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1 数据库的设计 数据库中存放很多表，设计数据库就是设计表，而表就是对现实事物的抽象，设计数据库，需要明白表的关系，也要知道数据库的设计准则，即范式。数据库设计的好坏关系到项目开发效率与运行的好坏。 【举例】：学生与身份证的实现关系，分析示意如下： ? 4、多表关系案例 分析旅游线路问题，假设旅游线路有很多分类，且用户可以收藏对应的旅游线路，这里就涉及到三张表：旅游线路分类、旅游线路、用户，分析示意图如下：分类和具体线路是一对多关系，线路和用户是多对多关系 1.2 数据库设计的范式 在数据库设计时需要遵循的规则，就是数据库范式，要遵循后边的范式要求，必须先遵循前边的所有范式要求，借用百度百科概念： 设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库 2 数据库的备份与还原 数据库的备份与还原操作一般是由DBA负责，备份是为了防止因机器故障等造成数据丢失，所以一般每一天都会将数据库中 的数据保存在文件中，当出现问题时用文件进行数据库的还原。
如果说把大数据的应用分前台与后台的话，前台就是怎么展示数据、怎么用数据，而后台就是怎么准备数据。要用东西，不正是先要准备好东西吗？这是客观基本逻辑道理，数据也如此。 而这个数据的准备过程，很多时候，都是调度这个神秘的家伙，指挥这一大群小家伙程序，排好阵、列好队，每个小家伙程序各司其职，把千千万万、形形色色的数据搬来搬去，变来变去。 最后，终于把这些数据放到该放的地方，该洗的洗了，该计算的计算了，妆化好了，衣服穿好了，一切就绪！当大领导坐在办公室，喝一口茶，理一下衣服，不经意在屏幕上轻轻一点，满意地笑了。 这就是大数据与调度的关系，大数据是魅力无穷的，但调度是枯燥无边的。当你因某个数据激荡的背后，其实是由调度程序带领无数小程序，从浩如星海般的大数据中，经过千锤百炼，大浪淘沙，为你做了大量精心的准备。 ，你一点，大厨立马挥动大勺，很快做好菜，由前台服务员与你端上来而已。
近两年来人们聊天的很多话题中都会带有大数据这个词，或是某个行业的数字是从大数据中得出的，那么大数据是不是老百姓们理解的有关部门从每个行业的总量中统计分析出来的数据吗？那这个数据的可靠性强吗？ 在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！ 2、海量数据与大数据的关系 海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。 海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。 海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。
，刘瑞宝结合自己在公共管理大数据领域的多年经验，分享自己对大数据助力政府转型的思考与实践，以下内容是分享的第一部分为大数据与政府转型之间关系。 演讲全文： 大数据如何助力政府转型将主要从五个模块来阐述，首先是大数据与政府转型之间的关系。大数据在政府转型中做些什么、为什么政府转型中要应用到大数据，围绕这两个问题去解释大数据与政府转型的关系。 最后与大家探讨在政府转型的过程中大数据+政府转型面临的挑战。 首先分享下大数据与政府转型之间的关系，围绕大数据在政府转型中做些什么以及政府转型中为什么要应用到大数据两大问题进行讨论。 关于大数据的新提法方面 ，主要包括2015年国务院关于促进大数据发展行动纲要将大数据上升为国家战略，以及将大数据作为一种新的生产要素，还有从大数据到大知识等新提法。大数据成为持续的热点话题。 对于政府而言又如何充分利用和发挥大数据的价值，比如通过公开信息等的数据分析了解中美关系，分析一些美方高级的政府官员的言论和动向，针对美军的思想和想法，从公开信息中也可以挖掘出有价值的内容。
