实验测试数据及 *** 作写什么

根据你的实验数据根据实验相关的一些定理、公式进行计算得出数据结果，然后根据算出的数据结果进行分析，论证实验成功或失败，或者得出实验条件下产生的某种现象或结果。

如果满足这两个条件，即可放心测试。对于小、中型技术开发出的应用程序是个很好的测试方法。此外，如果程序相对的复杂，测试人员需要求助开发人员帮忙。但是我建议大家从初级开始测试，既有信心也能提高自己的SQL技术。

创建查询为了测试测试数据库正确和准确性。首先，测试人员要熟练掌握SQL和DML（数据库语言）语句。其次，测试人员应该掌握数据库的结构。

查询数据表测试人员可以通过查看数据表来验证应用程序GUI的 *** 作结果。但是，这种方式对于拥有大量数据的数据库，查询是相当的乏味和繁琐。验证多个数据表也是相当困难。

从开发人员查询这个是测试数据库最简单的方法，从GUI执行任何CRUD *** 作和执行各自的SQL查询，从开发人员获得验证及其结果。这种方式似乎是最好的测试数据库方式。如果开发人员查询出语句错误或是不符合用户的要求，可以尽快的修改错误语句。

因为A→B 所以根据定理有AC→BC 由于BC→D 则有AC→D 由于ACE→DE 这样ACE→A ACE→B ACE→C ACE→D ACE→E 都成立 ACE可以作为候选码

A不能做候选码的原因是A→C,D,E均不成立

AC不能做候选码的原因是 虽然AC→A,B,C,D都成立，但没有A→E

AE不能做候选码的原因是AE→C,D都不成立

名称定义

假设集合A={a,b}，集合B={0,1,2}，则两个集合的笛卡尔积为{(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1),(b,2)}。可以扩展到多个集合的情况。类似的例子有，如果A表示某学校学生的集合，B表示该学校所有课程的集合，则A与B的笛卡尔积表示所有可能的选课情况。

笛卡儿积的运算性质

由于有序对<x,y>中x,y的位置是确定的，因此A×B的记法也是确定的，不能写成B×A

笛卡儿积也可以多个集合合成，A1×A2×…×An

笛卡儿积的运算性质 一般不能交换

笛卡儿积，把集合A，B合成集合A×B，规定

A×B＝{<x,y>½xÎAÙyÎB}

推导过程

给定一组域D1，D2，…，Dn，这些域中可以有相同的。D1，D2，…，Dn的笛卡尔积为：

D1×D2×…×Dn＝｛（d1，d2，…，dn）｜diDi，i＝1，2，…，n｝

所有域的所有取值的一个组合不能重复

例 给出三个域：

D1=SUPERVISOR ={ 张清玫，刘逸 }

D2=SPECIALITY={计算机专业，信息专业}

D3=POSTGRADUATE={李勇，刘晨，王敏}

则D1，D2，D3的笛卡尔积为D：

D=D1×D2×D3 ＝

｛(张清玫，计算机专业，李勇)，(张清玫，计算机专业，刘晨)，

(张清玫，计算机专业，王敏)，(张清玫，信息专业，李勇)，

(张清玫，信息专业，刘晨)，(张清玫，信息专业，王敏)，

(刘逸，计算机专业，李勇)，(刘逸，计算机专业，刘晨)，

(刘逸，计算机专业，王敏)，(刘逸，信息专业，李勇)，

(刘逸，信息专业，刘晨)，(刘逸，信息专业，王敏) ｝

这样就把D1,D2,D3这三个集合中的每个元素加以对应组合，形成庞大的集合群。

本个例子中的D中就会有2X2X3个元素，如果一个集合有1000个元素，有这样3个集合，他们的笛卡尔积所组成的新集合会达到十亿个元素。假若某个集合是无限集，那么新的集合就将是有无限个元素。

序偶与笛卡尔积

在日常生活中，有许多事物是成对出现的，而且这种成对出现的事物，具有一定的顺序。例如，上，下；左，右；3〈4；张华高于李明；中国地处亚洲；平面上点的坐标等。一般地说，两个具有固定次序的客体组成一个序偶，它常常表达两个客体之间的关系。记作〈x，y〉。上述各例可分别表示为〈上，下〉；〈左，右〉；〈3，4〉；〈张华，李明〉；〈中国，亚洲〉；〈a，b〉等。

序偶可以看作是具有两个元素的集合。但它与一般集合不同的是序偶具有确定的次序。在集合中{a，b}={b，a}，但对序偶〈a，b〉≠〈b，a〉。

设x，y为任意对象，称集合｛｛x｝,｛x,y｝｝为二元有序组，或序偶（ordered pairs），简记为<x,y> 。称x为<x,y>的第一分量，称y为第二分量。

