创建大数据库地一般步骤
大型船舶企业中心数据库设计和构建

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造船技术 第49卷第3期
数据管理环境,消除信息孤岛,统一、规范数据编 码,加强数据审计,使企业信息化建设基础更加稳 固、可用,为开展各项业务系统联动和数据分析、
数据挖掘等作好充分准备,改善数据治理3 (常见的 主数据类型和内容如表1所示,但根据企业的行业特 征和信息化建设程度,主数据的内容也会发生变化。
按照生产任务包、设计图号和物资托盘集成关 系,建立集成编码规则,如图3所示。依据项目工
程分解和中间产品制造流程,在构建船体结构编码 标准、作业类型、工种类型、作业阶段等标准编码 的基础上,组合形成中间产品生产作业编码,与之 对应的制作图/安装图的图号编码和托盘材料清单 (Pallet Material List, PML)编码前 10 位与生产 作业编码前10位保持一致,形成中间产品的生产 任务包和设计包与采购包的数据关联关系,打通设 计、生产、物资业务一体化集成的数据链路。
1企业中心数据库构建要求
1.1企业信息集成要求 船舶建造是一项复杂的系统工程,涉及大量设
计、建造、物流和服务等各项业务的综合协同管 理。为此,要求大型船舶企业实现生产计划、设计 过程、制造执行、物资物流、质量管理、人力资 源、财务与预算、目标成本、供应商等各核心业务
基金项目:国防基础科研计划项目(编号:JCKY2018206A001) 作者简介:程庆和(I960 ),男,研究员,主要从事信息技术和智能制造研究
表1常见主数据类型和内容
类型
内容
组织机构、员工相关数据
组织机构基本信息,如组织编码、组织分类等;员工基本信息,如员工编码、名称、 所属单位、部门、岗位、工种等
项目相关数据
基本信息,如项目编号、项目名称、项目类型等
物资相关数据
大数据库建设方案

大数据库建设方案一、引言随着信息技术的快速发展和数据量的爆炸性增长,大数据库已经成为企业管理和决策的重要工具。
本文将介绍一个大数据库建设方案,以满足企业日益增长的数据需求和分析要求。
二、需求分析1. 数据量:当前企业数据量庞大,需要存储和处理大规模数据,因此需要一个高效的大数据库系统。
2. 性能要求:系统需要具备快速的数据读写能力,以保证数据的实时性和准确性。
3. 数据安全:数据是企业的核心资产,系统需要有强大的安全性能,以保护数据的机密性和完整性。
4. 数据分析:企业需要通过对大数据的分析,提取有价值的信息和洞察,用于决策和战略规划。
三、技术选型根据以上需求,我们选择以下技术来支持大数据库的建设:1. 数据库系统:选择成熟稳定的关系型数据库管理系统(RDBMS),如Oracle、MySQL等,以支持高效的数据存储和检索。
2. 数据存储:采用分布式存储技术,如Hadoop Distributed File System(HDFS)或分布式数据库,以实现数据的高可用性和可扩展性。
3. 数据处理:利用并行计算技术,如Apache Spark、Hive等,进行大数据的处理和分析,以提高数据处理能力。
4. 数据安全:通过加密技术、访问控制和审计等手段,提供全面的数据安全保障。
5. 数据可视化:采用业界知名的数据可视化工具,如Tableau、Power BI等,将大数据转化为图表和报告,以便决策者更直观地理解数据。
四、架构设计1. 数据采集:通过数据采集工具或者API,将企业各个业务系统产生的数据进行采集和汇总,存储到数据湖(Data Lake)中。
2. 数据清洗和预处理:利用ETL工具,对原始数据进行清洗、去重、格式化等处理,提高数据质量和准确性。
3. 数据存储:将清洗后的数据存储到关系数据库或分布式存储系统中,保证数据的可靠性和高可用性。
4. 数据处理和分析:通过并行计算技术,对存储的大数据进行实时处理和分析,提取有价值的信息和模式。
大数据分析师如何进行数据建模和数据优化

大数据分析师如何进行数据建模和数据优化随着信息时代的到来,大数据分析师的角色变得越来越重要。
作为一名大数据分析师,要有效地利用大数据,需要具备数据建模和数据优化的能力。
本文将介绍大数据分析师如何进行数据建模和数据优化的方法和技巧。
一、数据建模数据建模是大数据分析师在进行数据分析之前的重要步骤。
它包括确定数据集、选择合适的数据模型以及数据清洗等工作。
以下是数据建模的几个关键步骤:1. 理解业务需求:在进行数据建模之前,大数据分析师需要与业务部门密切合作,了解他们的需求。
通过与业务人员的沟通,分析师可以明确数据分析的目标和方向。
2. 数据收集和整合:收集各种数据源的原始数据,并进行整合。
这可能涉及到从数据库、传感器、网络爬虫等多种来源收集数据,并将其统一格式化。
3. 数据清洗和预处理:在进行数据建模之前,分析师需要对数据进行清洗和预处理。
清洗数据包括去除重复值、填充缺失值、处理异常值等。
预处理涉及到归一化、标准化、数据转换等操作,以确保数据在后续处理过程中的准确性和可靠性。
4. 数据建模和选择合适的数据模型:在数据清洗和预处理完成后,大数据分析师需要选择合适的数据模型来对数据进行建模。
常见的数据模型包括关系型数据库模型、数据仓库模型、图模型、文本挖掘模型等。
根据具体的业务需求和数据特征,选择最适合的数据模型。
5. 模型评估和优化:在构建数据模型后,分析师需要对模型进行评估和优化。
评估模型的好坏可以使用一些指标,如准确率、召回率、精确率等。
如果模型表现不佳,分析师需要进一步调整数据模型的参数或选择其他更合适的数据模型。
二、数据优化数据优化是在数据建模完成后的重要环节。
通过数据优化,可以提高数据分析的效率和准确性。
以下是一些常见的数据优化技巧:1. 并行计算:大数据分析通常涉及海量的数据,在处理这些数据时,使用并行计算可以显著提高计算效率。
分析师可以使用分布式计算框架,如Hadoop、Spark等,将任务分解成多个子任务并行处理。
基于本地知识库的大模型建设方案

基于本地知识库的大模型建设方案下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。
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大数据分析师如何进行数据采集和数据存储

