在Linux系统中使用md5sum校验数据一致性的耗时验证与分析
在Linux系统中使用md5sum校验数据一致性的耗时验证与分析我们在Linux系统中校验文件一致性时，通常使用md5sum命令来生成文件的MD5码，下面先介绍下MD5：
MD5算法常常被用来验证网络文件传输的完整性，防止文件被人篡改。MD5 全称是报文摘要算法（Message-Digest Algorithm 5），此算法对任意长度的信息逐位进行计算，产生一个二进制长度为128位（十六进制长度就是32位）的“指纹”（或称“报文摘要”），不同的文件产生相同的报文摘要的可能性是非常非常之小的。
因此可以通过md5sum来完成文件一致性的检查。
最近在一台8核CPU,24GB内存的SUSE LINUX服务器上为了校验一批压缩包文件的一致性，总结了一些经验跟大家分享：
1、通过多次校验不同大小的文件，发现md5sum生成校验码的时间是随文件增大而时间也随之增大的，平均值是每1GB耗时4~6秒；
2、当同时校验多个文件时，即使使用类似md5sum filename > filename.md5 &这样的命令，将其丢到系统后台执行，你会发现完成这批文件的md5sum校验的总时间=依次校验各个文件的
md5sum耗时，其原因是：md5sum校验文件时，首先会完成的读取一遍文件，但系统硬件的IO能力是固定的，所以即使md5sum是并发，其总耗时也是不变的。
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
数据库完整性
第五章数据库完整性 一、选择题 1．有一个关系：学生(学号，姓名，系别)，规定学号的值域是8个数字组成的字符串，这一规则属于__________。 A 实体完整性约束 B 参照完整性约束 C 用户自定义完整性约束 D 关键字完整性约束 【解答】C 2．完整性约束有两大类型，其中一种是静态约束，下面( c )不属于静态约束。 A．固有约束B．隐含约束C．语义约束D．显示约束 【解答】C 3．数据库的破坏一般来自四个方面，其中__________是属于完整性约束问题。 A．系统故障B．并发所引起的数据不一致C．人为的破坏 D．输入或更新数据库的数据有误，更新事务未遵守保持数据库一致性的原则 【解答】D 4. ________子句能够实现关系参照性规则。 A. PRIMARY KEY B. NOT NULL C. FOREIGN KEY D. FOREIGN KEY...REFERENCES... 【解答】D 二、填空题 1. 数据库的是指数据的正确性和相容性 【解答】完整性 2.完整性约束是指和。 【解答】实体完整性，参照完整性 3.实体完整性是指在基本表中，。 【解答】主属性不能取空值 4.参照完整性是指在基本表中，。 【解答】外码可以是空值或者另一个关系主码的有效值 5.SQL标准使用了一系列概念来描述完整性，包括关系模型的________ 、________和 ________完整性。 【解答】实体完整性参照完整性用户定义 6.数据库完整性的定义一般由SQL的________ 语句来实现。它们作为数据库模式的一部 分存入________中。
【解答】DDL 数据字典 7.关系模型的实体完整性在________ 中用________定义。 【解答】CREATE TABLE 、PRIMARY KEY 二、问答题 1.什么是数据库的完整性? DBMS的完整性子系统的功能是什么? 【解答】数据库完整性是指数据库中数据的正确性、有效性和相容性。DBMS 的完整性控制机制至少包括完整性约束的定义机制和完整性约束的检查机制。 DBMS完整性子系统的功能是： (1)监督事务的执行，并测试是否违反完整性规则； (2)如有违反，则采取恰当的操作，如拒绝、报告违反情况，改正错误等方法进行处理。2.完整性规则由哪几个部分组成?关系数据库的完整性规则有哪几类? 【解答】完整性规则由三部分组成： 触发条件：即什么时候使用规则进行检查； 约束条件：即要检查什么样的错误； ELSE子句：即查出错误后该如何处理。 完整性规则有以下三类： 域完整性规则，用于定义属性的取值范围； 域联系的规则，定义一个或多个关系中，属性值间的联系、影响和约束。 关系完整性规则，定义更新操作对数据库中值的影响和限制。 3.试详述SQL中的完整性约束机制？ 【解答】SQL中的完整性约束规则有主键约束、外键约束、属性值约束和全局约束等多种形式。 △主键约束。它是数据中最重要的一种约束。在关系中主键值不允许空，也不允许出现重复，体现了关系要满足实体完整性规则。主键可用主键子句或主键短语进行定义。 △外键约束。根据参照完整性规则，依赖关系中外键或者为空值，或者是基本关系（参照关系）中的该键的某个值。外键用外键关系子句定义，并考虑删除基本关系元组或修改基本关系的主键值的影响，依赖关系可按需要采用RESTRICT、SET NULL、CASCADE方式。△属性值约束。当要求某个属性的值不允许空值时，那么可以在属性定义后加上关键字：NOT NULL ，这是非空值约束。还可以用CHECK子句对一个属性值加以限制以及使用域约束子句CREAT DOMAIN 定义新域并加以属性值检查。 △全局约束。在关系定义时，可以说明一些比较复杂的完整性约束，这些约束涉及到多个属性间的联系或不同关系间的联系，称为全局约束。主要有基于元组的检查子句和断言。前者是对单个关系的元组值加以约束，后者则可对多个关系或聚合操作有关的完整性约束进行定义。 4. DBMS的完整性控制机制应具有哪些功能？
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。
数据一致性核验作业指导书
家用电冰箱数据一致性核验作业指导书 控制编号：CSC-I-PTP-PD-冰作业指导书-201301 1.目的 为规范家用电冰箱的数据一致性核验工作，保证样品的检测要求、检测方法、检测过程及检测结果的一致性，编制本作业指导书。 2.内容 依据GB/T 8059和GB 12021.2，指导实验室进行检测前准备、样品安装调试、环境控制及设备允差、检测方法、数据分析等工作和注意事项。 3.工作程序 3.1检测前准备 3.1.1根据样品描述单和样品交接记录对统一样品进行核查。 3.1.2根据样品描述单或说明书中有关样品安装调试说明进行样品安装（或重新安装）调试。 3.1.3实验室的设备应符合GB/T 8059和GB 12021.2的相关要求。 3.1.4检测前不能对样品进行任何方式的预处理。 3.2检测环境工况及读数允差 （1）环境温度为25 ℃； （2）额定工作电压220 V； （3）额定频率50 Hz；
3.3 检测基本步骤和方法 3.3.1 样品安装 按照GB/T 8059和GB 12021.2要求安装样品。 3.3.2 家用电冰箱耗电量和有效容积的测定 按照GB/T 8059和GB 12021.2要求进行测试。 3.3.3 能效等级判定：依据GB 12021.2-2008《家用电冰箱能效限定值及能效等级》中的能效限值和样品测量计算结果判定样品的能效等级。 3.4 结果记录 3.4.1 结果记录：每个参加实验室对样品在相同条件下进行测试，并向标识中心提供样品的测试结果。对检测结果进行详细记录，填写《数据一致性核验检测过程记录》，并按照《数据一致性核验检测报告》格式和内容出具报告。 3.4.2 结果上报：各参加实验室应在收到样品后6个工作日内完成测试和结果提交，负责将以下文件（纸质版和电子版，一式两份）上报中国标准化研究院能效标识管理中心，包括《样品交接记录》、《数据一致性核验检测过程记录》、《数据一致性核验检测报告》。 3.4.3 样品传递：10日内完成测试并按标识中心的要求将样品发出。若参加实验室发现待测样品有损坏或无法进行测试，参加实验室不得擅自处理，应及时上报标识中心，由标识中心根据具体情况做出处理。标识中心负责或委托参考实验室对待测样品进行校核，必要时，标识中心决定更换待测样品。 3.4.4 各参加实验室应严格执行数据一致性核验计划，因异常情况造成时间延误的，应及时向标识中心提出延期申请。
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
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。
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,
数据完整性检查要点
