某基础数据库数据分布特点及模型算法
数据分析入门：掌握数据处理与统计方法
数据分析入门：掌握数据处理与统计方法1. 引言1.1 概述数据分析作为一门独立学科，在现代社会中扮演着至关重要的角色。
随着信息时代的到来，我们每天都会产生大量的数据，这些数据蕴含着宝贵的信息。
正确地利用和分析这些数据，可以帮助我们做出更好的决策，并找到问题的根本原因。
因此，掌握数据处理与统计方法成为了一个必备的技能。
本文将介绍数据分析入门所需掌握的基础知识和技术，以及相关工具和软件。
我们将深入讨论不同类型数据及其特点，并介绍如何进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值检测和平滑等方法。
另外，我们还将分享一些高效而强大的数据可视化技巧，以便更好地展示和理解数据。
1.2 文章结构本文共分为五个部分进行阐述：引言、数据分析基础知识、统计学基础概念、数据分析工具与软件介绍以及实例分析与实战演练。
在第二部分“数据分析基础知识”中，我们将重点介绍各种常见的数据类型及其特点。
此外，我们还将探讨数据预处理的方法，如数据清洗、数据转换和数据标准化等。
最后，在本部分中，我们还会分享一些常用的数据可视化技巧，如绘制柱状图、散点图和热力图等。
第三部分“统计学基础概念”将介绍统计学的基本概念。
我们将讨论各种描述统计方法及其应用，并简要介绍推断统计方法，如假设检验和置信区间等。
通过深入理解这些统计学概念，可以更好地进行数据分析和解释统计结果。
在第四部分“数据分析工具与软件介绍”中，我们将重点介绍两种常用的数据分析工具：Excel和Python。
我们会概述Excel中的数据分析功能，并详细介绍Python中常用的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
此外，我们还将简要提及R语言在数据分析中的应用及其优势。
最后一部分“实例分析与实战演练”将通过实际案例来加深理解。
我们将选取一些典型案例进行探究与解读，并提供相应的实战演练指南。
同时，我们还会结合不同业务场景演示如何进行数据处理与分析，并展示最终的结果。
1.3 目的本文的目的是帮助读者入门数据分析，并掌握基本的数据处理与统计方法。
数据建模与应用作业指导书
数据建模与应用作业指导书第1章数据建模基础 (2)1.1 数据建模的概念与意义 (2)1.2 数据建模的流程与步骤 (3)1.3 常见数据建模方法 (3)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理：针对数据集中的缺失值，采用填充、删除或插值等方法进行处理。
(4)2.1.2 异常值检测与处理：通过统计分析、箱线图等方法识别数据集中的异常值，并采用合理的方式进行处理。
(4)2.1.3 重复数据处理：对数据集中的重复数据进行识别和删除，避免对后续分析产生影响。
(4)2.1.4 数据类型转换：对数据集中的数据类型进行统一和转换，保证数据的一致性。
42.2 数据整合与转换 (4)2.2.1 数据集成：将来自不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集。
(5)2.2.2 数据变换：对数据集中的数据进行规范化、标准化等变换，消除数据量纲和尺度差异的影响。
(5)2.2.3 特征工程：基于业务需求，提取和构造具有代表性的特征，提高模型功能。
(5)2.2.4 数据归一化与标准化：对数据集中的数值型数据进行归一化或标准化处理，降低数据分布差异的影响。
(5)2.3 数据规约 (5)2.3.1 特征选择：从原始特征集中选择具有较强预测能力的特征，降低数据维度。
(5)2.3.2 主成分分析：通过线性变换，将原始数据投影到低维空间，实现数据降维。
(5)2.3.3 聚类分析：对数据进行聚类，识别数据集中的潜在模式，为特征选择和降维提供依据。
(5)2.3.4 数据压缩：采用编码、哈希等方法对数据进行压缩，减少存储和计算负担。
(5)2.4 数据可视化 (5)2.4.1 分布可视化：通过直方图、散点图等展示数据集中各特征的分布情况。
(5)2.4.2 关系可视化：利用热力图、相关性矩阵等展示特征之间的关系。
(5)2.4.3 聚类可视化：通过散点图、轮廓图等展示数据聚类结果。
(5)2.4.4 时间序列可视化：采用折线图、面积图等展示时间序列数据的变化趋势。
数据仓库建设方案
第1章数据仓库建设1.1数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据,经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果.针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施,为车辆的故障根因修复提供必要的支持.根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范,包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容：数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume 及传统的ETL采集工具。
数据存储:本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。
数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。
数据服务总线:数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度,并对外提供数据服务。
1.2数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。
外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。
121外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统,数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据;非实时采集包括日检修数据等.根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展,因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集,同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展.本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer,Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警.具体采集系统技术结构图如下：1.2.1.1数据汇集架构功能Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift—RPC）、text（文件）、tail （UNIXtail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式）,exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。
土地信息系统课程习题库和参考答案
第七章 土地信息的表示与可视化
1.土地信息的表示方法有哪些？ 2.地图与土地信息系统有何联系与区别？ 3.地图符号的涵义、作用、构成。 4.实现自动注记放置的系统应具备的功能。 5.面状专题内容的表示方法。 6.专题地图设计的内容。 7.如何进行土地信息的可视化？ 8.空间可视化的类型。 9.何为虚拟地理环境，有何特点？
2、 简述土地信息系统的组成、基本功能。
