数据一致性检验复习过程
数据一致性检验
数据完整性的验证方法、设备及计算机可读存储介质的生产技术
图片简介: 本技术介绍了一种数据完整性的验证方法、设备及计算机可读存储介质，该方法包括步骤：数据终端发送验证待验证数据块完整性的完整性验证请求给云服务器，以供所述云服务器在接收到所述完整性验证请求后，发送所述待验证数据块对应的数据记录值给授权终端；接收所述授权终端发送的，根据所述数据记录值得到数据证明；根据所述数据证明验证所述云服务器中存储的所述待验证数据块的完整性。本技术通过数据证明来验证云服务器中存储数据的完整，且在验证数据完整性的过程中，不需要传输所需验证的数据的原始数据，避免了用户数据的泄露，提升了数据安全性，保护了用户的隐私。 技术要求 1.一种数据完整性的验证方法，其特征在于，所述数据完整性的验证方法包括以下步骤： 数据终端发送验证待验证数据块完整性的完整性验证请求给云服务器，以供所述云服务器在接收到所述完整性验证请 求后，发送所述待验证数据块对应的数据记录值给授权终端； 接收所述授权终端发送的，根据所述数据记录值得到数据证明； 根据所述数据证明验证所述云服务器中存储的所述待验证数据块的完整性。 2.如权利要求1所述的数据完整性的验证方法，其特征在于，所述接收所述授权终端发送的，根据所述数据记录值得到数据证明的步骤包括： 接收所述授权终端发送的，根据所述数据记录值得到的数据证明，其中，所述数据证明是由所述授权终端通过所述数 据记录值生成辅助多项式，并生成辅助参数，根据所述辅助多项式和所述辅助参数生成数据证明。 3.如权利要求1所述的数据完整性的验证方法，其特征在于，所述根据所述数据证明验证所述云服务器中存储的所述待验证数据块的完整性的步骤包括： 获取预存的验证公钥和多项式承诺； 基于双线性映射性质，根据所述验证公钥、所述多项式承诺和所述数据证明验证所述云服务器存储的所述待验证数据 块的完整性。 4.如权利要求1所述的数据完整性的验证方法，其特征在于，所述根据所述数据证明验证所述云服务器中存储的所述待验证数据块的完整性的步骤之后，还包括： 获取加密后的待更新数据块，将所述待更新数据块发送给云服务器，以供所述云服务器在接收到所述待更新数据块 后，更新所述待更新数据块对应的数据记录值。 5.如权利要求4所述的数据完整性的验证方法，其特征在于，所述获取加密后的待更新数据块的步骤之后，还包括：
大数据复习题(答案)
一、单选题 1、大数据的起源是（B）。 A：金融B：互联网C：电信D：公共管理 2、大数据的最明显特点是（B）。 A：数据类型多样B：数据规模大C：数据价值密度高D：数据处理速度快 3、大数据时代，数据使用的最关键是（D）。 A：数据收集B：数据存储C：数据分析D：数据再利用 4、云计算分层架构不包括（D）。 A: Iaas B: Paas C: Saas D: Yaas 5、大数据技术是由（C）公司首先提出来的。 A：阿里巴巴B：百度C：谷歌D：微软 6、数据的精细化程度是指（C），越细化的数据，价值越高。 A：规模B：活性C：颗粒度D：关联性 7、数据清洗的方法不包括（C） A：噪声数据清除B：一致性检查C：重复数据记录处理D：缺失值处理 智能手环的应用开发，体现了（C）的数据采集技术的应用。A：网络爬虫B：API接口C：传感器D：统计报表 9、下列关于数掲重组的说法中，错误的是（A）。 A：数据的重新生产和采集B：能使数据焕发新的光芒C：关键
在于多源数据的融合和集成 D：有利于新的数据模式创新 10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制考了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B）。 A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于含思伯格对大数据特点的说法中，错误的是(D) A：数据规模大B：数据类型多 C：处理速度快D：价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）A：互联网B：自然环境C：综合国力D：物联网 13、在数据生命周期管理实践中，（B）是执行方法。 A：数据存储和各份规B：数据管理和维护C：数据价值发觉和利用D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。 A：网络公司能够捕捉到用户在其上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参 C：数字轨迹用完即自动删除
数据库原理课后习题答案
