实验二空间查询统计与空间编辑
一、实验目的和要求
1、掌握点击查询，图形和属性关联查询，条件查询方法；
2、能对查询出的属性记录进行统计，如平均值、方差计算等，并制作多种统计图；
3、能够通过“绘图工具栏”和“修改工具栏”提供的工具进行各种丰富的图形编辑；
4、能够对属性数据进行批量编辑。
二、实验主要内
1、属性数据的录入；
1、点击查询某标志性建筑物；
2、对某建筑物图层进行图形和属性关联查询；
3、对一些特殊地物进行查询统计，并制作统计图。
4、通过“绘图工具栏”和“修改工具栏”提供的工具对有拓扑错误的地物进行图形编辑；
三、实验主要步骤及数据处理结果
1、添加属性字段
2、属性信息的录入
A、选中需要录入属性信息的物体双击出现属性录入窗口
B、在添加字段的属性录入窗口编辑属性信息
C、给图层中的标志地物录入属性信息
3、属性信息的查询
打开图层选择要查询的地物双击或者选择属性浏览菜单查询属性
4、编辑属性对像
A、统一赋值，右击数据集选择“浏览数据集属性”打开数据表，然后右击某一条记录在弹出的对话框中选择统一赋值为数据集编辑属性（以“机构单位为例”）
SmuserID=0
给SmuserID统一赋值8结果图
B、单字段运算。
D、双字段运算
E、函数运算
5、SQL查询
SQL查询是指根据一定的属性条件进行查询，该属性条件要符合SQL（Structure Query Language）结构化查询语言的规范，称为SQL查询。
操作方式：点击菜单项【查询分析】－＞【SQL查询】，弹出“地图SQL查询”对话框。如图2-2界面中，先选中要查询的地图名称，再根据“字段信息”和“运算符号”组合查询条件（该条件符合SQL规范），显示在“查询条件”列表中。如果只想将查询结果的部分字段显示出来，可在“选择浏览字段”中列出需要显示的字段名称（可通过点击“字段信息”列表实现）。
查询的结果分为图形和属性两部分，可通过界面左下角的选项进行控制。查询的结果还可以保存为新的数据集。
实例：查询学校中在校生人数》=5000人的学校并在地图中表示出来操作图如下所示：（1）SQL 语句的编写
（2）查询结果的显示和保存
6、线性数据集拓扑处理
以道路中心线的拓扑处理为例
点击菜单项【数据处理】－＞【线性数据集拓扑处理】－＞设置参数
处理后的拓扑数据集
7、对查询出的属性记录进行统计如平均值、方差计算等。在属性表的记录上右击，选择字段统计，在弹出对话框中计算平均值等。
点击菜单项【记录】－＞【字段统计】－＞选定和设置参数
8、制作统计专题图（以学校的学生数统计图为例）
点击菜单项【专题地图向导】－＞【专题地图类型】－＞【统计专题地图】－＞【统计专题地图】
图形编辑；
四、实验总结
经过这次试验我了解了supermap属性录入和查询工作虽然其中也出项了很多问题但自己还是虚心求教最终完成了这次试验。如果一幅地图的好坏是矢量化那么它的强大在于后台的数据库属性信息极好的展示了地物特征。基本了解了supermap的一些作用。不过这款软件还得加强。
实验三数据查询 ●实验指导——简单查询和连接查询 一．实验目的 1．观察查询结果, 体会SELECT语句实际应用； 2．要求学生能够在查询分析器中使用SELECT语句进行简单查询。 3. 熟练掌握简单表的数据查询、数据排序和数据连接查询的操作方法。 二．实验准备 1.完成实验四，成功建立了基本表。 2.了解简单SELECT语句的用法。 3.比较熟悉查询分析器中的SQL脚本运行环境。 三．实验要求 1.完成简单查询和连接查询操作，并验收实验结果提交实验报告 四．实验内容 CREATE TABLE student1 ( sno char(8)PRIMARY KEY,--学号(主键) sname char(8)NOT NULL,--姓名 ssex char(2),--性别 sage char(2),--年龄 sdept char(6),--所在院系 ) CREATE TABLE course1 ( cno char(10)PRIMARY KEY,--课程编号（主键） cname char(20)NOT NULL,--课程名称 cpno char(2),--先行课 credit tinyint--课程学分 ) CREATE TABLE sc ( sno char(8),--学号(主键) cno char(10),--课程编号（主键） grade char(3),--成绩 primary key(sno,cno) ) 所有的查询全部用Transact-SQL语句实现
