数据管理技术知识点整理
高一信息技术会考必背知识点(选修)
信息技术会考必背知识点（选修）一、数据管理的基本知识1、数据及数据类型1）数据是对现实世界中客观事物的符号化表示，分为数值型数据和非数值型数据。
数据与信息的区别和联系：数据是信息的载体2）理解常用的数据类型数字型：用来存储可以进行算术运算的数字，可以是整数或是小数。
文本型：包括汉字、字母、数字、特殊符号。
作为文本的数字不具数值含义，不能直接用于数字运算（如：身份证号，学号，电话号码等）日期/时间型：可以保存日期及时间OLE型：主要指图像、声音等是否型：也叫逻辑型2、了解数据管理技术的变迁发展历程可分为三个阶段：人工管理、文件系统、数据库系统3、认识关系数据库（1）几个概念：表：由记录和字段组成。
记录：表中的一行称为一个记录。
字段：每一列就是一个字段，每列的第一行是字段名称。
关键字：指能标识唯一一条记录的字段。
数据库的基本概念：就是相互关联的二维数据表的集合。
1）数据库中信息以二维表的形式存储，一个数据库包含多个表2）满足下列条件的二维表可以称为关系①每一列的数据类型相同；②表中不允许有重复的字段；③没有内容完全相同的行；④任意交换两行、两列，不影响整个表的内容，也就是说，行和列的排列顺序是无关紧要的；⑤每一个字段都是简单的数据项，而不是组合数据项。
（3）关键字是唯一标识一条记录的某个字段或若干个字段的组合①作为主关键字的字段不能为NULL值②作为主关键字的字段值不能重复③当不能确定任何单字段的值唯一时，可能将两个或更多个的字段组合成为主关键字4、数据库、数据管理系统和数据库应用系统的概念数据库（简称DB）数据管理系统（简称DBMS）；常见的数据库管理系统：Access、SQL Server、Foxpro等。
数据库应用系统是指针对某个特定目标（具备某种功能，如管理、查询等），建立在数据库管理系统之上的计算机应用系统。
如，学生学籍管理系统，图书馆管理系统等。
数据库应用系统的组成：二、数据库的建立、使用与维护（一）数据分析与建模1、数据库设计的过程数据收集->数据分类、整理->画E-R图->确定关系数据模型->创建数据库2、数据的抽象描述（1）现实世界（2）信息世界1）实体：客观存在且可以互相区别的事物，如一个学生、一本书等。
知识点_简答题(数据库)
SQL Server基本知识点_简答第1章数据库技术基础一、数据管理技术的发展历程P2-41、人工管理阶段：应用程序完全依赖数据，并且数据大量重复存放。
但是数据不独立、不共享、不保存。
2、文件系统管理阶段：数据与应用程序分离，数据独立存放在数据文件中，数据可以反复使用和保存。
应用程序通过文件系统与数据文件发生联系，但数据共享性差，冗余度大，无集中管理。
3、数据库系统管理阶段：对所有数据实行统一规划管理，数据按一定的结构组织在一起，数据和应用程序独立。
数据库中数据能够满足所有用户的不同要求，减少了数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全及高效检索和处理数据。
二、数据库系统的组成P7-9数据库系统是一个安装了数据库管理系统和数据库的计算机系统，用来组织、存储和处理大量的数据信息。
主要包括：计算机系统（硬件和基本软件）、数据库管理系统、数据库、应用程序系统、使用和维护数据库的用户（数据库管理员、应用设计人员、最终用户等）。
三、数据库系统的三级模式体系结构P10-11数据库系统的三级模式由外模式、概念模式（简称模式）和内模式以及2个映射（内模式——模式映射和模式——子模式映射）组成。
1、外模式：又称子模式，是某个或某几个用户所看到的数据库的数据视图（外部视图），由对用户数据文件的逻辑结构描述以及和全局视图中文件对应关系的描述组成。
外模式是从模式导出的一个子集，包含模式中允许特定用户使用的那部分数据。
一个子模式可以由多个用户共享，而一个用户只能使用一个子模式。
2、模式：又称概念模式或逻辑模式，是综合所有用户的数据，按照统一的观点构造的全局逻辑结构，是对数据库中全部数据的逻辑结构和特征的总体描述以及存储视图中文件对应关系的描述，是所有用户的公共数据视图（全局视图）。
3、内模式：又称存储模式，由对存储视图中全体数据文件的存储结构的描述和对存储介质参数的描述组成，它描述了数据在存储介质上的存储方式和物理结构，对应着实际存储在外存介质上的数据库。
大数据学知识点总结
大数据学知识点总结引言随着数字化时代的到来，大数据已经成为了信息时代最重要的组成部分之一。
在各行业的发展中，大数据的应用正在广泛的推进，而在大数据的应用中，大数据学作为一个核心学科正在逐渐得到重视。
大数据学通过对大数据的采集、存储、处理与分析，为各行业提供了丰富的数据支持，因此大数据学的学习和掌握对于未来的发展至关重要。
本文将对大数据学的知识点进行总结，包括大数据的概念、大数据技术、大数据的应用、大数据的发展趋势等内容。
一、大数据的概念1.大数据的定义大数据是指规模大、类型多、更新快的数据集合，大数据的处理和分析需要特殊的技术和工具，以便从这些数据中提取出有价值的信息。
2.大数据的四个特点（1）规模大：大数据的数据量通常非常庞大，以至于传统的数据处理方式无法很好地处理这些数据；（2）类型多：大数据的类型多种多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；（3）更新快：大数据的更新速度非常快，需要实时收集和处理数据；（4）价值密度低：大数据中包含了大量的无价值数据，需要通过分析和挖掘来找到有价值的信息。
3.大数据的价值大数据的价值主要体现在两个方面：一是通过大数据的分析可以帮助企业做出更加精准的决策，提高生产效率和企业竞争力；二是大数据的分析可以帮助企业发现商机和趋势，促进创新和发展。
二、大数据技术1.大数据的采集技术大数据的采集技术包括了数据的传感器采集、日志采集、文档采集、网络爬虫采集等方式，通过这些方式可以有效地将数据收集到系统中。
2.大数据的存储技术大数据的存储技术是大数据技术中的一个核心部分，存储技术包括了分布式文件系统、对象存储、数据库等多种方式，以便保证数据的高效存储和管理。
3.大数据的处理技术大数据的处理技术包括了数据清洗、数据预处理、数据分析等多种方式，以便将大数据进行整理、提取、分析等处理，为数据的后续应用提供支持。
4.大数据的分析技术大数据的分析技术是大数据技术中最重要的一块，包括了数据挖掘、机器学习、人工智能等多种分析方式，可以提供对大数据的深层次挖掘和分析。
数据的收集、整理与描述知识点
