數(shù)據(jù)庫考試復(fù)習(xí)題

數(shù)據(jù)庫考試復(fù)習(xí)題數(shù)據(jù)庫考試復(fù)習(xí)題數(shù)據(jù)庫考試復(fù)習(xí)題xxx公司數(shù)據(jù)庫考試復(fù)習(xí)題文件編號(hào)：文件日期：修訂次數(shù)：第1.0次更改批準(zhǔn)審核制定方案設(shè)計(jì)，管理制度8、ODBC，OLEDB，JDBCODBC（OpenDatabaseConnectivity，開放數(shù)據(jù)庫互連）提供了一種標(biāo)準(zhǔn)的API（應(yīng)用程序編程接口）方法來訪問DBMS（DatabaseManagementSystem）。這些API利用SQL來完成其大部分任務(wù)。ODBC本身也提供了對(duì)SQL語言的支持，用戶可以直接將SQL語句送給ODBC。ODBC的設(shè)計(jì)者們努力使它具有最大的獨(dú)立性和開放性：與具體的編程語言無關(guān)，與具體的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)無關(guān)，與具體的操作系統(tǒng)無關(guān)。OLEDB（ObjectLinkingandEmbedding,Database，對(duì)象鏈接嵌入數(shù)據(jù)庫，有時(shí)亦寫作OLEDB或OLE-DB）是微軟為以統(tǒng)一方式訪問不同類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)的一種應(yīng)用程序接口，是一組用組件對(duì)象模型（COM）實(shí)現(xiàn)的接口，而與對(duì)象連接與嵌入（OLE）無關(guān)。它被設(shè)計(jì)成為ODBC的一種高級(jí)替代者和繼承者，把它的功能擴(kuò)展到支持更多種類的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，例如可能不支持SQL的對(duì)象數(shù)據(jù)庫和電子表格（如Excel）。OLEDB用一組抽象概念（包括數(shù)據(jù)源、會(huì)話、命令和行集）將數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)從需要訪問數(shù)據(jù)的應(yīng)用中分離出來。這是因?yàn)椴煌膽?yīng)用需要訪問不同數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)源，但是并不需要了解具體如何使用特定技術(shù)的方法訪問這些數(shù)據(jù)。OLEDB在概念上分為了消費(fèi)者和提供者。消費(fèi)者是那些需要訪問數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序，提供者是實(shí)現(xiàn)了那些接口并將數(shù)據(jù)提供給消費(fèi)者的軟件組件。OLEDB是微軟數(shù)據(jù)訪問組件（MDAC）的一部分。MDAC是一組微軟技術(shù)，以框架的方式相互作用，為程序員開發(fā)訪問幾乎任何數(shù)據(jù)存儲(chǔ)提供了一個(gè)統(tǒng)一并全面的方法。OLEDB的提供者可以用于提供像文本文件和電子表格一樣簡單的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的訪問，也可以提供像Oracle、SQLServer和SybaseASE一樣復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫的訪問。OLEDB同樣可以提供對(duì)層次類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（如電子郵件系統(tǒng)）的訪問。另一方面，由于不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)可能具有不同的能力，OLEDB提供者不需要實(shí)現(xiàn)OLEDB中每一個(gè)接口。通過使用COM對(duì)象實(shí)現(xiàn)可用的能力-OLEDB提供者將把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的功能映射到特定的COM接口上。當(dāng)某種接口提供的能力在所使用的數(shù)據(jù)庫技術(shù)中不適用時(shí)，微軟稱該接口的可用性為"provider-specific"。同時(shí)，提供者也可以擴(kuò)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的能力-這些能力在微軟的用語中被稱為services。JDBC（JavaDataBaseConnectivity,java數(shù)據(jù)庫連接）是一種用于執(zhí)行SQL語句的JavaAPI，可以為多種關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供統(tǒng)一訪問，它由一組用Java語言編寫的類和接口組成。JDBC提供了一種基準(zhǔn)，據(jù)此可以構(gòu)建更高級(jí)的工具和接口，使數(shù)據(jù)庫開發(fā)人員能夠編寫數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序，二.敘述題1、文件系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)有什么區(qū)別使用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)有什么優(yōu)點(diǎn)文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)之間的區(qū)別。

（1）文件系統(tǒng)用文件將數(shù)據(jù)長期保存在外存上，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)用數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一存儲(chǔ)數(shù)據(jù)；

（2）文件系統(tǒng)中的程序和數(shù)據(jù)有一定的聯(lián)系，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的程序和數(shù)據(jù)分離；

（3）文件系統(tǒng)用操作系統(tǒng)中的存取方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)用DBMS統(tǒng)一管理和控制數(shù)據(jù)；

（4）文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以文件為單位的數(shù)據(jù)共享，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以記錄和字段為單位的數(shù)據(jù)共享。

文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)之間的聯(lián)系：

（1）均為數(shù)據(jù)組織的管理技術(shù)；

（2）均由數(shù)據(jù)管理軟件管理數(shù)據(jù)，程序與數(shù)據(jù)之間用存取方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換；

（3）數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是在文件系統(tǒng)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的。現(xiàn)代的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)應(yīng)該具備的7個(gè)功能：使用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的好處是：·查詢迅速、準(zhǔn)確，而且可以節(jié)約大量紙面文件；·數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，并由DBMS統(tǒng)一管理；·數(shù)據(jù)冗余度??；·具有較高的數(shù)據(jù)獨(dú)立性；·數(shù)據(jù)的共享性好；·DBMS還提供了數(shù)據(jù)的控制功能。2、何謂視圖？舉例說明在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)時(shí)引入視圖有何益處。

