完全用nosql轻松打造千万级数据量的微博系统.ppt
大规模数据处理编程模型幻灯片PPT
29
OpenMP的历史
1994年，第一个ANSI X3H5草案提出，被否决
1997年，OpenMP标准规范代替原先被否决的ANSI X3H5 ，被人们认可
1997年10月公布了与Fortran语言捆绑的第一个标准规范 FORTRAN version 1.0
17
数据并行编程模型
数据并行即将相同的操作同时作用于不同的数据，数据并行 编程模型提供给编程者一个全局的地址空间，一般这种形式 的语言本身就提供并行执行的语义
对于编程者来说，只需要简单地指明执行什么样的并行操作 和并行操作的对象，就实现了数据并行的编程
比如对于数组运算，使得数组B和C的对应元素相加后送给A ，则通过语句 A=B+C（或其它的表达方式） 就能够实现上述功能，使并行机对B、C的对应元素并行相 加，并将结果并行赋给A。
14
并行编程的分类
目前最主要的并行编程模型： ◦ 共享内存 ◦ 线程 ◦ 数据并行 ◦ 消息传递 ◦ 混合模型
15
共享内存模型
在共享内存编程模型中，任务间共享统一的可以异 步读写的内存地址空间。
一般仅需指定可以并行执行的循环，而不需考虑计 算与数据如何划分，以及如何进行任务间通信，
本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！ 本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！ 本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！ 本课件PPT仅供大家学习使用 学习完请自行删除，谢谢！
提纲
1. 大规模数据处理 2. 并行编程 3. MapReduce基本原理 4. MapReduce的实现
完全用nosql轻松打造千万级数据量的微博系统完整版PPT
example4
Your company slogan
总结
明星会员问题 所谓的明星会员问题,就是刘德华来咱微博开了个微博。他有成千上 万个订阅者.他发布一条微博消息。那得一下子发布到成千上万个订 阅者那。多来几个刘德华这样的明星微博,咱们服务器不是要死翘翘 了。所以我这里有个publish集群,根据订阅者分为活跃用户，一般用 户，半死不活用户.根据活跃度分到不同的快速publish服务器或慢速 publish服务器里去.因为是纯内存的只是在redis list里加个信息ID。 还是很快的
所使用的开源工具
1
LVS+NGINX + PHP
2
MySQL + handlersocket
3
Redis、 Tokyo Cabinet
4
zeromq (消息队列)
Your company slogan
架构图
整 体 完全用nosql轻松打造千万级数据量的微博系统 的 所以我这里有个publish集群,根据订阅者分为活跃用户，一般用户，半死不活用户.
对于本架构理解的同学,请先阅读一下Retwis.
架 HS 是小日本写的一款mysql插件.
mysql存储的是实际信息内容,比如微博信息，和用户信息. Redis主要存储的是发布者和订阅者之间的关系。
构 Redis、 Tokyo Cabinet
简单来说就是每台Redis服务器存储着各自5w用户量.
