非函数关系

Redis 是一种高性能键值对分布式内存数据库。 作为 NoSQL 数据库，它基于内存运行，并支持持久化。 持久化方案包括 RDB（定期将内存数据写入快照文件）和 AOF（记录每个写操作并追加到日志文件）。 特点： 拥有 16 个数据库（DB0-DB15）。 单线程（最新版本支持多线程）。 支持数据库主从复制（全量或增量同步）。 哨兵模式可监控主服务器状态并实现自动故障转移。

非关系型数据库（NoSQL）在现代信息管理中扮演着越来越重要的角色。随着数据量的急剧增长和应用场景的多样化，NoSQL技术不断创新，为数据存储和处理提供了全新的解决方案。

MongoDB是一种非关系型数据库，其特性包括灵活的文档存储、高性能、水平扩展能力强等。它的工作方式基于文档模型，支持丰富的查询语法和数据复制、分片等高级功能。GridFS API允许存储和检索大型文件，使其在大数据存储和处理中广泛应用。

Redis是一种NoSQL数据库，数据存储在内存中，支持数据持久化到磁盘。与Memcached相比，Redis支持更多数据结构，包括字符串、列表（队列和栈）、集合、有序集合和哈希表。

关系型数据库 采用关系模型组织数据，使用二维表格模型，由表和关系组成。 非关系型数据库 不使用关系模型，存储方式灵活多变。

关系数据库使用表状结构存储数据，以行和列形式组织数据。非关系数据库采用更灵活的数据模型，如文档、键值对或图形，以适应非结构化或半结构化数据。

NoSQL（Not Only SQL）数据库与传统的关系型数据库（如MySQL）不同，它采用灵活的数据模型，适用于处理大规模分布式数据。本实验涉及Redis、MongoDB和HBase三种NoSQL数据库的使用。Redis是一个内存中的数据存储系统，支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合和有序集合。MongoDB是文档型数据库，以JSON-like文档形式存储数据。实验中展示了如何操作这些数据库，包括安装配置、数据插入查询和Java API的使用。此外，使用MySQL作为对比，说明了NoSQL数据库在大数据场景下的优势。

在VAD函数调用关系的详细图表中，我们展示了不同函数间的调用逻辑和顺序。此文件 (**VAD函数调用关系(done).vsdx**) 以流程图的形式直观呈现各函数的关系，使开发人员和分析者能够快速理解 VAD函数 如何交互、调用和协调。这一图表适用于代码审查、系统优化和故障诊断的场景。 主要内容概览： VAD函数 的主要调用路径 不同模块之间的交互关系 关键节点和数据流路径 使用此图表可以迅速掌握 VAD 模块的架构布局。

在关系数据库中，函数依赖描述了属性之间的关联性。根据依赖关系中属性集合的包含情况，函数依赖可分为平凡函数依赖和非平凡函数依赖。 非平凡函数依赖：设X和Y是关系模式R(U)中属性集U的子集，如果X→Y成立，但Y不是X的子集 (Y ⊈ X)，则称X→Y是非平凡的函数依赖。这意味着X的值唯一地决定了Y的值，且Y包含了X之外的信息。 平凡函数依赖：同样地，如果X→Y成立，但Y是X的子集 (Y ⊆ X)，则称X→Y是平凡的函数依赖。这意味着X的值决定了Y的值，但Y的信息完全包含在X中，没有提供额外的信息。 举例：在学生选课关系SC(Sno, Cno, Grade)中，* (Sno, Cno) → Grade 是非平凡函数依赖，因为学生和课程共同决定了成绩，而成绩不是学生或课程信息的子集。* (Sno, Cno) → Sno 和 (Sno, Cno) → Cno 都是平凡函数依赖，因为学生和课程信息已经包含了学生信息和课程信息。

在数学优化中，Rosenbrock函数是一种非凸函数，用于测试Howard H. Rosenbrock在1960年提出的优化算法的性能问题[1]。它也被称为罗森布罗克的山谷或罗森布罗克的香蕉函数。全局最小值位于一个狭长的抛物线形平坦山谷内。找到这个山谷并非易事，但收敛到全局最小值则更为困难。该函数定义为f(x, y) = (1-x)^2 + 100(y - x^2)^2，在点(x, y)=(1, 1)处取得全局最小值f(x, y)=0。尽管第二项的系数可能不同，但这并不影响全局最小值的位置。