huangjian_先进数据库技术08
基于实体的耕地资源统一调查监测关键技术探讨
基于实体的耕地资源统一调查监测关键技术探讨Discussion on Key Technologies of the Unified Investigation and Monitoring ofCultivated Land Resource Based on the EntityJIN Jian 1,2,HUANG Jingjin 1,2,GUO Weili 1,2,LI Xindong 1,CHEN Xiangnan 1,WEI Zhongyang 1,2,YANG Zhengbei 1,HUANG Yu 1,2(1.Guangxi Institute of Natural Resources Survey and Monitoring,Nanning 530023,China;2.Technology Innovation Center for Natural Resources Monitoring and Evaluation of Beibu Gulf Economic Zone,Ministry of NaturalResources,Nanning 530219,China)Abstract:In view of the previous problems such as independent organization,repeated contradiction of indicators,insufficient support of ad-vanced technology and difficult sharing of results in the investigation and monitoring of cultivated land resource,we researched the key technolo-gies of unified investigation and monitoring of cultivated land resource based on entity.Based on the nature of cultivated land resource and the physical attribute of cultivated land,we discussed the inheritance and innovation of the attribute classification of cultivated land resource,the di-vision of labor and coordination of the unified investigation and monitoring of cultivated land entities,and proposed the organization and manage-ment mode of hierarchical and classified data,the multi-dimensional collaborative information acquisition technology application of investigation and monitoring equipment and bined with the practice and exploration of Guangxi,we verified its feasibility.The next step should also improve the level of internal and external collaboration,accelerate the research on 3D refined results management based on entities,provide intelligent service of knowledge graph,and fit the unified investigation and monitoring of cultivated land resource under the background of ecological document construction.Key words:cultivated land resource,cultivated land entity,unified investigation and monitoring(1.广西壮族自治区自然资源调查监测院,广西南宁530023;2.北部湾经济区自然资源监测评价工程技术创新中心,广西南宁530219)金健1,2,黄景金1,2*,郭伟立1,2,李新东1,陈湘楠1,韦忠扬1,2,杨郑贝1,黄妤1,2收稿日期:2022-11-22。
基于大数据技术的智能包车系统的设计与实现
基于大数据技术的智能包车系统的设计与实现作者:马伟涛詹乾鑫黄泳健李蓉黄锵来源:《电脑知识与技术》2019年第12期摘要:随着经济技术的不断发展,大学生对于安全、便捷出行的需求越来越高涨。
该文主要介绍基于大数据技术的智能包车系统的设计与实现,该系统以Android为开发语言,MySQL数据库结合PHP等技术完成系统后台开发,开发过程遵循软件开发流程和规范要求。
该系统在满足大学生包车出行的日常需求的同时,帮助节省出行时间和费用,同时提高包车负责人安排车辆和路线的合理性。
关键词:大数据;包车系统;Android;PHP中图分类号:TP311 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2019)12-0189-03开放科学(资源服务)标识码(OSID):Design and Implementation of Intelligent Chartered Bus System Based on Big Data Technology MA Wei-tao, ZHAN Qian-xin, HUANG Yong-jian, LI Rong, HUANG Qiang (School of Computer Science, Guangdong AIB Polytechnic, Guangzhou 511365, China)Abstract: With the continuous development of economy and technology, the demand for safe and convenient travel for college students is increasing. This paper mainly introduces the design and implementation of intelligent chartered bus system based on big data technology. The system uses Android as the development language, MySQL database and PHP technology are used to complete the background development of the system, and the development process follows the software development process and specification requirements. This system not only meets the daily needs of Chartered travel for college students, but also helps to save travel time and expenses, at the same time, the rationality of arranging vehicles and routes for chartered persons is improved.Key words: big data; chartered bus system; Android; PHP1 背景当今技术领域普遍存在的巨大变化为大数据技术的应用打开了大门,以改善各行业的业务水平并促进经济发展[1]。
中山大学信息科学与技术学院.
中山大学信息科学与技术学院, 黄剑
应用分类
按照交互频繁程度来划分 :
• 现场交互应用(live interactive applications):
因特网电话和实时电视会议 人的听觉系统对小于150毫秒延迟感觉不到 150毫秒~400毫秒之间时延可以接受 时延超过400毫秒令人甚感别扭
多媒体技术基础,2006年
中山大学信息科学与技术学院, 黄剑
声音点播(audio on demand):
• 在这一类应用中,客户请求传送经过压缩并存放在服务机上的声音 文件,这些文件可以包含任何类型的声音内容。
例如,教授的讲课、摇滚乐、交响乐、著名的无线电广播档案文件和历 史档案记录。
• 客户在任何时间和任何地方都可以从声音点播服务器中读声音文件。 使用因特网点播软件时,在用户启动播放器几秒钟之后就开始播放, 一边播放一边从服务机上接收文件,而不是在整个文件下载之后开 始播放。 • 边接收文件边播放的特性叫做流放(streaming)。许多这样的产品也 为用户提供交互功能。
目前多媒体网络应用要集中解决个问题是:
• ①提高网络带宽 • ②减少时延(delay) • ③减少抖动(jitter)
多媒体技术基础,2006年
中山大学信息科学与技术学院, 黄剑
改善服务质量
因特网的可靠性服务要求任何信息包不管多么有价 值,都必须参加排队和等待,在这种条件的限制下, 人们已经作出了种种努力来改进设计:
现场声音广播和电视广播或者预录内容的广播 用户只是简单地调用播放器播放 时延在10秒或者更多一些都可以接受 对信号的抖动要求也可以比交互应用的要求低
多媒体技术基础,2006年
中山大学信息科学与技术学院, 黄剑
数据库技术01
1.1 数据模型
数据库:长期存储在计算机中的有组织、可共 享的数据集合
是高度结构化的数据组织形式 是一系列数据文件的集合
数据库管理系统:对数据文件进行科学组织和 高效管理的软件
实现用户的操作请求
数 据 库 用 户 数据库管理系统 数据库 (文件的解释和管理程序) (结构化的文件)
1.1 数据模型
主动数据库
系统提供一个“自动监视”机构(一般可以是一个直 接由操作系统控制的独立进程或某种硬件设施等), 它主动地不时地检查着这些规则中包含的各种事件是 否已经发生,一旦某事件被发现,系统就主动触发执 行相应的IF-THEN规则(或规则组)。 显然,此时DBMS本身就可主动履行一些预先由用户设 定的动作,可把诸如完整性约束、存取控制、例外处 理、触发警告、主动服务、状态开关切换乃至复杂的 演绎推理功能等以一种统一的机制得以实现。
1.3 按功能分类的数据库
数据模型是数据库技术发展的主线 应用领域的扩展是数据库技术发展的支线
针对不同领域应用特点,结合计算机科学最新发展 成果,创造出各种特殊功能的数据库类型 主动数据库;时态数据库;网格数据库;嵌入式数 据库;多媒体数据库;空间数据库等等
主动数据库
传统数据库用户要对数据库中的数据进行存取 时,只能通过执行相应的数据库命令或应用程 序来实现。数据库本身不会根据数据库的状态 主动做些什么,因而是被动的。 在许多实际应用领域中常常希望数据库系统在 紧急情况下能够根据数据库的当前状态,主动、 适时地作出反应,执行某些操作,向用户提供 某些信息。 要求可以用事件驱动数据库操作,并且数据库 系统支持涉及时间方面的约束条件
简单的数据管理 规则
1.1 数据模型
数据模型是数据库的实现基础 数据模型决定了数据库的功能与性能 数据模型是数据库分类的标准 数据库发展历史是以数据模型的发展为主线的
智能工厂自动化产线电气控制系统优化设计及应用
智能工厂自动化产线电气控制系统优化设计及应用发布时间:2022-08-02T02:24:45.216Z 来源:《中国建设信息化》2022年6期3月27卷作者:黄剑[导读] 现今我国社会经济水平迅速发展和进步,电气设备被广泛的应用到人们的生活中,黄剑身份证号码:******************摘要:现今我国社会经济水平迅速发展和进步,电气设备被广泛的应用到人们的生活中,为了推动我国经济发展,各个行业都逐渐朝着自动化控制技术方向发展,工厂运行的设备也逐渐应用自动化控制技术。
目前汽车制造业由自动化线体向智能化线体转型。
智能化的生产线关键在于电气控制系统设计的合理性,对软件、硬件的设计,需要打破传统的思路,有良好的数据基础及合理规划方可对智能化产线做基础支撑。
智能化工厂的核心数据来源于自动化底层的数据,通过与MOM/MES或车间级中控实时交互的数据,使其了解产线信息并下达相关生产及物流调度指令。
关键词:智能工厂;自动化产线;电气控制;系统优化;设计应用引言电气自动化控制技术已经是工业领域相关技术研究的主攻方向,因此如何在已有的体系下提升电气自动化控制的实际水平是当今相关研究领域的重点话题,能够极大程度上改善整个工业领域的产品品质、生产效率、最终经济指标等。
本文通过对电气控制领域的相关基本原理、功能、分类和实际应用进行分析及研究以期推动工业领域的发展。
1电气自动化控制系统的特点现阶段电气自动化控制系统融合电子信息技术和互联网技术,完成智能操控,这种类型的控制系统已被广泛使用。
电气自动化控制系统用于机械设备的生产,许多制造企业使用电气自动化控制系统来指导机械设备的生产,工作人员只需要操作电气自动化生产机器。
对于系统化的生产制造,电气自动化控制系统可以减少人力资源管理的干预,解放人力资源管理。
电气自动化控制系统已应用于服务系统,过去,人力资源都用于服务项目工作,而电气自动化控制系统可提供全自动服务项目,提高服务水平,现已开发出全自动麻将洗牌机、全自动颈椎按摩器、多功能厨房设备及机械设备。
数据库技术如何提升数据处理效率(五)
数据库技术如何提升数据处理效率随着信息时代的到来,数据以前所未有的速度呈指数级增长,如何高效地处理这个庞大的数据集成了当下数据库技术攻克的难题。
