大型数据库技术
Oracle数据库技术(格局篇)
Oracle数据库技术（格局篇）Oracle 18c是Oracle新一代数据库，可以部署在本地或 Oracle 云中，运行在专用于 Oracle Exadata和Oracle 数据库机等数据库工作负载的通用硬件或工程系统上。
它为各种规模的企业提供了访问世界上最快，最具可扩展性和可靠性的数据库技术，以便在云，本地和混合云配置中安全，经济地部署事务和分析工作负载。
Oracle Database 18c是在以前Oracle Database 12c中引入的功能添加了新功能和增强功能，包括：1）多租户架构可大幅节省成本和灵活性。
2）内存列存储，可实现实时分析的性能提升。
3）本机数据库分片，可实现大规模 Web 应用程序的高可用性。
4）增强数据库性能，可用性，安全性，分析和应用程序开发的更多关键功能。
Oracle Database 18c 提供了一个高性能、高可靠和高安全的平台，可以在云，本地或混合云进行部署。
它提供了在本地和云中运行的相同熟悉的数据库软件，使客户能够使用其内部开发的 Oracle 应用程序和 ISV应用程序，并在 Oracle 云上运行它们，而不会导致任何应用程序更改。
Oracle Multitenant 是面向下一代数据库云的架构。
它提供了隔离、敏捷性和规模经济。
在这个架构中，一个多租户容器数据库可容纳多个可插拔数据库。
现有数据库可以直接采用，无需更改应用。
Oracle Multitenant 是对 Oracle Real Application Clusters 和Oracle Active Data Guard 等选件的全面补充。
内存优化，支持实时分析。
Oracle Database In-Memory 优化了分析和混合负载 OLTP，不仅提供出色的事务处理性能，还支持实时分析、商务智能和报告。
Oracle Database In-Memory 提供了一个独特的双格式架构，可以同时使用传统的行格式和新的内存中列格式在内存中表示表。
大数据的五大核心技术
大数据的五大核心技术21世纪，世界已经进入数据大爆炸的时代，大数据时代已经来临。
从商业公司内部的各种管理和运营数据，到个人移动终端与消费电子产品的社会化数据，再到互联网产生的海量信息数据等，每天世界上产生的信息量正在飞速增长。
2009年数据信息量达到8 000亿GB，而到2011年达到1.8 ZB。
图灵奖获得者Jim Gray提出的“新摩尔定律”：“每18个月全球新增信息量是计算机有史以来全部信息量的总和”，已经得到验证。
大数据的“大”不仅仅体现在数据的海量性，还在于其数据类型的复杂性。
随着报表、账单、影像、办公文档等在商业公司中得到普遍使用，互联网上视频、音乐、网络游戏不断发展，越来越多的非结构化数据进一步推动数字宇宙爆炸。
数据海量而复杂，这是对大数据的诠释。
与传统的数据相比，大数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和低价值密度（Value）的4V特点。
规模性和高速性是数据处理一直以来研究和探讨的问题，多样性和价值密度低是当前数据处理发展中不断显现出来的问题，而且在可以预见的未来，随着智慧城市、智慧地球等各种新设想的不断成为现实，上面的4中问题将会变得更加凸显，而且是不得不面对的问题。
数据的产生经历了被动、主动和自动3个阶段。
大数据的迅猛发展是信息时代数字设备计算能力和部署数量指数增长的必然结果。
解决大数据研究中的问题，必须要从大数据的产生背景进行研究。
大数据的产生源于规模效应，这种规模效应给数据的存储、管理以及数据的分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。
大数据的规模效应要求其存储、运算方案也应当从规模效应上进行考虑。
传统的单纯依靠单设备处理能力纵向发展的技术早已经不能满足大数据存储和处理需求。
以Google等为代表的一些大的数据处理公司通过横向的分布式文件存储、分布式数据处理和分布式的数据分析技术很好的解决了由于数据爆炸所产生的各种问题。
大型数据库封锁和并发控制技术应用研究
注意的问题 ．
［ 键词 】数 据 库 ； 锁 ； 发 控 制 ； 塞 ； 锁 关 封 并 阻 死
［ 中图分类号 】Ｔ ３ １１ １ Ｐ １ ．３
【 文献标识码 ］ Ａ
［ 文章编号】１０ —２ ０ ｌＯ８ ０ ０ ９ １ ２２ ０ ）４—０ ３ —０ ０５ ５
０ 引言
封 锁 （ ｏ Ｋ） Ｌ Ｃ 或锁 定是一 种用来 管理 对 共 享资 源并 行 访 问的 一种机 制 ． 在单 用 户 数据 库 中， 锁定 显然是 不需要 的， 因为修 改信 息的用 户只有 一个 ， 然而 在现 实 中都要 求 系统 是 多用 户并 发 系统 ， 这种 在 情况 下， 以适 当的机制 来控制对 相 同信 息 的修改 是至关 重要 的， 就是锁 定 的 目的 ． 这 在各种 数据库 系统 中都 有锁定机 制， 但各 种锁定机 制 以及 锬定 级 别又 不 尽相 同 ． 早期 的 Ｓｂｓ 系统 中 ， 在 ｙａｅ 几乎 不用 考虑 多个 用户 同时向一个表 中插入 数据 的情 况 ． 是 由于 Ｓ ｂｓ 提供 页 面级 的 锁定 ， 这 种机 制下 ， 这 ｙ ａｅ 在 当一 个表 在修改过 程 中， 果试 图查 询这个 表 ， 需要 一个被 更新锁 定的 页面， 需要等 待， 如 并 就 以至于对 只需要 １ 毫秒 的事务都没 有反应 ， 个数 据 库会 表 现为 “ 整 冻结 ” ．因此 ， 于 在早 期 Ｓ ｂｓ 对 ｙａｅ系统 下开 发软 件 ， 对
数据库clustered用法
数据库clustered用法数据库clustered是一种常见的数据库操作技术，它通常用于优化数据库的性能，提高对大型数据集的访问速度。
数据库clustered技术可以使大型数据集更高效地存储和管理，从而降低数据访问的时间和成本。
下面是关于数据库clustered用法的更详细介绍。
数据库clustered是指按照特定的数据项对数据库中的数据进行物理排序的技术。
在数据库中，将数据按照一定标准进行排序可以提高数据的访问速度，并减少数据的查询时间。
例如，将数据按照客户ID进行排序，可以快速访问和查找所有与该特定客户相关的数据项，而无需扫描整个数据库。
1.提高数据访问速度数据库clustered可以提高数据访问速度，因为它在物理上重新排列数据，使相关数据项在相邻的内存位置上。
当查询需要使用在clustered索引上的数据项时，数据可以更快地从磁盘读取到内存中，从而提高了查询性能。
2.减少IO操作数据库clustered可用于减少I/O操作，因为它可以使相关数据项在逻辑上或物理上位于相邻的内存位置上。
