关系数据处理
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多关系数据处理中的可扩展性和效率
在多关系数据处理中，可扩展性和效率至关重要。数据集规模的扩大和关系复杂性的增加对系统性能提出了挑战。高效的算法和数据结构对于处理大量相互关联的数据至关重要，可以确保及时响应并有效利用资源。
数据挖掘
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2024-05-19
关系数据库查询处理与优化
查询处理是将用户查询转换为可执行操作的过程，而查询优化则是从多个执行方案中选择最优方案。高效的查询处理是数据库更新操作的关键，因为它需要先找到要更新的元组。查询优化是查询处理中的关键步骤，它通过评估执行方案的成本和收益来选择最有效的方案。
SQLServer
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2024-05-31
关系数据库的关系数据模型优势
关系数据模型是E.F. Codd于1970年提出的，自20世纪80年代中期以来，已被广泛支持于DBMS系统中。这种模型以坚实的数学基础为支持，采用简洁的数据表示形式，支持说明性语言，具备强大的数据建模能力，能够有效满足事务处理建模的需求。
SQLServer
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2024-09-21
关系数据库与非关系数据库概览
关系数据库使用表状结构存储数据，以行和列形式组织数据。非关系数据库采用更灵活的数据模型，如文档、键值对或图形，以适应非结构化或半结构化数据。
NoSQL
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2024-05-12
Matlab数据处理磁引力数据处理代码
Matlab数据处理文件夹“ process_data”包含用于执行所有处理的代码“ process_data.m”。文件夹“ plot”包含克里斯汀·鲍威尔（Christine Powell）编写并修改的宏“ plot_cen_maggrav”。代码可用于下降趋势、上升延续、极点减小、垂直和水平导数。
Matlab
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2024-09-28
Spark数据处理
本书介绍了Spark框架在实时分析大数据中的技术，包括其高阶应用。
spark
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2024-05-13
关系数据库概述
关系数据库基于关系数据模型构建，其核心是关系数据库管理系统（RDBMS）。关系数据模型源于概念数据模型，用于设计逻辑数据模型，为关系数据库的构建提供理论基础。
Access
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2024-05-15
多关系数据挖掘简介
多关系数据挖掘是数据科学领域中的重要分支，主要研究如何有效地挖掘和分析具有多种关系的数据。这一领域的发展使得我们能够更深入地理解数据之间复杂的关联性和模式。
数据挖掘
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2024-07-22
关系数据模型中的实体关系表示
关系数据模型使用关系（表）来表示实体和实体之间的联系。- 实体型: 直接使用关系（表）表示。- 属性: 使用属性名表示。- 一对一联系: 隐含在实体对应的关系中。- 一对多联系: 隐含在实体对应的关系中。- 多对多联系: 直接使用关系表示。
SQLServer
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2024-06-26
关系数据库中的关系模式定义
关系模式的定义由五部分组成，它是一个五元组：关系名R，属性名集合U，属性所来自的域DOM，属性向域的映象集合，以及属性间的数据依赖关系集合F。
SQLServer
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2024-07-24