分布式数据库选型论证
第一章主流数据库技术介绍
一、关系型数据库系统
是一种基于关系模型的数据库管理系统。这种关系模型最初是由埃德加?科德在IBM的实验室提出的。目前很多主流的数据库都是遵循这种关系模型。这种关系型的数据库管理系统从上世纪80年代开始被广泛应用于存储财务数据、制造业数据、个人信息数据，互联网各类应用的数据。目前主流的RDBMS有Oracle Database、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL等。
关系型数据库的特点主要有一个数据库由多张表构成、每张表都有用户定义的表结构信息(schema)来描述表格的结构。每张表由行构成，每行包含若干列，列的属性由表格的schema定义。关系型数据库可以解释为面向行的数据库，每张表具有横向的扩展性，数据表是面向行增长的，而列的模式是相对固定的。其功能主要包括以下几点。
数据的检索功能：SQL语言的检索功能主要包括基于主键、二级字段的查询、聚合查询、表连接查询等功能。事实上数据库的查询功能是SQL语言里被使用最多的功能。
1）．数据的操作功能：包括数据的插入、删除、修改。数据的操作以行为单位，可以修改某具体行的特定列的值，也可以批量的对一组符合条件的行数据进行操作。
2）．事务处理的功能：数据库事务是数据库管理系统中执行时一个独立的单位，一般事务由一组数据库管理系统中的指令组成。事务之间相互独立，事务具有ACID四个重要的特性：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)。事务也是区分很多NoSQL与SQL数据库的重要特性之一。
3）．表结构的定义功能：数据库定义语言(DDL)是用于创建表，修改以及删除表结构(schema)的。DDL中也包括了对某个字段建立索引的功能。
二、NoSQL技术
1、Key．Value数据库(键值数据库)
Key．Value数据库中对value(数据)基本上没有做什么限制，可以在value 上存储任何格式的数据。Key．Value数据库的数据模型最为简单，因此其一般具有很好的性能、可扩展性、灵活性。典型的代表有亚马逊的DynamoEll]数据库、RedisGoogle的LevalDB等。Key—Value只支持对数据的一些简单的操作：Key—Value对的插入、删除、更新。根据实现的不同Key可以有序也可以无序，key有序意味着可以进行key的范围查找。Dynamo采用的是最终一致性的模型、亚马逊公司将它用在对数据一致性要求不高的购物车的应用中。
2、面向列的数据库
这类数据库不仅具有传统关系型数据库所具有横向(面向行)的可扩展性也支持面向列的动态可扩展性，它不需要像传统的关系型数据库需要使用DDL才能修改表结构以及要遵循每行的列属性要一致的规范。这类数据库从GoGgle的BigTablet开始，之后出现了几种开源的数据库如HBase、Cassandra。HBase是BigTable的开源实现，两者有很多相同的设计理念，两者的表结构里面都有一个列簇(Column family)的概念，每个列簇对列的个数和格式基本没有限制，同时每列数据都附上了时间戳的概念，这使得数据列值可以拥有多个版本。BigTable和HBase从底层实现来看，本质上也是一个分布式的Key—Value系统，只不过这里的Key的结构是一个包含了表名、主键名、列簇名、列名和时间戳的多元组。
3、Graph数据库(图形数据库)
同Key—Value数据库一样，Graph数据库对数据的value也不做限制。Graph 数据库的存储单元有三个：节点、关系、属性。这类数据库是用来存储那些更适合用图来描述的数据，例如社交网络的关系数据、交通道路节点的数据或者一些网络拓扑数据等。Graph数据库设计的关键是如何描述数据点之间连接关系，相对于关系型数据库的关系模型，这种图数据模型具有大量复杂、互连接、低结构化的特点，而我们知道在关系模型中表的连接操作效率往往是比较低的。目前相对比较成熟的开源Graph数据是Ne04Jti。n，Ne04J是一个用Java实现的兼容ACID的图形数据库，Ne04J实现了一个非常高效的图形引擎用来实现快速的面向
图形数据的各类操作。由于这类图形数据结构模型的复杂性，使得图形数据库具有较大的可扩展性问题，要想实现分布式的图形数据库是非常困难的，这也是图形数据库一直未真正流行开来的一个重要的原因。
4、文档数据库
文档数据库是面向文档的数据库，是用来存储、检索、管理文档信息的数据库，存储的文档结构大部分是半结构化，如XML、JSON文档等。这类数据库的所存储的文档数据结构往往是由具体的应用决定的，文档数据库比较适用于那些不频繁对已经存在的文档做修改的应用。这一类型数据库的代表是109en团队开发的MongoDB和Apache Couch DB。与传统的关系型数据库采用表格的形式存储数据不同，MongoDB使用的是类似JSON格式的文档结构来存储数据，这种数据结构的一个好处是可以实现动态的表结构(schema)。尽管MongoDB属于NoSQL数据库，但是MongoDB实现了很多传统关系型数据库的功能：(1)含关键字字段查询、范围查询，正则表达式查询在内的丰富查询功能；(2)对二级索引的支持；(3)数据库服务端运行自定义Javascript脚本的功能；(4)集成MapReduce实现数据聚合分析的功能；(5)基于数据分片与数据备份机制的分布式存储功能。
图1.1 数据模型复杂性与数据规模的关系示意图
展示了不同数据模型复杂性与数据规模的关系。图中根据数据存储模型的复
杂性从低到高依次为Key．Value数据库、类BigTable数据库、描述复杂图模型的图形数据库。这张图从一定程度上反映了数据的存储建模与数据规模的关系。
第二章主要分布式数据库技术介绍
一、Hadoop技术架构