從用戶角度來看，一個(gè)視圖是從一個(gè)特定的角度來查看數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)內(nèi)部來看，一個(gè)視圖是由SELECT語句組成的查詢定義的虛擬表。從數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)內(nèi)部來看，視圖是由一張或多張表中的數(shù)據(jù)組成的，從數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)外部來看，視圖就如同一張表一樣，對(duì)表能夠進(jìn)行的一般操作都可以應(yīng)用于視圖，例如查詢，插入，修改，刪除操作等。視圖是一個(gè)虛擬表，其內(nèi)容由查詢定義。同真實(shí)的表一樣，視圖包含一系列帶有名稱的列和行數(shù)據(jù)。但是，視圖并不在數(shù)據(jù)庫中以存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)值集形式存在。行和列數(shù)據(jù)來自由定義視圖的查詢所引用的表，并且在引用視圖時(shí)動(dòng)態(tài)生成。對(duì)其中所引用的基礎(chǔ)表來說，視圖的作用類似于篩選。定義視圖的篩選可以來自當(dāng)前或其它數(shù)據(jù)庫的一個(gè)或多個(gè)表，或者其它視圖。分布式查詢也可用于定義使用多個(gè)異類源數(shù)據(jù)的視圖。視圖是存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中的查詢的SQL語句，它主要出于兩種原因：安全原因，視圖可以隱藏一些數(shù)據(jù)，如：社會(huì)保險(xiǎn)基金表，可以用視圖只顯示姓名，地址，而不顯示社會(huì)保險(xiǎn)號(hào)和工資數(shù)等，另一原因是可使復(fù)雜的查詢易于理解和使用。視圖：查看圖形或文檔的方式。視圖一經(jīng)定義便存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，與其相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)并沒有像表那樣又在數(shù)據(jù)庫中再存儲(chǔ)一份，通過視圖看到的數(shù)據(jù)只是存放在基本表中的數(shù)據(jù)。對(duì)視圖的操作與對(duì)表的操作一樣，可以對(duì)其進(jìn)行查詢、修改(有一定的限制)、刪除。當(dāng)對(duì)通過視圖看到的數(shù)據(jù)進(jìn)行修改時(shí)，相應(yīng)的基本表的數(shù)據(jù)也要發(fā)生變化，同時(shí)，若基本表的數(shù)據(jù)發(fā)生變化，則這種變化也可以自動(dòng)地反映到視圖中。視圖的優(yōu)點(diǎn)視圖有很多優(yōu)點(diǎn)，主要表現(xiàn)在：1.視點(diǎn)集中視圖集中即是使用戶只關(guān)心它感興趣的某些特定數(shù)據(jù)和他們所負(fù)責(zé)的特定任務(wù)。這樣通過只允許用戶看到視圖中所定義的數(shù)據(jù)而不是視圖引用表中的數(shù)據(jù)而提高了數(shù)據(jù)的安全性。2.簡化操作視圖大大簡化了用戶對(duì)數(shù)據(jù)的操作。因?yàn)樵诙x視圖時(shí)，若視圖本身就是一個(gè)復(fù)雜查詢的結(jié)果集，這樣在每一次執(zhí)行相同的查詢時(shí)，不必重新寫這些復(fù)雜的查詢語句,只要一條簡單的查詢視圖語句即可。可見視圖向用戶隱藏了表與表之間的復(fù)雜的連接操作。3.定制數(shù)據(jù)視圖能夠?qū)崿F(xiàn)讓不同的用戶以不同的方式看到不同或相同的數(shù)據(jù)集。因此，當(dāng)有許多不同水平的用戶共用同一數(shù)據(jù)庫時(shí)，這顯得極為重要。4.合并分割數(shù)據(jù)在有些情況下，由于表中數(shù)據(jù)量太大，故在表的設(shè)計(jì)時(shí)常將表進(jìn)行水平分割或垂直分割，但表的結(jié)構(gòu)的變化卻對(duì)應(yīng)用程序產(chǎn)生不良的影響。如果使用視圖就可以重新保持原有的結(jié)構(gòu)關(guān)系，從而使外模式保持不變，原有的應(yīng)用程序仍可以通過視圖來重載數(shù)據(jù)。5.安全性視圖可以作為一種安全機(jī)制。通過視圖用戶只能查看和修改他們所能看到的數(shù)據(jù)。其它數(shù)據(jù)庫或表既不可見也不可以訪問。如果某一用戶想要訪問視圖的結(jié)果集，必須授予其訪問權(quán)限。視圖所引用表的訪問權(quán)限與視圖權(quán)限的設(shè)置互不影響。視圖的安全性視圖的安全性可以防止未授權(quán)用戶查看特定的行或列，是用戶只能看到表中特定行的方法如下：1在表中增加一個(gè)標(biāo)志用戶名的列；2建立視圖，是用戶只能看到標(biāo)有自己用戶名的行；3把視圖授權(quán)給其他用戶。邏輯數(shù)據(jù)獨(dú)立性視圖可以使應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫表在一定程度上獨(dú)立。如果沒有視圖，應(yīng)用一定是建立在表上的。有了視圖之后，程序可以建立在視圖之上，從而程序與數(shù)據(jù)庫表被視圖分割開來。視圖可以在以下幾個(gè)方面使程序與數(shù)據(jù)獨(dú)立：1如果應(yīng)用建立在數(shù)據(jù)庫表上，當(dāng)數(shù)據(jù)庫表發(fā)生變化時(shí)，可以在表上建立視圖，通過視圖屏蔽表的變化，從而應(yīng)用程序可以不動(dòng)。2如果應(yīng)用建立在數(shù)據(jù)庫表上，當(dāng)應(yīng)用發(fā)生變化時(shí)，可以在表上建立視圖，通過視圖屏蔽應(yīng)用的變化，從而使數(shù)據(jù)庫表不動(dòng)。3如果應(yīng)用建立在視圖上，當(dāng)數(shù)據(jù)庫表發(fā)生變化時(shí)，可以在表上修改視圖，通過視圖屏蔽表的變化，從而應(yīng)用程序可以不動(dòng)。4如果應(yīng)用建立在視圖上，當(dāng)應(yīng)用發(fā)生變化時(shí)，可以在表上修改視圖，通過視圖屏蔽應(yīng)用的變化，從而數(shù)據(jù)庫可以不動(dòng)。3、使用觸發(fā)器有何優(yōu)點(diǎn)？舉例說明如何使用觸發(fā)器保證數(shù)據(jù)的一致性。

觸發(fā)器可通過數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)表實(shí)現(xiàn)級(jí)聯(lián)更改；不過，通過級(jí)聯(lián)引用完整性約束可以更有效地執(zhí)行這些更改。觸發(fā)器可以強(qiáng)制比用CHECK約束定義的約束更為復(fù)雜的約束。與CHECK約束不同，觸發(fā)器可以引用其它表中的列。例如，觸發(fā)器可以使用另一個(gè)表中的SELECT比較插入或更新的數(shù)據(jù)，以及執(zhí)行其它操作，如修改數(shù)據(jù)或顯示用戶定義錯(cuò)誤信息。觸發(fā)器也可以評(píng)估數(shù)據(jù)修改前后的表狀態(tài)，并根據(jù)其差異采取對(duì)策。一個(gè)表中的多個(gè)同類觸發(fā)器（INSERT、UPDATE或DELETE）允許采取多個(gè)不同的對(duì)策以響應(yīng)同一個(gè)修改語句。

