数据库系统基础

数据库系统基础（精选12篇）

数据库系统基础 篇1

摘要：近年来, 国家逐步加强海洋事业的科学、规范化发展, 这就要求地方海洋行政主管部门需通过相关的科学化建设积极配合。连云港市海洋管理相关部门提出具体的措施, 建立海域管理空间基础数据库系统, 对海域管理需要的空间数据制定数据规范及标准并进行统一管理, 有效提高海洋管理综合能力, 促进了数字海洋的建设。

关键词：海洋管理,基础数据,地理信息,信息系统

随着社会的发展, 海洋在我国政治、经济及国防等方面的重要性越来越突出。科学有效地管理海洋对于我国海洋事业的长远发展将具有重大意义, 不仅要高度重视海洋的开发和利用, 而且要加强海域使用的科学化管理和海洋生态环境保护, 维护国家海洋权益, 促进海洋经济持续、快速发展。

先进的科学技术是海洋管理综合能力提高的重要支撑基础之一, 海洋空间基础数据库建设是海洋管理综合能力建设与发展的重要内容之一;而海域管理基础地理信息系统作为海洋空间基础数据的关键技术支撑和核心组成部分, 具有重要的建设性作用。连云港市海域管理基础地理信息系统利用先进的计算机科学技术和数据库管理技术, 更加科学、有效地为海洋行政主管部门提供管理决策信息。

1 现状调查

连云港市海洋行政主管部门在对海洋管理空间基础设施数据建设不断完善的过程中, 已经在地理信息系统 (GIS) 技术的应用方面取得较大成绩, 包括建立了采用Microsoft SQL Server、基于ArcIMS平台开发的海域管理动态监视监测管理信息系统, 成立了实施全市海域管理相关测绘工作的连云港市海籍管理调查测量站, 初步形成了以3S技术为代表的现代化测绘技术体系等, 其中内、外业一体化测图及数字化工作均已初步形成规范和良性的发展工作态势。随着海域空间基础数据库建设的不断完善和人员专业素质的不断提高, 以GIS作为主要技术支撑的海洋管理综合能力将得到飞跃性的提高。

2 系统建设目标与内容

空间基础地理数据设施主要包含数据交换网络体系、基础数据集、法规与标准以及机构体系等4个方面的内容。基础地理数据以及基础地理信息系统是空间基础地理数据设施的核心组成部分[1], 海域管理空间基础地理数据库和海域管理基础地理信息系统是海洋管理基础设施的重要组成部分。

海域管理空间基础数据库建设以坚持科技创新、改善海洋行政管理环境、提升海洋管理综合能力、促进海洋产业结构优化升级和实现海洋可持续发展为目的, 按照国家海洋行政管理统一的数据标准和规范, 建立整个市、县共享的海洋空间数据信息平台, 实现各部门、各层次之间信息的交流和共享以及在此基础上的信息综合管理和分析[2]。

根据海域管理工作的实际需要, 海域管理空间基础数据库建设的主要内容确定为以下几个方面[3]30。第一, 研究建立全市统一的海域空间数据生产、管理和更新的组织体系和管理机制, 制定关于海域管理数据的规范和技术质量标准, 研究基础网络和相应平台的集成及应用方案。第二, 建立健全多尺度、多数据源的海洋空间数据库, 为海洋行政管理各部门提供海洋管理相关的空间地理信息数据, 促进数字海洋等信息化建设。第三, 建立空间基础数据库集成和分发服务中心, 依托专用数据通信平台 (如海域专网) 建立空间基础数据的管理和发布机制, 为沿海各县、区海洋行政管理部门和海洋经济管理部门等提供地理信息支持, 进一步完善市、县、乡海域使用动态监视监测三级联动管理的信息化建设。第四, 开展空间基础信息共享平台在海洋功能区划、海域使用管理、海洋环境管理和海洋渔业管理等各方面的应用, 通过应用发挥海洋空间基础地理信息数据库在海洋行政管理中的基础作用, 并逐步完善空间基础数据。第五, 其他内容, 包括共享框架标准以及地理信息编码标准规划等。

3 系统总体设计方案

根据连云港市海域管理空间基础地理信息系统建设的原则, 以及数据库系统建设的主要需求和任务, 结合系统需求分析报告, 海域管理基础地理信息系统建设主要是由空间数据库、技术标准、系统管理和应用等方面构成, 其系统体系结构如图1所示。

考虑到所要建设数据的多样性、复杂性和零散性等特点, 先将数据按照分类进行格式、坐标等的统一, 将空间数据和属性进行关联, 然后根据数据库建设的相关标准进行入库前的准备工作。GIS应用系统通过空间数据库引擎与SQL Server进行连接, 按照入库标准把各种数据进行入库操作, 完成入库工作。

3.1 海域管理空间数据体系建设

空间基础信息系统的数据体系是一个多尺度、多数据源、多时态的空间数据集合[4], 它能够完整地描述其管理范围内海洋及海岸带自然和社会形态的地物地貌信息以及它们的基本属性信息, 并以此为基础显示和分析海域使用、海洋环境、海洋经济等各类海洋空间信息。

结合相关海洋行政管理现行的工作和管理体制, 兼顾数据生产、使用和更新, 参照国家相关行业标准[5] (包括GB/T13923—1992国土基础信息数据分类与代码, 国家海域使用动态监视监测管理系统数据库标准规范等) , 通过整理, 把海洋行政管理空间基础数据分为九大类, 基础数据库及专业数据库的建设主要围绕这九大类数据进行, 具体见表1所示[3]33。