hadoop是一个免费开源的分布式系统基础架构，它最原始的版本是由Apache 基金会开发的。Hadoop核心框架主要包括：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据存储，MapReduce则提供了海量数据计算和分析过程目前市面上免费开源的Hadoop版本主要有三个，分别是：Apache(最原始的版本，所有发行版均基于这个版本进行改进)、Cloudera版本(Cloudera’S Distribution Including Apache Hadoop，简称CDH)、Hortonworks版本(Hortonworks DataPlatform，简称HDP)。
Hadoop 是一个分布式处理的软件框架，相对于单机运行，它更善于处理大数据量的问题。实现了 Google 的 MapReduce 编程模型和存储框架提出的将应用程序分割成许多小的并行的程序单元的要求，并且这些单元在任何节点上都可以执行。在 MapReduce 中，要分清“作业（ job）”和“任务（ task）”。Job 是还未执行的的应用程序，它处于准备阶段。而 task 则是正在各个计算节点上执行的工作单元，是从一个作业划分出来已经实施的程序部分。此外，Hadoop 提供的分布式文件系统（ HDFS, Hadoop Distributed File System）主要负责各个节点上的数据存储，它是实现高吞吐率的数据读写功能的基础。
图2.1 Hadoop结构图
Hadoop 在分布式存储和分布式计算方面为了可以提高速率和准确度，都是采
用了主/从（ Master/Slave）的架构模式，一系列在集群中运行的后台（ deamon）程序就是这些要求的根本保障。根据分工不同可分为以下几个部分组成：NameNode、 Secondary NameNode、DataNode、Task Tracker、JobTracker。如上图2.1所示的，NameNode、Secondary NameNode、 Job Tracker 运行在 Master 节点上， TaskTracker 和 DataNode 运行在 Slave 节点上，本机的数据都尽量交给这些数据处理程序来直接处理，以节约时间成本。
2、HDFS简述
HDFS(Hadoop Distributed File System)是分布式计算中数据存储管理的基础。HDFS 的体系结构是主/从（ Master/Slave）模式，即一个 NameNode 和多个 DataNode，如图 2.2 所示。 HDFS 将数据文件分割成大小各异的数据块（ Block），分散存储于各个 DataNode 中，并按照“一次写入、多次读取”的模式进行读写。用户如果要对数据进行操作，都有要先访问 NameNode，它会处理用户的请求，之后给 DataNode 分配具体任务，也就是说 NameNode 负责调度安排， DataNode 实施具体工作。
图2.2 HDFS结构示意图
HA(High Availability)，即高可用性。 HA 为系统对外正常提供服务时间的百分比，也即是在出现故障的情况下还能保证数据存储的可靠性的程度。 HDFS 的可靠性能够利用平均无故障时间(MTTF)来衡量，即为 HDFS 正常服务的平均运行时间； HDFS 的可维护性是利用平均维护时间(MTTR)来衡量，即 HDFS 从不能正常服务到再次正常服务之间所需的平均维护时间。 HDFS 的 HA 可精确定义为如下公式：
中华人民共和国汽车行业标准 QC／T 207一1996 汽车用普通气弹簧 1 主题内容与适用范围 本标准规定了汽车用普通气弹簧的术语、技术要求、试验方法、检验规则、 标志、包装、运输和贮存。 本标准适用于汽车用各种规格的固定行程普通气弹簧（以下简称气弹簧）， 其他机械用气弹簧可参照采用。 2 引用标准 GB 191 包装储运图示标志 GB 1740 漆膜耐湿热测定法 GB 2828 逐批检查计数抽样程序及抽样表（适用于生产连续批的检查） GB 2829 周期检查计数抽样程序及抽样表（适用于生产稳定性的检查） GB 6458 金属覆盖层中性盐雾试验（NSS试验） GB 6461 金属覆盖层对底材为阴极的覆盖层腐蚀试验后的电镀试样的评级 QC／T 29087 汽车焊接加工零件未注公差尺寸的极限偏差 3 术语 3．1 气弹簧 是指由一个密闭缸筒和可以在缸筒内滑动的活塞组件及活塞杆组成的以压缩气体为贮能介质的机构。 3．2 一个循环 是指气弹簧活塞杆在图样规定的行程内往返一次。 3．3 动态内阻（G） 指活塞杆在图样规定的行程内做往返运动时，所产生的动态摩擦力。
4 技术要求 4．1 一般要求 4．1．1 气弹簧应符合本标准规定，并按照经规定程序批准的图样及技术文件 制造。 4．1．2 气弹簧的安装长度公差应符合QC／T 29087的A级。 4．1．3 气弹簧的外形应光洁、平整，没有毛刺。 4．1．4 气弹簧活塞杆的镀层应均匀，不允许存在可见的裂纹、起泡、麻点、 起层等缺陷。 4．1．5 除活塞杆外的其它零件镀层应均匀：不允许存在局部无镀层、明显的 裂纹、起泡、粗糙等缺陷。 4．1．6 气弹簧的涂覆层应均匀，不允许存在露底、起皱、起泡、剥落等缺陷。4．1．7 工作温度范围：一40℃～80℃。 4．2 力学性能 4．2．1 气弹簧按5.1试验时，其力一位移曲线如图1所示。力的标称值应符合图样规定，力的标称值极限偏差应符合表1规定。
