数据库学习入门 数据库培训课程内容有哪些_光环大数据培训
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数据库学习入门数据库培训课程内容有哪些_光环大数据培训
数据库学习入门_数据库培训课程内容有哪些？光环大数据培训认为，数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。因此掌握数据库技能是非常基础也是非常重要的。
数据库学习入门
数据库学习入门，如何进行数据库学习？
创建索引可以大大提高系统的性能。
第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
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第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
数据库培训课程内容有哪些？
一、Jdbc
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1、Jdbc基本概念
2、使用Jdbc连接数据库
3、使用Jdbc进行crud操作
4、使用Jdbc进行多表操作
5、Jdbc驱动类型
6、Jdbc异常和批量处理
7、Jdbc储存过程
二、Mysql
1、数据库基础知识
2、SQL理论基础和数据类型
3、DDL、DML、DQL语句
4、函数和关联查询
5、子查询、约束、视图
6、编程存储过程，触发器
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7、Sql查询案例和优化
我们再来了解下SQL存储过程的优点：
1.SQL存储过程能够重复使用。
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SQL存储过程可以重复使用，从而可以减少数据库开发人员的工作量。
2.SQL存储过程的性能更好。
SQL存储过程在创建的时候就进行了编译，将来使用的时候不用
再重新编译。一般的SQL语句每执行一次就需要编译一次，所以使用SQL存储过程提高了效率。
3.SQL存储过程减少网络流量。
SQL存储过程位于服务器上，调用的时候只需要传递SQL存储过程的名称以及参数就可以了，因此降低了网络传输的数据量。
4.SQL存储过程的安全性更高。
参数化的SQL存储过程可以防止SQL注入式的攻击，而且可以将Grant、Deny 以及Revoke权限应用于存储过程。
大数据时代，数据库培训，就选光环大数据！
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为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。
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Oracle初级试题 一、选择题（20% 不定项每题2分） 1.对于Oracle用户方案下，根据模式/映像，请选出不属于模式的对象（D） A．表B．索引C．视图D．约束 2.在客户端配置哪个文件，可以使客户端访问oracle server？（A） A．tnsnames.ora B．sqlnet.ora C．listener.ora D．init.ora 3.搜索列中的数据，但只记得部分字符串，通常可以用以下哪种运算？（C） A．in B．between C．like D．exists 4.如从表中删除了一条记录，以下哪个语句可以保存数据库中的改变？（B） A．savepoint B．commit C．rollback D．update 5.下面关于视图的说法，请选出正确的（ABCD） A．一个视图可以创建为只读 B．一个视图可以用来连接两张或更多的表而被创建 C．在视图中不能含有order by子句 D．在视图中不能含有group by子句 6.在select语句中包含了where子句，请问group by子句可以放在哪里？（D） A．where子句前面 B．from子句前面 C．order by子句后面 D．where子句后面 7.关于having子句，以下说法正确的是：（C） A．having与where相同 B．having用于单行条件查询 C．having用于已分组的条件查询 D．having子句必须紧跟在where子句后面使用 8.能够在外部表上进行的操作有：（A） A．select B．update C．insert D．delete 9.在更改索引的操作（alter index）中，以下哪些子句可以定期优化索引？（AC） A．rename B．coalesce C．rebuild D．deallocate unused 10.请选出能够产生锁的操作：（AB） A．select … for update B．commit C．rollback D．lock table 二、填充题（20% 每空4分） 1.数据库最常用的DML操作有SELECT、UPDATE 、DELETE 和INSERT 等（要求写出操作命令）。 2.假设有两个数据N1和N2，请用函数实现如下算法：当N1>N2时，返回“大于”； 当N1=N2时，返回“等于”；当N1
