处理大批数据提高效率的方法
管理信息系统(课后习题答案)
《管理信息系统》习题练习（一）习题1（管理信息系统的定义、概念和结构）1、管理信息系统是什么？它和一般的计算机应用有什么不同？答：管理信息系统是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备，进行信息的收集、传输、加工、储存、更新和维护，以企业战略竞优、提高效益和效率为目的，支持企业高层决策、中层控制、基层动作的集成化的人机系统。
管理信息系统与计算机应用的不同是：计算机只是管理信息系统的一种工具。
没有计算机也有管理信息系统，管理信息系统只有优劣之分，不存在有无的问题。
2、管理信息系统有几种分类方法？它是根据什么原则进行分类的？你自己觉得有什么分类方法？答：（1）按概念结构分类：开环结构、闭环结构；（2）按功能-过程结构分类：市场系统、财会系统、人事系统、生产系统、供运系统等经过主计划、细计划、执行计划3个过程；（3）按软件结构分类：根据销售市场、生产、后勤、人事、财务会计、信息处理、高层管理等7种管理功能，按战略计划、管理控制、运行控制、业务处理等4个层次，形成软件模块结构；（4）按硬件结构分类：主机终端网结构、微机网结构（星形网络、母线网络、环形网络）。
（5）按发展分类：统计系统、数据更新系统、状态报告系统、数据处理系统、知识工作和办公自动化系统、决策支持系统。
3、管理信息系统应包括什么子系统？子系统之间是如何相互联系的？答：管理信息系统由四大部件组成：信息源是信息产生地；信息处理器担负信息的传输、加工、保存等任务；信息用户是信息的使用者，他应用信息进行决策；信息管理者负责信息系统的设计实现，在实现以后，他负责信息系统的运行和协调。
从概念上，管理信息系统由业务信息系统（市场子系统、生产子系统、财务子系统、其他子系统）组成中央数据库（信息源），经知识工作子系统与职能人员处理（信息处理器）后，再同时一方面送到决策支持子系统和中级管理人员（信息用户）进行控制、决策，一方面送到经理支持子系统和高级管理人员进行计划、决策。
Excel数据处理技巧提高数据处理效率的方法
Excel数据处理技巧提高数据处理效率的方法在日常办公和工作中，数据处理是一个必不可少的任务。
而对于数据处理人员来说，了解一些Excel数据处理技巧能够大大提高工作效率。
本文将介绍一些Excel数据处理技巧，帮助读者更快更准确地处理数据。
1. 数据排序在处理大量数据时，排序是一个常见的需求。
Excel提供了强大的排序功能，可以根据单列或多列的值进行升序或降序排列。
只需选中要排序的数据范围，点击“数据”选项卡中的“排序”按钮，设置排序的条件即可。
此外，还可以通过自定义排序来按照特定规则进行排序，如按照字母表顺序、按照数字大小等。
2. 数据筛选筛选是从大量数据中提取特定信息的一种常用方式。
Excel的筛选功能可以根据指定条件筛选数据，并显示符合条件的数据。
选中数据范围，点击“数据”选项卡中的“筛选”按钮，选择要筛选的条件即可。
此外，还可以使用高级筛选功能，根据多个条件进行筛选。
3. 条件格式设置条件格式可以帮助我们快速识别数据中的特定情况。
比如，可以根据某个单元格的数值大小设置不同的颜色，以便于观察数据的变化。
选中要设置条件格式的数据范围，点击“开始”选项卡中的“条件格式”按钮，选择适合的格式即可。
4. 数据透视表数据透视表是一种用于整理和汇总大量数据的强大工具。
它可以根据用户需求动态地展示数据的不同视图，并进行多维度数据的汇总和分析。
建立数据透视表非常简便，只需选中数据范围，点击“插入”选项卡中的“数据透视表”按钮，按照向导设置数据透视表的字段即可。
5. 公式和函数Excel中的公式和函数可以帮助我们快速进行数据计算和分析。
比如，SUM函数可以对选定区域的数值进行求和，AVERAGE函数可以计算平均值，COUNT函数可以统计选定区域非空的单元格数等。
通过熟练掌握各种公式和函数的使用，可以快速完成复杂的数据处理任务。
6. 数据填充Excel提供了填充功能，可以根据已有数据的规律自动填充相邻单元格。
例如，输入“1”和“2”两个数值，选中这两个单元格，鼠标悬停在选中区域的右下角，出现小黑十字时，按住鼠标左键向下拖动即可自动填充连续的数值序列。
thinkphp3.2大批量插入数据库的处理方法
thinkphp3.2大批量插入数据库的处理方法如何使用ThinkPHP3.2进行大批量插入数据库的处理方法在日常开发中，我们经常会遇到需要向数据库中插入大批量数据的情况。
如果使用传统的逐条插入的方式，耗时会非常长，给服务器增加了额外的负担。
为了解决这个问题，ThinkPHP3.2提供了一些处理方法，可以实现高效的大批量插入数据库操作。
下面将逐步介绍使用ThinkPHP3.2进行大批量插入数据库的处理方法：第一步：创建数据库表和模型首先，我们需要创建一个适合存储大批量数据的数据库表，并创建对应的模型。
假设我们要插入用户数据，可以创建一个名为"user"的数据表，并创建一个名为UserModel的模型。
在ThinkPHP3.2中，可以通过命令行工具快速生成模型和数据表：php think model User该命令会在Application目录下生成UserModel模型文件，同时会在数据库中自动创建名为"user"的数据表。
