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什么是結構化數據，什么是半結構化

來源：整理 時間：2023-08-27 15:40:28 編輯：智能門戶 手機版

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1，什么是半結構化

半結構化常用于面試。半結構化面試是指面試構成要素中有的內容作統(tǒng)一的要求，有的內容則不作統(tǒng)一的規(guī)定，也就是在預先設計好的試題（結構化面試）的基礎上，面試中主考官向應試者又提出一些隨機性的試題；半結構化面試是介于非結構化面試和結構化面試之間的一種形式。它結合兩者的優(yōu)點，有效避免了單一方法上的不足?？偟恼f來，面試的方法有很多優(yōu)勢，面試過程中的主動權主要控制在評價者手中，具有雙向溝通性，可以獲得比材料法中更為豐富、完整和深入的信息，并且面試可以做到內容的結構性和靈活性的結合。所以，半結構化面試越來越得到廣泛使用。
半結構化信息在做一個信息系統(tǒng)設計時肯定會涉及到數據的存儲，一般我們都會將系統(tǒng)信息保存在某個指定的關系數據庫中。我們會將數據按業(yè)務分類，并設計相應的表，然后將對應的信息保存到相應的表中。比如我們做一個業(yè)務系統(tǒng)，要保存員工基本信息：工號、姓名、性別、出生日期等等；我們就會建立一個對應的staff表。但不是系統(tǒng)中所有信息都可以這樣簡單的用一個表中的字段就能對應的。

什么是半結構化

2，以下選項中什么是結構化數據

結構化數據是HTML，XML，JSON。根據查詢相關公開信息顯示，結構化數據是一種能讓網站以更好的姿態(tài)展示在搜索結果當中的方式，做了結構化數據便能使網站在搜索結果中良好地展示豐富網頁摘要。搜索引擎都支持標準的結構化數據，以便為用戶提供更好的上網體驗。

以下選項中什么是結構化數據

3，ECell與Excel有什么不同

Excel是一個電子表格軟件，可以用來制作電子表格、完成許多復雜的數據運算，進行數據的分析和預測并且具有強大的制作圖表的功能；Excel的存儲數據為非結構化數據。因此在使用Excel來處理企業(yè)業(yè)務的過程中，報表的共享、權限方面均存在一定程度的不足。 E-Cell是一個輕量級的企業(yè)信息化業(yè)務設計與運行平臺，是一個工具類軟件。它界面類似Excel軟件，同時還具備Excel的功能和特點。 E-Cell業(yè)務設計與運行系統(tǒng)分為設計端和運行端，設計端可以讓用戶在熟悉的類Excel環(huán)境下通過表單模型+流程模型+報表模型的設計，實現業(yè)務系統(tǒng)搭建。運行端采用B/S結構，可以把通過設計端設計的業(yè)務展現在Web頁面上，實現異地辦公和管理。在這一平臺里，使用者無需掌握編程語言和數據庫知識，就完全可以在熟悉的類Excel環(huán)境下通過設計表單、定義工作流、制作報表等簡單操作，輕松開發(fā)與搭建隨需變化的業(yè)務系統(tǒng)。 E-Cell集業(yè)務開發(fā)、設計和業(yè)務運行于一體，使用者無需掌握編程語言和數據庫知識，完全從用戶角度出發(fā)本著“以業(yè)務實現業(yè)務”的理念，讓企業(yè)輕松構建屬于自己的管理系統(tǒng)。

ECell與Excel有什么不同

4，什么是結構化數據

結構化數據（有時稱為關系數據）是遵循某種嚴格架構的數據，因此所有數據都具有相同的字段或屬性。共享架構允許使用SQL（結構化查詢語言）等查詢語言輕松搜索此類數據。此功能使此數據樣式非常適合CRM系統(tǒng)、預留和庫存管理等應用程序。結構化數據通常存儲在具有行和列的數據庫表中，其中鍵列指示表中的一行與另一個表的另一行中的數據之間的關系。結構化數據很簡單，易于輸入，查詢和分析。所有數據都遵循相同的格式。但強制采用一致的結構也意味著數據演變會更加困難，因為必須更新每個記錄才能符合新的結構。一個結構化數據的具體例子業(yè)務分析師希望實現商業(yè)智能，以計算庫存管道和查看銷售數據，為了執(zhí)行這些操作，需要將多個月的數據聚合在一起，然后進行查詢。由于需要聚合類似數據。因此必須對這些數據進行結構化處理，以便將一個月的數據與下個月的進行比較。

