数据库整理
数据库空间管理的碎片整理与存储优化
数据库空间管理的碎片整理与存储优化数据库是现代应用中最常见的数据存储方式之一，随着数据量不断增长，数据库的性能和空间管理变得越来越重要。
数据库碎片是一种常见问题，它会导致性能下降和空间浪费。
因此，数据库管理员需要采取措施来对数据库进行碎片整理和存储优化。
碎片整理是指将散落在数据库中的碎片收集并重新组织，以减少数据库空间的浪费。
将碎片整理视为数据库的“春季大扫除”，通过重新组织数据，数据库可以提高查询和更新性能，并减少物理磁盘读取和写入操作。
下面将介绍一些常见的碎片整理方法。
首先，索引碎片是最常见也最容易解决的问题之一。
通过使用索引重建或重新排序，可以减少磁盘I/O操作和查询时间。
索引碎片可分为内部和外部碎片。
内部碎片是指数据块中未被利用的空间，而外部碎片是指散落在数据库中的未被使用的数据块。
索引重建是一种常用的方法，它可以重新创建整个索引，消除内部碎片。
同时，确保数据库表的顺序与常见查询的顺序一致，也可以减少外部碎片。
其次，数据碎片也可以通过重新整理和重新组织数据来解决。
通过压缩表、重新组织表或重新生成索引，可以清除未使用的空间并提高查询性能。
压缩表是一种常见的方法，可以在重新组织表时将未使用的空间回收并减少数据库的物理大小。
但需要注意的是，在进行压缩表操作时，需要预留足够的空间来处理其他事务。
除此之外，重新生成索引也可以通过消除碎片来优化存储。
重新生成索引会创建一个干净的索引而非重组既有索引，从而提高查询性能。
此外，及时删除不再使用的数据也是优化存储空间的重要步骤之一。
不再使用的数据包括过期的数据、缓存数据和错误数据等。
这些数据占据了宝贵的存储空间，除非有特殊需求，应当及时删除以减少碎片和提高性能。
另外，合理的数据分区和文件组织也对数据库性能和空间管理起着重要作用。
根据不同的业务需求，将数据分为多个分区，可以提高查询和备份的效率，并且可以更好地应对不同访问模式下的数据管理需求。
同时，将表和索引存储在不同的文件组中，可以实现更好的性能和空间利用率。
数据库中数据清洗与整理的常用方法总结
数据库中数据清洗与整理的常用方法总结数据清洗和整理是数据库管理中非常重要的步骤，它涉及到从原始数据中筛选、提取、清除错误或不相关数据的过程。
数据清洗和整理的目标是保证数据的准确性、一致性和完整性，以便进行后续的分析和应用。
本文将总结一些常用的数据清洗和整理方法。
1. 规范化数据规范化数据指的是将数据转换为统一的格式和单位。
例如，将日期统一为特定的格式（如YYYY-MM-DD），或将货币金额转换为特定的货币符号和小数位数。
这样可以解决数据中不一致的格式和单位的问题，以便于后续的计算和比较。
2. 缺失值处理在数据中常常会出现缺失值，即某些观测值缺少了某些特征值。
处理缺失值的常用方法包括删除、替换和插补。
删除是指直接删除包含缺失值的行，但这可能涉及到信息的丧失。
替换是指使用常量或统计量替换缺失值，例如用均值、中位数或众数来替代缺失的数值。
插补是利用其他相关变量的信息进行估计，来填补缺失值。
具体方法包括回归插补、最近邻插补等。
3. 异常值检测和处理异常值是指与其他观测值明显不同的数据点，它可能是由于测量误差、数据错误或统计偏差造成的。
检测和处理异常值的方法可以通过绘制箱线图、直方图等图表来识别不符合正常数据分布的值，并决定是否要删除或修正这些值。
修正方法包括替换为平均值、中位数或使用插值方法进行替代。
4. 数据类型转换在数据库中，数据的类型需要与表格、字段的定义相匹配。
当数据类型不匹配时，可能导致错误或数据丢失。
因此，数据清洗和整理的过程中，需要将数据转换为适当的数据类型，例如将字符型数据转换为数值型，确保数据的精确度和完整性。
5. 删除重复值数据库中的数据可能存在重复记录，即多个记录具有相同的特征值。
删除重复值可以提高数据的质量和准确性。
常见的方法是基于一个或多个字段检查记录是否重复，并根据需要进行删除或保留。
6. 数据分割和合并在数据库中，数据可能存储在一个字段中，需要进行分割成多个字段以便于分析和应用。
数据的收集和整理
数据的收集和整理数据的收集和整理是数据分析的第一步，也是确保数据质量的关键步骤。
本文将就数据的收集和整理过程进行论述，包括数据收集的方式和方法、数据整理的步骤和工具以及保证数据质量的措施。
一、数据收集的方式和方法数据的收集方式和方法多种多样，根据数据的特点和需求选择合适的方式可以提高数据的准确性和全面性。
以下是几种常见的数据收集方式和方法。
