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    以下不同的数据库类型中,哪些不属于关系数据库范畴

    正确答案: A C D   你的答案: A C (错误)

    MongoDB
    PostgreSQL
    Redis
    HBase


    只有B属于关系型数据库;
    A  Mongodb数据属于文档型非关系数据库;
    C  Redis属于KV键值数据库
    D  Hbase属于列数据库

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  • 数据库 - 关系代数与关系运算

    万次阅读 2015-05-05 09:12:58
    概述 传统的集合运算 (并,差,交,笛卡尔积) 专门的关系运算并(Union)R和S 具有相同的目n(即两个关系都有n个属性) 相应的属性取自同一个域R∪S 仍为n目关系,由属于R或属于...仍为n目关系,由属于R而不属于

    概述
    传统的集合运算 (并,差,交,笛卡尔积)
    专门的关系运算

    并(Union)

    R和S
    具有相同的目n(即两个关系都有n个属性)
    相应的属性取自同一个域
    
    R∪S 
    仍为n目关系,由属于R或属于S的元组组成
                 R∪S = { t|t  R∨t S }
    

    差(Difference)

    R和S
    具有相同的目n
    相应的属性取自同一个域
    
    R - S 
    仍为n目关系,由属于R而不属于S的所有元组组成
                    R -S = { t|tR∧tS }
    

    交(Intersection)

    R和S
    具有相同的目n
    相应的属性取自同一个域
    
    R∩S
    仍为n目关系,由既属于R又属于S的元组组成
                        R∩S = { t|t  R∧t S }
                  R∩S = R –(R-S)
    

    笛卡尔积(Cartesian Product)

    
    R: n目关系,k1个元组
    S: m目关系,k2个元组
    R×S 
    列:(n+m)列元组的集合
    元组的前n列是关系R的一个元组
    后m列是关系S的一个元组
    行:k1×k2个元组
    R×S = {tr ts |tr R ∧ tsS }
    

    专门的关系运算

    先引入几个记号

    (1) R,tR,t[Ai]
             设关系模式为R(A1,A2,…,An)
             它的一个关系设为R
              tR表示t是R的一个元组
              t[Ai]则表示元组t中相应于属性Ai的一个分量 
    2A,t[A], AA={Ai1,Ai2,…,Aik},其中Ai1,Ai2,…,Aik是A1,A2,…,An中的一部分,则A称为属性列或属性组。
       t[A]=(t[Ai1],t[Ai2],…,t[Aik])表示元组t在属性列A上诸分量的集合。
       A则表示{A1,A2,…,An}中去掉{Ai1,Ai2,…,Aik}后剩余的属性组。 
    
    3tr ts
        R为n目关系,S为m目关系。
        tr R,tsS, tr ts称为元组的连接。
        tr ts是一个n + m列的元组,前n个分量为R中的一个n元组,后m个分量为S中的一个m元组。 
    
    4)象集Zx
      给定一个关系R(X,Z),X和Z为属性组。
      当t[X]=x时,x在R中的象集(Images Set)为:
                   Zx={t[Z]|t R,t[X]=x}
        它表示R中属性组X上值为x的诸元组在Z上分量的集合 
    

    连接

    1)连接也称为θ连接
    2)连接运算的含义
    从两个关系的笛卡尔积中选取属性间满足一定条件的元组
         R         S = {          | tr  R∧ts S∧tr[A]θts[B] }
    
    A和B:分别为R和S上度数相等且可比的属性组
    θ:比较运算符 
        连接运算从R和S的广义笛卡尔积R×S中选取(R关系)在A属性组上的值与(S关系)在B属性组上值满足比较关系θ的元组 
    
    3)两类常用连接运算
    等值连接(equijoin) 
    什么是等值连接
    θ为“=”的连接运算称为等值连接 
    等值连接的含义
    从关系R与S的广义笛卡尔积中选取A、B属性值相等的那些元组,即等值连接为:
            R    S = {          | tr R∧ts S∧tr[A] = ts[B] }  
    