土 地 信 息 系 统 的 组 成 ： 一般由硬件、软件、数据库和人组成。硬件的配置主要包括输入设 备(如数字化仪、扫描仪、键盘等)，输出设备(如绘图仪、打印机、显视器等)，计算机系统，数 据存贮设备(如磁盘和光盘驱动器、磁带机等)；信息系统的软件由管理软件和功能软件组成； 土地信息系统的核心是数据库(Data Base)，用于存贮各种空间位置、拓扑关系和非空间数据。 其基本功能：1、数据采集、检验与编辑； 2、数据格式化、转换、概化；3.数据的存储与组织 4.查询、统计、计算 5、空间分析 6、显示
10 设计题：随着土地管理工作的深入，地籍、地类历史数据的查询与检索越来越频繁，土
地管理工作者对于土地信息系统时空数据管理功能的要求也越来越高。目前，即使一座中等 规模的城市，每天土地使用权交易量平均都可达十宗以上。存储并使用这些与日俱增的大量 数据对土地信息系统的时空数据管理功能是一个巨大的挑战。为满足实际工作对时空数据的 管理功能要求，提出你的设计方案。
分布式数据库系统的设计与优化
近年来，计算机技术的发展日新月异，借助于计算机网络而崛起的数据库技术已不断渗透到了社会生活的各个领域．分布式数据库系统是数据库技术的一种，它的产生，使在地理上、组织上分散的单位得以实现信息、数据共享，使系统的可靠性、可用性等得到了明显的改善和提高．因此，如何优化分布式数据库系统，如何更高效地实施数据库查询等问题便显得尤为重要，它关系着整个系统性能和系统效率等诸多关键因素的完善和提高．1分布式数据库的定义分布式数据库系统的基础是集中式数据库，但是比集中式数据库具有更大的可扩展性，它适用于单位和企业的各下属、分散部门，允许将分工后的针对性较强的各部门数据存储在本地存储设备上，从而提高用户操作应用程序的反馈速度，在一定程度上降低网络通信费用．分布式数据库系统可以分为两种：一是物理分布逻辑集中，即在物理上是分布的，在逻辑上是一个统一整体，这类数据库系统比较适用于用途单一、专业性强的中小企业或部门；二是无论在物理上或是逻辑上都是分布的，这种分布式数据库系统类型称为联邦式，此类型主要用于集成大范围数据库，因为该系统主要由用途迥异、差别明显的数据库组成．分布式数据库的物理分布性主要表现在数据库中的数据分别存储在不同的地域内或主机上，而逻辑集中性主要表现在无论用户处于哪个位置或使用本局域网中的哪台主机，都可以通过应用程序对数据库进行操作，但这些数据库具体的分布位置用户并不需要知道，就如同数据库存储在本机，并且由本机的数据库管理系统进行管理．2分布式数据库系统的特点２．１数据的独立性和分布的透明性数据的独立性可以说是分布式数据库系统的核心和目标，而分布的透明性表现在用户在操作带有数据库的应用程序时，不必了解数据存储的具体物理位置，不必关心数据逻辑集中的区域，也不必验证本地系统支持哪些数据模型．分布透明的特点，在很大程度上增加了应用程序的可移植性．２．２集中和自治相结合对于分布式数据库系统来说，数据共享分为两层：局部共享和全局共享．局部共享是相对于局部数据库而言的，存储在局部数据库中的一般是专门针对本地用户的常用数据；全局共享就是说在各个分布的数据库区域，也能够支持系统在全局上的应用，可以存储可供本网中其他位置的用户共享的数据．那么对于这两层数据共享的分类，就有相应的两种控制方式，即集中和自治，各个局部的数据库管理系统可以对本区域的数据库实施独立管理，称为自治；与此同时，为了协调各个局部数据库管理系统，为了宏观、整体地把握各局部数据库的运行情况等，系统还设置了集中控制的工作方式．２．３易于扩展性由于单位、企业等的数据量越来越庞大，对于数据库服务器的需求也越来越多．如果服务器的应用程序支持水平方向的扩展，那么就可以通过多增加服务器来分担数据的处理任务．3分布式数据库系统的设计３．１设计的原则３．１．１分布式数据库系统的主要设计原则是本地和近地．所以，在设计的过程中，应当尽量实现数据的本地化，这样可以有效减少数据节点之间的相互通信，从而提高整个系统的效率．３．１．２为了改善和提高数据库数据的可用性和可靠性，有时候在分布式数据库系统中可以将数据保存为副本，如果数据的其中一个副本被损坏或者不能使用，那么在网络环境中的另一个节点中可以对损坏的副本进行恢复．不过，在恢复的同时有可能增加冗余的数据，所以在设计分布式数据库系统时应当全面考虑最优的数据冗余程序，从而减少数据库更新的成本．３．１．３在用户通过应用程序对数据库进行操作的时候，分布式数据库系统应当将总的工作量分流到网络环境中的各局域节点，从而提高了应用程序的执行效率、扩大了数据传输的并行度、充分利用了各局域节点计算机的资源．因此在设计分布式数据库系统的同时，要将负荷合理地分流．３．１．４在设计分布式数据库系统时，要对网络各局域节点进行存储能力的统筹，对有限的存储控件进行合理的规划．３．２设计的内容与集中式数据库的设计相类似，分布式数据库系统也包括了数据库和应用．其中，数据库的设计又包括全局的模式设计和局部的模式设计．分布式数据库系统设计的关键是Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．１０Ｏｃｔ．２０１２赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第２８卷第１０期（下）２０１２年１０月分布式数据库系统的设计与优化左翔，姜文彪（安徽医科大学计算机系，安徽合肥２３００３２）摘要：分布式数据库是数据库技术和网络技术相结合的产物，本文从分布式数据库系统的定义和特点入手，介绍了其设计、优化的目标以及优化的方法．关键词：分布式数据库系统；设计；优化中图分类号：ＴＰ３１０文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１２）１０－００２０－０２２０－－如何划分全局模式并且映射到站点．分布式数据库系统的设计方法大致有：自顶向下设计、自底向上设计以及混合方法．本文采用自顶向下的设计方法．本文采用自顶向下的设计方法．分布式数据库在进行自顶向下设计时，是以一个全局并且和站点无关的模式作为输入，以产生分布式数据库各个站点的子模式为输出，并且将数据的分片设计以及片段的位置分配设计包含在内．所谓分片，就是把一个全局的对象（关系或者实体）细化，分成若干个逻辑的片段；所谓分配，就是将各个片段映射到一或多个站点．具体的设计步骤如下：首先进行需求分析，然后进行概念设计，即将通过需求分析得到的需求抽象为Ｅ－Ｒ图．接下来进行逻辑设计，就是将得到的Ｅ－Ｒ图转换为对应数据模型所符合的某个逻辑结构，比如说关系模型．之后进行物理设计，确定数据库的物理结构，对数据库的物理结构进行相应的评价．然后开始收集一些与分布相关的信息，比如说水平分片的划分、各个站点激活每个应用的频率等等．最后进行分布设计，这个步骤用来产生全局数据的分片模式以及产生片段的位置分配模式，这里的分配模式用于描述分配于各个站点的数据的情况．分布设计阶段又包含了四个过程，设计分片、非冗余的分配、冗余的分配、重构局部模式．4分布式数据库系统的优化在分布式数据库系统的各项参数中，查询效率无疑是至关重要的一个指标，优化分布式数据库系统的查询效率，需要我们增加有效的查询算法和手段，尽量避免由于数据库分布而给查询操作带来的通信开销．４．１优化的目标所谓优化，主要强调的是查询的快捷，尽量缩减用于查询的时间开销．总结起来即：（１）使处于网络中的数据传输量降低至最小．（２）使用户通过应用程序操作数据库时的反馈时间最短．４．２具体优化方案任何一个数据库系统都由各种各样的关系组成，也就是通常所说的关系数据库．分布式数据库系统的实现语言是关系的演算，正是这种算法实现了核心数据库和局域节点数据库之间的透明接口．当然，要想从算法上进行优化，那么需要考虑的因素多且繁杂，在查询优化的过程中，不能局限于某种固定的原则，应当按照实际的环境和需要来加以选择．４．２．１基于关系代数等价变换的查询优化这种优化的方法是从关系代数表达式入手．首先分析得到的查询树，然后对查询树进行从全局到片段的变换，得到基于片段的查询树．最后通过关系代数等价变换的算法，尽量将选择和投影操作先进行，以达到优化目的．