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  • 商业设计是商业地产开发成败重要一环,良好的商业综合体设计对于商业综合体后期运营及商业的打造起着至关重要的作用;今天,天霸设计就来和大家聊一聊商业综合体设计的功能设计4大重点。  1、动线设计  根据...

      商业设计是商业地产开发成败重要一环,良好的商业综合体设计对于商业综合体后期运营及商业的打造起着至关重要的作用;今天,天霸设计就来和大家聊一聊商业综合体设计的功能设计4大重点。

     

      1、动线设计

      根据前期商业定位研策的结论,进行动线设计,是商业综合体设计的重要一环。不论是外部动线还是内部动线必需具体商业经验及理念与研策、招商、运营共同研论进行决策,而非某个团队单独能完成的重要工作。

      商业综合体面对的人群较广,动线种类相对复杂,必须对客流、物流、车流等不同类型的动线进行合理组织。提供便捷的交通环境是商业高效运转的必要条件。

      随着商业的发展,商业环境品质的提高,商业动线组织不再停留于平面布局,立体化动线组织必不可少。

     

      2、首层空间设计

      首层商业直接与外部环境相连,最先与人接触,不仅承担着商业运营管理功能,而且是客流集散点、垂直交通与水平交通的节点、室内外空间的交叉点。可见既要满足商业通达性的需求,又要创造良好的商业环境,使其价值最大化,首层空间设计可谓重中之重。

      通过建筑、广场空间以及景观、标识、广告系统的引导,对首层商业室内外空间进行一体化打造,强调室内外空间的互动,可以营造良好的商业氛围。针对不同业态经营特点,可以考虑设置各专属区域的垂直交通,提高商业运转效率。

      通过商业空间概念设计,利用色彩对商业空间进行区域划分,每个区域的母题元素一致,但利用色彩细节的变化来明确人在特定空间的归属感,购物动线方向会相对明确,便捷与舒适感也会增强。

     

      3、地下车库特色设计

      同样,通过色彩划分区域的方法也可以用于地下车库的空间设计。许多人都遇到过无法确定自己停车位置的情况,就是因为车库内部空间设计没有明确的区域划分、标识系统不完善、人性化设计不足,这些都会给人的活动带来诸多不便,从而影响了商业在顾客心目中的品质与形象。

     

      4、地下空间增值开发

      对于商业来说,地下一层甚至是地下二层空间都存在潜在的商业价值。利用立体化交通组织,通过下沉广场、中庭空间、光线、广告导识、特色业态等多方面设计因素引导客流自然进入地下商业空间,打造地下商业氛围,充分发掘其潜在价值。

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  • 数据库系统原理设计题和综合体

    千次阅读 2020-08-11 17:26:44
    商业集团的商品进销存系统中,涉及的部分信息如下: (1) 商品:商品号、商品名、规格、计量单位。 (2) 供应商:供应商号、供应商名、地址。 (3) 商店:商店号、商店名、地址。 (4) 客户:客户号、客户名、地址。 ...

    1、设教学数据库中有三个关系:
    学生关系 S(S#,SNAME ,AGE,SEX,DEPT),其属性分别表示学号、姓名、年龄、性别、所在系。
    课程关系 C(C# ,CNAME ,TEACHER) ,其属性分别表示课程号、课程名、任课教师名。
    选课关系 SC(S#,C#,GRADE} ,其中 GRADE 表示成绩。
    请用关系代数表达式表达下面的查询。
    检索选修课程号为“ C2”的学生的学号和姓名。
    在这里插入图片描述

    2、在 36 题的基本表中,试用 SQL 语句完成下面操作:
    查询与张明同一个系的学生信息。
    在这里插入图片描述

    3、在 36 题的基本表中,试用 SQL 语句完成下面操作:
    删除学号为“ 95002”的学生选修的课程号为“ C2”的记录。
    在这里插入图片描述

    4、在 36 题的基本表中,试用 SQL 语句完成下面的操作:
    建立数学系学生的视图 C_STUDENT ,并要求进行修改和插入数据时, 仍需保证该视图只有数学系的学生。视图的属性名为: S#,SNAME ,AGE ,DEPT。
    在这里插入图片描述

    5、在 36 题的基本表中,试用 SQL 语句查询每个学生已选修课程的门数及平均成绩。
    在这里插入图片描述

    6、设某工厂数据库中有四个实体集。一是“仓库”实体集,属性有仓库号、仓库面积等;

    二是“零件”实体集,属性有零件号、零件名、规格、单价等;三是“供应商”实体集,
    属性有供应商号、供应商名、地址等;四是“保管员”实体集,属性有职工号、姓名等。
    设仓库与零件之间有 “存放”联系, 每个仓库可存放多种零件,每种零件可存放于若
    干仓库中,每个仓库存放每种零件要记录库存量;供应商与零件之间有“供应”联系,一
    个供应商可供应多种零件, 每种零件也可由多个供应商提供, 每个供应商每提供一种零件要记录供应量;仓库与保管员之间有“工作”联系,一个仓库可以有多名保管员,但一名
    保管员只能在一个仓库工作。
    (1)试为该工厂的数据库设计一个 ER 模型,要求标注联系类型,可省略实体属性。
    (2)根据转换规则,将 ER 模型转换成关系模型,要求标明每个关系模式的主键和外键。

    在这里插入#图片描述

    7、设有一个反映职工每月超额完成生产任务的关系模式:

    R(日期,职工号,姓名,工种,额定工作量,本月超额)
    如果规定: 每个职工只隶属于一个工种, 每个工种的额定工作量惟一, 每个工种的职工有多人。
    ( 1)根据上述规定,写出模式 R 的基本 FD 和关键码。
    ( 2)R 最高属于第几范式,并说明理由。
    ( 3)将 R 规范到 3NF。

    在这里插入图片描述

    8、设有学生表 S(SNO,SN)(SNO为学生号,SN为姓名 )和学生选修课程表 SC(SNO,CNO,CN,G)(CNO
    为课程号, CN为课程名, G为成绩 ),试用 SQL语言完成以下各题:
    (1) 建立一个视图 V-SSC(SNO,SN,CNO,CN,G),并按 CNO升序排序;
    (2) 从视图 V-SSC上查询平均成绩在 90分以上的 SN、CN和 G。
    1: 参考答案: (1)CREATE SQL VIEW V-SSC(SNO ,SN,CNO,CN,G)

    AS SELECT S.SNO,S.SN,CNO,SC,SC.G
    FROM S,SC
    WHERE S.SNO=SC.SNO
    ORDER BY CNO
    (2)SELECT SN,CN,G
    FROM V-SSC
    GROUP BY SNO
    HAVING AVG(G)>90

    9、数据模型如下:
    商店 S(SNO, SNAME , CITY)
    商品 P(PNO, PNAME , COLOR)
    销售 SP(SNO, PNO, DATE, QTY)
    用 SQL完成查询:只销售红色商品的商店名。
    1: 参考答案: 数据模型如下:
    商店 S(SNO, SNAME, CITY)
    商品 P(PNO, PNAME, COLOR)
    销售 SP(SNO, PNO,DATE, QTY)
    用 SQL完成查询:
    只销售红色商品的商店名:
    SELECTSNAME
    FROMS
    WHERESNOIN
    (SELECTSNO
    FROMSP
    WHERE NOT EXISTS
    (SELECT*
    FROMP
    WHERECOLO ″RED″
    ANDPNO =SP.PNO))

    10、试用 SQL更新语句表达对教学数据库中三个基本表 S、SC、C的各个更新操作:
    (1) 往基本表 S中插入一个学生元组 ( ‘S9’,‘WU’,18)。
    (2) 在基本表 S中检索每一门课程成绩都大于等于 80分的学生学号、姓名和性别,并把检索到的值送
    到另一个已存在的基本表 STUDENT (S#,SNAME,SEC) 。
    (3) 在基本表 SC中删除尚无成绩的选课元组。
    (4) 把 WANG 同学的学习选课和成绩全部删除。
    (5) 把选修 MATHS课不及格的成绩全改为空值。
    (6) 把低于总平均成绩的女同学成绩提高 5%。
    (7) 在基本表 SC中修改 C4课程的成绩,若成绩小于等于 75分时提高 5%,若成绩大于 75分时提高 4%(用
    两个 UPDATE语句实现 ) 。
    1: 参考答案: (1)INSERT INTO S(S#,SNAME,AGE,SEX)
    VALUES(′S9′, ′WU′,18, ′F′);
    (2)INSERT INTO STUDENT(S#,SNAME,SEX)
    第 11 页
    SELECT S.S#,SNAME,SEX
    FROM S,SC
    WHERE S.S#=SC.S# AND GRADE>=80;
    (3)DELETE FROM SC
    WHERE GRADE IS NULL
    (4)DELETE FROM SC
    WHERE S# IN(SELECT S#)
    FROM S
    WHERE SNAME= ′WANG ′)
    (5)UPDATE SC
    SET GRADE=NULL
    WHERE GRADE<60;
    (6)UPDATE SC
    SET GRADE=GRADE1.05
    SET GRADE<(SELECT AVG(GRADE)
    FROM SC
    WHERE S# IN(SELECT S#
    FROM S
    WHERE SEX= ′F′));
    (7)UPDATE SC
    SET RAGE=GRADE
    1.04
    WHERE 75<=(SELECT AVG(GRADE)
    FROM SC);
    UPDATE SC
    SET GRADE=GRADE*1.05
    WHERE 75>=(SELECT AVG(GRADE)
    FROM SC);

    11、
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    一个已存在的表 STUDENT(S#,SNAME,SEX)在基本表 S中检索每一门课程成绩都大于 80分的学生学号、 姓名和性别, 并把检索到的值送到另
    在这里插入图片描述