数据完整性检查要点 本文通过梳理数据核查全过程，列出GMP 核查中数据完整性检查要点内容，包括：基本原则、数据记录（纸质、图谱或电子记录）、审计跟踪、计算机系统检查 4 个要点。并附上具体问题和小结，以供读者阅读讨论。 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- ALCOA 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 数据记录 数据定义 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。但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。 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。 Q：必须是商业电子管理系统吗？ A：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。 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 –只有经授权人员，方可修改已输入的数据 –每次修改已输入的关键数据均应当经过批准，并应当记录更改数据的理由 –人工输入关键数据时，应当复核输入记录以确保其准确性 –对于电子数据和纸质打印文稿同时存在的情况，应当有文件明确规定以电子数据为主数据还是以纸质打印文稿为主数据 –以电子数据为主数据时，应当满足以下要求： （一）为满足质量审计的目的，存储的电子数据应当能够打印成清晰易懂的文件。 （二）必须采用物理或者电子方法保证数据的安全，以防止故意或意外的损害。日常运行维护和系统发生变更（如计算机设备或其程序）时，应当检查所存储数据的可访问性及数据完整性。 （三）应当建立数据备份与恢复的操作规程，定期对数据备份，以保护存储的数据供将来调用。备份数据应当储存在另一个单独的、安全的地点，保存时间应当至少满足本规范中关于文件、记录保存时限的要求。
数据库复习题
民办数据库试卷题型 一、选择题（15*1?=15?） 二、填空题（10*1?=10?） 三、名词解释（3*3?=9?） 四、问答题（4*5?=20?） 五、数据库设计（2*8?=16?） 六、SQL语句（10*3?=30?） 共计:100 一、选择题 1、现实世界中客观存在并能相互区别的事物称为（A）。 A.实体 B.实体集 C.字段 D.记录 2、现实世界中事物的特性在信息世界中称为（C） A.实体 B.实体标识符 C.属性 D.关键码 3、下列实体类型的联系中，属于一对一联系的是（C） A.教研室对教师的所属联系 B.父亲对孩子的亲生联系 C.省对省会的所属联系 D.供应商与工程项目的供货联系 4、层次模型必须满足的一个条件是（B） A.每个结点均可以有一个以上的父结点 B.有且仅有一个结点无父结点 C.不能有结点无父结点 D.可以有一个以上的结点无父结点 5、采用二维表格结构表达实体类型及实体间联系的数据模型是（C） A.层次模型 B.网状模型 C.关系模型 D.实体联系模型 6、逻辑数据独立性是指（A） A.概念模式改变，外模式和应用程序不变 B.概念模式改变，内模式不变 C.内模式改变，概念模式不变 D.内模式改变，外模式和应用程序不变 7、数据库（DB）、DBMS、DBS三者之间的关系（B） A.DB包括DBMS和DBS B.DBS包括DB和DBMS C.DBMS包括DB和DBS D.DBS与DB和DBMS无关 8、数据库系统中，用（D）描述全部数据的整体逻辑结构 A.外模式 B.存储模式 C.内模式 D.概念模式 9、数据库系统中，用户使用的数据视图用（A）描述，它是用户与数据库之间的接口 A.外模式 B.存储模式 C.内模式 D.概念模式 10、数据库系统中，物理存储视图用（C）描述 A.外模式 B.用户模式 C.内模式 D.概念模式 11、数据库系统达到了数据独立性是因为采用了( D ) A.层次模型 B.网状模型 C.关系模型 D.三级模式结构 12、物理数据独立性是指（C） A.概念模式改变，外模式和应用程序不变 B.概念模式改变，内模式不变 C.内模式改变，概念模式不变 D.内模式改变，外模式和应用程序不变 13、下列语言中，不是宿主语言的是（C） A.C B.FORTRAN C.SQL D.COBOL 14、数据库系统中，负责物理结构与逻辑结构的定义和修改的人员是（A ） A.数据库管理员 B.专业用户 C.应用程序员 D.最终用户 15、数据库系统中，使用专用的查询语言操作数据的人员是（B） A.数据库管理员 B.专业用户 C.应用程序员 D.最终用户 16、数据库系统中，使用宿主语言和DML编写应用程序的人员是（C） A.数据库管理员 B.专业用户 C.应用程序员 D.最终用户
