数据库基础整理

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中等职业教材数据库应用基础(第三版)第一章笔记整理

中等职业教材数据库应用基础(第三版)第一章笔记整理

中等职业教材数据库应用基础(第三版)第一章笔记整理摘要:一、前言二、数据库系统基本概念1.数据2.数据库3.数据库管理系统4.数据库系统三、数据库设计1.需求分析2.概念设计3.逻辑设计4.物理设计四、关系数据库基本概念1.关系模型2.关系运算3.关系数据库的规范化五、SQL 语言1.SQL 概述2.SQL 数据定义3.SQL 数据操作4.SQL 数据查询5.SQL 数据更新六、数据库的安全与保护1.数据安全2.数据完整性3.并发控制4.数据备份与恢复七、数据库应用系统设计与开发1.数据库应用系统设计2.数据库应用系统开发3.数据库应用系统实例八、数据库技术的发展趋势正文:【前言】随着计算机技术的飞速发展,数据库技术在各行各业中得到了广泛的应用。

数据库技术不仅成为了计算机科学与技术领域的一个重要分支,而且已经深入到了日常工作和生活的方方面面。

本章将介绍数据库应用基础,帮助读者了解和掌握数据库技术的基本原理和应用方法。

【数据库系统基本概念】为了更好地理解数据库技术,首先需要了解数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统这四个基本概念。

数据是指存储在计算机中的各种信息,数据库是对数据进行统一组织、存储、管理和维护的集合,数据库管理系统是用于管理数据库的计算机软件,而数据库系统则是数据库与数据库管理系统相结合的产物。

【数据库设计】数据库设计是数据库应用的基础,包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计四个阶段。

需求分析是为了了解用户的需求,概念设计是将需求转化为信息结构,逻辑设计是将信息结构转换为逻辑结构,物理设计则是将逻辑结构转换为物理结构。

【关系数据库基本概念】关系数据库是基于关系模型的数据库,采用关系运算、关系查询和关系更新等方式进行数据操作。

为了保证数据的一致性和正确性,需要对关系数据库进行规范化。

【SQL 语言】SQL(结构化查询语言)是关系数据库的通用语言,用于对数据库进行定义、操作和查询。

数据库中数据清洗与整理的常用方法总结

数据库中数据清洗与整理的常用方法总结

数据库中数据清洗与整理的常用方法总结数据清洗和整理是数据库管理中非常重要的步骤,它涉及到从原始数据中筛选、提取、清除错误或不相关数据的过程。

数据清洗和整理的目标是保证数据的准确性、一致性和完整性,以便进行后续的分析和应用。

本文将总结一些常用的数据清洗和整理方法。

1. 规范化数据规范化数据指的是将数据转换为统一的格式和单位。

例如,将日期统一为特定的格式(如YYYY-MM-DD),或将货币金额转换为特定的货币符号和小数位数。

这样可以解决数据中不一致的格式和单位的问题,以便于后续的计算和比较。

2. 缺失值处理在数据中常常会出现缺失值,即某些观测值缺少了某些特征值。

处理缺失值的常用方法包括删除、替换和插补。

删除是指直接删除包含缺失值的行,但这可能涉及到信息的丧失。

替换是指使用常量或统计量替换缺失值,例如用均值、中位数或众数来替代缺失的数值。

插补是利用其他相关变量的信息进行估计,来填补缺失值。

具体方法包括回归插补、最近邻插补等。

3. 异常值检测和处理异常值是指与其他观测值明显不同的数据点,它可能是由于测量误差、数据错误或统计偏差造成的。

检测和处理异常值的方法可以通过绘制箱线图、直方图等图表来识别不符合正常数据分布的值,并决定是否要删除或修正这些值。

修正方法包括替换为平均值、中位数或使用插值方法进行替代。

4. 数据类型转换在数据库中,数据的类型需要与表格、字段的定义相匹配。

当数据类型不匹配时,可能导致错误或数据丢失。

因此,数据清洗和整理的过程中,需要将数据转换为适当的数据类型,例如将字符型数据转换为数值型,确保数据的精确度和完整性。

5. 删除重复值数据库中的数据可能存在重复记录,即多个记录具有相同的特征值。

删除重复值可以提高数据的质量和准确性。

常见的方法是基于一个或多个字段检查记录是否重复,并根据需要进行删除或保留。

6. 数据分割和合并在数据库中,数据可能存储在一个字段中,需要进行分割成多个字段以便于分析和应用。

DBS知识整理(冶旭)

DBS知识整理(冶旭)

数据库系统概念知识点整理冶旭华东师范大学10计算机科学技术系Chapter 1 引言数据库管理系统(DBMS):由一个互相关联的数据的集合和一组用以访问这些数据的程序组成,数据描述某特定的企业。