    自然连接(Natural join) 
    自然连接是一种特殊的等值连接
    两个关系中进行比较的分量必须是相同的属性组(同名同域:必须具有相同的属性名,并且出自相同的域集)
    在结果中把重复的属性列去掉
    自然连接的含义
        R和S具有相同的属性组B
            R   S = {         | tr R∧ts S∧tr[B] = ts[B] }  
    一般的连接操作是从行的角度进行运算。
            自然连接还需要取消重复列,所以是同时从行和列的角度进行运算。 
    
    外连接
    在做自然连接时,如果把舍弃的元组也保存在结果关系中,而在其他属性上填空值(Null),这种连接就叫做外连接(OUTER JOIN)。
    左外连接
    在做自然连接时,如果只把左边关系R中要舍弃的元组保留就叫做左外连接(LEFT OUTER JOINLEFT JOIN)
    右外连接
    在做自然连接时,如果只把右边关系S中要舍弃的元组保留就叫做右外连接(RIGHT OUTER JOINRIGHT JOIN)。 
    

    除(Division)

    给定关系R (X,Y) 和S (Y,Z),其中X,Y,Z为属性组。
    R中的Y与S中的Y可以有不同的属性名,但必须出自相同的域集。
    R与S的除运算得到一个新的关系P(X),
    P是R中满足下列条件的元组在 X 属性列上的投影:
    元组在X上分量值x的象集Yx包含S在Y上投影的集合,记作:
           R÷S = {tr [X] | tr  R∧πY (S)  Yx }
           Yx:x在R中的象集,x = tr[X]
    
    在关系R中,A可以取四个值{a1,a2,a3,a4}
        a1的象集为 {(b1,c2),(b2,c3),(b2,c1)}
        a2的象集为 {(b3,c7),(b2,c3)}
        a3的象集为 {(b4,c6)}
        a4的象集为 {(b6,c6)}
    S在(B,C)上的投影为
               {(b1,c2),(b2,c1),(b2,c3) }
    只有a1的象集包含了S在(B,C)属性组上的投影
         所以     R÷S ={a1} 
    
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  • 关系数据库关系数据库的区别

    万次阅读 2018-11-01 20:50:59
    当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft ...1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件,需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便宜。 2)查询速度:nosql数据库将数...

    当前主流的关系型数据库Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

    非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。

    nosql和关系型数据库比较?
    优点:
    1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便宜。
    2)查询速度:nosql数据库将数据存储于缓存之中,关系型数据库将数据存储在硬盘中,自然查询速度远不及nosql数据库。
    3)存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式,而数据库则只支持基础类型。
    4)扩展性:关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。
    缺点:
    1)维护的工具和资料有限,因为nosql是属于新的技术,不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。
    2)不提供对sql的支持,如果不支持sql这样的工业标准,将产生一定用户的学习和使用成本。

    3)不提供关系型数据库对事物的处理。


    非关系型数据库的优势:1. 性能NOSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。2. 可扩展性同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。

    关系型数据库的优势:1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。2. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。对于这两类数据库,对方的优势就是自己的弱势,反之亦然。




    关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。

     

    关系型数据库的优势:

    1. 保持数据的一致性(事务处理)

    2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处)

    3. 可以进行Join等复杂查询

    其中能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。

     

    关系型数据库的不足:

    不擅长的处理

    1. 大量数据的写入处理

    2. 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更

    3. 字段不固定时应用

    4. 对简单查询需要快速返回结果的处理

    --大量数据的写入处理

    读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负,大部分网站已使用主从复制技术实现读写分离,以提高读写性能和读库的可扩展性。

    所以在进行大量数据操作时,会使用数据库主从模式。数据的写入由主数据库负责,数据的读入由从数据库负责,可以比较简单地通过增加从数据库来实现规模化,但是数据的写入却完全没有简单的方法来解决规模化问题。

    第一,要想将数据的写入规模化,可以考虑把主数据库从一台增加到两台,作为互相关联复制的二元主数据库使用,确实这样可以把每台主数据库的负荷减少一半,但是更新处理会发生冲突,可能会造成数据的不一致,为了避免这样的问题,需要把对每个表的请求分别分配给合适的主数据库来处理。

