Specifying Systems Overview

数据库管理系统（Database Management Systems，简称DBMS）是用于创建、管理、访问和控制数据的软件系统。Oracle是一家全球领先的数据库解决方案提供商，其数据库管理系统在业界享有极高的声誉，广泛应用于企业级的数据存储和处理。 Oracle数据库管理系统的核心特性包括： 关系型数据库：Oracle基于SQL标准，支持关系型数据模型，允许用户通过表格形式管理和操作数据，提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务保证，确保数据的一致性和完整性。 分布式数据库：Oracle支持分布式数据库系统，可以在多个地理位置分散的数据库之间进行数据的透明访问和同步，适用于跨国公司和大型企业的多分支结构。 高性能：Oracle采用优化的查询执行引擎和索引技术，如R-Tree索引、B-Tree索引等，确保快速的数据检索。同时，它还支持并行查询处理，提高大数据量操作的效率。 安全性：Oracle提供了严格的访问控制和审计功能，确保数据安全。用户权限管理、角色权限分配、加密技术以及审计日志等功能，能有效防止未授权访问和数据泄露。 高可用性与容错性：Oracle支持多种高可用性方案，如Real Application Clusters (RAC)、Standby Database、Data Guard等，能够应对硬件故障、网络问题和数据损坏，保证服务不间断。 数据仓库与OLAP：Oracle支持构建数据仓库和在线分析处理（OLAP），提供复杂的分析工具，帮助企业进行数据挖掘和决策支持。 云服务：Oracle提供云数据库服务，用户可以便捷地在云端部署和管理数据库，享受弹性扩展和按需付费的模式。 跨平台支持：Oracle DBMS可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux、Unix等，具备良好的跨平台兼容性。 数据集成：Oracle提供了丰富的数据集成工具，如Oracle Data Integrator，用于不同系统间的数据交换和整合。 开发支持：Oracle提供多种开发工具，如SQL Developer、JDeveloper等，方便开发者进行数据库设计、管理和应用程序开发。通过学习和掌握Oracle数据库管理。

数据库系统 - 习题作业【含答案及解析】

前言 第一章 引论 第一节 搜索引擎的概念 第二节 搜索引擎的发展历史 第三节 一些著名的 搜索引擎 上篇 WEB 搜索引擎基本原理和技术 第二章 WEB 搜索引擎工作原理和体系结构 第一节 基本要求 第二节 网页搜集 第三节 预处理 第四节 查询服务 第五节 体系结构 第三章 WEB信息的搜集 第一节 引言 一、超文本传输协议二、一个小型 搜索引擎 系统 第二节 网页搜集 一、定义 URL 类和 Page 类二、与服务器建立连接三、发送请求和接收数据四、网页信息存储的天网格式 第三节 多道搜集程序并行工作 第四节 如何避免网页的重复搜集 第五节 如何首先搜集重要的网页 第六节 搜集信息的类型 第七节 本章小结 第四章 对搜集信息的预处理 第一节 信息预处理的系统结构 第二节 索引网页库 第三节 中文自动分词 第四节 分析网页和建立倒排文件 第五节 本章小结 第五章 信息查询服务 第一节 查询服务的系统结构 第二节 检索的定义 第三节 查询服务的实现 第四节 本章小结 中篇 对质量和性能的追求 第六章 可扩展搜集子系统 第一节 天网系统概述和集中式搜集系统结构 第二节 利用并行处理技术高效搜集网页的一种方案 第三节 本章小结 第七章 网页净化与消重 第一节 网页净化与元数据提取

Database Systems: Design, Implementation, and Management, Ninth Edition by Carlos Coronel, Steven Morris, and Peter Rob explores fundamental principles and advanced techniques in designing robust database systems. This edition covers essential topics, including database architecture, SQL programming, data modeling, and practical database management solutions. Emphasis is placed on best practices in database design and the lifecycle of database implementation—from conception to deployment and ongoing maintenance. Key chapters address normalization, relational and non-relational databases, and security protocols vital for modern data environments.

数据库基础知识详解 一、计算机数据管理的发展历程 人工管理阶段（20世纪50年代中期以前） 硬件条件：早期的计算机硬件非常有限，外部存储设备主要是纸带、卡片和磁带，缺乏可以直接访问的外存设备。 软件支持：没有操作系统和专门的数据管理软件，数据管理和存储完全由程序设计人员负责。 特点： 数据与程序之间没有分离，每个程序都需要自行管理数据。 数据无法长期保存，且只能被创建它的程序所使用，导致数据冗余。 数据和程序之间缺乏独立性。 文件系统阶段（50年代后期至60年代中期） 硬件发展：这一时期出现了硬盘和磁鼓等外存设备。 软件进步：出现了高级编程语言和操作系统，并在操作系统中加入了文件系统来管理数据。 特点： 数据和程序开始分离，数据以文件的形式存储在外部存储器上，可以被多次存取。 尽管数据和程序的独立性有所增强，但仍然存在数据冗余问题，且数据的更新和维护较为困难。 数据库系统阶段（60年代后期以来） 目标：有效管理和存取大量数据资源。 关键技术：数据库管理系统(DBMS)的出现极大地改善了数据管理的方式。 发展阶段： 1968年，IBM推出了基于层次模型的IMS数据库系统。 1969年，数据系统语言协会开发了基于网状模型的DBTG数据库系统。 1970年，IBM提出了关系数据库理论，奠定了现代数据库的基础。 特点： 提高了数据共享性，减少了数据冗余。 增强了数据一致性与完整性。 实现了数据与应用程序的独立性，降低了应用程序开发和维护的成本。 分布式数据库系统 定义：将数据库技术和网络通信技术结合，形成分布式数据库系统。 结构：常见的结构包括客户端/服务器(C/S)模式和浏览器/服务器(B/S)模式。 应用场景：适合处理大规模、分布式的业务需求。 面向对象数据库系统 结合：将数据库技术与面向对象技术相结合，形成了面向对象数据库系统(OODB)。 优势：更易于实现复杂的数据结构和业务逻辑。 二、数据库系统的基本概念 数据(Data) 定义：描述事物的符号记录，可以是文字。