我們以BBS論壇數(shù)據(jù)庫中多個(gè)關(guān)聯(lián)表的操作為例，闡述觸發(fā)器在保持?jǐn)?shù)據(jù)完整性、一致性中的應(yīng)用。在BBS的程序設(shè)計(jì)中，我們經(jīng)常會(huì)碰到對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)表操作的同時(shí)，還要自動(dòng)對(duì)另外幾個(gè)相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)表進(jìn)行操作，以保證各數(shù)據(jù)表之間數(shù)據(jù)的完整性與一致性。BBS論壇中常用的數(shù)據(jù)表有：BBS_User表(存儲(chǔ)用戶信息)：用于存儲(chǔ)用戶信息。字段有用戶名、密碼、積分、發(fā)帖數(shù)、等級(jí)ID、最后一次發(fā)帖、qq、Email、頭像、注冊(cè)時(shí)間等;BBS_Type表：用于存儲(chǔ)大版塊信息。字段有版塊ID、版塊名稱等;BBS_LanMu表：存儲(chǔ)分論壇信息。字段有分論壇ID、名稱、所屬大版塊ID、主題總數(shù)、回復(fù)總數(shù)、版主等;BBS_Topic表：存儲(chǔ)帖子信息。字段有帖子ID、標(biāo)題、內(nèi)容、發(fā)帖人、所屬分論壇ID、回復(fù)總數(shù)、點(diǎn)擊總數(shù)、最后一次回貼時(shí)間、回帖人等;BBS_Reply表：存儲(chǔ)回復(fù)信息。字段有回復(fù)內(nèi)容、回復(fù)人、回復(fù)的帖子ID、回復(fù)時(shí)間等。在BBS論壇中，觸發(fā)器主要應(yīng)用于以下幾種情況：當(dāng)用戶在分論壇里發(fā)表帖子時(shí)，對(duì)BBS_Topic表進(jìn)行操作，但同時(shí)要自動(dòng)對(duì)分論壇表BBS_LanMu里面的論壇主題總數(shù)增1，還要更新BBS_User表給該用戶增加相應(yīng)的積分，當(dāng)用戶積分達(dá)到一定分?jǐn)?shù)時(shí)，自動(dòng)更新該用戶的等級(jí)ID，表示該用戶已經(jīng)升了一個(gè)等級(jí)。當(dāng)用戶回復(fù)帖子時(shí)，對(duì)BBS_Reply表操作的同時(shí)，也需要對(duì)分論壇表BBS_LanMu里的回復(fù)總數(shù)增1、對(duì)BBS_Topic表的回復(fù)總數(shù)增1并更新該表里的最后回帖標(biāo)題和時(shí)間，還要將BBS_User表里的該用戶的發(fā)帖數(shù)增1、自動(dòng)增加相應(yīng)積分、更新最后發(fā)帖標(biāo)題和時(shí)間等;在論壇的后臺(tái)管理中，管理員有時(shí)需要添加或者刪除一個(gè)大版塊。當(dāng)我們要?jiǎng)h除BBS_Type表一個(gè)大版塊時(shí)，為了保證數(shù)據(jù)庫各表中數(shù)據(jù)的完整性與一致性，要同時(shí)對(duì)BBS_LanMu表、BBS_Topic表、BBS_Reply表中相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)記錄一并刪除。下面將以后臺(tái)管理中對(duì)論壇大版塊進(jìn)行刪除操作時(shí)應(yīng)用觸發(fā)器為例來進(jìn)行具體介紹。(1)需求分析在一個(gè)BBS中常見的論壇結(jié)構(gòu)如圖Pic-1：在一個(gè)論壇中有許多個(gè)大版塊，每個(gè)版塊又對(duì)應(yīng)多個(gè)分論壇。每個(gè)論壇又對(duì)應(yīng)多個(gè)帖子，每個(gè)帖子又對(duì)應(yīng)多個(gè)回復(fù)信息。因此需要4個(gè)相關(guān)聯(lián)的表來存儲(chǔ)相應(yīng)的信息：BBS_Type表(存儲(chǔ)大版塊信息)、BBS_LanMu表(存儲(chǔ)分論壇信息)、BBS_Topic表(存儲(chǔ)帖子信息)、BBS_Reply表(存儲(chǔ)回復(fù)信息)。BBS_Type與BBS_LanMu、BBS_LanMu與BBS_Topic、BBS_Topic與BBS_Reply之間都是一對(duì)多的關(guān)系。當(dāng)我們要?jiǎng)h除BBS_Type表一個(gè)大版塊時(shí)，為了保證數(shù)據(jù)庫各表中數(shù)據(jù)的完整性與一致性，需要同時(shí)對(duì)BBS_LanMu表、BBS_Topic表、BBS_Reply表中相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)記錄一并刪除。因?yàn)檫@里面存在3對(duì)一對(duì)多的關(guān)系，如果在程序中或者存儲(chǔ)過程實(shí)現(xiàn)，顯然是很困難也是不合理的。根據(jù)觸發(fā)器的作用以及這4個(gè)表之間的關(guān)系，采用嵌套觸發(fā)器來實(shí)現(xiàn)這個(gè)刪除功能。為BBS_Type表、BBS_LanMu表、BBS_Topic表分別建立一個(gè)AFTER觸發(fā)器，該觸發(fā)器由DELETE事件觸發(fā)。采用嵌套觸發(fā)器可以在數(shù)據(jù)庫里自動(dòng)完成這多個(gè)表中相關(guān)記錄的刪除，大大簡化了業(yè)務(wù)邏輯。這樣即保證了數(shù)據(jù)的完整性與一致性，又保證程序設(shè)計(jì)的合理性與方便性。(2)創(chuàng)建觸發(fā)器根據(jù)需求分析，為BBS_Type表、BBS_LanMu表、BBS_Topic表分別建立AFTER觸發(fā)器，該觸發(fā)器由DELETE事件觸發(fā)。建立在這3個(gè)表之上的觸發(fā)器之間是嵌套觸發(fā)的關(guān)系，即BBS_Type表上的觸發(fā)器觸發(fā)BBS_LanMu表上的觸發(fā)器，BBS_LanMu表上的觸發(fā)器再觸發(fā)BBS_Topic表上的觸發(fā)器。本文中使用的數(shù)據(jù)庫為MicrosoftSQLServer2005。要讓觸發(fā)器能嵌套觸發(fā)必須在數(shù)據(jù)庫“屬性”中，將“遞歸觸發(fā)器已啟用”設(shè)置為TRUE。1.為BBS_Type表(存儲(chǔ)大版塊信息)建立觸發(fā)器DelType。該觸發(fā)器功能是刪除BBS_LanMu表中屬于剛刪除的大版塊的所有分論壇信息。CREATEtrigger[DelType]on[dbo].[BBS_Type]afterdeleteasbegindeclare@typeidintselect@typeid=TypeIDfromdeleted--獲得要被刪除的版塊IDdeletefromdbo.BBS_LanMuwhereTypeid=@typeidend2.為BBS_LanMu表(存儲(chǔ)分論壇信息)建立觸發(fā)器DelLanmu。該觸發(fā)器功能是刪除BBS_Topic表中屬于剛刪除分論壇的所有帖子信息。CREATEtrigger[DelLanmu]on[dbo].[BBS_LanMu]AFTERDELETEasBEGINdeclare@lmidintselect@lmid=LMIDfromdeleted--獲得要被刪除的分論壇IDdeletefromdbo.BBS_TopicwhereLMID=@lmidEND3.為BBS_Topic表(存儲(chǔ)帖子信息)建立觸發(fā)器DelTopic。該觸發(fā)器功能是刪除BBS_Reply表中屬于剛刪除帖子的所有回復(fù)信息。CREATEtrigger[DelTopic]on[dbo].[BBS_Topic]afterdeleteasBEGINdeclare@tidintselect@tid=TIDfromdeleted--獲得要被刪除的帖子IDdeletefromdbo.BBS_ReplywhereTID=@tidEND執(zhí)行過程觸發(fā)器執(zhí)行過程如圖Pic-2。當(dāng)數(shù)據(jù)操作層對(duì)數(shù)據(jù)表BBS_Type發(fā)出DELETE一條記錄的時(shí)候，觸發(fā)器DelType被觸發(fā)，此觸發(fā)器將刪除BBS_LanMu表中屬于剛刪除的大版塊的所有分論壇信息。當(dāng)DelType觸發(fā)器對(duì)數(shù)據(jù)表BBS_LanMu刪除一條記錄時(shí)，又觸發(fā)BBS_LanMu表上的觸發(fā)器DelLanmu，此觸發(fā)器將刪除BBS_Topic表中屬于剛刪除分論壇的所有帖子信息。當(dāng)DelLanmu觸發(fā)器對(duì)數(shù)據(jù)表BBS_Topic刪除一條記錄時(shí)，又觸發(fā)觸發(fā)器DelTopic，此觸發(fā)器將刪除BBS_Reply表中屬于剛刪除帖子的所有回復(fù)信息。至此數(shù)據(jù)庫中與BBS_Type中刪除記錄相關(guān)聯(lián)的所有記錄全部刪除，保證了數(shù)據(jù)庫各表數(shù)據(jù)的完整性與一致性。這個(gè)過程是在數(shù)據(jù)庫中自動(dòng)進(jìn)行的，因此速度非?？?，用戶只需要對(duì)BBS_Type表發(fā)出刪除一條記錄的命令，其他表中相關(guān)的記錄會(huì)自動(dòng)刪除。4、在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)該采取那些措施來防止介質(zhì)故障如果出現(xiàn)介質(zhì)故障，如何恢復(fù)數(shù)據(jù)庫對(duì)于OracleDBA們來說，Oracle數(shù)據(jù)庫恢復(fù)提供的選項(xiàng)種類數(shù)目實(shí)在是太多了，數(shù)據(jù)庫恢復(fù)方法可以說都取決于故障類型，但對(duì)于某一個(gè)特定的故障也可能有許多不同的恢復(fù)方法?？偟膩碚f，數(shù)據(jù)庫恢復(fù)可以分為實(shí)例恢復(fù)與介質(zhì)恢復(fù)兩大類。數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)實(shí)例故障，例如，意外掉電、后臺(tái)進(jìn)程故障，或預(yù)料發(fā)出使用ABORT命令終止數(shù)據(jù)庫實(shí)例時(shí)，在啟動(dòng)數(shù)據(jù)庫時(shí)就會(huì)發(fā)現(xiàn)實(shí)例故障，此時(shí)就需要實(shí)例恢復(fù)，實(shí)例恢復(fù)是數(shù)據(jù)庫自動(dòng)進(jìn)行的，可以將數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到故障之前的事務(wù)一致性狀態(tài)。如果在聯(lián)機(jī)備份時(shí)發(fā)現(xiàn)實(shí)例故障，則需介質(zhì)恢復(fù)。如恢復(fù)數(shù)據(jù)文件時(shí)沒執(zhí)行檢驗(yàn)點(diǎn)就脫機(jī)，這時(shí)所丟失的改動(dòng)就需要進(jìn)行介質(zhì)恢復(fù)。介質(zhì)恢復(fù)可以使用歸檔日志文件，也可以使用聯(lián)機(jī)日志文件。介質(zhì)恢復(fù)主要用于由于介質(zhì)故障引起數(shù)據(jù)庫文件的破壞時(shí)使用。介質(zhì)故障是當(dāng)一個(gè)文件、一個(gè)文件的一部分或磁盤不能讀寫時(shí)出現(xiàn)的故障。Oracle啟動(dòng)時(shí)會(huì)檢測(cè)數(shù)據(jù)文件頭中的檢驗(yàn)點(diǎn)計(jì)數(shù)器和控制文件中對(duì)應(yīng)的檢驗(yàn)點(diǎn)計(jì)數(shù)器，當(dāng)兩者的值不相等時(shí)就說明需要做介質(zhì)恢復(fù)。如果數(shù)據(jù)庫可以運(yùn)行，在線日志僅可重用但不能歸檔，此時(shí)介質(zhì)恢復(fù)可以使用最新的完全備份的簡單恢復(fù)。如果數(shù)據(jù)庫可以運(yùn)行，其日志已經(jīng)被歸檔，則只能恢復(fù)數(shù)據(jù)庫到介質(zhì)故障前的一個(gè)指定事務(wù)一致性狀態(tài)。所以，介質(zhì)故障的恢復(fù)是將整個(gè)數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到故障之前的一個(gè)事務(wù)一致狀態(tài)。如果數(shù)據(jù)庫是在歸檔方式下運(yùn)行，則可以實(shí)施完全介質(zhì)恢復(fù)和不完全介質(zhì)恢復(fù)。1Oracle數(shù)據(jù)庫恢復(fù)之完全介質(zhì)恢復(fù)完全介質(zhì)恢復(fù)可恢復(fù)全部丟失的數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到最新狀態(tài)。在所有需要的重做日志文件、備份數(shù)據(jù)文件（對(duì)于所有丟失或損壞的數(shù)據(jù)文件的備份）和一個(gè)當(dāng)前有效控制文件都可以正常使用的情況下應(yīng)當(dāng)使用完全介質(zhì)恢復(fù)以使數(shù)據(jù)的損失減到最小。在實(shí)施完全數(shù)據(jù)庫恢復(fù)時(shí)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫文件的破壞情況，使用不同的恢復(fù)方法。例如，當(dāng)數(shù)據(jù)文件被物理破壞，這時(shí)數(shù)據(jù)庫不能正常啟動(dòng)，但是可以安裝，此時(shí)可進(jìn)行全部的或單個(gè)被破壞的數(shù)據(jù)文件的完全介質(zhì)恢復(fù)。如果數(shù)據(jù)文件被物理破壞但這時(shí)數(shù)據(jù)庫還處于打開狀態(tài)，可以進(jìn)行離線的表空間的恢復(fù)。因?yàn)閿?shù)據(jù)庫是打開的，這時(shí)未破壞的數(shù)據(jù)文件的表空間是在線的，可以正常使用，而被破壞的數(shù)據(jù)文件的表空間是離線的，不可正常使用，可以只對(duì)被破壞的數(shù)據(jù)文件實(shí)施完全介質(zhì)恢復(fù)。但是注意，系統(tǒng)表空間是不能讓其離線的，所以當(dāng)系統(tǒng)表空間損壞的時(shí)候，只能使用不完全介質(zhì)恢復(fù)。2Oracle數(shù)據(jù)庫恢復(fù)之不完全介質(zhì)恢復(fù)不完全介質(zhì)恢復(fù)是在完全介質(zhì)恢復(fù)不可能進(jìn)行或有特殊要求時(shí)進(jìn)行的介質(zhì)恢復(fù)。例如，系統(tǒng)表空間數(shù)據(jù)文件損壞、在線日志損壞或認(rèn)為誤刪除不應(yīng)該刪除的基表和表空間等，這時(shí)可以實(shí)施不完全介質(zhì)恢復(fù)，使數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到故障前或用戶出錯(cuò)之前的一個(gè)事務(wù)一致性狀態(tài)。不完全介質(zhì)恢復(fù)包括基于撤消的不完全恢復(fù)、基于時(shí)間點(diǎn)的不完全恢復(fù)以及基于數(shù)據(jù)庫改變號(hào)的不完全恢復(fù)。基于撤消的不完全恢復(fù)（recoverdatabaseuntilcancel）是在進(jìn)行不完全恢復(fù)時(shí)由數(shù)據(jù)庫管理員進(jìn)行控制，在某一個(gè)恢復(fù)點(diǎn)可撤消指定的操作。例如，在一個(gè)或多個(gè)在線日志文件由于介質(zhì)故障被破壞，不能實(shí)施完全數(shù)據(jù)庫恢復(fù)，這時(shí)可以進(jìn)行基于撤消的恢復(fù)，在恢復(fù)到最近的、未被破壞的日志文件后終止恢復(fù)過程，數(shù)據(jù)庫從這一點(diǎn)重新開始運(yùn)行。在這種方式下，Oracle允許每次前滾一個(gè)日志文件。基于時(shí)間點(diǎn)以及基于數(shù)據(jù)庫改變號(hào)的不完全恢復(fù)主要用于將數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到過去的某個(gè)指定點(diǎn)。基于時(shí)間點(diǎn)的恢復(fù)（recoverdatabaseuntiltime）可以把恢復(fù)進(jìn)行到重做日志文件內(nèi)的某個(gè)特定時(shí)間點(diǎn)，例如，當(dāng)用戶上午9點(diǎn)鐘意外的刪除一個(gè)表，現(xiàn)在想恢復(fù)它，那么可以從備份中恢復(fù)相應(yīng)的數(shù)據(jù)文件，并進(jìn)行基于時(shí)間點(diǎn)的不完全恢復(fù)，恢復(fù)到上午9點(diǎn)以前的某個(gè)時(shí)刻。再如，由于系統(tǒng)故障，在線日志文件部分被破壞，所有活動(dòng)的日志文件突然不可使用，實(shí)例被終止，此時(shí)需要進(jìn)行介質(zhì)恢復(fù)。在恢復(fù)中可使用當(dāng)前在線日志文件的未損壞部分，利用基于時(shí)間點(diǎn)的恢復(fù)，一旦將有效的在線日志應(yīng)用于數(shù)據(jù)文件后就可以立即停止恢復(fù)過程。

