数据库与运行环境
3、系统运行环境与数据库设计
3.1系统运行环境
硬件环境
CPU：P4 3.0G以上
内存: 1GB
硬盘：硬盘80G
软件环境
数据库：SQL Server 5.0
应用服务器：Tomcat 5.5应用服务器软件
JDK版本：JDK 1.4
操作系统：Windows XP
IE浏览器6.0以上
3.2数据库设计
3.2.1数据库实体E-R图
学生实体E-R图
学号姓名性别卡号照片
学生
图3-1学生实体E-R图
校园卡实体E-R图
卡号姓名开卡日期余额
学号
校园卡
图3-2校园卡实体E-R图
系统整体E-R 图
财务管理中心
图书遗失、损坏、逾期归还
开水房
澡堂
校医院
学生超市
学生食堂
财务报表
扣费
图书馆
图书借阅信息
学生
消费个人基本信息
借还书
信息处理
开卡
挂失
注销
卡务中心
余额
图3-3系统整体E-R 图
3.2.2将E-R 图转换为关系模式
学生表
（学号、姓名、性别、卡号、照片） 校园卡表
（卡号、学号、姓名、开卡日期、余额） 学生食堂消费表
（卡号、姓名、消费金额、消费日期、消费地点、余额） 学生超市消费表
（卡号、姓名、消费金额、消费日期、消费地点、余额） 校医院消费表
（卡号、姓名、消费金额、消费日期、消费地点、余额） 澡堂消费表
（卡号、姓名、消费金额、消费日期、消费地点、余额） 开水房消费表
（卡号、姓名、消费金额、消费日期、消费地点、余额） 借书信息表
（卡号、姓名、图书编号、图书名目、图书价格、借书日期） 逾期还书扣费表
（卡号、姓名、图书编号、图书名目、图书价格、借书日期、还书日期、
应扣金额） 图书遗失、损坏扣费表
（卡号、姓名、图书编号、图书名目、图书价格、借书日期、图书价格、 应扣金额）
卡注册表
（卡号、学号、姓名、性别、班级、学院）卡挂失表
（卡号、学号、姓名、性别、班级、学院）补卡表
（卡号、学号、姓名、性别、班级、学院）卡注销表
（卡号、学号、姓名、性别、班级、学院）卡充值表
（卡号、学号、姓名、性别、班级、学院）
3.2.3导出数据表
表3-1学生表
字段名数据类型是否为空主键说明学号数据Not Null 主键
姓名文本Not Null
性别文本Not Null
卡号数据Not Null
照片jpg Not Null
表3-2校园卡表
字段名数据类型是否为空主键说明卡号数据Not Null 主键
学号数据Not Null
姓名文本Not Null
开卡日期长日期Not Null
余额货比Not Null
表3-3学生食堂消费表
字段名数据类型是否为空主键说明卡号数据Not Null 主键
姓名文本Not Null
消费金额货币Not Null
消费日期长日期Not Null
消费地点文本Not Null
余额货比Not Null
表3-4学生超市消费表
字段名数据类型是否为空主键说明卡号数据Not Null 主键
姓名文本Not Null
消费金额货币Not Null
消费日期长日期Not Null
消费地点文本Not Null
余额货比Not Null
表3-5校医院消费表
卡号数据Not Null 主键
姓名文本Not Null
消费金额货币Not Null
消费日期长日期Not Null
消费地点文本Not Null
余额货比Not Null
表3-6 澡堂消费表
字段名数据类型是否为空主键说明卡号数据Not Null 主键
姓名文本Not Null
消费金额货币Not Null
消费日期长日期Not Null
消费地点文本Not Null
余额货比Not Null
表3-7开水房消费表
字段名数据类型是否为空主键说明卡号数据Not Null 主键
姓名文本Not Null
消费金额货币Not Null
消费日期长日期Not Null
消费地点文本Not Null
余额货比Not Null
表3-8借书信息表
字段名数据类型是否为空主键说明卡号数据Not Null 主键
姓名文本Not Null
图书编号数据Not Null
图书名目文本Not Null
图书价格货比Not Null
借书日期长日期Not Null
表3-9逾期还书扣费表
字段名数据类型是否为空主键说明卡号数据Not Null 主键
姓名文本Not Null
图书编号数据Not Null
图书名目文本Not Null
图书价格货比Not Null
借书日期长日期Not Null
还书日期长日期Not Null
应扣金额货比Not Null
表3-10图书遗失、损坏扣费表
卡号数据Not Null 主键
姓名文本Not Null
图书编号数据Not Null
图书名目文本Not Null
图书价格货比Not Null
借书日期长日期Not Null
图书价格货比Not Null
应扣金额货比Not Null
表3-11卡注册挂失注销补卡充值表
字段名数据类型是否为空主键说明卡号数据Not Null 主键
学号数据Not Null
姓名文本Not Null
性别文本Not Null
班级文本Not Null
学院文本Not Null
基于ER图的数据库设计与简单操作管理信息系统
实验报告 实验名称:基于ER图的数据库设计与简单操作 班级: 姓名: 学号: 实验时间: 2010年5月18日 成绩:指导老师: 一、实验目的: (1能够正确运用数据库的基本理论和方法。 (2熟悉常用关系型数据库的设计和基本操作。 (3熟悉关系数据库规范化设计理论,能够设计并建立科学合理的数据库,正确建立数据库中表与表之间的关系。 (4进一步正确理解数据库设计思路,培养分析问题、解决问题的能力,提高查询资料和撰写书面文件的能力。 二、实验设备及主要内容 实验设备:“Microsoft SQL Server”——“企业管理器”和“查询分析器”主要内容: 1.高等院校学生补考管理业务需求描述。高等院校补考管理系统应具备编辑补考学生信息、安排补考时间地点等基本管理功能,具体要求如下:
3对教室的编号、地点和容纳人数进行编辑。 4自动安排补考的时间、地点(即教室。 5录入学生的补考成绩。 6分别按照院系、专业、班级等查询参加补考的学生信息。 7按照补考的时间和地点查询参加补考的学生信息。 8查询和打印补考时间、地点的安排。 9查询和打印补考不及格学生的信息。 2.设计数据库。根据上述业务描述,设计数据库总体方案,明确数据库中表的结构,各表中关键字的设置,表与表之间的关系。 3.根据功能需求,以SQL语句的形式分类列出系统应涉及的数据操作。 4.利用Access、VFP或SQL server建立数据库,并成功实现基本数据操作。 5.提交书面实验报告。 三、实验步骤 步骤一:按照上述要求进行数据库和表的设计。具体包括:领域描述、概念模型用E-R图描述、从E-R图导出关系数据模型。 步骤二:选择Access、VFP或SQL server实现数据库操作。
数据挖掘与预测分析
数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。 数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。 预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供
oracle数据库安装及其配置规范标准v0
Oracle数据库系统安装及配置规范 2015-10
目录 1. 数据库物理设计原则 (5) 1.1. 数据库环境配置原则 (5) 1.1.1. 操作系统环境 (5) 1.1.2. 内存要求 (5) 1.1.3. 交换区设计 (5) 1.1.4. 其他 (6) 1.2. 数据库设计原则 (6) 1.2.1. 数据库SID (6) 1.2.2. 数据库全局名 (6) 1.2.3. 数据库类型选择 (6) 1.2.4. 数据库连接类型选择 (7) 1.2.5. 数据库SGA配置 (7) 1.2.6. 数据库字符集选择 (8) 1.2.7. 数据库其他参数配置 (9) 1.2.8. 数据库控制文件配置 (9) 1.2.9. 数据库日志文件配置 (10) 1.2.10. 数据库回滚段配置 (10) 1.2.11. 数据库临时段表空间配置 (11) 1.2.12. 数据库系统表空间配置 (11) 1.3. 数据库表空间设计原则 (11) 1.3.1. 表空间大小定义原则 (11) 1.3.2. 表空间扩展性设计原则 (12) 1.4. 裸设备的使用 (12) 2. 数据库逻辑设计原则 (13) 2.1. 命名规范 (13) 2.1.1. 表属性规范 (13) 2.1.2. 索引 (14) 2.1.3. 视图 (15) 2.1.4. 实体化视图 (15) 2.1.5. 存储过程 (15) 2.1.6. 触发器 (15) 2.1.7. 函数 (16) 2.1.8. 数据包 (16) 2.1.9. 序列 (16) 2.1.10. 表空间 (16) 2.1.11. 数据文件 (16) 2.1.12. 普通变量 (16) 2.1.13. 游标变量 (17) 2.1.14. 记录型变量 (17) 2.1.15. 表类型变量 (17)
数据挖掘期末大作业任务
数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。 对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据 挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视 化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不 同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等 领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处 理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输 入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。 首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。 然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。
认识数据和数据库
第一章认识数据和数据库 数据库系统概述 【教学目标】 1．了解信息与数据的关系。 2．理解数据处理的意义、计算机是数据（信息）处理的最理想工具。 3．了解数据管理的含义，数据管理的发展过程。 4．了解数据库系统概念、数据库系统的组成，以及它们之间的层次结构关系。 5．知道常见的数据库管理系统。 6．通过创设情境、讨论分析，使学生逐步理解数据库系统的必要性和重要性。 7．通过一个简单的“学校信息管理”系统的演示，激发学生对“数据管理”课程的学习兴趣，并促使学生开发更多“学校信息管理”的功能。 【教学重点】 了解数据库系统概念、数据库系统的组成，以及它们之间的层次结构关系。 【教学难点】 理解数据库系统的必要性和重要性。 【教学资源】 1．Access数据库：“学校信息” 2．相关数据表 【教学过程】