数据的收集、整理与描述知识点【数据的收集、整理与描述知识点】数据收集是指通过各种手段和方法获取信息，并将其转化为数字或非数字形式的过程。
数据整理是指对收集到的数据进行处理、筛选、分类和组织的过程。
数据描述是指对整理后的数据进行解读和阐释的过程。
在数据分析和决策制定中，数据的收集、整理与描述是非常重要的环节。
本文将介绍数据收集、整理与描述的几个重要知识点。
1. 数据收集数据收集的方法多种多样，可以通过实地调查、问卷调查、访谈、观察、实验等途径来获取数据。
例如，在市场调研中，可以通过实地走访、电话访谈等方式收集消费者对某种产品的评价和反馈；在科学实验中，可以通过实验设备获取各种物理、化学等数据。
数据的收集过程应当尽量确保数据的准确性和可靠性，避免出现采样误差和非响应误差。
2. 数据整理数据整理是将收集到的原始数据进行处理和加工，以提高数据的质量和可用性。
常见的数据整理方法包括数据清洗、数据筛选、数据转换和数据格式化等。
数据清洗是指检查数据的一致性、完整性和准确性，并进行必要的修正和删除；数据筛选是指根据研究目的和关注重点，剔除不必要的数据；数据转换是指将数据进行标准化处理，方便后续统计和分析；数据格式化是指将数据按照一定的格式进行组织和存储，提高数据的可读性和可管理性。
3. 数据描述数据描述是对整理后的数据进行解读和阐释，以便更好地理解数据的含义和趋势。
数据描述可以采用统计学方法和图形化方法进行。
统计学方法包括中心趋势度量和离散趋势度量，用于描述数据的集中程度和变异程度；图形化方法则通过图表的形式展示数据，包括直方图、折线图、散点图等。
数据描述的目的是为了向决策者提供直观的信息，帮助他们做出明智的决策。
4. 数据管理与可视化工具随着数据量的不断增加，数据管理和可视化工具变得越来越重要。
数据管理工具可以帮助进行数据的存储、查找、更新和删除等操作，例如关系型数据库和数据仓库等；可视化工具则可以将数据以图表、地图等形式展示出来，例如Tableau、Power BI等。
大数据方面知识点总结
大数据方面知识点总结一、大数据的定义大数据是指数据量非常庞大，传统数据管理工具已无法有效捕捉、存储、管理和分析这种数据的一类数据。
大数据通常具有“3V”特征：Volume（大量）, Velocity（高速）, Variety （多样）。
即数据量大、数据产生速度快、数据种类多。
此外，有人提出了新的特征：“4V” ：Volume（大量）, Velocity（高速）, Variety（多样）, Veracity（真实）。
二、大数据的特点1.数据量巨大：大数据的数据量通常非常庞大，传统的数据管理工具已无法有效地存储和处理这么多的数据。
这就要求我们使用新的技术和工具来应对数据的规模。
2.数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据、半结构化数据等多种数据类型。
这要求我们的数据处理工具具有处理不同类型数据的能力。
3.数据产生速度快：大数据的数据产生速度非常快，例如互联网上的用户行为数据、社交网络上的数据等。
这要求我们的数据处理工具具有处理高速数据流的能力。
4.数据价值密度低：大数据中很多数据并没有太高的价值，因此我们需要通过数据挖掘等技术从大数据中找到有价值的信息。
三、大数据的技术架构大数据的技术架构通常包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等环节。
下面对大数据的技术架构中的各个环节进行详细的介绍。
1.数据采集数据采集是大数据处理的第一步，数据采集通常包括批量数据采集和实时数据采集两种方式。
批量数据采集是指定期定时地从各种数据源中采集数据，例如数据库、日志文件、文档等。
实时数据采集是指实时地从数据源中采集数据，例如从传感器、网站日志、社交网络等实时生成的数据中采集数据。
2.数据存储数据存储是大数据处理的第二步，数据存储通常包括分布式文件系统、分布式数据库、内存数据库等多种存储方式。
分布式文件系统是指将数据分布在多台计算机上进行存储的文件系统，例如Hadoop的HDFS。
分布式数据库是指将数据分布在多台计算机上进行存储和管理的数据库，例如HBase、Cassandra。
企业大数据管理与数据基础知识点汇总
企业大数据管理与数据基础●大数据基础●第一章大数据概述●大数据计算模式●批处理计算：针对大规模数据的批量处理●MapReduce●从数据源产生的数据开始经过处理最终流出到稳定的文件系统中如hdfs●spark●采用内存代替hdfs或者本地磁盘来存储中间数据●流计算●流数据：在时间和数量分布上无限的数据的集合，数据的价值随着时间的流逝而减低。
因此计算必须给出实时响应。
●图计算●查询分析计算●大规模数据进行实时或准实时查询的能力。
●内存计算●迭代计算●大数据关键技术●数据采集●数据存储与管理●数据处理与分析●数据隐私与安全●大数据与云计算、物联网的关系●云计算的概念与关键技术●性质：分布式计算●关键技术●虚拟化：基础，将一台计算机虚拟为多台逻辑上的计算机。
每台互不影响，从而提高计算机的工作效率●分布式计算：并行编程模型MapReduce●分布式存储：hbase分布式数据管理系统●多租户：使大量用户共享同一堆栈的软硬件资源●物联网的概念与关键技术●概念：通过局部网和互联网，将c、p、c、c、连接起来从而实现信息化、远程控制●关键技术●识别和感知●网络和通信●数据挖掘与融合●大数据、物联网、云计算相辅相成。
●密不可分、千差万别●区别：侧重点不同●物联网：目标实现物物相连●云计算：整合优化各种IT资源，通过网络以服务的方式廉价的提供给用户●大数据：侧重对海量数据的存储、分析、处理，从海量数据中发现价值、服务与生产和生活。
●联系●整体上相辅相成●物联网的传感器源源不断的产生提供数据，借助云计算、大数据实现分析存储●大数据根植于云计算，云计算提供的对大数据的存储管理，大数据的分析才得以进行●第三章大数据处理架构hadoop●hadoop生态圈●hdfs：分布式文件系统●MapReduce：分布式编程框架●hive：基于hadoop的数据仓库。
●pig：数据流语言和运行环境●大数据存储与管理●第四章分布式文件系统hdfs（数据块、文件块、存储位置、映射关系、）●体系结构●数据结点●数据结点：存储读取数据●数据结点要根据名称结点的指令删除、创建、复制、数据块。
04735 数据库系统原理
重点重点难点本章重难点分析（重点）知识点1 数据库基本概念1数据描述事物的符号记录2数据库是指长期储存在计算机中的有组织的、可共享的数据集合永久存储、有组织、可共享。
