云南大学数据库重点

E-R 图转换： 1. 单值属性->列 2. 多值属性->表 3. 实体->表 4. 复合属性->多个简单列 级数：(最小级数，最大级数) （0 or 1，1 or N） （1，1） （1，N） （N,N） 最大级数是 1：单值参与 最大级数是 N：多值参与 最小级数是 1：强制参与 最小级数是 0：可选参与 单值参与方的表应加入外键
关系转换成表：联系实体的主键作为主键

函数依赖：A 决定 B

Armstrong 公理： Rule 1（包含规则） ：Inclusion Rule If Y 包含 X，then X → Y
Rule 2（传递规则） ：Transitivity Rule If X → Y and Y → Z ，then X → Z

Rule 3（增广规则） ： Augmentation rule If X → Y, then XZ → YZ
Rule 4: Union Rule （合并规则） If X → Y and X → Z ，then X → YZ
Rule 5: Decomposition Rule （分解规则） If X → YZ，then X → Y，and X → Z
Rule 6: Pseudotransitivity Rule （伪传递规则） If X → Y，and WY → Z，then XW → Z
Rule 7: Set accumulation rule （聚积规则） If X → YZ and Z → W，then X → YZW
关系的完整性： 1. 实体完整性（entity integrity） 若 A 是基本关系 R 的主属性，则 A 不能取空值（null） 。 2. 参照完整性（referential integrity） 3. 用户定义完整性（user-defined integrity） 针对某一具体关系数据库的约束条件，反映某一具体应用所涉及的数据必须满足语义 要求。

运算： 1. 笛卡儿积 R：3*3，S:3*3 R×S=（3*3，3+3）=（9，6） 2. 选择，限制（restriction） ：X=Y，X≤Y，X>Y 等待运算。 3. 投影（自动取消相同的行） ：投出所需要的列（属于关系 R） 4. 连接： 一 . 等值连接：将值相等的两列连接起来(R,S: 区分 R.B 和 S.B) 二．自然连接是特殊的等值连接，(R,S: 不区分 R.B 和 S.B 且消除重复列) 三．保留左（右）边关系（悬浮元组）叫左（右）外连接
外键约束： FOREIGN KEY 约束的主要目的是控制存储在外键表中的数据，但它还可以控制对主键表 中数据的修改。例如，如果在 publishers 表中删除一个出版商，而这个出版商的 ID 在 titles 表中记录书的信息时使用了，则这两个表之间关联的完整性将被破坏， titles 表中该 出版商的书籍因为与 publishers 表中的数据没有链接而变得孤立了。 FOREIGN KEY 约束 防止这种情况的发生。 如果主键表中数据的更改使之与外键表中数据的链接失效， 则这种更 改是不能实现的，从而确保了引用完整性。如果试图删除主键表中的行或更改主键值，而该 主键值与另一个表的 FOREIGN KEY 约束值相关，则该操作不可实现。若要成功更改或删 除 FOREIGN KEY 约束的行，可以先在外键表中删除外键数据或更改外键数据，然后将外 键链接到不同的主键数据上去。 外键是用来控制数据库中数据的数据完整性的， 就是当你对一个表的数据进行操作 和他有关联的一个或更多表的数据能够同时发生改变 这就是外键的作用

索引：加快查询速度的有效手段。能快速定位到需要查询的内容。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name)
判断冲突操作：冲突操作指不同的事务对同一数据的读写操作和写写操作
读锁（S 锁） ：共享锁 加上读锁后只能读，不能修改，其他事务只能再对 A 加读锁 写锁（X 锁） ：排他锁，只允许加该锁的事务对数据对象进行读取和修改
ACID 特性： 1. 原子性（atomicity） ：事务时数据库的逻辑工作单位，事务中包括的操作要么都做， 要么都不做。不可分割 2. 一致性（consistency） ：事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一 个一致性状态。 3. 隔离性（isolation） ：一个事务的执行不能被其他事务干扰。 （并发执行的各个事务之 间不能互相干扰） 4. 持续性（durability） ：一个事务一旦提交，它对数据库中的数据改变就应该是永久性 的。

