大数据需要知识总结
大数据需要知识总结
大数据需要学习什么?很多人问过我这个问题。每一次回答完都觉得自己讲得太片面了，总是没有一个合适的契机去好好总结这些内容，直到开始写这篇东西。大数据是近五年兴起的行业，发展迅速，很多技术经过这些年的迭代也变得比较成熟了，同时新的东西也不断涌现，想要保持自己竞争力的唯一办法就是不断学习。
思维导图
下面的是我整理的一张思维导图，内容分成几大块，包括了分布式计算与查询，分布式调度与管理，持久化存储，大数据常用的编程语言等等内容，每个大类下有很多的开源工具，这些就是作为大数据程序猿又爱又恨折腾得死去活来的东西了。
大数据需要的语言Java
java可以说是大数据最基础的编程语言，据我这些年的经验，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的(当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的，逆了个天)。
一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景二就是java语言本事了，天然的优势，因为大数据的组件很多都是用java开发的像HDFS,Yarn,Hbase,MR,Zookeeper等等，想要深入学习，填上生产环境中踩到的各种坑，必须得先学会java然后去啃源码。
说到啃源码顺便说一句，开始的时候肯定是会很难，需要对组件本身和开发语言都有比较深入的理解，熟能生巧慢慢来，等你过了这个阶段，习惯了看源码解决问题的时候你会发现源码真香。
Scala
scala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道(后面我会有文章多维度介绍它们)，它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。
Python和Shell
shell应该不用过多的介绍非常的常用，属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。
分布式计算
什么是分布式计算?分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
举个栗子，就像是组长把一个大项目拆分，让组员每个人开发一部分，最后将所有人代码merge，大项目完成。听起来好像很简单，但是真正参与过大项目开发的人一定知道中间涉及的内容可不少。
比如这个大项目如何拆分?任务如何分配?每个人手头已有工作怎么办?每个人能力不一样怎么办?每个人开发进度不一样怎么办?开发过程中组员生病要请长假他手头的工作怎么办?指挥督促大家干活的组长请假了怎么办?最后代码合并过程出现问题怎么办?项目延期怎么办?项目最后黄了怎么办?
仔细想想上面的夺命十连问，其实每一条都是对应了分布式计算可能会出现的问题，具体怎么对应大家思考吧我就不多说了，其实已经是非常明显了。也许有人觉得这些问题其实在多人开发的时候都不重要不需要特别去考虑怎么办，但是在分布式计算系统中不一样，每一个都是非常严重并且非常基础的问题，需要有很好的解决方案。
最后提一下，分布式计算目前流行的工具有：
离线工具Spark，MapReduce等实时工具Spark Streaming，Storm，Flink等
这几个东西的区别和各自的应用场景我们之后再聊。
分布式存储
传统的网络存储系统采用的是集中的存储服务器存放所有数据，单台存储服务器的io 能力是有限的，这成为了系统性能的瓶颈，同时服务器的可靠性和安全性也不能满足需求，尤其是大规模的存储应用。
分布式存储系统，是将数据分散存储在多台独立的设备上。采用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
hdfs的存储架构图，hdfs作为分布式文件系统，兼备了可靠性和扩展性，数据存储3份在不同机器上(两份存在同一机架，一份存在其他机架)保证数据不丢失。由NameNode 统一管理元数据，可以任意扩展集群。
主流的分布式数据库有很多hbase，mongoDB，GreenPlum，redis等等等等，没有孰好孰坏之分，只有合不合适，每个数据库的应用场景都不同，其实直接比较是没有意义的，后续我也会有文章一个个讲解它们的应用场景原理架构等。
分布式调度与管理
现在人们好像都很热衷于谈"去中心化"，也许是区块链带起的这个潮流。但是"中心化"在大数据领域还是很重要的，至少目前来说是的。
分布式的集群管理需要有个组件去分配调度资源给各个节点，这个东西叫yarn; 需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。
当然这些“东西”并不是唯一的，其实都是有很多替代品的，我这里只举了几个比较常用的例子。
说两句
回答完这个问题，准备说点其他的。最近想了很久，准备开始写一系列的文章，记录这些年来的所得所想，感觉内容比较多不知从哪里开始，就画了文章开头的思维导图确定了大的方向，大家都知道大数据的主流技术变化迭代很快，不断会有新的东西加入，所以这张图里内容也会根据情况不断添加。细节的东西我会边写边定，大家也可以给我一些建议，我会根据写的内容实时更新这张图以及下面的目录。
关于分组
上面的大数据组件分组其实是比较纠结的，特别是作为一个有强迫症的程序猿，有些组件好像放在其他组也可以，而且我又不想要分太多的组看起来会很乱，所以上面这张图的分组方式会稍主观一些。分组方式肯定不是绝对的。
举个例子，像kafka这种消息队列一般不会和其它的数据库或者像HDFS这种文件系统放在一起，但是它们同样都具备有分布式持久化存储的功能，所以就把它们放在一块儿了;还有openTsDB这种时序数据库，说是数据库实际上只是基于HBase上的一个应用，我觉得这个东西更侧重于查询和以及用何种方式存储，而不在于存储本身，所以就主观地放在了“分布式计算与查询”这一类，还有OLAP的工具也同样放在了这一组。
目的
大家都知道大数据的技术日新月异，作为一个程序猿想要保持竞争力就必须得不断地学习。写这些文章的目的比较简单，一是可以当做一个笔记，梳理知识点;二是希望能帮到一些人了解学习大数据。
浙教版数据的分析初步知识点总结八下
