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大数据最佳实践

小型管理信息系统开发

以小组为单位选择课程实验需要开发的小型管理信息系统的题目。 毕业后你在工作之余投资经营了一家小型的**服务/销售/租赁公司,位于某大学生活区附近。由于你出色的管理和敏锐的市场触觉,公司发展蒸蒸日上,业务量增长很快。原有的日常工作管理系统是利用手工单据来进行操作的,功能非常简单:记录客户编号名称及服务/销售/租赁记录和费用。这种手工处理系统已明显疲于应付现今的业务规模。你准备发挥自身专业的特长,为自己的这家**服务/销售/租赁公司开发一个**租赁/销售管理系统。你打算充分利用自己在市场、营销、财务、信息等方面的管理知识背景,开发此系统,不但提高业务办理的效率,同时考虑利用此系统增加市场营销的力度。(系统至少包含租/售管理功能、会员管理功能和商品管理功能,其余功能请依据你的企业战略规划考虑添加) 同时也可以考虑其他功能的小型信息系统进行开发,但要有熟悉的组织和业务背景。 首先你需要对此系统做一个规划: (1)请为你的这家“新”公司起个名字,绘制此公司的组织机构图。 公司名称:玛克特超市 (2)确定系统的各类用户,分析陈述各类用户对系统的信息需求。 系统的用户: 物流管理员:查询库存状态,以便及时进货补货 财务人员:结算收银;发票向顾客反馈货物信息;统计销售收入 营销人员:查询畅销货物,以便制定合理经营策略 系统维护员:对系统使用过程中遇到的问题及时改进 总经理:通过审核各个部门上报的数据分析公司盈亏状况,及时调整经营策略 (3)确定本系统的基本功能结构,绘制功能结构图并对各主要功能辅以文字说明。

(4)请利用BPR以及经营管理的相关知识,为你的这家公司识别、规范化并改革其业务流程。

数据库的查询优化方法分析-2019年精选文档

数据库的查询优化方法分析 i=r 随着计算机应用的深入 ,计算机技术的成熟 , 各种应用软件 的普及,应用数据也随着日常工作而迅速增长 , 作为数据仓库的 数据库的重要性也日益显著。 数据库系统作为管理信息系统的核心 , 各种基于数据库的联 机事务处理以及联机分析处理正慢慢的转变成为计算机应用的 最为重要的部分 ,根据以往大量的应用实例来看 , 在数据库的各 种操作中 ,查询操作所占的比重最大 , 而在查询操作中基于 SELECT 吾句在SQL 语句中又是代价最大的语句。如果在使用中 采用了优秀的查询策略 ,往往可以降低查询的时间 , 提高查询的 效率,由此可见查询优化在数据库中的重要性。本文就数据库查 询优化中的策略进行介绍及探索。 1 基于索引的优化 数据库的优化方法多种多样 , 不同的方法对提高数据库查询 效率也不相同。 索引作为数据库中的重要数据结构 , 它的根本目的就是为 了提高查询的效率。而优化查询的重要方法就是建立索引 因为查询而造成的输入输出开销 , 有效提高数据库数据的查 询速 度, 优化了数据库性能。然而在创建索引时也增加了系统时间和 空间的开销。所以创建索引时应该与实际查询需求相结合 , 这样 才能实现真正的优化查询。 1.1 判断并建立必要的索引 对所要创建的索引进行正确的 判断 ,使所创建的索引对数据库的工作效率提高有所帮助。为了 实现这一点 , 我们应做到以下要求 : 在熟记数据库程序中的相关 适合关系数据库系统的索引 , 这样就可以避免表扫描 , 并减少了 , 建立

SQL语句的前提下,统计出常用且对性能有影响的语句;判断数据库系统中哪些表的哪些字段要建立索引。其次 , 对数据库中操作频繁的表 , 数据流量较大的表 , 经常需要与其他表进行连接的表等,要进行重点关注。这些表上的索引将对 SQL语句的性能产生重要的影响。 1.2对索引使用的一些规则索引的使用在一些大型数据库系统中会经常使用到 , 这样可以有效的提高数据库性能 , 使数据库的访问速度得到提高。但索引的使用要恰倒好处 , 所以我们在使用索引时应遵守使用原则 : 建立索引可以提高数据库的查询速度, 但索引过多 ,不但不能实现优化查询 ,反而会影响到数据库的整体性能。索引作为数据库中实际存在的对象 , 每个索引都要占用一定的物理空间。所以对于索引的建立要考虑到物理空间容量以及所建立索引的必要性和实用性。 1.3合理的索引对SQL语句的意义索引建立之后,还要确保其得到了真正的使用 , 发挥了其应有的作用。首先 , 可以通过 SQL语句查询来确定所建立的索引是否得到了使用,找出没有使用到的索引。分析索引建立但没有使用的原因 , 使其真正发挥作