分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统（DDBS）包含分布式数据库管理系统（DDBMS和分布式数据库（DDB）。 在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的 操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统（DBMS）管理一样，用 户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/ 服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。在ORACL客户， 执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。在服务器，执行ORACL软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACL允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和 服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACL数据库系统中分布处理的例 子如： 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。 参与分布式数据库的每一服务器是分别地独立地管理数据库，好像每一数据库不是网络化的数据库。每一个数据库独立地被管理，称为场地自治性。场地自治性有下列好处： ?系统的结点可反映公司的逻辑组织。
海量数据下分布式数据库系统的探索与研究 摘要：当前，互联网用户规模不断扩大，这些都与互联网的快速发展有关。现 在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展，我国 海量数据快速增长，数据量年均增速超过50％，预计到2020年，数据总量全球 占比将达到20％，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数 据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率，同时也可以提高用户的访问速度和 可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。 关键词：海量数据；数据库系统 1.传统数据库： 1.1 层次数据库系统。 层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中，每种记 录类型都由一个节点表示，并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线 段表示。每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。这种 结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的 实体关系。 1.2 网状数据库系统。 网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此，与层次模型相比，网格结构更具通用性，可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模 型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。 关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的 基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立，是目前主流的数据库数据模型。 随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展，数据存储层缺乏良好的可扩展性，难以应对应用层的高并发数据访问。过去，银行使用小型计算机和大型存储 等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面，主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈，越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了 新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠 性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新 能力和用户体验，而且有利于增强自身的技术储备，以满足互联网时代的市场竞争。因此，对于银行业来说，以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数 据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念： 分布式数据库系统：分布式数据库由一组数据组成，这些数据物理上分布在 计算机网络的不同节点上（也称为站点），逻辑上属于同一个系统。 （1）分布性：数据库中的数据不是存储在同一个地方，更准确地说，它不是 存储在同一台计算机存储设备中，这可以与集中数据库区别开来。 （2）逻辑整体性：这些数据在逻辑上是相互连接和集成的（逻辑上就像一个 集中的数据库）。 分布式数据库的精确定义：分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机
《数据库原理及技术》大作业大纲 类同卷，网上抄袭，大作业格式不正确一律0分处理 一、课程设计的目的和要求 （1）培养学生运用所学课程《数据库原理及技术》的理论知识和技能，深入理解《数据库原理及技术》课程相关的理论知识，学会分析实际问题的能力。 （2）培养学生掌握用《数据库原理及技术》的知识设计计算机应用课题的思想和方法。 （3）培养学生调查研究、查阅技术文献、资料、手册以及编写技术文献的能力。 （4）通过课程大作业，要求学生在教师的指导下，独立完成大作业要求的相关内容，包括： ①通过调查研究和运用Internet，收集和调查有关资料、最新技术信息。 ②基本掌握撰写小论文的基本步骤和写作方法。 ③根据课题的要求基本理解和掌握E-R图的设计方法和关系模式的转换。 ④根据课题的要求基本理解和掌握数据流图（DFD）和数据字典（DD）的设计方法。 ⑤创建数据库及各种数据库对象。 二、课程设计题目 要求： （1）任选下列一个题目，调查分析一个具体的或模拟的实例； （2）描述该实例的业务信息和管理工作的要求； （3）列出实体、联系； （4）指出实体和联系的属性； （5）画出E-R图； （6）将E-R图转换成关系模式，并注明主码和外码； （7）建立数据字典； （8）创建数据库； （9）根据题目的要求写查询、存储过程、触发器等。 题目： （1）学校图书借阅管理系统 功能要求： ●实现图书信息、类别、出版社等信息的管理； ●实现读者信息、借阅证信息的管理； ●实现图书的借阅、续借、归还管理； ●实现超期罚款管理、收款管理； ●创建触发器，分别实现借书和还书时自动更新图书信息的在册数量；
