(7.1.1)数据库原理之概述

本文深入探讨了数据库系统从人工管理到数据库系统的演变过程,详细解析了数据管理技术的发展阶段,从数据的保存方式、数据共享性、数据独立性等方面进行阐述。同时,文章详细解释了数据模型的概念,包括概念模型、逻辑/实现模型和物理模型,并介绍了数据模型的组成要素。通过对比不同阶段的数据管理特点,揭示了数据库系统相较于早期阶段在数据组织、存储和管理方面的优势。

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1-名词积累:

  • 数据(Data):数据库中存储的基本对象。
  • 数据库(Database):存放和提供数据的“库房”,永久存储、有组织、可共享
  • 数据库系统(Database System):包括数据库、DBMS、应用系统、数据库管理员(DBA)
    • 数据库管理系统(DBMS):位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。
      1. 数据的组织、存储和管理;
      2. 数据定义功能;
      3. 数据操作功能;
      4. 数据库的事务管理和运行管理
      5. 数据库的建立和维护功能
      6. 其他功能
  • 关系数据库
    • 主键(Primary Key):用于唯一的标识表中的某一条记录的属性或属性的集合。
    • 外键(Foreign Key):用于与另一张表关联,外键为另一张表的主键
    • 超键(Super Key):超键是能唯一区分元组的属性或属性的集合
    • 键(候选键):去掉了超键中多余的属性,仍然能够保证区分不同的元组。
  • 模式(Schema):一个数据库的描述,包括对数据库结构,数据类型,还有约束。
  • 实例(Instance / State):数据库中在某一时刻存储的真实的数据。(Instance是Schema在某一时刻的具体化、实例化)
  • 数据操纵语言(DML:Data Manipulation Language):增删改查
  • 数据定义语言(DDL:Data Definition Language):定义、删除、修改数据库中的对象
  • 数据控制语言(DCL:Data Control Language):用于控制用户对数据库操纵的权限
  • 数据模型(Data Model):现实世界数据特征的抽象,用来定义数据如何组织,数据之间的关系怎样
  • 并相容性(Union Compatibility):两个关系具有并相容性需要保证具有相同的属性个数,以及对于每个属性都有相同的域
  • 视图(VIEW):视图是虚拟的表,并不是物理存储的数据。而是由基本表或其他视图派生的数据。对视图的更新,实际上转换为对实际基表的更新。

2-数据管理技术的发展

1) 人工管理阶段;20世纪50年代中期以前

  • (1)数据不保存;
  • (2)应用程序管理数据;
  • (3)数据不共享;
  • (4)数据不具有独立性

2) 文件系统阶段;20世纪50年代中期稍后

  • (1)数据可以长期保存;
  • (2)由文件系统管理数据;
  • (3)数据共享性差,冗余度大;
  • (4)数据独立性差

3) 数据库系统阶段;20世纪60年代后期

  • (1)数据结构化;
  • (2)数据由DBMS统一管理和控制
  • (3)数据的共享性高,冗余度低,易扩充;
  • (4)数据独立性高;
    • 物理独立性:用户的应用程与存储在磁盘上的数据库数据是相互独立的
    • 逻辑独立性:用户的应用程序的逻辑和磁盘上的数据库的逻辑结构是相互独立的

3-数据模型(Data Model):

基本概念:现实世界数据特征的抽象,用来定义数据如何组织,数据之间的关系怎样。

  • 分类:
    1.概念模型(Conceptual):按用户的观点来对数据和信息建模
    2.逻辑/实现模型(Logical / Implementation):层次模型,网状模型,面向对象模型、关系模型
    3.物理模型(Physical):数据在具体DBMS产品中的物理储存方式
  • 组成:
    1.数据结构
    2.数据操作
    3.完整性约束:实体完整性、参照完整性、自定义完整性

4-数据库系统的三级模式结构

  1. 内模式(Internal Schema):(也称存储模式。)数据物理结构和储存方式的描述,是数据在数据库内部的表示方式
  2. 概念模式(Conceptual Schema):(也称全局模式。)有时简称“模式”。是对数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述
  3. 外模式(External Schemas):(也称子模式或者用户模式。)数据库用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述

3-两级映像:保证数据的独立性

1 .概念模式/内模式映射
2. 外模式/概念模式映射

内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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