数据中台设计原则

数据中台设计原则

数据中台是整个数据分析系统的灵魂与核心，对下要对接每个业务系统以及外部数据，对上要为企业整体决策分析服务，还要为其他业务系统提供数据服务；对内要服务于企业内的每一个人，对外服务于上级单位甚至供应链上下游伙伴。这就对数据中台提出了很高的要求，包括但不限于：

1、数据准确性与可靠性

2、数据统一性：无论是内部还是外部数据是统一的，在不同的时间查询某一特定时间的数据是一致的；

3、数据安全性：严格的权限管理，保证数据安全没有外泄风险；

4、数据可追溯：一旦发生数据错误，能够快速定位错误发生来源，并且知道错误影响范围，包括影响哪些报表，影响哪些人员，哪些人员已经看到了错误数据并做出了决策；

5、良好的解耦性：对于大中型企业，企业的管理相对固定，一般半年到一年有一次变化，但是信息化系统及数据随时可能发生变化；对与中小型企业信息化系统及数据相对固定，但是管理模式及需求随时可能变化，这就要求数据的变化与管理的变化互相不干扰，这才能保证数据分析服务能时时为管理提供“贴身”服务；

6、平滑的可扩展性：数据对企业越来越重要，但是企业内数据种类越累越多，数据量越来越大，这就要求数据中台一直处于扩充状态，每次扩充都要在原来基础上实现，而不会对原有架构与业务产生影响。

7、易维护性：现代企业对数据依赖性越来越高，已有很多企业报表与分析动辄在几千张，而一般传统企业往往在IT投入很有限，这就要求数据中台必须很容易被维护，比如1-2人维护几千人几千张报表的使用。

因此，数据中台的设计必须遵循一定的原则，否则数据中台的作用无法体现出来，将把数据中台系统建设成为数据仓库系统或者报表系统。

1、扁平性原则

传统数据仓库的显著特点是面向主题的，比如财务主题、客户主题、商品主题，其优势在于同一主题内进行数据分析非常方便且查询效率非常高；劣势在于不同主题之间数据分析非常不方便且查询效率很低，因此现实中为了跨主题使用数据，往往会使得一份数据在不同主题内多次存储，造成了存储资源的浪费与系统维护的复杂度，也使得不同主题内的数据可能无法保持同步。

比如企业想实现客户分析（时间、客户、地区、商品、要求运送方式、实际运送方式、订单单据数量、订货数量、订货金额、发货数量、开票金额、回款金额）、商品分析（时间、商品、订货数量、发货数量、商品成本、毛利）。

如果用数据仓库实现，表设计如下：

客户分析_Fact(时间、客户、地区、商品、要求运送方式、实际运送方式、订单单据数量、订货数量、订货金额、发货数量、开票金额、回款金额)

商品分析_Fact(时间、商品、订货数量、发货数量、商品成本、毛利)，可以明显看出，在两个Fact内，订货数量、发货数量是重复的。

如果用数据中台实现，表设计如下：

订单业务表（时间、订单号、地区、客户、商品、要求运送方式、订货数量、订货金额）

发货业务表（时间、订单号、发货单号、客户、商品、实际运送方式、发货数量）开票业务表（时间、订单号、发票号、客户、开票数量）

回款业务表（时间、订单号、发票号、客户、开票数量）

成本业务表（时间、商品、商品成本）

其中订单业务表、发货业务表是商品分析与客户分析公用内容，所有业务分析表是平行关系，最后模型层会引用这些业务表。

2、唯一性原则

有三层含义：

一是数据抽取脚本的唯一性，比如订单业务表，需要从原有销售系统中抽取数据，这是数据分析不可避免的，但是所有涉及到订单的抽取脚本只能有唯一一份，这样当原有销售系统升级或者其他原因导致数据库变化，进而需要更改抽取脚本时，只需要修改一处即可；

二是数据存储的唯一性，比如订单业务表，所有跟订单相关的数据都存储在该表内，在空间、查询效率、维护成本上做了很好的平衡（如果表内数据量太大，可以用分布式存储）；

三是指标的唯一性，比如订货数量，所有模型内应该只有一份订货数量，所有需要使用订货数量的报表都要引用该指标，如果确实需要有多个指标，比如预订货数量，一定在指标名称上明确区分，以避免使用者之间产生混淆与分歧。

3、数据历史与当前并存原则

数据中台与数据仓库很大的一点不同就是对历史数据的处理，一旦数据进入数据仓库，则数据一般不能发生变化；但是数据中台不同，既要保留历史状态，又要保证当前有变化可以对历史数据产生影响，比如前文提到的参照处理方式，数据仓库是在抽取时处理，数据中台是在查询时处理。

4、细粒度原则

数据中台一要把所有分析打平，又要考虑以后的平滑扩展性，因此数据中台建设时更多是考虑原有系统的数据支撑，而不仅仅是当前需求，粒度一般到单据行（同时要考虑数据量问题），这样才能保证能支撑企业以后的深入分析。

5、计算分层原则

由于所有分析打平，所以数据中台不能把所有计算都在数据中台内实现（有的模型需要计算，有的模型不需要计算，而且计算方式可能有差别），而是要进行分层计算。

第一层数据抽取时计算，比如某个订单内某种商品的成本，这要根据采购、库存和成本累积方式进行计算得出；

第二层模型计算，比如订单单据数量，直接在模型上设置公式计算即可；

第三层应用服务器计算，比如某个客户（购买了多个订单，多种商品）在2019年一年内购买商品的所有成本总和，报表计算引擎就会在应用服务器上自动计算得出；

第四层报表前端计算，比如产品利润（收入-成本），报表前端自动计算得出。这样会给予分析展现最高的计算效率，同时又能支持应用服务器分离、数据库服务器支持分布。

6、统一数据原则

所有进入数据中台的数据都要进行统一处理。但是数据统一时既要考虑原业务部门需要，又要考虑集团需要。

比如科目体系，集团有标准财务科目体系，各子公司有自己的科目体系，那么集团进行分析时会使用标准科目体系分析，各子公司自己分析时，将使用自己的科目体系，标准科目体系与各子公司科目体系之间存在映射关系。