图 因为是纯内存的只是在redis list里加个信息ID。
MySQL
mysql存储的是实际信息内容,比如微博信息，和用户信息.把操作很密集 的数据,放在Redis里,相对小一点的就放在mysql里
Your company sFra bibliotekoganMySQL表结构
大数据时代ppt模板参考
Availability
A
Consistency
C
CAP 理论
Partition Tolerance
P
分布式计算是一门计算机科学，它研 究如何把一个需要非常巨大的计算能 力才能解决的问题分成许多小的部分， 然后把这些部分分配给许多计算机进 行处理，最后把这些计算结果综合起 来得到最终的结果。
一个分布式系统不可能满足一致性、可用性和分区容错性这 三个需求，最多只能同时满足两个 ——Eric Brewer
Big Table
为管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统，可以扩展到PB级数据和上千 台服务器。
数据模型 Key-Value映射：
(row:string, column:string, time:int64)→string Bigtable的表会根据行键自动划分为片（tablet）， 片是负载均衡的单元。
NoSQL
NoSQL是Not Only SQL的缩写，而不是Not SQL，它不一定遵循传统数据库的一 些基本要求，比如说遵循SQL标准、ACID属性、表结构等等。相比传统数据库， 叫它分布式数据管理系统更贴切，数据存储被简化更灵活，重点被放在了分布式数 据管理上。
•NoSQL运动两个核心理论基础：
什么是Big Data技术
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从 这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合
大数据技术将被设计用于 在成本可承受（economic ally）的条件下，通过非常 快速（velocity）的采集、 发现和分析，从大量化（v olumes）、多类别（vari ety）的数据中提取价值 （value），将是IT 领域新 一代的技术与架构
NoSQL数据库的特点与应用场景
NoSQL数据库的特点与应用场景MongoDB、HBase、Redis目录1.NoSQL的四大种类 (3)2.MongoDB (4)3.HBase (6)4.Redis (8)1.NoSQL的四大种类NoSQL数据库在整个数据库领域的江湖地位已经不言而喻。
在大数据时代，虽然RDBMS很优秀，但是面对快速增长的数据规模和日渐复杂的数据模型，RDBMS渐渐力不从心，无法应对很多数据库处理任务，这时NoSQL凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。
目前大家基本认同将NoSQL数据库分为四大类：键值存储数据库，文档型数据库，列存储数据库和图形数据库，其中每一种类型的数据库都能够解决关系型数据不能解决的问题。
在实际应用中，NoSQL数据库的分类界限其实没有那么明显，往往会是多种类型的组合体。
主流nosql的详解：MongoDB、Hbase、Redis2.MongoDBMongoDB 是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，开发语言是C++。
它在许多场景下可用于替代统的关系型数据库或键/值存储方式。
1.MongoDB特点∙所用语言：C++∙特点：保留了SQL一些友好的特性（查询，索引）。
∙使用许可：AGPL（发起者：Apache）∙协议：Custom, binary（BSON）∙Master/slave复制（支持自动错误恢复，使用sets 复制）∙内建分片机制∙支持javascript表达式查询∙可在服务器端执行任意的javascript函数∙update-in-place支持比CouchDB更好∙在数据存储时采用内存到文件映射∙对性能的关注超过对功能的要求∙建议最好打开日志功能（参数--journal）∙在32位操作系统上，数据库大小限制在约2.5Gb∙空数据库大约占192Mb∙采用GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统）2.MongoDB优点：1）更高的写负载，MongoDB拥有更高的插入速度。
Chapter5-大数据技术原理与应用-第五章-NoSQL数据库-pdf
缺点 使用者
功能较少，大都不支持强事务一致性
Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、 Twitter（Cassandra and HBase）、Facebook（HBase）、Yahoo! （HBase）
