1、删除姓名列中姓名中间的空格
2、插入实发工资列并计算出应扣医保、住房公积金和扣款小计及实发工资：医保=应发工资×2% 住房公积金=应发工资×5% ，结果保留两位小数
3、分别统计出各单位的总人数、扣医保、住房公积金、扣款小计金额、实发工资总额，结果存放在表格的最下方。
4、首行添加标题：XXX单位工资发放花名册并合并居中。
5、打印时每页必须打印列标题 1分
6、添加页码：格式为：第X页共X页 1分
7、在每页左上角打印本人姓名 1分
8、为方便查看信息，必须将行标题锁定。 1分
9、行高设置为18，垂直居中。添加表格边框，标题不能有边框。
10、按单位名称、实发工资总额降序进行排序。
11、筛选出实发工资大于1500并小于2000元的人员，并将本行数据用红色填充。
12、添加除标题外的单元格边框并用A4纸横向排版，内容居中。
实验三数据处理 【实验目的】 1.学会处理表数据、查看表记录 2.学会使用SQL语句处理表数据 【实验内容】 1.使用SQL语句给课程表、成绩添加数据--INSERT语句 2.使用SQL语句给学生表、成绩表更新数据--UPDATE语句 3.使用SQL语句为学生表删除记录--DELETE语句 【实验准备】 1.复习与本次实验内容相关知识 2.对本次实验中要求自己完成的部分做好准备 【实验步骤】 特别说明：本实验中使用的数据仅为实验而已，无任何其他作用。 1.给班级表添加记录 o用自己的帐号、密码，注册并连接到SQL Server服务器。 o展开连接的服务器-->展开"数据库"-->展开你的数据库(你的学号)-->单击"表"。 o在右边的窗格内,右击班级表(U_CLASSES),在弹出的快捷菜单中,将鼠标移到"打开表(O)"上,再移到"返回所有行(A)"上单击.参见下图。 o o接着按下图输入数据,注意,ID列不用输入(为什么?)。 o
o输入完成后,若要对数据行(如：删除行)进行操作，可在某行上右击鼠标，在弹出菜单中选择要执行的命令。关闭该查询窗口。 2.修改表记录数据 o若要修改数据，可用上述方法打开数据表，直接修改即可。 3.用界面方式给学生表(U_STUDENTS)添加数据 o参照前面方法给用界面方式给学生表输入如下记录。在输入过程中，注意观察如果输入相同学号有什么现象(什么原因？),如果班级编号不输入,又会怎 样(为什么？)。 o 4.用SQL命令给课程表(U_COURSES)、成绩表(U_SCORES)添加数据、修改数据 o先运用界面方式给课程表(U_COURSES)增加一列CREDIT，数据类型为tinyint o启动数据库引擎查询（如下图所示），进入到查询编辑窗口。 o o输入(为减少输入工作量,可将下面的语句复制)如下语句并执行之,为课程表(U_COURSES)插入插入5条记录。 o INSERT INTO [U_COURSES] (COURSE,CREDIT) VALUES ('计算机文化基础',4) INSERT INTO [U_COURSES] (COURSE,CREDIT) VALUES ('C语言程序设 计',4) INSERT INTO [U_COURSES] (COURSE,CREDIT) VALUES ('数据结构',4) INSERT INTO [U_COURSES] (COURSE,CREDIT) VALUES ('数据库原理与 应用',4) INSERT INTO [U_COURSES] (COURSE,CREDIT) VALUES ('SQL Server',3) o输入"SELECT * FROM U_COURSES"查看课程表记录。
一、单选题 1、对于离散空间最佳的内插方法 是： A．整体内插法 B．局部内插法 C．移动拟合法 D．邻近元法 2、下列能进行地图数字化的设备 是： A.打印机 B.手扶跟踪数字化仪 C.主 机 D.硬盘 3、有关数据处理的叙述错误的 是： A.数据处理是实现空间数据有序化的必要过程 B.数据处理是检验数据质量的关键环节 C.数据处理是实现数据共享的关键步骤 D.数据处理是对地图数字化前的预处理 4、邻近元法 是： A.离散空间数据内插的方法 B.连续空间内插的方法 C.生成DEM的一种方法 D.生成DTM的一种方法 5、一般用于模拟大范围内变化的内插技术是： A.邻近元法 B.整体拟合技术 C.局部拟合技术 D.移动拟合法 6、在地理数据采集中，手工方式主要是用于录入： A.属性数据 B.地图数据 C.影象数 据 D.DTM数据
