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  • 关系的三种基本类型
    千次阅读
    2020-09-20 19:43:37
    1. 在关系数据模型中把 记录类型 称为关系模式。(题库)

    2. 数据库管理系统中用于定义和描述数据库逻辑结构的语言称为 数据描述语言。(题库)

    3. 数据模型的三种类型:概念模型、逻辑模型、物理模型

       逻辑模型包括:层次数据模型、网状数据模型、关系数据模型
      
    4. 关系数据模型的四个特点:

      1) 数据结构单一
      2) 采用集合运算
      3) 数据完全独立
      4) 有数学理论支持

    5. 关系数据模型组成的三要素:

      1)关系数据结构
      2)关系数据操作
      3)关系数据完整性约束

    6. 关系数据模型的基本术语:

      关系:一个关系对应一张由行和列组成的二维表,每个关系都有一个关系名。
      元组:表中的一行即一个元组,对应系统中的一条记录。
      属性:表中的列称为属性,每列有一个属性名,相当于表中的字段。
      域:属性的取值范围,是一组具有相同数据类型的集合。
      候选码:能唯一表示关系中一个元组的属性或属性集合,一个关系可以有多个候选码。
      主码:能唯一确定关系中一个元组的属性或属性组合,一个关系只有一个主码。
      外码:关系中属性或属性集合不是本关系的主码,而是另一张表的主码。
      全码:关系中所有属性组成的候选码。
      分量:元组中一个属性的值,相当于表中字段的值。

    7. 关系运算:

      1)选择运算
      2)投影运算
      3)连接运算

    8. 关系完整性约束;

      1)实体完整系
      2)参照完整性
      3)用户定义完整性

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  • 视图是从一个或几个基本表(或视图)导出的表。它与基本表不同,是一个虚表。数据库中只存放视图的定义,而不存放视图对应的数据,这些数据仍存放在原来的基本表中。 所以一旦基本表中的数据发生变化,从视图中查询...

    视图概述

    视图是从一个或几个基本表(或视图)导出的表。它与基本表不同,是一个虚表。数据库中只存放视图的定义,而不存放视图对应的数据,这些数据仍存放在原来的基本表中。
    所以一旦基本表中的数据发生变化,从视图中查询出的数据也就随之改变了。从这个意义上讲,视图就像一个窗口,透过它可以看到数据库中自己感兴趣的数据及其变化。
    视图一经定义,就可以和基本表一样被查询、删除。也可以在一个视图之上再定义新的视图,但对视图的更新(增、删、改)操作则有一定的限制。

    视图只存定义,每次查看视图就相当于执行一次语句。

    视图的特点

    • 虚表,是从一个或几个基本表(或视图)导出的表,而不是一个实际的表
    • 只存放视图的定义,不存放视图对应的数据
    • 基表中的数据发生变化,从视图中查询出的数据也随之改变

    ⭐️关系的三种基本类型

    关系可以有三种类型:基本关系(又称基本表)、査询表和视图表

    基本表是实际存在的表,它是实际存储数据的逻辑表示;查询表是査询结果对应的表;视图表是由基本表或其他视图表导出的表,是表,不对应实际存储的数据。

    视图与表的区别

    先说结论:视图与select查询语句查询结果表并不是一回事。

    1. 视图是已经编译好的sql语句,而表不是。
    2. 视图没有实际的物理记录,而表有。
    3. 表是内容,视图是窗口
    4. 表占用实际物理空间而视图不占用物理空间,视图只在逻辑上存在
    5. 表可以随时进行任意修改,但视图的修改有很大限制。
    6. 表是模式,视图是外模式
    7. 视图是查看数据表的一种方法,可以查询数据表中某些字段构成的数据,只是一些SQL语句的集合。从安全的角度说,视图可以不给用户接触数据表,从而不知道表结构。
    8. 表属于全局模式中的表,是实表;视图属于局部模式的表,是虚表。
    9. 视图的建立和删除只影响视图本身,不影响对应的基本表。
    10. 视图是从一个或几个基本表(或视图)导出的虚表,而不是一个实际的表