第1章绪论 2 ?使用数据库系统有什么好处？ 答：使用数据库系统的优点是很多的，既便于数据的集中管理，控制数据冗余，提高数据的利用率和一致性，又有利于应用程序的开发和维护。 6 .数据库管理系统的主要功能有哪些？ 答：（I ）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。 8 ?试述概念模型的作用。 答：概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。概念模型用于信息世界的建模， 是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是 数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。 12 ?学校中有若干系，每个系有若干班级和教研室，每个教研室有若干教员，其中有的教 授和副教授每人各带若干研究生；每个班有若干学生，每个学生选修若干课程，每门课可由 若干学生选修。请用E —R图画出此学校的概念模型。 答：实体间联系如下图所示，联系-选修有一个属性：成绩。 各实体需要有属性说明，需要画出各实体的图（带属性）或在下图中直接添加实体的属性，比如：学生的属性包括学号、姓名、性别、身高、联系方式等，此略。 13 ?某工厂生产若干产品，每种产品由不同的零件组成，有的零件可用在不同的产品上。 这些零件由不同的原材料制成，不同零件所用的材料可以相同。这些零件按所属的不同产品
分别放在仓库中，原材料按照类别放在若干仓库中。请用 E 一R图画出此工厂产品、零 件、材料、仓库的概念模型。 答：各实体需要有属性，此略。 联系组成、制造、储存、存放都有属性：数量。 20 ?试述数据库系统三级模式结构，这种结构的优点是什么？ 答：数据库系统的三级模式结构由外模式、模式和内模式组成。 外模式，亦称子模式或用户模式，是数据库用户（包括应用程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有 关的数据的逻辑表示。 模式，亦称逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公 共数据视图。模式描述的是数据的全局逻辑结构。外模式涉及的是数据的局部逻辑结构，通 常是模式的子集。 内模式，亦称存储模式，是数据在数据库系统内部的表示，即对数据的物理结构和存储 方式的描述。 数据库系统的三级模式是对数据的三个抽象级别，它把数据的具体组织留给DBMS管理，使用户能逻辑抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的表示和存储。数据库系统 在这三级模式之间提供了两层映像：外模式/模式映像和模式/内模式映像，这两层映像保 证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。 22 ?什么叫数据与程序的物理独立性？什么叫数据与程序的逻辑独立性？为什么数据库系 统具有数据与程序的独立性？ 答：数据与程序的逻辑独立性是指用户的的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。 数据与程序的物理独立性是指用户的的应用程序与存储在磁盘上的数据库中数据是相互独立的。 当模式改变时（例如增加新的关系、新的属性、改变属性的数据类型等），由数据库管 理员对各个外模式/模式的映像做相应改变，可以使外模式保持不变。应用程序是依据数据的外模式编写的，从而应用程序不必修改，保证了数据与程序的逻辑独立性，简称数据的逻辑独立性。 当数据库的存储结构改变了，由数据库管理员对模式／内模式映像做相应改变，可以使模式保持不变，从而应用程序也不必改变，保证了数据与程序的物理独立性，简称数据的物理独立性。数据库管理系统在三级模式之间提供的两层映像保证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。
数据验证方法与设计方案
本技术提出了一种数据验证方法，其包括服务器，服务器是用以接收第一纪录数据，服务器会根据接收时间以及第一纪录数据的种类对第一纪录数据进行编号并产生第一编号数据，服务器对第一编号数据进行加密并产生第一加密数据后服务器公告第一加密数据，当对第一纪录数据进行验证时，服务器对第一编号数据再次进行加密并产生第二加密数据，服务器判断第一加密数据以及第二加密数据是否相同，当判断结果为否，第一编号数据已被修改。 技术要求 1.一种数据验证方法，其包括服务器，所述服务器是用以接收并储存多个纪录数据，所述数据验证方法包括以下步骤： 所述服务器接收第一纪录数据； 所述服务器根据接收时间以及所述第一纪录数据的种类对所述第一纪录数据进行编号并 产生第一编号数据； 所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第一加密数据； 所述服务器公告所述第一加密数据； 所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第二加密数据；以及 所述服务器判断所述第一加密数据以及所述第二加密数据是否相同，当判断结果为否， 所述第一编号数据已被修改。
