第4章 数据的组织结构(一)

数据组织的层次体系任何信息系统都有一个数据组织的层次体系;在该层次体系中,每一后继层都是其前驱层数据元组合的结果,最终实现一个综合的数据库;处于第一层的“位”用户是不必了解的,而其它五层则是用户输入和请求数据时合理的需要;数据是一切信息系统的基础;一个高质量的计算机信息系统的最终用户必须具备数据的组织及其处理方面的知识;位是主存储器和辅助存储器的基本单位;计算机是电子的,因而只能实现两种状态;从物理上讲,可以通过不同途径来实现这两种状态电流的方向,开关,涂在带上和盘上的铁淦氧的磁性排列;由于每一位只能表示两种状态,因此,必须将位组合才能形成字母数字字符;由位组合成的字母数字字符被暂时存放在主存储器中,或永久地存放在辅助存储器中;在主存和辅存中存放的是字母数字字符的内部表示形式例如,如果采用EBC-DIC编码体制,则表示字母A,而表示数字1;在输入时,对字母数字字符进行编码以形成若干位的组合,而在输出时进行译码;目前还没有工业标准的编码体制;最为流行的编码体制是六位二进制编码的十进制码BCD,七位ASCII码以及八位扩充二进制编码的十进制交换码EBCDIC-发音为eb-se-dik;六位编码最多可以表示64个字符26;七位编码可以表示128个字符,而八位编码可以表示256个字符;读者可能会问：既然用六位就可以对一个字符编码;为什么还要用八位来编码这是因为六位码的64种可能的组合只够表示字母、数字和18个特殊符号;如果希望有表示大写和小写字母,那么六位编码就不够用了;因此,就需要具有128种组合的七位编码;目前还难以想象出对128种以上的位的组合需要;引进八位编码体制EBCDIC是为了利用这一个事实,即只用4位24-具有16种可能的组合来表示一个数值数据;因此,一个8位的编码实际上可以用来表示两个十进制数字;由于所存储的数据多数是数值数据,所以将两个数字的编码压缩成八位可以节省存储空间;EBCDIC的8位组合称之为一个字节;而BCD的六位就构成一个字节;在BCD和ASCII编码体制中,字节是字符的同义词;在EBCDIC编码体制中,由于可以将两个数字压缩到一个字节中,所以EBCDIC的字节与字符间并不一一对应;然而,在涉及到存储容量时,则经常交替地使用字符和字节;一个磁盘组可以有800兆字节容量即800兆字节的永久存储器,而一台计算机的主存可以有8兆字节作为处理用的兆字节的高速临时存储器;较小的存储设备用千字节一千个字节的倍数来度量;通常将兆和千分别缩写“M”和“K”;在逻辑上讲,一个EBCDIC字节是8位,而实际上它有9位;由于要将这些位在计算机和外部设备或远程终端之间传送,所以在计算机硬件中使用了一种内部校验方法来保证传送数据的准确性;这种构验方法之一是给传送的数据附加一位奇偶校验位,用该位来发现在传送过程中是否丢失了一位;计算机可以采用偶数奇偶校验或奇数奇偶校验法,即每一字符要包含偶数个或奇数个“开状态”位;假定某台计算机采用偶数奇偶校验法,如果要将一个EBCDIC的字母A它具有奇数个“开”位-写到磁带上,那么在