表数据文DATA_Can_SYS_systable.sql

该数据脚本整理于 2019 年，基于国家最新行业分类标准，适用于 MySQL 数据库。

oracle数据库sys密码更改是管理数据库安全性的关键步骤之一。保持数据库密码的定期更新对于防止未经授权的访问至关重要。确保在更改密码后及时通知相关用户和管理员，以维护数据库的完整性和安全性。

sys用户 存储至关重要的数据字典基表和视图，维护数据库运行。 拥有DBA、SYSOPER等权限，权限最高。 system用户 存储次要的内部数据，如特性或工具管理信息。 拥有普通DBA角色权限。 权限差异 sys用户具有SYSDBA或SYSOPER系统权限，只能使用这两个身份登录EM。 system用户只能使用normal身份登录EM，除非授予SYSDBA或SYSOPER权限。

忘记Oracle密码？可使用orapwd工具初始化SYS密码，随后修改其他用户密码。另外，也可考虑密码破解方法。

审计数据库涉及到数据字典中的基表SYS.AUD$。初始化参数AUDIT_TRAIL决定了审计模式：1、DB用于将审计记录存入基表；2、OS利用操作系统审计功能；3、NONE则不进行审计。审计记录包括SQL语句执行过程、数据库权限使用情况以及模式对象的使用情况。

在Oracle中，system账户与sys账户在账户级别上有明显的区别。system账户通常用于管理数据库的日常操作，而sys账户则更专注于数据库的系统管理任务。

MySQL 5.6版本并未默认包含sys库，但需要的用户可以通过下载相应的包并自行创建。

数据类型的隐式转换: NUMBER, VARCHAR2, CHAR, DATE. VARCHAR2 or CHAR to/from NUMBER. VARCHAR2 or CHAR to/from DATE. 示例：- WHERE hire_date > '01-JAN-90'- WHERE name_varchar > 2345 不建议使用隐式转换，可能导致SQL的性能下降。

复合数据类型 t类型: PL/SQL 记录 和 表。内部有组件，t可重复使用。复合变量像标量变量一样也有数据类型，复合数据类型（又称为集合）有 记录（RECORD）、表（TABLE）、嵌套表（Nested TABLE）和 数组（VARRAY）四种类型。记录型是由一组相关但又不同的数据类型组成的逻辑单元。表是数据的集合，可将表中的数据作为一个整体进行引用和处理。关于嵌套表和数组本书不再作过多的介绍了。记录就是一组相关的数据项，每一个数据项都有自己的名字和数据类型。表由列和关键字组成，其中通过关键字可成组地访问行。一经定义，记录和表都可重复使用。

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过报表或仪表板访问和理解数据。数据挖掘（Data Mining）则是从大量数据中发现有意义模式的过程。它利用统计学、机器学习和人工智能技术，揭示隐藏在数据中的关联、趋势和规律。常见的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测和预测等。例如，分类是根据已知特征将数据分为预定义类别；聚类则是无监督学习，依据相似性将数据分组；关联规则发现项集之间的频繁模式；序列模式分析时间序列数据中的规律；异常检测识别出与常规行为不同的数据点；预测则用于推测未来的趋势。在华北电力大学的这门课程中，郑玲老师的课件可能会涵盖数据仓库的体系架构、OLAP（在线分析处理）、数据集市、ETL（提取、转换、加载）过程，以及数据挖掘的算法如决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。同时，课程可能还会讨论数据预处理、数据质量保证、数据安全性、数据仓库的性能优化，以及数据挖掘的应用案例，如市场分析、客户细分、风险评估等。PPT文件“1-老师课件”可能包含了课程大纲、重要概念解释、关键理论的可视化展示、实际案例分析等内容，对于学生理解和掌握数据仓库与数据挖掘的核心概念和技能至关重要。通过学习这门课程，学生不仅能够理解数据仓库的构建原理，还能掌握如何运用数据挖掘技术进行有效的数据分析，这对于他们在未来的工作中解决实际问题，提升企业的决策效率具有极大的价值。