2.根据权利要求1所述的数据验证方法，其中所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第一加密数据的步骤更包括： 所述服务器使所述第一加密数据与至少一加密数据同时加密并产生第一加密数据群组。 3.根据权利要求2所述的数据验证方法，其中所述服务器对所述第一编号数据进行加密并产生第二加密数据的步骤更包括： 所述服务器使所述第二加密数据与所述至少一加密数据同时加密并产生第二加密数据群组。 4.根据权利要求3所述的数据验证方法，其中所述服务器公告所述第一加密数据的步骤更包括： 所述服务器公告所述第一加密数据群组。 5.根据权利要求4所述的数据验证方法，其中所述服务器判断所述第一加密数据以及所述第二加密数据是否相同，当判断为否，所述第一编号数据已被修改的步骤更包括： 所述服务器判断所述第一加密数据群组以及所述第二加密数据群组是否相同，当所述判断结果为否，所述第一编号数据已被修改。 6.根据权利要求1所述的数据验证方法，其中，所述纪录数据为网页浏览纪录、档案编辑纪录、档案新增纪录或档案删除纪录。 7.根据权利要求1所述的数据验证方法，其中，所述服务器更包括储存单元，用以储存所述第一纪录数据、所述第一编号数据、所述第一加密数据、所述第二加密数据、所述第一加密数据群组以及所述第二加密数据群组。 8.根据权利要求2所述的数据验证方法，其中，所述服务器更包括网络单元，所述服务器透过所述网络单元以电子邮件、电子公布栏或网站等公开公告的方式公告所述第一加密数据或所述第一加密数据群组。 9.根据权利要求1所述的数据验证方法，其更包括：
数据业务的数据一致性管理办法
数据业务的数据一致性管理办法 第一章总则 随着数据业务的迅猛发展，数据不一致问题逐渐显现。数据不一致性产生的成因复杂，由此造成业务、计费及服务等一系列问题。为了进一步规范数据业务的数据一致性管理工作，广东公司数据部特制定本办法。 本管理办法适用范围包括但不限于数据业务涉及的系统、业务、营销活动的数据一致性管理工作。广东省范围数据业务的数据一致性管理工作应遵守本办法，各相关部门及地市公司需致力提高数据业务数据的准确性、完整性、时效性，从而保证各渠道的数据一致性。 第二章概况 数据业务的数据不一致性危害非常大，各相关部门及地市公司务必深刻认识到严重性，重视数据一致性管理工作。 一、数据不一致性的成因 数据业务各个系统平台的建设时间不同、分工不同，整体规划又是在实践中不断得以完善。由于同步数据交互环节的多样性、数据业务开通渠道不统一、数据业务逻辑复杂、数据业务流程和管理制度不完善等原因，导致产生不一致数据。 二、数据不一致性的危害性
首先，资费争议，用户有计费而无享受到服务，易引发客户对计费不满投诉。然后，收入流失风险，用户享受到服务而无计费，易引发合作伙伴对结算费用质疑。其次，用户服务争议，可能导致客户业务受理请求无法通过正常渠道受理，引发用户对于服务质量的投诉，影响业务正常推广。最后，影响深度营销效果，各种营销活动开展涉及的数据不准确，相应营销效果大打折扣。 三、数据一致性的重要意义 数据业务的数据一致性非常重要，此项工作的提升有利于降低客户服务投诉、提高客户满意度、提升企业整体竞争力等，能够促进发现系统中存在的风险与漏洞，及时进行处理避免经济损失。 第三章数据一致性的闭环管理数据业务的数据涉及维度甚广，包括但不限于系统、业务、营销活动，既有技术问题也有管理问题，任何环节的疏漏和失误都会导致问题发生，需要对每个环节进行严格把控。各相关部门及地市公司需从事前科学防范、事中监控处理、事后总结提升三个环节开展工作，形成科学的数据业务数据一致性动态闭环管理。 一、事前环节，科学防范 1、建立多方沟通协调的常态化工作体系 由于数据业务的数据涉及环节众多，需要建立一个能够顺利进行多部门间沟通和协调的常态化工作体系，包括各业务部门、地市公司、网管、业务平台厂家、业务负责人、营销活动负责人等等，明确各主
第八章1 数据库复习
第八章并发控制 1．在数据库中为什么要并发控制？ 答：数据库是共享资源，通常有许多个事务同时在运行。当多个事务并发地存取数据库时就会产生同时读取和／或修改同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会存取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。所以数据库管理系统必须提供并发控制机制。 2．并发操作可能会产生哪几类数据不一致？用什么方法能避免各种不一致的情况？ 答：并发操作带来的数据不一致性包括三类：丢失修改、不可重复读和读“脏”数据。 （1）丢失修改（Lost Update） 两个事务T1和T2读人同一数据并修改飞提交的结果破坏了（覆盖了）T1提交的结果，导致T1的修改被丢失。 （2）不可重复读（Non－Repeatable Read） 不可重复读是指事务T1读取数据后，事务T2执行更新操作，使T1无法再现前一次读取结果。不可重复读包括三种情况：详见《概论》8.l的P66。 （3）读“脏”数据（Dirty Read） 读“脏”数据是指事务T1修改某一数据，并将其写回磁盘，事务T2读取同一数据后，T1由于某种原因被撤销，这时T1已修改过的数据恢复原值T2读到的数据就与数据库中的数据不一致，则T2读到的数据就为“脏”数据，即不正确的数据。 避免不一致性的方法和技术就是并发控制。最常用的技术是封锁技术。