dataguide
ExtJS 4 官方指南翻译：Tree组件
1.Ext.create('Ext.tree.Panel', {2. renderTo: Ext.getBody(),3. title: 'Simple Tree',4. width: 150,5. height: 150,6. root: {7. text: 'Root',8. expanded: true,9. children: [10. {11. text: 'Child 1',12. leaf: true13. },14. {15. text: 'Child 2',16. leaf: true17. },18. {19. text: 'Child 3',20. expanded: true,21. children: [22. {23. text: 'Grandchild',24. leaf: true25. }26. ]27. }28. ]29. }30.});此树面板渲染到document.body元素上。
我们把定义的根节点（The Root Node）自动扩张开来，这是默认的情况。
根节点有三个子节点，其中前两个是leaf 节点，表示他们下面没有任何子节点（children）了（终结了）。
第三个节点是一个叶子节点，已经有一个child 的叶节点（one child leaf node）。
text 属性是节点的显示的文本。
可打开例子看看效果如何。
This Tree Panel renders itself to the document body. We defined a root node that is expanded by default. The root node has three children, the first two of which are leaf nodes which means they cannot have any children. The third node is not a leaf node and has has one child leaf node. The text property is used as the node's text label.See Simple Tree for a live demo.树面板的数据存储在TreeStore。
data studio使用手册
（文章开头部分省略）一、Data Studio的概念和功能Data Studio 是一种数据分析和可视化工具，可用于创建精美的报告和仪表板。
它由谷歌推出，允许用户连接多种数据源，包括 Google Analytics、Google Sheets、Google Ads 等，以便在一个地方轻松地汇总和呈现数据。
Data Studio 的功能非常强大，用户可以自定义报告的外观和布局，添加各种图表、表格和过滤器来展现数据，帮助用户更好地理解数据背后的故事。
二、Data Studio的优势和用途Data Studio 与其他数据可视化工具相比，有着诸多优势。
它是免费使用的，而且对谷歌的数据源有着天然的兼容性，这使得用户可以轻松地利用已有的谷歌数据来创建报告。
Data Studio 提供了丰富的可视化组件，用户可以根据需要选择合适的图表和表格来呈现数据。
另外，Data Studio 的报告可以被轻松共享和协作编辑，多人可以同时在一个报告上进行工作，这是其他工具所不具备的。
关于 Data Studio 的使用，它的应用场景非常广泛。
市场营销人员可以利用 Data Studio 来监测广告效果和全球信息湾流量；数据分析师可以利用它来快速生成各类数据报告；企业管理者可以利用它来监控业务运营情况。
无论在何种领域，只要需要对数据进行分析和展示，Data Studio 都是一个非常实用的工具。
三、使用 Data Studio 的步骤和技巧1. 连接数据源在使用 Data Studio 前，第一步是连接数据源。
Data Studio 支持多种数据源的连接，用户可以选择合适的数据源并进行相应的设置。
连接好数据源后，用户可以在 Data Studio 中轻松地访问和利用这些数据。
2. 创建报告在连接好数据源后，接下来就是创建报告。
用户可以选择报告的布局和外观，添加需要的组件（比如图表、表格、文本框等），并设置数据过滤器和交互功能，使报告更具吸引力和实用性。
big data的名词解释
big data的名词解释导语：随着科技的发展，数据量不断增长，大数据（Big Data）这个名词已经成为了一个热门的话题。
本文将对Big Data的定义和重要性进行解释，并探讨其对各个领域的影响。
一、Big Data的定义Big Data指的是大规模、高速增长且多样化的数据集合。
这些数据集合往往来自于各种来源，包括传感器、社交媒体、消费者交易等。
而与传统的数据相比，Big Data具备三个关键特征：大容量、多样性和高速度。
1. 大容量：Big Data中的数据量级很大。
这些数据往往以TB、PB甚至EB为单位进行度量。
如今，全球各行各业每天产生的数据显得愈发庞大，使得我们需要新的技术和工具来处理这些数据。
2. 多样性：Big Data不仅指的是纯文本数据，还包括视频、音频、图片等各种类型。
这使得数据分析变得更具挑战性，因为我们需要不同的方法来处理和分析这些多样化的数据。
3. 高速度：随着互联网的普及和技术的进步，数据的生成速度也在迅速提高。
社交媒体、物联网等创造了海量的数据，这些数据以惊人的速度不断涌现出来。
因此，Big Data要求我们能够及时捕获、处理和分析这些高速生成的数据。
二、Big Data的重要性Big Data对我们工作和生活的影响日益突出。
以下是Big Data的一些重要作用：1. 提供洞察力：通过对大数据的分析，我们可以从中发现趋势、模式和关联性等信息，以改善决策和行业发展。
例如，电子商务平台可以通过分析用户购买历史、搜索行为等数据来准确预测用户的购买意向，并做出个性化推荐。
2. 促进创新：Big Data使得我们能够更准确地理解用户需求，从而为人们提供个性化的产品和服务。
在医疗领域，通过对大数据的分析，医生和研究人员可以更好地了解疾病的发展趋势、诊断方法和治疗方案，并为患者提供更好的医疗保健。
3. 提高效率：通过对大数据进行分析，我们可以找到工作流程中的瓶颈和问题，从而进行优化和改进。
数据挖掘主要工具软件简介
数据挖掘主要工具软件简介Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。
市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分：a、通用型工具；b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具；c、快速发展的面向特定应用的工具。
通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。
通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。
通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。
综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。
商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。
这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。
面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。
这些工具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。
下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具：1. QUESTQUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。
一种XML多分支树结构的查询算法
本栏目责任编辑：代影数据库与信息管理Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第7卷第26期(2011年9月)一种XML 多分支树结构的查询算法肖袁（解放军南京政治学院，江苏南京210003）摘要：目前XML 单路径查询和简单的分支路径查询已经得到了较好地解决，但如何高效地实现XML 多分支树查询还没有很好的方法。
该文提出了算法TBQ ，该算法将多分支树的每个结点进行查询，然后根据查询结果进行匹配。
实验表明，与现有的XML 多分支树查询算法pathsjoin 相比，算法TBQ 的查询效率更高。
关键词：XML 查询；XML 多分支路径查询；XML 编码；XML 索引中图分类号：TP311.135.4文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2011)26-6334-02An Algorithm for XML Multiple Branch Path QueryXIAO Yuan (Nanjing Politics College,Nanjing 210003,China)Abstract:XML single path query and simple branch path query algorithms have been presented,but how to query multiple branch tree is not solved well.This paper presents an efficient algorithm TBQ.The algorithm TBQ queries the nodes of the multiple branch trees first and then matches the result of the nodes which have been queried.Experiment results state that algorithm TBQ is efficient compared with the existing algorithm pathsjoin.Key words:XML query ；XML multiple branch path ；XML code ；XML indexXML 数据查询尤其是结构复杂的XML 数据查询是一项重要的研究课题。