本文将从多个方面来论述数据库技术如何提升数据处理效率。
一、索引优化索引是数据库提高查询效率的关键。
索引是一种数据结构,可以快速定位到特定的数据行。
通过建立正确的索引,可以有效地提升数据的查询效率。
首先,选择合适的索引列是非常重要的。
需要根据业务需求和查询特点进行权衡,避免创建过多或冗余的索引。
其次,及时更新索引也是保持查询性能的重要一环。
定期对索引进行优化和重建,能够有效地改善查询效率。
二、查询优化在数据库中,查询是最为频繁且复杂的操作之一。
通过对查询语句进行优化,可以大幅度提升数据处理效率。
首先,避免在查询语句中使用"SELECT *",而是明确指定需要的字段。
这样可以减少不必要的数据传输,提高查询速度。
其次,合理利用表关联和子查询,可以简化查询语句,减少磁盘IO操作,从而提高数据的查询效率。
此外,通过合理的数据库设计和规范化,可以避免出现冗余数据和无效查询,提高整体的数据处理效率。
三、存储优化存储是数据库中最为关键的一环。
合理选择存储引擎是提升数据处理效率的重要因素之一。
不同的存储引擎具有不同的特点和适用场景。
根据实际的业务需求,选择适合的存储引擎可以最大限度地发挥数据库性能优势。
此外,合理设置磁盘和缓存,提高数据读取和写入的效率,同时定期进行磁盘碎片整理和性能监测,保持数据库存储的高效性。
四、并发控制并发控制是数据库中重要的一环,也是保持数据处理效率的关键点之一。
通过合理的并发控制,可以实现多个用户同时对数据库进行操作,提高数据的处理效率。
首先,采用合适的事务隔离级别,可以减少数据的锁定冲突,提高数据的并发处理能力。
其次,利用行级锁或乐观锁机制,减少数据冲突,并提高并发处理效率。
同时,通过合理的连接池配置和连接超时设置,可以提高数据库的并发处理能力。
数据库查询性能优化的经典案例分享
数据库查询性能优化的经典案例分享概述:随着互联网和大数据的发展,数据库成为了现代应用开发中的核心组成部分。
在应用程序中,大量的数据查询操作对数据库性能提出了巨大的挑战。
为了提高用户的体验和系统的响应速度,数据库查询性能优化变得至关重要。
本文将分享一些经典的案例,以展示常见的数据库查询性能优化技术。
案例一:索引优化索引是提高数据库查询性能的关键机制。
在一个大型的数据集中,使用索引可以大大减少查询所需的时间。
然而,不正确的索引设计可能会导致性能下降,甚至更糟糕的结果。
因此,我们需要仔细考虑索引的设计和使用。
案例二:查询重构查询的编写方式和查询的性能密切相关。
一些查询可能会导致全表扫描或使用不必要的临时表,这会导致性能下降。
通过对查询进行重构,优化关联条件、使用合适的连接方式、避免使用通配符等,可以有效减少查询的执行时间。
案例三:数据分区在处理大量数据时,数据分区技术可以将数据划分为多个分区,从而提高查询效率。
通过将数据分散存储在多个物理位置上,可以实现并行查询和负载均衡,改善数据库的性能。
同时,数据分区还可以减少索引的大小,加快索引的扫描速度。
案例四:内存优化内存是数据库查询性能优化的重要因素之一。
通过将常用的表和索引数据加载到内存中,可以降低磁盘I/O的使用,加快查询速度。
此外,调整数据库的内存配置参数,扩大内存缓冲区的大小,可以显著提高查询的性能。
案例五:性能监控与调优性能监控是优化数据库查询性能的关键步骤之一。
通过监控数据库的关键性能指标(如CPU使用率、磁盘I/O、响应时间等),可以及时发现性能瓶颈和潜在问题,并进行相应的调优。
使用性能监控工具和技术,可以帮助我们深入了解数据库的运行状况,以及查询的执行计划等信息。
案例六:合理的数据类型选择在数据库设计中,选择合适的数据类型可以极大地影响查询的性能。
使用整数类型替代字符类型、压缩存储数据、避免存储冗余数据等策略,都可以减少存储空间和提升查询效率。
我国数据库技术发展做出杰出贡献的人物
我国数据库技术发展做出杰出贡献的人物我国数据库技术的发展离不开许多杰出的人物的贡献。
下面将介绍几位在我国数据库技术领域做出杰出贡献的人物。
1. 马化腾:马化腾是中国著名企业家,也是腾讯公司的创始人之一。
腾讯公司开发的数据库系统TDSQL在我国数据库技术发展中起到了重要的推动作用。
TDSQL是一种高性能、高可用性的分布式关系型数据库系统,具有自动水平扩展和数据一致性等特点。
马化腾的领导和推动使得我国数据库技术在分布式系统领域取得了重大突破。
2. 陈天桥:陈天桥是中国著名企业家,也是盛大公司的创始人。
盛大公司开发的数据库系统SD数据库是我国数据库技术领域的重要突破之一。
SD数据库是一种基于分布式架构的关系型数据库系统,具有高性能、高可靠性和高扩展性的特点。
陈天桥的创新思维和坚持不懈的努力使得我国数据库技术在互联网时代取得了重要进展。
3. 刘锋:刘锋是中国计算机科学家,也是阿里巴巴数据库团队的创始人之一。
他率领的数据库团队开发了阿里巴巴的关系型数据库系统OceanBase。
OceanBase是一种分布式、高可用的关系型数据库系统,具有强一致性和高扩展性的特点。
刘锋的技术研究和创新使得我国数据库技术在大规模分布式系统领域取得了重大突破。
4. 陈文广:陈文广是中国计算机科学家,也是华为公司的资深工程师。
他在数据库领域的研究和开发工作中取得了重要成果。
陈文广领导的团队开发了华为的分布式关系型数据库系统PolarDB,该系统具有高性能、高可用性和高扩展性的特点。
陈文广的技术贡献和领导能力使得我国数据库技术在企业级分布式系统领域取得了重大突破。
5. 朱啸虎:朱啸虎是中国著名的投资人和创业者,也是数据库公司德普科技的创始人之一。
德普科技开发的分布式关系型数据库系统DorisDB在我国数据库技术的发展中起到了重要的推动作用。
DorisDB具有高性能、高可用性和高可靠性的特点,广泛应用于互联网、金融和电商等领域。
