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数据库新技术PPT分析解析

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数据库原理PPT课件

数据库原理PPT课件

模式
也称为逻辑模式或概念模 式，定义了数据库中所有 数据的逻辑结构和关系。
内模式
也称为物理模式或存储模 式，描述了数据在物理存 储介质上的组织结构和存 储方式。
数据库管理系统
数据定义语言（DDL）
数据控制语言（DCL）
用于定义数据库中的各种对象，如表、 视图、索引等。
用于控制对数据库中数据的访问权限 和安全控制。
数据库原理ppt课件
目录
• 数据库概述 • 数据库系统结构 • 数据库设计 • 关系数据库 • 数据库管理系统实现技术 • 数据库新技术与发展趋势
01 数据库概述
数据库的定义与作用
数据库的定义
数据库是一个长期存储在计算机 内的、有组织的数据集合，它能 为多种应用提供数据服务。
数据库的作用
数据库用于存储、检索、更新和 管理大量数据，支持企业或组织 的运营和决策。
NoSQL数据库具有可伸缩性强、灵活 性高和可靠性好等优点，可以满足大 规模数据处理和实时分析的需求。
03
NoSQL数据库的挑 战
NoSQL数据库面临着数据一致性、查 询效率和标准化等挑战，需要进一步 研究和标准化工作。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
关系数据库标准语言SQL
SQL定义
SQL（Structured Query Language）是用于管理关系数 据库的标准编程语言，它包括数 据查询、数据操作、数据定义等
方面的命令。
SQL的主要功能
SQL的主要功能包括表格的定义 和维护、数据的查询和检索、数 据的插入和更新、数据的删除等。
SQL的特点
数据操纵语言（DML）
用于对数据库中的数据进行查询、插 入、更新和删除等操作。

2024大数据ppt课件完整版

2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。

数据库加密技术PPT

数据库加密技术PPT

5.2 数据库加密的实现机制
3. 数据库加密实现对比
库内加密模式 库外加密模式
加解密执行者
对数据库应用是否透明
DBMS
是
专门的密码服务器或 客户端 否 基本无影响 专门保护，风险小
影响索引等部分功能
服务器端性能影响 密钥管理
是否影响DBMS功能 密码服务能力
服务器运行负担大 库内存储，风险大
完全不影响
5.3 关键影响因素
6. 密文数据的查询
(1) 不用解密而直接操作密文数据的方法。不用对密文数据进 行解密，就能够直接对它进行常规的数据库操作。这是一种 非常理想的方法，可以大大提高系统性能。（秘密同态加密 技术） (2) 快速解密的方法。能够快速地解密数据库中的密文数据， 从而提高系统的查询性能。（子密钥加密技术、智能卡加密 技术等） (3) 缩小解密范围的方法。只需要对数据库中的部分密文数据 解密，大大地减少解密的工作，从而提高系统的性能。（过 滤技术、索引技术）
emp.eid五个分区的识别器，如：
属性emp.eid的分区和识别函数 函数ident的函数值是唯一的， 即
.用户所持密钥量应较小，但同时又要保证一个用户可存取多
个数据，一个数据可被多个用户存取，存在安全与保证效率 的矛盾。
5.3 关键影响因素
4.密钥管理
(2)分级密钥管理——多级密钥管理体制
.整个系统设置一个主密钥MK，它由系统随机产生， 利用它可以对表密钥进行加密 .每个数据库的表都有一个表密钥TK，用来生成数据 项密钥的密钥加密密钥。表密钥的保护是将表密钥用 MK加密后，以密文的形式存放在数据字典中 .数据项加密密钥是对数据项进行加/脱密的工作密钥， 它由TK以及行列参数通过函数的方法动态生成。