传送之前为了维持偶校验,则需要增加一位奇偶位即：1—偶数个“开”位,在将字符写到磁带之前,硬件自动计算“开”位的个数;如果计算机结果是奇数,则说明已经出现了奇偶校验错误,计算机自动向操作员发出警告;字符字节在通过键盘光符号识别器或其他输入设备输入一个字符时,机器直接将字符翻译成某特定的编码系统中一串位的组合;一个计算机系统可以使用不止一种编码体制;例如,某些计算机系统中将ASCII编码体制用于数据通信,而将EBCDIC编码体制用于数据存储;数据元描述数据元的最好办法是举例说明;一个人的社会保险号、姓名、信用卡号、街道地址和婚姻状况等都是数据元;在数据的层次体系中,数据元是最低一层的逻辑单位,为了形成一个逻辑单位,需要将若干位和若干字节组合在一起;一个日期不一定是一个数据元,它可以是三个数据元：年、月、日;对地址来说,也是同样的;一个地址中可以包括州、城市、街道地址和邮政码这四个数据元;从逻辑上可以把日期和地址都看成是一个数据元,但是输出这种数据元是不方便的;例如,通常在输出时总是把街道地址单写一行,因而应该把一个地址的几个数据元分开;此外,由于姓名和地址文件经常按邮政码排序,因此,需要将邮政码作为一个逻辑实体数据元来对待;根据上下文的需要,有时也把数据元称作为字段记录中的字段;数据元是泛指的,而数据项才是实际的实体或实际的“值”;例如,社会保险号是一个数据元,而9和则是两个数据项;为了节省输入数据时敲打键盘的时间和存储空间,在输入数据时通常将数据元编码;例如,通常将职工主文件中的“性别”数据元编码,这样,数据录入员就可以简单的输入“M”或“F”来代替“Male”男或“Female”女;在输出时再将“M”和“F”分别翻译成“男”或“女”;记录将逻辑上相关的数据元组合在一起就形成一个记录;表列举了一个职工记录中可能包含的若干数据元,以及作为职工记录的一个值的若干数据项;记录是能够从数据库中存取的最低一层的逻辑单位;文件文件是逻辑上相关的记录的集合;职工主文件包含每一个职工的记录;库存文件包含每一种库存货物的记录;应收帐目文件包含每个顾客的记录;“文件”这个词有时也指某台二级存储设备上的一块已命名的区域,该区域中可以包含程序代码、教材、数据,甚至还可以包含输出报表;数据库数据库是一种作为计算机系统资源共享的全部数据之集合;有时根据不同应用领域可将该资源共享数据分成若干段;例如,财会数据库可以划分为一个应用领域,它可以包含六个不同的文件;读者应该注意到：用“文件”来组织数据这种方法将带来数据的冗余;也就是说,为了在处理时使用,必须将某些数据元重复地存放在几个文件中;例如,在一所大学的安置办公室、宿舍管理处、财务支持办公室以及注册处等都有可能保存学生文件;像学生名、校内地址这类数据元几乎在每个文件中都重复出现;在对开发一个综合的学生信息系统进行可行性分析时,一些系统分析员在美国西南部一所规模很大的大学中发现有75个计算机文件中都包含学生名和校内地址;采用先进的数据库管理系统比之传统的文件系统有较大的改进,它使得用户可以将存储数据的重复程度减至最小;。