https://www.360docs.net/doc/e718412710.html, O 大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训 IT行业对人才需求日益增加，大数据已经成为了企业竞争的核心力量。各中小企业求贤若渴，急需全面掌握大数据基础技能与知识的人才。如此盛况，也吸引了很多其他行业人员转行加入到IT大军中来。 那么，从培训机构走出来的学生，就业情况究竟如何呢? 光环大数据的指导老师表示，现在通过培训出来的求职者很多，但是真正符合企业要求的人才却不多。究其根本原因，就在于项目开发的实践经验缺乏，达不到企业需求标准。因此光环大数据对症下药，将企业的各大真实项目带到教学讲台，真正培养学生动手、动脑的实操技能，实行产学研三位一体的教学模式。 1.光环大数据与众多学校合作，为计算机专业的学生提供一个实训平台，让他们更多的接触项目开发过程中会遇到的各种问题，并寻找解决方法。同时，光环大数据还会给学员提供大数据研究报告，用数据分析与实证方法，利用“互联网+教育”技术手段提高教学水平、升级教育模式。光环大数据教学采用“原厂资源与技术+一线专业讲师分模块现场教学+研发讲师面对面解惑答疑”360 度全方位教学模式培养学员。致力于引领中国IT人才实践教学新模式! 2.光环大数据与各大企业通力合作，通过有针对性的训练课程，强化实操能力，推荐制面试，为学员们的顺利就业提供了有力保障。未来，光环大数据还将依托雄厚的师资力量，开展更加完善的课程与项目实践。深入挖掘市场、课堂契合点，无缝对接企业用人需求。大数据实验室的用户主要面向高校信息工程专业的老师、学生、教研组及科研人员，采用产学研相结合的方式，将教学、科研与市场需求相结合，此产品体现了光环大数据在大数据人才
一、选择题60(选择一个最合适的答案，在答题纸上涂黑) 1．一个事务中的一组更新操作是一个整体，要么全部执行，要么全部不执行。这是事务的：A.原子性B.一致性 C.隔离性 D.持久性 2．在数据库的三级模式结构中，描述一个数据库中全体数据的全局逻辑结构和特性的是：A．外模式 B．模式 C．存储模式D．模式 3．关于联系的多重性，下面哪种说法不正确？ A.一个多对多的联系中允许多对一的情形。 B.一个多对多的联系中允许一对一的情形。 C.一个多对一的联系中允许一对一的情形。 D.一个多对一的联系中允许多对多的情形。 4．考虑学校里的"学生"和"课程"之间的联系，该联系的多重性应该是： A. 一对一 B. 多对一 C. 一对多 D. 多对多 5．下面哪种约束要求一组属性在同一实体集任意两个不同实体上的取值不同。 A. 键(key)约束。 B. 单值约束。 C. 参照完整性。 D. 域(domain)约束 6．关系模型要求各元组的每个分量的值必须是原子性的。对原子性，下面哪种解释不正确：A.每个属性都没有部结构。 B.每个属性都不可再分解。 C.各属性值应属于某种基本数据类型。 D.属性值不允许为NULL。 7．对于一个关系的属性(列)集合和元组(行)集合，下面哪种说法不正确： A.改变属性的排列次序不影响该关系。 B.改变元组的排列次序不影响该关系。 C.改变元组的排列次序会改变该关系。 D.关系的模式包括其名称及其属性集合。 8．若R是实体集R1与R2间的一个多对多联系，将其转换为关系R'，哪种说法不正确：A.R'属性应包括R1与R2的所有属性。 B.R'属性应包括R1与R2的键属性。 C.R1与R2的键属性共同构成R'的键。 D.R'的属性应包括R自身定义的属性。 9．关于函数依赖的判断，下面哪种说法不正确？ A.若任意两元组在属性A上一致，在B上也一致，则有A → B成立。 B.若任意两元组在属性A上一致，在B上不一致，则A → B不成立。 C.若任意两元组在属性A上不可能一致，则不管在B上是否一致，有A → B成立。
https://www.360docs.net/doc/e718412710.html, 大数据系统计算技术展望_光环大数据培训 大数据系统计算技术展望 1 引言 大数据是新一代信息技术的核心方面和竞争前沿，也是制约大数据产业快速发展的关键瓶颈。大数据技术创新能力已经成为后信息时代衡量国家竞争力的重要指标。与传统信息产业的发展过程相似，大数据必将逐渐形成一个相对独立、体系完善的产业形态，完成传统信息产业的升级换代。互联网和云计算的发展过程与趋势已经证明，大数据未来的产业形态将是以服务为核心的新型产业形态，大数据产业体系的各个环节将提供极为丰富的服务。 大数据是国家、社会和产业在后信息时代的战略性资源，以大数据为核心支撑的新一代信息技术与应用（如互联网+、物联网、智慧城市、智能制造等）利 用大数据资源的手段和工具，为社会提供信息服务，其最终目的是利用大数据解决科学研究、社会管理、产业发展等一系列实际问题，从而在战略决策、运营管理、终端服务等不同层面和环节提升效能与效益，形成新的核心竞争力。