DBMS的主要目标是为人们提供方便高效的环境来存储和检索数据。

数据不一致性:即同一数据的不同副本不一致。

模式分为数据库模式,物理模式和逻辑模式。

物理数据独立性:应用程序如果不依赖于物理模式,它们就被称为是具有物理数据独立性,因此即使物理模式改变了它们也无须重写。

数据模型:是数据库结构的基础,是一个用于描述数据、数据联系、数据语义和数据约束的概念工具的集合。

数据操纵语言(DML):是使得用户可以访问和操纵数据的语言。

分为过程化和非过程DML (即声明式DML)。

过程化DML:要求用户指定需要什么数据以及如何获得这些数据。

非过程化DML:只要求用户指定需要什么数据,而不指明如何获得这些数据。

事务:是数据库应用中完成单一逻辑功能的操作集合,是一个既具有原子性又具有一致性的单元。

事务管理:负责保证不管是否有故障发生,数据库都要处于一致的(正确的)状态。

事务管理器还保证并发事务的执行互不冲突。

数据库管理员(DBA):对系统进行集中控制的人。

Chapter 2 关系模型关系数据模型(relational data model): 建立在表的集合的基础上。

数据库系统的用户可以对这些表进行查询,可以插入新元组、删除元组以及更新(修改)元组。

关系代数:定义了一套在表上运算,且输出结果也是表的代数运算。

这些运算可以混合使用以得到表达所希望查询的表达式。

关系代数定义了关系查询语言中使用的基本运算。

关系代数运算可分为:基本运算(选择,投影,并,集合差,笛卡尔积,更名);附加运算(集合交,自然连接,除,赋值),扩展的运算(广义投影,聚集函数,外连接)。

码:是整个关系的性质,而不是一个个元组的性质。

关系中的任意两个元组都不允许同时在码属性上具有相同的值。

数据库基础知识整理与复习总结

数据库基础知识整理与复习总结

数据库基础知识整理与复习总结关系型数据库MySQL1、数据库底层MySQL数据库的底层是B+树。

说到B+树,先说下B树,B树也叫多路平衡查找树,所有的叶⼦节点位于同⼀层,具有以下特点:1)⼀个节点可以容纳多个值;2)除⾮数据已满,不会增加新的层,B树追求最少的层数;3)⼦节点中的值与⽗节点的值有严格的⼤⼩对应关系。

⼀般来说,如果⽗节点有a个值,那么就有a+1个⼦节点;4)关键字集合分布在整棵树中;5)任何⼀个关键字出现且只出现在⼀个节点中;6)搜索可能在叶⼦结点结束,其搜索性能等价于在关键字全集做⼀次⼆分查找。

B+树是基于B树和叶⼦节点顺序访问指针进⾏实现,它具有B树的平衡性,并且通过顺序访问指针来提⾼区间查询的性能,⼀个叶⼦节点中的key从左⾄右⾮递减排列。

特点在于:1)⾮叶⼦节点中含有n个关键字,关键字不保存数据,只作为索引,所有数据都保存在叶⼦结点;2)有的叶⼦节点中包含了全部关键字的信息及只想这些关键字记录的指针,即叶⼦节点包含链表结构,能够⽅便进⾏区间查询;3)所有的⾮叶⼦结点可以看成是索引部分,节点中仅包含其⼦树中的最⼤(或最⼩)关键字;4)同⼀个数字会在不同节点中重复出现,根节点的最⼤元素就是B+树的最⼤元素。

MySQL中的InnoDB引擎是以主键ID为索引的数据存储引擎。

InnoDB通过B+树结构对ID建⽴索引,在叶⼦节点存储数据。

若建索引的字段不是主键ID,则对该字段建索引,然后再叶⼦节点中存储的是该记录的主键,然后通过主键索引找到对应的记录。

因为不再需要全表扫描,只需要对树进⾏搜索即可,所以查找速度很快,还可以⽤于排序和分组。

InnoDB和MyISAM引擎都是基于B+树,InnoDB是聚簇索引,数据域存放的是完整的数据记录;MyISAM是⾮聚簇索引,数据域存放的是数据记录的地址。

InnoDB⽀持表锁、⾏锁、间隙锁、外键以及事务,MyISAM仅⽀持表锁,同时不⽀持外键和事务。

InnoDB注重事务,MyISAM注重性能。

中等职业教材数据库应用基础(第三版)第一章笔记整理

中等职业教材数据库应用基础(第三版)第一章笔记整理

中等职业教材数据库应用基础(第三版)第一章笔记整理根据你提供的信息,我整理了《中等职业教材数据库应用基础(第三版)》第一章的笔记如下:第一章:数据库基础知识1. 数据库概述- 数据库是一种组织和管理数据的系统,可以按照特定的结构和方式存储、检索和处理数据。

- 数据库管理系统(DBMS)是管理和操作数据库的软件。

2. 数据库的组成要素- 数据库的组成要素包括数据、数据库模型、数据库管理系统(DBMS)、数据库管理员和数据库应用程序。

3. 数据库模型- 数据库模型是描述和定义数据、数据结构、数据关系、数据操作和数据约束的方式。

- 常见的数据库模型包括层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型和面向文档模型。

4. 关系模型- 关系模型是最常用的数据库模型,采用表的形式表示数据,表之间通过关系建立联系。

- 表由行和列组成,每行表示一个记录,每列表示记录的一个属性。

5. 数据库管理系统(DBMS)- DBMS是管理和操作数据库的软件,提供数据定义语言(DDL)、数据操作语言(DML)和数据查询语言(DQL)等功能。

- 常见的DBMS包括Oracle、MySQL、SQL Server等。

6. 数据库管理员- 数据库管理员负责数据库的设计、安装、配置、维护和管理等工作。

- 数据库管理员还负责数据库的备份和恢复、性能优化和安全管理等工作。

7. 数据库应用程序- 数据库应用程序是使用数据库存储和处理数据的应用软件。

- 数据库应用程序可以通过编程语言(如Java、C#)或者数据库查询语言(如SQL)进行开发。

8. 数据库的基本操作- 数据库的基本操作包括创建数据库、创建表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据等操作。

上述内容是第一章《数据库基础知识》的笔记整理,主要介绍了数据库的概述、组成要素、模型、数据库管理系统、数据库管理员、数据库应用程序以及数据库的基本操作等相关知识点。