教师学生姓名上课日期月日学科数学年级八年级教材版本浙教版 类型知识讲解：√考题讲解：√本人课时统计第（）课时共（）课时 学案主题八下第三章《数据分析初步》复习课时数量第（）课时授课时段 教学目标1、掌握平均数、中位数、众数、极差、方差的概念并进行数据处理； 2、发展学生的统计意识和数据处理的方法与能力； 教学重点、 难点重点:平均数、中位数、众数、极差、方差概念的理解和掌握；难点:会处理实际问题中的统计内容； 教学过程 知识点复习 【知识点梳理】 知识点：平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差 表示数据集中的统计量：平均数、中位数、众数 表示数据离散的统计量：方差、标准差 1.（算术）平均数 算术平均数：一般地，对于n个数x1、x2、……、x n，我们把 12 1 ( n X x x x n =+++ ……）叫做n个数的算术平均数，简称平均数，记作X（读作x拔） 加权平均数：若一组数据中x1、x2、……、x n的个数分别是f1、f2、……、f n，则这组数据的平均数1122 1 () n n X x f x f x f n =+++ ……就叫做加权平均数（其中f1+f2+……+f n=n） f1、f2、……、f n分别叫作x1、x2、……、x n的权。“权”越大，对平均数的影响越大. 例题 (1）2、4、7、9、11、13.这几个数的平均数是_______ (2）一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数__________；(3）8个数的平均数是12，4个数的平均为18，则这12个数的平均数为； （4）某人旅行100千米，前50千米的速度为100千米/小时，后50千米速度为为120千米/小时，则此人的平均速度估计为（）千米/小时。A、100 B、109 C、110 D、115 2.中位数 将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median)；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 中位数与数据的排列位置有关，当一组数据中的个别数据相差较大时，可用中位数来描述这组数据的几种趋势。 例题 (1）某小组在一次测试中的成绩为：86，92，84，92，85，85，86，94，92，83，则这个小组本次测试成绩的中位数是（） A．85 B．86 C．92 D．87.9 (2)将9个数据从小到大排列后，第个数是这组数据的中位数
数据库系统概论知识点总结
一、选择题： 1. 在关系数据库的结构化查询语言中，“DELETE FROM表名”表示（从基表中删除所有属性）； 2.在数据库管理系统中，事务的四个特性包括（原子性，一致性，隔离性，持续性）； 3.在数据库理论中，用二维表结构表示的数据模型称为（关系模型）； 4.在数据库系统结构中，用户使用的数据视图称为（外模式，也称子模式或用户模式）； 5.下列说法正确的是（B）； A.数据库避免了一切数据冗余 B.数据库中的数据可以共享 C.数据库避免了一切数据的重复 D.数据库具有完全的数据独立性 6.在关系数据库中，用于关系代的关系运算包括（选择，投影，连接，除运算）； 7.封锁机制主要用于实现（并发控制）； 8.转储的冗余包括（日志文件、数据库后背副本） 9.在局部视图设计中，分E-R图之间的冲突包含下列哪一个（A）； A.属性冲突 B.实体冲突 C.联系冲突 D.关系冲突 10.关系演算是用（谓词）来表达查询要求的方式； 11.并发控制：把关系数据库从错误状态恢复到一致状态； 12.转储方式可分为（海量转储和增量转储）； 13.在关系数据库的结构化查询语言中，实现分组查询的子句是（GROUP BY）； 14.在关系数据库的结构化查询语言中，带有“EXISTS”谓词的子查询返回是（逻辑值真“true”假“false”）； 15.在关系数据库的结构化查询语言中，实现“投影”操作的语句是（SELECT）； 16.SQL语言提供的功能不包括（A）； A.修改表结构 B.删除属性列 C.删除元组 D.授权 17.两个函数依赖集F和G等价的充分必要条件是（F*=G*）； 18.下面列出的关于“视图”的条目中，不正确的是（C） A.视图是外模式 B.视图是虚表 C.加快查询语句的执行速度 D.简化查询语句的编写 19.事务定义不正确的说法是（C） A.用户定义的一个数据库操作序列 B.一个不可分割的工作单位
空间数据库重点知识
矢量数据结构：通过记录坐标的方式来表达点、线、面等地理实体。 矢量数据结构的主要特点：定位明显和属性隐含。 结构：Spaghetti（面条）结构和拓扑矢量数据结构。 只有像拓扑结构这样的数据结构才是“矢量”数据结构。 拓扑矢量数据结构的特点是：1、一个多边形和另一个多边形之间没有空间 坐标的重复，这样就消除了重复线；2、拓扑信息与空间坐标分别存储，有利于进行近邻、包含和相连等查询操作；3、拓扑表必须在一开始就创建，这要花费一定的时间和空间；4、一些简单的操作比如图形显示比较慢，因为图形显示需要的是空间坐标而非拓扑结构。 栅格数据模型是将连续的空间离散化，将地理区域的平面表象按一定分解力作行和列的规则划分，形成大小均匀紧密相邻的网格阵列。 空间数据引擎（SDE）：是用来解决如何在关系数据库中存储空间的数据，实现真正的数据库方式管理空间数据，建立空间数据服务器的方法。 工作原理：SDE客户端发出请求，由SDE服务端处理这个请求，转换成DBMS 能处理的请求事物，由DBMS处理完相应的请求，SDE服务端再将处理的结果实时反馈给GIS的客户端。客户通过空间数据引擎将自己的数据交给大型关系型DBMS,由DBMS统一管理，同样，客户可以通过空间数据引擎从关系型DBMS 中获取其它类型的GIS数据，并转换成客户端可以使用的方式。 空间数据引擎的作用： （1）与空间数据库联合，为任何支持的用户提供空间数据服务。 （2）提供开放的数据访问，通过TCP/IP横跨任何同构或异构网格，支持分布式的GIS系统。 （3）SDE对外提供了空间几个对象模型，用户可以在此模型基础之上建立空间几何对象，并对这些几何对象进行操作。 （4）快速的数据提取和分析。 （5）SDE提供了连续DBMS数据库的接口，其他的一切涉及与DBMS数据库进行交互的操作都是在此基础之上完成的。 （6）与空间数据库联合可以管理海量空间信息。 （7）无缝的数据管理，实现空间数据与属性数据统一存储。 （8）并发访问。 空间数据是对空间事物的描述,实质上就是指以地球表面空间位置为参照,用来 描述空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面的数据。 数据库是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。 空间数据特征：时空特征、多维特征、多尺度性、海量数据特征。