当前，全社会数据产生越来越快、积累越来越多，大数据资源越来越丰富，而现有的信息技术已经跟不上数据的发展，特别是对大数据的处理、分析与应用已经成为全球性问题，引起了各国政府和产业界的高度重视。 大规模且高复杂性的大数据，其处理时间、响应速度等都有明确且具体的要求，这对计算平台的架构、计算模型的框架、共性技术等提出了更高的要求。传统的以计算速度为优先的设计理念已经不能满足当前大数据时代的处理需求，新计算平台的研发、框架设计和共性技术开发等需要兼顾效率与效能的双重标准，同时兼顾大数据类型多、变化快、价值稀疏的特性。 2 大数据系统计算技术现状与问题 大数据计算平台是大数据的硬件与系统基础，对大数据的所有分析与处理都需要在高性能的计算平台上进行；共性技术是大数据分析与处理的知识与技术基础，所有的大数据系统都涉及数据采集、传输、存储、处理和分析过程中的多项共性的技术；典型的应用可以用来验证计算平台和共性技术的可行性与执行效率，并为相近应用的研发提供借鉴。 经过近几年的快速发展，大数据已经形成从数据采集、数据处理到数据分析的完整产业，为社会经济的发展提供有力的数据支持。然而技术的发展赶不上数
第一章数据库系统概论 本章目的在于使读者对数据库系统的基本知识能有一个较为全面的了解，为今后的学习和工作打下基础。本章重点介绍了有关数据库结构和数据库系统组织的基本知识和基本概念，以及常见的三种类型的数据库系统的特点。重点介绍关系数据库的有关知识。 1.1 数据管理技术发展史 随着生产力的不断发展，社会的不断进步，人类对信息的依赖程度也在不断地增加。数据作为表达信息的一种量化符号，正在成为人们处理信息时重要的操作对象。所谓数据处理就是对数据的收集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列工作全部过程的概述。数据处理的目的就是使我们能够从浩瀚的信息数据海洋中，提取出有用的数据信息，作为我们工作、生活等各方面的决策依据。数据管理则是指对数据的组织、编码、分类、存储、检索和维护，它是数据处理的一个重要内容中心。数据处理工作由来以久，早在1880年美国进行人口普查统计时，就已采用穿孔卡片来存储人口普查数据，并采用机械设备来完成对这些普查数据所进行的处理工作。电子计算机的出现以及其后其硬件、软件的迅速发展，加之数据库理论和技术的发展，为数据管理进入一个革命性阶段提供有力的支持。根据数据和应用程序相互依赖关系、数据共享以及数据的操作方式，数据管理的发展可以分为三个具有代表性的阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段和数据库管理阶段。
【1】人工管理阶段 这一阶段发生于六十年代以前，由于当时计算机硬件和软件发展才刚刚起步，数据管理中全部工作，都必须要由应用程序员自己设计程序完成去完成。由于需要与计算机硬件以及各外部存储设备和输入输出设备直接打交道，程序员们常常需要编制大量重复的数据管理基本程序。数据的逻辑组织与它的物理组织基本上是相同的，因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时，进行数据管理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。这样就给数据管理的维护工作带来许多困难。并且由于一组数据常常只对应于一种应用程序，因此很难实现多个不同应用程序间的数据资源共享。存在着大量重复数据，信息资源浪费严重。 【2】文件管理阶段 这一阶段发生于六十年代，由于当时计算机硬件的发展，以及系统软件尤其是文件系统的出现和发展，人们开始利用文件系统来帮助完成数据管理工作，具体讲就是：数据以多种组织结构（如顺序文件组织、索引文件文件组织和直接存取文件组织等）的文件形式保存在外部存储设备上，用户通过文件系统而无需直接与外部设备打交道，以此来完成数据的修改、插入、删除、检索等管理操作；使用这种管理方式，不仅减轻进行数据管理的应用程序工作量，更重要地是，当数据的物理组织或存储设备发生变化时，数据的逻辑组织可以不受任何影响，从而保证了基于数据逻辑组织所编制的应用程序也可以不受硬件设备变化的影响。这样就使得程序和数据之间具有了一定的相互独立性。 但由于数据文件的逻辑结构完全是根据应用程序的具体要求而设计，它的管理与维护完全是由应用程序本身来完成，因此数据文件的逻辑结构与应用程序密切相关，当数据的逻辑结构需要修改时，应用程序也就不可避免地需要进行修改；同样当应用程序需要进行变动时，常常又会要求数据的逻辑结构进行相应的变动。在这种情况下，数据管理中的维护工作量也是较大的。更主要的是由于采用文件的形式来进行数据管理工作，常常需要将一个完整的、相互关联的数据集合，人为地分割成若干相互独立的文件，以便通过基于文件系统的编程来实现来对它们的管理操作。这样做同样会导致数据的过多冗余和增加数据维护工作的复杂性。例如人事部门、教务部门和医务部门对学生数据信息的管理，这三个部门中