进行这种优化需要几次转换，首先将该查询问题转换为标准的关系代数表达式；其次将得到的关系代数表达式转换成查询树；最后将得到的全局的查询树分段，拆分为基于片段的查询树．这种方法利用关系代数等价变换的规则，对查询树进行优化，从而优化查询．４．２．２基于半连接算法的查询优化半连接算法通常有两次传输，但是传输的数据量远比传输整个关系要少，一般有这样的关系：Ｔ半＜＜Ｔ全．半连接算法有着独特的优点，如果ｃａｒｄ（Ｒ）＞＞ｃａｒｄ（Ｒ’），那么可以将站点之间的数据传输量减少．半连接算法的基本原理就是在与另一个站点做连接之前，把无关的数据消除，把连接操作的数据量减少，最终达到减少传输代价的目的．半连接优化算法的具体实现步骤：首先，计算出每一种半连接方案所要的代价，从而挑选出最佳的方案；其次，选择传输付出代价最小的站点，并计算采用全连接方案使所要付出的代价，将以上两种方案做对比，最终选取最优的方案．４．２．３基于直接连接算法的查询优化所谓的直接连接操作，是相对于半连接操作而言的．当数据库的设计采用半连接方案时，认为传输的费用是最主要的；采用直接连接方案时，认为局部的处理费用是最主要的．根据侧重点不同来选择不同的方案．直接连接操作的常用策略：当两个关系处于同一个站点时，算法和集中式数据库的相同．通常，根据扫描顺序的不同，一个是外层的关系，比如Ｒ；对应的，一个是内层的关系，比如Ｓ．策略一是嵌套循环，即按照顺序扫描外层的关系，如果是Ｒ，那么扫描Ｒ每个元组的内层关系Ｓ，然后查找元组，这些元组在连接属性上一致．最后把相匹配的元组相结合，使之成为组成结果的一部分．策略二是排序扫描法．即首先按照连接属性将两个关系进行排序，然后扫描这两个关系，扫描时按照连接属性值的相应顺序，使得相匹配的元组成为结果的一个组成部分．当两个关系处在不同的站点时，除了需要考虑局部的代价，还需要考虑传输的代价．传输的方式有两种，整体传输方式和按需（需要）传输方式．站点连接方法的选择有三，分别是Ｒ所在的站点、Ｓ所在的站点以及除此之外的第三个站点．除了运用直接连接操作策略来优化查询外，还可以通过并行的直接连接策略来进行优化工作，而操作与操作之间的并行，包括流水线的并行、独立的并行等，都有积极作用．5结语本文在介绍分布式数据库系统特点的基础上，给出了一个可用性强的分布式数据库系统的设计方案，并且详细描述了该方案中的系统功能结构，以及系统数据库设计等，并对分布式数据库的查询优化方法进行了分析和阐述．分布式数据库系统由于控制管理方便、结构灵活响应快、可靠性和可用性高等优点，已经逐步应用于现代生活的各个方面，我们必须不断地寻找更加方便快捷的查询优化方法，才能保障分布式数据库系统稳定、长足的发展．———————————————————参考文献：〔1〕申德荣，于戈.分布式数据库系统原理与应用.机械工业出版社，2011.〔2〕钱郭锋，刘波，陈瑁.分布式数据库系统的设计与实现.现代测绘，2010(03).〔3〕李文虎.分布式数据库系统的设计浅析.科技资讯，2009(34).〔4〕邵佩英.分布式数据库系统及其应用.科学出版社，2005.〔5〕彭岩.基于大系统理论的分布式数据库的设计与分析.计算机工程，2005(07).〔6〕任瑞娟.基于分布式数据库构建分布式本体的方案设计.中国图书馆学报，2006(04).２１－－。
数据挖掘原理、 算法及应用第5章 聚类方法
第5章 聚类方法
5.1 概述 5.2 划分聚类方法 5.3 层次聚类方法 5.4 密度聚类方法 5.5 基于网格聚类方法 5.6 神经网络聚类方法：SOM 5.7 异常检测
第5章 聚类方法
5.1 概 述
聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘、统计学、 机器学习、模式识别等。它是数据挖掘中的一个功能，但也 能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，概括出每个 簇的特点，或者集中注意力对特定的某些簇作进一步的分析。 此外，聚类分析也可以作为其他分析算法 (如关联规则、分 类等)的预处理步骤，这些算法在生成的簇上进行处理。
凝聚的方法也称为自底向上的方法，一开始就将每个对 象作为单独的一个簇，然后相继地合并相近的对象或簇，直 到所有的簇合并为一个，或者达到终止条件。如AGNES算法 属于此类。
第5章 聚类方法
(3) 基于密度的算法(Density based Methods)。 基于密度的算法与其他方法的一个根本区别是： 它不是 用各式各样的距离作为分类统计量，而是看数据对象是否属 于相连的密度域，属于相连密度域的数据对象归为一类。如 DBSCAN (4) 基于网格的算法(Grid based Methods)。 基于网格的算法首先将数据空间划分成为有限个单元 (Cell)的网格结构，所有的处理都是以单个单元为对象的。这 样处理的一个突出优点是处理速度快，通常与目标数据库中 记录的个数无关，只与划分数据空间的单元数有关。但此算 法处理方法较粗放，往往影响聚类质量。代表算法有STING、 CLIQUE、WaveCluster、DBCLASD、OptiGrid算法。
(3) 许多数据挖掘算法试图使孤立点影响最小化，或者排除 它们。然而孤立点本身可能是非常有用的，如在欺诈探测中， 孤立点可能预示着欺诈行为的存在。
分布式数据库
分布式数据库由于分布式数据库克服了集中式数据库的许多缺点，并且自然地适应于许多单位地理上分散而逻辑上统一的组织结构，因此，20多年以来从理论到实践都得到了迅速发展，并取得了决定性成果。
分布式数据库结构分布式数据库的典型定义是:分布式数据库是一个数据集合，这些数据在逻辑上属于同一个系统，但物理上却分散在计算机网络的若干站点上，并且要求网络的每个站点具有自治的处理能力，能执行本地的应用。
每个站点的计算机还至少参与一个全局应用的执行。
所谓全局应用，要求使用通讯子系统在几个站点存取数据。
这个定义强调了分布式数据库的两个重要特点:分布性和逻辑相关性。
图1给出了典型的分布式数据库系统(DDBS)的物理结构。
其中在不同地域的3台计算机分别控制本地数据库及各终端用户T;每台计算机及其本地数据库组成了此分布式数据库的一个站点，各站点用通讯网络连接起来，可以是局域网或广域网。
图1 DDBS的物理结构图图2给出了分布式数据库的逻辑结构。
其中，DDBMS是分布式数据库管理系统，用来支持分布式数据库的建立和维护。
LDBMS是局部数据库管理系统，也就是通常的集中式数据库管理系统，用来管理本站的数据。
图2 DDBS的逻辑结构DDBS的工作原理DDBMS是分布式数据库系统的核心部分，就其性质可分为匀质和异质两种。
若每个站点的LDBMS相同，则是匀质的;若至少有两个LDBMS不同，则是异质的。
异质DDBMS要在不同LDBMS的不同数据模型间进行转换，因而比匀质DDBMS更复杂。
一般来说，若从头开始研制一个DDBS，则选择匀质较方便，且通常都选用关系模型。
这是由于关系模型易于分布管理，但若DDBS是建立在已有的若干数据库之上，则这些数据库很可能有的是基于关系模型的，有的是基于层次或网络模型的，即它们是不同质的，因此要建立异质的DDBMS。
图3给出了分布式数据库管理系统DDBMS的工作原理的参考模型。
图3 DDBMS工作原理参考模型用户处理器根据外模式和概念模式把用户命令翻译成格式更适合于机器的规范化命令，并实施完整性约束，同时它负责将规范化格式的数据转换成用户结果格式。
大数据技术应用基础作业指导书