    12、在基本表 SC中删除尚无成绩的选课元组
    在这里插入图片描述

    把 WANG 同学的学习选课和成绩全部删去。
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    13、把选修 MATHS课不及格的成绩全改为空值。
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    14、把低于总平均成绩的女同学成绩提高 5%。
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    15、在基本表 SC中修改 C4课程的成绩,若成绩小于等于 75分时提高 5%,若成绩大于 75分时提高 4%(用两个 UPDATE语句实现 )。
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    16、

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    17、
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    18、在这里插入图片描述

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    19、
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    20、
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    21、设关系模式 R(A,B,C,D,E,G),
    F={ABC,CA,BCD,ACDB ,DEG,BEC,CGBD ,CEAG}
    求F的最小覆盖。
    (1).
    答案:
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    22、设有学生表 S(SNO,SN)(SNO为学生号, SN为姓名 ) 和学生选修课程表
    SC(SNO ,CNO,CN,G)(CNO为课程号, CN为课程名, G为成绩 ) ,试用 SQL语言完成以下各题:
    (1) 建立一个视图 V-SSC(SNO ,SN,CNO,CN,G),并按 CNO升序排序;
    (2) 从视图 V-SSC上查询平均成绩在 90分以上的 SN、CN和G。

    答案: (1)CREATE SQL VIEW V-SSC(SNO ,SN,CNO,CN,G)
    AS SELECT S.SNO ,S.SN,CNO,SC.CN,SC.G
    FROM S ,SC
    WHERE S.SNO=SC.SNO
    ORDER BY CNO
    (2)SELECT SN,CN,G
    FROM V-SSC
    GROUP BY SNO
    HAVING AVG(G)>90

    23、
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    24、37.依据 36 题的关系模式, 建立一个包含 Sno、Sname、Aname和 Date
    的视图 ST。
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    25、38.依据 36 题的关系模式,试用 SQL语言查询每个协会的协会编号
    和学生数,并按人数降序排列。
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    26、39.依据 36 题的关系模式,试用 SQL语言查询没有参加任何协会的
    学生姓名和所在系
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    27、40.依据 36 题的关系模式,试用关系代数查询计算机系的学生姓名
    和年龄
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    28、41.设某家电公司售后服务系统中有一个记录安装工人日工作量的关
    系模式:
    R(员工编号,姓名,电话,产品型号,日期,安装数量 )
    如果规定:员工每天可安装多种产品, 并按不同产品型号统计安装数
    量。
    (1) 写出关系模式 R的基本 FD和关键码。
    (2)R 最高属于第几范式。
    (3) 将 R规范到 3NF。
    42.某商业集团的商品进销存系统中,涉及的部分信息如下:
    (1) 商品:商品号、商品名、规格、计量单位。
    (2) 供应商:供应商号、供应商名、地址。
    (3) 商店:商店号、商店名、地址。
    (4) 客户:客户号、客户名、地址。
    其中,每个供应商可供应多种商品, 每种商品也可向多个供应商订购,
    订购时要记录订购单价和订购数量; 每个商店可向多个客户销售多种
    商品,每个客户可以从多个商店购买多种商品, 每种商品也可在多个
    商店销售给多个客户, 商品销售时要记录销售单价、 销售数量和销售
    日期。
    (1) 建立一个反映上述局部应用的 ER模型,要求标注联系类型 ( 可省
    略实体属性 )。
    (2) 根据转换规则,将 ER模型转换为关系模型。
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    29、42.某商业集团的商品进销存系统中,涉及的部分信息如下:
    (1) 商品:商品号、商品名、规格、计量单位。
    (2) 供应商:供应商号、供应商名、地址。
    (3) 商店:商店号、商店名、地址。
    (4) 客户:客户号、客户名、地址。
    其中,每个供应商可供应多种商品, 每种商品也可向多个供应商订购,
    订购时要记录订购单价和订购数量; 每个商店可向多个客户销售多种
    商品,每个客户可以从多个商店购买多种商品, 每种商品也可在多个
    商店销售给多个客户, 商品销售时要记录销售单价、 销售数量和销售
    日期。
    (1) 建立一个反映上述局部应用的 ER模型,要求标注联系类型 ( 可省
    略实体属性 )。
    (2) 根据转换规则,将 ER模型转换为关系模型。
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    30、
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    34、
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    36、
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    37、
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    38、
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    39、四、设计题(本大题共 5 小题,每小题 4 分,共 20 分)

    设一个图书借阅管理数据库中包括三个关系模式:
    图书(图书编号,书名,作者,出版社,单价)
    读者(借书证号,姓名,性别,单位,地址)
    借阅(借书证号,图书编号,借阅日期,归还日期,备注)
    用 SQL 语句完成下面 36-39 题。
    36.查询价格在 50 到 60 元之间的图书,结果按出版社及单价升序排列。
    SELECT * FROM FORM 图书
    WHERE 单价 BETWEEN 50 AND 60;
    37.查询王明所借阅的所有图书的书名及借阅日期。
    SELECT 图名 ,借阅日期
    FROM 读者 ,借阅 ,图书
    WHERE 读者 .姓名 =’王明 ’
    AND 图书 .图书编号 =借阅 .图书编号
    AND 读者 .借书证号 =借阅 .借书证号 ;
    38.查询各个出版社图书的最高价格、最低价格和平均价格。
    39.建立“红星汽车厂”读者的视图 RST。
    40.依据 36 题的关系模式,用关系代数表达式检索借阅“高等数学”的读者姓名。
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    40、设有一个记录职工历次体检情况的关系模式:
    R(职工号,姓名,部门号,体检日期,体检医院,总检结果,体检项目,分项结果)
    说明:体检医院不固定,总检结果是指对体检结果的总体评价。
    (1)写出模式 R 的基本 FD 和关键码。
    职工号 姓名;
    职工号 部门号;
    职工号,体检日期 体检医院;
    职工号,体检日期 总检结果
    职工号,体检项目,体检日期 分项结果;
    (2)R 最高属于第几范式?
    1NF
    (3)将 R 规范到 3NF。
    职工信息表 (职工号,姓名,部门号)
    职工体检结果总表 (职工号,体检日期,体检医院,总检结果)
    职工体检分项结果表 (职工号,体检日期,体检项目,分项结果)
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    41、
    某课程的计算机模拟考试系统涉及的部分信息如下:
    用户:用户号、姓名、密码。
    试题:试题编号、试题内容、知识点、难度系数、选项 A、选项 B、选项 C、选项 D、
    答案。
    试卷:试卷编号、生成时间。
    说明:允许用户多次登录系统进行模拟测试;每次登录后,测试试卷由系统自动抽题随机生成,即每次生
    成试卷均不相同;每份试卷由若干试题组成;系统要记录每次测试的起始和结束时间,以及测试成绩。
    (1)建立一个反映上述局部应用的 ER 模型,要求标注联系类型(可省略实体属性) 。
    (2)根据转换规则,将 ER 模型转换成关系模型,要求标注每个关系模型的主键和外键(如果存在) 。
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    42、
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    45、
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    46、41.为体育部门建立数据库,其中包含如下信息:
    (1) 运动队:队名、主教练,其中队名惟一标识运动队。
    (2) 运动员:运动员编号、姓名、性别、年龄。
    (3) 运动项目:项目编号、项目名、所属类别。
    其中:每个运动队有多名运动员,每名运动员只属于一个运动队;每名运动员可以参加
    多个项目,每个项目可以有多个运动员参加。系统记录每名运动员参加每个项目所得名次和成绩以及比赛日期。
    (1) 根据以上叙述,建立 ER模型,要求标注联系类型。 ( 实体的属性可以省略 )
    (2) 根据转换规则,将 ER模型转换成关系模型,要求标明每个关系模式的主键和外键(如果存在) 。
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    47、42.设有一个反映工程及其所使用相关材料信息的关系模式:
    R(工程号,工程名,工程地址,开工日期,完工日期,材料号,材料名称,使用数量 )
    如果规定:
    每个工程的地址、开工日期、完工日期惟一;不同工程的地址、开工和完工日期可能相同;
    工程名与材料名称均有重名;
    每个工程使用若干种材料,每种材料可应用于若干工程中。
    (1) 根据上述规定,写出模式 R的基本 FD和关键码。
    (2)R 最高达到第几范式,并说明理由。
    (3) 将 R规范到 3NF。
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    48、
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    49、
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    50、
    四、设计题 ( 本大题共 5 小题,每小题 4 分,共 20 分)
    已知有如下三个关系:
    学生 (学号,姓名,系别号 )
    项目 (项目号,项目名称,报酬 )
    参加 (学号,项目号,工时 )
    其中,报酬是指参加该项目每个工时所得报酬。
    依据此关系回答下面 36~40 题。
    全国自考数据库系统原理历年试题及答案 (2008–2013)
    3 / 56
    36.试用关系代数表达式写出下列查询:
    列出“王明”同学所参加项目的名称。
    答:π项目名称 ( б姓名 =’ 王明 ’ (学生∞参加∞项目) )
    37.试用 SQL语句写出下列查询:
    列出报酬最高的项目编号。
    答: select 项目编号
    from 项目,
    Where 报酬 =(SELECT MAX (报酬) FROM 项目)
    38.试用 SQL语句写出下列查询:
    列出每个系所有学生参加项目所获得的总报酬。
    答: SELECT 系别号, SUM(报酬 *工时)
    FROM 学生,项目,参加
    WHERE 学生 .学号 =参加 . 学号 AND
    项目 . 项目号 =参加 . 项目号
    GROUP BY 系别号
    39. 试用 SQL语句查询报酬大于 800 元(包括 800 元)的项目名称。
    答: SELECT 项目名称
    FROM 项目
    WHERE 报酬 >=800
    40.试用 SQL命令创建一个学生 _项目视图,该视图包含的属性名称为:学号,姓名和项目名称。
    答: CREATE VIEW 学生项目(学号,姓名,项目名称)
    AS
    SELECT 学生 . 学号,姓名,项目名称
    FROM 学生,项目,参加
    WHERE 学生 . 学号 =参加 . 学号 AND
    项目 . 项目号 =参加 . 项目号

