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数据库分析原则有哪些,数据库的检索原则是什么

来源:整理 时间:2024-11-15 18:26:32 编辑:黑码技术 手机版

1,数据库的检索原则是什么

数据库检索的原理和方法:倒排文档 是以文献中具有检索意义的字段为依据建立起来的文档,可与印刷型检索工具串的“索引”相对应。如有: 主题倒排文档 关键词倒排文档 著者倒排文档 分子式倒排文档 专利号倒排文档 文献数据库检索步骤 分析课题,确定检索要求和目标--〉拟定检索词,检索式--〉选择数据库,确定检索途径--〉 实施检索并显示检索结果--〉用检索技术优化检索结果--〉选择输出(打印、拷贝或发送至电子邮箱) 审清主题 确认检索方向 选择合适的信息源 用好检索策略 评价检索结果 调整检索策略

数据库的检索原则是什么

2,六西格玛数据分析的原则有哪些

六西格玛数据分析中,是要用各种工具来将数据转化为有用的信息,用数据来说话。但是这种转化并不那么简单,在做项目过程中,面对的问题是非常复杂的,牵涉的原因是多方面的,因此数据分析也应该是个不断循环的过程,  有效地进行数据的分析,有以下三个原则:  ①明确要分析的方向  通过大量工程实践可知,在我们的工作中存在着海量数据,数量之大很容易让人们觉得无从下手。这就需要我们在作项目的时候要明确分析方向,重新认识项目立项报告中的问题陈述、缺陷定义、团队目标。  ②不断提出假设  要根据项目的目标做出假设,这会帮助决定如何分析数据。但要清楚知道假设是有缺陷的,假设有可能被证实是不正确的,只有不断地改进缺陷,提出新的假设,才能获得正确的假设。  ③提出关于数据的更多的问题  如果只局限在一个问题上,不敢肯定是否抓住了正确的问题,要注意事件发生频率、影响程度与问题缺陷相关的问题。
1.真诚关心顾客。 6西格玛把顾客放在第一位。例如在衡量部门或员工绩效时,必须站在顾客的角度思考。先了解顾客的需求是什么,再针对这些需求来设定企业目标,衡量绩效。 2. 根据资料和事实管理。 近年来,虽然知识管理渐渐受到重视,但是大多数企业仍然根据意见和假设来作决策。6西格玛的首要规则便是厘清,要评定绩效,究竟应该要做哪些衡量(measurement),然后再运用资料和分析,了解公司表现距离目标有多少差距。 3. 以流程为重。 无论是设计产品,或提升顾客满意,6西格玛都把流程当作是通往成功的交通工具,是一种提供顾客价值与竞争优势的方法。 4. 主动管理。 企业必须时常主动去做那些一般公司常忽略的事情,例如设定远大的目标,并不断检讨;设定明确的优先事项;强调防范而不是救火;常质疑「为什么要这么做」,而不是常说「我们都是这么做的」。 5. 协力合作无界限。 改进公司内部各部门之间、公司和供货商之间、公司和顾客间的合作关系,可以为企业带来巨大的商机。6西格玛强调无界限的合作,让员工了解自己应该如何配合组织大方向,并衡量企业的流程中,各部门活动之间,有什么关联性。, 6.追求完美,但同时容忍失败。 在6西格玛企业中,员工不断追求一个能够提供较好服务,又降低成本的方法。企业持续追求更完美,但也能接受或处理偶发的挫败,从错误中学习。 转自爱问知识人