当查询执行时，需要扫描的内存页的数量更少，因此I/O操作也更少。
这可以减少查询的响应时间和资源使用率。
3.增加数据传输速率数据库clustered对于处理大文件和高吞吐量的数据负载非常有用。
它可以优化数据在磁盘和内存之间的传输，从而提高数据传输速率。
当集群成员读取和写入数据时，数据可以更快地传输和处理。
4.提高数据的可靠性和安全性数据库clustered也可以用于提高数据的可靠性和安全性。
当数据项分散在多个节点上时，它们可以根据需要进行备份和还原。
如果一个节点崩溃，集群可以自动将其取代，从而维护数据的完整性。
要使用数据库clustered，您需要创建一个clustered索引。
clustered索引是一种特殊类型的索引，它按照特定的数据项对数据库中的数据进行物理排序。
通常，clustered 索引是表的主键，但也可以是非唯一索引。
《大型数据库应用技术》教学改革与探讨
《大型数据库应用技术》教学改革与探讨摘要：针对《大型数据库应用技术》课程教学过程中的现状与存在的诸多问题，从优化教学内容、教学方法、教学手段、实践环节、考核方式等方面进行了教学改革研究，提出了一套相应的教学改革措施，在实际的教学应用中取得了较好的效果。
关键词：大型数据库；教学改革；措施0 引言数据库技术从20 世纪60 年代中期产生到现在几十年来得到了迅速的发展，是计算机科学技术中发展最快的技术之一，在计算机辅助设计、人工智能、电子商务、工农业生产、行政管理、科学研究和工程技术等诸多领域得到了广泛应用，已经成为计算机信息系统和应用系统的核心技术和重要基础。
大型数据库技术在数据库应用中占据了重要地位，在诸多应用领域中发挥着不可替代的作用，然而一些大学在数据库课程教学过程中，缺乏学习的应用性和针对性，理论性强、概念抽象，理论和实践教学存在不同程度的脱节。
因此分析该课程目前教学过程中存在的主要问题，研究教学改革方案，就教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行研究具有十分重要的意义。
1 现状分析《大型数据库应用技术》这门课程，主要讲授的是Oracle数据库系统在Windows、Linux两种不同平台下的安装、配置；其内核编程语言PL/SQL；Oracle系统的存储结构、相关进程管理、数据库用户与角色的授权、数据库事务、撤销管理、性能监视、数据库备份与恢复管理等内容。
传统的课程教学中，往往不注重应用性和实用性，仍然停留在以理论教学为主、实践教学为辅的阶段。
由于其理论比较抽象，概念彼此交织。
这对于初次接触Oracle的学生来说，很难理解清楚。
Oracle数据库作为一个用于特定目的的系统软件，其系统之庞大、复杂，各部件之间的协同工作等一系列技术手段的运用，都会导致学生学习、理解上存在一定困难。
此外，本课程在我校开课于第七学期，课时量较少，特别是上机实践课时也不够多。
而且，对于毕业班来说，从第七学期开始，有的学生已经外出实习、培训，有的则要找工作，还有的要考研。
大型数据库课程设计
大型数据库课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握大型数据库的基本概念、原理和应用方法。
具体来说，知识目标包括了解大型数据库的基本结构、特点和分类，掌握数据库设计的基本方法和步骤，了解数据库管理系统的原理和应用。
技能目标包括能够使用主流的大型数据库管理系统进行数据库设计和操作，能够进行数据库性能优化和故障排除。
情感态度价值观目标包括培养学生的信息素养，提高学生对大型数据库技术的认识和重视，培养学生的团队合作意识和解决问题的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括大型数据库的基本概念、原理和应用方法。
具体包括大型数据库的定义、特点和分类，数据库设计的基本方法和步骤，数据库管理系统的原理和应用。
教学中将结合实际案例进行讲解和操作，使学生能够更好地理解和应用所学的知识。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法。
包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法。
讲授法用于讲解基本概念和原理，讨论法用于引导学生进行思考和交流，案例分析法用于分析实际应用案例，实验法用于让学生亲自动手操作和实践。
通过多样化的教学方法，使学生能够全面理解和掌握大型数据库的知识和技能。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将选择和准备适当的教学资源。
教材方面，我们将使用《大型数据库技术》一书，该书内容全面，理论与实践相结合，适合学生自学和参考。
参考书方面，我们将推荐《大型数据库系统》等书籍，供学生深入学习和研究。
多媒体资料方面，我们将收集和整理相关的教学视频、PPT演示和案例分析等，以丰富学生的学习体验。
实验设备方面，我们将安排学生进行上机实验，使用计算机和数据库管理系统进行实际操作。
通过充分利用教学资源，我们将为学生提供全方位的学习支持。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化的评估方式，以全面客观地评价学生的学习成果。
平时表现将通过课堂参与、提问和小组讨论等方式进行评估。
作业将包括练习题、案例分析和项目设计等，以巩固和加深学生对知识的理解和应用。
大型数据库系统课程设计
大型数据库系统课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握大型数据库系统的基本概念、原理和技术，培养学生运用数据库技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解大型数据库系统的发展历程、现状和趋势。
（2）掌握数据库的基本概念，如数据模型、数据库、表、视图、索引等。
（3）熟悉数据库管理系统（DBMS）的原理和架构。
（4）了解数据库系统的应用领域和解决方案。
2.技能目标：（1）能够使用SQL语言进行数据的增、删、改、查操作。
（2）掌握数据库设计的基本方法和步骤，能够设计简单的E-R图。
（3）了解数据库的优化技术，如索引、分区、事务隔离等。
（4）具备使用数据库管理系统进行项目开发的能力。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对数据库技术的兴趣，认识到数据库技术在现代社会的重要性。
（2）培养学生团队合作、自主学习的能力，养成良好的学习习惯。