oracle19cNewFeatures（oracle19c新特性）
oracle19cNewFeatures（oracle19c新特性）1.应⽤开发这个⾥⾯是对java,jsion的功能加强了Java的应⽤程序连续性：声明式请求划分在⾃动模式下配置Java的Application Continuity时（即服务FAILOVER_TYPE = AUTO），Java数据库连接（JDBC）驱动程序在创建带有重播数据源的JDBC连接后，会在运⾏时注⼊beginRequest调⽤。
此功能确保Java应⽤程序和第三⽅连接池的停机时间为零，⽽⽆需进⾏代码更改。
Java的应⽤程序连续性：新状态管理此功能引⼊了新的会话状态，包括AL8KW_ERR_OVLAP，AL8KW_EDITION，AL8KW_SQL_TXLP和AL8KW_ROW_ARCHIVAL。
这些会话状态正常活动期间保存和恢复在故障转移时FAILOVER_RESTORE设置和故障转移等于AUTO。
此功能增强了Java应⽤程序连续性的透明度。
物化视图⽀持包含JSON_TABLE的查询现在，具有JSON_EXISTS，JSON_VALUE和其他功能的查询可以利⽤在使⽤JSON_TABLE函数的查询上创建的实例化视图。
当列中的JavaScript对象符号（JSON）⽂档包含数组时，此功能特别有⽤。
这种类型的实例化视图为访问这些JSON数组中的数据提供了快速的性能。
JSON更新操作现在，您可以使⽤新的SQL函数JSON_MERGEPATCH更新JavaScript对象符号（JSON）⽂档，并通过⼀个语句将⼀个或多个更改应⽤于多个⽂档。
此功能提⾼了JSON更新操作的灵活性。
SQL / JSON语法简化现在，您可以对字段投影，SQL / JSON路径表达式和SQL / JSON⽣成函数JSON_OBJECT使⽤更简单的语法。
⽤于JavaScript对象表⽰法（JSON）处理的SQL接⼝更易于⽤于某些操作。
JSON对象映射现在，您可以将JavaScript对象表⽰法（JSON）数据与SQL对象类型和集合类型之间进⾏映射。
研究生专业词汇
2-dimensional space3D mapabstractaccess dataAccessibilityaccuracyacquisitionad-hocadjacencyadventaerial photographsAge of dataagglomerationaggregateairborneAlbers Equal-Area Conic projection (ALBER alignalphabeticalphanumericalphanumericalalternativealternativealtitudeameliorateanalogue mapsancillaryANDannotationanomalousapexapproachappropriatearcarc snap tolerancearealAreal coverageARPA abbr.Advanced Research Projects Agen arrangementarrayartificial intelligenceArtificial Neural Networks (ANN) aspatialaspectassembleassociated attributeattributeattribute dataautocorrelationautomated scanningazimuthazimuthalbar chartbiasbinary encodingblock codingBoolean algebrabottombottom leftboundbreak linebufferbuilt-incamouflagecardinalcartesian coordinate system cartographycatchmentcellcensuscentroidcentroid-to-centroidCGI (Common Gateway Interface) chain codingchainscharged couple devices (ccd) children (node)choropleth mapclass librariesclassesclustercodecohesivelycoilcollinearcolumncompactcompasscompass bearingcomplete spatial randomness (CSR) componentcompositecomposite keysconcavityconcentricconceptual modelconceptuallyconduitConformalconformal projectionconic projectionconnectivityconservativeconsortiumcontainmentcontiguitycontinuouscontourcontour layercontrol pointsconventionconvertcorecorrelogramcorrespondencecorridorCostcost density fieldcost-benefit analysis (CBA)cost-effectivecouplingcovariancecoveragecoveragecriteriacriteriacriterioncross-hairscrosshatchcross-sectioncumbersomecustomizationcutcylindrical projectiondangledangle lengthdangling nodedash lineDATdata base management systems (DBMS) data combinationdata conversiondata definition language (DDL)data dictionarydata independencedata integritydata itemdata maintenancedata manipulationData manipulation and query language data miningdata modeldata representationdata tabledata typedatabasedateDBAdebris flowdebugdecadedecibeldecision analysisdecision makingdecomposededicateddeductiveDelaunay criterionDelaunay triangulationdelete(erase)delineatedemarcationdemographicdemonstratedenominatorDensity of observationderivativedetectabledevisediagonaldictatedigital elevation model (DEM)digital terrain model (DTM) digitizedigitizedigitizerdigitizing errorsdigitizing tablediscrepancydiscretediscretedisparitydispersiondisruptiondissecteddisseminatedissolvedistance decay functionDistributed Computingdividedomaindot chartdraftdragdrum scannersdummy nodedynamic modelingeasy-to-useecologyelicitingeliminateellipsoidellipticityelongationencapsulationencloseencodeentity relationship modelingentity tableentryenvisageepsilonequal area projectionequidistant projectionerraticerror detection & correctionError Maperror varianceessenceet al.EuclideanEuclidean 2-spaceexpected frequencies of occurrences explicitexponentialextendexternal and internal boundaries external tablefacetfacilityfacility managementfashionFAT (file allocation table)faultyfeaturefeaturefeedbackfidelityfieldfield investigationfield sports enthusiastfields