数据库系统概述 一、信息与数据 举例： 数据：一次考试“成绩”数据。 信息：通过对数据的统计也许能看出教学中的问题以及提出针对的措施，也就是说：经过数据处理，得到信息，利用信息，指导教学。 结论： 1．数据是信息的载体； 2．信息是数据所表示的内容。 二、数据处理 举例： 要求计算各科年级的平均分、标准差、最高分…… 结论： 1．数据处理目的：为了获得更有价值的数据（信息）。 2．计算机是进行数据处理的最理想工具。 三、数据管理 数据处理的运算相对比较简单，但是数据量大，而且数据之间存在着联系；数据需要长期保存，反复使用，而且供多个用户使用。大量数据的组织、存储、修改、提取等问题都是数据管理的问题，所以数据管理是数据处理的核心问题。 （一）设置数据处理的三种方式： 要求学生对有关表格数据进行处理。 1．使用“计算器”，模拟“人工数据管理阶段”的数据处理情境 （1）计算“成绩”表中年级“语文”成绩平均分。 （为了节约时间，只算20个成绩的平均分） （2）上一步完成后，问学生统计结果出来了，原始数据保存在哪里？又问语文试卷上有一道题批错了，上面20个同学中有6个同学成绩做了修改，请重新计算平均分， 有何感想？ 结论： （1）计算机刚出现时，主要进行计算，不对数据进行存储、修改等管理。所以，用户不仅要编写处理数据的程序，还要设计数据的存取、输入输出方法等等。 （2）这一阶段计算机只管计算，不管理数据。数据要靠“人工管理”。
第六章 信息系统与数据库
第六章信息系统与数据库 一、选择题 .以下列出了计算机信息系统抽象结构层次，其中的数据库管理系统和数据库。.属于业务逻辑层 属于资源管理层 属于应用表现层 不在以上所列层次中 . 以下列出了计算机信息系统抽象结构的个层次，在系统中为实现相关业务功能（包括流程、规则、策略等）而编制的程序代码属于其中的。 基础设施层 业务逻辑层 资源管理层 应用表现层 . 以下列出了计算机信息系统抽象结构的个层次，系统中的硬件、系统软件和网络属于其中的。 .基础设施层 .业务逻辑层 .资源管理层 .应用表现层 . 以下列出了计算机信息系统抽象结构层次，在系统中可实现分类查询的表单和展示查询结果的表格窗口。 属于业务逻辑层 属于资源管理层 属于应用表现层 不在以上所列层次中 . 以下关于语言的说法中，错误的是 的一个基本表就是一个数据库 语言支持三级体系结构 .一个基本表可以跨多个存储文件存放 的一个二维表可以是基本表，也可以是视图 . 信息系统采用模式时，其“查询请求”和“查询结果”的“应答”发生在之间。浏览器和服务器 浏览器和数据库服务器 服务器和数据库服务器 任意两层 . 关系数据库的查询操作由个基本运算组合而成，其中不包括。 连接 选择 投影 比较 . 信息系统采用的模式，实质上是中间增加了的模式。 服务器 浏览器
数据库服务器 文件服务器 . 在信息系统的模式中，是之间的标准接口。 服务器与数据库服务器 浏览器与数据库服务器 浏览器与服务器 客户机与服务器 . 计算机信息系统中的三层模式是指。 应用层、传输层、网络互链层 应用程序层、支持系统层、数据库层 浏览器层、服务器层、服务器层 客户机层、网络层、网页层 . 是，用户可以直接将语句送给。 一组对数据库访问的标准 数据库查询语言标准 数据库应用开发工具标准 数据库安全标准 . 所谓“数据库访问”，就是用户根据使用要求对存储在数据库中的数据进行操作。它要求。 .用户与数据库可以不在同一计算机上而通过网络访问数据库；被查询的数据可以存储在多台计算机的多个不同数据库中 .用户与数据库必须在同一计算机上；被查询的数据存储在计算机的多个不同数据库中 .用户与数据库可以不在同一计算机上而通过网络访问数据库；但被查询的数据必须存储同一台计算机的多个不同数据库中 .用户与数据库必须在同一计算机上；被查询的数据存储在同一台计算机的指定数据库中 是，用户可以直接将语句送给。 .一组对数据库访问的标准 .数据库查询语言标准 . 数据库应用开发工具标准 .数据库安全标准 . 查询语句：，，， ，， ＝＝＝‘男’； 涉及的和三个表。和表之间和和表之间分别通过公共属性 作连接操作。 . 在模式的网络数据库体系结构中，应用程序都放在上。 浏览器 数据库服务器 服务器 客户机 . 语言提供了语句进行数据库查询，其查询结果总是一个。
数据库与信息系统实验
目录 实验一数据库表的创建 (1) 实验二数据库表的查询 (7) 实验三数据库模型设计 (12) 实验四数据库设计 (15)
实验一数据库表的创建 1)启动SQL Server2008, “SQL Server Manange ment Studio” 2)单击链接（C） 打开“SQL Server Manange ment Studio”窗口，并在左边的目录树结构中选择“数据库”文件夹。 3) 单击右键，选择“新建数据库”命令，打开“新建数据库” 对话框，在“数据库名称”框内输入名称“教学管理系统”，注意数据文件和日志文件的属性设置
4) 单击“确定”按钮，完成“教学管理系统”数据库的创建。 5）在左边的目录树中展开“数据库”下刚才创建的“教学管理系统” 文件夹，然后在“表”对象上单击右键，选择“新建表”，右边窗格中显示SQL Server 2008的表设计器。 学生学号char(7) 学生身份证号char(18) 学生姓名char(10) 学生性别char(2) 学生移动电话char(11) 学生来自的城市char(10) 学生主修专业char(20) 学生院系char(20) 学生累计修满的学分int
6）设置主键 在表设计器中选择“学生学号”，右击，选择“设置主键”，得到下图，主键设置成功 7）展开表右击dbo.Student，选择编辑前200行,输入以下数据 再新建查询输入语句 select*from student 得到结果： 8）修改表可以按照 展开表右击dbo.Student，选择编辑前200行,改第一行数据 S060101 ******19880526*** 王东民男135***11 杭州计算机信息学院160 改为： S060101 ******19880526*** 黄星星男135***11 随州电子信息信息学院160
