1.数据(Data) 是数据库中存储的基本对象，是描述事物的符号记录。 数据的种类：
3.数据库管理系统(DBMS) DBMS 是数据库系统的核心软件，是由一组相互关联的数据集合和一组用以访问这些数据的软件组成。它是一种解决如何科学地组织和储存数据如何高效地获取和维护数据的系统软件。 主要功能包括：
4.数据库系统(Database System，DBS) 由数据库及其管理软件组成的系统。 数据库系统的构成：
数据模型 数据模型是数据特征的抽象，它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示与操作提 供一个抽象的框架。数据模型的三要素：
常见的基本数据模型：
数据库管理系统 DBMS 功能主要包括数据定义，数据库操作，数据库运行管理，数据组织、存储和管理，数据库的建立和维护。
(1)数据定义 DBMS 提供数据定义语言 (DDL)，可以对数据库的结构进行描述，包括外模式、模式和内模式的定义；数据库的完整性定义；安全保密定义，如口令、级别和存取权限等。这些定义存储在数据字典中，是 DBMS运行的基本依据。
(2)数据库操作 DBMS 向用户提供数据操纵语言 (DML)，实现对数据库中数据的基本操作，如检索、插入、修改和删除。
(3)数据库运行管理。 数据库在运行期间，多用户环境下的并发控制、安全性检查和存取控制、完整性检查和执行、运行日志的组织管理、事务管理和自动恢复等都是 DBMS 的重要组成部分。这些功能可以保证数据库系统的正常运行。
数据库三级模式 数据库系统可以分为：
1.模式（概念模式、逻辑模式）
外模式的地位：介于模式与应用之间
外模式的用途
(3)内模式（存储模式）
例: 采用三级模式结构的数据库系统中，如果对一个表创建聚簇索 引，那么改变的是数据库的( )。 A.外模式 B.模式 C.内模式 D.用户模式
答案： C
解析： 在一个三级模式结构的数据库系统中，数据库的结构被分为三个层次：外模式（外部模式）、模式（概念模式）和内模式（物理模式）。 外模式是用户对数据库的可见部分，它定义了用户可以看到和操作的数据的逻辑结构和访问路径。 模式定义了数据库的全局逻辑结构和组织方式，它定义了数据库中的表、属性、关系等概念，并描述了它们之间的关系。 内模式定义了数据库在存储介质上的物理结构和存储方式，它描述了数据在磁盘上的存储细节，如数据的排列方式、索引结构等。 当对一个表创建聚簇索引时，改变的是数据库的内部物理存储结构，即内模式。
三个级别 与三级模式相对应，数据库系统可以划分为三个抽象级：
两级独立性
关系数据库的基本概念1.关系的基本术语
2.关系数据库模式 关系的描述称为关系模式，关系模式是一个五元组，形式化地表示为： R (U, D, DOM, F) R 关系名 U 组成该关系的属性名集合 D 属性组U中属性所来自的域 DOM 属性向域的映象集合 F 属性间的数据依赖关系集合 通常简记为R(A1, A2, … , An)。 R为关系名， A1, A2…为属性名。
3.完整性约束
(1)实体完整性(Entity integrity) 是指关系的主关键字不能重复也不能取"空值"。如主关键字是多个属性的组合，则所有主属性均不得取空值。
(2)参照完整性(Referential integrity) 是指建立关系之间联系的主键与外键引用的约束条件。就是不允许引用不存在的实体。
(3)用户定义完整性(user defined integrity) 则是根据应用环境的要求和实际的需要，对某一具体应用所涉及的数据提出约束性条件。
常用的关系操作 （这个会考选择题 一定要掌握 ☆☆☆☆☆）
查询的表达能力是其中最主要的部分
1、 并
关系R和S具有相同的目n(两个关系都有n个属性)，R和S的并是由属于R或属于S的元组组成的集合，记为RUS。
形式定义如下：
式中t是元组变量。
RUS = SUR
2. 差
关系R和S具有相同的目n，R和S的差是由属于R 但不属于S的元组组成的集合，记为R-S。
形式定义如下：式中t是元组变量。
3. 交
关系R和S具有相同的目n，R和S的交是由既属于R 又属于S的元组组成的集合，记为R ∩ S。
形式定义如下：
式中t是元组变量。
R∩S = R – (R-S）或者 R∩S = S – (S-R）
4. 笛卡儿积 R: n目关系，k1个元组 S: m目关系，k2个元组 R×S 列：(n+m) 列元组的集合