5，SQL Server 2005是什么

SQL Server 2005 是一個全面的數據庫平臺，使用集成的商業(yè)智能 (BI) 工具提供了企業(yè)級的數據管理。SQL Server 2005 數據庫引擎為關系型數據和結構化數據提供了更安全可靠的存儲功能，使您可以構建和管理用于業(yè)務的高可用和高性能的數據應用程序。 　　SQL Server 2005 數據引擎是本企業(yè)數據管理解決方案的核心。此外 SQL Server 2005 結合了分析、報表、集成和通知功能。這使您的企業(yè)可以構建和部署經濟有效的 BI 解決方案，幫助您的團隊通過記分卡、Dashboard、Web services 和移動設備將數據應用推向業(yè)務的各個領域。 　　與 Microsoft Visual Studio、Microsoft Office System 以及新的開發(fā)工具包（包括 Business Intelligence Development Studio）的緊密集成使 SQL Server 2005 與眾不同。無論您是開發(fā)人員、數據庫管理員、信息工作者還是決策者，SQL Server 2005 都可以為您提供創(chuàng)新的解決方案，幫助您從數據中更多地獲益。 怎么用我也不知道?。?/section>

6，什么是結構化數據和非結構化數據什么是數據清洗

結構化數據，簡單來說就是數據庫。相對于結構化數據(即行數據,存儲在數據庫里,可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據)而言,不方便用數據庫二維邏輯表來表現的數據即稱為非結構化數據。因為數據倉庫中的數據是面向某一主題的數據的集合，這些數據從多個業(yè)務系統(tǒng)中抽取而來而且包含歷史數據，這樣就避免不了有的數據是錯誤數據、有的數據相互之間有沖突，這些錯誤的或有沖突的數據顯然是我們不想要的，稱為“臟數據”。我們要按照一定的規(guī)則把“臟數據”“洗掉”，這就是數據清洗。結構化數據即行數據,存儲在數據庫里,可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據。非結構化數據,包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。所謂半結構化數據，就是介于完全結構化數據(如關系型數據庫、面向對象數據庫中的數據)和完全無結構的數據(如聲音、圖像文件等)之間的數據，HTML文檔就屬于半結構化數據。它一般是自描述的，數據的結構和內容混在一起，沒有明顯的區(qū)分。

7，傳統(tǒng)數據采集和大數據數據的區(qū)別 手機愛問

數據采集(DAQ)， 又稱數據獲取，是指從傳感器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動采集信息的過程。數據分類新一代數據體系中，將傳統(tǒng)數據體系中沒有考慮過的新數據源進行歸納與分類，可將其分為線上行為數據與內容數據兩大類。線上行為數據：頁面數據、交互數據、表單數據、會話數據等。內容數據：應用日志、電子文檔、機器數據、語音數據、社交媒體數據等。大數據的主要來源：1）商業(yè)數據 2）互聯(lián)網數據 3）傳感器數據傳統(tǒng)的數據采集來源單一，且存儲、管理和分析數據量也相對較小，大多采用關系型數據庫和并行數據倉庫即可處理。對依靠并行計算提升數據處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數據庫技術追求高度一致性和容錯性，根據CAP理論，難以保證其可用性和擴展性。而大數據的數據采集，來源廣泛，信息量巨大，需要采用分布式數據庫對數據進行處理。數據類型也相當豐富，既包括結構化數據，也包括半結構化和非結構化數據。希望我們的答案能讓你滿意——相數科技
一個是手動收集，一個是智能抓取再看看別人怎么說的。
數據采集(DAQ)， 又稱數據獲取，是指從傳感器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動采集信息的過程。數據分類新一代數據體系中，將傳統(tǒng)數據體系中沒有考慮過的新數據源進行歸納與分類，可將其分為線上行為數據與內容數據兩大類。線上行為數據：頁面數據、交互數據、表單數據、會話數據等。內容數據：應用日志、電子文檔、機器數據、語音數據、社交媒體數據等。大數據的主要來源：1）商業(yè)數據 2）互聯(lián)網數據 3）傳感器數據傳統(tǒng)的數據采集來源單一，且存儲、管理和分析數據量也相對較小，大多采用關系型數據庫和并行數據倉庫即可處理。對依靠并行計算提升數據處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數據庫技術追求高度一致性和容錯性，根據CAP理論，難以保證其可用性和擴展性。而大數據的數據采集，來源廣泛，信息量巨大，需要采用分布式數據庫對數據進行處理。數據類型也相當豐富，既包括結構化數據，也包括半結構化和非結構化數據。希望相數科技能給您帶來幫助。