（3）培养学生具备良好的职业道德，遵守数据库安全和隐私保护的相关规定。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数据库基本概念：数据模型、数据库、表、视图、索引等。
2.数据库管理系统（DBMS）：原理、架构、常用DBMS产品。
3.数据库设计：E-R图、关系模型、数据库规范化。
4.SQL语言：数据定义、数据操纵、数据查询、数据维护。
5.数据库优化：索引、分区、事务隔离等。
6.数据库安全与隐私保护：访问控制、加密、认证等。
7.数据库应用案例分析：结合实际案例，了解数据库技术在各个领域的应用。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性：1.讲授法：讲解基本概念、原理和方法。
2.案例分析法：分析实际案例，引导学生运用数据库技术解决问题。
3.实验法：上机操作，让学生动手实践，加深对知识的理解。
4.讨论法：分组讨论，培养学生团队合作和独立思考的能力。
四、教学资源1.教材：选用权威、实用的教材，如《大型数据库系统原理与应用》。
2.参考书：提供相关领域的参考书籍，丰富学生的知识体系。
数据库 技术方案
数据库技术方案随着计算机技术的快速发展和信息化进程的推进，数据库技术已经成为现代社会不可或缺的一部分。
无论是企业的信息管理、市场的数据分析还是个人的数据存储和查询，都涉及到数据库技术的应用。
本文将主要探讨数据库的技术方案，包括数据库的选择、设计和优化。
一、选择数据库在选择数据库时，需要根据实际情况综合考虑多个因素。
首先是应用领域：不同的应用场景对数据库的需求是不同的。
例如，对于电商平台来说，需要高并发能力和快速的数据查询；而对于科研领域来说，可能对数据的存储和分析更为重要。
其次是数据库的性能和可靠性：数据库的性能直接影响到系统的响应速度和用户体验，可靠性则保证了数据的完整性和安全性。
最后是成本和维护工作：数据库的选择不仅要考虑采购成本，还要考虑后期的维护和升级成本。
二、数据库设计数据库设计是数据库应用的基础，良好的数据库设计能够提高数据的存储效率和查询效率，减少数据冗余和数据不一致性。
在数据库设计中，需要考虑到实体之间的关系、数据的完整性、数据的一致性和数据的安全性。
对于关系型数据库来说，可以使用实体关系图（ER图）进行数据库模型的设计。
在设计数据库时，还要兼顾好数据库的性能和可扩展性，以便满足未来的需求扩展。
三、数据库优化数据库优化是提升数据库性能的关键。
在实际应用中，数据库查询的性能通常是最重要的。
可以通过以下几个方面对数据库进行优化：1.索引优化：索引是快速查询的重要工具，合理的索引可以大大提升查询效率。
在创建索引时，需要考虑到查询频率、查询条件和数据表的大小等因素。
2.查询语句优化：优化查询语句可以减少不必要的数据查询和数据传输，提高查询效率。
可以通过优化SQL语句的书写和使用合适的查询方式来实现。
3.硬件优化：数据库的性能也与硬件密切相关。
可以通过增加内存、优化硬盘存储、提高网络带宽等方式来优化数据库性能。
4.数据分区和分表：对于大型数据库来说，数据分区和分表可以提高查询效率和数据的扩展性。
数据库新技术及其发展趋势
数据库新技术及其发展趋势数据库是指按照一定的数据模型组织、存储数据的系统，用于管理数据和支持数据的访问和操作。
随着科技的不断发展，数据库也在不断演化和创新。
本文将介绍一些当前的数据库新技术，并展望其未来发展的趋势。
1.云数据库：云数据库是指将数据库作为云服务提供给用户，用户无需关心数据库的维护和管理工作。
云数据库具有弹性扩展、高可用性和可靠性等优点，已经成为各大云服务提供商的核心业务之一、未来，云数据库将更加智能化和自动化，提供更多的服务和功能。
2. NoSQL数据库：NoSQL（Not Only SQL）数据库是指非关系型数据库，它放宽了传统关系数据库的一些限制，适用于分布式和海量数据的存储和处理。
与传统关系数据库相比，NoSQL数据库具有高可伸缩性、高性能和灵活的数据模型等优势。
未来，NoSQL数据库将进一步发展，提供更多的数据一致性和事务支持。
3.图数据库：图数据库是一种专门用于存储图数据结构的数据库，在社交网络、推荐系统、网络安全等领域有广泛应用。
图数据库采用图模型来表示数据之间的关系，能够高效地进行复杂的图查询和分析。
未来，图数据库将更加智能化和高效化，提供更好的性能和可扩展性。
4.内存数据库：内存数据库是一种将数据存储在内存中的数据库，具有快速的读写速度和低延迟的优势。
随着内存价格的不断下降和内存容量的增加，内存数据库的应用也越来越广泛。
未来，内存数据库将继续发展，提供更高的性能和可用性。
5.分布式数据库：分布式数据库是将数据存储在多个物理节点上，通过网络进行数据的分布和协同处理。
分布式数据库具有高可扩展性、高性能和高可用性等特点，已经成为大型互联网公司和云服务提供商的首选。
未来，分布式数据库将更加智能化和弹性化，提供更好的扩展性和可靠性。
6.区块链数据库：区块链数据库是一种分布式和不可篡改的数据库，适用于保护数据的安全性和完整性。
区块链数据库通过去中心化的共识算法和加密技术来保护数据的可信度，已经在金融、供应链等领域有广泛应用。
处理大规模数据的技术
处理大规模数据的技术随着互联网的普及，我们产生的数据不断增长，这些数据包括我们日常生活中使用的社交媒体、电子邮件、视频、音乐和日历等应用程序数据，也包括我们在公司和学校使用的工作文档、电子邮件、数据库等数据。
如何处理这些数据，已成为全球性的挑战。
处理大规模数据的技术正在不断地发展和进步，解决了以前无法解决的计算问题。
Big Data已成为一种新的技术趋势，对于大量的数据处理和分析有重要的意义。
数据分析可以提高生产率、降低成本、改善客户体验等，这些都是企业和政府所追求的目标。
以下将简要介绍处理大规模数据的技术。
1. 数据挖掘技术数据挖掘技术是处理大规模数据的一种常用方法。
数据挖掘包括探索性数据分析、聚类分析、关联规则分析、分类分析等技术，用于整理数据并从大量数据中发现隐藏在数据中的有价值的信息。
数据挖掘技术广泛应用于金融、保险、营销等领域。
2. 分布式系统技术处理大规模数据需要高效的计算系统，分布式系统技术就提供了一种解决方案。
通过将大型计算任务分配到多个计算机集群中，并行处理大量数据，大大提高了计算效率和处理能力。
分布式系统技术的主要应用包括Hadoop、MapReduce等。
3. 人工智能技术人工智能技术是处理大规模数据的新型技术。
人工智能技术使用机器学习算法，让计算机自动从大量数据中进行分类、预测、推荐等任务，使得数据处理更加高效和准确。
在医疗诊断、风险评估、智能交通等领域，人工智能技术得到了广泛应用。