如何优化数据库,提高查询效率

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/ab3095907.html, 如何优化数据库,提高查询效率 作者:代鸿彬 来源:《学习与科普》2019年第10期 摘要:随着信息时代的到来,生活和工作当中已经无法避免的需要和计算机打交道,和 计算机打交道的同时就必须要用到数据库。数据库系统是计算机当中的一项重要系统,储存在用户的关键信息,不仅对个人影响很大,同时对企事业单位也有着重要影响。 关键词:信息时代;数据库;索引 数据库是信息的载体也是数据的最佳表现形式,它的共享性导致了数据会被大量的搜索查询,为了提高查询的效率,就不得不对数据库进行优化。 一、利用索引进行优化。 索引是数据库的重要组成部分,也是使用者根据需要进行查询最直接的方法,优化索引可以提高查询的效率。当前的数据库当中大部分还是使用国际商业机器公司以前的索引顺序存取方法,对于用户来说肯定会选择方便、快捷的索引方式,怎么方便怎么来。在建立索引的时候针对不同的内容,需要建立不同的连接方式,但是随着用户的增多,查询内容和方向的多元化,这就造成了在实际工作当中经常会有使用频率很少的索引出现,甚至也会出现没有查询所需的索引,这种情况可以通过查询优化器进行自动生成的索引进行查询。对于使用频率较为频繁的列,需要对其进行排序或者分组的列上建立索引时,要优化索引提高效率,对于使用频率很少的列可以不建立索引。 二、简化排序进行优化。 对于部分企事业单位需要排序的内容很多时,就要使用大型数据表来满足查询需求,但是大型数据表涉及的内容很多,为了避免出现重复排序的现象需要对数据表进行简化。在大型数据表当中有一部分的内容可以自动进行排序的次序输出,这时就可以直接利用查询优化器进行优化,将复杂的排序简单化,从而提高索引查询效率。需要排序的列对索引优化影响较大,就像语言当中的ORDER BY 或者GROUP BY句子当中的列次序和索引当中的列次序基本是不同的,但是排序的列可通过表的不同形式表现出来。通过简化排序避免了重复的排序,并且将数据库进行了合理的合并。如果不进行简化排序,就需要将排序的范围进行缩小简化,从而提高查询使用的效率。 三、大型表行数据库存取的合理消除。 数据库系统的存储量是有上限的,所有的索引内容都占有数据库空间,尤其是大型数据表占有的空间更大,将会造成索引时间变长。但是大型表行数据有些内容是不必要的,在进行索引查詢时,数据表当中的存取顺序对查询的效率有直接的影响。例如需要采用存取策略时,通

公安大数据的应用

“大数据”的深度应用,开启了公安警务工作的新纪元。传统方式的治安防控体系已逐渐被以“大数据”为核心的信息化新技术所取代,信息化转型已成为公安机关掌控当下和赢得未来的必由之路。本文为大家介绍一下公安大数据的应用。 目前公安工作的应用 目前对于公安大数据的应用方式,可以分为以下三个层次: (一)统计查询:这是对大数据基本的应用方式,主要面向历史与现状,回答已经发生了什么事情,如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 (二)数据挖掘:是目前大数据的核心应用方式,其重点不在于发现因果,而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释,也可能不能马上发现其中的深层次原因,但对工作具有一定指导意义,比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 (三)预测预判:是大数据应用未来的发展方向,在数据统计、分析、挖掘的基础上,建立起合适的数据模型,从数据的关联关系入手,推导出因果关系,能够对一定时期内的趋势走向做出预测,对危险信号做出预警,指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统,包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础,通过大数据平台的智能分析,实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用,帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种,由于其实际应用需求的区别,解决的问题也有所区别。如智能交通领域,目前大数据主要应用于车辆的疏导,比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等),根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方

某私立中学小型信息管理系统可行性研究报告

某私立中学小型信息管理系统可行性研究报告 1.项目简介 1.1项目背景 随着学校规模的逐渐扩大,学校的学生越来越多,新来的教师也越来越多。学校的教学管理比较混乱,存在教学调度信息与学生档案信息等更新不及时、不完整等现象。学校的管理者需要对学生负责,在保证高质量教学工作的同时还要确保各类信息完整、及时、准确和真实。 作为一个发展良好的私立学校,信息化管理是非常必要的。如果能保证学校的信息完整、及时、安全、真实,那么学校的教学质量和教学管理都能相应地提高。人工化的信息管理,不仅浪费大量的人力和物力,信息的及时性、完整性也得不到良好的保证。建立一个安全的、真实的、可靠的学校信息管理系统已经成为一种必然。 1.2项目目标 本系统一方面对日常的教学工作进行计算机化管理,解决现存的问题;另一方面对师生提供有效的共享服务和信息即时交流平台,使其更好地为学生,以方便学生、教职员工、家长随时更新数据,查看数据。 2.需求分析报告 基本要求:本系统包括2个子系统,即教学管理系统和教学服务系统。 针对教学管理系统:管理员可以管理(增加、更新、删除、存档等)所有信息,管理员要区分不同管理权限(比如对应的学生班主任可以管理本班学生的所有信息,系统管理员可以安排教学日历,管理教学调度,更新信息公告等)。系统要提供搜索和统计功能。 针对教学服务管理系统:共享资源平台,讨论区的功能。同时也要提供搜索和下载的功能。 外观要求:简单、简洁、美观、完整的站点布局,完整的有效的链接。 3.总体设计方案 3.1系统功能结构图 图2-3学校信息管理系统功能结构图

