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旅游管理系统

题目: 设计与实现一个旅游预订系统,该系统涉及的基本信息有航班,出租车,宾馆和客户等数据信息。实体和其特征属性举例如下: FLIGHTS (String flightNum, int price, int numSeats, int numAvail, String FromCity, String ArivCity); HOTELS(String name,String location, int price, int numRooms, int numAvail); CARS(String type,String location, int price, int numCars, int numAvail); CUSTOMERS(String custName); RESERVATIONS(String custName, int resvType, String resvKey) 根据自己的经验给出该旅游系统数据库设计E/R图(可以增加实体和属性),然后基于此数据库完成如下功能: 1. 航班,出租车,宾馆房间和客户基础数据的入库,更新。 2. 预定航班,出租车,宾馆房间。 3. 查询航班,出租车,宾馆房间,客户和预订信息。 4. 查询某个客户的旅行线路。 5. 其他任意你愿意加上的功能。 要求: 1) E/R图中包含弱实体,子集联系等,关系中元组数 〉=20 。 2) 提交文档:E/R图及解释,E/R图到关系模式的转换及说明,分析给出关系的模式属于哪个NF,然后讨论其模式优化。完成的功能及说明。系统实现的环境。各关系元组数据文件及说明。 3) 提交系统:源程序及可执行程序,测试用例。

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数据分析小结:使用流计算 Oceanus(Flink) SQL 作业进行数据类型转换

在这个数据爆炸的时代,企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备,从而缩短整个数据分析的周期,让数据更有时效性,增加数据的价值,就变得尤为重要。 将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程(即 ETL 过程),则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能,使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python,一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和数据分析团队所重视,如果读者已经非常熟悉 SQL,采用 ELT 模式完成数据分析会是一个好的选择,比如说逐渐被数据分析师重视的 DBT 工具,便利用了 SQL 来做数据转换。DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图,广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单,可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。

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MySQL数据类型与优化

1、假如只需要存0~255之间的数,无负数,应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定,如varchar,应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20),可以存20个中文、英文、符号,不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址,而不是字符串 5、尽量避免使用NULL,通常情况下最好指定列为NOT NULL,除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据:时间和日期,且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间,并且会根据时区变化,具有特殊的自动更新能力。另一方面,TIMESTAMP允许的时间范围要小得多,有时候它的特殊能力会变成障碍

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