技术篇数据资源管理技术61页PPT
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技术篇数据资源管理
DML
数据库的层次结构
数
表
记
字
字
位
据
录
段
节
库
计算机存取
在数据库内部
四、数据库模型
层次数据模型(Hierarchical Data Model)
经理、管理人员和工人的关系与学生的关系
关系数据模型(Relational Data Model)
A1 Êý ѧ
18 ÐÄ
A2 Ó¢ Óï
18 ÐÄ
A2 Ó¢ Óï
18 ÐÄ
A3 ¼Æ Ëã »ú
19 ®Å
A3 ¼Æ Ëã »ú
19 ®Å
A1 Êý ѧ
ѧʱ ѧ· Ö ³É ¼¨
144
8 78
288 16 86
288 16 69
108
6 94
108
6 67
144
8 77
学生与课程： 将“多对多”变成“一对多”或“多对一”
记录Record：描述一个数据处理对象的有 关的数据项和，比如一个学生的记录，包 括学号、姓名、性别、入学年、入学成绩 等
关键项 Key field：标识记录的数据项，比 如按入学成绩排序时，入学成绩为关键项
主关键项Primary Key field：可以唯一标识 一条记录的关键项称为主关键项，比如学 号
数据的添加、修改、排序、查询等操作
数据字典(Data Directionary)
关于数据的数据，集合了有关数据系统中各种描 述信息
三、主要功能
数据库开发
用DDL定义数据结构、相互关系
数据库查询
结构化查询语言(SQL) 取样查询(QBE)
数据库维护
Data Dictionary
数据库的层次结构
数
表
记
字
字
位
据
录
段
节
库
计算机存取
在数据库内部
四、数据库模型
层次数据模型(Hierarchical Data Model)
经理、管理人员和工人的关系与学生的关系
关系数据模型(Relational Data Model)
A1 Êý ѧ
18 ÐÄ
A2 Ó¢ Óï
18 ÐÄ
A2 Ó¢ Óï
18 ÐÄ
A3 ¼Æ Ëã »ú
19 ®Å
A3 ¼Æ Ëã »ú
19 ®Å
A1 Êý ѧ
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144
8 78
288 16 86
288 16 69
108
6 94
108
6 67
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8 77
学生与课程： 将“多对多”变成“一对多”或“多对一”
记录Record：描述一个数据处理对象的有 关的数据项和，比如一个学生的记录，包 括学号、姓名、性别、入学年、入学成绩 等
关键项 Key field：标识记录的数据项，比 如按入学成绩排序时，入学成绩为关键项
主关键项Primary Key field：可以唯一标识 一条记录的关键项称为主关键项，比如学 号
数据的添加、修改、排序、查询等操作
数据字典(Data Directionary)
关于数据的数据，集合了有关数据系统中各种描 述信息
三、主要功能
数据库开发
用DDL定义数据结构、相互关系
数据库查询
结构化查询语言(SQL) 取样查询(QBE)
数据库维护
Data Dictionary
环保知识培训课程(ppt共61张)
环保知识培训课程（PPT61页)
有报告显示，中国500 个大中型城市中，只有 不到1%的达到世界卫生 组织推荐的空气质量标 准，世界污染最严重的 10个城市有7个在中国， 京津冀地区空气质量最 差，该地区的居民将近 三成时间生活在空气重 度污染的环境中。中国 治理空气污染道路还很 漫长。
环保知识培训课程（PPT61页)
雨水淋滤液对地下水和地表水造成影响 以化学方法测量水样中需要被氧化的还原性物质的量
物灭绝、物种入侵等危 机。生态环境问题已经
不再是一个地区和一个
国家的事情，而是全世
界全人类都在面临的问
环保知识培训课程（PPT61页)
题。
环保知识培训课程（PPT61页)
环保知识培训
环保知识培训课程（PPT61页)
环保知识培训课程（PPT61页)
危害
氨气、硫化氢、二噁英有害气体， 污染大气；自身分解和雨水浸淋产 生的淋滤液注入水体，导致地表水 和地下水污染；改变土壤的性质和 结构；进入粮食作物，最终危害人 体健康；占用土地
环保知识培训课程（PPT61页)
来源
建筑施工 社会生活
环保知识培训课程（PPT61页)
交通运输 工业生产
定义
是指在工业生产、建筑施工、 交通运输和社会生活中所产 生的干扰周围生活环境的声 音。凡是干扰人们休息、学 习和工作的声音统称为噪声。 而只有当噪声超过国家规定 的环境噪声排放标准时，才 被认定为噪声污染
危害
慢性气管炎、支气管哮喘、肺气肿、癌症； 破坏臭氧层、全球气候变暖、酸雨；腐蚀 设备和建筑物；植物枯竭死亡
环保知识培训课程（PPT61页)
来源
固体颗粒
废弃的制品
环保知识培训课程（PPT61页)
PPT模板之内容篇(47页)
卖什么 卖到哪 卖给谁 靠什么
产品品种构成分析 地区构成分析 关联方交易占收入的比重 对企业业务收入的贡献
个体都有三种基本的人际需要
与他人接触、 交往、相容
包容需要
控制他人或 被他人控制
支配需要
爱他人或被 他人所爱
感情需要
请在此处输入您的文本,或者复制您的文本粘贴到此处.请在此处输入您的文 本,或者复制您的文本粘贴到此处.请在此处输入您的文本,或者复制您的文 本粘贴到此处.
