数据库对象构建与数据操作实践

数据库基础操作 数据库与数据表的创建与删除。 数据记录的插入与删除。 数据查询与分析 基于已建立数据表的简单查询、统计汇总。 分组数据查询、模糊匹配查询。 关联数据查询、嵌套子查询。 数据库进阶功能 数据库完整性约束设计与实现。 数据库安全策略配置与管理。 数据库备份与恢复机制。 数据库存储过程设计与应用。 数据库触发器设计与应用。

【数据库操作实践探索】是计算机科学与技术领域的一门重要课程，帮助学生掌握数据库的基本操作技能。课程涵盖了SQL语句的使用，包括数据定义、数据操作、数据查询和数据完整性控制。学生通过创建、修改和删除数据库对象来应用SQL语句，例如创建包含学生信息、课程信息和选课信息的表。此外，课程还包括索引和视图的创建与查询，以及数据的插入、修改和删除操作。学生通过实验操作，深入理解数据管理和数据库设计原则，为未来的IT行业工作做好准备。

深入数据核心，发掘价值宝藏 从概念到应用，全面掌握数据挖掘的精髓 本书带您踏上数据挖掘的探索之旅，揭示隐藏在海量数据背后的规律与价值。 概念解析：深入浅出地阐述数据挖掘的核心概念，构建坚实的理论基础。 模型构建：剖析各种数据挖掘模型，了解其工作原理和适用场景。 方法应用：掌握数据挖掘的常用方法，如分类、聚类、关联规则等，并学习如何在实际问题中灵活运用。 算法揭秘：揭开数据挖掘算法的神秘面纱，理解其设计思路和实现过程。 工具应用：熟悉主流数据挖掘工具，提升实践效率。 领域应用：探索数据挖掘在各个领域的典型应用，开拓思路。 本书适合数据分析师、机器学习工程师、科研人员以及对数据挖掘感兴趣的读者阅读，帮助您成为数据领域的探险家，发掘数据的无限潜能。

数据库实验熟悉SQL SERVER、ACCESS、ORACLE、MYSQL等数据库开发环境的搭建与基本操作。实验要求学生创建数据库、设计表结构、插入与查询数据，以掌握数据库操作的语法与环境。这些操作为未来的数据库开发设计奠定基础。

面向对象数据库是面向对象技术与数据库技术的融合，它以对象的形式存储数据，并在此基础上实现了传统数据库的持久性、并发控制、可恢复性、一致性以及查询能力等功能。 对象-关系数据库则建立在对象-关系模型之上，该模型通过处理复杂对象的丰富数据类型和对象定位等功能，扩展了传统的关系模型。 面向对象数据库和对象-关系数据库的数据挖掘涉及一些新技术，例如处理复杂对象结构、复杂数据类型、类和子类层次结构、构造继承以及方法和过程等。

构建大数据系统实践指南 本指南提供了构建大数据系统所需的步骤和实践。它涵盖了从数据获取和处理到数据分析和可视化各个方面的详细指导。通过循序渐进的说明和示例，帮助数据工程师和从业者有效地构建和部署大数据解决方案。

本次数据库操作实验聚焦于两个关键概念——存储过程和触发器，它们在数据库管理和数据完整性方面具有重要作用。存储过程是预编译的SQL代码集合，可重复利用，实验中演示了如何创建和删除名为class_info的存储过程，以及如何定义参数并应用于查询。触发器则是一种特殊的存储过程，在数据操作时自动执行，例如在删除学生记录时级联删除相关的课程表记录。实验通过创建多个示例触发器展示了其在数据完整性保护和业务逻辑控制中的应用。学生通过实验不仅掌握了操作技能，还加深了对数据库原理的理解和应用能力。

构建高效数据中台：集群规划与搭建实践 数据中台建设中，集群规划和搭建是关键步骤，直接影响着平台性能、稳定性及可扩展性。合理的集群架构能够应对海量数据处理需求，为上层应用提供高效数据服务。 一、规划先行：明确业务需求与目标 在开始集群搭建之前，首先要明确业务需求和目标： 数据规模：预估当前及未来数据量，为集群规模提供依据。 性能要求：不同业务场景对数据处理速度要求不同，例如实时分析需要高吞吐低延迟。 安全合规：数据安全至关重要，需考虑数据隔离、访问控制等安全措施。 二、选择合适的集群架构 根据业务需求选择合适的集群架构，常见架构包括： 主从架构：简单易用，适用于中小规模数据处理。 多主架构：提升可用性和读写性能，但需考虑数据一致性问题。 分布式架构：扩展性强，适合处理海量数据，但部署和维护较为复杂。 三、组件选型与配置 根据选择的集群架构，选择合适的组件并进行配置： 存储层：选择合适的数据库、缓存等存储组件，例如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）、MySQL、Redis 等。 计算层：选择适合的计算引擎，例如 Spark、Flink 等，并配置计算资源。 调度层：使用调度工具，例如 Airflow、DolphinScheduler 等，管理数据处理任务。 四、集群监控与运维 搭建完成后，需要对集群进行监控和运维： 监控关键指标：例如 CPU 利用率、内存使用率、网络流量等，及时发现潜在问题。 性能优化：根据监控数据进行性能调优，例如调整资源分配、优化数据处理流程等。 安全维护：定期进行安全检查和漏洞修复，保障数据安全。 五、持续迭代与优化 数据中台是一个不断演进的系统，需要根据业务发展和技术趋势进行持续迭代和优化。 通过以上步骤，可以构建一个高效、稳定、安全的数据中台集群，为企业数字化转型提供强有力的数据支撑。

构建高效数据仓库：ETL流程解析与实践 (IBM研讨会) 本次研讨会将深入探讨数据仓库ETL流程的设计与实现。内容涵盖： ETL基础: 理解ETL (Extract-Transform-Load) 的核心概念和流程步骤，以及其在数据仓库构建中的关键作用。 ETL设计: 学习如何规划和设计高效的ETL流程，包括数据源分析、数据质量管理和数据转换策略。 ETL工具: 了解业界主流ETL工具的特点和功能，并学习如何选择合适的工具满足特定需求。 ETL实践: 通过实际案例分析，学习如何应用ETL工具构建数据管道，实现数据的抽取、转换和加载。 ETL优化: 探讨优化ETL流程的策略和方法，提升数据处理效率和数据质量。 参与者将获得构建和优化数据仓库ETL流程的实用知识和技能，并能够应用于实际工作场景。