8，什么是結構化數據非結構化數據和半結構化數據

相對于結構化數據(即行數據,存儲在數據庫里,可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據)而言,不方便用數據庫二維邏輯表來表現的數據即稱為非結構化數據,包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等?！　∽侄慰筛鶕枰獢U充，即字段數目不定，可稱為半結構化數據，例如Exchange存儲的數據?！　》墙Y構化數據庫　　在信息社會，信息可以劃分為兩大類。一類信息能夠用數據或統(tǒng)一的結構加以表示，我們稱之為結構化數據，如數字、符號；而另一類信息無法用數字或統(tǒng)一的結構表示，如文本、圖像、聲音、網頁等，我們稱之為非結構化數據。結構化數據屬于非結構化數據，是非結構化數據的特例　　數據清洗從名字上也看的出就是把“臟”的“洗掉”。因為數據倉庫中的數據是面向某一主題的數據的集合，這些數據從多個業(yè)務系統(tǒng)中抽取而來而且包含歷史數據，這樣就避免不了有的數據是錯誤數據、有的數據相互之間有沖突，這些錯誤的或有沖突的數據顯然是我們不想要的，稱為“臟數據”。我們要按照一定的規(guī)則把“臟數據”“洗掉”，這就是數據清洗.而數據清洗的任務是過濾那些不符合要求的數據，將過濾的結果交給業(yè)務主管部門，確認是否過濾掉還是由業(yè)務單位修正之后再進行抽取。不符合要求的數據主要是有不完整的數據、錯誤的數據、重復的數據三大類。　　(1)不完整的數據　　這一類數據主要是一些應該有的信息缺失，如供應商的名稱、分公司的名稱、客戶的區(qū)域信息缺失、業(yè)務系統(tǒng)中主表與明細表不能匹配等。對于這一類數據過濾出來，按缺失的內容分別寫入不同Excel文件向客戶提交，要求在規(guī)定的時間內補全。補全后才寫入數據倉庫?！　?2)錯誤的數據　　這一類錯誤產生的原因是業(yè)務系統(tǒng)不夠健全，在接收輸入后沒有進行判斷直接寫入后臺數據庫造成的，比如數值數據輸成全角數字字符、字符串數據后面有一個回車操作、日期格式不正確、日期越界等。這一類數據也要分類，對于類似于全角字符、數據前后有不可見字符的問題，只能通過寫SQL語句的方式找出來，然后要求客戶在業(yè)務系統(tǒng)修正之后抽取。日期格式不正確的或者是日期越界的這一類錯誤會導致ETL運行失敗，這一類錯誤需要去業(yè)務系統(tǒng)數據庫用SQL的方式挑出來，交給業(yè)務主管部門要求限期修正，修正之后再抽取?！　?3)重復的數據　　對于這一類數據——特別是維表中會出現這種情況——將重復數據記錄的所有字段導出來，讓客戶確認并整理。　　數據清洗是一個反復的過程，不可能在幾天內完成，只有不斷的發(fā)現問題，解決問題。對于是否過濾，是否修正一般要求客戶確認，對于過濾掉的數據，寫入Excel文件或者將過濾數據寫入數據表，在ETL開發(fā)的初期可以每天向業(yè)務單位發(fā)送過濾數據的郵件，促使他們盡快地修正錯誤,同時也可以做為將來驗證數據的依據。