7、非档案性维度处理原则

有些维度不是档案，而是随着业务进行不断增加，但是实际分析时又需要按照这个维度来进行分析，需要进行特殊处理。

?比如要求运送方式、实际运送方式，要求运送方式可能是：空运、陆运、快递-顺丰、邮政、快递-中通；

?实际运送方式为：空运、陆运、快递-顺丰、邮政、京东，也可能会随着订单有更多的运送方式出现。

要求运送方式实际上以字符的形式存储在订单业务表内，实际运送方式实际上以字符方式存储在发货业务表内。则需要设计一张维度表，运送方式维度（运送方式编码、运送方式名称），其内容为：

此表内内容为所有相关业务表内内容的全集（去掉重复的），相关业务表内由存储运送方式名称转为存储运送方式编码，这样才能保证查询时的最高效率。维度表的维护在数据抽取前后程序自动生成与维护，比如按照运送方式查询订单数量与发货数量，如果用原有方式，查询脚本如下：

订单业务表关联发货业务表，其中订单业务表有千万行数据、发货业务表有千万行数据，而且关联条件是通过运送方式名称（字符）关联，这个查询效率是很低的；

如果采用新增维度方式，查询脚本如下：订单业务表关联运送方式表，还有发货业务表关联运送方式表，这样查询效率会高很多。

数钥数据中台

数钥数据中台，为企业大数据分析提供整体解决方案，基于数据仓库/HDFS技术构建数据中台，整合企业内部和外部数据，保证数据的安全性和稳定性的同时，也保证了数据的全面性和准确性。

企业数字化的基础

企业的各业务系统每天都会产生很多碎片化数据，构建数据中台，使得一切业务数据化，一切数据业务化，是企业实现有效及快速进行数字化转型的基础。

数据价值化的能力

数据中台体现企业Data to Value的能力，通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，统一标准和口径，形成大数据资产层，进而为企业提供高效服务。

决策科学化的依据

未来的不确定性是企业面临的最大难题。数据分析不能提高我们的智商，但能让我们对周围的变化更敏感；持续监控关键不确定因素，定期调整企业发展的逻辑。

数据库应用技术课程设计资料全

高职计算机2003级《数据库应用技术》 课程设计任务单 选题项目名称：教材征订管理系统 项目组长：黄璐 项目组成员：王赛、熊尚德、立芸、朱良 开发周期：2005年上学期第16~20周 应用开发工具：SQL Sever 2000 + PowerBuilder 9.0 数据库系统：SQL Sever 组成员分工情况： 黄璐负责完成订单管理模块和用户管理模块; 王赛、立芸负责完成基本资料维护模块; 熊尚德负责完成主界面和系统管理模块; 朱良负责完成打印模块和帮助模块。

中南林学院职业技术学院课程设计报告 课程名称：数据库应用技术 指导老师：谭琳 专业：计算机科学与技术（高职） 年级：2003级 学生：黄璐、熊尚德、王赛、立芸、朱良 学号：20033622 设计时间：2005年上学期第16～20周

教材征订管理系统需求分析说明书 1引言 1.1编写目的 伴随着新学期的到来，各院系的教材征订情况成为各院系工作人员的工作之重。院系资料，班级资料，学生课程选修信息，教材信息等资料信息量大，而且不易更新，不易存放，容易丢失，容易丢失，难以备份。这些都困扰着工作人员。而建立简单的电子表格对教材征订管理虽然克服了不少问题，但查询起来效率比较低，特别是当数据量十分庞大时，劣势尤其明显。因此开发一个既可以存储信息，有可以进行更新、查询等功能，同时又便于统计的院系征订系统就显得十分必要。 1.2项目背景 ●项目名初步定为：教材征订管理系统。分为六个子功能模块：系统管理模块、资料维护 模块、订单管理模块、用户管理模块、打印模块和帮助模块。 ●本项目设计过程中参考了网络上的基于ACCESS的教材管理系统，教材科提供的相关 资料、数据和需求。 1.3术语说明 MIS：管理信息系统 Data processing：数据处理 Transaction processing：事务处理 Data processing cycle：数据处理流程 Data acquisition：数据采集 Data processing system security：数据处理系统安全性 1.4参考资料 徐松林、路斌等2003年出版PowerBuilder数据库应用开发教程清华大学 莉、王强等2003年出版SQL Server数据库原理及应用教程清华大学

大数据中台架构栈

近来数据中台概念大火，大家对它的定义也五花八门，不一而足。但无论怎么定义，一个完善的数据技术架构必不可少。了解这些架构里每个部分的位置，功能和含义，不仅能让我们更好了解数据产品的范围和边界，知道技术能帮我们实现什么，能怎么实现得更好，另一方面，很多技术的设计理念对我们认知世界，了解复杂系统也会有所裨益。因此这篇文章旨在梳理市面上常见的开源技术方案，背后原理及应用场景，帮助产品经理对大数据技术体系有个大致全面的了解。 一般来说，我们将数据整个链条区分为四个环节，从数据采集传输，到数据存储，再到数据计算&查询，到后续的数据可视化及分析。框架图如下： 1. 数据采集传输 这个一般对应于公司的日志平台，任务是将数据采集后缓存在某个地方，供后续的计算流程进行消费使用。 针对不同的数据来源有各自的采集方式，从 APP/服务器日志，到业务表，还有各种 API 接口及数据文件等等。其中因为日志数据有数据量多，数据结构多样，产生环境复杂等特点，属于「重点关照」的对象。 目前市面针对日志采集的有 Flume，Logstash，Filebeat，Fluentd ，rsyslog 几种常见的框架，我们挑应用较广泛的前两者介绍下： 1.1 Flume 和 Logstash Flume 是一款由 Cloudera 开发的实时采集日志引擎，主打高并发，高速度，分 布式海量日志采集。它是一种提供高可用、高可靠、分布式海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume 支持在日志系统中定制各类数据进行发送，用于采集数据；同时，它支持对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方。目前有两个版本，OG和NG，特点主要是： 1.侧重数据传输，有内部机制确保不会丢数据，用于重要日志场景 2.由java开发，没有丰富的插件，主要靠二次开发 3.配置繁琐，对外暴露监控端口有数据

