1,1数据在数据库中是如何组织的

用表组织

1数据在数据库中是如何组织的

2,甚么是字节型数据组织

组织?其实所有的数据类型实质都是字节。。。

甚么是字节型数据组织

3,Marklogic是什么

Marklogic Corporation :NoSQL数据库与应用开发企业,于2001年由Christopher Lindblad在美国加州圣马蒂奥成立,现任CEO为Gary Bloom。MarkLogic就是综合了现有的工具、技术以及数据库经验向关键应用提供一个可靠、可扩展的安全平台。此外,Mark Logic 还是XQuery标准发展和应用的推动者。较之同类数据库,MarkLogic在技术上有着独特的优势。  Marklogic Server :是以文档为中心的领域专用数据库,专门针对半结构化和非结构化数据进行设计和优化,能够实现TB级非结构化数据资源的全文检索。MarkLogic Server支持针对Web内容、XML文档和JSON内容的RESTFul和HTTP请求。在数据模型组织方面,MarkLogic Server采用XML树状结构组织,数据查询和检索使用的DML和DDL语言为XQuery,MarkLogic始终保持着远超同类数据库(如IBM DB2 Viper 2)的XML文档处理速度,并且能够保证数据在事务处理过程中的原子性、一致性、独立性和持久性要求。此外,MarkLogic对XML文档提供多种形式的索引,索引包含文档实体、父子关系以及要素取值等内容。由于MarkLogic可以在不预先建立文档Schema的基础上自动索引XML包含的所有要素,所以MarkLogic对文档的管理几乎不需借助DDL数据库模式定义。
同问。。。

Marklogic是什么

4,数据结构ADT是什么

ADT是指抽象数据的组织和与之相关的操作。可以看作是数据的逻辑结构及其在逻辑结构上定义的操作
抽象数据类型的缩写 abstract data type 。表示数据结构的抽象模型。数据结构是一个数据概念的定义,通过各种工具对数据结构的概念类型的描述称之为抽象数据类型,简单地说是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。adt包括数据数据元素,数据关系以及相关的操作。即adt数据对象:(数据元素集合)数据关系:(数据关系二元组结合)基本操作:(操作函数的罗列)}
获取顶部标签的作用。可以得到一个bool返回值,一般用于树结构中。 T是要遍历树的根指针,后序遍历要求在遍历完左右子树后,再访问根。需要判断根结点的左右子树是否均遍历过。 可采用标记法,结点入栈时,配一个标志tag一同入栈(0:遍历左子树前的现场保护,1:遍历右子树前的现场保护)。 首先将T和tag(为0)入栈,遍历左子树;返回后,修改栈顶tag为1,遍历右子树;最后访问根结点。 typedef struct stackElementBitree data; char tag; }stackElemType; 【算法】 void PostOrder(BiTree T, Status ( *Visit ) (ElemType e)) InitStack(S); while ( T!=NULL || !StackEmpty(S) )while ( T != NULL )Push(S,T,0); T = T->lchild; } while ( !StackEmpty(S) && GetTopTag(S)==1)Pop(S, T); Visit(T->data); } if ( !StackEmpty(S) )SetTopTag(S, 1); // 设置栈顶标记 T = GetTopPointer(S); // 取栈顶保存的指针 T = T->rchild; }else break; } }