2、数据库的组织一、数据库的基本结构在数据库中，一个数据有型（type）和值（value）之分。

型是该数据所属数据类型的说明，而值是型的一个实例。

例如，整数是型，而1000则是其一个值。

型的描述称为数据模式（data schema）。

在同一个数据模式下，可以有许多的值，即实例。

数据模式是相对稳定的，而实例则是相对变动的。

数据模式反映的是数据的结构及其联系，而实例反映的是数据库某一时刻的状态。

美国国家标准协会（ANSI）把数据模式分为三级，即内模式、模式（概念模式）和外模式，如下图所示。

通过在模式之间的二级映像实现了数据的一致性。

●内模式，又称存储模式，是用物理数据模型对数据的描述。

它是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式。

●模式（概念模式），又称逻辑模式，是用逻辑数据模型对数据库中全部数据的逻辑结构和特性的描述。

它是数据库所有用户的公共数据视图。

一个数据库只有一个模式。

数据库模式统一综合地考虑了所有用户的需求，并将这些需求有机地结合成一个逻辑整体。

定义模式时不仅要定义数据的逻辑结构，如记录由哪些数据项组成，数据项的名字、类型、长度等，而且要定义数据之间的联系，定义与数据有关的安全性、完整性要求等。

●外模式，又称用户模式或子模式，是对用户所用到的那部分数据的描述。

不同的用户因需求的不同，看数据的方式可以不同，对数据的保密要求也可以不同，因此每个用户的外模式不一定相同。

一个数据库可以有多个外模式。

对应着数据的三种模式，数据库的基本结构分为三个层次，以反映观察数据库的三种不同角度。

以内模式为框架所组成的数据库叫做物理数据库；以模式（概念模式）为框架所组成的数据库叫概念数据库；以外模式为框架所组成的数据库叫用户数据库。

⑴物理数据层。

它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。

这些数据是原始数据，是用户加工的对象。

⑵概念数据层。

它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。

数据的组织结构--一维数组数据的组织结构一维数组在我们日常使用计算机处理各种信息和任务的过程中，数据的组织和管理是至关重要的环节。

其中，一维数组作为一种常见的数据结构，扮演着不可或缺的角色。

想象一下，你有一排整齐排列的盒子，每个盒子里都装着一个特定的数据。

这排盒子就是我们所说的一维数组。

它是一组相同类型的数据元素的有序集合。

比如说，我们要记录一个班级学生的语文考试成绩。

如果这个班级有 50 个学生，我们可以创建一个包含 50 个元素的一维数组。

每个元素就对应着一个学生的成绩。

一维数组的最大特点之一就是其元素的顺序性。

这意味着数组中的元素是按照特定的顺序排列的，并且每个元素都可以通过一个唯一的索引来访问。

就好像每个盒子都有一个编号，我们通过这个编号就能准确地找到对应的盒子，并获取里面的数据。

在编程中，一维数组的索引通常从 0 开始。

假设我们有一个名为“scores”的一维数组来存储学生成绩，那么第一个学生的成绩可以通过“scores0”来获取，第二个学生的成绩就是“scores1”，以此类推。

那么，一维数组是如何在内存中存储的呢？其实，它是连续存储的。

这就好比那些装着数据的盒子是一个紧挨着一个排列的，没有任何空隙。

这种连续存储的方式使得计算机在访问数组元素时非常高效，因为它可以根据索引快速计算出元素的存储位置，从而节省了查找的时间。

但是，一维数组也有其局限性。

比如，它的长度在创建时通常就需要确定，并且在后续的使用过程中难以动态地改变。

如果我们一开始创建了一个只能存储 50 个成绩的数组，但后来班级里又新来了 5 个学生，这时候就会出现问题。

为了解决这个问题，在实际编程中，我们可能会使用一些动态数据结构，如链表或者动态数组。

但这并不意味着一维数组就失去了其价值。

在很多情况下，当我们确切知道数据的数量并且不需要频繁地进行插入和删除操作时，一维数组仍然是一个非常好的选择。

再举个例子，假设我们要编写一个程序来计算一周内每天的平均气温。

数据管理的组织架构与职责引言数据管理在现代企业中扮演着至关重要的角色。

为了有效地管理和利用企业数据资产，建立一个合理的组织架构和明确的职责分工是必不可少的。

本文将探讨数据管理的组织架构和职责，以帮助企业建立高效的数据管理体系。

组织架构一个良好的数据管理组织架构应该具备以下几个关键要素：高层支持高层管理层应该对数据管理工作给予充分的支持和重视。

他们应该明确指示数据管理的重要性，并提供必要的资源和支持，以确保数据管理的顺利实施。

数据管理团队企业应该组建一个专门的数据管理团队，负责数据管理的具体工作。

这个团队应该由数据管理专家组成，包括数据管理员、数据架构师、数据质量专员等。

他们应该具备专业的数据管理知识和技能，能够有效地管理和维护企业的数据资产。

跨部门合作数据管理涉及到多个部门和业务领域，因此跨部门合作是非常重要的。

不同部门之间应该建立良好的沟通和协作机制，共同制定数据管理策略和标准，并确保数据管理工作得到有效执行。

职责分工在数据管理组织架构中，不同角色应该承担不同的职责，以确保数据管理工作的高效实施。

数据管理员数据管理员是数据管理团队中的核心角色，他们应该负责以下职责：- 管理企业的数据资产，包括数据的收集、存储、整合和清洗等工作；- 制定和执行数据管理策略和标准，并监督数据管理工作的执行情况；- 确保数据的安全性和合规性，包括数据的备份和恢复、数据的访问控制等；- 解决数据管理过程中的问题和挑战，提供技术支持和培训。

数据架构师数据架构师是负责设计和维护企业数据架构的专家，他们应该负责以下职责：- 设计和规划企业的数据架构，包括数据模型、数据流程和数据存储等；- 确保数据架构的一致性和标准化，促进数据的共享和集成；- 预测和评估数据管理需求，提出相应的技术方案和改进措施；- 寻找和应用新的数据管理技术和工具，以提高数据管理的效率和质量。

数据质量专员数据质量专员是负责监督和改进数据质量的专业人员，他们应该负责以下职责：- 定义和制定数据质量标准和指标，并监测和评估数据质量；- 分析和解决数据质量问题，提出数据质量改进方案；- 提供数据质量培训和支持，提高数据质量意识和能力；- 与数据管理员和数据架构师密切合作，共同提高数据管理和数据质量。