7、要保证GIS中数据的现势性必须实时进行： A.数据编辑 B.数据变换 C.数据更 新 D.数据匹配 8、下列属于地图投影变换方法的 是： A.正解变换 B.平移变换 C.空间变 换 D.旋转变换 9、以信息损失为代价换取空间数据容量的压缩方法是： A.压缩软件 B.消冗处理 C.特征点筛选 法 D.压缩编码技术 10、表达现实世界空间变化的三个基本要素是。 A. 空间位置、专题特征、时间 B. 空间位置、专题特征、属性 C. 空间特点、变化趋势、属性 D. 空间特点、变化趋势、时间 11、以下哪种不属于数据采集的方式： A. 手工方式 B.扫描方式 C.投影方 式 D.数据通讯方式 12、以下不属于地图投影变换方法的是： A. 正解变换 B.平移变换 C.数值变 换 D.反解变换 13、以下不属于按照空间数据元数据描述对象分类的是： A. 实体元数据 B.属性元数据 C.数据层元数据 D. 应用层元数据 14、以下按照空间数据元数据的作用分类的是： A. 实体元数据 B.属性元数据 C. 说明元数据 D. 分类元数据 15、以下不属于遥感数据误差的是： A. 数字化误差 B.数据预处理误差 C. 数据转换误差 D. 人工判读误差
第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。 点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。 线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。 面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。 真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。 在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题 空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003）。
第一章认识数据和数据库 数据库系统概述 【教学目标】 1．了解信息与数据的关系。 2．理解数据处理的意义、计算机是数据（信息）处理的最理想工具。 3．了解数据管理的含义，数据管理的发展过程。 4．了解数据库系统概念、数据库系统的组成，以及它们之间的层次结构关系。 5．知道常见的数据库管理系统。 6．通过创设情境、讨论分析，使学生逐步理解数据库系统的必要性和重要性。 7．通过一个简单的“学校信息管理”系统的演示，激发学生对“数据管理”课程的学习兴趣，并促使学生开发更多“学校信息管理”的功能。 【教学重点】 了解数据库系统概念、数据库系统的组成，以及它们之间的层次结构关系。 【教学难点】 理解数据库系统的必要性和重要性。 【教学资源】 1．Access数据库：“学校信息” 2．相关数据表 【教学过程】
数据库系统概述 一、信息与数据 举例： 数据：一次考试“成绩”数据。 信息：通过对数据的统计也许能看出教学中的问题以及提出针对的措施，也就是说：经过数据处理，得到信息，利用信息，指导教学。 结论： 1．数据是信息的载体； 2．信息是数据所表示的内容。 二、数据处理 举例： 要求计算各科年级的平均分、标准差、最高分…… 结论： 1．数据处理目的：为了获得更有价值的数据（信息）。 2．计算机是进行数据处理的最理想工具。 三、数据管理 数据处理的运算相对比较简单，但是数据量大，而且数据之间存在着联系；数据需要长期保存，反复使用，而且供多个用户使用。大量数据的组织、存储、修改、提取等问题都是数据管理的问题，所以数据管理是数据处理的核心问题。 （一）设置数据处理的三种方式： 要求学生对有关表格数据进行处理。 1．使用“计算器”，模拟“人工数据管理阶段”的数据处理情境 （1）计算“成绩”表中年级“语文”成绩平均分。 （为了节约时间，只算20个成绩的平均分） （2）上一步完成后，问学生统计结果出来了，原始数据保存在哪里？又问语文试卷上有一道题批错了，上面20个同学中有6个同学成绩做了修改，请重新计算平均分， 有何感想？ 结论： （1）计算机刚出现时，主要进行计算，不对数据进行存储、修改等管理。所以，用户不仅要编写处理数据的程序，还要设计数据的存取、输入输出方法等等。 （2）这一阶段计算机只管计算，不管理数据。数据要靠“人工管理”。
大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