六西格玛数据分析的原则有哪些

3,在系统设计中对数据库的设计应考虑哪些设计原则

数据库是整个软件应用的根基,是软件设计的起点,它起着决定性的质变作用,因此我们必须对数据库设计高度重视起来,培养设计良好数据库的习惯,是一个优秀的软件设计师所必须具备的基本素质条件! 那么我们要做到什么程度才是对的呢?下面就说说数据库设计的原则: 1、数据库设计最起码要占用整个项目开发的40%以上的时间 数据库是需求的直观反应和表现,因此设计时必须要切实符合用户的需求,要多次与用户沟通交流来细化需求,将需求中的要求和每一次的变化都要一一体现在数据库的设计当中。如果需求不明确,就要分析不确定的因素,设计表时就要事先预留出可变通的字段,正所谓“有备无患”。 2、数据库设计不仅仅停留于页面demo的表面 页面内容所需要的字段,在数据库设计中只是一部分,还有系统运转、模块交互、中转数据、表之间的联系等等所需要的字段,因此数据库设计绝对不是简单的基本数据存储,还有逻辑数据存储。 3、数据库设计完成后,项目80%的设计开发在你脑海中就已经完成了 每个字段的设计都是有他必要的意义的,你在设计每一个字段的同时,就应该已经想清楚程序中如何去运用这些字段,多张表的联系在程序中是如何体现的。换句话说,你完成数据库设计后,程序中所有的实现思路和实现方式在你的脑海中就已经考虑过了。如果达不到这种程度,那当进入编码阶段后,才发现要运用的技术或实现的方式数据库无法支持,这时再改动数据库就会很麻烦,会造成一系列不可预测的问题。 4、数据库设计时就要考虑到效率和优化问题 一开始就要分析哪些表会存储较多的数据量,对于数据量较大的表的设计往往是粗粒度的,也会冗余一些必要的字段,已达到尽量用最少的表、最弱的表关系去存储海量的数据。并且在设计表时,一般都会对主键建立聚集索引,含有大数据量的表更是要建立索引以提供查询性能。对于含有计算、数据交互、统计这类需求时,还要考虑是否有必要采用存储过程。 5、添加必要的(冗余)字段 像“创建时间”、“修改时间”、“备注”、“操作用户IP”和一些用于其他需求(如统计)的字段等,在每张表中必须都要有,不是说只有系统中用到的数据才会存到数据库中,一些冗余字段是为了便于日后维护、分析、拓展而添加的,这点是非常重要的,比如黑客攻击,篡改了数据,我们便就可以根据修改时间和操作用户IP来查找定位。 6、设计合理的表关联 若多张表之间的关系复杂,建议采用第三张映射表来关联维护两张表之间的关系,以降低表之间的直接耦合度。若多张表涉及到大数据量的问题,表结构尽量简单,关联也要尽可能避免。 7、设计表时不加主外键等约束性关联,系统编码阶段完成后再添加约束性关联 这样做的目的是有利于团队并行开发,减少编码时所遇到的问题,表之间的关系靠程序来控制。编码完成后再加关联并进行测试。不过也有一些公司的做法是干脆就不加表关联。 8、选择合适的主键生成策略

在系统设计中对数据库的设计应考虑哪些设计原则

4,数据库问题求高手解决

思路:1. 需求分析2. 概念模型设计3. 逻辑模型设计4. 数据库物理设计与数据库保护设计5. 处理功能设计6. 数据库应用系统的实现7. 数据库应用系统运行1.需求分析? 用户需求:系统现状,要解决的主要问题,达到的具体指标等。? 业务流程分析:描述系统的业务流程,画出规范的业务流程图。? 信息需求分析? 资料收集:了解业务流程中用到的相关实体对象及其属性信息。? 事项分析:分析资料中的数据,检查是否有要补充的基本数据项,是否有要改进的地方,补充改进之后,得出所有基本项。? 功能需求分析:改进完善业务流程图,分析用户需要系统完成哪些任务,逐层分解,画出功能层次图。2. 概念模型设计按照ERD设计原则进行概念模型设计,具体原则如下:原则①确定实体:能独立存在的事物,例如人、物、事、地、团体、机构、活动、事项等等,在其有多个由基本项描述的特性时,就应把它作为实体。