定义3-41 对任意序偶<a，b> , <c, d > ,<a，b> = <c, d > 当且仅当a＝c且b = d 。

递归定义n元序组 <a1，… , an>

<a1，a2> =｛｛a1｝，｛a1 , a2｝｝

<a1 , a2 , a3 > = ｛ ｛a1 , a2｝,｛a1 , a2 , a3｝｝

= < <a1 , a2 > , a3 >

<a1，…an> = <<a1，…an-1>, an>

两个n元序组相等

< a1，…an >= < b1，…bn >Û(a1=b1) ∧ …∧ (an=bn)

定义3-42 对任意集合 A1，A2 , …，An，

（1）A1×A2，称为集合A1，A2的笛卡尔积(Cartesian product)，定义为

A1 ×A2=｛x | $u $v(x = <u,v>∧u ÎA1∧vÎA2)｝=｛<u,v> | u ÎA1∧vÎA2｝

（2）递归地定义 A1 × A2× … × An

A1 × A2×… × An= (A1× A2 × …× An-1)×An

例题1 若A={α，β}，B={1，2，3}，求A×B，A×A，B×B以及（A×B）Ç（B×A）。

解 A×B={〈α，1〉，〈α，2〉，〈α，3〉，〈β，1〉，〈β，2〉，<β，3〉}

B×A={〈1，α〉，〈1，β〉，〈2，α〉，〈2，β〉，〈3，α〉，〈3，β〉}

A×A={〈α，α〉，〈α，β〉，〈β，α〉，〈β，β〉}

B×B={〈1，1〉，〈1，2〉，〈1，3〉，〈2，1〉，〈2，2〉，〈2，3〉，〈3，1〉，〈3，2〉，〈3，3〉}

（A×B）Ç（B×A）=Æ

由例题1可以看到（A×B）Ç（B×A）=Æ

我们约定若A=Æ或B=Æ，则A×B=Æ。

由笛卡尔定义可知：

（A×B）×C={〈〈a，b〉，c〉|（〈a，b〉∈A×B）∧（c∈C）}

={〈a，b，c〉|（a∈A）∧（b∈B）∧（c∈C）}

A×（B×C）={〈a，〈b，c〉〉|（a∈A）∧（〈b，c〉∈B×C）}

由于〈a，〈b，c〉〉不是三元组，所以

（A×B）×C ≠A×（B×C）

定理3-41 设A, B, C为任意集合，表示 È，Ç或 – 运算，那么有如下结论：

笛卡尔积对于并、交差运算可左分配。即：

A×(BC)＝(A×B)(A×C)

笛卡尔积对于并、交差运算可右分配。即：

(BC) ×A＝(B×A)(C×A)

¤ 当表示 È时，结论（1）的证明思路:(讨论叙述法)

先证明A×(B È C)Í(A×B) È (A×C) 从<x,y>∈A×(BÈC)出发，推出<x,y>∈(A ×B) È (A×C)

再证明(A×B) È (A×C) Í A×(B È C)

从<x,y>∈(A×B) È (A×C)出发，推出<x,y>∈A×(BÈC)

当表示 È时，结论（2）的证明思路:(谓词演算法) 见P-103页。¤

定理3-42 设A, B, C为任意集合，若C ≠ F，那么有如下结论：

AÍBÛ(A×C ÍB×C) Û (C×AÍC×B) ¤

定理前半部分证明思路 :(谓词演算法)

先证明AÍB Þ (A×CÍB×C)

以AÍB 为条件，从<x,y>∈A×C出发，推出<x,y>∈B×C

得出(A×CÍB×C)结论。

再证明(A×C ÍB×C) Þ AÍB

以C≠F为条件，从x∈A出发，对于y∈C，利用Þ附加式，推出x∈B

得出(AÍB)结论。 见P-103页。 ¤

定理3-43 设A, B, C, D为任意四个非空集合，那么有如下结论：

A×B Í C×D的充分必要条件是AÍ C，BÍ D

¤证明思路:(谓词演算法)

先证明充分性： A×B Í C×D Þ AÍ C，BÍ D

对于任意的x∈A、y∈B，从<x,y>∈A×B出发，利用条件A×BÍ C×D， <x,y>∈C×D，推出x∈C， y∈D。

再证明必要性： AÍ C，BÍ D ÞA×BÍ C×D

对于任意的x∈A、y∈B，从<x,y>∈A×B出发，推出<x,y>∈C×D

大数据分析工具详尽介绍&数据分析算法

1、 Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

2、 HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

该项目主要由五部分组成：

1、高性能计算机系统（HPCS），内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等；

2、先进软件技术与算法（ASTA），内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等；

3、国家科研与教育网格（NREN），内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发；

4、基本研究与人类资源（BRHR），内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动；

5、信息基础结构技术和应用（IITA ），目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

3、 Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和 *** 作。

4、 Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google’s Dremel

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

5、 RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

功能和特点

免费提供数据挖掘技术和库

100%用Java代码（可运行在 *** 作系统）

数据挖掘过程简单，强大和直观

内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程

可以用简单脚本语言自动进行大规模进程

多层次的数据视图，确保有效和透明的数据

图形用户界面的互动原型

命令行（批处理模式）自动大规模应用

Java API（应用编程接口）

简单的插件和推广机制

强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模

400多个数据挖掘运营商支持

耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。

6、 Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、>

1 基本思想之什么是分库分表？

从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。

2 基本思想之为什么要分库分表？

数

据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据 *** 作，增

删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、

数据处理能力都将遭遇瓶颈。

3 分库分表的实施策略。

分库分表有垂直切分和水平切分两种。

31

何谓垂直切分，即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如，我们会建立定义数据库workDB、商品数据库payDB、用户数据

