存货数量记录表

存货数量记录表

存货数量记录表

信息管理系统—数据存储与管理

大学《数据存储与管理》实验报告 年3月28日

供应商 产品 运货商 供应商 雇员 产品 订单明细 订单 类别 客户 运货商 ? 3.打开 Microsoft Access,点击新建数据库标签,输入“Solomon”作为数据库名称, 并点击创建;点击屏幕左栏里的表,点击使用设计器创建表,在设计视图中按标签 输入每个关系的字段名,数据类型和说明,选中作为主键的字段名,点击主键按钮, 然后保存,并命名。(例下图) 供应商 ID 公司名 称 联系人 姓名 联系人 职务 地址 城 市 地 区 邮政编 码 国 家 电话 传真 主 页 1 佳佳乐 陈小姐 采购经 理 西直门大街 110 号 北 京 华 北 100023 中 国 (010) 65552222 2 康富食 品 黄小姐 订购主 管 幸福大街 290 号 北 京 华 北 170117 中 国 (010) 65554822 3 妙生 胡先生 销售代 表 南京路 23 号 上 海 华 东 248104 中 国 (021) 85555735 (021) 85553349 产品 ID 产品名称 供应商 类别 单位数量 单价 库存量 订购量 再订购量 1 苹果汁 佳佳乐 饮料 每箱 24 瓶 ¥18.00 39 0 10 2 牛奶 佳佳乐 饮料 每箱 24 瓶 ¥19.00 17 40 25 3 蕃茄酱 佳佳乐 调味品 每箱 12 瓶 ¥10.00 13 70 25 运货商 ID 公司名称 电话 1 急速快递 (010) 65559831 2 统一包裹 (010) 65553199 3 联邦货运 (010) 65559931

信息存储与管理试题.doc

信息存储与管理试题 1.某医院使用了一个应用程序,把病人的X射线数据以大二进 制对象的方式存储在Oracle数据库中。该应用程序运行在一个UNIX服务器上,并且医院的员工可以通过一个光纤骨干网来访问X射线数据。存储阵列为服务器提供了6TB的可用存储容量。 (1)请阐述该数据中心的核心部件并画出其数据中心的架构图;五个核心要素包括: 应用程序—用于操作通常存储在数据库中的数据的特殊专用软件 ●数据库—更常见的是数据库管理系统(DBMS),它 提供一种结构化的数据存储方法,将数据存储在按逻 辑组织的表中,这些表之间存在关联。它们优化了数 据的存储和检索 ●服务器/操作系统—提供运行应用程序和数据库所 需的计算平台 ●网络—在客户端与服务器或服务器与存储之间提 供数据通信路径 ●存储阵列—存储数据和信息的地方

(2)阐述一下病人数据的价值如何随着时间变化。 2. 阐述存储系统环境由哪几部分组成? 存储系统环境由主机,连接和存储设备三部分构成。 主机是用户通过应用程序来存储、检索数据运行这些应用程序的的计算机。一台主机包括一组使用逻辑部件(软件、协议)进行相互通信的物理部件(硬件设备)。 连接指的是各个主机之间或者主机同其他外围设备(如打印机、外存设备)之间的互连。连接的部件可分为物理的和逻辑的。物理部件指的是连接主机和外存的硬件;逻辑部件指的是用于主机和外存之间通信的协议。 存储设备常见的有磁带,磁盘,软盘,CD-ROM ,闪存卡 ,磁盘驱动器 3. 阐述只能存储系统的组成并说明每部分的作用。 智能存储系统是具有下列特征的 RAID 阵列: 一,针对 I/O 处理进行了高度优化。 二,有提供以下功能〔缓存的智能管理 ,阵列资源分配,对阵列资源的主机访问,适用于异构主机的连接,基于阵列的本地和远程 光纤骨干网 6TB 可用存储容量 存储阵列 客户端 服务器 器 和 Oracle 数 据库 X 射线数据