MySQL官方文档，小伙伴们学习SQL的快来看看吧，了解如何使用MySQL进行高效的数据管理与查询。

数据库基础知识 概述 数据库是用于组织、存储和处理数据的电子系统，是现代信息系统的基础。帮助读者理解数据库的基本概念，并掌握SQL语法规范，从而更好地进行数据库的操作与管理。 数据库概念设计 在设计数据库之前，我们需要对系统的需求进行深入分析。基于这些需求，我们可以规划出系统所需的各种实体及其关系。以下是关于一个水电管理系统的数据库概念设计示例。 1. 实体与属性 （1）水电表信息实体- 楼号：表示建筑物编号。- 房间号：表示具体房间的编号。- 电表本月读数：本月电表的读数。- 电表上月读数：上个月电表的读数。- 水表本月读数：本月水表的读数。- 水表上月读数：上个月水表的读数。- 抄表日期：记录抄表的具体日期。 图1：水电表信息实体E-R图此实体主要用来记录各个房间每月的水电用量信息，以便于后续的数据统计和费用计算。 （2）收费登记管理信息实体- 楼号：表示建筑物编号。- 房间号：表示具体房间的编号。- 电表上月读数：上个月电表的读数。- 电表本月读数：本月电表的读数。- 每度价格：电价。- 用电金额：计算出的电费总额。- 水表上月读数：上个月水表的读数。- 水表本月读数：本月水表的读数。- 每吨价格：水价。- 用水金额：计算出的水费总额。 图2：收费登记管理信息实体E-R图此实体主要用于记录每个房间每月的水电费金额以及具体的计算依据。 （3）收费查询信息实体- 楼号：表示建筑物编号。- 房间号：表示具体房间的编号。- 抄表时间：记录抄表的具体日期。- 电表上月读数：上个月电表的读数。- 电表本月读数：本月电表的读数。- 每度价格：电价。- 用电金额：计算出的电费总额。- 水表上月读数：上个月水表的读数。- 水表本月读数：本月水表的读数。- 每吨价格：水价。- 用水金额：计算出的水费总额。此实体与收费登记管理实体类似，但更侧重于查询功能，便于用户查询历史水电费用记录。 （4）系统权限设置实体- **操作员的删

随着科技的迅猛发展，大数据时代为智能交通领域带来了诸多变革。将探讨在大数据时代背景下，人工智能、大数据等新技术在智能交通中的应用，以及这些技术如何推动智能交通系统的重大变革。\\智能交通系统面临的主要痛点包括信息资源整合、数据智能分析决策、大数据全生命周期的新技术应用、信息主动推送以及智能网联汽车的发展等。这些痛点需要通过采用新技术来解决，从而提升交通系统的效率、安全性和智能化水平。\\信息资源整合是智能交通发展的基础。通过整合来自不同交通参与者和交通基础设施的数据资源，可以实现信息共享和互联互通。这不仅提高了数据的可用性，还能够通过大数据分析技术，对交通模式进行深入挖掘和预测，为交通管理和规划提供决策支持。\\数据智能分析决策在智能交通中的应用是大数据技术的核心。通过对海量交通数据的智能分析，可以优化交通流量、降低事故率、减少拥堵现象。例如，基于机器学习和数据挖掘技术，可以构建模型预测交通流、识别交通违规行为及制定最优交通信号控制策略。\\大数据全生命周期管理是智能交通中的另一个关键技术。从数据收集、存储、处理到分析和应用，每一个环节都至关重要。大数据技术使得从海量数据中提取有价值信息成为可能，包括实时数据、历史数据和预测数据。\\信息主动推送是提升交通系统智能化程度和用户体验的重要手段。通过分析用户需求和实时交通状况，可以主动向驾驶员或乘客提供个性化的交通信息，如路况信息、交通管制通知、公交路线推荐等。\\智能网联汽车技术的发展，是智能交通领域最引人注目的趋势之一。智能网联汽车通过与交通基础设施、其他车辆及互联网的互联互通，能够实现安全驾驶、自动泊车、远程控制等功能，极大提升了驾驶的便捷性和安全性。\\在研究现状方面，智能视频分析、交通信号控制、智能交通平台应用及智能网联汽车等领域已取得一些进展。例如，智能视频分析技术在交通监控和事故检测中的应用逐渐成熟，交通信号控制系统正在向智能化、动态化方向发展，智能交通平台则提供了更加集成化的交通管理解决方案。新技术的应用，如自然语言处理、计算机视觉、智能化交通信号控制、汽车电子标识、数据湖蓝光存储等，正在智能交通领域带来革命性的变化。

回顾了PID控制器的发展历程，重点介绍了基于专家系统、模糊控制和神经网络的智能PID控制器的研究概况，并对今后的PID控制发展进行了展望。这些信息对我们理解PID控制技术及其改进具有重要帮助。