清洁能源包含两方面的内容
可再生能源
非再生能源
可再生能源是最理想的能源,可以不受能源短缺的影响,但也受自然条件的影 响,如需要有水力、风力、太阳能资源,而且最主要的是投资和维护费用高, 效率低,所以发出的电成本高.
详细设计方案的来源
在原有做法的基础上梳 理和完善
01
04 设计方案构思的创新
02 借鉴其它企业成功的做 法
量子基金的四大特点
量 子 基 金
请在这里输入您的标题
请在此处输入您的文字,或者复制您的文字粘贴到此处,并且在粘贴后选择"仅文字".请在 此处输入您的文字,或者复制您的文字粘贴到此处,并且在粘贴后选择"仅文字".请在此处输入 您的文字,或者复制您的文字粘贴到此处,并且在粘贴后选择"仅文字".请在此处输入您的文字, 或者复制您的文字粘贴到此处,并且在粘贴后选择"仅文字".
和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力.
X
XX红砖厂1区8号
定一个靠谱的计划
目标应该可以被观察, 以某个行为来界定是 否完成,这样就能做到 可观察性.
一步一步来谁都知道, 重要的是你能不能做 到每一步都具体,而且 可观察.
第七课数据管理技术课件
随着大数据和云计算的快速发展，数据安全与隐私保护面临 着越来越多的挑战。例如，数据泄露事件频发、新型网络攻 击不断涌现等。
未来发展需要加强法律法规的建设，提高数据安全与隐私保 护意识，推广新技术和新方法的应用，以应对不断变化的网 络威胁和攻击。同时，还需要加强国际合作，共同应对全球 性的数据安全与隐私保护问题。
1 2 3
不同数据处理技术的比较 批处理技术、流处理技术和图处理技术在适用场 景、数据处理方式、性能特点等方面存在差异。
选择合适的数据处理技术 根据实际需求和业务场景，选择适合的数据处理 技术可以提高数据处理效率和准确性。
数据处理技术的发展趋势 随着数据处理需求的不断增长，数据处理技术也 在不断发展，未来将出现更多高效、智能的数据 处理方法。
03
数据仓库现代化的挑战
现代化改造需要克服技术难度、数据迁移和整合、人员培训和组织变革
等方面的挑战。
人工智能驱动的数据管理
人工智能驱动的数据管理概述
人工智能技术在数据管理中的应用，能够提高数据处理和分析的智能化水平，提升数据管 理效率。
人工智能在数据管理中的应用场景
包括数据分类、异常检测、预测分析、智能推荐等。
数据湖的实现需要大规模投资和 长期运营，需要选择合适的数据 存储技术、数据处理技术和数据
安全技术。
数据仓库的现代化
01
数据仓库的现代化概述
随着技术的发展，传统数据仓库已经无法满足现代企业的数据处理和分
析需求，因此需要现代化改造。
02
数据仓库现代化的关键技术
包括分布式存储和计算技术、列式存储、压缩技术、数据虚拟化等。
领域。
图处理技术
图处理技术概述
图处理技术是一种基于图论的数据处理方式，它能够对图结构数 据进行处理和分析。
未来发展需要加强法律法规的建设，提高数据安全与隐私保 护意识，推广新技术和新方法的应用，以应对不断变化的网 络威胁和攻击。同时，还需要加强国际合作，共同应对全球 性的数据安全与隐私保护问题。
1 2 3
不同数据处理技术的比较 批处理技术、流处理技术和图处理技术在适用场 景、数据处理方式、性能特点等方面存在差异。
选择合适的数据处理技术 根据实际需求和业务场景，选择适合的数据处理 技术可以提高数据处理效率和准确性。
数据处理技术的发展趋势 随着数据处理需求的不断增长，数据处理技术也 在不断发展，未来将出现更多高效、智能的数据 处理方法。
03
数据仓库现代化的挑战
现代化改造需要克服技术难度、数据迁移和整合、人员培训和组织变革
等方面的挑战。
人工智能驱动的数据管理
人工智能驱动的数据管理概述