4.数据流图 图2-4教学管理系统主要数据流 图2-5教学服务系统主要数据流1.3系统可行性分析

数据库查询优化实验报告_SQLServer2008

SQL Server 2008数据查询的优化方法研究摘要 随着数据存储需求的日益增长,对关系数据的管理和访问就成为数据库技术必须解决的问题。本文主要论述关系数据库查询优化技术,并从它的优化技术进行深入探讨,对系统实现做了一定的论述,并进行了部分的程序实现。 关键词:数据库查询系统优化 引言 SQLServer是是由微软公司开发的基于Windows操作系统的关系型数据库管理系统,它是一个全面的、集成的、端到端的数据解决方案,为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。目前,许多中小型企业的数据库应用系统都是用SQLServer作为后台数据库管理系统设计开发的。设计一个应用系统并不难,但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事。根据多年的实践,由于初期的数据库中表的记录数比较少,性能不会有太大问题,但数据积累到一定程度,达到数百万甚至上千万条,全面扫描一次往往需要数十分钟,甚至数小时。20%的代码用去了80%的时间,这是程序设计中的一个著名定律,在数据库应用程序中也同样如此。如果用比全表扫描更好的查询策略,往往可以使查询时间降为几分钟。而且我们知道,目前数据库系统应用中,查询操作占了绝大多数,查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一。 影响查询效率的因素 SQLServer处理查询计划的过程是这样的:在做完查询语句的词法、语法检查之后,将语句提交给SQLServer的查询优化器,查询优化器通过检查索引的存在性、有效性和基于列的统计数据来决定如何处理扫描、检索和连接,并生成若干执行计划,然后通过分析执行开销来评估每个执行计划,从中选出开销最小的执行计划,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划,然后在合适的时间提交给系统处理执行,最后将执行结果返回给用户。所以,SQLServer中影响查询效率的因素主要有以下几种: 1.没有索引或者没有用到索引。索引是数据库中重要的数据结构,使用索引的目的是避免全表扫描,减少磁盘I/O,以加快查询速度。 2.没有创建计算列导致查询不优化。 3.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)。 4.返回了不必要的行和列。 5.查询语句不好,没有优化。其中包括:查询条件中操作符使用是否得当;查询条件中的数据类型是否兼容;对多个表查询时,数据表的次序是否合理;多个选择条件查询时,选择条件的次序是否合理;是否合理安排联接选择运算等。 SQLServer数据查询优化方法 1、避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary 是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如: select name from employee where salary >60000

大数据库优化(SQLServer)

SQL SERVER性能优化综述 近期因工作需要,希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项,在 网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现,有很多似是而非或 者过时(可能对SQL SERVER6.5以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息,只好自己根据以 前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为,一个系统的性能的提高,不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务,也不单单是开发阶段的事情,而是在整个软件生命周期都需要注意,进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说,在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方,系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力,但是,我们必须注意,性能是很重要的非功能 性需求,必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能 有各种需求的量化的指标。 另一方面,在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型,大的方面,区分是OLTP(联机事务处理系统)和OLAP(联机分析处理系统)。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段,在这个阶段,有一个关系到以后几乎所有性能 调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后,可以进行初步的索引设计,好的索引设计可以指导编码阶段写出高效 率的代码,为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的: 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式,我们可以这样来简单理解范式: 第1规范:没有重复的组或多值的列,这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字,不能依赖于一个组合式主关键字的某些组 成部分。消除部分依赖,大部分情况下,数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖,达到第三范式应该是系统中大部分表的要求,除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了,个人认为,如果全部达到第二范式,大部分达到第三

