Database Fundamentals

This ebook provides a foundational understanding of database design principles. Geared towards beginners, it explores core concepts using accessible language and practical examples. Readers will gain insights into data modeling, relational databases, and best practices for building efficient and scalable databases.

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

数据库基础知识是计算机科学的重要组成部分，涉及数据存储、管理、检索和应用等关键问题。以下是有关数据库基础知识的核心概念和理论： 实体-联系模型（E-R模型）：是概念数据模型的一种形式，主要用来描述现实世界的概念模型。通过E-R图的方式，使用实体、属性和实体间的联系来表示数据和数据之间的关系。P.P. Chen于1976年提出，是数据库设计的常用工具。 数据库的基本操作：通常需要三个关系模型，即学生、课程和学生选课关系。查询特定信息时，可能需要联合多个关系进行数据检索。 数据和信息的关系：数据是信息的外在表现形式，是客观事物的符号表示。信息则是数据的内涵，体现了数据的语义解释。 数据管理技术的发展阶段：从人工管理阶段到文件系统阶段，数据独立性和共享性逐步改善。 关系模型的组成：主要由数据结构、数据操作和数据完整性约束三部分组成，其中，“元组”表示二维表中的“行”，而“属性”对应于二维表中的“列”。 关系数据库中的外键概念：外键用于表示一个关系中的属性或属性组合，指向另一个关系的关键字。 数据库复制命令：用于创建与现有数据库结构和数据完全相同的新数据库，通常通过COPY命令实现。 SQL语言的功能：除了数据定义和数据操纵功能外，还包括数据控制功能，如授权语句GRANT。 数据库事务的并发控制：为防止数据库操作中的冲突，需要采取并发控制措施。 高级数据库技术阶段：自20世纪70年代后期开始，计算机技术的发展促进了新型数据库技术的诞生，如分布式数据库和面向对象数据库。 数据库安全性控制：为防止用户的操作不当影响其他用户，需要采取相应的措施，如并发控制，这是数据库安全性的关键方面之一。

关系数据库的数据结构是指一些相关的表和其他数据库对象的集合。对于关系数据库来说，关系就是表的同义词。表由行和列组成（类似二维数组的结构）。列包含一组命名的属性（也称字段），行包含一组记录，每行对应一条记录。行和列的交集称为数据项，指出了某列对应的属性在某行上的值，也称为字段值。列需定义数据类型，比如整数或者字符型的数据。

数据库是存储和管理数据的核心工具，它在信息技术领域扮演着至关重要的角色。将深入探讨数据库的基本概念、MySQL和Redis这两个流行的数据库系统以及它们在实际应用中的重要性。 数据库是一个组织化的数据集合，允许用户以结构化方式存储、检索和管理数据。它提供了一种高效、安全的方式来存储和处理大量的信息，使得数据的更新、查询和分析变得简单且可靠。数据库可以是关系型的，如MySQL，也可以是非关系型的，如Redis。 MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛应用于Web应用程序中。它的优点包括高可靠性、可扩展性和性能。MySQL基于SQL（结构化查询语言），使得数据操作易于理解和执行。SQL允许用户进行增、删、改、查等操作，同时还支持复杂的查询和事务处理，确保数据的一致性和完整性。MySQL还提供了多种存储引擎，如InnoDB（支持事务处理）和MyISAM（适合读取密集型应用），以适应不同的应用场景。 Redis，全称Remote Dictionary Server，是一个开源的键值存储系统，常被用作数据缓存和实时数据存储。与MySQL不同，Redis是NoSQL数据库，不依赖于固定的表结构，而是以键值对的形式存储数据。这使得Redis在处理大量实时数据和需要快速读写操作的应用场景中表现出色。Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合，这使得它在处理复杂数据结构时非常灵活。此外，Redis还具有很高的性能，因为它在内存中存储数据，只有在必要时才将数据持久化到磁盘。 MySQL和Redis在实际应用中常常协同工作，形成一种混合存储策略。例如，MySQL负责存储大量结构化数据，而Redis作为缓存层，用于存储频繁访问的数据，提高响应速度。这种组合能够有效地平衡数据的存储需求和访问效率。数据库是现代信息系统的基础，无论是MySQL的关系型数据库还是Redis的NoSQL数据库，都在各自领域发挥着重要作用。了解并熟练掌握这些数据库系统，对于任何IT专业人士来说都是必不可少的技能。通过合理选择和有效利用数据库技术，可以优化应用程序的性能，提升用户体验，并为企业的数据管理提供坚实的基础。

