从设计到数据——写给非数据人的数据世界入门指南

常时，无法自己主动地进行探索钻取，所以自然而然有了将供应链报告“产品化”的需求。

要求：短、平、快。

资源：极少。没有设计师、PD、以及充足的开发人员支持。

原因很正常：大部分人都投入到了业务系统建设中（彼时，供应链管理系统、物流管理系统、认证系统、以及前台都处于开荒建设阶段）。

所以，因为我做过交互设计——会画DEMO；和PD接触时间长——多少知道PRD怎么写；又给分析师提过需求——知道数据大概怎么回事……

所以，我就“随波逐流”成了数据产品的产品经理。

插句后话，以后在晋升面试或者转岗面试时，当面试官问我怎么就突然从交互设计师转成数据产品经理时，最早我也是讲的随波逐流的故事……然后被挑战比较严重，后来换个说法：Why not?

有这个机会，大家都信任你，又不给你压力，又能学习到新领域的知识，和新的人打交道，同时还能继续沿用交互设计的技能知识，Why not? 然后对方就颔首了，所以讲故事的角度是多么重要。

说点这段故事中，让我真正坚定起来的两句话：

一个老大说：“给你机会去试错，错了大不了重头再来。”

另一个老大说：“设计师盯着皮肤看，产品经理要了解整体的经络组织和骨骼，更重要的是要知道数据作为血液如何在流通。你有机会深入皮肤之下看一下，再回来看皮肤感觉又不一样了。”

所以我是带着这个人体经络图的即视感忐忐忑忑接下了数据产品经理这个新的岗位的。

不用别人说，我也知道有两座大山需要翻：1. 数据 2. 产品经理。

二. 本文的目标

不指导就业，不提供数据分析解决方案，不承诺对任何人都必要有效。根据个人仅有的经验、心得，我只能：

1. 面向对数据分析、数据产品有兴趣但是又有点畏惧的交互设计师、产品经理

2. 希望能够让你们“减少对于数据世界的恐惧”，使用数据的语言“顺畅沟通”。

三. 欢迎进入数据的世界

还记得你学习游泳的经历吗？记得我当时就是怎么都不敢下水。

我的教练告诉我的最有用的一句话是：你会憋气吧？你试试在浅水区里什么都不要做，松开栏杆，憋住气，让自己沉下去。如果你受不了了，反正你一站就站起来了。

我一想，也对，反正浅水区嘛。于是第一次松开了栏杆。

奇怪的事情发生了。我居然不会沉入水底耶~甚至透过泳镜看别人的脚扑腾扑腾！原来水里的世界没有那么的可怕！

克服了这个对水的恐惧后，才开始慢慢学习各种动作，开始享受水的乐趣。

数据的世界对于不了解它的人而言，正如这神秘的水一样。

那么我提供的让你不怕“水”的心得有：两个词、一个立方体、一张流程图

你准备好了吗？

两个词

先复习一下你可能也听过的两句话：

如果你无法量化，那就无法很好管理。

无细分，不分析。

第一句话来自管理大师彼得德鲁克，第二句话则是分析界的金玉良言了。

这两句话里就隐含着我说的这两个词。

接下来，再来看一句话：成交10亿人民币！

肯定没有人单独说这样的话，一般情况，这句话前都要加上一些“定语”，比如“今年截至到7月份，全国蔬菜市场”，或“去年9月，女装市场”，或“过去N年，东三省猪肉市场”……等等。

这些语境里，也隐含着这两个词。

再来看一张图：

这是刚入门时，为了追求PPT的好看，做的一张概念图。虽然当时还没有体会到两个词的重要，但是从感觉上，我画了以上的图，有位前辈说，维度还不够。

哦，我后来才知道，中间的圈里，我大部分呈现的是度量，而下面的几个圈，我列了重要的一些维度。至于上面的几个圈里，应该是呈现的分析专题或功能。

至于你平时有机会接触到的各种数据可视化，报表，也基本上脱离不了这两个词，比如，若你去客服部门分析客户来电量（下图仅供演示，非真实场景数据）

1. 你按时间趋势来看总体来电量。当你发现某个月或某周来电量波动较大，你就需要添加

别的“角度”来进一步细分。

2. 你按热线来细分来电量，看看来电拨打的什么热线。

3. 当你发现某个热线来电量波动异常后，你又需要进一步细分，看看此热线的来电是被什么

接起公司承接的……

两者你知道如何清楚区分吗？

虽然从定义上，你可以看出明显不同，但是现实中，却还是有人喜欢乱用——把明明属于维度的东西写成“我要看什么指标”，或者喜欢用“我想从收藏人数这个维度去看”，虽然我属于强迫症，喜欢帮别人的需求纠错，被冠以扣字眼的“名号”，但是在这件事情，我一定要抠到底。

而且，你抠清楚了，以后你的世界也清晰很多。

区分的一个方法：维度，一定是有成员值的，且成员值是可以枚举出来的——不管它有多少，大不了你多花点时间去枚举，总之是一定可以枚举的，且会维持一定的稳定性。

比如，日期这个维度，几月几号一定是有限的，一年也就365天，如果是年这个维度，也是一样的。城市这个维度更好理解了吧？

其他你需要了解的：

度量：

除了指标这个有着略略差异的俗称外，有时还会遇到衍生指标这个说法，比如拿指标A和指标B做运算得到的指标C就叫做衍生指标。此外，还要注意可累加以及不可累加的度量说法，比如网站UV（独立访问用户数），这个指标就是典型的不可累加的度量：

某网站1月1日UV=100个，1月2日UV=200个，但是这两天的UV不等于300个，因为1月2日的独立

用户数里可能包含了1月1日的用户，所以如果要得到2天的UV，需要重新计算而不能直接相加。而像成交类的金额，不涉及到去重的问题，就叫可累加的度量。

维度：

维度的层次：即Level。有些维度是独立并列的关系，比如城市维度和时间维度。但是有些维度之间有层次关系，比如省份维度和城市维度，行业维度和类目维度，年级维度和班级维度等。

有层次关系的维度，则可用于“钻取”场景中，先汇总到比较粗的维度，当有需要的时候，可以层层钻取到更加明细的维度，此时，也会把这些维度叫做某维度类型的不同“粒度”——比如会有一个虚拟的维度类型曰地区维度，而把省份、城市、区叫做地区维的粒度。

维度的层次根据不同的需求，可能会钻取到很细（Details）,那就是通常我们说的”明细数据”了。比如分析成交金额时，从行业维度，细分到一级类目乃至叶子类目，最后，钻取到某个独立的商

品ID（不能再细了），商品ID就是最细小的层次维度。

这么说可能会把你绕晕，那么还是画个图吧（我真的适合当唐僧似的老师……o(╯□╰)o）

如上图所示，左列也即维度，不管是国家、省份、城市，都是维度，但因为他们有层次关系，所以，有时会被描述为地区维度的不同粒度或层次（明白了吧）。而右侧就是每个维度的维度成员了，有时也被叫成维度值。在可累加的度量中，每一个维度值相加，应该等于上级维度的某成员值总和。比如若城市A只有三个区，这三个区的人口总数应该等于城市A的。