知识点1 数据库基本概念3、数据库管理系统（DBMS）4、数据库系统数据库系统知识点1 数据库基本概念用户（程序员）用户（数据库终端用户）应用程序数据库管理系统（DBMS）数据库数据库管理员（DBA）知识点1 数据库基本概念数据库管理员不同于普通数据库用户，他们是专门负责对数据库进行维护，并保证数据库正常、高效运行的人员；讲解归纳与举例【正确答案：C】讲解归纳与举例【正确答案：A】讲解归纳与举例【正确答案：数据】知识点1 数据管理技术的发展知识点1 数据管理技术的发展知识点1 数据管理技术的发展根源消除或控制数据冗余不一致性知识点1 数据管理技术的发展数据独立数据库管理系统具有对数据的统一管理和控制功能，主要包括数据的安全性、完整性、并发控制与故障恢复等，即数据库保护。
安全性知识点1 数据管理技术的发展知识点1 数据管理技术的发展故障恢复（Recovery）讲解归纳与举例【正确答案：D】讲解归纳与举例【正确答案：A】讲解归纳与举例【正确答案：故障恢复】讲解归纳与举例【正确答案：数据冗余】知识点1 数据库系统的结构三级模式模式内模式外模式客户/服务器结构浏览器/服务器结构知识点1 数据库系统的结构外模式也成为子模式用户模式模式也称为概念模式或逻辑模式也称为存储模式姓名 年龄孙小涵 18赵珂卉 17知识点1 数据库系统的结构概念模式，逻辑模式概念视图子模式，或用户模式数据视图，即用户视图存储模式内部视图，或存储视图知识点1 数据库系统的结构知识点1 数据库系统的结构客户/服务器结构（Client/Server，C/S）知识点1 数据库系统的结构浏览器/服务器结构（Browser/Server，B/S），三层三层：表示层、处理层（中间层）、数据层。
大数据基础知识点
大数据基础知识点
1.大数据的定义：指由传统的数据管理工具难以处理的庞大数据集合，其中包含了海量的数据、高速的数据流、多样的数据类型以及不断增长的数据量等特征。
2. 大数据的三个“V”：Volume、Velocity、Variety。
Volume
指海量数据，Velocity指高速数据流，Variety指数据类型多样。
3. 大数据的价值：能够帮助企业更加精准地了解消费者，提高运营效率，优化营销策略，提高客户满意度等。
4. 大数据的技术架构：包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节。
5. 大数据采集技术：数据源多样，采集方式也多样，包括网络爬虫、传感器、智能设备等。
6. 大数据存储技术：包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
7. 大数据处理技术：包括MapReduce、Spark、Storm等。
8. 大数据分析技术：包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。
9. 大数据可视化技术：包括数据仪表盘、图表、热力图等。
10. 大数据安全性：包括数据传输加密、数据存储加密、访问控制等。
11. 大数据应用领域：包括金融、医疗、政府、零售、物流等。
12. 大数据趋势：包括数据智能化、人工智能、物联网等。
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数据的收集整理与分析知识点总结
数据的收集整理与分析知识点总结数据的收集、整理和分析是现代社会中重要的数据处理方式，它能够帮助我们从海量的数据中提取有用的信息，并支持决策和问题解决。
本文将总结数据的收集、整理和分析的关键知识点，并探讨如何应用这些知识点来优化数据处理过程。
一、数据的收集数据的收集是数据处理的第一步，它涉及从不同来源获取数据的过程。
以下是一些常见的数据收集方法：1. 实验设计：通过设计和执行实验来收集数据，以检验一个假设或解答一个问题。
实验设计需要明确研究目的、选择合适的样本和实验变量，并进行数据记录。
2. 调查问卷：通过向受访者提问，收集他们的意见、看法和行为数据。
调查问卷需要设计问题、选择调查对象、收集和整理回答，并对数据进行统计和分析。
3. 网络抓取：利用网络爬虫技术自动获取互联网上的数据。
网络抓取可用于收集网页内容、社交媒体数据等。
4. 传感器和设备：利用传感器和设备收集物理世界中的数据。
例如，温度传感器可以收集室内温度，心率监测器可以收集心率数据等。
二、数据的整理数据的整理是数据分析的前提，它包括数据清洗、数据转换和数据整合。
以下是一些常见的数据整理方法：1. 数据清洗：删除重复、无效、错误或缺失的数据，确保数据的准确性和完整性。
数据清洗可通过筛选、填充和替换等方法实现。
2. 数据转换：将原始数据转换成可用于分析的形式。
数据转换可以包括数据标准化、数据降维和特征工程等。
3. 数据整合：将来自不同来源、不同格式和不同结构的数据整合成一个一致的数据集。
数据整合可以通过合并、连接和重塑等方式实现。
三、数据的分析数据的分析旨在从收集和整理的数据中提取有用的信息，并揭示数据中的趋势、模式和关系。
以下是一些常见的数据分析方法：1. 描述性统计：用于总结、分析和展示数据的主要特征。
描述性统计可以包括统计指标（如均值、中位数、标准差等）、频率分布和可视化。
2. 探索性数据分析（EDA）：用于对数据进行初步的探索和发现潜在模式。
数据库系统概论知识点整理
数据库系统概论知识点整理1.数据库系统的概念和发展历史：数据库系统是指基于计算机的数据管理系统，它能够对大量数据进行有效的存储、管理和访问。
数据库系统的发展历史可以追溯到20世纪60年代，随着计算机技术的发展和应用场景的扩大，数据库系统逐渐成为计算机科学的一个重要领域。
2.数据模型和数据模型的分类：数据模型是数据库系统中描述数据结构和数据之间关系的一种工具。
常见的数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。
其中，关系模型是目前应用最广泛的数据模型，它通过表（关系）和行（元组）的概念来组织数据。
3. 关系数据库和关系数据库管理系统（RDBMS）：关系数据库是基于关系模型的数据库系统，它使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理数据。
常见的RDBMS包括Oracle、MySQL和SQL Server等。
关系数据库具有数据结构清晰、数据独立性高、易于维护和扩展等特点。
4.数据库设计和数据模式：数据库设计是指根据应用系统的需求、数据属性和数据关系等，将现实世界的问题转化为数据库结构的过程。
数据库设计的关键是确定数据模式，包括实体、属性和关系等。