1.简单查询操作 此部分查询包括投影、选择条件表达、数据排序、使用临时表等。 对EDUC数据库实现以下查询： ①求计算机系的学生学号和姓名； SELECT sno,sname from student1 where sdept='CS'; ②求选修了课程的学生学号； SELECT distinct sno from sc where cno is not null; ③求选修C1 (数学)课程的学生学号和成绩，并要求对查询结果按成绩的降序排列， 如果成绩相同则按学号的升序排列； SELECT sno,grade from course1,sc where https://www.doczj.com/doc/7a8009437.html,o=https://www.doczj.com/doc/7a8009437.html,o and cname='数学' order by grade desc,sno asc; ④求选修课程C1 (数学)且成绩在80－90（85）之间的学生学号和成绩，并将成绩 乘以系数0.75 输出； SELECT sno,grade from course1,sc where https://www.doczj.com/doc/7a8009437.html,o=https://www.doczj.com/doc/7a8009437.html,o and cname='数学'and grade between80 and 85; ⑤求计算机系（CS）和数学系（IS）的姓张的学生的信息； SELECT* from student1 where sdept in('CS','IS')and sname like'张%'; ⑥求缺少了成绩的学生的学号和课程号。 SELECT sc.sno,cno from student1,sc where student1.sno=sc.sno and grade is null; ⑦将2000以后的成绩大于90分的学生成绩存入永久成绩表；将2000年以前的成绩 存入临时成绩表中。 2.连接查询操作 对EDUC数据库实现以下查询： ①查询每个学生的情况以及他（她）所选修的课程； SELECT student1.*,https://www.doczj.com/doc/7a8009437.html,o from student1,sc where student1.sno=sc.sno; ②求学生的学号、姓名、选修的课程名及成绩； SELECT student1.sno,student1.sname,https://www.doczj.com/doc/7a8009437.html,ame,sc.grade from student1,sc,course1
实验六数据查询分析实验 实验目的 通过对不同情况下查询语句的执行分析，巩固和加深对查询和查询优化相关理论知识的理解，提高优化数据库系统的实践能力，熟悉了解Sybase中查询分析器的使用，并进一步提高编写复杂查询的SQL 程序的能力。 实验内容 1.索引对查询的影响 （1）对结果集只有一个元组的查询分三种情况进行执行（必如查询一个具体学生的信息）：不建立索引，（学号上）建立非聚集索引，（学号上）建立聚集索引。 建立聚集索引： create clustered index student on student(student_id) go 建立非聚集索引： create nonclustered index student_index on student(student_id) go 用查询分析器的执行步骤和结果对执行进行分析比较。 select*from student where student_id='30201' 不建立索引 建立聚集索引
