数据库课件ch18
数据库原理及其应用.ppt
数据库管理系统 （DBMS）
数据定义功能
供用户建立、修改或删除数据库的二维表结构 Create table /index
供用户定义或删除数据库的索引(index)
alter table
向用户提供数据定义语言DDL
drop table/index……
数据操作功能
Select <查询的字段名>
进行数据进行检索和查询，是数据库的主要应用 向用户提供数据定义语言DDL
返回
1.5.2 VFP的两类工作方式
一、交互式工作方式 通过命令窗口和应用界面操作
二、程序执行方式 命令程序文件执行，批运行方式。
1.6 VFP的辅助设计工具
向导
表向导 报表向导
设计器
表设计器 表单设计器
生成器：它规定只对满足条件的记录进行操作 。
WHILE <条件>：从当前记录开始，按记录顺序从上向下处理， 一旦遇到不满足条件的记录，就停止搜索并结束该命令的执行。 TO子句：它控制操作结果的输出去向。
ALL [LIKE/EXCEPT <通配符>]：它指出包括或不包括与通配 符相匹配的文件、字段或内存变量。 IN <别名/工作区>： 它允许在当前工作区操作指定工作区。
数据库系统的特点
数据共享 可控冗余度 数据独立性 数据的结构化
数据库系统与一般文件应用系统性能对照
序号 文 件 应 用 系 统
数据库系统
1
文件中的数据由特定 库内数据由多个用
的用户专用
户共享
每个用户拥有自己的 原则上可消除重复。
2
数据，导致数据重复 为方便查询允许少
存储
量数据重复存储，
但冗余度可以控制
ch8-1--数据库原理课程PPT汇总
数据结构描述={数据结构名，含义说明，组成：
2020/{4/2数5 据项或数据结构}}
18
（3）数据流
数据流是数据结构在系统内的传输路径。其描述 格式通常为：
数据流描述={数据流名，说明，数据流来源， 数据流
去向，组成：{数据结构}，平均流量，高峰 期流量}
（4）数据存储
数据存储是数据结构停留或保存的地方，也是数 据流的来源和去向之一。它可以是手工文档和凭证， 也可以是计算机文档。其描述格式通常为：
2020/4/25
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8.1.2 数据库设计方法简述
数据库设计方法目前可分为四类：直观设 计法、规范设计法、计算机辅助设计法和自动化 设计法。
直观设计法也叫手工试凑法，它是最早使 用的数据库设计方法。这种方法依赖于设计者的 经验和技巧，缺乏科学理论和工程原则的支持， 设计的质量很难保证，增加了系统维护的代价。 因此这种方法越来越不适应信息管理发展的需要。
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• 8.1.2 数据库设计方法简述
数据库设计方法目前可分为四类：直观设计 法、规范设计法、计算机辅助设计法和自动化设 计法。
直观设计法也叫手工试凑法，它是最早使用 的数据库设计方法。这种方法依赖于设计者的经 验和技巧，缺乏科学理论和工程原则的支持，设 计的质量很难保证，增加了系统维护的代价。因 此这种方法越来越不适应信息管理发展的需要。
依赖关系，将它们组织在一个单一的关系模式中，然
后再分析模式中不符合3NF的约束条件，将其进行投
影分解，规范成若干个3NF关系模式的集合。
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• 其具体设计步骤分为五个阶段：
(1) 设计企业模式，利用规范化得到的3NF关 系模式画出企业模式；
数据库清华版章关系数据库设计理论课件
四、传递函数依赖
定义5.4 在关系模式R(U)中，假如X→Y，Y→Z，
且Y X，Y→X，则称Z传递函数依赖于X。
注: 假如Y→X， 即X←→Y，则Z直接依赖于X。
例: 在关系Std(Sno, Sdept, Mname)中，有： Sno → Sdept，Sdept → Mname，Mname传递 函数依赖于Sno。
五、码
定义5.5 设K为关系模式R<U,F>中旳属性或属性 组合。若KｆU，则K称为R旳一种侯选码 （Candidate Key）。若关系模式R有多种候选 码，则选定其中旳一种做为主码（Primary key）。
