پایان نامه بررسی ومطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER2005 پیاده سازی آن روی بانک اطلاعاتی(همراه با تصاویر )

اختصاصی از یارا فایل پایان نامه بررسی ومطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER2005 پیاده سازی آن روی بانک اطلاعاتی(همراه با تصاویر ) دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

فرمت:word(قابل ویرایش)

تعداد صفحات:223

عنوان:

بررسی ومطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER2005 پیاده سازی آن روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان

پایان نامه دوره کارشناسی کامپیوتر

گرایش نرم افزار

فهرست مطالب:

چکیده ۱۴

بررسی ومطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER2005. 14

پیاده سازی آن روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان. ۱۴

فصــل اول. ۱۵

مقدمه ای بر داده کاوی ۱۵

۱-۱-مقدمه. ۱۶

۱-۲-عامل مسبب پیدایش داده کاوی.. ۱۷

-۳-داده کاوی و مفهوم  اکتشاف دانش    (K.D.D) 18

1-3-1-تعریف داده کاوی.. ۱۹

۱-۳-۲- فرآیند داده‌کاوی.. ۲۰

۱-۳-۳- قابلیت های داده کاوی.. ۲۱

۱-۳-۴-چه نوع داده‌هایی مورد کاوش قرار می گیرند؟. ۲۱

فایلهای ساده (FLAT FILES): 21

پایگاههای داده ای رابطه ای(RDBMS): 22

انبارهای داده ای.. ۲۲

۱-۴- وظایف داده کاوی.. ۲۳

۱-۱-۴-کلاس بندی.. ۲۳

۱-۴-۲- مراحل یک الگوریتم کلاس‌بندی.. ۲۴

۱-۴-۳-  انواع روش‌های کلاس‌بندی.. ۲۵

۱-۴-۳-۱- درخت تصمیم ۲۵

۱-۴-۳-۱-۱- کشف تقسیمات ۲۷

۱-۴-۳-۱-۲- دسته بندی با درخت تصمیم ۲۸

انواع درخت‌های تصمیم ۲۹

۱-۴-۳-۱-۴-   نحوه‌ی هرس کردن درخت.. ۳۰

۱-۴-۳-۲- نزدیکترین همسایگی_ K.. 31

1-4-3-3-بیزی.. ۳۲

۱-۴-۳-۳-۱ تئوری بیز. ۳۴

۱-۴-۳-۳-۲ -دسته بندی ساده بیزی.. ۳۶

یک مثال در توضیح طبقه بندی ساده بیزی.. ۳۸

ارزیابی روش‌های کلاس‌بندی.. ۴۱

-۲-۴-۱پیش بینی. ۴۲

۱-۴-۳-انواع روش‌های پیش بینی. ۴۳

۱-۴-۳-۱- رگرسیون. ۴۳

۱-۴-۳-۱ -۱- رگرسیون خطی.. ۴۳

۱-۴-۳-۱-۲-  رگرسیون منطقی. ۴۵

۱-۴-۳- خوشه بندی.. ۴۶

۱-۴-۳-۱- تعریف فرآیند خوشه‌بندی.. ۴۷

۱-۴-۳-۲-  کیفیت خوشه‌بندی.. ۴۷

۱-۴-۳-۳-  روش ها و الگوریتم‌های خوشه‌بندی.. ۴۸

۱-۴-۳-۳-۱-  روش های سلسله‌مراتبی‌ ۴۹

۱-۴-۳-۳-۱-۱- الگوریتم های سلسله مراتبی. ۴۹

۱-۴-۳-۳-۱-۱-۱-الگوریتم خوشه بندی single-linkage. 51

الگوریتم شامل مراحل زیر است : ۵۱

مثال: ۵۲

۱-۴-۳-۳-۲-  الگوریتم‌های تفکیک.. ۵۷

۱-۴-۳-۳-۳-  روش‌های متکی برچگالی. ۵۷

۱-۴-۳-۳-۴-  روش‌های متکی بر گرید ۵۸

۱-۴-۳-۳-۵-  روش‌‌های متکی بر مدل. ۵۸

۱-۴-۴- تخمین. ۵۸

۱-۴-۴-۱- درخت تصمیم ۵۹

۱-۴-۵- سری های زمانی : ۵۹

۱-۵-کاربردهای داده کاوی.. ۵۹

۱-۶-قوانین انجمنی. ۶۰

۱-۶-۱-کاوش قوانین انجمنی. ۶۱

۱-۶-۲-  اصول کاوش قوانین انجمنی. ۶۲

۱-۶-۳-  اصول استقرا در کاوش قوانین انجمنی. ۶۳

۱-۶-۴-  الگوریتم Apriori 66

1-7-متن کاوی.. ۶۷