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
本PPT是如下教材的配套讲义： 21世纪高等教育计算机规划教材 《大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、分析与应用》 （2015年6月第1版） 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社 ISBN:978-7-115-39287-9
2024版《NoSQL数据库》PPT课件
《NoSQL数据库》PPT课件•NoSQL数据库概述•NoSQL数据库类型•NoSQL技术原理及架构•NoSQL数据库应用实践目•NoSQL数据库性能评估与测试•NoSQL数据库挑战与未来发展录01NoSQL数据库概述NoSQL定义及特点定义分布式A B C D非结构化灵活性20世纪90年代21世纪初多样化目前存在多种类型的NoSQL数据库，如键值存储、文档数据库、列式存储等。
广泛应用NoSQL数据库在社交网络、电子商务、物联网等领域得到广泛应用。
NoSQL数据库能够处理大量非结构化数据，适用于日志分析、数据挖掘等场景。
实时应用NoSQL数据库通常具有高性能和可扩展性，适用于实时数据分析、在线游戏等场景。
大数据处理VS扩展性高性能灵活性02NoSQL数据库类型Redis 、Memcached 等代表产品数据模型优点缺点以键值对的形式存储数据，类似于字典查询速度快，支持大量数据的高并发读写数据无结构化，不支持复杂的查询和操作键值存储数据库文档型数据库代表产品数据模型优点缺点列式存储数据库代表产品数据模型优点缺点图形数据库代表产品Neo4j、OrientDB等数据模型以图形结构的形式存储数据，包括节点、边和属性等优点非常适合处理高度连接的数据和复杂的查询缺点学习成本较高，需要了解图形理论和相关算法03NoSQL技术原理及架构数据模型与数据结构键值对模型（Key-Value Mode…使用简单的键值对来存储数据，如Redis。
列式存储模型（Column-orient…以列为单位进行数据存储，适合处理大量数据，如HBase。
文档存储模型（Document-orie…以文档为单位进行数据存储，文档可以包含复杂的数据结构，如MongoDB。
图形存储模型（Graph Model）使用图形结构表示数据之间的关系，适合处理高度关联的数据，如Neo4j。
分布式系统原理及架构分布式系统概述CAP理论分布式数据库架构数据分片与路由数据一致性概述讲解数据复制的原理和实现方式，以及数据同步的策略和算法。
NoSQL数据库PPT
列式存储模型
以列为单位进行数据存储，适用于海量数据 的分析处理。
图形模型
以图形结构表示数据之间的关系，适用于复 杂网络数据的处理。
分布式架构与集群技术
分布式架构
将数据分散到多个节点上，提 高数据处理能力和可扩展性。
数据分片
将数据水平切分成多个片段， 每个片段存储在不同的节点上 。
负载均衡
通过合理的任务分配和数据调 度，实现集群内节点的负载均 衡。
通过精确匹配、范围查询等方式缩小查询范围，避免全表扫描。
使用预编译查询
预编译查询可以提高查询执行效率，减少解析和编译的时间开销。
优化查询逻辑
避免在查询中使用复杂的逻辑运算和嵌套查询，简化查询逻辑。
利用缓存
合理利用缓存机制，缓存常用查询结果，减少数据库访问次数。
索引设计原则及最佳实践
选择合适的索引类型
根据数据量增长趋势合理规划存储空间，特点和适用场景，需要根据实际 需求进行选择。
优化数据存储结构
合理设计数据表结构和字段类型，减少数据冗余和存储空 间占用。
硬件选型建议
选择高性能的服务器和网络设备，提供足够的计算和存储 资源支持。同时考虑数据的备份和恢复策略，确保数据安 全可靠。
适用场景与案例分析
适用场景与案例分析
MongoDB在电商网站中的应用
MongoDB是一种文档型NoSQL数据库，适合存储商品信息、用户信息等数据。某电商 网站采用MongoDB作为数据库，实现了商品信息的快速查询和高效存储。
Cassandra在日志分析中的应用
Cassandra是一种列式存储NoSQL数据库，适合存储大量的日志数据。某公司采用 Cassandra作为日志分析系统的数据库，实现了日志数据的实时分析和高效存储。
大数据时代ppt课件
数据责任与权益
明确数据所有者和使用者的责任和权益，保障数据的合法 性和公正性。
伦理道德原则
遵循伦理道德原则，如尊重个人隐私、保护数据安全、避 免数据滥用等。
行业发展前景预测
大数据产业规模
随着大数据技术的不断发展和应用，大数据产业规模将不断扩大。
行业应用拓展
大数据将广泛应用于金融、医疗、教育、交通等各个领域，推动行 业数字化转型。
API接口调用
通过调用第三方平台提供的API接口，获取所需数 据。
数据交换
与其他企业或机构进行数据交换，获取所需数据。
数据质量评估与清洗
完整性评估