RH436-1数据管理、存储及集群技术概述

数据管理、存储及集群技术概述 一、数据 1.数据的分类 1.1.用户数据:用户数据的保护比系统数据更具有挑战性,用户数据的丢失或泄露则是致命的,比如银行业务λ 1.2.系统数据:系统数据丢失了并不会造成企业真正的损失λ 1.3.应用数据:应用数据在企业中是最不能轻视的,大量攻击都是通过系统上应用的漏洞来开展的λ 2.数据可用性 2.1.哪些数据必需保证高可用λ 2.2.注意数据的生命周期:分类存储(打包归档还是直接存储)λ 2.3.数据的访问方法和频率:是只读的还是可读写的?是应用程序的数据,还是可以直接访问的数据?是一个网络配置文件,还是为为了安全的配置?λ 2.4.应用程序的“data starved”数据饥饿:不应该是数据跟不上来,而应该是程序跟不上λ 2.5.所有的一切都要防止单点故障(SPOF:single points of failur)λ 3.规划设计 3.1. 数据越少要求越小λ 3.2. 减小复杂性λ 3.3. 增加灵活性λ 3.4. 保证数据的完整性λ 二、集群 集群是有一组计算机来共同完成一件比较复杂的事情。 1.集群的目标 1.1. HPC(High Performance):高性能集群,追求性能,大型的运算,λ 1.2. HA(High Availability):高可用,追求稳定,主要是为了防止单点故障,为了实现的是24小时不间断的工作,并不要求有多快λ 1.3. LBC(Load Balancing):负载均衡集群,基本不用(现大多数利用硬件LBC设备)λ 2.redhat的cluster products 2.1. RHCS(Redhat cluster suite):红帽集群套件,在RHEL5的AP版自带的λ 2.2. GFS(Global File system):全局文件系统,GFS支持并发写入。是一个集群级的文件系统。λ 2.3. CLVM (Clusterd logical volume manager):集群级的逻辑卷,的LVM 只是单机版的逻辑卷,在一个节点做了LVM,只能在这个节点看到。若果使用的是CLVM,做的LVM则可以在整个集群中看到。λ 2.4. Piranha:LVS 基础上设计的一套负载均衡高可用解决方案,LVS是基于IP 的负载均衡技术,由负载调度器和服务访问节点组成。λ 3.集群的基本拓扑

公安视频大数据平台

公安大数据平台视频大数据平台 1.1.1.Hadoop基础平台 系统设计和实现基于Hadoop为基础平台,采用分布式文件系统、分布式列式数据库对数据进行存储,融合流式计算、批处理计算及即席查询多种计算模式,实现数据快速处理的同时极大提高了系统的可扩展性。 1、HDFS HDFS (Hadoop Distributed File System) 是Hadoop项目的核心子项目;是Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。它可以运行于廉价的商用服务器上。总的来说,可以将HDFS的主要特点概括为以下几点。 (1) 处理超大文件 这里的超大文件通常是指数百GB、甚至数百TB大小的文件。在Yahoo!, Hadoop集群也已经扩展到了4000个节点, 用来存储管理PB ( PeteBytes)级的数据。 (2) 流式地访问数据 HDFS的设计建立在更多地响应“一次写入、多次读取”任务的基础之上。一个数据集一旦由数据源生成,就会被复制分发到不同的存储节点中,然后响应各种各样的数据分析任务请求。对HDFS来说,请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。 (3) 运行于廉价的商用机器集群上

Hadoop设计对硬件需求比较低,只须运行在廉价的商用硬件集群上,而无须昂贵的高可用性机器上。 2、MapReduce MapReduce是一个高性能的批处理分布式计算框架,用于对海量数据进行并行分析和处理。与传统数据仓库和分析技术相比,MapReduce适合处理各种类型的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据。MapReduce广泛应用于日志分析、海量数据排序、在海量数据中查找特定模式等场景中。 在Hadoop中,每个Mapreduce任务都被初始化成为一个job。每个job又可以分为两个阶段:Map阶段和Reudce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示,即Map函数和Reduce函数。Map函数接收一个形式的输入,然后同样产生一个形式的中间输出,Hadoop会负责将所有具有相同中间key值得value集合到一起传递给Reduce函数,Reduce函数接收一个如形式的输入,然后对这个value集合进行处理,每个reduce 产生0或1个输出,Reduce的输出也是形式的。 3、HBase Hbase即Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range 来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与Hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。 HBase 从2008 年第一次商用开始,已经被越来越多的在线服务公司所采