添加外键：
CREATE TABLE STUDENT( SNO NUMBER(6), SNAME VARCHAR2(20), SEX VARCHAR2 (2), AGE NUMBER(3), ENTERDATE DATE, CLAZZ VARCHAR2 (10) FOREIGN KEY(SNO) REFERENCES STUDENT(CLAZZ) );
默认时间为系统时间：TIME datetime default getdate()， 设置取值范围： create table 课程( 课号 char(12), 课名 varchar(16), 学分 int check(学分>0 and 学分 <100), 学时 int check(学时>2 and 学时<4)) 添加列：
ALTER TABLE STUDENT ADD EMAIL VARCHAR2(20) NOT NULL; 插入数据 INSERT INTO STUDENT VALUES(1001,'羽毛','男',-10,sysdate,'01 级 02 班');
删除已有的列：
ALTER TABLE STUDENT DROP COLUMN EMAIL; Update：
UPDATE 表名称 SET 列名称
= 新值
WHERE 列名称
= 某值
UPDATE Person SET FirstName = 'Fred' WHERE LastName = 'Wilson'
--insert--> 向已有表中插入数据 -->操作数据 --add -->向表中添加列 -->操作的表结构 --update -->对已有表中的数据进行修改 --modify -->修改表中的列 --delete -->删除表中的数据

--drop -->删除表
Group by： （分类） select 类别, sum(数量) as 数量之和 from A group by 类别
Order by： （默认升序对列进行排序）
SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company
逆序显示：
SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company DESC
视图： 视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。

视图包含行和列， 就像一个真实的表。 视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的 表中的字段。我们可以向视图添加 SQL 函数、WHERE 以及 JOIN 语句，我们也可以提 交数据，就像这些来自于某个单一的表。
CREATE VIEW view_name AS SELECT column_name(s)【子查询】 FROM table_name WHERE condition

云南大学(已有10试题)

云南大学 经济学院 经济学（含政治经济学、西方经济学）2006——2010 经济学（含政治经济学和西方经济学）2005（A），2005（B）（试卷内容不全）经济学二2007 经济学三（国际贸易学专业）2005 西方经济学2005 西方经济学（含宏观经济学、微观经济学）2006——2010 西方经济学二2008——2009 经济学（含产业经济学和西方经济学）2004（A卷），2004（B卷），2005（A卷），2005（B卷） 经济学（含西方经济学和世界经济学）2004（A卷），2004（B卷），2005（A卷），2005（B卷） 经济学（含西方经济学和人口、资源与环境经济学）2004（A卷），2004（B卷），2005（A卷），2005（B卷） 经济学（资本主义部分）2004（A卷），2004（B卷） 管理学原理（管理科学与工程专业）2006——2010 管理学（企业管理专业）2004——2010（2004、2005年名称为“管理学原理”）会计学原理2005——2006 统计学原理2005 公共管理学院 政治学原理2006——2010 当代中国政府与政治2006——2010 政治学概论2007——2010（2007、2008年试题名称为“国际政治学概论”） 社会学人类学理论与方法2007——2010 社会学基础2007——2010 民族学基础2004——2007,2010（注：2006年试卷为回忆版） 社会文化人类学2005 文化人类学理论与方法2004 文化人类学2004 行政管理2008——2010 行政学概论2006——2007 公共经济学2010 经济学（含政治经济学、西方经济学）2006——2010 经济学（含政治经济学和西方经济学）2005（A），2005（B）（试卷内容不全）西方经济学二2008——2009 西方经济学2005 西方经济学（含宏观经济学、微观经济学）2006——2007 西方经济学（含微观经济学和宏观经济学）（产业经济学专业）2008 图书馆、情报与档案管理实务2006——2010 图书馆学、情报学与档案学基础2006——2010

阿里云大数据解决方案

阿里云大数据解决方案 阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。 奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。 基础产品： 大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS） 是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。 分析性数据库（AnalyticDB） 是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。 数据集成（Data Integration） 是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。 核心解决方案介绍： （一）个性化推荐 根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。 业务需求： 1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。 2.推荐效果差：很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据，在此基础上尝试做了个性化推荐，但是推荐效果并不好，没有带来实际转化率的提升 3.不断提升效果：为了提升用户粘性和用户留存，需要从各维度进行对比，使用A/B test来确定不同算法的效果，以进一步提升转化率。 典型应用场景： 1.视频网站：短视频推荐通过对视频内容进行分析和特征抽取，向您的用户提供个性化的视频推荐。 2.2.电商网站：电商推荐针对不同偏好的用户提供个性化的商品推荐，新注册的用户和商品上新也能够享受到实时推荐，助力您的企业提升销售额。