调研的方式和方法有哪些?对于调研的数据我们如何进行数据分析呢?数据分析的方法和方式有哪些呢? 市场调研和数据分析的方法 一、 产品经理为什么要做市场调研？调研的目的是什么？ PS:我们在做市场调研前，必须有一个自己的调研思路：我们要调研的对象，需要收集的数据，需要达到的效果等。只有有了明确的目标，才能获得更加有效的数据。 、结构层、框架层、视觉层来展开(不同的产品从不同的层次来确定调研的维度) 三、 如何整理市场调研的数据？ PS:对收集到的调研数据，我们需要整理出那些有效的数据，对于无效数据果断丢弃。对有效数据进行细致的处理、分析。 通过市场调研，我们收集了不少的数据，这些数据都是用户最直接的对产品的某种需求的体现。 这个方法比较有效，特别在做人群研究的时候。 四、 如何书写市场调研报告？ 对整理后的数据，我们最终需要形成书面的市场调研文档报告，以最直观的方式呈现给我们的BOSS，从而获得老板对产品的支持。
首先来说我们的关系型数据库，既然称为关系型数据库，肯定围绕关系二字，即建立在关系型模型基础上的数据库，借助集合代数数学概念方法处理的数据，那什么事关系模型呢？ ..）就是我们的关系模式，也称为表结构了 说了这么多，那么关系型数据库有什么优点呢 1）易理解：二维的数据表很贴近我们的逻辑，层次等很容易使我们理解，比如我们看表结构很轻松的就看懂了 2）通用SQL：关系数据库的 ，而此时，非关系型数据库出现，并且得到了迅速发展，非关系型数据库很好理解，而且分为四大类： 1 Key-Value型，如我们的Redis，主要用来处理大数据和缓存等 2 列存储型，有Cassandra, HBase，用来做分布式的文件系统居多 3 文档型，时下很出名的MongoDB就是文档型，其实文档型与key-value型类似，只不过他的value变成了结构化而已 4 图形数据库，Neo4J，常用于及时通信等 nosql没有sql语法，也没有事务化的处理。 关系型数据库和非关系型数据库都是为了适应更好的场景而生，没有谁比谁更好，只要满足满足于我们的生产环境，它就是更好的。
，进行数据信息的交换、传递，开展交易活动的商业模式）领域的聊天机器人主要是帮助用户和团队更有效率地开展工作、管理任务或解决团队沟通方面出现的问题。 Forrester发布的数据报告显示，2016年，美国在联盟广告营销上的花费将达到45亿美元。联盟广告营销也可以作为聊天机器人的一种商业模式。 曾用过人工智能的消费者在与使用人工智能的企业交流时，比没用过人工智能的消费者更舒适（55%vs.25%）。 洞察其在新时代下的变革与发展 本文转载于公众号子询AILab（ID：zixun-AI），作者小咸鱼。 原文标题《情报 | 智能客服与语聊机器人的市场调研》。我们尊重著作权所有人的合法权益，如涉及版权争议，请著作权人告知我方删除，谢谢。
在2005年，一块1TB的硬盘价格大约为1,000美元，“但是现在一枚不到100美元的U盘就有那么大的容量。”研究智能演化的克拉考尔说。 芝加哥大学的西尔维奥·康特中心利用数据挖掘理解神经精神障碍的成因以及之间的关系。“好几个（研究）团队都在致力于这个问题的解决。” 20名健康人类受试者处于休息状态下接受核磁共振扫描，得到的大脑皮层不同区域间新陈代谢活动的关联关系，并用不同的颜色表现出来。黄色和红色区域在功能上与右半脑顶叶中的“种子”位置（右上角黄斑）相关。 我们好奇，当软件继续在大到无法想象的数据库上执行复杂计算，以此为基础在科学、商业和安全领域制定决策，我们是不是把过多的权力交给了机器。 在我们无法觑探之处，决策在没人理解输入与输出、数据与决策之间的关系的情况下被自动做出。“这正是我所从事的领域，”克拉考尔回应道，“我的研究对象是宇宙中的智能演化，从大爆炸到大脑。我毫不怀疑你说的。”