检查数据是否完整，是否存在缺失值 或空值。
准确性评估
检查数据是否准确，是否存在错误或异 常值。
数据质量评估与清洗
• 一致性评估：检查数据是否一致，是否存 在矛盾或冲突的数据。
信息图表设计原则与实例分析
明确目标受众
了解受众需求和兴趣点，选择合适的数据和 信息进行展示。
选择合适的图表类型
根据数据类型和展示需求选择合适的图表类 型，如柱状图、折线图、饼图等。
优化视觉效果
运用颜色、字体、排版等设计元素提高图表 的视觉效果和吸引力。
实例分析
展示优秀的信息图表案例，分析其设计原则 和技巧。
金融机构的风险控制能力和业务效率。
教育领域
大数据在教育领域的应用包括个性化教学、 教育资源共享、教育评价等方面，有助于 促进教育公平和提高教育质量。
医疗领域
大数据在医疗领域的应用包括疾病预测、 个性化治疗、医疗资源优化等方面，有助 于提升医疗水平和患者体验。
其他领域
大数据还在智慧城市、智能交通、环境保 护等领域发挥着重要作用，推动社会的可 持续发展。
NoSQL入门级资料整理(CAP原理、最终一致性) (3)
传统关系型数据库面临的挑战● High Performance——对数据库高并发读写的需求● Huge Storage——对海量数据的高效率存储的需求● High Scalability & High Availablity——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
对于当前的很多网站来说，关系数据库的很多主要特性往往无用武之地，例如：● 数据库事务一致性需求很多系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。
● 数据库的实时性需求对关系型数据库来说，插入一条数据后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多Web应用而言，并不要求这么高的实时性，比方说我发一条微博之后，过几秒乃至十几秒后，别人才提示有新微博，这是完全可以的。
● 对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求大数据量的Web系统，非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免这种情况的产生。
往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分布查询，SQL的功能被极大地弱化了。
什么是NoSQL现在一般认为NoSQL全称是Not Only SQL，是一种不同于关系型数据库的数据库管理系统设计方式。
对NoSQL最普遍的解释是“非关系型的”，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。
NoSQL的理论基础CAP，BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石。
ACID vs. BASEACID，指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。
包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。
（这张PPT是Brewer教授在PODC大会上用的PPT。
）BASE内容：● B asically A vailble——基本可用● S oft-state ——软状态/柔性事务，状态可以有一段时间不同步● E ventual Consistency ——最终一致性CAP原理分布式系统中，有三种重要的属性，分别是：● 一致性(Consistency)：任何一个读操作总是能读取到之前完成的写操作结果，也就是在分布式环境中，多点的数据是一致的。
微博数据库设计
目录1 需求分析 (1)1.1 背景说明 (1)1.2 系统目标与系统边界 (1)1.3 功能需求分析 (1)1.3.1 系统的功能描述 (1)1.3.2 系统总体功能图 (4)1.3.3 主要业务流程描述 (6)1.4 数据需求及业务规则分析 (8)1.4.1 数据需求描述 (8)1.4.2 数据字典 (8)1.4.3 业务规则描述 (12)1.4.4 数据约束描述 (13)2 概念设计 (14)2.1 确定实体集及属性 (14)2.1.1 实体集分析 (14)2.1.2 实体集属性数据字典 (14)2.2 确定联系集及属性 (18)2.2.1 联系集分析 (18)2.2.2 联系集属性数据字典 (19)2.3 概念模型（E-R图） (20)2.4 检查是否满足需求 ....................................................................... 错误！未定义书签。
