只有四大数据库吧知网、万方、维普、龙源
A、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求。B、在概念设计阶段：用E-R图来描述。C、在逻辑设计阶段：将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图(VIEW)形成数据的外模式。D、在物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。一展开就够论文字数了
国内主要有5大期刊数据库一、中国知网提供的《中国学术期刊(光盘版)》也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。收录1994年以来国内6 600种期刊,包括了学术期刊于非学术期刊,涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。但是收录的期刊不很全面,一些重要期刊未能收录。二、中国生物医学文献数据库(CBMDISC)由数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制,收录了自1978年以来1 600余种中国生物医学期刊。范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。三、中文生物医学期刊数据库(CMCC)由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发。收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1 000余种的文献题录和文摘。涉及的主要学科领域有:基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。并具有成果查新功能医学全在线四、万方数据资源系统(China Info)由中国科技信息研究所,万方数据股份有限公司研制。该数据库收录的期刊学科范围广,包括了学术期刊于非学术期刊,提供约2 000种的电子期刊的全文检索。被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊(遴选)数据库来源期刊”的收录证书。个别期刊甚至将“遴选”改成“精选”,或者干脆去掉。很多作者因此误以为这就是核心期刊。五、维普数据库也称中文科技期刊数据库,维普科技期刊数据库,由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9 000余种期刊,包括了学术与非学术期刊。收录期刊数量很大,但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。一般的,学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。期刊据数据库[3]不是期刊的评价体系,对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义,故不宜作为期刊性质评价的依据。1、万方数据万方数据提供中国大陆科技期刊检索，是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。隶属于万方数据资源系统，对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。2、全国报刊索引收录全国包括港台地区的期刊8000种左右，月报道量在8万条以上，年报道量在44万条左右，书本式用户有3500多家，现又出版光盘数据库。反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况，提供了国内外最新学术进展信息。该索引是我国收录报刊种类最多，内容涉及范围最广，持续出版时间最长，与新文献保持同步发展的权威性检索刊物，也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具。正文采用分类编排，先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》，1980年起，仿《中国图书馆图书分类法》分21类编排，1992年全面改用《中国图书资料分类法》（第三版）编排，2000年开始用《中国图书馆分类法》（第四版）标引，计算机编排。在著录上，《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目著录规则》进行著录，包括题名、著译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。同时，“哲社版”采用电脑编排，增加了“著者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”，方便了读者的使用。3、超星数字图书馆为目前世界最大的中文在线数字图书馆，提供大量的电子图书资源提供阅读，其中包括文学、经济、计算机等五十余大类，数十万册电子图书，300 万篇论文，全文总量 4亿余页，数据总量30000GB，大量免费电子图书，并且每天仍在不断的增加与更新。覆盖范围：涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。本馆已订购67万余册。 收录年限：1977年至今。4、维普资讯维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人,公司全称重庆维普资讯有限公司。目前已经成为中国最大的综合文献数据库。从1989年开始，一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析，采集、加工等深层次开发和推广应用。5、中宏数据库中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。是由18类大库、74类中库组成，涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容，是目前国内门类最全，分类最细，容量最大的经济类数据库。
数据库设计应用论文包括六个主要步骤：1、需求分析：了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求；2、概念设计：通过数据抽象，设计系统概念模型，一般为E-R模型；3、逻辑结构设计：设计系统的模式和外模式，对于关系模型主要是基本表和视图；4、物理结构设计：设计数据的存储结构和存取方法，如索引的设计；5、系统实施：组织数据入库、编制应用程序、试运行；6、运行维护：系统投入运行，长期的维护工作。
第一章：数据库复制简介及应用第二章：常见数据库复制的实现原理或方法第三章：通过程序实现数据复制 第一节：创建数据源数据库（excel） 第二节：数据转换程序 第三节：数据转换实现第四章：数据复制安全策略（注意事项，数据备份等内容）第五章：附录（常见数据转换应用案例，介绍几个应用案例，突出“应用”这个主题）
寿险行业数据挖掘应用分析 寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。 数据挖掘 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。 目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。 商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。 行业数据挖掘 经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。 根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。 针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。 挖掘系统架构 挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。 规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统根据效果每月动态生成新的模型。 应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。 目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。 实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
答：常见的查找中文期刊论文：中国科技论文数据库（CSTP）、中国科技引文数据库（csty）、中国机械工程文摘库（JLXIE）；学位论文的数据库：中国学术会议论文数据库（CACP）、中国科学工程期刊数据库；中文图书的数据库：读秀图书、国家科技图书文献、中国政法大学图书，在使用各种中文数据库查看原文时，应注意打开格式的选择及自己电脑安装的程序是否满足打开格式。
做科研必备6大文献数据库！中国生物医学文献数据库（CBM）Embase中国知网全文数据库（CNKI）MedlineCochrane 在线图书馆OVID 电子期刊全文数据库（OVFT）*关于数据库介绍可以点击第一行《做科研必备6大文献数据库！》查看
少年锦时，应是山间不羁的一首诗。 骑最俊的马，喝最烈的酒，看最美的夕阳，爱着心头的姑娘
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那你就写实际建立数据库过程中遇到需要注意的地方，和课本上的印证一下，及巩固了自己所学的，有参与了实践。不是写数据库设计 而是说在设计上需要注意的地方 比如范式的裁定 事务 和安全性方面的 。。。有不明白的地方随时和老师沟通一下。希望对你有所帮助。
论文你可以去知网看看相关资料
不知道你要写的是什么类型的论文：课程论文、毕业论文。一般来说，数据库的论文最好从某个方面深入写，不要泛泛将整个数据库的知识都介绍一遍，比如你可以讨论数据库的加锁机制、安全性问题、性能调优等等。
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CNKI可以
尊敬的笔者你好，非常荣幸可以回答你的问题，目前知网的检测数据库包括：中国学术期刊网络出版总库；中国博士学位论文全文数据库；中国优秀硕士学位论文全文数据库；中国重要会议论文数据库；中国重要报纸全文数据库；中国专利全文数据库；互联网资源(包含贴吧等论坛资源)；英文数据库(涵盖期刊、博硕、会 议的英文数据以及德国Springer、 英国Taylor&Francis 期刊数据库；港澳台学术文献库；优先出版文献库；互联网文档资源；图书资源；学术论文联合对比库；CNKI大成编客-原创作品库；个人对比库。希望可以帮到你，纯手打，望采纳。谢谢。
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