(大数据)北邮大数据技术课程重点总结
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5.数据化与数字化的区别 数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程； 数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推荐机制 基于协同过滤的推荐（这种机制是现今应用最为广泛的推荐机制）——基于模型的推荐（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归） 余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向 欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离 这种推荐方法的优缺点： 它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推荐是开放的，可以共用他人的经验，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。 数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性，一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。 7.机器学习：构建复杂系统的可能方法/途径 机器学习使用场景的核心三要素：存在潜在模式、不容易列出规则并编程实现、有历史的数据 8.机器学习的基础算法之PLA算法和Pocket算法（贪心PLA） 感知器——线性二维分类器，都属于二分类算法 二者的区别：迭代过程有所不同，结束条件有所不同； 证明了线性可分的情况下是PLA和Pocket可以收敛。 9.机器为什么能学习 学习过程被分解为两个问题： 能否确保Eout(g)与Ein(g)足够相似？ 能否使Ein(g)足够小？ 规模较大的N，有限的dVC，较低的Ein条件下，学习是可能的。 切入点：利用具体特征的，基于有监督方式的，批量学习的分析，进行二分类预测。 10.VC维： 11.噪声的种类： 12.误差函数（损失函数） 13.给出数据计算误差 14.线性回归算法：简单并且有效的方法，典型公式 线性回归的误差函数：使得各点到目标线/平面的平均距离最小！ 15.线性回归重点算法部分：
数据库技术与应用知识点总结
《数据库技术与应用》知识点总结 第一章数据库基础 1.基本概念： 数据：数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。数据是形成信息的源泉，信息是有价值的数据是数据的内涵。 信息：有一定含义的、经过加工处理的、对决策有价值的数据 数据库：数据库是长期存储在计算机内、有组织的可共享的数据集合。 数据库管理系统（DBS的核心）：专门用于管理数据可的计算机系统软件。 数据库系统：带有数据库的计算机系统，一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、相关硬件、软件和各类人员组成。 2.数据管理的发展阶段 1.人工管理阶段：没有直接存储设备、操作系统、管理软件 2.文件系统阶段：把计算机众多数据组织成相互独立的数据文 件 3.数据库系统阶段：一定的格式、统一管理、冗余度小 4.分布式数据库阶段：物理上分离、逻辑上统一 5.面向对象数据库阶段 3. 数据模型：
（1）基本概念： 数据模型：数据库系统的形式框架，用来描述数据的一组概念和定义，包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具。 概念模型：按用户的观点对数据和信息进行建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，强调语义表达功能。 实体：客观存在的并且可以相互区别的“事物” 实体集：性质相同的同类实体的集合 属性：描述实体的特征 域：属性的取值范围 主键：用来唯一标识一个元组的某个属性或属性组合 联系（1:1，1:n，m:n）：实体集之间的关系，反应事物之间的相互关联，联系也是主体，也可具有属性 关系模型：采用二维表来表示实体以及实体之间关系的模型。本质是一张表。 关系、关系模式：1：1关系名（属性1，属性2，……） 1：n 将1的主键放入n中学生（班级编号，……） n：m 将实体的主键放入关系的属性中 （2）E-R模型：能根据具体问题构建E-R模型、画出E-R图 实体集：矩形框 属性：椭圆
大数据库面试基础知识总结材料