《数据库》ppt课件

《数据库》ppt课件

分布式存储、并行计算、数据挖掘等技术在大数据处理中的应用。
分布式数据库技术
分布式数据库概述
分布式数据库的定义、特点、架构和分类。
分布式数据库的关键技术
数据分区、数据复制、事务管理、负载均衡 等。
分布式数据库的应用场景
云计算、大数据处理、高可用性和可扩展性 应用等。
数据库技术的发展趋势与挑战
数据库技术的发展趋势
型、半结构化数据模型等。
概念数据模型（信息模型） 按用户的观点对数据和信息建模，如 实体-联系模型（E-R模型）。
物理数据模型
描述数据在存储介质上的组织结构， 它不但与具体的DBMS有关，而且还 与操作系统和硬件有关。
关系数据模型
关系数据结构
采用二维表来表示，简称表，由行和列组成。
关系操作
包括查询操作和插入、删除、修改等操作。查询操作又分为选择、 投影、连接操作。
将概念模型转换为数据库逻辑模型， 包括表结构、索引、视图、存储过程 等数据库对象的设计。
数据库管理工具与使用
常见数据库管理工
具
如SQL Server Management Studio、Oracle SQL Developer、 MySQL Workbench等，提供数 据库创建、管理、维护等功能。
04
数据库设计与管理
数据库设计概述
数据库设计的定义
01
数据库设计是指根据用户需求，运用数据库技术，设计
数据库结构、建立数据库及其应用系统的过程。
数据库设计的重要性
02
良好的数据库设计可以提高数据存储的效率，保证数据
的完整性和安全性，降低系统开发和维护的成本。
数据库设计的原则
03
包括一致性、完整性、安全性、可维护性、可扩展性等

数据库的ppt课件

数据库的ppt课件

物理结构设计
选择存储介质
01
考虑数据量、访问频率、安全性等因素，选择合适的
存储介质。
设计数据库分区
02 根据应用需求和数据规模，设计数据库分区方案以提
高查询和管理效率。
优化数据库性能
03
通过调整数据库配置、优化查询语句等方式，提高数
据库的性能和响应速度。
03
数据库操作
插入数据
插入单行数据
在数据库表中插入一行数据，通常需要指定表名、列名和对应的 值。
详细描述
NoSQL数据库可以划分为不同的类型，例如键值对存 储库、列存储库、文档存储库和图形存储库。它们通 常用于处理大量数据和高并发访问，并支持分布式部 署。NoSQL数据库的优点在于它们的高性能、高可用 性和可扩展性，以及灵活的架构和数据模型。然而， 它们也存在一些挑战，例如数据一致性问题、缺乏 SQL查询功能和跨不同数据类型的查询难度。
操作系统优化
对操作系统进行调优，如文件系统配置、网络参数等，以提高数据 库系统的性能。
数据库配置
根据实际需求调整数据库的配置参数，如缓冲区大小、连接数等，以 获得更好的性能。
06
数据库新技术
NoSQL数据库
总结词
NoSQL数据库是针对关系型数据库的挑战而出现的， 它们不使用SQL作为查询语言，而是使用其他方式来 存储和查询数据。NoSQL数据库具有高性能、高可用 性和可扩展性，以及灵活的架构和数据模型。
04
数据库安全
用户身份认证
用户名和密码
强制用户使用强密码，并确保用 户名和密码的唯一性。定期更换 密码，增加破解难度。
多因素认证
引入多因素认证，如手机验证码 、指纹识别等，提高用户身份认 证的安全性。

数据库技术ppt课件

数据库技术ppt课件

数据库定义与特点
数据库定义
数据库是一个长期存储在计算机内的、有组织 的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
01
数据共享性高
数据库中的数据可以被多个用户、多 个应用程序共享使用。
03
数据冗余度小
数据库通过数据共享和结构化存储，可以大 大减少数据冗余，提高数据一致性。
2024/1/25
05
02
数据结构化
插入、更新和删除数据操作
插入数据
使用INSERT语句向表中插入数据，包括单条数据 插入和批量数据插入。
更新数据
使用UPDATE语句更新表中的数据，可以根据条件 更新指定字段的值。
删除数据
使用DELETE语句删除表中的数据，可以根据条件 删除指定记录。
2024/1/25
18
查询数据操作及优化方法
基本查询
2024/1/25
12
概念设计阶段
1 2
定义实体和属性
根据需求分析结果，定义数据库中的实体和属性 ，确定实体的名称、属性和数据类型等。
定义实体间的关系
分析实体间的联系和相互作用，确定实体间的关 系类型（如一对一、一对多、多对多等）。
3
构建概念模型
使用实体-关系图（E-R图）等工具，构建数据库 的概念模型，展示实体、属性和关系等要素。
2024/1/25
选择存储结构和存取方法
根据数据库管理系统的特性和数据量大小等因素，选择合适的存 储结构和存取方法。
设计物理存储方案
确定数据的物理存储方案，如数据文件的大小、增长方式、备份策 略等。
优化数据库性能
通过调整数据库参数、优化SQL语句等方式，提高数据库的性能和 稳定性。
15