中小型超市信息管理系统li

中小型超市信息管理系统 ——数据库设计文档一、需求分析

(一)项目背景 1.随着人们生活水平的提高,消费水平也随之提高,因此中小型超市凭着其方便,快捷的特点,已经越来越深入人们的市场生活,是人们每天消费的重要场所。目前超市商品管理系统已经在大中小型的超市中得到了广泛的应用,超市管理需要现代化和信息化,只有合理的运用信息化的管理,才能在市场竞争中立于不败。超市管理系统不仅能够提高经营者的回报,而且能够随时掌握市场的动向,为经营者提供必要的市场信息,解决了经营者最需要解决的迫切问题,同时超市管理系统对操作人员的要求不高,也合理的节约了成本的投入。 2. 系统功能及特点简介: 我们的“中小型超市商品信息管理系统”是专门针对中小型超市日常商品管理而开发的通用性,实用性很强的管理系统。不仅集进货、库存、销售于一体,同时还集成了报表打印、查询统计、库存分析、库存预警等多种实用的功能,实现了对商品的全面管理。我们设计这个系统的目的是开发一个简单实用的,界面整洁的,和谐友善的管理系统。任何没有计算机使用技能的人都能快速掌握其使用。 3. 数据采集 系统中数据主要来源: (1)商品进货的记录信息 (2)商品库存信息 (3)商品销售的记录信息 (4)供应商信息 (5)超市工作人员信息 (6)消费者相关信息 (二)系统流程: 1.在商品模块中可以查看和修改商品的基本信息,如商品的进货,售货和商品存入仓库的情况等; 2.在员工模块中可以查看和修改员工的基本信息,如员工姓名,住址,工资,工作日的作息时间等; 3.在财务模块中可以查看和修改超市的消费,支出,获得的利润等; 4.在顾客模块中可以查看和修改消费者消费的基本信息,如办理会员卡的顾客信息,以及顾客对超市的意见反馈等。

分布式数据库查询优化技术

分布式数据库查询优化技术 摘要在分布式数据库中,由于高可靠性和高速度性是其重要特点,所以对查询执行的要求也就更高。而查询执行中查询优化是执行的关键环节,查询优化在很大程度上决定查询的效率或快慢。本文讨论的重点是对分布式查询执行的全局处理策略进行优化,尽可能避免通信代价的开销,并着眼于查询执行的实际代价,从分布式系统中选出一个最优的执行节点。从查询执行的效果出发,通过统计的方式,不断从最近的查询执行代价学习纠正最近查询执行的统计代价,为查询的全局处理提供参考,以达到优化执行、提高执行效率和速度的目的。 1 分布式数据库概述 1.1 分布式数据库的定义 所谓分布式数据库系统就是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成, 每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统,它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端,以及各自的局部数据库管理系统,分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。简单的说,分布式数据库系统是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统,但在物理结构上是分布式的[1]。 1.2 分布式数据库系统的组成 如图1-1所示,分布式数据库系统由以下述成分组成: (1)多台计算机设备,并由计算机网络连接。 (2)计算机网络设备,网络通讯的一组软件。 (3)分布式数据库管理系统,它包括GDBMS、LDBMS、CM,除了具有全局用户接口由GDBMS连接外,还可以具有自治场地用户接口,由场地DBMS,并持有独立的场地目录。 (4)分布式数据库管理者(DDB),包括全局数据库(GDB)和局部数据库(LDB)以及自制场地的自治场地数据库。 (5)分布式数据库管理者(DDBA),它可分为二级,一级为全局数据库管理者(GDBA),另一级问局部或自治场地数据库管理者,统称为局部数据库管理者(LDBA)。 (6)分布式数据库系统软件文档,这是一组与软件相匹配的软件文档及系统各种使用说明和文件。 图1-1 分布式数据库系统的结构 1.3 分布式数据库系统的功能 通常的集中式数据库管理系统应具备以下几个基本的功能[2]: (1)数据库定义功能; (2)数据存取功能; (3)数据库运行管理; (4)数据库的建立和维护功能。 分布式数据库除了须具备以上集中式数据库的功能外,一般还须具有以下几个方面的功能: (1)分布在网络中的各节点的数据库,其物理位置对用户透明; 在用户眼里见到的只是整个系统中有哪些数据库,无论是本地还是远程数据库,用户操纵某一数据库就像操纵本地数据库一样。 (2)处于网络中的各数据库共享的数据应保证一致性:

数据库性能优化基础步骤

1性能优化基本步骤 1.1定位跟踪耗费资源较多的SQL语句步骤 1.1.1 通过SQL查询 (1): 查询出最耗费资源的SQL语句 select t1.SID, t1.SERIAL#, tt.HASH_VALUE, tt.ADDRESS, tt.BUFFER_GETS, --读内存次数 tt.DISK_READS, --磁盘物理读次数 tt.EXECUTIONS, --语句的执行次数 tt.BUFFER_GETS / tt.EXECUTIONS, --平均读内存次数 tt.SQL_FULLTEXT from v$sqlareatt, v$session t1 where (tt.BUFFER_GETS>100000 or tt.DISK_READS>100000) and tt.HASH_VALUE = t1.SQL_HASH_VALUE and tt.ADDRESS = t1.SQL_ADDRESS and t1.STATUS = 'ACTIVE' orderby tt.BUFFER_GETS desc (2):根据客户端程序发出的SQL来定位需要跟踪的session select s.sid sid, s.SERIAL# "serial#", https://www.wendangku.net/doc/ab3095907.html,ername, s.machine, s.program, s.server, s.LOGON_TIME from v$session s 1.1.2 通过Oracle提供的SQL TRACE进行SQL跟踪 (1):跟踪前设定相应参数 1.查询得到需要跟踪的session 2.打开时间开关