1. 数据抽象：物理抽象、概念抽象、视图级抽象，模式、模式、外模式 提示： (1). 概念模式：(面向单个用户的) 是数据中全部数据的整体逻辑结构的描述。它由若干个概念记录类型组成。 (2). 外模式：(面向全局的) 是用户与数据库系统的接口，是用户用到的那部分数据的描述。它由若干个外部记录类型组成。(3). 模式：(面向存储的) 是数据库在物理存储方面的描述，它定义所有的部记录类型、索引、和文件的组织方式，以及数据控制方面的细节。 模式描述的是数据的全局逻辑结构，外模式描述的是数据的局部逻辑结构。对应与同一个模式可以有任意多个外模式。在数据库中提供两级映像功能，即外模式/模式映像和模式/模式映像。对于没一个外模式，数据库系统都有一个外模式/模式映像它定义了该外模式与模式之间的对应关系。这些映像定义通常包括在各自外模式的描述中，当模式改变时，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，从而应用程序不必修改，保证了数据的逻辑独立性。数据库中只有一个模式，也只有一个模式，所以模式/模式映像是唯一的，它定义了数据全局逻辑结构与存储结构之间的对应关系。当数据库的存储结构改变了，由数据库管理员对模式/模式映像做相应改变，可以使模式保持不变，从而保证了数据的物理独立性。 2. SQL语言包括数据定义、数据操纵(Data Manipulation)，数据控制(Data Control) 数据定义：Create Table，Alter Table，Drop Table，Craete/Drop Index等 数据操纵：Select ，insert，update，delete， 数据控制：grant，revoke 3. SQL常用命令 CREATE TABLE Student( ID NUMBER PRIMARY KEY， NAME V ARCHAR2(50) NOT NULL);//建表 CREATE VIEW view_name AS Select * FROM Table_name;//建视图 Create UNIQUE INDEX index_name ON TableName(col_name);//建索引 INSERT INTO tablename {column1，column2，…} values(exp1，exp2，…);//插入 INSERT INTO Viewname {column1，column2，…} values(exp1，exp2，…);//插入视图实际影响表 UPDA TE tablename SET name=’zang 3’ condition;//更新数据 DELETE FROM Tablename WHERE condition;//删除 GRANT (Select，delete，…) ON (对象) TO USER_NAME [WITH GRANT OPTION];//授权 REVOKE (权限表) ON(对象) FROM USER_NAME [WITH REVOKE OPTION] //撤权 列出工作人员及其领导的名字： Select https://www.360docs.net/doc/834726277.html,，https://www.360docs.net/doc/834726277.html, FROM EMPLOYEE E S WHERE E.SUPERName=https://www.360docs.net/doc/834726277.html, 4. 视图 提示： 计算机数据库中的视图是一个虚拟表，其容由查询定义。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查
数据的分析知识点与常见题型总结复习过程
数据的分析知识点与练习 1. 平均数与加权平均数：当给出的一组数据，都在某一常数a上下波动时，一般选用简化 平均数公式..丄I.，其中a是取接近于这组数据平均数中比较“整”的数；？当所给一组 数据中有重复多次出现的数据，常选用加权平均数公式。 (1) 2、4、7、9、11、15.这几个数的平均数是_________ (2 ) 一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数—； (3)8个数的平均数是12, 4个数的平均为18,则这12个数的平均数为 ____________ ； 2. 中位数：将一组数据按照由小到大(或由大到小)的顺序排列，如果数据的个数是奇 数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median);如果数据的个数是偶数，则中间 两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 (1 )某小组在一次测试中的成绩为: 86，92，84，92，85，85，86，94，92，83,则这个小组本次测试成绩的中位数是( ) A. 85 B . 86 C . 92 D . 87.9 (2) 将9个数据从小到大排列后，第_________ 个数是这组数据的中位数 3. 众数：一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数( mode (1)一个射手连续射靶22次，其中3次射中10环，7次射中9环，9次射中8环，3次射中7环.则射中环数的中位数和众数分别为( ) A. 8，9 B . 8，8 C . 8. 5，8 D . 8. 5，9 (2)数据按从小到大排列为1, 2, 4, X, 6, 9,这组数据的中位数为5,那么这组数据的 众数是()A: 4 B : 5 C : 5.5 D : 6 4. 方差：各个数据与平均数之差的平方的平均数，记作s2.用“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结果叫方差，计算公式 1- J )2+(XA?.)2+…+(X n--)2］；方差是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越 是s2= [(x
数据库面试基础知识总结
1. 数据抽象：物理抽象、概念抽象、视图级抽象，内模式、模式、外模式 提示： (1). 概念模式：(面向单个用户的) 是数据中全部数据的整体逻辑结构的描述。它由若干个概念记录类型组成。 (2). 外模式：(面向全局的) 是用户与数据库系统的接口，是用户用到的那部分数据的描述。它由若干个外部记录类型组成。(3). 内模式：(面向存储的) 是数据库在物理存储方面的描述，它定义所有的内部记录类型、索引、和文件的组织方式，以及数据控制方面的细节。 模式描述的是数据的全局逻辑结构，外模式描述的是数据的局部逻辑结构。对应与同一个模式可以有任意多个外模式。在数据库中提供两级映像功能，即外模式/模式映像和模式/内模式映像。对于没一个外模式，数据库系统都有一个外模式/模式映像它定义了该外模式与模式之间的对应关系。这些映像定义通常包括在各自外模式的描述中，当模式改变时，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，从而应用程序不必修改，保证了
