模式映像

外模式与模式映像概述 外模式 描述的是数据的局部逻辑结构，而 模式 则是数据的全局逻辑结构。在数据库中，同一个模式可以包含多个外模式，每个外模式都有其对应的外模式/模式映像。这种映像的作用在于建立数据局部逻辑结构与全局逻辑结构之间的映射关系。 外模式/模式映像的关键作用 当用户定义了一个外模式时，相应的外模式/模式映像也会随之定义。该映像的描述通常包含在各自的外模式定义中。比如，在现有记录类型间增加了新关系，或在某些记录类型中加入了新的数据项，数据库的总体逻辑结构发生变化，外模式/模式映像会随之调整，确保数据的局部逻辑结构保持不变。 保持数据与程序间的逻辑独立性 由于应用程序是基于数据的局部逻辑结构编写的，因此在局部结构不变的情况下，应用程序无需更改，从而实现了数据与程序之间的逻辑独立性。

匹配心理映像的可视化设计挑战 信息可视化领域经过多年发展，积累了大量可视化表征，但很多创新技术未被广泛应用。这是因为一些可视化设计只追求技术创新，忽视了信息可视化的本质——符合人的认知规律和心理映像。大数据时代需要更多可视化表征，但缺乏科学评价机制。未来，如何创造匹配心理映像的大数据可视化表征，让分析者一眼看穿数据，是巨大挑战。 人机协作与最优化求解 人机协作是大数据可视分析的关键。人拥有强大的感知认知能力和直觉判断力，而计算机拥有强大的数据处理能力。如何最大限度发挥各自优势，实现最优化协作？如何清晰界定人机交互的任务分配？在从WIMP走向Post-WIMP的过渡期，如何将交互技术与分析任务最优匹配？这些问题亟待深入研究。 以用户为中心的系统设计 随着大数据普及，各领域个人都存在数据分析需求。然而，很多创新技术未能从学术界推广至产业界，原因之一是缺乏简单易用、以用户为中心的系统设计方法论、框架和工具。如何让普通用户也能理解和使用可视化和交互技术，是未来发展的关键。

逻辑备份又分为三种模式： 表模式（T）：这种模式可以卸出当前用户数据库模式下的表，甚至是所有的表。具有特权的用户可以根据所指定的数据库模式来（限制表）卸出他们所包含的表。缺省情况下，卸出的为当前用户下的所有表。 用户模式（U）：这种模式可以卸出当前用户数据库模式下的所有实体（表、数据和索引）。 全数据库模式（F）：只有具有EXP_FULL_DATABASE角色的用户才可能以这种模式卸出。以此模式卸出的用户，除SYS模式下的内容外，数据库中所有实体都可以卸出。

将数据库从归档模式转换为归档模式的过程称为归档模式向归档模式转换。

当模式发生变化时，通过外模式/模式定义语句可以调整外模式/模式映射定义，从而保持外模式的稳定性。这种方式确保了数据与程序逻辑的独立性，是数据库设计中的重要策略。

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Scala 设计模式，包含 Scala 语言基础知识。

SQL 服务器DROP database_name[,…n]例：DROP database SaleProduct 说明：只有处于正常状态的数据库才能使用 DROP 语句删除。 当数据库处于以下状态时无法删除：- 数据库正在使用中- 数据库正在恢复

Hadoop 提供以下几种部署模式： 本地模式 伪分布模式 完全分布式模式 HA 完全分布式模式

这份资源提供了对模式分类问题的深入解答，涵盖了核心概念、算法和实际应用。