数据库原理及应用

数据库原理及应用,第1张

数据库原理及应用是计算机科学和信息科学的核心技术之一。数据库是一种能够有效地存储、 *** 作和管理数据的数据组织形式。它有许多不同的类型,如关系型数据库、面向对象数据库、分布式数据库等。其中,关系型数据库是最常用的一种,采用了基于表格和关系的数据组织方式,具有结构化、安全、并发控制等特点。

在数据库应用中,SQL(Structured Query Language)是最常用的查询语言,它可以对数据库进行读取、写入、更新和删除等 *** 作。数据库可以应用于各个领域,如电子商务、物流管理、医疗保健、金融等。例如,在电子商务领域,数据库可以存储商品信息、订单信息、客户信息等,并通过查询语言实现在线购物和交易流程的管理;在医疗保健领域,数据库可以存储患者信息、医疗记录等,并通过查询语言实现医疗数据的管理和共享。

同时,数据库的设计和管理也是非常重要的。数据库的设计需要遵循一些基本原则,如满足数据完整性、减少冗余数据、避免数据丢失等。此外,在数据库的管理方面,需要注意备份和恢复数据、优化查询语句、统计数据使用情况等。对于大型企业和组织来说,数据库管理员是必不可少的角色,他们负责设计、管理和优化企业的数据库。

总之,数据库原理及应用是一门重要的计算机科学和信息科学技术,它在各个领域都有广泛的应用。为了更好地利用数据库,我们需要理解其基本原理和设计方法,并且掌握其应用的相关技能。

列存储——有别于传统的关系型数据库,Sybase IQ是按照数据表中的列来存储与访问数据的。基于列来读取数据,即使在数据不断膨胀的情况下,你也只须读出你想要了解的数据,避免了重复的全面扫描,显著提供查询速度,进而提升了性能指数P;同时,由于同一列中的所有数据域有相同的数据类型,因此,每一列都可以以更优化的效率和检索进行压缩,从而降低了占用的资源T。

数据压缩——正是由于数据按列存储,相邻的字段值具有相同的数据类型,所以压缩更容易,通常能得到大于50%的压缩。在海量数据下,随着数据的大幅压缩,所占用的空间等资源成本会显著减少。因此,更大的压缩比,加上大页面,使得Sybase IQ在获得优良查询性能的同时,减少了对存储空间的需求,因此占用的资源T也大大降低了。

丰富的索引——传统的关系型数据库引擎只能一对一地解决问题,在数据爆炸的今天,如此“大海捞针”似的查询会令反应速度非常迟缓。而Sybase IQ针对数据仓库应用有多种不同的索引技术,并且这些技术中的每一个都与数据仓库的查询问题相吻合,从而显著减少给定查询或更新的工作量,加快查询速度,自然带动性能P的提升。

Multiplex可扩展能力——Sybase IQ的Multiplex组件增加了在单一的Sybase IQ环境中支持多个SMP机器节点的功能,显著地减轻了进程与内存负担。因此,在信息飞速增长的商业社会,它允许数据仓库从基础开始扩展,从很小的规模扩展到非常巨大的规模,拥有卓越的可扩展能力,避免了数据爆炸带来的更新和不便。

总之,正是凭借以上引领未来的核心科技,Sybase IQ 在保证数据压缩的目标下,能够同时提高查询性能。因此,不论以S/T(即数据库压缩比)、P/T,还是从整体SPoT公式来看,Sybase IQ 都拥有更高的绿色数据指标,是“绿色数据库”的完美体现。

信息飞速膨胀的时代呼唤有效利用资源的绿色科技。绿色数据库Sybase IQ是对传统商业智能软件的挑战,引领了未来关系型数据库的发展方向,其低成本、高效能的绿色效应必将促进企业健康持久成长,营造和谐持续发展的绿色信息环境。

1、大数据专业,一般是指大数据采集与管理专业;2、课程设置

大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据 *** 作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。

3、核心技术

(1)大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用;分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

(2)关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理,掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

(3)分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

(4)海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity,TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法;以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

(5)物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

(6)文件系统(HDFS)。详细介绍HDFS部署,基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

(7)NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

4、行业现状

今天,越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度,大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业,比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业,越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案,来提升自己的业务水平。

在“大数据”背景之下,精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色,“大数据”从业人员薪酬持续增长,人才缺口巨大。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们,不妨先从看看大数据分析书籍开始入门!B站上有很多的大数据教学视频,从基础到高级的都有,还挺不错的,知识点讲的很细致,还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看,下载学习试试。

1、大数据专业,一般是指大数据采集与管理专业;

2、课程设置,大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据 *** 作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。

3、核心技术,

(1)大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用;分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

(2)关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理,掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

(3)分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

(4)海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity,TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法;以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

(5)物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

(6)文件系统(HDFS)。详细介绍HDFS部署,基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

(7)NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

4、行业现状,

今天,越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度,大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业,比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业,越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案,来提升自己的业务水平。

在“大数据”背景之下,精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色,“大数据”从业人员薪酬持续增长,人才缺口巨大。

是BCNF(BC范式吧)

第三范式(3NF)属性,在1NF基础上,任何非主属性不依赖于其它非主属性[在2NF基础上消除传递依赖]

第三范式(3NF)是第二范式(2NF)的一个子集,即满足第三范式(3NF)必须满足第二范式(2NF)。简而言之,第三范式(3NF)要求一个关系中不包含已在其它关系已包含的非主关键字信息。例如,存在一个部门信息表,其中每个部门有部门编号(dept_id)、部门名称、部门简介等信息。那么在的员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。如果不存在部门信息表,则根据第三范式(3NF)也应该构建它,否则就会有大量的数据冗余。简而言之,第三范式就是属性不依赖于其它非主属性,也就是在满足2NF的基础上,任何非主属性不得传递依赖于主属性。

巴德斯科范式(BCNF)属性,在1NF基础上,任何非主属性不能对主键子集依赖[在3NF基础上消除对主码子集的依赖]

巴德斯科范式(BCNF)是第三范式(3NF)的一个子集,即满足巴德斯科范式(BCNF)必须满足第三范式(3NF)。通常情况下,巴德斯科范式被认为没有新的设计规范加入,只是对第二范式与第三范式中设计规范要求更强,因而被认为是修正第三范式,也就是说,它事实上是对第三范式的修正,使数据库冗余度更小。这也是BCNF不被称为第四范式的原因。某些书上,根据范式要求的递增性将其称之为第四范式是不规范,也是更让人不容易理解的地方。而真正的第四范式,则是在设计规范中添加了对多值及依赖的要求。

对于BCNF,在主码的任何一个真子集都不能决定于非主属性。关系中U主码,若U中的任何一个真子集X都不能决定于非主属性Y,则该设计规范属性BCNF。例如:在关系R中,U为主码,A属性是主码中的一个属性,若存在A->Y,Y为非主属性,则该关系不属性BCNF。

一般关系型数据库设计中,达到BCNF就可以了!

以上就是关于数据库原理及应用全部的内容,包括:数据库原理及应用、Sybase数据库的基本原理: (1)、列方式的存储,可以减少IO 那个IO是什么、大数据需要学习什么样的知识等相关内容解答,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!

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