    第二,可以考虑把数据库分割开来,分别放在不同的数据库服务器上,比如将不同的表放在不同的数据库服务器上,数据库分割可以减少每台数据库服务器上的数据量,以便减少硬盘IO的输入、输出处理,实现内存上的高速处理。但是由于分别存储字不同服务器上的表之间无法进行Join处理,数据库分割的时候就需要预先考虑这些问题,数据库分割之后,如果一定要进行Join处理,就必须要在程序中进行关联,这是非常困难的。

     

     

    --为有数据更新的表做索引或表结构变更

    在使用关系型数据库时,为了加快查询速度需要创建索引,为了增加必要的字段就一定要改变表结构,为了进行这些处理,需要对表进行共享锁定,这期间数据变更、更新、插入、删除等都是无法进行的。如果需要进行一些耗时操作,例如为数据量比较大的表创建索引或是变更其表结构,就需要特别注意,长时间内数据可能无法进行更新。

     

    --字段不固定时的应用

    如果字段不固定,利用关系型数据库也是比较困难的,有人会说,需要的时候加个字段就可以了,这样的方法也不是不可以,但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的。你也可以预先设定大量的预备字段,但这样的话,时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态,即哪个字段保存有哪些数据。

    --对简单查询需要快速返回结果的处理  (这里的“简单”指的是没有复杂的查询条件)

    这一点称不上是缺点,但不管怎样,关系型数据库并不擅长对简单的查询快速返回结果,因为关系型数据库是使用专门的sql语言进行数据读取的,它需要对sql与越南进行解析,同时还有对表的锁定和解锁等这样的额外开销,这里并不是说关系型数据库的速度太慢,而只是想告诉大家若希望对简单查询进行高速处理,则没有必要非使用关系型数据库不可。

    ---------------------------

    NoSQL数据库

    关系型数据库应用广泛,能进行事务处理和表连接等复杂查询。相对地,NoSQL数据库只应用在特定领域,基本上不进行复杂的处理,但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。

    优点:

     易于数据的分散

    各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因,为了进行join处理,关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内,这不利于数据的分散,这也是关系型数据库并不擅长大数据量的写入处理的原因。相反NoSQL数据库原本就不支持Join处理,各个数据都是独立设计的,很容易把数据分散在多个服务器上,故减少了每个服务器上的数据量,即使要处理大量数据的写入,也变得更加容易,数据的读入操作当然也同样容易。

     

    典型的NoSQL数据库

    临时性键值存储(memcached、Redis)、永久性键值存储(ROMA、Redis)、面向文档的数据库(MongoDB、CouchDB)、面向列的数据库(Cassandra、HBase)

    一、 键值存储

    它的数据是以键值的形式存储的,虽然它的速度非常快,但基本上只能通过键的完全一致查询获取数据,根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具 三种。

    (1)临时性

          所谓临时性就是数据有可能丢失,memcached把所有数据都保存在内存中,这样保存和读取的速度非常快,但是当memcached停止时,数据就不存在了。由于数据保存在内存中,所以无法操作超出内存容量的数据,旧数据会丢失。总结来说:

          。在内存中保存数据

          。可以进行非常快速的保存和读取处理

          。数据有可能丢失

     (2)永久性

           所谓永久性就是数据不会丢失,这里的键值存储是把数据保存在硬盘上,与临时性比起来,由于必然要发生对硬盘的IO操作,所以性能上还是有差距的,但数据不会丢失是它最大的优势。总结来说:

           。在硬盘上保存数据

           。可以进行非常快速的保存和读取处理(但无法与memcached相比)

           。数据不会丢失

    (3) 两者兼备

           Redis属于这种类型。Redis有些特殊,临时性和永久性兼具。Redis首先把数据保存在内存中,在满足特定条件(默认是 15分钟一次以上,5分钟内10个以上,1分钟内10000个以上的键发生变更)的时候将数据写入到硬盘中,这样既确保了内存中数据的处理速度,又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性,这种类型的数据库特别适合处理数组类型的数据。总结来说:

           。同时在内存和硬盘上保存数据

           。可以进行非常快速的保存和读取处理

           。保存在硬盘上的数据不会消失(可以恢复)

           。适合于处理数组类型的数据

         