大数据技术应用基础作业指导书第1章大数据概述 (4)1.1 大数据定义与特征 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 特征 (4)1.2 大数据应用领域与发展趋势 (4)1.2.1 应用领域 (4)1.2.2 发展趋势 (5)第2章数据采集与存储 (5)2.1 数据来源与采集技术 (5)2.1.1 网络数据采集 (5)2.1.2 传感器数据采集 (5)2.1.3 公共数据资源采集 (5)2.1.4 企业内部数据采集 (5)2.2 数据存储技术 (6)2.2.1 关系型数据库 (6)2.2.2 非关系型数据库 (6)2.2.3 分布式文件存储系统 (6)2.3 数据仓库与数据湖 (6)2.3.1 数据仓库 (6)2.3.2 数据湖 (6)第3章数据预处理 (6)3.1 数据清洗 (6)3.1.1 数据缺失处理 (7)3.1.2 异常值处理 (7)3.1.3 重复数据处理 (7)3.2 数据集成 (7)3.2.1 数据集成策略 (7)3.2.2 数据集成方法 (7)3.3 数据转换与归一化 (7)3.3.1 数据转换 (8)3.3.2 数据归一化 (8)第4章数据分析算法 (8)4.1 描述性统计分析 (8)4.1.1 集中趋势分析 (8)4.1.2 离散程度分析 (8)4.1.3 分布形态分析 (8)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 数据可视化 (9)4.2.2 数据挖掘方法 (9)4.2.3 异常值分析 (9)4.3 假设检验与预测分析 (9)4.3.1 假设检验 (9)4.3.2 预测分析 (10)4.3.3 模型评估与优化 (10)第5章数据挖掘技术 (10)5.1 关联规则挖掘 (10)5.1.1 概述 (10)5.1.2 关联规则挖掘算法 (10)5.1.3 应用实例 (10)5.2 聚类分析 (10)5.2.1 概述 (10)5.2.2 聚类算法 (11)5.2.3 应用实例 (11)5.3 分类与预测 (11)5.3.1 概述 (11)5.3.2 分类与预测算法 (11)5.3.3 应用实例 (11)第6章机器学习与深度学习 (11)6.1 机器学习基础 (11)6.1.1 机器学习概述 (11)6.1.2 机器学习算法 (12)6.1.3 模型评估与优化 (12)6.2 线性回归与逻辑回归 (12)6.2.1 线性回归 (12)6.2.2 逻辑回归 (12)6.2.3 回归模型评估 (12)6.3 神经网络与深度学习 (12)6.3.1 神经网络基础 (12)6.3.2 深度学习框架 (12)6.3.3 卷积神经网络（CNN） (12)6.3.4 循环神经网络（RNN） (12)6.3.5 对抗网络（GAN） (12)6.3.6 深度学习模型评估与优化 (13)第7章大数据可视化 (13)7.1 数据可视化基本概念 (13)7.1.1 可视化的目的 (13)7.1.2 可视化类型 (13)7.1.3 可视化流程 (13)7.2 常用可视化工具与技术 (13)7.2.1 常用可视化工具 (14)7.2.2 常用可视化技术 (14)7.3 可视化设计原则与案例 (14)7.3.1 可视化设计原则 (14)7.3.2 可视化案例 (14)第8章大数据应用实践 (15)8.1 大数据技术在金融领域的应用 (15)8.1.1 客户画像与精准营销 (15)8.1.2 信贷风险评估 (15)8.1.3 智能投顾 (15)8.1.4 交易欺诈检测 (15)8.2 大数据技术在医疗领域的应用 (15)8.2.1 疾病预测与预防 (15)8.2.2 临床决策支持 (16)8.2.3 药物研发 (16)8.2.4 健康管理 (16)8.3 大数据技术在智慧城市中的应用 (16)8.3.1 智能交通 (16)8.3.2 环境监测 (16)8.3.3 公共安全 (16)8.3.4 城市规划 (16)8.3.5 智能家居 (16)第9章大数据安全与隐私保护 (16)9.1 数据安全概述 (16)9.1.1 大数据安全背景 (17)9.1.2 安全威胁 (17)9.1.3 安全策略 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.2.1 数据加密算法 (17)9.2.2 加密技术在存储设备中的应用 (17)9.2.3 安全存储方案 (17)9.3 隐私保护技术 (17)9.3.1 隐私保护技术 (17)9.3.2 隐私泄露途径 (18)9.3.3 隐私保护策略 (18)第10章大数据未来发展趋势与挑战 (18)10.1 新一代大数据技术 (18)10.1.1 概述 (18)10.1.2 新技术发展趋势 (18)10.2 大数据与云计算、物联网的融合 (18)10.2.1 概述 (18)10.2.2 云计算与大数据 (18)10.2.3 物联网与大数据 (18)10.3 大数据面临的挑战与解决方案 (19)10.3.1 数据安全与隐私保护 (19)10.3.2 数据质量与数据治理 (19)10.3.3 数据存储与管理 (19)10.3.4 数据分析与挖掘算法 (19)10.3.5 人才培养与知识普及 (19)第1章大数据概述1.1 大数据定义与特征1.1.1 定义大数据（Big Data）指的是传统数据处理应用软件难以捕捉、管理和处理的在一定时间范围内迅速增长的、复杂的数据集合。
基础数据的定义和特点
基础数据的定义和特点
基础数据是指在信息系统中最基本、最原始的数据，通常是指没有经过加工或处理的原始数据。
这些数据通常是组织和存储在数据库或数据仓库中，用于后续的分析、处理和应用。
基础数据具有以下几个特点：
1. 原始性，基础数据是最基本的数据，通常是从现实世界中直接获取的，没有经过任何加工或处理。
2. 不可再分性，基础数据通常不能再分解为更小的数据单元，它们是信息系统中的最小单位。
3. 长期性，基础数据具有相对长期的稳定性，不会频繁变化，因为它们是用于支撑信息系统运行的基本数据。
4. 共享性，基础数据通常是整个组织或系统共享的，不同的部门或应用系统可能会共同使用相同的基础数据。
5. 可持久性，基础数据的持久性很强，一旦录入系统，通常会长时间保留，直到被明确删除或更新。
6. 关键性，基础数据对于信息系统的正常运行至关重要，它们是其他数据和信息的基础，对系统的稳定性和准确性有重要影响。
基础数据的定义和特点对于信息系统的设计、开发和运行具有重要意义，合理的管理和使用基础数据可以提高信息系统的效率和准确性。
分布式数据库发展综述
I G I T C W产业 观察Industry Observation172DIGITCW2023.101 分布式数据库概述分布式数据库的特点主要包括以下几点。
（1）透明性：分布式数据库的透明性包括分片透明、复制透明、位置透明和逻辑透明等，其中分片透明是透明性的最高层次，逻辑透明层次最低。
具体来说，透明性是指用户在使用过程中，不必关心数据在数据库管理系统内部是如何分片的，不必知道数据都分别存放在哪个节点以及各个网络节点是怎样完成数据复制的，用户只需在使用时完成自己的相关操作即可。
（2）高可靠性：分布式数据库会对数据采取多次备份存储形成多副本来提高数据的可靠性。
当某个节点出现故障时，其他节点可快速替代故障节点继续工作，避免出现数据丢失现象。
（3）易扩展性：当数据库现有容量和性能告急时，分布式数据库可采取添加新节点和服务器的方法来实现扩展，相比于集中式数据库的难扩展性可以更好地满足用户不断增长的需求。
如图1所示。
2 分布式数据库的发展历程21世纪以前，关系型商业数据库可以满足大部分用户应用场景，但随着互联网应用的到来，数据呈现大容量、多样性、流动性等特点，采取集中式架构的传分布式数据库发展综述苏彦志，陈 广，蒋越维（中国移动通信集团河北有限公司，河北 石家庄 050000）摘要：分布式数据库作为信息时代重要的数据管理工具，为处理分布式事务、海量数据存储、高并发任务发挥着重要的作用。
文章介绍了分布式数据库发展历程、国内外发展现状、发展面临的问题以及未来发展前景和展望。