MYSQL数据库技术分享ppt课件

MYSQL数据库技术分享ppt课件

最新版整理ppt
5
数据库参数优化
连接部分：
skip-name-resolve 都会向DNS做反向地址查询，查不到只有等超时失败后才能连接，这个 选项就是禁止DNS反响查询 back_log 参数的值指出在MySQL暂时停止响应新请求之前的短时间内多少个请求可以被存 在堆栈中。 如果系统在一个短时间内有很多连接，则需要增大该参数的值
最新版整理ppt
12
数据库慢SQL
如何知道有慢SQL了：
Mysqldumpslow工具：参数 -s, 是表示按照何种方式排序，c、t、l、r分别是按照语句query次数、query time、lock time、 rows sent的总数来排序
最新版整理ppt
13
数据库慢SQL
max_connections 数据库能承受最大连接数 sort_buffer_size 连接级别的，每个连接都需要分配这么多，不要太大 1M max_allowed_packet设置Server接受的数据包的大小，粗略的估算一下一个查询返回的最大 大小
thread_cache_size 这个值表示可以重新利用保存在缓存中线程的数量,当断开连接时如果缓 存中还有空间,那么客户端的线程将被放到缓存中,如果线程重新被请求，那么请求将从缓存中 读取,如果缓存中是空的或者是新的请求，那么这个线程将被重新创建,如果有很多新的线程， 增加这个值可以改善系统性能.256-512
数据库技术分享
最新版整理ppt
1
内容提要
※数据库参数介绍 ※慢SQL定位与分析 ※SQL优化 ※FAQ
最新版整理ppt
2
数据库参数优化
MYSQL参数分成几块： Client-会被MySQL客户端应用读取-端口设置等 mysqld -MySQL 服务端设置-内存连接等 mysqldump-运行mysqldump的时候会读取 ….

数据分析PPT图片

数据分析PPT图片

完整性
数据是否包含了所需的所有信息。
及时性
数据是否及时更新，反映最新情况。
03 数据可视化呈现
CHAPTER
常用数据可视化工具介绍
Tableau 功能强大的数据可视化工具，支 持多种数据源连接，提供丰富的 图表类型和交互式分析功能。
D3.js 一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，提供强大的可视 化组件和数据驱动的API。
简洁明了
避免使用过多的图表元素和复杂的视 觉效果，保持设计的简洁明了，突出 重点信息。
一致性
在设计和呈现数据时，保持格式、颜 色、字体等的一致性，有助于提高可 读性和易理解性。
交互性
增加交互功能，如鼠标悬停提示、筛 选、排序等，提高用户体验和数据探 索的便捷性。
实例展示：数据可视化在PPT中的应用
直观地理解数据。
数据挖掘分析
利用算法和模型从大量 数据中挖掘出有用的信
息和模式。
02 数据收集与整理
CHAPTER
数据来源及收集方法
01
02
03
04
问卷调查
设计问卷，通过线上或线下方 式收集数据。
网络爬虫
利用爬虫技术从互联网上抓取 数据。
数据库
从企业内部数据库或公共数据 库中获取数据。
API接口
谢谢
THANKS
优化运营效果
通过对业务数据的分析， 可以发现运营中的问题并 进行优化，提高运营效率 。
数据分析的常用方法
描述性统计分析
对数据进行整理和描述 ，包括数据的中心趋势 、离散程度和分布形态
等。
推断性统计分析
通过样本数据推断总体 特征，包括假设检验和
置信区间等。