数据的逻辑独立性。数据库中只有一个模式，也只有一个内模式，所以模式/内模式映像是唯一的，它定义了数据全局逻辑结构与存储结构之间的对应关系。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，从而保证了数据的物理独立性。 2. SQL语言包括数据定义、数据操纵(Data Manipulation)，数据控制(Data Control) 数据定义：Create Table，Alter Table，Drop Table， Craete/Drop Index等 数据操纵：Select ，insert，update，delete，数据控制：grant，revoke 3. SQL常用命令 CREATE TABLE Student( ID NUMBER PRIMARY KEY， NAME VARCHAR2(50) NOT NULL);//建表 CREATE VIEW view_name AS Select * FROM Table_name;//建视图 Create UNIQUE INDEX index_name ON TableName(col_name);//建索引 INSERT INTO tablename {column1，column2，…} values(exp1，exp2，…);//插入 INSERT INTO Viewname {column1，column2，…} values(exp1，exp2，…);//插入视图实际影响表 UPDA TE tablename SET name=’zang 3’ condition;//更新数据 DELETE FROM Tablename WHERE condition;//删除 GRANT (Select，delete，…) ON (对象) TO USER_NAME [WITH GRANT OPTION];//授权
(整理)SQLServer数据库基本知识点.
SQL Server 数据库基本知识点一、数据类型
二、常用语句 (用到的数据库Northwind) 查询语句 简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的 表或视图、以及搜索条件等。例如，下面的语句查询Customers 表中公司名称为“Alfreds Futterkiste”的ContactName字段和Address字段。 SELECT ContactName, Address FROM Customers WHERE CompanyName='Alfreds Futterkiste' (一) 选择列表 选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(包括局部变量和全局变量)等构成。 1、选择所有列 例如，下面语句显示Customers表中所有列的数据： SELECT * FROM Customers 2、选择部分列并指定它们的显示次序查询结果集合中数据的排列顺序与选择列表中所指定的列名排列顺序相同。 例如： SELECT ContactName, Address FROM Customers 3、更改列标题 在选择列表中，可重新指定列标题。定义格式为： 列标题 as 列名 列名列标题如果指定的列标题不是标准的标识符格式时，应使用引号定界符，例如，下列语句使用汉字显示列标题： SELECT ContactName as 联系人名称, Address as地址 FROM Customers 4、删除重复行
SELECT语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认 为ALL。使用DISTINCT选项时，对于所有重复的数据行在SELECT返回的结果集合中只保留一行。 SELECT DISTINCT(Country) FROM Customers 5、限制返回的行数 使用TOP n [PERCENT]选项限制返回的数据行数，TOP n说明返回n行，而TOP n PERCENT 时，说明n是 表示一百分数，指定返回的行数等于总行数的百分之几。 例如： SELECT TOP 2 * FROM Customers SELECT TOP 20 PERCENT * FROM Customers (二)FROM子句 FROM子句指定SELECT语句查询及与查询相关的表或视图。在FROM子句中最多可指定256个表或视图，它们之间用逗号分隔。在FROM子句同时指定多个表或视图时，如果选择列表中存在同名列，这时应使用对象名限定这些列 所属的表或视图。例如在Orders和Customers表中同时存在CustomerID列，在查询两个表中的CustomerID时应 使用下面语句格式加以限定： select * from Orders,Customers where Orders.CustomerID =Customers.CustomerID 在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图指定别名： 表名 as 别名 表名别名 select * from Orders as a,Customers as b where a.CustomerID =b.CustomerID SELECT不仅能从表或视图中检索数据，它还能够从其它查询语句所返回的结果集合中查询数据。 例如： select * from Customers where CustomerID in (select CustomerID from Orders where EmployeeID=4) 此例中，将SELECT返回的结果集合给予一别名CustomerID，然后再从中检索数据。 (三) 使用WHERE子句设置查询条件 WHERE子句设置查询条件，过滤掉不需要的数据行。例如下面语句查询年龄大于20的数据：select CustomerID from Orders where EmployeeID=4
数据的分析知识点总结与典型例题