码是关系模式中一种主要概念。 – 候选码能够唯一地标别关系旳元组，是关系
模式中一组最主要旳属性。 – 主码又和外部码一起提供了一种表达关系间
处理措施：经过分解关系模式来消除其中不合适 旳数据依赖。
数据依赖对关系模式旳影响（续）
规范化理论正是用来改造关系模式，经 过分解关系模式来消除其中不合适旳数 据依赖，以处理插入异常、删除异常、 更新异常和数据冗余问题。
5.1 数据依赖
5.1.1 关系模式中旳数据依赖 5.1.2 数据依赖对关系模式旳影响 5.1.3 有关概念
第4章 关系数据库设计理论
问题旳提出
– 关系数据库旳基本概念 – 关系模型 – 关系数据库旳原则语言 – 关系数据库逻辑设计
• 针对一种详细问题，应怎样构造一种适合 于它旳数据模式，即应该构造几种关系， 每个关系由哪些属性构成等。
• 数据库逻辑设计旳工具──关系数据库旳 规范化理论
第4章 关系数据库设计理论
了构成关系旳各个元组必须满足旳完 整性约束条件。
三、什么是数据依赖
1. 完整性约束旳体现形式
ch18教师用书配套课件
EFS概述
Windows Server 2003的EFS基于公钥加 密，并利用了操作系统的CryptoAPI体系 结构。EFS采用一个随机生成的密钥对每 个文件进行加密，这种密钥独立于用户的 公钥/私钥。如不存在，EFS会为用户自动 生成一个密钥对和一个证书。
2019年12月16日
第14页
Windows Server 2003 系统管理
2019年12月16日
第7页
Windows Server 2003 系统管理
清华大学出版社
Windows Server 2003的安全特性
用户验证 基于对象的访问控制 (Object-based access
control) Active Directory和安全性
2019年12月16日
清华大学出版社
2019年12月16日
第1ห้องสมุดไป่ตู้页
Windows Server 2003 系统管理
清华大学出版社
18.3 加密文件系统(EFS)
EFS概述 EFS的结构组件 数据恢复 实现EFS服务
2019年12月16日
第13页
Windows Server 2003 系统管理
清华大学出版社
教学过程
清华大学出版社
Windows Server 2003的安全性概述 Windows Server 2003的安全验证 加密文件系统(EFS)
2019年12月16日
第4页
Windows Server 2003 系统管理
清华大学出版社
18.1 Windows Server 2003的安全 性概述
2019年12月16日
第2页
Windows Server 2003 系统管理
第四章-数据库设计概要PPT课件
——数据库设计
《数据库设计》➡ 本章内容
数据规范1st NF 数据规范2nd NF 数据规范3rd NF 数据规范化实例
《数据库设计》➡ 本章内容
数据规范1st NF 数据规范2nd NF 数据规范3rd NF 数据规范化实例
《数据库设计》➡ 数据规范1st NF
系地址依
107 李华平 IM 信息管理 行政415
赖于所在
109 邓丽娟 HR 人力资源 行政317
系
《数据库设计》➡ 数据规范3rd NF
如何解决这种传递依赖呢？ 拆分
SNO SNAME DNO 001 张明 IM 042 刘丽 EG 107 李华平 IM 109 邓丽娟 HR
DNO DNAME LOCATION IM 信息管理 行政415 EG 电力工程 行政502 HR 人力资源 行政317
60
18
A3 临江饭店 1004 葛宇洪 技术员
60
14
《数据库设计》➡ 数据规范化实例
表中包含大量的冗余，可能会导致数据异常： 更新异常 例如，修改职工号=1001的职务，则必须修改 所有职工号=1001的行。 添加异常 若要增加一个新的职工时，首先必须给这名职 工分配一个工程。（因为主关键字不能为空） 删除异常。
You Know, The More Powerful You Will Be
结束语
感谢聆听
不足之处请大家批评指导
Please Criticize And Guide The Shortcomings