第二步：准备数据数组接下来，我们需要准备好要插入数据库的数据数组。
比如，我们要插入10000条用户数据，可以将这些数据存储在一个二维数组中，每一行表示一个用户的数据。
在实际开发中，可以使用循环、读取文件等方式来动态生成数据数组。
第三步：使用M方法进行大批量插入在ThinkPHP3.2中，可以使用M方法进行大批量插入操作。
M方法是一个快速实例化并操作模型的方法。
首先，我们需要在控制器中引入UserModel模型：use Home\Model\UserModel;然后，我们可以使用M方法实例化UserModel，并使用addall方法进行大批量插入操作：model = M('User');model->addAll(data);其中，data为前面准备好的数据数组。
第四步：优化数据库操作性能在ThinkPHP3.2中，我们还可以对数据库操作性能进行一些优化，以提高大批量插入的效率。
jdbctemplate插入大量数据提高效率的方法
jdbctemplate插入大量数据提高效率的方法使用批处理操作是提高JdbcTemplate插入大量数据效率的方法之一。
可以通过以下步骤实现：1. 创建一个包含所有要插入的数据的列表。
2. 使用JdbcTemplate的`batchUpdate()`方法执行批处理操作。
- 将INSERT语句作为参数传递给`batchUpdate()`方法。
- 将数据列表作为批处理的输入参数。
3. 在INSERT语句中使用占位符来代替具体的值。
- 使用`?`作为占位符。
- 在INSERT语句的VALUES子句中提供相应的占位符。
4. 使用`batchUpdate()`方法执行批处理操作。
以下是一个示例代码：```javapublic void insertBatchData(List<Data> dataList) {String sql = "INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES (?, ?, ...)";jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {@Overridepublic void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {Data data = dataList.get(i);ps.setString(1, data.getValue1());ps.setInt(2, data.getValue2());// 设置其他占位符对应的值}@Overridepublic int getBatchSize() {return dataList.size();}});}```注意事项：- 在使用`batchUpdate()`方法执行批处理操作时，通常需要将数据分成较小的批次进行插入。
如何提高数据分析的有效性
如何提高数据分析的有效性提高数据分析的有效性是监督计划实施的关键之一。
以下是一些提高数据分析有效性的方法：明确分析目的和目标：在进行数据分析之前，要明确分析的目的和目标。
这有助于确保分析的针对性和实用性，使分析结果更符合实际需求。
选择合适的分析方法：根据分析目的和目标，选择合适的数据分析方法和技术。
这可能包括描述性分析、预测性分析和规范性分析等。
选择合适的方法有助于确保分析的准确性和可靠性。
数据清洗和整理：在进行数据分析之前，对收集到的数据进行清洗和整理。
去除重复、异常和不相关的数据，确保数据的准确性和一致性。
这有助于提高分析结果的可靠性。
使用合适的统计分析工具：选择合适的统计分析工具，如Excel、SPSS 等。
这些工具提供了丰富的统计函数和方法，有助于进行更准确和深入的数据分析。
可视化呈现：通过图表、图像等形式将数据分析结果进行可视化呈现。
这有助于更直观地展示数据的分布、趋势和关联性，使分析结果更容易理解和接受。
解读和分析结果：对分析结果进行深入解读和分析。
通过对比不同数据、探究变量之间的关系、识别模式和趋势等，挖掘数据的内在联系和规律，为决策提供依据和建议。
持续改进和调整：根据解读和分析的结果，持续改进和调整数据分析的方法和策略。
不断优化数据的来源和处理技术，提高分析的准确性和可靠性。
同时，加强与业务人员的沟通和合作，了解实际业务需求，提高分析的针对性和实用性。
遵循道德和法律规定：在进行数据分析时，应遵循相关的道德和法律规定。
保护个人隐私和信息安全，避免滥用数据和侵犯他人权益。
通过以上方法，可以提高数据分析的有效性，为监督计划的实施提供准确、可靠的依据。
同时，确保分析的针对性和实用性，有助于提高监督和评估的准确性和有效性。
JAVA提高代码效率的方法
JAVA提高代码效率的方法Java是一种高性能语言，但是在编写代码时，我们仍然可以使用一些技巧来提高代码效率。
以下是一些提高Java代码效率的方法：1.使用合适的数据结构：选择正确的数据结构可以显著提高代码效率。
例如，如果需要频繁地进行插入和删除操作，使用链表比使用数组更高效。
如果需要快速访问元素，使用哈希表或树结构。
2.减少循环嵌套：嵌套循环是代码效率低下的一个常见原因。
尽量避免多层嵌套的循环，并考虑使用更高效的算法来处理问题。