大数据分析师如何进行数据采集和数据存储在当今数字化时代,大数据逐渐成为企业决策和创新的基石。
大数据分析师作为数据驱动决策的专家,需要掌握一系列的数据采集和数据存储的技巧。
本文将介绍大数据分析师在数据采集和数据存储方面的工作方法和技术。
一、数据采集数据采集是大数据分析的第一步,它决定了分析师所获得的数据是否准确、全面和可靠。
以下是大数据分析师进行数据采集的一般步骤:1.明确需求:在进行数据采集之前,分析师需要与业务部门或决策者沟通,明确他们的数据需求和分析目标。
只有明确需求,才能有针对性地进行数据采集。
2.确定数据源:根据需求的不同,数据源可能包括数据库、网站、API接口、传感器等。
大数据分析师需要了解业务领域的数据来源,并选择最合适的数据源。
3.制定采集计划:根据数据源的特点和采集需求,分析师需要制定详细的采集计划。
计划应包括采集频率、采集时间段、采集的字段等。
4.编写采集脚本:对于规模较大或需要频繁采集的数据,分析师可以使用编程语言编写采集脚本。
脚本可以自动化采集过程,提高效率。
5.数据校验和清洗:采集到的数据可能存在错误、缺失或冗余。
在进行后续分析之前,分析师需要对数据进行校验和清洗,确保数据的准确性和一致性。
二、数据存储数据存储是大数据分析师在获取数据后的下一步工作。
合理的数据存储方案可以提高数据的可用性和处理效率。
以下是一些常见的数据存储方式:1.数据库存储:数据库是最常见的数据存储方式,它可以结构化地存储数据,并提供高效的数据检索和查询功能。
常用的数据库包括MySQL、Oracle和MongoDB等。
2.数据仓库:数据仓库是一种面向分析的数据存储系统,它将来自不同数据源的数据集成起来,方便分析师进行复杂的数据查询和分析。
常见的数据仓库包括Hadoop和Spark等。
3.云存储:随着云计算技术的发展,越来越多的企业选择将数据存储在云平台上。
云存储提供可扩展的存储空间和高可靠性,同时也降低了数据存储的成本。
大型数据库oracle 考试复习资料

1.Oracle得到广大用户的青睐原因在于:支持多用户、大事务量的事务处理、提供标准操作接口、实施安全性控制和完整性控制、支持分布式数据处理、具有可移值性、可兼容性和可连接性。
数据库新特性:网络计算、真正集群技术、自动存储管理、数据库自动管理、高可用性、超大型数据库支持、闪回查询与闪回操作、物化视图与查询重写、数据泵2.数据库的应用系统结构主要分为4种:客户机/服务器结构(c/s:两层结构,客户机与服务器可采用不同的软硬件系统,应用于服务分离安全性高)、浏览器/服务器结构(b/s:三层结构,通过web服务器处理应用程序逻辑,方便了应用程序的维护和升级)、分布式数据库系统结构(数据分布,数据共享,兼容性好,网络扩展性好)、终端-服务器结构(便于集中管理,系统安全性高,网络负荷低)。
3.数据库服务器企业版、标准版、个人版区别:①企业版数据库服务器包含所有的数据库组件,主要针对高端的应用环境,适用于安全性和性能要求较高的联机事务处理(OLTP)、查询密集型的数据仓库和要求较高的Internet应用程序②标准版数据库服务器提供大部分核心的数据库功能和特性,适合于工作组或部门级的应用程序:③个人版数据库服务器只提供基本数据库管理功能和特性,适合单用户的开发环境,为用户提供开发测试平台。
4.数据库系统服务有:作业管理服务,数据库控制台服务,isql*plus管理服务,网络监听服务,实例服务。
5.创建数据库的方法的比较:①使用数据库配置助手(DBCA)创建:是Oracle提供的用于创建数据库的图形界面工具,内置数据库模板,可以直观快速地创建数据库,适合初学者。
②运行脚本手动创建:使用create database 语句和Oracle预定义脚本手动创建数据库,比DBCA方式具有更大的灵活性和效率,适合有经验的DBA7. 数据库启动步骤:①创建并启动实例:根据数据库初始化参数文件,为数据库创建实例,启动一系列后台进程和服务进程。
数据库基础概述综述

一、数据库基础概述当今社会是一个信息化社会,信息是社会上各行各业的重要资源。
数据是信息的载体,数据库是相互关联的数据集合。
数据库能利用计算机来保存和管理大量复杂的数据,快速而有效地为不同的用户和应用程序提供数据,帮助人们利用和管理数据资源,目前,数据库已经遍布我们生活的各个角落,如,学校的教学管理系统、图书管的图书借阅系统、飞机或火车的网络售票系统、银行的业务系统、超市的售货系统、公司的人事管理系统等等。
因此,了解数据库的相关概念,掌握数据库的基本操作是我们从事信息处理相关专业人员适应信息化的重要基础,数据库相关技术也是我们应该必须掌握的重要信息化处理工具!1.数据库系统概述1.1数据管理技术的产生和发展数据是现实世界中实体或客体在计算机中的符号表示。
数据不仅可以是数字,还可以是文字、图表、图像、声音、视频等。
每个组织都保存了大量的数据。
如,银行有关储蓄存款、贷款业务、信用卡管理、投资理财等方面的数据;医院有关病历、药品、医生、病房、财务等方面的数据;超市有关商品、、销售情况、进货情况、员工等方面的信息。
数据是一个组织的重要资源,有时比其他资源更珍贵。
因此必须对组织的各种数据实现有效管理。
数据管理是指对数据的分类、组织、编码、存储、检索和维护等操作。
数据库的核心任务就是数据管理。
数据库技术并不是最早的数据管理技术。
在计算机诞生的初期,计算机主要用于科学计算,虽然当时同样存在数据管理的问题,但当时的数据管理是以人工方式进行的,后来发展到文件系统,再后来才是数据库。
数据管理发展主要经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。
(1)人工管理阶段时期20世纪40年代中--50年代中产生的背景▪应用需求科学计算▪硬件水平无直接存取存储设备▪软件水平没有操作系统▪处理方式批处理特点▪数据的管理者:用户(程序员),数据不保存▪数据面向的对象:某一应用程序▪数据的共享程度:无共享、冗余度极大▪数据的独立性:不独立,完全依赖于程序▪数据的结构化:无结构▪数据控制能力:应用程序自己控制...…...…图1 人工管理阶段应用程序与数据之间的对应关系(2)文件系统阶段时期▪20世纪50年代末--60年代中产生的背景▪应用需求科学计算、管理▪硬件水平磁盘、磁鼓▪软件水平有文件系统▪处理方式联机实时处理、批处理特点▪数据的管理者:文件系统,数据可长期保存▪数据面向的对象:某一应用程序▪数据的共享程度:共享性差、冗余度大▪数据的结构化:记录内有结构,整体无结构(针对某一个应用)▪数据的独立性:独立性差,数据的逻辑结构改变必须修改应用程序▪数据控制能力:应用程序自己控制图2文件系统阶段应用程序与数据之间的对应关系(3)数据库系统阶段时期▪20世纪60年代末以来产生的背景▪应用背景大规模管理▪硬件背景大容量磁盘、磁盘阵列▪软件背景有数据库管理系统▪处理方式联机实时处理,分布处理,批处理特点▪数据整体结构化(面向全组织),整体是结构化的,数据之间具有联系▪数据的共享性高,冗余度低,易扩充,避免数据不兼容性和不一致性▪数据独立性高,物理独立性和逻辑独立性好。
基于SQL的大数据分析与可视化实践

