数据库范式 小疑问

不知道你是从那里看到的这段话，里面有一些错误。

(S，C)→T 是错误的。每门课由若干老师教，则S,C不能决定T。

所以存在函数依赖如下：

(S，T)→C，T→C

所以候选码应该是(S,T)

因为T→C，T不是候选码(前后两句并没有因果关系，正确的说法应该如下：)

T不是候选码是因为T只能决定C，而不能决定S。

-建立表空间(oracle中的tablespace(表空间)就相当于sqlserver的database)

CREATE TABLESPACE data01

DATAFILE 'D:\oracle\ora92\oradata\db\DATA01dbf' SIZE 200M

UNIFORM SIZE 128k;

#指定区尺寸为128k,如不指定，区尺寸默认为64k

--建立临时表空间

CREATE TEMPORARY TABLESPACE temp_data

TEMPFILE 'D:\TEMP_DATAdbf' SIZE 100M

--建立用户

CREATE USER peter IDENTIFIED BY peter

DEFAULT TABLESPACE data01

TEMPORARY TABLESPACE temp_data;

--给用户授权

grant connect,resource,dba to peter;

-- 从 '建立表空间' 到 '建立临时表空间' 到 ’建立用户‘ 到 ’给用户授权’ ，

-- 到此就可以用建立的用户进行登陆，然后建立table了

-- 并且以某个用户的身份进行登陆，进行备份与还原了

一、建立表空间

CREATE TABLESPACE data01

DATAFILE '/oracle/oradata/db/DATA01dbf'

SIZE 500M

UNIFORM SIZE 128k; #指定区尺寸为128k,如不指定，区尺寸默认为64k

(注意，必须先写datafile才能写size和uniform size，因为只有先指定了文件才能够指定文件的大小，这是一个因果关系)

二、建立UNDO表空间

CREATE UNDO TABLESPACE UNDOTBS02

DATAFILE '/oracle/oradata/db/UNDOTBS02dbf' SIZE 50M

#注意：在OPEN状态下某些时刻只能用一个UNDO表空间，如果要用新建的表空间，必须切换到该表空间:

ALTER SYSTEM SET undo_tablespace=UNDOTBS02;

三、建立临时表空间

CREATE TEMPORARY TABLESPACE temp_data

TEMPFILE '/oracle/oradata/db/TEMP_DATAdbf' SIZE 50M

四、改变表空间状态

1使表空间脱机

ALTER TABLESPACE game OFFLINE;

如果是意外删除了数据文件，则必须带有RECOVER选项

ALTER TABLESPACE game OFFLINE FOR RECOVER;

2使表空间联机

ALTER TABLESPACE game ONLINE;

3使数据文件脱机

ALTER DATABASE DATAFILE 3 OFFLINE;

4使数据文件联机

ALTER DATABASE DATAFILE 3 ONLINE;

5使表空间只读

ALTER TABLESPACE game READ ONLY;

6使表空间可读写

ALTER TABLESPACE game READ WRITE;

五、删除表空间（删除临时表空间也是同样的写法）

DROP TABLESPACE data01 INCLUDING CONTENTS AND DATAFILES;

drop tablespace temp_data including contents and datafiles;(删除临时表空间)

六、扩展表空间

首先查看表空间的名字和所属文件

select tablespace_name, file_id, file_name,

round(bytes/(10241024),0) total_space

from dba_data_files

order by tablespace_name;

1增加数据文件

ALTER TABLESPACE game

ADD DATAFILE '/oracle/oradata/db/GAME02dbf' SIZE 1000M;

2手动增加数据文件尺寸

ALTER DATABASE DATAFILE '/oracle/oradata/db/GAMEdbf'

RESIZE 4000M;

3设定数据文件自动扩展

ALTER DATABASE DATAFILE '/oracle/oradata/db/GAMEdbf

AUTOEXTEND ON NEXT 100M

MAXSIZE 10000M;

写给新人数据挖掘基础知识介绍

对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢？

在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。

基本概念数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、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。

还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。

基本任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

1、关联分析 association analysis关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。

2、聚类分析 clustering聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚 类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。

3、分类 classification分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这 种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。

4、预测 predication预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。 预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。

5、时序模式 time-series pattern时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。

6、偏差分析 deviation在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。

基本技术1、统计学统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。

2、聚类分析和模式识别聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。除传统的基于多元统计分析的聚类方法外，近些年来模糊聚类和神经网络聚类方法也有了长足的发展。

3、决策树分类技术决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。

4、人工神经网络和遗传基因算法人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学 人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。人工神经网络可通过示例学习，形成描述复杂非线性系统的非线性函数，这实际上是得到了客观规律的定量描述，有了这个基础，预测的难题就会迎刃而解。目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络 不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。

5、规则归纳规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF … THEN …

6、可视化技术可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导 *** 作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术。

