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  • 数据模式定义
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    2018-05-03 12:01:47

    模式、外模式、内莫斯,亦称逻辑模式,是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图。

    模式描述的是数据的全局逻辑结构。
    外模式涉及的是数据的局部逻辑结构,通常是模式的子集
    内模式,亦称存储模式,是数据库在数据系统内部的表示,即对数据的物理结构和存储方式的描述。

    DDL:数据定义语言,用来定义数据库模式、外模式、内模式的语言。
    DML:数据操纵语言,用来对数据库中的数据进行查询、插入、删除和修改的语句。

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    定义并解释以下术语:模式,外模式,内模式,数据定义语言,数据操纵语言。

    模式、外模式、内模式,亦称逻辑模式,是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,是所有用户的公共数据视图。

    1. 模式:描述的是数据的全局逻辑结构。
    2. 外模式:涉及的是数据的局部逻辑结构,通常是模式的子集。
    3. 内模式,亦称存储模式,是数据在数据库系统内部的表示,即对数据的物理结构和存
      储方式的描述。 
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    5. DML :数据操纵语言,用来对数据库中的数据进行查询、插入、删除和修改的语句。
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  • 数据定义

    千次阅读 2018-04-06 23:27:18
    关系数据库系统支持三级模式结构,其模式、外模式和内模式的基本对象有模式、表、视图...在SQL语句中,模式定义语句为: CREATE SCHEMA <模式名>AUTHORIZATION<用户名>; 如果没有指定...

    关系数据库系统支持三级模式结构,其模式、外模式和内模式的基本对象有模式、表、视图和索引等。SQL数据定义功能包括模式的定义、表定义、视图定义和索引的定义。

    SQL的数据定义语句如下表
    数据定义表

    一、模式的定义和删除

    1、定义模式

    在SQL语句中,模式定义语句为:
    CREATE SCHEMA <模式名>AUTHORIZATION<用户名>;
    如果没有指定<模式名>,那么<模式名>隐含为<用户名>。该命令要拥有数据库管理员权限,或者获得了数据库管理员授予的CREATE SCHEMA的权限。
    定义模式实际上定义了一个命名空间,在这个空间中可以进一步定义该模式包含的数据库对象,例如基本表、视图、索引等。用户可以在创建模式的同时在这个模式定义中进一步创建表、视图,
    定义授权:CREATE SCHEMA<模式名>AUTHORIZATION<用户名>[<表定义子句>|<视图定义子句>|<授权定义子句>];

    2、删除模式

    在SQL语句中,删除模式语句为:
    DROP SCHEMA<模式名>< CASCADE|RESTRICT>;其中CASCADE(级联)和RESTRICT(限制)选一个。级联表示在删除模式的同事把该模式中所有的数据库对象全部删除;限制表示该模式中已经定义了下属的数据库对象(如表、视图等),则拒绝该删除语句的执行。
    备注:只有当该模式下没有任何下属的对象时才能执行DROP SCHEMA语句。

    二、基本表的定义、删除与修改

    1、定义基本表

    创建了一个模式就建立了一个数据库的命名空间,一个框架,首先要定义该模式包含的数据库基本表。SQL定义基本表格式:
    CREATE TABLE<表名>(<列名><数据类型>[列级完整性约束条件][,<列名><数据类型>[列级完整性约束条件]])…[,<表级完整性约束条件>]);
    建表的同时还可定义与该表有关的完整性约束条件,这些条件被存入系统的数据字典中,当用户操作表中数据时由关系数据库管理系统自动检查该操作是否违背这些完整性约束条件。如果条件涉及该表的多个属性列,则必须定义在表级上,否则既可以定义在列级也可以定义在表级。

    2、数据类型

    关系模型中,每一个属性来自一个域,它的取值必须是域中的值。在SQL中域的概念用数据类型来实现,定义表的各个属性时需要指明其数据类型及长度,SQL标准支持多种数据类型,不同的关系数据库管理系统中支持的数据类型不完全相同。
    数据类型
    一个属性选用那种数据类型要根据实际情况(取值范围、适用运算)来决定。