基于SQL的大数据分析与可视化实践随着互联网和信息技术的快速发展,大数据已经成为当今社会中不可或缺的一部分。
大数据分析和可视化作为处理和展示海量数据的重要手段,受到了越来越多企业和组织的重视。
在这个背景下,基于SQL的大数据分析与可视化实践显得尤为重要。
什么是大数据分析与可视化大数据分析是指利用各种技术和工具来处理、管理和分析海量数据的过程,通过对数据进行深入挖掘和分析,发现其中潜在的规律和价值。
而可视化则是将这些分析结果以直观、易懂的图表形式展现出来,帮助用户更好地理解数据背后的含义。
SQL在大数据分析中的作用SQL(Structured Query Language)是一种专门用来管理和操作关系型数据库的语言,被广泛应用于各种数据库系统中。
在大数据分析中,SQL可以帮助我们高效地提取、处理和分析海量数据,快速获取需要的信息。
SQL的基本语法SQL语言包括对数据库进行查询、插入、更新、删除等操作的命令,其基本语法如下:示例代码star:编程语言:sqlSELECT column1, column2, ...FROM table_nameWHERE condition;示例代码end通过这样简单的语句,我们就可以从数据库中选择特定列的数据,并根据条件进行筛选,实现对数据的灵活操作。
大数据分析与可视化实践步骤一:数据准备在进行大数据分析与可视化之前,首先需要准备好相应的数据集。
可以从企业内部系统中提取数据,也可以从公开数据源或第三方机构获取相关数据。
步骤二:建立数据库将准备好的数据导入到数据库中,并建立相应的表结构。
通过SQL语句创建表格、定义字段类型等操作,确保数据能够被正确存储和管理。
步骤三:数据清洗与处理在进行分析之前,通常需要对原始数据进行清洗和处理,去除重复值、缺失值,进行格式转换等操作。
通过SQL语句可以快速实现这些操作,确保数据质量。
步骤四:数据分析利用SQL语句进行各种复杂查询和聚合操作,从海量数据中提取出有用信息。
DGSS空间大数据库操作

21 空间数据库操作地质图空间数据库建库的过程是对各阶段数据尤其是编稿原图阶段的结构化和非结构化数据综合与解释的过程,是成果标准化以及提供专题服务的最直接体现。
空间数据库模型以中国地质调查局地质调查技术标准《数字地质图空间数据库》(DD2006 06)为依据。
数字地质调查系统为地质图空间数据库的无缝集成、融合和应用提供了可操作平台,地质人员可借助系统提供的一套完整的技术方法和工具,方便地对不同阶段的资料进行继承和综合分析。
系统自动提供空间数据库模板,其基本内容直接继承编稿原图或实际材料图。
21.1 地质图空间数据库建库基本技术路线与操作流程数字地质调查系统提供了与业务流程融合的建库模式(微工作流),把数据生产融入到生产一线, 对主要原始数据和主要最终成果数据库进行统一描述、统一组织、统一存储由地质人员自己在工作过程中逐步生产不同阶段的数据库和数据产品。
使项目人员可以从计算机技术的应用中体会到新技术带来的好处,形成新的工作模式,对提高研究精度、效率和成果的表现形式提供了重要的技术保障。
21.1.1 基于一体化建库模式的迭代建库解决方案地质图空间数据库建库过程是一个“认识—提高—认识—再提高”的过程。
地质人员在实际工作中需根据前人资料或项目验收专家组意见对已经连好的实际材料图或编稿原图进行修改。
当实际材料图或编稿原图发生改变时,从其继承主要信息的地质图空间数据库也需要同步更新,以保证不同阶段整理分析的数据尤其是空间信息的一致性。
因此在数字地质调查系统中采用“迭代”的思想,结合面向对象的第三代地质图空间数据库模型,利用“不同阶段数据模型的继承和传递的技术”将实际材料图、编稿原图等不同阶段数据库进行互通与继承,通过反馈、逐步完善《DD2006-06 数字地质图空间数据库》规定的建库内容(空间信息和属性信息)。
迭代过程如图21.1.1所示。
图21.1.1 基于数字地质调查系统的空间数据库迭代建库过程21.1.2 一站式建库流程对于地质人员而言,空间数据库中的要素类、对象类等是可以通过软件的一站式流程实现自动化提取。
大表创建索引

大表创建索引全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:大表是指数据量很庞大的数据库表,当表中数据量非常多时,查询速度会变得非常慢,这时候就需要对大表创建索引来提升查询性能。
索引是一种特殊的数据库结构,可以加快查询速度,并且可以帮助数据库系统避免进行全表扫描,从而提高查询效率。
为大表创建索引并不是一件简单的事情,需要根据具体的情况来选择合适的索引策略。
一般来说,可以通过以下几个步骤来为大表创建索引:1. 确定索引字段:首先需要确定哪些字段需要创建索引。
一般来说,可以选择一些经常用于查询的字段进行索引,比如主键、外键或者经常作为查询条件的字段等。
2. 选择索引类型:根据具体的需求选择合适的索引类型。
常见的索引类型有B树索引、哈希索引和全文索引等。
不同类型的索引适用于不同的查询场景,需要根据具体情况进行选择。
3. 创建索引:根据确定的索引字段和索引类型,在数据库系统中创建索引。
在创建索引时需要注意索引的唯一性、大小和字段类型等问题,确保索引的有效性和准确性。
4. 测试索引效果:创建索引后需要进行测试,看是否能够提高查询效率。
可以通过查询性能测试工具或者手动查询的方式进行测试,看索引是否起到了加速查询的作用。
5. 定期维护:创建索引后需要定期维护索引,对索引进行优化和重建,确保索引的有效性和准确性。
如果索引过多或者过少都会影响查询性能,需要根据具体情况来适时增删索引。
为大表创建索引是提升查询性能的重要手段之一。
通过合理创建索引,可以加快查询速度,提高数据库系统的查询效率,从而提升用户体验。
在创建索引时需要注意选择合适的索引字段和类型,并定期维护索引,确保索引的有效性和准确性。
只有这样,才能充分发挥索引在提升查询性能方面的作用。
【926字】第二篇示例:大表是指一张数据量较大的数据库表格,当数据量达到一定程度时,查询和插入数据的效率会受到较大影响。
为了提高数据库的性能,一种常见的做法就是为大表创建索引。
索引是一种对数据库表中一列或多列的值进行排序的结构,可以快速地定位到某一行数据。
大模型知识库数据格式