数据的组织结构与算法在当今数字化的时代，数据就如同无处不在的信息流，而如何有效地组织和处理这些数据，就依赖于精妙的组织结构与算法。

它们不仅是计算机科学的核心，也在我们的日常生活中发挥着潜移默化的作用。

首先，让我们来谈谈数据的组织结构。

简单来说，数据的组织结构就是数据在计算机内存或存储设备中的存储方式。

想象一下图书馆里的书籍，如果没有一套合理的分类和摆放规则，要找到一本特定的书将会是一场噩梦。

同样，对于数据，如果没有合适的组织结构，对其的访问、修改和管理都会变得异常困难。

常见的数据组织结构有数组、链表、栈、队列、树和图等。

数组是一种最简单且直接的数据结构，它就像一排连续的格子，每个格子都可以存储一个数据元素。

访问数组中的元素速度很快，因为可以通过索引直接定位到特定的位置，但插入和删除操作可能会比较麻烦，因为需要移动大量的元素。

链表则与数组不同，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的链接。

链表在插入和删除操作上具有优势，不需要移动大量元素，只需要修改几个链接即可，但访问特定位置的元素就没有数组那么高效了。

栈和队列是两种特殊的线性结构。

栈就像一个只能从一端进出的容器，遵循着“后进先出”的原则；而队列则像排队买票的队伍，先到的先服务，遵循“先进先出”的原则。

树是一种分层结构，比如二叉树，它在搜索和排序方面非常有用。

而图则用于表示对象之间的复杂关系，例如社交网络中人与人之间的关系。

接下来，我们再看看算法。

算法可以被看作是解决特定问题的一系列清晰的步骤。

就像烹饪时的菜谱，告诉你如何一步步做出美味的菜肴。

好的算法能够高效地利用资源，快速准确地解决问题。

比如排序算法，常见的有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等。

冒泡排序就像水中的气泡，每次比较相邻的两个元素，如果顺序不对就进行交换，直到所有元素都有序。

插入排序则是将未排序的元素一个个插入到已排序的部分中。

选择排序则是每次从未排序部分选择最小的元素放到已排序部分的末尾。

数据的组织结构在当今数字化的时代，数据已经成为了一种极其重要的资源，就如同石油在工业时代的地位一样。

然而，要想让这些海量的数据发挥出最大的价值，就离不开对其进行合理有效的组织。

数据的组织结构就像是一个精心设计的图书馆书架，它决定了我们能否快速、准确地找到我们所需要的信息。

那么，什么是数据的组织结构呢？简单来说，它指的是数据在计算机系统或者数据库中存储和管理的方式。

这包括了数据的分类、排序、索引以及数据之间的关系等方面。

一个好的数据组织结构能够提高数据的访问效率，减少存储空间的浪费，并且方便数据的更新和维护。

我们先来谈谈数据的分类。

分类是将具有相似特征的数据归为一类的过程。

比如，在一个学生管理系统中，我们可以将学生的数据按照年级、专业、性别等进行分类。

这样，当我们需要查找某个特定年级或者专业的学生信息时，就可以快速地定位到相关的数据集合，而不需要在整个数据库中进行搜索。

数据的排序也是非常重要的一环。

排序可以让数据按照一定的顺序排列，比如按照学号的升序或者成绩的降序。

排序后的数据在查找和比较时会更加方便。

想象一下，如果一个班级的成绩没有排序，老师要找出前几名的学生就会变得非常困难。

而当成绩按照从高到低排序后，这个任务就变得轻松多了。

索引则像是一本书的目录。

它可以帮助我们快速地定位到数据所在的位置。

例如，在一个大型的数据库中，如果没有索引，每次查找数据都需要从头开始遍历整个数据集，这将是一个极其耗时的过程。

而通过建立索引，比如为学生的学号建立索引，我们就可以直接通过学号快速找到对应的学生信息，大大提高了查找的速度。

除了上述的这些基本元素，数据之间的关系也是数据组织结构中需要重点考虑的方面。

常见的数据关系有一对一、一对多和多对多。

一对一关系比较简单，比如一个学生对应一个学号。

一对多关系则更为常见，比如一个班级对应多个学生，一个部门对应多个员工。

多对多关系相对复杂一些，比如学生和课程之间的关系，一个学生可以选择多门课程，一门课程也可以被多个学生选择。