大数据存储和管理的技术分析

大数据:这是业内热门词汇,描述了企业大量积累、存储和挖掘大文件(400GB到TB级)的现象。随着信息的质量、种类和丰富性达到新的水平,大数据已经形成多年了。 大数据集的蔓延是由那些运行丰富的数据格式(如使用音频或视频文件)的企业或其积累充足的信息来从统计角度洞察市场(例如在社交媒体网络上保存帖子)的意愿而造成的。 对于企业来说,数据对于战略和业务连续性都非常重要。简言之,内容就是知识,所以内容就是王道。 大数据的承诺不是没有根据的。通过提供做决策的具体分析基础,生成洞察力以及从数据收集和总结中发现的新机会可以很容易支持公司的发展战略。然而,当务之急是大数据集容易消耗巨大的时间和成本,从而造成非结构化数据的雪崩。适当的IT 基础设施,即合适的存储解决方案的重要性不能被低估。如果没有合适的存储,就不能轻松访问或部署大量数据。 由于“大数据”现象已形成多年,首席信息官在当前阶段会问自己的问题就是:我如何平衡各种技术,以支持战略性存储并保护我的数据。” 找到正确的数据管理工具是有效数据保护措施不可或缺的一部分,要知道数据将继续存在,并在需要时变得有价值。

“组成高效的存储系统的因素是什么”这个问题在多样化中找到了答案。多样化是大数据管理“万全”方案的对立面。通过将数据与合适的存储系统相匹配,通过考虑何时、如何使用数据,企业机构可确保存储解决方案支持,而不是阻碍关键业务驱动因素(如效率和连续性)。通过这种方式,企业可自信地引领这个包含大量、广泛信息的新时代。 数据存储多样化:备份与归档 管理大数据的关键是制定战略,以高自动化、高可靠、高成本效益的方式归档数据。大数据现象意味着企业机构应对大量数据,以及各种数据格式的挑战。多样化作为有效方式而在各行各业兴起,是一种涉及各种产品来支持数据管理战略的数据存储模式。这些产品包括自动化、磁盘和重复数据删除、软件,以及备份和归档。支撑这一方式的原则就是:特定类型的数据坚持使用合适的存储介质。企业需要认识到,数据存储和保护并没有尚方宝剑;在现实中,需要一套与各种功能相匹配的解决方案。 大数据管理需要各种技术 首席信息官应关注的一个具体领域就是:备份和归档的方法,因为这是在业务环境中将不同类文件区分开来的最明显的方式。当企业需要迅速、经常访问数据,那么基于磁盘的存储就是最合适的。这种数据可定期备份,以确保其可用性。相比之下,随着

数据存储与管理14数据中台和数仓的关系

数据存储与管理14数据中台和数仓的关系 传统数仓 传统数仓有几个特点: 数据具有历史性 基于文件存储 以表为形态,自带元数据存储(比如Hive) 在数仓的数据是其他原始数据的拷贝或者拷贝的加工传统数仓需要拷贝数据的重要原因是数据计算和数据存储需要尽可能的近。所以我们需要把MySQL等数据源的数据同步到数仓,才能进行进一步处理。(这里有点疑问,我觉得是因为需要直接对数仓数据进行离线操作,而不是对业务数据库进行繁重的操作,也就是说数据分析不能影响业务) 另外传统数仓更关注的是数据的历史状态,所以导致数据规模庞大。数仓本身也具备计算能力,同时也可以作为存储供其他计算系统使用。 数据中台 数据中台概念,不同于数据平台。数据中台,业务侧包含 ?数据触手(埋点) ?数据接入(标准化) ?数据仓库(抽象化) ?数据治理(可靠性) ?数据服务(产品化) 整体是一个闭环的解决方案其中,闭环是最重要的一点。 数据服务接口 数据中台设计立足点本身是数据计算和存储分离的。那就意味着,数据中台本身并没有数据,数据来源是其他地方,比如传统数仓、业务数据库、用户在中台上传的文件(临时使用)、各个业务系统的API(瞬时,我们不关心API之前的数据结果是什么样的)。因为数据中台拥有这些数据源的适配器,所以相当于建立了互联管道。 关于元数据 我们知道数仓的优势是有元数据,通过表的方式很好的规整了数据。数据需要加工,所以一般数仓是有分层的,往上走一层,数据信息损耗就高一些。