数据的分析知识点总结 与典型例题 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
目录 数据的分析知识点总结与典型例题 一、数据的代表 1、算术平均数： 把一组数据的总和除以这组数据的个数所得的商. 公式：n x x x n +???++21 使用：当所给数据1x ，2x ，…，n x 中各个数据的重要程度相同时，一般使 用该公式计算平均数. 2、加权平均数： 若n 个数1x ，2x ，…，n x 的权分别是1w ，2w ，…，n w ，则 n n n w w w w x w x w x +???+++???++212211，叫做这n 个数的加权平均数. 使用：当所给数据1x ，2x ，…，n x 中各个数据的重要程度（权）不同时， 一般选用加权平均数计算平均数. 权的意义：权就是权重即数据的重要程度. 常见的权：1）数值、2）百分数、3）比值、4）频数等。 3、组中值：（课本P128）
数据分组后，一个小组的组中值是指这个小组的两个端点的数的平均数，统计中常用各组的组中值代表各组的实际数据. 4、中位数： 将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数. 意义：在一组互不相等的数据中，小于和大于它们的中位数的数据各占一半. 5、众数： 一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数. 特点：可以是一个也可以是多个. 用途：当一组数据中有较多的重复数据时，众数往往是人们所关心的一个量. 6、平均数、中位数、众数的区别： 平均数能充分利用所有数据，但容易受极端值的影响；中位数计算简单，它不易受极端值的影响，但不能充分利用所有数据；当数据中某些数据重复出现时，人们往往关心众数，但当各个数据的重复次数大致相等时，众数往往没有意义. ※典型例题： 考向1：算数平均数 1、数据-1，0，1，2，3的平均数是（C） A．-1 B．0 C．1 D．5
数据的分析知识点与常见题型总结
数据的分析知识点与练习 1.平均数与加权平均数：当给出的一组数据，都在某一常数a上下波动时，一 般选用简化平均数公式，其中a是取接近于这组数据平均数中比较“整” 的数;?当所给一组数据中有重复多次出现的数据，常选用加权平均数公式。 (1）2、4、7、9、11、15.这几个数的平均数是_______ (2）一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数___； (3）8个数的平均数是12，4个数的平均为18，则这12个数的平均数为； 2.中位数：将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数(median)；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数。 (1）某小组在一次测试中的成绩为：86，92，84，92，85，85，86，94，92，83，则这个小组本次测试成绩的中位数是（） A．85 B．86 C．92 D．87.9 (2) 将9个数据从小到大排列后，第个数是这组数据的中位数 3.众数：一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数（mode） （1）一个射手连续射靶22次，其中3次射中10环，7次射中9环，9次射中8环，3次射中7环．则射中环数的中位数和众数分别为（） A．8，9 B．8，8 C．8．5，8 D．8．5，9 （2）数据按从小到大排列为1，2，4，x，6，9，这组数据的中位数为5，那么这组数据的众数是（） A：4 B：5 C：5.5 D： 6 2.用“先平均，再求差，然后平方差：各个数据与平均数之差的平方的平均数，记作s4.方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结 果叫方差，计算公式2222]；方差是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越--)是s)+=[(x-)…+(x+(x n12大，波动越大，也越不稳定或不整齐。 （1）若样本x+1，x+1，…，x+1的平均数为10，方差为2，则对于样本x+2， x+2，…，22n11x+2，下列结论正确的是（）n A：平均数为10，方差为 2 B：平均数为11，方差为3 C：平均数为11，方差为2 D：平均数为12，方差为4 （2）方差为2的是（） A．1，2，3，4，5 B．0，1，2，3，5 C．2，2，2，2，2 D．2，2，2，3，3 5.极差：一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差(range) （1）某班数学学习小组某次测验成绩分别是63，72，49，66，81，53，92，69，则这组 数据的极差是（）
数据库知识点总结
二、名词解释 1.数据冗余定义：同一数据存储在不同的数据文件中的现象。 2.DBA 数据库管理员 3.事务指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。 4.数据字典：数据库中所有对象及其关系的信息集合。 5.数据独立性包括数据的物理独立性和逻辑独立性。 6.物理独立性是指用户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 7.逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的 8. 存储过程是一组为了完成特定功能的SQL语句集 9.触发器可以查询其他表，而且可以包含复杂的SQL 语句。它们主要用于强制服从复杂的业务规则或要求 10.SQL语言中的视图 答：在SQL中，外模式一级数据结构的基本单位是视图，它是从若干基本表和(或)其它视图中构造出来的，视图并不存储对应的数据，只是将视图的定义存于数据字典中。 四、简答题 1.数据库管理系统的主要功能有哪些? 答：数据库定义、操纵、保护、存储、维护和数据字典。 2.数据库系统中的常见故障有哪些? 答：.事务故障，系统故障、介质故障。 3.简述SQL语言的组成。 