5,什么是OLAP

OLAP(联机分析处理)。 什么是联机分析处理(OLAP) 联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的,他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响,OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。 当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。下表列出了OLTP与OLAP之间的比较。 OLTPOLAP用户操作人员,低层管理人员决策人员,高级管理人员功能日常操作处理分析决策DB 设计面向应用面向主题数据当前的, 最新的细节的, 二维的分立的历史的, 聚集的, 多维的集成的, 统一的存取读/写数十条记录读上百万条记录工作单位简单的事务复杂的查询用户数上千个上百个DB 大小100MB-GB100GB-TB OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。 “维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension),使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。 OLAP的基本多维分析操作有钻取(roll up和drill down)、切片(slice)和切块(dice)、以及旋转(pivot)、drill across、drill through等。 ·钻取是改变维的层次,变换分析的粒度。它包括向上钻取(roll up)和向下钻取(drill down)。roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;而drill down则相反,它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 ·切片和切块是在一部分维上选定值后,关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个,则是切片;如果有三个,则是切块。 ·旋转是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。 OLAP有多种实现方法,根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。 ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现(Relational OLAP)。以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:一类是事实表,用来存储数据和维关键字;另一类是维表,即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了"星型模式"。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为"雪花模式"。 MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现(Multidimensional OLAP)。以多维数据组织方式为核心,也就是说,MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成"立方块(Cube)"的结构,在MOLAP中对"立方块"的"旋转"、"切块"、"切片"是产生多维数据报表的主要技术。 HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现(Hybrid OLAP)。如低层是关系型的,高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。 还有其他的一些实现OLAP的方法,如提供一个专用的SQL Server,对某些存储模式(如星型、雪片型)提供对SQL查询的特殊支持。 OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。例如,一个企业在考虑产品的销售情况时,通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础,可形式化表示为(维1,维2,……,维n,度量指标),如(地区、时间、产品、销售额)。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片(Slice)、切块(Dice)、钻取(Drill-down和Roll-up)、旋转(Pivot)等各种分析动作,以求剖析数据,使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据,从而深入理解包含在数据中的信息。 根据综合性数据的组织方式的不同,目前常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据,ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中,OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具,同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用,增强决策分析功能。