《数据库设计》➡ 数据规范化实例
假设某建筑公司要设计一个数据库，说明如下： 公司承担多个工程项目，每一项工程有：工程号、工程
第一讲中文数据库(CNKI)PPT课件
• 二次文献（Secondary Document）：是指 文献情报工作者对一次文献进行加工整理 后所得到的产物，也是为了便于管理和利 用一次文献，由文献情报工作人员编辑、 出版和积累起来的工具性的文献。二次文 献的重要性在于可以帮助人们查找一次文 献。
• 情报：是满足一定需求的、激活了的知识
信息、知识和情报的区别
• 以苹果为例
苹果－－信息
“每天吃一个苹果”有利于健康－－ 知识
苹果的种、销、费－－情报
• 由此可见，对信息进行整理、加工和分 析产生知识，而信息必须经过分析并且升 华到决策与行动建议才称得上是情报。
• 文献：记录有知识的一切载体 （三个要素：知识、记录方式、载体） • 科技文献：记录科学技术信息的载体
文
知识浓缩
述评 专著 教科书 论文丛集
献
百科全书等
期刊论文
会议论文
二
科技报告
文献整理
目录 索引 文摘
次
学位论文
新书通报等
文
专利说明书
献
一次文献
科技文献层次结构图
认识不同发展阶段的文献
书目 文献指南
二次替代
实验室笔记日记
情报利用
研究与 发展活动
通信 备忘录
非正式交流
综合
百科全书 专著 评论 教科书
重新组织
• 实例
专利
专利：发明人申请专利时 呈交的申请说明 书。一般包括：发明人、发明的详细说明、 专利权范围、插图等。
特征：专利号
• 实例：
专利
政府出版物
政府出版物：这是各国政府部门及其设立 的专门机构发表、出版的文件，分为行政 性文件（如法令．统计等）和科技文献 （30％～40％）。
第1章 数据库概论PPT课件
4．字符类型 char
使用char类型可表示单个字符，用单引号括起来 16位
字符常量：
含义 单引号 双引号 退格 制表符
用英文单引号括起来的单个字符。如：’a’、’ 汉’
用英文单引号括起来的十六进制字符代码值，格 式为：’\u****’，其中\u是约定的前缀，****为 4位十六进制数，是该字符在unicode字符集中的 序号，如：
下面是几个非法的变量名： 3max （变量名不能以数字开头） room# （包含非法字符“#”） class （“class”为保留字） 指出哪些标识符是不准确的，说明原因 here _there this that it 2tol _it
3.1.2 关键字(keyword)
TURE、FALSE、 NULL是合法的 Java标识符吗？
Java语言中一些被赋以特定的含义、并用做 专门用途的单词称为关键字
所有Java关键字都是小写的
goto和const 虽然从未使用，但也作被为 Java关键字保留
TURE、FALSE、NULL等都不是Java关键 字
• 原始数据类型 - byte - short - int - long - float - double - char - boolean
如果由多个单词构成标识符， 则首字母小写，其后单词首字 母大写，如toString；
类名首字母大写，如FirstJava；
常量名全部字母均大写，如 BOOK。
下面是几个有效的标识符： identifier thisone UserName User_name _system_varl $max
长度不变
类型 长度 字节数 byte 8位 1字节 short 16位 2字节 int 32位 4字节 long 64位 8字节
中国知网(CNKI)系列数据库精品PPT课件
专业检索界面
CYU Library 2008
查找1999-2007年间，作者单位为中国人民大学， 在文章中论述到“三农问题”的期刊文
检索结果
点击篇名可以查看 文章详细记录
CYU Library 2008
CYU Library 2008
智能辅助检索
通过数据库的辅助系统，发现同义检索 词、查找同名作者的其他文献、智能查 找该文献的相关文献等。
进入方式
图书馆主页－电子文献资源－数据库列表
CYU Library 2008
二 检索方法
导航检索 逻辑式检索 智能辅助检索
back
CYU Library 2008
点击进入数据库
CYU Library 2008
数据库主页