modelfigurefile structurefillingfinenessfixed zoom infixed zoom outflat-bed scannerflexibilityforefrontframe-by framefreefrom nodefrom scratchfulfillfunction callsfuzzyFuzzy set theorygantrygenericgeocodinggeocomputationgeodesygeographic entitygeographic processgeographic referencegeographic spacegeographic/spatial information geographical featuresgeometricgeometric primitive geoprocessinggeoreferencegeo-relational geosciences geospatialgeo-spatial analysis geo-statisticalGiven that GNOMONIC projection grain tolerance graticulegrey scalegridhand-drawnhand-heldhandicaphandlehand-written header recordheftyheterogeneity heterogeneous heuristichierarchical hierarchicalhill shading homogeneoushosthouseholdshuehumichurdlehydrographyhyper-linkedi.e.Ideal Point Method identicalidentifiable identification identifyilluminateimageimpedanceimpedanceimplementimplementimplicationimplicitin excess of…in respect ofin terms ofin-betweeninbuiltinconsistencyincorporationindigenousinformation integration infrastructureinherentinheritanceinlandinstanceinstantiationintegerintegrateinteractioninteractiveinteractiveinternet protocol suite Internet interoperabilityinterpolateinterpolationinterrogateintersectintersectionIntersectionInterval Estimation Method intuitiveintuitiveinvariantinventoryinvertedirreconcilableirreversibleis adjacent tois completely withinis contained iniso-iso-linesisopleth mapiterativejunctionkeyframekrigingKriginglaglanduse categorylatitudelatitude coordinatelavalayerlayersleaseleast-cost path analysisleftlegendlegendlegendlength-metriclie inlightweightlikewiselimitationLine modelline segmentsLineage (=history)lineamentlinearline-followinglitho-unitlocal and wide area network logarithmiclogicallogicallongitudelongitude coordinatemacro languagemacro-like languagemacrosmainstreammanagerialmanual digitizingmany-to-one relationMap scalemarshalmaskmatricesmatrixmeasured frequencies of occurrences measurementmedialMercatorMercator projectionmergemergemeridiansmetadatameta-datametadatamethodologymetric spaceminimum cost pathmirrormis-representmixed pixelmodelingmodularmonochromaticmonolithicmonopolymorphologicalmosaicmovemoving averagemuiticriteria decision making (MCDM) multispectralmutually exclusivemyopicnadirnatureneatlynecessitatenestednetworknetwork analysisnetwork database structurenetwork modelnodenodenode snap tolerancenon-numerical (character)non-spatialnon-spatial dataNormal formsnorth arrowNOTnovicenumber of significant digit numeric charactersnumericalnumericalobject-based modelobjectiveobject-orientedobject-oriented databaseobstacleomni- a.on the basis ofOnline Analytical Processing (OLAP) on-screen digitizingoperandoperatoroptimization algorithmORorderorganizational schemeoriginorthogonalORTHOGRAPHIC projectionortho-imageout ofoutcomeoutgrowthoutsetovaloverdueoverheadoverlapoverlayoverlay operationovershootovershootspackagepairwisepanpanelparadigmparent (node)patchpath findingpatternpatternpattern recognitionperceptionperspectivepertain phenomenological photogrammetric photogrammetryphysical relationships pie chartpilotpitpixelplanarplanar Euclidean space planar projection platformplotterplotterplottingplug-inpocketpoint entitiespointerpoint-modepointspolar coordinates polishingpolygonpolylinepolymorphism precautionsprecisionpre-designed predeterminepreferences pregeographic space Primary and Foreign keys primary keyprocess-orientedprofileprogramming tools projectionprojectionproprietaryprototypeproximalProximitypseudo nodepseudo-bufferpuckpuckpuckPythagorasquadquadrantquadtreequadtree tessellationqualifyqualitativequantitativequantitativequantizequasi-metricradar imageradii bufferrangelandrank order aggregation method ranking methodrasterRaster data modelraster scannerRaster Spatial Data Modelrating methodrational database structureready-madeready-to-runreal-timerecordrecreationrectangular coordinates rectificationredundantreference gridreflexivereflexive nearest neighbors (RNN) regimeregisterregular patternrelationrelationalrelational algebra operators relational databaseRelational joinsrelational model relevancereliefreliefremarkremote sensingremote sensingremote sensingremotely-sensed repositoryreproducible