5.数据库语言和数据库操作：数据库语言用于操作数据库系统中的数据，通常包括数据定义语言（DDL）和数据操作语言（DML）。
DDL用于定义和修改数据库的结构，如创建表、修改表和删除表等。
DML用于对数据库中的数据进行查询、插入、更新和删除操作。
6. 数据库查询语言和查询优化：数据库查询语言用于从数据库中检索数据，常见的查询语言包括SQL（Structured Query Language）和QBE（Query by Example）等。
查询优化是指通过选择合适的执行计划和优化算法，提高查询性能和响应速度。
7.数据库完整性和安全性：数据库完整性是指数据库中数据的一致性和正确性，包括实体完整性、参照完整性和用户定义完整性等。
数据库安全性是指保护数据库免受非法访问、数据泄露和数据损坏等威胁的措施和技术。
数据的处理知识点总结
数据的处理知识点总结数据处理是指将数据进行收集、整理、加工、分析和存储的过程。
在当今的信息时代，数据处理已经成为了各行各业的重要组成部分，在商业、科学、医疗、教育等领域都扮演着重要的角色。
本文将从数据处理的基本概念、流程、工具和技术等方面对数据处理进行总结，希望能够对读者有所帮助。
数据处理的基本概念数据处理是指将原始数据进行收集、整理、加工、分析和存储的过程。
在这个过程中，需要使用各种工具和技术来将数据转化成有用的信息，以帮助人们做出决策和判断。
数据处理的主要目的是提供准确、可靠、有用的信息，以帮助人们进行决策和决策。
数据处理的基本流程数据处理的基本流程包括数据的收集、数据的整理、数据的加工、数据的分析和数据的存储。
在这个过程中，需要使用各种工具和技术来将数据进行转化和加工，以提供有用的信息。
数据的收集是指从各种渠道获取原始数据，包括传感器、传真、邮件、文件、数据库等。
数据的整理是指对原始数据进行清洗和筛选，以去除重复和错误的数据。
数据的加工是指对整理后的数据进行转换和处理，以获取有用的信息。
数据的分析是指对加工后的数据进行统计和分析，以发现数据的规律和趋势。
数据的存储是指将分析后的数据进行存储和管理，以便后续的使用和查询。
数据处理的工具和技术数据处理需要使用各种工具和技术来完成。
其中，最常用的工具包括Excel、Python、R、Hadoop、MySQL等。
Excel是一种电子表格软件，可以对数据进行处理和分析。
Python 和R是两种常用的编程语言，可以用于对大规模数据进行处理和分析。
Hadoop是一种大数据处理框架，可以用于对分布式数据进行处理和分析。
MySQL是一种关系型数据库管理系统，可以用于对数据进行存储和管理。
数据处理的技术包括数据清洗、数据转换、数据挖掘、机器学习等。
数据清洗是指对原始数据进行处理和筛选，以去除重复和错误的数据。
数据转换是指对整理后的数据进行转化和加工，以获取有用的信息。
数据知识点总结
数据知识点总结数据是信息的载体，是人类活动和自然现象的产物。
在当今社会，数据扮演着非常重要的角色，几乎每一个行业都离不开数据的支持。
数据知识是指关于数据的基础知识、理论、技术和应用方面的知识。
在这个信息化时代，数据已经成为了一种非常重要的资源，因此对数据知识的掌握已经成为了当今社会人们必备的一种能力。
本文将从数据的基本概念、数据的采集、数据的存储、数据的处理、数据的分析、数据的应用等多个方面对数据知识进行总结和介绍。
一、数据的基本概念1.数据的概念数据是对客观事物的描述，是事实、现象或概念的符号表示。
数据是信息的载体，是描述和表示客观现象的符号化形式。
2.数据的特点（1）客观性：数据是客观的反映客观对象的特征和规律。
（2）一般性：数据是对客观事物的普遍性抽象和概括。
（3）可变性：数据是随着时间、空间和条件的改变而变化的。
（4）具体性：数据是具体的、形象的，通过数据可以直接了解到客观事物的特征。
（5）相对性：数据是相对的，只有和其他数据进行对比分析才能够发现其中的规律和趋势。
3.数据的种类数据的种类主要有结构化数据和非结构化数据两种。
结构化数据是指通过表格、数据库等结构化的方式存储和组织的数据，如Excel表格、关系数据库等；非结构化数据是指没有明确结构的数据，如文本、图片、音频、视频等。
4.数据的价值数据是一种资源，对数据的合理利用可以实现价值创造。
数据的价值主要有两个方面：一是数据本身的价值，二是数据的应用价值。
数据本身的价值是指通过数据本身所包含的信息可以为决策、分析等提供参考依据；数据的应用价值是指通过对数据的加工处理、分析挖掘可以实现商业价值、科学价值、社会价值等。
二、数据的采集数据的采集是从客观世界中获取数据的过程，是建立数据基础的第一步，主要包括数据的获取、数据的传输、数据的清洗等多个环节。
1.数据的获取数据的获取主要包括主动采集和被动采集两种方式。
主动采集是指通过人工调查、问卷调查等方式主动去获取所需的数据；被动采集是指通过传感器、监控装置、采集设备等自动获取数据。
数据库知识点整理(全)
数据库知识点整理(全)Unit 1四个基本概念1.数据（Data）是数据库中存储的基本对象。
2.数据库（Database，简称DB）是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据集合。
3.数据库管理系统（DBMS）是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件（系统软件），其主要功能包括数据定义、数据操纵、数据库的运行管理以及数据库的建立和维护功能（实用程序）。
DBMS的用途是科学地组织和存储数据，高效地获取和维护数据。
4.数据库系统（Database System，简称DBS）指在计算机系统中引入数据库后的系统构成，包括数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员（DBA）和用户。
数据管理技术的发展过程人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。
数据库系统管理数据的特点如下：1.数据共享性高、冗余少。
2.数据结构化。
3.数据独立性高。
4.由DBMS进行统一的数据控制功能。
数据模型数据模型是用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息的工具。
通俗地讲，数据模型就是现实世界数据的模拟。
数据模型的三个要素包括数据结构、数据操作和数据的约束条件。
E-R图E-R图中，实体用矩形框表示，属性用椭圆形（或圆角矩形）表示，联系用菱形表示。
