优化数据库实验六

Oracle实验六文档内容已经经过优化，以确保信息清晰明了，符合学术要求。

实验六：数据库的备份与恢复 实验目的 理解备份的基本概念：学习备份的基本原理和技术，了解备份的重要性。 掌握各种备份方法：熟悉并能够运用不同的备份策略，如完全备份、差异备份和日志备份等。 掌握数据库恢复技术：学会从备份文件中恢复数据库，确保数据的完整性和可用性。 实验内容详解 一、完全备份的建立与恢复 建立完全备份：通过SQL语句或企业管理器完成数据库的完全备份。 USE testdb; BACKUP DATABASE TESTDB TO DISK = 'c:\\testdbdata.bak'; 查看备份文件信息：可以通过 RESTORE FILELISTONLY 和 RESTORE HEADERONLY 命令来查看备份文件中的相关信息。 RESTORE FILELISTONLY FROM DISK = 'c:\\testdbdata.bak'; RESTORE HEADERONLY FROM DISK = 'c:\\testdbdata.bak'; 恢复完全备份： 首先删除原有数据库（确保关闭所有对该数据库的操作）。 USE Master; DROP DATABASE testdb; 使用 RESTORE DATABASE 命令恢复数据库。 RESTORE DATABASE testdb FROM DISK = 'c:\\testdbdata.bak'; 最后验证恢复结果。 SELECT * FROM testdb.student; 二、差异备份的建立与恢复 建立差异备份： 创建差异备份前的基础数据文件。 BACKUP DATABASE testdb TO DISK = 'C:\\testdbDiff.bak' WITH DIFFERENTIAL; 向 student 表插入数据，并进行差异备份。 恢复差异备份： 删除现有数据库并使用完全备份进行恢复。 USE Master; DROP DATABASE testdb; RESTORE DATABASE testdb FROM DISK = 'c:\\testdbdata.bak'; 使用 RESTORE DATABASE 恢复差异备份。 RESTORE DATABASE testdb FROM DISK = 'c:\\testdbDiff.bak'; 最后验证恢复结果。 SELECT * FROM testdb.student; 三、日志备份的建立与恢复 创建日志备份： BACKUP LOG testdb TO DISK = 'c:\\testdbLog.bak'; 恢复日志备份： RESTORE LOG testdb FROM DISK = 'c:\\testdbLog.bak'; 结论 通过本实验，了解了 数据库备份与恢复 的重要性和具体操作过程，掌握了如何使用不同的备份策略保障数据库的安全性与稳定性。

学习SQL，必做的实验题，做完以后一定会对你受益非浅！在本次实验中，你将深入掌握多种SQL操作方法，理解数据库的核心操作与概念，为后续的数据库管理和分析打下坚实的基础。

Spark是一个大数据处理的开源cluster computing框架，具有高效、灵活、可扩展等特点。本实验报告通过Spark初级编程实践，掌握Spark的基本使用和编程方法。 一、安装Hadoop和Spark 在Windows 10上安装Oracle VM VirtualBox虚拟机，安装CentOS 7操作系统，并配置Hadoop 3.3环境。选择支持Hadoop 3.3版本的Spark安装包，解压后配置spark-env.sh文件，成功启动Spark。 二、Spark读取文件系统的数据 Spark可以读取Linux系统本地文件和HDFS系统文件。首先，在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，并统计行数。其次，读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），统计出文件行数。最后，编写独立应用程序（使用Scala语言），读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”，并统计行数。使用sbt工具编译打包成JAR包，通过spark-submit提交到Spark中运行命令。 三、编写独立应用程序实现数据去重 编写Spark独立应用程序，对两个输入文件A和B进行合并，并剔除重复内容，生成新文件C。使用Scala语言编写程序，并使用sbt工具编译打包成JAR包，通过spark-submit提交到Spark中运行命令。 四、编写独立应用程序实现求平均值问题 编写Spark独立应用程序，求出所有学生的平均成绩，并输出到新文件中。使用Scala语言编写程序，并使用sbt工具编译打包成JAR包，通过spark-submit提交到Spark中运行命令。 五、问题解决 在实验过程中，遇到了三个问题。问题一是运行start-all命令时Spark报错缺少依赖，解决方法是选择正确的安装包版本。问题二是更改etc/profile环境后，Source命令刷新文件仍出现路径配置错误，解决方法是在同一个窗口source文件。