《数据库技术与程序设计》20春期末考核参考答案

《数据库技术与程序设计》20春期末考核 一、单选题共25题，50分 1 关系模型中，一个关键字是 （）。 ? A 可由多个任意属性组成 ? B 可由一个或多个其值能唯一标识该关系模式中任何元组的属性组成 ? C 至多有一个属性组成 ? D 以上都不是 2 如果要定义一个窗体级变量，定义变量语句的位置应该是 ___。 ? A 在使用该变量的过程中 ? B 在该窗体模块所有过程的前面 ? C 在该窗体模块所有过程的后面 ? D 在某个标准模块中 3 在“窗体视图”中显示窗体时，窗体中没有记录选定器，应将窗体的“记录选定器”属性值设置为（）。 ? A 是

? B 否 ? C 有 ? D 无 4 下面对于“事件”和“方法”的各种描述中正确的是 （）。 ? A 如果没有编入代码，相应的事件就不能被激活 ? B 任何时候调用“方法”都完成同一个任务 ? C “事件”必须由用户激活 ? D “方法”和“事件”都是为了完成某项任务，故其中的代码都需要编辑 5 若Access数据库的一张表中有多条记录，则下列叙述中正确的是 ( )。 ? A 记录前后的顺序可以任意颠倒，不影响表中的数据关系 ? B 记录前后的顺序不能任意颠倒，要按照输入的顺序排列 ? C 记录前后的顺序可以任意颠倒，排列顺序不同，统计结果可能不同 ? D 记录前后的顺序不能任意颠倒，一定要按照关键字段值的顺序排列 6

在Access中要显示“教师表”中姓名和职称的信息，应采用的关系运算是( )。 ? A 投影 ? B 自然联接 ? C 联接 ? D 选择 7 如有下面语句： S=Int(50*Rnd) 执行完毕，s的值是 ___。 ? A [0,50]的随机整数 ? B [0,49]的随机整数 ? C [1,49]的随机整数 ? D [1,50]的随机整数 8 8E–3是一个 （）。 ? A 内存变量 ? B 字符常量 ? C 数值常量 ? D 非法表达式 9 下列关于属性、方法、事件的叙述中错误的是 （）。

数据库应用技术课程设计题目信息

计算机科学与技术《数据库应用技术》课程设计说明 一、设计目的 经过数据库系统原理课程设计的操作与实践，使学生掌握SQL Server 数据库创立、开发和管理的功能，具备利用SQL Server 开发和管理数据库系统的能力。要求学生： 了解和掌握SQL Server 体系结构； 掌握数据库和表的创立、修改和使用； 实现数据的完整性以及如何定义约束、使用规则和默认值； 掌握数据库查询技术； 掌握索引、视图、存储过程与触发器等数据库对象的 使用并熟练运用。 理解事务与锁的概念，并能进行事务处理及并发控制。 掌握数据库应用系统开发的过程。 设计基本要求 1. 对实际系统要有恰当的

需求分析过程，内容至少应包含主要数据流图、基本数据字典等信息的描述及相关系统功能的分析。 2. 设计过程应体现和侧重对数据库的分析和设计过程, 内容至少包含E- R图设计，关系模式设计及优化，表间关系的分析等内容（至少有 3 张以上基表的设计）。 3. 要有数据库和表的创立脚本, 输入必要的初始数据（每表至少有20 条以上记录）。 4. 要有体现数据库安全性策略的设计过程, 包括必要的权限设计与管理。 5. 要有数据完整性设计, 应包括必要的数据完整性校验、一致性检查等。 6. 对典型功能鼓励使用存储过程、函数和触发器的设计与应用。 7. 系统前台的设计, 可由学生自选开发工具（ VB、Delphi 、PB、ASP、https://www.wendangku.net/doc/eb9378364.html,、PHP、JAVA、JSP 等）完成, 但要完成与数据库连接配置与相关数据控件的绑定。 8. 使用QL Server 作为后台数据库管理系统。 9. 成果提交形式:

大数据仓库建设方案设计

第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下： 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容： 数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume

及传统的ETL采集工具。 数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。 数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。 数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

《数据库应用技术》课程设计指导书

课程设计指导书 2012 —2013 学年第一学期 课程设计名称：数据库应用技术 课程设计编号： 适用专业： 2011级软件工程专业 制订时间： 2012年11月 计算机科学与技术系 一、课程设计目的 《数据库应用技术》是计算机科学中一门重要的专业基础课。主要介绍数据库系

统的基本概念、基本原理和实现。课程的重点是通过本课程的学习，使学生理解、掌握数据库系统的基本原理：包括数据库的一些基本概念，各种数据模型的特点，关系数据库的基本概念，SQL语言，关系数据理论，数据库的设计理论；了解数据库管理系统软件的研究内容；掌握数据库应用系统的设计开发方法；了解数据库技术的主要内容和发展动向，学习sql server 2005的管理和使用，以指导今后的应用。 课程设计是一项综合性设计活动，要求在教师的指导下，利用本课程内的以及到目前为止所学到的有关知识和技术解决一些不太复杂但却是综合性的问题。从规模来说，课程设计是在平时作业的基础上进一步扩大的大作业。在设计中，要求学生要全面考虑相互联系的各个方面及问题，与开发团队为单位，完成设计系统。 通过课程设计，使学生了解并掌握数据库系统原理及数据库应用系统的设计、实现方法，掌握常用数据库管理系统的管理与使用，具备初步的独立分析和设计能力；初步掌握数据库应用系统开发过程的需求分析、系统设计、程序编码、测试等基本方法和技能；提高综合运用所学的理论知识和方法独立分析和解决问题的能力；训练用系统的观点和软件开发一般规范进行软件开发，培养软件工作者所应具备的科学的工作方法和作风，从而使学生对整个课程的知识体系有较深入的理解，在运用本课程的知识解决实际问题方面得到锻炼，对锻炼学生的实践能力以及运用本课程的知识、方法解决更为复杂的实际问题有较好的启发和指导作用，从而为后续课程的学习、毕业设计环节以及将来的实际工作打好坚实的基础。 二、课程设计进度（参考） 三、设计工作要求（课程设计方法、步骤和要点，结合设计题目撰写课程设计报告书） 课程设计就是要运用本课程以及到目前为止的有关课程中的知识和技术来解决实际的问题。在运用计算机解决实际问题时，主要进行以下几个方面的工作： 第1章问题描述（需求说明） 第2章数据库结构设计 2.1 概念结构设计 2.2 逻辑结构设计 第3章数据库行为设计 3.1 安全控制

数据仓库设计的21条原则：7个步骤,7个禁忌和7种思路

高效实现数据仓库的七个步骤 数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。 在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。开放思维，不断尝试新的途径，对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。 1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理 在通常情况下，项目经理都会同时负责多个项目的实施。这么做完全是出于资金和IT资源方面的考虑。但是对于数据仓库项目的管理，绝对不能出现一人身兼数个项目的情况。由于你所处的领域是你和你的团队之前没有进入过的领域，有关数据仓库的一切－数据分析、设计、编程、测试、修改、维护－全都是崭新的，因此你或者你指派的项目经理如果能全心投入，对于项目的成功会有很大帮助。 2. 将项目管理职责推给别的项目经理 由于数据仓库实现过程实在是太困难了，为了避免自虐，你可以在当前阶段的项目完成后就将项目管理职责推给别的项目经理。当然，这个新的项目经理一定要复合第一条所说的具有全职性。为什么要这么做呢？首先，从项目经理的角度看，数据仓库实施过程的任何一个阶段都足以让人身心疲惫。从物理存储设备的开发到Extract-Transform-Load的实现，从设计开发模型到OLAP，所有阶段都明显的比以前接触的项目更加困难。每个阶段不但需要新的处理方法、新的管理方法，还需要创新性的观点。所以将管理职责推给别的项目经理不但不会对项目有损害，还可以起到帮助作用。 3.与用户进行沟通 这里所讲的内容远比一篇文章本身要重要的多。你必须明白，在数据仓库的设计阶段，那些潜在用户自己也不清楚他们到底需要数据仓库为他们做什么。他们在不断的探索和发现自己的需求，而你的开发团队也在和客户的接触中做着同样的事情。更加频繁的与客户接触，多做记录，

数据库原理与设计复习题及答案

数据库原理与设计复习题 1.使用视图的优点 简单性。视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化他们的操作。那些被经常使用的查询可以被定义为视图，从而使用户不必为以后的操作每次都指定全部的条件。 安全性。通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据。数据库中的其他数据则既看不见也取不到。数据库授权命令可以使每个用户对数据库的检索限制到特定的数据库对象上，但不能授权到数据库特定行和特定的列上。通过视图，用户可以被限制在数据的不同子集上。 逻辑数据独立性。视图可以使应用程序和数据库表在一定程度上独立。如果没有视图，应用一定是建立在表上的。有了视图之后，程序可以建立在视图之上，从而程序与数据库表被视图分割开来。 2.DBMS的功能有那些？（定义数据库操纵数据库控制数据库维护数据库通信功能） 3.简述完整备份和差异备份及其区别。（完整备份：备份全部选中的文件夹，并不依赖文 件的存档属性来确定备份那些文件。差异备份：差异备份是针对完全备份：备份上一次的完全备份后发生变化的所有文件。PS: 增量备份是针对于上一次备份（无论是哪种备份）：备份上一次备份后，所有发生变化的文件。） 4.数据的完整性的含义(数据完整性是指数据的精确性和可靠性。它是应防止数据库中存 在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息而提出的。数据完整性分为四类：实体完整性、域完整性、参照完整性、用户定义的完整性。) 5.常见的数据库范式（第一范式第二范式第三范式鲍依斯—柯德范式）。 6.数据库生命周期的四个时期。（数据库设计规划数据库设计（用户需求分析概念结构 设计逻辑结果设计物理结构设计）数据库实现数据库运行与系统维护） 7.事务的ACID性质是那些。（原子性一致性隔离性永久性） 8.触发器的组成和作用（由三部分组成“事件条件动作”作用：是一个能因某一个事 件触发而由系统自动执行的SQL语句或语句序列可以实现查询计算评估交流及完成更复杂的功能任务） 9.数据库（DB）（在计算机设备上按一定的组织方式存储在一起的相关的数据集合） 10.数据锁有那些（排他锁，共享锁，共享更新锁详情P227） 11.SQLServer2005提供了那两种服务器身份验证模式。（windows身份验证，混合模式验证） 12.参照完整性的含义（一个关系的外键的值必须与另一个关系的主键的值相匹配。如果没 有与某外键匹配的主键，就会出现引用数据库中不存在的实体的情况，显然就违反了引用完整性。另外，如果数据库中包含了有永远都不可能访问或被引用的数据，则数据库显然不具有引用完整性，整个数据库也将变得不可信） 13.中间件（中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不 同的技术之间共享资源。中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上，管理计算机资源和网络通讯。是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。相连接的系统，即使它们具有不同的接口，但通过中间件相互之间仍能交换信息。执行中间件的一个关键途径是信息传递。通过中间件，应用程序可以工作于多平台或OS 环境。） 14. 数据库系统的体系结构图(P16 图1.11) 15. 设D1={张三，李四}，D2={学生，教师}，D3={成都，重庆}。试求笛卡尔积D1×D2×D3及其基数。（D1×D2×D3={(张三，学生，成都)，(张三，学生，重庆)，(张三，老师，成都)，(张三，老师，重庆)，(李四，学生，成都)，(李四，学生，重庆)，(李四，老师，成都)，(李