朱啸虎的创新思维和战略眼光使得我国数据库技术在大数据时代取得了重要突破。
数据库性能优化的关键技术分析
数据库性能优化的关键技术分析在当今数字化时代,数据库作为信息存储和管理的核心组件,其性能的优劣直接影响着整个系统的运行效率和用户体验。
无论是大型企业的核心业务系统,还是小型应用的后台数据支撑,都离不开高效稳定的数据库。
因此,深入研究和掌握数据库性能优化的关键技术,对于提升系统性能、降低成本、增强竞争力具有重要意义。
数据库性能优化是一个综合性的工作,涉及到多个方面的技术和策略。
下面我们将从硬件、数据库设计、索引优化、查询优化、存储优化以及参数配置等几个关键技术方面进行详细分析。
一、硬件优化硬件是数据库性能的基础,合理的硬件配置可以为数据库的高效运行提供有力保障。
首先,服务器的 CPU 性能至关重要。
多核、高主频的 CPU 能够更快地处理并发请求和复杂的计算任务。
对于数据量庞大、事务频繁的数据库系统,选择性能强劲的 CPU 可以显著提高处理速度。
其次,内存的大小和性能也会直接影响数据库的运行效率。
足够的内存可以缓存常用的数据和索引,减少磁盘 I/O 操作。
采用高速的DDR4 甚至 DDR5 内存,并合理配置内存大小,能够有效提升数据库的响应速度。
再者,磁盘的性能也是需要重点关注的。
传统的机械硬盘在随机读写性能上存在较大的瓶颈,而固态硬盘(SSD)则具有更快的读写速度和更低的延迟。
使用 SSD 作为数据库的数据存储介质,或者采用磁盘阵列(RAID)技术,如 RAID 10,可以提高磁盘的读写性能和数据可靠性。
此外,网络带宽也是影响数据库性能的一个因素。
对于分布式数据库或者远程访问数据库的场景,高速稳定的网络连接能够减少数据传输的延迟,提高数据交互的效率。
二、数据库设计优化良好的数据库设计是实现高性能的前提。
在数据库建模阶段,要遵循规范化的设计原则,合理规划数据表的结构,避免数据冗余和不一致性。
但过度规范化可能会导致过多的关联操作,影响查询性能。
因此,在某些情况下,可以适当进行反规范化设计,以减少关联操作的开销。
数据库性能调优实践案例分享
数据库性能调优实践案例分享一、背景介绍数据库作为现代应用开发的重要组成部分,其性能对系统的运行效率和用户体验至关重要。
因此,数据库性能调优成为数据库管理员(DBA)和开发人员需要重点关注和解决的问题。
本文将分享一些数据库性能调优的实践案例,旨在帮助读者更好地理解和应用相关技术。
二、案例一:索引优化在数据库中,索引是提升查询效率的关键。
一家电商公司面临着用户订单查询响应慢的问题。
经过分析,发现该表中的索引设计不合理,无法满足查询需求。
针对该问题,DBA团队进行了索引重建和优化工作。
首先,使用数据库性能分析工具,应用程序调试,找到了经常进行查询的SQL语句。
然后,通过对表的字段进行分析和优化,根据查询需求选择合适的索引种类,并创建相关索引。
最终,通过监控和测试,发现订单查询响应时间明显缩短,用户体验得到了极大的改善。
三、案例二:查询优化一个社交媒体网站面临着用户关注查询耗时过长的问题。
经过对数据库查询语句进行审查,DBA团队发现存在多个复杂查询和未优化的连接查询。
在这种情况下,他们采取了以下措施进行优化。
首先,对复杂查询进行重构,利用数据库分区和缓存等技术对查询进行优化。
其次,通过优化连接查询语句,减少数据传输和计算量。
最后,他们还使用数据库查询缓存技术,将频繁查询的数据结果缓存到内存中,以加快查询速度。
经过调整和优化,查询耗时明显减少,用户关注功能得到了显著改善。
四、案例三:硬件优化某企业的数据库服务器频繁出现性能瓶颈,无法满足业务需求。
DBA团队对服务器性能进行了全面评估,发现服务器配置过低,容量已接近极限。
为了提升数据库性能,他们决定进行硬件升级。
首先,他们对服务器的内存、硬盘和网络进行扩展,以提供更好的资源支持。
其次,他们还将数据库迁移到新的高性能服务器上,以保证数据访问的稳定和快速。
最终,通过硬件优化,数据库的响应时间明显减少,系统性能得到了突破性的提升。
五、案例四:SQL语句优化一个电信运营商的数据库面临着频繁的死锁和性能下降的问题。
数据清理方法、装置及设备、存储介质[发明专利]
专利名称:数据清理方法、装置及设备、存储介质专利类型:发明专利
发明人:黄健,王勇
申请号:CN201910916320.4
申请日:20190926
公开号:CN111400255A
公开日:
20200710
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明提供一种数据清理方法、装置及设备、存储介质,该方法应用于网络附属存储NAS 设备,所述NAS设备存储有相连接的云存储设备中每一文件数据的文件元数据和目录元数据,所述文件元数据用于描述文件数据,所述目录元数据用于描述文件数据所属的目录;该方法包括:接收云存储设备发送的过期时间点;所述过期时间点是由所述云存储设备按照设定清理周期清理过期文件数据后发送的,所述过期时间点是指清理过期文件数据的时间点;依据所述过期时间点清理本设备存储的过期的文件元数据,在完成清理本设备存储的过期的文件元数据之后,依据所述过期时间点清理本设备存储的过期的目录元数据。
提升数据清理效率。
申请人:杭州海康威视系统技术有限公司
地址:310051 浙江省杭州市滨江区阡陌路555号1幢B楼19层
国籍:CN
代理机构:北京博思佳知识产权代理有限公司
代理人:王叶娟
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数据库系统原理黄靖
数据库系统原理黄靖在数据库概述部分,黄靖教授首先介绍了数据库系统的基本概念和发展历史。
他深入分析了数据库系统的优点和应用领域,以及数据库系统在信息管理中的重要性。