    视图与查询表的区别

    视图是一种虚拟的表,是一个为了简化复杂查询语句的书写,另外也提高了数据库一定的安全性。

    查询是利用sql语句按照用户的需求自定义查询,更加灵活,查一次用一次。select查询的是一个结果集(元组的集合),视图是一个虚标。

    可以理解为表最稳定,一般就放在那里;有时候不想给别人看整张表,就弄一个视图,但也相对稳定一点;查询最不稳定,需要什么再临时查,非常灵活多变。

    [参考文章](

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  • python中有哪些基本数据类型

    万次阅读 2021-01-12 00:29:40
    python的基本数据类型有哪些?下面一一给大家介绍:1、数字 ---> int类当然对于数字,Python的数字类型有int整型、long长整型、float浮点数、complex复数、以及布尔值(0和1),这里只针对int整型进行介绍学习。在...

    python的基本数据类型有哪些?下面一一给大家介绍:

    1、数字 ---> int类

    当然对于数字,Python的数字类型有int整型、long长整型、float浮点数、complex复数、以及布尔值(0和1),这里只针对int整型进行介绍学习。

    在Python2中,整数的大小是有限制的,即当数字超过一定的范围不再是int类型,而是long长整型,而在Python3中,无论整数的大小长度为多少,统称为整型int。

    其主要方法有以下两种:

    int -->将字符串数据类型转为int类型, 注:字符串内的内容必须是数字

    bit_length() -->将数字转换为二进制,并且返回最少位二进制的位数

    2、布尔值 --->bool类

    对于布尔值,只有两种结果即True和False,其分别对应与二进制中的0和1。而对于真即True的值太多了,我们只需要了解假即Flase的值有哪些---》None、空(即 [ ]/( ) /" "/{ })、0;

    相关推荐:《python视频教程》

    3、字符串 --->str类

    关于字符串是Python中最常用的数据类型,其用途也很多,我们可以使用单引号 ‘’或者双引号“”来创建字符串。

    字符串是不可修改的。所有关于字符我们可以从 索引、切片、长度、遍历、删除、分割、清除空白、大小写转换、判断以什么开头等方面对字符串进行介绍。

    创建字符串

    切片

    索引--> index()、find()

    index()与find()的不同之处在于:若索引的该字符或者序列不在字符串内,对于index--》ValueError: substring not found,而对于find -->返回 -1。

    长度 -->len()

    注:len()方法-->同样可以用于其他数据类型,例如查看列表、元组以及字典中元素的多少。

    删除 --> del

    判断字符串内容 --> isalnum()、isalpha()、isdigit()

    大小写转换 --> capitalize()、lower()、upper()、title()、casefold()

    判断以什么开头结尾 --> startswith()、endswith()

    扩展-->expandtabs()

    格式化输出-->format()、format_map()

    join方法

    分割 --> split()、partition()

    替代 -->replace

    替换 -->makestran 、translate

    4、列表 --->list类

    列表是由一系列特定元素顺序排列的元素组成的,它的元素可以是任何数据类型即数字、字符串、列表、元组、字典、布尔值等等,同时其元素也是可修改的。

    其形式为:

    names = ['little-five","James","Alex"]2 #或者3 names = list(['little-five","James","Alex"])

    索引、切片

    追加-->append()

    拓展-->extend()

    注:扩展extend与追加append的区别:-->前者为添加将元素作为一个整体添加,后者为将数据类型的元素分解添加至列表内。例:

    insert() -->插入

    pop() -->取出

    remove()-->移除、del -->删除

    sorted()-->排序,默认正序,加入reverse =True,则表示倒序

    5、元组 --->tuple类

    元组即为不可修改的列表。其于特性跟list相似。其使用圆括号而不是方括号来标识。

    #元组name = ("little-five","xiaowu")print(name[0])

    6、字典 --->dict类

    字典为一系列的键-值对,每个键值对用逗号隔开,每个键都与一个值相对应,可以通过使用键来访问对应的值。无序的。

    键的定义必须是不可变的,即可以是数字、字符串也可以是元组,还有布尔值等。

    而值的定义可以是任意数据类型。

    遍历 -->items、keys、values

    7、集合 -->set类

    关于集合set的定义:在我看来集合就像一个篮子,你可以往里面存东西也可往里面取东西,但是这些东西又是无序的,你很难指定单独去取某一样东西;同时它又可以通过一定的方法筛选去获得你需要的那部分东西。故集合可以 创建、增、删、关系运算。

    集合的特性:

    1、去重

    2、无序

    3、每个元素必须为不可变类型即(hashable类型,可作为字典的key)。

    创建:set、frozenset

    增: add、update

    删除:pop、remove、discard

    关系运算:交集 & 、并集 | 、差集 - 、交差补集 ^ 、 issubset 、isupperset

    判断两个集合的关系是否为子集、父集 --> issubset 、isupperset

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  • 图像四种基本类型简介

    万次阅读 2019-05-05 14:28:25
    在计算机中,按照颜色和灰度的多少可以将图像分为四种基本类型。  1. 二值图像  2. 灰度图像  3. 索引图像  4. 真彩色RGB图像 1. 二值图像 一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成,“0”代表黑色,...