    51、
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    41.假设有一关系模式 R(学号,姓名,系名,系主任,课程号,课程名,成绩 ) 其中:每个
    系只有一位系主任; 每个学生学习多门课程, 每个课程多个同学选修, 每个同学的每门课程
    只有一个成绩。
    (1) 根据上述条件,写出关系模式 R的关键码。
    (2)R 最高属于第几范式,为什么 ?
    (3) 将 R规范到 3NF。
    42.设有如下实体:
    读者:读者编号,姓名,身份证号
    单位:单位号,单位名称
    图书:图书号,图书名,定价
    出版社:出版社名,电话,邮政编码,地址
    其中, 每个读者可以借阅多本图书, 每本图书可以由多名读者借阅, 读者借阅图书要记
    录借阅日期及还书目期, 图书可以重复借阅, 但每个读者每本图书每天最多借一次: 每个单
    4 / 7
    位有多个读者, 每个读者只属于一个单位; 每个出版社可以出版多种图书, 每本图书只属予
    一个出版社。
    (1) 试画出反映上述实体关系的 E-R 图 ( 不必画实体的属性 ) 。
    (2) 转换成关系模式,并指出每个关系模式的主码和外码 (如果有外码指出来 ) ,在主码
    下画直线 ______,在外码下画波浪线 ______。
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    77、

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    78、
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    79、
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    80、
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    81、
    41.某学校图书借阅管理系统应提供如下功能:
    (1)查询书库中现有图书信息,包括书号、书名、作者、单价、出版社;
    (2)查询读者信息,包括读者的借书证号、姓名、性别、单位;
    (3)查询读者的借阅情况,包括读者的借书证号、书号、借书日期、还书日期等;
    (4)不同类别的读者有不同的借阅权限,读者类别由类别编号、名称、最大允许借书量、借
    书期限等描述。
    根据以上叙述,回答下列问题:
    (1)试为该图书借阅系统设计一个 ER 模型,要求标注联系类型,可省略实体属性。
    (2)根据转换规则,将 ER 模型转换成关系模型,要求标注每个关系模式的主键和外键 (如果
    存在 )。

    42.设有一个反映教师参加科研项目的关系模式:
    R(教师号,项目名称,科研工作量,项目类别,项目金额,负责人 )
    如果规定: 每个项目可有多人参加, 每名教师每参加一个项目有一个科研工作量; 每个项目
    只属于一种类别,只有一名负责人。
    (1)根据上述规定,写出模式 R 的基本 FD 和关键码。
    (2)说明 R 不是 2NF 的理由。
    (3)将 R 规范到 3NF
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    82、现有如下关系:学生(学号,姓名,性别,专业,出生年月)
    教师(教师编号,姓名,所在部门,职称)
    授课(教师编号,学号,课程编号,课程名称,教材,学分,成绩)
    1.查找学习“数据库原理”课程且成绩不及格的学生学号和任课教师编号;
    1、 SELECT 学号,教师编号
    FROM 授课
    WHERE 课程名称 ='数据库原理 ’ AND 成绩 <60;

    2.查找学习“英语”课程的“计算机应用”专业学生的学号,姓名和成绩;
    2、SELECT 学号,姓名,成绩
    FROM 授课,学生
    WHERE 学生 .学号 =授课 .学号 AND 专业 ='计算机应用 ’ AND 课程名称 ='英语 ';

    3.查找教师“李洪”所教过的学生成绩为 90 分以上(包括 90)的学生学号,姓名和专业;
    3、 SELECT 授课 .学号 ,学生 .姓名 ,专业
    FROM 学生,教师,授课
    WHERE 学生 .学号 =授课 .学号 AND 教师 .教师编号 =授课 .教师编号 AND 教师 .姓名 =’
    李洪 ’ AND 成绩 >=90;

    4.删除学生表中学号为“ 9903016”的记录;
    4、DELETE
    FROM 学生
    WHERE 学号 =‘9903016’;

    5.将编号为“ 60016”的教师所在的部门该为“计算机” ;
    5、UPDATE 教师
    SET 所在部门 ='计算机系 ’
    WHERE 教师编号 =‘60016’;

    6.建立“计算机应用”专业成绩有过不及格的学生的视图;
    6、 CREATE VIEW 成绩
    AS SELECT 学生 .学号 ,姓名,成绩
    FROM 学生,授课
    WHERE 学生 .学号 =授课 .学号 AND 专业 ='计算机应用 ’ AND 成绩 <60;

    综合体

    1.假设学生——课程数据库关系模式如下:
    S(Sno,Sname ,Sage,Ssex)
    C(Cno,Cname ,Teacher)
    SC(Sno,Cno,Grade)
    用 SQL语句表达下列查询:

    (1) 找出刘老师所授课程的课程号和课程名;
    SELECT Cno ,Cname
    FROM C
    WHERE Teacher LIKE ‘刘%’;

    (2) 找出年龄小于 22 岁的女学生的学号和姓名。
    SELECT Sno ,Sname
    FROM S
    WHERE Sage 22 AND Ssex= ‘F’

    1.用 SQL的有关语句定义:
    (1)学生关系 Student ,包括学号 Sno、姓名 SN、年龄 SA;
    CREATE TABLE Student(
    Sno INT PRIMARY KEY
    SN CHAR (30),
    SA INT
    );

    (2 )课程关系 Course,包括课程号 Cno、课程名 CN、任课教师 CT;
    CREATE TABLE Course(
    Cno INT PRIMARY KEY ,
    CN CNAR (30),
    CT CHAR (30)
    );

    (3)学生选课关系 SC,包括 Sno,Cno和成绩 G。
    CREATE TABLE SC (
    Sno INT ,
    Cno INT ,
    G INT ,
    PRIMARY KEY(Sno ,Cno),
    FOREIGN KEY(Sno )REFERENCES Student (Sno),
    FOREIGN KEY(Cno )REFERENCES Course(Cno)
    );

    2 .按题 1 的学生关系模式,用 SQL的有关语句。
    (1)授予赵华对学生关系 Student 的插入和修改权限;
    GRANT INSERT ,UPDATE ON Student TO‘赵华’;

    (2)插入任意 3 个学生的完整信息;
    INSERT INTO Student
    (TABLE (01001,‘赵华’,19),
    (01002,‘李芳’,18),
    (01003 ,‘刘红’,20),
    );

    (3)修改所有学生的年龄。
    UPDATE Student
    SET SA =SA+1;

    3.结合题 1 定义的学生选课数据库,用 SQL语句查询学生数据库课程的成绩,输出
    学生姓名和成绩,按成绩排序(降序) ;若成绩相同,再按学号排序(升序) 。
    SELECT SN ,G
    FROM Student ,Course,SC
    WHERE Student. Sno =SC.Sno AND Course. Cno=SC.Cno
    AND Course. CN= ‘数据库’
    ORDER BY G DESC,Sno;

    设计题

    1. 设教学数据库的模式如下:
      S(S#,SNAME,AGE,SEX)
      SC(S#,C#,GRADE)
      C(C#,CNAME,TEACHER)
      试用多种方式定义下列完整性约束:
      (1) 在关系 S中插入学生年龄值应在 16~ 25 岁之间
      (2) 在关系 SC中插入元组时,其 S#值和 C#值必须分别在 S和 C中出现。
      (3) 在关系 SC中修改 GRADE值时,必须仍在 0~100 之间。
      (4) 在删除关系 C中一个元组时,首先要把关系 SC中具有同样 C#的元组全部删去。
      (5) 在关系 S中把某个 S#值修改为新值时,必须同时把关系 SC中那些同样的 S#值也修改为新值。

    解:
    (1) CREATE TABLE S(
    S# CHAR(4),
    SNAME CHAR(10) NOT NULL ,
    AGE SMALLINT,
    PRIMARY KEY(S#),
    CHECK (AGE>=16 AND AGE<=25))

    (2) 采用外键子句约束
    CREATE TABLE SC
    (
    S# CHAR(4),
    C# CHAR(4),
    GRADE SMALLINT,
    FOREIGN KEY(S#) REFERENCE S(S#),
    FOREIGN KEY(C#) REFERENCE C(C#)
    )

    (3) 采用元组检查
    CREATE TABLE SC(
    S# CHAR(4),
    C# CHAR(4),
    GRADE SMALLINT,
    FOREIGN KEY(S#) REFERENCE S(S#),
    FOREIGN KEY(C#) REFERENCE C(C#),
    CHECK (GRADE>=0 and AGE<=100))

    (4) 采用外键约束
    CREATE TABLE SC(
    S# CHAR(4),
    C# CHAR(4),
    GRADE SMALLINT,
    FOREIGN KEY(S#) REFERENCE S(S#),
    FOREIGN KEY(C#) REFERENCE C(C#) ON DELETE CASCADE
    )

    (5) 采用外键约束
    CREATE TABLE SC(
    S# CHAR(4),
    C# CHAR(4),
    GRADE SMALLINT,
    FOREIGN KEY(S#) REFERENCE S(S#) ON UPDATE CASCADE ,
    FOREIGN KEY(C#) REFERENCE C(C#)
    )