resemblanceresembleresemplingreshaperesideresizeresolutionresolutionrespondentretrievalretrievalretrievalretrieveridgerightrobustrootRoot Mean Square (RMS) rotateroundaboutroundingrowrow and column number run-length codingrun-length encoded saddle pointsalientsamplesanitarysatellite imagesscalablescalescanscannerscannerscannerscarcescarcityscenarioschemascriptscrubsecurityselectselectionself-descriptiveself-documentedsemanticsemanticsemi-automatedsemi-major axessemi-metricsemi-minor axessemivariancesemi-variogram modelsemi-varogramsensorsequencesetshiftsillsimultaneous equations simultaneouslysinusoidalskeletonslide-show-stylesliverslope angleslope aspectslope convexitysnapsnapsocio-demographic socioeconomicspagettiSpatial Autocorrelation Function spatial correlationspatial dataspatial data model for GIS spatial databaseSpatial Decision Support Systems spatial dependencespatial entityspatial modelspatial relationshipspatial relationshipsspatial statisticsspatial-temporalspecificspectralspherical spacespheroidsplined textsplitstakeholdersstand alonestandard errorstandard operationsstate-of-the-artstaticSTEREOGRAPHIC projection STEREOGRAPHIC projection stereoplotterstorage spacestovepipestratifiedstream-modestrideStructured Query Language(SQL) strung outsubdivisionsubroutinesubtractionsuitesupercedesuperimposesurrogatesurveysurveysurveying field data susceptiblesymbolsymbolsymmetrytaggingtailoredtake into account of … tangencytapetastefullyTelnettentativeterminologyterraceterritorytessellatedtextureThe Equidistant Conic projection (EQUIDIS The Lambert Conic Conformal projection (L thematicthematic mapthemeThiessen mapthird-partythresholdthroughputthrust faulttictiertiletime-consumingto nodetolerancetonetopographic maptopographytopologicaltopological dimensiontopological objectstopological structuretopologically structured data set topologytopologytrade offtrade-offTransaction Processing Systems (TPS) transformationtransposetremendousTriangulated Irregular Network (TIN) trimtrue-direction projectiontupleunbiasednessuncertaintyunchartedundershootsunionunionupupdateupper- mosturban renewaluser-friendlyutilityutility functionvaguevalidityvarianceVariogramvectorvector spatial data model vendorverbalversusvertexvetorizationviablevice versavice versaview of databaseview-onlyvirtualvirtual realityvisibility analysisvisualvisualizationvitalVoronoi Tesselationvrticeswatershedweedweed toleranceweighted summation method whilstwithin a distance ofXORzoom inzoom out三维地图摘要，提取，抽象访问数据可获取性准确，准确度 （与真值的接近程度）获得，获得物，取得特别邻接性出现,到来航片数据年龄聚集聚集，集合空运的, （源自）航空的,空中的艾伯特等面积圆锥投影匹配，调准，校直字母的字母数字的字母数字混合编制的替换方案替代的海拔，高度改善,改良,改进模拟地图，这里指纸质地图辅助的和注解不规则的，异常的顶点方法适合于…弧段弧捕捉容限来自一个地区的、 面状的面状覆盖范围(美国国防部)高级研究计划署排列，布置数组，阵列人工智能人工神经网络非空间的方面， 方向， 方位， 相位，面貌采集，获取关联属性属性属性数据自动扫描方位角，方位，地平经度方位角的条状图偏差二进制编码分块编码布尔代数下左下角给…划界断裂线缓冲区分析内置的伪装主要的，重要的，基本的笛卡儿坐标系制图、制图学流域，集水区像元，单元人口普查质心质心到质心的公共网关接口链式编码链电荷耦合器件子节点地区分布图类库类群编码内聚地线圈在同一直线上的列压缩、压紧罗盘， 圆规， 范围 v.包围方位角完全空间随机性组成部分复合的、混合的复合码凹度，凹陷同心的概念模型概念上地管道,导管,沟渠,泉水,喷泉保形（保角）的等角投影圆锥投影连通性保守的，守旧的社团,协会,联盟包含关系相邻性连续的轮廓,等高线,等值线等高线层控制点习俗，惯例，公约，协定转换核心相关图符合，对应走廊, 通路费用花费密度域，路径权值成本效益分析有成本效益的，划算的结合协方差面层，图层覆盖，覆盖范围标准，要求标准，判据，条件标准，判据，条件十字丝以交叉线作出阴影截面麻烦的用户定制剪切圆柱投影悬挂悬挂长度悬挂的节点点划线数据文件的扩展名数据库管理系统数据合并数据变换数据定义语言数据字典与数据的无关数据的完整性数据项数据维护数据操作数据操作和查询语言数据挖掘数据模型数据表示法数据表数据类型数据库日期数据库管理员泥石流调试十年，十，十年期分贝决策分析决策，判定分解专用的推论的，演绎的狄拉尼准则狄拉尼三角形删除描绘划分人口统计学的说明分母，命名者观测密度引出的，派生的可察觉的发明，想出对角线的，斜的要求数字高程模型数字地形模型数字化数字化数字化仪数字化误差数字化板，数字化桌差异，矛盾不连续的，离散的不连续的，离散的不一致性分散，离差中断，分裂，瓦解，破坏切开的，分割的发散，发布分解距离衰减函数分布式计算分割域点状图草稿，起草拖拽滚筒式扫描仪伪节点动态建模容易使用的生态学导出消除椭球椭圆率伸长包装，封装围绕编码实体关系建模实体表进入,登记想像,设想,正视,面对希腊文的第五个字母ε等积投影等距投影不稳定的误差检查和修正误差图误差离散，误差方差本质，本体，精华以及其他人，等人欧几里得的，欧几里得几何学的欧几里得二维空间期望发生频率明显的指数的延伸内外边界外部表格(多面体的)面工具设备管理样子，方式文件分配表有过失的，不完善的（地理）要素，特征要素反馈诚实，逼真度，重现精度字段现场调查户外运动发烧友场模型外形， 数字，文件结构填充精细度以固定比例放大以固定比例缩小平板式扫描仪弹性，适应性，机动性，挠性最前沿逐帧无…的起始节点从底层完成，实现函数调用模糊的模糊集合论构台,桶架, 跨轨信号架通用的地理编码地理计算大地测量地理实体地理（数据处理）过程地理参考地理空间地理信息，空间信息地理要素几何的，几何学的几何图元地理（数据）处理过程地理坐标参考地理关系的地球科学地理空间的地学空间分析地质统计学的假设心射切面投影颗粒容差地图网格灰度栅格,格网手绘的手持的障碍，难点处置、处理手写的头记录重的,强健的异质性异构的启发式的层次层次的山坡（体）阴影图均匀的、均质的主机家庭色调腐植的困难，阻碍水文地理学超链接的即，换言之，也就是理想点法相同的可识别的、标识识别阐明图像，影像全电阻，阻抗阻抗实现，履行履行,实现牵连,暗示隐含的超过…关于根据…在中间的嵌入的，内藏的不一致性，矛盾性结合，组成公司(或社团)内在的,本土的信息集成基础设施固有的继承，遗传， 遗产内陆的实例，例子实例，个例化整数综合，结合相互作用交互式的交互式的协议组互操作性内插插值询问相交交集、逻辑的乘交区间估值法直觉的直觉的不变量存储，存量反向的，倒转的，倒置的互相对立的不能撤回的，不能取消的相邻完全包含于包含于相等的，相同的线族等值线图迭代的接合,汇接点主帧克里金内插法克里金法标签，标记间隙，迟滞量土地利用类别纬度 （B）纬度坐标熔岩，火山岩图层图层出租，租用最佳路径分析左图例图例图例长度量测在于小型的同样地限制，限度，局限线模型线段谱系，来源容貌，线性构造线性的，长度的，直线的线跟踪的岩性单元局域和广域网对数的逻辑的逻辑的经度 （L）经度坐标宏语言类宏语言宏主流管理人的， 管理的手工数字化多对一的关系地图比例尺排列,集合掩膜matrix 的复数矩阵实测发生频率量测中间的合并墨卡托墨卡托投影法合并合并，融合子午线元数据元数据，也可写为 metadata元数据方法学，方法论度量空间最佳路径镜像错误表示混合像素建模模块化的单色的,单频整体的垄断， 专利权， 专卖形态学镶嵌, 镶嵌体移动移动平均数多准则决策分析多谱线的,多谱段的相互排斥的短视，没有远见的最低点，天底，深渊，最底点本性，性质整洁地成为必要嵌套的、巢状的网络网络分析网状数据库结构网络模型节点节点节点捕捉容限非数值的(字符)非空间的非空间数据范式指北针非新手，初学者有效位数数字字符数值的数值的基于对象的模型客观的，目标的面向对象的模型面向对象的数据库阻碍全能的，全部的以…为基础在线分析处理屏幕数字化运算对象，操作数算子，算符，操作人员优化算法或次，次序组织方案原点，起源，由来直角的，直交的正射投影正射影像缺少结果长出，派出，结果，副产物开头 ，开端卵形的，椭圆形的迟到的管理费用重叠，叠加叠加叠置运算超出过头线软件包成对(双)地，两个两个地平移面,板范例、父节点补钉，碎片，斑点路径搜索图案式样,图案, 模式模式识别感觉，概念，理解力透视图从属， 有关， 适合现象学的，现象的摄影测量的摄影测量物理关系饼图导航洼坑象素平面的平面欧几里得空间平面投影平台绘图仪绘图仪绘图插件便携式，袖珍式，小型的点实体指针点方式点数，分数极坐标抛光多边形多义线，折线多形性，多态现象预防措施精确， 精度（多次测量结果之间的敛散程度） 预定义的，预设计的预定、预先偏好先地理空间主外键主码面向处理的纵剖面、轮廓编程工具投影投影所有权,业主原型，典型最接近的,近侧的接近性假的, 伪的伪节点缓冲区查询（数字化仪）鼠标数字化鼠标鼠标毕达哥拉斯方庭，四方院子象限，四分仪四叉树四叉树方格限定，使合格定性的量的定量的、数量的使量子化准量测雷达影像以固定半径建立缓冲区牧场，放牧地等级次序集合法等级评定法栅格栅格数据模型栅格扫描仪栅格空间数据模型分数评定法关系数据结构现成的随需随运行的实时记录娱乐平面坐标纠正多余的，过剩的， 冗余的参考网格自反的自反最近邻体制，状态，方式配准规则模式关系关系关系代数运算符关系数据库关系连接中肯，关联，适宜，适当地势起伏，减轻地势的起伏评论，谈论，谈到遥感遥感遥感遥感的知识库可再产生的相似，相似性，相貌相似类似，像重取样调整形状居住， 驻扎调整大小分辨率分辨率回答者，提取检索检索检索高压脊右稳健的根部均方根旋转迂回的舍入的、凑整的行行和列的编号游程长度编码行程编码鞍点显著的，突出的，跳跃的，凸出的样品, 标本, 样本卫生状况卫星影像可升级的比例尺扫描扫描仪扫描仪扫描仪缺乏，不足情节模式脚本，过程（文件）灌木安全， 安全性选择选择自定义的自编程的语义的，语义学的语义的，语义学的半自动化长半轴半量测短半轴半方差半变差模型半变差图传感器次序集合、集、组改变， 移动基石,岩床联立方程同时地正弦的骨骼，骨架滑动显示模式裂片坡度坡向坡的凸凹性咬合捕捉社会人口统计学的社会经济学的意大利面条自相关函数空间相互关系空间数据GIS的空间数据模型 空间数据库空间决策支持系统空间依赖性空间实体空间模型空间关系空间关系空间统计时空的具体的，特殊的光谱的球空间球状体，回转椭圆体曲线排列文字分割股票持有者单机标准误差，均方差标准操作最新的静态的极射赤面投影极射赤面投影立体测图仪存储空间火炉的烟囱形成阶层的流方式步幅，进展，进步结构化查询语言被串起的细分，再分子程序相减组， 套件，程序组，代替,取代叠加，叠印代理，代用品，代理人测量测量，测量学野外测量数据免受...... 影响的（地图）符号符号，记号对称性给...... 贴上标签剪裁讲究的考虑…接触，相切胶带、带子风流地，高雅地远程登录试验性的术语台地，露台领域，领地，地区棋盘格的，镶嵌的花样的纹理等距圆锥投影兰伯特保形圆锥射影专题的专题图主题，图层泰森图第三方的阈值生产量，生产能力，吞吐量逆冲断层地理控制点等级,一排,一层,平铺费时间的终止节点允许(误差)、容差、容限、限差色调地形图地形学拓扑的拓扑维数拓扑对象拓扑结构建立了拓扑结构的数据集拓扑关系拓扑交替换位，交替使用，卖掉交换，协定，交易事务处理系统变换，转换转置，颠倒顺序巨大的不规则三角网修整真方向投影元组不偏性不确定性海图上未标明的，未知的欠头线合并并集、逻辑的和上升级最上面的城市改造用户友好的效用， 实用，公用事业效用函数含糊的效力，正确，有效性方差，变差变量(变化记录)图矢量矢量空间数据模型经销商言语的， 动词的对，与…相对顶点 （单数）矢量化可实行的，可行的反之亦然反之亦然数据库的表示只读的虚拟的虚拟现实通视性分析视觉的可视化，使看得见的重大的沃伦网格顶点（复数）分水岭杂草，野草 v.除草，铲除清除容限度加权求和法同时在 ...... 距离内异或放大缩小。
假数据的专业名词解释英文
假数据的专业名词解释英文Pseudo Data: Unpacking the TerminologyIn today's digital age, data reigns supreme. It drives decision-making, enables personalization, and shapes our understanding of the world. However, not all data is created equal. In the realm of data analysis, we often encounter a lesser-known term called "pseudo data." But what exactly does it mean, and how does it differ from genuine data? Let's delve into the intricacies of this concept and explore its significance in various fields.To grasp the essence of pseudo data, we must first understand its etymology. The term "pseudo" originates from the Greek word meaning "false" or "deceptive." In the context of data, pseudo data refers to information that resembles real data, but is generated or manipulated for specific purposes, such as testing algorithms, simulating scenarios, or safeguarding privacy.One common application of pseudo data lies in algorithm development and testing. Software engineers and data scientists often need access to large datasets to train and refine their algorithms. However, acquiring authentic data can be challenging due to privacy concerns, legal restrictions, or limited resources. In such cases, pseudo data comes to the rescue by providing a substitute that exhibits similar statistical properties to real data. This allows algorithm developers to fine-tune their models without compromising sensitive information.Another area where pseudo data finds utility is in simulating scenarios. Whether it's designing traffic flow patterns, predicting stock market fluctuations, or testing the resilience of complex systems, researchers and engineers require realistic data that mimic real-world conditions. Pseudo data enables them to generate simulations that closely resemble the actual dynamics, aiding in scenario analysis and risk assessment.Pseudo data also plays a crucial role in protecting individual privacy. With the increasing concerns surrounding data breaches and identity theft, safeguarding personalinformation has become