维度的属性：用以描述维度的一些属性，比如上图中“城市”这个维度吧，它可能会有一些属性特征

，比如城市类型：省会城市、地级市、县级市等，那么有一个分析需求，可能还会按不同城市类型汇总细分。这种情况，维度的属性会成为分析中的维度。

这时，你可能会明白，平时为什么那么多表单要填写各种字段，这些字段，都可能是分析时的维度哦~

码了这么多，休息一下，给你们放张图：

当时小贝和马云一碰面，无论在阿里还是网络上，都出现了一个两难的问题：到底是选谁当老公呢？（能有这个问题的妹子，你真想多了……），其实这里仔细分析，无非也是涉及到维度和度量两词：

维度：人啊。

维度成员：马云、小贝

度量：众位妹子和弟弟们无非就是按自己心目中的算法给两位成员计算颜值、财富，以及自己心目中的权重，衡量一个综合指数了……我可不敢随便填。

最后，发现两难的选择，只能得到一个结论是：左边的当老公，右边的当爸爸。

点评：做梦吧您。

总结一下：

两个词的应用：无论你听怎么复杂的需求，以及无论你有多么复杂的需求，请有倾向地提炼这两个词，因为这是你做数据产品、数据分析或者可视化设计的基础的基础：

翻了自己的电脑半天，终于翻出一个不敏感的文档，供参考，下图就是移动数据分析中的需求交付模版之一：左侧列举度量，右侧标注出此度量需要看的维度，有时还会注明维度之间是否要交叉组合查询。不展开。

一个立方体

其实本文的精华就在两个词之间了。下面您看不看都成。

立方体在数据的世界里叫做Cube。我想为何有立方体这个概念，应该是它很形象地能够表达出多维的概念，至少有3维，如上图所示，成交100亿的金额，是一个大立方体的总量。如果按季度、行业、地区三个维度来分析，我们可以清楚地知道第三季度A地区女装行业有多少——也即我用橙色标注的那一个切块的量，是吗？

那如果是我要知道B地区女装行业四季度的成交总和呢？你怎么切给我？

空间感好的同学已经知道怎么切了，你知道吗？

这只是切块。我们还可以切片，比如我想要知道B地区所有行业的四个季度的成交总和，怎么切？我想要知道男装行业所有地区四个季度的成交总和怎么切？

具体怎么切，你们自己意会吧，篇幅有限，不展开。

现实分析场景中，恐怕不只三个维度，比如还要加上销售部门维度、销售渠道维度呢~ 那么立方体可就复杂了，空间感差一些的同学，就想想不出来这个立方体什么样子了吧，事实上，数据开发同学会用雪花模型或者星型模型去建设这些立方体。你只要有这个立方体的概念就可以了……数据分析就是像玩魔方一下，拨弄着这些立方体。

在网上找了一个包含了我刚才说的钻取、汇总的概念的立方体再给你们感受下，想要详细学习的同学可以搜索“数据立方体”继续研究。

我刚才举的那几个切块、切片的案例有毛用啊？

现实生活中，你提需求的时候，不可能让你画个立方体吧？是的，我们是以表格的方式去看数据的，比如第一个切块，是什么表格呢? 站在行业负责人，尤其是女装负责人的视角，可能是这样的一个报表：

当然，如果是某地区销售经理，有可能是这样的：

所以就有各种数据透视分析的视角。

总结：

数据分析就是在拨弄各种数据立方体，你可以切片、切块、钻取、汇总，你所玩的魔方每一块，就是一个具体的度量值，是什么数字，则是多种维度交叉后的结果。

工作实践中，数据产品经理会考虑做出更加方便易用的“立方体玩法”以供普通用户使用：

如，在分析客户来电的自动语音导航服务中，我们就可以按不同的维度去对比看用户在导航菜单里按键量，下图所示是“按菜单对比”的界面，在“对比按”中可以进行切换其他对比视角。

至于左侧的两个筛选，也即指筛选数据集合（切片或切块了），比如限定某几个热线和菜单去看。

一张图片

了解了维度、度量两个词，又有了立方体之概念，让我们再来看数据是怎么产生，怎么被放到用户界面上供查询使用的。

巧妇难为无米之炊。数据不是凭空产生的，当需求方提出想要什么样的数据分析的时候。

首先要检视的是，TA需求中涉及到的维度是否确定被采集到？度量的计算成本是否高？比如若一个需求想要分析不同买家分层的留存，买家分层是一个新维度，需求方是按骨灰级、高级、新手等对买家进行分层。且什么叫骨灰级？系统里并未对买家进行打标记，且不同类目的骨灰级算法还不一样，加上算法定义本身也在磨合。这种情况下，我们应该和需求方一起推动业务系统完成打标，而不是自己接下这个需求，在数据仓库ET L环节完成。

了解ET L：这个是做数据工作绕不开的术语，E(抽取、清洗)——T（转换）——L（装载），抽取是从各个业务系统中抽取所需的数据，然后完成语义层、逻辑层的转换，比如不同系统中记录销售渠道这个维度，有的叫做saleschannel,有的叫做channel,需要转化为同一个概念。装载，也可以理解成抽取、清洗、转换好了，装载到另外一个空间里，供多维查询服务应用调用。

故意放了张你可能看不清楚的图（o(╯□╰)o），所以别问我要大图了，谢谢~

左侧就是度量分类和度量，从标注了颜色底色开始的就是维度了，标了颜色的也即此指标需要被计算到所需的维度，灰色的表示不需要，黄色和绿色（以及上面的数字1、2），表示优先级不同，黄色的当然是高优先级了。比如黄色上我写的数字应该是1,也即第一优先级。

实际上，依据不同的场景，当然可以有很多简化，比如无需标注优先级之类的。

此外，还需要单独提供维度和度量的详细口径定义说明表格，这时最好和分析师一起，详细进行确认。

三部曲——进行数据分析

你提的需求不管是做成报表、还是做成具体可视化的界面，总之如果已经开发出来了，就来玩魔方吧。只是报表有可能你得导出来在EXCEL里玩魔方。（即使是可视化的界面，也依赖于对方设计得是否易用）

最简单的分析是逐级钻取，如：

复杂的则需要多维交叉：

比如，当分析某个APP的Active users, 当我已经锁定某个省份有问题的时候，我们既可以继续钻取到城市去明晓细节，又可以交叉到品牌，看不同省份间品牌偏好的问题。比如是否小城市中安卓品牌的人更加活跃。

五. 留点作业：要记得思考哦

1. Detail页面的设计师被追责，怎么应对？

某日，负责搜索结果页（LIST）的设计师来找商品详情页（Detail），他好容易做了LIST页面的改版，而且结果也确实喜人，从List页面到Detailye页面的转化率确实提升了（比如原来100万的人来到List页面，只有40万继续点击到Detail,改版后，变成了50万）。但是不幸的是，总体从L到订单的转化率却没有提升，反而下降了。