數據清洗需要注意的是不要將有用的數據過濾掉，對于每個過濾規(guī)則認真進行驗證，并要用戶確認?！　‰S著網絡技術的發(fā)展，特別是Internet和Intranet技術的飛快發(fā)展，使得非結構化數據的數量日趨增大。這時，主要用于管理結構化數據的關系數據庫的局限性暴露地越來越明顯。因而，數據庫技術相應地進入了“后關系數據庫時代”，發(fā)展進入基于網絡應用的非結構化數據庫時代。所謂非結構化數據庫，是指數據庫的變長紀錄由若干不可重復和可重復的字段組成，而每個字段又可由若干不可重復和可重復的子字段組成。簡單地說，非結構化數據庫就是字段可變的數據庫。　　我國非結構化數據庫以北京國信貝斯(iBase)軟件有限公司的iBase數據庫為代表。IBase數據庫是一種面向最終用戶的非結構化數據庫，在處理非結構化信息、全文信息、多媒體信息和海量信息等領域以及Internet/Intranet應用上處于國際先進水平，在非結構化數據的管理和全文檢索方面獲得突破。它主要有以下幾個優(yōu)點：　　(1)Internet應用中，存在大量的復雜數據類型，iBase通過其外部文件數據類型，可以管理各種文檔信息、多媒體信息,并且對于各種具有檢索意義的文檔信息資源，如HTML、DOC、RTF、TXT等還提供了強大的全文檢索能力。　　(2)它采用子字段、多值字段以及變長字段的機制，允許創(chuàng)建許多不同類型的非結構化的或任意格式的字段，從而突破了關系數據庫非常嚴格的表結構，使得非結構化數據得以存儲和管理?！　?3)iBase將非結構化和結構化數據都定義為資源，使得非結構數據庫的基本元素就是資源本身，而數據庫中的資源可以同時包含結構化和非結構化的信息。所以，非結構化數據庫能夠存儲和管理各種各樣的非結構化數據，實現了數據庫系統(tǒng)數據管理到內容管理的轉化?！　?4)iBase采用了面向對象的基石，將企業(yè)業(yè)務數據和商業(yè)邏輯緊密結合在一起，特別適合于表達復雜的數據對象和多媒體對象?！　?5)iBase是適應Internet發(fā)展的需要而產生的數據庫，它基于Web是一個廣域網的海量數據庫的思想，提供一個網上資源管理系統(tǒng)iBase Web，將網絡服務器(WebServer)和數據庫服務器(Database Server)直接集成為一個整體，使數據庫系統(tǒng)和數據庫技術成為Web的一個重要有機組成部分，突破了數據庫僅充當Web體系后臺角色的局限，實現數據庫和Web的有機無縫組合，從而為在Internet/Intranet上進行信息管理乃至開展電子商務應用開辟了更為廣闊的領域?！　?6)iBase全面兼容各種大中小型的數據庫，對傳統(tǒng)關系數據庫，如Oracle、Sybase、SQLServer、DB2、Informix等提供導入和鏈接的支持能力?！　⊥ㄟ^從上面的分析后我們可以預言，隨著網絡技術和網絡應用技術的飛快發(fā)展，完全基于Internet應用的非結構化數據庫將成為繼層次數據庫、網狀數據庫和關系數據庫之后的又一重點、熱點技術