大数据分析与列数据库 近年来随着数据量的激增，对于数据分析的需求也日益迫切，传统的RDBMS已经远远不能满足企业对大数据分析的需求，虽然很多厂商都声称自己具有列数据库的特性，但是绝大多数都不具备处理真正大数据的能力，在今年8月份，Google 在VLDB 2012大会上发表了<< Processing a Trillion Cells per Mouse Click>>论文[1]，展示了Google新的大数据分析技术PowerDrill, 本文将借用这篇论文的实验数据，结合笔者的上一篇Hadoop文件格式[2]的内容介绍更多大数据分析中列数据库的核心原理, 希望读者能对列数据库的原理有更多了解，也希望对将来Hadoop在针对数据分析方面能够有更多优化, 并对一些忽悠的厂商和空喊口号的技术有辨别能力。 列文件格式和压缩 在常见的列数据库技术中，一个总是被混淆的概念是面向列储存和面向列的压缩(Column storage and Columnar compression, 见参考资料[3]) , 面向列储存指的是将同类数据放在一起，这类数据在物理磁盘和物理内存上表现为连续空间，也就是我们熟称的”将不同列分开放”(这个描述并不准确但是更容易理解), 而面向列的压缩是指将不同的数据以更小的代价存放在磁盘或内存中，它往往包括非常高效的编码和解码技术(Encoding and Decoding) , 比如Run Length Encoding , BitVector Encoding ,真正的列数据库中会包括与这些压缩格式相对应的延迟物化技术(later Materialization), 高效的压缩格式和延迟物化特性是真正列数据库和伪列数据库之间查询性能和集群吞吐能力的最主要差别. 高效压缩之Run length Encoding Run length Encoding将同一列的连续数据压缩成它的实际数值和这个数值出现的连续次数，比如 AAABBBBBCCCCCCC 这样一个包含15条数据的某列数值，run length encoding 会将它压缩成一个三元数组(实际值,起始位置,个数)，比如上面的数值会压缩成[A,1,3][B,4,5][C,8,7]的格式,从而使原始的数据无论在磁盘还是内存中都可以占用更少的空间，由于run length encoding 的特性，数据往往需要重新排序从而得到更好的结果，在实际生产环境中,性别，年龄，城市等选择性非常高的列往往都是run length encoding处理的对象.在列数据库中数据往往会经过多层排序，比如第一层排序为性别，第二层排序为年龄，第三层排序为城市, 即使那些本来选择性不算高的列，在排序之后的小范围区间内也可能使类似的记录满足run length encoding 的压缩条件，从而使记录更加适合压缩. 高效压缩之Bit-Vector Encoding Bit-vector encoding 是数据仓库中最常用的优化手段,行数据库中使用的一般为bitmap index, 它一般只针对单个列而且是额外的存储结构，列数据库中的bit-vector encoding 主要针对数据本身而且含有较少的唯一值才进行编码，在这种编码中,会先储存所有出现过的值，然后使用bit 数字1来表示实际这个数值是否出现在列中，其他bit位用0来表示. 比如某个chunk的数值为: A A C C D D A B E Bit-Vector encoding会使用ABCDE这样的字典来储存实际的值，然后使用: 110000100 : 对应bit-string 值A 000000010 : 对应bit-string 值B
大数据应用技术网络课程 1课程目标 通过讲解几种主流大数据产品和技术的特性、实现原理和应用方向，并组织实习项目，使学员了解并初步掌握目前流行的大数据主流技术（采集、存储、挖掘等），了解其特点以及使用的场景，具备一定的大数据系统架构能力，并能自行开展简单的大数据应用开发。 2课程内容 本次课程讲解的大数据产品和技术包括：hadoop、storm、flume等，其中以hadoop为主要培训内容。 3培训课程列表 1.hadoop生态系统 （1）HDFS （2课时） （2）MapReduce2 （2课时） （3）Hive （1课时） （4）HBase （2课时） （5）Sqoop （1课时） （6）Impala （1课时） （7）Spark （4课时） 2.Storm流计算（2课时） 3.Flume分布式数据处理（2课时） 4.Redis内存数据库（1课时） 5．ZooKeeper （1课时） 4培训方式 学员以观看录像、视频会议等方式进行学习，搭建集中环境供大家实习，并设置作业和答疑环节。每周视频课程约2个课时，作业和实习时间约需2-3小时，课程持续10周左右。
