什么是结构化数据，什么是半结构化

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1，什么是半结构化
2，以下选项中什么是结构化数据
3，ECell与Excel有什么不同
4，什么是结构化数据
5，SQL Server 2005是什么
6，什么是结构化数据和非结构化数据什么是数据清洗
7，传统数据采集和大数据数据的区别手机爱问
8，什么是结构化数据非结构化数据和半结构化数据
9，投影面分别V面W面H面分别是什么面
10，利用结构化方法进行信息系统开发的过程中数据字典应在哪一阶段建

1，什么是半结构化

半结构化常用于面试。半结构化面试是指面试构成要素中有的内容作统一的要求，有的内容则不作统一的规定，也就是在预先设计好的试题（结构化面试）的基础上，面试中主考官向应试者又提出一些随机性的试题；半结构化面试是介于非结构化面试和结构化面试之间的一种形式。它结合两者的优点，有效避免了单一方法上的不足。总的说来，面试的方法有很多优势，面试过程中的主动权主要控制在评价者手中，具有双向沟通性，可以获得比材料法中更为丰富、完整和深入的信息，并且面试可以做到内容的结构性和灵活性的结合。所以，半结构化面试越来越得到广泛使用。

半结构化信息在做一个信息系统设计时肯定会涉及到数据的存储，一般我们都会将系统信息保存在某个指定的关系数据库中。我们会将数据按业务分类，并设计相应的表，然后将对应的信息保存到相应的表中。比如我们做一个业务系统，要保存员工基本信息：工号、姓名、性别、出生日期等等；我们就会建立一个对应的staff表。但不是系统中所有信息都可以这样简单的用一个表中的字段就能对应的。

什么是半结构化

2，以下选项中什么是结构化数据

结构化数据是HTML，XML，JSON。根据查询相关公开信息显示，结构化数据是一种能让网站以更好的姿态展示在搜索结果当中的方式，做了结构化数据便能使网站在搜索结果中良好地展示丰富网页摘要。搜索引擎都支持标准的结构化数据，以便为用户提供更好的上网体验。

以下选项中什么是结构化数据

3，ECell与Excel有什么不同

Excel是一个电子表格软件，可以用来制作电子表格、完成许多复杂的数据运算，进行数据的分析和预测并且具有强大的制作图表的功能；Excel的存储数据为非结构化数据。因此在使用Excel来处理企业业务的过程中，报表的共享、权限方面均存在一定程度的不足。 E-Cell是一个轻量级的企业信息化业务设计与运行平台，是一个工具类软件。它界面类似Excel软件，同时还具备Excel的功能和特点。 E-Cell业务设计与运行系统分为设计端和运行端，设计端可以让用户在熟悉的类Excel环境下通过表单模型+流程模型+报表模型的设计，实现业务系统搭建。运行端采用B/S结构，可以把通过设计端设计的业务展现在Web页面上，实现异地办公和管理。在这一平台里，使用者无需掌握编程语言和数据库知识，就完全可以在熟悉的类Excel环境下通过设计表单、定义工作流、制作报表等简单操作，轻松开发与搭建随需变化的业务系统。 E-Cell集业务开发、设计和业务运行于一体，使用者无需掌握编程语言和数据库知识，完全从用户角度出发本着“以业务实现业务”的理念，让企业轻松构建属于自己的管理系统。

ECell与Excel有什么不同

4，什么是结构化数据

结构化数据（有时称为关系数据）是遵循某种严格架构的数据，因此所有数据都具有相同的字段或属性。共享架构允许使用SQL（结构化查询语言）等查询语言轻松搜索此类数据。此功能使此数据样式非常适合CRM系统、预留和库存管理等应用程序。结构化数据通常存储在具有行和列的数据库表中，其中键列指示表中的一行与另一个表的另一行中的数据之间的关系。结构化数据很简单，易于输入，查询和分析。所有数据都遵循相同的格式。但强制采用一致的结构也意味着数据演变会更加困难，因为必须更新每个记录才能符合新的结构。一个结构化数据的具体例子业务分析师希望实现商业智能，以计算库存管道和查看销售数据，为了执行这些操作，需要将多个月的数据聚合在一起，然后进行查询。由于需要聚合类似数据。因此必须对这些数据进行结构化处理，以便将一个月的数据与下个月的进行比较。

5，SQL Server 2005是什么

SQL Server 2005 是一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能 (BI) 工具提供了企业级的数据管理。SQL Server 2005 数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使您可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。　　SQL Server 2005 数据引擎是本企业数据管理解决方案的核心。此外 SQL Server 2005 结合了分析、报表、集成和通知功能。这使您的企业可以构建和部署经济有效的 BI 解决方案，帮助您的团队通过记分卡、Dashboard、Web services 和移动设备将数据应用推向业务的各个领域。　　与 Microsoft Visual Studio、Microsoft Office System 以及新的开发工具包（包括 Business Intelligence Development Studio）的紧密集成使 SQL Server 2005 与众不同。无论您是开发人员、数据库管理员、信息工作者还是决策者，SQL Server 2005 都可以为您提供创新的解决方案，帮助您从数据中更多地获益。怎么用我也不知道！！

6，什么是结构化数据和非结构化数据什么是数据清洗

结构化数据，简单来说就是数据库。相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗。结构化数据即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据(如关系型数据库、面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音、图像文件等)之间的数据，HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。

7，传统数据采集和大数据数据的区别手机爱问

数据采集(DAQ)，又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。大数据的主要来源：1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。而大数据的数据采集，来源广泛，信息量巨大，需要采用分布式数据库对数据进行处理。数据类型也相当丰富，既包括结构化数据，也包括半结构化和非结构化数据。希望我们的答案能让你满意——相数科技

一个是手动收集，一个是智能抓取再看看别人怎么说的。

8，什么是结构化数据非结构化数据和半结构化数据

相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。　　字段可根据需要扩充，即字段数目不定，可称为半结构化数据，例如Exchange存储的数据。　　非结构化数据库　　在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例　　数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。　　(1)不完整的数据　　这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。　　(2)错误的数据　　这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。　　(3)重复的数据　　对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。　　数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。　　随着网络技术的发展，特别是Internet和Intranet技术的飞快发展，使得非结构化数据的数量日趋增大。这时，主要用于管理结构化数据的关系数据库的局限性暴露地越来越明显。因而，数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”，发展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。所谓非结构化数据库，是指数据库的变长纪录由若干不可重复和可重复的字段组成，而每个字段又可由若干不可重复和可重复的子字段组成。简单地说，非结构化数据库就是字段可变的数据库。　　我国非结构化数据库以北京国信贝斯(iBase)软件有限公司的iBase数据库为代表。IBase数据库是一种面向最终用户的非结构化数据库，在处理非结构化信息、全文信息、多媒体信息和海量信息等领域以及Internet/Intranet应用上处于国际先进水平，在非结构化数据的管理和全文检索方面获得突破。它主要有以下几个优点：　　(1)Internet应用中，存在大量的复杂数据类型，iBase通过其外部文件数据类型，可以管理各种文档信息、多媒体信息,并且对于各种具有检索意义的文档信息资源，如HTML、DOC、RTF、TXT等还提供了强大的全文检索能力。　　(2)它采用子字段、多值字段以及变长字段的机制，允许创建许多不同类型的非结构化的或任意格式的字段，从而突破了关系数据库非常严格的表结构，使得非结构化数据得以存储和管理。　　(3)iBase将非结构化和结构化数据都定义为资源，使得非结构数据库的基本元素就是资源本身，而数据库中的资源可以同时包含结构化和非结构化的信息。所以，非结构化数据库能够存储和管理各种各样的非结构化数据，实现了数据库系统数据管理到内容管理的转化。　　(4)iBase采用了面向对象的基石，将企业业务数据和商业逻辑紧密结合在一起，特别适合于表达复杂的数据对象和多媒体对象。　　(5)iBase是适应Internet发展的需要而产生的数据库，它基于Web是一个广域网的海量数据库的思想，提供一个网上资源管理系统iBase Web，将网络服务器(WebServer)和数据库服务器(Database Server)直接集成为一个整体，使数据库系统和数据库技术成为Web的一个重要有机组成部分，突破了数据库仅充当Web体系后台角色的局限，实现数据库和Web的有机无缝组合，从而为在Internet/Intranet上进行信息管理乃至开展电子商务应用开辟了更为广阔的领域。　　(6)iBase全面兼容各种大中小型的数据库，对传统关系数据库，如Oracle、Sybase、SQLServer、DB2、Informix等提供导入和链接的支持能力。　　通过从上面的分析后我们可以预言，随着网络技术和网络应用技术的飞快发展，完全基于Internet应用的非结构化数据库将成为继层次数据库、网状数据库和关系数据库之后的又一重点、热点技术

9，投影面分别V面W面H面分别是什么面

机械制图中三个基本投影面用H(水平）、V(垂直）、W（宽） H面上的投影是俯视图， V面上的投影是主视图 W面上的投影是左视图（右视图）V面：（vertical plane 铅垂投影面）正视图，从前往后看 H面：（horizontal plane 水平投影面）俯视图，从上往下看 W面：（Width plane 侧(宽度)投影面）侧（左）视图，从左往右看

投影面中V面、W面、H面、分别对应：H面：水平投影面是H面，点A在H面上的投影称为“水平投影”；V面：正立投影面是V面，点A在V面上的投影称为“正面投影”；W面：侧立投影面是W面，点A在W面上的投影称为“侧面投影”。投影面是物体投影所在的假想面。通常是平面，但在地球投影等方面也应用圆柱面、圆锥面和球面等曲面作为投影面。在画法几何中，为利用正投影法在平面上表达空间形体，一般采用三个相互垂直的平面作为基本投影面。处于水平位置的称“水平投影面”，与水平位置垂直而处于正面位置的称“正立投影面”，与上述两投影面都垂直而处于侧面的称“侧立投影面”。方位投影由于视点的不同又可分为球心投影、球面投影和正射投影。正圆锥投影各种变形只是纬度的函数，与精度无关，所以正圆锥投影适合制作沿纬线延伸的中纬度地区图。圆柱投影，可细分等角、等面积和等距离圆柱投影。等角圆柱投影就是墨卡托投影。等距离正圆柱投影经纬线网为正方形，称为“方格投影”。扩展资料：正投影法基本原理工程上绘制图样的方法主要是正投影法。这种方法画图简单，画出的图形真实，度量方便，能够满足设计与施工的需要。用一个投影图来表达物体的形状是不够的,因为其投影只能反映它一个面的形状和大小。单凭这个投影图来确定物体的唯一形状，是不可能的。如果对一个较为复杂的物体，只向两个投影面作其投影时，其投影也只能反映它两个面的形状和大小，亦不能确定物体的唯一形状。要凭两面的投影来区分它们的形状，是不可能的。可见，若使正投影图唯一确定物体的形状，就必须采用多面正投影的方法。参考资料来源：搜狗百科-投影面

H 面是水平面,就是你往下看而看到的投影面；V 面是正平面,就是你正视前方看到的那个投影面；W 面是侧平面,就是你往右边看而看到的那个投影面.V(vertical垂直的、竖的)表示正投影面(正视)，正立投影面是V面，点A在V面上的投影称为“正面投影”H(horizontal水平的)表示水平/投影面(俯视)，水平投影面是H面，点A在H面上的投影称为“水平投影”W(WIDTH宽度的)表示的是侧影面(左视)，侧立投影面是W面，点A在W面上的投影称为“侧面投影”表达机械结构形状的图形是按正投影法(即机件向投影面投影得到的图形)。按投影方向和相应投影面的位置不同，常用视图分为主视图、俯视图、左视图和断面图（旧称剖面图）等。（另外几种视图有后视图，仰视图，右视图。但不常用）视图主要用于表达机件的外部形状。图中看不见的轮廓线用虚线表示。机件向投影面投影时，观察者、机件与投影面三者间有两种相对位置。机件位于投影面与观察者之间时称为第一角投影法。投影面位于机件与观察者之间时称为第三角投影法。两种投影法都能同样完善地表达机件的形状。中国国家标准规定采用第一角投影法。剖视图是假想用剖切面剖开机件，将处在观察者与剖切面之间的部分移去，将其余部分向投影面投影而得到图形。剖视图主要用于表达机件的内部结构。剖面图则只画出切断面的图形。断面图常用于表达杆状结构的断面形状。

10，利用结构化方法进行信息系统开发的过程中数据字典应在哪一阶段建

结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、xml、html、各类报表、图像和音频/视频信息等等。对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、xml、html、各类报表、图像和音频/视频信息等等。非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。非结构化web数据库主要是针对非结构化数据而产生的，与以往流行的关系数据库相比，其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制，支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息（包括全文信息）和非结构化信息（包括各种多媒体信息）中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。

数据库应用系统的开发是一项软件工程。一般可分为以下几个阶段： 1.规划 2.需求分析 3.概念模型设计 4. 逻辑设计5.物理设计 6.程序编制及调试 7.运行及维护。这些阶段的划分目前尚无统一的标准，各阶段间相互联接，而且常常需要回溯修正。在数据库应用系统的开发过程中，每个阶段的工作成果就是写出相应的文档。每个阶段都是在上一阶段工作成果的基础上继续进行，整个开发工程是有依据、有组织、有计划、有条不紊地展开工作。 1.规划规划的主要任务就是作必要性及可行性分析。在收集整理有关资料的基础上，要确定将建立的数据库应用系统与周边的关系，要对应用系统定位，其规模的大小、所处的地位、应起的作用均须作全面的分析和论证。明确应用系统的基本功能，划分数据库支持的范围。分析数据来源、数据采集的方式和范围，研究数据结构的特点，估算数据量的大小，确立数据处理的基本要求和业务的规范标准。规划人力资源调配。对参与研制和以后维护系统运作的管理人员、技术人员的技术业务水平提出要求，对最终用户、操作员的素质作出评估。拟定设备配置方案。论证计算机、网络和其他设备在时间、空间两方面的处理能力，要有足够的内外存容量，系统的响应速度、网络传输和输入输出能力应满足应用需求并留有余量。要选择合适的os,dbms和其它软件。设备配置方案要在使用要求、系统性能、购置成本和维护代价各方面综合权衡。对系统的开发、运行、维护的成本作出估算。预测系统效益的期望值。拟定开发进度计划，还要对现行工作模式如何向新系统过渡作出具体安排。规划阶段的工作成果是写出详尽的可行性分析报告和数据库应用系统规划书。内容应包括：系统的定位及其功能、数据资源及数据处理能力、人力资源调配、设备配置方案、开发成本估算、开发进度计划等。可行性分析报告和数据库应用系统规划书经审定立项后，成为后续开发工作的总纲。 2.需求分析需求分析大致可分成三步来完成。 (1) 需求信息的收集, 需求信息的收集一般以机构设置和业务活动为主干线，从高层中层到低层逐步展开 (2) 需求信息的分析整理, 对收集到的信息要做分析整理工作。数据流图(dfd, data flow diagram)是业务流程及业务中数据联系的形式描述。图4.1是一个简单的dfd 示例。数据字典(dd, data dictionary)详细描述系统中的全部数据。数据字典包含以下几个部分。数据项：是数据的原子单位。数据组项：由若干数据项组成。数据流：表示某一数据加工过程的输入/输出数据。数据存储：是处理过程中要存取的数据。数据加工过程数据加工过程的描述包括：数据加工过程名、说明、输入、输出、加工处理工作摘要、加工处理频度、加工处理的数据量、响应时间要求等。数据流图既是需求分析的工具，也是需求分析的成果之一。数据字典是进行数据收集和数据分析的主要成果。 (3) 需求信息的评审. 开发过程中的每一个阶段都要经过评审，确认任务是否全部完成，避免或纠正工作中出现的错误和疏漏。聘请项目外的专家参与评审，可保证评审的质量和客观性。评审可能导致开发过程回溯，甚至会反复多次。但是，一定要使全部的预期目标都达到才能让需求分析阶段的工作暂告一个段落. 需求分析阶段的工作成果是写出一份既切合实际又具有预见的需求说明书，并且附以一整套详尽的数据流图和数据字典。 3.概念模型设计概念模型不依赖于具体的计算机系统，他是纯粹反映信息需求的概念结构。建模是在需求分析结果的基础上展开，常常要对数据进行抽象处理。常用的数据抽象方法是聚集和概括。 er方法是设计概念模型时常用的方法。用设计好的er图再附以相应的说明书可作为阶段成果概念模型设计可分三步完成。 (1) 设计局部概念模型 ① 确定局部概念模型的范围 ② 定义实体 ③ 定义联系 ④ 确定属性 ⑤ 逐一画出所有的局部er图，并附以相应的说明文件 (2) 设计全局概念模型建立全局er图的步骤如下： ① 确定公共实体类型 ② 合并局部er图 ③ 消除不一致因素 ④ 优化全局er图 ⑤ 画出全局er图，并附以相应的说明文件。 (3) 概念模型的评审概念模型的评审分两部分进行第一部分是用户评审。第二部分是开发人员评审。 4.逻辑设计逻辑设计阶段的主要目标是把概念模型转换为具体计算机上dbms所支持的结构数据模型。逻辑设计的输入要素包括：概念模式、用户需求、约束条件、选用的dbms的特性。逻辑设计的输出信息包括：dbms可处理的模式和子模式、应用程序设计指南、物理设计指南。 (1) 设计模式与子模式关系数据库的模式设计可分四步完成。 ① 建立初始关系模式 ② 规范化处理 ③ 模式评价 ④ 修正模式经过多次的模式评价和模式修正，确定最终的模式和子模式。写出逻辑数据库结构说明书。 (2) 编写应用程序设计指南根据设计好的模式和应用需求，规划应用程序的架构，设计应用程序的草图，指定每个应用程序的数据存取功能和数据处理功能梗概，提供程序上的逻辑接口。编写出应用程序设计指南。 (3) 编写物理设计指南。