paramount. Organizations often find themselves in a challenging position of needing to share data with external partners or researchers while preserving individuals' confidentiality. Pseudo data offers a solution by substituting personally identifiable information (PII) with fictitious or anonymized data, ensuring privacy while maintaining the statistical integrity of the dataset.Now that we have explored the context and applications of pseudo data, let's examine some key terminologies that often accompany this concept.1. Pseudo-randomness: Pseudo-randomness refers to the generation of seemingly random numbers using deterministic algorithms. While true randomness is difficult to achieve through algorithmic means, pseudo-random numbers exhibit statistical properties akin to random sequences. These numbers are commonly employed in simulations, cryptography, and various statistical analyses.2. Pseudo-labeling: Pseudo-labeling entails assigning labels or categories to unlabeled data based on the predictions made by a pre-trained model. This technique is often employed in semi-supervised learning scenarios to expand the labeled dataset and improve model performance. Pseudo-labeling helps bridge the gap between labeled and unlabeled data, providing a cost-effective approach to leverage abundant unlabeled data in training machine learning models.3. Pseudo-environment: Pseudo-environment refers to the simulated environment created to mimic real-world conditions for testing and experimentation purposes. By generating a synthetic setting with representative characteristics, researchers and engineers can analyze system behavior, evaluate performance, and identify vulnerabilities without the risks and costs associated with conducting experiments directly in the real world.In summary, pseudo data serves as a reliable alternative to genuine data in various domains. Whether it's facilitating algorithm development, simulating scenarios, or ensuring privacy, pseudo data offers valuable solutions while minimizing risks and limitations. Understanding the terminology associated with pseudo data enables us toeffectively navigate the realm of data analysis, empowering us to make informed decisions and drive innovation.。
德尔菲技术名词解释
德尔菲技术名词解释德尔菲（Delphi）是一种基于ObjectPascal语言的可视化集成开发环境（IDE），主要用于Windows平台上的应用程序开发。
以下是一些德尔菲技术中常见的名词及其解释：1. Object Pascal：一种基于 Pascal 语言的面向对象编程语言。
Delphi 使用 Object Pascal 作为主要的编程语言。
2. IDE：集成开发环境（Integrated Development Environment），用于编写、调试和执行程序的软件工具集合。
3. VCL：可视化组件库（Visual Component Library），Delphi 的主要 GUI 库。
包括了一系列的可视化组件（如窗口、按钮、标签等）和非可视化组件（如数据库连接组件）。
4. RTL：运行时库（Run-Time Library），Delphi 应用程序使用的系统库，提供了许多常用函数和类。
5. FMX：跨平台框架（FireMonkey Framework），用于在不同平台上开发多设备应用程序（如移动设备、桌面应用等）。
6. Unit：Delphi 中的一个编程单元，类似于其他编程语言中的模块。
每个 Unit 包含了一组相关的函数和过程，可以被其他 Unit 引用和调用。
7. Component：Delphi 中的一个可视化组件，是一种独立的代码模块，包含了一些属性、事件和方法，可以被拖拽到窗体上使用。
8. Form：Delphi 中的窗体，是一个容器，可以包含其他组件和控件。
每个 Form 由一个相关联的 Unit 文件和一个窗体设计器文件组成。
9. Object：Delphi 中的一个面向对象的概念，是一个实例化的类。
每个对象都有自己的属性和方法。
10. Event：Delphi 中组件或对象的响应特定操作或行为的方法，如按钮单击事件或窗体关闭事件。
每个事件都有一个关联的处理程序，用于执行相应的操作。
linux教程】Cacti功能的简单说明
linux教程】Cacti功能的简单说明一、数据收集1、collection methods简介Data input methods 是基本的数据收集工具，其通常是一个外部脚本、简单的SNMP查询或其它任意可以抓取非索引数据的组件。
如果想实现对于cacti正在运行的本机进行监控，使用脚本即可以实现；但如果对于远程主机进行监控，通常要基于SNMP来实现或利用SSH在远程主机运行脚本收集数据来进行。
与Data input methods相反，Data queries 则是用于那些可被索引数据的，比如交换机接口流量相关的数据通常是基于索引关联至某特定接口的。
因此，Data queries通常用于复杂数据。
2、创建Data input methods这里说明如果基于SSH，通过在远程主机上运行脚本的方式进行数据收集。
二、模板1、数据模板(Data templates)数据模板用于描述Cacti将数据存储于RRD文件中的方式，其存储通常使用rrdtool create命令进行。
Cacti通常使用rrdtool create命令将数据存储于RRD文件中，这也是cacti存储数据的最基本方式。
而数据以何种结构或形式保存于RRD文件中，则需要用数据模板(Data templates)来定义。
需要注意的是，一旦使用某数据模板创建了RRD文件后再改用别的数据模板，原有的数据则仍保持为原来的模板定义的格式不变。
2、数据收集方法(Data input methods)通常，收集某监控对象或资源相关指标数据的方法有多种方式，如基于SNMP协议或自定义脚本等；而数据收集方法则正是用于描述Cacti收集数据并将其存储至“数据源（通常是RRD文件）”文件中的不同方式。
事实上，数据模板就是基于“数据收集方法”创建的。
3、数据查询(Data queries)数据查询是用于收集索引数据的方式，如收集一个路由器设备上的所有接口的流量数据或某操作系统上运行的进程的相关信息等。
Oracle Data Guard 理论知识
Oracle Data Guard 理论知识RAC，Data Gurad，Stream 是Oracle 高可用性体系中的三种工具，每个工具即可以独立应用，也可以相互配合。
他们各自的侧重点不同，适用场景也不同。
RAC 它的强项在于解决单点故障和负载均衡，因此RAC 方案常用于7*24 的核心系统，但RAC 方案中的数据只有一份，尽管可以通过RAID 等机制可以避免存储故障，但是数据本身是没有冗余的，容易形成单点故障。
Data Gurad 通过冗余数据来提供数据保护，Data Gurad 通过日志同步机制保证冗余数据和主数据之前的同步，这种同步可以是实时，延时，同步，异步多种形式。