    3、模式与表

    每一个基本表都属于某一个模式,一个模式包含多个基本表。当定义基本表时一般可以有三种方法定义它所属的模式:
    1)在表名中明显地给出模式名;
    2)在创建模式语句中同时创建表;
    3)设置所属的模式,这样在创建表时表名中不必给出模式名。
    当用户创建基本表时没有指定模式,系统根据搜索路径来确定该对象所属的模式。搜索路径语句:SHOW search_path
    当前默认值都是$user,PUBLIC,首先搜索与用户名相同的模式名,如果不存在就使用PUBLIC模式。

    4、修改基本表

    SQL语句:
    ALTER TABLE <表名>[ADD[COLUMN]<新列名><数据类型>[完整性约束]]
    [ADD<表级完整性约束>][DROP[COLUMN]<列名>[CASCADE|RESTRICT]]
    [DROP CONSTRAINT<完整性约束名>[RESTRICT|CASCADE ]]
    [ALTER COLUMN<列名><数据类型>];
    其中:ADD用于增加新列、新的列级完整性约束条件和新的表级完整性约束条件。DROP COLUMN用于删除表中的列,CASCADE会自动删除引用了该列的其他对象,而RESTRICT如果该列被其他对象引用,RDBMS将被拒绝删除该列。DROP CONSTRAINT用于删除指定的完整性约束条件。

    5、删除基本表

    SQL语句为:
    DROP TABLE <表名>[RESTRICT|CASCADE];
    其中,使用RESTRICT删除的基本表不能被其他表的约束所引用,不能有视图、触发器、存储过程或者函数。如果存在这些依赖该表的对象,就无法删除。使用CASCADE相关的依赖对象也会一起删除。默认是RESTRICT。

    三、索引的建立与删除

    索引相当于目录,通过消耗“空间”来节约“时间“,从而提高效率。但是如果使用的空间过多也是不合理的,要注意时间和空间对效率的影响。
    索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
    索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。如果想按特定职员的姓来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。

    数据库索引有多种类型,常见索引包括:
    1、顺序文件上的索引
    针对指定实行升序或降序存储的关系,在该属性上建立一个顺序索引文件,索引文件由属性值和相应的元组指针组成。
    2、B+树索引
    将索引实行组织成B+树形式,树的叶结点为属性值和相应的元组指针。它具有动态平衡的优点。
    3、散列索引
    建立若干个桶,将索引属性按照其散列函数值映射到相应桶中,桶中存放索引属性值和相应的元组指针。它具有查找速度快的特点。
    4、位图索引
    用位向量记录索引属性中可能出出现的值,每个位向量对应一个可能值。
    索引的缺点是占用一定的存储空间,当基本表更新时,索引要进行相应的维护,这样会增加数据库的负担。

    索引是关系数据库管理系统的内部实现技术,属于内模式的范畴。

    1、建立索引

    SQL语句:
    CREATE [UNIQUE][CLUSTER] INDEX<索引名> ON <表名>(<列名>[<次序>][,<列名>[<次序>]]…);
    其中,索引可以建立在该表的一列或者多列上,各列名之间用逗号分隔,每个列名后面还可以用次序指定索引值的排列次序,可选ASC(升序)或DESC(降序),默认是ASC。UNIQUE表明此索引的每一个索引值只对应唯一的数据记录,CLUSTER表示要建立的索引是聚簇索引。

    2、修改索引

    SQL语句:
    ALTER INDEX <旧索引名> RENAME TO <新索引名>;实现重新命名。

    3、删除索引

    SQL语句为:
    DROP INDEX <索引名>;删除索引时,系统会同时从数据字典中删除有关该索引的描述。

    四、数据字典

    数据字典是关系数据库管理系统内部的一组系统表,记录数据库中所有的定义信息:关系模式定义、视图定义、索引定义、完整性约束定义、各类用户对数据库的操作权限、统计信息等。数据字典中的信息是查询优化和查询处理时的重要依据。

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  • 模式识别(一)模式定义

    千次阅读 2019-06-23 20:25:40
    模式定义: 为了让机器执行和完成识别任务,必须对分类识别对象进行科学的抽象,建立其数学模型,用以描述和代替识别对象,这种对象的描述就是模式模式的表现形式: 特征矢量、符号串、图、关系式 模式识别的...

    相关概念:
    模式
    模式的定义
    为了让机器执行和完成识别任务,必须对分类识别对象进行科学的抽象,建立其数学模型,用以描述和代替识别对象,这种对象的描述就是模式。
    模式的表现形式:
    特征矢量、符号串、图、关系式
    模式识别的概念:
    根据研究对象的特征或者属性,运用一定的分析算法认定其类别,并且分类识别的结果尽可能地符合真实。
    模式识别地应用:
    具有视觉地机器人、生物特征识别、遥感图片的机器判读等、汽车自动驾驶系统;
    模式识别系统的过程
    在这里插入图片描述
    模式识别的三个核心问题:特征提取与选择、学习训练、分类识别
    特征提取与选择:
    特征提取式对研究对象本质的特征进行测量并且将结果数值化或将对象分解并符号化,形成特征矢量,符号串或关系图,产生代表对象的模式。特征选择式在满足分类识别正确率的条件下,按照某种准则尽量选用对正确分类识别作用较大的特征,从而用较少的特征来完成分类识别任务。
    (1)模式采集
    摄像,录音,数字相机,电视,红外,激光,声纳,雷达,遥感,A/D转换。
    在模式采集和预处理中一般要用到模数(A/D)转换。A/D转换必须注意两个问题:
    a.采样率,必须满足采样定理;
    b.量化等级,取决于精度要求;
    (2)预处理
    a.去噪声:消除或减少模式采集中的噪声及其他干扰,提高信杂比;
    b.去模糊:消除或减少数据图像模糊(包括运动模糊)及几何失真,提高清晰度;
    c.模式结构转换:例如把非线性模式转化为线性模式,以利于后续处理。
    预处理的方法主要有:滤波,变换,编码,归一化等。
    (3)特征提取/选择
    目的:降低维数,减少处理消耗,使分类错误比较小。从模式空间中选择最有利于模式分类的量作为特征,压缩模式维数,以便于处理,减少消耗。
    特征提取:一般以分类中使用的某种判决规则为准则。所提取的特征使在某种准则下的分类错误最少。为此需要考虑特征之间的统计关系,选用适当的正交变换,才能提取出最有效的特征。
    特征选择:需要某种分类准则,在该准则下选择对分类贡献较大的特征,删除贡献较小的特征。
    学习训练:
    使机器具有分类识别功能,首先对其进行训练,将人类的识别知识和方法以及关于分类识别对象的知识输入机器中,产生分类识别的规则和分析程序。
    分类识别:
    机器中的分类识别知识与待识别对象越匹配,知识的运用越合理,系统的识别功能就越强,正确率就越高。
    分类:把特征空间划分为类空间。把未知类别属性的样本确定为类空间中的某一类型。影响分类错误率的因数:
    a.分类方法
    b.分类器设计
    c.提取的特征
    d.样本质量
    在这里插入图片描述
    模式识别的主流技术有
    在这里插入图片描述
    统计模式识别:直接利用各类分布特征,或隐含的利用概率密度函数、后验概率等概念进行识别。基本的技术有聚类分析、判别类域代数界面法、统计决策法,最近邻法等;
    结构模式识别:将对象分解为若干个基本单元,即基元;其结构关系可以用字符串或图来表示,即句子;通过对句子进行句法分析,根据文法而决定其类别;
    模糊模式识别:将模式或模式类作为模式集,将其属性转化为隶属度,运用隶属度函数、模糊关系或模糊推理进行分类识别;
    人工神经网络方法:由大量简单的基本单元,即神经元相互连接而成的非线性动态系统,在自学习,自组织,联想及容错方面能力强,能用于联想、识别和决策。
    人工智能方法:研究如何使机器具有人脑功能的理论和方法;
    子空间法:根据各类训练样本的相关阵通过线性变换由原始模式特征空间产生各类对应的子空间,每个子空间与每个类别一一对应;
    模式识别的基本原则:
    在这里插入图片描述

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