云南大学各度排名情

2017年云南大学各年度排名情况 云南大学排名 云南大学简介 云南大学始建于1923年，时为私立东陆大学，1934年更名为省立云南大学，1938年改为国立云南大学，是我国西部边疆最早建立的综合性大学之一。1937年，著名数学家、教育家熊庆来出任校长，一大批著名学者受聘到校任教，奠定了学校较高的发展基点和深厚的学术底蕴，开创了云大办学历史上的第一个辉煌时期。20世纪40年代，云南大学已发展成为一所包括文、法、理、工、农、医等学科在内，规模较大，在国际上有影响的中国著名大学之一。1946年，《不列颠百科全书》将云南大学列为中国15所世界著名大学之一。 五十年代院系调整，部属云南大学一些重要而有特色的系科，如航空、土木、法律、铁道等被划出并入当时的北京航空学院、四川大学、西南政法学院、长沙铁道学院等高校;工、医、农等先后独立建校，并逐步发展为今天的昆明理工大学、昆明医科大学、云南农业大学、西南林业大学等高校。1958年，云南大学由中央高教部下放云南省管理。1978年，云南大学被国务院确定为全国88所重点大学之一。 改革开放后，云南大学获得了长足的进步。1996年首批列入国家211工程重点建设大学，2001年列入西部大开发重点建设院校，2004年成为教育部和云南省人民政府重点共建高校，2006年本科教学工作水平评估共19项二级指标全部评定为A，被教育部评为本科教学优秀学校，2012年成为国家中西部高校基础能力建设工程和中西部高校提升综合实力工程实施院校。 近年来，云南大学积极融入国家战略，主动服务云南经济社会发展，遵循立足边疆、服务云南、提升水平、办出特色的办学思路，按照高起点、超常规、跨越式的总体要求，以高水平大学建设为主线，以内涵建设为重点，以体制机制改革为动力，

云南大学软件学院综合技能实践-数据库实验指导书

云南大学软件学院综合技能实践 ——《常用数据库系统的安装和调试》实验指导书 指导教师：朱艳萍、张璇 （注意：请先简要阅读实验指导书的要求再开始做实验） 姓名：张旭阳学号：20091120016专业：网络工程日期： 2010-11-12(10:30) 一、实验目的： 1．掌握MySQL数据库环境搭建的具体步骤和操作方法。 2．掌握启动和运行MySQL的方法。 3．掌握使用SQL语句创建数据库、表及向表中插入记录的方法。 二、实验内容预习 一、MySQL概述 MySQL是最流行的开放源码SQL数据库管理系统，它是由MySQL AB公 司开发、发布并支持的。MySQL AB是由多名MySQL开发人创办的一家商业公司。它是一家第二代开放源码公司，结合了开放源码价值取向、方法和成功的商业模型。 数据库是数据的结构化集合。它可以是任何东西，从简单的购物清单到画展，或企业网络中的海量信息。要想将数据添加到数据库，或访问、处理计算机数据库中保存的数据，需要使用数据库管理系统，如MySQL服务器。计算机是处理大量数据的理想工具，因此，数据库管理系统在计算方面扮演着关键的中心角色，或是作为独立的实用工具，或是作为其他应用程序的组成部分。 关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大的仓库内。这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL的SQL指得是“结构化查询语言”。SQL是用于访问数据库的最常用标准化语言，它是由ANSI/ISO SQL标准 定义的。SQL标准自1986年以来不断演化发展，有数种版本。在本手册中，“SQL-92”指得是1992年发布的标准，“SQL:1999”指得是1999年发布的标准，

云计算与大数据是什么关系

云计算与大数据是什么关系? 现在我们提及大数据往往是和云计算联系在一起的，虽然总这样说，但有谁知道云计算和大数据之间的关系，我相信大部分人知道的知识一些皮毛的知识，那下面我们就来具体看一下云计算和大数据到底什么关系。 云计算的关键词在于‘整合’，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。 大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。 大数据处理 他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系： 首先，云计算是提取大数据的前提。 信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数

据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。 其次，云计算是过滤无用信息的‘神器’. 首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次，云计算可高效分析数据。 数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。最后，云计算助力企业管理虚拟化。 可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用