    1. 在教学数据库的关系 S、SC、 C中,试用 SQL2的断言机制定义下列两个完整性约束:
      (1) 学生必须在选修 Maths 课后,才能选修其他课程。
      (2) 每个男学生最多选修 20 门课程。
      解: (1)
      CREATE ASSERTION ASS1 CHECK
      ( NOT EXISTS
      ( SELECT S FROM SC
      WHERE C# IN
      (SELECT C#
      FROM C
      WHERE CNAME<>‘MATHS’)
      AND S# NOT IN
      (SELECT S# FROM SC
      WHERE C# IN
      (SELECT C#
      FROM C
      WHERE CNAME=‘MATHS’)));

    (2)CREATE ASSERTION ASS2 CHECK
    ( 20>=ALL(SELECT COUNT #)
    FROM S,SC
    WHERE #= AND SEX=‘M’
    GROUP BY S#));

    3、设有 3个关系:
    职工表; EMP(ENO ,ENAME ,AGE,SEX,ECITY)
    工作表: WORKS(ENO ,CNO,SALARY)
    公司表: COMP(CNO ,CNAME ,CITY)
    CREATE TABLE COMP
    (
    CNO CHAR(4) NOT NULL,
    CNAME CHAR(20) NOT NULL,
    CITY CHAR(8),
    ECITY CHAR(8),
    PRIMARY KEY(CNO)
    )
    试用 SQL的语句、子句或触发器完成下列问题:
    (1) 要求男职工年龄在 20~50 岁之间,女职工年龄在 18~40 岁之间;
    (2) 在 WORKS 表中的职工号 (ENO值) 必须在 EMP表中存在 ( 用三种方法 ) ;
    (3) 职工的工资不能低于 1500 元;
    (4) 把对 WORKS 关系的查询、 修改工资的权限 授予用户 HE且 HE拥有转授权
    (5) 把对 EMP表、 COMP表的查询权限授给 全体用户 。
    解:
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    36.设有关系 S(S#,NAME ,AGE, SEX),其属性分别表示:学号,姓名,年龄和性别;
    关系 SC(S#,C#,GRADE ),其属性分别表示:学号,课号和成绩。
    试用 SQL 语句完成统计每一年龄选修课程的学生人数。

    37.设有学生表 S(S#,NAME , AGE ,SEX),其属性分别表示:学号,姓名,年龄和性
    别;选课表 SC(S#,C#,GRADE ),其属性分别表示:学号,课号和成绩。试用关系代数
    表达式表达下面查询:检索学习课号为 C2 课程的学号和姓名。

    38.设有职工基本表 EMP (ENO,ENAME ,AGE ,SEX,SALARY ),其属性分别表示:
    职工号,姓名,年龄,性别,工资。试用 SQL 语句写出为每个工资低于 1000 元的女职工加
    薪 200 元。

    39.设有科研项目表 PROJ(项目编号,项目名称,金额,教师编号) 。试用 SQL 语句写出
    下面查询:列出金额最高的项目编号和项目名称。

    40.设有学生关系 STU(SNO,SNAME ,AGE, SEX)
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    五、综合题 (本大题共 2 小题,每小题 5 分,共 10 分)
    41.设某家电公司售后服务系统中有一个记录安装工人日工作量的关
    系模式:
    R(员工编号,姓名,电话,产品型号,日期,安装数量 )
    如果规定:员工每天可安装多种产品, 并按不同产品型号统计安装数量。
    (1) 写出关系模式 R的基本 FD和关键码。

    (2)R 最高属于第几范式。
    (3) 将 R规范到 3NF。
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  • 以太坊的商业潜能

    万次阅读 2019-05-11 16:22:56
    但是,它的技术前景和商业应用没有被非技术人员所理解。 因为以太坊将要正式发布,进入市场,所以让商业社区理解它的应用前景将更加重要。 这篇文章的目的是:回答以太坊为什么重要,为什么非技术人员应该关注它,...

    引言

    在基于密码学的计算机科学领域中,以太坊的技术愿景吸引到许多软件开发者和技术人员,他们看到了它所预示的清晰前景。但是,它的技术前景和商业应用没有被非技术人员所理解。

    因为以太坊将要正式发布,进入市场,所以让商业社区理解它的应用前景将更加重要。

    这篇文章的目的是:回答以太坊为什么重要,为什么非技术人员应该关注它,为什么我们需要另一条全球化的区块链,即使现在比特币区块链已经成为了全球化区块链了。这些是关键的问题,当你开始更加深入探索每一个问题的答案时,你就能够获得更多的理解和更加欣赏以太坊在整个领域中独特的地位,同时了解到它所采用的方法具有优势和长远性。

    摘要

    以太坊是一种新的去中心化账本协议,不是一种竞争币。以太坊的理念基因中不仅含有比特币基因,还含有 BitTorrent、Java 和 Freenet 的基因。从产品的角度而言,它是一个通用的全球性区块链,可以管理金融和非金融类型应用的状态。

    本质上,以太坊促成去中心化的商业逻辑(business logic)——也被称为智能合约(smart contract),它是一个包含价值,当特定条件满足会被自动贷款的加密“箱子”(boxes)。商业逻辑在区块链云上(不需要服务器)执行,在多方之间自动执行给定协议的条款。它们是“去中心化应用”(DApp)的基本构件。从前端角度而言,以太坊拥有一个强大的专用浏览器,使得用户可以方便地安装和使用 DApp。

    这一新技术将促成 Web3.0 的基础设施的建立。Web3.0 建立在三层部件之上:作为客户端的先进浏览器,作为共享资源的区块链账本,和以去中心化方式运行智能商业逻辑程序的计算机虚拟网络。

    与比特币相比,以太坊建立一种新的密码学技术基础框架,在其上开发应用更加容易,并对轻客户端友好,同时允许应用共享一个可行的经济环境和可靠的区块链安全。

    以太坊的天才之处在于其神奇计算机网络,它促成了一种新型的软件应用:真正的去中心化应用,将信任逻辑嵌入到小程序里面,运行在区块链上。

    它具有多种意义。对开发者来说,写新的应用时,将极大地节约成本和更加高效。对于非技术人员来说,通过分拆中心化的功能,并将它分散到去中心化结构中,它提供一个重新想象现有商业,或者创建新机会的可能。以太坊帮助任何想完全借助区块链开发去中心化应用、编码任意复杂商业逻辑、发布自治代理和管理关系的人。

    以太坊是一种特殊的云计算,不仅高效和节省成本,也非常安全和可靠。同时,它还拥有一套完整的创建应用的工具。

    以太坊交易账本可以用于安全地执行多种服务,包括:投票系统、域名注册、金融交易所、众筹平台、公司管理、自我执行的合约和协议、知识产权、智能财产和分布式自治组织。

    以太坊正在全球范围内激发商业和社会创新,为前所未有的应用打开了大门。从长期来看,它所引致的结果将影响经济和控制结构。

    数以千计的企业家和开发者正在创建和实施基于以太坊的新理念、新项目和创业公司。为了在未来保持竞争力,现有的组织、商业和IT领导者应该探索以太坊如何使得他们可以重构现有服务或者在现有服务上进行创新。

    理解以太坊

    为什么以太坊如此难以理解?出于相同的原因,比特币也难于理解,互联网刚刚开始商业化的前三年也不被公众所理解。原因是:它们都有多重功能身份(functional identities)。的确,这个回答没有特别的解释力,但是这就是事实:比特币、以太坊和互联网对不同的人意味着不同的东西。它们的范畴很广,因为它们的影响是多层面的。所以,为了更好地理解以太坊,让我们对以太坊做详细地解剖。

    以太坊 vs 比特币

    作为起点,我们可以比较以太坊和比特币,因为比特币似乎已经被理解了,至少被那些希望理解它的人所理解了。

    初看起来,比特币和以太坊都是开源平台,具有四项共同点:底层的密码学货币、区块链、去中心化的共识证明机制、维护网络的矿工,这一切使得人们容易混淆比特币和以太坊,觉得它们肯定是类似的事物。但是,这是一个错误的结论。当你深入探究时,会发现两者的不同点多于相同点。四项共同点的每一项在以太坊和比特币中的作用和其目的是不一样的,出于这个原因,以太坊的朝着一个不同于比特币的方向发展。

    比特币最初被设计成一个用于交易货币价值的去中心化密码学货币网络,比特币区块链的主要目的是:为这些金融交易提供信任支撑。只是到了最近,比特币区块链才开始在非金融应用中发现使用情景。因此,比特币区块链的可编程性只是事后的想法,并不是最初就具有的设计,虽然侧链的提议希望使得编程更加容易一些。与比特币相反,以太坊从第一天起就被构想为一个去中心化应用软件开发平台,它的区块链被设计为支持去中心化应用的运行。所以,以太坊的设计有幸从比特币的经验中学习,并改进了比特币的缺点。例如,与比特币 10 分钟的区块确认时间相比,以太坊区块链执行确认的速度更加快速,确认时间在 5~30 秒范围内。

    以太坊的范式朝着促成的去中心化应用–需要确定的、可审计的和可预测的计算平台–方向进化,这不同于比特币范式的本质——它的计算是以货币为中心的(currency-centric)。因此,为了全面理解以太坊,你不能盲目地把比特币的挖矿、密码学货币用途和可编程性推及到以太坊。

    第一,以太坊的密码学货币(被称为以太币,ether)并不类似于比特币,因为它的主要目的不是用于商品或者服务的支付,也不是“数字黄金”,这是比特币的重要特性,以太坊志不在此。以太币更像一种“加密燃料”(crypto-fuel)形式的激励,支付运行各种智能商业逻辑程序所需的交易费用。

    以太币类似于云计算费用。当你在云中运行一个应用时,基于你的运行时间、占用的存储空间、数据转移和计算速度,你需要向云计算公司支付相应的费用。以太币费用的新颖之处在于你为运行在区块链上的商业逻辑付费。它是一种基于云的小额价值定价(micro-value pricing),从传统的云计算栈中消除一层(layer)