请问，如果你是Detail的分析师，如何和List的分析师一起想办法分析什么原因？

2. 挂羊头卖狗肉的Banner，怎么用数据证明其反而有害无益？

有时为了爆眼球效应，你的老板会要求你做个华而不实的banner,比如明明活动页（Landing Page）里都是一些屌丝产品，却偏偏在banner上用屌丝的价格放一些高大上的产品图片。想要吸引人点击进去。而确实点击效果很好！过去放凤姐一晚，100个人里只有5个人点，现在放了林志玲

一晚，100个人居然有99个人点击。老板很高兴，而且确实成交额似乎是比过去略微高那么一点

点了。现在，除了用道德说辞说服老板不要这么做，还有别的方式吗？

六. 最后，唠叨几句

最后，分享给各位的心得是：

你现在也知道，数据本身需要经过分析师的定义、数据源系统的采集、数据开发的开发以及展现设计，任何一个环节，可能会产出错误的数据，所以数据本身未必100%靠谱。

此外，数据的解读，需要保持谨慎批判之心。比如同样是小明语文得了59分，如果你不了解上下文以及历史趋势的话，会认为小明没考好，有的人甚至会得出小明语文不好的结论。而要是了解他上个季度每次语文考试都只有30多分，又会得出小明虽然语文不好但是明显进步了。而要是了解到这个班级平均分数只有49分，你又会觉得小明简直太赞了！所以，单纯的一个数字本身没有任何意义，要窥一斑，更要知全貌。

此外，数据会被有心计的故意利用，而向你呈现部分事实（他不是在弯曲事实，而是只呈现对他有利的一面），数据本身有那么多维度以及层次，导致解读的方式完全可以被利用。

所以，要记得我本文的最后提点：

对于产品经理和分析师来讲，最针对的是我们基于对于业务的深入理解而产生的直觉。不要盲目被数据拉着走。只有有较好的直觉，我们才能有更合理的假设，有了这个合理的假设，才能够更好解读数据以及提数据的需求。而不是在各种数据的海洋里玩数据的游戏而浪费时间。

作者：Heidi格物志

来源：Lofter

原文地址：https://www.wendangku.net/doc/117971776.html,/post/b8226_6e83806

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数据库设计理论

数据库的设计理论 第一节，关系模式的设计问题 一概念： 1. 关系模型：用二维表来表示实体集，用外键来表示实体间的联系，这样的数据模型，叫做关系数据模型。 关系模型包含内涵和外延两个方面： 外延：就是关系或实例、或当前值。它与时间有关，随时间的变化而变化。（主要是由于元组的插入、删除、修改等操作引起的） 内涵：内涵是与时间独立的，它包括关系属性、以及域的一些定义和说明。还有数据的各种完整性约束。 数据的完整性约束分为静态约束和动态约束。 静态约束包括数据之间的联系（称为数据依赖），主键的设计和各种限制。 动态约束主要定义如插入、删除和修改等操作的影响。 通常我们称内涵为关系模式。 2. 关系模式：是对一个关系的描述，二维表的表头那一行称为关系模式，又称为表的框架或记录类型。 关系模式的定义包括：模式名、属性名、值域名和模式的主键。关系模式仅仅是对数据特征的描述。 关系模式的一般形式为R ( U , D , DOM , F ) R 是关系名。 U 是全部属性的集合。 D 是属性域的集合。 DOM 是U 和D 之间的映射关系，关系运算的安全限制。 F 是属性间的各种约束关系，也称为数据依赖。

关系模式可以表示为： 关系模式（属性名1，属性名2 ，……，属性名n ） 示例：学生（学号，姓名，年龄，性别，籍贯）。 当且仅当U 上的一个关系r 满足 F 时，r 就称为关系模式R（U，F）上的一个关系，R是关系的型，r 是关系的值，每个值称为R 的一个关系。 关系数据库模式： 一个数据库是由多个关系构成的。 一个关系数据库对应多个不同的关系模式，关系数据库模式是一个数据库中所有的关系模式的集合。它规定了数据库的全局逻辑结构。 关系数据库模式可以表示为： S = { Ri < Ui , Di , DOM , Fi > | i = 1,2,…, n } 3. 关系子模式 关系子模式是用户所用到的那部分数据的描述。 外模式是关系子模式的集合。 4. 存储模式 存储模式及内模式。 关系数据库理论的主要内容： （1）数据依赖。数据依赖起着核心的作用。 （2）范式。 （3）模式的设计方法。 如何设计一个合理的数据库模式： （1）与实际问题相结合。 泛关系模式：把现实问题的所有属性组成一个关系模式 泛关系：泛关系模式的实例称为泛关系。 泛关系模式中存在的问题： a 数据冗余 b 更新异常， c 插入异常 d 删除异常。

关系型数据库设计原理

关系型数据库设计原理 1．为E-R图中的每个实体建立一张表。 2．为每张表定义一个主键（如果需要，可以向表添加一个没有实际意义的字段作为该表的主键） 3．增加外键表示一对多关系。 4．建立新表表示多对多关系。 5．为字段选择合适的数据类型。 6．定义约束条件（如果需要）。 7．评价关系的质量，并进行必要的改进 数据库是存储数据库对象的容器。MySQL数据库的管理主要包括数据库的创建、选择当前操作的数据库、显示数据库结构以及删除数据库等操作。成功创建choose数据库后，数据库根目录下会自动创建数据库目录。使用MySQL命令show databases;即可查看MySQL服务实例上所有的数据库使用MySQL命令show create database choose;可以查看choose数据库的相关信息（例如MySQL版本ID号、默认字符集等信息）执行“use choose;”命令后，后续的MySQL命令以及SQL语句将自动操作choose数据库中所有数据库对象。删除student 数据库，使用SQL语句 drop database student 表是数据库中最为重要的数据库对象MyISAM和InnoDB存储引擎设置默认的存储引擎创建数据库表显示表结构表记录的管理 MySQL提供了插件式（Pluggable）的存储引擎，存储引擎是基于表的，同一个数据库，不同的表，存储引擎可以不同。甚至同一个数据库表，在不同的场合可以应用不同的存储引擎。 表记录的插入表记录的修改表记录的删除MySQL特殊字符序列 向数据库表插入记录时，可以使用insert语句向表中插入一条或者多条记录，也可以使用insert….select语句向表中插入另一个表的结果集。 本章详细讲解select语句检索表记录的方法， select语句概述使用where子句过滤结果集使用order by子句对结果集排序使用聚合函数汇总结果集使用group by子句对记录分组统计合并结果集子查询选课系统综合查询 使用正则表达式模糊查询全文检索 视图与表有很多相似的地方，视图也是由若干个字段以及若干条记录构成，视图也可以作为select语句的数据源。甚至在某些特定条件下，可以通过视图对表进行更新操作。视图中保存的仅仅是一条select语句，视图中的源数据都来自于数据库表，数据库表称为基本表或者基表，视图称为虚表。 1．使操作变得简单 2．避免数据冗余 3．增强数据安全性 4．提高数据的逻辑独立性 如果某个视图不再使用，可以使用drop view语句将该视图删除视图分为普通视图与检查视图。通过检查视图更新基表数据时，只有满足检查条件的更新语句才能成功执行