۱-۷-۱- مقدمه. ۶۷

۱-۷-۲- فرآیند متن کاوی.. ۷۱

۱-۷-۳- کاربردهای متن کاوی.. ۷۳

۱-۷-۳-۱- جستجو و بازیابی. ۷۴

گروه بندی و طبقه بندی داده ۷۴

خلاصه سازی.. ۷۵

روابط میان مفاهیم ۷۶

۱-۷-۳-۵- یافتن و تحلیل ترند ها ۷۶

برچسب زدن نحوی (POS) 77

1-6-2-7-  ایجاد تزاروس و آنتولوژی به صورت اتوماتیک… ۷۷

۱-۸-تصویر کاوی.. ۷۸

۱-۹- وب کاوی.. ۷۹

فصل دوم ۸۲

الگوریتم ژنتیک… ۸۲

۱-۲-مقدمه. ۸۳

مفاهیم پایه و لغات کلیدی.. ۸۳

۲-۲- اصول الگوریتم ژنتیک… ۸۴

۲-۲-۱-کد گذاری.. ۸۴

۲-۲-۱-۱- روش های کد گذاری.. ۸۴

۲-۲-۱-۱-۱- کدگذاری دودویی. ۸۴

۲-۲-۱-۱-۲-کدگذاری مقادیر. ۸۵

۲-۲-۱-۱-۳- کدگذاری درختی. ۸۵

۲-۲-۲- ارزیابی. ۸۶

۲-۲-۳-انتخاب.. ۸۷

۲-۲-۳-۱-انتخاب گردونه دوار. ۸۷

۲-۲-۳-۲- انتخاب رتبه ای.. ۸۸

۲-۲-۳-۳- انتخاب حالت استوار. ۹۰

۲-۲-۳-۴-نخبه گزینی. ۹۰

۲-۲-۴- عملگرهای تغییر. ۹۰

۲-۲-۴-۱-عملگر Crossover 91

2-2-4-2-عملگر جهش ژنتیکی. ۹۲

۲-۲-۴-۳-احتمال  Crossover و جهش.. ۹۳

۲-۲-۵- کدبرداری.. ۹۳

۲-۲-۶-دیگر پارامترها ۹۴

۲-۴-مزایای الگوریتم های ژنتیک… ۹۶

۲-۵- محدودیت های الگوریتم های ژنتیک… ۹۷

۲-۶-چند نمونه از کاربرد های الگوریتم های ژنتیک… ۹۸

۲-۶-۱-یک مثال ساده ۹۹

نسل اول. ۱۰۰

نسل بعدی.. ۱۰۲

جهش(Mutation) 103

فصل سوم ۱۰۴

شبکه های عصبی. ۱۰۴

۳-۱-چرا از شبکه های عصبی استفاده می کنیم؟. ۱۰۵

۳-۲-سلول عصبی. ۱۰۶

۳-۳-نحوه عملکرد مغز. ۱۰۸

۳-۴-مدل ریاضی نرون. ۱۰۸

۳-۵- آموزش شبکه‌های عصبی. ۱۱۶

۳-۶-کاربرد های شبکه های عصبی. ۱۱۹

فصل چهارم ۱۲۲

محاسبات نرم ۱۲۲

۴-۱-مقدمه. ۱۲۳

۴-۲-محاسبات نرم  چیست ؟. ۱۲۶

۴-۲-۱-رابطه. ۱۲۷

۴-۲-۲-مجموعه های فازی.. ۱۳۰

۴-۲-۲-۱-توابع عضویت.. ۱۳۵

۴-۲-۲-۲- عملیات اصلی. ۱۳۷

۴-۲-۳-نقش مجموعههای فازی در دادهکاوی.. ۱۳۸

۴-۲-۳-۱- خوشه بندی.. ۱۳۹

۴-۲-۳-۲- خلاصه سازی دادهها ۱۴۰

۴-۲-۳-۳- تصویر کاوی.. ۱۴۱

۴-۲-۴- الگوریتم  ژنتیک… ۱۴۲

۴-۲-۵-نقش الگوریتم ژنتیک در داده کاوی.. ۱۴۹

۴-۲-۵-۱- رگرسیون. ۱۴۹

۴-۲-۵-۲-  قوانین انجمنی. ۱۵۰

۴-۳- بحث و نتیجه گیری.. ۱۵۳

فصل پنجم ۱۵۵

ابزارهای داده کاوی.. ۱۵۵

۵-۱- نحوه ی انتخاب ابزارداده کاوی.. ۱۵۶

۵-۳- چگونه می توان بهترین ابزار را انتخاب کرد؟. ۱۶۳

۵-۴-ابزار های داده کاوی که در ۲۰۰۷ استفاده شده است : ۱۶۵

۵-۵-داده کاوی با sqlserver 2005. 165

5-5-10-  Microsoft-Loistic-Regression. 213

5-5-11-Microsoft-Linear-Regression. 213

فصل ششم ۲۱۴

نتایج داده کاوی با SQL SERVER2005. 214

روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان. ۲۱۴

۱-۶-نتایج Data Mining With Sql Server 2005   روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان. ۲۱۵

۱-۶-۱-Microsoft association rule. 215

1-6-2- Algorithm cluster 216

1-6-3- Neural network. 216

1-6-4- Modle naive-bayes. 217

1-6-5-Microsoft Tree Viewer 220

