数据库基础操作实验总结 数据库实验分析与总结

今天给各位分享数据库基础操作实验总结的知识，其中也会对数据库实验分析与总结进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

零基础想自学sql数据库应该从哪入手

1、在关系型数据库年代，SQL可以学得非常深，当然也非常难学。学好了可以成为非常高薪的人才。

2、现在倾向于No-SQL，去SQL化，我也不建议重度使用SQL的各个比较深的功能。我觉得学会基本的建库建表建字段，基本的增删改查就行了，连视图都可以不用学。存储过程可以学学，但也不是必须的。Join就千万不要再用了。举个例子，两个表都是不小的表，用join时动辄几秒的计算量，会导致系统非常慢，我在这里就吃过亏。其实可以单表操作，等结果出来后，再循环每条记录查出对应join的记录即可。其实想想，我们页面上每次多是显示10-20条记录，这样循环查询的次数非常少，相对于join动辄百万次的计算来说，几十次就可以忽略不计。所以现在只要遇到sql执行的时间太久，我就把相应的地方改成没有join的简单语句（代码量比较大，一次改过来比较费劲，只能遇到再改）。

3、关于访问的SQL的代码，一旦没有join，没有复杂的东西，就会变得非常简单。这时候我就会做一个基类，把相关的增删改查工作直接做好，这样其它类就基本不用写什么代码，全部继承自基类即可。

经过上面的处理，你就会发现SQL其实很简单（当然不是真的简单，而是复杂的东西不符合现在的趋势）。而且这样处理后，我们的应用就可以微服务化，相互之间的关联减少，耦合降低。所以建议不要花太多时间在学SQL上，我们只需要用最基本的功能即可。

ncbi可以检索的数据库包括

NCBI（NationalCenterforBiotechnologyInformation）是美国国家生物技术信息中心，提供了多个生物信息学和生物医学数据库，以下是一些NCBI可以检索的主要数据库：

1.PubMed：包含生物医学和生命科学领域的科学文献摘要和全文。

2.GenBank：一个DNA和RNA序列数据库，记录了来自不同生物种类的基因组序列。

3.Protein：包含蛋白质序列和结构信息的数据库。

4.GEO（GeneExpressionOmnibus）：一个基因表达数据的存储库，包括多种生物实验和高通量测序数据。

5.dbSNP：一个记录常见和罕见的单核苷酸多态性（SNP）的数据库。

6.SRA（SequenceReadArchive）：存储了高通量测序（NGS）产生的原始测序数据。

7.ClinVar：一个与人类遗传变异相关的数据库，包含与疾病和基因变异相关的临床信息。

8.Nucleotide：包含DNA和RNA序列数据的存储库，是GenBank的组成部分之一。

以上只是一些主要的NCBI数据库，还有其他数据库，如PubChem、Structure等，涵盖了生物医学、基因组学、生物信息学和生命科学等多个领域。这些数据库可用于生物学和医学研究，以及生物信息学和基因组学等领域的数据检索和分析。

想学习软件测试跟数据库，该怎么学习

随着互联网技术的不断发展，软件测试岗位受到了更多的关注，软件测试岗位的上升空间和薪资待遇也得到了明显的提升，而且软件测试人才目前处于比较短缺的状态。

数据库相关技术一直是软件技术的重要组成部分，尤其在当下的大数据时代更是如此。因此，学习软件测试和数据库技术是不错的选择。

学习软件测试和数据库技术，可以按照以下步骤进行：

第一：学习编程语言。今天的软件测试岗位的技术含量已经比较高了，对于大部分专业的测试人员来说，编程能力是一个基本的要求。测试人员往往需要编写各种测试脚本，验证代码的有效性、覆盖率等问题，这就需要测试工程师要具备代码编写的能力。当然，目前不少科技公司的测试脚本往往都是程序员自己写的。测试工程师可以从C语言开始学起，最后再掌握一门面向对象语言，Python或者Java语言。

第二：学习数据库的使用。学习数据库最好的办法之一就是一边学一边用，目前数据库产品比较多，比如MySql、Oracle、SQLServer等都是比较常见的数据库产品。推荐从Mysql开始学起，一方面是Mysql数据库应用比较广泛，另一方面是Mysql小巧易用，实验环境比较好搭建。学习数据库的一个重点内容就是Sql语言的学习，一定要多做实验。

第三：学习操作系统和计算机网络。对于测试工程师来说，掌握操作系统和计算机网络知识是非常重要的。操作系统可以学习Linux操作系统，CentOS和Ubuntu都是不错的选择，而计算机网络需要掌握基本的数据通信过程、协议、网络体系结构、安全等内容。