此外,他还介绍了数据库系统的架构和组成部分,并对数据库系统的技术发展趋势进行了展望。
在关系数据库部分,黄靖教授详细介绍了关系数据库的基本概念和理论基础,包括关系模型、关系代数和关系演算等。
他还介绍了关系数据库的结构和组织方式,并探讨了关系数据库的查询优化和执行方法。
在数据库设计部分,黄靖教授讲解了数据库设计的基本原则和方法,包括实体-关系模型、关系规范化和数据依赖等。
他还介绍了数据库索引和优化技术,以及数据库设计的实际案例分析。
在关系查询语言部分,黄靖教授详细介绍了关系查询语言的基本概念和语法,包括结构化查询语言(SQL)和关系代数等。
他还介绍了关系查询语言的查询优化和执行策略,以及常见的查询优化技术。
在事务管理部分,黄靖教授讨论了数据库事务的概念和特性,以及事务的隔离级别和并发控制的方法。
他还介绍了事务的恢复和故障处理机制,以及数据库的备份和恢复策略。
在并发控制部分,黄靖教授介绍了并发控制的概念和目标,以及并发控制的方法和技术,包括加锁和时间戳等。
他还探讨了并发控制的性能问题和优化策略。
在数据库安全性部分,黄靖教授介绍了数据库安全性的基本概念和原则,包括数据保密性、完整性和可用性等。
他还讨论了数据库访问控制和权限管理的方法和策略,以及数据库安全性的实际案例分析。
总之,数据库系统原理黄靖是一本介绍数据库系统原理和技术的权威教材。
通过阅读该书,读者可以全面了解数据库系统的基本概念和原理,掌握数据库设计和查询语言的方法和技术,理解事务管理、并发控制和数据库安全性等关键问题。
这本书不仅适合计算机科学与技术专业的学生,也适合从事数据库系统开发和管理工作的专业人员阅读参考。
信息系统监理师的数据库管理与优化
信息系统监理师的数据库管理与优化数据库是信息系统中至关重要的组成部分,对于信息系统的正常运行和高效性能发挥着关键作用。
作为一名信息系统监理师,熟练掌握数据库管理与优化技术是必不可少的。
本文将深入探讨信息系统监理师在数据库管理与优化方面的工作内容和技巧。
一、数据库管理1. 数据库设计与建模数据库设计是信息系统开发过程中至关重要的一环。
信息系统监理师需要与开发人员密切合作,参与数据库的概念设计、逻辑设计和物理设计,确保数据库的结构合理、规范性好,满足系统需求。
2. 数据库安装与配置信息系统监理师需要具备数据库安装和配置的能力。
根据系统需求和数据库特点,选择合适的数据库管理系统,并进行安装和配置,确保数据库系统能够正常运行。
3. 数据库备份与恢复数据丢失对于信息系统来说是灾难性的,因此数据库备份与恢复工作至关重要。
信息系统监理师需要定期制定备份策略,并确保数据库备份的可靠性和完整性。
在数据丢失时,能够及时恢复数据库到最新的备份状态。
4. 数据库安全与权限管理数据库安全是信息系统监理师必须关注的重点。
监理师需要制定合适的安全策略,确保数据库的安全性和完整性。
同时,对于不同用户和角色,设置合适的权限,确保敏感数据的保密性。
5. 数据库性能监控与调优信息系统的性能对于用户体验和系统稳定性至关重要。
信息系统监理师需要掌握数据库性能监控与调优的技术,定期检查数据库的性能指标,识别潜在的性能问题,并采取相应的优化措施,提升数据库的响应速度和处理能力。
二、数据库优化1. 查询优化查询是数据库最常用的操作之一,也是性能瓶颈较为突出的地方。
信息系统监理师需要对查询进行优化,通过合理的索引设计、复合索引的使用、查询语句的优化等手段,提升查询效率,减少数据库负载。
2. 表结构优化表结构的设计直接影响到数据库的性能。
信息系统监理师需要对表结构进行评估和优化,包括字段的数据类型选择、字段长度的合理设置、表的关联关系设计等,以提升数据库的性能和查询效率。
数据时序数据库设计与性能优化方法
数据时序数据库设计与性能优化方法数据时序数据库是一种专门用于存储和管理时间序列数据的数据库系统。
随着物联网、金融交易和监控系统等领域对时间序列数据处理需求的增加,数据时序数据库也变得越来越重要。
在设计和优化数据时序数据库时,需要考虑数据存储、索引方式、数据压缩和查询性能等因素。
本文将介绍数据时序数据库的设计原则和性能优化方法。
首先,数据时序数据库的设计需要考虑数据存储方式。
一种常见的方法是按照时间顺序将数据存储在连续的存储介质中,例如按照时间顺序存储在硬盘上或者按照时间顺序存储在内存中。
这样可以提高数据的读取和写入效率,因为数据存储的顺序与查询时常使用的时间范围相匹配。
其次,索引方式对于数据时序数据库的性能优化也非常重要。
在处理时间序列数据时,常用的索引结构包括B-树、R树和哈希索引。
根据数据时序数据库的特点,可以选择适合的索引结构。
例如,B-树适合范围查询,R树适合多维数据查询,哈希索引适合等值查询。
选择合适的索引结构可以提高查询性能。
此外,数据压缩也是提高数据时序数据库性能的一项重要方法。
由于时间序列数据通常具有周期性、重复性和局部性,因此可以利用数据的特点进行无损和有损的压缩。
无损压缩方法包括gzip、snappy和LZO等,有损压缩方法包括差值压缩、哈夫曼压缩和波峰波谷压缩等。
选择合适的压缩方法可以减少存储空间的占用,提高读写和查询性能。
另外,查询性能是数据时序数据库设计中需要特别关注的问题。
为了提高查询性能,可以使用索引、分区和缓存等技术。
索引已经提到过,可以根据查询的特点选择合适的索引结构。
分区可以将大表按照时间或其他方式划分成多个较小的表,查询时只需要扫描部分表,减少查询的数据量。
缓存可以将查询结果缓存到内存中,下次查询时直接从缓存中读取结果,避免重复计算。
这些技术可以提高查询性能。
除了以上的方法,数据时序数据库的性能优化还可以通过批量写入、数据预聚合和负载均衡等手段来实现。
批量写入可以减少写入操作的频率,提高写入性能。
信息技术作业构建一个高效的数据库查询系统以提升数据检索速度