5课程内容简介 大数据技术在近两年发展迅速，从之前的格网计算、MPP逐步发展到现在，大数据技术发展为3个主要技术领域：大数据存储、离线大数据分析、在线大数据处理，在各自领域内，涌现出很多流行的产品和框架。 大数据存储 HDFS、HBase 离线大数据分析 MapReduce、Hive 在线大数据处理 Impala、Storm（流处理）、Spark、Redis（内存数据库）、HBase 数据采集 Flume等 辅助工具 Zookeeper等 5.1Hadoop 1）HDFS 介绍： Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同 时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的 系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大 规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统 数据的目的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。 培训内容： HDFS设计的思路 HDFS的模块组成（NameNode、DataNode） HADOOP Core的安装 HDFS参数含义及配置 HDFS文件访问方式 培训目标： 使学员掌握HDFS这个HADOOP基础套件的原理、安装方式、配置方法等2）MAPREDUCE 介绍： MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会
《数据库处理》复习要点及参考答案 最近更新时间：6/21/2020 第一章 Microsoft Access 2007（第一次作业）........................ 错误!未定义书签。 复习要点........................................................ 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。第二章结构化查询语言简介（第二次作业）......................... 错误!未定义书签。 复习要点........................................................ 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。 Marcia 干洗店项目练习........................................... 错误!未定义书签。第三章关系模型和规范化（第三次作业）.............................. 错误!未定义书签。 复习重点........................................................ 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................... 错误!未定义书签。 Marcia 干洗店项目练习........................................... 错误!未定义书签。第四章............................................................ 错误!未定义书签。
第一章数据库基础知识 本章以概念为主，主要是了解数据库的基本概念，数据库技术的发展，数据模型，重点是关系型数据。 第一节：信息，数据与数据处理 一、信息与数据： 1、信息：是现实世界事物的存在方式或运动状态的反映。或认为，信息是一种已经被加工为特定形式的数据。 信息的主要特征是：信息的传递需要物质载体，信息的获取和传递要消费能量；信息可以感知；信息可以存储、压缩、加工、传递、共享、扩散、再生和增值 2、数据：数据是信息的载体和具体表现形式，信息不随着数据形式的变化而变化。数据有文字、数字、图形、声音等表现形式。 3、数据与信息的关系：一般情况下将数据与信息作为一个概念而不加区分。 二、数据处理与数据管理技术： 1、数据处理：数据处理是对各种形式的数据进行收集、存储、加工和传输等活动的总称。 2、数据管理：数据收集、分类、组织、编码、存储、检索、传输和维护等环节是数据处理的基本操作，称为数据管理。数据管理是数据处理的核心问题。 3、数据库技术所研究的问题不是如何科学的进行数据管理。 4、数据管理技术的三个阶段：人工管理，文件管理和数据库系统。 第二节：数据库技术的发展 一、数据库的发展：数据库的发展经历了三个阶段： 1、层次型和网状型： 代表产品是1969年IBM公司研制的层次模型数据库管理系统IMS。 2、关系型数据型库： 目前大部分数据库采用的是关系型数据库。1970年IBM公司的研究员E．F．Codd提出了关系模型。其代表产品为sysem R和Inges。 3、第三代数据库将为更加丰富的数据模型和更强大的数据管理功能为特征，以提供传统数据库系统难以支持的新应用。它必须支持面向对象，具有开放性，能够在多个平台上使用。 二、数据库技术的发展趋势： 1、面向对象的方法和技术对数据库发展的影响： 数据库研究人员借鉴和吸收了面向对旬的方法和技术，提出了面向对象数据模型。 2、数据库技术与多学科技术的有机组合： 3、面向专门应用领域的数据库技术 三、数据库系统的组成：