在HNU数据库实验五：数据库设计实验优化中，我们将详细探讨数据库设计的全过程，包括概念设计、逻辑设计和物理设计，以及SQL语言在数据库操作中的应用。该实验帮助学生深入理解数据库系统的内部运作，提高数据库设计和管理的能力。概念设计阶段涉及对业务需求的理解和数据实体的识别，通常使用实体关系（ER）模型来表达数据实体、属性和它们之间的关系。逻辑设计阶段将ER模型转换为关系模型，确定数据类型、约束和键的定义。物理设计阶段考虑如何在硬盘上存储和检索数据，包括索引的选择、分区策略和数据存储格式的优化。SQL是用于操作数据库的语言，包括CRUD操作、表结构管理和复杂查询的执行。通过这个实验，学生将深入实践这些理论知识，提升数据库设计和管理的实际应用能力。

1.查询所有学生的学号和姓名。 2.检索全体学生的详细记录。 3.列示所有选修过课程的学生学号。 4.查询考试未通过的学生学号。 5.检索非信息系（IS）或计算机系（CS）学生的性别、年龄和系别。 6.查询选修了C4号课程的学生学号和成绩，并按成绩降序排列结果。 7.检索计算机系学生的姓名、年龄和系别。 8.查询选修了数据库原理课程的学生姓名。 9.检索比计算机系所有学生年龄都大的学生信息。 10.展示选修了“张力”同学所有课程的课名和成绩。

数据库实验脚本的优化是为了提高性能和效率。

这本指导书详细介绍了数据库的创建、查询、插入、删除、备份与恢复技术，帮助读者更高效地掌握数据库操作技能。

从课程表中检索所有课程信息。 2. 查询课程类别信息。 3. 清除课程表中重复的行。 4. 显示学生表中的前6行信息。 5. 查询课程表中的详细课程信息，包括课程编号、课程名称、教师、上课时间、选课限制和报名人数。 6. 搜索信息技术类别和学分为2的课程。 7. 计算课程表中报名人数与选课限制的比例。 8. 统计课程表中最小、最大和平均报名人数。 9. 计算课程表中报名人数与选课限制的比例，按报名人数排序。 10. 查询课程表中的教师名和课程编号，并按教师名降序、课程编号升序排序。 11. 查询课程编号为004、007、013的课程信息。 12. 查询课程编号不为004、007、013的课程编号和课程名称。 13. 查询以字母D开头的课程信息。 14. 查询以“制作”结尾的课程信息。 15. 查询姓名第二个字为宝的学生信息。 16. 查询不姓刘的学生信息。 17. 查询教师姓名未定的课程信息。 18. 查询报名人数少于15人的课程信息。 19. 查询报名人数少于25且大于15人的课程信息。 20. 查询报名人数少于25且等于15人的课程信息，按报名人数降序排列。 21. 查询报名人数少于25且少于15人的课程信息，按报名人数降序排列。 22. 查询信息技术类课程的平均报名人数。 23. 按类别显示课程信息，并计算各类课程的平均报名人数。 24. 按课程类别分组统计各类课程的平均报名人数。 25. 查询信息技术类课程的平均报名人数。 26. 查询平均报名人数大于25人的课程类别和每类平均报名人数。 27. 查询报名人数大于平均报名人数的课程信息。 28. 查询班级名称和系部名称，并合并结果。 29. 查询班级名称和系部名称，并合并结果，按降序排序。 30. 查询班级信息，显示班级编号、班级名称、系部编号和系部名称。 31. 查询学生基本信息和班级名称。 32. 查询学生选课信息，显示姓名、课程名称和志愿号。