云南大学软件学院软件工程复习题

云南大学软件学院软件工程期中复习汇总 第0章 1. 以软件构件技术为基础，结合信息安全技术、网络服务技术、人机交互技术已经成为目前各类应用软件的支撑技术 2. 软件构件技术集中体现了软件的构造性有力地支持了软件的演化性是解决软件危机的重要途径 3.软件发展方向：（1）从单机环境发展到网络环境 （2）从以个体计算过程为反映对象向以群体合作过程为反映对象的发展 （3）从以产品为中心向以服务为中心的发展 （4）从以正面功能为核心向兼顾侧面约束的发展 （5）从被动反应向主动操作的发展 第1章 1.软件工程致力于专业的软件开发理论、方法和工具，同时着眼于（costeffective）低成本的软件开发方法； 2.软件是计算机程序和相关文档； 3.开发新软件包括开发新程序，配置通用软件和对已经存在的软件进行再利用； 4.软件工程是一个工程学科，包括软件产品的各个方面； 5.计算机科学和软件工程的不同？ 答：计算机科学关注理论和基础；软件工程关注实际的开发别切生成有用的软件产品； 计算机科学理论并不能完全为软件工程提供支撑（它有别于物理学和电子工程的关系）6.系统工程和软件工程有什么区别？ 系统工程关注的计算机基础系统发展的各个方面，涵盖软件，硬件以及（process engineering）,软件工程是这些过程的一部分，他涉及到开发软件基础结构，软件的控制，软件的应用及系统中的数据库； 系统工程师涉及到系统规格说明（系统规约），系统架构的设计整合和开发； 7：什么是软件过程？ 软件过程是一系列活动的集合，并且这些活动的目的是开发或演化软件 8.软件过程的通用活动包括哪几方面？ （1）Specification:系统应该做什么，和开发约束（development constrains） （2）Development:软件系统的产品 （3）Validation:检查产品是否是客户想要的 （4）Evolution:根据需求的改变来修改软件； 9.什么是软件过程模型？ 是从一个特定的角度得到的软件过程的简化的表示； 10.通用软件过程模型 瀑布模型 增量式开发 面向复用的软件工程 11.什么是软件工程方法？ 软件开发的结构化方法包括系统模型，符号，规则，设计忠告和设计指导 12.What are the attributes of good software? ?The software should deliver the required functionality and performance to the user

云南大学-实验六-数据库完整性报告

云南大学软件学院 实验报告 课程：数据库原理与实用技术实验任课教师：刘宇、张璇 姓名：学号：专业：信息安全成绩： 实验6 数据库完整性 实验6-1 完整性约束 1、创建规则（用图形或者语句方法创建） （1）创建入学日期规则“Enter_University_date_rule”，假定该学校于1923年4月30日创建。要求：入学日期必须大于等于学校创建日期，并且小于等于当前日期 测试： （2）创建学生年龄规则“Age_rule”。要求：学生年龄必须在15～30岁之间

测试： （3）创建学生性别规则“Sex_rule”。要求：性别只能为“男”或“女” 测试：

（4）创建学生成绩规则“Score_rule”。要求：学生成绩只能在0～100之间 （5）用图形方法查看学生成绩规则“Score_rule”，截图为： 双击：成绩： （6）用语句方法查看学生成绩规则“Score_rule”，语句为：

2、删除规则Enter_University_date_rule 3、创建默认（用图形或者语句方法创建） （1）创建默认时间“Time_default”为当前系统时间 （2）创建默认入学年龄“Age_default”为18岁 （3）用图形方法查看默认入学年龄“Age_default”，截图为：

（4）用语句方法查看默认入学年龄“Age_default”，语句为： 4、删除默认入学年龄“Age_default” 5、创建声明式默认：在创建表的过程中创建声明式默认 （1）创建表“default_example”，表中包含字段pid、name、sex、age。要求设定sex的默认值为“男”、age的默认值为18。 编号姓名性别年龄 101 苏晴女 201 马拯山20 执行结果为： 输入数据：

云南大学--软件学院--数据库实验4

云南大学软件学院实验报告 课程：数据库原理与实用技术实验学期： 2012-2013学年第二学期任课教师：专业：学号：姓名：成绩： 实验4 数据查询 一、实验目的 理解T-SQL语言的使用；熟练掌握数据查询语句；掌握合计函数的使用。 二、实验内容 1、CAP数据库的查询（记录每个查询的SQL语句和查询结果） （1）建立CAP数据库，输入C、A、P、O四张表； 图表 1 创建cap数据库 图表 2创建四个表

图表 3向表中插入数据

图表 4表的内容 （2）完成课后习题[3.2]b、[3.5]、[3.8]a,b、[3.11]b,f,j,l [3.2] (b)Retrieve aid values of agents who receive the maximum percent commission. 图表 5最高佣金百分率 [3.5] Consider the problem to find all (cid, aid) pairs where the customer does not place an order through the agent. This can be accomplished with the Select statement select cid, aid from customers c. agents a where not exists (select * from orders x where x.cid = c.cid and x.aid =a.aid) ;