数据中台与企业架构

数据中台与企业架构 张靖笙 现在各行各业，大家都非常关心数字化转型该怎么转，数据中台该怎么建。最近看来，不管主动还是被动，越来越多企业感受到数字化转型的迫切压力，于是数据中台的概念越炒越热。 关于数字化转型和数据中台，业界的声音不绝于耳，但当我听到有人把这两件事混为一谈的时候，我的感觉是异样的，我不否认两者有很大交集，但绝不能等同，毫无疑问，数字化转型是一个远比数据中台的内涵更宏大的命题，如果仅用数据中台的概念、方法和工具套用到数字化转型，这是一个片面得很明显的生搬硬套。 结合我自己的职业经验，企业架构（Enterprise Architecture，简称EA）可以说是更贴切数字化转型的方法工具，自上世纪八十年代以来，企业架构这个概念就在国际上日益流行，虽然架构师这个职业在我国也非常吃香，可就我自己的体会，意识和理解到企业架构重要性的企业组织在中国还不是太多。这种局面正日益成为中国企业信息化普遍的瓶颈，联系到今天很多人争着要建的数据中台，没有企业架构的支撑，数据中台在企业将是怎样一个职能定位？要怎么发挥作用？与企业其他业务和管理工作是怎样的关系？如何有效衔接？这些问题就很难得到让大家都信服的回答。 自然很多人都会问企业架构到底是什么？简单来说，就是把企业看成一个信息系统的建模工具。企业架构理论的提出和发展的确和信息系统有很深的历史渊源，20世纪80年代中期，当时还是IBM员工的John Zachman率先提出了“信息系统架构框架”的概念，从信息、流程、网络、人员、时间、基本原理等6个透视角度来分析企业，也提供了与这些视角每个相对应的6个模型，包括语义、概念、逻辑、物理、构件和功能等模型。由于其杰出的开创性工作成果，Zachman被公认为是企业架构领域的开拓者。但在当时，Zachman并没有明确的使用“企业架构”的概念。 虽然企业架构早期思想雏形来自信息技术领域的建模理论，20世纪80年代中期之前，虽然使用的理论和模型已经逐渐流行于各种信息系统的设计和开

数据仓库技术及实施

数据库与信息管理 电脑知识与技术 １引言 传统的数据库技术是以单一的数据资源，即数据库为中心，进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作，数据处理可划分为两大类：操作型处理（ＯＬＴＰ）和分析型处理（统计分析）。操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机的日常操作，通常是对一个或一组纪录的查询和修改，主要为企业的特定应用服务的，注重响应时间，数据的安全性和完整性；分析型处理则用于管理人员的决策分析，经常要访问大量的历史数据。而传统数据库系统利于应用的日常事务处理工作，而难于实现对数据分析处理要求，更无法满足数据处理多样化的要求。因此，专门为业务的统计分析建立一个数据中心，它是一个联机的系统，专门为分析统计和决策支持应用服务的，通过它可以满足决策支持和联机分析应用所要求的一切。这个数据中心就叫做数据仓库。 ２数据仓库概念及发展 ２．１什么是数据仓库 数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库最根本的特点是物理地存放数据，而且这些数据并不是最新的、专有的，而是来源于其它数据库的。数据仓库的建立并不是要取代数据库，它要建立在一个较全面和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析，而事务处理数据库在企业的信息环境中承担的是日常操作性的任务。 ２．２相关基本概念 ２．２．１元数据 元数据（ｍｅｔａｄａｔａ）：是“关于数据的数据”，相当于数据库系统 中的数据字典，指明了数据仓库中信息的内容和位置，刻画了数据的抽取和转换规则，存储了与数据仓库主题有关的各种信息，而且整个数据仓库的运行都是基于元数据的，如修改跟踪数据、抽取调度数据、同步捕获历史数据等。 ２．２．２ＯＬＡＰ（联机分析处理Ｏｎ－ｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）数据仓库用于存储和管理面向决策主题的数据，ＯＬＡＰ对数据仓库中的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。ＯＬＡＰ的一个 重要特点是多维数据分析，这与数据仓库的多维数据组织正好形 成相互结合、相互补充的关系。ＯＬＡＰ技术中比较典型的应用是对多维数据的切片和切块、钻取、旋转等，它便于使用者从不同角度提取有关数据，其基本思想是：企业的决策者应能灵活地操纵企业的数据，以多维的形式从多方面和多角度来观察企业的状态、了解企业的变化。对ＯＬＡＰ进行分类，按照存储方式的不同，可将 ＯＬＡＰ分成ＲＯＬＡＰ、ＭＯＬＡＰ和ＨＯＬＡＰ；ＲＯＬＡＰ没有大小限制；现 有的关系数据库的技术可以沿用；可以通过ＳＱＬ实现详细数据与概要数据的储存；现有关系型数据库已经对ＯＬＡＰ做了很多优 化，包括并行存储、并行查询、并行数据管理、基于成本的查询优化、位图索引、ＳＱｌ的ＯＬＡＰ扩展等大大提高了ＲＯＡＬＰ的速度；可以针对ＳＭＰ或ＭＰＰ的结构进行查询优化。 一般比ＭＤＤ响应 速度慢；只读、不支持有关预算的读写操作；ＳＱＬ无法完成部分计算，主要是无法完成多行的计算，无法完成维之间的计算。 ＭＯＬＡＰ性能好、 响应速度快；专为ＯＬＡＰ所设计；支持高性能的决策支持计算；复杂的跨维计算；多用户的读写操作；行级的计算。增加系统复杂度，增加系统培训与维护费用；受操作系统平台中文件大小的限制，难以达到ＴＢ级；需要进行预计算，可能导致数据爆炸；无法支持维的动态变化；缺乏数据模型和数据访问的标准。 ＨＯＬＡＰ综合了ＲＯＬＡＰ和ＭＯＬＡＰ的优点。它将常用的数据存储为ＭＯＬＡＰ，不常用或临时的数据存储为ＲＯＬＡＰ，这样就兼顾 了ＲＯＬＡＰ的伸缩性和ＭＯＬＡＰ的灵活、纯粹的特点。 收稿日期：２００６－０３－２４ 作者简介：赵方（１９７９－），女，浙江杭州人，浙江树人大学助教，硕士在读，主要从事教学、科研工作，以数据库应用、信息管理为主要研究方向。 数据仓库技术及实施 赵 方 （浙江树人大学，浙江杭州３１００１５） 摘要：介绍了数据仓库的基本概念，针对数据仓库建立对创建数据仓库的过程进行了分析，对实现数据抽取、数据仓库的存储和管理等进行分析和比较。 关键词：数据仓库；联机分析处理；数据抽取；数据存储中图分类号：ＴＰ３１１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００９－３０４４（２００６）１７－００３２－０２ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＺＨＡＯＦａｎｇ （ＺｈｅｊｉａｎｇＳｈｕｒｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１５，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ＡｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｉｎｔｅｇｒａｔｅｄＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅａｎｄｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ，ＤａｔａＥｘｔｒａｃｔ，ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＳｔｏｒａｇｅａｎｄｈｏｗｔｏｍａｎａｇｅｔｈｅＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ；ＯＬＡＰ（Ｏｎ－ｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）；ＤａｔａＥｘｔｒａｃｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＬｏａｄ；ＤａｔａＳｔｏｒａｇｅ ３２