Oracle 11g Fundamentals I

Oracle9i Database Administration Fundamentals I Ed 2.0.pdf

Overview of Database System Fundamentals 1. Introduction In the first chapter of the Database System Fundamentals (3rd Edition), the author introduces the basic concepts, components, and importance of database systems. This chapter provides a comprehensive framework for understanding database systems in an accessible manner. 2. Overview of Database Systems A database system is an organized structure for storing, managing, and retrieving data. It consists of hardware, software, and users. This section first defines database systems and elaborates on its key components: Hardware: Includes computer servers and other storage devices. Software: Includes the Database Management System (DBMS), applications, and operating systems. Users: These can be database administrators (DBA), application developers, or end users. 3. Functions and Features of Database Systems This section discusses the primary functions and features of a database system, including but not limited to: Data Storage: Efficient storage of large volumes of data. Data Management: Effective management and maintenance of data. Data Access: Support for multi-user concurrent access. Data Security: Ensures data security and privacy. Data Integrity: Maintains consistency and accuracy of data. Data Sharing: Allows multiple users to share the same data. 4. Database Design Process The chapter outlines the database design process, which is crucial for building effective database systems. The design process generally involves the following stages: Requirements Analysis: Define the purpose and user needs for the database. Conceptual Design: Use tools like the Entity-Relationship (ER) model to design the conceptual model. Logical Design: Transform the conceptual model into a data model supported by a specific DBMS. Physical Design: Select appropriate storage structures and access methods. Implementation and Testing: Implement the database and test it to ensure it meets the design requirements. 5. Relational Database Theory This section delves into relational database theory, a foundational element of modern database systems. Key topics include: Relational Model: Defines fundamental concepts like tables, rows, and columns in relational databases. Normalization: Introduces a set of rules to reduce data redundancy and improve consistency. SQL Language: Provides a detailed explanation of SQL (Structured Query Language), the standard query language for relational databases. 6. Database Security and Integrity Security and integrity are critical aspects of database systems. This chapter discusses the following key themes: Security Mechanisms: Discusses various security measures, such as authentication and access control.

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联网时代：随着互联网的普及，数据生成的速度大大加快。 社交媒体：社交媒体平台成为海量数据的重要来源之一。 物联网：各种传感器设备不断收集环境数据，进一步丰富了数据资源。 大数据技术：Hadoop等大数据处理框架为存储和处理大规模数据提供了技术支持。 与日俱增的模型规模： 参数数量增加：随着模型复杂度的提升，模型中的参数数量也在不断增加。 深层架构：从最初的几层到现在的上百层甚至更多，神经网络的层数不断增加。 并行计算：GPU等硬件技术的进步使得大型模型的训练成为可能。 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击： 精度提升：随着模型的改进，识别和预测的准确率不断提高。 应用场景扩展：从图像识别到自然语言处理，再到推荐系统等领域，深度学习的应用范围越来越广泛。 社会经济影响：人工智能技术的发展对各行各业产生了深远的影响，促进了产业升级和社会变革。 二、应用数学与机器学习基础 线性代数： 标量、向量、矩阵和张量：介绍了这些基本概念及其在深度学习中的应用。 矩阵和向量相乘：讲解了如何进行矩阵和向量之间的乘法操作。 单位矩阵和逆矩阵：单位矩阵是重要的特殊矩阵，逆矩阵对于解决线性方程组等问题至关重要。 线性相关和生成子空间：线性相关的概念有助于理解数据的空间表示。 范数：范数可以用来衡量向量或矩阵的大小和特性。

Data Warehouse Fundamentals 1. Overview and Concepts Data Warehouse is a database system designed for storing historical data to support business decision-making. It collects data from various source systems and integrates it into a unified format through processes such as Extract, Transform, Load (ETL). This section delves into the fundamental concepts of data warehouses and their applications in modern enterprises. 2. Importance of Data Warehousing Increased Demand for Strategic Information: With intensified market competition, companies increasingly rely on data analysis for strategic decisions. Data warehouses provide high-quality historical data to achieve this goal. Information Crisis: Traditional transaction processing systems struggle to meet growing data analysis demands, especially with large historical datasets. Data warehouses address these issues, ensuring data consistency and accuracy. Technological Trends: With the advancement of big data technologies and cloud computing, data warehouses are evolving to adapt to new technological environments. These improvements enhance data processing speed and efficiency while reducing costs. 3. Technical Foundations of Data Warehousing ETL Process: The critical data processing steps in a data warehouse, including Extract, Transform, and Load. Extracting involves acquiring data from multiple sources; transforming includes data cleaning, validation, and normalization; and loading refers to importing the transformed data into the warehouse. Data Cleaning: An essential aspect of data preprocessing aimed at improving data quality by identifying and correcting erroneous values, removing duplicates, and filling in missing values. 4. Design and Architecture of Data Warehousing Star Schema: A common design pattern featuring one fact table and multiple dimension tables. This model is simple and easy to understand and query. Snowflake Schema: An extension of the star schema, where dimension tables are further normalized into sub-dimension tables, creating a more complex hierarchy but offering richer analytical possibilities. Multidimensional Model: Another prevalent data warehouse model that organizes data through various dimensions, each with its own hierarchy. 5. Application Scenarios of Data Warehousing Business Intelligence Reporting: Data warehouses provide critical business insights for senior management to formulate better strategies. Market Analysis: In-depth analysis of historical sales data helps businesses understand market demands and consumer behavior better. Customer Relationship Management: Data warehouses assist in tracking customer purchase history and service interactions, improving customer service and support. 6. Relationship Between Data Warehousing and Data Mining