CYU Library 2008
点击选择数据库
CYU Library 2008
点击“运行”，直接安 装
CYU Library 2008
CYU Library 2008
导航检索
从分类的角度，或者从学科的角度，通 过链接一步一步进入下一级目录，直达 你所需要的内容。
以浏览的方式在数据库中查找资料。
back
CYU Library 2008
CYU Library 2008
举例：检索2006-2007年发表的篇名中包含“三农问题”, 不要篇名中包含“综述”、“述评”的核心期刊文章
CYU Library 2008
检索结果
点击篇名可以查看 文章详细记录
CYU Library 2008
CYU Library 2008
专业检索 专业检索比高级检索功能更强大，但需
要检索人员根据系统的检索语法编制检 索式进行检索。适用于熟练掌握检索技 术的专业检索人员。
中国知网CNKI数据库检索教程ppt课件
17
• 句子检索是通过用户输入的两个关键词， 查找同时包含这两个词的句子。由于句子 中包含了大量的事实信息，通过检索句子 可以为用户提供有关事实的问题的答案。
• 图形搜索——搜索学术文献中出现的图形。 • 表格搜索——搜索学术文献中出现的表格。
19
• 文献来源检索包括检索学术期刊、博士学 位授予点、硕士学位授予点、会议论文集、 报纸、年鉴（种）和图书出版社。通过确 定这些文献来源，可查找到其出版的所有 文献，再利用分组、排序等工具，可对这 些文献进一步分析和调研。
• 学者检索——根据学者姓名、学者单位、研究方向、发表文献的关键 词、获资助国家科研基金等信息查找学者，以便用户跟踪和了解关注 学者的发文和研究进展情况。
• 概念搜索——查找某一个学术概念的定义、解释、相关文献发表情况 等信息。概念型知识元既可以查询概念在工具书中的解释，相关概念， 也可以查询最近学者的解释、被使用的规律、主要引用的文献/作者等。
相关词：有助于重新构造 更加有效的查询，从而减
少多余检索步骤
24
也称同引文献景或 依据。
本文参考文献 的参考文献。 进一步反映本 文研究工作的 背景和依据。
25
26
检索举例：“古环境、古气候研究文献” 古环境OR古气候
27
28
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• 数字检索——可查找与数值、统计数据相关的各种信息，提供数字知 识和统计数据搜索服务。数值知识元查询科技/社科数值类知识。
• 翻译助手——提供专业术语或句子的中英文互译，搜索专业词汇的中 英文例句，翻译知识元可以对中英文句子进行翻译，其专业词汇数量 巨大，而且动态更新，性能超越传统的工具书和电子词典。
《数据库管理系统》课件Ch19_FDs-95
8
自反律的证明
自反律：若Y X，则X→Y 设r是R的任意一个关系，s，t是r的任意两个 元组。 若s[X]=t[X]（全体相等） ∵Y X，即Y是X的逻辑子集(已知条件) ∴s[Y]=t[Y]（部分也相等） 则在s和t中的X的任何子集也必相等。 根据函数依赖的定义，有X→Y
❖ Armstrong’s Axioms (X, Y, Z are sets of attributes):
▪ 自反律: If Y X, then X Y ▪ 增广律: If X Y, then XZ YZ for any Z ▪ 传递律: If X Y and Y Z, then X Z
231-31-5368 Smiley 22 8 30
▪ Insertion anomaly: What if we want to insert an employee and don’t know
131-24-3650 Smethurst 35 5 30 434-26-3751 Guldu 35 5 32
▪ Check if Y is in X
❖ Does F = {A B, B C, C D E } imply A E? ▪ i.e, is A E in the closure F? Equivalently, is E in A ?
15
属性闭包的计算
the hourly wage for his
612-67-4134 Madayan 35 8 40
rating?