4. 数据库技术数据库技术是处理大规模数据的基础技术。
数据库能够有效地组织和管理数据，提供高效的查询、存储和更新等操作，能够满足大型数据处理的需要。
在企业、学校、政府等大规模机构中，数据库技术是一项必不可少的技术。
5. 可视化与云计算技术随着云计算和互联网技术的发展，可视化技术也变得越来越重要，通过将数据可视化为图表、地图、流程图等形式，使得大量的数据更加直观和易于理解。
在大规模数据分析和管理方面，可视化技术可以使数据更加直观，便于人们对数据进行分析和决策。
数据库技术及应用-数据库技术的发展趋势
数据库技术及应用-数据库技术的发展趋势数据库技术及应用数据库技术的发展趋势在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织的重要资产，而数据库技术则是管理和利用这些数据的关键。
随着技术的不断进步和业务需求的日益复杂，数据库技术也在不断发展和演进。
本文将探讨数据库技术的一些主要发展趋势，帮助我们更好地理解和应对未来数据管理的挑战与机遇。
一、云数据库的兴起云计算的普及给数据库技术带来了重大变革。
云数据库具有诸多优势，使其成为越来越多企业的选择。
首先，云数据库提供了灵活的可扩展性。
企业可以根据业务的增长或收缩，轻松地调整数据库的资源配置，避免了传统本地部署中硬件资源闲置或不足的问题。
其次，云数据库降低了运维成本。
云服务提供商负责数据库的管理、维护和升级，企业无需投入大量人力和物力进行基础设施的建设和维护。
再者，云数据库具备高可用性和容错性。
云提供商通常在多个数据中心部署数据副本，确保在发生故障时能够快速恢复服务，保障业务的连续性。
然而，云数据库也面临一些挑战，如数据安全和隐私问题、网络延迟等。
但随着技术的不断完善，这些问题将逐步得到解决。
二、大数据与数据库的融合随着大数据时代的到来，数据的规模、种类和处理速度都有了巨大的增长。
传统的数据库技术在处理海量、多样化的数据时面临着挑战，因此大数据技术与数据库的融合成为必然趋势。
大数据技术如 Hadoop、Spark 等，能够处理大规模的结构化、半结构化和非结构化数据。
数据库技术则在数据的一致性、事务处理和复杂查询方面具有优势。
将两者结合，可以构建更强大的数据处理平台，满足企业对大数据分析和实时处理的需求。
例如，在电商领域，通过融合大数据和数据库技术，可以实时分析用户的购买行为、浏览记录等数据，为用户提供个性化的推荐服务，同时也能对库存管理、供应链优化等业务进行精准决策。
三、数据仓库与数据湖的协同发展数据仓库和数据湖是两种不同的数据存储架构，它们在数据管理中发挥着不同的作用。
面向大型数据处理系统的Oracle数据库性能优化技术
空间。 ⑥创建 临时表空间用于排序操作。 ⑦Ｏ ｒ ａ ｃ ｌ ｅ文件和 操作 系统 文件尽 可 能放到 不 同磁盘 上。 ⑧ 最 好使 用廉价 磁
间， 与 系统 表 空 间 分开 磁 盘存 放 ； ⑤ 创 建 回 滚段 专 用 的表
优 化 前 ２ １ Ｏ ｍｉ ｎ １ １ ０ ｓ ３ ０ ｍｉ ｎ
２ ｈ
优 化 后 １ ２ ５ ｍｉ ｎ ４ ２ ｓ １ １ ｍｉ ｎ
１ ． ５ ｈ
优 化 结 论 提升约 ４ ６ ％ 提升约 ６ ２ ％ 提升约 ７ Ｏ ％
堡 皇 堇 围
面 向大型数据处理 系统 的 Ｏｒ ａ ｃ ｌ ｅ数据库性能优化技术
王 纯 子 张斌 （ １ ． 西 安工 程大学管理学院； ２ ． 西安建筑 科技大学 ）
摘要： 针 对 大 型 数 据 处理 ＭＳ 系 统 中 常 见 的性 能 问题 ， 总结 出
一
套 Ｏｒ ａ ｃ ｌ ｅ数据 库 关键 优 化 技 术 ， 并 通 过 实 例 说 明 所 提 出方 案 的有
录； ⑦ 不要在应用中做数据校验 ， 使用数据库的约束； ⑧可 过滤掉的记录条件都 写在 Ｗ Ｈ Ｅ Ｒ Ｅ子句 的末尾 ｉ⑨使用 Ｏ Ｒ Ｄ Ｅ Ｒ Ｂ Ｙ和 Ｇ Ｒ ＯＵ Ｐ Ｂ Ｙ短语 ； ⑩慎用游标 ； ⑩使用快
① 对数据资源需求非常大且交互频繁的功能模块 ， 数 照 和 显形 图等 分布 式 数据 库 对象减 少对 数 据库 的查 询 次 ⑥用 ｗｈ ｅ ｒ ｅ子句代 替 ｈ ａ ｖ ｉ ｎ ｇ子句。 据库设计 时使用临时表 ， 加快统计分析的速度。② 对于基 数 ｉ
对 比。
对 ｗｈ ｅ ｒ ｅ 子句中函数参数的字段， 建函数
２ ． ６ Ｓ ＱＬ语句 的优 化 为提 升数 据库 性 能 ， 在Ｓ ＱＬ优化 时应 严格 遵循 如 下原
大数据的存储和分析技术
大数据的存储和分析技术随着现代信息技术的快速发展，海量数据的采集和处理成为一种趋势，人们对大数据的关注度也越来越高。
对于大型企业和政府机构来说，处理大数据是一项重要的任务，大数据能够为它们提供有利的商业和政策建议。
然而，海量数据的存储和分析是一个十分具有挑战性的工作，需要使用先进的技术。
一、存储技术在大数据处理过程中，存储是至关重要的。
对于传统数据库来说，数据规模很有限，因此常规的关系型数据库已经不能满足海量数据的存储需求。
因此，需要使用一些专业的存储技术。
1. 分布式文件系统存储技术分布式文件系统存储技术是一种基于分布式系统的存储技术，适用于海量数据的存储和管理。
该存储系统可以进行快速访问、备份、恢复和数据复制等操作。
主要的分布式文件系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和谷歌文件系统（GFS）。
2. NoSQL数据库存储技术由于传统关系型数据库难以满足大数据存储需求，因此一些新型的数据库技术涌现出来，其中最广为人知的就是NoSQL（Not Only SQL）数据库。
NoSQL数据库适用于非结构化数据的存储和处理，并且可以通过简单的声明方式进行查询。
目前，NoSQL 数据库的流行主要包括MongoDB、Cassandra、Redis、Couchbase等。
二、分析技术大数据的分析技术是必不可少的，它可以让我们从庞大的数据中筛选出有用的信息。
大数据分析技术的主要目标是挖掘数据中的关联性，构建数据挖掘模型，为企业和政府机构提供合适的商业和政策决策建议。
1.数据挖掘技术数据挖掘是一种分析数据的方法，通过分析和挖掘海量数据中的潜在关系和规律，帮助人们更好地理解数据。
在数据挖掘过程中，通常需要用到聚类、分类、关联规则挖掘等技术，以此来发现数据中的隐藏规律和信息。
2.机器学习技术机器学习技术是由算法自主学习和建立模型的技术，适用于包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等在内的数据挖掘任务。
在大数据分析中，机器学习技术用于提取关键特征和模式，以便更好地区分正常和异常数据行为。
大型数据库技术智慧树知到答案2024年临沂大学