希望对你有帮助!。

简述数据整理的基本步骤

简述数据整理的基本步骤

简述数据整理的基本步骤一、引言在数据分析和处理的过程中,数据整理是一个至关重要的环节。

它涉及到对原始数据进行一系列的处理,以确保数据的质量、准确性和一致性。

数据整理的目的是将原始数据转化为一个可分析、可理解的形式,从而为后续的数据分析、数据挖掘和决策提供可靠的基础。

本文将详细介绍数据整理的基本步骤,包括数据清洗、数据分类与编码、数据转换与组织、数据质量评估与校验、数据存储与备份等。

二、数据清洗数据清洗是数据整理的第一步,其目的是识别和纠正数据中的错误、异常和不一致之处。

数据清洗主要关注以下方面:1.缺失值处理:检查数据中是否存在缺失值,并根据实际情况选择填充缺失值的方法,如使用均值、中位数或根据其他相关数据进行填充。

2.异常值处理:识别数据中的异常值,并根据业务规则或统计方法进行处理。

常见的处理方法包括删除异常值、用平均值或中位数替换异常值等。

3.重复数据处理:检查并处理重复数据,确保每条记录的唯一性。

常见的去重方法包括删除重复记录、合并重复记录或保留最新或最早的记录。

4.格式统一:确保数据的格式统一,以便于后续的数据处理和分析。

例如,将日期格式统一为YYYY-MM-DD格式。

5.数据标准化:对数据进行标准化处理,以消除不同特征间的量纲和取值范围差异对分析的影响。

三、数据分类与编码在数据清洗之后,为了便于数据的组织和查询,我们需要对数据进行分类和编码。

分类是将数据按照一定的规则和标准进行划分的过程,而编码则是将分类的结果转化为计算机能够识别和处理的数字或符号的过程。

在进行分类和编码时,需要注意以下几点:1.明确分类的标准和规则,确保分类的合理性和科学性。

2.尽量使用有意义的名称或缩写来表示分类结果,以提高可读性和可理解性。

3.确保编码的唯一性,避免出现重复或冲突的情况。

4.根据实际需求选择合适的编码方式,如二进制编码、十进制编码等。

四、数据转换与组织在完成数据清洗和分类编码之后,我们需要将数据进行适当的转换和组织,以便于后续的数据分析和挖掘。

数据的收集和整理

数据的收集和整理

数据的收集和整理一、概述数据的收集和整理是指通过采集、整理和处理各种形式的数据,以便为决策和分析提供准确、可靠的信息。

本文将详细介绍数据收集和整理的步骤、方法和技巧。

二、数据收集的步骤1.明确需求:首先要明确数据收集的目的和需求,确定需要收集的数据类型、范围和时间周期。

2.确定数据来源:根据需求确定数据的来源,可以是内部数据库、外部数据供应商、调查问卷、互联网等。

3.设计数据收集工具:根据数据类型和来源,设计合适的数据收集工具,如问卷、调查表、数据库查询等。

4.收集数据:根据设计好的数据收集工具,进行数据的采集,确保数据的准确性和完整性。

5.验证数据:对收集到的数据进行验证,比对数据的来源和实际情况,确保数据的可靠性。

6.整理数据:对收集到的数据进行整理和分类,便于后续的分析和处理。

三、数据整理的方法和技巧1.数据清洗:对收集到的数据进行清洗,去除重复数据、缺失数据和异常数据,确保数据的准确性。

2.数据标准化:对数据进行标准化处理,使其具有一致的格式和单位,方便比较和分析。

3.数据归类:根据数据的特征和目的,将数据进行分类和归档,便于后续的检索和使用。

4.数据转换:对数据进行转换,如将文本数据转换为数值数据,以便进行统计和分析。

5.数据可视化:利用图表、图形等方式将数据进行可视化展示,使数据更易于理解和分析。

6.数据备份:及时对整理好的数据进行备份,以防数据丢失或损坏。

四、数据整理的工具和软件1.电子表格软件:如Microsoft Excel、Google Sheets等,可以进行数据的整理、清洗、转换和可视化。

2.统计分析软件:如SPSS、R、Python等,可以进行更复杂的数据处理和分析。

3.数据库管理系统:如MySQL、Oracle等,可以进行大规模数据的存储、查询和分析。

4.数据可视化工具:如Tableau、Power BI等,可以将数据进行可视化展示,制作图表和仪表盘。

五、数据整理的注意事项1.保护数据安全:在数据的收集和整理过程中,要注意保护数据的安全性,避免数据泄露和滥用。

第2章关系数据库(重点)数据库知识点整理

第2章关系数据库(重点)数据库知识点整理

第2章关系数据库(重点)数据库知识点整理第2章关系数据库(重点)了解:关系数据结构及形式化定义、关系操作、关系的完整性、关系代数掌握关系模型的三个组成部分及各部分所包括的主要内容关系数据结构及其形式化定义关系的三类完整性约束关系代数及其运算,包括并、交、差、选择、投影、连接、除、⼴义笛卡⼉积知识点关系模型三个组成部分关系数据结构关系操作集合关系完整性约束实体完整性规则:若属性A是基本关系R的主属性,则属性A不能取空值参照完整性规则:若属性(或属性组)F是基本关系R的外码它与基本关系S的主码Ks相对应(基本关系R和S不⼀定是不同的关系),则对于R中每个元组在F上的值必须为:或者取空值(F的每个属性值均为空值)或者等于S中某个元组的主码值⽤户定义的完整性:针对某⼀具体关系数据库的约束条件,反映某⼀具体应⽤所涉及的数据必须满⾜的语义要求关系数据语⾔的特点和分类关系代数语⾔关系演算语⾔具有关系代数和关系演算双重特点的语⾔域、笛卡⼉积、关系、元组、属性域:域是⼀组具有相同数据类型的值的集合笛卡⼉积:D1*D2*…*Dn={(d1,d2,…,dn)|di∈Di,i=1,2,…,n}关系:在域D1,D2,…,Dn上笛卡⼉积D1*D2*…*Dn的⼦集,表⽰为R(D1,D2,…,Dn)元组:关系中的每个元素是关系中的元组属性:关系也是⼀个⼆维表,表的每⾏对应⼀个元组,表的每列对应⼀个域。