    在计算机中,按照颜色和灰度的多少可以将图像分为四种基本类型。

      1. 二值图像

      2. 灰度图像

      3. 索引图像

      4. 真彩色RGB图像

     

    1. 二值图像

    一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成,“0”代表黑色,“1”代白色。由于每一像素(矩阵中每一元素)取值仅有0、1两种可能,所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别(OCR)和掩膜图像的存储。

    2. 灰度图像

    灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0,255]。因此其数据类型一般为8位无符号整数的(int8),这就是人们经常提到的256灰度图像。“0”表示纯黑色,“255”表示纯白色,中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色。在某些软件中,灰度图像也可以用双精度数据类型(double)表示,像素的值域为[0,1],0代表黑色,1代表白色,0到1之间的小数表示不同的灰度等级。二值图像可以看成是灰度图像的一个特例。

    3. 索引图像

    索引图像的文件结构比较复杂,除了存放图像的二维矩阵外,还包括一个称之为颜色索引矩阵MAP的二维数组。MAP的大小由存放图像的矩阵元素值域决定,如矩阵元素值域为[0,255],则MAP矩阵的大小为256Ⅹ3,用MAP=[RGB]表示。MAP中每一行的三个元素分别指定该行对应颜色的红、绿、蓝单色值,MAP中每一行对应图像矩阵像素的一个灰度值,如某一像素的灰度值为64,则该像素就与MAP中的第64行建立了映射关系,该像素在屏幕上的实际颜色由第64行的[RGB]组合决定。也就是说,图像在屏幕上显示时,每一像素的颜色由存放在矩阵中该像素的灰度值作为索引通过检索颜色索引矩阵MAP得到。索引图像的数据类型一般为8位无符号整形(int8),相应索引矩阵MAP的大小为256Ⅹ3,因此一般索引图像只能同时显示256种颜色,但通过改变索引矩阵,颜色的类型可以调整。索引图像的数据类型也可采用双精度浮点型(double)。索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像,如Windows中色彩构成比较简单的壁纸多采用索引图像存放,如果图像的色彩比较复杂,就要用到RGB真彩色图像。

    4. 真彩色RGB图像

    RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。与索引图像一样,它分别用红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色的组合来表示每个像素的颜色。但与索引图像不同的是,RGB图像每一个像素的颜色值(由RGB三原色表示)直接存放在图像矩阵中,由于每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示,M、N分别表示图像的行列数,三个M x N的二维矩阵分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量。RGB图像的数据类型一般为8位无符号整形,通常用于表示和存放真彩色图像,当然也可以存放灰度图像。

     

    灰度图像按行列存储,每列仅含一个通道
     
     
      RGB图像存储方式如下,每列含有三个通道(注意:通道的顺序是 BGR 而不是 RGB)
      

    通常情况,内存足够大的话,图像的每一行是连续存放的,也就是在内存上图像的所有数据存放成一行,这中情况在访问时可以提供很大方便。

    可以用 isContinuous()函数来判断图像数组是否为连续的。

     

     

    rgb图像和索引图像的主要区别 

     

    1、RGB彩色模式图像:又叫加色模式图,是屏幕显示的最佳颜色,由红、绿、蓝三种颜色组成,每一种颜色可以有0-255的亮度变化。 

     

    2、索引颜色图像:这种颜色下图像像素用一个字节表示它最多包含有256色的色表储存并索引其所用的颜色,它图像质量不高。它的数据信息包括一个数据矩阵和一个双精度色图矩阵,它的数据矩阵中的值直接指定该点的颜色为色图矩阵中的某一种,色图矩阵中,每一行表示一种颜色,每行有三个数据,分别表示该种颜色中红、绿、蓝的比例情况,所有元素值都在[0,1]内。占空间较少。通常用于网络上的图片传输、对图像像素、大小有严格要求的地方。

     

    转载自:http://www.cnblogs.com/theBoyisNone/p/5656172.html

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