数据库课程设计完整版

数据库课程设计完 整版

HUNAN CITY UNIVERSITY 数据库系统课程设计 设计题目：宿舍管理信息系统姓名： 学号： 专业：信息与计算科学指导教师：

20年 12月1日 目录 引言3 一、人员分配 4 二、课程设计目的和要求 4 三、课程设计过程 1.需求分析阶段 1.1应用背景 5 1.2需求分析目标5 1.3系统设计概要5 1.4软件处理对象 6 1.5系统可行性分析6 1.6系统设计目标及意义7 1.7系统业务流程及具体功能 7

1.8.1数据流程图8 2.系统的数据字典11 3.概念结构设计阶段 13 4.逻辑结构设计阶段 15 5.物理结构设计阶段 18 6.数据库实施 18 7.数据库的运行和维护 18 7.1 解决问题方法 19 7.2 系统维护 19 7.3 数据库性能评价 19 四、课程设计心得. 20参考文献 20 引言

学生宿舍管理系统对于一个学校来说是必不可少的组成部分。当前好多学校还停留在宿舍管理人员手工记录数据的最初阶段，手工记录对于规模小的学校来说还勉强能够接受，但对于学生信息量比较庞大，需要记录存档的数据比较多的高校来说，人工记录是相当麻烦的。而且当查找某条记录时，由于数据量庞大，还只能靠人工去一条一条的查找，这样不但麻烦还浪费了许多时间，效率也比较低。当今社会是飞速进步的世界，原始的记录方式已经被社会所淘汰了，计算机化管理正是适应时代的产物。信息世界永远不会是一个平静的世界，当一种技术不能满足需求时，就会有新的技术诞生并取代旧技术。21世纪的今天,信息社会占着主流地位，计算机在各行各业中的运用已经得到普及，自动化、信息化的管理越来越广泛应用于各个领域。我们针对如此，设计了一套学生宿舍管理系统。学生宿舍管理系统采用的是计算机化管理，系统做的尽量人性化，使用者会感到操作非常方便，管理人员需要做的就是将数据输入到系统的数据库中去。由于数据库存储容量相当大，而且比较稳定，适合较长时间的保存，也不容易丢失。这无疑是为信息存储量比较大的学校提供了一个方便、快捷的操作方式。本系统具有运行速度快、安全性高、稳定性好的优点，而且具备修改功能，能够快速的查询学校所需的住宿信息。 面对当前学校发展的实际状况，我们经过实地调研之后，对宿舍管理系统的设计开发做了一个详细的概述。

数据库课程设计指导书讲解

《数据库原理与应用》课程设计指导书 制订教师：张娟 城市学院 2015年12月

数据库课程设计指导书 模块01 “教学管理系统”数据库设计 1、设计步骤 工作任务 任务1：“学分制教学管理系统”需求分析 任务2：“学分制教学管理系统”概念设计 任务3：“学分制教学管理系统”逻辑设计 任务4：“学分制教学管理系统”逻辑设计 学习目标 理解关系型数据库基本概念 熟悉数据库设计的主要阶段和步骤 掌握数据库概念设计中绘制E-R 图的方法 掌握将E-R 图转换为数据表逻辑形式的方法 理解并掌握数据库设计规范化方法 2、设计内容 任务1-1 “学分制教学管理系统”需求分析 ● 数据库设计 ● 数据库系统的分析与设计一般分为需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计四个阶段。在数据库系统设计的整个过程中，需求分析和概念设计可以独立于任何的数据库管理系统（DBMS ），而逻辑设计和物理设计则与具体的数据库管理系统密切相关。 需求分析 概念设计 逻辑设计 物理设计 需求分析说明书 独立于数据库管理系统 相关于数据库管理系统 DBMS 的特征 硬件和操作系统的特征 数据库概念模式 数据库逻辑模式 数据库物理模式 需求分析 分析用户的要求。需求分析是数据库系统设计的基础，通过调查和分析，了解用户的信息需求和处理需求，并以数据流图、数据字典等形式加以描述。 概念设计 主要是把需求分析阶段得到的用户需求抽象化为概念模型。概念设计是数据库系统设计的关键，我们将使用E-R 模型作为概念模式设计的工具。 逻辑设计 就是将概念设计阶段产生的概念模式转换为逻辑模式。因为逻辑设计与数据库管理系统（DBMS ）密切相关，本书以关系模型和关系数据库管理系统为基础讨论逻辑设计。

关系数据库逻辑设计(一)

关系数据库逻辑设计(一) (总分：116.98，做题时间：90分钟) 一、选择题(总题数：37，分数：37.00) 1.数据库逻辑设计的依据不包括______。 A) 概念模型 B) 安全性要求 C) 数据约束 D) 功能模型 （分数：1.00） A. B. C. D. √ 解析：[解析] 数据库逻辑设计的依据是数据库概念设计的结果，包括概念数据模型、数据处理要求、数据约束、安全性要求及DBMS的相关信息，因此本题答案为D。 2.以下关于数据库逻辑设计叙述错误的是______。 A) 数据库逻辑设计是面向机器世界的 B) 这个阶段将按照数据库管理系统支持的数据模型来组织和存储数据 C) 目标是得到实际的数据库管理系统可处理的数据库模式，并做到数据结构合理 D) 包括定义和描述数据库的局部逻辑结构、数据之间的关系、数据完整性及安全性要求等 （分数：1.00） A. B. C. D. √ 解析：[解析] 数据库逻辑设计包括定义和描述数据库的全局逻辑结构、数据之间的关系、数据完整性及安全性要求等。因此本题答案为D。 3.在关系数据库设计中，设计关系模式是数据库设计中哪个阶段的任务______。 A) 逻辑设计阶段 B) 概念设计阶段 C) 物理设计阶段 D) 需求分析阶段 （分数：1.00） A. √ B. C. D. 解析：[解析] 关系数据模型是常用的逻辑数据模型，所以设计关系模式是数据库设计中逻辑设计阶段的任务，因此本题答案为A。 4.对于关系的主码必须满足的条件，有下列说法： Ⅰ．一个关系中的主码属性或属性组能函数决定该关系中的所有其他属性 Ⅱ．一个关系中的主码属性不能与其他关系中的主码属性重名 Ⅲ．在一个关系中，一个主码属性的任一真子集都不能函数决定其他属性