信息技术作业构建一个高效的数据库查询系统以提升数据检索速度构建一个高效的数据库查询系统以提升数据检索速度在信息技术领域,数据库是一种关键的工具,用于存储和管理大量的数据。
然而,当数据库中的数据呈指数级增长时,传统的查询方式可能会导致数据检索速度变慢。
为了解决这个问题,构建一个高效的数据库查询系统是非常重要的。
本文将介绍如何构建一个高效的数据库查询系统,以提升数据检索速度。
一、数据索引设计数据索引是数据库查询系统中的关键组成部分,它可大大提高数据检索速度。
为了构建一个高效的数据库查询系统,首先需要设计合理的数据索引。
以下是一些常用的数据索引设计技巧:1. 主键索引:为每个表添加主键索引,以确保每条记录都有唯一的标识。
主键索引可以大大加快对特定记录的查找速度。
2. 唯一索引:对于需要保证唯一性的字段,可以添加唯一索引。
唯一索引可以避免重复数据的插入,并且能够提高查询速度。
3. 复合索引:对于多个字段组合进行查询的情况,可以设计复合索引。
复合索引可以减少查询时的数据扫描量,提高查询效率。
二、查询语句性能优化除了良好的数据索引设计之外,优化查询语句也是构建高效数据库查询系统的重要一环。
以下是一些常用的查询语句性能优化技巧:1. 避免使用 * 通配符:在查询语句中避免使用 * 通配符,尽量明确指定需要查询的字段。
这样可以减少查询语句的执行时间。
2. 使用连接查询:当需要跨多个表进行查询时,使用连接查询可以减少数据扫描量,提高查询效率。
合理选择内连接、外连接或者交叉连接,根据具体的业务需求进行设计。
3. 子查询优化:当使用子查询时,应该避免在子查询中使用SELECT *,而是明确指定需要查询的字段。
此外,可以考虑使用EXISTS 或者 IN 替代 NOT EXISTS 或者 NOT IN,以提高查询性能。
三、数据库优化配置数据库的优化配置也是提升数据检索速度的关键。
以下是一些常用的数据库优化配置技巧:1. 内存配置:适当调整数据库的内存配置,确保数据库可以充分利用系统的内存资源。
敏捷型数据仓库的设计及应用方法
TECHNOLOGY 技术应用一、前言某石油化工集团自2005年开始进行数据仓库建设,至今已有十多年的建设历程。
建成的数据仓库涵盖采购、生产、库存、销售、财务、人事、市场等众多主题,支撑了“集团-事业部-企业”三个层级的经济活动分析,在提升业务监控、风险识别和防范能力、帮助业务部门更好的洞察用户、市场和产品、减少重复投资等诸多方面发挥着重要作用。
该集团的EDW(Enterprise Data Warehouse,企业数据仓库)系统采用SAP BW(Business Information Warehouse,商务信息仓库)商业套装数据仓库技术,并遵循数据仓库层级架构设计,采用自顶向下规划、按主题横向扩展的实施策略。
图1是该集团数据仓库系统的整体层级架构:图1数据仓库系统层级架构业务系统/源系统为集团数据仓库EDW提供数据来源,例如ERP(Enterprise Resource Planning,企业资源计划),CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理系统),POS(Point Of Sale,销售终端)管理系统等业务系统。
数据从源系统层通过BW的ETL(Extract-Transform-Load,抽取-转换-加载)工具抽取落地到EDW的抽取层,做原始数据的保留。
根据各业务板块的统计制度,数据经过清洗、转换等加工,带上了分析业务的烙印,加工后数据以增量的方式落地到数据合并层,合并层是最有业务价值的数据资源。
之后,数据继续通过增量的方式流动到数据输出层,该层是面向应用分析层的数据通道,负责将数据合并层的内容输出给对应的应用分析系统。
接下来,数据继续以增量方式流出EDW,流动到应用分析层,该层以信息立方体模型为主要数据承载方式,将来自EDW输出层的数据在立方体中聚合,以提高数据分析的响应速度。
到了信息立方体之后,数据实现了从源系统到应用层的整个流程,能够满足信息展现层多维、即席、自助等多种类型数据分析应用要求。
MySQL数据库的性能优化
MySQL数据库的性能优化
蔡晖
【期刊名称】《《程序员:CSDN开发高手》》
【年(卷),期】2004(000)008
【摘要】本文探讨了提高MySQL数据库性能的思路,并从8个方面给出了具体的解决方法。
【总页数】3页(P49-51)
【作者】蔡晖
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.职业教育课程的智慧教学研究与实践--以《MySQL数据库应用案例教程》课程为例 [J], 郭义
2.基于MySQL数据库的查询性能优化研究 [J], 石怡
3.PHP技术与MYSQL数据库技术的Web动态网页设计 [J], 熊辉
4.MySQL数据库课程的设计分析 [J], 王旭华
5.基于JAVA与MySQL数据库的移动端题库练习系统的设计与实现 [J], 李艳杰因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
实验室实时数据智能管理系统创建及可视化_黄皑青
量表作答,而内容针对性分为九点式量表作答。本问 卷的主要调查对象是上海某高校学生和学校教师及管 理人员,一共发放了 130 份问卷,其中回收 75 分,其中 学生 40 份,教 务 管 理 人 员、教 师 问 卷 35 份,回 收 率 61% ; 扣除无效问卷 2 份,其中学生问卷 0 份,教务管 理人员、教师问卷 2 份,剩余有效问卷 73 份,有效率为 97. 3% 。并对回收的问卷进行规范化处理、结构信效 度处理、简单描述性统计,并对问卷中用户对实验室智 能管理系统信息可视化初始设计的总体满意度进行了 正态性检验,最后利用 amos 结构方程模型找到 7 个影 响因素对实验室智能管理系统信息可视化初始设计的 总体满意度相关性,此结论为后期在初始化设计基础 上的优化与改进提供了重要的参考依据。