原则②确定联系:两个或多个实体间的关联与结合,如主管,从属,组成,占有,作用,配合,协同等等,当需要予以关注时,应作为联系。实体间的联系可分为一对一、一对多、多对多等三类,在确定联系时还要确定其类型。原则③确定属性:实体的属性是实体的本质特征。实体应有标识属性(能把不同个体区分开来的属性组),并指定其中一个作为主标识。联系的属性是联系的结果或状态。原则④一事一地:信息分析中得到的基本项要在且仅在实体联系图中的一个地方作为属性出现。这条原则是对ERD的检验原则,对确定其构思是否正确具有很大的意义。首先要看ERD中有没有重复出现的属性名,如果有,一定是错误的,要分析原因,消除重复。然后要看有无不在信息分析中作为基本项出现的属性,如果有,不一定是错误,但如果不符合基本项的要求,就是错误的,要分析原因,予以改正;如果是基本项,则往往是业务流程用到的资料不太完备,数据库设计者与用户协商后加上去的,要分析增加是否真有必要;如果信息分析中列出的基本项在ERD中没有作为属性出现,则一定要分析原因:有时是不小心遗漏了,那就要补充到适当的地方;有的是联系的表现形式。上图符合一事一地检验原则3. 逻辑模型设计一般逻辑模型设计:写出由ERD导出一般关系模型的四条原则,列出数据库初步构思的关系框架(二维表的表头)[与具体DBMS无关],并检查改进之。具体逻辑模型设计:按所用的DBMS要求,设计表(文件)的具体结构,在关系框架下补充字段类型、长度、小数位数等行。4. 数据库物理设计与数据库保护设计? 设计索引:在表(文件)的具体结构关系框架下补充字段索引行或在框架外补充索引说明,指出索引字段或索引表达式、索引类型。? 设计表间关系:列出父表与子表的关联索引,指出要建立的表间关系的类型。? 完整性设计:列出主要字段完整性的字段名、完整性约束条件;列出记录完整性约束及其约束条件;列出参照完整性表。? 在有多个用户操作时,考虑用户授权与安全性控制。5. 处理功能设计注意:此时系统未实现,设计结构都是写出或画出的,而不能是系统运行生成的? 模块设计:用户身份验证、菜单等。? 子模块设计:按系统业务要求设计各项业务模块和系统管理模块,要能完成系统业务和系统管理功能。6. 数据库应用系统的实现? 数据库及其表结构的建立:建立数据库描述文件及用命令定义并建立其数据库表),注意完整性、索引与永久关联的实现,并附打印出的源模式(CREATE TABLE命令)与作为命令执行结果的数据库表结构及其关联图、参照完整性表。? 数据输入:实现5.2.1中的输入程序后,用这些输入程序或系统的追加插入命令录入数据,并打印出的各表的内容。7. 数据库应用系统运行? 写出系统操作使用的简要说明。? 按使用说明运行系统并打印出运行结果(至少有两个查询结果和两个报表输出结果)。? 系统评价:采用的有特色的技术与技巧;成功之处与主要特点;系统会改进完善之处和进一步工作的打算。
把代码帖上来~`另外标一下哪一行有错误 ======================= 两个错误原因~` 1.不要在你数据库开着的情况下去访问网站~`否则会出这个错~` 2.默认指定的odbc数据源错误~`换成这个: <% dim conn,connstr connstr="dbq="&server.mappath("#.mdb")&";driver={microsoft access driver (*.mdb)};" set conn=server.createobject("adodb.connection") conn.open connstr %> 以上确定没问题后~`开始>运行>cmd>输入:iisreset -restart>回车 问题解决!