关系型数据库和非关系型数据库完整版

关系型数据库和非关系 型数据库 集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

关系型数据库和非关系型数据库 自1970年，埃德加·科德提出关系模型之后，关系数据库便开始出现，经过了40多年的演化，如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候，人们发现，在这个信息爆炸的“大数据”时代，关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈，面对一个表中上亿条的数据，SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道，往往添加了越多的约束的技术，在一定程度上定会拖延其效率。 在1998年，CarloStrozzi提出NOSQL的概念，指的是他开发的一个没有SQL功能，轻量级的，开源的关系型数据库。注意，这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别，它确确实实字如其名，指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷，CarloStrozzi也发觉，其实我们要的不是"nosql"，而应该是"norelational"，也就是我们现在常说的非关系型数据库了。 在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，我们必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。 非关系型数据库提出另一种理念，他以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束，他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，SQL数据库显得更为合适。 目前出现的NoSQL(NotonlySQL，非关系型数据库)有不下于25种，除了Dynamo、Bigtable以外还有很多，比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色，是基于不同应用场景而开发的，而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。 以下是MongoDB的一些情况： MongoDB是基于文档的存储的（而非表），是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json 的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free)，意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数 据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题。因为Mongo主要是支持海量数据存储的，所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS，可以支持海量的数据存储。由于Mongo可以支持复杂的数据结构，而且带有强大的数据查询功能，因此非常受到欢迎。 关系型数据库的特点 1.关系型数据库

数据库课程设计完整版

HUNAN CITY UNIVERSITY 数据库系统课程设计设计题目：宿舍管理信息系统 姓名： 学号： 专业：信息与计算科学 指导教师： 20年 12月1日 目录 引言 3 一、人员分配 4 二、课程设计目的和要求 4 三、课程设计过程 1.需求分析阶段 1.1应用背景 5 1.2需求分析目标5 1.3系统设计概要 5 1.4软件处理对象 6 1.5系统可行性分析 6 1.6系统设计目标及意义7

1.7系统业务流程及具体功能 7 8 2.系统的数据字典11 3.概念结构设计阶段 13 4.逻辑结构设计阶段 15 5.物理结构设计阶段 18 6.数据库实施 18 7.数据库的运行和维护 18 7.1 解决问题方法 19 7.2 系统维护 19 7.3 数据库性能评价 19 四、课程设计心得. 20 参考文献 20 引言 学生宿舍管理系统对于一个学校来说是必不可少的组成部分。目前好多学校还停留在宿舍管理人员手工记录数据的最初阶段，手工记录对于规模小的学校来说还勉强可以接受，但对于学生信息量比较庞大，需要记录存档的数据比较多的高校来说，人工记录是相当麻烦的。而且当查找某条记录时，由于数据量庞大，还只能靠人工去一条一条的查找，这样不但麻烦还浪费了许多时间，效率也比较低。当今社会是飞速进步的世界，原始的记录方式已经被社会所淘汰了，计算机化管理正是适应时代的产物。信息世界永远不会是一个平静的世界，当一种技术不能满足需求时，就会有新的技术诞生并取代旧技术。21世纪的今天,信息社会占着主流地位，计算机在各行各业中的运用已经得到普及，自动化、信息化的管理越来越广泛应用于各个领域。我们针对如此，设计了一套学生宿舍管理系统。学生宿舍管理系统采用的是计算机化管理，系统做的尽量人性化，使用者会感到操作非常方便，管理人员需要做的就是将数据输入到系统的数据库中去。由于数据库存储容量相当大，而且比较稳定，适合较长时间的保存，也不容易丢失。这无疑是为信息存储量比较大的学校提供了

数据库课设说明书

目录 前言------------------------------------------------------------ 1 正文 1 1引言 ---------------------------------------------------------- 1 2数据库设计----------------------------------------------------- 1 2.1本系统功能需求分析------------------------------------------- 2 2.2业务流图----------------------------------------------------- 2 2.3数据字典(DD： DATA DICTIONARY) --------------------------------- 3 2.4E-R 图------------------------------------------------------ 5 2.5概念数据模型和物理概念模型----------------------------------- 5 2.6创建数据库以及数据表----------------------------------------- 7 2.7数据测试---------------------------------------------------- 11 3存在问题和建议------------------------------------------------ 22 4收获和体会---------------------------------------------------- 22 致------------------------------------------------------------- 23 参考文献------------------------------------------------------- 23

关系数据库设计

目录 一 Codd的RDBMS12法则——RDBMS的起源 二关系型数据库设计阶段 三设计原则 四命名规则 数据库设计，一个软件项目成功的基石。很多从业人员都认为，数据库设计其实不那么重要。现实中的情景也相当雷同，开发人员的数量是数据库设计人员的数倍。多数人使用数据库中的一部分，所以也会把数据库设计想的如此简单。其实不然，数据库设计也是门学问。 从笔者的经历看来，笔者更赞成在项目早期由开发者进行数据库设计（后期调优需要DBA）。根据笔者的项目经验，一个精通OOP和ORM的开发者，设计的数据库往往更为合理，更能适应需求的变化，如果追其原因，笔者个人猜测是因为数据库的规范化，与OO的部分思想雷同（如内聚）。而DBA，设计的数据库的优势是能将DBMS的能力发挥到极致，能够使用SQL和DBMS实现很多程序实现的逻辑，与开发者相比，DBA优化过的数据库更为高效和稳定。如标题所示，本文旨在分享一名开发者的数据库设计经验，并不涉及复杂的SQL语句或DBMS使用，因此也不会局限到某种DBMS产品上。真切地希望这篇文章对开发者能有所帮助，也希望读者能帮助笔者查漏补缺。 一?Codd的RDBMS12法则——RDBMS的起源 Edgar Frank Codd（埃德加·弗兰克·科德）被誉为“关系数据库之父”，并因为在数据库管理系统的理论和实践方面的杰出贡献于1981年获图灵奖。在1985年，Codd 博士发布了12条规则，这些规则简明的定义出一个关系型数据库的理念，它们被作为所有关系数据库系统的设计指导性方针。 1.信息法则?关系数据库中的所有信息都用唯一的一种方式表示——表中的值。 2.保证访问法则?依靠表名、主键值和列名的组合，保证能访问每个数据项。 3.空值的系统化处理?支持空值（NULL），以系统化的方式处理空值，空值不依赖于数据类型。 4.基于关系模型的动态联机目录?数据库的描述应该是自描述的，在逻辑级别上和普通数据采用同样 的表示方式，即数据库必须含有描述该数据库结构的系统表或者数据库描述信息应该包含在用 户可以访问的表中。 5.统一的数据子语言法则?一个关系数据库系统可以支持几种语言和多种终端使用方式，但必须至少 有一种语言，它的语句能够一某种定义良好的语法表示为字符串，并能全面地支持以下所有规 则：数据定义、视图定义、数据操作、约束、授权以及事务。（这种语言就是SQL) 6.视图更新法则?所有理论上可以更新的视图也可以由系统更新。 7.高级的插入、更新和删除操作?把一个基础关系或派生关系作为单个操作对象处理的能力不仅适应 于数据的检索，还适用于数据的插入、修改个删除，即在插入、修改和删除操作中数据行被视 作集合。 8.数据的物理独立性?不管数据库的数据在存储表示或访问方式上怎么变化，应用程序和终端活动都 保持着逻辑上的不变性。 9.数据的逻辑独立性?当对表做了理论上不会损害信息的改变时，应用程序和终端活动都会保持逻辑 上的不变性。 10.数据完整性的独立性?专用于某个关系型数据库的完整性约束必须可以用关系数据库子语言定 义，而且可以存储在数据目录中，而非程序中。