数据挖掘概念与技术(第三版)部分习题答案
1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？ 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER 数据模型。 相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA ：Grade point aversge) 的信息， 还有所修的课程的最大数量。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如， 具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75% 是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65% 不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “ computing science ” ) ? owns(X, “ personal computer ” ) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的 学生，12% (支持度)主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98% (置信度，或确定度)。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能)，而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具： 分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分 层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。 年龄频率 1~5200 5~15450 15~20300 20~501500 50~80700 80~11044 计算数据的近似中位数值。 解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194 ；N/2=1597
大数据分析与列数据库
大数据分析与列数据库 近年来随着数据量的激增，对于数据分析的需求也日益迫切，传统的RDBMS已经远远不能满足企业对大数据分析的需求，虽然很多厂商都声称自己具有列数据库的特性，但是绝大多数都不具备处理真正大数据的能力，在今年8月份，Google 在VLDB 2012大会上发表了<< Processing a Trillion Cells per Mouse Click>>论文[1]，展示了Google新的大数据分析技术PowerDrill, 本文将借用这篇论文的实验数据，结合笔者的上一篇Hadoop文件格式[2]的内容介绍更多大数据分析中列数据库的核心原理, 希望读者能对列数据库的原理有更多了解，也希望对将来Hadoop在针对数据分析方面能够有更多优化, 并对一些忽悠的厂商和空喊口号的技术有辨别能力。 列文件格式和压缩 在常见的列数据库技术中，一个总是被混淆的概念是面向列储存和面向列的压缩(Column storage and Columnar compression, 见参考资料[3]) , 面向列储存指的是将同类数据放在一起，这类数据在物理磁盘和物理内存上表现为连续空间，也就是我们熟称的”将不同列分开放”(这个描述并不准确但是更容易理解), 而面向列的压缩是指将不同的数据以更小的代价存放在磁盘或内存中，它往往包括非常高效的编码和解码技术(Encoding and Decoding) , 比如Run Length Encoding , BitVector Encoding ,真正的列数据库中会包括与这些压缩格式相对应的延迟物化技术(later Materialization), 高效的压缩格式和延迟物化特性是真正列数据库和伪列数据库之间查询性能和集群吞吐能力的最主要差别. 高效压缩之Run length Encoding Run length Encoding将同一列的连续数据压缩成它的实际数值和这个数值出现的连续次数，比如 AAABBBBBCCCCCCC 这样一个包含15条数据的某列数值，run length encoding 会将它压缩成一个三元数组(实际值,起始位置,个数)，比如上面的数值会压缩成[A,1,3][B,4,5][C,8,7]的格式,从而使原始的数据无论在磁盘还是内存中都可以占用更少的空间，由于run length encoding 的特性，数据往往需要重新排序从而得到更好的结果，在实际生产环境中,性别，年龄，城市等选择性非常高的列往往都是run length encoding处理的对象.在列数据库中数据往往会经过多层排序，比如第一层排序为性别，第二层排序为年龄，第三层排序为城市, 即使那些本来选择性不算高的列，在排序之后的小范围区间内也可能使类似的记录满足run length encoding 的压缩条件，从而使记录更加适合压缩. 高效压缩之Bit-Vector Encoding Bit-vector encoding 是数据仓库中最常用的优化手段,行数据库中使用的一般为bitmap index, 它一般只针对单个列而且是额外的存储结构，列数据库中的bit-vector encoding 主要针对数据本身而且含有较少的唯一值才进行编码，在这种编码中,会先储存所有出现过的值，然后使用bit 数字1来表示实际这个数值是否出现在列中，其他bit位用0来表示. 比如某个chunk的数值为: A A C C D D A B E Bit-Vector encoding会使用ABCDE这样的字典来储存实际的值，然后使用: 110000100 : 对应bit-string 值A 000000010 : 对应bit-string 值B