《数据库应用技术》课程设计报告

宁波大红鹰学院信息工程学院课程设计报告 项目名称： 项目组长： 项目成员： 班级名称：09信管（1） 专业名称：信息系统与信息管理 完成时间: 信息工程学院制

一、项目计划及分工(一级标题，黑体小三号, 段前段后0.5行) 1．1 项目计划表(二级标题，黑体四号, 段前段后0行) 1．2 分工完成情况 X1： X2： X3： 二、系统需求分析 (系统背景，用户需求。参见课本p148) (正文部分要求宋体，小四，固定行距20磅，首行缩进2个汉字，表和图要加题注)三、系统功能分析 (包括系统功能概述、系统功能模块设计等。参见课本p149-151) (正文部分要求宋体，小四，固定行距20磅，首行缩进2个汉字，表和图要加题注) 四、数据库设计 4.1 数据库的概念设计 1，局部概念设计 确定系统的局部概念设计范围。

1.管理员表 2.义工表 3.星级表 4.义工大队表

5.网页信息表 6.活动表 7.活动义工 2，全局概念结构设计 综合各实体的局部ER模型图形形成如下图所示的全局ER图。

8.系统E-R图 4.2 数据库的逻辑设计 1，将实体转换为关系模式： 管理员表：管理员（管理员编号，姓名，密码） 义工表：义工（义工编号，管理员编号，义工大队编号，服务时间，类型，星级编号，姓名，出生日期，性别，政治面貌，身份证号，住址，联系电话，电子邮箱，教育程度，工作（学校）名称） 星级等级：星级等级（星级编号，星级等级） 义工大队表：义工大队（义工大队编号，星级编号，注册人数，队长编号,密码） 网页信息表：网页信息（网页编号，标题，类型，内容） 活动表：活动（活动编号，管理员编号，义工大队编号，活动状态，活动内容，申请是否通过,活动时间,实际活动时间,活动主题,活动地点,需要的人数）2，将联系转换为关系模式： 活动义工表：（活动编号，义工编号，活动时间） 4.3 数据库的物理设计 1.管理员表/

互联网大数据与传统数据仓库技术比较研究

互联网大数据与传统数据仓库技术比较研究 韩路 1.Hadoop技术简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，是目前全世界最主流的大数据应用平台。以分布式文件系统（HDFS）和MapReduce为核心的Hadoop，目前已整合了其他重要组件如Hive、HBase、Spark，以及统一资源调度管理组件Yarn，形成了一个完成的Hadoop产品生态圈。 1.1.HDFS HDFS是一个分布式文件系统，可设计部署在低成本硬件上。它可以通过提供高吞吐率支持大量数据的批量处理，同时支持应用程序流式访问系统数据。 1.2.MapReduce MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据机的并行运算。MapReduce可以将一个任务分发到Hadoop平台各个节点上并以一种可靠容错的方式并行处理大量数据集，实现Hadoop的并行任务处理功能。 1.3.Hive Hive是用于对Hadoop中文件进行数据整理、特殊查询和分析储存的工具。Hive提供了一种结构化数据的机制，支持类似传统结构化数据库中SQL元的查询语言，帮助熟悉SQL的用户查询HDFS中数据。 1.4.HBase HBase是一个分布式的、列式储存的开源数据库。HBase不同于传统关系型数据库，适合非结构化数据储存，同时可以为一个数据行定义不同的列。HBase 主要用于需要随机访问、实时读写的大数据。 1.5.Spark Spark是基于内存计算的分布式计算框架。Spark提出了RDD概念，弥补了MapReduce在并行计算各个阶段无法进行有效数据共享的缺陷。同时，Spark形成了自己的生态系统：SparkSQL、SparkStreaming、MLlib，并完全兼容Hadoop 生态系统。

南开20秋学期《数据库技术与程序设计》在线作业答案

20秋学期（1709、1803、1809、1903、1909、2003、2009 ）《数据库技术与程序设计》在线作业 试卷总分:100 得分:100 一、单选题(共30 道试题,共60 分) 1.在建立数据表“商品信息”时，若将“单价”字段的有效性规则设置为：单价>0，则可以保证数据的（）。 A.实体完整性 B.域完整性 C.参照完整性 D.表完整性 答案:B 2.逻辑运算的优先顺序是（）。 A.AND、OR、NOT B.OR、NOT、AND C.NOT、AND、OR D.NOT、OR、AND 答案:C 3.用于获得字符串S从第3个字符开始的2个字符的函数是___。 A.Mid(S,3,2) B.Middle(S,3,2) C.Left(S,3,2) D.Right(S,3,2) 答案:A 4.8E–3是一个（）。 A.内存变量 B.字符常量 C.数值常量 D.非法表达式 答案:C 5.一个宏里面的每一步操作都是一个（）。 A.操作序列宏 B.宏组 C.条件宏 D.宏命令 答案:D 6.某一学校规定学生宿舍标准是：本科生4人一间，硕士生是2人一间，博士生是1人一间，学生与宿舍之间形成的住宿关系是( )。 A.一对一的联系 B.一对四的联系