Show parameter timed_statistics alter session set timed_statistics=true; execsys.dbms_system.set_bool_param_in_session(sid => 8,serial# => 3,parnam => 'timed_statistics',bval => true); 3.设置跟踪文件存放位置 Show parameter user_dump_dest alter system set user_dump_dest='c:\temp'; (2):启动跟踪功能并让系统运行一段时间 alter session set sql_trace=true; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, true); (3):关闭跟踪功能 alter session set sql_trace=false; execsys.dbms_system.set_sql_trace_in_session(8, 3, false); (4):格式化跟踪数据文件,并分析跟踪结果文件 tkprof dsdb2_ora_18468.trc dsdb2_trace.txt EXPLAIN=SCOTT/TIGER tkprof各参数含义: ' traced_file ' 指定输入文件,即oracle产生的trace文件 'formatted_file'指定输出文件,即我们想得到的易于理解的格式化文件 'EXPLAIN' 利用哪个用户对trace文件中的sql进行分析得到该sql语句的执行计划1.2查看分析执行计划 1.2.1查看执行计划 (1):Sqlplus中可按F5查看执行计划 (2):使用执行计划表进行查看 使用语句将SQL语句的执行计划装入plan_table表,然后进行分析查看explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value (3):示例演示 1.让ORALCE自动选择最优的执行计划,不人为干预 explainplansetstatement_id = 'dd'into plan_table for select t.type_name,t.source_value,t.standard_value from ODS_STD_COMP t,ODS_STD_COMP_BAK t1 where t.system_id = t1.system_id and t.type = t1.type and t.source_value = t1.source_value

分析:公安大数据应用的构建方式与难点

分析:公安大数据应用的构建方式与难点 来源:苏州科达 公安行业一直是安防技术应用的前沿市场,在安防领域,目前对于公安大数据的应用方式,可以分为以下三个层次: 1、统计查询:这是对大数据最基本的应用方式,主要面向历史与现状,回答已经发生了什么事情,如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 2、数据挖掘:是目前大数据的核心应用方式,其重点不在于发现因果,而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释,也可能不能马上发现其中的深层次原因,但对工作具有一定指导意义,比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 3、预测预判:是大数据应用未来的发展方向,在数据统计、分析、挖掘的基础上,建立起合适的数据模型,从数据的关联关系入手,推导出因果关系,能够对一定时期内的趋势走向做出预测,对危险信号做出预警,指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统,包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础,通过大数据平台的智

能分析,实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用,帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种,由于其实际应用需求的区别,解决的问题也有所区别。如智能交通领域,目前大数据主要应用于车辆的疏导,比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等),根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地,比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面,就是基于大数据的技术分析所得。 公安大数据应用的构建方式与难点 以车辆分析系统为例,介绍如何在平安城市大数据平台上构建应用: 1、数据的来源与构成 基于大数据平台的车辆分析系统,其数据可分为静态数据与动态数据。静态数据主要来源于车驾管库、盗抢库、布控车辆库、涉案车辆库等公安业务系统的资源情报类数据库,这些数据构成了车辆数据仓库的核心库。动态数据主要是来源于卡口联网平台,其数据可分为结构化的卡口通行数据与非结构化的卡口过车图片,这些数据随着时间的推移而不断增长,构成了车辆数据仓库的中心库。来自于其他设备如枪机、球机等视频监控设备抓拍或截取的车辆图片,来自于系统外的车辆图片,构成了车辆数据仓库的外围库。 2、数据的存储 对于核心库的车辆静态数据,通常都是存储于关系型数据库中。对于中心库的卡口通行数据,则存放在面向列的高可靠高性能分布式数据库HBase中,其中实时过车记录部分,因其查询量大且更新速度快,放置在内存中以优化吞吐量,降低系统I/O负荷。外围库的车辆图片数据,则存储在类似于IPSAN这样的普通存储空间内。 3、数据的结构化与搜索查询 对于卡口过车图片这样的海量非结构化数据而言,为了实现数据的检索,必须通过智能分析技术对其进行结构化并入库,从卡口图片中提取出车牌颜色、车身颜色、车标、细分车型等传统卡口前端不能提供的结构化信息并存储在HBase 中。

C++小型公司员工信息管理系统设计分析报告要点

C++小型公司员工信息管理系统设计报告要点

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高职学院 C++程序设计语言上学期 课程设计报告 (2011 -2012第1学期) 课程设计类型:C语言程序设计 题目:人员信息管理系统 学号: 姓名: 专业:计算机应用基础 指导教师: 课程设计日期: 2012.12.23-2012.12.27.