5.6版本MySQL的下载、安装及配置过程
下载及安装MySQL 自MySQL版本升级到5.6以后，其安装及配置过程和原来版本发生了很大的变化，下面详细介绍5.6版本MySQL的下载、安装及配置过程。 图1.1 MySQL5.6 目前针对不同用户，MySQL提供了2个不同的版本： MySQL Community Server：社区版，该版本完全免费，但是官方不提供技术支持。 MySQL Enterprise Server：企业版，它能够高性价比的为企业提供数据仓库应用，支持ACID事物处理，提供完整的提交、回滚、崩溃恢复和行级锁定功能。但是该版本需付费使用，官方提供电话及文档等技术支持。 目前最新的MySQL版本为MySQL 5.6，可以在官方网站（https://www.360docs.net/doc/cc7636734.html,/downloads/）上面下载该软件。在下图1.2所示的MySQL官网上单击右下角的“MySQL Installer 5.6”超链接，然后按照提示一步步操作就可以将MySQL软件下载到本地计算机中了。注意这里我们选择的是数据库版本是“Windows (x86, 32-bit), MSI Installer”，如下图1.3所示。 图1.2 MySQL官方网站
图1.3 选择MySQL版本 MySQL下载完成后，找到下载到本地的文件，按照下面所示的步骤双击进行安装： 步骤1：双击MySQL安装程序（mysql-installer-community-5.6.10.1），会弹出如下图1.4所示的欢迎窗口。 图1.4 MySQL欢迎界面 步骤2：单击图1.4中的“Install MySQL Products”文字，会弹出的用户许可证协议窗口，如下图1.5所示。
数据挖掘原理与实践-蒋盛益-答案
习题参考答案 第1 章绪论 1.1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。 答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同, 可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的 数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是Web 数据 信息。 实际生活的例子： ①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所 开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。 ②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文 学家发现其他未知星体。 ③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。 ④市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。 1.2 给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。随着各个电子商务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向”，如何在保持现有的客户 同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，一直都是电子商务企业重要任务。但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行 一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中 挖掘潜在的价值。而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多 种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服务、可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、可以进行产品捆绑推荐等，从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。 1.3 假定你是Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态(例如，本科生或研究生)、所修课程，以及他们的GPA。描述你要选取的结构，该结构的每个成分的作用是什么？答：任务目的是分析课程数据库，那么首先需要有包含信息的关系型数据库系统，以便查找、提取每个属性的值；在取得数据后，需要有特征选择模块，通过特征选择，找出要分析 的属性；接下来需要一个数据挖掘算法，或者数据挖掘软件，它应该包含像分类、聚类、关联分析这样的分析模块，对选择出来的特征值进行分析处理；在得到结果后，可以用 可视化软件进行显示。 1.4 假定你作为一个数据挖掘顾问，受雇于一家因特网搜索引擎公司。通过特定的例子说明，数据挖掘可以为公司提供哪些帮助，如何使用聚类、分类、关联规则挖掘和离群点检测 等技术为企业服务。 答： (1) 使用聚类发现互联网中的不同群体，用于网络社区发现； 第2 页共27 页 (2) 使用分类对客户进行等级划分，从而实施不同的服务； (3) 使用关联规则发现大型数据集中间存在的关系，用于推荐搜索。如大部分搜索了“广外”的人都会继续搜索“信息学院”，那么在搜索“广外”后会提示是否进进一步搜 索“信息学院”。