9，投影面 分別V面W面H面 分別是什么面

機械制圖中三個基本投影面用H(水平）、V(垂直）、W（寬） H面上的投影是俯視圖， V面上的投影是主視圖 W面上的投影是左視圖（右視圖）V面：（vertical plane 鉛垂投影面）正視圖，從前往后看 H面：（horizontal plane 水平投影面）俯視圖，從上往下看 W面：（Width plane 側(寬度)投影面）側（左）視圖，從左往右看
投影面中V面、W面、H面、分別對應：H面：水平投影面是H面，點A在H面上的投影稱為“水平投影”；V面：正立投影面是V面，點A在V面上的投影稱為“正面投影”；W面：側立投影面是W面，點A在W面上的投影稱為“側面投影”。投影面是物體投影所在的假想面。通常是平面，但在地球投影等方面也應用圓柱面、圓錐面和球面等曲面作為投影面。在畫法幾何中，為利用正投影法在平面上表達空間形體，一般采用三個相互垂直的平面作為基本投影面。處于水平位置的稱“水平投影面”，與水平位置垂直而處于正面位置的稱“正立投影面”，與上述兩投影面都垂直而處于側面的稱“側立投影面”。方位投影由于視點的不同又可分為球心投影、球面投影和正射投影。正圓錐投影各種變形只是緯度的函數，與精度無關，所以正圓錐投影適合制作沿緯線延伸的中緯度地區(qū)圖。圓柱投影，可細分等角、等面積和等距離圓柱投影。等角圓柱投影就是墨卡托投影。等距離正圓柱投影經緯線網為正方形，稱為“方格投影”。擴展資料：正投影法基本原理工程上繪制圖樣的方法主要是正投影法。這種方法畫圖簡單，畫出的圖形真實，度量方便，能夠滿足設計與施工的需要。用一個投影圖來表達物體的形狀是不夠的,因為其投影只能反映它一個面的形狀和大小。單憑這個投影圖來確定物體的唯一形狀，是不可能的。如果對一個較為復雜的物體，只向兩個投影面作其投影時，其投影也只能反映它兩個面的形狀和大小，亦不能確定物體的唯一形狀。要憑兩面的投影來區(qū)分它們的形狀，是不可能的?？梢?，若使正投影圖唯一確定物體的形狀，就必須采用多面正投影的方法。參考資料來源：搜狗百科-投影面
H 面是水平面,就是你往下看而看到的投影面；V 面是正平面,就是你正視前方看到的那個投影面；W 面是側平面,就是你往右邊看而看到的那個投影面.V(vertical垂直的、豎的)表示正投影面(正視)，正立投影面是V面，點A在V面上的投影稱為“正面投影”H(horizontal水平的)表示水平/投影面(俯視)，水平投影面是H面，點A在H面上的投影稱為“水平投影”W(WIDTH寬度的)表示的是側影面(左視)，側立投影面是W面，點A在W面上的投影稱為“側面投影”表達機械結構形狀的圖形是按正投影法(即機件向投影面投影得到的圖形)。按投影方向和相應投影面的位置不同，常用視圖分為主視圖、俯視圖、左視圖和斷面圖（舊稱剖面圖）等。（另外幾種視圖有后視圖，仰視圖，右視圖。但不常用）視圖主要用于表達機件的外部形狀。圖中看不見的輪廓線用虛線表示。機件向投影面投影時，觀察者、機件與投影面三者間有兩種相對位置。機件位于投影面與觀察者之間時稱為第一角投影法。投影面位于機件與觀察者之間時稱為第三角投影法。兩種投影法都能同樣完善地表達機件的形狀。中國國家標準規(guī)定采用第一角投影法。剖視圖是假想用剖切面剖開機件，將處在觀察者與剖切面之間的部分移去，將其余部分向投影面投影而得到圖形。剖視圖主要用于表達機件的內部結構。剖面圖則只畫出切斷面的圖形。斷面圖常用于表達桿狀結構的斷面形狀。