大模型知识库数据格式引言大型知识库是一个包含了大量知识信息的数据库,它可以用于各种目的,例如搜索引擎、自然语言处理、机器学习等。
大型知识库通常包含了数十亿到数百亿条知识数据,这些数据通常是结构化的,但也可能包含一些非结构化的信息。
为了有效地管理和利用大型知识库,需要设计和实现合适的数据格式,以便能够高效地存储、检索和分析知识数据。
本文将介绍一种大型知识库数据格式的设计思路和具体实现方法,包括知识数据的表示、索引结构、查询接口等方面。
我们将以一个虚构的大型知识库为例,介绍如何设计和实现这个知识库的数据格式,以及如何使用这个数据格式来进行知识检索和分析。
知识数据表示大型知识库包含了大量的知识信息,这些信息通常可以被表示为实体-属性-值的结构。
例如,一个人的知识可以被表示为{姓名:张三,年龄:30,性别:男,职业:工程师},一个公司的知识可以被表示为{名称:ABC公司,注册地:北京,行业:互联网}。
在设计大型知识库数据格式时,需要考虑如何表示这些实体-属性-值结构的知识数据,以便能够高效地存储和检索。
一种常见的表示知识数据的方法是使用图结构,即将实体表示为节点,属性表示为边,属性值表示为边上的标签。
这种表示方法适合于需要考虑实体之间关系的知识库,比如社交网络数据、科研知识库等。
另一种表示知识数据的方法是使用表格结构,即将实体表示为表中的一行,属性表示为表中的一列,属性值表示为表中的一个单元格。
这种表示方法适合于需要进行大规模数据分析的知识库,比如商业数据库、传感器数据等。
在设计大型知识库数据格式时,需要根据知识数据的特点来选择合适的表示方法,以便能够高效地存储和检索知识数据。
索引结构为了高效地检索大型知识库中的知识数据,需要设计合适的索引结构。
索引结构可以帮助我们快速地找到包含特定属性值或者满足特定查询条件的知识数据。
在设计索引结构时,需要考虑知识数据的特点和查询需求,并且需要考虑如何平衡存储空间和查询性能。
广东学习网继续教育大数据考试试题和答案汇总教学总结