大数据学习手册_光环大数据培训 大数据学习手册，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。 事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。 未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。 在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带
Section 1 Exercise 8.1.1 a) CREATE VIEW RichExec AS SELECT * FROM MovieExec WHERE netWorth >= 10000000; b) CREATE VIEW StudioPres (name, address, cert#) AS SELECT https://www.360docs.net/doc/e718412710.html,, MovieExec.address, MovieExec.cert# FROM MovieExec, Studio WHERE MovieExec.cert# = Studio.presC#; c) CREATE VIEW ExecutiveStar (name, address, gender, birthdate, cert#, netWorth) AS SELECT https://www.360docs.net/doc/e718412710.html,, star.address, star.gender, star.birthdate, exec.cert#, https://www.360docs.net/doc/e718412710.html,Worth FROM MovieStar star, MovieExec exec WHERE https://www.360docs.net/doc/e718412710.html, = https://www.360docs.net/doc/e718412710.html, AND star.address = exec.address; Exercise 8.1.2 a) SELECT name from ExecutiveStar WHERE gender = ‘f’; b) SELECT https://www.360docs.net/doc/e718412710.html, from RichExec, StudioPres where https://www.360docs.net/doc/e718412710.html, = https://www.360docs.net/doc/e718412710.html,; c) SELECT https://www.360docs.net/doc/e718412710.html, from ExecutiveStar, StudioPres WHERE https://www.360docs.net/doc/e718412710.html,Worth >= 50000000 AND StudioPres.cert# = RichExec.cert#; Section 2 Exercise 8.2.1 The views RichExec and StudioPres are updatable; however, the StudioPres view needs to be created with a subquery. CREATE VIEW StudioPres (name, address, cert#) AS SELECT https://www.360docs.net/doc/e718412710.html,, MovieExec.address, MovieExec.cert# FROM MovieExec WHERE MovieExec.cert# IN (SELECT presCt# from Studio); Exercise 8.2.2 a) Yes, the view is updatable. b)
数据库原理与应用期末复习材料 一、简单回答： 1.数据管理的发展包括哪些阶段（人工管理、文件系统、数据库系统）（P2-3） 2.数据库系统的核心是数据库管理系统。（P5） 3.一个学生可以同时借阅多本书，一本书只能由一个学生借阅，学生和图书之间是什么 样的联系（答案：一对多）（P13） 4.数据模型分为层次模型、网状模型和关系模型。（P16-17） 5.在关系模型中，“元组”是指什么(答案：表中的一行)（P18） 6.关系数据库是采用关系模型的数据库。（P23） 7.关系的完整性包括实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。（P24） 8.规定关系的所有主属性都不能取空值，是用来实现哪一类完整性约束(答案：实体完整 性)（P24） 9.有关系R和S，关系代数运算R∩S等价于R-(R-S)（P27） 10.有学生、选修和课程三个关系，学生S（学号，姓名，性别….），课程C（课程号，课 程名），选修SC（学号，课程号，成绩）。