    除了作为网络燃料以外 ,以太币也将作为一种加密货币在交易所交易,但是它的价值更多地受交易需求量影响,而不是货币投机者。

    第二,以太坊区块链被设计为完全可编程的,比比特币更加具有经济效率。它具有更大的可扩展性,对于用户可以低成本是使用区块链而言,这是非常关键要求。因为以太坊不只关注于实现金融交易,所以以太坊区块链的目的不同于比特币。从技术上而言,以太坊的区块大小没有上限,它将动态地调整。另外,以太坊正在继续致力于提高可扩展性(scalability),这将对有益于降低整体的交易成本。

    一般而言,当我们思考一个区块链的优良特性时,会考虑到以下的特性,这也是以太坊所擅长的:

    • 可编程性(Programmability)
    • 可扩展性(Scalability)
    • 可升级性(Upgradability)
    • 交易可管理性(Transactions Manageability)
    • 可见性(Visibility)
    • 可购性(Affordability)
    • 安全性(Security)
    • 速度/性能(Speed/Performance)
    • 高可靠性(High Availability)
    • 可延展性(Extensibility)

    第三,尽管工作量证明是以太坊目前所选择的共识机制,但是它打算进化到更加节省能源的共识机制——权益证明。权益证明已经被证明是一种高效和可行的共识方式,运行的成本更加低,攻击的成本更加高。

    最后,以太坊的挖矿可以用常规计算机完成,不需要比特币那样的专门化挖矿设备,因此以太坊挖矿能够被更多的人所参与。任何在自己的电脑上运行以太坊挖矿客户端软件的用户都可以成为矿工,就像BitTorrent允许任何用户公开分享自己的文件一样。这是一个好策略,因为它使得普通用户用得起以太坊,不需要过度依赖昂贵的挖矿。这也意味着,与比特币不同,以太坊不需要依靠积累挖矿算力来运行。它更加倾向于通过可负担的起的挖矿与支付所需计算费用之间的平衡实现自我维持(self-maintenance)。

    作为自由网络的以太坊

    以太坊还有一个有趣的对比,就是自由网络(Freenet)。从底层而言,Freenet是实施去中心化网络的先行者。它是自由软件,允许用户匿名分享文件、浏览和发布“自由站点”(freesites,只能通过 Freenet 连接)、在论坛上聊天,无需担心审查,不容易被攻击。Freenet 的哲学理念是实现和保护没有审查的言论自由和传播知识。

    Freenet 的理念有益处,但是它存在两个由众所周知原因造成的主要缺陷,以太坊修缮了这两个缺陷。第一,下载一个网站往往需要超过一分钟的时间。第二,它没有应用,只有静态内容。以太坊通过其内在的激励机制和区块链解决了这些问题。

    更多以太坊的特性

    哪些额外的特征使得以太坊与众不同,使得开发者选择它作为开发去中心化应用的平台?

    开发语言

    以太坊的软件开发语言是其最大特性之一,因为对区块链进行编程是一项首要目标。以太坊具有四种专用语言:Serpent (受 Python 启发)、 Solidity (受 JavaScript 启发)、 Mutan(受 Go 启发) 和 LLL (受 Lisp 启发),都是为面向合约编程而从底层开始设计的语言。

    作为以太坊的高级编程语言,Serpent 被设计为非常类似于 Python。它被设计为最大可能地简洁和简单,将低级语言的高效优势与编程风格中的易用性相结合。

    Solidity 是以太坊的首选语言,正处于紧张开发中,它内置了Serpent的所有特性,但是语法类似于 JavaScript,这降低了学习门槛,易于被掌握和使用,因为JavaScript 是 Web 开发者的常用语言。因此,Solidity 充分利用了现有数以百万程序员已掌握 JavaScript 这一现状。

    以太坊区块链的另一关键特征是它的“图灵完备性”,这保证了以太坊可以解决必须的计算问题。更加准确地说,它是“半”图灵完备的,因为通过对计算量设置上限,它避免了完全图灵完备语言存在的无法停机问题。

    此外,因为以太坊的语言为区块链专门设计的,他们在交易的可视化和活动性上不可思议的提供了在实时性上的粒度。这是一个受人欢迎的功能,但对比特币而言实现起来具有一定的挑战。在比特币上,你需要导入区块链数据库,解析所有的交易,并为了抽取出在区块链上的活动情报而查询交易。而用以太坊,你可以在活动的区块链上,实时的发行一个特定的地址要求。

    以太坊促成去中心化应用

    以太坊支持多种开发语言是非常重要的,因为这使得开发者可以选用自己喜欢的语言,可以更加容易和高效地写去中心化应用(DApp)。

    一个DApp是由智能合约和客户端代码构成的。智能合约就像加密的“箱子”,包含价值,只有当特定条件被满足时,它才被打开。它封装了一些逻辑、规则、处理步骤或者双方间的协议。当它们被发布在以太坊上时,网络会执行它们的分支(ramification)。

    从架构角度而言,DApp 非常类似于传统的 web(网络)应用,主要区别是:在传统web应用中,客户端有 Javascript 代码,由用户在自己的浏览器中执行,服务器端的代码有主机或者公司运行;但是在一个 DApp 中,你的智能逻辑运行在区块链上,客户端代码运行在特殊浏览器——Mist——里面。

    另外,DApp 可以与其它 web 应用或者去中心化技术相交互或者连接。例如,一个DApp可以使用去中心化的消息服务(例如 Whisper ),或者去中心化的文件 (例如 IPFS)。从 web 应用的角度而言,例如谷歌这样的公司可能打算从一个去中心化的信誉服务中获取数据,或者 Bloomberg 的数据馈送(data feed)可能打算与一个金融 DApp 进行交互。

    以太坊客户端

    以太坊包括一个专用的客户端浏览器,使得用户可以运行各种各样的 DApp 和发布智能合约。这一浏览器(被称为 Mist )易于使用,所以 DApp 和智能合约能够被大量用户使用。从降低用户使用门槛角度而言,Mist 是一项突破性成就。它的作用等同于浏览器之于互联网,或者 iTunes 之于数字化内容下载。Mist 具有特殊的安全层、密钥管理、去中心化账户管理(即用户帐户由用户拥有并控制,而不是第三方机构),和与区块链相关的组件,这一切使得 Mist 成为普通用户运行或者管理区块链去中心化应用不可或缺的工具。普通用户不需要理解技术方面的东西。

    从用户体验角度而言,你可以在 Mist 中使用 DApp,就像你通过常规浏览器与网站进行交互一样。例如,一个纯 DApp(例如预测市场 Augur)就在以太坊 Mist 浏览器中。然而,这些服务也可以通过一个常规浏览器以更加传统的 web2.0 的方式实现。

    以太坊虚拟机

    当你想到这些自足的逻辑脚本——运行在区块链上,在其上存储数据,向发起人返回一些值——时,就像运行在云中的程序。简单的说,这些智能合约就是运行在以太坊虚拟机(EVM)上的代码。因此,这类似于一个去中心化的虚拟计算服务,但是它不存在网站服务器的负担,它被设计成点对点网络中所有参与者都可以运行它,安全地(通过加密和数字签名)向区块链写入数据和代码,读取上面的数据和代码。

    以太坊虚拟机(EVM)概念是非常重要的,因为它是以太坊项目的另一个主要创新。如果你不理解 EVM,那么你就不理解以太坊。

    所以,EVM “位于区块链之上”,但是,实际上它是由许多互相连接的计算机组成的,任何人都可以上传程序,让这些程序自我执行,保证现在和所有以前的每个程序的状态总是公共可见的。这些程序运行在区块链上,严格地按照 EVM 定义的方式继续执行。这使得任何人都可以为所有权、交易格式和状态转换函数创建商业逻辑。

    以太坊核心和生态系统

    在最底层,以太坊是一个多层的、基于密码学的开源技术协议。它的不同功能模块通过设计进行了全面的整合,作为一个整体,它是一个创建和部署现代化的去中心化应用的综合平台。

    它被设计为一个通用的去中心化平台,拥有一套完整的、可以扩展其功能的工具。

    虽然,以太坊看起来像由多个互相联系的开源项目构成的混合体,但是它的进化一直被明确目标引导的,以此保证各个组件可以协同地组装在一起。

    像大多数软件平台一样,以太坊核心的外围是一个有合作者、技术交互扩展(interchange extensions)、应用和辅助服务组成的丰富的生态系统,它增强以太坊核心。从功能角度而言,我们可以将以太坊生态系统拆分成三块:

    1. 核心协议技术:点对点共识、虚拟机、合约、密钥、区块链、软件语言和开发环境、货币(燃料)、技术整合和中间件服务(middleware services)。
    2. 应用:客户端软件(Mist 或者 AlethZero)、挖矿、监控服务(monitoring services)、去中心化应用和其它第三方应用。
    3. 辅助服务:主要通过维基、论坛、以太坊学院、网站、赏金激励、未来的开发者会议实现的教育、研究、学习和支持。

    在应用方面,已经有超过100个第三方项目、产品、技术扩展和完全或者部分基于以太坊的成熟商业。这些应用包括:预测市场、去中心化交易所、众筹、物联网、投票和管理、赌博、信誉系统、社交网络、聊天消息系统、保险、医疗保健、艺术、交通工具共享、分布式自治组织、交易(金融工具或者商品)、会计、社区、电子商务、物理安全、文件存储、所有权登记、内容、小微交易、社区管理、云计算、汇款、智能合约管理、智能资产、钱包、食品、制造业、数据存储、 供应链等等。

    所有这些生态系统的组成部分促成了以太坊进入金融和非金融领域。以太坊的可编程特性提供了比比特币脚本语言更加强大的能力,因为它具有图灵完备性、价值知晓(value-awareness)、区块链知晓(blockchain-awareness)和状态转换逻辑能力。

    为什么商人应该关注以太坊?

