Database Systems

数据库系统 - 习题作业【含答案及解析】

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.

数据库管理系统是IT领域中至关重要的组成部分，主要用于存储、管理和检索数据。在这个名为“工资管理系统”的项目中，我们可以看到它是一个用C++编程语言实现的系统，专注于处理与工资相关的业务流程，提供简单易用的界面，方便用户进行操作。我们要理解C++在数据库管理系统中的角色。C++是一种强大且高效的编程语言，允许程序员直接控制硬件资源，因此在开发底层数据库系统时非常适用。然而，由于C++并不内置数据库接口，通常需要借助如ODBC（Open Database Connectivity）或SQL API来与数据库进行交互。在这个系统中，开发者可能已经创建了特定的类和函数来封装数据库操作，使得用户可以更轻松地管理工资数据。接下来，注意到压缩包中的文件名，它们暗示了该系统可能包含以下几个功能部分： 1. excel：表明系统支持导入或导出Excel格式的工资表，便于数据分析和报告生成。 2. CYLY_Admin_*.asp文件：这些ASP文件可能是系统后台的管理页面，例如导出用户工资数据、左侧导航菜单、管理员主页面及用户管理界面。 3. Main：可能是系统的主界面或主程序文件，用户通过这个入口点与系统交互。 4. 使用说明.txt：提供了系统的操作指南，帮助用户理解和使用系统功能。 5. public：存放公共的静态资源，如CSS样式文件、JavaScript脚本或图片等。 6. CYLY_Admin_companyName.asp：可能是设置或显示公司名称的页面，为系统提供定制化的用户体验。 7. Index.asp：网站的首页，用户首次访问系统时看到的第一个页面。从标签中我们得知，该系统可能基于C++实现，并且有与工资管理相关的功能。ASP文件的存在表明后台可能使用了ASP技术。

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。

Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management; 4th Edition 《数据库系统：设计、实现与管理》第四版是对数据库系统的全面介绍，重点讲解了数据库的设计、实现和管理过程。该书不仅涵盖了理论知识，还包括了实际应用方法，使读者可以学会如何将数据库知识应用到实际项目中。 主要内容包括：1. 数据库系统的基本概念2. 数据库设计原理3. 数据库的实现技术4. 数据库管理方法 此书特别适合数据库开发者和系统架构师，帮助读者掌握数据库的核心知识，提高数据库系统的设计与实现技能。

分布式系统设计 分布式系统是由多个组件组成的系统，这些组件位于不同的网络节点上，通过网络相互协调工作。设计分布式系统时需考虑多个方面，包括：- 并发处理：处理竞态条件和死锁问题。- 数据一致性：确保各节点数据状态一致。- 容错性：处理节点故障，保障整体服务。- 负载均衡：合理分配任务，避免性能下降。- 网络通信：设计高效的通信协议。- 同步与异步交互：影响系统的响应时间和可靠性。 TLA+语言 TLA+（Temporal Logic of Actions）是一种形式化规范语言，主要用于描述系统的状态和行为，其核心特点包括：- 数学基础：精确描述系统属性和行为。- 时间逻辑：表达系统随时间变化的属性。- 行动模型：通过行动描述状态变化。- 可扩展性：适用于各种规模的系统。 硬件和软件工程师的工具 TLA+工具集支持工程师在设计阶段的描述、分析和验证，包括：- TLA+规范语言：书写系统规范的工具。- TLA+工具套件：如TLA+ Proof System，用于验证TLA+规范。

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

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。

(4) 三角分解: [L,U]=lu(A) 将 A 做对角线分解，使得 A=LU，其中 L 为 下三角矩阵，U 为 上三角矩阵。注意：L 实际上是一个“心理上”的 下三角矩阵*，它事实上是一个置换矩阵 P 的逆矩阵与一个真正下三角矩阵 L1（其对角线元素为 1）的乘积。 例： a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] 比较： [l1,u1,p]=lu(a) 与 [l,u]=lu(a)