3.2 海域管理应用系统建设

3.2.1 系统设计原则

1) 可扩展性

对所有操作的内容进行动态读取, 适应不同规范和标准的数据, 考虑到代码移植的方便和简单, 使用COM接口方式进行开发。

2) 可定制性

通过用户自定义入库规则和自定义检查内容, 对数据的入库和数据的检查灵活设置。

3) 界面友好

用户界面的设计应使程序易于理解和使用, 程序灵活可靠。

3.2.2 系统设计内容

基础空间数据的入库管理, 包括不同坐标系统数据的统一、不同数据类型的数据统一、无缝拼接, 并分层次分类型进行管理;空间数据更新;数据检查;影像数据的入库与管理;数据输出和专题图信息管理。

在系统进行入库操作的时候, 首先加载用户定义的数据入库规则, 在用户选择需要入库的数据中获取需要入库的内容, 并进行分类;对已经入库的数据可以进行图形的属性检查和拓扑检查, 在检查过程中系统需要参照标准来对数据进行分析和检查;同时也可以对数据库中的数据进行更新和编辑修改等。系统功能结构见图2所示。

4 应用

根据连云港市海洋信息化建设规划, 该系统已经完成了连云港市海域管理基础地理数据库的部分建设内容, 包括海域使用功能规划数据, 海岸线数据, 海岛数据, 等深点、等深线和等深面数据, 港口航道数据, 保护区数据, 海域使用现状数据, 海岸线附近道路、湖泊、居民地数据等的转化、统一和入库工作。系统同时还提供了查询操作等丰富功能。

5 结束语

连云港市海洋与渔业局结合自身的行政工作基础、业务状况和人员素质等客观条件, 规划开展海域管理空间基础数据库项目的建设, 利用多种新技术手段, 建立一个多尺度、多数据源的海洋空间基础数据库, 同时建立起数据管理、更新、共享与安全机制和标准化体系, 这些正是积极践行海洋行政管理体制改革和管理方式创新的体现。该系统在海洋管理的各个方面已经得到了初步应用, 效果明显, 在系统应用的过程中将不断改进, 更好地为海洋管理工作作出贡献。

参考文献

[1]周卫, 孙毅中, 盛业华, 等.基础地理信息系统[M].北京:科学出版社, 2006.

[2]万艳, 张珞平.海洋管理信息系统的应用[J].海洋环境科学, 2004, 23 (2) :51-54.

[3]连云港市海洋与渔业局.连云港市海洋管理综合能力建设项目实施方案[R].2008.

[4]李宗华.数字武汉空间数据基础设施建设[J].地理信息世界, 2006 (6) :80-82.

[5]国家海域使用动态监管中心.国家海域使用动态监视监测管理系统数据库标准规范[S].2008.

数据库系统基础 篇2

论文关键词：电力营销系统基础数据有效手段长效机制

论文摘要：电力营销系统基础数据的质量对开展营销业务，提高业务水平有重大意义，本文详细阐述了提高营销基础数据质量的有效手段，对建立数据工作的长效机制进行了论述，以期达到有效提高电力营销系统基础数据的质量。

前言

自2004年江苏省电力营销管理系统开始投运，到2009年7月新版营销系统上线以来，系统内共完成了各类流程和工单307560条记录，营销系统实现了流程化的管理，规范了营销管理的各项工作，同时也产生了庞大的营销数据。截至目前，营销系统总用电户数已达529698户，营业户数达560814户。这些数据的质量，虽比系统上线初期有明显的提高，但仍存在数据缺项、漏项、逻辑对应关系错误等问题，为更好的开展营销业务工作、提高应用水平，还需要进一步提高系统基础数据质量。

一、充分认识提高营销基础数据质量的重要意义

基础数据是信息系统的生命线，是营销各项工作开展和分析决策的核心所在。以线损管理工作为例，需要变电站、线路、台区的目录基础资料完整准确，所有关口用户、正常用电客户的线变户关系要求正确、完整和一致，才能统计出正确的供售电量，进行有效的线损分析，为开展营销稽查和杜绝营销工作差错提供依据。反之，如果基础资料不完善，就无法正确统计供售电量，线损分析也无从谈起。由此可知，提高数据质量，是进行科学决策的必然要求。只有在数据准确的基础上，才能做出较为正确的判断和宏观决策，也才有可能更好地为社会服务、为企业服务、为人民服务。

二、如何利用有效手段提高营销基础数据质量

营销系统基础数据质量包括了客户基础数据的完整性和准确性，主要从管理和技术两个层面来分析：

（一）加强数据管理，认真扎实做好数据整理工作

1、认真梳理、排查问题。目前，各级营销部门积累的数据，存在的主要问题归结为以下几方面：一是数据源头存在问题，可能在用户提供数据时存在数据项不完善、不准确，或在数据录入时发生错误；二是由于各类调整未按规定变更和清理，造成数据错误；三是在新、老信息系统升级换代过程中，数据转化过程中产生了重复数据、垃圾数据和错误数据；四是由于工作人员操作失误造成数据错误等。对此，营销部门要认真梳理、归纳，找出产生错误数据的.相关原因，有针对性提出改进措施，确保问题顺利解决。

2、对症下药，分类处理。一是认真把好数据入口关，树立以预防为主的工作原则。在对业务流程进行细化和规范的同时，进行业务流与信息流的交叉分析，识别和确认信息系统中数据质量有可能产生错误的关键点，制定相应的标准化操作流程，以确保数据质量从源头上得到有效控制。二是分清时点，有效转换。针对有些错误数据是在新老系统转换时产生的，通过分析和诊断，采取数据分段处理的有效方针，合理确定发生问题的临界点和数据量，在规定时限内逐步统一整改到位，以确保数据的准确性、完整性。

3、细致过滤，适时监测。一是各单位对部分基础数据定时核对，如线路台帐、配变台帐半年一次定时与生产系统中核对，及时整改未调整到位的资料。二是在政策调整时，及时开展相应的信息核对和修改工作。三是借助稽查工具的有利条件，不断开展数据整理工作。今年，营销管理信息系统基础数据可用率被列入国网公司同业对标指标项目，省公司制定了信息通报制度，定期对各地区数据上传的情况和数据完整率、准确性进行通报，并进行全省排名和考核。因此，我们根据通报中所指出的问题，认真加强对我们宜兴地区基础数据的适时监测，发现问题，及时改正。