Document Store 文档存储，又称为面向文档的数据库。在这篇文章里将简要介绍一下什么是文档存储？它与传统的关系型数据库有什么区别？以及MySQL是如何实现文档存储的。 使用JSON无需按照事先定义的某种结构，可以按照用户的设想去描述数据。 区分文档存储与关系型数据的最重要两点是半结构化的数据和NoSQL接口。关系型数据要求事先定义一个结构，数据按照相同的结构存放在一起。 之前我们很少能够看到使用关系型数据的访问机制去访问文档存储里面的数据，从MySQL5.7.8之后，用户可以通过JSON数据类型将JSON文档作为一列存储在表中。 其次，当JSON文档存储在表里，存储引擎会用一种专门优化的二进制格式进行处理，使得服务器可以快速访问里面的数据，而不是每次访问时进行解析处理。因此MySQL能够在关系型数据里面存储非结构化数据。
文章目录数据之间的三大关系一、一对一二、一对多 三、多对多数据之间的三大关系一、一对一A表中的一条数据对应B表中的一条数据二、一对多 A表中的一条数据对应B表中的多条数据三、多对多A表中对应B表中多条数据 ，同样B表中对应A表中多条数据多对多需要通过中间表体现关系中间表讲多对多的关系转变成两个一对多
2、文件系统阶段的特点与缺陷： (1)数据可长期保存在磁盘上。 (2)数据的逻辑结构与物理结构有了区别 (3)文件组织呈现多样化 (4)数据不再属于某个特定程序，可以重复使用。 在列关系表达式时，通常有以下形式： π…(σ…(R×S))或者π…(σ…(R|X|S)) 首先把查询涉及到的关系取来，执行笛卡尔积或自然联接操作得到一张大的表格，然后对大表格执行水平分割(选择)和垂直分割 第六章 数据库设计 与上一章不同，本章的实用性较强，详细讲述了数据库应用系统设计的全过程。重点是概念设计中ER模型的设计方法，逻辑设计中ER模型向关系模型的转换方法。 在列关系表达式时，通常有以下形式： π…(σ…(R×S))或者π…(σ…(R|X|S)) 首先把查询涉及到的关系取来，执行笛卡尔积或自然联接操作得到一张大的表格，然后对大表格执行水平分割(选择)和垂直分割 第六章 数据库设计 与上一章不同，本章的实用性较强，详细讲述了数据库应用系统设计的全过程。重点是概念设计中ER模型的设计方法，逻辑设计中ER模型向关系模型的转换方法。
数据库的分类 数据库大致可以分为两部分: 传统的关系型数据库, 如: MySQL, Oracle, SQLServer 以及 PostgreSQL; MySQL 是国内使用最广泛的数据库, Oracle 关系型数据库的瓶颈与优化 2.1 为什么数据库的架构需要调整 互联网的数据增长往往是指数型的; 读写分离, 分布式: 单机性能上存在瓶颈; NoSQL, 搜索引擎: 特殊场景的需求无法满足; 分析系统: 一旦存在这样的大字段, 会带来如下问题: 查询开销大; 查询影响大, 严重时会触发热页换出, 引起系统抖动. 此外, 对 MySQL 来说, 即便只查记录中的某几个字段, 数据库依然会把整条记录取出, 读进内存, 再进行指定字段的筛选 对于大字段场景可以尝试的优化方案: 是否适合存储关系型数据库; 是否所有数据都需要存数据库 水平拆分: 适合行数较大的表, 会引入更多的复杂度: 路由, join 操作, count 操作 等 https://destinywang.github.io/blog/2019/01/19/关系型数据库的瓶颈与优化
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大数据与云计算、物联网的关系 云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者相辅相成，既有联系又有区别。 医疗云可以推动医院与医院、医院与社区、医院与急救中心、医院与家庭之间的服务共享，并形成一套全新的医疗健康服务系统，从而有效地提高医疗保健的质量。 5. 物联网关键技术 物联网中的关键技术包括识别和感知技术（二维码、RFID、传感器等）、网络与通信技术、数据挖掘与融合技术等。 4.物联网产业 完整的物联网产业链主要包括核心感应器件提供商、感知层末端设备提供商、网络提供商、软件与行业解决方案提供商、系统集成商、运营及服务提供商等六大环节。 大数据与云计算、物联网的关系 云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。