    二、面向文档的数据库

       MongoDB、CouchDB属于这种类型,它们属于NoSQL数据库,但与键值存储相异。

       (1)不定义表结构

         即使不定义表结构,也可以像定义了表结构一样使用,还省去了变更表结构的麻烦。

       (2)可以使用复杂的查询条件 

         跟键值存储不同的是,面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据,虽然不具备事务处理和Join这些关系型数据库所具有的处理能力,但初次以外的其他处理基本上都能实现。

    三、 面向列的数据库

       Cassandra、HBae、HyperTable属于这种类型,由于近年来数据量出现爆发性增长,这种类型的NoSQL数据库尤其引入注目。

       普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的,擅长以行为单位的读入处理,比如特定条件数据的获取。因此,关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反,面向列的数据库是以列为单位来存储数据的,擅长以列为单位读入数据。

    面向列的数据库具有搞扩展性,即使数据增加也不会降低相应的处理速度(特别是写入速度),所以它主要应用于需要处理大量数据的情况。另外,把它作为批处理程序的存储器来对大量数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方式有很大不同,故应用起来十分困难。

     

    总结:关系型数据库与NoSQL数据库并非对立而是互补的关系,即通常情况下使用关系型数据库,在适合使用NoSQL的时候使用NoSQL数据库,让NoSQL数据库对关系型数据库的不足进行弥补。




    展开全文
  • 关系型数据库关系型数据库

    万次阅读 2018-04-18 15:45:07
    当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、... 性能NoSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且需要经过SQL层的解析,所以性能非常高。 2. 可扩展性同样也是因为基...

            当前主流的关系型数据库Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

    非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。

    非关系型数据库的优势

            1. 性能NoSQL是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL层的解析,所以性能非常高

            2. 可扩展性同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。

            3、成本:NoSQL数据库简单易部署,基本都是开源软件,不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便宜
           4、查询速度NoSQL数据库将数据存储于缓存之中,关系型数据库将数据存储在硬盘中,自然查询速度远不及nosql数据库。
            5、存储数据的格式NoSQL的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式,而数据库则只支持基础类型。
    缺点:
        1)维护的工具和资料有限,因为nosql是属于新的技术,不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。
        2)不提供对sql的支持,如果不支持sql这样的工业标准,将产生一定用户的学习和使用成本。

        3)不提供关系型数据库对事物的处理。

    关系型数据库的优势

            1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询,如join。

            2.最大优势:保持数据的一致性(事务处理) 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。

            3. 由于以标准化为前提,数据更新的开销很小(相同的字段基本上都只有一处)

    缺点:

        1.扩展性:关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。

        2.不擅长如下处理

            1). 大量数据的写入处理

            2). 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更

            3). 字段不固定时应用

            4). 对简单查询需要快速返回结果的处理

    --大量数据的写入处理

            读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负,大部分网站已使用主从复制技术实现读写分离,以提高读写性能和读库的可扩展性。

            所以在进行大量数据操作时,会使用数据库主从模式。数据的写入由主数据库负责,数据的读入由从数据库负责,可以较简单地通过增加从数据库来实现规模化,但数据的写入却完全没有简单的方法来解决规模化问题。        

            第一,要想将数据的写入规模化,可以考虑把主数据库从一台增加到两台,作为互相关联复制的二元主数据库使用,确实这样可以把每台主数据库的负荷减少一半,但是更新处理会发生冲突,可能会造成数据的不一致,为了避免这样的问题,需要把对每个表的请求分别分配给合适的主数据库来处理。

            第二,可以考虑把数据库分割开来,分别放在不同的数据库服务器上,比如将不同的表放在不同的数据库服务器上,数据库分割可以减少每台数据库服务器上的数据量,以便减少硬盘IO的输入、输出处理,实现内存上的高速处理。但是由于分别存储字不同服务器上的表之间无法进行Join处理,数据库分割的时候就需要预先考虑这些问题,数据库分割之后,如果一定要进行Join处理,就必须要在程序中进行关联,这是非常困难的。

      

    --为有数据更新的表做索引或表结构变更

            在使用关系型数据库时,为了加快查询速度需要创建索引,为了增加必要的字段就一定要改变表结构,为了进行这些处理,需要对表进行共享锁定,这期间数据变更、更新、插入、删除等都是无法进行的。如果需要进行一些耗时操作,例如为数据量比较大的表创建索引或是变更其表结构,就需要特别注意,长时间内数据可能无法进行更新。