关系型数据库和范式理论设计及实体模型

一，关系型数据库 关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。 简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 关系模型中常用的概念： ?关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名?元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录 ?属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段 ?域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制 ?关键字：一组可以唯一标识元组的属性，数据库中常称为主键，由一个或多个列组成 ?关系模式：指对关系的描述。其格式为：关系名(属性1，属性2， ... ... ，属性N)，在数据库中成为表结构 关系型数据库的优点： ?容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解 ?使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便 ?易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率 二,范式，英文名称是 Normal Form，它是英国人 E.F.Codd（关系数据库的老祖宗）在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的，范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法，以下就是对这三个范式的基本介绍： 第一范式（1NF）： 数据表中的每一列(字段)，必须是不可拆分的最小单元，也就是确保每一列的原子性。

通俗解释：一个字段只存储一项信息 例如： userInfo: '山东省烟台市 1318162008' 依照第一范式必须拆分成: userInfo: '山东省烟台市' userTel: '1318162008'两个字段 第二范式（2NF）： 满足1NF后要求表中的所有列，都必需依赖于主键，而不能有任何一列与主键没有关系（一个表只描述一件事情）。 通俗解释：任意一个字段都只依赖表中的同一个字段 例如： 订单表只能描述订单相关的信息，所以所有的字段都必须与订单ID相关。 产品表只能描述产品相关的信息，所以所有的字段都必须与产品ID相关。 因此在同一张表中不能同时出现订单信息与产品信息。 第三范式（3NF）：第三范式(3NF)：满足2NF后，要求：表中的每一列都要与主键直接相关，而不是间接相关（表中的每一列只能依赖于主键） 例如：订单表中需要有客户相关信息，在分离出客户表之后，订单表中只需要有一个用户ID即可，而不能有其他的客户信息，因为其他的用户信息是直接关联于用户ID，而不是关联于订单ID。 注意事项： 1.第二范式与第三范式的本质区别：在于有没有分出两张表。 第二范式是说一张表中包含了多种不同实体的属性，那么必须要分成多张表，第三范式是要求已经分好了多张表的话，一张表中只能有另一张标的ID，而不能有其他任何信息，（其他任何信息，一律用主键在另一张表中查询）。 2.必须先满足第一范式才能满足第二范式，必须同时满足第一第二范式才能满足第三范式。

影院票务在线系统数据库课程设计说明书

中国计量学院经济与管理学院 课程设计报告 课程设计名称影院票务在线系统 专业信息管理与信息系统 班级08信管（2） 姓名沈佳锋、潘满 学号0800702207、0800702208 指导教师钮亮 2010年 9月 16日 I

《影院票务在线系统》课程设计报告 目录 一、绪论 (1) 1. 课题简介 (1) 2. 设计目的 (1) 3. 设计内容 (1) 二、需求分析 (4) 1．需求分析的任务 (4) 2．需求分析的过程 (4) 3．数据字典 (5) 三、概念结构设计 (9) 1．概念结构设计的方法与步骤 (9) 1.1 概念结构设计的方法 (9) 1.2 概念结构设计的步骤 (9) 2．数据抽象与局部视图设计 (9) 3．视图的集成 (11) 四、逻辑结构设计 (12) 1．ER图向关系模型的转换 (12) 2．数据模型的优化 (12) 3．数据库的结构 (12) 五、数据库的实施与运行 (15) 1．数据的载入 (17) 2．数据库的运行 (17) 总结 (20)

一、绪论 一、绪论 1. 课题简介 计算机的出现和逐步普及，把信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位.信息量,信息传播的速度，信息处理的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式在增长。人类进入了信息时代。 当今，人们已经可以娴熟应用电脑技术对影片进行CG合成、3D剪辑制作。观赏影片也成了人们日常生活中必不可少的一项娱乐项目。那么，现今有一项难题摆在我们面前：当我们从网络上获取最新影片上映时间的时候，迫不及待带着好友一起奔向电影院的时候，可能会碰上被告知票已售完的尴尬局面。如何能够在网上就能知道附近影院票务情况，成了一项新的立题。本文所阐述的影院票务在线系统，通过对实际的影院票务销售查询过程的研究及对何种数据库管理系统的模型分析，结合现实中影院票务销售所存在的不足，旨在通过在线网络票务销售系统，分析解决这一难题。影院票务在线管理系统，能提高影院管理运作效率，其主要任务，是通过计算机来实现影院票务销售的联网发行，为此，实现此目的的最佳途径就是数据库技术。其中，各个影院管理者可以将各自影院的票务信息存入计算机，注册用户可以根据自己所在地，查找与选择最近的影院及订购自己喜欢的影票。本文所阐述的影院票务管理系统可提供广泛、及时的影票信息，提高影院运行效率，满足消费者足不出户轻松订票的需要，此系统规模不太大但又要保证支持日常工作的要求，以便系统应易于扩充，方便日后统一联网与管理，提高管理水平。 2．设计目的 目前，通过计算机来提高各行各业管理部门运行效率的例子已经屡见不鲜。但是，我们发现，在影院电影票务售票情况上还存在一定的问题，观众去影院可能会出现票已售完而白忙活一场的尴尬局面。我们所设计的电影票务在线管理系统，它所能解决的问题就是当人们想去电影院看电影的时候，不需要当面再去影院购票，而是可以直接通过这个系统在家里足不出户轻松一点就能将自己喜欢的影票预定完成。这样对于观众买票是很方便的一件事，观众可以根据自己的空余时间来预定完成自己所喜欢的 1

非结构化存储方案

非结构化数据存储方案 一、存储类型体系： 1.1 存储类型体系结构图 1.2 存储类型体系描述 （1）块存储：将存储区域划分为固定大小的小块，是传统裸存设备的存储空间对外暴露方式。块存储系统将大量磁盘设备通过SCSI/SAS或FC SAN与存储服务器连接，服务器直接通过SCSI/SAS或FC协议控制和 访问数据。主要包括DAS和SAN两种存储方式。对比如下图：

（2） 分布式文件存储：文件存储以标准文件系统接口形式向应用系统提供 海量非结构化数据存储空间。分布式文件系统把分布在局域网内各个计算机上的共享文件夹集合成一个虚拟共享文件夹，将整个分布式文件资源以统一的视图呈现给用户。它对用户和应用程序屏蔽各个节点计算机底层文件系统的差异，提供用户方便的管理资源的手段和统一 的访问接口。主要包括NAS 和HDFS 两种存储方式。 a) 网络附加存储NAS 结构如图：

b)HDFS分布式文件系统存储结构如图： （3）对象存储：对象存储为海量非结构化数据提供Key-Value这种通过键-值查找数据文件的存储模式，提供了基于对象的访问接口，有效地合并了NAS和SAN的存储结构优势，通过高层次的抽象具有NAS的跨平台共享数据优点，支持直接访问具有SAN的高性能和交换网络结 构的可伸缩性。主要包括swift和ceph两种实现形式。 a)Swift，OpenStack Object Storage（Swift）是OpenStack项目的子项目 之一，被称为对象存储。它构建在比较便宜的标准硬件存储基础设 施之上，无需采用RAID（磁盘冗余阵列），通过在软件层面引入一致性散列技术和数据冗余性，牺牲一定程度的数据一致性来达到高可 用性和可伸缩性，支持多租户模式、容器和对象读写操作，适合解 决非结构化数据存储问题。 b)ceph，Linux下PB级分布式文件系统，可轻松扩展PB容量，提供了 对多种工作负载的高性能和高可靠性。它大致分为四部分：客户端 （数据用户），元数据服务器（缓存和同步分布式元数据），一个对 象存储集群（包括数据和元数据），以及最后的集群监视器（执行监 视功能）。