C.一对多的联系 D.多对多的联系 答案:C 7.在Access中要显示“教师表”中姓名和职称的信息，应采用的关系运算是( )。 A.投影 B.自然联接 C.联接 D.选择 答案:A 8.Access2016数据库中，若要求在窗体上设置输入的数据是取自某一个表或查询中记录的数据，或者取自某固定内容的数据，可以使用的控件是（）。 A.选项组控件 B.列表框或组合框控件 C.文本框控件 D.复选框 答案:B 9.下列叙述中正确的是( )。 A.数据库是一个独立的系统，不需要操作系统的支持 B.数据库设计是指设计数据库管理系统 C.数据库技术的根本目标是要解决数据共享的问题 D.数据库系统中，数据的物理结构必须与逻辑结构一致 答案:C 10.语句Dim Arr（-2 To 3）As Integer所定义的数组的元素个数为___。 A.7个 B.6个 C.5个 D.4个 答案:B 11.下列关于数据库系统的叙述中，正确的是（）。 A.数据库系统只是比文件系统管理的数据更多 B.数据库系统中数据的完整性是指数据类型完整 C.数据库系统避免了一切数据冗余 D.数据库系统减少了数据冗余 答案:D 12.数据库系统的三级模式是（）。 A.上模式、模式、下模式 B.前模式、模式、后模式 C.外模式、模式、内模式

图书馆管理系统数据库应用技术设计书

图书馆管理系统数据库应用技术设计书1．课程设计的主要目的是： 在现今信息发达的社会，图书的发行量与日俱增。传统的图书馆已经无法达到所要求的功能，因此需要对书籍资源、读者资源、借阅信息进行管理，及时了解各个环节息的变更，有利于管理效率的提高。 2．该系统使用的环境： 硬件：计算机一台。 软件：Windows XP、SQL Server 2000、Microsoft Visual Studio 2008 二、系统需求分析 图1 系统功能分解 图2 第0层数据流图

图3 第一层数据流图 图3 图书信息数据流 图4 学生数据流

数据字典 1、主要数据项的定义 （1）图书 （2）学生 （3）学生借书 三、数据库逻辑结构设计 通过E-R模型到关系模型的转化，可以得到如下关系模式：图书（书号，书名，作者，类别，定价，总册数，剩余册数）学生（学号，，性别，班级） 借阅图书（书号，学号，借书日期，还书日期）。 四、数据库概念结构设计 1、数据库需要表达的信息有以下几种： （1）图书信息 （2）学生信息 （3）管理员信息 （4）学生归还图书信息 通过分析整理可得图书管理系统E-R图为：

系统E-R 图 数据库实施 数据库及表结构的创建 设本系统使用的数据库名为图书管理系统，根据已设计的关系模式和和各模式的完整性要求，现在就可以在数据库系统中是这些逻辑结构。下面是创建基本表的SQL 语句： 下面是使用SQL2000建立的图书管理系统 系统各基本表的属性如下： 学生 班级 性别 姓名 学号 借阅 图书 还书日期 借书日期 总册数 定价 剩余册数 作者 类别 书名 书号

数据挖掘与数据仓库课程简介

数据挖掘与数据仓库课程简介 英文名：Data Mining and Data Warehouse 开课单位：计算机学院 课程编码：203086 学分学时：学分，学时32（含实验10） 授课对象：计算机科学与技术专业方向选修课 先修课程：数据库 课程目的和主要内容： 通过本课程的学习，学生应能理解数据库技术的发展为何导致需要数据挖掘，以及数据挖掘潜在应用的重要性；掌握数据仓库和多维数据结构，OLAP（联机分析处理）的实现以及数据仓库与数据挖掘的关系；熟悉数据挖掘之前的数据预处理技术；了解定义数据挖掘任务说明的数据挖掘原语；掌握数据挖掘技术的基本算法，为将来从事数据仓库的规划和实施以及数据挖掘技术的研究工作打下一定的基础。 主要内容包括数据仓库和数据挖掘的基本知识；数据清理、数据集成和变换、数据归约以及离散化和概念分层等数据预处理技术；DMQL数据挖掘查询语言；用于挖掘特征化和比较知识的面向属性的概化技术、用于挖掘关联规则知识的基本Apriori算法和它的变形、用于挖掘分类和预测知识的判定树分类算法和贝叶斯分类算法以及基于划分的聚类分析算法等；了解先进的数据库系统中的数据挖掘方法，以及对数据挖掘和数据仓库的实际应用问题展开讨论。 参考教材： 《数据挖掘概念与技术》，机械工业出版社，JiaWei Han,Micheline Kamber著，范明等译 参考和阅读书目： 《Data Mining: Concepts and Techniques》Jiawei Han and Micheline Kamber, Morgan Kaufmann, 2000 《机器学习》，Tom Mitchell著，曾华军等译 《SQLServer2000数据挖掘技术指南》，机械工业出版社，Claude Seidman著，刘艺等译 数据挖掘与数据仓库教学大纲 一、课程概况 英文名：Data Mining and Data Warehouse 开课单位：计算机学院 课程编码：203086 学分学时：学分，学时32（含实验10） 授课对象： 先修课程：数据库 课程目的和主要内容： 通过本课程的学习，学生应能理解数据库技术的发展为何导致需要数据挖掘，以及数据