也可以用其他技术，例如在分布式数据库系统中可以采用时间戳方法来进行并发控制。 3．什么是封锁？ 答：封锁就是事务T在对某个数据对象例如表、记录等操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其他的事务不能更新此数据对象。 封锁是实现并发控制的一个非常重要的技术。 4．基本的封锁类型有几种？试述它们的含义。 答：基本的封锁类型有两种：排它锁（Exclusive Locks，简称X锁）和共享锁（Share Locks，简称S锁）。 排它锁又称为写锁。若事务T对数据对象A加上X锁，则只允许T读取和修改A，其他任何事务都不能再对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁。这就保证了其他事务在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。 共享锁又称为读锁。若事务T对数据对象A加上S锁，则事务T可以读A但不能修改A，其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。这就保证了他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。 5．如何用封锁机制保证数据的一致性？ 答：DBMS在对数据进行读、写操作之前首先对该数据执行封锁操作，例如下图中事务T；在对A进行修改之前先对A执行Xlock（A），即对A加X锁。这样，当T2请求对A加X
输入数据校验与查错的两种方法
输入数据校验与查错的两种方法 在数据库管理系统输入模块的开发中，如何提高输入数据的正确性是开发者应考虑的一个重要问题。为了提高输入数据的正确性，其基本的功能要求是：①输入操作简单、轻松；②输入效率高，即具有重复内容自动复制和简易代码输入替代功能；③输入格式美观大方；④具有醒目的提示等。然而，仅有这些功能要求是不够的，它们不能从根本上提高输入数据的正确性。因为，大量的原始数据的输入是件繁琐而又单调的工作，难免出错。所以，必须要有更严格、更有效的科学方法和手段来提高输入数据的正确性。在实际工作中，笔者探索了输入数据校验与查错的两种方法，供数据库管理系统的开发者参考。 1.边输入边校验法 在这种方法中，假若输入数据有错，则要求数据录入者立即更正错误。这种方法常常用于所输入的数据具有某种规律和特征，若数据录入者键入的数据违背了这个规律和特征，即立即给出输入出错警告，并强制性要求数据录入者对当前输入的数据给予修正。例如，在财务管理系统中，一张“记帐凭证”一般有借方金额和贷方金额两栏数字。会计制度要求同一张凭证中借方金额合计和贷方金额合计必须相等。根据这一特征，所以在开发“记帐凭证”数据输入程序时，程序应能自动判断，在一张“记帐凭证”的数据输入结束后，借方金额合计与贷方金额合计是否相等，若不相等，应强制要求数据输入者立即重新输入。又例如，在每年的高考中，考生的成绩数据有一部分要通过人工评分后，然后由专人输入计算机。对于考生成绩数据，它所具有的特征是：每题的最高分和最低分(零分)是确定的，并且均为数字字符。根据这个特征，在开发的考生成绩数据管理系统的输入模块中，应具有如下功能，即在每题数据输入结束后，自动判断输入的分数值是否符合上述规律，若不符合，则应立即发出警告，并强制要求录入者重新输入。 2.双工输入比较法 所谓双工输入比较法，就是将同一批数据由两个输入人员在不同的时间和不同的终端上分别录入，并且形成两个临时数据库文件，然后由第三个人在程序的作用下对两个库文件中的数据进行逐项比较并进行确认或修改。在这种方法中，尽管同一批数据被录入了两次从而造成了数据冗余和影响了录入进度，但对于被录入的数据不存在明显的规律和上述第一种方法不能查出输入出错的场合，以及对输入数据的正确性要求很高的场合，是一种不可缺少的和行之有效的方法，因为，两个数据录入者都同时在某处出错的机会极少，故这种方法可以极大地减少出错率。根据概率论原理，如果两数据录入者各自的出错率为百分之一，则双工输入法的出错率仅为万分之一。双工输入比较法在FoxPro环境下的基本算法是： ①将同一批数据由两个录入者在不同时间和不同的终端上录入，并存入两个不同名的库文件中。 ②输入“①”中产生的两个库文件名。
数据完整性检查要点
数据完整性检查要点 数据完整性 数据完整性（data integrity）：是指数据的准确性和可靠性，用于描述存储的所有数据值均处于客观真实的状态。 –并不是计算机化系统实施后才出现的 –适用于电子数据和手工（纸质）数据 –企业应当处于一种基于数据完整性风险的可接受控制状态数据的属性 基本原则 A（attributable）—可溯源 L（legible）—清晰 C（contemporaneous）—同步 O（original or true copy）—原始或真实复制 A（accurate）—准确 数据 人工观察填写的纸质记录 仪器、设备通过复杂的计算机化系统产生的图谱或电子记录。