1. 实地调研：通过走访、观察和访谈等方式直接获取数据，适用于需要深入了解的情况。
2. 问卷调查：设计合理的问卷并通过发放和收集的方式获取数据，适用于大规模数据收集和统计分析。
3. 文献研究：通过查阅文献、报告和研究成果等获取数据，适用于历史性数据和二次调研。
4. 网络爬虫：利用计算机程序从互联网上获取数据，适用于大规模数据的快速收集。
5. 数据库查询：通过查询数据库获取已有的数据，适用于需要借助数据库资源的情况。
二、数据整理的步骤和工具数据的整理是指将收集到的原始数据进行清洗、筛选、处理和组织的过程，以便于后续的数据分析和应用。
下面是常见的数据整理步骤和工具。
1. 清洗数据：检查数据是否存在缺失值或异常值，并进行相应的处理。
常用的工具有Excel和数据清洗软件。
2. 格式化数据：根据数据类型对数据进行整理和转换，例如将日期格式统一、将文本格式转换为数值格式等。
3. 标准化数据：对数据的单位进行统一，以便进行比较和分析。
例如将货币单位转换为同一种货币。
4. 整合数据：将多个数据源的数据进行合并和整合，以便进行综合分析。
例如将来自不同渠道的销售数据整合在一起。
5. 构建数据模型：根据需求和分析目的，建立相应的数据模型，用于后续的数据分析和挖掘。
常用的工具有SQL和Python等。
三、保证数据质量的措施数据的质量对于后续的数据分析和决策影响重大，以下是保证数据质量的一些措施。
1. 设定数据采集标准：明确数据采集的标准和要求，提高数据的准确性和一致性。
2. 数据验证和校验：通过统计分析、数据比对和逻辑校验等手段，验证数据的准确性和完整性。
DBS知识整理(冶旭)
数据库系统概念知识点整理冶旭华东师范大学10计算机科学技术系Chapter 1 引言数据库管理系统（DBMS）：由一个互相关联的数据的集合和一组用以访问这些数据的程序组成，数据描述某特定的企业。
DBMS的主要目标是为人们提供方便高效的环境来存储和检索数据。
数据不一致性：即同一数据的不同副本不一致。
模式分为数据库模式，物理模式和逻辑模式。
物理数据独立性：应用程序如果不依赖于物理模式，它们就被称为是具有物理数据独立性，因此即使物理模式改变了它们也无须重写。
数据模型：是数据库结构的基础，是一个用于描述数据、数据联系、数据语义和数据约束的概念工具的集合。
数据操纵语言（DML）：是使得用户可以访问和操纵数据的语言。
分为过程化和非过程DML （即声明式DML）。
过程化DML：要求用户指定需要什么数据以及如何获得这些数据。
非过程化DML：只要求用户指定需要什么数据，而不指明如何获得这些数据。
事务：是数据库应用中完成单一逻辑功能的操作集合，是一个既具有原子性又具有一致性的单元。
事务管理：负责保证不管是否有故障发生，数据库都要处于一致的（正确的）状态。
事务管理器还保证并发事务的执行互不冲突。
数据库管理员（DBA）:对系统进行集中控制的人。
Chapter 2 关系模型关系数据模型(relational data model): 建立在表的集合的基础上。
数据库系统的用户可以对这些表进行查询，可以插入新元组、删除元组以及更新(修改)元组。
关系代数：定义了一套在表上运算，且输出结果也是表的代数运算。
这些运算可以混合使用以得到表达所希望查询的表达式。
关系代数定义了关系查询语言中使用的基本运算。
关系代数运算可分为：基本运算（选择，投影，并，集合差，笛卡尔积，更名）；附加运算（集合交，自然连接，除，赋值），扩展的运算（广义投影，聚集函数，外连接）。
码：是整个关系的性质，而不是一个个元组的性质。
关系中的任意两个元组都不允许同时在码属性上具有相同的值。
简述数据整理的步骤
简述数据整理的步骤数据整理是指对所收集到的数据进行清洗、转换和组织，以便更好地理解和分析数据。
数据整理的过程可以分为以下几个步骤。
1. 数据收集数据整理的第一步是数据收集。
数据可以来自各种不同的来源，如调查问卷、数据库、日志文件等。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗数据清洗是指处理数据中的错误、缺失、重复或不一致的部分。
在数据清洗的过程中，可以使用各种方法和技术，如删除重复数据、填补缺失数据、修正错误数据等。
3. 数据转换数据转换是指将原始数据转换为适合分析的形式。
常见的数据转换操作包括数据格式转换、数据类型转换、数据合并、数据拆分等。
数据转换可以使数据更容易理解和分析。
4. 数据整合数据整合是指将来自不同来源的数据进行合并和整合。