基于數(shù)據(jù)庫改變號(hào)（recoverdatabaseuntilchange）的不完全恢復(fù)可以使數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到事務(wù)一致的狀態(tài)。用這個(gè)選項(xiàng)指定的SCN被Oracle標(biāo)注為參考值，凡是SCN號(hào)小于這個(gè)參考值的重做記錄都將被運(yùn)用，而SCN大于參考值的重做記錄將被禁止使用。這樣，正好在此SCN處提交的事務(wù)將被回滾。當(dāng)不完全介質(zhì)恢復(fù)完成時(shí)，數(shù)據(jù)庫必須用alterdatabaseopenresetlogs打開，這個(gè)命令將會(huì)使數(shù)據(jù)庫做一個(gè)標(biāo)記，使得已經(jīng)被跳過的那些重做記錄不會(huì)被意外的又重新運(yùn)用。3Oracle數(shù)據(jù)庫恢復(fù)之設(shè)計(jì)Oracle數(shù)據(jù)庫備份恢復(fù)策略時(shí)應(yīng)遵循的原則數(shù)據(jù)庫備份恢復(fù)是為了保證數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的正確性和完整性，不同的應(yīng)用環(huán)境要應(yīng)用不同的解決方案，有不同的側(cè)重點(diǎn)，要考慮的問題也相當(dāng)?shù)亩啵瑢?duì)于一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的DBA來說，可能解決方法有很多種。但一般來說，一個(gè)完整的備份恢復(fù)系統(tǒng)需要遵循以下原則：(1).正確性備份就是為了恢復(fù)。如果備份的東西是錯(cuò)誤的那還有什么意義？正確性永遠(yuǎn)是第一位的。(2).穩(wěn)定性備份恢復(fù)策略的實(shí)施必須要有充分的前期測(cè)試工作，測(cè)試結(jié)果取得比較穩(wěn)定的成功之后才能實(shí)施到生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫上。(3).全面性在復(fù)雜的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，必須考慮到備份與恢復(fù)操作的簡捷性，同時(shí)又要保證在需要恢復(fù)時(shí)能及時(shí)獲取備份數(shù)據(jù)，保證備份內(nèi)容、存儲(chǔ)地點(diǎn)不會(huì)因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)故障和環(huán)境故障而失效。因此，對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的復(fù)雜性、硬件環(huán)境的差異性要有充分的考慮。(4).自動(dòng)化備份方案應(yīng)能提供定時(shí)的自動(dòng)備份，在自動(dòng)備份過程中，還要具有日志記錄和錯(cuò)誤處理功能。(5).高性能在設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)盡量考慮到提高數(shù)據(jù)備份恢復(fù)的速度，同時(shí)考慮如何壓縮備份文件以節(jié)省存儲(chǔ)空間。(6).操作簡單因?yàn)閭浞莼謴?fù)是一個(gè)相當(dāng)繁瑣的工作，幾乎每天都要做，只有事先做好充分的準(zhǔn)備工作，才能減少日常實(shí)施過程中的工作量。(7).實(shí)時(shí)性一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)需要24小時(shí)不停機(jī)，因此，備份時(shí)很多文件仍將處于運(yùn)行狀態(tài)中，所以很多情況下要采用聯(lián)機(jī)備份，聯(lián)機(jī)備份時(shí)服務(wù)器應(yīng)盡量少進(jìn)行批量事務(wù)處理，以免產(chǎn)生許多重做操作。以上就是對(duì)Oracle數(shù)據(jù)庫恢復(fù)幾種方法的詳細(xì)介紹，希望能給大家?guī)韼椭?、為什么要建立數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫有那些不同于事務(wù)數(shù)據(jù)庫的特征1.