一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？ 答案：分布式数据库系统通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点： 物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的，国内分为四层： 全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。 局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部内层：局部内模式 局部内模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的内模式，但其描述的内容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。
QCT2071996汽车用普通气弹簧 汽车用一般气弹簧 1 主题内容与适用范畴 本标准规定了汽车用一般气弹簧的术语、技术要求、试验方法、检验规则、 标志、包装、运输和贮存。 本标准适用于汽车用各种规格的固定行程一般气弹簧（以下简称气弹簧）， 其他机械用气弹簧可参照采纳。 2 引用标准 GB 191 包装储运图示标志 GB 1740 漆膜耐湿热测定法 GB 2828 逐批检查计数抽样程序及抽样表（适用于生产连续批的检查） GB 2829 周期检查计数抽样程序及抽样表（适用于生产稳固性的检查） GB 6458 金属覆盖层中性盐雾试验（NSS试验） GB 6461 金属覆盖层对底材为阴极的覆盖层腐蚀试验后的电镀试样的评级 QC／T 29087 汽车焊接加工零件未注公差尺寸的极限偏差 3 术语 3．1 气弹簧 是指由一个密闭缸筒和能够在缸筒内滑动的活塞组件及活塞杆组成的以压缩 气体为贮能介质的机构。 3．2 一个循环 是指气弹簧活塞杆在图样规定的行程内往返一次。
3．3 动态内阻（G） 指活塞杆在图样规定的行程内做往返运动时，所产生的动态摩擦力。 4 技术要求 4．1 一样要求 4．1．1 气弹簧应符合本标准规定，并按照经规定程序批准的图样及技术文件 制造。 4．1．2 气弹簧的安装长度公差应符合QC／T 29087的A级。 4．1．3 气弹簧的外形应光洁、平坦，没有毛刺。 4．1．4 气弹簧活塞杆的镀层应平均，不承诺存在可见的裂纹、起泡、麻点、 起层等缺陷。 4．1．5 除活塞杆外的其它零件镀层应平均：不承诺存在局部无镀层、明显的 裂纹、起泡、粗糙等缺陷。 4．1．6 气弹簧的涂覆层应平均，不承诺存在露底、起皱、起泡、剥落等缺陷。 4．1．7 工作温度范畴：一40℃～80℃。 4．2 力学性能 4．2．1 气弹簧按5.1试验时，其力一位移曲线如图1所示。力的标称值应符合 图样规定，力的标称值极限偏差应符合表1规定。
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015
任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用
目录 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入
库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等 信息. 2)来自计算机:各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息. 3)来自物理世界:各类数字设备、科学实验与观察所采集的数据.如摄像头所不断产生的数字信号，医疗物联网不断产生的人的各项特征值，气象业 务系统采集设备所收集的海量数据等 传统数据库和大数据的比较 现有数据处理技术大多采用数据库管理技术，从数据库到大数据，看似一个简单的技术升级，但仔细考察不难发现两者存在一些本质上区别。传统数据库时
数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。 对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据 挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视 化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不 同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等 领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处 理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输 入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。 首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。 然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。