Data Gurad 常用于异地容灾和小企业的高可用性方案，虽然可以在Standby 机器上执行只读查询，从而分散Primary 数据库的性能压力，但是Data Gurad 决不是性能解决方案。
Stream 是以Oracle Advanced Queue为基础实现的数据同步，提供了多种级别的灵活配置，并且Oracle 提供了丰富的API等开发支持，Stream 更适用在应用层面的数据共享。
在Data Gurad 环境中，至少有两个数据库，一个处于Open 状态对外提供服务，这个数据库叫作Primary Database。
第二个处于恢复状态，叫作Standby Database。
运行时primary Database 对外提供服务，用户在Primary Database 上进行操作，操作被记录在联机日志和归档日志中，这些日志通过网络传递给Standby Database。
这个日志会在Standby Database 上重演，从而实现Primary Database 和Standby Database 的数据同步。
Oracle Data Gurad 对这一过程进一步的优化设计，使得日志的传递，恢复工作更加自动化，智能化，并且提供一系列参数和命令简化了DBA工作。
GetData 图数字化仪使用方法
GetData Graph Digitizer用法GetData Graph Digitizer 2.22 Quick Start Step 1 Step 2 Open image file (File=>Open Image). Set the scale by setting four points Xmin, Xmax, Ymin and Ymax, and by assigning logical coordinates to these points ("Xmin value", etc.). To set the scale use Operations=>Set the scale menu or context menu (right mouse button). Picture below illustrates how Xmin, Xmax, etc., can be set in the case of sample graph. Xmin and Xmax are assigned values 20 and 80 respectively, Ymin and Ymax are assigned values 1e+14 and 1e+15. The scale is logarithmic along Y axis, this can be set in "Adjust scale" window under Operations=>Adjust scale menu. Step 3 Digitize graph. Automatically digitize, using one of the two methods. 1) Operations=>Auto trace lines. Choose starting point by clicking left mouse button, or right mouse button to additionally choose direction for line tracing. The same can be done through context menu ("Auto trace lines" item). 2) Operations=>Digitize area. First you will be asked to set grid type, distance between grid lines, and other options. Then choose the area to digitize by holding left mouse button and dragging the grid (in case of rectangular grid hold down Shift to rotate the grid). You can move the grid by holding down Ctrl. Manually digitize, using point capture mode (Operations=>Point capture mode). In this mode data points can be also moved; to move a point first select it with right mouse button, and then set it at a new location by left button. Data points can be also set by double clicking left mouse button in Magnifier window, or Shift + clicking in main window or in Magnifier window. To remove points it is convenient to use eraser tool (Operations=>Data points eraser). Step 4 Copy obtained data to the clipboard (File=>Copy data to buffer or Ctrl+Alt+C) or export to one of the following formats: TXT, XLS, XML, DXF or EPS (File=>Export data). Data can also be copied to buffer directly from Information window (Ctrl+C or Ctrl+INS). Settings for export to the buffer and for export to the text file can be changed in the "Options" window under Settings=>Options menu.GetData 图数字化仪2.22 快速启动步骤1 步骤2 打开图像文件（文件= > 打开图像）。
物性数据库
美国国家农药信息检索系统 (NPIRS)
美国华盛顿州立大学化学系：无机化学教学资源
模拟大气同温层(臭氧层)的化学动力学、光化学数据(Chemical Kinetics and Photochemical Data for Stratospheric Modeling)(免费)
EPI Suite(与环境有关的物性估算程序包)(免费)
ERMS:欧洲海洋生物物种库
FYDAT (物理性质数据库)
Goodfellow (金属与材料)
Handbook of Ternary Alloy Phase Diagrams (10 Volume Set)
Infortherm (纯物质、混合物物性数据)(部分免费)
Chemical Properties Handbook
ChemSage (无机物相图计算)
COMe-the bioinorganic motif database (生物无机模体数据库)(免费)
CRC Handbook of Chemistry and Physics (Web版)
PoLyInfo (高分子材料设计所需的各种数据)(免费)
检索NIST数据库系列(NIST Data Gateway)(免费)
检索PHYSPROP演示版本(免费)
如何查找物理和化学性质数据(Finding Physical and Chemical Properties)
无机化学热力学软件及数据库集锦(FACT站点)
物性数据库
物性数据库
NIST Chemistry WebBook(免费)
datahub的应用场景
datahub的应用场景
DataHub是一个流式数据总线，它提供了大数据的入口服务。
它的主要应用场景包括：
1. 流式数据存储：DataHub作为一个流式数据存储，提供了数据队列功能，可以结合阿里云的其他产品，如MaxCompute、AnalyticDB、RDS等，构建一站式的数据处理平台。
2. 数据缓冲：DataHub可以作为一个数据缓冲区，当数据量大时，可以先将数据存储在DataHub中，然后逐步处理，保证了数据的实时性和稳定性。
3. 数据分发：DataHub提供了数据分发功能，可以将数据实时传输到不同的系统或平台，如实时计算、流计算等。
4. 数据同步：DataHub支持数据同步功能，可以通过DTS（数据传输服务）实现不同数据源之间的数据同步，如关系型数据库、NoSQL 数据库、大数据存储等。
5. 数据集成：DataHub可以作为数据集成的工具，将来自不同源的数据整合在一起，提供统一的数据访问接口。
6. 数据治理：DataHub提供了元数据管理功能，可以对数据进行全面的治理，包括数据质量、数据管理、数据安全等方面。
7. 数据监控：DataHub提供了数据监控功能，可以实时监控数据的流动和处理状态，提供数据的实时统计和监控。
8. 数据湖：DataHub可以作为数据湖的解决方案，提供一个中心化的数据存储和管理平台，结合大数据处理和分析工具，提供数据
挖掘和分析的能力。
以上是DataHub的一些主要应用场景，它可以根据不同的业务需求和场景进行灵活的配置和使用。
chord diagram使用场景
chord diagram使用场景下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!Chord Diagram使用场景：揭示数据关系的强大可视化工具引言数据可视化在当今信息爆炸的时代中扮演着至关重要的角色。