Is it possible to achieve this result using the NOT IN predicate in place of the NOT EXISTS predicate with a single Subquery? With more than one Subquery? Explain your answer and demonstrate any equivalent form by execution. 图表 6 3.5 not in [3.8](a) Write a Select statement with no WHERE clause to retrieve all customer cids and the maximum money each spends on any product. Label the columns of the resulting table: eid, MAXSPENT. 图表 7 3.8 (b) Write a query to retrieve the AVERAGE value (over all customers) of the MAXSPENT of query (a)

云计算和大数据基础知识12296

精心整理 云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 二、 三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系 在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理 云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费 按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。 四、云计算按运营模式分类 1、公有云 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。 烦。B 2 3 五、 六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。 图2传统IT基础架构 这种部署模式主要存在的问题有以下两点： 硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。 整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

云计算和大数据的关系

云计算和大数据的关系 -----天互数据 首先、什么是云计算？ 云计算（英语 <，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意[1]味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。 云计算的特征 (1)资源配置动态化。根据消费者的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，当增加一个需求时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果用户不再使用这部分资源时，可释放这些资源。云计算为客户提供的这种能力是无限的，实现了IT资源利用的可扩展性。 (2)需求服务自助化。云计算为客户提供自助化的资源服务，用户无需同提供商交互就可自动得到自助的计算资源能力。同时云系统为客户提供一定的应用服务目录，客户可采用自助方式选择满足自身需求的服务项目和内容。 (3)以网络为中心。云计算的组件和整体构架由网络连接在一起并存在于网络中，同时通过网络向用户提供服务。而客户可借助不同的终端设备，通过标准的应用实现对网络的访问，从而使得云计算的服务无处不在。 (4)资源的池化和透明化。对云服务的提供者而言，各种底层资源（计算、储存、网络、资源逻辑等）的异构性（如果存在某种异构性）被屏蔽，边界被打破，所有的资源可以被统一管理和调度，成为所谓的“资源池”，从而为用户提供按需服务；对用户而言，这些资源是透明的，无限大的，用户无须了解内部结构，只关心自己的需求是否得到满足即可。 云计算和大数据的关系 本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！ 大数据技术和云计算的关系 大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱： 1）大数据存储和管理； 2）大数据检索使用（包括数据挖掘和智能分析）。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。． 大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径 大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：

云南大学数据库复习资料

第一章: IntExplain why databases are important to business.(解释为什么数据库对商业很重要) 1.数据库系统方便地实现了数据的集中管理。 2.使用数据库系统可以保持数据的独立性。 3..数据库系统是企业实现信息化的核心。 Information 内容代表信息，信息来源于物质和能量，可以被感知、存储、加工、传递和再生。信息是一个社会属性，是人类维持正常活动不可缺少的资源。 Data 数据是可以被用符号或者其他形式记录下来的信息，是可以被识别的信息。被赋予特定语义的符号，可以记载和传递信息。 ACID properties of a Transaction A:原子性(Atomicity)事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包括的诸操作要么全做，要么全不做。 B:一致性(Consistency) 事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。 C:隔离性(Isolation)一个事务的执行不能被其他事务干扰。 D:持续性/永久性(Durability) 一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就 应该是永久性的。 第二章： database system development lifecycle -信息收集阶段：必须了解企业中数据的组成，确定所需的数据是已经存在还是需要新建。 -分析和设计过程：需要根据基本的数据需求从概念和逻辑上建立数据模型；然后在开始部署之前，将逻辑的数据库转换可以使用的物理数据库设计。 -部署和试运行阶段：数据库专家需要预估数据库系统的工作量，确定系统的安全性，预期系统的存储和内存需求；然后将新的数据库从测试环境迁移到生产环境中试运行。 -维持可用性阶段：系统开始运行之后，仍需要保证系统的可用性和安全性，对数据进行使用权限管理，性能监控管理、性能调优管理、数据备份和恢复管理。-系统维护阶段：当数据库环境变化时，需要对数库系统进行升级或者维护，数据库专家需要根据收集到的信息再次重复整个生命周期的流程。 Mission statement (任务陈述) for the database project defines major aims of database system. 数据库项目定义了数据库系统的主要目标 用户需求规约数据需求事务需求 数据库系统的系统规约初始数据库大小数据库增长速度记录查找的类型和平均数量网络和数据共享需求性能安全性备份和恢复用户界面合法问题