10，利用結構化方法進行信息系統(tǒng)開發(fā)的過程中數據字典應在哪一階段建

結構化數據(即行數據,存儲在數據庫里,可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據)非結構化數據,包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、xml、html、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。 對于結構化數據（即行數據，存儲在數據庫里，可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據）而言，不方便用數據庫二維邏輯表來表現的數據即稱為非結構化數據，包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、xml、html、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。 非結構化數據庫是指其字段長度可變，并且每個字段的記錄又可以由可重復或不可重復的子字段構成的數據庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖象、聲音、影視、超媒體等信息）。 非結構化web數據庫主要是針對非結構化數據而產生的，與以往流行的關系數據庫相比，其最大區(qū)別在于它突破了關系數據庫結構定義不易改變和數據定長的限制，支持重復字段、子字段以及變長字段并實現了對變長數據和重復字段進行處理和數據項的變長存儲管理，在處理連續(xù)信息（包括全文信息）和非結構化信息（包括各種多媒體信息）中有著傳統(tǒng)關系型數據庫所無法比擬的優(yōu)勢。
數據庫應用系統(tǒng)的開發(fā)是一項軟件工程。一般可分為以下幾個階段： 1.規(guī)劃 2.需求分析 3.概念模型設計 4. 邏輯設計5.物理設計 6.程序編制及調試 7.運行及維護。 這些階段的劃分目前尚無統(tǒng)一的標準，各階段間相互聯(lián)接，而且常常需要回溯修正。 在數據庫應用系統(tǒng)的開發(fā)過程中，每個階段的工作成果就是寫出相應的文檔。每個階段都是在上一階段工作成果的基礎上繼續(xù)進行，整個開發(fā)工程是有依據、有組織、有計劃、有條不紊地展開工作。 1.規(guī)劃規(guī)劃的主要任務就是作必要性及可行性分析。 在收集整理有關資料的基礎上，要確定將建立的數據庫應用系統(tǒng)與周邊的關系，要對應用系統(tǒng)定位，其規(guī)模的大小、所處的地位、應起的作用均須作全面的分析和論證。 明確應用系統(tǒng)的基本功能，劃分數據庫支持的范圍。分析數據來源、數據采集的方式和范圍，研究數據結構的特點，估算數據量的大小，確立數據處理的基本要求和業(yè)務的規(guī)范標準。 規(guī)劃人力資源調配。對參與研制和以后維護系統(tǒng)運作的管理人員、技術人員的技術業(yè)務水平提出要求，對最終用戶、操作員的素質作出評估。 擬定設備配置方案。論證計算機、網絡和其他設備在時間、空間兩方面的處理能力，要有足夠的內外存容量，系統(tǒng)的響應速度、網絡傳輸和輸入輸出能力應滿足應用需求并留有余量。要選擇合適的os,dbms和其它軟件。設備配置方案要在使用要求、系統(tǒng)性能、購置成本和維護代價各方面綜合權衡。 對系統(tǒng)的開發(fā)、運行、維護的成本作出估算。預測系統(tǒng)效益的期望值。 擬定開發(fā)進度計劃，還要對現行工作模式如何向新系統(tǒng)過渡作出具體安排。 規(guī)劃階段的工作成果是寫出詳盡的可行性分析報告和數據庫應用系統(tǒng)規(guī)劃書。內容應包括：系統(tǒng)的定位及其功能、數據資源及數據處理能力、人力資源調配、設備配置方案、開發(fā)成本估算、開發(fā)進度計劃等。 可行性分析報告和數據庫應用系統(tǒng)規(guī)劃書經審定立項后，成為后續(xù)開發(fā)工作的總綱。 2.需求分析需求分析大致可分成三步來完成。 (1) 需求信息的收集, 需求信息的收集一般以機構設置和業(yè)務活動為主干線，從高層中層到低層逐步展開 (2) 需求信息的分析整理, 對收集到的信息要做分析整理工作。數據流圖(dfd, data flow diagram)是業(yè)務流程及業(yè)務中數據聯(lián)系的形式描述。圖4.1是一個簡單的dfd 示例。 數據字典(dd, data dictionary)詳細描述系統(tǒng)中的全部數據。 數據字典包含以下幾個部分。 數據項：是數據的原子單位。 數據組項：由若干數據項組成。 數據流：表示某一數據加工過程的輸入/輸出數據。 數據存儲：是處理過程中要存取的數據。 數據加工過程 數據加工過程的描述包括：數據加工過程名、說明、輸入、輸出、加工處理工作摘要、加工處理頻度、加工處理的數據量、響應時間要求等。 數據流圖既是需求分析的工具，也是需求分析的成果之一。數據字典是進行數據收集和數據分析的主要成果。 (3) 需求信息的評審. 開發(fā)過程中的每一個階段都要經過評審，確認任務是否全部完成，避免或糾正工作中出現的錯誤和疏漏。聘請項目外的專家參與評審，可保證評審的質量和客觀性。 評審可能導致開發(fā)過程回溯，甚至會反復多次。但是，一定要使全部的預期目標都達到才能讓需求分析階段的工作暫告一個段落. 需求分析階段的工作成果是寫出一份既切合實際又具有預見的需求說明書，并且附以一整套詳盡的數據流圖和數據字典。 3.概念模型設計概念模型不依賴于具體的計算機系統(tǒng)，他是純粹反映信息需求的概念結構。 建模是在需求分析結果的基礎上展開，常常要對數據進行抽象處理。常用的數據抽象方法是聚集和概括。 er方法是設計概念模型時常用的方法。用設計好的er圖再附以相應的說明書可作為階段成果 概念模型設計可分三步完成。 (1) 設計局部概念模型 ① 確定局部概念模型的范圍 ② 定義實體 ③ 定義聯(lián)系 ④ 確定屬性 ⑤ 逐一畫出所有的局部er圖，并附以相應的說明文件 (2) 設計全局概念模型 建立全局er圖的步驟如下： ① 確定公共實體類型 ② 合并局部er圖 ③ 消除不一致因素 ④ 優(yōu)化全局er圖 ⑤ 畫出全局er圖，并附以相應的說明文件。 (3) 概念模型的評審 概念模型的評審分兩部分進行 第一部分是用戶評審。 第二部分是開發(fā)人員評審。 4.邏輯設計邏輯設計階段的主要目標是把概念模型轉換為具體計算機上dbms所支持的結構數據模型。 邏輯設計的輸入要素包括：概念模式、用戶需求、約束條件、選用的dbms的特性。 邏輯設計的輸出信息包括：dbms可處理的模式和子模式、應用程序設計指南、物理設計指南。 (1) 設計模式與子模式 關系數據庫的模式設計可分四步完成。 ① 建立初始關系模式 ② 規(guī)范化處理 ③ 模式評價 ④ 修正模式 經過多次的模式評價和模式修正，確定最終的模式和子模式。 寫出邏輯數據庫結構說明書。 (2) 編寫應用程序設計指南 根據設計好的模式和應用需求，規(guī)劃應用程序的架構，設計應用程序的草圖，指定每個應用程序的數據存取功能和數據處理功能梗概，提供程序上的邏輯接口。 編寫出應用程序設計指南。 (3) 編寫物理設計指南。 根據設計好的模式和應用需求，整理出物理設計階段所需的一些重要數據和文檔。例如，數據庫的數據容量、各個關系(文件)的數據容量、應用處理頻率、操作順序、響應速度、各個應用的lra和tv、程序訪問路徑建議，等等。這些數據和要求將直接用于物理數據庫的設計。 編寫出物理設計指南。 5.物理設計物理設計是對給定的邏輯數據模型配置一個最適合應用環(huán)境的物理結構。 物理設計的輸入要素包括：模式和子模式、物理設計指南、硬件特性、os和dbms的約束、運行要求等。 物理設計的輸出信息主要是物理數據庫結構說明書。其內容包括物理數據庫結構、存儲記錄格式、存儲記錄位置分配及訪問方法等。 物理設計的步驟如下： (1) 存儲記錄結構 設計綜合分析數據存儲要求和應用需求，設計存儲記錄格式。 (2) 存儲空間分配 存儲空間分配有兩個原則： ①存取頻度高的數據盡量安排在快速、隨機設備上，存取頻度低的數據則安排在速度較慢的設備上。 ②相互依賴性強的數據盡量存儲在同一臺設備上，且盡量安排在鄰近的存儲空間上。 從提高系統(tǒng)性能方面考慮，應將設計好的存儲記錄作為一個整體合理地分配物理存儲區(qū)域。