组织层数据模型组织层数据模型包括层次模型、网状模型和关系模型。
其中，关系模型用“二维表”来表示数据之间的联系，基本概念包括关系、元组、属性、分量、主码和域。
关系模式的数据完整性约束关系模式的数据完整性约束包括实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。
DBS的三级模式结构包括外模式、概念模式和内模式（一个数据库只有一个内模式）。
Unit 2在进行数据库的操作时，可能会出现以下几个问题：Good nal models should avoid the following problems: data ndancy。
n anomalies。
n anomalies。
and update anomalies.nal ___:___ R(A1.A2.An)。
大数据重点知识点
大数据重点知识点随着科技的快速发展和信息技术的广泛应用，大数据已经成为了当今时代的重要资源。
了解大数据的重点知识点对于从事数据分析、人工智能和信息管理等领域的专业人士来说至关重要。
本文将介绍大数据的核心概念和关键技术，帮助读者全面了解大数据的重点知识点。
一、大数据概述大数据（Big Data）是指以巨大的数据规模、高速的数据流速和多样的数据类型为特征的数据集合。
它以低成本、高效率和强灵活性为核心，带来了革命性的变革和商业价值。
大数据涉及四个维度，分别是数据的规模、速度、多样性和价值。
1. 数据规模：大数据以海量的数据规模为特点，常常需要借助分布式计算和存储技术来进行存储和分析。
2. 数据速度：大数据处理的关键是实时性，需要在海量数据中快速提取有价值的信息。
3. 数据多样性：大数据不仅包含结构化数据，还包括文本、图像、音频、视频等非结构化的数据类型。
4. 数据价值：通过大数据的分析挖掘，可以获取对决策和商业发展有重要意义的洞察和价值。
二、大数据技术大数据的处理和分析需要借助一系列的技术和工具，以下是大数据的主要技术：1. 数据采集与存储技术大数据的采集包括数据源的选择、数据获取的方式以及数据的传输和存储。
常用的数据采集方式包括传感器、网络爬虫和数据接口等。
数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）等。
2. 分布式计算技术大数据的分析离不开高性能的计算能力，分布式计算技术能够将大规模的数据分割成小数据集，并利用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）进行并行计算，加快计算速度。
3. 数据处理与分析技术大数据的处理和分析需要借助一系列的算法和模型，包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等技术。
通过这些技术，能够从大数据中发现规律、预测趋势和解决问题。
4. 数据可视化技术数据可视化技术将大数据的结果以图表、地图、仪表盘等形式展示，帮助人们更好地理解和利用数据。
初中信息技术数据处理知识点整理
初中信息技术数据处理知识点整理数据处理是信息技术课程中的重要内容，它涉及到如何收集、整理、存储、分析和展示数据的过程。
掌握数据处理知识是学生在信息化社会中发展的基础，同时也是培养学生综合能力和科学思维的重要途径。
以下是初中信息技术数据处理的主要知识点整理。
1. 数据的收集和整理数据的收集是指通过各种途径获取和收集所需要的数据。
例如，可以通过调查问卷、实地观察、实验等方法来收集数据。
收集到的数据需要进行整理，包括清洗、分类、排序和归纳等。
学生应了解如何设计和使用调查问卷，如何进行实地观察和实验，并能够使用电子表格等工具整理数据。
2. 数据的存储和管理学生需要掌握使用电子表格等工具对数据进行存储和管理的技能。
掌握电子表格的基本操作，包括新建表格、输入数据、插入和删除行列、设置单元格格式等。
此外，学生还应了解如何使用数据库软件存储和管理大量的数据，并能够设计简单的数据库表。
3. 数据的分析和计算数据的分析是指通过统计和数学方法对数据进行分析和计算，以获得有意义的信息和结论。
学生应学会使用电子表格等工具进行数据的统计和分析，包括计算平均值、中位数、众数和标准差等。
此外，学生还应了解如何使用图表和图形表示数据，例如柱状图、折线图、饼图等。
4. 数据的展示和表达数据的展示是指将分析得到的数据结果以图表、文字等形式直观地呈现出来。
学生需要学会使用图表和图形工具，例如创作直方图、折线图、饼图等。
同时，学生还需培养文字表达能力，能够用简洁准确的语言解释数据和分析结果，并能够设计和制作简单的幻灯片或报告。
5. 数据处理的应用数据处理的应用涉及到各个学科领域，例如数学、科学、经济等。
学生应了解数据处理在不同学科领域的应用，并能够灵活运用数据处理知识解决问题。
例如，通过数据分析研究某个问题的关系，通过数据展示和表达向他人传达信息等。
综上所述，初中信息技术数据处理知识点包括数据的收集和整理、数据的存储和管理、数据的分析和计算、数据的展示和表达以及数据处理的应用。
企业数据治理知识点总结
企业数据治理知识点总结随着信息化时代的到来，企业数据愈发重要，数据治理成为企业管理的重要一环。
企业数据治理是指通过技术和流程来管理和保护企业数据的过程。
数据治理不仅仅是一种技术实践，更是一种战略和组织实践。
它不断强调了数据价值和数据安全，有助于提高数据质量，降低风险，提高数据的可用性和可信度，从而支持企业的决策和业务发展。
企业数据治理包括以下几个方面：1. 数据管理：企业需要在数据的创建、存储、使用和分发过程中进行管理，确保数据的完整性、准确性和安全性。
数据管理可以包括数据质量管理、数据安全管理、数据备份和恢复等方面。
2. 数据所有权：企业需要明确数据的所有权，并制定相应的政策和流程来保护数据的所有权。
这包括了数据的使用权、访问权、修改权等方面。
3. 数据隐私保护：在大数据时代，企业面临着大量的个人隐私数据管理问题，需要建立健全的数据隐私保护机制来保护用户的隐私权益。
4. 数据安全：企业需要采取措施来保护数据的安全，防止数据泄露、数据丢失、数据篡改等安全风险。
5. 数据合规：企业需要遵守相关的法律法规和行业规范，制定符合法律要求的数据处理流程和规范。
6. 数据分发与共享：企业需要合理的管理数据的分发和共享过程，确保数据在不同部门和人员间的协同和共享。
7. 数据价值：企业需要根据数据的价值来管理和利用数据，挖掘数据中的商业价值，从而支持企业的业务决策。
8. 数据技术：企业需要采用适当的数据技术来支持数据治理，如数据集成、数据仓库、数据湖、数据分析等。