01考试:大数据概述及基本概念1【单选】下列不属于商业大数据类型的是()• A. 传统企业数据• B. 机器和传感器数据• C. 社交数据• D. 电子商务数据• A• B• C• D•正确答案:D2【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等凡涉及到这些过程和技术的工作部门,都可称作()部门• A. 技术• B. 研究• C. 信息• D. 管理• A• B• C• D•正确答案:C3【单选】数据本身所承载的信息内容是指()• A. 内容维度• B. 关系维度• C. 时空维度• D. 维度的交叉综合• A• B• C• D•正确答案:A4【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有()• A. 数据交易技术• B. 数据交互技术• C. 数据存储技术• D. 数据处理技术• A• B• C• D•正确答案:A B D5【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种,分别为()• A. 结构化信息• B. 非结构化信息• C. 半结构化信息• D. 特殊化信息• A• B• C• D•正确答案:A B C6【多选】“大数据”的特点是()• A. 数据体量大• B. 数据类别大• C. 数据处理速度快• D. 数据真实性高• A• B• C• D•正确答案:A B C D7【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:错误8【判断】数据存储是大数据平台的根本。
没有了存储平台,数据也就没有了载体()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:正确9【判断】可视化是给机器看的,数据挖掘就是给人看的()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:错误10【判断】全球数据的90%产生于过去2年内()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:正确021【单选】以下不属于服务器及桌面虚拟化技术的是()• A. x86服务器虚拟化• B. 小型机分区技术• C. VDI技术• D. 虚拟SAN技术• A• B• C• D•正确答案:D2【单选】大数据处理框架-Spark诞生于()• A. 伯克利大学AMPLab• B. Apache孵化器项目• C. Apache顶级项目• D. 开源项目• A• B• C• D•正确答案:A3【单选】大数据的分析挖掘是(),需要巨大的计算能力• A. 数据分散型计算• B. 信息分散型计算• C. 数据密集型计算• D. 信息密集型计算• A• B• C• D•正确答案:C4【多选】SaaS模式的优点有()• A. 不用承担软件项目定制、开发、实施费用• B. 不用支付软件许可费用• C. 不需要支付采购服务器等硬件设备费用• D. 不需要支付购买操作系统、数据库等平台软件费用• A• B• C• D•正确答案:A B C D5【多选】大数据处理框架-Spark的优点是()• A. Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集的应用场合• B. Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用• C. Spark基于非实时数据流的数据处理• D. Spark的适用面比较广泛且比较通用• A• B• C• D•正确答案:A B D6【多选】能解决大数据存储效率的两方面有()• A. 容量• B. 吞吐量• C. 数据大小• D. 网络带宽• A• B• C• D•正确答案:A B7【判断】使用单线程池模型来减少task启动开稍()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:错误8【判断】政务云是为政府机构应用现代信息通信技术()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:正确9【判断】PaaS即把厂商的由多台服务器组成的“云端”基础设施,作为计量服务提供给客户()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:错误10【判断】HDFS是一个不可扩展的分布式文件系统,用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:错误03考试:大数据分析与数据挖掘1【单选】大数据的真正意义是()• A. 指很多很多数据• B. 指一般意义上的数据挖掘• C. 大数据自动挖掘• D. 人通过数据去进行分析• A• B• C• D•正确答案:C2【单选】()是指通过互联网采集大量的行为数据• A. 大数据营销• B. 互联网营销• C. 大数据分析• D. 互联网分析• A• B• C• D•正确答案:A3【单选】从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不但又是潜在有用的信息和知识的过程,称为()• A. 数据分析• B. 数据挖掘• C. 语义分析• D. 语义挖掘• A• B• C• D•正确答案:B4【多选】在传统数据仓库中,数据仓库管理员的工作包括()• A. 创建计划• B. 定期计算仓库中的标准化数据• C. 将产生的报告分配到各业务部门• D. 为管理人员创建仪表板和其他功能有限的可视化工具• A• B• C• D•正确答案:A B C D5【多选】大数据要分析的数据类型包括()• A. 交易数据• B. 人为数据• C. 移动数据• D. 机器和传感器数据• A• B• C• D•正确答案:A B C D6【多选】大数据对业务模式的影响包括()• A. 数据将成为一项资产• B. 大数据能让公司收集更高质量的市场和客户情报• C. 大数据具备提高工作效率并改进运营的潜力• D. 数据可让公司改进客户体验并将大数据植入其提供的产品中• A• B• C• D•正确答案:A B C D7【判断】社会感知就是借助于各类空间大数据研究人类时空间行为特征,进而揭示社会经济现象的时空分布程的理论和方法()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:正确8【判断】手机客户端终极目标是精准营销,每一个顾客有适合自己的最精准的信息()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:正确9【判断】建立数据仓库的过程一般包括清洗、抽取数据操作,统一数据格式,设定自动程序以定时抽取操作更新数据仓库,预先执行合计计算等步骤()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:正确10【判断】专业用户通过前端的商业智能工具对数据仓库进行基础的数据可视化和有限的分析()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:错误04考试:大数据安全与存储1【单选】下面哪种不属于硬盘()• A. SSD盘• B. HDD盘• C. 混合硬盘• D. 光盘• A• B• C• D•正确答案:D2【单选】不属于基于大数据的威胁发现技术的优点是哪项( ) • A. 分析内容的范围更大• B. 对已知威胁的检测• C. 分析内容的时间跨度更长• D. 攻击威胁的预测性• A• B• C• D•正确答案:B3【单选】()用于存放计算机运行期间的大量程序和数据• A. 高速缓冲存储器• B. 主存储器• C. 外存储器• D. CPU寄存器• A• B• C• D•正确答案:B4【多选】数据存储介质分为()• A. 磁带• B. 磁盘• C. 光盘• A• B• C•正确答案:A B C5【多选】存储器设计目标是()• A. 容量大• B. 速度快• C. 成本低• D. 体积小• A• B• C• D•正确答案:A B C6【多选】NoSQL数据库的分类有()• A. 键值(Key-Value)存储数据库• B. 列存储数据库• C. 文档型数据库• D. 图形(Graph)数据库• A• B• C• D•正确答案:A B C D7【判断】基于大数据的数据真实性分析技术能够提高垃圾信息的鉴别能力( ) • A. 正确•正确•错误•正确答案:正确8【判断】光盘存储技术是一种光学信息存储技术,通过调制激光束在光学圆盘镀膜介质中把信息编码以光点下来( )• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:正确9【判断】基于大数据的认证技术是建立在大量用户行为和设备行为数据分析的基础上,而初始阶段不具备大此,无法分析出用户行为特征,或者分析的结果不够准确( )• A. 正确•正确•错误•正确答案:正确10【判断】NAS是一种专业的网络文件存储及文件备份设备,它是基于LAN(局域网)的,按照TCP/IP协议以文件的I/O(输入/输出)方式进行数据传输( )• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:正确05考试:大数据应用案例1【单选】拥有全球第一大互联网用户群体的国家是()• A. 中国• B. 美国• C. 英国• D. 法国• A• B• C• D•正确答案:A2【单选】以下算法中,不属于分类预测的典型算法的是()• A. Logistic回归• B. 决策树• C. K-means算法• D. 神经网络• A• B• C• D•正确答案:C3【单选】在激烈竞争的市场中,()是一个可能根据服务质量、优惠条件等因素而不断流动的团体• A. 厂商• B. 供应商• C. 商户• D. 客户• A• B• C• D•正确答案:D4【多选】谷歌推出流感趋势监测系统是()产生作用的• A. 美国人在去医院前,喜欢在谷歌搜索类似“流感症状”的词汇• B. 谷歌据此预测流感趋势,比美国疾病控制和预防中心(CDC)的流感通报提早一周到10天• C. 政府由此可提前准备应对措施• D. 美国人可以搜索出药方自行治疗流感• A• B• C• D•正确答案:A B C5【多选】以()为代表的信息时代,将逐步改变人类的传统工作生活方式• A. 云平台• B. 物联网• C. 云计算• D. 大数据• A• B• C• D•正确答案:B C D6【多选】安全生产大数据当前面临的主要问题有()• A. 缺乏标准• B. 部门协调能力不足• C. 企业信息化能力弱• D. 分析工具及大数据专业分析人员缺乏• A• B• C• D•正确答案:A B C D7【判断】大数据分析是对总体数据,尤其是针对传统手段捕捉到的数据之外的非结构化数据进行分析()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:正确8【判断】中国已成为全球最大的大数据市场()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:错误9【判断】大数据时代的到来,使得我们分析和解决城市问题的能力加强()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:正确10【判断】大数据的研究,能够更好地为智慧城市的建设提供条件()• A. 正确• B. 错误•正确•错误•正确答案:正确06考试:大数据技术与发展前景1【单选】数据的可用性取决于()• A. 数据分析• B. 数据集采• C. 数据质量• D. 数据需求• A• B• C• D•正确答案:C2【单选】作为老牌商业中心,吸引着短期来京者的重要地点是()。
多源异构数据的大规模地理知识图谱构建

多源异构数据的大规模地理知识图谱构建一、本文概述随着信息技术的快速发展,数据呈现出爆炸式增长,特别是在地理信息领域,多源异构数据的涌现为地理知识图谱的构建提供了丰富的资源。
地理知识图谱作为一种重要的地理信息组织形式,能够实现对地理实体、事件和关系的高效表达和推理,为众多领域如智慧城市、智能交通、环境监测等提供有力支持。
因此,如何有效地整合和利用多源异构数据,构建大规模地理知识图谱成为当前研究的热点和难点。
本文旨在探讨多源异构数据的大规模地理知识图谱构建方法和技术。
文章将介绍地理知识图谱的基本概念、特点和应用场景,阐述其在地理信息领域的重要性。
文章将分析多源异构数据的特性,包括数据来源、数据格式、数据质量等方面的问题,以及这些问题对地理知识图谱构建的影响。
在此基础上,文章将探讨数据预处理、实体识别与链接、关系抽取、知识图谱存储与查询等关键技术的实现方法,并提出相应的优化策略。
文章将总结现有研究的不足和未来的发展方向,为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
通过本文的研究,期望能够为多源异构数据的大规模地理知识图谱构建提供一套完整的理论框架和技术支持,推动地理信息领域的知识图谱技术发展和应用创新。
二、相关研究工作随着大数据和技术的飞速发展,多源异构数据的大规模地理知识图谱构建成为了地理信息科学领域的研究热点。
在这一领域,国内外学者已经进行了大量的探索和研究。
在数据融合方面,研究者们提出了多种方法和技术,旨在解决多源异构数据之间的语义冲突和模式差异。
例如,基于本体的数据融合方法通过构建统一的概念模型,实现了不同数据源之间的语义对齐;而基于机器学习的数据融合方法则通过学习数据之间的内在规律,实现了自动化的数据整合。
在知识图谱构建方面,学者们致力于研究如何有效地表示和组织地理实体及其关系。
一方面,他们通过引入实体链接、关系抽取等自然语言处理技术,从文本数据中提取出结构化的地理知识;另一方面,他们利用图数据库等存储技术,实现了大规模地理知识图谱的高效存储和查询。
数据库索引的创建规范和使用限制