（二）利用信息化技术手段提高营销基础数据质量

基础数据的准确性对于信息化管理软件来说，是至关重要的。

1、按固定格式填写基础数据，可以发现常规错误，利于查询和统计。在信息化项目中，企业的工作流程要走标准化的道路，而且基础数据的建立也要实行标准化。对于构建基础数据标准化，要做到如下几点：一是内容顺序上的标准化。对于某个字段的内容，其所表达的内容要标准，包括其前后的顺序要一致，最好长度也要一致。二是传票或工单内容要填写全面，不要有空。当某项内容确实没有的时候，可以输入统一的特定字符，不能空白，可以最大限度的防止类似错误的发生，提高数据的完整率和准确率。三是同一个字段中，可能要表示多种内容。如用户有多个联系电话的时候，每个号码之间一般都要利用分隔符进行隔开。基础数据标准化的要求就是这个分隔符好统一，并且需要唯一，统一指的是全部的基础资料都要利用这个分隔符进行分隔，唯一指的是这个字符能够被用来当作分隔符。  2.在系统中实现技术层面的限制。除了在基础数据前提整理的时候要注意数据的质量以外，在操作人员输入营销信息系统的时候，系统也要能够进行一定自我判断，以提高系统中数据的准确性。如某用电户为380V电压等级供电，而操作人员在传票中输入电价的时候误选择了10KV的电价，传递时系统会自动提示说“该户电价与电压等级不一致”，阻止传票正常传递，提示操作人员必须修改，以保证输入数据的准确性。

3、充分利用数据查询工具，编写SQL语句提供数据查询。随着新版营销系统上线，作者结合当前开展的营业示范区创建工作，编写了一部分SQL查询语句，如新版营销系统10KV和400V线损统计语句、线损基础档案核查语句、专项电价核查等等，要充分利用SQL查询工具，编写核查语句将不符合逻辑关系的数据清单搜索出来，有了线索就能开展数据整改工作，从而提高系统内数据的准确率。

三、建立数据工作的长效机制

近几年来，营销各部门在数据整理方面做了大量的工作，取得了一定成绩，积累了不少的经验，但仍存在一定差距，需要建立数据工作的长效机制。

（一）要制定数据管理的相应制度。数据管理制度是数据工作有章可循的依据，是提高数据质量的保证。在制度建设中，要突出重点，对从源头上控制虚假数据，防止在操作过程中产生错误，更新数据、清理数据等做出具体规定。严格把握工作开展的程序及标准，确保规范操作、减少或避免发生错误。

（二）要加强对数据质量的监督。要把数据错误率降到最小程度，除把握好数据工作的各环节之外，还要加强对数据质量的监督。为此，要建立相应的监督机制，明确各工作岗位的职责分工；对已录入的数据要认真复核，发现错误及时纠正；在数据交换过程中，要实时跟踪，认真抽查，避免交换过程中发生数据的重复、遗失。特别是在原有数据基本准确的基础上，对新增数据质量严格把关，确保数据增量的准确无误，从整体上不断提高数据质量。

（三）建立部门之间分工协作的工作机制。数据整理工作不仅涉及到营销部、客服中心、电费中心，也涉及到农电各供电所。所以，建立部门之间分工协作的工作机制尤为重要，也是建立数据工作长效机制的重要内容。营销信息管理需要各部门紧密配合，全力支持。对于跨各部门之间的基础数据，要认真研究数据的合理流程和工作模式，保证数据的一致性。

四、结束语

随着营销各项业务工作的不断开展和营销信息化建设的不断完善，在营销系统工作人员的共同努力下，营销数据质量一定会不断提高，各项数据定会为各项应用奠定基础，为政府、社会和广大用电客户提供优质服务。

参考文献：

[1]赖建.电力营销MIS系统数据分离[J].农村电气化,2008,(10).

[3]简桂林.电力系统营销模式与自动化建设[J].中国高新技术企业,2010,(06).

[3]罗国忠.关于建立电力营销数据分析系统[J].供电企业管理,2008,(01).

[4]段维林.谈电力营销精细化管理[J].广东科技,2011,(16)

[5]王锐,马德涛,陈晨.数据挖掘技术及其应用现状探析[J].电脑应用技术,2007,(02).

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数据库系统基础 篇3

关键词：地理信息系统；数据管理

地理信息系统（简称GIS）是一门集地理学、计算机、遥感技术和地图学于一体的综合学科，其最主要的基本功能之一是海量数据的输入、管理。从数据源的来看，图形和图像数据是地理信息系统数据的一个主要来源，分析处理的结果也常用图形的方式来表示。目前在各个行业中，对于地理信息系统软件的应用极为广泛，例如，应用于制作城市电子地图，查询指定路线，输出路线具体信息等，并在地图上标示出相关数据。当前，地理信息系统的种类繁多，所应用的数据管理方式的也是多样的，这就需要对地理信息系统的数据管理方式进行分析探究，以便更好的推进地理信息系统的发展。

一、地理信息系统对于数据信息的管理方式

（一）文件与关系数据库的管理

空间数据的特性较为复杂，关系数据库管理的通用系统一般难以实现其所需的各项服务。当前，许多GIS软件都应用有混合管理模式，即几何图形数据通过文件系统进行管理，而属性数据则通过商用关系数据库管理系统进行管理，两者之间的连接是通过内部连接码或目标标识而实现的。然而，当前管理模式下的属性数据与几何图形数据作为连接关键字段的只有一个标识码，两者都能够进行独立的检索、管理和组织。另外，由于GIS系统的语言编程较为高级，对数据文件的操纵是直接的，所以形成了一体的图形文件与图形用户界面的处理。但作为属性数据，其特性就较为复杂，早期的数据库管理系统并不具备高级编程语言的接口，一般运用的都是数据库操纵语言。这样的情况下，必须同时对关系数据库管理系统和GIS图形系统两个系统进行启动，在使用上比较的繁琐。