纸质记录 对文件和记录版本（变更）进行控制 对原始空白记录进行控制 对空白记录的发放进行控制 对已填写记录的修改进行控制 图谱或电子记录 电子方式产生的原始数据采用纸质或PDF格式保存应当显示数据的留存过程，以包括所有原始数据信息、相关审计跟踪和结果文件、每一分析运行过程中软件/系统设置标准 一个给定的原始数据系列重建所需的所有数据处理运行情况（包括方法和审计跟踪），经过确认的复本。 一旦打印或转换成静态PDF，图谱记录则失去了其被再处理的能力，不能对基线或隐藏区域进行更详细的审核或检查。 以数据库格式存在的动态电子记录则可以进行追踪、趋势分析和查询、查看隐藏区域，放大基线以将积分情况查看的更清楚。 数据审计跟踪 数据审计跟踪（audit trial）：是一系列有关计算机操作系统、应用程
序及用户操作等事件的记录，用以帮助从原始数据追踪到有关的记录、报告或事件，或从记录、报告、事件追溯到原始数据。 如果计算机系统用于电子捕获、处理、报告或存贮原始数据，系统设计应能保持提供全面审计追踪的保存，能够显示对数据进行的所有更改。 对数据的所有更改，应可以显示做这些更改的人，更改均应有时间记录，并给出理由。 用户不应具备修订或关闭审计追踪的能力。 不需要包括每个系统活动（例如，用户登录/退出，键盘敲击等）。 通过对经过设计和验证的系统报告进行审核来达到目的。 必须是商业电子管理系统吗？只要能够达到GMP的要求，纸质追踪和半纸质半电子系统也能被接受。 值得关注的问题 对于数据完整性提出详细要求： –计算机化系统应当记录输入或确认关键数据人员身份
大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)111
第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（ C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。 A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。 A：统计报表 B：网络爬虫 C：接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（ A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（ A）。（单选题，本题2分）
A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D ）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护
数据库的创建与表间关系的各种操作
学科实验报告 班级2010级金融姓名陈光伟学科管理系统中计算机应用实验名称数据库的创建与表间关系的各种操作 实验工具Visual foxpro 6.0 实验目的1、掌握数据库结构的创建方式 2、表间的关联关系 实验步骤一、建立数据库。 1、在项目管理器中建立数据库。首先选择数据库，然后单击“新建”建立数据库，出现的界面提示用户输入数据库的名称，按要求输入后单击“保存”则完成数据库的建立，并打开i“数据库设计器”。 2、从“新建”对话框建立数据库。单击工具栏上的“新建”按钮或者选择菜单“文件——新建”打开“新建”对话框，首先在“文件类型”组框中选择“数据库”，然后单击“新建文件”建立数据库，后面的操作和步骤与1相同。 3、用命令交互建立数据库。命令是create database【databasename ▏？】 二、表间关系的各种操作。 1、创建索引文件。可以再创建数据表时建立其结构复合索引文件，但是也可以先建立好数据表，以后再创建或修改索引文件。 2、索引的操作。A、打开与关闭。要使用索引，必须先要打开索引。一旦数据表文件关闭所有相应的索引文件也就自动关闭了。B、确定主控索引。可以使用命令确定当前主控索引。命令格式1：set order to 【tag】<索引标识>【ascending| desceding】命令格式2：use<表文件名>order【tag】<索引标识>【ascending | esceding】C、删除索引标识。要删除结构复合索引文件中的索引标识，应当打开数据表文件，并打开其表设计器对话框。在“索引”页面中选定要删除的索引标识后，单击“删除”按钮删除。 3、创建关联。在创建数据表之间的关联时，把当前数据表叫做父表，而把要关联的表叫做子表。必须保证两个要建立关系的数据表中存在能够建立联系的同类字段；同时要求每个数据表事先分别以该字段建立了索引。A、建立表间的一对一的关系。在“数据库设计器”窗口中选择M表中的字段，并按住左键拖到关联表H中对应字段上，放开鼠标左键。这是可以看到在两个表之间的相关字段上产生了一条连线，表明两个表之间已经建立了“一对一”关系。B、建立表间一对多的关系。将M表的名称字段MC设定为主索引，或者候选索引；H表中的JG字段已经设置成普通索引。在“数据库设计器”窗口中将MC字段拖到关联表中对应字段JG上，放开鼠标左键。这时可以看到在两个表之间的相关字段上产生了一条显然与“一对一”关联不同形式的连线，表明两个表之间已经建立了“一对多”关系。 4、调整或删除关联。A、删除关联。在数据库设计器对话框窗口中，首先必须用鼠标左键单击关联线，该连线变粗了说明它已被选中。如果要删除可敲【del】。也可以单击鼠标右键在弹出对话框窗口中单击“删除关联”选项。B、编辑关联。在数据库设计器对话框窗口中，首先必须用鼠标左键单击关联线，该连线变粗了说明已被选中。在主菜单“数据库”选项的下拉菜单中的“编辑关系”选项，也可以单击鼠标右键在弹出对话框窗口中单击“编辑关系”选项。 5、设置数据表之间的参照完整性。在对数据库表建立关联关系后，就可以设置两个相关数据表之间操作的有效性原则。这些规则可以控制相关表中的记录的插入、删除或修改。
