数字化，并不断地开拓创新，数据已渗透到各行各业，与人们的生活息息相连。高校图书馆应适应电子信息大数据时代发展的需要，不仅是提供借阅图书，提供阅读环境，更应是以广大师生的需求为核心，提供更多有效的电子信息资源。

高校图书馆数据管理员应具有大数据图书馆专业素质，为广大师生提供更有效的服务。图书馆是高校文献资料的集中地，具有悠久的文化，具有丰厚的数据资源。是广大师生进行查阅文献、丰富知识、提高素养的理想圣地。随着大数据时代的发展，高校图书馆管理已由传统的以借阅文献服务职能为主转化为智能化、网络化、数字化服务为主，极大地丰富提高了图书馆现代化服务内容与质量。

加强高校图书馆管理者大数据职能化，有利于丰富图书馆管理内涵，有利于建立一整套大数据服务管理体系。但我国高校目前大数据图书馆管理专业人才匮乏，在实际的管理中仍然是数据的管理者。高校应尽可能通过培养更多适应大数据发展需要的专业人才，使图书馆在数据收集、整理、存储、管理、传播、访问、反馈、维护等方面具有专业管理技能与素养。大数据背景下的图书馆管理者需要能灵活有效自如处理非结构化、半结构化与结构化的各种数据，充分发挥图书馆的网络数字的优势，使传播知识更科学、更广、更有效。

很多学者认为数据是有生命周期的，从数据的采集、整理、加工、发布、传播、反馈是一个完整循环体系过程，需要数据的管理者提供更专业化的技术管理服务，并伴随自始至终。

如有的学校采用网站指导模式，已经有在线数据咨询、电子模板等数字化服务，既有助于满足广大师生进行查阅、互动、科研等需要，又尽可能以最少的管理人员满足广大师生的服务需要。

大数据下的高校图书馆管理者需要有更专业更个性化的素质。需要有过硬的计算机专业技能，这是数据管理的必备素质。能灵活应用数据分析工具，如spss等、网络研究开发技能，如l等。同时，需要要非专业化的人文素质。具有较强的人际交往沟通能力，能在数据管理的各个阶段提供良好的人性化服务。具有较强的管理能力，使数据管理具有更长久性、有效性、权威性。只有具备过硬的计算机专业技能与高素质的服务，才能使服务管理职能更专业化、具体化、人性化。

为适应大数据网络时代发展的潮流，为了更好地服务广大师生对数字信息资源的需要，我们应采取有效措施，提高服务质量。

1.加大人才培养力度。目前，高校图书馆高素质的数据管理人才是很缺乏的，需要大力培养引进数据专业人才。图书管理人员是一个有机整体，应根据图书馆的时代发展与用户的需要，进行明确的角色定位。统筹兼顾，科学设置，管理机构要合理、人员配置要合理、职能分工要明确。不能盲目引进或培养，要能突出重点，有针对性地培养图书管理实际所需的不同人才。根据实际情况，未来发展的需要，进行角色定位，各尽其责，密切合作，更好地实现图书馆管理的服务工作。大数据管理人员职能应在传统的管理职能得到丰富和发展，能对数据库进行科学的构建，并提供智能化的人性服务。需要根据时代发展的变化，广大师生对知识信息的需要，图书馆发展的要求，使管理服务更具有专业性。既要能采取利用存储文献资料，又要能整合分析反馈信息资源，提高文献信息资料的循环利用效率。

2.提高服务质量。传统的图书馆服务职能主要是为读者服务，基本上是单一性、大众化的服务。大数据下的管理人员更多的是提供个性化有针对性的服务，是广大师生利用电子数字信息资源的有力助手。同时，需要对用户使用信息资源进行深入的分析研究，更有针对性地提供人性化服务。构建完善的数据管理循环模式，使数据管理标准化、评估科学化、预期超前化、传播大众化、反馈常态化，最大限度地满足用户地需要，最大限度地节约财力物力，有效地管理利用数据，提高服务质量有效性。大数据时代高校图书馆，需要管理人员提供常态化服务。需要图书馆管理者能相互加强合作，提高整体服务水平，具有传统管理人员的职业技能素质。爱岗敬业、服务热情、熟悉图书馆文献资料布局。需极大地提供数据管理人员个性化服务水平，丰富个性化服务内涵。具有过硬的数据专业分析能力，数据采取分析能迅速、准确，利用率高。各种先进的数据管理分析软件能灵活操作运用，如hadoop软件，成本低，准确方便，是非常实用科学的一款大数据处理软件。提高数据管理人员个性化服务，需要采取有针对性的措施逐步落实。同时，需要努力提高采集信息资源的质量，尽可能减少误差，使信息内容尽可能真实性。高校图书馆管理员需要高度树立数据信息质量意识，在具体的操作中，保障信息的真实可靠性，避免信息的失真。加强信息安全意识管理，注重隐私权、所有权、使用权的管理与界定，避免侵犯他人利益或财产。