最后，对于测试工程师来说，还应该学习一些测试工具，比如压力测试工具等。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

简述数据库应用系统开发的一般过程

数据库应用系统的开发是一项软件工程。一般可分为以下几个阶段：1.规划2.需求分析3.概念模型设计4.逻辑设计5.物理设计6.程序编制及调试7.运行及维护。这些阶段的划分目前尚无统一的标准，各阶段间相互联接，而且常常需要回溯修正。在数据库应用系统的开发过程中，每个阶段的工作成果就是写出相应的文档。每个阶段都是在上一阶段工作成果的基础上继续进行，整个开发工程是有依据、有组织、有计划、有条不紊地展开工作。1.规划规划的主要任务就是作必要性及可行性分析。在收集整理有关资料的基础上，要确定将建立的数据库应用系统与周边的关系，要对应用系统定位，其规模的大小、所处的地位、应起的作用均须作全面的分析和论证。明确应用系统的基本功能，划分数据库支持的范围。分析数据来源、数据采集的方式和范围，研究数据结构的特点，估算数据量的大小，确立数据处理的基本要求和业务的规范标准。规划人力资源调配。对参与研制和以后维护系统运作的管理人员、技术人员的技术业务水平提出要求，对最终用户、操作员的素质作出评估。拟定设备配置方案。论证计算机、网络和其他设备在时间、空间两方面的处理能力，要有足够的内外存容量，系统的响应速度、网络传输和输入输出能力应满足应用需求并留有余量。要选择合适的os,dbms和其它软件。设备配置方案要在使用要求、系统性能、购置成本和维护代价各方面综合权衡。对系统的开发、运行、维护的成本作出估算。预测系统效益的期望值。拟定开发进度计划，还要对现行工作模式如何向新系统过渡作出具体安排。规划阶段的工作成果是写出详尽的可行性分析报告和数据库应用系统规划书。内容应包括：系统的定位及其功能、数据资源及数据处理能力、人力资源调配、设备配置方案、开发成本估算、开发进度计划等。可行性分析报告和数据库应用系统规划书经审定立项后，成为后续开发工作的总纲。数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤……2.需求分析需求分析大致可分成三步来完成。(1)需求信息的收集,需求信息的收集一般以机构设置和业务活动为主干线，从高层中层到低层逐步展开(2)需求信息的分析整理,对收集到的信息要做分析整理工作。数据流图(dfd,dataflowdiagram)是业务流程及业务中数据联系的形式描述。图4.1是一个简单的dfd示例。数据字典(dd,datadictionary)详细描述系统中的全部数据。数据字典包含以下几个部分。·数据项：是数据的原子单位。·数据组项：由若干数据项组成。·数据流：表示某一数据加工过程的输入/输出数据。·数据存储：是处理过程中要存取的数据。·数据加工过程数据加工过程的描述包括：数据加工过程名、说明、输入、输出、加工处理工作摘要、加工处理频度、加工处理的数据量、响应时间要求等。数据流图既是需求分析的工具，也是需求分析的成果之一。数据字典是进行数据收集和数据分析的主要成果。(3)需求信息的评审.开发过程中的每一个阶段都要经过评审，确认任务是否全部完成，避免或纠正工作中出现的错误和疏漏。聘请项目外的专家参与评审，可保证评审的质量和客观性。评审可能导致开发过程回溯，甚至会反复多次。但是，一定要使全部的预期目标都达到才能让需求分析阶段的工作暂告一个段落.需求分析阶段的工作成果是写出一份既切合实际又具有预见的需求说明书，并且附以一整套详尽的数据流图和数据字典。3.概念模型设计概念模型不依赖于具体的计算机系统，他是纯粹反映信息需求的概念结构。建模是在需求分析结果的基础上展开，常常要对数据进行抽象处理。常用的数据抽象方法是‘聚集’和‘概括’。er方法是设计概念模型时常用的方法。用设计好的er图再附以相应的说明书可作为阶段成果概念模型设计可分三步完成。(1)设计局部概念模型①确定局部概念模型的范围②定义实体③定义联系④确定属性⑤逐一画出所有的局部er图，并附以相应的说明文件数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤……(2)设计全局概念模型建立全局er图的步骤如下：①确定公共实体类型②合并局部er图③消除不一致因素④优化全局er图⑤画出全局er图，并附以相应的说明文件。(3)概念模型的评审概念模型的评审分两部分进行第一部分是用户评审。第二部分是开发人员评审。4.逻辑设计逻辑设计阶段的主要目标是把概念模型转换为具体计算机上dbms所支持的结构数据模型。逻辑设计的输入要素包括：概念模式、用户需求、约束条件、选用的dbms的特性。逻辑设计的输出信息包括：dbms可处理的模式和子模式、应用程序设计指南、物理设计指南。(1)设计模式与子模式关系数据库的模式设计可分四步完成。①建立初始关系模式②规范化处理③模式评价④修正模式经过多次的模式评价和模式修正，确定最终的模式和子模式。写出逻辑数据库结构说明书。