数据库技术培训教程(ppt 31页)

数据库技术培训教程(ppt 31页)
1.E-R图中每个实体，都相应转换为一个关系，并确定主关键 字；
2.对于E-R图中联系，联系方式不同，处理方法不同。
1：1联系：联系本身无属性，在任意方关系 中加入对方主键均可。
厂长（厂长号，厂号，姓名，年龄） 工厂（厂号，厂名，地点） 或：厂长（厂长号，姓名，年龄） 工厂（厂号，厂长号，厂名，地点）
据处理后将结果输出，最后数据和程序占据的内存空间被 一起释放。 只有程序文件的概念，数据的组织方式由程序自行设计和 安排。 问题：数据不保存、应用程序管理数据、数据不共享、数 据没有独立性。
应用程序 A 应用程序 B 应用程序 C
文件A 文件B 文件C
1.数据库发展史——发展阶段——文件系统阶段
2.数据——文件
文件：为了某一特定目的形成的同类记录的集合。 是数据库的基础：数据库太大，主存有限——某一特定时
间，只需要数据库的一小部分数据，为了某个特定应用目 的才会被程序存取。
1 数据库发展史
2 数据
3
数据库设计
数据库技术
3.数据库设计——设计步骤
需求分析 概念结构设计 逻辑结构设计 物理结构设计
• 数据完整性：实体完整性、参照完整性、 用户自定义完整性。
• 三范式：1971 codd 提出的。
3.数据库设计——物理结构设计
物理结构设计是为数据模型在设备上选定合适的存储结构 和存取方法，以获得数据库的最佳存取效率。
库文件的组织形式 存储介质的分配 存取路径的选择
文件管理阶段 50s中期到60s中期 当时条件：出现了磁盘、磁鼓等。操作系统提供了文件系
统管理数据，数据以文件方式存储，对数据操作就是对相 应文件操作。 优点：数据可以保存，以文件系统管理数据:数据不属于 某个特定程序，可以重复使用，即具有共享性:具有一定 的独立性，对程序的依赖减弱。 缺点：数据冗余大:独立性不好，编程不方便:不支持并发 访问。

大数据分析讲稿ppt教案

大数据分析讲稿ppt教案

一致性
不同来源的数据是否 能够相互匹配和验证 。
03 大数据分析技术
CHAPTER
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、异常、缺失数 据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种格式或结构 ，以便于分析。
数据集成
将多个数据源的数据整合 到一个统一的数据仓库中 。
数据分析方法
特点
大数据分析具有数据量大、处理速度 快、数据类型多样等特点，能够为企 业提供更精准、全面的数据分析结果 ，帮助企业做出更好的决策。
大数据分析的重要性
提高决策效率
大数据分析能够快速处理大量数 据，为企业提供及时、准确的分 析结果，从而提高决策效率和准
确性。
发现潜在机会
通过对数据的深入挖掘和分析，企 业可以发现隐藏在数据中的机会和 趋势，从而制定更具针对性的市场 策略。
大数据伦理、法律与社会责任
总结词
大数据的伦理、法律和社会责任是大数 据发展中不可忽视的重要问题。
VS
详细描述
随着大数据技术的广泛应用，数据隐私、 信息安全、算法公正等问题也日益凸显。 因此，在大数据的发展过程中，需要关注 和解决这些伦理、法律和社会责任问题。 例如，加强数据隐私保护、建立数据安全 标准、推动算法公正等，以确保大数据技 术的健康发展。
以更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度，降低营销成本。
03
精准营销工具
精准营销工具包括用户画像、推荐系统、A/B测试等，可以帮助企业实
现个性化推荐、优化广告投放等。
风险管理与控制
风险管理概述
风险管理工具
风险管理是指对企业面临的各种风险 进行识别、评估、控制和监控的过程 。

2024版《NoSQL数据库》PPT课件

2024版《NoSQL数据库》PPT课件

《NoSQL数据库》PPT课件•NoSQL数据库概述•NoSQL数据库类型•NoSQL技术原理及架构•NoSQL数据库应用实践目•NoSQL数据库性能评估与测试•NoSQL数据库挑战与未来发展录01NoSQL数据库概述NoSQL定义及特点定义分布式A B C D非结构化灵活性20世纪90年代21世纪初多样化目前存在多种类型的NoSQL数据库，如键值存储、文档数据库、列式存储等。