一种数据一致性的检测方法和装置
近年来，数据质量问题引起了人们的高度重视．数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础，也是最重要的前提和保障．造成数据质量问题的因素有很多，数据的不一致性是其中的一个重要方面．在现实世界中，由于网络的普及，应用可以从多个数据源集成数据，使得不一致数据的传播愈演愈烈．不一致数据给社会经济造成了重大的损失。数据的一致性是指数据集合中不包含语义错误或相互矛盾的数据目前关于数据不一致性的研究主要从两个方面着手：（1）不一致数据的检测和修复；（２）不一致数据上的一致性查询。 不一致数据的检测方面，基本方法是建立一组一致性质量规则，若数据集合中存在着不一致信息，则不一致信息将会违背相应的规则从而被检测出来。数据修复是通过尽可能少的修改数据，使得数据集合满足一致性规则集合。然而，数据修复存在着一些问题：首先，删除不一致数据可能会造成有用信息的缺失；其次，并不能保证修复之后的数据一定是正确的，存在着将正确数据修复为错误数据的可能性。 一致性查询处理是指 回答用户查询时仅使用不含错误的信息 ． 文献 ［２ ］ 中
使用数据修复来定义一致性查询结果 ， 对于一个主 键约束的数据集 ， 它的一个修复可以通过从数据集 中挑选出任意两个主键都不相同的极大子集得到． 显然 ， 一个不一致的数据集合可能有多种修复 ． 一 致性查询结果指的是查询结果中的每一条记录都出现在对所有的修复进行查询的结果中 ． 然而 ， 数 据的所有修复具有指数级可能空间， 即使只考虑
主键约束 ， 一致性查询也是 ｃｏＮＰ－ 完全问题 ． 更重 要的是 ， 不一致的数据中也可能包含着用户需求的信息 ， 只返回一致性的查询结果丢失了查询相关的有价值数据 ， 返回的结果可能并不能满足用 户的需求 ， 但是返回全部结果又使用户对查询的 准确度没有了解 ， 从而造成错误的认知
检验回归系数的一致性
检验回归系数的一致性 选取样本容量为500的非随机变量作为解释变量，记为X 。设定0β和1β的真实值分别为0.5和0.8。用eviews 自带的随机数据发生器生成一组序列u 作为随机扰动项。用上述的数据生成被解释变量Y ，计算公式为01Y X u ββ=++ 命令为 create workfile u 50 read(a2) E:\x.xls x for !i=1 to 1000 series u!i=nrnd series y!i=0.5+0.8*x+u!i equation eq!i.ls y!i c x genr b0!i=eq!i.@coefs(1) genr b1!i=eq!i.@coefs(2) next 1、从X 中选取50个数据作为解释变量的样本，公式计算得到相应的Y 。用最小二乘法对Y 和X 进行回归，eviews 的输出结果如下所示： Dependent Variable: Y1 Method: Least Squares Date: 01/30/15 Time: 13:56 Sample: 1 50 Included observations: 50 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -147.4706 223.2924 -0.660437 0.5121 X 0.971040 0.257973 3.764108 0.0005 R-squared 0.227905 Mean dependent var 693.0259 Adjusted R-squared 0.211820 S.D. dependent var 1.175987 S.E. of regression 1.044035 Akaike info criterion 2.963242 Sum squared resid 52.32049 Schwarz criterion 3.039723 Log likelihood -72.08105 Hannan-Quinn criter. 2.992366 F-statistic 14.16851 Durbin-Watson stat 1.660959 Prob(F-statistic) 0.000456 由于u 是随机数据发生器生成的，所以一次回归不能说明问题，显然上图中的2R 只有0.23不能表示回归不正确，同样，0β为-147.47，偏离真实值0.5太多也不