云南大学计算机组成原理期末考试

期末考试复习 单项选择题 1. 运算器的主要功能是进行_ __ 。 A 、逻辑运算 B 、算术运算 C 、逻辑运算与算术运算 D 、初等函数的运算 2. 若定点整数64位，含1位符号位，补码表示，则所能表示的绝对值最大负数为（ ）。 A 、-264 B 、-（264-1） C 、-263 D 、-（263-1） 3. 有关算术右移中，说法正确的是_ __。 A ．数据右移1位，数据最高位用0补充 B ．数据右移1位，数据最高位用原最低位补充 C ．数据右移1位，数据最高位用符号位补充 D ．数据右移1位，数据最高位用1补充 4. 堆栈指针SP 寄存器中的内容是_ __。 A ．栈顶单元内容 B ．栈顶单元地址 C ．栈底单元内容 D ．栈底单元地址 5. 设形式地址为D ，基址寄存器为X ，变址寄存器为Y ，（X ）表示基址寄存器X 的内容，基址变址寻址方式的有效地址可表示为_ __。 A ．EA=（X ）+（Y ）+D B ．EA=（X+Y ）+（D ） C ．EA=（（X ）+(Y)+ D ） D ．EA=（（X+Y ）+（D ）） 6. 寄存器间接寻址方式中，操作数处在______中。 A.通用寄存器 B.主存单元 C.程序计数器 D.堆栈 7. 存储周期是指__ _。 A ．存储器的读出时间 B ．存储器的写入时间 C ．存储器进行连续读或写操作所允许的最短时间间隔 D ．存储器进行连续写或写操作所需的最长时间间隔 8. 在下列存储器中，_ __可以作为主存储器。 A.半导体SRAM 存储器 B.EPROM C.PROM D.半导体DRAM 存储器 9. 微程序控制器中，机器指令与微指令的关系是_ __。 A 、每一条机器指令由一段微指令编写的微程序来解释执行 B 、每一条机器指令由一条微指令来执行 C 、 每一条机器指令组成的程序可由一条微指令来执行 D 、 一条微指令由若干条机器指令组成 10. 主存储器和CPU 之间增加cache 的目的是______。 _____________ ________

云南大学 信息检索期末复习重点

云南大学信息检索重点 第一章 一、检索策略 定义：在处理信息需求提问实质的基础上确定检索途径、检索词语并明确各词 语之间的逻辑关系，查找步骤、系统输出顺序等方面的科学安排，与检索效果 密切相关。 二、检全率与检准率 1.检全率及其影响：检全率=(检出的相关信息数/信息库中相关信息总数)x100% 2.检准率及其影响：检准率=（检出的相关信息数/检出的信息总数）x100% 影响检出文献的检索效果的质量。 三、检索模型 1.布尔检索模型 （1）定义：布尔检索模型采用布尔代数和集合论的方法，用布尔表达式表达用 户提问，通过对文献表示与提问式的逻辑运算来检索文献。 （2）优点：简单、易理解、易实现、能处理结构化提问 （3）缺点：A.布尔检索式的非友善性，即构建一个好的检索式是不容易的。尤 其是对复杂的检索课题，不易套用布尔检索模型。 B.易造成零输出或过量输出。检索输出完全依赖布尔提问式与系统倒排挡中的 文献匹配情况，输出量较难控制。 C.无差别的组配元，不能区分各组配元的重要程度。 D.匹配标准存在某些不合理的地方。由于匹配标准是有或无，因此，对于文献 中表因此的数量没有评判，都一视同仁。 E.检索结果不能按照重要性排序输出。

2.向量检索模型 （1）定义：向量检索是以向量的方式确定检索内容的方法，系统中的每一篇文献和每个提问均用等长的向量表示。 （2）优点：A.采用自动标引技术维文献提供标引词 B.改变了布尔检索非“1”即“0”的简单判断，标引词和文献的相关程度可在【0,1】闭区间中取值，使标引和检索者都可比较灵活地定义组配元（标引词）与文献的关系深度，改变了布尔检索模型僵化的特点。 C.由于以其相似的程度作为检索的标准，可从量的角度判断文献命中与否，从而使检索更趋于合理。 D.检索结果可按提问的相关度排序输出便于用户通过相关反馈技术修正提问，控制检索量。 E.布尔模型的逻辑关系依然可以使用，保留了直观性和方便性。 （3）缺点：A.如检索过程转化为向量的计算方法，不能反映出文献之间的复杂关系 B.由于对任何一个提问都需要计算全部文献库中的每一篇文献，因此，计算量大、算法复杂度高。 C.由于标引加权和检索加权是分离的，因此，随意性较大，难以保证质量。 3.概率检索模型 4.扩展布尔逻辑检索模型 5.相关反馈模型 四、信息检索的步骤 1.分析研究课题，明确查找要求

