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    数据库

    数据库 指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。当前数据库分为 关系型数据库非关系型数据库

    一、关系型数据库

    关系型数据库: 指采用了关系模型来组织数据的数据库。

    结构:

    关系模型指的就是二维表格模型,关系型数据库最典型的数据结构就是表,是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

    优点:

    1. 容易理解: 二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。
    2. 易于维护: 丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率。
    3. 使用方便: 通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便。

    缺点:

    1. 对硬盘I/O要求高: 网站的用户并发性非常高,往往达到每秒上万次读写请求,对于传统关系型数据库来说,硬盘I/O是一个很大的瓶颈。
    2. 读写性能较差: 网站每天产生的数据量是巨大的,对于关系型数据库来说,在一张包含海量数据的表中查询,效率是非常低的。
    3. 拓展困难: 在基于web的结构当中,数据库是最难进行横向扩展的,当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候,数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。当需要对数据库系统进行升级和扩展时,往往需要停机维护和数据迁移。
    4. 性能欠佳: 在关系型数据库中,导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性,必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。

    数据库事务必须具备ACID特性:

    • Atomic 原则性
    • Consistency 一致性
    • Isolation 隔离性
    • Durability 持久性

    主流的关系型数据库

    Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL、SQLite、Teradata、MariaDB(MySQL的一个分支)、SAP

    二、 非关系型数据库(NOSQL)

    NOSQL(Not Only SQL),意为:不仅仅是SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)。

    非关系型数据库: 指非关系型的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。

    结构:

    非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等。

    优点:

    1. 格式灵活: 存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,使用灵活,应用场景广泛,而关系型数据库则只支持基础类型。
    2. 速度快: NOSQL可以使用硬盘或者随机存储器作为载体,而关系型数据库只能使用硬盘;
    3. 高拓展性: NOSQL基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。
    4. 查询便捷: 可以根据需要去添加自己需要的字段,为了获取用户的不同信息,不像关系型数据库中,要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。
    5. 部署成本低: NOSQL数据库部署简单,基本都是开源软件。

    缺点:

    1. 不提供SQL支持,学习成本较高:
    2. 无事务处理
    3. 只适合存储一些较为简单的数据,对于需要进行较复杂查询的数据,关系型数据库显的更为合适。。
    4. 不适合持久存储海量数据

    非关系型数据库的分类

    非关系型数据库都是针对某些特定的应用需求出现的,因此对于该类应用,具有极高的性能。
    根据结构化方法以及应用场合的不同,NOSQL主要分为以下几类:

    1. key-value数据库: Redis、 Voldemort、Oracle BDB
    面向高性能并发读写的 key-value数据库,主要特点是具有极高的并发读写性能。
    Key-value数据库是一种以键值对存储数据的一种数据库,类似Java中的map。可以将整个数据库理解为一个大的map,每个键都会对应一个唯一的值。
    主流代表为Redis,Amazon DynamoDB,Memcached,Microsoft Azure Cosmos DB和Hazelcast

    2. 面向文档数据库: MongoDB、CouchDB
    面向海量数据访问的面向文档数据库,主要特点是在海量的数据中可以快速的查询数据。
    文档存储通常使用内部表示法,可以直接在应用程序中处理,主要是JSON。JSON文档也可以作为纯文本存储在键值存储或关系数据库系统中。
    主流代表为MongoDB,Amazon DynamoDB,Couchbase,Microsoft Azure Cosmos DB和CouchDB

    3. 分布式数据库(列式数据库) Cassandra、HBase、Riak
    面向可拓展性的分布式数据库,主要特点是具有很强的可拓展性
    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。
    这类数据库想解决的问题就是传统数据库存在可扩展性上的缺陷,这类数据库可以适应数据量的增加以及数据结构的变化,将数据存储在记录中,能够容纳大量动态列。由于列名和记录键不是固定的,并且由于记录可能有数十亿列,因此可扩展性存储可以看作是二维键值存储。
    主流代表为Cassandra,HBase,Microsoft Azure Cosmos DB,Datastax Enterprise和Accumulo

    4. 搜索引擎 Elasticsearch、Splunk
    面向搜索数据内容的搜索引擎,是专门用于搜索数据内容的NoSQL数据库管理系统。
    主要是用于对海量数据进行近实时的处理和分析处理,可用于机器学习和数据挖掘。
    主流代表为Elasticsearch,Splunk,Solr,MarkLogic和Sphinx

    5. 图形数据库 Neo4j、InfoGrid、Infinite Graph
    图像数据库是指用来存储各种图像或图形信息及有关文字说明资料的—种数据库。
    主要应用于建筑、设计、广告、产品目录、图片或照片等资料类型的计算机存储与检索。
    主流代表为 Neo4j、InfoGrid、Infinite Graph

    三、关系型与非关系型数据库的比较区别

    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,而且不需要经过SQL层的解析,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。Nosql基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。
    5.持久存储: Nosql不使用于持久存储,海量数据的持久存储,还是需要关系型数据库6.数据一致性:非关系型数据库一般强调的是数据最终一致性,不像关系型数据库一样强调数据的强一致性,从非关系型数据库中读到的有可能还是处于一个中间态的数据,Nosql不提供对事务的处理。

    最近的数据库排名网站地址:https://db-engines.com/en/ranking

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  • 量表类问卷权重研究关注重心在于各个指标的权重得分值,而非影响关系,通过计算各个指标或者题项的权重得分值,最后构建完善的权重体系,并且结合各指标权重情况提供科学建议。方法分类权重研究分析方法非常多,以及...