简析关系型数据库系统的设计方法

简析关系型数据库系统的设计方法 1系统总体设计 面向关系数据库的关键字查询系统主要有五部分组成，首先要分析输入的关键字，有几个关键字组成;然后调用全文索引，查看这些关键字所属，是表名、属性名还是属性值;接下来查询数据库的模式图，从而得到几种可能的元组连接树;最后将相应元组连接树转化成SQ L 语句查询关系数据库，生成查询结果，以二维表格形式显示。 2数据库设计 本系统为面向关系数据库的关键字查询系统，在实验中本文选取了M D B数据集，为了进行实验，将数据集整理为以下七个表数据结构。实验数据集(电影信息数据库):Actor(演员表),Consume(设计师),Director(导演信息),Busness股资),Edito r(编辑),Color(颜色信息),Keyw ord(关键词)。 3数据库索引设计 在关系型数据库中，例如0 racl,DB2,SQ L Server和M ySQ L等都提供了对关键字查询的扩展，可以为数据库的表属性建立全文索引，这为实现关系数据库的关键字查询提供了基础。已有多个关系数据库的关键字查询系统被开发出来，BANKS ,D ISCO VER,IR-style,SEKKER 等等。然而在已有的系统中，多数系统仅仅支持数据库中文本属性的查询，却忽略了对数据库中元数据的处理。如果用户给定的查询关键字是数据库中的元数据，则有些系统就不能够满足用户的查询需求，

或者查询结果不够精确，返回大量与查询不相关的结果。SEKKER虽然提出了支持数字属性和元数据的查询，但是却在查询语言上做了限定，只能通过给定的查询语言格式进行查询，所以系统的灵活性不高。 4数据库模式图的构建 在关系数据库中，关键字是通过主外键进行连接的，因此关系数据库采用的数据模型，即为基于模式图建模。模式图的节点对应数据库中的关系，边表示关系间的主外键约束。 模式图(Schem a Graph,GS)是将关系数据库的模式信息定义为模式图GS(V,E)，其中V表示模式图中的节点，与数据库中的关系一一对应，E表示模式图中的边，将具有主外码约束相对应的关系连接起来，关系R;和关系R中的主外键关系对应模式图一条边R -R， 本文数据库对应的数据库模式图如图 3所示。 5关键字检索设计 关键字检索技术主要是，通过分析用户输入的关键字所属类型来确定元组连接树，从而转换成相应的SQ L语句来查询关系数据库。如果用户输入的关键字都是表名，则将几个表自然连接后输出即可;若用户输入的关键字有表名、属性名，那么将属性列加到表中输出就是用户所检索的内容;若用户输入的关键字中有属性值，则将属性值对应属性与表或属性列连接，根据属性值对应元组来显示查询结果。由此可见，对于相同的关键字，如果它不止一种所属值，那么它就会对应不同的SQ L语句。

非结构化数据管理系统

非结构化数据管理系统 1 范围 本标准规定了非结构化数据管理系统的功能性要求和质量要求。 本标准适用于非结构化数据管理系统产品的研制、开发和测试。 2 符合性 对于非结构化数据管理系统是否符合本标准的规定如下： a)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求中的所有要求，则称其满足本标准的基本要求； b)非结构化数据管理系统在满足所有基本要求的前提下，若满足某部分扩展要求，则称其满足本 标准的基本要求和该部分扩展要求； c)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求和扩展要求中的所有要求，则称其满足本标准的 所有要求。 3 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB 18030—2005 信息技术中文编码字符集 GB/T AAAAA-AAAA 非结构化数据访问接口规范 4 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 4.1 非结构化数据unstructured data 没有明确结构约束的数据，如文本、图像、音频、视频等。 4.2 非结构化数据管理系统unstructured data management system 对非结构化数据进行管理、操作的大型基础软件，提供非结构化数据存储、特征抽取、索引、查询等管理功能。 5 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 IDF：逆向文件频率 (Inverse Document Frequency) MFCC：梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）

PB：千万亿字节（Peta Byte） SIFT：尺度不变特征转换（Scale-invariant Feature Transform） TF：词频 (Term Frequency) 6 功能性要求 6.1 总体要求 非结构化数据管理系统的总体要求如下： a)应包括存储与计算设施、存储管理、特征抽取、索引管理、查询处理、访问接口、管理工具七 个基本组成部分； b)宜包括转换加载、分析挖掘、可视展现三个扩展组成部分。 6.2 存储与计算设施 6.2.1 基本要求 存储与计算设施基本要求如下： a)应支持磁盘、磁盘阵列、内存存储、键值存储、关系型存储、分布式文件系统等一种或多种存 储设施； b)应支持单机、并行计算集群、分布式计算集群等一种或多种计算设施。 6.2.2 扩展要求 无。 6.3 存储管理 6.3.1 基本要求 存储管理基本要求如下： a)应提供涵盖原始数据、基本属性、底层特征、语义特征的概念层存储建模功能； b)应提供逻辑层的存储建模功能； c)支持整型、浮点型、布尔型、字符串、日期、日期时间、二进制块等基本数据类型； d)支持向量、矩阵、关联等数据类型； e)应支持根据建好的逻辑层存储模型创建存储实例； f)应支持在创建好的存储实例上插入、修改、删除非结构化数据； g)应支持删除存储实例； h)应支持非结构化数据操作的原子性。 6.3.2 扩展要求 存储管理扩展要求如下： a)应支持全局事务的定义并保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性； b)应支持数据类型的多值结构和层次结构； c)应支持在不同的存储设施上创建存储实例并实现自动映射； d)应支持PB级数据存储。 6.4 特征抽取

数据库课程设计(完整版)

HUNAN CITY UNIVERSITY 数据库系统课程设计 设计题目：宿舍管理信息系统 姓名： 学号： 专业：信息与计算科学 指导教师： 20年 12月1日

目录 引言 3 一、人员分配 4 二、课程设计目的和要求 4 三、课程设计过程 1.需求分析阶段 1.1应用背景 5 1.2需求分析目标5 1.3系统设计概要 5 1.4软件处理对象 6 1.5系统可行性分析 6 1.6系统设计目标及意义7 1.7系统业务流程及具体功能 7 1.8.1数据流程图8 2.系统的数据字典11 3.概念结构设计阶段 13 4.逻辑结构设计阶段 15 5.物理结构设计阶段 18 6.数据库实施 18 7.数据库的运行和维护 18 7.1 解决问题方法 19 7.2 系统维护 19 7.3 数据库性能评价 19 四、课程设计心得. 20参考文献 20