想查询选修2号课程的学生的学号和姓名，则关系运算式应写成(答案：∏学号，姓名(σ课程号=2 (S∞SC)) )（P31） 11.学生关系（学号，姓名，性别，年龄，系号，系名）中，“系名”对主关键字“学号”的 函数依赖是(答案：传递函数依赖)（P35） 12.有学生、选修和课程三个关系，S（学号，姓名，性别，年龄），C（课程号，课程名）， SC（学号，课程号，成绩）。外码是(答案：SC.学号，SC.课程号)（P35） 13.在一个关系中，所有字段都是不可分的，给定一个关键字，则可以在这个数据表中唯 一确定一条记录，则这个关系一定满足（答案：1NF)（P37） 14.数据库的设计分为六个阶段，这六个阶段是：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设 计、数据库物理设计、数据库实施、运行和维护。（P42） 15.使用最广泛的概念模型是实体模型（E-R模型）。（P46） 16.SQL Server 2005中，主数据库文件的扩展名为(答案：mdf )（P93） 17.SQL Server 2005中，一个简单的数据库的物理文件可以只有一个主数据文件和一个日 志文件（P93）。 18.四个系统数据库（MASTER、MODEL、MSDB、TEMPDB）（P94-95） 19.SQL语句中删除表的命令是(答案：DROP TABLE )（P120） 20.当where子句、聚合函数、group by子句和having子句同时出现在一个查询中时，最 后执行的是（答案：having子句）（P134） 21.要想用T-SQL语句从学生表中查询学号的前四个字符为“2004”第五个字符任意，后三 个字符为“-05”的学生，条件表达式为（答案：LIKE ‘2004_-05’）（P140） 22.已知三个关系：S（学号，姓名，性别）C（课程编号，课程名称，学时）SC（学号， 课程编号，分数）若要查询所有选了课的学生的学号和姓名（答案：select学号,姓名from s WHERE exists (select * from sc where s. 学号=sc. 学号)）（P154） 23.如果课程表Course是使用以下SQL语句创建的：CREATE TABLE Course(Cno CHAR(2) not null, Cname CHAR(20), Cfen INT)；下面的SQL语句中可以正确执行：INSERT INTO Course(Cno,Cname )V ALUES(″C2″,″数据库″)（P158） 24.在T-SQL语言中创建和修改数据库、表、视图、存储过程、触发器和声明游标的关键 字。（CREATE、DATABASE、TABLE、VIEW、PROCEDURE、PROC、TRIGGER，
数据库学习入门数据库基础入门 数据库学习入门数据库基础入门 ------------------- 数据库的作用： ------------------- 数据是数据库中存储的基本对象 包括：文字、图形、图像、声音 有组织的、可共享的数据集合 ------------------ 常用的DBMS ------------------ MYSQL（oracle、Sun） oracle（oracle） SQL-Server（Microsoft) DB2（IBM） ----------------------------------- ..如何学习数据库管理系统 ------------------------------------ .程序员 1、标准语言：SQL（结构化查询语言） SQL是用于访问数据库的最常用标准化语言，他是由ANSI/ISO SQL 标准定义的 SQL 的分类
DML：数据操作语言（用于检索或者修改数据） DDL：数据定义语言（用于定义数据的结构，比如创建、修改或者删除数据库的对象） DCL：数据控制语言（用于定义数据库用户的权限） DML: select:用于检索数据 insert:用于增加数据到数据库 update:用于从数据库中修改现存的数据 delete：用于从数据库中删除数据 DDL: create table //创建表 alter //修改表 drop table //删除表 create index //创建索引 drop index //删除索引 create view //创建视图 drop view //删除视图 DCL： grant //授权 revoke //撤销授权 set //设置 2、不同数据库的独特管理方式 .DBA（Database Administrator） 1、标准语言：SQL（结构化查询语言）
Solutions Chapter 4
4.1.1 4.1.2 a) b)
In c we assume that a phone and address can only belong to a single customer (1-m relationship represented by arrow into customer).
