Oracle 数据库开发 2. 课程目标理解 Oracle 数据库体系结构 熟练掌握 SQL 命令和 SQL 函数 使用 Oracle 的各种数据库对象 使用 PL/SQL 编写存储过程 掌握基本的数据库配置和管理
第七章 数据库设计 2. 授课内容7.1 数据库设计概述 7.2 需求分析 7.3 概念结构设计 7.4 逻辑结构设计 7.5 数据库的物理设计 7.6 数据库实施和维护 3. 7.1 数据库设计概述
体联系图(ER图)表示数据的抽象和数据的联系。设计ER图的方法称为ER方法。 5.2.1 ER模型的概念 5.2.2 ER图的绘制 5.2.3 ER模型的转换 5.2.4 数据库设计工具(CASE) 5
Java的基本数据类型本章开始介绍Java的基本数据类型,如整型、浮点型等,以及它们之间的转换,最后介绍标识符的命名规则。通过本章的学习,读者应该能够完成如下目标。 了解Java有哪些基本数据类型。 掌握各种数据类型的基本含义。
,主要分享内容是BI大数据 2. BI商业智能把商业智能看成一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(
1. 主题三数据库结构优化 2. 数据库结构优化数据类型与库结构优化 索引 几种数据库对象 范式理论与数据库设计 3. CHAR与VARCHARCHAR:定长字符串 VARCHAR:变长字符串col1
1. MySQL数据库设计、优化叶金荣 微博: @yejinrong 微信公众号: MySQL中文网 QQ群: 125572178、272675472 2013.08.20 2. 提纲规范 基础规范 命名规范
Java db概述Java DB是Sun的支持分布的开源Apache Derby的100%Java技术的数据库。 它是完全事务性,安全,易于使用,基于标准的集 - SQL,JDBC API和Java EE的
1. 数据结构的提炼与压缩上海市上海中学 曹钦翔 指导教师:上海市上海中学 毛黎莉 2. 数据结构的“化繁为简”减少存储规模 化简存储结构时空复杂度降低 处理方式多样 3. “化繁为简”的三种手段提炼:忽略无效信息,减少存储规模
1. Oracle数据库技术复习任课教师:沈菊菊 2. 复习提纲一.数据库基础知识 二.Oracle总体框架 三.Oracle 安装 四.Oracle 管理与配置工具 五.PL/SQL程序设计 10/24/20182
JavaScript的数据类型问题已经讨论过很多次了,但许多人还有许多书仍然沿用着错误的、混乱的一些观点,所以就再细讲一回。 提及这个讨论的原因在于argb 同学在我的MSN博客(现在变成了wordproess,在
R语言与高性能数据处理 王子龙 机票事业部/数据营销 2013年1月 2. 大纲向量化编程 数据载入 数据聚合 优化内存 并行计算 混合编程 如何调试 相关资料 3. 向量化编程 4. 数据载入载入数据文件 数据量小:
1. 第5讲 JSP访问数据库 2. 5.1 JDBC概述在JSP技术中,对数据库的操作都是通过JDBC组件完成的。JDBC在Java脚本程序和数据库之间充当了一个桥梁的作用。Java脚本程序可以通过
前几天,我才知道有一种简化的数据交换格式,叫做yaml。 我翻了一遍它的文档,看懂的地方不多,但是有一句话令我茅塞顿开。 它说, 从结构上看,所有的数据(data)最终都可以分解成三种类型
在网站开发中经常遇到级联数据的展示,比如选择城市的时候弹出的省市县选择界面。很多前端制作人员习惯于从JSON中而不是从数据库中获取省市县数据。那么在选择了省市县中的某一个城市 ,存储到数据库中需要存储所选城
先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途: 整合公司所有业务数据,建立统一的数据中心; 提供各种报表,有给高层的,有给各个业务的; 为网站运营提供运营上的数据支持,就是通过数据,让运营及时了解网站和产品的运营效果;
Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导入到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导入到关系型数据库中。
大数据分析的流程浅析之一:大数据采集过程分析 数据采集,就是使用某种技术或手段,将数据收集起来并存储在某种设备上,这种设备可以是磁盘或磁带。区别于普通的数据分析,大数据分析的数据采集在数据收集和存储技术上都是不同的。具体情况如下:
本文主要描述了MySQL遭到攻击篡改数据,利用从库的备份和主库的Binlog进行不完全恢复。 一、发现问题 今天是2014-09-26,开发大清早就说昨晚数据库遭到了攻击。数据库中某文章表的文章内容字段遭到篡改,全部改成了同一篇文章。
大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件,大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层 列出了大数据解决方案的关键组件,包括从各种数据源获取数据的位