广泛应用NoSQL数据库在社交网络、电子商务、物联网等领域得到广泛应用。

NoSQL数据库能够处理大量非结构化数据，适用于日志分析、数据挖掘等场景。

实时应用NoSQL数据库通常具有高性能和可扩展性，适用于实时数据分析、在线游戏等场景。

大数据处理VS扩展性高性能灵活性02NoSQL数据库类型Redis 、Memcached 等代表产品数据模型优点缺点以键值对的形式存储数据，类似于字典查询速度快，支持大量数据的高并发读写数据无结构化，不支持复杂的查询和操作键值存储数据库文档型数据库代表产品数据模型优点缺点列式存储数据库代表产品数据模型优点缺点图形数据库代表产品Neo4j、OrientDB等数据模型以图形结构的形式存储数据，包括节点、边和属性等优点非常适合处理高度连接的数据和复杂的查询缺点学习成本较高，需要了解图形理论和相关算法03NoSQL技术原理及架构数据模型与数据结构键值对模型（Key-Value Mode…使用简单的键值对来存储数据，如Redis。

列式存储模型（Column-orient…以列为单位进行数据存储，适合处理大量数据，如HBase。

文档存储模型（Document-orie…以文档为单位进行数据存储，文档可以包含复杂的数据结构，如MongoDB。

图形存储模型（Graph Model）使用图形结构表示数据之间的关系，适合处理高度关联的数据，如Neo4j。

分布式系统原理及架构分布式系统概述CAP理论分布式数据库架构数据分片与路由数据一致性概述讲解数据复制的原理和实现方式，以及数据同步的策略和算法。

数据库原理及应用PPT课件

数据库原理及应用PPT课件

实践案例三
总结词
综合性强的案例
详细描述
企业资源计划系统（ERP）的数据库应用是一个综合性强的案例，它涵盖了企业的各个业务领域，如财务、人力 资源、供应链等。这个案例可以帮助学习者理解如何将数据库应用于企业的实际业务中，提高企业的运营效率。
THANKS
感谢观看
大数据处理
02
需要使用特定的技术和工具来处理大数据，包括分布式计算、
流处理、数据挖掘等技术。
大数据与数据库关系
03
大数据需要数据库来存储和管理，同时数据库技术也在不断发
展以适应大数据处理的需求。
NoSQL数据库
NoSQL定义
NoSQL是指非关系型数据库，它 们不遵循传统的关系型数据库的 规范，而是采用其他数据结构和
系统测试
对开发完成的系统进行测试， 确保各项功能正常运行。
需求分析
明确系统需求，收集和分析用 户需求，确定系统目标和功能。
系统开发
依据系统设计，编写代码实现 各项功能。
系统部署与维护
将系统部署到实际运行环境中， 并进行持续的维护和升级。
数据库应用系统的设计
数据库结构设计
根据系统需求，设计合 理的数据库表结构、字
关系型数据库的特点
关系型数据库的优点
易用性、可靠性和可用性高、可维护 性强等。
数据结构化、数据冗余小、数据独立 性强、数据共享性好等。
数据库设计
数据库设计的基本步骤
需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、数据库实施和 维护。
数据库设计的基本原则
满足用户需求、保持数据一致性、保证数据安全性、优化数 据库性能等。
访问控制
根据用户的角色和权限，限制 其对数据库中不同数据和功能 的访问。

大数据分析ppt课件完整版

大数据分析ppt课件完整版

数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的 数据，如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准 确性，如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程，提高数据质量 和可信度，保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库，实现数据的整合、管理和优化，提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术，实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略，采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析，如数据 分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等 ，适用于非结构化数据存 储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等，提供高可用、高扩展 性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等，用于预测离 散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等，用于发 现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析 等，发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行 预测性分析，揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果，提供针对性的解决方案和优化建 议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具 ，将数据以图表、图像等形式呈现。