In d we assume that an address can only belong to one customer and a phone can exist at only one address. If the multiplicity of above relationships were m-to-n, the entity set becomes weak and the key ssNo of customers will be needed as part of the composite key of the entity set. In c&d, we convert attributes phones and addresses to entity sets. Since entity sets often become relations in relational design, we must consider more efficient alternatives. Instead of querying multiple tables where key values are duplicated, we can also modify attributes: (i) Phones attribute can be converted into HomePhone, OfficePhone and CellPhone. (ii) A multivalued attribute such as alias can be kept as an attribute where a single column can be used in relational design i.e. concatenate all values. SQL allows a query "like '%Junius%'" to search the multiple values in a column alias.
数据库基础知识试题 部门____________ __________ 日期_________ 得分__________ 一、不定项选择题（每题1.5分，共30分） 1.DELETE语句用来删除表中的数据,一次可以删除( )。D A .一行 B.多行 C.一行和多行 D.多行 2.数据库文件中主数据文件扩展名和次数据库文件扩展名分别为( )。C A. .mdf .ldf B. .ldf .mdf C. .mdf .ndf D. .ndf .mdf 3.视图是从一个或多个表中或视图中导出的（）。A A 表 B 查询 C 报表 D 数据 4.下列运算符中表示任意字符的是( )。B A. * B. % C. LIKE D._ 5.（）是SQL Server中最重要的管理工具。A A．企业管理器 B.查询分析器 C.服务管理器 D.事件探察器 6.（）不是用来查询、添加、修改和删除数据库中数据的语句。D A、SELECT B、INSERT C、UPDATE D、DROP 7.在oracle中下列哪个表名是不允许的（）。D A、abc$ B、abc C、abc_ D、_abc 8.使用SQL命令将教师表teacher中工资salary字段的值增加500，应该使用的命令 是（）。D A、Replace salary with salary+500 B、Update teacher salary with salary+500 C、Update set salary with salary+500 D、Update teacher set salary=salary+500 9.表的两种相关约束是（）。C
https://www.360docs.net/doc/e718412710.html, 光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析 光环大数据培训机构，美国Kimberly-Clark公司的全球总监Robert Abate说道：“ 每个人都认为其他所有人都在研究大数据，所以都说自己也在研究。” 一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。不清楚其价值所在，就更谈不上该如何利用了。 大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案，而这些问题他们先前甚至都不知道。换句话说就是它提供了参考点。有了这样大的信息量，公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。这样，就能用一种更容易理解的方式查明问题。收集大量数据，并在数据中发现趋势，使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。 尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时，能够更快地得到问题的答案。 举个销售类的例子， Abate 的团队帮助他们的客户整理数据。他们从数据集中删除了任何不相关的或离群的数据，从而缩小到一个关键问题或用户信息统计。这样，他们就能分辨出哪一类产品出售的多，哪一类产品没有出售，因此可能要被淘汰。他们关注4个主要的数据：收入、频率、价值、年期。Abate先生强调，同一时间，在任何给予的可视化范围内，超过4个数据就会让人更难跟踪。通过淘汰没有出售的产品，他们正在减少浪费来增加未来的收入。但是没有数据可视化，他们不可能完成这项工作。 接下来，我们就看一下，全球顶级的5个数据可视化案例。 一、航线星云 关于洞察 截止到2012年1月，开源网站https://www.360docs.net/doc/e718412710.html,上记载了大约6万条直飞航班信息，这些航班穿梭在3000多个机场间，覆盖了500多条航线。 通过高级分析技术，我们可以看到世界上各家不同的航空公司看起来就像是一个美丽的星云(国际星云的组成部分)。同种颜色的圆点和粗线提供了见解，它们代表提供相同航线的航空公司，显示出它们之间的竞争以及在不同区域间的潜在合作。