关键词：分布式数据库；发展现状；发展前景doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.10.056中图分类号：TP 311.13 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2023）10-0172-03Overview of the Development of Distributed DatabaseSU Yanzhi, CHEN Guang, JIANG Yuewei(China Mobile Group Hebei Co., Ltd., Shijiazhuang 050000, China)Abstract: As an important data management tool in the information age, distributed data plays an important role in processing Distributed transaction, massive data storage, and high concurrency tasks. This article introduces the development history of distributed databases, the current development status at home and abroad, the problems faced in development, and the future development prospects and prospects.Key words: distributed database; development status; development prospects作者简介：苏彦志（1982-），男，汉族，河北石家庄人，本科，研究方向为大型IT 基础设施发展与演进。
常用聚类算法介绍
常用聚类算法介绍聚类算法是数据分析和机器学习中的重要技术之一，它能够根据数据的特征将其分成不同的组别，使得组内的数据点尽可能相似，而组间的数据点尽可能不同。
聚类算法在各种领域广泛应用，包括市场分析、生物信息学、社交网络分析等。
本文将介绍几种常用的聚类算法，包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN聚类以及高斯混合模型聚类，帮助读者了解它们的原理、特点及适用场景。
一、K均值聚类二、层次聚类层次聚类是一种基于树形结构的聚类方法，主要分为凝聚聚类和分裂聚类两种。
凝聚聚类从每个数据点作为一个单独的簇开始，逐步合并最相似的簇，直到满足某种停止条件。
分裂聚类则从一个包含所有数据点的簇开始，逐步分割直到每个簇包含一个数据点。
层次聚类的优点是不需要预先指定聚类的个数，且可以可视化地展示聚类的层次结构。
其计算复杂度较高，不适用于大规模数据集。
三、DBSCAN聚类四、高斯混合模型聚类高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种基于概率分布的聚类方法，假设数据集由若干个高斯分布组成。
该算法通过最大化数据点的似然概率来估计每个高斯分布的参数，并根据数据点的后验概率进行聚类。
GMM适用于数据点服从正态分布的情况，并能够给出每个数据点属于每个簇的概率。
其优点是能够灵活地处理各种形状的聚类，并且不需要预先指定聚类的个数。
GMM对于数据量大或维度高的情况下计算量较大，且对初始参数选择敏感。
五、选择适合的聚类算法数据特点：数据的分布、维度、噪声程度等特点将影响聚类算法的选择。
聚类形状：预期的聚类形状是密集球形、任意形状还是具有不同密度的聚类。
计算资源：算法的计算复杂度和可扩展性，是否能够处理大规模数据集。
需求和目标：聚类的目的是发现模式、降维、分类等，不同算法有不同的适用场景。
六、聚类算法作为数据分析和机器学习的重要工具，能够帮助我们理解数据背后的结构和模式，发现隐藏在数据中的规律。
本文介绍了几种常用的聚类算法，包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN聚类和高斯混合模型聚类，希望读者能通过本文对这些算法有一个初步的了解，并能够根据实际问题选择合适的算法进行应用和实践。
数据的基本分布类型
数据的基本分布类型数据是我们日常生活中不可或缺的一部分，它可以帮助我们理解和揭示事物的本质，指导我们做出决策。
在数据分析中，了解数据的基本分布类型是非常重要的，因为它可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律。
本文将介绍数据的基本分布类型，并探讨它们在不同领域的应用。
一、正态分布正态分布是最常见的一种分布类型，也被称为高斯分布。
它的特点是呈钟形曲线，均值位于曲线的中心，标准差决定了曲线的宽度。
正态分布在自然界和社会科学中广泛存在，比如身高、体重、智力等都符合正态分布。
在金融领域，股票收益率也常常服从正态分布。
了解正态分布可以帮助我们预测和分析各种现象。
二、均匀分布均匀分布是指随机变量在一段区间内取值是等可能的。
在均匀分布中，每个值的概率密度相等，形成了一条平坦的线。
均匀分布常常用于模拟实验，比如扔骰子、抽奖等。
此外，在计算机领域，随机数生成器常常使用均匀分布来产生随机数。
了解均匀分布可以帮助我们更好地理解随机事件的规律。
三、指数分布指数分布是一种连续概率分布，主要用于描述随机事件之间的时间间隔。
指数分布的特点是随着时间的推移，事件发生的概率逐渐减小。
指数分布在可靠性工程、生物学、通信等领域有着广泛的应用。
比如在可靠性工程中，我们可以使用指数分布来描述产品的寿命。
四、泊松分布泊松分布是一种离散概率分布，用于描述在一段固定时间内，事件发生的次数。
泊松分布的特点是事件之间是独立的，且事件的平均发生率是一个常数。
泊松分布在统计学、物理学、生态学等领域有广泛的应用。
比如在统计学中，我们可以使用泊松分布来描述单位时间内到达某个服务台的顾客数量。
五、偏态分布偏态分布是指数据分布不对称的情况。
根据数据的偏斜程度，偏态分布可以分为正偏态和负偏态。
正偏态分布的数据向右偏斜，负偏态分布的数据向左偏斜。
偏态分布在金融领域、社会科学等领域经常出现。
比如在金融领域，股票收益率的分布通常呈现负偏态，即大多数情况下收益率较低，极端收益率较高。
大数据概念、技术、特点、应用与案例
大数据目录一、大数据概念 (1)二、大数据分析 (2)三、大数据技术 (3)四、大数据特点 (4)五、大数据处理 (4)六、大数据应用与案例分析 (6)一、大数据概念"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。
" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。
对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。
如何进行分布式数据库和数据分析
如何进行分布式数据库和数据分析分布式数据库和数据分析是当前大数据时代的两大热门话题。
随着数据规模的不断增加，传统的集中式数据库和数据分析模式已经难以满足日益增长的业务需求。
而分布式数据库和数据分析技术则成为了解决大数据处理和分析问题的利器。
本文将着重介绍分布式数据库和数据分析的相关概念、技术特点、应用场景以及未来发展趋势。
一、分布式数据库概述1.1什么是分布式数据库分布式数据库（Distributed Database）是指将数据存储在多台服务器上，通过网络连接进行数据共享和交互的数据库系统。
与传统的集中式数据库相比，分布式数据库具有数据分布均匀、容灾能力强、高性能、可扩展性好等特点。
1.2分布式数据库的特点分布式数据库具有以下几个特点：（1）数据分布：数据分布在多台服务器上，各个节点之间相互之间相互连接，可以通过网络进行数据的共享和交互。
（2）分布式事务：支持跨节点的分布式事务操作，保证数据的一致性和完整性。
（3）高可用性和容灾性：分布式数据库具有容错和备份机制，能够保证数据的安全和可靠性。
（4）可扩展性：分布式数据库能够方便地扩展节点，适应不断增长的数据规模。
1.3分布式数据库的应用场景分布式数据库适用于以下几个应用场景：（1）大数据存储和处理：可以支持海量数据的存储和高并发的数据处理需求。
（2）分布式计算：与分布式计算框架结合，支持大规模的数据并行处理和分布式分析。
（3）互联网应用：支持互联网应用中的高并发和高可用性需求。
（4）物联网和大规模传感器网络：支持大规模传感器数据的采集和分析。