    以太坊的技术主要是为开发者而建立的。但是,就像信息技术,以太坊也能够促成新的商业机会。初始阶段以太坊是由技术人员构成的社区驱动的,一旦商人也理解了去中心化应用的潜力,以太坊的影响力将倍增。

    我们需要学习如何应用区块链技术。以太坊开发这和技术爱好者明白:为了发掘所有潜在应用,只有开发者是不够的。开发者需要与理解以太坊潜能的商人合作

    在 1990 年代,公司重构的趋势流行起来。这一过程是由废除陈旧的、不再产生价值流程的愿望驱动的,用更加简单的流程取代。那时候每家大型组织都在重新审视自己的商业流程,找出那些迟钝的、中心化的、昂贵的、陈旧的,或者没有满足用户和消费者需要的部分。以太坊的出现也会伴随一个类似的重构。

    以太坊带来的重构也上次类似,开始于找出迟钝的、昂贵的、陈旧的或者不能满足需要的应用,看看它们是否能够用分布式应用或者完全去中心化的应用重新思考。

    商人必须了解去中心化,自问陈旧的商业流程是否能够被以太坊所促成的去中心化的流程所取代。特别是以前依靠中心化中介或者守门人–在与信任相关的环节享有最终的权力–的那类应用。以太坊使得分解信任成为可能,将信任运行在整个网络上。

    一旦你理解了如何分解中心化流程,并把它们放到网络边缘时,唯一能够限制你的只有你的想象力了。现在是时候壮士断臂了,这样做总好于以后被竞争者干掉。

    富有进取心的商业和IT管理者应该认清需要了解以太坊的团队技术资源,资助促进创新和重构的项目,发现和释放去中心化应用所有的潜能。

    如果你处于以下范畴内,那么你处于探索以太坊的最好位置:

    1. 现有IT部门
    2. 具有新理念的创业公司
    3. 前卫的开发者
    4. 比特币爱好者
    5. 商业创新者、领导者、投资者和富有远见者
    6. 非营利组织、活动家、研究者和政策制定者

    学习如何在以太坊上进行开发的最好出发点是以太坊维基

    你可以用以太坊做些什么?

    以太坊通过去中心化应用促成创新,也将影响到工业、政府和社会。

    理解去中心化和区块链在哪些领域最有价值是非常重要的,因为我们不能将它们应用到所有事物上

    从技术角度而言,去中心化特别适合于“基础层”服务,例如身份系统、信誉系统、通信、社交网络、市场,使得它们无需依赖特定的信任中介就能够运行。这些基础层服务是每个上层服务所必需的。从软件应用角度而言,区块链对在数据库上执行去中心化共识有用,这是基于以太坊的智能合约可以大放异彩之处。 以太坊交易账本可以用于安全地执行多种服务,包括:投票系统、域名注册、进入交易、众筹平台、公司管理、自我执行的合约和协议、知识产权、智能财产和分布式自治组织。

    在促成去中心化方面,以太坊的部分愿景类似于比特币,但是重要的是实施细节。以太坊从底层开始就被设计为促成去中心化应用的平台,然而,比特币只是一个金融网络,已经过载许多额外的服务和性能。建立在比特币之上的协议对于轻客户端是不友好的,比特币区块链没有被设计成具有足够的可扩展性,不能支持每一种可能应用情景中的每一笔交易。

    开发者正在选择以太坊,因为在以太坊上开发先进的去中心化应用比在比特币上更加容易。认为比特币的区块链能够实现以太坊的一切功能是一种错误的想法。

    实际上,比特币需要以太坊成功,因为这将为基于共识的应用开发的可行性增加证明和正当性。以太坊的开发者和合作伙伴正在解决这个领域中的大问题,他们的成功将启发整个密码学技术生态系统。

    开发者用自己的代码做出选择。成功将基于每个应用或者商业创新所带来的益处。无论是运行在比特币应用,还是运行在以太坊上的应用,在开发阶段都非常重要,但是应用一旦进入市场中,用户通过使用决定最好的应用。所以,如果以太坊开发提供优势,你可以好好利用。

    我们所需要的是大量用户、开发者、投资者和创新者,不仅是矿工。

    从长期而言,比特币和以太坊都将成为可行的平台,分别吸引最合适的应用。

    结论

    看待密码学领域的另一种方式是区分比特币应用和区块链应用。以太坊正处于区块链应用领域,这是一个十分有想象力的领域。它的优越性通过先进的去中心化应用开发体现出来,这是比特币区块链力不从心之处,尽管有覆盖层协议(overlay protocols)、侧链项目和其它比特币改进提议。

    认为比特币是唯一的密码学货币和区块链,反映了对密码学计算科学这一更大领域的缺少理解。这将相当于说 Fortran 语言是1957年所需要的唯一语言,只是因为它作为第一个工业使用的高级编程语言,取得了一些成功。或者相当于,当房子刚刚被发明时,说用木材建造房屋是唯一的方式一样。不要忘记福特在 1922 年所说的:“任何顾客可以将这辆车漆成任何他所愿意的颜色,只要它是黑色的。”

    许多认为比特币一统江湖的观点是一种自我实现预言或者一厢情愿的偏见。说到创新和采用竞争币协议,这个趋势已经流行起来了,比特币并没有注定成功,其它协议也没有注定失败。对于去中心化应用开发,比特币和它的区块链并没有提供万能药。在比特币区块链上开发非常困难,但是相同的开发在以太坊上更加简单。

    当你与开发者交谈和看到围绕以太坊技术展开的活动时,你将快速地认识到以太坊正在全球范围内促进商业和社会创新,同时为前所未见的应用打开了大门。以太坊正在领导去中心化应用协议,因为来自被以太坊平台性能优越性其社区成员的支持和活力。

    但是以太坊没有幻想着一蹴而就,它计划逐渐解决大问题,同时开始更加基本、简单的开发。

    如果说,比特币向我们展现了货币的未来,那么以太坊正在指明去中心化软件应用的未来。

    如果你仍然不确定,问问你的开发者。

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  • BI商业智能

    千次阅读 2016-08-17 09:55:15
    商业智能也称作BI,是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以...

    BI商业智能

    1 BI

    商业智能也称作BI,是英文单词BusinessIntelligence的缩写。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的,也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识,需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此,从技术层面上讲,商业智能不是什么新技术,它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。


    因此,把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。


    一个BI系统为了满足企业管理者的要求,从浩如烟海的资料中找出其关心的数据,必须要做到以下几步:

    1)为了整合各种格式的数据,清除原有数据中的错误记录——数据预处理的要求。

    2)对预处理过数据,应该统一集中起来——元数据(Meta Data)、数据仓库(Data Warehouse)的要求;

    3)最后,对于集中起来的庞大的数据集,还应进行相应的专业统计,从中发掘出对企业决策有价值的新的机会——OLAP(联机事务分析)和数据挖掘(Data Mining)的要求。

    所以,一个典型的BI体系架构应该包含这3步所涉及的相关要求。

    图 3 BI的体系架构

    整个体系架构中包括:终端用户查询和报告工具、OLAP工具、数据挖掘(Data Mining)软件、数据仓库(Data Warehouse)和数据集市(Data Mart)产品、联机分析处理 (OLAP) 等工具。

    1)、终端用户查询和报告工具。

    专门用来支持初级用户的原始数据访问,不包括适应于专业人士的成品报告生成工具。

    2)、数据预处理(STL-数据抽取、转换、装载)

    从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图。

    3)、OLAP工具。

    提供多维数据管理环境,其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析。

    4)、数据挖掘(Data Mining)软件。

    使用诸如神经网络、规则归纳等技术,用来发现数据之间的关系,做出基于数据的推断。

    5)、数据仓库(Data Warehouse)和数据集市(Data Mart)产品。

    包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件,通常还包括一些业务模型,如财务分析模型。

    6)、联机分析处理 (OLAP) 。

    OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

    其中核心技术在于数据预处理、数据仓库的建立(DW)、数据挖掘(DM)和联机分析处理(OLAP)三个部分。

    2 数据仓库

             随着C/S技术的成熟和并行数据库的发展,信息处理技术的发展趋势是从大量的事务型数据库中抽取数据,并将其清理、转换为新的存储格式,即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。随着此过程的发展和完善,这种支持决策的、特殊的数据存储即被称为数据仓库(Data Warehouse, DW)。 W.H.nmon对数据仓库的定义为数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。

    主题是数据归类的标准,每个主题对应一个客观分析领域,如客户、商店等,它可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。数据仓库包含了大量的历史数据,经集成后进入数据仓库的数据是极少更新的。数据仓库内的数据时限为5年至10年,主要用于进行时间趋势分析。数据仓库的数据量很大,一般为10GB左右。它是一般数据库(100MB)数据量的100倍,大型数据仓库达到TB级。

    数据仓库主要应用在两个方面:使用浏览分析工具在DW中寻找有用的信息。数据仓库系统支持在DW上的应用,形成决策支持系统(DSS)。

    面向主题是数据仓库第一个显著特点,就是指在数据仓库中,数据按照不同的主题进行组织,每一个主题中的数据都是从各操作数据库中抽取出来汇集而成,这些与该主题相关的所有历史数据就形成了相应的主题域。

    数据仓库的第二个显著特点是集成。数据来源于不同的数据源,通过相应的规则进行一致性转换,最终集成为一体。

    数据仓库的第三个特点是非易失性。一旦数据被加载到数据仓库中,数据的值不会再发生变化,尽管运行系统中对数据进行增、删、改等操作,但对这些数据的操作将会作为新的快照记录到数据仓库中,从而不会影响到已经进入到数据仓库的数据。