与普通的“数据仓库”不同的是，数据库依据“数据结构”来组织数据，因为“数据结构”，所以我们看到的数据是比较“条理化”的（比如不会跟以前的普通文件存储式存储成一个文件那么不条理化，我们的数据库分成一个个库 ；不像普通文件系统的“查找”那么通用） 如果与EXCEL来比的话，能明显的看出数据库的好处，我们能给一个个“字段”添加“约束”（比如约束一列的值不能为空） 数据库与普通的文件系统的主要区别：数据库能快速查找对应的数据 数据库管理系统是一个软件，是数据库管理的程序实现。 二、什么是关系型数据库 关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库。 关系模型包括数据结构（数据存储的问题，二维表）、操作指令集合（SQL语句）、完整性约束(表内数据约束、表与表之间的约束)。 “非关系模型”的数据库（由于关系型太大，所以一般用“非关系型”来表示其他类型的数据库） 非关系型模型比如有： 列模型：存储的数据是一列列的。
常见的内部数据的分类与问题，简单归纳如下，大家感受一下： ? 商业分析不仅仅利用企业内部系统数据，还需要大量利用外部数据。它由四个构成部分：行业研究、定性访谈、定量调研、内部数据分析。 因为影响企业经营状况的因素，本身就包括了宏观环境、竞争对手、内部组织、员工能力、消费者态度与意愿等等方面。这些因素非常重要，但不一定都能通过系统采集到。因此就得靠多方面的信息采集来满足需求。 阿尔法狗子一声汪汪，咬哭了柯洁，也让人们产生了无数对人工智能、算法模型的幻想。实际上算法模型最大、最成功、最多精力去做的内容，和数据分析没啥关系。 第二类常用的是预测算法，包括基于时间序列和因果关系预测两类。商业分析很需要对未来发展趋势做预测，因此需要算法辅助。常见的用法、优缺点如下表所示 ? 第三类是用来降维的算法。 业绩是做出来的，不是算出来的。更多的商业问题是和人的主观能动性有关，因此脱离人的因素去指望算法，最后就沦为数字游戏。 以上就是商业分析、数据分析、算法模型的关系与区别。
10）事务隔离与更改数据库的关系： 马克-to-win：当 然，为了保持数据的一致性和数据库的正确性，涉及到同时改变数据库（update，insert，delete）时，不管任何的隔离级别，事务一定是序列 的执行的。 先执行的事务挡住（block）后执行的事务正好要改变数据库的那句话（换句话说，在那句话后面的事务就卡在那了）。后执行的事务需要获得相关 行的“行排他锁”才能改数据。 先执行的，一定是事务完成才释放“行排他锁”。注意不止是那句更新完成就释放“行排他锁”。马克-to-win：先执行的事务一完成，后面的事务 立刻继续。注意二者都commit后，对数据库的改变是叠加的。 只要commit，改变就不会白做，保证了数据库的正确性。
关系型数据库 特点 优点 缺点 非关系型数据库 特点 优势 缺点 选择它就是因为好用啊 关系型数据库 特点 基于单一关系模型，结构化存储，有完整性约束 通过二维表建立数据之间的联系 采用结构化查询语言(SQL)做数据读写 操作保存数据的一致性 优点 通过事务处理保持数据的一致性 数据更新的开销很小 可以进行 Join 等复杂查询 技术成熟 缺点 数据读写必须经过 sql 解析 ，大量数据、高并发下读写性能不足 为保证数据一致性，需要加锁，影响并发操作 无法适应非结构化的存储 服务器负担一般很大 数据有时候太过抽象，即数据库中存储的对象与实际的对象实体有一定的差别 扩展困难 数据库庞大 ，价格昂贵 非关系型数据库 特点 非结构化的存储 基于多维关系模型 部署容易，开源免费，成本低 优势 处理高并发、大批量数据的能力强 支持分布式集群，负载均衡，性能高 内存级数据库，查询速度快 存储格式多 ，支持 key-value 形式、文档形式、图片形式 没有多表连接查询机制的限制，扩展性高 缺点 技术起步晚，维护工具以及技术资料有限 不支持 sql 工业标准 没有 join 等复杂的连接操作 事务处理能力弱
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