數(shù)據(jù)倉庫的概念數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域的權(quán)威W．H．Inmon給出了數(shù)據(jù)倉庫的一個(gè)簡短而全面的定義：數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)面向主題、集成、時(shí)變、非易失的數(shù)據(jù)集合，是支持管理部門的決策過程。根據(jù)該定義，數(shù)據(jù)倉庫具備以下四個(gè)關(guān)鍵特征：1.1

面向主題(SubjectOriented)的數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)倉庫通常圍繞一些主題，如“產(chǎn)品”、“銷售商”、“消費(fèi)者”等來進(jìn)行組織。數(shù)據(jù)倉庫關(guān)注的是決策者的數(shù)據(jù)建模與分析，而不針對(duì)日常操作和事務(wù)的處理。因此，數(shù)據(jù)倉庫提供了特定主題的簡明視圖，排除了對(duì)于決策無用的數(shù)據(jù)。1.2

集成(Integrated)的數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)倉庫通常是結(jié)合多個(gè)異種數(shù)據(jù)源構(gòu)成的，異種數(shù)據(jù)源可能包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)庫、Web數(shù)據(jù)庫、一般文件等。1.3

時(shí)變(TimeVariant)的數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)存儲(chǔ)從歷史的角度提供信息，數(shù)據(jù)倉庫中包含時(shí)間元素，它所提供的信息總是與時(shí)間相關(guān)聯(lián)的。數(shù)掘倉庫中存儲(chǔ)的是一個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)，而不僅僅是某一個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)。1.4

非易失(Nonvolatile)的數(shù)據(jù)集合數(shù)據(jù)倉庫總是與操作環(huán)境下的實(shí)時(shí)應(yīng)用數(shù)據(jù)物理地分離存放，因此不需要事務(wù)處理、恢復(fù)和并發(fā)控制機(jī)制。數(shù)據(jù)倉庫里的數(shù)據(jù)通常只需要兩種操作：初始化載入和數(shù)據(jù)訪問，因此其數(shù)據(jù)相對(duì)穩(wěn)定，極少或根本不更新。綜上所述，數(shù)據(jù)倉庫是一種語義上一致的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，它充當(dāng)決策支持?jǐn)?shù)據(jù)模型的物理實(shí)現(xiàn)，并存放企業(yè)戰(zhàn)略決策所需信息。數(shù)據(jù)倉庫也常常被視為一種體系結(jié)構(gòu)，通過將異種數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)集成在一起而構(gòu)成，支持結(jié)構(gòu)化和專門的查詢、分析報(bào)告和決策制定。2