目录 1. 问题分析 (1) 2. 总体设计 (1) 2.1 功能分析 (1) 3. 详细设计 (2) 3.1 程序结构图 (2) 3.2 程序类结构图 (2) 3.3 程序类结构图 (3) 4. 功能测试 (4) 4.1 本系统的主界面 (4) 4.2 录入功能的主界面 (4) 4.3 显示功能的主界面 (5) 4.4 查找功能的主界面 (5) 4.5 修改功能的主界面 (6) 4.6 删除功能的主界面 (6) 4.7 清理功能的主界面 (7) 4.8 退出功能的主界面 (7) 5. 课设小结 (7) 参考文献 (8) 附录:源代码清单 (8)

1. 问题分析 1.1 问题描述 1.题目《人员信息管理系统》设计 2.设计说明与要求 (1)公司主要有4类人员:经理、技术人员、销售员、销售经理,要求存储这些人的姓名、年龄、工资信息。 (2)工资的计算方法 A、经理:固定为8000元; B、技术员:工作时间*每小时酬金(100RMB); C、销售员:4%提成; D、销售经理:1%提成+固定工资(5000RMB); (3)实现功能 ①录入:输入各种数据,并录入TXT文件保存; ②显示:显示员工的数据信息; ③查找:查找员工的数据信息; ④修改:修改员工的数据信息; ⑤删除:删除员工的数据信息; ⑥退出:退出本系统; ⑦清理存储文件:清理系统产生的TXT文件; 2. 总体设计 2.1 功能分析 使用面向对象的程序设计思想进行分析,整个系统涉及两大类信息和操作,公司,人员。所以系统主要涉及两个大类:公司类business、人员类person。系统的总体框架就是公司类,人员类的定义;主函数中定义一个公司对象,循环显示主菜单并根据用户选择调用公司类的相应方法(成员函数)。

华为公安大数据解决方案

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公安大数据是指通过对公安原有卡口、车辆、人口、案件等多维海量数据的挖掘和分析,把离散的、碎片化的数据加工形成具有警务价值的数据处理技术。华为基于对公安业务及数据的深刻理解,全面覆盖大数据领域关键技术,推出了智能融合的公安大数据解决方案,提供海量数据存储、处理和分析等多维度服务,并与多地公安客户及各应用厂家展开紧密合作,打造服务于实战应用的智能大数据解决方案。 背景 随着信息化技术的飞速发展,大数据为公安信息化建设带来了新的机遇。大数据产生大信息,大信息产生大价值,大价值才能有大服务、大实战。在大数据时代,基于公安数据与社会数据融合的大数据分析研判在侦破案件、预防犯罪、精确打击、辅助决策等警务工作中的作用日益凸显。 应用场景

通过Hadoop 、MPP DB 、Spark 等海量数据处理技术,将公安内部数据、视频数据、政府数据及互联网数据进行综合碰撞分析,挖掘数据隐藏的价值和内在关联,同时通过人物、车辆、行为分析等 模型进行数据筛选,为各警种提供大数据服务。 ??ο???????? ???? ??ノ? ISV 智 慧 高达百万维度的全量建模,深度刻画;高效数据分析/挖掘算法显现大数据价值 高 效数据分析加速,响应实时查询;实时数据流,在线处理 开 放开放的编程和数据服务接口,联合行业ISV 提供多种大数据服务

免责声明 本文档可能含有预测信息,包括但不限于有关未来的财务、运营、产品系列、新技术等信息。由于实践中存在很多不确定因素,可能导致实际结果与预测信息有很大的差别。因此,本文档信息仅供参考,不构成任何要约或承诺。华为可能不经通知修改上述信息,恕不另行通知。 版权所有 ? 华为技术有限公司 2015。 保留一切权利。 非经华为技术有限公司书面同意,任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本手册内容的部分或全部,并不得以任何形式传播。商标声明 、HUAWEI 、华为、 是华为技术有限公司的商标或者注册商标。 在本手册中以及本手册描述的产品中,出现的其他商标、产品名称、服务名称以及公司名称,由其各自的所有人拥有。 华为技术有限公司 深圳市龙岗区坂田华为基地 电话: (0755) 28780808 邮编: 518129 版本号: M3-036728-20150422-C-1.0 https://www.wendangku.net/doc/ab3095907.html, 统一大数据平台:? 实现公安内外部数据整合和共享,实现全能力大数据处理平台。完备存储引 擎、计算/分析能力,实现整合公安内部和外部的数据,提升信息共享能力。 超强的数据分析:? 丰富高效数据分析/挖掘算法,更能匹配公安业务,实现辅助破案、预防犯罪 和决策支持 ;通过智能分析和关系关联挖掘,快速发现数据内涵,提供数据挖掘和数据内在关联的图形化展示。 实时:? 提高数据分析效率,抓住黄金24小时,辅助案件侦破;百亿级记录秒级检索查询,迅速定 位关键数据。 开放合作:? 提供开放数据服务平台,联合行业ISV 合作,聚焦大数据服务合作,助力公安信息化 建设。

