A. 請問資料庫里的類型的這幾個英語是什麼意思
bigint 長整型數
binary 二進制
bit 位，比特
char 字元
datetime 日期時間
decimal 十進制
float 浮動
image 圖像
int 取整
money 貨幣
nchar
ntext
numeric 數字，數據
nvarchar 類型
real 復數的實部
smalldatetime
smallint
smallmoney
sql_variant變數結構化查詢語言
text 文本
timestamp 時間信息
tinyint 微整型
uniqueidentifier唯一標識符
varbinary 可變二進制
varchar 可變長字元串
有一些不太清楚，可能不夠術語，希望有幫助吧
B. 在資料庫中，schema，catalog分別指的是什麼
資料庫 Catalog Schema 概念解讀
按照SQL標準的解釋，在SQL環境下Catalog和Schema都屬於抽象概念，可以把它們理解為一個容器或者資料庫對象命名空間中的一個層次，主要用來解決命名沖突問題。從概念上說，一個資料庫系統包含多個Catalog，每個Catalog又包含多個Schema，而每個Schema又包含多個資料庫對象（表、視圖、欄位等），反過來講一個資料庫對象必然屬於一個Schema，而該Schema又必然屬於一個Catalog，這樣我們就可以得到該資料庫對象的完全限定名稱從而解決命名沖突的問題了；例如資料庫對象表的完全限定名稱就可以表示為：Catalog名稱.Schema名稱.表名稱。
詳細信息如下：
In Oracle:
server instance == database == catalog: all data managed by same execution engine
schema: namespace within database, identical to user account
user == schema owner == named account: identical to schema, who can connect to database, who owns the schema and use objects possibly in other schemas
to identify any object in running server, you need (schema name + object name)
In PostgreSQL:
server instance == db cluster: all data managed by same execution engine
database == catalog: single database within db cluster, isolated from other databases in same db cluster
schema :namespace within database.It allows many users to use one database without interfering with each other.
user == named account: who can connect to database, own and use objects in each allowed database separately
to identify any object in running server, you need (database name + schema name + object name)
In MySQL:
server instance == not identified with catalog, just a set of databases
database == schema == catalog: a namespace within the server.
user == named account: who can connect to server and use (but can not own - no concept of ownership) objects in one or more databases
to identify any object in running server, you need (database name
C. 資料庫中常用的英語單詞有哪些
下列是一些資料庫中經常碰到的英文單詞：
Access method（訪問方法）：此步驟包括從文件中存儲和檢索記錄。
Alias（別名）：某屬性的另一個名字。在SQL中，可以用別名替換表名。
Alternate keys（備用鍵，ER/關系模型）：在實體/表中沒有被選為主健的候選鍵。
Anomalies（異常）參見更新異常（update anomalies）
Application design（應用程序設計）：資料庫應用程序生命周期的一個階段，包括設計用戶界面以及使用和處理資料庫的應用程序。
Attribute（屬性）（關系模型）：屬性是關系中命名的列。
Attribute（屬性）（ER模型）：實體或關系中的一個性質。
Attribute inheritance（屬性繼承）：子類成員可以擁有其特有的屬性，並且繼承那些與超類有關的屬性的過程。
Base table（基本表）：一個命名的表，其記錄物理的存儲在資料庫中。
Binary relationship（二元關系）：一個ER術語，用於描述兩個實體間的關系。例如，panch Has Staff。
Bottom-up approach（自底向上方法）：用於資料庫設計，一種設計方法學，他從標識每個設計組建開始，然後將這些組件聚合成一個大的單元。在資料庫設計中，可以從表示屬性開始底層設計，然後
將這些屬性組合在一起構成代表實體和關系的表。
Business rules（業務規則）：由用戶或資料庫的管理者指定的附加規則。
Candidate key（候選鍵，ER關系模型）：僅包含唯一標識實體所必須得最小數量的屬性/列的超鍵。
Cardinality（基數）：描述每個參與實體的可能的關系數目。
Centralized approach（集中化方法,用於資料庫設計）：將每個用戶試圖的需求合並成新資料庫應用程序的一個需求集合
Chasm trap（深坑陷阱）：假設實體間存在一根，但某些實體間不存在通路。
Client（客戶端）：向一個或多個伺服器請求服務的軟體應用程序。
Clustering field（群集欄位）：記錄總的任何用於群集（集合）航記錄的非鍵欄位，這些行在這個欄位上有相同的值。
Clustering index（群集索引）：在文件的群集欄位上定義的索引。一個文件最多有一個主索引或一個群集索引。
Column（列）：參加屬性（attribute）。
Complex relationship（復雜關系）：度數大於2的關系。
Composite attribute（復合屬性）：由多個簡單組件組成的屬性。
Composite key（復合鍵）：包含多個列的主健。
Concurrency control（並發控制）：在多用戶環境下同時執行多個十五並保證數據完整性的一個DBMS服務。
Constraint（約束）：資料庫不允許包含錯誤數據的一致性規則。
Data conversion and loading（數據轉換和載入）：資料庫應用生命周期重的一個階段，包括轉換現有數據到新資料庫中以及醬下耨應用程序轉換到新的資料庫上運行。
Data dictionary（數據字典）：參見系統目錄（system catalog）。
Data independence（數據獨立性）：使用數據的應用程序的數據描述部分。這意味著，如果將新的數據結構添加到資料庫中，或者資料庫中現有的結構被修改了，那麼使用此資料庫的就會受到影響，除
非應用程序不直接依賴於被修改的部分。
Data model（數據模型）：描述數據、數據間關系以及數據的約束的概念的一個集成的集合。
Data rendancy（數據冗餘）：參見冗餘數據（rendant data）。
Data security（數據安全）：包括對資料庫對象（如表和視圖）的訪問和使用以及用戶可以在這些對象上實施的操作。
Database（資料庫）：是邏輯上相關的數據（以及這些數據的描述）的一個共享的集合，用於解決公司對信息的需求。
Database design（資料庫設計）：資料庫應用生命周期中的一個階段，包括創建一個支持公司的操作和目標的資料庫的設計。
Database integrity（資料庫完整性）：指存儲數據的正確定和一致性。完整性通常用約束來表達。
Database Management System，DBMS（資料庫管理系統）：一個能夠讓用戶定義、創建和維護資料庫並控制對資料庫的訪問的軟體系統。
Database planning（資料庫規劃）：能盡可能有效的實現資料庫應用的各階段的管理活動。
Database server（資料庫伺服器）：同伺服器。
DBMS engine（DBMS引擎）：同伺服器。
DBMS selection（DBMS選擇）：資料庫應用生命周期中的一個階段，包括選擇一個合適的DBMS來支持資料庫應用。
Degree of a relationship（關系的度）：一個關系中參與的實體的個數。
Denormalization（反規范化）：形式上，這個術語指的是對基本表結構的修改，這樣新的表比原始的表的規范化程度要低。但也可以用此屬於更寬泛地形容將兩個表和並成一個新表的情形，而這個新表
與原來的表具有相同的範式，但比原表包含更多的空值。
Derived attribute（派生屬性）：表示其值可以從一個相關屬性和屬性集的值派生得到的屬性，這個屬性在實體中不是必須的。
Design methodology（設計方法學）：一種結構化的方法，它使用過程、工具和文檔來支持和簡化設計過程。
Disjoint constraint（無連接約束）：描述子類的成員間的關系，並指明超類某個成員是否有可能成為一個或多個子類的成員。
Domain（域）：一個或多個屬性的取值范圍。
Entity（實體）：具有相同性質的對象的集合，它是由用戶或公司標識並可獨立存在的。
Entity integrity（實體完整性）：在一個基本表中，主健列的值不能為空。
Entity occurrence（實體出現）：實體中的一個唯一可標識的對象。
Entity-Relationship model（實體關系模型）：公司的實體、屬性和關系的詳細邏輯表示。
Fact-finding（事實發現）：使用諸如面談和提問等技術收集關於系統的事實、需求和性能的形式化過程。
Fan trap（扇形陷阱）：但從第三個實體扇出的兩個實體有1:*關系時出現扇形陷阱，但這兩個實體在他們之間應該有直接關系以提供必要的信息
Field（欄位）：同元組（Tuple）。
File（文件）：存儲在副主存儲器中的相關記錄的一個命名集合。
File-based system（基於文件的系統）：一個文件集合，用來管理（創建、插入、刪除、更新和檢索）一個或多個文件中的數據，並產生基於這些文件中的數據的應用（通常是報表）。
File organization（文件組織）：當文件存儲在磁碟上時，對文件中的記錄的安排方式。
First normal form（1NF，第一範式）：表中的每個列的交叉處以及記錄包含切進包含一個值的表。
Foreign key（外健）：一個表中的一個列或者多個列的集合，這些列匹配某些其他（也可能是同一個）表中的候選鍵。
4GL, Fourth-Generation Language（第四代語言）：一種非過程化語言，比如SQL，他只需要用戶定義必須完成什麼操作，4GL負責將所進行的操作翻譯成如何實現這些操作。
Full functional dependency（完全函數依賴）：一個列在功能上依賴於復合主健，但不依賴於主健的任何一個子集的條件。
Functional dependency（函數依賴）：描述表中列之間的關系。
Generalization（泛化）：通過標識實體間的公共特徵使實體間差別最小化的過程。
Generalization hierarchy（泛化層次結構）：同類型層次（type hierarchy）。
Global data model（全局數據模型）：代表整個公司（和被模型化的公司的一部分）的數據模型。
Implementation（實現）：資料庫應用生命周期中的一個階段，包括資料庫和應用程序設計的物理實現。
Index（索引）：一種允許DBMS將特定的記錄更快的放置到文件中，從而加快對用戶查詢的響應的數據結構。
Infomation system（信息系統）：能夠在整個公司范圍內收集、管理、控制和分發數據/信息的資源。
Inheritance（繼承）：參見屬性繼承（attribute inheritance）。
Integrity constaints（完整性約束）：防止出現資料庫中的數據不一致的約束。
IS-A hierarchy（IS－A層次結構）：同類型層次結構（type hierarchy）。
Local logical data model（局部邏輯數據模型）：代表特定用戶視圖或用戶視圖的組合的數據模型。
Logical database design（邏輯資料庫設計）：基於特定的數據模型構建公司的數據的模型的過程，但不依賴於特定的DBMS以及其他的物理條件。
Meta-data（元數據）：關於數據的數據，參見系統目錄（system catalog）。
Mision objective（使命目標）：標識資料庫必須支持的特定任務。
Mission statement（使命語句）：定義資料庫應用程序的主要目標。
Multiplicity（多樣性）：定義與某個相關實體的一次出現有關的實體的出現數目。
Multi-valued attribute（多值屬性）：為一個實體的出現保存多個值的屬性。
Nonkey attribute/column（非鍵屬性/列）：不是鍵的一部分的屬性/列。
Normal forms（範式）：規范化過程的一個階段。前三個範式分別為第一範式（1NF）、第二範式（2NF）、第三範式（3NF）。
Normalization（規范化）：一種產生帶有需要的特性的技術，這種特性能支持用戶和公司的需求。
差不多就是這些了。