人工智能技术在数据管理中的应用，能够提高数据处理和分析的智能化水平，提升数据管 理效率。
人工智能在数据管理中的应用场景
包括数据分类、异常检测、预测分析、智能推荐等。
数据湖的实现需要大规模投资和 长期运营，需要选择合适的数据 存储技术、数据处理技术和数据
安全技术。
数据仓库的现代化
01
数据仓库的现代化概述
随着技术的发展，传统数据仓库已经无法满足现代企业的数据处理和分
析需求，因此需要现代化改造。
02
数据仓库现代化的关键技术
包括分布式存储和计算技术、列式存储、压缩技术、数据虚拟化等。
领域。
图处理技术
图处理技术概述
图处理技术是一种基于图论的数据处理方式，它能够对图结构数 据进行处理和分析。
技术篇-数据资源管理技术共62页文档
二、文件组织
• 文件——数据库的基础 • 数据的物理组织和逻辑组织 • 几种文件组织方式
Robotding, All Rights Reserved, 2020/5/4 (12)
文件——数据库的基础
1 企业中的数据一般是以文件的形式组织起来的，并按 档案的方式存放在光盘、磁盘等存储介质上，应用时 根据用户的指令，用特定的程序对文件的内容进行操 纵。
引言
• 现在企业的问题不是数据太少，而是数据太多！
Robotding, All Rights Reserved, 2020/5/4 (1)
引言
“信息爆炸”面临的问题
存储
访问
共享
安全
信息爆炸
Robotding, All Rights Reserved, 2020/5/4 (2)
引言
Robotding, All Rights Reserved, 2020/5/4 (3)
括：
文件组织
数据库和数据仓库
数据规划和数据管理
一．企业数据处理方式
二．文件组织
三．数据库系统
Robotding, All Rights Reserved, 2020/5/4 (5)
主要内容：
• 企业数据处理方式 • 文件组织 • 数据库系统
Robotding, All Rights Reserved, 2020/5/4 (6)
引言
数据是重要的组织资源，它同企业其他资源：劳动力、 原材料、资金和设备一样，应该放在同等重要的位置 上进行管理。 许多组织由于缺乏关于企业内部运作和外部环境的高 质量的信息，因而在竞争中失败。
Robotding, All Rights Reserved, 2020/5/4 (4)
如何拍一张好的照片PPT课件
1／8 秒 1／125 秒
• 其中数值越小的快门（例如1／1000 秒） 它的进光时间会越短；数值越大 的（例如说1 秒 ）进光时间越长。
第15页/共92页
特殊的T 门和B 门 • “T”门：按下快门按钮相机内的
快门打开，且快门持续打开，直至 再次按下按钮时闭合。 • “B”门：按下按钮快门开启；且 只要按住按钮，快门就会持续开启。 当松开按钮时，快门才闭合。
第36页/共92页
• 全景----展现一个完整的场景，表现一定范围的环境气氛。 第37页/共92页
• 中景----以人为例，表现人的膝盖以上的动作和大致的形态或 场景的局部，是应用最多的景别。
第38页/共9部表情神态，用来 刻画人物性格
第39页/共92页
第70页/共92页
第71页/共92页
器材篇
--工欲善其事，必先利其器
第72页/共92页
1、相机
(1)选购准备
a、明确购买相机的用途和目的
专业：单反相机
家用：卡片机
b、决定心理价位
有适合各个经济层次的相机
c、通过各种途径收集资料
网络途径
请教老手 电子类刊物 等
d、大致决定机型
到数码店实际操作，对比
• 镜头的焦距决定了该镜头拍摄的被摄体在胶片上所形成影像的 大小。
• 假设以相同的距离面对同一被摄体进行拍摄，那么镜头的焦距 越长，则被摄体在胶片上所形成的影像就越大。如；使用 100mm 镜头所拍摄的影像，其高度和宽度都是在同一架照相 机上使用50mm 镜头所拍摄影像大小的2 倍。 第18页/共92页