《数据库技术新发展》课件

《数据库技术新发展》课件

数据库的安全与隐私保护
随着互联网的发展，数据库的安全与隐私保护越来越受到关注。
企业需要采取多种安全措施，如加密技术、访问控制和审计机制等，来保护用户数据的安全和隐私。
数据库的安全与隐私保护需要贯穿于整个数据生命周期，包括数据的采集、存储、处理、传输和销毁等 环节。
数据库的智能化发展
随着人工智能技术的发展， 数据库的智能化成为一种趋
势。
智能化数据库能够自动优化 查询性能、自动推荐数据模 型和自动预测数据发展趋势 等，提高数据处理效率和准
确性。
智能化数据库还可以帮助企 业更好地理解客户需求，优 化业务流程，提高决策效率 和准确性。
04
数据库技术面临的挑战与未来展 望
数据安全与隐私保护的挑战
数据泄露风险
随着数据库中存储的数据量不断增加，数据泄露的风险也随之提高，如何确保数据的安 全性和隐私性成为一大挑战。
THANKS
感谢观看
Hale Waihona Puke 05数据库技术应用案例
金融行业数据库应用案例
总结词
金融行业是数据库技术的重要应用领域，涉及银行、证券、保险等多个子行业，对数据的安全性、可靠性和实时 性要求极高。
详细描述
金融行业需要处理大量的交易数据和客户信息，因此对数据库技术的要求非常高。随着金融业务的不断拓展和创 新，数据库技术也在不断升级和完善，以满足金融行业的各种需求。例如，银行需要高性能的数据库来支持信用 卡交易、贷款审批等业务；证券公司需要实时数据库来支持股票交易和风险控制等业务。
复杂的安全威胁
随着网络攻击手段的不断升级，数据库面临的安全威胁也日益复杂，如SQL注入、跨站 脚本攻击等，需要加强安全防护措施。
隐私法规的限制

数据分析技术PPT课件

数据分析技术PPT课件
社会管理
通过分析人口普查数据、犯罪数据等，辅助政府进行 社会管理。
政策效果评估
分析政策实施后的效果，评估政策的优劣和改进方向。
城市规划
分析城市的人口分布、交通状况和其他相关数据，优 化城市规划和建设。
06 未来展望与挑战
人工智能在数据分析中的应用
自动化数据清理
利用机器学习技术自动识别和纠正数据中的异常 值、缺失值和重复值。
THANKS FOR WATCHI速识别数据 中的模式和趋势，提高数 据分析的效率。
增强数据可解释性
可视化可以增强数据的可 解释性，使非专业人士也 能理解数据含义。
数据可视化工具与技术
Excel图表
Tableau
Excel是一款常用的办公软件，也提供了丰 富的图表功能，可用于数据可视化。
Tableau是一款专业的数据可视化工具，具 有强大的数据连接和可视化功能。
Power BI
D3.js
Power BI是微软开发的一款商业智能工具 ，也提供了数据可视化的功能。
D3.js是一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，可用于制作高度定制化的数 据可视化。
数据可视化的最佳实践
选择合适的图表类型
根据数据的性质和目的，选择最合适的图表 类型进行展示。
保持简洁明了
内部数据
来自企业内部的数据库、信息系统等。
结构化数据
如数字、文本等。
外部数据
包括市场调查、公共数据、社交媒体等。
非结构化数据
如音频、视频、图像等。
数据收集方法
调查问卷
用于收集特定目标群体的意见和行为 数据。
爬虫技术
从网站、数据库等中自动提取数据。
数据交换

大数据分析PPT(共73张)