2.5 改进的E-R图及数据字典........................................................... 错误！未定义书签。
3 逻辑设计 (27)3.1 关系设计 (27)3.2 关系优化 (33)3.3 约束的说明 (34)4 数据库物理设计........................................... 错误！未定义书签。
4.1 确定数据库的存储结构 ............................................................... 错误！未定义书签。
4.2 确定数据库的存取方法 ............................................................... 错误！未定义书签。
5 数据库应用设计 (34)5.1 数据库脚本 (34)5.2 数据库完整性设计 (46)5.3 数据库安全性设计 ....................................................................... 错误！未定义书签。
NoSQL数据库原理与应用案例教程(适合培训、教学)第8章 NewSQL数据库PPT
Amazon Aurora是一种与MySQL和PostgreSQL兼容的数据库引擎，专为云打 造，既具有传统企业数据库的性能和可用性，又具有开源数据库的简单性和 成本效益
ClearDB是基于MySQL构建的，为单节点MySQL实例在多个数据中心创建 镜像
（2）Leader将收到的信息写入raft log中，然 后TiKV根据raft log信息对Region进行拆分。
（3）拆分成功后，TiKV会告知PD节点拆分后 Region的相关信息。
8.3
典型应用 ——
TiDB在美团 单车中的应
用
8.3.1 开关锁成功率统计
对开关锁成功率统计这种需要频繁更新表结构进行DDL 操作的业务，如果数据量很大，使用MySQL可能会造成服务的不 可用，甚至出现数据不一致的情况。
8.1
目录
8.2
8.3
8.4
NewSQL数据库概述 TiDB数据库 TiDB在美团单车中的应用 OceanBase数据库
8.1
NewSQL 数据库概述
8.1.1 从NoSQL到NewSQL 1．NoSQL的不足
（1）NoSQL数据库不支持事务的ACID特性。
（2）NoSQL数据库没有统一的查询语言，不支 持SQL查询。
实施计划与 （1）Leader的位置。 措施 （2）Followers的位置。 （3）掉线Replica的个数。 （4）数据写入/读取的速度。
8.2.4 TiDB的管理机制
2．Region拆分
（1）Leader向PD发送一个Region拆分请求， PD收到该请求后，会产生一个新的RegionID， 并返回给Leader。
数据库 SQL千万级数据规模处理概要
简介：这是数据库 SQL千万级数据规模处理概要的详细页面，介绍了和数据库,有关的知识，加入收藏请按键盘ctrl+D，谢谢大家的观看！要查看更多有关信息，请点击此处1. 数据太多。
放在一个表肯定不行。
比如月周期表。
一个月1000万，一年就1.2亿，如此累计下去肯定不行的。
所以都是基于一个周期数据一个表。
甚至一个周期数据就要分几个分表。
主要是考虑实际的数据量而定。
当你创建一个新表时，可能这个表需要有索引，但是都要先取消索引，或者先建立表，导入数据后，再建立索引。
必要时处理完，统计完后，就备份到磁带或者其他介质。
然后清掉。
从问题域来看，一个周期内的数据关联性最大。
比如统计一个客户某个帐期的话单总额，同比上月增幅，还有就是零话费客户等。
如此种种，参照的数据不外乎本周期，或者两个周期，甚至更多就是一个季度，或者半年的样子（类似三个月连续零话费，或者三个月连续欠费未交之类的，保存量之类的报表可能会要一年的数据）。
而且这样的情况在数据挖掘或者高级管理报表中比较常见，一般营业部门使用的界面中，是不可能含有这样的统计的。
所以数据按表分开，甚至于可以按数据库分开，更便于管理。
大家要打消一种固有的思路，这些数据，跟环卫工人处理垃圾一样，是几乎有点带人工处置的多步骤方式，也就是不会作为常规数据（如客户基本资料等）长期存在和频繁使用的。
所以我们可以改变思路，就是想尽办法，在需要的时候，做最佳处理，而在不需要时，清理掉它。
也就是说，比如分表，你可以分100个表，1000个表都可以。
只要方便统计和得到所需数据即可。
view只是说你能在写select语句时简单一点，对速度没有任何提高。
主要是，你的分表的方式能建立减少访问所有数据，就能提高速度。
比如你做某个统计，那些数据恰好在某个分表内。
举例说，你有10个分部，而你统计id=1这个分部时，你恰好把数据放在第一个分表里，你就可以在存储器内通过判断，只访问第一个分表，从而提高统计速度。
微博建设方案