▪ Deletion anomaly: If we delete all employees with
ch数据库PPT课件
数据集1 数据集2
… …
应用程序n
数据集n
第6章 4
2)文件系统阶段（50年代后至60年代中期）
(1）数据可以长期保存 (2）由文件系统管理数据 (3）数据共享性差，冗余度大 (4）数据独立性差
应用程序1
应用程序2
文件 管理
数据文件1 数据文件2
… …
应用程序n
数据文件n
第6章 5
3)数据库系统阶段（60年代末后期以来）
（1）数据结构化 （2）数据的共享性高、冗余度低、易扩充 （3）数据独立性高 （4）数据由DBMS统一管理和控制
应用程序1
应用程序2
数据库 管理系统
DBMS
数据库
…
第6章 6
☆二、数据库系统的组成
1)数据库（DB） 数据库是以一定的数据模型进行组织，长
期存放在外存储器（如硬盘）上的一组可共 享的相关数据集合。 2)硬件支持系统 3)软件支持系统
是一种网络处理系统。有多台用作客户机的计算机 和一至多台用作服务器的计算机。客户机直接面向用户， 接收并处理任务，将需要DB操作的任务委托服务器执行； 而服务器只接收这种委托，完成对DB的查询和更新，并 把查询结果返回给客户机。C/S结构的DBS虽然处理。
并行数据库系统
并行处理技术很适宜与关系DBS技术相结合，在关系 模型中，数据库二维表是元组的集合，DBS操作也是集合 操作；在许多情况下对集合的操作可分解为一系列对子集 的操作，这些子集操作存在很好的并行性
第6章 17
6.2 数据模型
一、数据模型的概念☆
模型：现实世界特征的模拟和抽象。 数据模型：现实世界数据特征的抽象。
第6章 8
用户
数据库CH (18)
C H A P T E R18Parallel DatabasesThis chapter is suitable for an advanced course,but can also be used for inde-pendent study projects by students of afirst course.The chapter covers severalaspects of the design of parallel database systems—partitioning of data,par-allelization of individual relational operations,and parallelization of relationalexpressions.The chapter also briefly covers some systems issues,such as cachecoherency and failure resiliency.The most important applications of parallel databases today are for ware-housing and analyzing large amounts of data.Therefore partitioning of data andparallel query processing are covered in significant detail.Query optimization isalso of importance,for the same reason.However,parallel query optimization isstill not a fully solved problem;exhaustive search,as is used for sequential queryoptimization,is too expensive in a parallel system,forcing the use of heuristics.The description of parallel query processing algorithms is based on the shared-nothing model.Students may be asked to study how the algorithms canbe improved if shared-memory machines are used instead.Exercises18.9For each of the three partitioning techniques,namely round-robin,hashpartitioning,and range partitioning,give an example of a query for whichthat partitioning technique would provide the fastest response.Answer:Round robin partitioning:When relations are large and queries read entire relations,round-robin gives good speed-up and fast response time.Hash partitioningFor point queries on the partitioning attributes,this gives the fastestresponse,as each disk can process a differnt query simultaneously.If the hash partitioning is uniform,entire relation scans can be per-formed efficiently.143144Chapter18Parallel DatabasesRange partitioning For range queries on the partitioning attributes,which access a few tuples,range partitioning gives the fastest re-sponse.18.10What factors could result in skew when a relation is partitioned on one ofits attributes by:a.Hash partitioning?b.Range partitioning?In each case,what can be done to reduce the skew?Answer:a.Hash-partitioning:Too many records with the same value for the hashing attribute,or apoorly chosen hash function without the properties of randomnessand uniformity,can result in a skewed partition.To improve thesituation,we should experiment with better hashing functions forthat relation.b.Range-partitioning:Non-uniform distribution of values for the partitioning attribute(including duplicate values for the partitioning attribute)which arenot taken into account by a bad partitioning vector is the mainreason for skewed partitions.Sorting the relation on the partitioningattribute and then dividing it into n ranges with equal number oftuples per range will give a good partitioning vector with very lowskew.18.11Give an example of a join that is not a simple equi-join for which parti-tioned parallelism can be used.What attributes should be used for parti-tioning?Answer:We give two examples of such joins.a.r1(r.A=s.B)∧(r.A<s.C)sHere we have an equi-join condition which can be executedfirst,andthe extra conditions can be checked independently on each tuple inthe join result.Partitioned parallelism is useful to execute the equi-join,b.r1(r.A≥(⌊s.B/20⌋)∗20)∧(r.A<((⌊s.B/20⌋)+1)∗20)sThis is a query in which an r tuple and an s tuple join with eachother if they fall into the same range of values.Hence partitionedparallelism applies naturally to this scenario,even though the joinis not an equi-join.For both the queries,r should be partitioned on attribute A and s onattribute B.For the second query,the partitioning of s should actually bedone on(⌊s.B/20⌋)∗20.Exercises14518.12Describe a good way to parallelize each of the following:a.The difference operationb.Aggregation by the count operationc.Aggregation by the count distinct operationd.Aggregation by the avg operatione.Left outer join,if the join condition involves only equalityf.Left outer join,if the join condition involves comparisons other thanequalityg.Full outer join,if the join condition involves comparisons other thanequalityAnswer:a.We can parallelize the difference operation by partitioning the rela-tions on all the attributes,and then computing differences locally ateach