数据库基础知识和sql语句
第一章数据库基础知识 本章以概念为主，主要是了解数据库的基本概念，数据库技术的发展，数据模型，重点是关系型数据。 第一节：信息，数据与数据处理 一、信息与数据： 1、信息：是现实世界事物的存在方式或运动状态的反映。或认为，信息是一种已经被加工为特定形式的数据。 信息的主要特征是：信息的传递需要物质载体，信息的获取和传递要消费能量；信息可以感知；信息可以存储、压缩、加工、传递、共享、扩散、再生和增值 2、数据：数据是信息的载体和具体表现形式，信息不随着数据形式的变化而变化。数据有文字、数字、图形、声音等表现形式。 3、数据与信息的关系：一般情况下将数据与信息作为一个概念而不加区分。 二、数据处理与数据管理技术： 1、数据处理：数据处理是对各种形式的数据进行收集、存储、加工和传输等活动的总称。 2、数据管理：数据收集、分类、组织、编码、存储、检索、传输和维护等环节是数据处理的基本操作，称为数据管理。数据管理是数据处理的核心问题。 3、数据库技术所研究的问题不是如何科学的进行数据管理。 4、数据管理技术的三个阶段：人工管理，文件管理和数据库系统。 第二节：数据库技术的发展 一、数据库的发展：数据库的发展经历了三个阶段： 1、层次型和网状型： 代表产品是1969年IBM公司研制的层次模型数据库管理系统IMS。 2、关系型数据型库： 目前大部分数据库采用的是关系型数据库。1970年IBM公司的研究员E．F．Codd提出了关系模型。其代表产品为sysem R和Inges。 3、第三代数据库将为更加丰富的数据模型和更强大的数据管理功能为特征，以提供传统数据库系统难以支持的新应用。它必须支持面向对象，具有开放性，能够在多个平台上使用。 二、数据库技术的发展趋势： 1、面向对象的方法和技术对数据库发展的影响： 数据库研究人员借鉴和吸收了面向对旬的方法和技术，提出了面向对象数据模型。 2、数据库技术与多学科技术的有机组合： 3、面向专门应用领域的数据库技术 三、数据库系统的组成：
数据挖掘与数据库技术
一、填空题 1．OLAP服务器可以使用关系OLAP、或混合OLAP。 2．多维数据模型通常以三种形式存在，他们是星形模式、和事实星座形模式。3．聚类中每个训练元组的类标号是未知的，属于学习。 4．层次聚类方法可进一步分为：和分裂层次聚类。 5．数据挖掘的聚类方法中，典型的基于划分方法的聚类算法有和k中心点方法。6．关联规则的挖掘可以看作两步的过程：首先找出所有，然后生成强关联规则。7．多维数据模型通常以三种形式存在，他们是星形模式、雪花形模式和。 8．层次聚类方法可进一步分为：凝聚层次聚类和。 9．数据挖掘的聚类方法中，典型的基于划分方法的聚类算法有k均值方法和。10．强关联规则满足最小支持度和。 11．数据仓库是面向主题的、、时变的和非易失的有组织的数据集合，支持管理决策。12．OLAP服务器可以使用关系OLAP、多维OLAP或。 二、简答题： 1．什么是数据挖掘，简述数据挖掘功能。 2．数据预处理的主要任务有哪些？ 3．为什么不直接对操作数据库进行联机分析，而建立分离的数据仓库。 4．简述有哪些Apriori算法的变形方法可提高Apriori算法的效率？ 5．简述数据仓库的定义，并论述其关键特征。 6．为什么需要预处理数据。 7．操作数据库系统与数据仓库的区别？ 8．简述决策树分类方法的关键步骤。 三、计算题 1. 给定两个对象，分别用元组（26，10，23，8），（22，7，25，7）表示。 a)计算两个对象之间的欧几里德距离； b)计算两个对象之间的曼哈顿距离； 2．假设15个销售价格记录已经排列如下： 4，6，12，15，18，30，35，37，40，48，92，95，145，156，157 a) 使用等频（等深）划分方法将它们划分为三个箱； b) 分别用箱均值、箱边界光滑。 3. 给定两个对象，分别用元组（33，8，38，6），（28，6，35，8）表示。 c)计算两个对象之间的欧几里德距离；
达梦数据库安装部署
达梦数据库安装部署文档 一．数据库安装过程 1. Windows环境安装 基本上就是下一步下一步，按照默认安装就好，安装路径根据自己的要求选择。在 利用我们的数据库配置助手dbca工具初始化库的过程中，需要将下图红色框选部分 改为如图所示即可。详细的安装细节可以参考我们的DM7_Install_zh.pdf文档。 注意：页大小除去Clob、Blob等大字段外，数据库中一行记录的所有字段的实际 长度的和不能超过页大小的一半； 日志文件的大小数据库redo日志文件的大小(正式环境一般设置为2048)； 字符串比较大小写敏感默认为大小写敏感的，根据具体情况进行设置； 建议：在开发环境和测试环境的页大小、字符串大小写敏感这两个参数一定要保持 一致，不然当涉及到用.bak文件还原的时候就会因这两个参数不一致导致无法还原。 2. Linux环境安装 在中标麒麟的系统中打开一个终端窗口，通过命令：ulimit –a查看，如下图所示：