不过，目前的数据库管理系统都具备有高级编程语言的接口，在C语言环境下可以直接对属性数据进行操纵，同时C语言的列表框与对话框会显示属性数据，也可通过对话框进行SQL语句的输入，再借助数据库的接口和C语言对该语句进行属性数据库的查询，其查询结果可显示于GIS用户界面上。对于这种工作模式，并不需要对完整的数据库管理系统进行启动，对于关系数据库管理系统的调用用户也不得而知，一个界面之下共同完成了属性数据与图形数据的操纵、维护以及查询。而开放性数据库连接协议得到推出后，GIS与ODBC的接口软件由GIS软件进行开发，对于任何一个支持ODBC协议的图形数据库管理系统与属性数据连接的实现非常简单。

（二）对象—关系数据库的管理

运用通用的关系数据库管理系统，其工作的效率并不高，但对GIS而言，非结构化空间数据的地位非常的重要，为此，利用关系数据库管理系统进行扩展，空间对象的API函数由定义操纵，使非结构化的空间数据能够得到直接的管理与存储。形成的这种空间对象管理模块对空间数据的变长记录管理非常有效，其效率较高。不过，由于空间对象的数据结构受到了API函数的预先定义， 必须在其数据结构要求的满足下，用户才能进行使用，而根据GIS 进行再定义同样是不可行的。这样一来，GIS对部分功能的实现就较为困难。

（三）全关系型空间数据库管理

该管理系统指：利用现有的关系数据库管理系统对属性数据与图形数据进行管理。不需对关系数据库管理系统的软件进行扩展，在此基础上通过GIS软件进行开发，这样一来，一方面结构化的属性数据可以得到有效管理，另一方面，非结构化的图形数据的管理也较为容易。对于图形数据的管理，关系数据库管理系统的管理模式有两种：即基于关系模型的方式和将图形的变长部分处理成Binary二进制块Block字段的方式。就第一种方式而言，由于涉及了一系列关系联接运算，消耗的时间非常的多，在空间数据的处理效率上就显得比较的低。而第二种方式是将图形坐标数据作为二进制块，借助关系数据库管理系统对其进行管理、存储。但二进制块的读写效率较慢， 如果涉及对象的嵌套，其速度就会更慢。

（四）面向对象空间数据库管理

在空间数据的管理与表达方面，面向对象数据模型的应用比较广泛。这一管理模式能够支持变长记录，还能够支持信息的聚集、继承以及对象嵌套。该管理系统允许用户对对象进行定义并进行相关操作，为此根据GIS的需求可将空间对象定义出合适的数据结构。而这种数据结构可以不用拓扑关系的面条数据结构，若是拓扑数据结构也是可行的。唯一的缺点在于该管理系统的成本价格较为昂贵，市场份额较小。

二、空间数据的无缝管理

地理信息系统的数据来源广泛，空间数据格式多样，要实现多源数据的共享分发，必须实现数据的地理空间、时间、属性等的无缝连接，无缝空间数据库的实现有两个方面：1.地理空间上逻辑无缝与物理无缝：借助地理信息系统软件可实现数据逻辑接边的功能，使数据之间得到很好的链接，目前大多数GIS软件都可实现这一功能；在现实中是一整体的目标由于数据采集方式等原因造成目标物被分割，造成物理缝隙存在，可以按照一定的条件、算法分层进行数据接边融合，还原目标物理关系。运用全关系或对象关系数据库，不受图幅或空间区域的限制，可以把空间对象完整的记录下来，实现数据的物理无缝存储。2.属性数据的无缝集成：当对地理空间数据进行几何修改时，属性数据没有进行对应的修改就会造成两者的不一致，两者必须作为一个整体处理。运用全关系或对象关系型数据库进行管理，可以将同一目标的各种数据作为一个整体关联记录，实现目标属性数据的无缝集成，这样两者可以同步实时更行，保证系统数据的一致性。

结束语

地理信息系统的数据来源广泛、格式多样，其数据管理模式也较多，在面对海量空间数据时，如何设计更优的基础数据的管理方式，在数据存储、数据处理效率，数据更新的复杂性等方面取得更好的提高，需要在实践中不断探索。

参考文献：

[1]李德仁，龚健雅.我国地球空间数据框架的设计思想和技术路线[J].武汉测绘科技大学学报， 1998，23（4）；297—303.

数据库系统基础 篇4

城市基础地理信息数据库必须面对不同的用户或应用群体, 系统的主要需求表现在各类数据的快速检索查询、数据的更新与维护以及数据的安全等等多个方面, 所以我们必须对数据库中的数据进行合理的组织和分类来满足上述需求。

数据库的逻辑设计主要是根据数据的不同应用对数据进行分类组织。下面以矢量地形图为例阐述数据库的逻辑设计。

矢量地形图数据作为数字线划图的主要组成部分, 用以表示城市的基本面貌并作为各种专题数据统一的空间定位载体, 包括测量控制点和城市地形、交通、水系、境界、居民地、植被等核心地理要素。在基础地理信息数据库的逻辑设计中, 可以设计如下。

(1) 矢量地形图数据子库

矢量地形图数据子库的划分可以依据城市在建立城市基础地理信息系统时使用的矢量地形图数据的比例尺来进行, 如有的城市有1∶500、1∶2000和1∶10000的矢量地形数据, 就可划分为3个子库, 分别为1∶500地形图子库、1∶2000地形图子库、1∶10000地形图子库;而有的城市可能只有1∶500和1∶10000的矢量地形数据, 那其地形图子库就有1∶500地形图子库和1∶10000地形图子库两种了。