总布置篇 第X章整车附件系统布置 本章主要针对整车附件系统的布置进行说明，主要的部件系统有：座椅、机罩锁及开启机构总成、车门锁及内外开启机构、加油盖锁及开启机构总成、背门锁及开启机构、车门限位器、天窗、内后视镜、外后视镜、安全拉手、玻璃升降器、隔音隔热垫、玻璃、遮阳板、遮阳帘、行李舱网兜、随车工具气弹簧、铭牌标识、行李架、密封条、缓冲块、堵塞 1.1 座椅系统 1.1.1 座椅的种类及结构 汽车座椅是汽车使用者的直接支承装置，它的主要作用是为司乘人员提供安全、舒适、便于操纵和不易疲劳的驾乘座位。 座椅按照结构形式可分为折叠座椅、侧向座椅、后向座椅、悬挂式座椅等。头枕可分为整体式、分离式和嵌入式；座椅常见的调节方式有手动调节和电动调节。具体分类可参考标准QC/T 47-92《汽车座椅术语》。 座椅的结构主要包括：头枕、靠背、坐垫、座椅骨架、附属调节机构等。
1.1.2座椅的设计要求 轿车座椅设计是一项复杂的系统工程，它涉及机械、化工、纺织、喷涂、热处理、美学、力学、人体工程学等多门学科，设计时应依据人体工程学原理综合考虑座椅的安全性、舒适性以及座椅的合理布置。 GB 11550-1995 汽车座椅头枕的性能要求和试验方法 GB 14167-2006 汽车安全带安装固定点 GB 15083—2006 《汽车座椅、座椅固定装置及头枕强度要求和试验方法》 ECE R17 关于车辆座椅、座椅固定装置及头枕认证的统一规定 ECER25 关于批准与车辆座椅一体或非一体的头枕的统一规定 安全性：要绝对保证驾乘者的安全。 乘坐舒适：能使乘员保持良好的坐姿，保证合理的体压分布，具有腰椎依托感、腰背部贴合感和侧向稳定感。 操纵方便：布置的调整手柄、按钮必须是在驾乘者伸手可及的位置，应能顺应常人的习惯且操纵力量适中。 1.1.3座椅布置需输入清单 功能定义描述：设计之前应该定义好需要哪些功能；
南京邮电大学计算机学院 《大型数据库技术》Course Project 姓名：班级：学号： 团队：1~2人一组，鼓励1人一组 期限：2016年6月17日（2人一组：2016年6月12日） 报告提交地点：课上（6月12日），学科楼6号楼541（6月17日） 题目：利用MySQL实现一个类似美团外卖的外卖订单的数据库管理系统，具体任务如下。 1）结合数据库系统概论的知识，设计外卖订单的数据库管理系统的关系（schema），至少应该包括商户管理，商品管理，客户管理，订单管理等四部分。（注意：在商户管理中应该包括商户外卖订单收入总额字段，客户管理中应包括客户外卖订单消费总额字段。） 2）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， a) 商户插入，修改自身信息 b) 商户插入，修改商品信息 c) 客户插入，修改客户信息 3）简述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， 多用户场景下，客户下订单，商户接订单的具体流程。（注意：需要更新商户的收入总额，客户的消费总额，不考虑订单失败的情况。） 4）简述的下列后台统计对账功能，设计相应的SQL语句，并验证结果， a)判断商户收入总额，客户消费总额是否与订单管理中相关订单中的总额一致 b)统计近一月的收入总额最多的商户，及其所有商品中订单总金额最多的商品。 （注意：可以假设一张订单只有一种商品，鼓励去除此假设。） 5）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， 如何通过触发器来实现订单管理的复制，即创建订单管理的一张镜像表。 6）简述下列问题的解决方案，如果有对应的SQL语句，需要设计相应的SQL语句，并验证结果。 a) 当订单表中数据过多时的处理策略 b) 对数据库系统的备份和恢复策略 报告内容： 报告应由6部分组成，每部分对应与上述一个任务，并附有章节目录。在每一部分需要简述本部分的需求，具体操作流程，以及流程中操作对应的SQL语句，并验证结果（模拟数据，结果截图），以及其它，如schema关系图等有利于方案说明的信息。 如果是2人一组，需要写清楚每个人的分工情况。
南华大学 计算机科学与技术学院 实验报告 （2011 ~2012 学年度第一学期） 课程名称软件设计模式 实验名称设计模式UML建模 姓名肖喜武学号20094350225 专业软件工程班级本09软件02班 地点8-212 教师余颖
一、实验目的 （1）学会如何根据站点的特点对数据库进行分片 （2）学会如何实验amoeba软件对数据库实现分片 二、实验内容 ?某个公司有三个计算机站点，站点B和站点C分别属于部门2和部门3现在希望在站 点B和C上分别频繁访问EMPLOYEE和PROJECT表中有关工作在该部门的雇员和该 部门管辖的项目信息。 ?雇员信息主要是指EMPLOYEE表的NAME,ESSN,SALARY和SUPERSSN属性。 ?站点A供公司总部（部门1）使用，经常存取为保险目的而记录的DEPENDENT信息 外，还定期地存取所有雇员和项目的信息。 请根据这些要求，对该公司关系数据库中的关系进行分片和分布 EMPLOYEE FNAME MINIT LNAME ESSN BDATE ADDRESS SEX SALARY SUPRESSN DNO DEPARTEMNT DNAME DNO MGRSSN MGRSTARTDA TE DEPT_LOCATION DNO DLOCA TION PROJECT PNAME PNUMER PLOCATION DNO WORKS_ON ESSN PNO HOURS DEPENDENT ESSN DEPENDENT SEX BDATE RELATIONSHIP 三、实验步骤 （1）理论分析 先根据DEPARTMENT表的主码DNO的值进行水平分片，然后基于外码部 门号（DNO）将导出的片段应用到关系EMPLOYEE、PROJECT和DEPPTLOCATIONS上，再在刚才得到的EMPLOYEE片段上进行垂直分片，得 到只含熟悉你给｛NAME,ESSN,SALARY,SUPERSSN,DNO｝的片段。图2.13给 出了EMPD2和EMPD3的混合分片，它包括了分别满足条件DNO=2和DNO=3 的EMPLOYEE元组。类似地，PROJECT、DEPARTMENT和DEPT_LOCATIONS 都按部门编号进行水平分片，这些片段根据其相应的部门号分别存储在站点B 和部门C上，如图所示: EMPD5 FNAME MINIT LNAME ESSN SALARY SUPERSSN DNO John B Smith 123456789 30000 333445555 2 Franklin T Wong 333445555 40000 888665555 2 Ramesh K Narayan 666884444 38000 333445555 2 Joyce A English 453453453 25000 333445555 2