数据库索引的创建规范和使用限制数据库索引是提高查询性能和加速数据检索的重要工具。
然而,不正确地创建和使用索引可能会导致性能下降和资源浪费。
因此,在设计数据库索引时,应遵循一定的规范和注意一些使用限制,以确保索引的有效性和优化性能。
一、索引创建规范1.选择合适的字段:索引应该创建在常用作查询条件的字段上,例如主键、外键和经常用于搜索和排序的字段。
较少使用的字段不应创建索引,因为创建索引会占用磁盘空间并增加维护成本。
2.创建唯一索引:当需要确保某个字段或字段组合的唯一性时,应创建唯一索引。
这能够避免重复的数据进入数据库,提高数据的完整性和一致性。
3.尽量避免过多的索引:虽然索引能够加快查询速度,但过多的索引会占用大量空间,加重数据库的维护和更新成本。
因此,应仅为最常用和最关键的查询条件创建索引。
4.尽量避免在频繁更新的字段上创建索引:当一个字段频繁更新时,索引也需要同步更新,这会增加数据库的额外负担。
因此,在频繁更新的字段上创建索引可能不是最佳选择,而应根据实际需求进行权衡。
5.利用复合索引:当需要多个字段作为查询条件时,可以创建复合索引。
复合索引能够减少索引文件的数量和占用空间。
6.定期维护和优化索引结构:索引随着数据的增加和变化而变得不再有效,因此应定期维护和优化索引结构,确保其性能始终处于最佳状态。
二、索引使用限制1.索引的数据类型限制:不同的数据库管理系统对索引支持的数据类型有一定的限制。
在创建索引时,应仔细查看数据库的文档,并了解数据类型的限制和适用范围。
2.索引的长度限制:索引的长度通常有一定的限制,因此,在创建索引时,应确保字段的长度不会超出索引的最大长度限制。
3.给大文本字段创建索引的限制:一些数据库管理系统不允许给大文本字段(如TEXT或BLOB)创建索引,因为大文本字段的内容通常非常大,对查询性能产生较大的影响。
4.敏感数据的索引使用限制:对于包含敏感数据的字段,如密码或个人身份证号码等,应当谨慎地创建索引。
基于大模型构建企业知识库背景和意义

基于大模型构建企业知识库背景和意义摘要:1.企业知识库的构建背景2.企业知识库的重要性3.大模型在企业知识库构建中的应用4.基于大模型的企业知识库构建步骤和方法5.企业知识库的可持续发展和挑战正文:随着信息科技的飞速发展,企业面临着越来越多的知识和信息。
如何有效地管理和利用这些知识,成为企业核心竞争力的重要组成部分。
基于大模型构建企业知识库,成为了当前企业信息化建设的热点和趋势。
一、企业知识库的构建背景在全球经济一体化的大背景下,企业所面临的竞争压力日益加剧。
为了在竞争中立于不败之地,企业必须不断提高自身的创新能力,而创新的基础是知识的积累和应用。
因此,构建企业知识库成为了企业战略发展的必然选择。
二、企业知识库的重要性1.提高工作效率:企业知识库可以帮助员工快速获取所需信息,降低信息搜索成本,提高工作效率。
2.促进知识创新:企业知识库有助于员工之间的知识共享,激发创新思维,提高企业创新能力。
3.强化核心竞争力:企业知识库的建立有助于整合企业内外部资源,形成独特的竞争优势,增强核心竞争力。
4.优化管理决策:企业知识库可以为管理层提供全面、准确的数据支持,有助于优化决策过程,降低决策风险。
三、大模型在企业知识库构建中的应用大模型是一种强大的知识表示和处理工具,可以实现对海量数据的挖掘和分析。
在企业知识库构建中,大模型的应用主要体现在以下几个方面:1.知识抽取:大模型可以从海量文本中自动抽取关键信息,形成结构化的知识表示。
2.知识融合:大模型可以将分散在不同部门和数据库中的知识进行整合,形成统一的企业知识体系。
3.知识推理:大模型可以根据已知知识进行推理,生成新的知识和观点,助力企业创新。
四、基于大模型的企业知识库构建步骤和方法1.需求分析:分析企业知识库的建设目标、适用场景和用户需求,明确知识库的定位。
2.数据准备:梳理企业内外部数据源,包括文本、图片、音频等多种数据形式,确保数据质量和完整性。
3.知识抽取和表示:利用大模型对数据进行预处理,抽取关键信息,形成结构化的知识表示。
sqlserver 数据库连接池设置方法 -回复

sqlserver 数据库连接池设置方法-回复SQLServer数据库连接池是一种用于管理数据库连接的技术,它可以提高数据库的性能和并发处理能力。
在实际应用中,根据具体的需求和资源情况,我们可以根据以下步骤来设置SQLServer数据库连接池。
1. 确定数据库连接池的大小连接池的大小是指连接池中同时可用的连接数量。
它的设置应该考虑到系统负载、使用连接数的峰值和资源的可用性等因素。
通常情况下,连接池的大小应该被限制在纳入系统容量范围内。
2. 设置最小和最大连接数最小连接数是指连接池中保持的最小连接数,无论连接使用与否。
最大连接数是指连接池中可以创建的最大连接数。
一般来说,最小连接数应该根据对系统资源的需求进行合理设置,而最大连接数则应根据系统的容量和扩展性进行设置。
3. 设置连接超时时间连接超时时间是指连接在连接池中保持的最长时间。
当连接超过设定的超时时间后,连接将被断开并从连接池中移除。
超时时间的设置应该根据对系统负载、连接的使用情况以及系统资源的可用性进行合理调整。
4. 设置连接闲置超时时间连接闲置超时时间是指连接在连接池中保持的最长闲置时间。
当连接在连接池中闲置超过设定的超时时间后,连接将被关闭并从连接池中移除。
闲置超时时间的设置应该根据对系统负载、连接的使用情况以及系统资源的可用性进行合理调整。
5. 设置连接回收策略连接回收策略是指连接被回收的条件和方式。
可以通过设置一定的条件,比如连接在使用完毕后或者在出现异常情况下被回收。
并且还可以设置连接回收的方式,比如可通过将连接关闭或者通过连接池重新初始化连接来回收连接。
6. 监控和调优连接池在应用程序运行期间,可以通过监控连接池的性能指标,比如连接获取成功率、连接获取性能、连接回收情况等来了解和调优连接池。
可以通过调整连接池的配置或者增加系统资源来满足应用程序的需求。
总结起来,设置SQLServer数据库连接池的方法分为确定连接池的大小、设置最小和最大连接数、设置连接超时时间、设置连接闲置超时时间、设置连接回收策略和监控和调优连接池。
数据库连接池配置与参数调优技巧