5,数据库设计技巧是什么

数据库设计包括应用与设计,重在设计。而数据库技术仅是应用,重在应用。就难度而言,其实三级并不比二级难多少。
(需求分析阶段)1) 理解客户需求,询问用户如何看待未来需求变化。让客户解释其需求,而且随着开发的继续,还要经常询问客户保证其需求仍然在开发的目的之中。2) 了解企业业务可以在以后的开发阶段节约大量的时间。3) 重视输入输出。在定义数据库表和字段需求(输入)时,首先应检查现有的或者已经设计出的报表、查询和视图(输出)以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。举例:假如客户需要一个报表按照邮政编码排序、分段和求和,你要保证其中包括了单独的邮政编码字段而不要把邮政编码糅进地址字段里。4) 创建数据字典和er 图表er 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。er图对表明表之间关系很有用,而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对sql表达式的文档化来说这是完全必要的。5) 定义标准的对象命名规范数据库各种对象的命名必须规范。 (数据库逻辑设计)表设计原则1) 标准化和规范化数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式,但third normal form(3nf)通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说,遵守3nf 标准的数据库的表设计原则是:“one fact in one place”即某个表只包括其本身基本的属性,当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点:有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。举例:某个存放客户及其有关定单的3nf数据库就可能有两个表:customer 和order。order 表不包含定单关联客户的任何信息,但表内会存放一个键值,该键指向customer 表里包含该客户信息的那一行。事实上,为了效率的缘故,对表不进行标准化有时也是必要的。2) 数据驱动采用数据驱动而非硬编码的方式,许多策略变更和维护都会方便得多,大大增强系统的灵活性和扩展性。举例,假如用户界面要访问外部数据源(文件、xml 文档、其他数据库等),不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持表里。还有,如果用户界面执行工作流之类的任务(发送邮件、打印信笺、修改记录状态等),那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。角色权限管理也可以通过数据驱动来完成。事实上,如果过程是数据驱动的,你就可以把相当大的责任推给用户,由用户来维护自己的工作流过程。3) 考虑各种变化在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。举例,姓氏就是如此(注意是西方人的姓氏,比如女性结婚后从夫姓等)。所以,在建立系统存储客户信息时,在单独的一个数据表里存储姓氏字段,而且还附加起始日和终止日等字段,这样就可以跟踪这一数据条目的变化。4) 每个表中都应该添加的3 个有用的字段drecordcreationdate,在vb 下默认是now(),而在sql server  · 下默认为getdate()srecordcreator,在sql server 下默认为not null default  · usernrecordversion,记录的版本标记;有助于准确说明记录中出现null 数据或者丢失数据的原因  ·5) 对地址和电话采用多个字段描述街道地址就短短一行记录是不够的。 address_line1、address_line2 和address_line3 可以提供更大的灵活性。还有,电话号码和邮件地址最好拥有自己的数据表,其间具有自身的类型和标记类别。6) 使用角色实体定义属于某类别的列在需要对属于特定类别或者具有特定角色的事物做定义时,可以用角色实体来创建特定的时间关联关系,从而可以实现自我文档化。举例:用person 实体和person_type 实体来描述人员。比方说,当john smith, engineer 提升为john smith, director 乃至最后爬到john smith, cio 的高位,而所有你要做的不过是改变两个表person 和person_type 之间关系的键值,同时增加一个日期/时间字段来知道变化是何时发生的。这样,你的person_type 表就包含了所有person 的可能类型,比如associate、engineer、director、cio 或者ceo 等。还有个替代办法就是改变person 记录来反映新头衔的变化,不过这样一来在时间上无法跟踪个人所处位置的具体时间。7) 选择数字类型和文本类型尽量充足在sql 中使用smallint 和tinyint 类型要特别小心。比如,假如想看看月销售总额,总额字段类型是smallint,那么,如果总额超过了$32,767 就不能进行计算操作了。而id 类型的文本字段,比如客户id 或定单号等等都应该设置得比一般想象更大。假设客户id 为10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为12 或者13 个字符长。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。8) 增加删除标记字段在表中包含一个“删除标记”字段,这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行;最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。 (数据库逻辑设计)键选择原则:1) 键设计4 原则为关联字段创建外键。所有的键都必须唯一。避免使用复合键。外键总是关联唯一的键字段。2) 使用系统生成的主键设计数据库的时候采用系统生成的键作为主键,那么实际控制了数据库的索引完整性。这样,数据库和非人工机制就有效地控制了对存储数据中每一行的访问。采用系统生成键作为主键还有一个优点:当拥有一致的键结构时,(不让主键具有可更新性)在确定采用什么字段作为表的键的时候,可一定要小心用户将要编辑的字段。通常的情况下不要选择用户可编辑的字段作为键。4) 可选键有时可做主键把可选键进一步用做主键,可以拥有建立强大索引的能力。索引使用原则:索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。1) 逻辑主键使用唯一的成组索引,对系统键(作为存储过程)采用唯一的非成组索引,对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大,表如何进行访问,还有这些访问是否主要用作读写。2) 大多数数据库都索引自动创建的主键字段,但是可别忘了索引外键,它们也是经常使用的键,比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。3) 不要索引memo/note 字段,不要索引大型字段(有很多字符),这样作会让索引占用太多的存储空间。4) 不要索引常用的小型表不要为小型数据表设置任何键,假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。 (数据库逻辑设计)1) 完整性实现机制:实体完整性:主键参照完整性:父表中删除数据:级联删除;受限删除;置空值父表中插入数据:受限插入;递归插入父表中更新数据:级联更新;受限更新;置空值dbms对参照完整性可以有两种方法实现:外键实现机制(约束规则)和触发器实现机制用户定义完整性:not null;check;触发器2) 用约束而非商务规则强制数据完整性采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于商务层保证数据完整性;它不能保证表之间(外键)的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。3) 强制指示完整性在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。4) 使用查找控制数据完整性控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找:国家代码、状态代码等。5) 采用视图为了在数据库和应用程序代码之间提供另一层抽象,可以为应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。 1) 避免使用触发器触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器,你最好集中对它文档化。2) 使用常用英语(或者其他任何语言)而不要使用编码在创建下拉菜单、列表、报表时最好按照英语名排序。假如需要编码,可以在编码旁附上用户知道的英语。3) 保存常用信息让一个表专门存放一般数据库信息非常有用。在这个表里存放数据库当前版本、检查/修复(对 access)、关联设计文档的名称、客户等信息。这样可以实现一种简单机制跟踪数据库,当客户抱怨他们的数据库没有达到希望的要求而与你联系时,这样做对非客户机/服务器环境特别有用。4) 包含版本机制在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。时间一长,用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。把版本信息直接存放到数据库中更为方便。5) 编制文档采用给表、列、触发器等加注释的数据库工具。对开发、支持和跟踪修改非常有用。对数据库文档化,或者在数据库自身的内部或者单独建立文档。这样,当过了一年多时间后再回过头来做第2 个版本,犯错的机会将大大减少。6) 测试、测试、反复测试建立或者修订数据库之后,必须用用户新输入的数据测试数据字段。最重要的是,让用户进行测试并且同用户一道保证选择的数据类型满足商业要求。测试需要在把新数据库投入实际服务之前完成。7) 检查设计在开发期间检查数据库设计的常用技术是通过其所支持的应用程序原型检查数据库。换句话说,针对每一种最终表达数据的原型应用,保证你检查了数据模型并且查看如何取出数据。
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