企业数据治理的实施需要与企业的战略目标和业务需求相结合，不同行业和不同企业的数据治理实践可能会有所不同。
然而，要想实现数据治理的有效实践，企业需要遵循以下几个基本原则：1. 数据治理需求明确：企业需要明确数据治理的需求和目标，明确数据的用途、价值和风险，从而制定符合需求的数据治理策略和流程。
2. 高层支持：企业需要得到高层领导的支持，数据治理需要得到高层领导的重视和支持。
信息技术中专知识点总结
信息技术中专知识点总结信息技术是近年来发展迅猛的一门学科，涉及内容广泛，包括计算机技术、网络技术、多媒体技术等多个方面。
信息技术的中专知识点主要包括计算机基础知识、网络基础知识、数据库管理知识，下面就这几个方面的知识点进行总结。
一、计算机基础知识1. 计算机的基本组成计算机是由硬件和软件两部分组成。
硬件包括中央处理器、内存、硬盘、主机等组件，软件包括操作系统、应用软件等。
2. 计算机的工作原理计算机是由输入单元、输出单元、运算器、控制器等部分组成，通过运算器的运算和控制器的控制来实现各种功能。
3. 计算机的存储计算机的存储包括内存和外存两部分，内存主要用于临时存储数据，外存主要用于长期存储数据。
4. 计算机的输入输出设备计算机的输入输出设备包括键盘、鼠标、显示器、打印机等，用于和计算机进行信息的交换。
5. 计算机的网络通信计算机的网络通信是指计算机之间通过网络进行数据传输和信息交换，常见的网络通信方式包括有线网络和无线网络。
二、网络基础知识1. 网络的发展历程网络的发展经历了以互联网为代表的从小范围到大范围的发展过程。
2. 网络的基本分类网络按照规模可以分为局域网、城域网、广域网等，按照传输介质可以分为有线网络和无线网络。
3. 网络的组成和拓扑结构网络的主要组成包括设备、传输介质、协议等，网络的拓扑结构包括总线型、星型等几种形式。
4. 网络的传输协议网络的传输协议包括TCP/IP协议、UDP协议等，用于实现网络数据的传输和通信。
5. 网络的安全技术网络的安全技术包括防火墙、入侵检测、加密技术等，用于保障网络的安全性。
三、数据库管理知识1. 数据库的概念和分类数据库是指按照一定规则、存储数据并且能够按照用户的要求随时获取数据的仓库，按照数据模型可以分为关系型数据库、面向对象数据库等。
2. 数据库的设计原则数据库的设计原则包括逻辑设计和物理设计两个部分，逻辑设计是指按照需求分析进行数据库模型的设计，物理设计是指按照逻辑结构进行数据库的实现。
大数据常见知识点总结
大数据常见知识点总结随着互联网的迅猛发展和数字化时代的到来，人们对数据的需求也越来越大。
在这样的背景下，大数据概念应运而生。
大数据指的是规模庞大、结构复杂、更新速度快的数据。
这些数据需要利用先进的技术和方法进行存储、管理和分析，以发现其中蕴藏的价值。
大数据的应用覆盖了各个领域，包括商业、医疗、金融、通信等，因此大数据技术也成为了当今社会中备受关注的一个热门话题。
本文将对大数据的常见知识点进行总结，以帮助读者更好地了解和应用大数据技术。
一、大数据的特点1.1 巨大的数据量大数据的特点之一就是数据量巨大。
这些数据可能来自于各种不同的来源，包括传感器、社交媒体、移动设备、传统数据库等。
这些数据源的不断增加导致数据量呈现爆炸式增长，这也是大数据的一个显著特点。
1.2 多样的数据类型大数据的数据类型非常多样化，包括结构化数据（如关系数据库中的数据）、半结构化数据（如XML、JSON格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
这些不同类型的数据需要针对其特点采用不同的处理和分析方法。
1.3 高速的数据更新大数据的更新速度通常非常快，尤其是在物联网和社交媒体等领域。
这就要求大数据系统能够实时地进行数据采集、处理和分析，以及及时获取有价值的信息。
1.4 数据价值的发现大数据中包含了丰富的信息和价值，但如何从中挖掘出有用的信息是一个具有挑战性的问题。
大数据技术可以帮助人们从海量数据中发现新的知识、规律和商业价值。
二、大数据技术2.1 数据采集和存储技术数据采集是大数据处理的第一步，而数据存储又是大数据处理的基础。
常见的数据采集技术包括ETL（Extract, Transform, Load）工具、日志文件抓取等，数据存储技术包括关系数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
2.2 数据处理技术数据处理是大数据的关键环节，常见的数据处理技术包括MapReduce、Spark等。
这些技术可以帮助人们对大数据进行分布式计算和并行处理，以高效地对大数据进行处理和分析。
数据信息知识点归纳总结
数据信息知识点归纳总结数据信息是我们日常生活和工作中不可或缺的一部分，它们为我们提供了丰富的信息和资源，帮助我们更好地理解世界、做出决策和规划。
在这篇文章中，我们将对数据信息的一些知识点进行归纳总结，帮助读者更全面地了解数据信息的重要性和应用价值。
一、数据信息的定义与分类1. 数据信息的定义数据信息是指记录和描述客观现象、事件或对象的事实、数字、文字、符号等的信息。
数据信息以数字、文字、图像、声音等形式存在，可以被计算机、人类和机器理解和处理。
2. 数据信息的分类数据信息可以根据其来源、形式、内容等进行分类，主要包括结构化数据和非结构化数据、定量数据和定性数据、实时数据和历史数据等。
数据信息的分类可以帮助我们更好地理解和利用信息资源。
二、数据信息的采集与处理1. 数据信息的采集数据信息的采集是指通过调查、实验、观察等方法，获取客观现象、事件或对象的相关信息。
数据信息的采集可以通过传感器、调查问卷、实验设备、网络爬虫等手段进行，以获取更准确和全面的信息。
2. 数据信息的处理数据信息的处理是指对采集到的数据信息进行整理、分析、清洗、转换等操作，以便更好地进行数据挖掘、可视化、建模等应用。
数据信息的处理可以通过统计分析、机器学习、数据挖掘等技术进行，以发现隐藏在数据中的规律和价值。
三、数据信息的应用与挖掘1. 数据信息的应用数据信息的应用涵盖了各个领域和行业，包括商业决策、医疗健康、金融投资、智能制造、城市管理、环境保护等。
数据信息可以帮助企业提高效益、提升竞争力，帮助政府优化资源、改善民生，还可以帮助个人做出更明智的选择和决策。
2. 数据信息的挖掘数据信息的挖掘是指通过算法和技术，对大规模数据进行分析和挖掘，以发现数据中的规律、趋势和价值。
数据信息的挖掘包括了关联分析、聚类分析、分类预测、异常检测等技术，可以有效帮助人们发现隐藏在数据中的信息资产。