                              

    --字段不固定时的应用

            如果字段不固定,利用关系型数据库也是比较困难的,有人会说,需要的时候加个字段就可以了,这样的方法也不是不可以,但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的。你也可以预先设定大量的预备字段,但这样的话,时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态,即哪个字段保存有哪些数据。

    --对简单查询需要快速返回结果的处理  (这里的“简单”指的是没有复杂的查询条件)

            这一点称不上是缺点,但不管怎样,关系型数据库并不擅长对简单的查询快速返回结果,因为关系型数据库是使用专门的sql语言进行数据读取的,它需要对sql进行解析,同时还有对表的锁定和解锁等这样的额外开销,这里并不是说关系型数据库的速度太慢,而只是想告诉大家若希望对简单查询进行高速处理,则没有必要非使用关系型数据库不可。

    ---------------------------

    NoSQL数据库

            关系型数据库应用广泛,能进行事务处理和表连接等复杂查询。相对地,NoSQL数据库只应用在特定领域,基本上不进行复杂的处理,但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。

    优点:易于数据的分散

           各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因,为了进行join处理,关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内,这不利于数据的分散,这也是关系型数据库并不擅长大数据量的写入处理的原因。相反NoSQL数据库原本就不支持Join处理,各个数据都是独立设计的,很容易把数据分散在多个服务器上,故减少了每个服务器上的数据量,即使要处理大量数据的写入,也变得更加容易,数据的读入操作当然也同样容易。 

    典型的NoSQL数据库

    临时性键值存储(memcachedRedis)、永久性键值存储(ROMA、Redis)、面向文档的数据库(MongoDB、CouchDB)、面向列的数据库(Cassandra、HBase

    一、 键值存储

            它的数据是以键值的形式存储的,虽然它的速度非常快,但基本上只能通过键的完全一致查询获取数据,根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具 三种。

    (1)临时性

          所谓临时性就是数据有可能丢失,memcached把所有数据都保存在内存中,这样保存和读取的速度非常快,但是当memcached停止时,数据就不存在了。由于数据保存在内存中,所以无法操作超出内存容量的数据,旧数据会丢失。总结来说:

          1、在内存中保存数据

          2、可以进行非常快速的保存和读取处理

          3、数据有可能丢失

     (2)永久性

           所谓永久性就是数据不会丢失,这里的键值存储是把数据保存在硬盘上,与临时性比起来,由于必然要发生对硬盘的IO操作,所以性能上还是有差距的,但数据不会丢失是它最大的优势。总结来说:

           1、在硬盘上保存数据

           2、可以进行非常快速的保存和读取处理(但无法与memcached相比)

           3、数据不会丢失

    (3) 两者兼备

           Redis属于这种类型。Redis有些特殊,临时性和永久性兼具。Redis首先把数据保存在内存中,在满足特定条件(默认是 15分钟一次以上,5分钟内10个以上,1分钟内10000个以上的键发生变更)的时候将数据写入到硬盘中,这样既确保了内存中数据的处理速度,又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性,这种类型的数据库特别适合处理数组类型的数据。总结来说:

           1、同时在内存和硬盘上保存数据

           2、可以进行非常快速的保存和读取处理

           3、保存在硬盘上的数据不会消失(可以恢复)

           4、适合于处理数组类型的数据

    二、面向文档的数据库

       MongoDB、CouchDB属于这种类型,它们属于NoSQL数据库,但与键值存储相异。

       (1)不定义表结构

         即使不定义表结构,也可以像定义了表结构一样使用,还省去了变更表结构的麻烦。

       (2)可以使用复杂的查询条件 

         跟键值存储不同的是,面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据,虽然不具备事务处理和Join这些关系型数据库所具有的处理能力,但初次以外的其他处理基本上都能实现。

    三、 面向列的数据库

       Cassandra、HBae、HyperTable属于这种类型,由于近年来数据量出现爆发性增长,这种类型的NoSQL数据库尤其引入注目。

       普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的,擅长以行为单位的读入处理,比如特定条件数据的获取。因此,关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反,面向列的数据库是以列为单位来存储数据的,擅长以列为单位读入数据。

                                                 

