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  • 数据库冗余数据分析

    千次阅读 2014-04-06 22:55:59
    数据的物理独立性:无论数据库数据在存储表示上或存取方法上任何变化,应用程序和终端活动要都保持逻辑上的不变性。 9、  数据的逻辑独立性:当基本表中进行理论上信息不受损害的任何变化时,应用程序和...

    这是之前的文章了,以前在百度放着,发现各种的不方便,今天就拉了过来,读者阅过的就…………无视吧:)

    数据库设计时需要考虑的一个问题是:由于各种原因导致的数据冗余,也就是在数据库中同一个信息由多于一个的存储,其弊端显而易见,有以下几种:

    1、   浪费存储资源;

    2、   在维护数据库时,耗费更多的时间与空间,具体体现在插入,修改,删除等操作;

    但是,冗余数据的存在也有其有利的一面:

    1、   保证数据安全;

    2、   提高性能;

    数据冗余具体体现在物理层面以及逻辑结构层面。

    数据库物理层面的冗余指数据库存储的硬件资源的冗余,逻辑结构层面的冗余是指包括表、记录、字段、属性值以及索引、数据字典中的冗余,由于数据库逻辑实现的基础是各种硬件资源,所以物理层面的冗余影响数据库逻辑结构的设计,并且逻辑结构层面的冗余最终会体现在物理层面上。

    在设计数据库时,冗余表和冗余记录很常见,像临时表(常用于复杂关系运算),一些可以通过其他表中数据通过函数运算得到的字段等。

    属性冗余包括不同表属性以及同表属性冗余,不同表属性冗余常用于解决建立表与表之间的联系,同一表中的属性冗余应该尽力避免。

    为了度量冗余度,规范化理论把关系分成以下几级:

    第一范式:设 R 是一个关系模式,如果 R 中的每一个属性 A 的值域中的每个值都是不可分解的,则称 R 是属于第一范式的,记作 R ∈ 1NF。

    第二范式:如果关系 R ∈ 1NF,并且 R 中每一个非主属性完全函数依赖于任一个候选码,则 R ∈ 2NF。

    地三范式:如果关系 R ∈ 2NF,并且 R 中每一个非主属性对任何候选码都不存在传递函数依赖,则 R ∈ 3NF 。

    随着时间发展,以后又提出了BCNF范式、4NF、5NF等。

    最后给出关系数据库之父E.F.Codd提出的关系型数据库设计的十二个基本准则:

    1、   信息准则:关系数据库中的所有信息都应在逻辑层上用表中的值显式的表示。

    2、   保证访问准则:依于表名,主键和列名,保证能以逻辑方式访问数据库中的每个数据项。

    3、   空值的系统化处理: RDBMS支持空值(不同于空的字符串或空白字符串,并且不为0)系统化的表示缺少的信息,且与数据类型无关。

    4、   基于关系模型的联机目录:数据库的描述在逻辑上应该和一般数据采用同样的方式,使得授权用户可以使用查询一般数据所用的关系语言来查询数据库的描述信息。

    5、   合理广泛的子语言准则:一个关系系统可以具有几种语言和多种终端使用方式(表格填空方式,命令方式等)。但是必须有一种语言,它的语句可以表示为具有严格语法规定的字符串,并能全面的支持以下功能:数据定义,视图定义,数据操作,完整约束,授权,事物控制。

    6、   视图更新准则:所有理论上可更新的视图也应该允许由系统更新。

    7、   高阶的插入,更新和删除:把一个基本关系或导出关系作为一个操作对象进行数据的检索以及插入,更新和删除。

    8、   数据的物理独立性:无论数据库的数据在存储表示上或存取方法上做任何变化,应用程序和终端活动要都保持逻辑上的不变性。

    9、   数据的逻辑独立性:当基本表中进行理论上信息不受损害的任何变化时,应用程序和终端和终端活动都要保持逻辑上的不变性。

    10、  数据完整的独立性:关系数据库的完整性约束必须是用数据子语言定义并存贮在目录中的,而不是在应用程序中加以定义的。至少要支持以下两种约束:实体完整性:主键中的属性不允许为NULL ; 参照完整性:对于关系数据库中每个不同的非空的外码值,必须存在一个取自同一个域匹配的主键值。 

    11、  分布的独立性:一个RDBMS应该具有分布独立性。用户不必了解数据库是否是分布式的。(无论数据库是否有部分处于复杂多重环境中)

    12、  无破坏准则:若RDBMS有某种低级语言,这一低级语言不能违背或绕过完整性准则以及高级关系语言表达的约束。

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  • 爬虫+数据库+大数据分析

    千次阅读 2020-07-15 19:51:48
    利用python编写爬虫程序,从招聘网站上爬取数据,将数据存入到MongoDB数据库中,将存入的数据作一定的数据清洗后做数据分析,最后将分析的结果数据可视化。 ** 前期准备 ** 1、配置大数据需要的环境 (1)配置...