1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、 甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。 传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。
6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。
数据库使用情况分析 一、警报日志： 1）计算一个月插入数据 目前操作为15S会执行一次数据库操作；假设有2000台；那么；一个月的数据为： 单枪柜： 4*60*24*30＝240 0000 如果为2000台： 240*2000＝40000W 这是极限值； 2）计算数据库插入频率 按时间权限处理算下数据库插入操作频率： 15S/2000 =7ms执行一次插入操作 3）数据查询 数据库的数据要与其他的表用ID做关联，那么这个操作会更糟糕；因为警报日志表中在7ms就会执行一个插入动作，所以关联的查询如果在7ms中检索不出来，检索的数据就会有脏数据；（检索和插入动作产生冲突，数据库在处理检索和插入的同时还会处理他们的冲突事情） 由上可以看出数据库的性能要远远高于7ms才可以 以上为单张表警报日志处理极限值分析； 以上解决方法： 1）插入执行时间加长到1个小时，相当于执行极限频率提高到7ms*60*4=5s 2）分库，把此单张表移到一个单独数据库中； 3）换中型数据库MSSQL 或大型数据库ORACLE； 二、取枪还枪日志极限值分析 1）枪弹柜取枪与还枪动插入操作 枪弹柜取枪与还枪动作限定每天执行一支枪一个动作；每个枪弹柜只有十支枪，子弹不用取还计算； 一个枪弹柜一天执行的动作数： 1*10＝10次；
按2000枪弹柜计算： 一个月执行的次数为： 10*2000*30＝30 0000数据； 取还枪表一个月的数据要有30W数据存在；一年大约为400W数据分为两张表，单张表一年数据也近200W； 2）取还枪执行频率 最坏计算： 所有取枪人员在上班同一时间（一小时）取枪计算执行频率为 1*60*60/20000＝0.06S 按上述频率计算，数据库的性能至少是执行每个动作不超过0.06s 就不会产生冲突；（数据不会丢或不会出错），但一般数据库中表关联查询（多表查询）都差不止要这个时间；所以产生冲突的可能必会很大；数据库一定要可以处理这种冲突； 三、整个数据库计算 如果计算最坏情况下数据库的使用频率 应该是： 一个60ms执行一次一个7ms执行一次；最坏计算是420ms产生一次冲突（取还枪与警报日志）；也就是一秒内会有至少产生两次冲突的可能； 而单独警报日志自身不同动作（插入、删除）是0.007S产生一次冲突，数据库会可能会产生一次冲突； 四、解决方案 1）优化数据库和程序代码； 缺点：对程序员和数据库优化人员的技术要求高； 优点：数据库可以继续使用目前数据库 2）数据分库、数据库读写分离； 缺点：程序需要修改 优点：动作很容易实现 3）换大型数据库（MSSQL 或ORACLE）； 缺点：可能需要收费（如果我们项目可以使用破解版本，就可以不用担心）， 优点：直接把结构COPY即可；对程序员和数据库优化人员要求低； 4）如果换库建议使用破解版本ORACLE或MSSQL；
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
一、安装数据库可视化工具 Navicat for MySQL 二、新建一个链接 1.配置链接，确认连接成功 2.测试是否成功 3.提示成功 4.确定 三、操作数据库 1.选中要操作的数据库 2.选中查询 3.新建查询
四、操作数据库表 1.增INSERT INTO 语法： 例子 INSERT INTO `t_staff` (`staffName`, `sex`, `email`, `mobile`) VALUES ('系统管理员', NULL, '', '199********'); 2.删delete 语法： delete from t_staff where staffName = ‘苗丹’ 3.改UPDATE 语法：