建立非聚集索引 （2）对结果集中有多个元组的查询（例如查看某门成绩的成绩表）分类似（1）的三种情况进行执行比较。 select*from student where student_id>'30401' 不建立索引：
建立聚集索引： 建立非聚集索引： （3）对查询条件为一个连续的范围的查询（例如查看学号在某个范围内的学生的选课情况）分类似（1）的三种情况进行执行比较，注意系统处理的选择。 select*from student where student_id between'31201'and'31415' 不建立索引：
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
空间数据的拓扑关系 1、空间数据的拓扑关系 地理信息系统同其它一些事务信息处理系统如银行管理系统,图书检索系统的主要区别在于地理信息系统中具有大量几何目标信息。这些几何目标信息还包含两类信息,一类就是目标本身的位置信息;另一类就是地物间的空间关系信息。如果忽略几何目标间的空间关系信息,那么从数据结构的角度瞧,地理信息系统的数据结构就可以设计成通常事务信息处理系统的形式。也就就是说,由于地理信息系统必须同时考虑几何目标的空间关系、地物位置信息及特征信息,致使地理信息系统的数据结构比较复杂。为了研究几何目标的空间关系,在此引入拓扑关系的概念。 2、拓扑的基本概念 几何信息与拓扑关系就是地理信息系统中描述地理要素的空间位置与空间关系的不可缺少的基本信息。其中几何信息主要涉及几何目标的坐标位置、方向、角度、距离与面积等信息,它通常用解析几何的方法来分析。而空间关系信息主要涉及几何关系的“相连”、“相邻”、“包含”等信息,它通常用拓扑关系或拓扑结构的方法来分析。拓扑关系就是明确定义空间关系的一种数学方法。在地理信息系统中用它来描述并确定空间的点、线、面之间关系及属性,并可实现相关的查询与检索。从拓扑观点出发,关心的就是空间的点、线、面之间的联接关系,而不管实际图形的几何形状。因此,几何形状相差很大的图形,它们的拓扑结构却可能相同。 图3-4(a)(b)所表示的图,其几何形状不同,但它们结点间拓扑关系就 是相同的,均可用图3-4(c)所示结点邻接矩阵表示。(c)中交点为1处表示相应纵横两结点相连。
同样,图3-5(a)(b)所表示的图,其几何形状完全不同,但各面块之间的拓扑邻接关系完全相同,如图3-5(c)邻接矩阵所示,(c)中交点为1处表示相应的两个面相邻。 总之,拓扑关系反映了空间实体之间的逻辑关系,它不需要坐标、距离信息,不受比例尺限制,也不随投影关系变化。因此,在地理信息系统中,了解拓扑关系对空间数据的组织,空间数据的分析与处理都具有非常重要的意义。 3.空间数据的拓扑关系 空间数据拓扑关系的表示方法主要有下述几种: 一、拓扑关联性 拓扑关联性表示空间图形中不同类型元素,如结点、弧段及多边形之间的拓扑关系。如图3-6(a)所示的图形,具有多边形与弧段之间的关联性 P1/a1,a5,a6;P2/a2,a4,a6等,如图3-6(b)所示。也有弧段与结点之间的关联性,N1/a1,a3,a5,N2/a1,a6,a2等。即从图形的拓扑关联性出发,图3-6(a)可用如图3-6(b),(c)所示的关联表来表示。 用关联表来表示图的优点就是每条弧段所包含的坐标数据点只需存储一次,如果不考虑它们之间关联性而以每个多边形的全部封闭弧段的坐标点来存储数据,不仅数据量大,还无法反映空间关系。
数据库原理实验报告 实验三数据查询 班级：××× 姓名：××× 学号：××× 数据查询 一、[实验目的] 1．掌握SQL的单表查询操作