答：分为四个部分： 数据定义、数据操纵、数据控制、嵌入式SQL语言的使用规定。 4.说明关系模型有哪三类完整性规则? 答：实体完整性、参照完整性、用户自定义完整性。 5.请阐述在网状模型和关系模型中，实体之间联系的实现方法。 答：在网状模型中，联系用指针实现。 在关系模型中，联系用关键码(或外键，或关系运算) 来实现。 6.DBS由哪几个部分组成？ 答：DBS由四部分组成：数据库、硬件、软件、数据库管理员。 7.数据库的并发操作会带来哪些问题？ 答:数据库的并发操作会带来三类问题:丢失更新问题;不一致分析问题和“脏数据”的读出。 8.简述客户/服务器模式DBS的一般结构。此时数据库应用的功能如何划分？ 答:DBS ：数据库系统（Database System),DBS是实现有组织地、动态地存储大量关联数据，方便多用户访问的计算机软件、硬件和数据资源组成的系统，即采用了数据库技术的计算机系统。 9.什么是日志文件？为什么要设立日志文件？ 答：（1）日志文件是用来记录事务对数据库的更新操作的文件。 （2）设立日志文件的目的是：进行事务故障恢复；进行系统故障恢复；协助后备副本进行介质故障恢复。 10.SQL中表达完整性约束的规则主要有哪几种？ 答：有主键约束、外键约束、属性值约束和全局约束等。 11.什么是分布式数据库的分布透明性？
信息技术基础知识点汇总
第一章 信息与信息技术知识点 【知识梳理】 二、信息的基本特征 1．传递性；2．共享性；3．依附性和可处理性；4．价值相对性；5．时效性；6．真伪性。 [自学探究] 1．什么是信息技术 ● 信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存储、处理、检索、检测、分析和利用等的 技术。 ● 信息技术是指利用电子计算机和现代通讯手段获取、传递、存储、处理、显示信息和分配信息的 技术。 ● 我国有些专家学者认为，信息技术是指研究信息如何产生、获取、传输、变换、识别和应用的科 学技术。 2 3 4．信息技术的发展趋势 1．多元化；2．网络化；3．多媒体化；4．智能化；5．虚拟化 5．信息技术的影响 (1)信息技术产生的积极影响。 ①对社会发展的影响；②对科技进步的影响；③对人们生活与学习的影响。 (2)信息技术可能带来的一些消极影响。 ①信息泛滥；②信息污染；③信息犯罪；④对身心健康带来的不良影响 6．迎接信息社会的挑战 (1)培养良好的信息意识；(2)积极主动地学习和使用现代信息技术，提高信息处理能力；(3)养成健康使用信息技术的习惯；(4)遵守信息法规。 知识补充： 计算机系统的组成：（由硬件和软件组成） 硬件组成： 运算器 控制器 存储器ROM 、RAM 、软盘、 硬盘、光盘 输入设备键盘、鼠标、扫描仪、手写笔、触摸屏 CPU (中央处理器)
输出设备显示器、打印机、绘图仪、音箱 软件系统： 第二章信息获取知识点 【知识梳理】 1.获取信息的基本过程（P18） 2.信息来源示例（P20）：亲自探究事物本身、与他人交流、检索媒体 3.采集信息的方法（P20）：亲自探究事物本身、与他人交流、检索媒体 4.采集信息的工具（P20）：扫描仪、照相机、摄像机、录音设备、计算机 文字.txt Windows系统自带 .doc 使用WORD创建的格式化文本，用于一般的图文排版 .html 用超文本标记语言编写生成的文件格式，用于网页制作 .pdf 便携式文档格式，由ADOBE公司开发用于电子文档、出版等方面 图形图象.jpg 静态图象压缩的国际标准（JPEG） .gif 支持透明背景图象，文件很小，主要应用在网络上.bmp 文件几乎不压缩，占用空间大 动画.gif 主要用于网络 .swf FLASH制作的动画，缩放不失真、文件体积小，广泛应用于网络 音频.wav 该格式记录声音的波形，质量非常高 .mp3 音频压缩的国际标准，声音失真小、文件小，网络下载歌曲多采用此格式 .midi 数字音乐/电子合成乐器的统一国际标准 视频.avi 用来保存电影、电视等各种影象信息.mpg 运动图象压缩算法的国际标准 .mov 用于保存音频和视频信息 .rm 一种流式音频、视频文件格式 6.常用下载工具（P29）：网际快车（flashget）、web迅雷、网络蚂蚁、cuteftp、影音传送带等。 7.网络信息检索的方法（P25 表2-7）：直接访问网页、使用搜索引擎、查询在线数据库 8.目录类搜索引擎和全文搜索引擎的区别（P26）： 确定信息需求确定信息来源采集信息保存信息
北邮_大数据技术课程重点总结
大数据技术 1.什么是数据挖掘，什么是机器学习： 什么是机器学习 关注的问题：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能； 研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能； 通过输入和输出，来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程 预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识别。 手工地选取特征是一件非常费力、启发式（需要专业知识）的方法，如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。 4.大数据分析的主要思想方法 4.1三个思维上的转变 关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依赖于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现；大数据是指不用随机分析这样的捷径，而是采用大部分或全体数据。 关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式 可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。 数据混搭为创造新应用提供了重要支持。 数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪明！ 数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了浏览的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。 4.3大数据分析的要素 大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。