数据完整性检测工具Tripwire
数据完整性检测工具：Tripwire 作者：nixe0n 综述 作为一个系统管理员，你需要保护自己的系统不被攻击者的侵入，但是系统非常庞大，这对你来说恐怕有些勉为其难了。Tripwire能够为你提供帮助，它不是为了抵御攻击者设计的，然而它能够帮助你判断系统的一些重要文件是否被攻击者修改。1992年，还在Purdue大学COAST实验室的 Gene H.Kim和Eugene H. Spafford开发了tripwire。它们的目的是建立一个工具，通过这个工具监视一些重要的文件和目录发生的任何改变。1997年，Gene Kim和W.Wyatt Starnes发起成立了Tripwire公司。他们成立这个公司的目的之一是发布一个能够用于更多平台的商业升级版本。Tripwire3的商业版本非常昂贵(这客观上促使aide的诞生)。 但是，到了2001年3月，情况发生了变化。Tripwire公司发布了Linux下的开放源码版本Tripwire-2.3.1，这个版本使用GPL作为许可证，代码是基于商业版的Tripwire-2.x。这无疑是一个好消息，最新的Redhat 7.x就包含了Tripwire-2.3.1的RPM软件包。 在1992年，Tripwire开发之初，只有很少的UNIX安全工具。 COPS (Computer Oracle and Password System)是一个能够支持很多UNIX平台的安全工具集。自从1989年，就开始自由分发，它使用CRC(循环冗余校验)监视系统的文件。但是，COPS有很多不足，例如：它不能监视文件索引节点(inode)结构所有的域。 TAMU是一个脚本集，以和COPS相同的方式扫描UNIX系统的安全问题。TAMU通过一个操作系统的特征码数据库来判断文件是否被修改。不过，它不能扫描整个文件系统，而且每当操作系统升级和修补之后，需要升级自己的特征码数据库。 Hobgoblin使用一个模板来检验文件系统，Hobgoblin运行时，会把系统文件和自己的数据库进行对比，以此来判断系统文件是否被修改。然而，如果文件系统改变，却没有办法对它的数据库进行升级。 ATP能够做一个系统快照并建立一个文件属性的数据库。它使用32位CRC和MD校验文件，而且每当检测到文件被修改，它会自动把这个文件的所有权改为root。和COPS、TAMU以及Hobgoblin相比，这个特征是独一无二的。
计算机验证与数据完整性十大误区
计算机验证与数据完整性十大误区 附录《计算机化系统》已于2015年12月1日生效，相关的“技术标准、管理文件、操作SOP”，大家突击一下也就补齐了，关键是“计算机验证和数据完整性”，把很多人都快逼疯了！ 各种培训课件满天飞、各家供应商八仙过海，技术文章掺杂了恐吓语言，那边厢闹哄哄风生水起，这边厢迷糊糊诚惶诚恐，我都快被吓傻了！ 对于计算机验证，对于数据完整性，我陆陆续续也参加了6、7次的培训，质量管理的听不懂计算机基础知识和数据完整性技术手段，技术人员听不懂GMP知识和验证程序，技术和GMP之间的距离，确实还很远！ 每次我都会提醒大家，计算机并不是什么特殊的东西，他只是一种自动化控制工具，是设备或者系统不可分割的一部分，是设备或者系统的一个关键部件，计算机已经渗透到我们生活和工作的方方面面，对他的管理和验证，没有必要搞得那么神神秘秘、高深莫测，蒲公英论坛早有文章揭开了“计算机验证的神秘面纱”，很多人还是执迷不悟！ 误区一 计算机化系统要有一套完整、独立的文件体系 很多人认为计算机化系统必须有单独的《计算机化系统管理规程》、《计算机化系统验证主计划》、《计算机化系统变更管理规程》、《计算机化系统偏差管理规程》、《计算机化系统操作管理规程》、《计算机化系统维护管理规程》……单独的预防性维护计划、单独的供应商评估文件、单独的人员岗位职责和资质确认规程……甚至认为，每一个计算机系统要有单独的风险评估文件、每一个计算机系统要有单独的与被控对象分开的操作SOP、与被控对象分开URS/FAT/DQ/IQ/OQ/PQ，反正，只要别的设备有的，计算机化系统也要有，恨不得为“计算机化系统”另外建立一套完整的独立的GMP体系文件！ 误区二 这不管新旧计算机系统都需要全流程的确认与验证 新的法规明确提出了计算机化系统验证的要求，很多人认为一定要有与被控对象分开的、独立的计算机系统的URS/FAT/DQ/IQ/OQ/PQ，殊不知，离开了自控系统，设备根本无法操作，更无法单独做OQ/PQ，而单独做计算机系统的确认与验证，离开了被控对象，除了IQ，其它做得都毫无意义。 《确认与验证》附录明确规定： 企业应当对新的或改造的厂房、设施、设备按照预定用途和本规范及相关法律法规要求制定用户需求，并经审核、批准。 新的或改造的厂房、设施、设备需进行安装确认。