如果open files这个参数的值为65536表示之前修改过，如果没有修改按照下面的方法进行修改。 Linux系统在安装之前先确认打开文件数的那个参数的设置情况，现在在中标麒麟6.0的操作系统上安装我们DM7数据库，在使用我们的数据库配置助手dbca进行初始化数据库时经常会碰到“打开文件数过多的问题”。 解决办法如下： 用vim打开/etc/profile文件，在该文件最后加上一行ulimit -n 65536，(注意在添加的时候只需添加ulimit –n 65536即可，后面不需要标点符号。)然后重启服务器即可。修改好操作系统的打开文件这个参数后就可以按照下面的安装步骤进行安装了。 详细安装流程如下： (1)确定当前用户是不是root用户(在命令行窗口中输入: who am i)，最好在root 用户下安装，否则有可能有些权限不够; (2)进入到我们安装文件所在的目录，并赋予它777权限(命令为：chmod 777 DMInstall.bin)； (3)执行安装 ./DMInstall.bin –i (4)在安装的过程中按照提示一步一步操作，基本上选择默认的就可以了。只有在 时区的选择上注意选择中国的时区； (5)选好之后等待安装过程结束，会有相应的提示信息； (6)初始化库，切入到我们安装目录的bin目录，一般默认安装路径为 /opt/dmdbms/bin, 执行命令./dminit path=/opt/dmdbms/data page_size=16 log_size=2048 case_sensitive=n。当然如果我们能够直接接触 到服务器的话，也可以利用桌面上我们DMDBMS文件夹里面的client文件夹里 面有一个数据库配置助手初始化我们的数据库，使用方法与Windows平台相同； (7)切入到到我们安装目录的bin目录，一般路径为/opt/dmdbms/bin, 在该目录下 有个dmserverd的文件，用vim打开这个文件后， 把这一行改为如上图所示的情况path=/opt/dmdbms/data/DAMENG/dm.ini，然后保存退
现代数据挖掘与传统数据挖掘的比较
现代数据挖掘与传统数据挖掘的比较 1、相关概念及关系 数据挖掘(Data Mining，DM)又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。 现代数据挖掘技术是指20世纪80年代末所出现的数据挖掘技术，这些数据挖掘技术大多可以从数据仓库中提取人们所感兴趣的、事先不知的、隐含在数据中的有用的信息和知识，并将这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，使用户得以解决信息时代中的“数量过量，信息不足”的矛盾。现代数据挖掘技术应该是从数据库中知识发现技术(KDD)研究的起步，知识发现技术是随着数据库开始存储了大量业务数据，并采用机器学习技术分析这些数据、挖掘这些数据背后的知识而发展起来的。随着 KDD 研究的进展，越来越多的研究人员进入 KDD 的研究领域。现代数据挖掘包括知识发现和数据挖掘。 知识发现是用一种简洁的方式从大量数据中抽取信息的一种技术，所抽取的信息是隐含的、未知的，并且具有潜在的应用价值。知识发现可以看成是一种有价值信息的搜寻过程，它不必预先假设或提出问题，仍然能够找到那些非预期的令人关注的信息，这些信息表示了不同研究对象之间的关系和模式。它还能通过全面的信息发现与分析，找到有价值的商业规则。 数据挖掘是 KDD 最核心的部分，是采用机器学习等方法进行知识挖掘的阶段。数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现的知识的质量。一般在科学领域中称为 KDD，而在工程应用领域则称为数据挖掘。 2、 现代数据挖掘与传统数据挖掘的比较 1、从研究内容来看：随着DMKD研究逐步深入,数据挖掘和知识发现的研究已经形成了三根强大的技术支柱,即数据库、人工智能和数理统计。目前,DMKD的主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 数据挖掘所发现的知识最常见的有以下4类:①广义知识
(完整版)数据库原理和应用教程第4版习题参考答案与解析
习题参考答案 第1章习题参考答案 一、选择题 1. C 2. B 3. D 4. C 5. D 6. B 7. A 8. B 9. D 10. B 11. C 12. D 13. D 14. D 15. B 16. C 17. D 18. A 19. D 20. A 21. D 22. D 23. C 24. A 25. C 二、填空题 1. 数据库系统阶段 2. 关系 3. 物理独立性 4. 操作系统 5. 数据库管理系统（DBMS） 6. 一对多 7. 独立性 8. 完整性控制 9. 逻辑独立性 10. 关系模型 11. 概念结构（逻辑） 12. 树有向图二维表嵌套和递归 13. 宿主语言（或主语言） 14. 数据字典 15. 单用户结构主从式结构分布式结构客户/服务器结构浏览器/服务器结构 16. 现实世界信息世界计算机世界 三、简答题 1、简述数据库管理技术发展的三个阶段。各阶段的特点是什么？ 答：数据库管理技术经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。 (1）、人工管理数据的特点： A、数据不保存。 B、系统没有专用的软件对数据进行管理。 C、数据不共