(2) 矢量地形图数据大类

根据通常应用的需要, 将基础数据库中的矢量地形数据按地形实体的大类进行逻辑分组, 每一个逻辑组就是一个矢量地形图数据大类。矢量地形数据按照国标可以分为控制点、居民地、交通、水系等几个大类。一个大类中的空间实体数据在逻辑上被看作属于同一范围, 其代码的第一位都相同, 往往被同时应用。

(3) 矢量地形数据图层

一个矢量地形图数据大类通常包含多个空间实体类型, 可以再根据实体的类型 (点、线、面) 和实体在数据中的意义 (辅助信息、主要信息) 划分出具体的逻辑层, 一个逻辑层还可以含有一个注记层。

(4) 矢量地形数据实体

矢量地形数据实体作为单个图层中的独立单元, 包含图形数据 (几何属性) 和非图形数据 (非几何属性) 。图形数据一般指实体的地理位置和形状, 非图形数据包括标量属性 (如高程、面积、长度的数据及实体的编码数据等) 和名称属性 (如道路名称、河流名称等) 。地理实体按几何形状分为点、线、面三种基本类型, 这种分类法对于地理实体的特征描述和编码表示很合适。例如点类有控制点、独立地物点等, 线类有道路、地类分界线、管线等, 而面类有行政区域、建筑物、绿化带等。

2 城市基础地理信息数据库的详细设计

2.1 控制成果数据库

2.1.1 控制成果库系统设计

建立控制成果库主要是对测区基础控制点、像片控制点、空三加密成果、控制概况资料、空三加密概况资料等进行有效组织与管理。控制成果库系统由控制点成果录入、查询两个主要模块组成。

(1) 控制点成果录入:控制点成果数据录入模块是对测区的概况资料、基础控制点成果、像片控制点成果、空三加密成果组织入库。

(2) 控制点成果检索查询:对于基础控制成果、像片控制成果, 通过点号进行查询;根据摄区代号对像片控制概况资料、加密成果等资料进行查询。

2.1.2 控制成果数据内容

控制成果库由基础控制成果 (内容为城市基础控制点成果) 、像片控制概况 (内容为像片控制测量的基本情况) 、像片控制成果 (内容为像片控制点成果) 、空三加密概况 (内容为航测内业空三加密的基本情况) 、空三加密成果组成。

2.2 正射影像库

2.2.1 正射影像库系统设计

正射影像数据库系统由数据入库、数据查询两个主要模块组成。

(1) 数据入库模块:正射影像数据入库模块是要把TIFF格式的正射影像导入数据库;二是要把正射影像对应的元数据录入数据库。

(2) 正射影像数据检索查询:正射影像数据检索查询模块主要是根据图幅号对正射影像元数据进行检索查询。

2.2.2 正射影像库数据内容

正射影像库包括正射影像库成果 (内容为正射影像成果) 和正射影像元数据。

2.3 数字高程模型库

2.3.1 数字高程模型库系统设计

DEM数据库系统由数据入库、数据查询两个模块组成。

(1) DEM数据入库:数字高程模型的入库包括BLI格式的数据入库及元数据入库两部分。

(2) 数据查询:数据查询模块指对DEM元数据信息进行查询。

2.3.2 数字高程模型数据内容

数字高程模型数据为拼成一体的济南市D E M数据。

2.4 基本要素数据库

2.4.1 基本要素数据库系统设计

基本要素数据库包括境界、道路、水系、地名及土地利用等五大类基础的空间数据。系统由数据入库、数据查询两个模块组成。

(1) 基本要素数据入库模块

由数据库软件提供的矢量数据入库工具把Acr/Info的E00数据导入到数据库中, 并用开发的元数据录入模块完成元数据录入。

(2) 基本要素数据的检索查询

建立以图号为索引的数据查询机制, 根据图号对元数据进行查询。

2.4.2 基本要素数据内容

基本要素数据库主要包括境界、道路、水系、地名及土地利用五大类基础数据及元数据信息。

根据具体的入库需求, 在境界、道路、水系、地名及土地利用五类数据中, 按照不同的内容进一步细化, 共分为12层数据 (表1) 。

摘要：本文基于笔者多年从事城市基础地理信息数据库建设与应用的相关工作经验, 给出了城市基础地理信息数据库逻辑设计和详细设计的思路和方法, 全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华, 相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。

关键词：城市基础地理信息数据库,系统组成,存储管理

参考文献

[1]丁建勋, 程效军, 石如文, 等.浅谈珠海市基础空间数据检查与建库预处理[J].地理空间信息, 205, 4 (2) :3～5.

[2]鲍英华.GIS基础地理信息数据获取方法及相关问题的探讨[J].科技资讯, 1998 (2) , 28.

数据库系统基础 篇5

据住房城乡建设部办公厅近日下发通知,要求各省、自治区住房城乡建设厅组织住房公积金管理中心(以下简称“公积金中心”)开展信息系统贯彻落实《住房公积金基础数据标准》(以下简称《标准》)工作,并于2017年年底之前完成。

通知指出,公积金中心新建或升级改造信息系统,在咨询设计阶段要明确贯彻的方法和措施;在招标阶段,要把贯彻《标准》作为项目招投标条件之一;在建设阶段,要按《标准》规定进行应用系统和数据库设计开发;在验收阶段,要将贯彻情况形成专门的验收测评报告。暂不进行信息系统升级改造的公积金中心,应按照《标准》要求,在现有业务信息系统数据库中建立标准数据表,实现系统生产数据项与标准数据表中数据项的对照映射,确保能够覆盖标准数据表中所有数据项。