在数据整合的过程中，需要解决数据模式不一致、数据结构不同等问题。
可以使用数据库操作或数据整合工具来进行数据整合。
5. 数据归纳数据归纳是指对数据进行总结和归纳，以便更好地理解数据的特征和规律。
在数据归纳的过程中，可以使用各种统计方法和技术，如计算平均值、中位数、标准差等。
6. 数据可视化数据可视化是指使用图表、图形、地图等方式将数据呈现出来，以便更直观地理解数据。
数据可视化可以帮助人们更好地发现数据中的模式和趋势。
7. 数据分析数据分析是指对数据进行统计和分析，以获得有关数据的洞察和结论。
数据分析可以使用各种统计方法和机器学习算法，如回归分析、聚类分析、决策树等。
8. 数据报告数据整理的最后一步是生成数据报告。
数据报告应包括数据的来源、整理过程、分析结果和结论等内容。
数据报告应具有清晰、准确、易于理解的特点。
数据整理是对收集到的数据进行清洗、转换和组织的过程。
通过数据整理，可以更好地理解和分析数据，从而得出有关数据的结论和洞察。
数据整理的步骤包括数据收集、数据清洗、数据转换、数据整合、数据归纳、数据可视化、数据分析和数据报告。
通过遵循这些步骤，可以有效地进行数据整理工作。
简述数据整理的步骤
简述数据整理的步骤
数据整理是指对原始数据进行清洗、转换和重新组织的过程，以便更好地理解和分析数据。
数据整理的步骤如下：
1. 数据收集：收集原始数据，可以来自不同的来源，如数据库、表格、文本文件或者其他数据源。
2. 数据审核：对收集的数据进行初步审核，查看数据的完整性、准确性和可用性，确保数据的质量。
3. 数据清洗：清除数据中的错误、不一致、缺失或重复的信息。
这涉及到纠正错误、填充缺失值、删除重复数据，以及标准化数据格式等。
4. 数据转换：对数据进行转换，以便更好地理解和分析。
这包括使用数学计算、统计方法和函数来创建新的变量，使用数值或类别编码替代文本数据，以及将数据重新组织为更方便分析的形式。
5. 数据整合：将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行联合分析。
这可能需要进行数据合并、连接或者堆叠操作，以确保数据一致和完整。
6. 数据验证：对整理后的数据进行验证和核对，以确保数据的正确性和一致性。
这包括检查数据是否符合预期的分布、范围或逻辑关系。
7. 数据存储：将整理后的数据存储到适当的位置，可以是数据库、表格、文本文件或者其他数据存储方案。
确保数据的安全性和可访问性。
8. 数据文档：对整理后的数据进行文档记录，包括数据源、数据清洗和转换步骤，以及相关变量的定义和说明。
这有助于其他人理解和使用数据。
9. 数据管理：确保整理后的数据的管理和维护，包括定期更新、备份和版本控制等。
同时，确保数据的安全性和隐私保护。
数据整理的步骤可以根据具体的数据和分析需求进行调整和适应。
数据库基础知识整理与复习总结
数据库基础知识整理与复习总结关系型数据库MySQL1、数据库底层MySQL数据库的底层是B+树。
说到B+树，先说下B树，B树也叫多路平衡查找树，所有的叶⼦节点位于同⼀层，具有以下特点：1）⼀个节点可以容纳多个值；2）除⾮数据已满，不会增加新的层，B树追求最少的层数；3）⼦节点中的值与⽗节点的值有严格的⼤⼩对应关系。
⼀般来说，如果⽗节点有a个值，那么就有a+1个⼦节点；4）关键字集合分布在整棵树中；5）任何⼀个关键字出现且只出现在⼀个节点中；6）搜索可能在叶⼦结点结束，其搜索性能等价于在关键字全集做⼀次⼆分查找。
B+树是基于B树和叶⼦节点顺序访问指针进⾏实现，它具有B树的平衡性，并且通过顺序访问指针来提⾼区间查询的性能，⼀个叶⼦节点中的key从左⾄右⾮递减排列。
特点在于：1）⾮叶⼦节点中含有n个关键字，关键字不保存数据，只作为索引，所有数据都保存在叶⼦结点；2）有的叶⼦节点中包含了全部关键字的信息及只想这些关键字记录的指针，即叶⼦节点包含链表结构，能够⽅便进⾏区间查询；3）所有的⾮叶⼦结点可以看成是索引部分，节点中仅包含其⼦树中的最⼤（或最⼩）关键字；4）同⼀个数字会在不同节点中重复出现，根节点的最⼤元素就是B+树的最⼤元素。
MySQL中的InnoDB引擎是以主键ID为索引的数据存储引擎。
InnoDB通过B+树结构对ID建⽴索引，在叶⼦节点存储数据。
若建索引的字段不是主键ID，则对该字段建索引，然后再叶⼦节点中存储的是该记录的主键，然后通过主键索引找到对应的记录。
因为不再需要全表扫描，只需要对树进⾏搜索即可，所以查找速度很快，还可以⽤于排序和分组。