享。D、数据不具有独立性。 （2）、文件系统阶段的特点： A、数据以文件的形式长期保存。 B、由文件系统管理数据。 C、程序与数据之间有一定的独立性。 D、文件的形式已经多样化 E、数据具有一定的共享性 （3）、数据库系统管理阶段特点： A、数据结构化。 B、数据共享性高、冗余度底。 C、数据独立性高。 D、有统一的数据控制功能。 2、从程序和数据之间的关系来分析文件系统和数据库系统之间的区别和联系 答：数据管理的规模日趋增大，数据量急剧增加，文件管理系统已不能适应要求，数据库管理技术为用户提供了更广泛的数据共享和更高的数据独立性，进一步减少了数据的余度，并为用户提供了方便的操作使用接口。数据库系统对数据的管理方式与文件管理系统不同，它把所有应用程序中使用的数据汇集起来，以记录为单位存储，在数据库管理系统的监督和管理下使用，因此数据库中的数据是集成的，每个用户享用其中的一部分。 3、简述数据库、数据库管理系统、数据库系统三个概念的含义和联系。 答：数据库是指存储在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。 数据库管理系统是软件系统的一个重要组成部分，它通过借助操作系统完成对硬件的访问，并对数据库的数据进行存取、维护和管理。 数据库系统是指计算机系统中引入数据库后的系统构成。它主要由数据库、数据库用户、计算机硬件系统和计算机软件系统几部分组成。 三者的联系是：数据库系统包括数据库和数据库管理系统。数据库系统主要通过数据库管理系统对数据库进行管理的。 4、数据库系统包括哪几个主要组成部分？各部分的功能是什么？画出整个数据库系统的层次结构图。 答：数据库系统包括：数据库、数据库用户、软件系统和硬件系统。 数据库主要是来保存数据的。 数据库用户是对数据库进行使用的人，主要对数据库进行存储、维护和检索等操作。 软件系统主要完成对数据库的资源管理、完成各种操作请求。 硬件系统主要完成数据库的一些物理上的操作，如物理存储、输入输出等。
实验一-ORACLE数据库的安装、配置与基本操作知识讲解
实验一-O R A C L E数据库的安装、配置与基 本操作
实验一（2学时） oracle数据库的安装、配置与基本操作 实验目的 1、掌握使用OUI安装oracle服务器与客户端； 2、掌握服务器与客户端的基本网络配置； 3、熟悉OEM的基本功能； 4、掌握使用OEM查看oracle服务器的组成及环境参数； 5、掌握使用OEM创建表空间、表； 6、掌握使用OEM启动、关闭oracle服务器； 7、熟悉ORACLE在windows操作系统环境下的物理组成及 Oracle默认的OFA体系结构； 8、熟悉SQL*PLUS环境及常用编辑命令； 第一部分指导――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 练习1：使用OUI安装oracle9i服务器与客户端； 问题 熟悉oracle9i OUI，能够通过OUI安装定制用户需要的oracle组件； 分析
Oracle9i OUI是一个基于JAVA的安装软件（三张光盘），用户通过OUI可以选择性地安装oracle服务器＋客户端，单纯的客户端，以及OEM高级应用必须的OMS（oracle manager server）。 解决方案 （1）将Oracle9i第一张安装盘放入光驱－>双击setup.exe（自动播放也可） 图1-1 安装欢迎界面 （2）下一步文件定位 路径：安装文件的位置及名称 目标： “名称”： oracle系统文件的存放“路径“的逻辑名称
图1-2 文件定位 （3）下一步可用产品 Oracle datebase9.2.0.1.0： oracle数据库服务器端＋客户端Oracle9i management integration9.2.0.1.0： OMS Oracle9i client9.2.0.1.0：oracle数据库客户端 图1-3 可用产品 （4）下一步安装类型
信息系统和数据库中英文对照外文翻译文献
中英文对照翻译 信息系统开发和数据库开发 在许多组织中，数据库开发是从企业数据建模开始的，企业数据建模确定了组织数据库的范围和一般内容。这一步骤通常发生在一个组织进行信息系统规划的过程中，它的目的是为组织数据创建一个整体的描述或解释，而不是设计一个特定的数据库。一个特定的数据库为一个或多个信息系统提供数据，而企业数据模型（可能包含许多数据库）描述了由组织维护的数据的范围。在企业数据建模时，你审查当前的系统，分析需要支持的业务领域的本质，描述需要进一步抽象的数据，并且规划一个或多个数据库开发项目。图1显示松谷家具公司的企业数据模型的一个部分。 1.1 信息系统体系结构 如图1所示，高级的数据模型仅仅是总体信息系统体系结构(ISA)一个部分或一个组织信息系统的蓝图。在信息系统规划期间，你可以建立一个企业数据模型作为整个信息系统体系结构的一部分。根据Zachman(1987)、Sowa和Zachman （1992）的观点，一个信息系统体系结构由以下6个关键部分组成: 数据（如图1所示，但是也有其他的表示方法）。 操纵数据的处理（着系可以用数据流图、带方法的对象模型或者其他符号表示）。 网络，它在组织内并在组织与它的主要业务伙伴之间传输数据（它可以通过网络连接和拓扑图来显示）。 人，人执行处理并且是数据和信息的来源和接收者（人在过程模型中显示为数据的发送者和接收者）。 执行过程的事件和时间点（它们可以用状态转换图和其他的方式来显示）。 事件的原因和数据处理的规则（经常以文本形式显示，但是也存在一些用于规划的图表工具，如决策表）。 1.2 信息工程 信息系统的规划者按照信息系统规划的特定方法开发出信息系统的体系结构。信息工程是一种正式的和流行的方法。信息工程是一种面向数据的创建和维护信息系统的方法。因为信息工程是面向数据的，所以当你开始理解数据库是怎样被标识和定义时，信息工程的一种简洁的解释是非常有帮助的。信息工程遵循自顶向下规划的方法，其中，特定的信息系统从对信息需求的广泛理解中推导出来（例如，我们需要关于顾客、产品、供应商、销售员和加工中心的数据），而不是合并许多详尽的信息请求（如一个订单输入屏幕或按照地域报告的销售汇总）。自顶向下规划可使开发人员更全面地规划信息系统，提供一种考虑系统组件集成的方法，增进对信息系统与业务目标的关系的理解，加深对信息系统在整个组织中的影响的理解。 信息工程包括四个步骤:规划、分析、设计和实现。信息工程的规划阶段产