公积金中心应于本月底前将贯彻方案和计划报本省、自治区住房城乡建设厅,直辖市和新疆生产建设兵团公积金中心直接报住房城乡建设部住房公积金监管司。各省、自治区住房城乡建设厅要拟订三年内完成贯彻《标准》的工作计划,并与住房城乡建设部建立联动机制,共同提供指导和咨询服务,促进工作顺利开展。

据通知强调,为确保资金安全、提供便捷服务,各地公积金中心信息系统在贯彻《标准》过程中,要同时接入全国统一的住房公积金银行结算数据应用系统,与受托银行进行直联支付结算,实时获取银行结算数据,实现资金、业务和财务信息的自动平衡匹配,建立先进、实用、安全的信息系统。

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数据库系统基础 篇6

关键词：Web数据库；基础；数据库挖掘技术

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 06-0000-01

一、前言

随着经济的快速发展，科学技术也得到快速的发展，网络技术也取得了很大进步。随着人们对信息的需求量的增大，获取信息的渠道也逐渐向着多样化的方向发展，数据库技术在此背景下迅速发展。和传统的数据库不同，Web数据库结构较为复杂，包含大量的信息资源，要想对其展开更深层次的研究，需要用到数据库挖掘技术。

二、Web数据库的概述

（一）Web数据库的概念。Web数据库挖掘是互联网和数据挖掘技术应用相结合的领域，挖掘指的是Web在文档结构与使用的集合中形成的一种隐含的形式，也就是说采集文档中重要的信息资源，然后将其传输到用户端，其主要的功能包括输出功能与输入功能，通过利用计算机编程，能够把输入的资源进行解码和分析，并通过Web服务器的端口输出处理过的数据资源，最终通过互联网的接口把数据资源发送到相应的命令始发端口。

（二）Web数据库的类型。通常状况下，Web数据库挖掘技术的类型分为三种：Web结构挖掘、Web内容挖掘、Web使用记录挖掘，其中Web结构挖掘指的是从Web的文档结构、组织结构以及连接关系中挖掘潜在的模式与知识，并且系统能够对数据模式进行智能化分析；Web内容挖掘指的是从众多的Web数据中发现重要信息，并且采集重要信息，然后把采集的重要信息资源以链接或者网页的形式传输出去，通常状况下，挖掘的内容分为多媒体挖掘和文本挖掘，两者的差别在于提取的方式存在差异，但是最终的展现形式基本相同。

（三）Web数据库的特点。Web数据库挖掘技术的特点主要包括以下几个方面：其一，动态性强、具有多样复杂性，这中特点主要是由于Web本身是一个非常庞大而复杂的模型，数据库中包含了视频、音频、图像、图表、超文本数据、文本数据等众多数据资源；其二，半结构化，其是Web数据库挖掘的最大特点，由于Web数据库非常复杂，没有特定的模型模数，但是每一组数据资源之间都有属于自身的程序编码，其是一种不完全结构化的数据资源，因此其是一种半结构化数据；其三，分布式数据，由于互联网上分布着世界各地的Web客户终端，其覆盖面积非常广，形成了分布式数据源；其四，导构数据库环境，Web上的每一个站点都是一个数据库资源，每一个数据库资源都是一个导构节点，由于每个信息资源的节点不尽相同，致使每一导构节点上的组织和信息也存在一定的差异，进而形成了一个巨大的导构数据库。

三、Web数据库中的数据库挖掘技术分析

（一）数据预处理。如果没有高质量的数据资源，就不会产生高质量的数据挖掘效果，也就是说数据的质量直接影响数据挖掘的质量。在实际的Web中，数据资源是十分复杂的，其中既有高质量的部分，又有“肮脏”的部分。因此，基于Web数据库的数据库挖掘技术在采集信息的过程中，通常会遇到众多的问题，例如不一致性，主要是由于命名上出现了许多差异；带有噪音，主要是由于异常数据较多；数据不完整，主要是由于一些数据缺乏相应的属性值。因此，数据预处理是数据库挖掘技术必不可少的内容，能够针对不一致性、不完整、有噪音的数据资源进行预处理，然后在进行数据的采集，这样能够显著的提高数据挖掘对象的质量。

（二）数据识别。数据库挖掘技术的数据识别主要是依靠机器学习技术和统计法，通过采用挖掘算法识别数据，其中挖掘算法是一种常用的普通统计方法，例如网页浏览的时间、访问的次数等，通过序列模式分析。统计分析等，对挖掘的数据进行识别。此外，关联规则能够发掘客户对站点各个页面的访问关系，对用户的信息进行识别，能够根据用户的需求有目的的进行数据识别。通常状况下，Web数据可挖掘技术的数据识别都是采用统计方法，如果用户通过浏览器方位Web数据库站点时，数据库挖掘技术能够利用既定的模型对用户访问的站点以及访问关系进行统计。

（三）模式分析。模式分析的主要任务是借助操作工具以及技术手段，对所挖掘用户的行为模式进行解释和分析，然后从中选择出最有价值、最合理的模式，这样能够帮助分析人员理解相应的数据信息，使挖掘出的所有模式能够被充分的利用。

四、Web数据库为基础的数据库挖掘技术的应用

（一）搜索引擎领域的应用。以Web数据库为基础的数据库挖掘技术是搜索引擎领域的关键因素，通常情况下，大多数的人会通过使用搜索相关房爷的方法获取相应的信息，因此，数据库挖掘技术在搜索引擎领域的应用，能够实现对网页进行归类和划分，进而实现分类网络信息的搜索和浏览。

（二）电子商务领域的应用。在电子商务领域中，数据库挖掘技术能够挖掘用户关注和访问的所有信息，然后根据收集到的信息对用户进行分类，然后对用户的兴趣以及特征进行分析，更加深入的了解用户的相关资料，这样便于为用户提供更加全面、便利的服务。

（三）网站设计领域的应用。在进行网站设计时，采用数据库挖掘技术能够挖掘网站中的重要内容，尤其是文本内容，能够更好的进行网络信息的规划和组织，并且能够铜鼓挖掘网络用户的访问记录，及时、准确的了解用户的需求，进而制定针对个人的网站和信息。

五、结束语

Web数据库是目前规模最大的数据信息库，为以Web为基础的数据库挖掘技术提供了良好的发展环境。由于数据库挖掘技术显著的提高信息检索的效率和准确性，并且能够为网站设计领域、电子商务领域、搜索引擎领域等提供个性化的服务，致使其具有广阔的应用和发展前景。

参考文献：

[1]曾霖.基于 Web 数据库的数据库挖掘技术探究[J].软件，2013（02）：58-59.