实施步骤

数据挖掘的过程可以分为6个步骤：1) 理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。2) 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。包括数据描述，数据探索和数据质量验证等。3) 准备数据：将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。包括表、记录和属性的选择，数据转换和数据清理等。4) 建模：选择和应用各种建模技术，并对其参数进行优化。5) 模型评估：对模型进行较为彻底的评价，并检查构建模型的每个步骤，确认其是否真正实现了预定的商业目的。6) 模型部署：创建完模型并不意味着项目的结束，即使模型的目的是为了增进对数据的了解，所获得的知识也要用一种用户可以使用的方式来组织和表示。通常要将活动模型应用到决策制订的过程中去。该阶段可以简单到只生成一份报告，也可以复杂到在企业内实施一个可重复的数据挖掘过程。控制得到普遍承认。

应用现状人工智能研究领域的科学家普遍认为，下一个人工智能应用的重要课题之一，将是以机器学习算法为主要工具的大规模的数据库知识发现。尽管数据挖掘还是一个很新的研究课题，但它所固有的为企业创造巨大经济效益的潜力，已使其很快有了许多成功的应用，具有代表性的应用领域有市场预测、投资、制造业、银行、通讯等。

英国广播公司(BBC)也应用数据挖掘技术来预测电视收视率，以便合理安排电视节目时刻表。xyk公司Alllelicall KxT,ress自采用数据挖掘技术后，xyk使用率增加了10％ 一15％。AT&T公司赁借数据挖掘技术技术侦探国际电话欺诈行为，可以尽快发现国际电话使用中的不正常现象。

数据挖掘是一个新兴的边缘学科，它汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。多学科的相互交融和相互促进，使得这一新学科得以蓬勃发展，而且已初具规模。

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多对多关系至少需要3个表，我们把一个表叫做主表，一个叫做关系表，另外一个叫做字典表或者副表（字典表是纪录比较少，而且基本稳定的，例如：版块名称；副表是内容比较多，内容变化的，例如）。

按照数据库的增删查改 *** 作，多对多关系的查找都可以用inner join或者

select from 主表 where id in (select 主表id from 关系表)

1，角色任命型

特点：关系表两外键组合无重复纪录，关系表一般不需要时间字段和主键，有一个表是字典类型的表。

界面特点：显示主表，用checkbox或多选select设置多选关系。

例如：任命版主（用户表-关系表-版块名称表），角色权限控制等，用户是5个版块版主，只要关系表5行纪录就可以确立，关系表的两个外键具有联合主键性质。

增加关系：如果没有组合纪录，insert之。

删除关系：如果有组合纪录，删除之。

2，集合分组型

特点：同角色任命型类似，关系表两外键组合无重复纪录，关系表一般不需要时间字段和主键。区别是主副表都不是字典表，可能都很大不固定。

界面特点：显示主表，用搜索代替简单的checkbox或多选select，或者一条一条的添加。

例如：歌曲专集（专集表-关系表-歌曲表）。手机分组（分组表-关系表-手机表）。用户圈子（圈子表-关系表-用户表）。文章标签（文章表-关系表-标签表）

增加关系：同版主任命型。

删除关系：同版主任命型。

3，明细帐型

特点：关系表可以有重复纪录，关系表一般有时间字段，有主键，可能还有文字型的字段用来说明每次发生关系的原因（消费）。

界面特点：显示关系表，用radio或下拉设置单选关系。

例如：现金消费明细帐或订单（用户表-订单表-消费原因表），用户可能多次在同一事情上重复消费。积分变化纪录也属于这类。

增加关系：不管有没有组合纪录，insert之，纪录时间。

删除关系：根据关系表PK删除。

4，评论回复型

特点：同明细帐型关系表一般有时间字段，有主键，区别是重点在文字型的字段用来说明每次发生关系的内容（评论回复）。

界面特点：回复文本框。

例如：论坛回复（用户表-回复表-帖子表），用户可能多次在不同帖子上评论回复费。

增加关系：不管有没有组合纪录，insert之，纪录时间和文字。

删除关系：根据关系表（回复表）PK删除。

5，站内短信型

特点：主副表是同一个，关系表一般有时间字段，有主键，重点在关系表文字型的字段用来说明每次发生关系的内容（消息）或者其他标记位来表示文字已读状态时间等。

界面特点：回复文本框。

例如：站内短信（用户表-短信表-用户表），用户可能给用户群发或者单发，有标记位来表示文字已读状态时间等。

增加关系：不管有没有组合纪录，insert之，纪录时间和文字。

删除关系：根据关系表（回复表）PK删除。

6，用户好友型

特点：主副表是同一个，同集合分组型，关系表两外键组合无重复纪录，关系表一般不需要时间字段和主键。

界面特点：同集合分组型，显示主表，用搜索代替简单的checkbox或多选select，或者一条一条的添加。

例如：下载站点的文件，（文件表-关系表-文件表）可以被软件工具打开，软件工具本身也是一种文件，可以被下载。用户的好友，也是用户（用户表-好友关系表-用户表）

增加关系：同版主任命型。

删除关系：同版主任命型

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