大型数据库技术临沂大学智慧树知到答案2024年第一章测试1.下面的语句中，( ) 是DDL的例子。
A:delete B:select C:create D:insert答案:C2.显示登录的用户名，可以用的命令是：( )A:REM user B:SELECT user C:SHOW user D:DESCRIB user答案:C3.下面哪一个like命令会返回名字象HOTKA的行？( )A:where ename like ‘H_T% B:where ename like ‘_HOT%'C:where ename like ‘%TOK%' D:where ename like ‘%TKA_'答案:A4.哪个函数与||运算有相同的功能：( )A:concat B:substr C:instr D:ltrim答案:A5.下列哪个聚合函数的参数要求必须是数值型( )。
A:max B:count C:sum D:min答案:C6.Order by子句仅对检索数据的显示有影响，并不改变表中行的内部顺序。
( )A:错 B:对答案:B7.having子句是随着group by子句的出现而出现的，没有group by就没有having。
A:对 B:错答案:A8.在查询中，建议多使用列别名提升输出结果的可读性。
A:错 B:对答案:B第二章测试1.Test表有一列: test_data number(5,4)，下面哪个值可以添加到该列中（）。
A:22.2 B:2222.2 C:222 D:2.2答案:D2.对于ROLLBACK命令，以下准确的说法是：( )A:撤销上一个COMMIT命令 B: 撤销刚刚进行的数据修改操作 C:撤销本次登录以来所有的数据修改 D:撤销到上次执行提交或回退操作的点答案:D3.表的主键特点中，说法正确的是：( )A:主键可以定义在表级或列级 B:主键的每一列都必须惟一 C:主键的列可以为空值D:一个表可以定义多个主键答案:A4.删除emp表的全部数据，但不提交，以下正确的语句是：( )A:DELETE FROM EMP B: DELETE * FROM EMP C:TRUNCATE TABLEEMP D:DELETE TABLE EMP答案:A5.下面有关表和视图的叙述中错误的是：( )A:删除视图不会影响基表的数据 B:基表不存在，不能创建视图 C:对视图的数据修改最终传递到基表 D:视图的数据可以来自多个表答案:B6.使用索引可以提高查询的速度，但索引不是越多越好。
大型实时历史数据库的系统设计与技术实现
实时
优化 算法
存 储
文 献标 志码 ：Ａ
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｔ ｅ ｒａ—ｉ ｉｔｒｃ ｌｄ ｔｂ ｓ ｙ ｔｍ ｓｏ ｅ ｏ ｈ ｅ ｎ ｌｆ ｃｉｎ ｍｏ ｕｅ ｎ ｃ ｎ ｔｕ ｔｏ ｆｃ ｍｐｅ ｅ ｓｖ ｕ ｏ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ｔａ ｔ ｈ ｅ ｌｔｍｅｈ ｓｏｉａ ａａ ａ ｅ ｓ ｓｅ ｉ ｎ ｆｔｅ ｋ ｒｅ ｕｎ ｔｏ ｄ ｌｓｉ ｏ ｓｒ ｃｉｎ ｏ ｏ ｒｈ ｎ ｉｅ ａ ｔｍａｉ ｙ ｔｍ． ｏ Ｔｈｓｔｃ ｎ ｌｇ ｅ ｏ ｓｍａｕ ｅａ ｒａ ｈ ｏ ｇ ｒ ｈａ ０ ｙ ａｓ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ，ｂ ｔｉ ｉ ｔ ｌｂ ｃ ｗａｄ ｉ ｕ ｏ ｎ ｒ． Ｂ ｓ ｄ ｏ ｄ ａ ｃ ｄ ｉ ｅ ｈ ｏｏ ｙｂ ｃ ｍｅ ｔｒ ｂ ｏ ｄ ｔｒ ｕ ｈ ｍｏ ｅｔ ｎ １ ｅ ｒ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｕ ｔ ｓｓｉ ａ ｋ ｒ ｎ ｏ ｒｃ ｕ ｔｙ ｌ ａｅ ｎ ａｖｎ ｅ ｔｃ ｎ ｌｇｅ ｂｒａ ｅ ｈ ｏｏ ｉｓａ ｏ ｄ，ｔｅｎ ｗ ｅ ｅ ａｉｎ ｌｒｅ ｓ ａｅ ｅ ｌｔｍｅｈｓｏｉａ ａａ ａ ｅＳ ｐ ｈ ｅ ｇ ｎ ｒｔｏ ａ ｇ —ｃ ｌｄ ｒａ — ｉ ｉｔｒｃ ｌｄ ｔｂ ｓ ｕ ＤＡＴＡ ａ ｅ ｅｏ ｅ ｎ ｎ ｏ ａｅ ｎ ｐｉ ｚ ｔｏ ｌ ｈ ｓｄ ｖ ｌｐ ｄ ａ ｄ ｉｎ ｖ ｔｄ ｍａ ｙｏ ｔ ｍｉａｉｎ ａ— ｇ ｒｔｍｓａ ｅ ｈ ｏｏ ｉｓｆｒｅ ｈ ｎ ｉｇ ｔｅｃ ｒ ｏ ｅｉ ｖ ｎ ｓ ｆｏ ｒｃ ｕｎｒ ｎ ｔｉ ｒ ａ Ａｌｎ ｔ ｈ ａ ｉ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔｏ ｅ ｌｔｍｅ ｈｓ ｏｉｈ ｎｄｔｃ ｎ ｌｇｅ ｏ ｎ ａ ｃｎ ｈ ｏｅ ｃ ｍｐ ｔｉｅ ｅ ｓｏ ｕ ｏ ｔｙ ｉ ｈｓａ ｅ ． ｏ ｇｗｉｈ ｔｅｒ ｐｄ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｆｒａ—ｉ ｉ— ｔ ｔｒｃ ｌｄ ｔｂ ｓ ｅ ｈ ｏｏ ｔ ｅｐ ｒｏｍａ ｃ ｆｌｒｅ ｓ ａｅ ｅ ｌｔ ｉｔｒｃ ｌｄ ｔｂ ｓ ｙ ｔｍ ｌ ｄ ｆ ｔｌ ｅ ｃ ｖ ｎ ｅ ｃ ｅ ｈ ｅ ｅ ｆ ｏｉａ ａａ ａ ｅ ｔｃ ｎ ｌｇ ｌ ｈ ｅ ｒ ｎ ｅｏ ｇ —ｃ ｌｄ ｒ ａ—ｉ ｙ ｆ ａ ｍｅ ｈｓｏ ａ ａａ ａｅ ｓ ｓｅ ｗｉｌ ｅｉ ｅｙ ｒａ ｈ ｅ ｅ ｘ ｅ ｄ ｔｅ ｌｖ ｌｏ ｉ ｎｉ ｓｍｉａ ｏ ｅｇ ｒ ｄ ｃｓｉ ｅ ｒｆｔ ｒ ｉ ｌｒｆｒｉｎ ｐ ｏ ｕ ｔ ｎ ｎ ａ ｕ ｕｅ．
大数据应用中的数据处理和存储技术
大数据应用中的数据处理和存储技术随着人类生产生活的日益数据化，数据量不断增长，如何高效地存储和处理这些数据成为一个巨大的挑战。
大数据技术应运而生，成为处理和存储大型数据的必要技术。
本文将介绍大数据应用中的数据处理和存储技术。
一、数据存储技术数据存储技术是大数据技术的一个重要组成部分，它涉及到如何存储大量的数据。
在大数据应用中，数据存储技术的要求包括高容量、高可靠性、高扩展性、高可用性等。
以下是几种常见的数据存储技术：1. Hadoop存储技术Hadoop是一个开源软件框架，用于存储和处理大规模数据集。
它采用了分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）来实现数据存储和处理。
Hadoop的主要特点是高可靠性、高扩展性和高容错性。
2. NoSQL存储技术NoSQL（Not Only SQL）是一种非关系型数据库，它旨在通过解决关系型数据库的局限性来支持大规模的分布式数据存储。