数据库连接池配置与参数调优技巧数据库连接池是管理数据库连接的重要工具,它可以提高应用程序的性能和可伸缩性。
在数据库连接管理中,合理配置和调优连接池的参数至关重要。
本文将介绍数据库连接池配置的基本步骤,并讨论一些常见的参数调优技巧,以帮助您优化数据库连接管理。
第一部分:数据库连接池配置1. 确定连接数目:在配置数据库连接池时,首先需要确定数据库连接的数量。
连接数目的设置应该是根据应用程序的需求来确定的,一般需要考虑以下因素: - 并发用户数:根据应用程序的并发性需求来设置连接数目。
- 资源限制:考虑服务器资源的限制,以避免过多的连接导致系统性能下降。
2. 配置最大连接数和最小空闲连接数:最大连接数指的是连接池允许的最大连接数目,最小空闲连接数是指连接池中保持的最少空闲连接数目。
配置这两个参数需要合理平衡,以确保有足够的连接可供使用,同时又避免资源浪费。
3. 连接超时时间:连接超时时间是指连接在连接池中等待可用连接的最长时间。
如果连接超过这个时间仍然无法获取到可用连接,将抛出连接超时异常。
合理设置连接超时时间有助于避免应用程序的无效等待时间。
4. 配置心跳检测:心跳检测是指连接池定期检查连接的可用性,以保证连接的有效性。
配置心跳检测可以防止应用程序使用失效的连接,提高系统的稳定性。
5. 配置自动重连:在某些情况下,连接可能会意外中断,此时配置自动重连可以保证应用程序的连续性。
通过配置自动重连,连接池可以自动尝试重新建立连接,以恢复应用程序的正常运行。
第二部分:数据库连接池参数调优技巧1. 调整连接池大小:连接池大小的调整是连接池参数调优的关键,过小的连接池会导致应用程序等待连接的时间增加,而过大的连接池则会占用过多的资源。
通过监控应用程序的连接使用情况,动态调整连接池的大小,以适应不同的负载。
2. 配置连接超时和最大空闲时间:合理配置连接超时和最大空闲时间是保证连接池性能的重要手段。
过长的连接超时时间可能会导致连接过多,而过短的连接超时时间则可能引起频繁的连接创建和销毁操作。
数据库课程设计-学生信息管理系统