    权重是一个相对的概念,是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。

    针对量表类问卷,指标权重计算在学术研究和企业研究中都较为常见。量表类问卷权重研究关注重心在于各个指标的权重得分值,而非影响关系,通过计算各个指标或者题项的权重得分值,最后构建完善的权重体系,并且结合各指标权重情况提供科学建议。

    方法分类

    权重研究分析方法非常多,以及权重研究均针对量表类题项,基本无法对非量表类问卷进行权重体系构建。针对量表类问卷权重研究方法,根据计算权重时原始数据的来源不同,可以将这些方法分为三类:主观赋权法、客观赋权法、组合赋权法。

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    主观赋权法:是根据决策者(专家)主观上对各属性的重视程度来确定属性权重的方法,常用的主观赋权法包括专家咨询法(Delphi法)AHP层次分析法等。专家咨询法是由多位专家讨论共同决定各指标的权重值情况,而AHP层次分析法也是利用专家打分,并且使用数据计算过程最终生成各指标权重值。

    客观赋权法:是根据原始数据之间的关系通过一定的数学方法来确定权重,其判断结果不依赖于人的主观判断,有较强的数学理论依据。常用的客观赋权法包括因子分析权重构建、熵值法等,因子分析法和熵值法直接使用收集数据进行数据计算,最终生成指标权重值。

    组合赋权法:针对主、客观赋权法各自的优缺点,研究人员可以综合使用两种方法,同时基于指标数据之间的内在规律和专家经验对决策指标进行赋权。

    进一步说明

    专家咨询法(Delphi法),是采用背对背通信方式征询专家小组成员预测意见,经过几轮征询使专家小组的预测意见趋于集中,最后做出符合市场未来发展趋势的预测结论。本质上是一种反馈匿名函询法。其大致流程是:在对所要预测的问题征得专家的意见之后,进行整理、归纳、统计,再匿名反馈给各专家,再次征求意见,再集中,再反馈,直至得到一致的意见。

    AHP层次分析法,根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解为不同的组成因素,并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合,形成一个剁成次的分析结构模型,从而最终使问题归结为最底层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。其基本模型如下:

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    层级分析法的计算步骤为:首先构造两两判断矩阵,然后让专家进行评分,接着计算特征根,并进行一致性检验,最后进行权重的计算。

    熵值法,熵值是不确定性的一种度量。信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小;信息量越小,不确定性越大,熵也越大。因而利用熵值携带的信息进行权重计算,结合各项指标的变异程度,利用信息熵这个工具,计算出各项指标的权重,为多指标综合评价提供依据。

    通常熵值法的使用场景情况如下:

    • 配合因子分析(或主成分析)得到一级指标权重,进一步使用熵值法计算具体二级指标的权重,最终构建权重体系;
    • 单独使用熵值法进行权重计算。

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    图片来源:SPSSAU官方网站

    因子分析,探索性因子分析可分为三个功能,分别是提取因子,效度验证和权重计算,量表类问卷权重研究会同时使用此三个功能。使用的具体步骤为:指标归类分析、有效性分析、因子分析法指标权重构建。更详细的分析步骤会在之后的文章中进一步阐述。

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    SPSSAU用户可直接操作“因子”分析进行分析

    特别提示

    需要注意的是,AHP层次分析法,熵值法,组合赋值法均无法直接使用SPSS软件进行计算,AHP层次分析法可以直接通常EXCEL进行矩阵计算,但较为复杂,后续SPSSAU会提供此种分析方法使用。

    因子分析法权重计算会结合SPSS软件分析,使用因子分析方法生成结果后,再结合小量数据计算处理生成权重体系。目前SPSSAU提供因子分析,熵值法和主成分分析法,用户可直接在对应分析方法下进行操作。

    相关学习资料

    上述分析方法的相关学习资料均可在SPSSAU帮助手册中找到,以下链接为部分资料包括熵值法、因子分析以及主成分分析的参考说明:

    SPSS在线_SPSSAU_SPSS熵值法

    SPSS在线_SPSSAU_SPSS因子分析

    SPSS在线_SPSSAU_SPSS主成分(pca)分析

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  • 视频微课:征服反三角函数——反三角函数核心思想与方法——“1个概念”、“2类关系”、“3个层次” 视频微课——征服反三角函数 视频微课——《征服反三角函数》将在近期陆续更新,第一期已发布的微课三节课:第1...