NoSQL存储技术根据数据类型和用途的不同，可以分为多种类型，如键值存储、列存储、文档存储、图形数据库等。
3. 分布式存储技术分布式存储技术采用分布式架构来实现数据存储和处理，它将数据分散存储到多台服务器上，从而实现数据的高扩展性和高可用性。
常用的分布式存储技术包括Ceph、GlusterFS、Swift等。
二、数据处理技术数据处理技术是大数据技术的另一个重要组成部分，它涉及到如何高效地处理大量的数据。
在大数据应用中，数据处理技术的要求包括高速度、高效率、高精度等。
以下是几种常见的数据处理技术：1. MapReduce处理技术MapReduce是一种分布式计算模型，它将大规模数据的处理任务分解为多个小任务，并将这些小任务分配给不同的计算节点来执行。
通过分布式计算的方式，MapReduce可以实现对大规模数据的高速处理。
Hadoop是一种基于MapReduce模型的分布式计算框架。
2. 内存计算技术内存计算技术采用内存作为数据存储介质，通过在内存中进行数据处理，可以实现对大规模数据的高速处理。
大型文献数据库中的数据挖掘技术
大型文献数据库中的数据挖掘技术随着全球信息技术的快速发展，越来越多的文献被数字化，并存储在大型文献数据库中。
这些数据库包含大量的数据，使得对这些数据进行有效的管理和利用成为了一项挑战。
数据挖掘技术应运而生，为大型文献数据库中的信息挖掘提供了有力的支持。
本文将介绍大型文献数据库中的数据挖掘技术。
一、大型文献数据库简介大型文献数据库是指存储大量文献与相关信息的数据库，如科学论文、专利文献、图书、新闻等。
它们既是学术研究和科学创新的重要基础，也是企业决策和商业竞争的重要工具。
当前，世界上许多组织和机构都运营着自己的大型文献数据库，如谷歌学术、Academic Search、Web of Science等。
这些数据库对于收集、存储、组织和传播信息都起到了重要的作用。
二、数据挖掘技术概述数据挖掘技术是一种自动化的数据处理技术，可以从大量的数据中挖掘出有价值的信息和知识。
数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等方法。
聚类是指将具有相似特征的数据对象归为一类，使得同一类对象的相似性尽量大，不同类对象的相似性尽量小。
分类是指建立一个模型（分类器），将数据集中的实例归到不同的分类中。
关联规则挖掘是指在大量的数据中发现潜在的关联规则。
关联规则指的是数据集中的一些项，在该项的基础上推导出另一个项出现的概率较大。
异常检测是指在数据中找出与其它数据显著不同的数据点。
三、数据挖掘技术在大型文献数据库中的应用1. 知识发现大型文献数据库中的知识来源于各个领域的科学文献、专利、技术报告、学术论文、学位论文等文献，涉及到的研究领域很广泛。
数据挖掘技术可以从这些文献中挖掘出研究主题、模型、方法、实验结果等知识，对于科学研究者和决策者都具有很大的参考价值。
2.信息检索大型文献数据库中存在数量庞大、治理难度较大、难以定期维护的问题。
如何提高检索效率和检索质量成为了文献数据库管理者面临的重要问题。
数据挖掘技术可以发现用户的信息需求，给出准确的查询结果，并分析用户对查询结果的满意度，不断完善检索结果。
数据库分片技术的描述
数据库分片技术的描述
数据库分片技术是一种将大型数据库中的数据分散存储在多台服务器上的技术。
该技术可以将数据按照一定规则（如按照用户ID、地区等）分散在不同的服务器上，使每台服务器只需要存储部分数据，从而提高数据库的可扩展性和性能。
通常，分片技术使用哈希或范围索引来确定数据放置在哪个服务器上。
当一个请求需要访问整个数据库时，应用程序会将请求发送到每个分片服务器，然后将结果合并为最终结果。
此外，分片技术还需要进行数据同步和负载均衡等管理工作。
数据库分片技术的好处包括更高的性能、更好的容错性、更低的成本和更灵活的扩展性。
然而，其缺点包括复杂性和数据一致性问题等。
因此，需要合理设计和管理分片策略，以确保稳定和高效地运行数据库。
大型Electron应用本地数据库技术选型
⼤型Electron应⽤本地数据库技术选型开发⼀个⼤型Electron的应⽤，或许需要在客户端存储⼤量的数据，⽐如聊天应⽤或邮件客户端可选的客户端数据库⽅案看似很多，但⼀⼀对⽐下来，最优解只有⼀个接下来我们就⼀起来经历⼀下这个技术选型的过程：排除：把数据以Json的形式存储在⽂件中以这种⽅式存储⼀些⽤户的配置信息是完全没问题的（⽤户名、家庭住址、是否开启免打扰模式等）但要⽤这种⽅式存储⼤量解构化的数据，就⾮常不科学了主要原因是：⽤这种⽅案操作数据是需要把⽂件中的所有数据都加载到客户端电脑的内存中去的由于没有索引机制，关联查询、条件查询等操作效率不⾼，更新了某项数据之后，要持久化更新操作，⼜要重写整个⽂件。
PS：如果你的应⽤操作的数据量不多，你可以选择类似lowdb（）这样的⼯具，在⼀定程度上环节这些困难排除：LocalStorage、SessionStorage、WebSql、Cookies Cookies存储容量太⼩，只能存4kb的内容，⽽且每次与服务端交互，同域下的Cookie还会被携带到服务端，也没有关联查询、条件查询的机制LocalStorage存储容量也很⼩，⼤概不会超过10M，它是以键值对形式保存数据的，同样也没有关联查询、条件查询的机制SessionStorage最⼤的问题是，每次关闭应⽤程序，它⾥⾯的内容会被清空，想持久化存储数据，就不⽤考虑它了WebSql诸般特性都挺好，⽆奈这个技术已经被W3C委员会否决了，不知道哪天Electron也不⽀持了，到时就傻眼了分析现在可选的成熟⽅案⼏乎只剩下SQLite和IndexedDB了，SQLite是⼀个轻型的、嵌⼊式的SQL 数据库引擎，其特点是⾃给⾃⾜的、⽆服务器、零配置的、⽀持事务。
它是在世界上最⼴泛部署的SQL 数据库引擎。