微博建设方案第1篇微博建设方案一、项目背景随着互联网技术的飞速发展，社交媒体已成为人们日常生活中不可或缺的部分。
微博作为国内领先的社交媒体平台，具有极高的用户活跃度和广泛的社会影响力。
为了进一步发挥微博在企业品牌建设、市场营销等方面的作用，现制定本微博建设方案。
二、项目目标1. 提升企业品牌知名度，扩大品牌影响力。
2. 增强企业与用户之间的互动，提高用户粘性。
3. 通过微博平台，实现产品营销目标，促进业绩增长。
4. 严格遵守国家相关法律法规，确保微博内容健康、合规。
三、项目内容1. 微博账号注册及认证（1）注册企业官方微博账号，进行实名认证，确保账号合法合规。
（2）完善账号信息，包括企业简介、联系方式、LOGO等，提高账号权威性。
2. 微博内容策划与发布（1）制定内容策划方案，包括内容主题、发布频率、表现形式等。
（2）内容主题涵盖企业动态、行业资讯、产品介绍、用户互动等方面，突出企业特色。
（3）发布内容严格遵守国家相关法律法规，避免发布敏感、违规信息。
3. 微博运营与互动（1）定期检查微博运营数据，分析用户行为，优化内容策划与发布策略。
（2）积极回应用户评论、私信，建立良好的用户关系，提高用户满意度。
（3）举办线上活动，增加用户参与度，提高微博活跃度。
4. 微博营销推广（1）运用微博广告、话题营销等手段，提高企业品牌曝光度。
（2）结合产品特点，开展有针对性的营销活动，实现产品销售目标。
（3）与其他微博账号进行合作，扩大企业影响力。
四、项目实施与监控1. 组建专业的微博运营团队，负责微博账号的日常管理、内容策划与发布、用户互动等工作。
2. 制定详细的微博运营计划，明确任务分工，确保项目顺利实施。
3. 定期对微博运营数据进行监控，评估项目效果，调整运营策略。
4. 加强与其他部门的沟通与协作，确保微博内容与企业整体战略相一致。
五、项目风险与应对措施1. 法律法规风险：严格遵守国家相关法律法规，避免发布违规内容。
微博数据分析与案例参考课件
• 快速回应和处理用户反 馈和投诉
• 协助及时解决用户需求 和问题
分析效果
• 提高客影响力 • 加深客户忠诚度，提高
客户维护能力
散点图
展示数据的分布情况和相关性， 可用于数据预测。
学习微博数据分析需要具备的技能和 知识
1 数据科学基础
需要掌握数据处理和分析的基本概念和方法，以及使用常见的数据处理工具。
2 编程技能
需要具备良好的编程思维和编程能力，掌握常见的编程语言和工具。
3 业务能力
需要了解自己所在行业和公司的相关业务，明确需要分析的目标和问题。
品牌口碑监测
跟踪用户反馈，评估品牌形象，提高客户满意 度。
社交媒体广告优化
定位目标受众，优化广告创意，提高广告转化 率。
常见的微博数据分析工具和技术
Microsoft Excel
常用的办公软件，可以进行数 据清洗、整理和计算。配合插 件可进行简单的数据可视化。
Python
强大的编程语言，拥有丰富的 数据处理和分析库。可以进行 高级数据分析和机器学习。
选择合适的数据指标来评估分析 结果。
制定策略
根据目标和指标，制定多维度的 策略方案。
针对不同类型的微博数据分析的指导
1
文本分析
使用自然语言处理技术对微博文本进行
网络结构分析
2
情感分析、主题分类、实体识别等处理。
分析微博用户之间的关系和相互影响，
挖掘社交网络中的重要节点。
3
时序数据分析
针对时序数据和趋势进行分析，建立预
兴趣关注分析
分析微博用户的兴趣和关注点，挖掘潜在商机 和消费需求。
微博数据分析中的关键指标
NGU_微博系统详细设计说明书-组单位
详细设计说明书
2011年7月18日
2系统概要设计
2.1.系统功能结构设计…………………………………………………………………………2
2.2.数据存储与数据流图………………………………………………………………………..2
3.4.1验证码输入功能…………………………………………………………..…….
好友界面
V
home.jsp
我的首页界面
V
index.jsp
登陆界面
V
working.jsp
正在工作界面
V
user.jsp
随便看看界面
V
publishe.jsp
被包含界面
V
rcontentUserInfo.jsp
被包含界面
V
exit.jsp
退出界面
4.3
三、功能描述
通过点击设置个人账户，用户可以进入设置个人账户页面，进行自己的个人账户的修改和完善。包括修改资料，修改密码和修改头像。 修改基本资料
非空
记录用户真实姓名
16
个人主页
u_homepage
VARCHAR(50)
可空
记录用户个人主页的链接
17
用户答案
u_pswdanswer
VARCHAR(20)
非空
记录用户个人的答案
18
用户所在省份，或自治区
u_city1
VARCHAR(10)
非空
记录用户的省份，或自治区
19
用户所在市
u_city2
VARCHAR(10)
1.2
功能ndex、error
静态页面：登陆页面和错误页面
韩海