数据库技术的发展趋势

很多优秀的项目都没有主外键关系的

举个例子，一个张用户表，一张订单表，建立主外键关系

现在要删除这个用户，但是用户曾经有过订单（订单不能删除），你该怎么删除

约束表间关系的除了“主外键”，还有程序的逻辑性，触发器也可以

冷备份发生在数据库已经正常关闭的情况下，当正常关闭时会提供给我们一个完整的数据库，冷备份时将关键性文件拷贝到另外的位置的一种说法。

值得注意的使冷备份必须在数据库关闭的情况下进行，当数据库处于打开状态时，执行数据库文件系统备份是无效的。

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

               

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

             

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

               

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

             

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

                 

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析

(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

            

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

                    

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

一 数据库链路的建立

数据库链路的建立语法一般是 CREATE DATABASE LINK [db_link_name] CONNECT TO[user_name] IDENTIFIED BY [password] USING [tns_name] ;

其中:

[DB_LINK_NAME] 是所要连接的数据库的服务名 也就是该数据库的真实名称(通常就是SID) [USRE_NAME] 是所要连接的用户名称 [PASSWORD] 是所要连接的用户的密码 [TNS_NAME] 是所要连接的数据库的服务命名 也就是在本机上建立的NET 服务命名

当使用当前用户做为连接者时 语法可以是 CREATE DATABASE LINK [db_link_name] CONNECT TO CURRENT_USER USING [tns_name] (某些情况下这种方法建立的数据库链路都未处于活动状态 不知道是不是语法有误 暂不推荐使用)

当使用已连接用户做为连接者时 语法可以是 CREATE DATABASE LINK [db_link_name]USING [tns_name]

要建立公共的数据库链路语法可以是 只要在CREATE后加PUBLIC关键字就可以了

假如你在init ora文件里的global_names = true只能用上面的方法 如果global_names =false [DB_LINK_NAME]不一定要是数据库的真实名称 可以是一个随意的名字 也就是说 当global_names = true时 数据库的每一个用户只能有一个数据库链路 而当global_names = false时 每一个用户都可以建立N多个链路 但一般情况下是没有意义的

二 数据库链路的使用

数据库链路的主要用途就是实现对远程数据库的访问 你可以通过数据库链路直接对远程数据库

的表进行读写 也可以在本地建立远程数据库的视图和同意词 另外在进行双机热备份时也要用到数据库链路

直接访问 SELECT FROM [user_name] [table_name]@[db_link_name];INSERT UPDATE DELETE等也同样适用

建立同义词 CREATE SYNONYM [user_name] [synonym_name] FOR [user_name] [table_name]@[db_link_name] ; 视图也是一个道理

由于双机热备是另一个复杂的问题 本文暂不赘述 如果想在两个数据库间实现几个表的同步 做一个双机太复杂 可以考虑用触发器来解决 在触发器中用以上方法引用远程表 对其进行插入 删除也可以做到同步

参考示例如下

数据库之间的链接建立在DATABASE LINK上 要创建一个DB LINK 必须先在每个数据库服务器上设置链接字符串

链接字符串即服务名 首先在本地配置一个服务名 地址指向远程的数据库地址 服务名取为将来你要使用的数据库链名

创建数据库链接

进入系统管理员SQL> *** 作符下 运行命令

SQL>create public database link beijing connect to scott identified by tiger using tobeijing ;

则创建了一个以scott用户和北京数据库的链接beijing 我们可以查询北京的scott数据:

SQL>select from emp@beijing;

这样就可以把深圳和北京scott用户的数据做成一个整体来处理

建立同义词 为了使有关分布式 *** 作更透明 ORACLE数据库里有同义词的对象synonymSQL>create synonym bjscottemp for emp@beijing;

于是就可以用bjscottemp来替代带@符号的分布式链接 *** 作emp@beijing

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16235

一杯奶茶平均脂肪含量达63g/100mL，最高的一杯可达41g脂肪。

含糖量是奶茶的一个弊端。正常甜度的奶茶，含糖量介于每杯11~62g之间，平均含糖量为每杯34g，都超过了《中国居民膳食指南(2016)》中建议的25g以下。最常见的是爱喝奶茶的人易发胖。奶茶常用糖调节口感，摄入过量糖会增加龋齿、超重肥胖风险。

而奶茶中的脂肪含量也偏高，尤其是奶盖茶平均脂肪含量达63g/100mL，最高的一杯可达41g脂肪。对于能量摄入2000kcal/d的健康成年人，建议一天的脂肪摄入量不超66克，一杯奶盖茶的脂肪量已接近推荐量的2/3。

如大量饮用奶茶超过3个月，不仅血脂可能会升高，而且脂肪堆积在腹部，容易致人发胖。如此算来，一杯奶茶中的热量需骑车3小时来消耗。

扩展资料：

部分奶茶中的反式脂肪酸含量也超标。建议人体每日反式脂肪酸的摄入量应不超2g，而被检测的奶茶中最低含量为37g，含量最高的一杯达62g。摄入过多反式脂肪酸，有可能升高低密度脂蛋白胆固醇，增加患动脉硬化和冠心病的危险性，还可能影响儿童的生长发育及神经系统健康。

总之奶茶高糖高脂、高咖啡因、高热量，宋新提醒，饮用奶茶要适量，孕妇、儿童、高血压及心脏病患者等尤其要慎用。

参考资料来源：人民网-奶茶是咖啡因大户： 一杯=4杯咖啡！

以上就是关于数据库技术的发展趋势全部的内容，包括:数据库技术的发展趋势、数据模型的含义是什么为什么要建立数据模型、以下那种类别对应数据的字符类属性等相关内容解答，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！