IndexedDB是Chromium内置的⼀个基于JavaScript的⾯向对象的数据库，在Electron应⽤内它存储的容量限制与⽤户的磁盘容量有关，是⽤户磁盘⼤⼩的1/3市⾯上选这两个⽅案的商业产品各都有很多那么到底哪个好呢？接下去我们就做⼀个性能的对⽐SQLite和IndexedDB性能对⽐测试环境CPU：I9 9900K 3.6GHZ内存：32GOS：Win10环境搭建SQLite环境访问SQLite数据使⽤的是knexjs操作库，它是⼀个sql⽣成器，⽀持Promise API，链式操作⾮常好⽤，推荐使⽤在Electron应⽤内安装SQLite，⽐较特殊，需要使⽤如下安装指令：npm install sqlite3 --build-from-source --runtime=electron --target=9.0.0 --dist-url=https://atom.io/download/electron注意：--target后⾯的内容与你使⽤的Electron的版本要⼀致SQLite的数据库表结构CREATE TABLE[message]([id]INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT NOT NULL UNIQUE,[msg_from]VARCHAR(80),[msg_to]VARCHAR(80),[msg]TEXT,[create_time]DATETIME);这⾥主要模拟了⼀个IM应⽤的消息表SQLite的测试代码如下let { app } = require('electron');let messages = require('./messages')let path = require('path');let filename = path.join(app.getPath('userData'), 'db.db');let db = require('knex')({client: 'sqlite3',useNullAsDefault: true,connection: { filename },timezone: 'UTC',dateStrings: true});let start = async () => {let startTime = Date.now();for (let i = 0; i < 10; i++) {let index = i % 2;await db('message').insert(messages[index]);}//let arr = await db('message').whereBetween('id',[1600,9600]);//await db('message').whereBetween('id',[0,10000]).del();//await db('message').update({msg:`天接云涛连晓雾。
大型车联网数据库的高效查询技术
大型车联网数据库的高效查询技术李立;张修军【摘要】为了提高大型车联网数据库检索的查准率,提出一种基于模糊数据聚类的大型车联网数据库高效查询技术.分析大型车联网的网络分布式结构和数据结构,对大型车联网数据库的数据信息流进行特征空间重组,采用关联语义融合方法进行数据库检索的特征量提取,结合模糊C均值聚类算法对提取的大型车联网数据库的语义本体特征进行分类检索,实现数据库的高效查询.仿真结果表明,采用该方法进行大型车联网数据库查询的查准率和查全率较高,查询过程的收敛性较好.%In order to improve the retrieval precision ratio of large vehicle networking database,a large vehicle networking database query technology based on fuzzy data clustering is presented. The network distributed structure and data structure of large vehicle networking are analyzed. The feature space reorganization of information flow for large vehicle networking database is conducted. The associated semantic fusion method is used to perform feature extraction of database retrieval. The classification retrieval for the extracted semantic ontology features from large vehicle networking database is carried out in combination with fuzzy C means clustering algorithm to realize efficient query of the database. The simulation results show that the method has high the precision ratio and high recall ratio for large vehicle networking database query,and excellent convergence in the query process.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)022【总页数】4页(P60-62,65)【关键词】车联网;数据库;查询技术;信息融合【作者】李立;张修军【作者单位】成都大学信息科学与工程学院,四川成都610106;成都大学信息科学与工程学院,四川成都610106【正文语种】中文【中图分类】TN711-34;TP391随着网络信息技术的发展，采用物联网技术将车辆与车辆联网，通过GPS、RFID、传感器等装置进行车辆的信息采集，通过计算机技术，将这些大量车辆的实时信息输入到中央处理器的数据库中进行分析和处理，实现信息互通共享，为车辆规划最佳路线，避免交通拥堵，并实时报告路况信息，这样的网络称为车联网（Internet of Vehicles）。
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《大型数据库技术》课程设计报告
（2010— 2011学年第 2 学期）
题目：数据导出系统
专业：信息与计算科学
班级：08级（1）班
姓名学号：林伟平 0810012117
张发双 0810012112
林麟祥 0810012128
指导教师：王琰
成绩：
数理系
年月日
数据库导出系统设计
一、设计目的
大型数据库课程设计是信计专业所开设的一门重要实践课程，主要要求学生掌握数据库技术原理和技术在实践中的应用。
本课程设计的目的是：
（1）在理论学习的基础上，动手编写程序，通过应用所学习的知识，来解决一些实际数据存储和数据处理问题。
（2）真正理解和掌握数据库存储的相关理论，具备程序设计的能力。
（3）培养学生正确的设计思想，理论联系实际的工作作风，严肃认真，实事求是的科学态度和勇于探索的创新精神，充分发挥学生的主观能动性和老师的因材施
教、严格要求相结合。
培养学生综合运用所学知识与生产实践经验、分析和解
决工程技术问题的能力。