大数据分析PPT(共73张)
分布式计算架构
Master-Slave架构、 MapReduce架构、DAG架构 等
分布式计算编程模型
MapReduce编程模型、BSP编 程模型、Dryad编程模型等
分布式计算资源调度
资源调度策略、任务调度算法 、容错机制等
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS、Ceph等
02
03
04
NoSQL数据库
针对性和有效性。
医疗行业应用
1 2 3
个性化医疗
通过大数据分析，对患者的基因、生活习惯、病 史等信息进行综合分析，为患者提供个性化的治 疗方案和健康建议。
精准医疗
运用大数据分析技术，对疾病的发生、发展、转 归等过程进行深入研究，为精准诊断和治疗提供 科学依据。
医疗资源管理
通过大数据分析，对医疗资源的分布、利用、需 求等进行实时监测和预测，提高医疗资源的配置 效率和管理水平。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据发展历程
萌芽期
成熟期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，主要关注数据存储和计 算能力的提升。
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断扩大，同时大数据产业 也开始形成。
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。

数据库说课课件ppt

数据库说课课件ppt
听取意见
知识理解
了解学生情况 调整下节任务
不断进步
找到自己不足 努力改正错误
取长补短
加强经验交流 提高教学质量
Q&A
谢谢大家！
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知识目标 ➢理解数据库概念 ➢熟练编写SQL语言 ➢掌握各种查询操作
能力目标 ➢编写SQL语言能力 ➢数据库应用能力 ➢系统开发能力
素质目标 ➢培养学生自主学习能力 ➢分析、解决问题能力 ➢团队协作能力
知识体系主要环节 为后续知识做铺垫
确定依据
综合性较强 学生无基础
单表查询 合并查询
重点
重点 难点
难点
嵌套查询
3.重点难点
联系实际 加强练习
解决方法
阶梯设疑 分解整合
教法 学法
宏观：任务驱动；微观：问题牵引
主动学习 理解能力
提出 问题
布置任务 营造氛围
积极学习 分析能力
分析 问题
引入内容 启发学生
掌握知识 应用能力
解决 问题
讲授知识 任务演示
4.教法学法
举一反三 综合能力
总结 评价
学生反馈 定期测验
说课 内容
教材分析 教学目标 重点难点 教学方法 教学手段 教学程序 板书（课件）设计
课后反思
说课内容
信息管理专业 的专业技术课
数
据
库
Oracle
设 SQL Severe
计 数据库系统原理
能
access
力
内蒙古移动 公司数据库
课程 地位
本章 地位
第四章 标准查询语句
SQL
教材 选用
大纲 要求
《数据库原理应用教程》 俞俊浦
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5


传统数据库的局限性
1.面向机器的语法数据模型 2.数据类型简单、固定 3.结构和行为完全分离 4.被动响应 5.存储、管理的对象有限 6.事务处理能力差 。。。。。。。
6

人们从两个方面发展数据库技术


针对不同应用，对RDBMS进行不同 层次的扩充 与其他新技术结合，丰富和发展DBS 的概念、功能和技术
数据库系统与技术
数据库新技术概述
数据与知识工程研究室
1
目录



1.什么是数据库新技术？ 2.数据库新技术范畴 3.数据库新技术应用的实现途径 4.现代数据库应用的主要特征 5.数据库技术发展趋势 6.相关资源
2

什么是数据库新技术？
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数据库发展回顾
新一代数据库（第三代数据库宣言：关系模型 扩展、对象模型、相关新技术结合……） 第二代：关系数据库系 统（关系模型） Codd：关系模型 早期代表：IBM System R; Berkeley Ingres 第一代：层次与网状 数据库系统 代表：IBM IMS(1961) CODASYL DBTG(70s 初) 初级阶段：人工与文 件管理阶段 CODASYL DBTG(70s 初)
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时间作为信息的维度
姓名 张兰 张兰 张兰 出生年月 职务 1964年1月 讲师 1964年1月 副教授 1964年1月 副处长
有效时间 1994-1998 1998-now 1999-now
时间作为数据
时间作为自然属性
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时间作为信息的维度
元组
属性 时间

时间数据——时间作为一种数据类型 时态信息——时间作为一个信息维度

面向对象数据模型 时态数据库系统 实时数据库系统 主动数据库系统
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数据库新技术范畴

数据库与相关技术结合





与分布处理技术—分布式数据库系统 与并行处理技术—并行数据库系统 与人工智能技术—知识库系统/主动数据库 与多媒体技术—多媒体数据库 与模糊技术—模糊数据库 与移动通信技术—移动数据库 与Web技术—Web数据库系统 与传感器网络—传感器网络管理数据库 。。。
7
第三代数据库宣言