例子： UPDATE `t_staff` SET `id`='21', `departmentId`=NULL, `userRoleId`='0', `staffCode`='dev', `password`='96e79218965eb72c92a549dd5a330112', `staffName`='系统管理员', `sex`=NULL, `email`='', `mobile`='199********', `phone`='', `age`=NULL, `birthday`=NULL, `idCard`='', `creatorId`=NULL, `createTime`='2017-03-14 13:49:00', `updatorId`='21', `updateTime`='2018-01-15 14:28:50', `status`='0', `token`=NULL, `serviceId`=NULL, `ts`='2018-02-26 11:24:25', `dr`='0', `lastlogintime`='2018-02-26 11:24:25', `authorizeid`='23', `authorizetime`='2017-09-08 16:51:54', `userstatus`='1', `orgtype`=NULL, `city`=NULL, `servicecount`='0', `qualification`=NULL, `qualificationaudit`=NULL, `invitermobile`=NULL, `score`=NULL, `totalmoney`=NULL, `hisscore`=NULL, `histotalmoney`=NULL, `cardmobile`=NULL, `bankname`=NULL, `bankno`=NULL, `bankcode`=NULL, `bindbankdate`=NULL WHERE (`id`='21'); 4.查select 语法： 1）查询某张表t_staff为例 * :代表所有 如果只是单查其中某几个字段，select 后面跟字段名 select * from t_staff 2）带上条件的查询（where） select * from t_staff where staffName = ‘苗丹’ 3）查询固定的几个字段 select staffCode,staffName,mobile from t_staff where staffName = ‘苗丹’ 4）控制条目数limit select * from t_staff LIMIT 0,10 –从0开始，查10条数据 5.查询where 语法： 6.排序order by 语法：
习题参考答案 第1章习题参考答案 一、选择题 1. C 2. B 3. D 4. C 5. D 6. B 7. A 8. B 9. D 10. B 11. C 12. D 13. D 14. D 15. B 16. C 17. D 18. A 19. D 20. A 21. D 22. D 23. C 24. A 25. C 二、填空题 1. 数据库系统阶段 2. 关系 3. 物理独立性 4. 操作系统 5. 数据库管理系统（DBMS） 6. 一对多 7. 独立性 8. 完整性控制 9. 逻辑独立性 10. 关系模型 11. 概念结构（逻辑） 12. 树有向图二维表嵌套和递归 13. 宿主语言（或主语言） 14. 数据字典 15. 单用户结构主从式结构分布式结构客户/服务器结构浏览器/服务器结构 16. 现实世界信息世界计算机世界 三、简答题 1、简述数据库管理技术发展的三个阶段。各阶段的特点是什么？ 答：数据库管理技术经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。 (1）、人工管理数据的特点： A、数据不保存。 B、系统没有专用的软件对数据进行管理。 C、数据不共
享。D、数据不具有独立性。 （2）、文件系统阶段的特点： A、数据以文件的形式长期保存。 B、由文件系统管理数据。 C、程序与数据之间有一定的独立性。 D、文件的形式已经多样化 E、数据具有一定的共享性 （3）、数据库系统管理阶段特点： A、数据结构化。 B、数据共享性高、冗余度底。 C、数据独立性高。 D、有统一的数据控制功能。 2、从程序和数据之间的关系来分析文件系统和数据库系统之间的区别和联系 答：数据管理的规模日趋增大，数据量急剧增加，文件管理系统已不能适应要求，数据库管理技术为用户提供了更广泛的数据共享和更高的数据独立性，进一步减少了数据的余度，并为用户提供了方便的操作使用接口。数据库系统对数据的管理方式与文件管理系统不同，它把所有应用程序中使用的数据汇集起来，以记录为单位存储，在数据库管理系统的监督和管理下使用，因此数据库中的数据是集成的，每个用户享用其中的一部分。 3、简述数据库、数据库管理系统、数据库系统三个概念的含义和联系。 答：数据库是指存储在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。 数据库管理系统是软件系统的一个重要组成部分，它通过借助操作系统完成对硬件的访问，并对数据库的数据进行存取、维护和管理。 数据库系统是指计算机系统中引入数据库后的系统构成。它主要由数据库、数据库用户、计算机硬件系统和计算机软件系统几部分组成。 三者的联系是：数据库系统包括数据库和数据库管理系统。数据库系统主要通过数据库管理系统对数据库进行管理的。 4、数据库系统包括哪几个主要组成部分？各部分的功能是什么？画出整个数据库系统的层次结构图。 答：数据库系统包括：数据库、数据库用户、软件系统和硬件系统。 数据库主要是来保存数据的。 数据库用户是对数据库进行使用的人，主要对数据库进行存储、维护和检索等操作。 软件系统主要完成对数据库的资源管理、完成各种操作请求。 硬件系统主要完成数据库的一些物理上的操作，如物理存储、输入输出等。