陶宏才《数据库原理和设计》第3版课后习题答案解析

第一章 一、解答题 1、解释术语：数据、数据库、数据管理系统、数据库系统、数据库应用系统、视图、数据字典。P19-20 数据：是描述现实世界中各种具体事物或抽象概念的、可存储并具有明确意义的信息。 数据库：是相互关联的数据集合。 数据管理系统：是一个通用的软件系统，由一组计算机程序构成。 数据库系统：是一个用户的应用系统得以顺利运行的环境。 数据库应用系统：主要指实现业务逻辑的应用程序。 视图：指不同的用户对同一数据库的每一种理解称为视图。 数据字典：用于存储数据库的一些说明信息的特殊文件。 2、简述数据抽象、数据模型及数据模式之间的关系 P26 数据模型是数据抽象的工具，是数据组织和表示的方式； 数据模式是数据抽象利用数据模型，将数据组织起来后得到的结果； 总而言之，数据模式是数据抽象的结果。 3、DBMS应具备的基本功能有哪些？P9 数据独立性、安全性、完整性、故障恢复、并发控制 4、数据库中对数据最基本的4种操作是什么？ P24 增加、删除、修改、查询 5、评价数据模型的3个要素是什么？ P12 1)能够真实地描述现实系统 2)能够容易为业务用户所理解 3)能够容易被计算机实现 6、数据模型的3个要素是什么？ P24 数据结构、数据操作、数据约束 7、简述SQL语言的使用方式。P13 一般有两种方式：SQL的交互式使用；用户通过开发应用系统与RDBMS交互。 8、在数据库设计时,为什么涉及到多种数据模型？P12 因为目前商用化DBMS没有一个能够同时满足3项要求，为此，人们不得不走折中路线，设计一些中间的数据模型。 9、数据库系统中的用户类型有哪些？P28-29 最终用户、数据库应用开发人员、数据库管理员、其他与数据库系统有关的人员。11、简述OLTP与OLAP间的区别。P42-43 OLTP(联机事务处理)主要面向日常的业务数据管理，完成用户的事务处理，提高业务处理效率，通常要进行大量的更新操作，同时对响应时间要求比较高。 OLAP(联机分析处理)注重数据分析，主要对用户当前及历史数据进行分析，辅助领导决策，通常要进行大量的查询操作，对时间的要求不太严格。 二、单项选择题 1、( A )不是SQL语言的标准。P156 A.SQL-84 B.SQL-86 C.SQL-89 D.SQL-92 2、 ( D )数据模型没有被商用DBMS实现。P26 A.关系模型 B.层次模型 C.网状模型 D.E-R模型 3、( C )不是数据模型应满足的要求。P12 A.真实描述现实世界 B.用户易理解

吉大年数据库应用技术作业及答案

单选 元数据是指数据结构的描述 SQL语言集数据查询、数据操纵、数据定义和数据控制功能于一体，其中，CREATE、DROP、ALTER语句是实现哪种功能数据定义 SQL语言具有的功能是数据定义、数据操纵、数据控制、数据查询 SQl语言是（）的语言，易学习非过程化 SQl语言是关系数据库语言 SQL语言中，下列涉及空值的操作，不正确的是AGE=NULL X→Y，当下列哪一条成立时，称为平凡的函数依赖Y∈X 层次模型实现数据之间联系的方法是指针 层次数据模型的基本数据结构是树 层次型、网状型和关系型数据库划分原则是数据之间的联系 常见的数据模型是层次模型、网状模型、关系模型 从ER图导出关系模型时，如果实体间的联系是M：N的，下列说法中正确的是增加一个关系表示联系，其中纳入M方和N方的码 从一个数据库文件中取出满足某个条件的所有记录形成一个新的数据库文件的操作是选择操作 存储在计算机内有结构的数据的集合是数据库 当B属性函数依赖于A属性时，属性A与B的联系是多对1 当关系R和S做自然联接时，能够保留R中不满足连接条件元组的操作是左外联接 当同一个实体集内部实体之间存在着一个M:N的关系时，根据E-R模型转换成关系模型的规则，转换成关系的数目为3 对关系模型叙述错误的是不具有连接操作的DBMS也可以是关系数据库系统 对实体和实体之间的联系采用同样的数据结构表达的数据模型为关系模型 反映现实世界中实体及实体间联系的信息模型是E-R模型 个关系数据库文件中的各条记录前后顺序可以任意颠倒，不影响库中的数据关系 关系代数运算的基础是集合运算 关系代数中的连接操作是由选择和笛卡尔积操作组合而成 关系规范化中的插入操作异常是指应该插入的数据未被插入 关系模式的候选关键字可以有1个或多个，而主关键字有1个 关系模式的任何属性以上都不对 关系模式中的关系模式至少是1NF 关系数据库的规范化理论主要解决的问题是如何构造合适的数据逻辑结构 关系数据库管理系统应能实现的专门关系运算包括选择、投影、连接 关系数据库中，实现实体之间的联系是通过关系与关系之间的公共属性 关系数据模型可以表示实体间的任意联系 规范化过程主要为克服数据库逻辑结构中的插入异常，删除异常以及冗余度大的缺欠 候选关键字中的属性称为主属性 假设有关系R和S，关系代数表达式R－（R－S）表示的是R∩S 假设在一个E-R模型中，存在10个不同的实体集和12个不同的二元联系（二元联系是指两个实体集之间的联系），其中3个1：1联系、4个1：N、5个M：N联系，则这个E-R模型转换成关系的数目可能是15 描述数据库全体数据的全局逻辑结构和特性的是模式 区分不同实体的依据是属性 如何构造出一个合适的数据逻辑结构是（）主要解决的问题。逻辑结构设计 若要撤销数据库中已经存在的表S，可用DROP TABLE S

数据仓库基本架构

数据仓库的基本架构 xiaoyi发表于 2013-07-31 23:57 来源：网站数据分析 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用： 从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。 数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。 下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。 数据仓库的数据来源

其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——数据仓库的源数据类型，所以这里不再详细介绍。 对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。 数据仓库的数据存储 源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。简单地解释下： (1).为什么不需要所有原始数据？数据仓库面向分析处理，但是某些源数据对于分析而言没有价值或者其可能产生的价值远低于储存这些数据所需要的数据仓库的实现和性能上的成本。比如我们知道用户的省份、城市足够，至于用户究竟住哪里可能只是物流商关心的事，或者用户在博客的评论内容可能只是文本挖掘会有需要，但将这些冗长的评论文本存在数据仓库就得不偿失；