数据的组织结构在当今数字化的时代，数据如同海洋一般浩瀚无垠。

而如何有效地管理和利用这些数据，关键就在于理解数据的组织结构。

数据的组织结构就像是一座大厦的框架，决定了数据的存储、访问和处理方式，对数据的价值挖掘和应用有着至关重要的影响。

首先，让我们来谈谈线性结构。

这是一种较为简单和直观的数据组织方式，就像是排队的人群，数据元素一个接一个地排列。

在这种结构中，最常见的就是数组和链表。

数组就像是一排固定的座位，每个座位都有一个编号，通过编号可以快速找到对应的元素。

但它也有缺点，如果要插入或删除一个元素，可能需要移动大量的数据，效率较低。

链表则像是一串珠子，每个珠子通过链子连接在一起，插入和删除元素相对容易，只需要修改连接关系，但查找特定元素就没有数组那么快捷。

接着是树形结构，它就像是一棵倒立的树，有根节点、分支节点和叶子节点。

比如二叉树，每个节点最多有两个子节点。

这种结构在搜索和排序方面有着出色的表现。

比如二叉查找树，左子树的节点值小于根节点，右子树的节点值大于根节点，通过这种规则，可以快速找到目标数据。

还有平衡二叉树，通过自动调整树的结构，保持左右子树的高度差较小，进一步提高了查找效率。

再来说说图形结构。

图形结构中的数据元素可以任意连接，就像是一张错综复杂的关系网。

它可以很好地表示多对多的关系。

比如社交网络中人与人的关系，城市交通网络中地点之间的道路连接等。

在图形结构中，有顶点和边的概念，边表示顶点之间的关系。

常见的图形算法有最短路径算法、最小生成树算法等，用于解决各种实际问题。

除了上述几种常见的数据组织结构，还有哈希表这种通过哈希函数将关键字映射到存储位置的数据结构。

哈希表查找速度非常快，但也可能会出现哈希冲突的情况，需要通过合适的解决方法来处理。

在实际应用中，选择合适的数据组织结构取决于具体的需求。

如果需要频繁地进行查找操作，并且数据量相对较小，数组可能是个不错的选择；如果数据的插入和删除操作较多，链表可能更合适；如果要处理层次关系或进行高效的搜索排序，树形结构往往能发挥优势；而对于复杂的关系表示，图形结构则更为适用。

数据管理组织结构在信息时代，数据已经成为组织最重要的资产之一，而如何有效地管理和利用这些数据则成为组织成功的关键。

一个健全的数据管理组织结构不仅能确保数据的准确性、一致性和安全性，还能提升数据驱动的决策效率，为组织创造更大的价值。

本文将详细探讨如何构建一个高效、灵活的数据管理组织结构，以适应不断变化的业务需求和技术环境。

一、数据管理组织结构的核心要素1.数据治理委员会数据治理委员会是数据管理组织结构的最高决策机构，通常由高层管理人员和关键业务部门代表组成。

该委员会负责制定数据战略、审批数据管理政策、监督数据质量以及解决重大数据问题。

通过跨部门协作，数据治理委员会确保组织的数据资产得到统一、有效的管理。

2.数据管理部门数据管理部门是执行数据治理委员会决策的专业团队，负责具体的数据管理工作。

这包括数据架构设计、数据标准制定、数据质量控制、数据安全保护以及数据服务提供等。

数据管理部门需要与技术团队、业务团队紧密合作，确保数据管理策略与业务需求和技术能力相匹配。

3.数据所有者与数据管理员数据所有者通常是业务部门负责人，他们对自己部门产生的数据负有最终责任。

数据所有者需要确保数据的业务价值得到实现，同时遵守组织的数据管理政策。

数据管理员则是协助数据所有者进行数据管理的专业人员，他们负责数据的日常维护、问题解决以及数据请求的响应等。

二、构建高效的数据管理组织结构的关键步骤1.明确数据管理目标与战略首先，组织需要明确数据管理的目标和战略，这包括提升数据质量、保障数据安全、提高数据利用效率等。

明确的目标和战略为构建数据管理组织结构提供了方向和指导。

2.设计合理的组织架构与职责分工根据数据管理目标和战略，组织需要设计合理的数据管理组织架构，明确各部门的职责和分工。

这有助于避免数据管理中的重复劳动和资源浪费，提高工作效率。

3.建立完善的数据管理制度与流程完善的数据管理制度和流程是确保数据管理组织结构有效运行的基础。