大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，天互数据总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB 这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL 的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足
第六章信息系统与数据库 一、选择题 1.以下列出了计算机信息系统抽象结构层次，其中的数据库管理系统和数据库______＿_。 Ａ.属于业务逻辑层 B 属于资源管理层 Ｃ属于应用表现层 D 不在以上所列层次中 2.以下列出了计算机信息系统抽象结构的4个层次，在系统中为实现相关业务 功能(包括流程、规则、策略等)而编制的程序代码属于其中的_＿＿_＿＿__。A基础设施层 B 业务逻辑层 C 资源管理层 D 应用表现层 3. 以下列出了计算机信息系统抽象结构的4个层次，系统中的硬件、系统软件 和网络属于其中的______＿_。 A.基础设施层 B．业务逻辑层 Ｃ．资源管理层 D.应用表现层 4. 以下列出了计算机信息系统抽象结构层次，在系统中可实现分类查询的表单 和展示查询结果的表格窗口＿_＿____＿。 Ａ属于业务逻辑层 Ｂ属于资源管理层 C属于应用表现层 Ｄ不在以上所列层次中 5.以下关于ＳQＬ语言的说法中,错误的是___＿_＿＿_ Ａ.SQＬ的一个基本表就是一个数据库 Ｂ．SQL语言支持三级体系结构 C.一个基本表可以跨多个存储文件存放 D.ＳQL的一个二维表可以是基本表,也可以是视图 6. 信息系统采用Ｂ/S模式时,其“查询ＳQＬ请求”和“查询结果”的“应答”发生在___＿＿__＿之间。 A浏览器和Web服务器 B 浏览器和数据库服务器 C Weｂ服务器和数据库服务器 D 任意两层 7. 关系数据库的SQL查询操作由３个基本运算组合而成,其中不包括＿_______ 。 A 连接 B 选择 Ｃ投影 Ｄ比较
8．信息系统采用的Ｂ/S模式，实质上是中间增加了____＿_＿_ 的C/S模式。 A Web服务器 Ｂ浏览器 C数据库服务器 D文件服务器 9.在信息系统的B／S模式中，OＤＢC/JDＢC是＿＿______之间的标准接口。 A Wｅb服务器与数据库服务器 B 浏览器与数据库服务器 C 浏览器与Web服务器 Ｄ客户机与Ｗeｂ服务器 10. 计算机信息系统中的B／Ｓ三层模式是指________。 A 应用层、传输层、网络互链层 Ｂ应用程序层、支持系统层、数据库层 C浏览器层、Ｗeｂ服务器层、DB服务器层 Ｄ客户机层、HTTP网络层、网页层 １1.ＯＤＢC是_＿＿_＿___，用户可以直接将SQL语句送给OＤＢＣ。 A一组对数据库访问的标准 Ｂ数据库查询语言标准 C数据库应用开发工具标准 Ｄ数据库安全标准 12．所谓“数据库访问”，就是用户根据使用要求对存储在数据库中的数据进行操作。它要求___＿____ 。 A．用户与数据库可以不在同一计算机上而通过网络访问数据库;被查询的数据可以存储在多台计算机的多个不同数据库中 Ｂ.用户与数据库必须在同一计算机上;被查询的数据存储在计算机的多个不同数据库中 C．用户与数据库可以不在同一计算机上而通过网络访问数据库；但被查询的数据必须存储同一台计算机的多个不同数据库中 Ｄ.用户与数据库必须在同一计算机上；被查询的数据存储在同一台计算机的指定数据库中 13．OＤBＣ是_＿______，用户可以直接将ＳＱＬ语句送给ODBＣ。 A.一组对数据库访问的标准 Ｂ．数据库查询语言标准 C. 数据库应用开发工具标准 D．数据库安全标准 14. SＱL查询语句:SEＬECT SNＡNE，DEPART,CNAＭＥ，GＲADE FRＯM Ｓ,Ｃ,SC WHERE S.ＳＮＯ=ＳC.SNO ＡND https://www.doczj.com/doc/1c13704383.html,Ｏ＝Ｃ.CＮＯAＮＤS.S ＥX=‘男’; 涉及的S，Ｃ和SC三个表。Ｓ和SC表之间和C和SC表之间分别通过公共属性 ＿_______作连接操作。 A SNO，CＮO B CNＯ,ＳＮO C ＣNO,SEＸ D SＮO，ＳＥX