微服务架构下的数据一致性
微服务架构下的数据一致性
写在前面 随着微服务架构的推广，越来越多的公司采用微服务架构来构建自己的业务平台。就像前边的文章说的，微服务架构为业务开发带来了诸多好处的同时，例如单一职责、独立开发部署、功能复用和系统容错等等，也带来一些问题。 例如上手难度变大，运维变得更复杂，模块之间的依赖关系更复杂，数据一致性难以保证，等等。但是办法总是比问题多，本篇文章就来介绍一下我们是如何保障微服务架构的数据一致性的。 微服务架构的数据一致性问题 以电商平台为例，当用户下单并支付后，系统需要修改订单的状态并且增加用户积分。由于系统采用的是微服务架构，分离出了支付服务、订单服务和积分服务，每个服务都有独立数据库做数据存储。当用户支付成功后，无论是修改订单状态失败还是增加积分失败，都会造成数据的不一致。 为了解决例子中的数据一致性问题，一个最直接的办法就是考虑数据的强一致性。那么如何保证数据的强一致性呢？我们从关系型数据库的ACID 理论说起。 ACID 关系型数据库具有解决复杂事务场景的能力，关系型数据库的事务满足ACID 的特性。 ?Atomicity：原子性（要么都做，要么都不做） ?Consistency：一致性（数据库只有一个状态，不存在未确定状态）
?Isolation：隔离性（事务之间互不干扰） ?Durability：永久性（事务一旦提交，数据库记录永久不变） 具有ACID 特性的数据库支持数据的强一致性，保证了数据本身不会出现不一致。 然而微服务架构下，每个微服务都有自己的数据库，导致微服务架构的系统不能简单地满足ACID，我们就需要寻找微服务架构下的数据一致性解决方案。 微服务架构的系统本身是一种分布式系统，而本文讨论的问题其实也就是分布式事务之数据一致性的问题，我们来聊聊分布式系统的CAP 理论和BASE 理论。 CAP CAP 是指在一个分布式系统下，包含三个要素：Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），并且三者不可得兼。 ?C：Consistency，一致性，所有数据变动都是同步的。 ?A：Availability，可用性，即在可以接受的时间范围内正确地响应用户请求。 ?P：Partition tolerance，分区容错性，即某节点或网络分区故障时，系统仍能够提供满足一致性和可用性的服务。 关系型数据库单节点保证了数据强一致性（C）和可用性（A），但是却无法保证分区容错性（P）。 然而在分布式系统下，为了保证模块的分区容错性（P），只能在数据强一致性（C）和可用性（A）之间做平衡。具体表现为在一定时间内，可能模块之间数据是不一致的，但是通过自动或手动补偿后能够达到最终的一致。
常用各种数据校验方法源代码
常用各种数据校验方法源代码Borland C++ Builder5.0 //----------------------------------------------------------------------------- //定义数据类型缩写形式 typedef unsigned char uchar; //无符号字符 typedef unsigned short ushort; //无符号短整型 typedef unsigned long ulong; //无符号长整型 typedef unsigned int uint; //无符号整型 typedef DynamicArray
云存储环境下数据完整性验证技术研究
云存储环境下数据完整性验证技术研究 随着云计算技术的快速发展,云存储模式的出现为用户数据的存储和访问带来了便捷性,越来越多的用户将数据存储到云服务提供商(Cloud Service Provider,CSP)处,但是用户无法确保存储在云端的数据是完整和可用的,这些数据有可能遭受到CSP或恶意用户的查看或修改,数据存储的安全性受到了严峻的挑战。为了解决这个问题,本文主要从用户端和云服务器角度研究云存储环境下数据完整性验证技术。 一方面,针对云服务器端保障用户数据完整性、可用性和隐私性等方面的问题,本文提出了基于多副本的数据完整性验证方案和基于地理位置属性的数据完整性验证方案;另一方面,针对用户端的数据安全访问和安全存储等方面的问题,本文提出了基于用户共享数据的完整性验证方案和基于跨用户重复数据删除的完整性验证方案。论文的主要工作和创新点如下:(1)基于双线性映射的签名机制和多分支认证树特性,提出了一种基于多副本数据完整性验证方案。 该方案通过使用随机掩码技术对密文进行处理确保数据隐私性,采用多分支认证树来提高数据分块的签名效率,能够支持数据动态更新操作。此外,引入第三方审计者对多副本数据进行批量审计以减少计算开销。 分析表明,该方案具有较好的效率,能够支持数据隐私保护和抗伪造攻击,任意敌手无法通过伪造签名证据通过完整性验证。(2)基于BLS签名技术和距离边界协议,提出了一种基于地理位置属性的数据完整性验证方案。 该方案采用随机掩码技术对副本数据进行处理以增强了数据隐私性;利用距离边界协议来检测用户数据是否存储在CSP所宣称的地理位置;通过采用基于BLS签名技术,实现签名信息的聚合运算,并支持多副本数据批量审计。分析表明,