تعداد خواهر وبرادران دانشجویان ورودی سال ۷۴ حدودا بین ۱-۲ تاطبق آمار بوده است . ۲۲۰

۷-۱-نتیجه گیری.. ۲۲۱

منابع وماخذ ۲۲۳

چکیده:

بررسی ومطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER2005
پیاده سازی آن روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان

امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در این سیستم ها ، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده را پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد.
داده کاوی یکی از مهمترین روش ها ی کشف دانش است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند.داده کاوی را تحلیل گران با اهداف گوناگونی از قبیل کلاس بندی, پیش بینی, خوشه بندی ,تخمین انجام می دهند. برای کلاس بندی, مدل هاو الگوریتم هایی مانند قاعده ی بیز, درخت تصمیم, شبکه ی عصبی, الگوریتم ژنتیک مطرح شده است.برای پیش بینی مدل رگرسیون خطی ومنطقی و برای خوشه بندی الگوریتم های سلسله مراتبی و تفکیکی, وبرای تخمین مدل های درخت تصمیم و شبکه ی عصبی مطرح می شود. در فصل دوم و سوم با الگوریتم ژنتیک که یکی از الگوریتم های داده کاوی و با شبکه ی عصبی که یکی از مدل های داده کاوی هستند آشنا می شویم .درفصل چهارم به محاسبات نرم و برخی از اجزای اصلی ان و نقش آنها در داده کاوی می پردازیم.
در فصل پنجم با ابزارهای داده کاوی آشنا می شویم . برای داده کاوی ابزارهای متنوعی وجود دارد. می توان ابزارداده کاوی را با تطبیق آن ابزار با داده های مسئله و با توجه به محیط داده ای که می خواهید از آن استفاده کنید، و امکاناتی که آن ابزار دارد انتخاب کنید.وسپس به داده کاوی با SQLSERVER2005 می پردازیم .ودرفصل ششم به داده کاوی با SQL SERVER2005 روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان پرداختیم.
کلمات کلیدی ،کلاس بندی ، خوشه بندی ، پیش بینی ، تخمین

فصــل اول

مقدمه ای بر داده کاوی

۱-۱-مقدمه
امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در این سیستم ها ، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده را پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد .با استفاده از ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی ، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند اما وقتی که حجم داده ها خیلی بالا باشد ، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شوند ، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مادی بسیار بالا است .از سوی دیگر کاربران معمولا فرضیه ای را مطرح می کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات یا رد فرضیه می پردازند ، در حالی که امروزه نیاز به روشهایی است که اصطلاحا به کشف دانش بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند .
داده کاوی یکی از مهمترین این روش ها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند .

۱-۲-عامل مسبب پیدایش داده کاوی
اصلی ترین دلیلی که باعث شده داده کاوی کانون توجهات در صنعت اطلاعات قرار بگیرد، مساله در دسترس بودن حجم وسیعی از داده ها و نیاز شدید به اینکه از این داده ها, اطلاعات و دانش سودمند استخراج کنیم. اطلاعات و دانش بدست آمده در کاربردهای وسیعی مورد استفاده قرار می گیرد.
داده کاوی را می توان حاصل سیر تکاملی طبیعی تکنولوژی اطلاعات دانست، که این سیر تکاملی ناشی از یک سیر تکاملی در صنعت پایگاه داده می باشد، نظیر عملیات جمع آوری داده ها وایجاد پایگاه داده، مدیریت داده و تحلیل و فهم داده ها.
تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده فراوان آن در کاربردهای مختلف سبب جمع آوری حجم فراوانی داده شده است. این داده های فراوان باعث ایجاد نیاز برای ابزارهای قدرتمند برای تحلیل داده ها گشته، زیرا در حال حاضر به لحاظ داده ثروتمند هستیم ولی دچار کمبود اطلاعات می باشیم.
ابزارهای داده کاوی داده ها را آنالیز می کنند و الگوهای داده ها را کشف می کنند که می توان از آن در کاربردهایی نظیر تعیین استراتژی برای کسب و کار، پایگاه دانش و تحقیقات علمی و پزشکی، استفاده کرد. شکاف موجود بین داده ها و اطلاعات سبب ایجاد نیاز برای ابزارهای داده کاوی شده است تا داده های بی ارزش را به دانشی ارزشمند تبدیل کنیم .

۱
-۳-داده کاوی و مفهوم اکتشاف دانش (K.D.D)
با حجم عظیم داده های ذخیره شده در فایلها، بانکهای اطلاعاتی و سایر بانک های داده ای، توسعه ی ابزارهایی برای تحلیل و شاید تفسیر چنین داده هایی و برای استخراج علوم شگفت انگیزی که می توانند در تصمیم گیری مفید باشند، امری بسیار مهم و ضروری است. داده کاوی با عنوان کشف دانش در پایگاه های داده (KDD) شناخته می‌شود. کشف علومی که قبلا ناشناخته بوده‌اند و اطلاعاتی که در بانکهای اطلاعاتی موجود بوده و ذاتا بالقوه و مفید هستند.
با وجود آنکه داده کاوی و کشف دانش در پایگاه‌های داده مترادف همدیگر هستند، ولی در اصل، داده کاوی ذاتاً بخشی و تنها قسمتی جزئی از فرآیند کشف دانش است. فرآیند کشف دانش در بر گیرنده ی چندین مرحله می باشد که از اطلاعات خام، گونه هایی از علوم جدید را بدست می دهد. مراحل کشف دانش به قرار زیر است:
۱- پاکسازی داده ها : در این فاز داده های اضافی و نامربوط از مجموعه داده ها حذف می شوند.(داده های ناکامل) [۲] ۲-یکپارچه سازی داده ها : چندین منبع داده ترکیب می شوند،

پایان نامه بررسی پایگاه داده در محیط نرم‌افزارهای CCESS , SQL

اختصاصی از یارا فایل پایان نامه بررسی پایگاه داده در محیط نرم‌افزارهای CCESS , SQL دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

فرمت:word(قابل ویرایش)

تعداد صفحات:125

فهرست مطالب:

