MySQL学习笔记02-数据库概述及MySQL简介 .

本文介绍了数据库在日常生活中的应用,如医疗、教育等场景,并对比了手工处理与电子化处理的区别。此外,还介绍了数据库管理系统(DBMS)的作用,以及MySQL的特点和优势。

数据库是与日常应用紧密相连的,在没有出现数据库之前,人们通过手工记录处理各种信息。当需要记录处理的信息非常多时,手工处理效率就显得及其低下了。比如病人到医院就医,需要通过挂号、就诊、买药、住院、治疗、康复等一系列程序。挂号就要登记病人姓名、性别、年龄等情况。买药的时候医院依据药单从成千上万种药物中挑出符合要求的药品,需要知道药的品名、具体位置、库存多少、存取多少等等。如果病人很多,医院选药就很复烦了。如果手工处理,工作量大,而且有可能调拿错药。这时如果通过数据库处理,只需简单地输入药品名就马上可以知道具体位置、库存还有多少等详细情况。这样是不是很方便、提高了效率,并且还避免了拿错药的情况。

 

 

 

 

 

 

 

 

数据库(DataBase)的优越性只在组织和管理的信息很庞大或很复杂,用手工处理极为繁重时才能显示出来。当然,每天处理数百万个业务的大公司可以使用数据库。但是,即使只涉及个人爱好的单一人员维护信息的小公司也可能会需要数据库。不难想像如果有下列情况出现,使用数据库会带来更多的好处:

 

 

 

 

 

 

 

 

                    您的公司有几百个员工。需要保存每个员工的个人情况和工资记录,以便知道给谁付过工资,什么时候付的,并且必须对这些记录进行汇总以便能向税务部门报收益表。还需要明了您的公司雇人所做的工作以及对每项工作所做的安排。

 

 

 

 

 

 

 

 

                    您是个教师,需要知道学分和出勤情况。每当您进行测验或考试时,都要记录学生们的学分。将考试成绩写在学分簿上很容易,但以后利用这个学分簿却很费事,需要一页页地翻查。即便是要统计出每个学生的缺旷课情况也不是一件简单的事。

 

 

 

 

 

 

 

 

通常我们利用数据库管理系统来处理诸如人们用文件柜来完成的那样一类的任务。确实在某种意义上说,数据库就像一个大文件柜,只不过是一个内建的文件编排系统而已。电子化处理记录相对手工处理记录有很多优点。例如,如果您在某种保存有客户记录的办公设施内工 作,那么数据库管理系统可在某些方面向您提供帮助:

 

 

 

 

 

 

 

 

                    减少记录编档时间。不必为寻找增加新记录的位置而查看橱柜的所有抽屉。只要将记 录放入文件编排系统,并令文件编排系统为您将该记录放入正确的位置即可。

 

 

 

 

 

 

 

 

                    减少记录检索时间。在查找记录时,不需要自己去寻看每个记录以找到含有所需信息的那个记录。假如您在一个牙科诊所中工作。如果想给所有近来未到诊断做过检查的病人发催询单,只需要求文件编排系统查找合适的记录即可。当然,这样做会有别于 吩咐别人去做。吩咐别人去做,您只需说,请确定哪些病人最近6 个月内没来过。

 

 

 

 

 

 

 

 

数据库应用系统主要包括数据库(DataBase,简称DB)、数据库管理系统(DataBase Management System,简称DBMS)、数据库应用3大部分。这3部分之间的关系如图2.1所示。

数据库系统组成示意图

实际的数据库可能相当复杂,对数据库的操作就更加复杂。我了更有效地管理和操作数据库,人们研制出数据库管理系统(DataBase Management System,简称DBMS)。DBMS是人们用于操作数据库的软件产品。我们平常说的数据库OracleMS SQL ServerMySQLSybaseFoxProAccess等等,都是属于DBMS范畴。虽然这些DBMS产品的功能各有所异,但是基本功能到大同小异差不多。

 

 

 

 

 

 

 

 

MySQL是现在流行的关系数据库中其中的一种,相比其它的数据库管理系统(DBMS)来说,MySQL具有小巧、功能齐全、查询迅捷等优点,关键的是它是免费的,可以在Internet上免费下载到,并可免费使用,对于一般中小型,甚至大型应用都能够胜任。

 

 

 

 

 

 

 

 

MySQL的官方网站是:http://www.mysql.com。技术支持网站很多,一般如果在学习过程中遇到问题,可以到下列网站寻求支持:

 

 

 

 

 

 

 

 

http://www.linuxforum.net/

 

 

 

 

 

 

 

 

http://www.csdn.com/

 

 

 

 

 

 

 

 

http://tech.ccidnet.com/pub/column/c1108.html

 

 

 

 

 

 

 

 

最重要的,别忘记了还有:

 

 

 

 

 

 

 

 

http://www.google.com/

 

 

 

 

 

 

 

 

http://www.baidu.com/

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(注:转载及引用请注明作者Saulzy

转载于:https://www.cnblogs.com/lancidie/archive/2012/01/19/2327523.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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