processor.As in aggregation,the cost of transferring tuples dur-ing partitioning can be reduced by partially computing differencesat each processor,before partitioning.b.Let us refer to the group-by attribute as attribute A,and the attributeon which the aggregation function operates,as attribute B.count isperformed just like sum(mentioned in the book)except that,a countof the number of values of attribute B for each value of attribute A)is transferred to the correct destination processor,instead of a sum.After partitioning,the partial counts from all the processors areadded up locally at each processor to get thefinal result.c.For this,partial counts cannot be computed locally before partition-ing.Each processor instead transfers all unique B values for each Avalue to the correct destination processor.After partitioning,eachprocessor locally counts the number of unique tuples for each valueof A,and then outputs thefinal result.d.This can again be implemented like sum,except that for each valueof A,a sum of the B values as well as a count of the number of tuplesin the group,is transferred during partitioning.Then each processoroutputs its local result,by dividing the total sum by total number oftuples for each A value assigned to its partition.e.This can be performed just like partitioned natural join.After par-titioning,each processor computes the left outer join locally usingany of the strategies of Chapter12.f.The left outer join can be computed using an extension of theFragment-and-Replicate scheme to compute non equi-joins.Con-sider r1s.The relations are partitioned,and r1s is computed at146Chapter18Parallel Databaseseach site.We also collect tuples from r that did not match any tuplesfrom s;call the set of these dangling tuples at site i as d i.After theabove step is done at each site,for each fragment of r,we take theintersection of the d i’s from every processor in which the fragmentof r was replicated.The intersections give the real set of danglingtuples;these tuples are padded with nulls and added to the result.The intersections themselves,followed by addition of padded tuplesto the result,can be done in parallel by partitioning.g.The algorithm is basically the same as above,except that when com-bining results,the processing of dangling tuples must done for bothrelations.18.13Describe the benefits and drawbacks of pipelined parallelism.Answer:•Benefits:No need to write intermediate relations to disk only to read them back immediately.•Drawbacks:a.Cannot take advantage of high degrees of parallelism,as typicalqueries do not have large number of operations.b.Not possible to pipeline operators which need to look at all theinput before producing any output.c.Since each operation executes on a single processor,the most ex-pensive ones take a long time tofinish.Thus speed-up will be lowdespite the use of parallelism.18.14Suppose you wish to handle a workload consisting of a large number ofsmall transactions by using shared-nothing parallelism.a.Is intraquery parallelism required in such a situation?If not,why,and what form of parallelism is appropriate?b.What form of skew would be of significance with such a workload?c.Suppose most transactions accessed one account record,which in-cludes an account type attribute,and an associated account type masterrecord,which provides information about the account type.Howwould you partition and/or replicate data to speed up transactions?You may assume that the account type master relation is rarely up-dated.Answer:a.Intraquery parallelism is probably not appropriate for this situation.Since each individual transaction is small,the overhead of paral-lelizing each query may exceed the potential benefits.Interqueryparallelism would be a better choice,allowing many transactions torun in parallel.Exercises147b.Partition skew can be a performance issue in this type of system,especially with the use of shared-nothing parallelism.A load imbal-ance amongst the processors of the distributed system can significantreduce the speedup gained by parallel execution.For example,if alltransactions happen to involve only the data in a single partition,the processors not associated with that partition will not be used atall.c.Since account type master is rarely updated,it can be replicated inentirety across all nodes.If the account relation is updated frequentlyand accesses are well-distributed,it should be partitioned acrossnodes.18.15The attribute on which a relation is partitioned can have a significantimpact on the cost of a query.a.Given a workload of SQL queries on a single relation,what attributeswould be candidates for partitioning?b.How would you choose between the alternative partitioning tech-niques,based on the workload?c.Is it possible to partition a relation on more than one attribute?Explain your answer.Answer:a.The candidate attributes would bei.Attributes on which one or more queries has a selection con-dition.The corresponding selection condition can then be eval-uated at a single processor,instead of being evaluated at allprocessors.ii.Attributes involved in join conditions.If such an attribute is used for partitioning,it is possible to perform the join withoutrepartitioning the relation.This effect is particularly beneficialfor very large relations,for which repartitioning can be veryexpensive.iii.Attributes involved in group-by clauses;similar to joins,it is possible to perform aggregation without repartitioning the cor-responding relation.b.A cost-based approach works best in choosing between alternatives.In this approach,candidate partitioning choices are generated,andfor each candidate the cost of executing all the queries/updates in aworkload is estimated.The choice leading to the least cost is picked.One issue is that the number of candidate choices is generally verylarge.Algorithms and heuristics designed to limit the number ofcandidates for which costs need to be estimated are widely used inpractice.148Chapter18Parallel DatabasesAnother issue is that the workload may have a very large numberof queries/updates.Techniques to reduce this number include thefollowing(a)combining repeated occurrences of a query that onlydiffer in constants,replacing them by one parametrized query alongwith a count of number of occurrences and(b)dropping querieswhich are very cheap anyway,or not likely to be affected by thepartitioning choice.c.It is possible to partition a relation on more than one attribute,intwo ways.One is to involve multiple attributes in a single compositepartitioning key.The other way is to keep more than one copy of thesame relation,partitioned in different ways.The latter approach isincreases update costs,but can speed up some queries significantly.。
数据库原理h18
Database System Concepts
18.11
©Silberschatz, Korth and Sudarshan
Transaction System Processes (Cont.)
Transaction System Processes (Cont.)
Shared memory contains shared data
Buffer pool Lock table Log buffer Cached query plans (reused if same query submitted again)
To avoid overhead of interprocess communication for lock request/grant, each database process operates directly on the lock table data structure (Section 16.1.4) instead of sending requests to lock managerConcepts
18.7
©Silberschatz, Korth and Sudarshan
Transaction Server Process Structure
A typical transaction server consists of multiple processes accessing data in shared memory. Server processes
18.1
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Data Analysis and OLAP
Online Analytical Processing (OLAP) Interactive analysis of data, allowing data to be summarized and viewed in different ways in an online fashion (with negligible delay)
Examples of data used for making decisions Retail sales transaction details Customer profiles (income, age, gender, etc.)
Decision-Support Systems: Overview
Data that can be modeled as dimension attributes and measure attributes are called multidimensional data. Measure attributes measure some value can be aggregated upon e.g. the attribute number of the sales relation Dimension attributes define the dimensions on which measure attributes (or aggregates thereof) are viewed e.g. the attributes item_name, color, and size of the sales relation
Chapter 18: Data Analysis and Mining
Decision Support Systems
Data Analysis and OLAP 联机分析系统
Data Warehousing 数据仓库
Data Mining
数据挖掘
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Decision Support Systems
Cross Tabulation of sales by item-name and color
The table above is an example of a cross-tabulation (cross-tab), also referred to as a pivot-table. Values for one of the dimension attributes form the row headers Values for another dimension attribute form the column headers Other dimension attributes are listed on top Values in individual cells are (aggregates of) the values of the dimension attributes that specify the cell.
A data warehouse archives information gathered from multiple sources, and stores it under a unified schema, at a single site. Important for large businesses that generate data from multiple divisions, possibly at multiple sites Data may also be purchased externally
Statistical analysis packages (e.g., : S++) can be interfaced with databases Statistical analysis is a large field, but not covered here
Data mining seeks to discover knowledge automatically in the form of statistical rules and patterns from large databases.
Data analysis tasks are simplified by specialized tools and SQL extensions Example tasks For each product category and each region, what were the total sales in the last quarter and how do they compare with the same quarter last year As above, for each product category and each customer category
Relational Representation of Cross-tabs
Cross-tabs can be represented as relations
Decision-support systems are used to make business decisions, often based on data collected by on-line transaction-processing systems.
Examples of business decisions: What items to stock? What insurance premium to change? To whom to send advertisements?