    数据仓库最后一个特点是它随时间变化。数据仓库中每一个数据都是在特定时间的记录,每个记录都有着相应的时间戳。


    数据仓库对外部数据源和操作型数据源的元数据,按照数据仓库模式设计要求进行归类,并建成元数据库,相对应的数据经过ETL后加载到数据仓库中;当信息客户需要查询数据时先通过信息展现系统了解元数据或者直接浏览元数据库,再发起数据查询请求得到所需数据。

    一个典型的企业数据仓库系统,通常包含数据源、数据存储与管理、数据的访问三个部分。


    数据源:是指企业操作型数据库中的各种生产运营数据、办公管理数据等内部数据和一些调查数据、市场信息等来自外环境的数据总称。这些数据是构建数据仓库系统的基础是整个系统的数据源泉。

    数据的存储与管理:数据仓库的存储主要由元数据的存储及数据的存储两部分组成。元数据是关于数据的数据,其内容主要包括数据仓库的数据字典、数据的定义、数据的抽取规则、数据的转换规则、数据加载频率等信息。各操作数据库中的数据按照元数据库中定义的规则,经过抽取、清理、转换、集成,按照主题重新组织,依照相应的存储结构进行存储。也可以面向应用建立一些数据集市,数据集市可以看作是数据仓库的一个子集,它含有较少的主题域且历史时间更短数据量更少,一般只能为某个局部范围内的管理人员服务,因此也称之为部门级数据仓库。

    数据的访问:由OLAP(联机分析处理)、数据挖掘、统计报表、即席查询等几部分组成。例如OLAP:针对特定的分析主题,设计多种可能的观察形式,设计相应的分析主题结构(即进行事实表和维表的设计),使管理决策人员在多维数据模型的基础上进行快速、稳定和交互性的访问,并进行各种复杂的分析和预测工作。按照存储方式来分,OLAP可以分成MOLAP以及ROLAP等方式,MOLAP (Multi-Dimension OLAP)将OLAP分析所需的数据存放在多维数据库中。分析主题的数据可以形成一个或多个多维立方体。ROLAP (Relational OLAP)将OLAP分析所需的数据存放在关系型数据库中。分析主题的数据以“事实表-维表”的星型模式组织。

    3 联机分析处理(OLAP)

    联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的,他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响,OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。

    当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-LineAnalytical Processing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。

    4 数据挖掘工具

    数据仓库体系结构中存在三个关键问题,即数据仓库的目标数据库选择数据抽取和转换工具前端数据访问和分析工具

    4.1 数据仓库的组成部分

    数据仓库技术从本质上讲,是一种信息集成技术,它从多个信息源中获取原始数据,经过加工处理后,存储在数据仓库的内部数据库中。通过向它提供访问工具,为数据仓库的用户提供统一、协调和集成的信息环境,支持企业全局的决策过程和对企业经营管理的深入综合分析。为了达到这样的目标,一个数据仓库一般来说包含以下7个主要组成部分:

    1)数据源:为数据仓库提供源数据,如各种生产系统数据库、OLTP系统的操作性数据,外部数据源等都可以作为数据仓库的数据源。

    2)数据抽取、转换和装载工具:主要功能是从数据源中抽取数据后检验和整理数据,并根据数据仓库的设计要求重新组织和加工数据,装载到数据仓库的目标数据库中。

    3)数据建模工具:用于为数据仓库的原数据库和目标数据库建立信息模型。

    4)核心仓储:用于存储数据模型和原数据,其中元数据描述数据仓库中元数据和目标数据本身的信息,定义从原数据到目标数据的转换过程。

    5)数据仓库的目标数据库:存储经检验、整理、加工和重新组织后的数据。

    6)前端数据访问和分析工具:供业务人员分析和决策人员访问目标数据库中的数据,并进一步深入分析使用。

    7)数据仓库管理工具:为数据仓库的运行提供管理手段,包括安全管理和存储管理等


    图1数据仓库体系结构

    可以看到,在一个数据仓库中,源数据来源与已有的生产系统,是操作型数据。提供源数据的数据源可以是各种数据库管理系统,或各种格式的数据文件或外部数据源。由于数据仓库是一种信息集成手段,因此在实际工程中,面对的数据源可能千差万别。只要能够为数据仓库所支持的决策和分析过程提供所需的信息,就可能成为数据仓库的数据源。因此,数据仓库需要有相应的工具从数据源中抽取数据。

    数据进入数据仓库之前必须经过检验,以排除数据中可能隐藏的错误。为了满足决策支持和深入分析的需要,数据要经过特别整理、加工和重新组织,然后装载到一个或多个数据仓库的数据库中。所有这些工作都是数据抽取和转换工具完成的,数据仓库中装载数据的数据库即为数据仓库中的目标数据库。为了描述数据检验、整理和加工的需求与相应过程及步骤,必须有数据建模工具(Modeling Tools)。

    随着企业业务的发展,数据仓库管理人员可以通过使用数据建模工具,根据企业决策和综合分析的需要,对数据的检验、整理、加工和重新组织的过程进行调整和优化,而有关描述则以数据模型和元数据的形式存放在核心仓储中。在数据仓库的日常运行过程中,需要不断监控数据仓库的状态,包括系统资源的使用情况、用户操作的合法性和数据的安全性等多个方面。为此,在数据仓库系统中专门有数据仓库管理工具负责向数据仓库管理员提供有关的管理功能。为了使数据仓库用户能有效的使用数据仓库中的信息,以实现深层次的综合分析和决策。数据仓库系统要为用户提供一整套数据访问和分析工具,这些工具不但要提供一般的数据访问功能,如查询、汇总和统计等,还要提供对数据的深入分析功能,如数据的比较、趋势分析和模式识别等。而数据仓库的数据访问和分析要在一定程度上面向企业的业务需求,所提供的数据是在业务上有意义的信息,而不只是通用的数据查询和操作功能

    4.2 数据仓库体系结构中的关键问题

    数据仓库系统中有3个关键环节,即源数据的抽取和转换、在目标数据库中存储转换后的数据和为用户提供对目标数据库的透明访问。与此相对应,在数据仓库的设计过程中必须注意3个关键的问题,即选择数据仓库的目标数据库、数据抽取和转换工具及前端数据访问和分析工具。

    4.2.1 数据仓库的目标数据库 

    作为数据仓库的目标数据库,既可以选用传统的关系型数据库管理系统,也可以选用专用的多维数据库管理系统。对于许多企业来说,并不要求一定选用专用多维OLAP数据库,以支持数据仓库的功能。在许多情况下,可以使用传统的关系型数据库管理系统和企业熟悉的通用数据访问工具来建立数据仓库的目标数据库。目前在市场上可以获得的各个主要的关系数据库管理系统都提供单向的数据复制功能,并能迅速响应大量用户的联机并发查询访问。它们通过使用标准的SQL接口,与标准的数据库查询工具和客户机/服务器工具实现透明的接口,而且多家主要厂商的关系型数据库管理系统的最新产品还能提供复杂查询和分析功能,能作为兼顾操作型数据处理环境和数据仓库应用的数据库引擎。

    在某些规模非常大的决策支持应用场合下,专用的多维数据库具有一定的优势。例如,如果要分析一个大型的多维数据库,以发现市场营销的趋势。在这样应用环境下,专用多维数据库由于对多维OLAP的特殊支持,以及在数据库内部紧密集成了如数据复制等支持数据仓库的特殊功能,因而具有一定的优势。一般认为,传统的关系型数据库管理系统在设计时优化的重点是考虑为OLTP应用提供高性能的支持,因而在决策支持应用环境中往往差强人意,而在专用的多维数据库管理系统中,往往针对为联机查询提供快速响应的需求,特别设计了跨平台的查询引擎,采用入数据分片、存储过程、对循环查询的支持和针对高性能数据仓库操作扩展SQL等技术,因此能在决策支持环境下获得较高的性能。现在,市场上已经出现了支持多维体系结构的OLAP专用数据仓库工具。

    选择数据仓库的目标数据库是数据仓库工程的关键决策之一,它将影响数据仓库体系结构的诸多方面,因此,需要认真慎重考虑。传统的关系型数据库管理系统和专用的多维数据库管理系统各有利弊。美国著名的数据仓库工程专家Pieter R. Mimno先生认为,除非业务环境的确要求采用专用的数据库才能解决业务需求,或者需要采用专用的数据库管理系统才能达到业务所需要的性能指标,否则,从节省成本和降低复杂性的角度出发,一般情况下,应优先考虑采用传统的关系型数据库管理系统,这个中肯的意见值得我们在选择数据仓库的数据库时认真考虑。

    4.2.2 数据抽取和转换工具

    选定数据仓库的数据库后,如何选用合适的数据抽取和转换工具从数据源中抽取所需要的数据,根据业务需求,对数据进行转换,包括检验、整理、加工和重新组织的功能步骤后,存放到目标数据库中,是数据仓库体系结构设计时要考虑的又一个关键问题。

    传统的关系型数据库管理系统支持多种数据复制模型,可以提供整个企业范围内复杂的数据库复制功能,从而满足正常情况下数据仓库对数据抽取功能的要求。这种系统支持一般的数据抽取、数据复制和一定程度上的数据重新组织、聚簇和汇总,但是如果数据源之间的数据存在逻辑上的不一致,需要额外的重新组织和转换加工,那么其功能显得不足。举例而言,传统的关系型数据库管理系统不能自动完成从主机的OLTP系统中抽取源数据,解决数据间的不一致造成的冲突,对数据进行重新组织后转换到目标数据库中的全部过程。因此,只有当源数据完全正确可靠、组织合理且没有任何不一致时,才能直接采用传统的关系型数据库管理系统中的数据复制功能完成数据抽取工作。然而在工程实践中,源数据组织不合理,包含冗余数据,数据在逻辑上冲突和数据定义冲突等问题十分常见,因此,有必要考虑采用特别的数据抽取和转换工具。