三、数据库的概念与用途 数据库的概念 什么是数据库呢当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义(当然是描述性的)。例如，称数据库是一个“记录保存系统”(该定义强调了数据库是若干记录的集合)。又如称数据库是“人们为解决特定的任务，以一定的组织方式存储在一起的相关的数据的集合”(该定义侧重于数据的组织)。更有甚者称数据库是“一个数据仓库”。当然，这种说法虽然形象，但并不严谨。严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个“数据仓库”我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种“数据库”，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。 给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的
相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。 数据库的优点 人事基本档案 使用数据库可以带来许多好处：如减少了数据的冗余度，从而大大地节省了数据的存储空间；实现数据资源的充分共享等
数据库基础知识 （A）1．数据库（DB）、数据库系统（DBS）、数据库管理系统（DBMS）三者之间的关系是（）。 A）DBS包括DB和DBMS B）DBMS包括DB和DBS C）DB包括DBS和DBMS D）DBS就是DB,也就是DBMS （C）2．数据库DB、数据库系统DBS、数据库管理系统DBMS之间的关系是（）。 A）DB包含DBS和DBMS B）DBMS包含DB和DBS C）DBS包含DB和DBMS D）没有任何关系 （B）3．DBMS的含义是：（）。 A）数据库系统 B）数据库管理系统 C）数据库管理员 D）数据库（A）4．英文缩写DBMS代表含义是（）。 A）数据库管理系统 B）数据库定义语言 C）Visual FoxPro D）数据库操作语言（A）5．数据库系统中对数据库进行管理的核心软件是（）。 A）DBMS B）DB C）OS D）DBS （C）6．数据库系统的核心是（）。 A）数据库 B）操作系统 C）数据库管理系统 D）文件 （B）7．VFP支持的数据模型是（）。 A）层次数据模型 B）关系数据模型 C）网状数据模型 D）树状数据模型（A）8．Visual FoxPro 支持的数据模型是（）。 A）关系数据库模型 B）网状数据库模型 C）线性数据库模型 D）层次数据库模型（D）9．用数据二维表来表示实体及实体之间联系的数据模型称为（）。 A）实体–联系模型 B）层次模型 C）网状模型 D）关系模型 （C）10．Visual FoxPro 是一种关系型数据库管理系统，所谓关系是指（）。 A）各条记录中的数据彼此有一定的关系 B）一个数据库文件与另一个数据库文件之间有一定的关系 C）数据模型符合满足一定条件的二维表格式 D）数据库中各个字段之间彼此有一定的关系 （C）11．关系型数据库管理系统的关系是指（）。 A）各条记录中的数据彼此有一定的关系 B）一个数据库文件与另一个数据库文件之间有一定的关系
数据库系统基本知识讲解 This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.
三、数据库的概念与用途 数据库的概念 什么是数据库呢当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义(当然是描述性的)。例如，称数据库是一个“记录保存系统”(该定义强调了数据库是若干记录的集合)。又如称数据库是“人们为解决特定的任务，以一定的组织方式存储在一起的相关的数据的集合”(该定义侧重于数据的组织)。更有甚者称数据库是“一个数据仓库”。当然，这种说法虽然形象，但并不严谨。严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个“数据仓库”我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种“数据库”，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。
给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。 数据库的优点 人事基本档案 使用数据库可以带来许多好处：如减少了数据的冗余度，从而大大地节省了数据的存储空间；实现数据资源的充分共享等等。此外，数据库技术还为用户提供了非常简便的使用手段使用户易于编写有关数据库应用程序。特别是近年来推出的微型计算机关系数据库管理系统dBASELL，操作直观，使用灵活，编程方便，环境适应广泛(一般的十六位机，如
1. 数据库的作用 持久化：永久得保存数据。 数据挖掘：通过以有信息，发掘出有价值的信息。 冗余：数据的重复出现，（插入，删除，修改）带来一些异常。查询时可以提高查询的效率。 2. 创建数据库，创建表，确定表中字段的类型 数据文件：.mdf(main data file主要数据文件) .ldf(log data file 日志数据文件) 数据完整性：保证数据库的数据是客观真实的，没有错误的。 数据库登录： 方式一：window身份验证，如果你具有登录操作系统的权限，你就可以登录登录数据库。 方式二：sql server身份验证，能够登录操作系统，还需要知道登录名和密码。 用户名sa 数据库管理者，他是数据库的最大权限拥有者 常用数据类型： 整型：bigint int smallint tinyint 货币：money smallmoney 时间：datetime smalldatetime 位：bit (0,1) 字符串：char varchar text（一个字符表示8位） Nchar nvarchar ntext(一个字符表示16位) 差异：1. 字符串类型需要加长度。Char(4) text,ntext不需要加长度 2. char varchar的区别 Char是固定长度的，char(8) 存储了’abc’会在’abc’之前加5个空格 Varchar 是可变长的varchar(20) 存储了’abc’,长度就是3 3. 如何分离附加数据库 4. 对数据库的增删改查(操作的是表中的数据) T_sql:sql+sql server对标准的加强 Sql当中不区分大小写。 增(insert)：insert into表名values(字段1的值，字段2的值……) insert into表名(字段1,字段2)values(字段1的值，字段2的值……)—插入部分数据，其他的字段可以不插入，是因为允许为空
课程IL001100 ORACLE数据库基础知识 ISSUE1.0 开心Java整理