（4）分组的形式，培养同学们的团队合作意识，分工合作意识。
二、设计内容
1 基本内容
设计一个数据导出系统，将数据库中的数据导出到文本文件(txt)中，以便在不同的数据库管理系统之间传递。
2 基本要求
（1）界面可以是B/S模式，也可以是C/S模式，编码语言任选，可以是C，也可以是Java，或ASP、JSP等；
（2）允许多个用户同时使用数据导出系统
（3）允许用户配置数据库所在机器信息（例如JDBC需要配置机器名，数据库管理系统品牌(Oracle或MS SQLServer等)，数据库用户名和密码）
（4）允许用户配置需导出表的名称，导出的列名和导出的行（例如被导出的行需要满足哪些过滤条件）；
（5）允许用户配置导出的文件名和导出文件所在位置；
（6）允许用户查看已有的导出文件，以及该文件的信息（例如对应表名、对应列名、过滤条件和导出时间）
（7）允许用户户用表格的方式查看文件中的内容
（8）系统必须能应对下列情况：导出列中有一列的类型是字符串类型，且某个导出
行在该列上值包含半角单引号、双引号、反斜杠、斜杠等符号。
（9）果导出的时间过久，允许用户取消本次命令，且不影响正确性。
（10）用户将已导出文件导入到另一个MS SQLServer数据库
三、总体设计
1、界面运用java语言进行编码，JDBC实现数据库的链接。
2、数据先存入数据库，再导出到txt，经txt保存，可进行查看
3、系统运行时，首先显示主界面，在主界面上可以实现以下功能:
（1）允许用户配置数据库所在机器信息（例如JDBC需要配置机器名，数据库管理系统品牌(Oracle或MS SQLServer等)，数据库用户名和密码）（2）允许用户配置需导出表的名称，导出的列名和导出的行（例如被导出的行需要满足哪些过滤条件）
(3 ) 允许用户配置导出的文件名和导出文件所在位置
（4）允许用户查看已有的导出文件，以及该文件的信息（例如对应表名、对应列名、过滤条件和导出时间）
（5）允许用户户用表格的方式查看文件中的内容
四、软件设计
本设计通过软件编程使8253输出定时信号申请中断，CPU发出命令由8255的下C口输出脉宽信号来控制步进电机的走步。
电机的转动和停止则是通过8255的A0端子输出高低电平来继续或暂停8253的计数从而控制中断申请来实现的。
8253的定时时间决定了电机转动的快慢。
相对简单的硬件电路，使软件设计成为本设计课题的中心内容。
1、设计思路
控制系统分五个功能模块，分别是转速设置、转向设置、固定步数转动、连续转动、退出系统，在前四个功能块中都设置了ESC键来取消或暂停执行当前操作。
程序中同时提供五个操作界面，一个主菜单和四个子菜单界面，进行可视控制。
（1）转速设置
根据赋给计数器的计数初值，我们可以计算出步进电机各相脉宽信号的频率和电机转速，也可以反过来根据对电机转速要求，计算并调整计算初值。
这里采用的是8253的0号计数器和方波产生方式，输入时钟为f=46875hz，设计数初值为n，要求转速为0.25转/秒，对四相步进电机而言即为5步/秒，则有：
f / n = 5
n=f/5=46875/5=9375
反过来，当计数器初值确定时，决定了电机的转速，如计数初值为0时，有电机转速为1步每秒（本设计中最慢速度）；当计数初值为125时，电机转速为375步每秒（本设计中最快速度）。
具体设置初值及转速见表2。
表2
步速转速按键计数初值
1 0.05 F1 46875
3 0.15 F2 15625
5 0.25 F3 9375
15 0.75 F4 3125
25 1.25 F5 1875
75 3.75 F6 625
125 6.25 F7 375
375 18.75 F8 125
（2）转向设置
在内存单元中设置一方向标志FLAG1，假设FLAG1为0时为顺时针转向，则当设置FLAG1不为0时即可使电机转逆时针转动。
判断操作在中断子程序中进行。
（3）连续转动设置
在此功能模块中，通过让8255的A0口输出高电平到8253的GATE0使其0号计数器继续工作（平常时A0口为低电平使8253的0号计数器暂停计数），并开放中断进入循环等待中断状态，在等待状态中若有键盘的‘ESC’键按下，则认为暂停要求而关闭中断和暂停8253计数回到主菜单。
需要继续原转向原速度运行，再选择此功能模块即可。
（4）固定步数转动设置
通过键盘输入0到999的十进制值来设定转动步数。
判断已转步数即中断次数是这样实现的，设置一内存单元FLAG0，中断时在中断子程序中求反，而在循环等待中断的程序中判断其有无变化，无变化继续循环，有变化则使计数寄存器CX减1后继续循环，当CX=0时退出等待中断状态，并关中断和暂停8253计数。
在这个等待程序中也判断键盘有无ESC 键按下，若有则认为暂停要求而退出。
（6）中断子程序
在中断子程序中，将值为11001100B的内存单元循环左移或右移一位，通过8255的下C口输出低四位，控制步进电机的相序变化，从而使电机连续转动。
左移或右移将使电机顺时针或逆时针转动，它由标志FLAG1来决定。
（7）菜单界面设置
利用DOS下的BIOS功能调用，设计出简单而易于操作的界面，详细设计特点请参考程序清单。
2、程序流程图
（1）主程序框图如图2
图3 中断服务子程序框图图2 主程序框图
（2）中断服务子程序框图如图3
（3）速度设置自程序和方向设置单元程序的流程比较简单，如图4，5。
（4）固定步数转动单元子程序框图如图6
（5）连续转动单元子程序框图如图7
图6 固定步数转动单元子程序框图
图7 连续转动单元子程序框图
图4 转速设置子程序框图
图5 方向设置子程序框图
（6）8253和8255初始化子程序、菜单显示子程序请参考程序清单。
六、心得体会
《微机原理与应用》课程是一门应用性很强的课程，其中包括软硬件的结合，接口技术，中断的处理。
由于平时对硬件的接触较少所以学习起来多少有些困难。
但课程中融入了实验，并且还有课程设计。
对于理论知识的理解就更深刻了。
课设的内容是步进电机的控制设计，其中包括转速设置、转向设置、固定步数转动、连续转动、退出系统。
中断子程序，菜单界面设置的设计。
程序完全是自己设计的，这与平时的实验很不同，对编程的要求很高。
而且平时的实验都是给出程序的。
这个可给我出了个难题，不过在同伴的努力下我们还是按时完成了任务。
最难的就是硬件的调试，程序明明是对的就是执行的时候有些问题，在设置步数时总是不稳定。
查了好久都没有找到问题。
最后没有办法我们就提交了，可是老师来看实验结果时却执行的很完美。
也许真的很走运吧。
通过本次课设学到很多课堂上学不到的调试知识，对Debug有了一定的了解。
通过实践也加深了对理论知识的理解。
很感谢学校给我们提供了这么好的学习机会。
七、源程序
（注：指导教师评语和成绩所在表格另起一页）。