1990年，美国的高级DBMS功能委员会会员， RDB的著名学者发表了《第三代数据库系统宣 言》，提出了第三代数据库管理系统应具有的 特征，包括三条基本原则和 13 个命题。 三个基本特征


支持数据管理、对象管理、知识管理 保持或继承第二代数据库系统的技术 对其他系统开放
22
时间作为信息的维度
更复杂的时间维度（四维）


有效时间 事务时间
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时间作为信息的维度

时态数据库技术

快照数据库 历史数据库 回滚数据库 双时态数据库 时空数据库 实时数据库 数据仓库 主动数据库 ，，，

时间相关数据库技术



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知识处理是现代数据库应用的主要特征
8
第三代数据库 VS 新一代数据库

第三数据库的概念并没有得到普遍认同


第1、2代有明确的数据模型，特别是第2代数据库有 关系代数等相关理论支持 第三代数据库：面向对象？



新一代数据库：采用新技术的数据库应用（笼 统） 现代数据库技术 数据库新技术范畴？
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目录



1.什么是数据库新技术 2.数据库新技术范畴 3.数据库新技术应用的实现途径 4.现代数据库应用的主要特征 5.数据库技术发展趋势 6.相关资源
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目录



1.什么是数据库新技术 2.数据库新技术范畴 3.数据库新技术应用的实现途径 4.现代数据库应用的主要特征 5.数据库技术发展趋势 6.相关资源
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现代数据库应用的主要特征

多维性（支持时间、空间等属性） 智能化（知识表达与推理能力） 网络化（基于网络环境） 协同性（支持多系统融合）
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数据库新技术应用的实现途径

吸收和借鉴面向对象的方法和技术

面向对象的方法和技术对计算机各个领域都产生了深远的影 响。该模型克服了传统模型的局限性，为新一代数据库系统 的探索带来了希望，促进了数据库技术在新的技术基础之上 继续发展。

面向应用领域开发

为了适应数据库应用多元化的要求，在传统数据库的基础之 上，结合各个应用领域的特点，研究和开发适合各个应用领 域的数据库新技术。如工程数据库、统计数据库、科学数据 库、空间数据库、地理数据库等等。
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数据库新技术范畴

数据库新技术是一个不断发展的范畴（数据管 理无处不在）

数据模型的改进 相关技术融合 面向应用领域
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数据库新技术范畴

数据模型方面改进：相对于传统的数据库而言， 在数据模型及其语言、事务处理与执行模型、 数据库组织与物理存储等各层上都集成了新的 技术、工具与机制的有：
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数据库新技术范畴

面向应用领域

CAD/CAM/CIM—工程数据库 科学计算—科学数据库 计划/统计—统计数据库 GIS—空间数据库 DSS—数据仓库
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数据库新技术范畴
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目录



1.什么是数据库新技术 2.数据库新技术范畴 3.数据库新技术应用的实现途径 4.现代数据库应用的主要特征 5.数据库技术发展趋势 6.相关资源

摄氏39度——数据、信息、知识？
1960
1970
1980
1990
2000
4
数ห้องสมุดไป่ตู้库应用新需求



数据类型多样化：不仅是传统的数字、字符、文本等， 还需要视频、音频、图形、图像、动画， HTML/XML、 流数据等更复杂 数据结构新需求：结构化，半结构化、非结构化。 数据存储新需求：海量，多维性等 数据操作新要求：不仅包含通常意义下的插入、删除、 修改、查询等，还需要互操作（例如视频快进操作 等）、主动性操作、领域搜索浏览、时态查询等，还 要能够进行自定义操作。 其他需求：领域需求
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数据库新技术应用的实现途径

继承关系数据库系统的技术

现代数据库系统是在传统数据库的基础上建立起来的，关系 数据库是基础。

数据库技术和多学科的有机结合

传统的数据库技术和其他技术的有机结合、互相渗透、使得 数据库技术新的内容层出不穷。数据库中的某些概念、技术 内容、应用领域，甚至某些原理都有了重大的变化。