2．掌握SQL的连接查询操作 3．掌握SQL的嵌套查询操作 4．掌握SQL的集合查询操作 二、[实验内容] 本实验的主要内容是： 1．简单查询操作。包括投影、选择条件表达，数据排序，使用临时表等。 2．连接查询操作。包括等值连接、自然连接、求笛卡儿积、一般连接、外连接、内连接、左连接、右连接和自连接等。 3．在SQL Server查询分析器中，使用IN、比较符、ANY或ALL和EXISTS操作符进行嵌套查询操作。 4．组合查询与统计查询。 (1)分组查询实验。该实验包括分组条件表达、选择组条件的表达方法。 (2)使用函数查询的实验。该实验包括统计函数和分组统计函数的使用方法。 (3)组合查询实验。 (4)计算和分组计算查询的实验。 三、[实验方法] 1．将查询需求用Transact-SQL语言表示。 2．在SQL Server查询分析器的输入区中输入Transact-SQL查询语句。 3．设置查询分析器结果区为Standard Execute(标准执行)或Execute to Grid方式。 4．发布执行命令，查看查询结果；如果结果不正确，进行修改，直到正确为止。 5 查询分析器的主要作用是编辑Transact-SQL，将其发送到服务器，并将执行结果及分析显示出来(或进行存储)。查询分析功能主要是通过测试查询成本，判断该查询是否需要增加索引以提高查询速度，并可以实现自动建立索引的功能。 图5- 错误！未定义书签。SQL Server 2000查询分析器 查询分析器的界面如图5- 错误！未定义书签。所示。在查询生成器中的左边窗口是对象浏览器，其中按树结构列出了数据库对象；右上方是SQL代码区域，用于输入SQL的查
大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决
图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定
实验三：数据查询实验 一、实验目的 了解在企业管理器或查询分析器中执行数据查询的方法；掌握SQL Server Query Analyzer中简单查询、连接查询、嵌套查询操作方法。 二、实验内容 1、使用企业管理器进行查询（验证性，了解部分） （1）查询数据表的全部数据 在企业管理器中，选择需要查询数据的表，用鼠标右键单击该表，从弹出的快捷菜单中选择“打开表”命令，这时将显示该表的全部数据。 （2）使用SELECT语句查询数据表的数据 在企业管理器中，选择需要查询数据的表，用鼠标右键单击该表，从弹出的快捷菜单中选择“打开表”命令，在打开返回表内容的子窗口中，单击工具栏按钮“显示/隐藏SQL窗格”，把子窗口分为上下两部分，上面部分能输入不同的SQL命令。执行时单击工具栏按钮“运行”即可。 （3）学习和使用QBE查询 在企业管理器中，选择需要查询数据的表，用鼠标右键单击该表，从弹出的快捷菜单中选择“打开表”命令，在打开返回表内容的子窗口中，单击工具栏按钮“显示/隐藏条件窗格”，把子窗口分为上下两部分，上面部分能选择QBE查询条件，执行时单击工具栏按钮“运行”即可。若单击工具栏按钮“显示/隐藏SQL窗格”，则在SQL窗格中会显示自动生成的对应SQL语句。 2、使用查询分析器进行查询（验证性） （1）查询Student表中所有学生的学号、姓名和性别。 SELECT Sno, Sname, Ssex FROM Student （2）可以用“*”来选取数据表的全部列 例如：查询Student表中所有学生的基本情况。 SELECT * FROM Student （3）在查询结果中增加计算列，还可修改数据列的显示名称。 例如：查询Student表中所有学生的学号、姓名、性别和出生年份。 SELECT Sno 学号, Sname 姓名, Ssex 性别, Year(GetDate()) - Sage 出生年份 FROM Student （4）使用WHERE子句，可以选择满足条件的部分记录 例如：查询成绩在85～90分之间的学生情况。
空间数据查询和空间数据分析的具体功能分类？ 空间定位查询 由图形查询到属性 按点定位查询 按矩形区域查询 按椭圆区域查询 按多边形区域查询 如查询在某个面内有几个点 、 空间关系查询 通过拓扑关系和空间运算进行的查询 邻接查询：查询目标邻接的点、线、面目标 含查询：查询面目标所包含的点、线、面目标 穿越查询：查询线目标所相交的点、线、面目标 缓冲区查询：查询目标一定距离范围内的点、线、面目标 如面面查询，查询与某个多边形相邻的多边形的个数 空间属性查询 由属性查询到图形 支持标准的SQL查询语言 Select 属性项集合From 属性表集合Where 条件集合 如查询地块面积为1.5的业主名字 select 