[2]艾孜海尔·江艾合买提.基于Web数据库的数据库挖掘技术分析[J].科技向导，2012（27）：67.

数据库系统基础 篇7

在工程建设过程中, 设备和各种大宗材料的统计、招标、采购、现场管理是一个重要环节, 直接关系到工程的进度、投资、质量控制。V P R M就是主要应用于工程材料管理的信息处理系统。

VPRM使用基于Oracle web技术的三层体系结构, 及时跟随当今快速发展的新技术。它属于AVEVA公司一体化产品系列, 他与同系列产品PE、PDMS、VNET构成了实现EPCO模式的系统设计——布置设计——采购——数字化移交的一体化应用, 产品系列简介如下:

(1) PE (Plant Enginnering/工厂系统设计) :集成的领先工艺、仪表、电气、机械设备协同系统设计解决方案。

(2) PDMS (Plant Design/工厂布置设计) :PDMS及其集成的全专业三维工厂设计与可视化布置及建设解决方案。

(3) VPRM (AVEVA工程材料管理系统) :领先的项目材料、采购及仓储等综合管理解决方案。

(4) VNET (AVEVA企业数据仓库) :前所未有的“基于互联网的数据仓库”解决方案, 可以集成包括竞争解决方案在内任何数据。

VPRM------VANTGE PROJECT RESOURCE MANGAGEMENT, 直译过来就是项目资源管理, 这里的资源应该理解成材料, VPRM是以材料为核心工作对象的系统, 工作内容涉及材料的编码、设计选用、数据统计、采购、管理等多方面。就象PDMS是以管道设计为核心一样, VPRM也是以管道材料为主要的工作内容。在VPRM中生成材料的物资码、采购码, 生成管道等级传递给PDMS进行三维布置设计, 再从PDMS中导出管道材料表、生成材料请购单、进行材料采购及现场管理。作为材料采购管理平台, 理论上VPRM可以接受设定格式的任何来源的数据。作为整体解决方案的一部分, 也可以简单的把VPRM的数据来源分为来自上游系统PDMS的数据, 和来自其他来源的数据两部分。其基本工作流程是:首先通过MCAT模块生成物资编码Commodity Codes, 然后在SPEC模块中建立项目管道等级, 进一步生成材料采购码Part Number, 并将管道等级文件和元件库属性文件导出, 导入到PDMS中交给管道工程师进行设计, 项目部分设计完成或全部完成时, 通过PDMS-PRMGateway模块将管道材料传递到采购, 由采购工程师在Material的几个模块中进行采购的相关工作, 最后由施工调试部在SITE模块中进行工程材料的仓储管理和现场施工管理。

2 工程材料编码的必要性以及MCAT模块基本概念简介

(1) 工程材料编码的必要性有以下几点:1) 工程项目涉及的材料多种多样, 类别繁杂, 数量众多。包括管路系统大宗散装材料, 如管子、弯头、法兰、阀门等;工艺位号材料, 如设备、计量控制元件等;其他专业材料, 如建筑材料、仪表元件等。2) 每种工程材料都具有其特定的性质, 如种类及形式、制造方式及标准、尺寸标准、材质等。3) 如果不对材料进行编码, 材料的识别方式则只能是材料复杂的文字描述和尺寸定义;对于材料的统计和采购会产生不便;没有通用性;不能作为一体化涉及集成的基础。

(2) VPRM系统的材料编码管理模块MCAT作为系统的基础数据库, 主要完成材料物资码 (Commodity Code) 和采购码 (Part Number) 的定义, 完成这两个码的定义所涉及的引用数据如下:Identity Groups (MCAT0004) :定义大宗散装材料类别分组及描述;Material Groups (MCAT0005) :定义材料材质分组代码及描述;Part Number Prefixes (MCAT0003) :定义和修改采购码前缀及其描述;Short Codes (MCAT006) :定义和修改材料短代码及其描述, 定义该类别材料所需的尺寸引用的数量, 以及相似短代码的相对序列;Units of Measure (MCAT0002) :定义和修改材料单位制代码及其描述;Register Identity Codes (MCAT0047) :注册特定类别材料的重量、体积、表面积等对应的特性代码以及计算这些特性属性所需的物理尺寸的个数;Identity Code Details (MCAT0046) :根据选择的已注册的IdCode, 定义其属性数值;Material Categories (MCAT0007) :定义和修改材料采购包分类代码及描述, 以及与该类别材料相关的供货商文档计划 (VDRS) 代码;Delivery designations (MCAT0026) :定义和修改材料的交付指派, 主要指材料的‘Shop’ (工厂预制) or‘Other’。

3 MCAT模块中的材料物资码 (Commodity Code) 和采购码 (Part Number)

3.1 物资码Commodity Code的概念与应用

3.1.1 物资码Commodity Code的建立

通过MCAT模块, 在系统中定义好短语 (Phrase) 层次结构和关系、短语列表的类型 (Phrase List Types) 、短语列表 (Phrase Lists) 、交叉点 (多条件确定) (Phrase Lists Intersections) 和短语限制条件 (Phrase Restrictions) , 利用短语列表 (Phrase List) 和交叉点 (Intersections) 在原先定制好的菜单中逐步选取需要的短语代码来建立Commodity Code。