1.4分布式数据库的技术架构分布式数据库的技术架构主要包括分布式存储、数据分片、一致性协议、负载均衡和容灾备份等技术。
二、数据分析概述2.1什么是数据分析数据分析（Data Analytics）是指利用各种统计、数学和计算机技术来分析和挖掘数据，发现数据中的规律和价值信息的过程。
数据分析技术可以帮助企业更好地理解和预测市场动向，优化业务流程，提升决策效率。
(完整版)地理信息系统课后习题部分答案
地理信息系统概论课后习题部分答案第一章1、什么是地理信息系统（GIS）？它与一般计算机应用系统有哪些异同点？答：地理信息系统：是由计算机硬件、软件和不同的方法组成的系统，该系统设计支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便解决复杂的规划和管理问题。
GIS 脱胎于地图学，是计算机科学、地理学、测绘遥感学、环境科学、城市科学、空间科学、信息科学和管理科学等众多学科交叉融合而成的新兴学科。
但是，地理信息系统与这学科和系统之间既有联系又有区别: （1）GIS 与机助制图系统机助制图是地理信息系统得主要技术基础，它涉及GIS 中的空间数据采集、表示、处理、可视化甚至空间数据的管理。
地理信息系统和数字制图系统的主要区别在于空间分析方面。
一个功能完善的地理信息系统可以包含数字制图系统的所有功能，此外它还应具有丰富的空间分析功能。
（2）GIS 与DBMS(数据库管理系统) GIS 除需要功能强大的空间数据的管理功能之外，还需要具有图形数据的采集、空间数据的可视化和空间分析等功能。
因此，GIS 在硬件和软件方面均比一般事务数据库更加复杂，在功能上也比后者要多地多。
（3）GIS 与CAD 系统二者虽然都有参考系统，都能描述图形，但CAD 系统只处理规则的几何图形、属性库功能弱，更缺乏分析和判断能力。
（4）GIS 与遥感图像处理的系统遥感图像处理的系统是专门用于对遥感图像数据处理进行分析处理的软件。
它主要强调对遥感栅格数据的几何处理、灰度处理和专题信息提取。
这种系统一般缺少实体的空间关系描述，难以进行某一实体的属性查询和空间关系查询以及网络分析等功能。
2、地理信息系统有哪几个主要部分组成？它的基本功能有哪些？试举目前广泛应用的两个基础地理信息系统软件为例，列出它们的功能分类表，并比较异同点？（1）系统硬件:包括各种硬件设备，是系统功能实现的物质基础；（2）系统软件:支持数据采集、存储、加工、回答用户问题的计算机程序系统；（3）空间数据:系统分析与处理的对象，构成系统的应用基础；（4）应用人员:GIS 服务的对象，分为一般用户和从事建立、维护、管理和更新的高级用户；（5）应用模型:解决某一专门应用的应用模型，是GIS 技术产生社会经济效益的关键所在。
第三章统计数据分布特征的描述
第三章统计数据分布特征的描述统计数据分布特征的描述是统计学中的重要概念之一、它是通过对数据进行整理、组织和分析来了解数据的分布情况，帮助我们更好地理解数据的特点和趋势。
一、数据分布特征的描述方法在统计学中，数据分布特征主要通过以下两种方法进行描述：1.图形描述法：通过绘制图表来展示数据的分布情况。
常见的图形描述方法有直方图、条形图、饼图、箱线图等。
直方图是一种用于展示数据分布的图形。
它将其中一范围内的数据分成若干个等宽的区间，并统计每个区间中数据的频数或频率，然后绘制柱状图来表示。
箱线图是一种用于展示数据分布和异常值的图形。
它将数据划分为四个部分：最大值、上四分位数、中位数、下四分位数和最小值，并通过画出盒子和须来表示数据的分布情况。
2.数值描述法：通过使用统计指标和参数来描述数据的分布情况。
常见的数值描述方法有均值、中位数、众数、标准差、方差等。
均值是指将所有数据相加后再除以数据的总个数的得到的值，代表了数据的平均水平。
中位数是指将数据按大小排序后，处于中间位置的值，代表了数据的中心位置。
众数是指数据集中出现次数最多的值，代表了数据的集中趋势。
标准差是指数据在均值附近的波动程度，代表了数据的离散程度。
方差是指数据与均值之间的平均差的平方的平均值，代表了数据的离散程度。
二、数据分布特征的描述步骤要进行数据分布特征的描述，一般需要进行以下步骤：1.数据的整理和搜集：搜集所需的数据，并将其整理成适合进行分析的形式。
2.确定描述方法：根据数据的特点和目标，选择适当的图形描述法或数值描述法。
3.进行描述分析：根据所选的描述方法，对数据进行分析和计算，得出相应的描述结果。
4.解释和应用：根据描述结果，解释数据的分布特征，并根据需要进行相应的应用。
三、数据分布特征的描述应用数据分布特征的描述在实际应用中有很多用途，以下是几个常见的应用：1.判断数据是否符合其中一种分布：通过对数据的分布特征进行描述，可以判断数据是否符合正态分布或其他特定的分布形式。
数据分析的常用方法和经典算法
云计算和数据库
云计算和数据库
云计算和数据库
云计算和数据库
云计算和数据库
数据物 理层
概念数 据层
数据库的 三个层次
用户数 据层
云计算和数据库
关系型数据库
数据库准则
数据库准则
数据库准则
数据库准则
数据库准则
数据库准则
ACID原则
8.5.2 数据分析的经典算法
在数据分析中包括四大经典算法： ➢ 分类 ➢ 关联 ➢ 聚类 ➢ 回归
第
1
大数据及Python概述
章
第
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大数据及Python概述
章
8.5.2 数据分析的出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将它们划分
为不同的类，其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到某个给定
第
1
大数据及Python概述
章
本章要点
➢ 数据相关的一些概念 ➢ 数据预处理方法 ➢ 特征工程所需进行的步骤 ➢数据分析的常用方法和经典算法。
8.1 了解数据
数据分为定性数据和定量数据。
8.1 了解数据
➢ 1. 集中趋势：主要测度是均值、中位数和众数。 ➢ 2. 离散程度：主要考虑变量的差别如何。 ➢ 3. 相关性测量：计算变量之间的相关性。 ➢ 4. 数据缺失：将数据中不含缺失的变量称为完全变量，将
维数消减
维数消减就是通过消除多余和无关的属性而有效消减数据集的规模的。主要用于检测和消除无关、弱相 关，或冗余的属性或维度（数据仓库中属性）。
数据集可能包含成百上千的属性，而这些属性中的许多属性是与挖掘任务无关的或冗余的。这里通常采 用属性子集选择方法。属性子集选择方法的目标就是寻找出最小的属性子集并确保新数据子集的概率分布尽 可能接近原来数据集的概率分布。利用筛选后的属性集进行数据挖掘，由于使用了较少的属性，从而使得用 户更加容易理解挖掘结果。
第一章PSASP概述及基础数据库
第五章 小干扰稳定计算一、实验目的理解电力系统分析中小干扰稳定计算的相关概念，掌握PSASP 小干扰稳定计算的过程。
学会根据特性值判断系统的小干扰稳定性。
复习PSASP 潮流计算、暂态稳定计算。
二、预习要求复习《电力系统分析》中有关小干扰稳定计算的内容，了解有关小干扰稳定计算的功能，掌握系统小干扰稳定性的判断方法。
三、实验内容（一）PSASP 小干扰稳定计算概述电力系统小干扰稳定是指系统受到小干扰后，不发生自发振荡或非周期性失步，自动恢复到起始运行状态的能力。
系统小干扰稳定性取决于系统的固有特性，与扰动的大小无关。
从理论上来说，电力系统的小干扰稳定性相当于一般动力学系统在李亚普诺夫意义下的渐近稳定性。
当前，用于研究复杂电力系统小干扰稳定的方法主要是基于李雅普诺夫一次近似法的小干扰法。
该方法的基本原理如下： 系统的状态方程为：X A X ∆∆＝其中A 为n ×n 维系数矩阵，称为该系统的状态矩阵。
对于由状态方程描述的线性系统，其小干扰稳定性由状态矩阵的所有特征值决定。
如果所有的特征值实部都为负，则系统在该运行点是稳定的；只要有一个实部为正的特征值，则系统在该运行点是不稳定的；如果状态矩阵A 不具有正实部特征值但具有实部为零的特征值，则系统在该运行点处于临界稳定的情况。