四、数据信息的管理与安全1. 数据信息的管理数据信息的管理是指对数据进行存储、备份、归档、迁移、共享等管理操作，以保证数据的安全、可靠、有效使用。
数据与系统基础知识点总结
数据与系统基础知识点总结1. 数据的基本概念数据是描述客观事物的符号记录，是程序操作的对象，是信息的载体。
数据无处不在，是信息社会的基石。
数据的特点包括不断产生和更新、多样化、可被操作和处理，具有相对独立性和可识别性。
数据可以分为结构化数据和非结构化数据，结构化数据是指以表格形式存在的数据，如数据库中的数据；非结构化数据是指不能方便通过表格或者图形表示的数据形式，如音频、视频等。
2. 数据的表示与存储数据的表示通常采用二进制形式，通过位(bit)的不同排列来表示不同的信息。
在计算机中，数据的存储包括内存存储和外部存储。
内存存储是指计算机内存中的数据存储；外部存储是指硬盘、U盘等外部存储设备中的数据存储。
数据存储的形式包括文件存储和数据库存储，文件存储指的是将数据以文件的形式存储在硬盘或其他外部存储设备中；数据库存储指的是将数据以表格的形式存储在数据库中。
3. 数据的处理与分析数据的处理包括对数据进行增删改查等操作，主要通过数据库管理系统(DBMS)来实现；数据的分析是利用统计学、数据挖掘等技术对数据进行分析，从中发现有用的信息和知识。
数据处理和分析的工具包括SQL、Excel、Python等。
4. 数据的传输与交换数据的传输与交换是指在不同系统之间进行数据的传递和交换。
在计算机网络中，数据的传输通过网络协议来实现，常用的网络协议包括TCP/IP协议、HTTP协议等。
数据的交换可以通过文件传输、数据接口、API等方式进行。
5. 系统的基本概念系统是由一组相互协作的组件组成，以实现特定目标的整体。
系统通常具有输入、处理和输出等基本特点。
系统可以是物理系统，如机械系统、电子系统等；也可以是信息系统，如计算机系统、管理信息系统等。
6. 系统的结构与功能系统的结构包括组成系统的各个部分以及它们之间的相互关系，系统的功能包括系统所具有的特定功能和性能。
系统的结构和功能对于系统的设计和分析至关重要。
7. 系统的设计与实现系统的设计是指对系统进行分析、规划和设计，以满足特定的需求和目标。
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数据管理技术知识点整理第一章：认识数据管理技术1.1感受数据管理技术数据是人类社会的一种重要信息资源，是对现实世界中客观事物的符号化表示。
数据管理是指对数据的收集、分类、组织、编码、存储、查询和维护等活动。
数据管理技术就是指与数据管理活动有关的技术。
数据库技术主要应用于数据密集型应用的领域，这种数据密集型应用主要由以下一些特点：（1）涉及的数据量很大，数据一般需要存放在外存中，内存只能暂时存储很小的一部分。
（2）数据必须长期保留在计算机系统中，不随应用程序运行的结束而消失，如银行系统必须长久的保存储蓄用户的信息。
（3）数据要为多个应用程序所共享，或者要求在一个单位或更大范围内共享。
1.2了解数据管理技术的变迁（1）人工管理阶段1、没有专门的软件用来管理数据，管理数据需要依赖应用程序本身来处理。
2、数据和程序是紧密联系，一组数据只能对应一个应用程序，而数据又不能共享。
3、数据通常包含在程序中，不具有独立性，一旦数据的结构发生变化，应用程序就要作相应的修改。
（2）文件系统阶段1、数据独立性差2、数据冗余度大（没用的数据太多）3、数据的安全性和完整性难以保障。
（3）数据库系统阶段数据库管理系统：DBMS数据库：DB数据库管理系统是对数据库进行管理的通用软件系统，是数据库系统的核心。
数据库管理系统具有三大功能：数据定义数据操纵数据库运行控制数据库管理系统提供两种不同类型的语言：数据定义语言：定义数据库结构数据操纵语言：表达数据库的查询和更新数据库系统与人工管理和文件系统相比的区别：1、数据结构化。
与文件系统的根本区别。
2、数据共享。
文件系统基本不能共享。
数据库系统可以，且冗余度（没用的东西）小。
3、数据具有较高的独立性。
4、数据的安全性得到保证。
数据的安全性和完整性由DBMS统一管理。
1.3认识数据库一张二维表在关系数据库中称作关系。
（二维表就是我们平时常见的表，操作题中我们一直做的92那题就是创建二维表，93那题就是在创建好的二维表中输入数据）关系数据库中，我们用表格的形式来存储数据。
表中的列称作字段（参照92那题中我们设置的字段名，就是给我们要创建的字段命名）表中的行称作记录（参照93那题，我们输入的每一行都是一个记录）并不是所有的二维表都能称作关系。
关系数据库规定，在关系数据库中的二维表（记得：关系数据库中的二维表叫做关系），必须满足一下条件：1、表中的一列的数据类型必须相同。
（例如：姓名那一列，设置的数据类型是文本型，不能出现整型等其他数据类型。
）2、表中不允许有重复的字段（例：同一张关系表不能同时存在两个字段名都是“姓名”的字段，因为没有意义。
）3、表中不应该有内容完全相同的行（例：一张学生表中不能同时存在两个9班43号张三，因为这两条记录都表示同一个人。
但可以存在一个9班43号张三，和一个10班43号张三，因为这两条记录表示的是两个不同的人。
）4、任意交换两行、两列，不影响整个表的内容，行和列的排列顺序是无关紧要的。
5、表中的每一个字段必须是简单数据项，而不是组合数据项（组合数据项参照“统计表.xls”那题中标题行，那个就是组合数据项。
）常见的数据库管理系统SQLserver，Oracle，Sybase，FoxPro，Access关键字：唯一标识一条记录。
（例如：一个学生的学号可以唯一的确定一个学生，所以学号就是关键字，但是一个学生的姓名不能唯一的标识一个学生，因为可能存在同名同姓的人，所以姓名不是关键字）第二章：构建关系数据库建立数据库的过程：1、数据的收集与分类2、建立“实体——联系”模型ER图3、将E-R图转换为关系数据模型4、创建数据库2.1数据的分析与建模概念模型：现实世界的具体事物经过人们的认识、整理、分类之后在信息世界的表现形式。
数据模型：对现实世界数据特征的抽象表示，通常具有严格的定义，以便在机器上实现。
（理解辅助：概念模型就是我们认识的世界，但是这个认识不能存储到计算机中，我们就要将它用一定的二进制数来表示，这样就可以将我们认识的世界记录到计算机中。
就像拍照，我们看到的景色是无法存储到计算机中的，就必须借助相机，将我们看到的景色拍成数码相片，这样就可以在计算机中存储。
）现实世界：真是存在的世界信息世界：现实世界在头脑中的反映信息世界的术语：实体：客观存在可以相互区别的事物称为实体。