业主名字，面积 from Parcel, Qwner where Parcel.PIN= Owner.PIN and Parcel.Area= 1.5 空间组合查询 定位与属性组合查询 关系与属性组合查询 定位与关系组合查询 定位、关系和属性组合查询 如查询某地块中有几个面积为1.5的点 空间数据分析 形态分析 形态特征是空间物体的重要特征之一，在空间分析中，对空间物体的形态分析随空间物体维数的改变而不同 一般地说，空间物体可以简单地分为零维、一维、二维、三维，形态分析是对物体的几何特征的分析 零维物体的形态是没有意义的 一维物体的形态分析指长度、曲率、方向特征 二维物体的形态分析指面积、周长、重心及平面延展性等 三维物体的形态分析主要有表面积、体积、坡度、坡向等 叠加分析
叠加分析是GIS最重要的功能之一 是将各种不同的地理要素分类（层）存储和表述，由计算机自动将它们迭置起来进行分析如在叠加区域内，只有参与迭加的地理要素都为真时，该区域才为真；若参与迭加的地理要素中有一个为假，则该区域为假 点与多边形叠加、线与多边形叠加、多边形与多边形叠加 邻域分析 邻域分析包括两个方面的内容：一是通过给定位置查询其邻域中的有关要素情况，这在GIS 中通常归结为“缓冲区”分析，有点、线、面缓冲区分析 其二是从给定位置的某现象“值”去推算其给定邻域相关变量的值，在这GIS中通常归结为“插值式逼近” 连接分析 连接分析涉及的内容较多，主要就是通视分析、径流分析、日照分析和多边形合并 通视分析简单地说就是在地面上给定一点，计算出位于该点可以见到的全部区域 径流分析就是地表谷地、水流的路径 日照分析就是太阳照射的影子分析 多边形合并单地说就是将若干个小多边形合并成一个大多边形 网络分析 将地理空间抽象成一个二维欧氏平面，以一定的规则和连线分布其间，就构成了地理网络现实地理空间中许多地理事物都可以直接或经过适当的变换形成地理网络 例如铁路、公路、通讯线路、生产过程、经济的流量、人口迁移路线、自然系统中的物质流、能量流和信息流等，都可以表示成相应的点之间的连线 由此构成现实世界中多种多样的地理网络。对地理网络进行分析，就可得到一些很有意义的结果 网络分析的应用主要包括三个方面：路径分析和资源分配 分布分析 分布分析就是空间统计分析，基于空间数据进行非空间数据（专题）的分类 将地图要素划分成一些简单的连通区域，如行政区划，每个区域用一个简单的数学函数表示一种专题主要属性的变化 根据所表示地理现象的不同，区域可以对应不同类型的属性函数，如人口分布图、经 济状况分布图、工业分布图、文化分布图、历史分布图等
第五章 空间数据查询与分析 本章主要讲述了空间数据查询和空间数据分析以及数字地面模型的相关知识。空间数据查询内容包括空间数据查询的含义，各种查询方式、查询结果的显示方式；空间数据查询应用。空间数据分析的内容包括空间数据分析基础即空间几何量算；空间数据分析方法即缓冲区分析、叠加分析、空间数据再分类、网络分析、空间插值、统计分类分析；，空间数据分析的应用。在本章的第三节介绍了数字地面模型（DTM）和数字高程模型(DEM)的概念，DEM的数据的采集及表示方法，DEM的应用及地形分析。 第一节 空间数据查询 空间数据的查询是地理信息系统的一项重要功能，查询是用户与系统交流的途径，它可以向人们提供与地理空间、时间空间相关的空间数据，或者是与其关联的属性数据。目前大多数成熟的商品化地理信息系统软件的查询功能都能完美地实现对空间实体的简单查找，如根据鼠标所指的空间位置，系统可查找出该位置的空间实体和空间范围（由若干个空间实体组成）以及它们的属性，并显示出该空间对象的属性列表，并可以进行有关统计分析。 1 空间数据查询的含义 空间数据查询首先是给出查询条件，然后系统经过空间量算，或在空间数据库和与其相联的属性数据库中快速检索返回满足条件的内容。 查询是GIS用户最经常使用的功能，用户提出的很大一部分问题都可以通过查询的方式解决，查询的方法和查询的范围在很大程度上决定了GIS的应用程度和应用水平。 通过数据查询可以定位空间对象，提取对象信息，为地理信息系统的高层次空间分析奠定基础。GIS数据查询包含了图形和属性的双向查询以及基于时间要素的图形、属性联合查询。 2 空间数据查询的方式 2．1 基于空间关系查询 空间实体间存在着多种空间关系，包括拓扑、顺序、距离、方位等关系。通过空间关系查询和定位空间实体是地理信息系统不同于一般数据库系统的功能之一。用户往往希望地理信息系统提供一些更能直接计算空间实体关系的功能，如用户希望查询出满足如下条件的旅游景点： 86
