数据层次

使用parent_left和parent_right字段高效组织SQL数据库中的层次数据，优化查询性能。

通过分析概念层次树中的数据，发现隐藏的模式和知识。

本图展示了ADO对象层次图，其中包括连接、命令和记录集对象之间的关系。

IT包含三个层次：1. 硬件：负责数据存储、处理和传输，包括主机和网络通信设备。2. 软件：用于收集、存储、分析和应用信息，包括管理软件、流程管理软件和数据分析软件。3. 应用：收集、分析和使用信息，包括利用软件和技术辅助决策。通常，第三层应用的重要性常被低估，但它是IT价值发挥的关键。

利用概念层次结构挖掘 XML 数据 该研究探讨了如何利用概念层次树来有效地挖掘 XML 数据。XML 数据本身具有层次结构，而概念层次树可以进一步组织和抽象这些数据，从而实现更深入、更精准的数据挖掘。

Spring的数据访问异常层次结构（DataAccessException）是Spring框架中DAO模块的一部分，专门用于处理数据访问层中的各种错误。这一异常层次结构细致而周密，包含多种异常类型，每种异常都对应着不同的错误情景。例如，CleanupFailureDataAccessException处理释放数据库资源时的异常，而DataIntegrityViolationException则处理插入或更新数据时违反完整性的情况。Spring的DataAccessException是RuntimeException的子类，开发者无需显式捕获和处理，但通过getCause()方法可以获取导致异常的原始异常，为错误处理提供了便利。

层次模型（Hierarchical Model）是一种使用树型结构表示实体间关系的数据库模型。它以有序树的形式展现整个数据库的结构，每个结点是一个逻辑记录型，包含多个数据项。层次模型的数据访问是按照层次路径进行的，适合表示一对多的关系。然而，由于其表达能力受限，无法描述复杂的关系。

层次聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，它通过将数据点逐步合并成越来越大的簇来构建层次结构。该算法不需要预先指定簇的数量，而是根据数据点之间的相似性逐步构建层次树状图。

讲解了如何进行数据库的简单层次化查询，以及如何有效地应用这些查询技巧。

基于概念层次树的数据挖掘算法广泛应用于大规模数据挖掘，通过对已有数值型数据概念提升算法的改进，提出新的算法。通过数据测试比较了新旧算法的性能，并提供了应用实例。