数据中台也有一个全局的元数据管理系统,管理也是以表为主,粒度到字段级别。数据中台这个元信息包含了各个子存储的元信息,以数据中台需要的形态进行组织。 数据地图 数据中台的元数据其中承载的一个重要功能是数据地图,虽然在数据中台中,修建了通往所有数据的道路,但是当用户进来的时候无法知道具体某个数据的地址,也就没办法利用这些修好的道路。 数据地图就是解决这个问题我们需要结合自然语言处理,检索技术,目录分类技术,机器学习以及数据规范化来帮助找到数据地址。数据地址从来都不是面向人类友好的。 通过数据中台的数据地图,以及数据中台到各数据源的建立好的管道,那么我们就可以很好的找到我们要的数据以及对他们进行关联和处理,分析,甚至进一步成为机器学习的素材。 数据地图和传统数仓元数据的区别在于: 它记录了散落在各个孤岛的数据,而不像传统数仓,只是在自己的数据。 数据格式是异构的,不仅仅是文件或表。 他不仅仅存储表以及字段相关信息,同时还让这些信息可检索,可查询,可以更好的面向人而不是机器。 结论 数仓是数据中台的一个重要组成部分,也是元数据的一个重要来源,但是随着技术的发展,数据计算和存储必定是分离的,这就需要一个新的元信息系统(数据地图)来进行承载。数据中台建设是数字化转型的支撑 数据中台成为热点,“中台”这个概念,是相对于前台和后台而生,是前台和后台的链接点,将业务共同的工具和技术予以沉淀。数据中台是指数据采集交换、共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用于一体的综合性数据能力平台,在大数据生态中处于承上启下的功能,提供面向数据应用支撑的底座能力。 广义上来给数据中台一个企业级的定义:“聚合和治理跨域数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念”。

最新 海量数据存储、访问与管理-精品

海量数据存储、访问与管理 海量数据是当今商业面对的一个现实随着信息化程度的提高, 数据已超出它原始的范畴,它包含各种业务操作数据、报表统计数据、办公文档、电子邮件、超文本、表格、报告以及图片、音视频等各种数据信息。人们 用海量数据来形容巨大的、空前浩瀚的、还在不断增长的数据。海量数据是当今商业面对的一个现实。任何一个企业都在面对其企业数据库由于规模扩 大产生的沉重负担,提高海量数据访问能力和业务分析能力的要求也变得越来 越迫切。? 数据爆炸。如今,需要企业进行管理的数据正在以指数级速度增长。分析人员发现,公司收集、存储和分析的有关客户、财务、产品和运营 的数据,其增长率达125% 之多。各个方面的因素导致了数据的爆炸,如:网 络应用增加了数据的增长速度;监控点击流需要存储与以往相比越来越多的不 同的数据类型;多媒体数据也增加了对存储的要求;我们存储并管理的不仅仅 是数字和文字,还有视频、音频、图像、临时数据以及更多内容,这些数据的 增长速度也在不断地上升;数据仓库和数据挖掘应用鼓励企业存储越来越长的 时间段内越来越多的数据。这些实际情况导致的结果就是数据大量增加。? 法规方面的要求。在会计丑闻的唤醒下,立法者和决策人施加了严格的新要 求,几乎影响到全球各家大型企业。法案要求公共公司遵守严格的金融记录保 持与报告法规。如果公司不能及时、可靠地访问准确的财务信息,那么它们将 面临罚款、调查、起诉、甚至更严厉的股东信心下降的威胁。这要求公司能提 供对更多数据的不间断访问能力并进行更多的分析,这必然会延长数据的维护 周期,增加数据容量。? 非结构化数据应用的需要。结构化数据是指诸如企业财务账目、客户信息、业务操作数据等具有明显结构化特性的数据。非结 构化数据包括扫描文档图像、传真、照片、生成的报告、字处理文档、电子表格、演示文稿、语音和视频片段等。根据业界分析报告,非结构化数据占有整 个信息量的85%以上,数据量及其庞大,是信息资源管理的核心。同样,企业 需要对非结构化数据进行存储、检索、过滤、提取、挖掘、分析等各方面应用。? 历史数据归档与访问的需要。一般来说业务系统是用来处理业务交易的,为了使这些关键业务系统的性能不会受到严重影响,往往业务系统只存 放短周期内的业务交易数据,大量的历史数据都被备份到磁带上,或者被转移 到其他存储设备上静态保存,当对它们运行SQL 查询时再把它们从档案环境中 恢复出来。但是随着企业对数据的重要性越来越重视,以及数据分析、数据挖 掘的应用逐渐普及,历史数据的访问将变得重要、频繁和直接。历史数据的不 断积累,也对海量数据的存储、管理和访问提出了新的需求。? 数据整合与数据分析的需要。当前,企业信息的存放具有数据结构多元化、存储异构化 的特点,企业的数据可能存储在传统系统、大型数据仓库或具有计费、订购、 制造、分销或其他功能的数据运营孤岛上,因此会给访问带来极大的困难。数 据整合与数据分析已经成为信息管理技术的应用热点。只有在有效的数据整合 基础上,才能消除信息孤岛,降低有效信息获取的难度,通过对整合数据的分 析和加工来获得制定策略所必需的信息依据。传统的关系型数据库 面临更大的挑战传统的关系型数据库在计算机数据管理的发展史上 是一个重要的里程碑,这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序 与数据独立性、易于扩充、易于编制应用程序等优点,目前较大的信息系统都