數(shù)據(jù)倉庫的類型數(shù)據(jù)倉庫的類型根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫所管理的數(shù)據(jù)類型和它們所解決的企業(yè)問題范圍，一般可將數(shù)據(jù)倉庫分為下列３種類型：企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫（EDW）、操作型數(shù)據(jù)庫（ODS）和數(shù)據(jù)市集（DataMart）。①企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫為通用數(shù)據(jù)倉庫，它既含有大量詳細(xì)的數(shù)據(jù)，也含有大量累贅的或聚集的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有不易改變性和面向歷史性。此種數(shù)據(jù)倉庫被用來進(jìn)行涵蓋多種企業(yè)領(lǐng)域上的戰(zhàn)略或戰(zhàn)術(shù)上的決策。②操作型數(shù)據(jù)庫既可以被用來針對(duì)工作數(shù)據(jù)做決策支持，又可用做將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫時(shí)的過渡區(qū)域。與EDW相比較，ODS有下列特點(diǎn)：ODS是面向主題和面向綜合的；ODS是易變的；ODS僅僅含有目前的、詳細(xì)的數(shù)據(jù)，不含有累計(jì)的、歷史性的數(shù)據(jù)。③數(shù)據(jù)市集是數(shù)據(jù)倉庫的一種具體化，它可以包含輕度累計(jì)、歷史的部門數(shù)據(jù)，適合特定企業(yè)中某個(gè)部門的需要。幾組數(shù)據(jù)市集可以組成一個(gè)EDW（在以后部分將會(huì)重點(diǎn)提到）。隨著數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展的需求，軟件工具升級(jí)相當(dāng)快，新產(chǎn)品也層出不窮。為了便于追蹤其技術(shù)發(fā)展和更好地選擇相關(guān)的工具，數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)造者應(yīng)該廣泛地收集這方面的文件和數(shù)據(jù)，以便做出最佳的選擇。3

數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的比較傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫RDB遵循一致的關(guān)系型模型，其中的數(shù)據(jù)（記錄）以表格的方式存儲(chǔ)，并且能用統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)化查詢語言(StructualQueryLanguage，SQL)進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢，因此它的應(yīng)用常被稱為聯(lián)機(jī)交易處理(OLTP)，其重點(diǎn)在于完成業(yè)務(wù)處理，及時(shí)給予客戶響應(yīng)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫能夠處理大型數(shù)據(jù)庫，但不能將其簡單地堆砌就直接作為數(shù)據(jù)倉庫來使用。數(shù)據(jù)倉庫主要工作的對(duì)象為多維數(shù)據(jù)，因此又稱為多維數(shù)據(jù)庫。多維數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)以數(shù)組方式存儲(chǔ)，既沒有統(tǒng)一的規(guī)律可循，也沒有統(tǒng)一的多維模型可循，它只能按其所屬類別進(jìn)行歸類。以應(yīng)用而言，多維數(shù)據(jù)庫應(yīng)該具備極強(qiáng)的查詢能力，多維數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的信息既多又廣，但由于其完成的是一種聯(lián)機(jī)事物分析(OLAP)，因此并不追求瞬時(shí)的響應(yīng)時(shí)間，在有限的時(shí)間中給予響應(yīng)即被認(rèn)可。實(shí)際上，OLAP包含交互式的數(shù)據(jù)查詢，伴隨著多種分析方法，例如下鉆或成功地鉆入到最底層的細(xì)節(jié)信息上。因此數(shù)據(jù)倉庫中的信息，盡管是多維的，仍然可以用具體的表格表示。盡管數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫之間存在著如此大的差異，但設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫并不是完全另起爐灶，而可利用現(xiàn)有的傳統(tǒng)處理數(shù)據(jù)，從中進(jìn)行信息的綜合，從而構(gòu)造出滿足不同需求的數(shù)據(jù)倉庫。即數(shù)據(jù)從動(dòng)態(tài)的、目前事件驅(qū)動(dòng)的傳統(tǒng)工作數(shù)據(jù)流向靜態(tài)的、歷史性質(zhì)的數(shù)據(jù)倉庫。從理論上說，從工作數(shù)據(jù)中戰(zhàn)略性地引入到期的數(shù)據(jù)可以完成這種轉(zhuǎn)變，但是由于受到實(shí)際存儲(chǔ)容量和技術(shù)的限制，這實(shí)際上是不可能的。因此必須從工作數(shù)據(jù)中分離和篩選數(shù)據(jù)進(jìn)入到數(shù)據(jù)倉庫中。鑒于以上各種因素，為保證OLAP的性能，必須將數(shù)據(jù)倉庫和傳統(tǒng)工作的數(shù)據(jù)相分離。6、數(shù)據(jù)挖掘的分類方法主要有那些？

利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。①分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等，如一個(gè)汽車零售商將客戶按照對(duì)汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊(cè)直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業(yè)機(jī)會(huì)。②回歸分析?；貧w分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。它可以應(yīng)用到市場營銷的各個(gè)方面，如客戶尋求、保持和預(yù)防客戶流失活動(dòng)、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢(shì)預(yù)測(cè)及有針對(duì)性的促銷活動(dòng)等。③聚類。聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢(shì)預(yù)測(cè)、市場的細(xì)分等。④關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些項(xiàng)在同一事務(wù)中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。在客戶關(guān)系管理中，通過對(duì)企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)庫里的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可以從大量的記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響市場營銷效果的關(guān)鍵因素，為產(chǎn)品定位、定價(jià)與定制客戶群，客戶尋求、細(xì)分與保持，市場營銷與推銷，營銷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和詐騙預(yù)測(cè)等決策支持提供參考依據(jù)。⑤特征。特征分析是從數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表達(dá)了該數(shù)據(jù)集的總體特征。如營銷人員通過對(duì)客戶流失因素的特征提取，可以得到導(dǎo)致客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預(yù)防客戶的流失。⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例，模式的例外，觀察結(jié)果對(duì)期望的偏差等，其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。在企業(yè)危機(jī)管理及其預(yù)警中，管理者更感興趣的是那些意外規(guī)則。意外規(guī)則的挖掘可以應(yīng)用到各種異常信息的發(fā)現(xiàn)、分析、識(shí)別、評(píng)價(jià)和預(yù)警等方面。⑦Web頁挖掘。隨著Internet的迅速發(fā)展及Web的全球普及，使得Web上的信息量無比豐富，通過對(duì)Web的挖掘，可以利用Web的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，收集政治、經(jīng)濟(jì)、政策、科技、金融、各種市場、競爭對(duì)手、供求信息、客戶等有關(guān)的信息，集中精力分析和處理那些對(duì)企業(yè)有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息和內(nèi)部經(jīng)營信息，并根據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)管理過程中出現(xiàn)的各種問題和可能引起危機(jī)的先兆，對(duì)這些信息進(jìn)行分析和處理，以便識(shí)別、分析、評(píng)價(jià)和管理危機(jī)。7、Web挖掘的主要研究內(nèi)容有哪些？