数据分析知识点总复习含答案0001
数据分析知识点总复习含答案 一、选择题 1 . (11大连)某农科院对甲、乙两种甜玉米各用 10块相同条件的试验田进行试验， 得到两个品种每公顷产量的两组数据，其方差分别为 S 甲2 = 0.002、S 乙2 = 0.03，贝y () A. 甲比乙的产量稳定 B. 乙比甲的产量稳定 【解析】 【分析】方差是刻画波动大小的一个重要的数字 .与平均数一样，仍采用样本的波动大小去 估计总体的波动大小的方法，方差越小则波动越小，稳定性也越好 . 【详解】因为S 甲=0.002《数据库原理》知识点总结
《数据库原理》知识点总结标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
目录未找到目录项。 一数据库基础知识（第1、2章） 一、有关概念 1．数据 2．数据库（DB） 3．数据库管理系统（DBMS） Access 桌面DBMS VFP SQL Server Oracle 客户机/服务器型DBMS MySQL DB2 4．数据库系统（DBS） 数据库（DB） 数据库管理系统（DBMS） 开发工具 应用系统 二、数据管理技术的发展 1．数据管理的三个阶段 概念模型 一、模型的三个世界 1．现实世界
2．信息世界：即根据需求分析画概念模型（即E-R图），E-R图与DBMS 无关。 3．机器世界：将E-R图转换为某一种数据模型，数据模型与DBMS相关。 注意：信息世界又称概念模型，机器世界又称数据模型 二、实体及属性 1．实体：客观存在并可相互区别的事物。 2．属性： 3．关键词（码、key）：能唯一标识每个实体又不含多余属性的属性组合。 一个表的码可以有多个，但主码只能有一个。 例：借书表（学号，姓名，书号，书名，作者，定价，借期，还期） 规定：学生一次可以借多本书，同一种书只能借一本，但可以多次续借。 4．实体型：即二维表的结构 例 student(no，name，sex，age，dept) 5．实体集：即整个二维表 三、实体间的联系： 1．两实体集间实体之间的联系 1：1联系 1：n联系 m：n联系 2．同一实体集内实体之间的联系 1：1联系 1：n联系 m：n联系 四、概念模型（常用E-R图表示） 属性： 联系： 说明：① E-R图作为用户与开发人员的中间语言。 ② E-R图可以等价转换为层次、网状、关系模型。 举例： 学校有若干个系，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，每门课程有若干学生选修。用E-R图画出概念模型。
(完整版)数据库原理与应用重要知识点总结.docx
数据库原理与应用重要知识点总结 三级模式 模式：模式又称逻辑模式，是数据库中全体数据的整体逻辑结构和特征的描述。是所有用户的公共数据视图。 外模式：外模式又称为子模式或用户模式，是数据库用户能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。 内模式：内模式又称存储模式，是数据物理结构和存储方式的描述。是数据在数据库内部的表示方式。 两级映像 外模式 / 模式映像：对于每一个外模式，数据库系统都有一个外模式/ 模式映像，它定义了该外模式与模式的对应关 系。当模式改变时，由数据库管理员对各个外模式/ 模式映像做相应的修改，可以使外模式不变，保证了数据与程 序的逻辑独立性——数据的逻辑独立性。 模式 / 内模式映像：一个数据库只有一个模式，也只有一个内模式。 这一映像是唯一的，用于定义数据全局逻辑结构与存储结构之间的对应关系。当数据库存储结构改变时，由数据库管理员对模式 / 内模式映像做相应的修改即可，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——数据的物理独立性。 存取控制机制： 定义用户权限，并将用户权限存入数据字典中(这些定义被称为安全规则或授权规则)。 权限即用户对某一数据对象的操作权力。 合法性检查，当用户发出存取数据库操作的请求后， DBMS 查找数据字典，根据安全规则进行合法性检查，若用户的 请求超出了定义的权限 / 密级 / 角色，系统将拒绝执行此操作。 视图机制： 视图 --虚表 --导出表 为不同用户定义不同的视图，把数据对象限制在一定的范围。 通过视图机制把要保密的数据对无权操作的用户隐藏起来。 审计 系统提供的一种事后检查的安全机制。 建立审计日志，用以记录用户对数据库的所有操作。 检查审计日志，找出非法存取数据的人、时间和内容。 审计很浪费时间和空间，主要用于安全性要求较高的部门。 RBAC（基于角色的存取控制）role-based access control 特点： 由于角色 / 权限之间的变化比角色/ 用户关系之间的变化相对要慢得多，减小了授权管理的复杂性，降低管理开 销。 灵活地支持企业的安全策略，并对企业的变化有很大的伸缩性。 强制存取控制MAC mandatory access control 强制存取控制是通过对敏感度标记进行控制的。 定义：每一个数据对象都被标以一定的密级，每一个用户也被授予某一级别的许可证，对于任意一个对象，只有具 有合法许可证的用户才可以存取。 特点 :严格，不是用户能够直接感知或进行控制的。 适用性：对数据有严格而固定密级分类的部门——军事部门，政府部门。 敏感度标记：绝密、机密、可信、公开
云计算和大数据基础知识教学总结
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cloud computing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。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者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