資料庫的定義與建置

人類文明在數千年的時間內持續發展，自從文字符號發明之後，資料的累積 就是人類知識傳遞的重要方式之ㄧ。在近年來資訊科技的快速發展，隨著資料電 子化的腳步，資料的數量與複雜度日益龐大且快速成長，其規模遠遠超出傳統資 料與檔案管理的能力範圍。因此，為了能處理和運用這些超量的資料，讓人們能 有效率的在浩瀚的資料中擷取所需，資料庫的概念就因此而成形。

資料庫(Database)一詞是在 1963 年於美國舉行之「電腦化資料庫發展與管理」

研討會中被提出，最早的定義包含一個資料庫對應一個檔案，一個檔案內有一套 編 輯 好 的 資 料 登 錄 ， 而 每 一 個 資 料 登 錄 是 由 一 個 存 取 鍵 和 資 料 所 組 成 的 (Robin,1989/1993)。目前資料庫的功能，除了保存資料之外，更能在大量的資料 的存取上，達到事半功倍的成效。因此將各種工作所收集到的資料，轉換成電子 資料並以資料庫的形式儲存，已是今日各領域工作上必要的程序之ㄧ。本研究即 秉持著此一理念，將所收集到的耐震補強評估資料，以資料庫的型態儲存，以利 後續研究分析所需。

在資訊科技發展的初期，資料庫的管理是由專業的人員以手動操作軟體的方 式進行管理作業。但是隨著資料的電子化與快速累積，以手動的方式處理資料的 模式已經無法滿足現今各領域的的需求，包含能快速的查詢到所需且正確的資 料、如何避免資料重複的問題、如何更有效率的儲存更多的資料、…等各種的問 題。為了解決這一問題，藉著資訊科技的技術的協助，各式各樣資料庫系統就如 同雨後春筍般的出現，資料庫系統軟體能以更自動化且快速的方式管理資料，以 滿足各領域的工作所需。

資料庫系統（Database System）是由兩個部份所組成的，一個是資料庫本身，

另一個是資料庫管理系統（Database Management System）。資料庫本身只是儲 存各式各樣資料的電子檔案，使用者必須透過一個程式介面來管理資料庫內的資 料，這個程式就稱為資料庫管理系統。資料庫系統可以解決早期以傳統檔案系統

儲存資料所產生的不便與缺失，例如資料不一致、資料的安全性、…等各種的問 題。它是一種專門處理資料的程式系統，扮演著使用者和大量資料之間的溝通橋 樑，其優點如下所示(許正憲、張嘉琪，2011)：

一、程式與資料有可切割的獨立性。

二、資料容易網路化和多人共享。

三、可檢查和減少資料重複性的問題，增加資料的一致性。

四、可以使用各種自動化的技術處理、轉換和分析資料。

五、減少程式開發者的負擔，有現成的資料系統可提供使用。

六、完整的權限管理功能，增加了資料的安全性。

由以上的說明可知，資料庫系統具有許多的優點，因此被大量運用於各行各 業之中。資料庫系統伴隨著數十年來人類科技的創新與進步，目前已有許多的型 態與應用方式。目前常見的資料庫系統以儲存模式來分類，可分成六種不同的類 別，茲分述如下(廖述賢、溫志皓，2012)(許正憲、張嘉琪，2011)：

一、階層式資料庫(Hierachical Database)：

階層式資料庫是較早期發展的類型，其設計理念是認為資料以階層的方 式來呈現最清楚，因此它採用樹狀結構的方式，將資料分類儲存在不同的階 層下。

二、網路式資料庫(Network Database)：

為了解決階層式資料庫搜尋資料速度的問題，就發展出網狀式資料庫的 類型(Gerald,2004)。其儲存方式為將每一個資料變成一個節點，每個節點之 間都可以建立關聯性，因此可以表示多對多的資料關係，也有從不同路徑存 取相同資料的特性，其資料節點間可形成一複雜的網狀結構。