因此，分析系统在某运行点的小干扰稳定性问题，可以归结为求解状态矩阵A 的全部特征值的问题。
PSASP 小干扰稳定计算程序还提供了一些相应的分析手段，使之更加实用方便。
其中包括：特征值分布及其单线图上显示的模态图；特征值和特征向量报表；线性系统频域响应曲线，包括幅频特性、相频特性、乃奎斯特(Nyquist)曲线；线性系统时域响应曲线。
PSASP 小干扰稳定的过程如下图所示：（二）数据准备以WEPRI-7节点系统为例，其系统图如下：PSASP 程序中给出了WEPRI-7节点系统的基础数据，为方便起见，就用暂态稳定计算中参数导入的方法将基础数据库（Basic 、G1-CTRL ）、公用参数库、单线图、地理位置接线图等数据图形导入目标数据目录（C:\XGRJS\）。
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第!"卷第!期#$%&!"'()*!''''''''重庆工商大学学报 自然科学版 +,-$./01./234-.$%5671.3778.19& (:;<41=> ''''''''!?@!年!月A 3B*!?@!''文章编号 @CD!E?FGH !?@! ?!E ??KI E ?F 某基础数据库数据分布特点及模型算法刘智宾@ 李磊磊@ 许'楠!@*济南军区D!!I@部队 济南!F??!" !*济南军区司令部直属工作部 济南!F??!"''收稿日期 !?@@E ?F E K@ 修回日期 !?@@E ?"E ?C*''作者简介 刘智宾 @"G?L 男 山东滨州人 讲师 硕士 从事作战数据库研究*''摘'要 分布式数据库是构建基础数据服务的主要技术 而数据分布的科学性直接决定数据库的稳定性和服务效率 文章从数据分布的基本策略入手 系统分析了某基础数据库的应用特点 总结出数据分布的基本原则 并对分割式数据分布策略模型进行改进 以启发式算法为基础形成对特定复本数和分布地域的混合式数据分布模型算法关键词 数据库 数据分布 算法''中图分类号 2[K@@*@KK*@文献标志码 N数据分布是指分布式数据库中数据根据需要划分成逻辑片段 按某种策略将这些片段分散地存储在各个节点上"作为基础数据服务提供者 该数据库所涉及的内容和数据庞大 提供服务地理范围广"因此 怎么能使该数据库占用最少的网络资源 又能充分发挥其最佳效能 是该数据库数据分布的一个关键问题"@'分布式数据库数据分布的基本策略目前来说 数据分布的基本策略有集中式 分割式 复制式和混合式I 种"@ 集中式"集中式是数据片段全部安放在同一节点上 这种分布策略跟集中式数据库没有差别 因此不进行过多论述"! 分割式"分割式是指所有数据只有一份 它被分割成若干片段 每个片段被指派在某个特定节点上"这种分布策略可充分利用各节点上的存储设备 当部分节点出现故障时其余部分仍可运行 但是当节点被破坏后没有数据副本 因此也不能进行恢复"K 复制式"复制式是指在每个节点上都有一个完整的数据副本"这种分布策略可靠性高 响应速度快 数据库恢复也较容易 但是要保持每个节点上数据的同步修改 需要付出高昂的通信代价"另外 系统数据容量只是所有节点中容量最小的一个"I 混合式"混合式是指将数据分为若干子集 每个子集安置在不同的节点上 每个子集都在不同的节点存储有副本 但每个节点均不存储数据库所有数据"这种分布策略是分割式与复制式的结合 同时兼顾了两者的优点 但也包括了两者的复杂性"!'该数据库对数据分布的特殊要求该数据库的用户分布比较分散 地理位置也相对不固定 同时 影响数据库工作的因素很多 所以 对数据库的要求也更高"在数据库的设计过程中必须充分考虑到各种因素 努力增强数据库对各种环境的适应能力 提高其稳定性和可靠性"其具体要求有!*@'各节点服务不可中断性该数据库用户的最大特点就是地理位置分散和突发性数据使用量大"从地理分布角度讲 应保障各用户无论处于什么地方 位置是否固定 均可使用数据库"从这点需求来讲 主要是通信网络方面的问题 现行的各种数据库 在网络条件具备的情况下均能满足"但从对数据库使用的效率方面看 各个节点用户对数据库本地数据使用量是最大的 且多发生在突发事件中 这时网络环境又是最差"考虑这一因素 最佳的解决方案就是将数据库本地化"!*!'数据库整体高可靠性影响数据库可靠性的因素很多 如搭载数据库硬件的不稳定性 软件运行的不稳定性 电源的不稳定性 网络的不稳定性 网络堵塞的可能性等"在进行数据库设计时应综合考虑上述因素"单个节点的不稳定性与数据库整体的高可靠性要求本身是互相矛盾的"解决这一矛盾的有效途径就是多地域提供备份数据库 当一个节点不能工作时 其他节点顶替其工作 继续向用户提供服务 但是 在结构上 这些节点必须是一个有机整体 从而保证数据的一致性"因此 必须采用多节点复制的策略进行数据分布"!*K'网络通信资源低占用网络通信资源是一种稀缺资源 特别是在未来的突发事件中 各种有效 快捷的组织活动均依赖于网络平台进行"作为提供基础数据服务的数据库 设计时必须尽可能减少网络通信资源占用 特别是对骨干通信网络的使用"从各用户的使用特点来看 各用户平时对数据量的应用比较平均"但是 在突发事件中 该数据库用户应用在地域上比较集中 数据量也会指数增长"由于突发事件的发生区域存在不确定性 对数据库的使用也都是对异地存储的数据库进行访问 如果发生意外 则会造成对骨干网络通信资源的大量占用"因此 网络使用应是一个非常重要的因素 在设计算法时必须充分考虑"这也制约了数据副本的数量不能无限度增加 否则将造成网络资源的过量占用"K'数据分布的两个原则为了确保该数据库的可靠性 并尽可能的减少数据库使用对网络通信资源的消耗 在对数据库数据分布设计时应满足以下两个原则K*@'所有数据应有I 个副本通过对数据库运行试验数据的采集和整理 得出 当没有副本时 其可靠率为"Go 在@年中其故障时间为@?F@!Y 1. 约@DF - 有I 个副本时 其可靠率为""*""""GIo 在@年的时间里其故障时间为?*?GI Y 1. 有F 个副本时 其可靠率为""*""""""CGo 在@年的时间里其故障时间为?*??@D Y 1. 图@ "可见 在有I 个副本时 系统的年故障时间已经非常少 只有F 7 完全能满足基础数据服务的要求 而多于I 个副本时 其可靠性提高并不是很显著"F K 第!期刘智宾 等 某基础数据库数据分布特点及模型算法图@'数据副本数量与可靠率 故障时间关系图K*!'应有@个副本跨地域存储突发事件的性质 地域 规范都具有极大的不确定性 可能发生大规模自然灾害 也可能是内部突发事件 甚至可能是强敌入侵"因此可能发生特定区域各数据库节点大部分被破坏的情况"在发生类似情况时 如果没有特定的远距离异地数据副本 该数据库则可能面临部分 甚至大部分 瘫痪"然而 在发生类似突发情况时 也正是数据库使用量最大的时候"为了保证数据库的内容不丢失 并且能在需要恢复被毁节点时 可将数据库服务区域划分为R 个地域 利用跨地域数据副本进行恢复"I'数据分布模型的算法该数据库的节点分布是由用户的分布决定的 也就是说 在具有一定级别用户的地方要设置相应的节点"I*@'基本算法本算法是采用遍历方式的一种优化算法"其求解过程是遍历每一个关系的每一种分布 每搜索一种数据分布 都运用最佳收益公式"根据该数据分布 求出在此分布下执行给定一组应用的最佳收益"在搜索完所有关系的数据分布基础上 从中找出数据分布效果最佳的一种数据分布作为搜索的优化结果"因此 对所有关系而言 都是在搜索到最后一个分布时才能确定全部关系的优化分布"这是一种同时确定全部关系的优化分布方法"通常情况下 分布式数据库数据分布主要取决于访问该关系的应用数 节点处理能力以及网络通信资源消耗"因此 可首先设定K 个启发信息 分别为发出访问关系的应用数 节点处理能力和网络通信费用"在没有数据副本的情况下 可将这K 个启发信息数值化 由一个统一的式子表示为e 361.b . ` % @',$Y . ` !,:P . & @',$Y . ` !N PP% . `@这里 .表示节点 .R @ ! E E 为节点数 `表示关系 `R @ ! - -为关系数 ",$Y . ` 为由结点.