压缩气弹簧(gas spring)技术条件国家行业标准 压缩气弹簧技术条件 JB/T 8064.1-1996,压缩气弹簧(gas spring)技术条件国家行业标准,压缩气弹簧行业标准,压缩气弹簧,压缩气压杆,压缩支撑杆,在线企鹅：4-7-2-1-8-4-5-8-1. 中华人民共和国机械工业部 1996-10-03 发布 1997-07-01 实施 1 范围 本标准规定了压缩气弹簧(以下简称气弹簧)的术语、标记、技术要求、试验方法、检验规则、标志和包装、运输、贮存等。 本标准适用于充入氮气或惰性气体为工作介质的气弹簧。 2 引用标准 下列标准所包含的条文，通过在本标准中引用而构成为本标准的条文。本标准出版时，所示版本均为有效。所有标准都会被修订，使用本标准的各方应探讨使用下列标准最新版本的可能性。 GB/T 1771—91 色漆和清漆耐中性盐雾性能的测定 GB 1800—79 公差与配合总论标准公差与基本偏差 GB/T 2348—93 液压气动系统及元件缸内径及活塞杆外径 GB 2349—80 液压气动系统及元件缸活塞行程系列 GB 2828—87 逐批检查计数抽样程序及抽样表(适用于连续批的检查) GB 6458—86 金属覆盖层中性盐雾试验(NSS 试验) GB 6461—86 金属覆盖层对底材为阴极的覆盖层腐蚀试验后的电镀试样的评级 GB/T 13913—92 自催化镍–磷镀层技术要求和试验方法 JB 2864—81 汽车用电镀层和化学处理 JB/Z 111—86 汽车油漆涂层 3 型式 3.1 气弹簧的外形示意图及力–位移曲线见图1。 图1 3.2 气弹簧接头推荐使用型式见图2。 图2 4 气弹簧术语、符号、定义 气弹簧的术语、符号和定义见表 1。 表1 术语符号单位定义或说明 缸筒外径 D2 mm 气弹簧缸筒外径 活塞杆直径 D mm 气弹簧活塞杆直径 伸展长度 L mm 气弹簧活塞杆自由伸展至极限位置时两连接件中心距离行程 S mm 活塞杆从伸展状态压缩到最小安装尺寸时的轴向位移 一次循环活塞杆按规定的行程压缩和伸展一次 伸展速度υ mm/s 活塞杆从规定的行程的末端到初始位置自由伸展的平均速度 启动力 F0 N 气弹簧在伸展状态保持一定时间后开始压动活塞杆所需要的外力 气动阻尼段活塞杆伸展过程中从D 到M活塞运动受气体阻尼作用的区域
分布式数据库设计报告
目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)
成品车间分布式数据库设计 1案例背景 随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦机器损坏或系统崩 溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取数据，又要写入数 据，遇到大批量超过单台数据库的处理能力，就会出现卡顿，在生产时 间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，交叉使用不方便管 理维护，出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱，现在对数据的统计管理需要在 两台服务器之间交叉进行，统计难度高，效率低。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。
分布式数据库课程设计 题目基于MongoDB的QQ空间模拟实现 学生姓名刘家宇 学生学号20110801126 专业班级计科一班 指导老师王永恒 完成日期 2015年1月15日
一、设计目的 QQ空间是现在大家经常使用的社交平台。在QQ空间上可以自己发表说说，查看其他人的说说，也可以给其他人的留言板上留言。这些功能都丰富了我们的社交生活，因此本次用JAVA连接Mongodb来实现一个简单的QQ空间模拟实现。 二、编写环境 Eclipse+Mongodb 三、环境配置 首先要运行MongoDB服务器，然后通过在eclipse里添加MongoDB的jar包来获取关于MongoDB的java方法，然后用这些方法来启动和操作MongoDB服务器。 在MongoDB官网“https://www.doczj.com/doc/6511786748.html,/downloads”下载MongoDB服务器应用包，将里面的exe文件放到一个自己设置的MongoDB文件夹中，如“F： \MongoDB” 打开CMD，在刚刚的创建文件夹的目录下，输入指令 “mongod–dbpath “F:\MongoDB\data””如下图所示MongoDB服务器连接设置成功：
四、设计实现 1、数据库设计 Mongo数据库的设计 创建一个名为：soial的Mongo数据库，然后创建一些数据集合 ①用户数据集合（userInfo）：含有用户名(name)、用户密码(pwd)、用户地址(address)、用 户出生年月日(year、month、day)、用户证件号(id)和是否处于登陆状态(status)这些属性 ②个人好友数据集合(userFriend)：含有好友名(friend)和个人用户名(name)属性。 ③留言板数据集合（userMassage）：含有留言内容(massage)、留言人名(recipient)和对谁留 言(sender)的属性 ④说说数据集合(userSaySay)：说说内容(massage)和个人用户名(name)属性。 等等