盡可能充分利用物理順序特點，把不同類型的存儲記錄指派到不同的物理群中。 (3) 訪問方法的設計 一個訪問方法包括存儲結構和檢索機構兩部分。存儲結構限定了訪問存儲記錄時可以使用的訪問路徑；檢索機構定義了每個應用實際使用的訪問路徑。 (4) 物理設計的性能評價 ① 查詢響應時間 從查詢開始到有結果顯示之間所經歷的時間稱為查詢響應時間。查詢響應時間可進一步細分為服務時間、等待時間和延遲時間。 在物理設計過程中，要對系統(tǒng)的性能進行評價。性能評價包括時間、空間、效率、開銷等各個方面。 ⊙ cpu服務時間和i/o服務時間的長短取決于應用程序設計。 ⊙ cpu隊列等待時間和i/o隊列等待時間的長短受計算機系統(tǒng)作業(yè)的影響。 ⊙ 設計者可以有限度地控制分布式數據庫系統(tǒng)的通信延遲時間。 ② 存儲空間 存儲空間存放程序和數據。程序包括運行的應用程序、dbms子程序、os子程序等。數據包括用戶工作區(qū)、dbms工作區(qū)、os工作區(qū)、索引緩沖區(qū)、數據緩沖區(qū)等。 存儲空間分為主存空間和輔存空間。設計者只能有限度地控制主存空間，例如可指定緩沖區(qū)的分配等。但設計者能夠有效地控制輔存空間。 ③ 開銷與效率 設計中還要考慮以下各種開銷，開銷增大，系統(tǒng)效率將下降。 ⊙ 事務開銷指從事務開始到事務結束所耗用的時間。更新事務要修改索引、重寫物理塊、進行寫校驗等操作，增加了額外的開銷。更新頻度應列為設計的考慮因素。 ⊙ 報告生成開銷指從數據輸入到有結果輸出這段時間。報告生成占用cpu及i/o的服務時間較長。設計中要進行篩選，除去不必要的報告生成。 ⊙ 對數據庫的重組也是一項大的開銷。設計中應考慮數據量和處理頻度這兩個因數，做到避免或盡量減少重組數據庫。 在物理設計階段，設計、評價、修改這個過程可能要反復多次，最終得到較為完善的物理數據庫結構說明書。 建立數據庫時，dba依據物理數據庫結構說明書，使用dbms提供的工具可以進行數據庫配置。 在數據庫運行時，dba監(jiān)察數據庫的各項性能，根據依據物理數據庫結構說明書的準則，及時進行修正和優(yōu)化操作，保證數據庫系統(tǒng)能夠保持高效率地運行。 6.程序編制及調試在邏輯數據庫結構確定以后，應用程序設計的編制就可以和物理設計并行地展開 程序模塊代碼通常先在模擬的環(huán)境下通過初步調試，然后再進行聯(lián)合調試。聯(lián)合調試的工作主要有以下幾點： (1) 建立數據庫結構 根據邏輯設計和物理設計的結果，用dbms提供的數據語言(ddl)編寫出數據庫的源模式，經編譯得到目標模式，執(zhí)行目標模式即可建立實際的數據庫結構。 (2) 調試運行 數據庫結構建立后，裝入試驗數據，使數據庫進入調試運行階段。運行應用程序，測試 (3) 裝入實際的初始數據 在數據庫正式投入運行之前，還要做好以下幾項工作： (1) 制定數據庫重新組織的可行方案。 (2) 制定故障恢復規(guī)范 (3) 制定系統(tǒng)的安全規(guī)范 7.運行和維護數據庫正式投入運行后，運行維護階段的主要工作是： (1) 維護數據庫的安全性與完整性。 按照制定的安全規(guī)范和故障恢復規(guī)范，在系統(tǒng)的安全出現問題時，及時調整授權和更改密碼。及時發(fā)現系統(tǒng)運行時出現的錯誤，迅速修改，確保系統(tǒng)正常運行。把數據庫的備份和轉儲作為日常的工作，一旦發(fā)生故障，立即使用數據庫的最新備份予以恢復。 (2) 監(jiān)察系統(tǒng)的性能。 運用dbms提供的性能監(jiān)察與分析工具，不斷地監(jiān)控著系統(tǒng)的運行情況。當數據庫的存儲空間或響應時間等性能下降時，立即進行分析研究找出原因，并及時采取措施改進。例如，可通修改某些參數、整理碎片、調整存儲結構或重新組織數據庫等方法，使數據庫系統(tǒng)保持高效率地正常運作。 (3) 擴充系統(tǒng)的功能 在維持原有系統(tǒng)功能和性能的基礎上，適應環(huán)境和需求的變化，采納用戶的合理意見，對原有系統(tǒng)進行擴充，增加新的功能。
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