根据设计好的模式和应用需求，整理出物理设计阶段所需的一些重要数据和文档。例如，数据库的数据容量、各个关系(文件)的数据容量、应用处理频率、操作顺序、响应速度、各个应用的lra和tv、程序访问路径建议，等等。这些数据和要求将直接用于物理数据库的设计。编写出物理设计指南。 5.物理设计物理设计是对给定的逻辑数据模型配置一个最适合应用环境的物理结构。物理设计的输入要素包括：模式和子模式、物理设计指南、硬件特性、os和dbms的约束、运行要求等。物理设计的输出信息主要是物理数据库结构说明书。其内容包括物理数据库结构、存储记录格式、存储记录位置分配及访问方法等。物理设计的步骤如下： (1) 存储记录结构设计综合分析数据存储要求和应用需求，设计存储记录格式。 (2) 存储空间分配存储空间分配有两个原则： ①存取频度高的数据尽量安排在快速、随机设备上，存取频度低的数据则安排在速度较慢的设备上。 ②相互依赖性强的数据尽量存储在同一台设备上，且尽量安排在邻近的存储空间上。从提高系统性能方面考虑，应将设计好的存储记录作为一个整体合理地分配物理存储区域。尽可能充分利用物理顺序特点，把不同类型的存储记录指派到不同的物理群中。 (3) 访问方法的设计一个访问方法包括存储结构和检索机构两部分。存储结构限定了访问存储记录时可以使用的访问路径；检索机构定义了每个应用实际使用的访问路径。 (4) 物理设计的性能评价 ① 查询响应时间从查询开始到有结果显示之间所经历的时间称为查询响应时间。查询响应时间可进一步细分为服务时间、等待时间和延迟时间。在物理设计过程中，要对系统的性能进行评价。性能评价包括时间、空间、效率、开销等各个方面。 ⊙ cpu服务时间和i/o服务时间的长短取决于应用程序设计。 ⊙ cpu队列等待时间和i/o队列等待时间的长短受计算机系统作业的影响。 ⊙ 设计者可以有限度地控制分布式数据库系统的通信延迟时间。 ② 存储空间存储空间存放程序和数据。程序包括运行的应用程序、dbms子程序、os子程序等。数据包括用户工作区、dbms工作区、os工作区、索引缓冲区、数据缓冲区等。存储空间分为主存空间和辅存空间。设计者只能有限度地控制主存空间，例如可指定缓冲区的分配等。但设计者能够有效地控制辅存空间。 ③ 开销与效率设计中还要考虑以下各种开销，开销增大，系统效率将下降。 ⊙ 事务开销指从事务开始到事务结束所耗用的时间。更新事务要修改索引、重写物理块、进行写校验等操作，增加了额外的开销。更新频度应列为设计的考虑因素。 ⊙ 报告生成开销指从数据输入到有结果输出这段时间。报告生成占用cpu及i/o的服务时间较长。设计中要进行筛选，除去不必要的报告生成。 ⊙ 对数据库的重组也是一项大的开销。设计中应考虑数据量和处理频度这两个因数，做到避免或尽量减少重组数据库。在物理设计阶段，设计、评价、修改这个过程可能要反复多次，最终得到较为完善的物理数据库结构说明书。建立数据库时，dba依据物理数据库结构说明书，使用dbms提供的工具可以进行数据库配置。在数据库运行时，dba监察数据库的各项性能，根据依据物理数据库结构说明书的准则，及时进行修正和优化操作，保证数据库系统能够保持高效率地运行。 6.程序编制及调试在逻辑数据库结构确定以后，应用程序设计的编制就可以和物理设计并行地展开程序模块代码通常先在模拟的环境下通过初步调试，然后再进行联合调试。联合调试的工作主要有以下几点： (1) 建立数据库结构根据逻辑设计和物理设计的结果，用dbms提供的数据语言(ddl)编写出数据库的源模式，经编译得到目标模式，执行目标模式即可建立实际的数据库结构。 (2) 调试运行数据库结构建立后，装入试验数据，使数据库进入调试运行阶段。运行应用程序，测试 (3) 装入实际的初始数据在数据库正式投入运行之前，还要做好以下几项工作： (1) 制定数据库重新组织的可行方案。 (2) 制定故障恢复规范 (3) 制定系统的安全规范 7.运行和维护数据库正式投入运行后，运行维护阶段的主要工作是： (1) 维护数据库的安全性与完整性。按照制定的安全规范和故障恢复规范，在系统的安全出现问题时，及时调整授权和更改密码。及时发现系统运行时出现的错误，迅速修改，确保系统正常运行。把数据库的备份和转储作为日常的工作，一旦发生故障，立即使用数据库的最新备份予以恢复。 (2) 监察系统的性能。运用dbms提供的性能监察与分析工具，不断地监控着系统的运行情况。当数据库的存储空间或响应时间等性能下降时，立即进行分析研究找出原因，并及时采取措施改进。例如，可通修改某些参数、整理碎片、调整存储结构或重新组织数据库等方法，使数据库系统保持高效率地正常运作。 (3) 扩充系统的功能在维持原有系统功能和性能的基础上，适应环境和需求的变化，采纳用户的合理意见，对原有系统进行扩充，增加新的功能。

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