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。
数据库数据查询实验报告和答案 韶关学院学生实验报告册实验课程名称：数据库技术与应用实验项目名称：数据库的数据查询实验类型（打√）：（基础?、综合、设计）院系：专业班级：姓名学号：指导老师：韶关学院教务处编制一、实验预习报告内容预习日期：10月10月22日（星期二第七八节）实验同组人：如有实验数据表格，学生在实验预习时应画好实验数据表格，供实验时填写数据（本页如不够，可另附相同规格的纸张）。 指导教师批阅及签名签名：年月日三、实验报告内容9月24日实验报告内容原则上应包含主要实验步骤、实验数据计算（实验操作）结果、实验结果（疑问）分析等项目。 实施内容：一、根据实验要求完成实验：（写明步骤和截图）1、在数据库studentsdb中，新建表studentdb_info，curriculum，grade。 并输入相应的数据，如图1、2和3所示。 图1图2图32、在studentsdb数据库中，使用下列SQL语句将输出什么？（1）selectcount(*)fromgrade结果如图4所示：图4（2）selectsubstring(学生姓名,1,2)fromstudent_info结果如图5所示：图5（3）selectupper(kelly)结果如图6所示：图6（4）selectreplicate(kelly,3)结果如图7所示：图7（5）selectsqrt(分数)fromgradewhere分数>=85结果如图8所示：图8（6）select2,3,power(2,3)结果如图9所示：图9（7）selectyear（getdate()）,month(getdate()),day(getdate())结果如图10所示：图102、在studentsdb数据库中使用select语句近基本查询。 （1）在student_info表中，查询每个学生的学号、姓名、出生日
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领
第五章空间查询与空间分析 学习要求：掌握1、GIS的数据查询的基本知识 2、GIS空间分析模型及其算法 §5.1 空间数据的查询 一、空间数据查询的含义 数据查询是GIS的一个非常重要的功能，定位空间对象、提取对象信息，是地理信息系统进行高层次空间分析的基础。 二、空间数据查询的方式 1、基于属性数据的查询： 2、基于图形数据的查询： 3、图形与属性的混合查询 4、模糊查询： 5、自然语言空间查询： 6、超文本查询 7、符号查询 三、查询结果的显示方式 查询结果的显示环境参数 1、显示方式（the display mode）
有5种显示方式用语多次查询结果的运算：刷新、覆盖、清除、相交和强调。 2、图形表示（the graphical presentation） 用于选定符号、图案、色彩等。 3、绘图比例尺（the scale of the drawing） 确定地图显示的比例尺（内容和符号不随比例尺变化）。 4、显示窗口（the window to be shown） 确定屏幕上显示窗口的尺寸。 5、相关的空间要素（the spatial context） 显示相关的空间数据，使查询结果更容易理解。 6、查询内容的检查（the examination of the content） 检查多次查询后的结果。 §5.2 空间数据的统计分析 讲述空间数据统计分析中基本统计量的计算和常用统计数据的分类分级算法。 一、属性数据的集中特征数 反映属性数据集中特性的参数有： 频数：变量在各组出现或发生的次数； 频率：各组频数与总频数之比； 平均数：反映了数据取值的集中位置；