由于域可以相同,为了加以区分,对每列起⼀个名字,称为属性候选码、主码、外码候选码:若关系中的某⼀属性组的值能唯⼀地标识⼀个元组,⽽其⼦集不能,则称该属性组为候选码(candidate key)主码:若⼀个关系有多个候选码,选定其中⼀个为主码(primary key)外码:设F是基本关系R的⼀个或⼀组属性,但不是关系R的码,如果F与基本关系S的主码Ks相对应,则称F是基本关系R的外部码(foreign key),简称外码关系模式、关系、关系数据库关系模式:关系的描述称为关系模式(relation schema),关系模式形式化表⽰为R(U,D,DOM,F)。

数据库原理知识点整理

数据库原理知识点整理

目录1.1.1 四个基本概念 (1)数据(Data) (1)数据库(Database,简称DB) (1)长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合、 (1)基本特征 (1)数据库管理系统(DBMS) (1)数据定义功能 (1)数据组织、存储和管理 (1)数据操纵功能 (1)数据库的事务管理和运行管理 (1)数据库的建立和维护功能(实用程序) (2)其它功能 (2)数据库系统(DBS) (2)1.1.2 数据管理技术的产生和发展 (2)数据管理 (2)数据管理技术的发展过程 (2)人工管理特点 (3)文件系统特点 (3)1.1.3 数据库系统的特点 (3)数据结构化 (3)整体结构化 (3)数据库中实现的是数据的真正结构化 (4)数据的共享性高,冗余度低,易扩充、数据独立性高 (4)数据独立性高 (4)物理独立性 (4)逻辑独立性 (4)数据独立性是由DBMS的二级映像功能来保证的 (4)数据由DBMS统一管理和控制 (4)1.2.1 两大类数据模型:概念模型、逻辑模型和物理模型 (5)1.2.2 数据模型的组成要素:数据结构、数据操作、数据的完整性约束条件 (5)数据的完整性约束条件: (6)1.2.7 关系模型 (6)关系数据模型的优缺点 (7)1.3.1 数据库系统模式的概念 (7)型(Type):对某一类数据的结构和属性的说明 (7)值(Value):是型的一个具体赋值 (7)模式(Schema) (7)实例(Instance) (7)1.3.2 数据库系统的三级模式结构 (7)外模式[External Schema](也称子模式或用户模式), (7)模式[Schema](也称逻辑模式) (8)内模式[Internal Schema](也称存储模式) (8)1.3.3 数据库的二级映像功能和数据独立性 (8)外模式/模式映像:保证数据的逻辑独立性 (8)模式/内模式映象:保证数据的物理独立性 (8)1.4 数据库系统的组成 (9)数据库管理员(DBA)职责: (9)2.1.1 关系 (9)域(Domain):是一组具有相同数据类型的值的集合 (9)候选码(Candidate key) (9)全码(All-key) (9)主码(Primary key) (9)主属性 (9)2.2.1基本关系操作 (10)2.3.1 关系的三类完整性约束 (10)实体完整性和参照完整性: (10)用户定义的完整性: (10)2.3.2 实体完整性:主码不为空 (10)2.3.4 用户定义的完整性 (10)2.4.2 专门的关系运算:选择、投影、连接、除 (11)象集Zx:本质是一次选择运算和一次投影运算 (11)悬浮元组 (11)外连接 (11)左外连接 (11)右外连接 (11)除:查找在被除数R中能够完全覆盖除数S的部分[的剩余值] 11 3.1.2 SQL的特点 (11)1.综合统一 (12)2.高度非过程化 (12)3.面向集合的操作方式 (12)4.以同一种语法结构提供多种使用方式 (12)5. 语言简洁,易学易用 (12)3.3.1 模式的定义和删除 (12)CREATE SCHEMA <模式名> AUTHORIZATION <用户名> (12)DROP SCHEMA <模式名> <CASCADE|RESTRICT> (12)CASCADE(级联) (12)RESTRICT(限制) (13)3.3.2 基本表的定义、删除和修改 (13)CREATE TABLE <表名>(<列名> <数据类型>[ <列级完整性约束条件> ] (13)ALTER TABLE <表名> (13)DROP TABLE <表名>[RESTRICT| CASCADE]; (13)RESTRICT:删除表是有限制的。

VFP数据库重点知识整理

VFP数据库重点知识整理

VFP数据库重点知识整理1.数据库系统:是指引进数据库之后的整个计算机系统2.数据库设计6阶段:需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、运行,维护。

3.list:显示 list for:条件显示4.VFP命令由两部分构成:第一部分是命令动词,其后接第二部分限制性短语5.VFP数据库的文件格式为DBC6.字符型数据:是不能进行运算的文字型数据,包括中文、英文、符号、ASCII码7.数值型数据分为四种:数值型 Numeric 整型:integer 浮点型:float 双精度型:double8.货币型数据:用于存储币值的一种数据类型,默认保留四位小数,占8个字节,用字母Y表示。

