小规模

### 1. 目标 理解并掌握数据库设计理论与方法。 灵活运用所学知识，设计并实现一个中小规模数据库系统。 ### 2. 内容 #### 2.1 概念模型设计 进行需求分析，明确系统功能和数据需求。 设计数据库概念模型，使用 E-R 图清晰地表达实体、属性以及它们之间的关系。 #### 2.2 逻辑模型设计 基于概念模型，设计数据库逻辑模型，选择合适的数据库管理系统 (DBMS)。 对逻辑模型进行优化，消除冗余，提高数据完整性和一致性。 #### 2.3 物理模型设计 针对选定的 DBMS，设计数据库物理模型，包括表空间、表、索引等物理存储结构。 优化物理模型，提高数据库访问效率。 使用 SQL 语句创建数据库、数据表等结构。 #### 2.4 数据加载与测试 收集真实数据或生成模拟数据。 使用批量加载工具将数据导入数据库。 设计并执行 SQL 语句（包括连接查询、嵌套查询等），测试数据库性能，验证数据完整性约束。 ### 3. 要求 可以使用数据库设计工具 (例如 PowerDesigner) 或直接使用文档编辑工具 (例如 Word) 完成设计文档。 选择的数据库应用系统规模适中，避免过于简单或过于复杂。 设计合理的数据库完整性约束，保证数据质量。

文本自动分类是数据挖掘和机器学习中重要的研究领域。针对难以获取大量带类标签的训练集的问题，提出了基于小规模标注语料的增量式Bayes文本分类算法。该算法分两种情况处理：一是对于新增有类标签的样本，直接重新计算其属于某类别的条件概率；二是对于新增无类标签的样本，利用现有分类器为其指定类标签，然后利用新样本来修正分类器。实验证明，该算法有效且可行，相较于Naive Bayes文本分类算法，精度更高。增量式Bayes分类算法的提出为分类器更新开辟了新的途径。

在企业信息化背景下，数据仓库是转化海量业务数据为知识的核心工具。对于小规模数据仓库，合理的DB2数据库方案设计至关重要，尤其是在有限的硬件资源下。从表空间设计、内存分配、并行处理和备份策略四个方面详细探讨了DB2的设计原则与实现方法。

GreenplumDB是一款开源大规模并行数据仓库，具备以下特性：- 基于MPP架构，实现海量数据加载和分析- 优化查询，支持大数据超高性能分析- 多态数据存储和执行，提升数据处理效率- 集成Apache MADLib，提供高级机器学习功能GreenplumDB与PostgreSQL、PostGIS等工具协同，构建一体化数据架构。

全面阐述大规模 Redis 集群的服务治理实践与探索，涵盖架构设计、监控告警、故障处理等实战经验。

数据中心规模与成本效益 | 项目 | 中型数据中心成本 | 特大型数据中心成本 | 比率 ||---|---|---|---|| 网络 | $95 每 Mb/秒/月 | $13 每 Mb/秒/月 | 7.1 || 存储 | $2.20 每 GB/月 | $0.40 每 GB/月 | 5.7 || 管理 | 每个管理员约管理 140 个服务器 | 每个管理员管理 1000 个服务器以上 | 7.1 | 通过表格可以看出，特大型数据中心在网络、存储和管理方面的成本都显著低于中型数据中心。

阿里巴巴最新发布的 Flink 电子月刊，汇集了 Apache Flink 在国内互联网公司的大规模实践经验，以及 Flink Forward China 峰会的精彩演讲内容，为 Flink 用户提供宝贵的学习资源。

《大规模数据集的挖掘》是一本免费的数据挖掘教材，适合学习和研究使用。

大规模图数据的高效计算方法探索 多种算法详解

大规模语料驱动的新词发现算法 在大数据时代，海量文本数据为自然语言处理提供了前所未有的机遇。其中，新词发现作为一项基础性任务，对于语言理解、信息抽取等应用至关重要。本研究聚焦于如何利用大规模语料，设计高效、准确的新词发现算法。 该算法的核心思想是，从海量文本数据中自动学习词语的统计特征和语义信息，并结合语言学知识，有效识别新词。具体而言，算法主要包括以下步骤： 语料预处理: 对原始语料进行分词、去除停用词等操作，构建干净的文本数据集。 候选词提取: 基于统计指标，例如词频、互信息、左右熵等，从预处理后的语料中提取潜在的新词。 特征表示学习: 利用词向量、深度学习等技术，学习候选词的语义特征表示。 新词判定: 构建分类模型，根据候选词的特征表示，判断其是否为新词。 该算法充分利用大规模语料的优势，能够自动学习丰富的语言知识，有效提高新词发现的效率和准确率。