Web挖掘指使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在WWW數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有用的模式或信息。Web挖掘研究覆蓋了多個(gè)研究領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)、信息獲取技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。Web挖掘流程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫相比，Web上的信息是非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的、動(dòng)態(tài)的、并且是容易造成混淆的，所以很難直接以Web網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，而必須經(jīng)過必要的數(shù)據(jù)處理。典型Web挖掘的處理流程如下[3]：1．查找資源：任務(wù)是從目標(biāo)Web文檔中得到數(shù)據(jù)，值得注意的是有時(shí)信息資源不僅限于在線Web文檔，還包括電子郵件、電子文檔、新聞組，或者網(wǎng)站的日志數(shù)據(jù)甚至是通過Web形成的交易數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。2．信息選擇和預(yù)處理：任務(wù)是從取得的Web資源中剔除無用信息和將信息進(jìn)行必要的整理。例如從Web文檔中自動(dòng)去除廣告連接、去除多余格式標(biāo)記、自動(dòng)識(shí)別段落或者字段并將數(shù)據(jù)組織成規(guī)整的邏輯形式甚至是關(guān)系表。3．模式發(fā)現(xiàn)：自動(dòng)進(jìn)行模式發(fā)現(xiàn)?？梢栽谕粋€(gè)站點(diǎn)內(nèi)部或在多個(gè)站點(diǎn)之間進(jìn)行。4．模式分析：驗(yàn)證、解釋上一步驟產(chǎn)生的模式?？梢允菣C(jī)器自動(dòng)完成，也可以是與分析人員進(jìn)行交互來完成。搜索引擎技術(shù)Web挖掘作為一個(gè)完整的技術(shù)體系，在進(jìn)行挖掘之前的信息獲得IR（InformationRetrieval）和信息抽取IE(InformationExtraction)相當(dāng)重要。信息獲得（IR）的目的在于找到相關(guān)Web文檔，它只是把文檔中的數(shù)據(jù)看成未經(jīng)排序的詞組的集合，而信息抽取(IE)的目的在于從文檔中找到需要的數(shù)據(jù)項(xiàng)目，它對(duì)文檔的結(jié)構(gòu)合表達(dá)的含義感興趣,它得一個(gè)重要任務(wù)就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組織整理并適當(dāng)建立索引。信息獲得（IR）和信息抽取(IE)技術(shù)的研究已近有很長時(shí)間，隨著Web技術(shù)的發(fā)展，基于Web技術(shù)的IR、IE得到了更多的重視。由于Web數(shù)據(jù)量非常大，而且可能動(dòng)態(tài)變化，用原來手工方式進(jìn)行信息收集早已經(jīng)力不從心，目前的研究方向是用自動(dòng)化、半自動(dòng)化的方法在Web上進(jìn)行IR和IE。在Web環(huán)境下既要處理非結(jié)構(gòu)化文檔，又要處理半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，最近幾年在這兩方面都有相應(yīng)的研究成果和具體應(yīng)用，特別是在大型搜索引擎中得到了很好的應(yīng)用。Web挖掘分類及各自的研究現(xiàn)狀及發(fā)展根據(jù)對(duì)Web數(shù)據(jù)的感興趣程度不同，Web挖掘一般可以分為三類：Web內(nèi)容挖掘（WebContentmining）、Web結(jié)構(gòu)挖掘（Webstructuremining）、Web用法挖掘（WebusageMining）1、Web內(nèi)容挖掘：指從Web內(nèi)容/數(shù)據(jù)/文檔中發(fā)現(xiàn)有用信息，Web上的信息五花八門，傳統(tǒng)的Internet由各種類型的服務(wù)和數(shù)據(jù)源組成，包括WWW、FTP、Telnet等，現(xiàn)在有更多的數(shù)據(jù)和端口可以使用，比如政府信息服務(wù)、數(shù)字圖書館、電子商務(wù)數(shù)據(jù)，以及其他各種通過Web可以訪問的數(shù)據(jù)庫。Web內(nèi)容挖掘的對(duì)象包括文本、圖象、音頻、視頻、多媒體和其他各種類型的數(shù)據(jù)。其中針對(duì)無結(jié)構(gòu)化文本進(jìn)行的Web挖掘被歸類到基于文本的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KDT）領(lǐng)域，也稱文本數(shù)據(jù)挖掘或文本挖掘，是Web挖掘中比較重要的技術(shù)領(lǐng)域，也引起了許多研究者的關(guān)注。最近在Web多媒體數(shù)據(jù)挖掘方面的研究成為另一個(gè)熱點(diǎn)。Web內(nèi)容挖掘一般從兩個(gè)不同的觀點(diǎn)來進(jìn)行研究。從資源查找（IR）的觀點(diǎn)來看，Web內(nèi)容挖掘的任務(wù)是從用戶的角度出發(fā)，怎樣提高信息質(zhì)量和幫助用戶過濾信息。而從DB的角度講Web內(nèi)容挖掘的任務(wù)主要是試圖對(duì)Web上的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、建模，以支持對(duì)Web數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢。1．1從資源查找（InformationRetrival）的觀點(diǎn)挖掘非結(jié)構(gòu)化文檔：非結(jié)構(gòu)化文檔主要指Web上的自由文本，包括小說、新聞等。在這方面的研究相對(duì)比較多一些，大部分研究都是建立在詞匯袋（bagofwords）或稱向量表示法（vectorrepresentation）的基礎(chǔ)上，這種方法將單個(gè)的詞匯看成文檔集合中的屬性，只從統(tǒng)計(jì)的角度將詞匯孤立地看待而忽略該詞匯出現(xiàn)的位置和上下文環(huán)境。屬性可以是布爾型，根據(jù)詞匯是否在文檔中出現(xiàn)而定，也可以有頻度，即該詞匯在文檔中的出現(xiàn)頻率。這種方法可以擴(kuò)展為選擇終結(jié)符、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、不常用詞匯的屬性作為考察集合。詞匯袋方法的一個(gè)弊端是自由文本中的數(shù)據(jù)豐富，詞匯量非常大，處理起來很困難，為解決這個(gè)問題人們做了相應(yīng)的研究，采取了不同技術(shù)，如信息增益，交叉熵、差異比等，其目的都是為了減少屬性。另外，一個(gè)比較有意義的方法是潛在語義索引（LatentSemanticIndexing），它通過分析不同文檔中相同主題的共享詞匯，找到他們共同的根，用這個(gè)公共的根代替所有詞匯，以此來減少維空間。例如：“informing”、“information”、“informer”、“informed”可以用他們的根“inform”來表示，這樣可以減少屬性集合的規(guī)模。其他的屬性表示法還有詞匯在文檔中的出現(xiàn)位置、層次關(guān)系、使用短語、使用術(shù)語、命名實(shí)體等，目前還沒有研究表明一種表示法明顯優(yōu)于另一種。用資源查找（InformationRetrival）的觀點(diǎn)挖掘半結(jié)構(gòu)化文檔：與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比，Web上的半結(jié)構(gòu)化文檔挖掘指在加入了HTML、超連接等附加結(jié)構(gòu)的信息上進(jìn)行挖掘，其應(yīng)用包括超連接文本的分類、聚類、發(fā)現(xiàn)文檔之間的關(guān)系、提出半結(jié)構(gòu)化文檔中的模式和規(guī)則等。1．2從數(shù)據(jù)庫（Database）的觀點(diǎn)挖掘非結(jié)構(gòu)化文檔：數(shù)據(jù)庫技術(shù)應(yīng)用于Web挖掘主要是為了解決Web信息的管理和查詢問題。這些問題可以分為三類：Web信息的建模和查詢；信息抽取與集成；Web站點(diǎn)建構(gòu)和重構(gòu)。從數(shù)據(jù)庫的觀點(diǎn)進(jìn)行Web內(nèi)容挖掘主要是試圖建立Web站點(diǎn)的數(shù)據(jù)模型并加以集成，以支持復(fù)雜查詢，而不止是簡單的基于關(guān)鍵詞的搜索。這要通過找到Web文檔的模式、建立Web數(shù)據(jù)倉庫或Web知識(shí)庫或虛擬數(shù)據(jù)庫來實(shí)現(xiàn)。相關(guān)研究主要是基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行的。數(shù)據(jù)庫觀點(diǎn)主要利用OEM(ObjectExchangeModel)模型將半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表示成標(biāo)識(shí)圖。OEM中的每個(gè)對(duì)象都有對(duì)象標(biāo)識(shí)（OID）和值，值可以是原子類型，如整型、字符串型、gif、html等，也可以是一個(gè)復(fù)合類型，以對(duì)象引用集合的形式表示。由于Web數(shù)據(jù)量非常龐大，從應(yīng)用的角度考慮，很多研究只處理辦結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一個(gè)常用自集。一些有意義的應(yīng)用是建立多層數(shù)據(jù)庫（MLDB），每一層是它下面層次的概化，這樣就可以進(jìn)行一些特殊的查詢和信息處理。對(duì)于在半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上的查詢語言研究也得到了人們的重視并做了專題研究。由于在數(shù)據(jù)庫觀點(diǎn)下數(shù)據(jù)的表示方法比較特殊，其中包含了關(guān)系層次和圖形化的數(shù)據(jù)，所以大部分建立在扁平數(shù)據(jù)集合之上的數(shù)據(jù)挖掘方法不能直接使用，目前已經(jīng)有人針對(duì)多層數(shù)據(jù)庫挖掘算法進(jìn)行研究。2、Web結(jié)構(gòu)挖掘：Web結(jié)構(gòu)挖掘的對(duì)象是Web本身的超連接，即對(duì)Web文檔的結(jié)構(gòu)進(jìn)行挖掘。對(duì)于給定的Web文檔集合，應(yīng)該能夠通過算法發(fā)現(xiàn)他們之間連接情況的有用信息，文檔之間的超連接反映了文檔之間的包含、引用或者從屬關(guān)系，引用文檔對(duì)被引用文檔的說明往往更客觀、更概括、更準(zhǔn)確。Web結(jié)構(gòu)挖掘在一定程度上得益于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和引用分析的研究。把網(wǎng)頁之間的關(guān)系分為incoming連接和outgoing連接，運(yùn)用引用分析方法找到同一網(wǎng)站內(nèi)部以及不同網(wǎng)站之間的連接關(guān)系。在Web結(jié)構(gòu)挖掘領(lǐng)域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法。他們的共同點(diǎn)是使用一定方法計(jì)算Web頁面之間超連接的質(zhì)量，從而得到頁面的權(quán)重。著名的Clever和Google搜索引擎就采用了該類算法。此外，Web結(jié)構(gòu)挖掘另一個(gè)嘗試是在Web數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境下的挖掘，包括通過檢查同一臺(tái)服務(wù)器上的本地連接衡量Web結(jié)構(gòu)挖掘Web站點(diǎn)的完全性，在不同的Web數(shù)據(jù)倉庫中檢查副本以幫助定位鏡像站點(diǎn)，通過發(fā)現(xiàn)針對(duì)某一特定領(lǐng)域超連接的層次屬性去探索信息流動(dòng)如何影響Web站點(diǎn)的設(shè)計(jì)。3、Web用法挖掘（WebusageMining）：即Web使用記錄挖掘，在新興的電子商務(wù)領(lǐng)域有重要意義，它通過挖掘相關(guān)的Web日志記錄，來發(fā)現(xiàn)用戶訪問Web頁面的模式，通過分析日志記錄中的規(guī)律，可以識(shí)別用戶的忠實(shí)度、喜好、滿意度，可以發(fā)現(xiàn)潛在用戶，增強(qiáng)站點(diǎn)的服務(wù)競爭力。Web使用記錄數(shù)據(jù)除了服務(wù)器的日志記錄外還包括代理服務(wù)器日志、瀏覽器端日志、注冊(cè)信息、用戶會(huì)話信息、交易信息、Cookie中的信息、用戶查詢、鼠標(biāo)點(diǎn)擊流等一切用戶與站點(diǎn)之間可能的交互記錄?？梢奧eb使用記錄的數(shù)據(jù)量是非常巨大的，而且數(shù)據(jù)類型也相當(dāng)豐富。根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)源的不同處理方法，Web用法挖掘可以分為兩類，一類是將Web使用記錄的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換并傳遞進(jìn)傳統(tǒng)的關(guān)系表里，再使用數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)關(guān)系表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行常規(guī)挖掘；另一類是將Web使用記錄的數(shù)據(jù)直接預(yù)處理再進(jìn)行挖掘。Web用法挖掘中的一個(gè)有趣的問題是在多個(gè)用戶使用同一個(gè)代理服務(wù)器的環(huán)境下如何標(biāo)識(shí)某個(gè)用戶，如何識(shí)別屬于該用戶的會(huì)話和使用記錄，這個(gè)問題看起來不大，但卻在很大程度上影響著挖掘質(zhì)量，所以有人專門在這方面進(jìn)行了研究。通常來講，經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘算法都可以直接用到Web用法挖掘上來，但為了提高挖掘質(zhì)量，研究人員在擴(kuò)展算法上進(jìn)行了努力，包括復(fù)合關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、改進(jìn)的序列發(fā)現(xiàn)算法等。在線手冊(cè)