            面向列的数据库具有高扩展性,即使数据增加也不会降低相应的处理速度(特别是写入速度),所以它主要应用于需要处理大量数据的情况。另外,把它作为批处理程序的存储器来对大量数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方式有很大不同,故应用起来十分困难。

     

    总结:关系型数据库与NoSQL数据库并非对立而是互补的关系,即通常情况下使用关系型数据库,在适合使用NoSQL的时候使用NoSQL数据库,让NoSQL数据库对关系型数据库的不足进行弥补。对于这两类数据库,对方的优势就是自己的弱势,反之亦然。

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    千次阅读 2011-09-03 20:46:02
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  • 1:求关系模式候选码的方法 ...1.只在FD右部出现的属性,不属于候选码; 2.只在FD左部出现的属性,一定存在于任何候选码当中; 3.两边均不出现的属性一定存在于任何候选码当中; 4.其他属性逐个2,3的属性组合,...
  • 关系模式的分解范式

    万次阅读 多人点赞 2017-05-08 16:40:26
    1. 为什么要研究数据库关系模式的分解? 答:因为现有的模式可能会存在一些数据增删改的弊端,比如说:数据冗余太大,更新异常,插入异常,删除异常。因此为了完善数据库的增删改查的功能,需要寻找一种等价的关系...
  • 【离散数学】关系与函数

    千次阅读 2019-01-21 17:45:19
    1、关系的基本概念 关系是笛卡尔积的子集->关系是以序偶为元素的集合   2、关系的性质 设R为集合A上的关系,则: 性质     关系矩阵 关系图 ...
  • JSP HTML 的关系

    千次阅读 2017-10-13 08:50:06
    我发现不少初学者能很好理解 JSP HTML 的关系,不少的视频教程也没有强调两者间的关系,或者只是说得很简略。   先来看一张图: 这里很好概括了两者的关系,简单讲就是 JSP 是 HTML 的模板,用于生成 ...
  • 概念模型与关系模型和关系规范化

    万次阅读 多人点赞 2017-05-20 16:18:34
    按照数据依赖的理论对关系模式逐一分析,考察是否存在部分函数依赖、传递函数依赖等,确定各关系模式分别属于第几范式。 4、  按照需求分析阶段得到的处理要求,分析这些模式对于这样的应用环境是否合适,确定...
  • 谈谈类之间的关联关系与依赖关系

    千次阅读 2016-08-03 10:28:30
    对于很多刚刚接触UML的童鞋,可能会对类之间的关联依赖关系不太理解,今天小菜就浅薄的讲一下。 这块的确是有点乱,不过小菜突然找到了一个比较好的切入点,拿出来分享一下。 接触过设计模式的读者,会经常...
  • 嵌入式人工智能关系_嵌入式人工智能的发展趋势

    万次阅读 多人点赞 2019-04-09 17:00:43
    嵌入式人工智能关系_嵌入式人工智能的发展趋势  所谓嵌入式人工智能,就是设备无须联网通过云端数据中心进行大规模计算去实现人工智能,而是在本地计算,在联网的情况下就可以做实时的环境感知、人机交互、...
  • AI大数据的关系

    万次阅读 2019-07-15 14:36:21
    最近在忙着专业分流的事情,自己纠结的专业主要就是人工智能和大数据,找了很多资料,终于整理出二者的关系。 原文地址:https://www.sohu.com/a/224177824_764294 更专业一些的分析可以看这篇文章:...
  • C++标准库STL的关系

    千次阅读 2007-09-30 21:36:00
    C++标准库STL的关系STL即标准模板库(Standard Template Library),它包括五大类组件:算法、容器、迭代器、...如std::string,及IO流都不属于STL,但它们是STL兼容的,可以应用迭代器,算法等。虽然std::string和IO
  • 函数依赖与关系模式分解的一些技巧整理

    万次阅读 多人点赞 2018-01-21 19:58:27
    函数依赖与关系模式分解的一些技巧整理 关系数据库设计理论的核心是数据间的函数依赖,衡量的标准是关系规范化的程度及分解的无损连接性和保持函 数依赖性。 数据依赖是通过一个关系中属性间值的相同与否体现...
  • 表之间的关系