分布式数据库系统(DDBS概述 一个远程事务为一个事务,包含一人或多个远程语句,它所引用的全部是在同一个远程结点上.一个分布式事务中一个事务,包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据. 在分布式数据库中,事务控制必须在网络上直辖市,保证数据一致性.两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句. ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性,利用视图、同义词、过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性. ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性：表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复。在两种情况下，都实现了对表重复的透明性。 在单场地或分布式数据库中，所有事务都是用COMMIT或ROLLBACK语句中止。 二、分布式数据库系统的分类： (1 同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型，并且是同一型号的DBMS。 (2同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。 (3异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。 三、分布式数据库系统主要特点： DDBS的基本特点： (1物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算机网络的多个场地上。 逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上是一个整体，它们被所有用户(全局用户共享，并由一个DDBMS统一管理。 (2场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本场地的应用(局部应用。 (3场地之间协作性：各场地虽然具有高度的自治性，但是又相互协作构成一个整体。 DDBS的其他特点 (1数据独立性 (2集中与自治相结合的控制机制 (3适当增加数据冗余度
分布式数据库系统（1） 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 一、分布式数据库系统概述 1、概述一 分布式数据库（Distributed Database，DDB）是指数据分散存储在计算机网络中的各台计算机上的数据库。 分布式数据库系统（Distributed Database System，DDBS）通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方；每台计算机中都可能有DBMS （数据库管理系统）的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库；位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的、逻辑上集中、物理上分布的大型数据库系统。 2、概述二 分布式数据库，是指利用高速计算机网络，将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。 分布式数据库的基本思想，是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。 近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展。传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展。基于关系型的分布式数据库，在保留传统数据库的数据模型和基本特征前提下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 另一方面，随着数据量越来越大，关系型数据库开始暴露出一些难以克服的缺点。以NoSQL为代表的、具有高可扩展性、高并发性等优势的非关系型数据库快速发展；一时间市场上出现了大量的key-value（键－值）存储系统、文档型数据库等NoSQL数据库产品。NoSQL类型数据库正日渐成为大数据时代下分布式数据库领域的主力。 这种按分布式组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。
总布置篇 第四章车身系统 4.1 整车断面 断面的作用： 构建车身主体框架结构； 定义整车各主要总成部件的配合形式； 定义主要的配合尺寸； 分析造型的工程可行性； 指导详细三维数据的设计； 反应整车构件刚度分布状况，定义各部分构件的力学特性指标； 形成技术积累，缩短整车开发周期并提高整车研发质量； 整车断面：如下图所示
4.1.1 发盖-前保 HOOD-FRT BUMPER 截面位置：Y=0平面 需要表达的信息：发盖关闭时，锁、锁扣的啮合状态；锁、锁扣的安装结构；发盖与前保的间隙平度；发盖内板与前保的间隙、密封；发动机罩二次打开的手部空间，参见总布置设计指南； 前保外表面到前横梁的距离 A>65mm； 前横梁到空调冷凝器的距离 B>20mm； 空调冷凝器到散热器的距离 C>10mm； 发动机总成到冷却风扇的距离 D>35mm； 图示：
CE-1 NL-1 GC-1 4.1.2 发盖-前组合灯 HOOD-HEAD LAMP 截面位置：过前组合灯上一点且平行于Y基准平面 需体现的零部件：前组合灯、发盖、前保及其他相关零部件 需要表达的信息：前组合灯与周围件的间隙、平度；组合灯的固定点；组合灯与上隔栅的装配可行性；换灯的空间