试验大数据的异常值地检验及剔除方法
目录 摘要..................................................................................................................................... I 关键词................................................................................................................................ I 1 引言 (1) 2 异常值的判别方法 (1) 2.1检验（3S）准则 (1) 2.2 狄克松（Dixon）准则 (2) 2.3 格拉布斯（Grubbs）准则 (3) 2.4 指数分布时异常值检验 (3) 2.5 莱茵达准则（PanTa） (4) 2.6 肖维勒准则（Chauvenet） (4) 3 实验异常数据的处理 (4) 4 结束语 (6) 参考文献 (7)
试验数据异常值的检验及剔除方法 摘要：在实验中不可避免会存在一些异常数据，而异常数据的存在会掩盖研究对象的变化规律和对分析结果产生重要的影响，异常值的检验与正确处理是保证原始数据可靠性、平均值与标准差计算准确性的前提.本文简述判别测量值异常的几种统计学方法，并利用DPS软件检验及剔除实验数据中异常值，此方法简单、直观、快捷，适合实验者用于实验的数据处理和分析. 关键词：异常值检验；异常值剔除；DPS；测量数据
1 引言 在实验中，由于测量产生误差，从而导致个别数据出现异常，往往导致结果产生较大的误差，即出现数据的异常.而异常数据的出现会掩盖实验数据的变化规律，以致使研究对象变化规律异常，得出错误结论.因此，正确分析并剔除异常值有助于提高实验精度. 判别实验数据中异常值的步骤是先要检验和分析原始数据的记录、操作方法、实验条件等过程，找出异常值出现的原因并予以剔除. 利用计算机剔除异常值的方法许多专家做了详细的文献[1]报告.如王鑫，吴先球，用Origin 剔除线形拟合中实验数据的异常值；严昌顺．用计算机快速剔除含粗大误差的“环值”；运用了统计学中各种判别异常值的准则，各种准则的优劣程度将体现在下文. 2 异常值的判别方法 判别异常值的准则很多，常用的有t 检验（3S ）准则、狄克松（Dixon ）准则、格拉布斯（Grubbs ）准则等准则.下面将一一简要介绍. 2.1 检验（3S ）准则 t 检验准则又称罗曼诺夫斯基准则，它是按t 分布的实际误差分布围来判别异常值，对重复测量次数较少的情况比较合理. 基本思想：首先剔除一个可疑值，然后安t 分布来检验被剔除的值是否为异常值. 设样本数据为123,,n x x x x L ，若认j x 为可疑值.计算余下1n 个数据平均值
数据采集测量结果改善的常用校正方法
数据采集测量结果改善的常用校正方法 改善测量结果需要进行配置、校准以及优秀的软件开发技术。本文旨在使您了解优化测量结果的软、硬件技巧，内容包括：选择并配置数据采集设备、补偿测量误差以及采用优秀的软件技术。 当您将电子信号连接到数据采集设备时，您总是希望读数能匹配输入信号的电气数值。但我们知道没有一种测量硬件是完美的，所以为了改善测量结果我们必须采用最佳的硬件配置。 根据应用需求，您必须首先要明确数据采集卡所需的模拟输入、输出通道以及数字I/O线的最少数目。其次还要考虑的重要因素有：采样率、输入范围、输入方式和精度。 第一个要考虑的问题是现场接线，根据您要采集的信号源类型，您可以使用差分、非参考单端、参考单端三种输入方式来配置数据采集卡。 总的说来，差分测量系统较为可取，因为它能消除接地环路感应误差并能在一定程度上削弱由环境引起的噪声。而另一方面，单端输入方式提供两倍数据采集通道数，可是仅适用于引入误差比数据所需精度小的情况。为选择合适的信号源模拟输入方式提供了指导选择合适的增益系数也是非常重要的。保证数据采集产品进行精确采集和转换所设定的电压范围叫做输入信号范围。为得到最佳的测量精度，使模拟信号的最大最小值尽可能占满整个ADC(+/-10V或0-10V)范围，这样就可使测量结果充分利用现有的数字位。 在数据采集系统中选择合适的增益 任何测量结果都只是您要测量的“真实值”的估计值，事实上您永远也无法完美地测量出真实值。这是因为您测量的准确性会受到物理因素的限制，而且测量的精度也取决于这种限制。 在特定的范围内，16位数据采集卡有216(65536)种数值，而12位数据采集卡有212 (4096)种数值。理想情况下，这些数值在整个测量范围内是均匀分布的，而且测量硬件会把实际测量值取整成最接近的数值并返回计算机内存。事实上有许多人认为，这种取整误差(通常称为量化误差)是决定精度的唯一因素。实际上，这种量