9.日期型数据:用于表示日期的数据,默认格式为{mm/dd/yy},mm表示月、dd表示日、yy表示年。

长度固定为8位10.日期时间型数据:{mm/dd/yyyy hh:mm:ss} hh表示时,mm表示分,ss表示秒。

日期和时间中间用空格隔开11.逻辑型数据:判断真假。

T、F 前后固定加圆点。

.T. .F.12.备注型:Memo 用于存放较多字符的数据类型,没有长度限制。

后缀名为.fpt13.设计表的结构就是要设计表中包含的字段个数,以及每个字段的名字、类型、宽度、小数位数、排序类型和索引14.数据类型有11种字符型C、数值型N、货币型Y、日期型D、日期时间型T、逻辑型L、浮点型F、整形I、双精度型B、备注型M、通用型G15.NULL:是否允许为空16.creat:创建表17.自由表:不属于任何数据库独立存在的表,将其添加进数据库便成为数据库表18.{^yyyy-mm-dd}表示严格的日期格式,加尖角符号19.确定一个变量需要确定其三个要素:变量类型、变量名、变量值20.变量类型取决于变量值的类型21.?即为显示、打印22.在向数组元素赋值前,元素初值均为逻辑假23.系统内存变量:VFP留给自己的变量,用于控制外部设备、屏幕输出格式等24.函数分为两大类:标准函数和自定义函数。

数据库ER图基础概念整理

数据库ER图基础概念整理

数据库ER图基础概念整理ER图分为实体、属性、关系三个核心部分。

实体是长方形体现,而属性则是椭圆形,关系为菱形。

ER图的实体(entity)即数据模型中的数据对象,例如人、学生、音乐都可以作为一个数据对象,用长方体来表示,每个实体都有自己的实体成员(entity member)或者说实体对象(entity instance),例如学生实体里包括张三、李四等,实体成员(entity member)/实体实例(entity instance)不需要出现在ER图中。

ER图的属性(attribute)即数据对象所具有的属性,例如学生具有姓名、学号、年级等属性,用椭圆形表示,属性分为唯一属性(unique attribute)和非唯一属性,唯一属性指的是唯一可用来标识该实体实例或者成员的属性,用下划线表示,一般来讲实体都至少有一个唯一属性。

ER图的关系(relationship)用来表现数据对象与数据对象之间的联系,例如学生的实体和成绩表的实体之间有一定的联系,每个学生都有自己的成绩表,这就是一种关系,关系用菱形来表示。

ER图中关联关系有三种:1对1(1:1):1对1关系是指对于实体集A与实体集B,A中的每一个实体至多与B中一个实体有关系;反之,在实体集B中的每个实体至多与实体集A中一个实体有关系。

1对多(1:N):1对多关系是指实体集A与实体集B中至少有N(N>0)个实体有关系;并且实体集B中每一个实体至多与实体集A中一个实体有关系。

多对多(M:N):多对多关系是指实体集A中的每一个实体与实体集B中至少有M(M>0)个实体有关系,并且实体集B中的每一个实体与实体集A中的至少N(N>0)个实体有关系。

下面是个简单的例子:ER实体补充讲解:ER的实体还会细分为弱实体和复合实体:弱实体:一个实体必须依赖于另一个实体存在,那么前者是弱实体,后者是强实体,弱实体必须依赖强实体存在,例如上图的学生实体和成绩单实体,成绩单依赖于学生实体而存在,因此学生是强实体,而成绩单是弱实体。

数据整理的基本方法和工具

数据整理的基本方法和工具

数据整理的基本方法和工具数据整理是指将杂乱无章的数据进行分类、整理、清洗和处理,以便更好地分析和利用这些数据。

在大数据时代,数据整理成为了一个重要的环节,它为数据分析和决策提供了基础。

本文将介绍数据整理的基本方法和常用工具。

一、数据整理的基本方法1. 数据收集:数据整理的第一步是收集需要整理的数据。

可以从各种渠道获取数据,如数据库、网络、文档等。

收集到的数据可能是结构化数据(如表格、数据库)或非结构化数据(如文本、图片、视频),需要根据实际情况进行处理。

2. 数据清洗:数据清洗是指对收集到的数据进行去重、去噪、修正、填充缺失值等操作,以确保数据的准确性和完整性。

常用的数据清洗方法包括数据去重、缺失值处理、异常值检测和数据格式转换等。

3. 数据整理:数据整理是指将清洗后的数据进行分类、排序和归类,使其更加易于管理和分析。

可以根据数据的特点和需求,将数据按照一定的规则进行整理,如按时间、地区、类别等进行分类。

4. 数据转换:数据转换是指将整理后的数据转换成适合分析和处理的形式。

常见的数据转换方法包括数据格式转换、数据合并、数据透视、数据拆分等。

数据转换可以帮助我们更好地理解数据,发现数据中的规律和趋势。

5. 数据存储:数据整理完成后,需要将数据存储起来,以便后续的分析和使用。

可以选择将数据存储在数据库中,也可以将数据保存为文件,如Excel、CSV等。

数据存储的方式要根据实际需求和数据量来选择。

二、数据整理的常用工具1. Microsoft Excel:Excel是一个功能强大的电子表格软件,可以用于数据整理、计算和分析。

它提供了丰富的函数和工具,可以进行数据清洗、整理和转换等操作。

同时,Excel还可以进行数据可视化,通过图表和图形展示数据的分布和趋势。

2. Python:Python是一种通用的编程语言,广泛应用于数据科学和机器学习领域。

Python提供了丰富的库和工具,如Pandas、NumPy和Scikit-learn等,可以帮助我们进行数据整理、分析和建模。

数据库复习整理

数据库复习整理

₪数据(Data):实际上就是描述事物的符号记录。

₪数据库(Database,DB):是长期存储在计算机内有结构的大量的共享的数据集合。

₪数据库管理系统(Database Management System,简称DBMS):是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。