    视频微课:征服反三角函数——反三角函数核心思想与方法——“1个概念”、“2类关系”、“3个层次”

    beb6ed78073c1568c33c65c9bac95988.png视频微课——征服反三角函数44b3b0d78d8ede1a16d90c033765b9ed.png

         视频微课——《征服反三角函数》将在近期陆续更新,第一期已发布的微课有三节课:

    第1讲:反正弦函数的定义及性质;

    第2讲:反正弦函数中的“一个概                  念”及“两类关系”;

    第3讲:反正弦函数中的“三个层次”

          其中第2讲与第3讲为免费公开课,无需注册即可听课

          微课链接:

          http://www.jijuedu.com/my/course/79

          征服反三角函数系列微课后续将继续更新添加入新的内容,将本文分享朋友圈获得10条留言,截图发送至微信:13761235259,将被设置为该课程的会员学员,可以免费完整学习本系列微课

         《征服反三角函数》系列微课,每节课时长在10-20分钟,每节微课将讲解一个重要原理、或解析一道重要典型题。通过这个微课,帮助同学们深化理解反三角函数原理;掌握重要的解题思想与方法!

          本文为微课视频面页截屏图片。

    01

    第1讲:反正弦函数的定义及性质

    44b3b0d78d8ede1a16d90c033765b9ed.png504b2ede8b278698b1b2c24e4e2d4e7a.png4ae1521be6f31708130d31f0542d061a.pngcd79f55d8c56989f84b7980a3fe91ae5.png73af326a2787c78c7baa347c7022c4f0.png

    02

    第2讲:反正弦函数中的“1个概念”与“2类关系”

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    03

    第3讲:反正弦函数中的“3个层次”

    36310c45cf49a9c21ba277cc102b5920.png442bbf5bb2e3892cd24c326e0273e480.pngf8f32a80cdd2f61105a3b7c6b9504a5c.png3055152ab867d9d4433737de3e2b25e5.png往期内容链接反三角函数的“干货”来了——反三角函数核心思想与方法——“1个概念”、“2类关系”、“3个层次”任意角的三角比、同角三角比关系、两角和差公式——核心思想与方法高一数学:函数的概念与性质重难点题所需深化的重要原理(二)高一数学:函数的概念与性质重难点题所需深化的重要原理(一)2019年上海市春季高考数学解析初升高,高一数学中的等价关系不止“逆否命题关系”初升高,数学最应该重视的能力培养有哪些2019年上海高考数学试题分析

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    反三角函数的“干货”来了——反三角函数核心思想与方法——“1个概念”、“2类关系”、“3个层次”

    bcf0c8d958efc8b5149232694c980bb1.png

    01

    反三角函数的"干货”来了

    1fa64ffb115f1e0605ca6793e5ab773f.png

         反三角函数历来都是三角函数这一章节的难点,同学们学习到这一块的内容,遇到困难属于正常情况。

          毫无疑问,这块内容非常重要,与反三角函数直接相关的内容有:

    本章的最简三角方程;

    第五章:解斜三角形;

    第十一章:直线的方程;

    第十二章:曲线方程与圆;

    第十三章:圆锥曲线;

    第十四章:平面与直线;

    第十五章:多面体与旋转体;

    第十六章:空间向量……

          与反三角函数原理及方法的相关的问题在近10年上海高考中以压轴题的形式进行过考察,其重要性可见一斑。

          本文结合教学实践,将反三角函数核心原理总结为“1个概念”与“3个层次”,将处理反函数问题的核心思想与方法总结为“2类关系”,以帮助学生更好地理解反三角函数的基础原理,帮助同学们掌握处理反三角函数问题行之有效的方法。

          希望同学们研读这篇文章,认真研究图像中曲线的性质、点的关系,反复研究例题的解析过程,深化理解原理,在对比中熟练掌握更为有效的解题方法。

    分享有礼:

         (1)将本文分享至朋友圈,获取10个评论与反馈后截图;

         (2)添加公众号:13761235259并发送截图,将获取本文完整PDF文件

          近期将继续制作本文例题的视频讲解,及反函数相关的典型问题的解析视频,请大家关注公众号近期发布的内容。

    c55043a606ac1e230d37ebd44ea5fad4.png84b2e2abd06db6a76b82842497f29035.png5675f8d23767a4f728ed8207402ba054.png49e146dff2e19e73961c5053cc014cd9.png62affbe063f142dbea4f4682be9cba6e.png2ce015a8b344b59e6c561e366d2a27ad.png往期内容链接任意角的三角比、同角三角比关系、两角和差公式——核心思想与方法高一数学:函数的概念与性质重难点题所需深化的重要原理(二)高一数学:函数的概念与性质重难点题所需深化的重要原理(一)2019年上海市春季高考数学解析初升高,高一数学中的等价关系不止“逆否命题关系”初升高,数学最应该重视的能力培养有哪些2019年上海高考数学试题分析

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    突破“高考压轴题”,掌握“时空之门”的“秘钥”

    高考数学10题、11题难度要求的题目

    不遗余力,青春

    压轴题-向量加法的几何意义

    压轴题-向量数量积计算的要素分解

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空空如也

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