• 特写----突出表现人物肩部以上的部分，能清楚地看到神情的 变化
第40页/共92页
• 大特写用来重上来表现人物的细节（如眼神特征），具有浓郁 的感情色彩。
《数据资源管理技术》课件
详细描述
VS
虚拟存储技术通过虚拟化软件将多个物理存储设备虚拟化为一个或多个逻辑存储设备，实现统一管理和数据共享。
详细描述
虚拟存储技术可以提高存储设备的利用率和管理效率，并提供灵活的扩展性和数据保护功能。这种方式适用于各种规模的数据中心和各种应用场景。
总结词
数据备份与恢复技术
完全备份
备份整个数据集，包括数据库、文件系统等。这种备份方式需要大量的存储空间，但恢复速度快。
备份与恢复时间过长
可能是由于数据量过大、网络速度慢或存储设备性能低等原因导致。解决方案包括优化数据结构、提高网络带宽或更换高性能存储设备等。
数据仓库技术
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的数据集合，用于支持管理决策制定。
数据仓库是一个大型、集中式的数据存储系统，用于存储和管理企业或组织的数据。它与操作型数据库不同，数据仓库中的数据是经过整合和清洗的，以支持决策分析。数据仓库的特点包括面向主题、集成性、非易失性和随时间变化等。
增量备份
只备份自上次完全或增量备份以来发生更改的数据。这种备份方式节省存储空间，但恢复时间较长。
差异备份
备份自上次完全备份以来发生更改的数据。这种备份方式介于完全备份和增量备份之间，既考虑了存储空间，也考虑了恢复时间。
按需备份
根据特定需求进行备份，如备份特定文件或数据库。这种备份方式灵活，但需要额外的管理和计划。
《数据资源管理技术》ppt课件
数据资源管理概述数据资源存储技术数据备份与恢复技术数据仓库技术数据挖掘技术大数据处理技术
数据资源管理概述
数据资源是指以数据形式存在、可被利用的信息资源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
数据资源具有多样性、复杂性、动态性和共享性等特征，需要采取相应的技术手段进行管理和利用。
VS
虚拟存储技术通过虚拟化软件将多个物理存储设备虚拟化为一个或多个逻辑存储设备，实现统一管理和数据共享。
详细描述
虚拟存储技术可以提高存储设备的利用率和管理效率，并提供灵活的扩展性和数据保护功能。这种方式适用于各种规模的数据中心和各种应用场景。
总结词
数据备份与恢复技术
完全备份
备份整个数据集，包括数据库、文件系统等。这种备份方式需要大量的存储空间，但恢复速度快。
备份与恢复时间过长
可能是由于数据量过大、网络速度慢或存储设备性能低等原因导致。解决方案包括优化数据结构、提高网络带宽或更换高性能存储设备等。
数据仓库技术
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的数据集合，用于支持管理决策制定。
数据仓库是一个大型、集中式的数据存储系统，用于存储和管理企业或组织的数据。它与操作型数据库不同，数据仓库中的数据是经过整合和清洗的，以支持决策分析。数据仓库的特点包括面向主题、集成性、非易失性和随时间变化等。
增量备份
只备份自上次完全或增量备份以来发生更改的数据。这种备份方式节省存储空间，但恢复时间较长。
差异备份
备份自上次完全备份以来发生更改的数据。这种备份方式介于完全备份和增量备份之间，既考虑了存储空间，也考虑了恢复时间。
按需备份
根据特定需求进行备份，如备份特定文件或数据库。这种备份方式灵活，但需要额外的管理和计划。
《数据资源管理技术》ppt课件
数据资源管理概述数据资源存储技术数据备份与恢复技术数据仓库技术数据挖掘技术大数据处理技术