₪数据库系统(Database System,简称DBS):是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成,一般由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员和用户构成。

₪数据库系统管理员(Database Administrator,简称DBA):负责数据库的建立、使用和维护的专门人员。

A:各种数据库特点阶段1人工管理₪特点■数据不保存■应用程序管理数据■数据不共享■数据不具有独立性2 文件系统₪特点:■数据可以长期保存■由文件系统管理数据■数据共享性差、冗余度大■数据的独立性差3数据库系统特点■数据库系统的特点■数据结构化:是数据库与文件系统的根本区别(文件系统中数据最小单位是:记录;而数据库系统中能细化到数据项)。

■数据的共享性高、冗余度低、易扩充■数据独立性高:逻辑独立性、物理独立性(指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中数据是相互独立的。

当数据的物理存储改变了,应用程序不用改变。

逻辑独立性指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。

数据的逻辑结构改变了,用户程序也可以保持不变。

)■由DBMS统一管理和控制:数据的安全性(Security)保护数据的完整性(Integrity)检查数据完整性:数据的正确性、有效性和相容性。

并发(Concurrency)控制数据库恢复(Recovery)综上所述,数据库是长期存储在计算机内的有组织的大量的共享的数据集合。

它可以供很多用户共享,具有最小冗余度和较高的数据独立性。

DBMS在数据库建立、运行和维护时对数据库进行统一的控制,以保证数据的完整性、安全性,并在多用户同时使用数据库时进行并发控制,在发生故障后对系统进行恢复。

数据库知识点整理

数据库知识点整理

数据库ppt整理:1.数据库(DataBase,DB)是指长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。

数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储,具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性,并为各种用户共享。

概括而言,数据库具有永久存储和易扩展性,并为各种用户共享.2.数据(data)是承载或记录信息的按一定规律排列组合的物理符号,是形成信息的源泉,是计算机程序加工的“原料”。

简单地说,数据是对客观事物描述与记载的物理符号记录。

数据有多种表现形式,可以是文字、图形、图像、声音、语言等.3.信息(information)泛指人类社会传播的一切内容.一般而言,信息是一种被加工成为特定形式的数据,是数据的集合、含义与解释,是事物变化、相互作用、特征的反映。

当前,信息已成为人类社会活动的一种重要资源,与能源、物质并称人类社会活动的三大要素。

4.信息资源与能源、物质资源相比(1)能够重复使用,能在使用中体现自身价值并产生增值;(2)具有极强的目标导向,即使是相同的信息在不同的用户中也体现出不同的价值;(3)具有整合性,信息资源的检索和利用,不受时间、空间、语言、地域和行业的制约;(4)是社会财富,任何人无权全部或永久购买信息的使用权;同时信息资源是商品,可以被销售、贸易和交换;(5)具有流动性。

5。

信息与其它相关概念★ 信息与消息比较,消息是信息的外壳,信息是消息的内核;★ 信息与信号相比,信号是信息的载体;★ 信息与数据比较,数据是信息存在的一种形态或记录形式,数据经过解释并赋予一定意义之后,便成为信息。

★ 信息与知识相比,知识是事物运动状态和方式在人们头脑中一种有序的、规律性的表达,是信息加工的产物。

6. 数据与信息的关系◎ 数据是信息的符号表示,也称载体;◎ 信息是数据的内涵,是数据的语义解释;◎ 数据是符号化信息;◎ 信息是语义化数据。

7。

数据处理数据处理是指对各种形式的数据进行收集、存储、加工和传播的一系列活动的总和.信息处理的目的:一是从大量的、原始的数据中抽取、整理出对人们有价值的信息,以作为行动和决策的依据;二是借助计算机科学地保存和管理复杂、大量的数据,以便方便利用这些资源.8。

基本的数据收集与整理

基本的数据收集与整理

基本的数据收集与整理在进行任何数据分析和研究之前,首先需要进行基本的数据收集与整理。

而数据收集与整理的过程对于后续的数据分析和结果的准确性至关重要。

本文将介绍基本的数据收集与整理的方法,并给出一些实用的技巧与建议。

一、数据收集方法数据收集是指获取和获得所需数据的过程。

在进行数据收集时,有以下几个常用的方法和途径:1.问卷调查:通过编制问卷,向受访者提出问题并收集他们的回答。

问卷调查可以采用在线调查工具,也可以通过面对面或电话的方式进行。

2.实地观察:直接观察和记录所研究对象的行为和情况。

实地观察可以提供丰富的直观数据,但是可能受到观察者主观因素的影响,需要注意客观性。

3.文献资料:收集已有的书籍、报告、论文等相关的文献资料。

文献资料可以提供大量的经验和理论知识,对于背景研究和理论分析具有重要价值。

4.网络爬虫:利用编程技术从互联网上自动化地收集和提取信息。

网络爬虫可以用于抓取网页、获取社交媒体数据等,但需要注意合法性和隐私保护。

二、数据整理方法数据整理是指将收集到的数据进行处理和整理,使其符合后续分析的要求。

在进行数据整理时,有以下几个常用的方法和工具:1.数据清洗:去除脏数据和错误数据,填充缺失值和处理异常值。

数据清洗可以通过编程语言如Python、R等来实现,也可以使用Excel等电子表格软件进行。

2.数据变换:对原始数据进行转换,如对数变换、归一化、离散化等。

数据变换可以使数据分布更接近正态分布,降低数据间的差异性。

3.数据整合:将来自不同渠道和来源的数据进行整合和合并。

数据整合可以通过数据库管理系统(DBMS)如MySQL、SQL Server等来实现,也可以使用数据处理工具如Pandas、SPSS等进行。

4.数据可视化:利用图表、图形等可视化手段直观地展示和呈现数据。

数据可视化可以使用各种可视化工具如Tableau、Matplotlib等来实现,使数据更易于理解和分析。

三、实用技巧与建议在进行数据收集与整理时,还可以采用一些实用的技巧和建议,以提高效率和准确性:1.明确目标:在进行数据收集和整理前,明确研究目标和需要回答的问题。