云南大学密码技术期末重点

填空： 1.密码包括两部分：密码编码学和密码分析学 2.根据每次处理数据的多少可以分为流密码、分组密码各自一个代表算法：RC4、DES算法 3.单表替换密码的密钥有多少种：26！Playfair 密码有5×5个密钥轮转机：26^n 4.IDEA算法密钥长度为128bits，RC4算法的密钥长度为8-2048bitsAES算法的密钥长度分别为128、192和256 5.DES密码数据分组为64bits，和输入密钥是64bits，产生56bit的字密钥 6.安全服务(X.800)，服务分成五大类: 认证 访问控制 数据保密性 数据完整性 不可否认性 名词解释： 无条件安全： 无论有多少可使用的密文，都不足以唯一的确定密文所对应的明文。 计算的安全： 1.破译密码的代价超出密文信息的价值 2.破译密码的时间超出密文信息的有效生命 对称密钥体制 经典的密码体制中，加密密钥与解密密钥是相同的，或者可以简单相互推导，也就是说：知道了加密密钥，也就知道了解密密钥；知道了解密密钥，也就知道了加密密钥。所以，加、解密密钥必须同时保密。这种密码体制称为对称（也称单钥）密码体制。最典型的对称加密算法是DES数据加密标准。 公钥密码体制

公钥算法是基于数学函数而不是基于替换和置换的。公钥密码学使用两个密钥：公密钥、私密钥，其中公密钥可以公开，而私密钥需要保密。仅根据密码算法和加密密钥来确定解密密钥在计算上是不可行的。两个密钥中的任何一个都可以用来加密，另一个用来解密。公钥密码可以用于加密、认证、数字签名等。 ECC 椭圆曲线密码学（ECC, Elliptic curve cryptography）是基于椭圆曲线数学的一种公钥密码的方法,ECC他是添加了模拟的模乘运算，叠加的是模拟的模幂运算。需要困难的问题去当量于离散的log。Q=KP,Q、P属于主要曲线，他是容易的计算Q的值给出K、P，但是是困难的去找到K给出Q、P，解决椭圆算法问题。Eq(a,b) 碰撞(Collision) 如果两个输入串的hash函数的值一样，则称这两个串是一个碰撞(Collision)。既然是把任意长度的字符串变成固定长度的字符串，所以，必有一个输出串对应无穷多个输入串，碰撞是必然存在的。 置换：指古典密码的编码方式的一种，把明文中的字母重新排列，字母本身不变，但其位置改变了，从而实现加密明文的过程。 替换：代换是指古典密码的编码方式的一种，即将明文中的字符替换成其他字符，产生相互映射的关系。 离散对数选择一个素数p,设α与β为非0的模p整数，令)(modpxαβ≡，求x的问题成为离散对数问题。如果n是满足nα)mod1p（≡的最小正整数，假设0nx<≤，我们记)(βαLx=，并称之为与α相关的β的离散对数（素数p可从符号中忽略 混淆：使得密钥和明文以及密文之间的依赖关系相当复杂以至于这种依赖性对密码分析者来说是无法利用的。目前主要采用替代运算以及非线性运算等。在DES主要采用S盒替代。 扩散：密钥的每一位数字影响密文的许多位数字以防止对密钥进行逐段破译，而且明文的每一位数字也应影响密文的许多位数字以便隐蔽明文数字统计特性。最简单的扩散是置换。 简答： HMAC设计思路 1.在消息中使用散列函数: 2.其中K+填充大小是关键 3.OPAD，iPad都采用指定的填充常量 4.开销仅有3哈希的消息需要单独计算比

云计算和大数据的区别

关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化；大数据就是海量数据的高效处理。 虽然上面的一句话解释不是非常的贴切，但是可以帮助你简单的理解二者的区别。另外，如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有VMware（其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系），开源的云平台最有活力的就是Openstack了； 大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用（因为MapReduce开发复杂），所以PigLatin和Hive出现了（分别是Yahoo！和facebook 发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献），为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera（Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导）的Impala也出现了。 整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google 一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗？ 在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。 数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。

数据库期末总结

一基本概念（Basic Concepts） 1、数据库系统开发生命周期（database system development lifecycle） 1.Database planning 2.System definition 3.Requirements collection and analysis 4.Database design 5.DBMS selection (optional) 6.Application design 7.Prototyping (optional) 8.Implementation 9.Data conversion and loading 10.Testing 11.Operational maintenance. 2、数据库设计的三个主要步骤（three major steps of the database design） 1、概念设计 是整个数据库设计的关键，通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型 2、逻辑设计 将概念结构转化为某个DBMS所支持的数据模型，对其进行优化