大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 空间数据拓扑关系的自动生成 空间数据拓扑关系的自动生成冯文钊拓扑空间关系是一种对空间结构进行明确定义的数学方法，具有拓扑关系的矢量数据结构就是拓扑数据结构。 矢量数据拓扑关系在空间数据的查询和分析过程中非常重要，拓扑数据结构是地理信息系统分析和应用功能所必需的，它描述了基本空间目标点、线、面之间的关联、邻接和包含关系。 拓扑空间关系信息是空间分析、辅助决策的等的基础，也是GIS区别于 CAD（计算机辅助设计）等的主要标志。 拓扑空间关系的自动建立算法是 GIS 中的关键和难点算法之一，国内外对该问题一直在进行研究。 而且，由于拓扑关系自动生成与维护的复杂性， GIS 学术界研究人员针对 GIS 是否需要拓扑关系，问题是以一种什么样的方式来进行拓扑空间关系表达。 对于拓扑关系的自动建立问题，研究的焦点是如何提高算法与过程的效率和自动化程度，本章将讲述其实现的基本步骤和要点。 拓扑关系自动生成算法的一般过程为： 1．弧段处理，使整幅图形中的所有弧段，除在端点处相交外，没有其他交点，即没有相交或自相交的弧段。 2．结点匹配，建立结点、弧段关系。 3．建立多边形，以左转算法或右转算法跟踪，生成多边形， 1 / 18
建立多边形与弧段的拓扑关系。 4．建立多边形与多边形的拓扑关系。 5．调整弧段的左右多边形标识号。 6．多边形内部标识号的自动生成。 事实上，拓扑关系的生成过程中还涉及到许多工作，例如弧 段两端角度的计算、悬挂结点和悬线的标识、多边形面积计算、点 在多边性内外的判别等。 第一节拓扑关系的计算机表达一、拓扑结点结点用来描述 如管线的交点、道路路口等现实世界的特征对象，结点可以用来检 测弧段与弧段的连接关系和多边形特征是否能正确地完成。 只与一条弧段相连接的起点或终点叫做悬挂结点。 如图 1 所示 P 点就是悬挂结点： 图 1 结点一般包括： 结点号、结点坐标、与该结点连接的弧段集合，结点的数据 结构可以表示如下： class Node { private: long _ID; //结点号 Point * _Point; //指向 结点坐标的指针 P（悬挂结点） vectorArcPoint * ArcCollection ; //与该结点相联接的弧段集合指//针 public: Node() {}; //构造函数 ~Node() {}; //析构函数 other Method; //其他公共操作 } 二、拓扑弧段
空间数据的拓扑关系 1.空间数据的拓扑关系 地理信息系统同其它一些事务信息处理系统如银行管理系统，图书检索系统的主要区别在于地理信息系统中具有大量几何目标信息。这些几何目标信息还包含两类信息，一类是目标本身的位置信息；另一类是地物间的空间关系信息。如果忽略几何目标间的空间关系信息，那么从数据结构的角度看，地理信息系统的数据结构就可以设计成通常事务信息处理系统的形式。也就是说，由于地理信息系统必须同时考虑几何目标的空间关系、地物位置信息及特征信息，致使地理信息系统的数据结构比较复杂。为了研究几何目标的空间关系，在此引入拓扑关系的概念。 2. 拓扑的基本概念 几何信息和拓扑关系是地理信息系统中描述地理要素的空间位置和空间关系的不可缺少的基本信息。其中几何信息主要涉及几何目标的坐标位置、方向、角度、距离和面积等信息，它通常用解析几何的方法来分析。而空间关系信息主要涉及几何关系的“相连”、“相邻”、“包含”等信息，它通常用拓扑关系或拓扑结构的方法来分析。拓扑关系是明确定义空间关系的一种数学方法。在地理信息系统中用它来描述并确定空间的点、线、面之间关系及属性，并可实现相关的查询和检索。从拓扑观点出发，关心的是空间的点、线、面之间的联接关系，而不管实际图形的几何形状。因此，几何形状相差很大的图形，它们的拓扑结构却可能相同。 图3-4(a)(b)所表示的图，其几何形状不同，但它们结点间拓扑关系是相同的，均可用图3-4(c)所示结点邻接矩阵表示。(c)中交点为1处表示相应纵横两结点相连。