    总体要求
    利用python编写爬虫程序,从招聘网站上爬取数据,将数据存入到MongoDB数据库中,将存入的数据作一定的数据清洗后做数据分析,最后将分析的结果做数据可视化。
    **

    前期准备

    **
    1、配置大数据需要的环境
    (1)配置Hadoop环境:可看博客:
    (2)配置zookeeper环境:https://blog.csdn.net/weixin_44701468/article/details/106822805
    (3)配置spark环境:
    (3)配置hive环境:
    (3)配置spark环境:
    2、下载好需要的数据库:Mysql、MangoDB
    3、准备好需要的数据:
    在这里插入图片描述
    爬取的是招聘网站前程无忧,由于爬取的一个数据不是很多,我就爬取了几个分别保存到了几个表中,大约有个百多兆的数据(数据量越多越好),第一次学习

    具体实现过程

    1、编写爬虫框架,爬取数据
    建议博客:https://blog.csdn.net/weixin_43581288/article/details/106950359
    里面有需要爬虫的字段,保存到的数据库,以及一些其他的要求
    2、数据存储
    正确搭建hadoop平台在这里插入图片描述
    选择flume协议传输形式
    在这里插入图片描述
    启动flame:

    flume-ng agent -n agent1 -c conf -f /usr/module/flume/apache-flume-1.6.0-bin/conf/template-hdfs.conf  -Dflume.root.logger=DEBUG,console
    
    

    上传数据至目录:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    将数据存储到hdfs:
    在这里插入图片描述
    3、进行hive查询:
    1、具体要求(要求:1、利用hive进行分析,2、将hive分析结果利用sqoop技术存储到mysql数据库中,并最后显示分析结果。):
    (1)分析“数据分析”、“大数据开发工程师”、“数据采集”等岗位的平均工资、最高工资、最低工资,并作条形图将结果展示出来;
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (2)分析“数据分析”、“大数据开发工程师”、“数据采集”等大数据相关岗位在成都、北京、上海、广州、深圳的岗位数,并做饼图将结果展示出来。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (3)分析大数据相关岗位1-3年工作经验的薪资水平(平均工资、最高工资、最低工资),并做出条形图展示出来;
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (4)分析大数据相关岗位几年需求的走向趋势,并做出折线图展示出来;
    在这里插入图片描述
    总结:
    这个项目使用爬虫、数据库、大数据分析等方法来完成,对爬虫的认识,使用、数据库(mangodb)的使用、大数据知识的运用都是很好的。爬虫有爬虫框架的搭建,代码的编写对我来说都是一个不小的难题,但通过查资料、和同学的探讨让我解决了这些问题,数据库(mangodb)使用还不是特别熟练,大数据各种环境的搭建也是一个不小的难题,配置的环境也是不少,我也是用来不少的时间来做这个事,在这其中还是有的。

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  • 利用UCSC XenaTCGA数据库的生存曲线分析 UCSC的分析入口 打开UCSC Xena网站:UCSC Xena。(网页速度可能不太稳定) 点击界面的GET STARTED,在打开的界面右上角点Launch Xena Browser,界面如图,进入分析界面。 ...

    利用UCSC Xena做TCGA数据库的生存曲线分析

    UCSC的分析入口

    打开UCSC Xena网站:UCSC Xena。(网页速度可能不太稳定
    点击界面的GET STARTED,在打开的界面右上角点Launch Xena Browser,界面如图,进入分析界面。
    在这里插入图片描述

    利用UCSC分析TCGA数据库中乳腺癌样品

    1. serch a study中选择TCGA Breast Cancer (BRCA),Done。
    2. Select Data Type中选择Genomic
    3. Add Gene or Position中输入目的基因的名字。
    4. Assay Type中按照需要选择。如,Gene Expression
    5. 可以继续选择Assay Type如,Copy Number
      在这里插入图片描述
    6. 在栏目中点击左上角菜单图标,选择Kaplan Meier Plot
      结果如图
      在这里插入图片描述