ERStudio使用教程中文版
ER/Studio讲义
Embarcadero产品简介
结构化管理类： ER/Studio ER/Studio是一套模型驱动的数据结构管理和数据库设计产品，帮助企业发现、重用和文档化 数据资产。通过可回归的数据库支持，使数据结构具备完全地分析已有数据源的能力，并根据 业务需求设计和实现高质量的数据库结构。易读的可视化数据结构加强了业务分析人员和应用 开发人员之间工作沟通的能力。ER/Studio Enterprise 更能够使企业和任务团队通过中心资源 库展开协作。 DT/Studio DT/Studio是一套降低成本，灵活并易于扩展的ETL产品，帮助企业将大量的、多种数据源的 数据在短时间内抽取、转换、迁移和整合。其可视化的环境和预编译功能加速了数据源的分析， 简化了复杂的开发，并降低了项目的风险。通过对元数据的捕获、分析和文档化数据资产， DT/Studio提高了数据质量，并确保数据一致性地整合到项目中。 Describe Describe是一套基于UML的数据库设计产品，它使得架构师、分析人员、设计人员和程序开发 人员之间的交流与协作变得容易。通过Describe功能强大的可视化工具，用户可以创建程序设 计图来为程序开发人员提供清晰的实现路线和更短的学习曲线。同时，该产品可以嵌入业界领 先的集成开发环境，以方便用户在其熟悉的开发环境中使用。
太极河图数据可视化平台产品介绍 20200713
功能特性-高效的成果展示
拖拽式数据集动态配置，后端优质算法结合前端数据编辑，全面保障大数据可视化运行及加载效率，实现高效 高速加载渲染。
功能特性-自主可定制开发模式
自定义组件
• 支持组件自编程、开发（自定义组件） • 支持自定义组件上传及授权使用
6
自主可定制开发模式
支持组件自定义开发、上传及使用；支持素材编辑及上传
功能特性-丰富的可视化组件
提供包括渲基染础图中表组国件地图全图在内的各种基础统地图计组件图表组件，可直接拖拽装布饰组局件，并进行交互配置，文具本有组件强大的
数据呈现和表达能力。一般饼图
环形饼图
饼图
南丁格尔玫瑰图 轮播饼图源自嵌套饼图价值设计理念及应用价值
太极河图数据可视化平台遵循“洞察价值、化繁为简”的设计理念，致力于打造无门槛可视化设计开发工具，以全过 程可视化交互配置的方式，降低可视化应用的建设难度，帮助非专业的设计和开发人员，轻松完成高品质的可视化应用 建设，满足宣传展示、专题汇报、运行监测、风险预警、应急调度等场景应用需求。
定位
产品定位
河图数据可视化平台，定位于：“真正好用的、节省人工的纯可视化工具”，综合分析市场上的主流产品，全面比对， 全方位对标，形成了具有自身独特优势的产品。提供包括视频及SVG组件、辅助图形、装饰渲染等功能在内的70余种可 直接应用的组件，同时支持前后端分离部署模式，适应实际应用中的高并发情况。
数据库
• MySQL • ORACLE • PostgreSQL • SQL Server
• KingBase • GBASE • Oscar • 达梦数据库
文件数据源
• XLSX • XLS • CSV
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2.Foundations
No atomic values Creating a DataGuide over a source database is equivalent to conversion of a non-deterministic finite automaton (NFA) to a deterministic finite automaton (DFA)
For a tree-structured source, this conversion always runs in linear time, and the size of DataGuide is bounded by the size of the source. For an arbitrary graph-structured source, creating a DataGuide may require exponential running time and could feasibly generate a DataGuide exponentially larger than the source.
DataGuides: Enabling Query
Formulation and Optimization in Semistructured Databases
Authors: Roy Goldman Jennifer Widom
Abstract
DataGuides: concise and accurate structural summaries of semistructured databases
2.Foundations
2.Foundations
Existence of multiple DataGuides
2.Foundations
A mini best
Incremental maintenance of a minimal DataGuide can be very difficult Hard to store the annotation in the object (multiple annotations exist)
DataGuides
Conciseness: a DataGuide describes every unique label path of a source exactly once, regardless of the number of times it appears in the source. Accuracy: a DataGuide encodes no label path that does not appear in the source. Convenience: a Dataguide is required to be an OEM object itself.
6.Query Optimization
10,000×100 VS 6
6.Query Optimization
1,000/20,000 10,000 Year objects (<1975) are referenced by DBGroup.Project.Publication.Year including these 1000 ones Hence, a Vindex lookup on (Year, <, 1975) returns 10,000 objects, pointed to by 11,000 different Publications With DataGuide Without DataGuide top-down bottom-up 5 + (10,000 intersect 20,000)
3.Experimental Performance
Operational Databases
3.Experimental Performance
Synthetic Databases
4.Incremental Maintenance
Insertions Deletions
4.Incremental Maintenance
at least 10,000 + 11,000
compare
4.Incremental Maintenance
example
4.Incremental Maintenance
example
5.Query Formulation
5.Query Formulation
sample frame
5.Query Formulation
query specification
2.Foundations
2.Foundations
compare
3.Experimental Performance
Computing a DataGuide for a source is equivalent to converting a NFA into an equivalent DFA.
1.Introduction
Two important purposes of schema
Enables users to understand the structure of the database and form meaningful queries over it On which a query processor relies to devise efficient plans for computing query results
2.Foundations
Strong DataGuides
Each set of label paths that share the same (singleton) target set in the DataGuide is exactly the set of label paths that share the same target set in the source
2.Foundations
Lorel Query Language
Select Restaurant.Entree {6, 10, 11} Select Where Restaurant.Entree = “Burger” {5}
2.Foundations
Lore system
1.Introduction
Contributions
2.Foundations
Object Exchange Model (OEM)
2.Foundations
atomic values / complex values label path data path target set (of a label path)