    专门的数据抽取转换工具提供收集、转换和修订操作型数据的功能,并自动把转换后的数据装载到数据仓库指定的数据库中。目前,市场上已经有一些这样的工具。多个主要的传统关系型数据库管理系统厂商已经开发了其数据库产品与专门的数据抽取和转换工具之间的集成接口,以扩展其数据库产品的功能。因此,采用专用的数据抽取和转换工具十分方便。

    一般说来,数据抽取和转换工具主要提供两个方面的功能。首先,这些工具都提供流行的基于视窗的图形用户接口,使得用户(数据仓库管理员)能方便的描述数据抽取和转换的需求。数据转换包括对数据进行匹配、归并、排序、创建新的数据域、选择数据子集、聚簇数据、转换操作型数据、在一个或多个数据库之间解决数据的语法、定义或格式的冲突等操作,其次,这些工具能自动创建运行在数据源所在平台上的程序,自动至此那个数据抽取、检验和重新组织等功能。用户可以为抽取程序加上转换逻辑。这些工具根据用户的输入建立有关元数据,其中描述了源数据和目标数据的格式,以及如何把源数据转换成目标数据。

    综上所述,传统的关系型数据库管理系统也许不能全面满足对数据抽取和转换的功能需要,数据仓库体系结构设计人员可以根据具体的需要选择合适的数据抽取和转换工具,与数据库管理系统相结合,全面实施数据抽取和转换。

    4.2.3 前端数据访问和分析工具

    从数据源中抽取出相应的数据,经过检验、整理、加工和重新组织后存放到数据仓库的数据库中,下一步就是要考虑如何使用户(业务决策人员、各级管理人员和业务分析人员)能够方便灵活的使用数据仓库中存储的数据,达到数据仓库工程的预定目标。在数据仓库中,这是通过为用户提供一套前端数据访问和分析工具来实现的。目前市场上能获得的数据访问和分析工具种类繁多,主要有关系型查询工具、关系型数据的多维视图工具、DSS/EIS软件包和客户机/服务器工具等4大类。
        1)关系型查询工具
        通用的关系型查询工具提供高度友好的用户接口,可以访问关系型数据。借助这样的工具,一般用户无需技术人员的协助,即可表述查询要求。查询结果能根据用户的需要,形成报表和示意图,这样的工具都支持标准的用户接口,并同时访问多个数据库服务器和数据库管理系统。

    2)关系型数据的多维视图工具 
       这类工具是为采用传统的关系型数据库管理系统作为数据仓库目标数据库的用户而设计的。通过使用这样的工具,虽然数据仓库的数据库是关系型的,但用户可以以多维的方式分析关系型数据。其最大的优点是不必采用专用的多维目标数据库管理系统即可达到多维分析的目的。这类工具具有多种具体的实现手段,一些工具并不在客户机一端形成局部数据库,而只是维护多维视图,另一些工具则从数据仓库中抽取所需的关系型数据子集,在客户机上通过一种称之为数据立方的多维结构方式加以局部存储,还有一些工具则更为先进,为了在关系型数据库上进行多维分析,实现了一个3层的软硬件结构。
       3)DSS/EIS软件包 
       DSS/EIS软件包是更为复杂的工具,用于复杂的多为数据分析,用其可直接提供面向业务的信息分析,如财务报表分析和合并财务报表分析、业务品种利润分析、企业负债分析和管理报表等。 
       4)客户机/服务器工具 
       对于那些特定的不能直接采用现有工具和DSS/EIS软件包的业务需求,可以考虑使用通用的客户机/服务器工具开发前端的应用。通过使用这种工具,可以开发特定的功能,满足用户对图形界面、数据操作及数据分析报表等多方面的特殊需求。这些工具都能提供对数据的透明访问,简化对数据库的访问操作,支持多媒体应用,能够迅速构建前端决策支持应用系统,开发成本较低。使用这些工具开发的应用可以通过DDE和OLE接口与第三方产品实现透明连接,因此在开发前端工具的过程中,可以根据需要把很多现成产品连接到其中,如字处理系统和统计软件包等,这对于提供开发效率和系统质量是颇有裨益的。由于通用客户机/服务器工具应用广泛,用户众多,因此在开发客户化的数据访问和分析工具时,应积极考虑使用这样的工具。

    面对众多的前端数据访问和分析工具,应该根据功能需求选择,要着眼于工具是否易于使用及功能是否可靠。一般来说,简单的关系型查询工具是和业务分析人员来透明的访问数据,而关系型数据的多维视图则能够提供多维分析的能力,业务专家可以使用DSS/EIS工具分析大量的历史数据,发现业务发展规律,预测未来发展趋势,当要实现特殊的功能时,可以考虑使用通用的客户机/服务器工具。

     

     

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    占地60,099平方米,总建筑面积150000平米,是由无锡新区经济发展集团总公司投资、无锡经发置业有限公司开发建设的重点民生工程,旨在为新区市民提供一站式购物休闲场所,提高新区生活居住层次的城市商业综合体。...
  • 商业保险说明

    千次阅读 2018-08-18 10:27:52
    (一)承保供应商:XXX保险股份有限公司深圳分公司 ...1、所有被保险人以诚信为本,默认按健康投保,无须单独提供健康证明、体检报告、健康问卷等。 2、被保险人或受益人申请理赔时,经保险公司最...
  • 智能商业20讲--曾明.听后感悟

    万次阅读 2018-11-29 10:35:14
    **所以我讲双轮驱动,讲网络协同和数据智能是新商业文明DNA,是想强调: 如果不在这两个方面有质的突破,在新商业的竞争中,你是没有生存空间的。 小结 这一讲的核心是想强调网络协同和数据智能是未来商业竞争所...
  • 大型商业源码

    千次阅读 2013-11-26 08:49:18
    推荐免费下载430套大型商业源码 下载地址:http://www.hur.cn/tg/linkin.asp?linkid=203003 下载地址:[URL=http://www.hur.cn/tg/linkin.asp?linkid=203003 ]http://www.hur.cn/tg/linkin.asp?linkid=203003[/...
  • 商业智能—概念与主要理论

    千次阅读 2017-07-07 14:21:31
    商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团...
  • 159商业模式和代理制度详解

    千次阅读 2018-08-19 20:36:24
    综合以上分析,可见一个好产品,加上一个好模式,这是成功的关键。那么从技术角度出发,有好产品和好的商业模式, 就必须要有一套好的软件系统来实现这个商业模式才行,这个软件系统是赚钱的工具,没有这个系统工具...
  • 什么是商业数据分析师?

    千次阅读 2019-07-27 16:33:13
    现在显然已经是数据智能时代了,传统商业和智能商业的本质区别可以用一个字来概括:“活的闭环”。 数据是“活”的,用户的每一次行为都转化为新的数据汇入数据的大海,而每一个新数据的汇入都实时 引发各个数据集的...
  • 曾鸣《智能商业》- 读书笔记

    千次阅读 2019-07-25 04:29:54
     《智能商业》是阿里巴巴集团前总参谋长曾鸣,对互联网时代的重要趋势做出革命性解读的作品,披露了其对于未来商业模式的思考和判断。那么,我为何会阅读一本和我的专业并不是太相关的商业(其实还是偏互联网方向)...
  • 商业智能(BI)学习笔记

    千次阅读 2007-06-02 22:37:00
    近期的一个项目需求方提出了congons产品的应用。... 在google和百度中搜索了好一阵,获得了一些关于BI(商业智能)的知识,对数据仓库和数据挖掘有了新的认识。以往的迷茫和技术开发中的困惑,似乎
  • 微信公众号“智物客”致力于和您免费分享物联网、智慧城市相关技术、项目解决方案和商业模式。本文分享了合同能源管理(EMC)项目分类、执行流程、商业模型,以及国家对改类项目的税收优惠政策。建议我们的项目开展...
  • 2020商业伦理与东西方决策

    万次阅读 2020-07-05 12:39:45
    网络选修课程知到app商业伦理与东西方决策智慧单元章节答案 提 示:选项顺序是系统随机打乱的,请大家看清楚具体选项内容再作答 第一章 1 【单选题】 (10分) 下面哪个不属于五伦之一。(A) A、师生 B、夫妇 ...
  • 【知乎】智能WIFI的商业模式

    千次阅读 2015-02-06 14:50:30
    说实话原理很简单、成本也不高,只是真正做深做透主要看思路不看技术,但基础功能的磨合过程中,尤其考虑到商业化运作还是有很多大大小小的陷阱需要很多精力、广泛的知识面才能解决好。 2. MAC采集的价值在...
  • 一、知识图谱商业应用

    千次阅读 2018-08-14 09:46:24
    一、知识图谱商业应用 01 唯品金融大数据 使用的是OrientDB,Orientdb提供了大量的接口, 其中最常用的就是Gremlin和sql。 Gremlin是Apache TinkerPop 框架下的图遍历语言。Gremlin是一种函数式数据流语言,可以...
  • BI cube的前世今生:商业智能BI为什么需要cube技术

    千次阅读 多人点赞 2016-04-27 14:21:00
    企业的决策人员需要从不同的角度来审视业务,在分析时可能会综合时间周期、产品类别、地理分布、客户群类等多种因素来考量。传统的报表无法帮助他们从多角度综合分析,为了能从各个角度不同组合上生成报表,多维...
  • 前向一体化就是企业通过收购或兼并若干商业企业,或者拥有和控制其分销系统,实行产销一体化。前向一体化是指获得分销商或零售商的所有权或加强对它们的控制,也就是指企业根据市场的需要和生产技术的可能条件,...

空空如也

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