三、關聯式資料庫(Relationship Database)：

關聯式資料庫是目前使用率最高的資料庫類型，其資料的主要儲存型態 為二維的資料表(Table)，資料表內有資料欄(Column)和資料列(Row)，使用

者可藉由行與列的關係來找出所要的資料內容。而在數個不同的資料表間可 以使用相同的欄位來維繫之間的關聯與查詢作業。

四、實體關聯式資料庫(Entity-Relationship Database)：

是關聯式資料庫的延伸形式，強調以實體-關係圖(Entity-Relationship Diagram,E-R Diagram)來設計和表達資料欄位之間的關聯，如此可以設計出 正確的關聯式資料庫架構(Peter & Carlos ,2009)。

五、物件導向式資料庫(Object-Oriented Database)：

物件導向式資料庫是近期發展的新型態資料庫，其資料是以物件的方式 來表示，物件可以表示複雜度較高的資料類型，其概念來自物件導向的程式 設計，將反覆使用的程式碼定義成物件，可以加快執行速度，減少錯誤的發 生(Gerald,2004)。前述的四種資料庫型態都無法表示動態的物件，故發展物 件導向式資料庫來解決此一問題。物件資料有屬於自己的屬性和方法，物件 間則依賴方法來傳遞訊息。

六、多維度資料庫(Multi-Dimensional Database)：

多維度資料庫是應用於大型資料庫之資料倉儲(Data Warehouse)的作業 中，其資料格式為資料倉儲所需要的形式，可分成事實資料(Fact Data)與維 度 資 料 (Dimension Data) 兩 部 分 。 常 見 的 儲 存 架 構 有 多 維 度 立 方 體 (Multi-Dimensional Cube)、星狀綱要(Star Schema) 、與雪花式綱要(Snowflake Schema) 與事實群集綱要（Fact Constellation Schema）。

本研究將收集的耐震詳細評估資料整理之後，採用目前最常使用的關聯式資 料庫建立研究資料庫，做為資料探勘研究的資料來源。

雖然資料庫系統能協助大量的資料的存取，達到事半功倍的效果，但是如果 資料庫的結構與關連性設計不當，除了會影響到資料存取速度，浪費資料儲存的 空間，甚至還會造成資料不一致的情形，造成存取錯誤的資料，更直接影響到工 作的成效。在設計資料庫的時候，資料欄位的設計和規畫是非常重要的。資料庫

的規劃不當會造成日後資料處理和查詢的困難，更會影響到資料分析與探勘的效 率和結果。因此在資料探勘的工作中，要使用約 80%的時間處理資料選擇(Data Select)、資料清理(Data Clean)和資料轉換(Data Transformation)的工作，但是有這 樣的投資，才能讓後續的工作更順利的進行。

正因如此，一般在資料庫初步設計完成後，會接著進行資料庫的正規化工 作，其目的為去除多餘資料與不協調的資料關連性，以達成資料表內容最佳化的 結果。常見的的正規化動作與其概略說明分述如下(王鴻儒，2010):

一、第一正規化(First Normal Form，1NF)：

重要的原則是要符合欄位的唯一性，避免重複性的資料存在於資料庫 中。

二、第二正規化(Second Normal Form，2NF)：

為解決過多重複性的資料存在於資料庫中，必須先找出資料表的主鍵值 (Primary Key)，再檢查主鍵值與其他欄位的相依性，決定是否將單一資料表 拆開成數個獨立的資料表，並建立資料表之間的關聯性。

三、第三正規化(Third Normal Form，3NF)：

主要的目的為消除資料表內的遞移相依性(Transitive Dependency),如果 資料表內有此一情形發生，將可能會造成資料的不一致性，因此必須適度的 拆開資料表，再建立關聯。

以上是目前用的正規化方式與其使用時機的說明。至於使用到幾種正規化的 步驟，仍需設計者依據資料的實際應用情形而定，通常是要在資料重複性與使用 便利性之間取得正確的平衡模式(高偉格，2006)。