图 1 智能实验室管理系统整体架构
2. 2 系统可视化功能 研究比较国内外开发各典型可视化系统的功能及
特点,对比东华智能实验室管理系统的可视化功能如 表 1 所示。
表 1 可视化系统的功能比较
Mote-View Tiny Viz EmStar SNA SpGlass SNAMP 东华智能实验室管理系统需求
Gengshang Networking and Information Technologies Co. Shanghai,200030; 3. Economic Management Academy,Shanghai Maritime Universityshanghai,201306;
4. Continuing Educationacademy Donghua University,Shanghai,200051)
图 3 中校级平台作为信息集成平台,其实验室开 放管理的功能主要包括动态报表统计、导出、打印,动 态报表也表现为实时性,通过报表可以了解实验教学 相关信息,如各实验室开设实验情况、实验室面积、设 备、人员、实验体系、实验开出率、大型仪器设备使用情 况、经费投入产出情况、实验室建设情况等,根据用户 角色身份的不同可以选择不同的报表输出数据; 院级 公共信息管理; 用户管理; 校级门户公共信息管理; 实
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Boundary() Topological/Set Operators Equal Disjoint Intersect
OGIS SQL中的空间操作
Touch
Within Coutains
Returns true if the boundaries of two surfaces Intersect but the interiors do not
ConvexHull Intersection Union Difference
SymmDiff
Returns the portions of two geometries that do not intersect with each other
空间查询示例
Example database:
Country(Name, Cont, Pop, GDP, Life-Exp, Shape) City(Name, Country, Pop,Capital, Shape) River(Name, Origin, Length, Shape) Keys
Primary keys are , , Foreign keys are River.Origin, City.Country
A Simple Example
INSERT INTO cola_markets VALUES( 2,'cola_b',SDO_GEOMETRY(2003, NULL,NULL, SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1,1003,1), -- one polygon (exterior polygon ring) SDO_ORDINATE_ARRAY(5,1, 8,1, 8,6, 5,7, 5,1) )); INSERT INTO cola_markets VALUES( 3,'cola_c', SDO_GEOMETRY(2003, NULL,NULL, SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1,1003,1), -- one polygon (exterior polygon ring) SDO_ORDINATE_ARRAY(3,3, 6,3, 6,5, 4,5, 3,3) ));
5. 空间数据库
1 OGIS 空间数据模型 2 Oracle Spatial 3 空间索引
OGIS 空间数据模型
ห้องสมุดไป่ตู้
Open GIS Consortium 开放地理信息协会
致力于GIS互操作 制定Open Geodata Interoperable Specification, 将地理信息系统技术、分布处理技术、面向对象方 法、数据库设计及实时信息获取方法更有效地结合 起来,改变当前GIS模型中特定的应用系统及其功 能与它内部数据模型及数据格式紧密捆绑的现状 OGIS Spatial Data Model,给出对空间数据对象的 抽象数据模型
OGIS 空间数据模型
基类Geometry 及四个子类:
Point, Curve, Surface 和 GeometryCollection
下图展示OGIS的数据类型
OGIS 空间数据模型
空间数据操作分为如下几类:
对所有几何体都有效的
SpatialReference, Envelope, Export, IsSimple, Boundary Equal, Disjoint, Intersect, Touch, Cross, Within, Contains Distance,Buffer,Union, Intersection, ConvexHull, SymDiff
Overlap
Cross
OGIS SQL中的空间操作