库userDB、日志数据库logDB等，分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。

32

何谓水平切分，当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则，例如userID散列，进行划分，然后存储到多个结构相同的表，和不同的库

上。例如，我们的userDB中的用户数据表中，每一个表的数据量都很大，就可以把userDB切分为结构相同的多个userDB：part0DB、

part1DB等，再将userDB上的用户数据表userTable，切分为很多userTable：userTable0、userTable1等，

然后将这些表按照一定的规则存储到多个userDB上。

33 应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表，这要看数据库中数据量的瓶颈所在，并综合项目的业务类型进行考虑。

如果数据库是因为表太多而造成海量数据，并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合，那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。

而

如果数据库中的表并不多，但单表的数据量很大、或数据热度很高，这种情况之下就应该选择水平切分，水平切分比垂直切分要复杂一些，它将原本逻辑上属于一体

的数据进行了物理分割，除了在分割时要对分割的粒度做好评估，考虑数据平均和负载平均，后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。

在现实项目中，往往是这两种情况兼而有之，这就需要做出权衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分，我们首先对数据库进行垂直切分，然后，再针对一部分表，通常是用户数据表，进行水平切分。

4 分库分表存在的问题。

41 事务问题。

在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。

42 跨库跨表的join问题。

在执行了分库分表之后，难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上，这时，表的关联 *** 作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表，也无法join分表粒度不同的表，结果原本一次查询能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。

43 额外的数据管理负担和数据运算压力。

额

外的数据管理负担，最显而易见的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题，这些都可以通过应用程序解决，但必然引起额外的逻辑运算，例如，对于

一个记录用户成绩的用户数据表userTable，业务要求查出成绩最好的100位，在进行分表之前，只需一个order

by语句就可以搞定，但是在进行分表之后，将需要n个order

by语句，分别查出每一个分表的前100名用户数据，然后再对这些数据进行合并计算，才能得出结果。

分布式领域CAP理论，

Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的

Availability(可用性), 好的响应性能

Partition tolerance(分区容错性) 可靠性

定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。

忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。

关系数据库的ACID模型拥有 高一致性 + 可用性 很难进行分区：

Atomicity原子性：一个事务中所有 *** 作都必须全部完成，要么全部不完成。

Consistency一致性 在事务开始或结束时，数据库应该在一致状态。

Isolation隔离层 事务将假定只有它自己在 *** 作数据库，彼此不知晓。

Durability 一旦事务完成，就不能返回。

跨数据库事务：2PC (two-phase commit)， 2PC is the anti-scalability pattern (Pat Helland) 是反可伸缩模式的，JavaEE中的JTA事务可以支持2PC。因为2PC是反模式，尽量不要使用2PC，使用BASE来回避。

BASE模型反ACID模型，完全不同ACID模型，牺牲高一致性，获得可用性或可靠性：

Basically Available基本可用。支持分区失败(eg sharding碎片划分数据库)

Soft state软状态 状态可以有一段时间不同步，异步。

Eventually consistent最终一致，最终数据是一致的就可以了，而不是时时高一致。

BASE思想的主要实现有

1按功能划分数据库

2sharding碎片

BASE思想主要强调基本的可用性，如果你需要High 可用性，也就是纯粹的高性能，那么就要以一致性或容错性为牺牲，BASE思想的方案在性能上还是有潜力可挖的。

现在NoSQL运动丰富了拓展了BASE思想，可按照具体情况定制特别方案，比如忽视一致性，获得高可用性等等，NOSQL应该有下面两个流派：

1 Key-Value存储，如Amaze Dynamo等，可根据CAP三原则灵活选择不同倾向的数据库产品。

2 领域模型 + 分布式缓存 + 存储 （Qi4j和NoSQL运动），可根据CAP三原则结合自己项目定制灵活的分布式方案，难度高。

这两者共同点：都是关系数据库SQL以外的可选方案，逻辑随着数据分布，任何模型都可以自己持久化，将数据处理和数据存储分离，将读和写分离，存储可以是异步或同步，取决于对一致性的要求程度。

不同点：NOSQL之类的Key-Value存储产品是和关系数据库头碰头的产品BOX，可以适合非Java如PHP RUBY等领域，是一种可以拿来就用的产品，而领域模型 + 分布式缓存 + 存储是一种复杂的架构解决方案，不是产品，但这种方式更灵活，更应该是架构师必须掌握的。

以上就是关于实验测试数据及 *** 作写什么全部的内容，包括:实验测试数据及 *** 作写什么、数据库的题函数依赖A→B，BC→D，DE→A，写出R的候选码、计算机中关系数据库那里，那个广义笛卡尔积怎么算吖等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！