数据库程序设计说明书引言本程序是一个学生信息数据库系统的程序,随着效率和质量提出了越来越高的要求。
学生管理信息系统广泛地应用于各大中院校的学生管理工作过程中,几乎每个进行了信息化建设的学校都建设了学生管理信息系统。
对于大型和结构复杂、内容繁多的学生数据库,都要实现方便的管理。
数据管理离不开数据库系统的支持。
由于数据库系统一般用户难以熟悉和正确操作,所以开发数据库连接程序提供友好的界面,方便用户提高效率和操作的准确性。
二.编写目的本说明数据库程序设计需要解决的问题以及问题的性质、程序目标、程序规模等。
并且为了用户对系统的要求,使编程人员可以及时发现软件的缺点和不足,进一步认识问题所在。
该说明书可供设计人员和开发人员参考,也可供用户阅读,对系统的需求提出意见。
开发本软件的目的是给学生数据库提供一个操作控制系统,可以对数据库进行查询、添加、删除、修改、SQL语言高级操作。
三.背景学校部门中有着相当庞大的数据内容,而这些数据只是作为单纯数据摆放在电脑里,并没有真正使这些数据起到更大的作用。
大量数据的手工操作也会是数据操作错误增加,而且还使得相关的工作更加冗长、繁锁,为了使这些数据为使用者起到更多的作用,为管理人员提供依据与分析,建立起了自己的数据库系统,由计算机管理代替手工操作,进行收集、管理业务数据,从而提高操作人员的工作效率。
数据库技术是当今信息管理的最新技术,其核心就是数据库管理系统(简称DBMS)。
DBMS 是各类管理信息系统的支撑平台,也是信息化建设中需求量最大、应用最广泛的基础性软件。
四、系统需求分析1.要求系统可以准确地记录和查询学生信息,包括学生的姓名、单位、年龄、性别等。
2.要求系统可以准确地记录学生地每一次奖惩情况以及每次的缺勤情况。
3.系统可以对课程情况进行管理,包括设置课程名称、修改课程的名称等。
4.系统应该可以对基础数据进行维护1.系统应该有很好的可扩展性。
学生成绩管理工作是学校学生管理工作的重要组成部分,现在相当一部分学校的学生成绩管理工作仍沿用手工方式。
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创建数据库的一般步骤:(一)、切换系统数据库use mastergo(二)、判断数据库是否已有的同名数据库并将其删除(1)、if exists (select * from sys.sysdatabases where [name]='数据库名称')drop database 数据库名称go(2)、if (select count(*) from sys.sysdatabases where [name]='数据库名称') > 0drop database 数据库名称go注:sys.sysdatabases :指的是一个系统视图(3)、if db_id('数据库名称') is not nulldrop database 数据库名称注意:db_id : 是SQL Server中的一个系统函数,用于返回数据库标识(id)号db_id函数的使用语法:db_id (['数据库名称'])若省略数据库名称则返回当前数据库的id,若查询不到,则返回null(三)、创建文件夹的两种方法:(1)、启用外围配置【此方法适用于找不到“sql server 外围应用配置器“的情况】exec sp_configure'show advanced options',1reconfigureexec sp_configure'xp_cmdshell',1reconfigurego--调用dos命令创建文件夹exec xp_cmdshell'md D:\sql\S2_sql\library',no_outputgo注意:xp_cmdshell:扩展存储过程(函数),用于执行一个DOS命令exec xp_cmdshell 'md或mkdir D:\StuDB'(2)、找到”配置工具”->打开”sql server 外围应用配置器”->进入”功能的外围应用配置器”->将”启用xp_cmdshell”打上勾->点击应用即可(四)、创建数据库的语法create database 数据库名称on [primary]<数据文件参数>:(name=逻辑名称(管理员用的),[‘.mdf’]filename=绝对路径(物理名称),size=初始大小(mb),maxsize=限制可增长的最大大小(mb),filegrowth=自动增长量(mb / %))Log on<日志文件参数>的语法(name=逻辑名称(管理员用的),[‘ldf’]filename=绝对路径(物理名称),size=初始大小(mb),maxsize=限制可增长的最大大小(mb),filegrowth=自动增长量(mb / %))Go注:创建多个次要文件时,需用”,”隔开,如:Create database 数据库名On primary(Name=’.mdf’…(同上)),filegroup a(命名)(Name=’.ndf’.... (同上))。
Log on(…(同上)),filegroup(…(同上))删除数据库drop database 数据库名称(数据库名称1,。
,数据库名称n)创建表的一般步骤:(一)、切换所创建的数据库Use 数据库名Go(二)、判断该数据库是否已存在该表检验的方法:(1)、if exists (select * from sysobjects where name='表名' and xtype='U')drop table 表名go(2)、if (select count(*) from sysobjects where name=’表名’ and xtype=’U’) > 0 Drop table 表名Go注:每个数据库都有一个系统视图sysobjects,记录了所在数据库的表、约束、视图、存储过程、触发器等对象name:对象名称xtype:类型S:system table系统表U:user table用户表PK:primary key主键约束CK:check 检查约束FK:foreign key 外键约束UQ:unique 唯一约束SP:stored procedure 存储过程TR:trigger 触发器(3)、if object_ID(‘对象名[,’对象类型’]’) is not nullDrop table 表名Go注:object_ID:系统函数,用于返回数据库对象标识号对象名:可为表名、约束名、存储过程名、视图名。
对象类型:U(用户自定义类型)、V(视图)、C(check约束)。
(三)、创建表create table 表名(列名数据类型约束(非空、标识列),列名数据类型约束,...)Go注:在建表时的约束一般只规定非空、标识identity(标识列) 的使用语法:identity[(seed,increment)]seed : 标识种子或起始值;increment :递增量添加约束语法:Alter table 表名Add constraint 约束名约束类型具体的约束容,constraint 约束名约束类型具体的约束容,。
Go两个较为特殊约束:默认:alter table 表名add constraint 约束名称default(默认值) for 列名外键:alter table 表名add constraint 约束名称foreign key(列名) references 主表名(引用的列名)约束名的取名则:主键(Primary Key)约束:PK_约束字段唯一(Unique Key)约束:UK_约束字段默认(Default Key)约束:DK_约束字段检查(Check Key)约束:CK_约束字段外键(Foreign Key)约束:FK_约束字段删除约束Alter table 表名Drop constraint 约束名添加列的语法:Alter table 表名Add{ 字段1 数据类型字段特征字段2 数据类型字段特征}注:也可以向现有的表添加列,但相应的列必须允许为null值或是该列创建了default约束删除列语法:Alter table 表名Drop column {字段}修改列(列名、数据类型、长度、精度、小数位数、可空性)语法:Alter table 表名Alter column 字段数据类型[null | not null](1)、修改列的可空性Alter table 表名Alter column 字段数据类型null(2)、修改列的名称Sp_rename ‘object_name’,’new_name’[,’object_type’]注:Sp_rename : 修改列的名称(表、索引、列、数据库名)Object_name:用户对象或数据类型的当前限定或非限定名称New_name:指定对象的新名称Object_type:可选参数,表要重命名的对象的类型,默认值为null删除表:Use 当前数据库GoDrop table 表名Go第一层验证:登录名:SQL验证:自定义名称第三层验证:使用户针对表具备某种权限Grant 权限名称on 对象(表)to 用户名Revoke权限名称on 对象(表)from 用户名Deny权限名称on 对象(表)from 用户名利用存储过程完成同样目的:第一层:创建登录名Windows登陆账户(一)、创建Windows登录账户的两种方法:(1)、Exec sp_grantlogin ‘计算机名\用户名’(2)、create login 登录名称with password=’登录密码’(二)、修改登陆账户Alter login 登录名称with <set_option> […]注:<set_option> :可为“password=’新密码’ ”或“Name=’新登录名称’”(三)、删除登陆账户Drop login 登录名称SQL登陆账户(一)、创建数据库用户的两种方法:(1)、Exec sp_addlogin ‘用户名’,’密码’(2)、create user 用户名称[{for | from } login 登录名](二)、修改数据库用户Alter user 用户名称With name=用户新名称(三)、删除数据库用户Drop user 用户名称注:Exec:表调用存储过程,类似Java语言的函数创建数据库用户名Exec sp_grantdbaccess ‘登陆账户名’,’数据库用户名’(数据库用户名为可选参数,默认为登录名,即数据库用户默认和登陆账户同名)授权:(一)、权限的种类1、数据对象权限(DML)注:DML:数据操作语言,即select、update、insert、delete、execute2、语句权限(DDL)注:DDL:数据定义语言,即create database(创建数据库)、create table(创建表)、create view(创建视图)、create procedure(创建存储过程)、backup database(备份数据库)3、隐含权限(二)、用户权限管理1、授予(grant):对用户授予某种权限2、收回(revoke):对用户收回(即删除)已授予的权限3、禁用(deny):禁止用户拥有某种权限{grant | revoke | deny} 权限[on 表名[字段]] to 数据库用户如:Grant 权限[on 表名] to 用户名当分配所有权限给某个用户时,可以使用all语法:Grant all on 表名to 用户名T-SQL编程与高级查询一、局部变量1、局部变量:以“”开头定义局部变量的语法:Declare 局部变量名数据类型[,局部变量名数据类型。
](1)set 变量名= 值值:可为一个常量、任何有效的表达式、一个返回单值的查询语句(2)select 变量名= 值区别:A、set一次只能对一个变量赋值,select可以多个B、set不能用于SQL查询语句中,select可以C、select会产生结果集,效率比set要低3、局部变量的作用域:从声明变量的地方开始到声明变量的批处理或存储过程的结尾。
4、局部变量的应用:(1)作为计数器计算循环执行的次数或控制循环执行的次数;(2)保存数据值以控制流语句测试;(3)保存存储过程要返回的数据值或函数返回值二、全局变量1、全局变量应注意的地方:(1)全局变量不是由用户的程序定义的,是在服务器级定义的;(2)用户只能使用预先定义的全局变量;(3)引用全局变量时,必须以标识符“”开头2、常用的全局变量:connections 返回SQL Server 自上次启动以来尝试的连接数,无论连接是成功还是失败。