例如：一个人是一个实体，一本书是一个实体，一辆车是一个实体……属性：实体的特征称为属性。
一个实体可以拥有多种属性。
例如：一个学生包含姓名、性别、班级、座号……属性。
键：能在实体中唯一标识一个实体的属性称为键。
键可以只包含一个属性，也可以包含多个属性。
例如：学号就是一个学生的键，因为学号可以唯一确定一个学生。
学校+年段+班级这三个属性结合可以唯一确定班主任。
联系：在现实世界中，事物内部以及食物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映实体内部的联系和实体之间的联系。
机器世界：又称数据世界，信息世界中的信息经过抽象和组织，以数据形式存储在计算机中，就成为机器世界。
机器世界的常用术语：字段：字段用来标记实体的一个属性，它是可以命名的最小信息单位。
（关系表中一列就是一个字段）记录：记录是有一定逻辑关系的字段的组合。
（关系表中一行就是一条记录）文件：文件是同一类记录的集合。
关键字：关键字是可以唯一标识一条记录的字段。
它可以是一个字段，也可以是多个字段。
关键字与信息世界的键相对应。
2.2建立关系数据模型实体集 属性 联系E-R 图的基本元素1 n m1 1 n一对一联系 一对多关系 多对多关系（注意看这个图，有 时候联系也有属性）实体集间的三种联系建立实体-联系模型（E-R 模型）的四个步骤 1、确定实体2、确定相关实体的属性3、确定实体之间的联系类型4、设计出E-R 图所表示的概念模型。
E-R 图转换成关系数据模型，一般分两步：（数据管理技术课本P25）1、将每一个实体集转换成一个二维表；2、将实体集之间的联系转换成一个二维表。
其他常见的数据模型：层次模型：实体间的联系一层一层 （参照数据管理技术课本P27） 网状模型：实体之间的联系相互交叉（知道层次和网状长什么样就好 ）关系模型：关系表建立的模型2.3创建数据库的结构 2.4编辑数据库2.5关系数据库规范化思想规范化处理的目的：对关系模式进行分解与转换，以消除数据冗余（没用的数据重复太多）、插入异常（数据无法插入）、删除异常（数据无法删除）等不正常现象。
关系模式规范化：就是对关系模式进行某种处理，使它满足一定的规范化要求。
关系模式规范化的形式可以分成六级，每一级称为一个范式（NF ），记为XNF ，其中X 表示级别。
第一范式（1NF ）：如果关系模式R 的每个属性的域都只包含单纯值，而不是一些值的集合，则称R 满足第一范式。
实体名属性名联系名正校长 担任 学校 学生 所在 班级 学生 所在 班级 属性名第二范式（2NF）：如果关系模式R满足第一范式，且它的任一非关键字属性都函数依赖于任一候选关键字，则成R满足第二范式。
函数依赖：如果对于属性A，有且只有一个属性B与之对应，也就是说，A决定B，我们就说B 函数依赖于A。
第三范式（3NF）：如果关系模式R满足第二范式，且每一个非关键字属性都不传递依赖于候选关键字，则称R满足第三范式。
第三章：使用数据库3.1数据段排序和筛选3.2数据的查询3.3数据的统计和报表输出3.4数据的导入、链接和导出3.5结构化查询语言SQL结构化查询语言（SQL）是关系数据库的标准语言。
SQL语言具有以下特点：1、数据描述、操纵、控制等功能一体化a)数据定义语言，用于定义、撤销和修改数据库、表、视图及索引。
b)查询语言，用于查询数据c)数据操纵语言，用于增、删、改数据d)数据控制语言，用于数据访问权限的控制2、两种使用方式，统一的语法结构a)交互式联机使用方式。
适合对系统的维护。
b)嵌入到某一种高级语言中使用。
主要用于应用程序的开发。
3、高度的非过程化。
使用SQL，用户只要提出“干什么”，而无需具体指明“怎么干”，像存取路径选择和具体处理操作等，均由系统自动完成。
4、语言简洁，易学易用。
第四章：开发数据库应用系统4.1数据库应用系统简介数据库应用系统是指针对某个特定目标，建立在数据库管理系统之上的计算机应用系统。
数据库强调的是数据数据库管理系统强调的是对数据库进行存储和管理的系统软件数据库应用系统强调的是面向具体应用的应用软件数据库应用系统中一般有三类用户：1、数据库管理员（DBA）2、系统开发人员3、终端用户数据库应用系统的开发流程：1、需求分析2、系统设计3、系统实现4、系统测试与维护4.2需求分析与系统设计需求分析最重要的目标就是：弄清楚系统究竟要“做什么”系统设计最重要的目标就是：明确系统究竟要“怎么做”系统设计分为：1、功能设计2、界面设计4.3系统功能的实现4.4软件测试与数据库维护软件测试的目的就是在软件投入正式运行之前，尽可能多的发现并排除软件中潜在的和隐藏的错误，最终将一个高质量的软件系统交给用户使用。
软件测试分为三个阶段：1、单元测试：每个模块编写完成之后就对它进行测试，以保证每个模块都能正常运行。
2、集成测试：单元测试完成后才进行集成测试。
把各个功能模块按照设计要求组装起来进行测试，主要目标是发现与接口有关的问题。
3、验收测试：目的是向未来用户表明，系统能够像预定要求那样工作。
a)黑盒测试：知道系统应该具有的功能，可以通过测试来检验是否每个功能都能正常使用。
例如网游的公测。
b)白盒测试：知道系统内部的工作过程，可以通过测试来检验系统内部是否按照设计要求的规定正常运行。
第五章：数据库技术新发展5.1新一代数据库技术5.2数据仓库与数据挖掘数据处理大致分为两类1、分析性处理：用于管理人员的决策分析，需要经常访问大量的历史数据。
2、操作性处理：也叫做联机事务处理（OLTP），是指对数据库练级的日常操作，通常是增删改查，主要是为企业的特定应用服务的。
人们所关心的是响应时间、数据的安全性和完整性。
数据仓库（DW）是用来更好的支持企业或组织决策分析处理的、面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的一种数据集合。
数据仓库有一下特点：1、面向主题2、集成3、稳定性4、随时间变化5、数据量大6、硬件要求高数据仓库至少包括三部分：1、数据源与数据集成：a)数据源包括数据库、文件系统等各种数据来源，数据源一般是异构的，通过网络互联。
b)在数据装载到数据仓库之前，要根据需要，对数据进行加工、变换、抽取等操作完成数据的集成。
2、数据存储：数据仓库的核心部分3、数据查询与分析工具。
数据挖掘（DM）利用人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域中的技术，通过对大量数据进行各种技术处理，找出潜在的对用户有价值的信息和知识。