MySQL数据库知识点整理

MySQL数据库知识点整理

MySQL数据库知识点整理1. Mysql 的存储引擎,myisam和innodb的区别?数据表类型有哪些?答:主要区别: 1)InnoDB⽀持事务,MyISAM不⽀持,对于InnoDB每⼀条SQL语⾔都默认封装成事务,⾃动提交,这样会影响速度,所以最好把多条SQL语⾔放在begin和commit之间,组成⼀个事务; 2)InnoDB⽀持外键,⽽MyISAM不⽀持。

对⼀个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败; 3) InnoDB是聚集索引,数据⽂件是和索引绑在⼀起的,必须要有主键,通过主键索引效率很⾼。

但是辅助索引需要两次查询,先查询到主键,然后再通过主键查询到数据。

因此,主键不应该过⼤,因为主键太⼤,其他索引也都会很⼤。

⽽MyISAM是⾮聚集索引,数据⽂件是分离的,索引保存的是数据⽂件的指针。

主键索引和辅助索引是独⽴的。

4) InnoDB不保存表的具体⾏数,执⾏select count(*) from table时需要全表扫描。

⽽MyISAM⽤⼀个变量保存了整个表的⾏数,执⾏上述语句时只需要读出该变量即可,速度很快; 5)Innodb不⽀持全⽂索引,⽽MyISAM⽀持全⽂索引,查询效率上MyISAM要⾼;概括总结:MyISAM 是⾮事务的存储引擎,适合⽤于频繁查询的应⽤。

表锁,不会出现死锁,适合⼩数据,⼩并发。

innodb是⽀持事务的存储引擎,合于插⼊和更新操作⽐较多的应⽤,设计合理的话是⾏锁(最⼤区别就在锁的级别上),适合⼤数据,⼤并发。

数据表类型有:MyISAM、InnoDB、HEAP、BOB,ARCHIVE,CSV等。

MyISAM:成熟、稳定、易于管理,快速读取。

⼀些功能不⽀持(事务等),表级锁。

InnoDB:⽀持事务、外键等特性、数据⾏锁定。

空间占⽤⼤,不⽀持全⽂索引等。

应⽤场景: 1).MyISAM管理⾮事务表。

它提供⾼速存储和检索,以及全⽂搜索能⼒。

如果应⽤中需要执⾏⼤量的SELECT查询,那么MyISAM是更好的选择。

数据的收集与整理知识点总结

数据的收集与整理知识点总结

数据的收集与整理知识点总结数据的收集和整理是科研和数据分析的基础,它涉及到许多技巧和方法。

本文将总结数据收集与整理过程中的关键知识点,为读者提供一个清晰的指导。

一、数据收集数据收集是获取原始数据的过程,它可以通过实地调查、问卷调查、实验观察、文献研究等多种方式进行。

1. 实地调查实地调查是指直接前往研究对象所在的地方进行调查和观察。

在实地调查中,需要注意以下几点:- 制定调查计划:明确调查目的、内容、时间、地点等。

- 设计问卷或观察表:合理设计问题,确保数据的准确性和完整性。

- 抽样方式:根据实际情况选择合适的抽样方式,如随机抽样、分层抽样等。

2. 问卷调查问卷调查是通过发放问卷来收集数据的方式。

在进行问卷调查时,需要注意以下几点:- 问卷设计:确保问题的精准和逻辑合理,避免主观性和导向性。

- 样本选择:选择具有代表性的样本,以保证数据的可靠性。

- 数据收集:采用合适的方式进行问卷发放和回收,如面对面访问、邮寄、在线调查等。

3. 实验观察实验观察是通过设置实验条件来观察研究对象,并采集相关数据。

在进行实验观察时,需要注意以下几点:- 实验设计:明确实验目的、方法、因变量和自变量等。

- 样本选择:选择具有代表性的样本,并进行随机分组。

- 数据记录:准确记录实验过程和结果,确保数据的真实性和可比性。

二、数据整理数据整理是指对原始数据进行收集、整理和处理的过程,以便后续的数据分析和应用。

1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行筛选、去除异常值、填补缺失值等操作,以确保数据的准确性和完整性。

2. 数据分类与编码数据分类是将数据按照一定的标准进行分组,便于后续的统计和分析。

数据编码是为数据赋予唯一标识,以便管理和检索。

3. 数据转换与整合数据转换是指将原始数据按照一定的规则和方法进行转换,以满足数据分析和应用的需要。

数据整合是将来自不同来源的数据进行合并和整合。

4. 数据标准化数据标准化是将数据按照一定的标准进行处理,以便进行比较和分析。

数据库知识点整理(全)

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)。

数据库创建及操作知识点整理

数据库创建及操作知识点整理

数据库创建及操作对数据库进行操作创建:create database if not exists 数据库名;default character set 字符集名if not exists 创建数据库之前先进行判断是否已存在修改:修改数据库的字符集:alter database 数据库名 default char set 字符集名;显示:显示所有数据库:show databases;显示指定的数据库:show create database 库名;选择:use 数据库名;删除:drop database 数据库名;完整性约束实体完整性约束:主码约束:primary key(具有唯一性和最小性);唯一性约束:unique (每个表可以定义多个唯一键,唯一性约束确保在某一列或多个列的组合上不出现重复值。