InnoDB和MyISAM引擎都是基于B+树，InnoDB是聚簇索引，数据域存放的是完整的数据记录；MyISAM是⾮聚簇索引，数据域存放的是数据记录的地址。
InnoDB⽀持表锁、⾏锁、间隙锁、外键以及事务，MyISAM仅⽀持表锁，同时不⽀持外键和事务。
InnoDB注重事务，MyISAM注重性能。
生物信息学数据库分类整理汇总
生物信息学数据库分类整理汇总生物信息学数据库是存储和管理生物学领域的大量数据的重要工具和资源，对于生物信息学研究、基因组学、蛋白质组学、转录组学等领域的研究具有重要的意义。
本文将对生物信息学数据库进行分类整理和汇总，方便生物信息学研究者更好地使用和了解这些数据库。
1.基因组数据库：- GenBank：美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护的基因序列数据库，包含已知基因的核酸序列。
- Ensembl：英国恩格斯尔基因组项目维护的一个综合性基因组数据库，包含多种物种的基因组数据。
- UCSC Genome Browser：加利福尼亚大学圣克鲁兹分校开发的一个基因组浏览器，提供多种物种的基因组序列和注释信息。
2.蛋白质数据库：- UniProt：一个综合性的蛋白质数据库，集成了多个蛋白质序列和注释信息资源。
- Protein Data Bank (PDB)：存储大量已解析的蛋白质结构数据的数据库，提供原子级别的结构信息。
- Protein Information Resource (PIR)：收集和整理蛋白质序列、结构和功能信息的数据库。
3.转录组数据库：- NCBI Gene Expression Omnibus (GEO)：存储和共享大量的高通量基因表达数据的数据库。
- ArrayExpress：欧洲生物信息学研究所（EBI）开发的一个基因表达数据库，包含多种生物组织和疾病的表达数据。
4.疾病数据库：- Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM)：记录人类遗传疾病和相关基因的数据库。
- Orphanet：收集和整理罕见疾病和相关基因的数据库。
5.代谢组数据库：- Human Metabolome Database (HMDB)：一个综合性的人类代谢物数据库，包括代谢产物的结构和功能信息。
- Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)：包含多种生物体代谢途径的数据库。
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1.注意：关系型数据库管理软件使用SQL做数据库的管理。
SQL：Structured Query Language 结构化的查询语言主要包含了以下几个部分：
DQL：数据查询语言——用来检索/查询数据库中的数据。
此部分是我们学习的重点和难点，语法最为复杂和灵活；——》select
DML：数据操作语言——用来改变数据库的数据。
包括：数据插入、数据更新、数据的删除；——》insert,delete,update
DDL：数据定义语言——用于定义数据的结构。
——》create,alter,drop
DCL：数据控制语言。
用于定义数据库用户的权限。
2.创建数据库create database 亏A特D的贝斯
3.切换数据库use 数据库名
4.删除数据库语法: 抓破drop database 数据库名;
5.删除表：语法：drop table 表名;
6.数据插入：银色特insert into 表名(字段1，字段2，……字段n)
歪欧又死values(值1，值2，……值n);
7.数据库表查询
色来特select * from 表名
子查询，
左连left join，
右连right join，
内连inner join，
去重distinct 第四tin柯特
模糊查询like ，
分组group by,
排序order by
分页limit
查询一个集合select * from 表名where 字段in (1,2,3,4.....)
非空is not null 空is null
聚合函数
常用的聚合函数：
康特count() 统计个数
爱未知avg() 求平均值
丧sum() 求和
麦克斯max() 求最大值
民min() 求最小值
8.数据的更新
update 表名set 修改的内容[where 更新条件];
9.数据的删除
delete from 表名[where 删除条件];。