库存自查报告

*************公司 2012年粮食库存检查工作自查汇报材料 根据《****州粮食局粮食库存检查工作实施方案》通知精神,为了进一步加强粮食库存监管,切实掌握粮食库存情况,摸清家底,分公司于2012年4月14日至15日历时两天,对分公司全部粮、油库存进行了自检自查,现将自查情况汇报如下:一、加强领导,统一思想,提高认识 根据**州粮食局清查粮食库存的文件精神,为做好2012年度粮食清仓查库工作,****分公司领导高度重视,成立了以分公司***经理为组长的清仓查库领导小组,领导小组下设办公室,办公室设在分公司业务科,主要负责:粮食的测量、容重、绘图、计算、报表填报以及后勤保障。小组成员做到了分工明确,各负其责,协调配合,为确保我公司清仓查库工作按质按量完成提供了组织保障。 4月13日19点分公司紧急召开了库站长以上领导及相关工作人员参加的粮食库存检查工作会议,并采取以会代训的方式对粮食库存检查人员进行了业务培训,认真领会文件精神及具体业务操作规程等。使具体参与查库的干部职工充分认识粮食库存检查工作的重大意义,切实把思想统一起来,形成高度统一、齐抓共管的良好工作格局。二、自查的范围和内容根据2012年**州粮食局粮食库存检查的内容和要求,结合我公司的实际,对分公司所有商品粮、临储粮、食用储备有的库存情况、轮换情况以及粮油库存账实相符、账账相符情况;重点检查粮油库存实物的数量、品种、品质变化情况以及2011年至2012年收购、销售情况;与保管帐、统计账、会计账对应账实相符情况;与银行收购贷款挂钩情况;以及相关账务处理是否规范、准确情况。三、自查方式 自查主要采取人工丈量对静态仓的粮堆尺寸进行了精确的测量,画出了 粮堆形状立体图,仔细标明检测数据,认真计算粮堆体积,制作了粮堆体积测算明细表,对静态仓小麦利用粮仓计算方式进行了单位体积质量测量,对小麦扦样进行了容重测定,通过测量计算,差率均在±3%范围之内,并根据各相关检测数据和计算结果,认真填写粮食实物检查工作底稿。根据检查的范围和内容,做到了“有仓必到、有粮必查、有帐必核、查必彻底”。 四、自查的基本情况 分公司于4月14日至15日由分公司清仓查库领导小组组长***经理亲自部署督导,由我带领清仓查库小组和业务操作员分别对****、**仓库、**粮站、**粮站、**粮站、***粮站的27个仓内货位、10个露天货位共****吨小麦(其中:国家临时储备粮****吨,商品粮****吨,包括:****另存小麦****吨)等所有储存粮油进行了认真细致的自查,。 检查以2012年3月25日的粮食库存数及统计报表为检查时点,具体检查结果如下:(一)库存粮食数量情况 经认真梳理核对会计帐、统计帐、保管帐,帐帐相符率100%,做到了帐实相符,帐帐相符。 (二)库存粮食质量情况 我公司所储商品粮、临储粮的管理,严格执行国家粮食质量标准以及上级部门相关质量管理要求,严把入库质量关,做到“事前调查、事中抽查,事后复查”,确保库存及入库质量、品质符合国家下达的控制指标。 (三)储备粮轮换情况 经检查,我公司临储粮的质量合格率和品质宜存率均达100%,各项卫生安全指标均为合格,无转圈、轮换和超轮空期轮换等现象。 (四)粮食仓储管理情况 实行了专仓、专帐、专人管理,仓储管理制度健全,帐实相符、粮温变化正常,无结露

相关文档
最新文档