员工管理-小型人员信息管理系统 精品

成绩评定表

课程设计任务书

摘要 C++是支持面向过程的设计,更是支持基于对象和面向对象的程序设计。类是C++中十分重要的概念,它是实现面向对象程序设计的基础。本文采用虚基类及其派生类实现了对小型人员信息的管理,类的封装性和信息隐蔽性可以很好的保护公司员工的信息,同时采用了Visual C++ 6.0的控制台工程和MFC工程实现了对员工基本信息的输入和全部信息的输出及保存。 关键词:信息管理;类;控制台工程;MFC工程

目录 1 需求分析 (1) 2 算法基本原理 (1) 3 类设计 (2) 4 基于控制台的应用程序 (3) 4.1类的接口设计 (4) 4.2类的实现 (7) 4.3主函数设计 (11) 4.4基于控制台的应用程序测试 (12) 5 基于MFC的应用程序 (14) 5.1基于MFC的应用程序设计 (15) 5.1.1 MFC程序界面设计 (15) 5.1.2 MFC程序代码设计 (16) 5.2基于MFC的应用程序测试 (20) 结论 (23) .................................................................................................................... 错误!未定义书签。

1 需求分析 (1)对小型公司进行小型人员信息操作管理系统。该公司主要有四类人员:经理、销售经理、兼职技术人员、兼职推销员;定义一个虚基类并且派生四个子类。 (2)系统需要存储这些人员的姓名、编号、级别、当月薪水,输入基本信息,计算月薪总额,显示并保存全部信息;每个派生类的构造函数要实现对其特有数据成员的初始化。 (3)系统具体要求: ①编号要求:人员编号基数为1000,每输入一个员工姓名编号加1;编号定义为全局静态变量即可。 ②级别要求:所有人员的初始级别均为1级,然后进行升级,经理升为4级,兼职技术人员和销售经理升为3级,兼职推销员为1级;直接对级别赋值即可。 ③月薪要求:经理拿固定月薪8000元;兼职技术人员按每小时100元领取月薪;兼职推销员的月薪按该推销员当月销售额的4%提成;销售经理既拿固定月薪也领取销售提成,固定月薪为5000元,销售提成为所管辖部门当月销售总额的千分之五。 ④总体要求:为每一类人员单独建立文件,并在每个文件中手工录入一些人员基本信息,并根据这些基本信息计算职工的月薪,并将计算结果保存入相应的磁盘文件中。 2 算法基本原理 (1)定义一个员工虚基类Employmee( ),包括员工姓名、级别、编号月薪共有的基本数据成员; (2)在基类的基础上派生出经理Mansger( )类、销售经理Salemansger( )类、兼职技术人员Technology( )类和兼职推销员Saleman( )类,并在这四个派生类中添加各自数据成员和成员函数。具体分析如下:

大数据时代的数据管理

大数据时代的数据管理 作者刘庆发布于 2011年10月24日 处理大数据惯常是属于商业智能(BI)的事情。抽取数据、挖掘数据,制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型,作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法,大伙儿都说海量数据,Large-scale Data。这听起来还是略显学术气,不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据,一种爆炸效应带来的结果,已经脱离某种专业的范畴,人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激,让BI人看到一些希望。 以前,不说国内,就算是国外,做BI也大多是局限在几个大行当,电信、金融、零售、政府,他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里,更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于,决策者有时候更愿意相信自己的直觉,而非数据。这种意识虽然逐渐在变化,可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入,他们对数据的利用方式,价值的榨取,让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策,而是可以从数据中获得收益了,它已经不再是一种锦上添花的东西了,那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网,在这些行当里面,数据在爆发,不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成;交易的数据可以包装成分析服务销售给商户,让他们自己去洞察市场商机;根据用户的点击流行为和上网内容,个性化广告布放等等。 就在刚过去的9月,TDWI(数据仓库学院)发布了2011年第四季度最佳实践报告,而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式,对全球范围的企业调查,目标对象既有IT人,有业务单位的人,也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况,现在如何,计划如何。所以,这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构,一下定义,二看现状,三分长短,四谈趋势,最后再来个厂商介绍。同样,这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。 其中关于“大数据”的定义,值得关注。如果我们仅仅从字面上看,大数据似乎跟海量数据差别不大,仅仅是变得更加通俗?并非如此,这份报告给出一些区别,TDWI赋予这个术语更多的含义,更多符合目前数据爆炸时代的含义。 大数据的3V

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