);空与非空约束:null(默认为空)/not null( 默认为非空 ) ;自增约束:auto_incrment( 每张表只能定义一个自增型字段,自增字段必须为数值型,自增字段必须定义为键(主键/唯一键/外码均可)。

参照完整性约束:外码约束:foreign key外码特点:(1)一张表可以有多个,也可以没有;(2)父表和子表不是绝对的,而是相对的;(3)外码和相应的主码可以不同名;(4)一个子表可以对应许多个父表,一个父表也可以对应许多个子表;(5)子表R和父表S不一定是不同的关系;(6)父表主码和子表的外码必须定义在同一个域上。

参照完整性规则:取空值,表示不知道不清楚;或者等于S关系(父表)中某个元组中的主键值(主码值)。

域完整性约束:指表中的列必须满足某种特定的数据类型约束,包括取值范围、精度等规定。

用户自定义完整性约束:默认值:default " " ;约束检查:check ( MySQL 不支持,需要用触发器。

)数据类型整数类型:int、tinyint、smallint、mediumint、bigint小数类型:float、double、decimal字符串类型:char(n)、varchar(n)、text、tinytext、mediumtext、longtext日期和时间类型:date、year、time、timestamp、datetime二进制类型:bit(n)、binary(n)、varbinary(n)、tinyblob(n)、blob(n)、mediumblob(n)、longblob(n) 复合类型:字段名 enum();enum 是一个字符串对象,列表中枚举出所有可能的值。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
但有些不能转换,如视图的某属性是通过基本表计算或聚集函数实现的,更新这个属性,不能改变基本表。
例子:alert table Course add unique(Cname);
索引
建立索引:
Create [unique][cluster] index <索引名>
On<表名>(<列名>[<次序>] [, <列名>[<次序>]].....);
Cluster:建立聚簇索引;unique:唯一索引
例子:create unique index SCno on SC(Sno ASC,Cno DESC);
删除数据
Delete
From<表名>
Where<条件>
视图(虚表:隐藏底层表结构,简化数据访问)
建立视图
Create view<视图名>[(列名,列名....)]
As <子查询>
[with check option];
例子:
CREATE VIEW S_G(Sno,Gavg)
AS
SELECT Sno,AVG(Grade)
子查询;
修改数据
修改一个元祖的值
Update Student
Set Sage=22
Where Sno=‘201929292’;
修改多个元祖的值
Update Student
Set Sage = Sage+1;
带子查询的修改语句
Update SC
Set Grade=0
Where Sno IN
(子查询
);
数据定义
模式的创建删除
模式定义:
Create schema <模式名> authorization <用户名>;
若没有指定<模式名>,那么<模式名>隐含为<用户名>
删除模Байду номын сангаас:
Drop schema <模式名><cascade|restrict>
表的创建、删除、修改
创建表:
create table<表名>(
内外连接区别:内连接只显示符合连接条件的记录,外连接除了显示符合连接条件的记录外,还显示表中的记录。
最左匹配原则:
就是最左边优先,就类似于通关类游戏,过了第一关,才能过第二关,过了第一关和第二关,才能过第三关
建立索引a,b,c下列查询a b , a c ,b c谁会走这个索引及原因?
根据最左前缀原则 只有ab会走这个索引
修改索引(重命名)
Alter index SCno rename to SCSno;
删除索引
Drop index <索引名>
数据查询
Select....
From....
Where....
单表查询:
例子:Select Sname, 2014-Sage
From student;
Where
分组查询:having用过吗?知道group by吗?
<列名><数据类型>[列级完整性约束条件],
Sno char(20),
Sname char(20) unique,
Cname char(40) not null,
Primary key(Sno,Cno),
Foreign key(Sno) references Student(Sno)
);
删除表:
Drop table<表名>[cascade|restrict]
FROM SC
GROUP BY Sno;
由于AS子句中SELECT语句的目标列平均成绩是通过作用聚集函数得到的,所以CREATE VIEW中必须明确定义组成S_G视图的各个属性列名。S_G是一个分组视图。
删除视图
DROP VIEW<视图名〉[CASCADE];
查询视图(同基本表一样)
视图的更新:自动换为基本表的更新,除非加上with check option
嵌套查询:
并操作union
使用 UNION将多个查询结果合并起来时,系统会自动去掉重复元组
如果要保留重复元组则用 UNION ALL操作符。
更新数据:
插入数据
插入元祖
insert
Into<表名>(属性值,属性值....)
Values(‘常量1’,‘常量2’....);
插入子查询
insert
Into<表名>(属性值,属性值....)
HAVING语句通常与GROUP BY语句联合使用,用来过滤由GROUP BY语句返回的记录集,弥补了WHERE关键字不能与聚合函数联合使用的不足。
聚集函数
消除取值重复的行distinct(默认为all)
连接查询:
内连接:内连接也叫自然连接,只有两个表相匹配的行才能在结果集中出现。返回的结果集选取两个表中所匹配的数据,舍弃不匹配的数据
修改表:
Alert table<表名> add [column] <新列名><数据类型>[完整性约束]
Add<完整性约束>
Drop [column] <列名>[cascade|restrict]
Drop constraint<完整性约束>[cascade|restrict]
Alter column <列名><数据类型>
数据库左右连接的区别及实现语句
左连接:以左表为基准,查出左表所有的数据和右表与之连接字段相等的记录,如果右表中没有对应数据,则显示为null。
select a.*,b.* from a left join b on a.id=b.parent_id
右连接:以右表为基准,查出右表所有的数据和左表与之连接字段相等的记录,如果左表中没有对应数据,则显示为null
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