    فصل اول بررسی بانک اطلاعاتی SQL    11
    الف ـ آشنایی و استفاده از دستور SELECT     12
    دستور SELECT     13
    پرس و جو با استفاده از DISTINCT    14
    عبارات 15
    شرایط 15
    عملگرها 16
    عملگردهای ریاضی 16
    عملگردهای مقایسه‌ای 16
    عملگرهای کاراکتری 17
    عملگرهای منطقی 19
    عملگرهای مجموعه‌ای 20
    عملگرهای دیگر 21
    توابع 23
    توابع جمعی 23
    توابع تاریخ و زمان 24
    توابع ریاضی 26
    توابع کاراکتری 26
    توابع تبدیلی 29
    ب ـ آشنایی و استفاده از دستورات پردازش‌ها 29
    جملات پردازش داده‌ها 29
    درج داده‌ها با استفاده از جمله INSERT     31
    درج یک رکورد با استفاده از INSERT … VALUES     31
    درج چندین رکورد با استفاده از INSERT … SELECT     32
    تغییر نوع داده‌های موجود با استفاده از جمله DELETE     34
    ورود و صدور داده‌ها از منابع خارجی 36
    شبه جملات در پرس و جوهای SQL     38
    تعیین معیاری با شبه جمله WHERE     38
    شبه جمله STARTING WITH     38
    شبه جمله ORDER BY     39
    شبه جمله GROUP BY     40
    شبه جمله HAVING     40
    فصل ج ـ آشنایی و استفاده از دستورات تعریف داده‌ها 42
    ایجاد و نگهداری جداول 42
    شروع کار با جمله ایجاد پایگاه داده‌ای (CREATE DATABASE)    42
    راه‌های ایجاد پایگاه داده 42
    طراحی پایگاه داده‌ای 43
    ایجاد یک فرهنگ داده‌ای (کاتالوگ سیستم)    45
    ایجاد فیلد کلید 46
    جمله CREATE TABLE     46
    جمله ALTER TABLE     48
    جمله DROP TABLE     50
    جمله DROP DATABASE     51
    ایجاد شاخص‌ها بر روی جداول جهت بهبود اجرا 51
    استفاده از شاخص‌ها 51
    شاخص‌ها چه هستند؟ 52
    نکات شاخص بندی 54
    شاخص‌بندی روی بیشتر از یک فیلد 55
    استفاده از کلمه کلیدی UNIQUE به همراه CREATE INDEX     55
    شاخص‌ها و اتصال‌ها 55
    ایجاد دیدها 57
    معرفی دید 57
    کاربرد دیدها 57
    تغییر نام ستون‌ها 58
    پردازش دید در SQL     58
    محدودیت‌های استفاده از SELECT     59
    تغییر داده‌ها در یک دید 59
    مشکلات تغییر داده‌ها با استفاده از دیدها 59
    کاربردهای مشترک دیدها 60
    استفاده از دیدها برای تبدیل واحدها 61
    ساده‌سازی پرس و جوهای پیچیده با استفاده از دیدها 62
    حذف دیدها با استفاده از جمله DROP VIEW     62
    د ـ اتصال جداول 64
    اتصال جدول‌ها به شرط تساوی 64
    اتصال جدول‌ها به شرط عدم تساوی 65
    اتصال جدول‌ها با استفاده از کلمه کلیدی JOIN     66
    اتصال درونی (INNER JOIN)     66
    اتصال بیرونی (OUTER JOIN)     66
    ه ـ کنترل جامعیت داده‌ها 68
    معرفی محدودیت‌ها 68
    جامعیت داده‌ها 68
    چرا از محدودیت‌ها استفاده می‌کنیم؟ 69
    مروری بر انواع محدودیت‌ها 70
    محدودیت‌های NOT NULL     71
    محدودیت‌های کلید اصلی 72
    محدودیت‌های یکتایی 72
    محدودیت‌های کلید خارجی 72
    محدودیت‌های کنترل 74
    محدودیت‌های مدیریتی 74
    استفاده از ترتیب صحیح 75
    روشهای مختلف در ایجاد محدودیت‌ها 76
    و ـ نرمال سازی پایگاه داده‌ها 77
    پایگاه داده‌ای خام 77
    طراحی پایگاه داده‌ای منطقی 77
    نیازهای کاربر نهایی چیست؟ 78
    افزونگی داده‌ها 79
    فرم‌های نرمال 80
    فرم اول نرمال 81
    فرم دوم نرمال 81
    فرم سوم نرمال 81
    مزایای نرمال سازی 81
    معایب نرمال سازی 83
    از نرمال درآوردن یک پایگاه اطلاعاتی 83
    فصل دوم بررسی بانک اطلاعاتی اکسس 85
    مقدمه 85
    آشنایی با اکسس 86
    تعریف کلی از ACCESS     88
    تکنیک کار در اکسس 89
    طراحی جدول (TABLE)     90
    آشنایی با خصوصیات فیلدها در محیط طراحی 91
    انواع عملگرها 102
    آشنایی با تنظیم خصوصیات محیط ورود داده‌ها (DataSheet View)     103
    انواع فیلترها 108
    طرز ایجاد Relationship     109
    آشنایی با طراحی Query     113
    ایجاد Query از طریق Design View     114
    کاربرد Total در Select Query     116
    آشنایی با Action Query     117
    آشنایی با طراحی فرم (From)     118
    فرم چیست؟ 119
    طرز کار Form Wizard     120
    طرز کار AutoForm     121
    تفاوت فرم و گزارش 122
    آشنایی با طراحی Report     123
    طرز کار Report Wizard     124
    منابع 125