引言 学生宿舍管理系统对于一个学校来说是必不可少的组成部分。目前好多学校还停留在宿舍管理人员手工记录数据的最初阶段，手工记录对于规模小的学校来说还勉强可以接受，但对于学生信息量比较庞大，需要记录存档的数据比较多的高校来说，人工记录是相当麻烦的。而且当查找某条记录时，由于数据量庞大，还只能靠人工去一条一条的查找，这样不但麻烦还浪费了许多时间，效率也比较低。当今社会是飞速进步的世界，原始的记录方式已经被社会所淘汰了，计算机化管理正是适应时代的产物。信息世界永远不会是一个平静的世界，当一种技术不能满足需求时，就会有新的技术诞生并取代旧技术。21世纪的今天,信息社会占着主流地位，计算机在各行各业中的运用已经得到普及，自动化、信息化的管理越来越广泛应用于各个领域。我们针对如此，设计了一套学生宿舍管理系统。学生宿舍管理系统采用的是计算机化管理，系统做的尽量人性化，使用者会感到操作非常方便，管理人员需要做的就是将数据输入到系统的数据库中去。由于数据库存储容量相当大，而且比较稳定，适合较长时间的保存，也不容易丢失。这无疑是为信息存储量比较大的学校提供了一个方便、快捷的操作方式。本系统具有运行速度快、安全性高、稳定性好的优点，并且具备修改功能，能够快速的查询学校所需的住宿信息。 面对目前学校发展的实际状况，我们通过实地调研之后，对宿舍管理系统的设计开发做了一个详细的概述。

数据库课程设计报告户籍管理系统完整版

. 中北大学 数据库课程设计 说明书 班 级： 学号： 姓 名： 学 专 方 向： 指导教师： 企业信息化软件开发与应用

成绩： 2014 年 6 月 1.需求分析 随着城市人口规模的扩大和公安部门对城市及农村人口管理工作规性的逐渐增强，户籍管理工作的业务量急剧增大。传统的手工方法，存在效率低、易出错等缺点，已经难以满足当前户籍管理工作的要求。 因此，结合当前日益成熟的计算机相关技术，开发一个专门针对户籍管理的系统已经非常必要了。户籍管理信息系统是公安部门不可缺少的一部分，更是适应现代户籍制度并推动户籍管理走向科学化、规化、自动化的必要条件。该管理系统能够为用户提供充足的信息和快捷的查询手段，以帮助用户了解户籍工作的情况。它大大改善了公安部门管理、查询户籍的基础工作环境，在一定程度上反映出户籍管理的现代化管理模式。因此人口户籍管理信息系统的开发迫在眉睫。 该课程设计就户籍的迁入、迁出、注销，身份证的办理、领取做了简单地设计。 1.1项目开发背景 近年来，随着计算机技术的发展和互联网时代的到来，我们已经进入了信息时代，随着人口的不断增长，户籍管理部门也应得到良好的发展，利用现代化管理工具使其变成半自动化必定会提高其工作效率。 1.2项目开发目的 户籍管理系统是针对户籍管理部门而开发的，为其改变人口信息仍需要手动处理和查询，个人的信息在处理中丢失或者不明确等现象而设计的。通过这个户籍管理系统，可以让

户籍管理部门提高工作质量和效率，从而达到更快捷、更准确、更方便的目的。 1.3需求分析阶段的目标与任务 1.3.1划分功能模块 在构造系统时，首先从需求出发构造数据库表，然后再由数据库表结合需求化分系统功能模块，这样就把一个大的系统分解为几个小的系统。经过调查分析，户籍信息管理系统应具有以下功能： （1）对户籍的变动进行处理。任何管理部门的户籍信息不会是一成不变的，总是在不断的变化：有迁出、有迁入、户口合并，也有因故注销。因此，设计系统时应考虑到这些情况，实现户籍的日常管理工作。 （2）对所管辖户籍所分离出的个人信息的计算、统计。找到符合条件的个人，进行核对无误后，生成档案文件进行转存，保证数据的安全完整，以此来实现身份证的办理与领取。 （3）查询统计功能。要求即可以单项查询，比如查看某个人工的户口情况等；也可以多项查询，比如同一户口特征的户口浏览，并按照所需的要求进行数据的转存。 1.3.2处理对象 户籍信息:户籍号，户主姓名 户籍成员信息:姓名，户主关系，性别，民族，籍贯，住址，身份证号，文化程度，职业，户籍号，迁入时间，迁出时间，迁入地，迁出地 身份证：姓名，身份证号，性别，民族，地址

金融行业非结构化数据存储方案

金融行业非结构化数据存储方案

传统的银行、保险行业的人工柜台、信贷申请、承保和理赔等业务除了在数据库中记录交易信息，往往也会产生大量的非结构化数据：身份证照片、纸质文件扫描件、取证文件扫描件、现场照片等，依据金融行业相关法规要求，这些文件需长期保存，以便于后督审计和避免可能存在的法律风险。 随着互联网金融的迅猛发展，金融行业的竞争日趋白热化，越来越多的金融公司希望金融科技能够帮助企业降低揽客成本和客户服务成本，提升办公效率和风险评估效率。为此，各大金融机构竞相实施金融科技项目，如：智能化柜台，降低营业网点业务开通成本；无纸化柜台，提升柜台工作和服务效率；理赔智能手机客户端，提升用户理赔效率；智能化信贷审核，提升风险评估效率，降低人力投入成本；基础架构云化、容器化，提升基础资源的利用和管理效率等。 这些新型金融科技的背后，显而易见地会产生海量的图片、文档、音频和视频等非结构化数据，其文件个数和数据量都呈现爆发性增长，对原有的存储系统架构带来了更多的新挑战。 海量非结构化数据带来的挑战

对业务部门来说，海量小文件的访问性能至关重要，直接关系到终端用户的体验，而一个股份制银行省分行的柜台系统、信贷系统每年会新增上亿个文件，大量小文件对文件存储是一大挑战，而很多银行已经在考虑如何实现文件大集中。 而随着VTM（远程虚拟银行服务系统）、双录系统的上线，存储容量需求高速增长，如保险公司银保的双录数据半年即可增加数百TB数据，存储是否能够提供高吞吐能力，来保障音视频文件的读写性能是重要的关注点。 大多数金融机构已经采用分布式数据库、大数据技术，来实现历史数据的在线统一存储和查询，而非结构化数据的存储规模可能会达到PB级甚至EB级，在这种情况下如何实现数据的统一存储和管理、历史数据的实时查询、未来的大数据分析，对存储高度智能化的管理能力提出了更高的要求。 当前IaaS层云化是大趋势，私有云实现了计算和存储资源的云化，分布式数据库实现了结构化数据的云化，云化后的资源可按需分配、弹性扩展。而非结构化数据存储的云化却缺乏很好的解决方案，尤其是随着音视频数据的加入，占用的存储空间越来越大，而这些数据的单位价值不高，如何降低单位存储成本也需重点考量。