数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤……(2)编写应用程序设计指南根据设计好的模式和应用需求，规划应用程序的架构，设计应用程序的草图，指定每个应用程序的数据存取功能和数据处理功能梗概，提供程序上的逻辑接口。编写出应用程序设计指南。(3)编写物理设计指南。根据设计好的模式和应用需求，整理出物理设计阶段所需的一些重要数据和文档。例如，数据库的数据容量、各个关系(文件)的数据容量、应用处理频率、操作顺序、响应速度、各个应用的lra和tv、程序访问路径建议，等等。这些数据和要求将直接用于物理数据库的设计。编写出物理设计指南。5.物理设计物理设计是对给定的逻辑数据模型配置一个最适合应用环境的物理结构。物理设计的输入要素包括：模式和子模式、物理设计指南、硬件特性、os和dbms的约束、运行要求等。物理设计的输出信息主要是物理数据库结构说明书。其内容包括物理数据库结构、存储记录格式、存储记录位置分配及访问方法等。物理设计的步骤如下：(1)存储记录结构设计综合分析数据存储要求和应用需求，设计存储记录格式。(2)存储空间分配存储空间分配有两个原则：①存取频度高的数据尽量安排在快速、随机设备上，存取频度低的数据则安排在速度较慢的设备上。②相互依赖性强的数据尽量存储在同一台设备上，且尽量安排在邻近的存储空间上。从提高系统性能方面考虑，应将设计好的存储记录作为一个整体合理地分配物理存储区域。尽可能充分利用物理顺序特点，把不同类型的存储记录指派到不同的物理群中。(3)访问方法的设计一个访问方法包括存储结构和检索机构两部分。存储结构限定了访问存储记录时可以使用的访问路径;检索机构定义了每个应用实际使用的访问路径。数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤……(4)物理设计的性能评价①查询响应时间从查询开始到有结果显示之间所经历的时间称为查询响应时间。查询响应时间可进一步细分为服务时间、等待时间和延迟时间。在物理设计过程中，要对系统的性能进行评价。性能评价包括时间、空间、效率、开销等各个方面。⊙cpu服务时间和i/o服务时间的长短取决于应用程序设计。⊙cpu队列等待时间和i/o队列等待时间的长短受计算机系统作业的影响。⊙设计者可以有限度地控制分布式数据库系统的通信延迟时间。②存储空间存储空间存放程序和数据。程序包括运行的应用程序、dbms子程序、os子程序等。数据包括用户工作区、dbms工作区、os工作区、索引缓冲区、数据缓冲区等。存储空间分为主存空间和辅存空间。设计者只能有限度地控制主存空间，例如可指定缓冲区的分配等。但设计者能够有效地控制辅存空间。③开销与效率设计中还要考虑以下各种开销，开销增大，系统效率将下降。⊙事务开销指从事务开始到事务结束所耗用的时间。更新事务要修改索引、重写物理块、进行写校验等操作，增加了额外的开销。更新频度应列为设计的考虑因素。⊙报告生成开销指从数据输入到有结果输出这段时间。报告生成占用cpu及i/o的服务时间较长。设计中要进行筛选，除去不必要的报告生成。⊙对数据库的重组也是一项大的开销。设计中应考虑数据量和处理频度这两个因数，做到避免或尽量减少重组数据库。在物理设计阶段，设计、评价、修改这个过程可能要反复多次，最终得到较为完善的物理数据库结构说明书。建立数据库时，dba依据物理数据库结构说明书，使用dbms提供的工具可以进行数据库配置。在数据库运行时，dba监察数据库的各项性能，根据依据物理数据库结构说明书的准则，及时进行修正和优化操作，保证数据库系统能够保持高效率地运行。6.程序编制及调试在逻辑数据库结构确定以后，应用程序设计的编制就可以和物理设计并行地展开程序模块代码通常先在模拟的环境下通过初步调试，然后再进行联合调试。联合调试的工作主要有以下几点：数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤……(1)建立数据库结构根据逻辑设计和物理设计的结果，用dbms提供的数据语言(ddl)编写出数据库的源模式，经编译得到目标模式，执行目标模式即可建立实际的数据库结构。(2)调试运行数据库结构建立后，装入试验数据，使数据库进入调试运行阶段。运行应用程序，测试(3)装入实际的初始数据在数据库正式投入运行之前，还要做好以下几项工作：(1)制定数据库重新组织的可行方案。(2)制定故障恢复规范(3)制定系统的安全规范7.运行和维护数据库正式投入运行后，运行维护阶段的主要工作是：(1)维护数据库的安全性与完整性。按照制定的安全规范和故障恢复规范，在系统的安全出现问题时，及时调整授权和更改密码。及时发现系统运行时出现的错误，迅速修改，确保系统正常运行。把数据库的备份和转储作为日常的工作，一旦发生故障，立即使用数据库的最新备份予以恢复。(2)监察系统的性能。运用dbms提供的性能监察与分析工具，不断地监控着系统的运行情况。当数据库的存储空间或响应时间等性能下降时，立即进行分析研究找出原因，并及时采取措施改进。例如，可通修改某些参数、整理碎片、调整存储结构或重新组织数据库等方法，使数据库系统保持高效率地正常运作。(3)扩充系统的功能在维持原有系统功能和性能的基础上，适应环境和需求的变化，采纳用户的合理意见，对原有系统进行扩充，增加新的功能。