式中t是元组变量。
关系运算 关系数据库还有一些专门的运算，主要有投影、选择、连接、除法和外连接。
在关系代数中，由五种基本代数操作经过有限次复合的式子称为关系代数运算表达式。
表达式的运算结果仍是一个关系。
1. 投影
投影操作从关系R中选择出若干属性列组成新的关系，该操作对关系进行垂直分割，消去某些列，并重新安排列的顺序，再删去
重复元组。记作：
形式定义 ：
式中t是元组变量。
其中A为R的属性列注意：
投影之后不仅取消了原关系中的某些列，而且还可能取消某些元组（避免重复行）。
例：
查询学生的姓名和所在系即求Student关系上学生姓名和所在系两个属性上的投影。
注意 其中A 可以是属性名称 也可以是属性列下标 且下标从1开始2. 选择
选择操作在关系R中选择满足给定条件的所有元组，记作
其形式定义 ：
式中t是元组变量。
其中F表示选择条件，是一个逻辑表达式（逻辑运算符+算术表达式）。选择运算是从行的角度进行的运算。
例：
查询信息系（IS系）全体学生。
3. 连接 连接分为θ连接、等值连接及自然连接 3 种。 连接运算是指从两个关系R和S的笛卡儿积中选取属性间满足一定条件的元组。
记作：
A和B：分别为R和S上度数相等且可比的属性组
θ：比较运算符(1) θ连接
θ连接是从R与S的笛卡尔积中选取属性满足一定条件的元组。
其形式定义如下：
例：
关系R和关系S 如下所示，一般连接
的结果如下：
(2) 等值连接（equijoin）
θ为"＝"时的连接运算称为等值连接。
等值连接的含义是指从关系R与S的广义笛卡尔积中选取A、B属性值相等的那些元组，即等值连接为：
例：
关系R和关系S 如下所示，等值连接
的结果如下：
(3) 自然连接（Natural join） 自然连接是一种特殊的等值连接
例:
给定关系R(A, B, C, D)和S(A, C, E, F)，以下( )与
等价。
答案： B
解析: 题目中
是关系R和关系S的自然连接 其中R(A, B, C, D)和S(A, C, E, F) 有相同属性列 A 、 C
并且在 R和S 自然连接后 选择 R的B列的值 大于S的E列的值 的过程
其中R的B列 可以用下标2表示 S的E列可以用下标 7表示 如果是带 单引号的 ‘7’ 表示字符串7 而不是第7列
选项A中 RXS 只是R和S的笛卡尔积 并没有选择 R和S中 进行比较的分量必须是相同的属性组，在结果中把重复的属性列去掉 所以A错误
选项B
先把R和S求笛卡尔积 然后 选择 相同的属性组 并且 符合题目中
R.B > S.E的选择条件
最后使用投影
在结果中把重复的属性列去掉 所以B选项正确
C选项和A选项类似的错误 并且比较的是字符串 ‘7’ 错误
D选项和B选项类似 但是比较的是字符串 ‘7’ 错误
4. 外连接（OUTER JOIN）
关系R、S 进行自然连接时，如果把舍弃的元组也保存在结果关系中，而在其他属性上填空值(Null)，这种连接就叫做外连接。
5. 左外连接
关系R、S 进行自然连接时，如果只把左边关系R中要舍弃的元组保留就叫做左外连接(LEFT OUTER JOIN或LEFT JOIN)
6. 右外连接
关系R、S 进行自然连接时，如果只把右边关系S中要舍弃的元组保留就叫做右外连接(RIGHT OUTER JOIN或RIGHT JOIN)
7. 除法 给定关系R (X，Y) 和S (Y，Z)，其中X，Y，Z为属性组。 R中的Y与S中的Y可以有不同的属性名，但必须出自相同的域集。
R与S的除运算得到一个新的关系P(X)，P是R中满足下列条件的元组在 X 属性列上的投影：元组在X上分量值x的象集Yx包含S在Y上投影的集合，记作：
例： 设关系R、S分别为下图的(a)和(b)，R÷S的结果为下图 （c） 在关系R中，A可以取四个值{a1，a2，a3，a4}
S在(B，C)上的投影为{(b1，c2)，(b2，c1)，(b2，c3) } 只有a1的象集包含了S在(B，C)属性组上的投影。
所以 R÷S ={a1}
函数依赖 定义： 设R(U) 是属性集 U上的关系模式，X、Y是U的子集。若对R(U) 的任何一个可能的关系r，r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等，而在Y上的属性值不等，则称X函数决定Y，或Y函数依赖于 X，记作：X→Y。
如，学号→姓名 学号决定姓名 或姓名依赖于学号。
函数依赖中还可细分为多种函数依赖
1.部分函数依赖 设R(U)是属性集U上的关系，X、Y是U的子集，X’ 是X的真子集，若X→Y 且 X’→Y，则称Y部分依赖X，记作X→Y。
如： (学号，年龄)→学生姓名 学号→姓名 学生姓名依赖于主键–学号，因此学生姓名部分函数依赖于(学号，年龄)。 显然，当且仅当X为复合属性组时，才有可能出现部分函数依赖。
2.完全函数依赖 设R(U)是属性集U上的关系，X、Y是U的子集，X’是X的真子集。 若对于R(U)的任何一个可能的关系，有X→Y且X’ !→Y，则称Y完全函数依赖于X，记作X→Y。 所谓完全依赖是指在依赖关系的决定项（即依赖关系的左项）中没有多余属性，有多余属性就是部分依赖。
学号，姓名，课程号，课程名称，成绩 （学号，课程号）→成绩 成绩既不能单独依赖于学号，也不能单独依赖于课程号，因此成绩完全函数依赖于关键字(学号, 课程号)。
3.传递函数依赖 在关系模式R(U)中，设X，Y，Z是U的不同的属性子集，如果X确定Y、Y确定Z，且有X不包含Y，Y不确定X，（X∪Y）∩Z=空集合，则称Z传递函数依赖于X。
传递函数依赖会导致数据冗余和异常。传递函数依赖的Y和Z子集往往同属于某一个事物，因此可将其合并放到一个表中。
例：学号确定宿舍、宿舍确定费用，且有 学号不包含宿舍，宿舍不确定学号，符合传递函数依赖条件。
规范化理论 设有一个关系模式R(SNAME , CNAME , TNAME , TADDRESS)，其属性分别表示学生姓名、课程名、任课教师姓名和任课教师地址。
学生姓名
课程名
教师名
教师办公室
秀逗
信号与系统
老张
301
四眼
嵌入式系统
老六
302
大黄
操作系统
老张
301
豆豆
计算机网络
老六
302
这个模式存在下列存储异常的问题。
把R分解成下列三个关系模式：R1(SNAME, CNAME)和R2(CNAME,TNAME) , R3(TNAME, TADDRESS)，则能消除上述的存储异常现象。
模式设计强调“每个联系单独表达”是一条重要的设计原则
学生姓名
课程名
秀逗
信号与系统
四眼
嵌入式系统
大黄
操作系统
豆豆
计算机网络
课程名
教师名
信号与系统
老张
嵌入式系统
老六
操作系统
老张
计算机网络
老六
教师名
教师办公室
老张
301
老六
302
老张
301
老六
302
范式
1. 第一范式(1NF) 如果关系模式R的每个关系r的属性值都是不可分的原子值，那么称R是第一范式的模式，r是规范化的关系。
说明：在任何一个关系数据库中，第一范式是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
例如： | 学生姓名 | 课程名 |
2. 第二范式(2NF) 若关系模式R是1NF，且每个非主属性完全函数依赖于候选键，那么称R是2NF模式。
简单的说，是表中的属性必须完全依赖于全部主键，而不是部分主键。所以只有一个主键的表如果符合第一范式，那一定是第二 范式。 例如员工信息表中加上了"员工号"列，因为每个员工的员工编号是惟一的，因此每个员工可以被唯一区分。
3. 第三范式(3NF) 如果关系模式R是1NF，且每个非主属性都不传递依赖于R的候选码，则称R是3NF。
例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门号、部门名称、部门简介等信息。那么在员工信息表中列出部门号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。 如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。
答案：C 、A
解析：候选码： 若关系中的某一属性或属性组的值能唯一的标识一个元组叫称该属性或属性组为候选码 这种题目的技巧 很简单 根据选项去计算闭包 不用理解闭包的概念 记住计算规则就行
A选项 A1A3 先看函数依赖集F={A1→A2, A1→A3, A3→A4, A1A5→A6} A1能推出A2 就把A2写上去 得到 A1A2A3 ， A3能推出A4 得到 A1A2A3A4 , 只能推到这了 由于只能推出A1A2A3A4 而不是全部的属性集 U={A1, A2, A3, A4, A5,A6} 所以候选码不是 A1A3
B选项 A1A4 、 A1→A2 、A1A2A4、 A1→A3、 A1A2A3A4 只能推到这了 排除B选项
C选项 A1 A5 、 A1→A2 、 A1 A2A5， A1→A3， A1 A2A3A5 ， A3→A4, A1A2A3A4A5 , A1A5→A6 ， A1A2A3A4A5A6 能推出全部的属性集 U={A1, A2, A3, A4, A5,A6} 所以C正确
R存在非主属性对码的部分函数依赖 由于是部分函数依赖 所以 R属于 1NF
数据库设计的基本步骤(阶段)
需求分析 数据需求分析是在项目确定之后，用户和设计人员对数据库应用系统所要涉及的内容(数据)和功能(行为)的整理和描述，是以用户的角度来认识系统。这一过程是后续开发的基础，因为逻辑设计、物理设计以及应用程序的设计都会以此为依据，是最困难、最耗费时间的一步。
概念结构设计 概念结构设计的目标是产生反映系统信息需求的数据库概念结构，即概念模式。概念结构是独立于支持数据库的 DBMS 和使用的硬件环境的。设计人员从用户的角度看待数据以及数据处理的要求和约束，产生一个反映用户观点的概念模式，然后再把概念模式转换为逻辑模式。 我们采用E-R模型将现实世界的信息加以抽象，由实体属性，以及实体之间的联系(E-R 图)来描述。
E-R模型 (ER图)
联系的类型 E-R图中的联系归结为三种类型：
用E-R方法建立概念模型 (1) 选择局部应用 (2) 逐一设计分E-R图 (3) E-R图合并
选择局部应用 数据流图是对业务处理过程从高层到底层的一级级抽象，高层抽象流图一般反映系统的概貌，对数据的引用较为笼统，而底层又可能过于细致，不能体现数据的关联关系，因此要选择适当层次的数据流图，让这一层的每一部分对应一个局部应用，实现某一项功能。从这一层入手，就能很好地设计分 E-R 图
逐一设计分E-R图 对于每一局部应用，其所用到的数据都已经收集在数据字典中了，依照该局部应用的数据流图，从数据字典中提取出数据，使用抽象机制，确定局部应用中的实体、实体的属性、实体标识符及实体间的联系和其类型，就设计出了分E-R图。
E-R图合并 合并E-R图的目的在于在合并过程中解决分 E-R 图中存在的冲突，消除分 E-R 图之间存在的信息冗余，使之成为能够被全系统所有用户共同理解和接受的统一的、精炼的全局概念模型。合并的方法： 将具有相同实体的两个或多个 E-R 图合二为一，在合成后的 E-R图中把相同实体用一个实体表示，合成后的实体的属性是所有分E-R 图中该实体的属性的并集。
E-R图合并时的冲突：
例: 在数据库设计的需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计和物理结构设计的四个阶段中，基本E-R图是( )。
A.需求分析阶段形成的文档，并作为概念结构设计阶段的设计依据 B.逻辑结构设计阶段形成的文档，并作为概念结构设计阶段的设计依据 C.概念结构设计阶段形成的文档，并作为逻辑结构设计阶段的设计依据 D.概念结构设计阶段形成的文档，并作为物理设计阶段的设计依据
答案： C
解析： 记忆即可 E-R图是逻辑结构设计阶段形成的文档，并作为概念结构设计阶段的设计依据
逻辑结构设计 逻辑结构设计就是在概念结构设计的基础上进行数据模型设计，可以是层次模型、网状模型和关系模型。逻辑结构设计的步骤：
E-R图转换为关系模型 E-R图是由实体、属性和联系三要素构成，而关系模型中只有唯一的结构–关系模式。 采用以下方法加以转换： (1)实体向关系模式的转换 (2)联系向关系模式的转换
(1)实体向关系模式的转换
(2)联系向关系模式的转换
1：1 联系 1：1联系，联系两端的实体类型转成两个关系模式，在任一个关系模式中加入另一个关系模式的键(作为外键)和联系的属性. 例：
1：n 联系 1：n 联系，在N端实体类型转换成的关系模式中，加入1端实体类型的键(作为外键)和联系的属性。
例：
m：n 联系 m：n 联系，联系类型需转换为关系模式，属性为两端实体类型的键(分别作为外键)加上联系的属性，而键为两端实体键的组合。 例：
关系模式的规范化 由E-R图转换得来的初始关系模式并不完全符合要求，还会有数据冗余或更新异常存在，需要经过进一步的规范化处理。步骤如下： ①根据语义确定各关系模式的数据依赖。 ②根据数据依赖确定关系模式的范式。 ③如果关系模式不符合要求，要根据关系模式的分解算法对其进行分解，达到3NF、BCNF或4NF。 ④关系模式的评价及修正。
确定完整性约束 根据规范化理论确定了关系模式之后，还要对关系模式加以约束，包括数据项的约束、表级约束及表间约束。可以参照SQL标准来确定不同的约束，如检查约束、主码约束以及参照完整性约束，以保证数据的正确性。
用户视图的确定 根据数据流图及用户信息建立视图模式，提高数据的安全性和独立性。
反规范化 反规范化是加速读操作性能(数据检素)的方法，通过有选择地在数据结构标准化后添加特定的冗余数据来增加查询效率。常见的反规范化操作有：冗余列、派生列、表重组和表分割，其中表分割又分为水平分割和垂直分割。反规范化会带来冗余数据不一致问题，常采用数据同步的方法来解决。 方法有：应用程序同步、批量处理同步和触发器同步等。
物理结构设计 物理结构设计就是为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。 物理结构设计的主要工作步骤：
数据库实施 运用DBMS提供的数据库语言(如SQL)及宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果，在计算机上建立起实际的数据库结构，数据加载(装入)，进行试运行和评价的过程，叫数据库的实施(实现)。 包括以下三个步骤：
数据库运行维护 数据库维护工作的主要内容：
数据库备份及故障恢复 数据备份是指为防止系统出现操作失误或系统故障导致数据丢失，而将全部或部分数据集合从应用主机的硬盘或阵列复制到其它的存储介质的过程。 备份可分为：
按备份的内容分类
日志文件的作用
例: 假设系统中有正在运行的事务，若要转储全部数据库，则应采用( )方式。 A.静态全局转储 B.动态增量转储 C.静态增量转储 D.动态全局转储
答案： D
应用系统中，用户不能直接访问后台的数据库，需要高级程序语言来完成与用户之间的交互，因此数据库管理系统需要提供程序 级别的接口来访问数据。 常见的应用程序与数据库的交互方式：
常见的NoSQL数据库按存储方式，可分为文档存储、键值存储、列存储和图存储。
分 类
典型产品
应用场景
优点
缺点
文档存储
MongoDB、CouchDB
Web 应用，存储面向文档和半结构化数据
结构灵活，可以根据 value 构建索引
缺乏统一的查询语法:无事务处理能力
键值存储
MMemcached、Redis
内容缓存，如会话、配置文件、参数等
扩展性好，灵活性强，大量操作时性能高
数据无结构化，通常被当成字符串或者二进制数据，通过键查询值
列存储
Bigtable、HBase、Cassandra
分布式数据存储和管理
可扩展性强，查找速度快，复杂性低
功能局限;不支持事务的强一致性
图存储
Neo4i、OrientDB
社交网络、推荐系统专注于构建系统图谱
支持复杂的图形算法
复杂性高，只能支持一定的数据规模
文档存储 在文档存储中，文档可以很长，很复杂，无结构，可以是任意结构的字段，并且数据具有物理和逻辑上的独立性，这就和具有高度结构化的表存储(关系型数据库的主要存储结构)有很大的不同，而最大的不同则在于它不提供对参数完整性和分布事务的支持。
关系型数据库用语
数据库
记录
文档型数据库用语
数据库
集合
文档
当前主流的文档型数据库：
名称
查 询 语 言
注释
BaseX
Xquery, Java
XML 型数据库
CouchDB
Erlang
集合
MongoDB
C++
JSON 型数据库
Lotus Notes
LotusScript, Java, others
多键值
MarkLogic Server
Xquery
XML 型数据库
文档数据库MongoDB MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，它的最大特点就是无表结构。在保存数据和数据结构的时候，会把数据和数据结构都完整地以BSON的形式保存起来，并把它作为值和特定的键进行关联。正是由于这种设计，使得它不需要表结构，而被称为文档型数据库。
MongoDB的特征：
键值存储 键值存储使用简单的键值方法来存储数据。键值数据库将数据存储为键值对集合，其中键作为唯一标识符。键和值都可以是从简单对象到复杂复合对象的任何内容。
类型
图片名称
Binary image file
网页 URL
HTML of a web page
文件路径名
WORD document
MDS 哈希
9689e3612ioifej23ERFT93089r3456P
This is a test.
REST Web 服务调用
View-person?person-id=12334&format=xml
<Person><id>12334</id></Person>
SQL 查询
SELECT * FROM STUDENT
数据操作方式 键值存储中存在三种操作：put、get 和 delete。开发者使用put、get 和 delete函数访问和操作键值存储:
数据保存方式
键值存储产品 键值存储产品主要有：亚马逊的Memcached、Redis、 Dynamo、Project Voldemort、Tokyo Tyrant、Riak、 Scalaries 等。
(1)Memcached Memcached 属于临时性保存类型，是高性能的分布式内存对象缓存系统。通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态 Web应用的速度、提高可扩展性。Memcached 常作为数据库前段 Cache 使用。因为它比数据库少了很多 SQL解析、磁盘操作等开销，而且它是使用内存来管理数据的，所以它可以提供比直接读取数据库更好的性能。 Memcached 也常作为服务器直接数据共享的存储媒介，例如SSO 系统中保持系统单点登录状态的数据就可以保持在Memcached中，被多个应用共享。
(2)Redis Redis是一种主要基于内存存储和运行，能够快速响应的键值数据库，属于临时和永久兼具类型，有点像 Memcached，整个数据库系统加载在内存当中进行操作，但是通过定期异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过10万次读写操作。其主要缺点是数据库容易受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，Redis没有内建的原生扩展机制，这意味着它不会自动水平扩展以处理更多的负载。要实现分布式读写，需要依赖客户端库（如Redis Cluster集群、Redis Sentinel等）来处理分片、复制和故障转移等操作因此 Redis 适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上、和需要快速响应和处理大量读写操作的场景。
比 较 内 容
传统关系型数据库
MongoDB
Redis
读写速度
一般。基于硬盘读写，约束很强
较快。基于内存读写，约束很弱
最快。主要基于内存读写，约束弱
应用范围
最广，不能很好处理大数据和高并发访问
互联网应用为主，可以处理大数据和高并发访问
互联网特定应用为主，擅长处理高响应和高并发的访问的数据
列存储 面向列的数据库是以列作为单位来进行数据的存储的，擅长进行以列为单位的数据处理。 列存储数据库主要有Google的Bigtable、由Bigtable衍生的Hypertable和HBase、 Cassandra。
类型
数据存储方式
特点
面向行的数据库
以行为单位进行存储
对少量行进行数据读取和更新
面向列的数据库
以列为单位进行存储
对大量行少数列进行读取，对所有行的指定列进行同时更新
HBase HBase(Hadoop Database)是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server 上搭建起大规模结构化存储集群
图存储 图存储是一个包含一连串的节点和关系的系统，当它们结合在一起时，就构成了一个图。图存储有三个字段：节点、关系和属性。 图数据库对于那些对象之间具有复杂关系的业务问题很有用，如社交网路、规则引擎、生成组合和那些需要快速分析复杂网络结果并从中找出模式的图系统。
名 称
查询语言
注释
AllegroGraph
SPARQL
RDF GraphStore
DEX
Java，C#
High-performance Graph Database
Neo4j
Java
FlockDB
Scala
其它存储模式 1.多值数据库 多值数据库系统提供了一个通用的数据集成与访问平台，屏蔽了现有各数据库系统不同的访问方法和用户界面，给用户呈现出一个访问多种数据库的公共接口。 常见的多值数据库有Rocket U2、Extensible Storage Engin(ESE/NT)、 OpenInsight 和OpenQM等。
2.时间序列与流数据库 时间序列数据库是指具有处理时间序列数据，能对时间数据数组建立索引的优化数据库系统。 流数据库又被称为实时数据库，是一种使用实时处理数据的方式来处理状态不断变化的数据库系统。对时间序列的数据库提出实时的 处理要求，那么时间数据库就是流数据库。例如股票的价格、自动驾驶汽车的数据曲线等都需要实时计算处理，此时流数据库发挥巨 大作用。 常见的时间序列数据库：InfluxDB、OpenTSDB
3.网格和云数据库 网格和云数据库(Grid & Cloud Database)是基于网格计算或者云 计算的数据库。
2024 下半年系统架构设计师软考合格标准/分数线为：各科目 45 分。单科成绩不予保留，考生的所有考试科目在 45 分及以上才算合格。需要注意：1、软考成绩按照《关于 33 项专业技术人员职业资格考试实行相对固定合格标准有关事项的通告》相关规定进行划分，实行相对固定的合格标准，各科目合格标准为试卷满分的 60%，即每科 45 分及格。2、此外有些省份为了适应本地区的情况，还会设定省级分数线。目前
以下是浙江省25年软考系统架构设计师考试大纲：1．考试要求：（1）掌握计算机硬软件与网络的基础知识；（2）熟悉信息系统开发过程；（3）理解信息系统开发标准、常用信息技术标准；（4）熟悉主流的中间件和应用服务器平台；（5）掌握软件系统建模、系统架构设计基本技术；（6）熟 练 掌 握 信 息 安 全 技 术 、安 全 策 略、安 全 管 理 知 识；（7）了解信息化、信息技术有关法律、法规的基础知识；（8）了解用户的行业特点，并根据行业
一、考试时间2024下半年系统架构设计师考1个批次，即11月10日。二、考试方式考试采取科目连考、分批次考试的方式，第一个科目节余的时长可为第二个科目使用。高级资格：综合知识和案例分析2个科目连考，作答总时长240分钟，综合知识科目最长作答时长150分钟，最短作答时长120分钟，综合知识科目交卷成功后，选择不参加案例分析科目考试的可以离开考场，选择继续作答案例分析科目的，考试结束前60分钟可以交卷
**系统架构设计师基础知识详解**在信息技术迅猛发展的今天，系统架构设计师的角色日益凸显其重要性。作为系统架构设计师，不仅需要掌握深厚的技术功底，还需要对业务需求、系统规划、设计原则等方面有全面的了解。以下是对系统架构设计师基础知识的详细解析，希望能为备考软考或从事相关工作的朋友提供一些帮助。一、系统架构设计的概念与原则系统架构设计是指根据系统需求，运用科学的方法和技术，对系统的整体结
软考-系统架构设计师：系统架构设计师-专业知识系统开发基础知识系统架构设计师是软考中的一项专业资格，主要负责信息系统的架构设计、规划和管理等方面的工作。本文将介绍系统架构设计师的专业知识中的系统开发基础知识，帮助读者更好地了解这个职业。一、系统开发基础知识概述系统开发是信息系统建设的重要环节之一，包括系统规划、需求分析、设计、实施、测试和维护等方面的工作。系统架构设计师
软考-系统架构设计师：数据库基础在信息时代，数据库是信息系统的重要组成部分，对于系统架构设计师来说，掌握数据库的基础知识和技能是非常必要的。本文将重点介绍软考-系统架构设计师在数据库基础方面的主要工作和相关技术，帮助读者更好地理解数据库的内涵和外延。一、数据库概述数据库是存储、管理、检索数据的仓库，是信息系统中的核心组成部分。数据库的设计和管理对于信息系统的性能、可靠性
信息系统的定义信息系统是由计算机硬件、网络和通信设备、计算机软件、信息资源、信息用户和规章制度组成的以处理信息流
**2023系统架构设计师基础知识深度解析**随着信息技术的迅猛发展，系统架构设计师的角色日益凸显其重要性。特别是在当前数字化、智能化的时代背景下，企业对系统架构设计师的需求与日俱增。为了顺应这一趋势，并选拔出优秀的系统架构人才，软考（中国计算机软件专业技术资格和水平考试）中的系统架构设计师考试成为了众多IT从业者的追求目标。本文将围绕2023年系统架构设计师考试的基础知识进行详细的解析，帮助
在信息化时代，系统开发已成为企业发展的重要驱动力。而系统架构设计师作为企业信息化建设的核心人才，其专业知识和技能对于项目的成功至关重要。本文将探讨系统架构设计师在系统开发基础知识方面的掌握与应用，以帮助读者更好地理解这一职业的角色和技能要求。一、系统架构设计师的职责与要求系统架构设计师是负责制定系统设计方案、指导开发团队实现系统功能并确保系统质量的专业人员。他们需要具备扎实的计算机科学、软
在信息化的时代，信息系统已经成为企业运营和发展的重要支撑。而作为软考-系统架构设计师，需要具备扎实的信息系统基础知识，以便更好地理解和设计信息系统。本文将探讨软考-系统架构设计师需要掌握的信息系统基础知识。一、信息系统的定义和组成信息系统是由硬件、软件、数据、人员和流程等组成的一个综合体，它通过集成各种资源，实现信息的收集、存储、处理、传递和应用等功能。硬件包括计算机、网络、存储设备等；软
关系数据库 是目前应用非常广泛的数据库之一，有一套完整的理论支持。关系模型是关系数据库的基础，由关系数据结构、关系操作集合
它是先根据已给的和分析的需求，建立一个原始模型，这是一个可以修改的模型。基于构件的软件开发(CBSD)模型是利用模块化方法，将整个系统模块化，
软考-系统架构设计师 软考：系统架构设计师-进阶知识系统架构设计师是软考高级的重要科目之一，它主要考察考生在系统架构设计、规划和管理方面的理论知识和实践经验。在软考-系统架构设计师的考试中，进阶知识是一个重要的环节，它要求考生就某个与系统架构设计相关的进阶技术或理论进行深入分析和论述。本文将重点介绍进阶知识的内容和重要性，帮助考生更好地备考软考-系统架构
随着信息技术的迅速发展，信息系统在各个行业中的应用越来越广泛。软考-系统架构设计师是负责设计、规划和优化信息系统架构的核心人员。在新时代背景下，系统架构设计师需要具备更加全面的知识体系，其中信息系统基础知识是必不可少的组成部分。本文将围绕“软考-系统架构设计师 （新）信息系统基础知识”这一关键词展开讨论。一、信息系统的基本概念和组成信息系统是一种由硬件、软件、数据、人员等组成的计算机系统，
软考-系统架构设计师 软考：系统架构设计师-专业知识系统设计系统架构设计师是软考中的一项专业考试，主要考察考生在系统架构设计方面的专业知识和技能。在系统架构设计师的考试中，专业知识系统设计是一个重要的考察内容。本文将详细介绍系统架构设计师的专业知识系统设计的重要性和应用。一、专业知识系统设计的重要性在信息系统中，系统设计是实现系统架构的基础和关键环节。专业知识系
软考-系统架构设计师：系统架构设计师-进阶知识信息系统基础在软考-系统架构设计师的考试中，进阶知识信息系统基础是重要的考察内容之一。本文将介绍信息系统基础的概念、组成、功能和架构等方面的知识，帮助考生更好地理解信息系统基础，为成为优秀的系统架构设计师打下坚实的基础。一、信息系统的概念信息系统是一个由人、计算机及外围设备等组成的，能进行信息收集、传递、存储、加工、
随着信息技术的飞速发展，系统架构设计师已成为IT行业中的重要角色。他们负责设计、规划和优化复杂的系统架构，确保系统的稳定性、可扩展性和可维护性。本文将探讨系统架构设计师的职责、软件架构设计过程以及所需的能力要求等方面，帮助读者更好地了解这一职业。一、系统架构设计师的职责系统架构设计师负责整个系统的架构设计，包括硬件、软件、网络等各个方面的设计。他们需要分析系统的需求，根据需求制定相应的
软考设计师基础知识全解析在信息技术飞速发展的今天，软件行业的需求日益旺盛，软件专业人才也成为了社会急需的重要资源。为了更好地培养和评价这些人才，我国设立了软件专业技术资格（水平）考试，简称软考。软考中的设计师考试是一个重要层次，对于从事软件设计与开发工作的人员来说，掌握软考设计师基础知识至关重要。一、软件设计师的角色与职责软件设计师是软件开发团队中的核心成员之一，负责根据需求规格说明书
T1 看了这么多 T1，终于找到简单题了！！！ 发现最后一个点无法更改，要使所有点都相等，也就是让 \(1 \sim n-1\) 的所有点都和 \(n\) 号点相等。 那么修改的次数就是 \(1 \sim n-1\) 中和 \(n\) 号点不同的点的数量。 代码： #include<bits/std ...
《Hello-Agents：从零构建AI原生智能体的实战指南》 Hello-Agents项目提供系统性学习路径，帮助开发者从大模型使用者成长为智能体构建者。教程包含五大模块：基础知识、智能体构建、高级技术、综合案例和毕业设计，涵盖ReAct范式、多智能体协作、记忆系统等核心技术，并通过旅行助手、赛博小镇等实战项目巩固技能。项目特别强调AI原生Agent开发，区别于传统软件工程类Agent，配有完整代码实现。
如何找文献/读文献由于我所在的学校绝大部分科系都是通信与计算机，因此学校图书馆购买了IEEE、EI Village、超星、中国学术期刊网等数据库。大部分参考文献在这些数据库里即可找到。此外，通过 Google、CiteSeer(刚刚换了地方，nec不再维护它了)都能找到不少文献。我看的文献大部分是国际会议以及国际期刊的文章，国内的期刊很少看。原因不用多说。通信、计算机领域国内的期刊由好到差依次排下
在支持向量机系列的前两篇中，介绍了一下完全线性可分向量机的构建过程，本篇将在此基础上介绍一下不完全线性可分的情况下实现支持向量机软间隔最大化过程。1.线性分类时的两种情况 情况一： 考虑下面这张图中的情况，这些数据点是完全线性可
在 Linux 系统中，内存占用超过 60% 并不一定意味着“有问题”——Linux 的设计理念是 尽可能利用空闲内存做缓存（如 page cache、buffer cache），以提升性能。只有当 可用内存（available）不足 或 系统开始频繁使用 swap 时，才真正说明存在内存压力。 但 ...