目录 课程说明 (1) 课程介绍 (1) 课程目标 (1) 相关资料 (1) 第1章ORACLE数据库概述 (2) 1.1 产品概述 (2) 1.1.1 产品简介 (2) 1.1.2 基本概念 (3) 1.2 ORACLE系统结构 (4) 1.2.2 ORACLE物理结构 (4) 1.2.3 系统全局区 (6) 1.2.4 进程 (8) 1.3 存储管理 (9) 1.3.2 逻辑结构 (10) 1.3.3 表（Table） (14) 1.3.4 视图（View） (18) 1.3.5 索引（Index） (18) 1.3.6 同义词（Synonym） (19) 1.3.7 序列（Sequence） (19) 1.3.8 数据库链（Database Link） (19) 第2章管理ORACLE数据库 (21) 2.1 基本概念 (21) 2.1.1 数据字典 (21) 2.1.2 事务管理 (23) 2.1.3 数据库管理员(DBA) (24) 2.1.4 ORACLE的四种状态 (25) 2.2 SQL*Plus方式的ORACLE数据库启动和关闭 (26) 2.2.1 启动数据库 (26) 2.2.2 关闭数据库 (26) 2.3 svrmgrl方式的ORACLE数据库启动和关闭 (28) 2.3.1 启动数据库 (28) 2.3.2 关闭数据库 (30) 2.4 应用开发工具（SQL * Plus） (31) 2.4.1 SQL (32) 2.4.2 PL/SQL (33)
Exercise 2.2.1a For relation Accounts, the attributes are: acctNo, type, balance For relation Customers, the attributes are: firstName, lastName, idNo, account Exercise 2.2.1b For relation Accounts, the tuples are: (12345, savings, 12000), (23456, checking, 1000), (34567, savings, 25) For relation Customers, the tuples are: (Robbie, Banks, 901-222, 12345), (Lena, Hand, 805-333, 12345), (Lena, Hand, 805-333, 23456) Exercise 2.2.1c For relation Accounts and the first tuple, the components are: 123456 → acctNo savings → type 12000 → balance For relation Customers and the first tuple, the components are: Robbie → firstName Banks → lastName 901-222 → idNo 12345 → account Exercise 2.2.1d For relation Accounts, a relation schema is: Accounts(acctNo, type, balance) For relation Customers, a relation schema is: Customers(firstName, lastName, idNo, account) Exercise 2.2.1e An example database schema is: Accounts ( acctNo, type, balance ) Customers ( firstName, lastName, idNo, account ) Exercise 2.2.1f A suitable domain for each attribute: acctNo → Integer type → String balance → Integer firstName → String lastName → String
Solutions Chapter 4 4.1.1 4.1.2 a) b)
c) In c we assume that a phone and address can only belong to a single customer (1-m relationship represented by arrow into customer).
d) In d we assume that an address can only belong to one customer and a phone can exist at only one address. If the multiplicity of above relationships were m-to-n, the entity set becomes weak and the key ssNo of customers will be needed as part of the composite key of the entity set. In c&d, we convert attributes phones and addresses to entity sets. Since entity sets often become relations in relational design, we must consider more efficient alternatives. Instead of querying multiple tables where key values are duplicated, we can also modify attributes: (i) Phones attribute can be converted into HomePhone, OfficePhone and CellPhone. (ii) A multivalued attribute such as alias can be kept as an attribute where a single column can be used in relational design i.e. concatenate all values. SQL allows a query "like '%Junius%'" to search the multiple values in a column alias.