    万次阅读 2018-05-29 16:42:45
    表之间的关系表之间的关系(设计表时考虑的)有三种:一对一、一对多(多对一)、多对多。一对一一对一:一张表的一条记录一定只能另外一张表的一条记录进行对应;反之亦然。 一个常用表中的一条记录,...
  • Java中类与对象的关系与区别

    千次阅读 2018-04-12 12:43:59
    对象就是一个真实世界中的实体,对象实体是一一对应关系的,意思就是现实世界的每一个实体都是一个对象,所以对象是一个具体的概念。类是对象的一个集合,对象是类的实例。而对象的产生在Java中是使用new来实现的...
  • java中类与对象的关系与区别

    万次阅读 多人点赞 2019-04-08 15:25:54
    是一个真实世界中的实体,对象实体是一一对应关系的,意思就是现实世界的每一个实体都是一个对象,所以对象是一个具体的概念。 对象是一种个性的表示,表示一个独立的个体,每个对象拥有自己独立的属性,依靠属性...
  • 当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL ...1)成本:nosql数据库简单易部署,基本都是开源软件,需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用,相比关系型数据库价格便宜。 2)查询速度:nosql数据
  • 类之间的几种关系

    万次阅读 2017-03-14 08:30:22
    类之间的几种关系 一、继承关系 继承指的是一个类(称为子类、子接口)继承另外的一个类(称为父类、父接口)的功能,并可以增加它自己的新功能的能力。在Java中继承关系通过关键字extends明确标识...
  • 编程语言数据库的关系

    万次阅读 2017-05-21 07:22:13
    编程语言数据库管理系统就好比是信息管理系统的两个轮子,是一张扑克的正反面,是一台戏的前台和后台,是一场演唱会的演员和乐队,是工厂的车间仓库的关系。 编程语言名目繁多,超过一百多种,目前流行的语言有...
  • 树莓派嵌入式开发的关系

    万次阅读 2017-07-18 22:39:26
    树莓派嵌入式开发的关系 树莓派是一款基于Linux系统的单板机电脑。它由英国的树莓派基金会所开发,目的是以低价硬件及自由软件刺激在学校的基本的计算机科学教育。树莓派被赋予的希望是,能够帮助全世界的孩子...
  • 浅析Spring bootSpring cloud 之间的关系

    万次阅读 多人点赞 2018-05-17 16:28:43
    浅析Spring bootSpring cloud 之间的关系 2018-05-15 18:16:10有些童鞋刚接触这块 ,理解不是很深刻会经常问道这样类似的问题,下面我就简单讲解一下Spring bootSpring cloud 之间的关系!Spring boot 是 ...
  • 大数据云计算有什么关系

    千次阅读 2019-03-08 17:28:07
    可以说,大数据的发展是离开云计算的,然而很多的人并了解大数据和云计算之间的关系,接下来,小编就为大家讲解一下大数据和云计算之间的关系。 1.什么是大数据? 大数据就是需要新处理模式才能具有更强的决策力...
  • Java 类类之间的关系

    千次阅读 2019-04-28 20:58:11
    Java 类类之家的关系 一、继承关系 继承指的是一个类(称为子类、子接口)继承另外的一个类(称为父类、父接口)的功能,并可以增加它自己的新功能的能力。 在Java中继承关系通过关键字extends明确标识,在设计时...
  • 一、关系数据结构及形式化定义 1、关系 关系模型的数据结构非常简单,只包含单一的数据结构——关系。在用户看来,关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。 1.1域 域是一组具有相同数据类型值的集合。 ...
  • 图像 像素分辨率的关系

    千次阅读 2019-05-09 15:00:18
    矢量图是通过数学公式计算获得的图像,它最大的特点是无论放大多少倍都失真,而且文件小、分辨率高,缺点是难以表现色彩层次丰富的逼真图像效果。 像素分辨率 像素是构成位图图像最基本的单元,每个像素...
  • 论人工智能软件工程的关系

    万次阅读 多人点赞 2019-06-16 23:16:16
    我是软件工程专业的,对于人工智能软件工程之间的我总结了以下几点。 国内外软件工程发展现状:自从上世纪末开始,全球软件行业都得到了快速的发展。 据分析, 此期间内全球的软件行业产值每年以一成半到两成的...

空空如也

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属于与不属于的关系