6,sTask是什么数据结构

数据库系统的基本概念数据:实际上就是描述事物的符号记录。数据的特点:有一定的结构,有型与值之分,如整型、实型、字符型等。而数据的值给出了符合定型的值,如整型值15。数据库:是数据的集合,具有统一的结构形式并存放于统一的存储介质内,是多种应用数据的集成,并可被各个应用程序共享。数据库存放数据是按数据所提供的数据模式存放的,具有集成与共享的特点。数据库管理系统:一种系统软件,负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等,是数据库的核心。数据库管理系统功能:(1)数据模式定义:即为数据库构建其数据框架;(2)数据存取的物理构建:为数据模式的物理存取与构建提供有效的存取方法与手段;(3)数据操纵:为用户使用数据库的数据提供方便,如查询、插入、修改、删除等以及简单的算术运算及统计;(4)数据的完整性、安生性定义与检查;(5)数据库的并发控制与故障恢复;(6)数据的服务:如拷贝、转存、重组、性能监测、分析等。为完成以上六个功能,数据库管理系统提供以下的数据语言:(1)数据定义语言:负责数据的模式定义与数据的物理存取构建;(2)数据操纵语言:负责数据的操纵,如查询与增、删、改等;(3)数据控制语言:负责数据完整性、安全性的定义与检查以及并发控制、故障恢复等。数据语言按其使用方式具有两种结构形式:交互式命令(又称自含型或自主型语言)宿主型语言(一般可嵌入某些宿主语言中)。数据库管理员:对数据库进行规划、设计、维护、监视等的专业管理人员。数据库系统:由数据库(数据)、数据库管理系统(软件)、数据库管理员(人员)、硬件平台(硬件)、软件平台(软件)五个部分构成的运行实体。数据库应用系统:由数据库系统、应用软件及应用界面三者组成。文件系统阶段:提供了简单的数据共享与数据管理能力,但是它无法提供完整的、统一的、管理和数据共享的能力。层次数据库与网状数据库系统阶段 :为统一与共享数据提供了有力支撑。关系数据库系统阶段数据库系统的基本特点:数据的集成性 、数据的高共享性与低冗余性 、数据独立性(物理独立性与逻辑独立性)、数据统一管理与控制。数据库系统的三级模式:(1)概念模式:数据库系统中全局数据逻辑结构的描述,全体用户公共数据视图;(2)外模式:也称子模式与用户模式。是用户的数据视图,也就是用户所见到的数据模式;(3)内模式:又称物理模式,它给出了数据库物理存储结构与物理存取方法。数据库系统的两级映射:(1)概念模式到内模式的映射;(2)外模式到概念模式的映射。4.2 数据模型数据模型的概念:是数据特征的抽象,从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件,为数据库系统的信息表与操作提供一个抽象的框架。描述了数据结构、数据操作及数据约束。E-R模型的基本概念(1)实体:现实世界中的事物;(2)属性:事物的特性;(3)联系:现实世界中事物间的关系。实体集的关系有一对一、一对多、多对多的联系。E-R模型三个基本概念之间的联接关系:实体是概念世界中的基本单位,属性有属性域,每个实体可取属性域内的值。一个实体的所有属性值叫元组。E-R模型的图示法:(1)实体集表示法; (2)属性表法; (3)联系表示法。层次模型的基本结构是树形结构,具有以下特点:(1)每棵树有且仅有一个无双亲结点,称为根;(2)树中除根外所有结点有且仅有一个双亲。从图论上看,网状模型是一个不加任何条件限制的无向图。关系模型采用二维表来表示,简称表,由表框架及表的元组组成。一个二维表就是一个关系。在二维表中凡能唯一标识元组的最小属性称为键或码。从所有侯选健中选取一个作为用户使用的键称主键。表A中的某属性是某表B的键,则称该属性集为A的外键或外码。关系中的数据约束:(1)实体完整性约束:约束关系的主键中属性值不能为空值;(2)参照完全性约束:是关系之间的基本约束;(3)用户定义的完整性约束:它反映了具体应用中数据的语义要求。4.3关系代数关系数据库系统的特点之一是它建立在数据理论的基础之上,有很多数据理论可以表示关系模型的数据操作,其中最为著名的是关系代数与关系演算。关系模型的基本运算:(1)插入 (2)删除 (3)修改 (4)查询(包括投影、选择、笛卡尔积运算)4.4 数据库设计与管理数据库设计是数据应用的核心。数据库设计的两种方法:(1)面向数据:以信息需求为主,兼顾处理需求;(2)面向过程:以处理需求为主,兼顾信息需求。数据库的生命周期:需求分析阶段、概念设计阶段、逻辑设计阶段、物理设计阶段、编码阶段、测试阶段、运行阶段、进一步修改阶段。需求分析常用结构析方法和面向对象的方法。结构化分析(简称SA)方法用自顶向下、逐层分解的方式分析系统。用数据流图表达数据和处理过程的关系。对数据库设计来讲,数据字典是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果。数据字典是各类数据描述的集合,包括5个部分:数据项、数据结构、数据流(可以是数据项,也可以是数据结构)、数据存储、处理过程。数据库概念设计的目的是分析数据内在语义关系。设计的方法有两种(1)集中式模式设计法(适用于小型或并不复杂的单位或部门);(2)视图集成设计法。设计方法:E-R模型与视图集成。视图设计一般有三种设计次序:自顶向下、由底向上、由内向外。视图集成的几种冲突:命名冲突、概念冲突、域冲突、约束冲突。关系视图设计:关系视图的设计又称外模式设计。关系视图的主要作用:(1)提供数据逻辑独立性;(2)能适应用户对数据的不同需求;(3)有一定数据保密功能。数据库的物理设计主要目标是对数据内部物理结构作调整并选择合理的存取路径,以提高数据库访问速度有效利用存储空间。一般RDBMS中留给用户参与物理设计的内容大致有索引设计、集成簇设计和分区设计。数据库管理的内容:(1)数据库的建立;(2)数据库的调整;(3)数据库的重组;(4)数据库安全性与完整性控制;(5)数据库的故障恢复;(6)数据库监控
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