图书馆管理系统详细设计报告 篇9

1.1 编写目的

本文档为C3图书管理系统的详细设计说明书，向阅读人 员介绍本图书管理系统的整体框架和详细设计。1.2 背景 系统描述

BMS系统为图书馆书籍管理，企业图书、材料管理提供了一个方 便的电子平台。该系统分为图书管理模块，图书信息查询、预览 模块，图书评价模块，读者信息管理模块，书籍借阅和归还管理

模块以及管理员模块等模块。图书管理系统软件是一套功能比较

完善的图书数据管理软件，具有数据操作方便高效迅速等优点。使用。除此以外，BMS可通过访问权限控制以及数据备份功能，确保数据的安全性。1.3 定义 术语：

BMS BookManagementSystem 图书管理系统 1.4 参考资料

《数据库系统概念》 Abraham Silberschatz Henry F.korth 《软件工程导论——第4版》 张海藩 清华大学出版社 2 程序系统的组织结构 2.1系统架构

本系统包含客户层，中间层和图书管理信息系统层。其中，客户层用于用户与客户端的交互，例如显示信息，查询信息，提交信息，输入数据等。中间层为应用服务器部分，主要用来实现数据的接收，发送，并作为一座“桥梁”来连接客户与数据库。图书管理信息系统层主要实现数据的处理功能。

从安全的角度看，中间层的引入能有效的对系统与数据进行保护，用户无法直接修改，删除核心信息，从而使系统安全性得到保障，有效地避免数据丢失等问题的出现

管理员在得到读者归还图书的需求时，在在图书借阅记录表中查询到该借阅信息。根据该信息判断图书是否是该处借出图书，判断图书是否逾期，是否需要对读者罚款。并修改图书借阅记录表和读者借阅记录。程序1（注册登录模块）设计说明 3.1 程序描述

读者第一次使用该系统，需要通过注册才能成为系统的用户。登录系统后，用户可以使用系统开放给普通用户的各种功能。在个人信息中，注册用户还可以查看并修改自己的个人信息。丢失自己密码的注册用户可以通过个人资料认证来重新找回自己的密码。3.2 功能

注册部分：非会员输入注册信息，系统判断注册信息的正确性，如果正确，在数据库插入新的读者信息，并返回欢迎信息。取回密码部分：读者输入读者ID，系统取出该读者ID的密码和注册邮箱，将密码发送到该邮箱中。登录部分：管理员输入登录名和密码，系统判断密码正确性，如果正确，向管理员提供管理员相关功能。读者输入登录名和密码，系统判断密码正确性，如果正确，向其提供读者相关功能.3.3 性能

–允许读者测试注册读者ID的合法性 –提供足够的帮助信息，诱导用户输入

–允许读者跳过某些非关键信息，允许读者更改输入次序 3.4 输入项

–注册部分：输入注册信息，包括用户名，姓名，地址，Email，电话号码，密码等。–取回密码部分：输入用户名以及Email,电话号码中至少一项 –登录部分：读者输入用户名与密码，管理员输入管理员ID与密 码。3.5 输入项

–注册部分：如果成功，输出欢迎信息；否则出现失败提示信息。–取回密码部分：如果成功，显示成功信息，并将密码发送至Email 中;失败则显示失败提示信息。

–登录部分：如果成功，输出欢迎信息；反之则提示失败信息。3.6 算法

–注册部分：首先判断数据库中的读者ID是否存在，如果存在，提示错误信息，如果不存在再判断输入数据是否符合输入要求，不符合要求，提示具体错误信息，反之则将注册读者信息存入到 数据库中。

–取回密码部分：首先判断输入的读者ID是否存在，不存在则提 示错误信息，存在则将该读者的密码发送至会员提供的Email中。–登录部分：首先判断读者ID是否存在如果输入的读者名不存 在，提示错误信息，然后检查密码与读者ID是否对应，不对应则 提示错误信息，对应输出欢迎信息。

3.7 流程逻辑

3.8 接口 数据库接口 3.9 存储分配

读者信息存储在数据库tb_reader表中，管理员信息存储在数据库 tb_admin中.3.10 注释设计

用/*„„*/作多行注释，用//作单行注释 3.11 限制条件

取回密码时读者的邮箱地址一定要合法的，才能把密码发送到该 邮箱中。3.12 测试计划