数据资源管理概述
数据资源是指以数据形式存在、可被利用的信息资源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
数据资源具有多样性、复杂性、动态性和共享性等特征，需要采取相应的技术手段进行管理和利用。
《数据资源处理技术》PPT课件
数据仓库特征：
(1) 只包含决策信息
数据仓库
竞争统计
按年和季度求平均值
销售市场数据库
销售额数据库
顾客分类 顾客数据库
数据仓库特征：
(2) 多维的数据
在实际决策过程中决策者往往需要从多个角度去考察一个或多个指标的 值，并希望了解这些指标之间的关系。
比如： 对某一产品的销售，希望能从不同的角度去了解它的销售额、纯利润以
• （2） 聚类：根据数据特征对数据对象进行自动归类 • 例如：超市可以将客户划分为互不相交的不同客户群，为不同 的客户群推荐不同的目标商品。
（3）关联规则发现：从大量数据中找出有关联 的数据，或者找出同时发现的事件。
例如：从超市的交易数据中发现那些商品可 能被同时购买，从而寻找那些商品捆绑销售 能够有足够多的受众。
记录地址 A B C D E F G H I
职工号 1111 2323 4545 6545 6767 1232 4321 4543 1234
姓名 SDSS DSD HGG HJGG HHG HHH UYY
TU IUYY
部门编号 DT NW DT DT NW NW EA DT DT
工作年限 2 4 7 54 6 4 3 5 5
支持长远的业务战略决策 分析驱动 面向主题 数据是历史的 数据反映某个时间点或一段时间 数据是静态的，除数据刷新外 数据是汇总的 优化是针对查询而不是更新 支持管理人员和执行主管人员
利用数据仓库提供支持 P170-图7-1
OLAP和OLTP的区别：
• 联机分析处理和传统的联机事务处理(On Line Transaction Processing, OLTP)是 两种性质不同的数据处理方式。
7.1 企业数据处理方式
数据资源管理技术ppt课件
– 我们可以不必关心数据的存储结构和具体实现方式，因为数据库系 统的目标之一，是用户能简单、方便地访问数据库中的数据。
第六章 数据资源管理技术
• 数据库数据模型：逻辑模型和物理模型。
– 逻辑模型—不涉及数据的表示、物理实现，只描述从系统需求到信息世界的 高层抽象的信息模型。
• 创建数据逻辑模型的工具是实体联系（E-R）图。
• 整个远程数据资源访问过程都不可见，但占据了时间和网络总线的带宽。 • 要求有较大内存容量，较强的处理能力的客户机。
– 客户机/服务器（C/S，Client/Server）方式：客户机的应用程序请 求服务器查找它所需的数据，服务器将数据文件中匹配的数据返回。
• 节省时间和网络的开销。 • 发挥了服务器较强的处理功能，客户机只集中处理用户界面。 • 在两层C/S结构中，客户机必须配置访问的各种数据库的驱动程序，成本 高；用户还必须考虑配置和软件维护问题。三层C/S结构中，插入中间件 服务器，客户机仅需与中间件服务器驱动程序通信，中间件服务器完成 与服务器的不同数据库的驱动问题。
第六章 数据资源管理技术
• 数据库数据模型
– 数据的物理模型—数据库的数据结构。
• 层次或树状模型：用倒树结构表示实体及实体间关系。树的结点是记录类型， 非根结点只有一个父结点，上层与下层间是一对多的关系。
– 特点是记录间的联系依靠指针，查询效率高。缺点是只能表示一对多的联系，多 对多联系实现复杂困难；数据查询、更新复杂、编程比较复杂。
• 客户机（Client）—用户操作的多台个人（PC）计算机； • 服务器（Server）—数据集中存储的计算机。通常只有一台服务器，有些 系统配置有多台服务器； • 通信网络—连接客户机和服务器的通信线路。