    2019/1/11

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  • xUtils3数据库模块分析数据

    千次阅读 2016-01-09 19:24:09
    xUtils3数据库模块分析数据篇xUtils3是目前比较流行的开源项目,因为较原xUtils版本改动较大源码作者干脆另立山头,在Github上建立了新的版本库。xUtils3对6.0版本支持更好,而且删除了不少不常用的功能模块,具体...

    xUtils3是目前比较流行的开源项目,因为较原xUtils版本改动较大源码作者干脆另立山头,在Github上建立了新的版本库。xUtils3对6.0版本支持更好,而且删除了不少不常用的功能模块,具体请到官方地址了解详情。
    xUtils3可以分成四个部分:视图注入、数据库、网络、图像;本文主要针对数据库模块,分析在数据库模块中使用到的重要的类型数据,数据属于模块的静态组成部分,限于篇幅限制,关于动态流程的分析会在以后的博文继续整理。
    官方网站的xUtils3是基于AndroidStudio,我把其中的数据库部分提炼出来整理成Eclipse版本的示例代码,可在http://download.csdn.net/detail/klpchan/9397440下载示例代码,稍加整理后的结构如下:
    这里写图片描述
    包结构和原代码结构基本相同:

    项目 价格
    com.xutils.klpsample 客户端sample代码
    org.xutils.commonutils 通用工具类包
    org.xutils.db 接口包,客户端直接调用
    org.xutils.db.annotation 注解包
    org.xutils.db.converter 对象类型与数据库类型转换包
    org.xutils.db.sqlite 数据库信息组件包
    org.xutils.db.table 表实体和列实体及其工具包
    org.xutils.ex 异常类包

    下面结合示例整理出几种该数据库模块的重要数据结构。

    DbManager$DaoConfig

    DaoConfig是DbManager的内部类,顾名思义,其代表的就是配置信息,当用户(客户端)想要去创建一个自定义数据库时,配置数据是要考虑的第一个重要元素,查看下DaoConfig的类视图
    这里写图片描述
    可以看出用户可以通过该配置类来设置数据库名称、版本、事务允许开关、更新监听器及存放目录,Sample代码通过如下方式使用

        private DbManager initDaoConfig() {
            DbManager.DaoConfig daoConfig = new DbManager.DaoConfig()
            .setDbName("testklpdb")
            .setAllowTransaction(true)
            .setDbDir(new File("/sdcard"))
            .setDbVersion(1)
            .setDbUpgradeListener(new DbManager.DbUpgradeListener() {
                @Override
                public void onUpgrade(DbManager db, int oldVersion, int newVersion) {
                    // TODO: ...
                    // db.addColumn(...);
                    // db.dropTable(...);
                    // ...
                }
            });
    
            DbManager db = XutilDBEnv.getDb(daoConfig);
            return db;
        }

    生成的DaoConfig作为DbManager的重要参数,用于后续的数据库创建中。

    DbManager&DbManagerImpl

    这个DbManager是暴露给用户的直接接口,用户对于数据库的CRUD操作都可以通过该接口实现,DbManagerImpl是基于该接口的实现类,一个DbManagerImpl就像一个句柄一样,完成针对一个DbConfig的具体操作。通过检查该实现类的Public方法可以看到其暴露的接口属性
    这里写图片描述
    如果仅仅为了使用该数据库工具,看到这里就可以结束了,DbManagerImpl就像其类名一样尽职尽责,把用户可以使用的大部分操作都提供了,所以在客户端的代码里,基本充斥的就是该实现类的公共方法,但是对开源项目的学习不能停留在仅仅会用的阶段,继续往下走。