同样，图3-5(a)(b)所表示的图，其几何形状完全不同，但各面块之间的拓扑邻接关系完全相同，如图3-5(c)邻接矩阵所示，(c)中交点为1处表示相应的两个面相邻。 总之，拓扑关系反映了空间实体之间的逻辑关系，它不需要坐标、距离信息，不受比例尺限制，也不随投影关系变化。因此，在地理信息系统中，了解拓扑关系对空间数据的组织，空间数据的分析和处理都具有非常重要的意义。 3．空间数据的拓扑关系 空间数据拓扑关系的表示方法主要有下述几种： 一、拓扑关联性 拓扑关联性表示空间图形中不同类型元素，如结点、弧段及多边形之间的拓扑关系。如图3-6(a)所示的图形，具有多边形和弧段之间的关联性P1/a1，a5，a6；P2/a2，a4，a6等，如图3-6(b)所示。也有弧段和结点之间的关联性，N1/a1，a3，a5，N2/a1，a6，a2等。即从图形的拓扑关联性出发，图3-6(a)可用如图 3-6(b)，(c)所示的关联表来表示。 用关联表来表示图的优点是每条弧段所包含的坐标数据点只需存储一次，如果不考虑它们之间关联性而以每个多边形的全部封闭弧段的坐标点来存储数据，不仅数据量大，还无法反映空间关系。
课程名称数据库原理 实验序号 2 实验项目数据查询 实验地点 实验学时实验类型验证性 指导教师实验员 专业班级 学号姓名 年月日 成绩：A 教师该学生本次实验的内容丰富，完成的操作步骤详细具体，实验结果正确，在实验报告的填写中态度十分严谨，对数据分析有自己的见解。
四、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析） 实验准备：在实验一的基础上（包括数据库的建立、定义表和添加表内容）进行实验，下面分别为depts表、students表、courses表、reports表。 一、简单的选择与投影查询 1、无条件查询 1.1查询全体学生的详细记录。这是一个无条件的选 择查询，其命令为： 其命令为： select * from students 运行结果如右图，显示整张表的内容。 1.2查询全体学生的姓名(Sname)、学号(Sno)、所在系 (dno)。这是一个无条件的投影查询，其命令为： select sname,ssex from students 运行结果如右图，显示了表中的三列。 1.3查询全体学生的姓名(Sname)、出生年份及学号 (Sno)。其命令为： select sno,sname,2017-sage as birth from students 运行结果如右图，显示了三列内容。
1.4查询全体学生的姓名、出生年份和学号，要求用小写 字母表示学号中的字母。其命令为： select sname,'birth:' title,YEAR(GETDATE())-sage birthyear,LOWER(sno) lsno from students 运行结果如右图，显示了四列内容。 1.5查询选修了课程的学生学号。其命令为： select distinct sno from reports 运行结果如右图，distinct短语是为了消去查询结果中的重复值。 2、条件查询 （1）比较条件 1.1查询d03系全体学生的学号(Sno)和姓名(Sname)。其命令为： select sno,sname from students where dno='d03' 运行结果如右图，显示了d03系的全体学生姓名与学号。 1.2查询所有年龄在18~22岁(包括18岁和22岁)之间的学生姓名(Sname)及年龄(Sage)。其命令为： select sno,sage from students where sage >= 18 and sage <=20 运行结果如右图，共有5名在18岁到20岁的学生。 （2）谓语条件 2.1查询年龄在18~22岁(包括18岁和22岁)之间的学生姓名(Sname)及年龄(Sage)。其命令为： select sno,sage from students where sage between 18 and 20 运行结果如右图，结果与比较条件的结果一样。 2.2查询年龄不在18-22岁之间的学生姓名(Sname)及年龄(Sage)。其 命令为： select sno,sage from students