访问关系8`的通信费用归一化值 ?W,$Y . ` W @ 当网络通信费用低时,$Y . ` 值较小 反之 ,$Y . ` 值较大 ",:P . 表示节点.的处理能力的归一化值 节点的处理能力和通讯能力均与该节点计算机的,[8和f n)能力有关 "N PP% . ` 表示在节点.发出的访问关系8`的应用数的归一化值"e 361.b . ` 值较大 表示关系8`在节点.分布较有利"反之 则表示关系8`不宜在节点.分布"由于此算法以发出访问关系的应用数 节点处理能力和网络通信费用K 项内容作为启发信息 因此最终C K 重庆工商大学学报 自然科学版 第!"卷确定的分布方案必然是综合考虑以上K 种启发信息的无副本最优方案"I (!'改进版算法以上算法只是提出了最一般的搜索约束条件 只适合于分割式数据分布的基本策略"为了保证得到的方案为适合前述两条分布原则的最优方案 应将公式 @ 中关系`增加副本数据量约束 形成`//为副本系数 /&I 可根据数据库的稳定性要求 对/最大值 数据副本数量 进行修改 将节点.按地域分类 形成._ _为地域分类标识 _R@ ! S "则公式 @ 转化为 e 361.b ._ `/ % @',$Y ./ !,:P ._ & @',$Y ._ `/ !N PP@ ._ `//&"/为副本数量 ' _@%_!%_K % %_"{ !''e 361.b ._ `/ 值表示关系8`的第-个副本 在_地域的第.节点分布的有利情况系数 量化体现某副本在某地分布的有利情况"算法基本思想如下 对于-个关系 从第@个关系起 根据该关系的启发信息和其他关系当时的分布 运用数据分布的最大收益公式 ! 分别以交换该关系的复本在不同节点的分布 求解该关系的"个复本在各节点分布的最大收益 且在/R "时 确认"个复本不在同一地域 否则删除收益最小的复本分布 改变节点地域重新计算 最终形成该关系"个复本的最佳分布情况"在求第!个关系至第-个关系的分布时 凡是已求出在当时数据分布关系的 则以此分布参加对后面关系分布的求解运算"在对-个关系都分别求出在当时最好"个复本相应的节点分布以后 就形成了第一次迭代结束时的-个关系的数据分布 然后以第@次迭代结束时的数据分布作为第!次迭代-个关系的初始分布"重复上次过程 可得到第!次迭代结束时-个关系的数据分布"如果第!次迭代结束时数据分布相应的代价与第@次迭代结束时数据分布相应代价之间的差值在允许的范围内 则算法结束"否则 以第!次迭代结束时的数据分布作为初始分布 继续迭代直至相邻两次迭代结束时的数据分布的相应代价之间的差值在允许的范围内 则算法结束"以前面提出的两个分布原则为例 每确定一个关系在一个点的分布 则/值相应的增加@ 同时 也要记录其相应的_/值"在搜索过程中 也应增加两个约束条件 一是只要/W I 搜索就要继续 二是当存在一个关系`的分布情况_@R _!R _K R _I 时 就要删除e 361.b ._ `/较小的一个 重新进行搜索"当能满足这两个条件时 也就自然满足了上面提出的两个分布原则"由于副本的增加 通信费用启发信息将被进一步强化 因此 最终方案也是一个将数据最大本地化的最优方案"F'结'论该算法主要针对大型分布式数据库混合式数据分布策略设计 可有效优化各节点数据分布情况 提升数据服务质量 降低网络资源占用"该算法可用于国家基础数据服务和作战数据库建设等领域 具有较广泛的应用前景"参考文献@ ,)8d )8\f <O ])d f T )\=+ Q f (]5=\O2*分布式系统概念与设计 T *金蓓弦 等译*北京 清华大学出版社 !??D ! 杨宇静*数据库系统的高可用性技术 + *现代电子工程 !??F ! DGLG@ K 罗海天*分布式数据库系统的动态数据再分配算法 + *华中科技大学学报 !??I K! " IL FI 王于同 陈临强*分布式数据库数据分布模型的启发式算法 + *武汉理工大学学报 !??C !G G KGLI@D K 第!期刘智宾 等 某基础数据库数据分布特点及模型算法G K重庆工商大学学报 自然科学版 第!"卷]:;:]17;^1B6;1$.,-:^:4;3^17;147:.>T$>3%N%/$^1;-Y$b:5:714]:;:B:73'(BJ C&6*&5@ '(')&69)&@ ;B#.5!@*D!!I@2^$$P7 +1.:.T1%1;:^J,$Y Y:.> +1.:.!F??!" ,-1.:!*\3%:;3>]3P:^;Y3.;]1^34;%J8.>3^;-3e3:>06:^;3^7$b+1.:.T1%1;:^J,$Y Y:.> +1.:.!F??!" ,-1.:"*+,-./, ]17;^1B6;3>>:;:B:7317;-3Y:1.;34-.$%$/Jb$^4$.7;^64;1./B:714>:;:73^9143 -$`393^ ;-3 7413.;1b14:%.377$b>:;:>17;^1B6;1$.>1^34;%J>3;3^Y1.37;-37;:B1%1;J:.>73^91433b b1413.4J$b:>:;:B:73*2-17P:P3^ 7;:^;7`1;-;-3B:7147;^:;3/J$b>:;:>17;^1B6;1$. 7J7;3Y:;14:%%J:.:%J_37;-3:PP%14:;1$.4-:^:4;3^17;147$b: b$6.>:;1$.>:;:B:73 /3.3^:%1_37;-3B:714P^1.41P%3$b>:;:B:73>17;^1B6;1$. 1Y P^$937>17;^1B6;1$.7;^:;3/J Y$>3%$b P:^;1;1$.3>>:;:B:73 :.>6737-36^17;14:%/$^1;-Y:7;-3b$6.>:;1$.;$b$^Y-J B^1>>:;:>17;^1B6;1$.Y$>3%:%/$^1;-Y $.7P341b14>6P%14:;3.6Y B3^:.>>17;^1B6;1$.^3/1$.*0)123-4+ >:;:B:73 >:;:>17;^1B6;1$. :%/$^1;-Y李翠薇责任编辑9999999999999999999999999999999999999999999999 上接第OO页)P;1Y:%[$^;b$%1$<3%34;1$.`1;-\3/1Y3L7`1;4-1./,$.71>3^1./<;$4-:7;14f.;3^37;\:;37:.>]3b:6%;\17i'("#$=>) !"#$J&6,&5< !"#$;&.36L&)<4-$$%$b<413.43 ,-1.:8.193^71;J$b[3;^$%36Y <-:.>$./h1./>:$!CCFFF ,-1.: "*+,-./, 2-17P:P3^7;6>137T:^i$9Y$>6%:;3>^3/1Y3L7`1;4-1./Y:^i3;Y$>3%`-14-4$.43^.7:B$6;Y:4^$L b:4;$^1.b%63.41./b1.:.41:%Y:^i3;1.`-14-7;$4-:7;141.;3^37;^:;37b$%%$`#:7143i T$>3%:.>>3b:6%;^17i:B1>37BJ ,f\T$>3%*2-3$P;1Y:%P$^;b$%1$6.>3^;-3>374^1B3>Y:^i3;177;6>13> ;-34%$73>L b$^Y7$%6;1$.;$e+5306:;1$.17 $B;:1.3>BJ671./>J.:Y14P^$/^:YP^1.41P%3:.>P:^;1:%>1b b3^3.;1:%306:;1$.;-3$^J Y3:.`-1%3 1;17P^$93>;-:;;-3 7$%6;1$.;$e+5306:;1$.179:%63b6.4;1$.$b$P;1Y:%P$^;b$%1$ :.>3Z P%141;3Z P^3771$.$b$P;1Y:%1.937;Y3.;7;^:;3/J17 /$;*0)123-4+ ^3/1Y3L7`1;4-1./ 7;$4-:7;141.;3^37;^:;3 >3b:6%;^17i e+5306:;1$. ,\\N6;1%1;J b6.4;1$.责任编辑 田'静。