    DbManagerImpl.daoMap

    从该对象的定义可以看出,这是一个以DaoConfig对象为key、DbManagerImp对象为value的HashMap,由于是静态的,说明该对象描述的是全局配置,换句话说,一个DaoConfig对应唯一的实现类,如果用户想要新建一个数据库并对其进行操作,就要在该Map添加一个新的映射项。
    仍然以上面建立的DaoConfig为例,可以查看到daoMap的内容如下
    这里写图片描述
    可以看到这个daoMap含有1个有效映射,由于Hashmap并不是按照添加顺序线性排列,这一项HashMapEntry在table中排在第四位,key是配置类,value是接口实现类,检查该变量内容可以看到具体映射值
    这里写图片描述
    进一步的,也可以观察一下DaoConfig的内容正如上面代码配置:
    这里写图片描述

    columnType_columnConverter_map

    这个映射表是在对象类型与数据库类型转换包中,作为一个静态映射表,这是一个key是基本及特定类型,value是converter的全局表。这里需要解释下,xUtils3把数据类型分成两种,一种是正常在代码中使用的基本类型如int、boolean及其包装类型,这些本文称为代码类型;另一种是在数据库中实际存储的类型,称为数据库类型。
    之所以分成这两类,是由于数据库存储类型限制造成的,安卓中使用的sqlite是种轻量级的数据库,目前仅支持INTEGER、TEXT、REAL、BLOG、NULL等数据类型,很多基本的代码类型如int、string可以直接存储,但是对于如boolean型、由于数据库不允许存储true、false,只能把boolean转换成INTEGER支持的0或1来表示,char、date类型同样需要转换成INTEGER。
    converter就是完成这类作用,columnType_columnConverter_map就是这样以代码类型为key、对应converter为value的静态数据结构。
    当开始配合和创建数据库时,可以看到该对象的静态初始化结果
    这里写图片描述
    该映射表在ColumnConverterFactory装载时完成了19个映射项的创建,映射项内容如下
    这里写图片描述
    可以看到这些基本及包装类型以及Date都对应有各自的转换类,这样用户就可以把这些基本类型通过转换类完成对数据库的各项操作准备。

    tableMap

    这个一个以数据库#类名为key,以TableEntity为value的映射表,xUtils使用两个结构简单封装良好的实体类作为表示表和列,表使用的是TableEntity,列是columEntity,这两个实体及帮助类放在org.xutils.db.table包中,每个tableEntity中都有一个colum列映射表,表示的是在该表中所有列的集合。
    举个例子,本文示例代码使用的是xUtils源码中的Parent作为原始对象,代码如下

    @Table(name = "parent")
    public class Parent {
    
        @Column(name = "id", isId = true)
        private int id;
    
        @Column(name = "name")
        public String name;
    
        @Column(name = "email")
        private String email;
    
        @Column(name = "isAdmin")
        private boolean isAdmin;
    
        @Column(name = "time")
        private Date time;
    
        @Column(name = "date")
        private java.sql.Date date;
    ... setget方法'''

    tableMap是一个表示表关系的映射表,ORM实现了从Parent对象到Parent表的直接映射,所以tableMap是一个以数据名#类名为key,tableEntity为value的映射关系图,这样的好处是能够实现对tableEntity的直接管理,以本文为例,Sample代码完成后的tableMap如图所示
    这里写图片描述
    分析下tableEntity的类简图可以发现,每个tableEntity表示的是一张表,所以含有这个表里所有的columnEntity,所以其成员变量里含有一个Final的columnMap,而tableMap表示的是对应不同类的表,如Parent、Children,每一种类型对应一个tableEntity,其tableMap不仅仅隶属于特定示例,所以设计成Static的。columnMap由于是类似的结构关系,如下
    这里写图片描述
    不再单独分析。

    SqlInfo

    这里写图片描述
    这个类的结构很简单,包含两个成员变量,sql和bindArgs。SqlInfo用来表示执行实际操作时的sql语句对象,sqlBuilder是对其进行组装的工具类,仍然以上述的Parent类举例,当用户执行对一个Parent对象的插入操作时:
    这里写图片描述
    可以看到sql表示执行的含有通配符的sql语句,该sql语句由sqlBuilder组装完成。bindArgs是一个ArrayList,bindArgs是可以单体sql语句中通配符的参数列表,该列表是个KeyValue组成的list,整体的结构如下图
    这里写图片描述
    bindArgs中的keyValueList由12个对象组成,其中包括5个有效对象和7个空对象
    这里写图片描述
    查看这个List每项的内容,可以发现如下
    这里写图片描述
    这个BindArgs正式我们要绑定的数据的kv值,sqlBuilder通过把这个list组装成sql的参数,替代通配符形成最终的插入语句。

    小结

    本文整理了xUtils3开源项目数据库模块中使用到的几种重要数据结构,仅是针对数据进行静态分析,并没有列出动态流程, 关于业务逻辑会在以后的博文整理,同时如果在后续发现有遗漏的其它该模块重要数据,会在本文中添加。

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