城市数据库怎么统计的

城市数据库统计的方法

一、数据的来源

从使用者的角度看，统计数据资料的来源主要有两种渠道：

一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据。

另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称为次级数据或第二手间接的统计数据。一切间接的统计数据都是从原始的、第一手数据过渡而来的。

二、数据的直接来源——原始数据

搜集数据最基本的形式就是进行统计调查或进行实验活动，统计调查或进行实验就是统计数据的直接来源。

1、统计调查

统计调查是指根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用科学的方法，有计划、有组织地向客观实际搜集资料的过程。通过统计调查得到的数据，一般称为观测数据。

如何通过一篇文章由内而外，深入浅出学习数据库呢

看过深入浅出系列的人，应该知道这一系列的书通常趣味性挺强的，但干货不多。不过《深入浅出数据分析》还是可以读一读的，因为这是一本偏商业分析的书籍，每个章节都是一个商业分析案例，从拿到问题开始，一步步展示数据分析师是如何思考问题的，这是本书一大亮点，很值得学习。另外书中会零零散散的介绍一些excel函数和R语言的语法，我觉得这部分还是看专业书籍比较好，就不做详述了。

几乎所有的分析思路就是这个样子，在实际操作过，可能会一遍一遍循环上述过程，直到达到目标。

确定问题：通常需要从客户那里多了解一些信息，以便我们确定问题。但是有时候客户也是不了解问题或者目标的，因此需要分析师甄别客户提供的与实际情况不符的信息。也就是不能全听客户一面之词，要靠数据说话。

如何提问：

从客户的回答里面可以找到很多基础假设，这些都是分析的基础。

分解：就是将大问题分解到小问题，大块数据分解到更小的组块。尝试分解的重要因子是找到比较对象。然后分解汇总数据。

第二章实验

知识点：

比较法：比较是破解观察数据的法宝。

混杂因素：研究对象的个人差异，它不是试图进行比较的因素，最终会导致分析结果的敏感度变差。要分析并校正混则因素。

控制组：实验需要控制组和对照组，没有控制组就意味着没有比较。确保两个组仅有一点不同，其他因素要一致。

选择相似性：在同一类大的数据集里，随机挑选小数据集，并分配实验组和控制组，将保证除了研究变量不同外，其余变量基本一致。

第三章最优化

知识点：

约束条件和决策变量：约束条件就是无法控制的因素，如单位时间生产量。决策变量是可控因素，目标就是在不超出约束条件的情况下，对决策因素做一个组合，实现最大利润。

最大化问题：将决策变量，约束条件和希望最大化的目标合并成一个目标函数。任何最优化问题都有一些约束条件和目标函数。

可行区域：产品组合所在由约束线围城的空间。如约束条件：橡胶供应量能产生500只橡皮鸭和400条橡皮鱼。时间够用来生产400只橡皮鸭或300条橡皮鱼。

负相关性：一种产品越多就意味着另一种产品减少。不要假定两种变量是不相关的，创建模型时，要规定假设中的各种变量的相互关系。

时效性：情况总是变化，因此模型也不是一尘不变的，需要经常根据实际情况进行修正。

OK，关于数据库基础操作实验总结和数据库实验分析与总结的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。