3. 使用StringBuilder代替String拼接：在Java中，String对象是不可变的，每次对字符串进行拼接操作都会创建一个新的String对象，这会导致大量的内存分配和垃圾回收。
使用StringBuilder可以避免这个问题，并显著提高字符串拼接的效率。
4.使用局部变量：在循环中，将需要频繁访问的对象保存为局部变量可以减少访问成员变量的开销。
这是因为局部变量存储在栈中，而成员变量存储在堆中。
5. 缓存计算结果：对于一些需要重复计算的结果，可以将其缓存起来以避免重复计算。
这可以通过使用HashMap或其他缓存机制来实现。
6.懒加载：延迟加载是一种在需要时才创建对象的技术。
这可以减少内存的使用和对象的创建时间，并提高代码的效率。
7. 使用并发集合：当多个线程同时访问和修改集合对象时，使用并发集合（如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等）可以提高代码效率和线程安全性。
8. 使用原生数据类型：原生数据类型（如int、float、long等）在处理大规模数据时比对象类型更高效。
避免将原生类型包装为对象类型，尽量使用原生类型进行计算。
9.避免使用过多的异常处理：异常处理是一种开销较高的操作。
在一些性能要求较高的场景中，尽量避免频繁抛出和捕获异常。
10.减少输入输出：输入输出（IO）是代码效率的一个瓶颈。
可以使用批量读写、缓冲流等技术来减少IO操作的次数。
网格算法优化技巧提升数据处理效率的实用方法
网格算法优化技巧提升数据处理效率的实用方法在大数据时代的到来，数据处理效率成为了一个亟待解决的问题。
为了提高数据处理的效率，人们发展了各种各样的算法和技巧。
其中，网格算法被广泛应用于数据处理领域，具有出色的优化能力。
本文将介绍一些实用的网格算法优化技巧，帮助读者提升数据处理效率。
1. 引言数据处理是指对大量数据进行分析、提取、管理的过程。
在数据处理中，为了快速准确地处理数据，算法的效率是至关重要的。
网格算法是一种基于网格结构的数据处理方法，通过将数据分割成网格单元，实现高效的数据处理。
下面将介绍几种常用的网格算法优化技巧。
2. 网格剖分网格剖分是将数据区域划分成多个网格单元的过程。
常见的网格剖分方法包括正交网格剖分和非结构网格剖分。
正交网格剖分适用于规则的数据集，可以快速计算数据在网格单元中的位置。
非结构网格剖分适用于复杂的数据集，可以灵活地剖分数据区域。
3. 网格索引网格索引是对网格单元进行编码，方便数据的查找和访问。
常用的网格索引方法有哈希编码和四叉树编码。
哈希编码使用哈希函数将网格单元映射到一个唯一的索引值，实现快速的数据查找。
四叉树编码将网格单元划分成四个子网格，通过递归地划分，实现数据的高效存储和访问。
4. 网格聚合网格聚合是将相邻的网格单元合并成一个大的网格单元，减少数据处理过程中的计算量。
网格聚合可以基于网格索引进行，根据网格单元的相似度将其合并。
网格聚合在数据处理中起到了关键的作用，大大提升了运算效率。
5. 网格筛选网格筛选是根据特定的条件在网格单元中选择数据的过程。
通过对网格单元的属性进行筛选，可以快速准确地选择需要的数据。
网格筛选可以基于网格索引进行，根据网格单元的特征进行筛选，节省了大量的计算资源。
6. 网格优化网格优化是通过优化网格结构来提高数据处理效率。
常见的网格优化方法有网格重构和网格平滑。
网格重构可以根据数据的特征重新划分网格单元，使得数据在网格中更加均匀地分布。
网格平滑可以通过插值等技术，消除网格中的噪声和不规则性，提高数据的质量和准确性。
传感器网络数据处理方法改进
传感器网络数据处理方法改进传感器网络是由大量分布在特定区域的传感器节点组成的无线网络，用于收集和传输环境数据。
在传感器网络中，数据处理是一个重要的环节，它涉及到数据的采集、传输、存储、处理和分析。
为了提高传感器网络的性能和效率，不断改进数据处理方法显得尤为重要。
本文将从数据质量、能耗优化和数据处理效率三个方面探讨传感器网络数据处理方法的改进。
一、改进数据质量数据质量是影响传感器网络应用效果的重要因素。
在传感器网络中，由于节点分布广泛、环境复杂多变，数据的质量往往不稳定。
为了提高数据质量，可以采取以下方法：1. 数据过滤和去噪：传感器网络中常常存在传感器故障、信号干扰等问题，导致数据质量下降。
通过采用适当的滤波和去噪算法，可以过滤掉异常数据，提高整体数据的精确性和可靠性。
2. 数据补全和修复：传感器网络中数据丢失是常见问题，特别是在节点之间的数据传输中。
为了补充缺失的数据，可以利用邻近节点的数据进行插值和修复，以提高传感器网络的数据完整性和连续性。
3. 数据校准和校验：传感器节点的测量结果需要进行校准和校验，以确保数据的准确性和可信度。
通过对传感器节点进行定期校准和校验，可以消除误差和漂移，提高数据的可靠性和一致性。
二、优化能耗传感器网络通常由大量的低功耗节点组成，为了延长节点的寿命和提高网络的可用性，需要优化能耗。
以下是一些优化能耗的方法：1. 路由优化：传感器网络中的数据传输通常需要通过多个节点进行中转，传统的路由算法往往存在能耗不均衡、路径选择不合理等问题。
通过研究新的路由算法，可以减少数据传输跳数，并选择低功耗路径，从而降低传感器节点的能耗。
2. 节能调度：在传感器网络中，节点的工作周期和休眠周期对能耗有着重要影响。