根據(jù)數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)集合中的用戶數(shù)量、數(shù)據(jù)集合中的服務(wù)器數(shù)量等將Web用法挖掘分為五類：●個(gè)性挖掘：針對(duì)單個(gè)用戶的使用記錄對(duì)該用戶進(jìn)行建模，結(jié)合該用戶基本信息分析他的使用習(xí)慣、個(gè)人喜好，目的是在電子商務(wù)環(huán)境下為該用戶提供與眾不同的個(gè)性化服務(wù)?！裣到y(tǒng)改進(jìn)：Web服務(wù)（數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)等）的性能和其他服務(wù)質(zhì)量是衡量用戶滿意度的關(guān)鍵指標(biāo)，Web用法挖掘可以通過用戶的擁塞記錄發(fā)現(xiàn)站點(diǎn)的性能瓶頸，以提示站點(diǎn)管理者改進(jìn)Web緩存策略、網(wǎng)絡(luò)傳輸策略、流量負(fù)載平衡機(jī)制和數(shù)據(jù)的分布策略。此外，可以通過分析網(wǎng)絡(luò)的非法入侵?jǐn)?shù)據(jù)找到系統(tǒng)弱點(diǎn)，提高站點(diǎn)安全性，這在電子商務(wù)環(huán)境下尤為重要。●站點(diǎn)修改：站點(diǎn)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容是吸引用戶的關(guān)鍵。Web用法挖掘通過挖掘用戶的行為記錄和反饋情況為站點(diǎn)設(shè)計(jì)者提供改進(jìn)的依，比如頁面連接情況應(yīng)如何組織、那些頁面應(yīng)能夠直接訪問等?！裰悄苌虅?wù)：用戶怎樣使用Web站點(diǎn)的信息無疑是電子商務(wù)銷售商關(guān)心的重點(diǎn)，用戶一次訪問的周期可分為被吸引、駐留、購買和離開四個(gè)步驟，Web用法挖掘可以通過分析用戶點(diǎn)擊流等Web日志信息挖掘用戶行為的動(dòng)機(jī)，以幫助銷售商合理安排銷售策略?！馱eb特征描述：這類研究跟關(guān)注這樣通過用戶對(duì)站點(diǎn)的訪問情況統(tǒng)計(jì)各個(gè)用戶在頁面上的交互情況，對(duì)用戶訪問情況進(jìn)行特征描述。8、舉例說明何謂關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的支持度和置信度。支持度和置信度:關(guān)聯(lián)規(guī)則從一個(gè)側(cè)面揭示了事務(wù)之間的某種聯(lián)系。

支持度和置信度總是伴隨著關(guān)聯(lián)規(guī)則存在的，它們是對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的必要的補(bǔ)充。

對(duì)某條關(guān)聯(lián)規(guī)則而言，如A->B(support=30%,confidence=60%)

其中的support=30%是說，在所