Spatial Analysis Distance Returns the shortest distance between two geometries Area Length Buffer Returns the area of a closed geometry such as polygon Returns the length of an arc or line geometry Return a geometry that consists of all points whose distance from the given geometry is less than or equal to the specified distance Returns the smallest convex geometric set enclosing the geometry Returns the geometric intersection of two geometries Returns the geometric union of two geometries Returns the portion of a geometry that does not intersect with another given geometry
Oracle Spatial
Oracle 空间数据库建立在对象-关系数据库技 术基础上,以一组集成的函数和过程实现了对 空间数据的存储、访问和分析。Oracle spatial 由如下内容组成:
方案MDSYS预定义了空间对象类型的存储方法、 语法、语义内容。空间数据模型类同OGIS模型 用于进行各类空间分析和操作的函数、方法及操作 符。类似与OGIS方法 空间对象索引
简单示例
CREATE TABLE cola_markets ( mkt_id NUMBER PRIMARY KEY, name VARCHAR2(32), shape SDO_GEOMETRY); INSERT INTO cola_markets VALUES( 1, 'cola_a', SDO_GEOMETRY( 2003, -- two-dimensional polygon NULL, NULL, SDO_ELEM_INFO_ARRAY(1,1003,3), -- one rectangle (1003 = exterior) SDO_ORDINATE_ARRAY(1,1, 5,7) -- only 2 points needed to -- define rectangle (lower left and upper right) with Cartesiancoordinate data ) );
Returns true if the interior of the given geometry does not intersect with the exterior of another geometry Tests if the given geometry contains another given geometry Returns true if the interiors of the two geometries have nonempty intersection Returns true if the interior of a surface Intersects with a curve
拓扑关系判断
空间数据分析
OGIS SQL中的空间操作
Basic Functions SpatialReference() Envelope() Export() IsEmpty() IsSimple() Returns the underlying coordinate system of the geometry Returns the minimum orthogonal bounding rectangle of the geometry Returns the geometry in a different representation Returns true if the geometry is a null set Returns true if the geometry is simple (no selfintersection) Returns the boundary of the geometry Returns true if the interior and boundary of the two geometries are spatially equal Returns true if the boundaries and interior do not intersect Returns true if the geometries are not disjoint
Buffer and Overlap
Query: The St. Lawrence River can supply water to cities that are within 300 km. List the cities that can use water from the St. Lawrence. SELECT FROM City Ci, River R WHERE Overlap(Ci.Shape, Buffer(R.Shape,300))=1 AND =‘wrence ’
使用了空间操作 Area()
使用Distance
Query: List the GDP and the distance of a country’s capital city to the equator for all countries.
SELECT Co.GDP, Distance(Point(0,Ci.Shape.y),Ci.Shape) AS "Distance" FROM Country Co,City Ci WHERE = Ci.Country AND Ci.Capital =‘Y ’