合理地设置节点的工作时长和休眠时长，可以降低节点的能耗。
同时，可以采用分级睡眠的方式，即根据节点的角色和重要性，将节点分为不同的休眠级别，进一步降低能耗。
3. 能量回收：为了解决传感器网络能量消耗的问题，可以考虑使用能量回收技术。
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
3.应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在where子句中使用or来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in和not in也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用between就不要用in了：
select id from t where num between1and3
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like'%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在where子句中使用参数，也会导致全表扫描。
因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名))where num=@num
8.应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30'and createdate<'2005-12-1'
10.不要在where子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2into#t from t where1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table#t(...)
13.很多时候用exists代替in是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select1from b where num=a.num)
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select的效率，但
同时也降低了insert及update的效率，因为insert或update时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。
一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.应尽可能的避免更新clustered索引数据列，因为clustered索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。
若应用系统需要频繁更新clustered索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为clustered索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用varchar/nvarchar代替char/nchar，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19.任何地方都不要使用select*from t，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20.尽量使用表变量来代替临时表。
如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，
例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。
但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into代替create table，避免造成大量log，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先truncate table，然后drop table，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可使用。
对小型数据集使用FAST_FORWARD游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。
在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。
如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置SET NOCOUNT ON，在结束时设置SET NOCOUNT OFF。
无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC消息。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需
求是否合理。