图示： CE-1 GC-1
NL-2 4.1.3 发盖-前围 HOOD-COWL 截面位置：Y基准平面 需体现的零部件：发盖外板、前风挡、通风盖板、前围板及其他相关零部件 需要表达的信息：前风挡玻璃倾角；前风挡与前围板上部的配合及密封；发盖运动过程中与通风盖板、前风挡的间隙；发动机总成和前围板之间的间距 A；机盖与机舱刚性零部件的距离B。参见总布置设计指南。发盖打开时保证在5%女性手控范围以下并且满足95%男性头部活动线路的要求，具体校核方法见总布置设计指南。 图示：
华南理工大学数据库原理与设计大作业报告 专业：计算机科学与技术 班级： 2015春 学号： 20 学生姓名：陈亮 完成时间：
目录 目录 (2) 1、概述 (4) 2、需求分析 (6) 零售前台（POS）管理系统 (6) 后台管理系统 (7) 数据需求 (7) 3、数据库逻辑设计 (9) 概念结构设计 (9) 4、软件功能设计 (13) 逻辑结构设计 (13) 物理结构设计 (15) 完整性设计 (20) 安全性设计 (22) 5、界面设计 (24) 系统功能结构图 (24) 模块设计与实现（部分界面） (24) 6、结束语 (31)
7、参考文献 (33)
1、概述 超市管理信息系统是针对超级市场的销售而开发的。应用超市管理信息系统能够转变超市的工作方式，有效提高销售速度和服务水平，提高客户对超市的信任度和满意度，改善客户关系。运用超市管理信息系统，在销售商品时实行出口一次性付款，可以实现超市内部现代化管理，能够准确把握每一种商品的销售动态，防止商品断档或过量储备，商品开发方向、进货的适时化都可通过超市管理信息系统来完成。 超市管理信息系统将手工编制好的销售账目或根据原始超市销售记录直接在系统内制作超市销售信息，同时可对输入的超市销售信息进行修改、查询等操作。这种集约化的销售管理模式既便于对超市销售信息的收集、整理和加工，又便于操作员的需求信息在最短的时间内得到反馈，同时超市管理信息系统可自动分析各种商品销售变化规律，商品销售结构、居民消费变化等，从而为合理进货、经营、加工、库存、销售等提供科学的决策依据。 超市管理信息系统充分运用计算机管理信息技术，建立数据库，对超市的进销存过程进行详细分析，实现了对超市的进货、销售和库存的科学管理。
1 范围 本标准规定了压缩气弹簧(以下简称气弹簧)的术语、标记、技术要求、试验方法、检验规则、标志和包装、运输、贮存等。 本标准适用于充入氮气或惰性气体为工作介质的气弹簧。 2 引用标准 下列标准所包含的条文，通过在本标准中引用而构成为本标准的条文。本标准出版时，所示版本均为有效。所有标准都会被修订，使用本标准的各方应探讨使用下列标准最新版本的可能性。 GB/T 1771—91 色漆和清漆耐中性盐雾性能的测定 GB 1800—79 公差与配合总论标准公差与基本偏差 GB/T 2348—93 液压气动系统及元件缸内径及活塞杆外径 GB 2349—80 液压气动系统及元件缸活塞行程系列 GB 2828—87 逐批检查计数抽样程序及抽样表(适用于连续批的检查) GB 6458—86 金属覆盖层中性盐雾试验(NSS 试验) GB 6461—86 金属覆盖层对底材为阴极的覆盖层腐蚀试验后的电镀试样的评级 GB/T 13913—92 自催化镍–磷镀层技术要求和试验方法 JB 2864—81 汽车用电镀层和化学处理 JB/Z 111—86 汽车油漆涂层 3 型式 3. 1 气弹簧的外形示意图及力–位移曲线见图1。 机械工业部1996-10-03 批准 中华人民共和国机械行业标准 压缩气弹簧技术条件 JB/T 8064.1－1996 1997-07-01 实施 JB/T 8064.1－1996 3. 2 气弹簧接头推荐使用型式见图2。 4 气弹簧术语、符号、定义 气弹簧的术语、符号和定义见表1。 术语符号单位定义或说明 缸筒外径D2 mm 气弹簧缸筒外径 活塞杆直径D mm 气弹簧活塞杆直径 伸展长度L mm 气弹簧活塞杆自由伸展至极限位置时两连接件中心距离 行程S mm 活塞杆从伸展状态压缩到最小安装尺寸时的轴向位移
题目分布式数据库环境下的数据安全策略研究
摘要 分布式数据库系统是与计算机网络相结合的一个系统，随着云计算技术的发展，分布式数据库结合分布式文件系统作为底层存储构架的应用越来越广泛。然而，就目前的形式来看，分布式数据库系统还存在着一些不安全因素，本文以分布式数据库系统的不安全因素为出发点，分析了分布式数据库系统所存在的一些不安全因素，进而提出了一些相应的防X措施。 关键词：分布式数据库,不安全因素，安全策略
Abstract Distributed database is a system which bines with the network system. With the development of cloud puting, distributed database which bines with distributed file system has been widely applied as the underlying storage architecture. However, at the present, there are still some insecurity in the distributed database system. This paper starts with the insecurity of the distributed database, analyzes the existence of the insecure factors，and then put forward some appropriate preventive measures. Keywords：distributed databases system, insecurefactors，security policy