3、物理设计 为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法） 3、C/S和B/S c/s客户端/服务器 b/s浏览器/服务器 c/s般适合于软件开发对客户端计算机配置要求比较高 客户端也需要安装软件典型事例：qq b/s般适合于网站开发客户端只要安装浏览器完成操作 客户端基本上需要加载对于服务器端配置要求比较高 典型事例：网站erp系统 Two-Tier Client/Server Architecture（两层客户机/服务器体系结构）： 客户机/服务器结构将应用一分为二，由服务器提供应用(数据)服务，多台客户机进行连接。1）“Fat”客户端，需要大量的资源在客户端进行高效运行 2）重要的客户端管理开销。 Three-Tier Client/Server Architecture： 在三层客户机/服务器结构中，由于数据访问是通过功能层进行的，因此客户端不再与数据库直接建立数据连接。也就是说，建立在数据库服务器上的连接数量将大大减少。 不需要昂贵的硬件，集中维护，修改不影响其他人，将业务逻辑与数据库函数使其容易实现负载平衡。很自然地映射到Web环境。 4、标识数据项（Identify the Data Items）

云南大学软件学院数据库系统设计期中复习

数据库系统设计期中复习整理 第一章 1.数据独立性： Physical data independence : Physical level can change without having to change the logical level. Logical data independence : Logical level can change without having to change the external（外部的）level. 2.数据库管理系统架构 3.ACID (1)原子性（Atomicity）：一个事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败。原子性 由恢复机制实现。 (2)一致性（Consistency）：事务完成后，所有数据处于应有的状态，所有内部结构正确， 能够准确反映事务所作的工作。基于隔离性实现。 (3)隔离性（Isolation）：一个事务不会干扰另一个事务的进程，事务交叉调度执行的结 果与串行调度执行的结果是一致的。隔离性由并发控制机制实现。 (4)持久性（Durability）：事务提交后，对数据库的影响是持久的，即不会因为系统故障 影响事务的持久性。持久性由恢复机制实现。 4.CAP (1)Consistency 一致性 强一致性 强一致性（即时一致性）假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统保证后续A,B,C的读取操作都将返回最新值 弱一致性 假如A先写入了一个值到存储系统，存储系统不能保证后续A,B,C的读取操作能读

取到最新值。此种情况下有一个“不一致性窗口”的概念，它特指从A写入值，到后续操作A,B,C读取到最新值这一段时间。 最终一致性 最终一致性是弱一致性的一种特例。假如A首先write了一个值到存储系统，存储系统保证如果在A,B,C后续读取之前没有其它写操作更新同样的值的话，最终所有的读取操作都会读取到A写入的最新值。此种情况下，如果没有失败发生的话，“不一致性窗口”的大小依赖于以下的几个因素：交互延迟，系统的负载，以及复制技术中replica的个数（这个可以理解为master/salve模式中，salve的个数），最终一致性方面最出名的系统可以说是DNS系统，当更新一个域名的IP以后，根据配置策略以及缓存控制策略的不同，最终所有的客户都会看到最新的值。 (2)Availability 可用性（指的是快速获取数据） (3)Tolerance to network Partitions 分区容忍性（分布式） 5.BASE (1)Basically Available --基本可用 (2)Soft-state --软状态/柔性事务 (3)Eventual Consistency --最终一致性 BASE模型反ACID模型，完全不同ACID模型，牺牲高一致性，获得可用性或可靠性：Basically Available基本可用。支持分区失败(e.g. sharding碎片划分数据库) Soft state 软状态状态可以有一段时间不同步，异步。Eventually consistent最终一致，最终数据是一致的就可以了，而不是时时一致。 6.练习 (1)What are the five components of a DBMS? Hardware Software Data Procedures Instructions and rules that should be applied to the design and use of the database and DBMS. People Includes database designers, DBAs, application programmers, and end-users. (2)DBMS的功能 Data Storage, Retrieval, and Update. A User-Accessible Catalog. Transaction Support. Concurrency Control Services. Recovery Services. Authorization Services. Support for Data Communication. Integrity Services. Services to Promote Data Independence. Utility Services. (3)Briefly describe the two-tire Client/Server architecture and three-tire Client/Server architecture. Client side presented two problems preventing true scalability: