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数据库管理系统简称DBMS，它是专门用于管理数据库的计算机系统软件。数据库管理系统能够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询和统计等操作功能，并完成对数据完整性、安全性进行控制的功能。常用的数据库管理系统有 Oracle、Informix、Sybase、SQL Server等等。
（一）有关数据库的重要概念
1、基本表
它是关系数据库中实际存在的表，是实际存储数据的逻辑表示。
2、视图表
它是由基本表或其他视图表导出的表。是为了数据查询方便以及数据安全要求而设计的数据虚表，它不对应实际存储的数据。
3、属性、元组与主码
表中的每一横行称作元组，每一列称为一个属性，如果关系中的某一个属性组（或单个属性）的值能唯一的表是一个元组，则称该属性组为候选码，当关系中有多个候选码的时候，可以选择其中的一个作为主码。
（二）如何建立数据库
数据库分类有很多种，目前应用比较广的是关系型数据库。下面仅就关系型数据库为例，简单讲述建立数据库的大概流程。
1、在建立数据库前，需要利用关系数据库理论进行关系模式的分解，并设计基本表。
2、选择DBMS，在相应的DBMS之上建立数据库。
3、新建数据库后，里面还没有数据。为了向数据库里面添加数据，我们必须在建立的数据库上面再建立基本表用于装载数据。在建立基本表时，我们要设计每一个属性列的类型、约束条件以及长度，用于控制以后输入到基本表中的数据的值以及类型。设计好以后，需要选择相应的主码。
4、需要建立多个基本表之间的联系，也就是视图，方便用户查询，针对不同数据需求用户，需要设计不同的视图。
5、对数据库定义一些安全访问控制，使得不同权限的用户有不同的操作权限。至此，整个数据库的建立就完成了。
（三）数据库的访问与操作
对于数据库里面数据的访问与操作，一般有两种方法。
1、使用DBMS与相应的SQL查询语言对数据进行查询、修改等操作，这样一来，对于很多不熟悉或者不会使用SQL语言的用户是一个很大的障碍。
2、程序员利用Visual Basic或Delphi等程序开发工具开发数据库的客户端软件，方便用户对数据库的访问，即使用户没有专业的数据库相关知识也能够进行操作。
（四）数据挖掘和数据仓库技术与审计
数据挖掘(Data Mining)是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来做出预测。数据挖掘可以应用在各个不同的领域。电讯公司和信用卡公司是用数据挖掘检测欺诈行为的先行者。保险公司和证券公司也开始采用数据挖掘来减少欺诈。一般来说，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中。
在审计领域，同样需要利用数据挖掘技术实现数据仓库与数据抽取、转换、装载(ETL)、数据挖掘、联机分析处理 (OLAP)的有机集成和实现各种数据挖掘算法，对海量数据进行智能化和多元化的分析、关联，从而发现审计线索，帮助审计人员做出正确决策。例如金融审计，在人机对话过程中，输入一些供决策用的参数，如企业经营者素质评估，经济实力，资金结构，经济效益，发展前景，信用等级系数，贷款金额，如抵押贷款方式，保证贷款方式，信用贷款方式，以及贷款形态等，根据这些信息计算出全部贷款资产风险权重额，全部贷款资产风险度，并结合企业的信用等级，做出合理评估，建立贷款风险决策系统。另外数据仓库和数据挖掘技术对于有效地开展效益审计也有很大帮助，甚至能起到决定性的作用。
在计算机审计方面，广大审计人员经过了多年的探索和经验积累，开发出了许多优秀的审计软件，其中大量软件都与数据库密切相关，随着计算机审计的不断发展，一方面要大力研发新型审计软件，运用数据库发展的新技术；另一方面要充分发挥现用审计软件的作用，对现有审计软件进行平台集成、数据集成、组件集成、应用集成、过程集成和业务对业务的集成。
数据库与信息技术的飞速发展带来了企业管理模式和政府工作模式的重大变革，这些变革也正在引起审计理论、审计技术、审计方法和审计模式的变革。重视数据库，将先进的信息技术有机地应用于审计领域，不断发展和完善计算机审计，才能紧跟时代潮流，高质量地开展审计工作。