چکیده:

مروری بر SQL

تاریخچه SQL از لابراتوار IBM در سان خوزه کالیفرنیا شروع می‌شود. جایی که SQL در اواخر دهه 1970 میلادی شکل گرفت.

کلمه SQL برگرفته از حروف اول کلمات Structuted Query Language ساخته شده و اغلب اوقات اشاره به ‘sequel’ می‌‍‌کند.

این زبان ابتدا برای محصول DB2 شرکت IBM (یک سیستم مدیریت پایگاه داده‌ای رابطه‌ای یا RDBMS که امروزه نیز برای بعضی محیط‌ها فروخته می‌شود، طراحی شد.)

در واقع SQL امکان RDBMS را فراهم می‌آورد. SQL یک زبان غیر روالمند می‌باشد، بر خلاف زبان‌های روانمند یا زبان‌های نسل سوم (3 GLs) مثل کوبول و C که در آن زمانها ایجاد شده بودند.

تذکر ـ غیر روانمند یعنی چه به جای چگونه، بطور مثــال SQL می‌گوید که داده‌ها باید ذخیره، حذف، اضافه یا بازیابی شوند بدون آنکه به چگونگی انجام آنها کاری داشته باشد.

ویژگی مهمی که باعث تفاوت بین DBMS و RDBMS می‌گردد، آن است که یک RDBMS از یک زبان مبتنی بر مجموعه‌ها استفاده می‌کند. در اکثر RDBMS ها این زبان، زبان SQL است. در نتیجه SQL زبان مبتنی بر مجموعه‌ها است.

SQL، یک زبان کامپیوتری مبتنی بر استاندارد (American National Standards Institute) ANSI برای بازیابی و بروز رسانی داده‌ها در یک پایگاه داده‌ای می‌باشد و با برنامه‌های پایگاه داده‌هایی مانند MS Access ، DB2 ، MS SQL Server ، Oracle، Sybase و … کار می‌کند.

از طریق SQL، یک برنامه نویس یا گرداننده داده‌ها می‌تواند کارهای زیر را انجام دهد:

! تغییر ساختار یک پایگاه داده‌ای

! تغییر مشخصات امنیتی سیستم

! امکان اعطای اجازه دسترسی کاربران به پایگاه داده‌ای یا جداول

! پرس و جو از یک پایگاه داده‌ای

استفاده از SQL و پایگاه داده‌ای رابطه‌ای نیز از مهمترین اقدامات انجام شده در جهت توسعه کاربرد Client/Server می‌باشد.

SQL بطور کلی شامل دو گروه از جملات می‌باشد:

    جملات پردازش داده‌ها (DML)
    جملات تعریف داده‌ها
    دستور SELECTقاعده نگارش را با دستور SELECT شروع می‌کنیم زیرا اکثر جملات با SELECT شروع می‌شوند. این دستور که دستوری مستقل نیست و حتما باید با اجزایی بکار رود، جهت ساخت پرس و جو بر روی بانک اطلاعاتی بکار می‌رود و رکوردهایی را که با شرایط این دستور همخوان باشد، به عنوان نتیجه پرس و جو برمی‌گرداند.توجه ـ هرگاه SELECT استفاده می‌‍شود حتما باید از شبه جملات FROM نیز استفاده شود.