下面是一个Commodity Codes-Phrase/Intersects的例子: (如图1)

第一列为短语类型名称List Name, 第二列为具体的短语Phrase, 第三列为多条件确定Instersect, 通过逐级选取, 最终形成一个特定连接形式、特定磅级、特定材料、特定尺寸标准的具有唯一性的一个材料元件。上述例子的Commodity Codes为PFAABAACAAS1 ARZ, 详细描述为FLANGE, 150L B, S W-R F, A S T M A105, ASME B16.5, 这样一个150磅、管端为插焊, 尺寸标准为ASTM A105的凸面法兰就用一组唯一的代码表示出来了。

3.1.2 物资码Commodity Code引用数据

物资码的生成需要提前定义相关的引用数据, 详见图2:

Commodity Code:物资码

Short Desc:短描述

Long Desc:长描述

Reason for Change:变更原因

Identity Code:特征码

Matl.Group:材质分组, 材料所涉及的材质, 如CS、SS等

Density Factor:密度因数

Part Prefix:采购码前缀, 材料采购码中的前缀代码定义, 代表特定类别的材料, 如Piping-Flange、Piping-Valves等

Format Code:格式码, 根据格式码 (Format Code) 生成的尺寸定义和Commodity Code的描述组合成唯一的物资码;格式码定义了组合方式

Identity Group:材料类型, 定义该材料的所属元件类别

Uom:单位, 定义该物资码 (材料) 的计量单位, 作为统计的单位制

Commodity Type:物资码类型

Prim Short Code:短代码, VPRM系统

3.2 采购码Part Number的概念及建立

3.2.1 采购码Part Number的概念

在生成了物资码Commodity Codes后, 即可创建采购码Part Number。

采购码Part Number是贯穿整个工程项目周期的唯一的材料编号, 可保证项目间编码的一致性, 无需手工的产生采购码的数字编码, 可依据材料特性自动定义采购码的相关属性, 减少存储数据的重复量。

标准的采购码Part Number表示特定尺寸的特定类别的某种元件。

3.2.2 采购码Part Number的建立

为了使采购码作为项目材料管理的基础数据, 采购码的产生也必须涉及相关的信息:Material Category (材料采购包分类) 、VDRS No (供应商文档需求时间表) 、Delivery Designation (交付指派) 。举例如下: (如图3)

Material Category材料采购包分类:是Vendors (供应厂商) 、MR (材料请购) 和Cost Codes (费用代码) 与材料关联的关键;

Delivery Designation交付指派:表示特定采购码的材料的到货地点划分, 发送到现场还是预制工厂等。

4 结语

VPRM作为工程材料管理的信息处理系统, 使管道材料编码具有唯一性;直接通过编码查询比通过好几项筛选要快而且不会出错, 方便查询;可以规范统一同一个工程项目中材料的描述;方便使用先进的材料管理软件进行仓储辅助管理;简化入库、出库、盘存、领料等仓储管理, 可以制成条形码, 直接用手持终端扫描, 减少人为差错, 减少领料的时间, 并且不会错领;几个工地的仓库之间可以很容易的调配材料, 方便仓库动态管理;可以与图纸关联, 使材料具有可追溯性。

现在我们对V P R M数据库管理系统还只是应用在管道专业方面, 且只应用于设计阶段, 今后我们还将尝试将其应用与其他专业, 并向采购和现场板块推广, 希望在不久的将来, 实现EPC一体化的最终目标。

摘要：本文主要介绍了VPRM系统的基本概念, 系统的基础数据库MCAT模块中的两个重要概念:物资编码Commodity Code与采购码PartNu mbe r, 及其在管道数据库中的应用。

关键词：大宗材料管理,MCAT,Commodity Code,Part Number

参考文献

临夏州气象基础数据支撑系统研究 篇8

临夏州气象灾害占到自然灾害的86%以上,主要是干旱、晚霜冻、冰雹、雷阵雨、大风、大(暴)雨等,其发生的频率高,危害的范围广,特别是对农业生产、农业设施、水资源、生态系统造成巨大的影响,因此随着气象灾害风险评估的需求日益增长,建立一个详细的历史资料数据库(资料来源是各县市A文件数据),将A文件数据进行统一,实现各类天气情况的历史查询、统计、导出,为以后气候分析、气象灾害风险评估提供基础数据支撑具有重大的意义[1,2]。

1 开发环境与开发语言

应用Visual Studio、C#语言的开发环境。利用SQL Server2008将结构化、半结构化和非结构化文档的数据直接存储到数据库中。对数据进行查询、搜索、同步、分析和导出操作。

2 数据整理和软件设计

2.1 A文件结构分析

A文件是气象部门以文本格式存储每月气象数据的文件,1个A文件存储1个站点1个月的气象数据,是气象上最早存储气象资料的方式之一,这种方式直到目前还在使用。它从手工制作到自动化形成大体分3个阶段:第一阶段是1951—1980年,这个阶段主要是以手工制作为主,主要存储的是每天3次观测(8:00、14:00、20:00)的数据及一些日数据;第二阶段是1980—2005年,是手工制作向自动化推进的发展阶段,主要存储的是每天4次观测(2:00、8:00、14:00、20:00)的数据及一些日数据、最值;第三阶段为2006年到现在,这个阶段其格式正式规范化、精细化,制作进入纯自动化,主要存储的是每个小时观测的数据以及一些日数据、最值及其出现时间。A文件经过了以上3个阶段改革在格式上有着很大的不同,如果要将这些宝贵的数据存储到统一的数据库中,对分析历年A文件存储格式至关重要[3]。

从表1可以看出,A文件格式上虽有着很大不同,但是它却有着很强的规律性,总体来看它的数据存储可以分成2类,第一类是小时数据存储,存储的是特定某个小时的数据,它的变化规律是从定时化向着每小时化变化,总的趋势是从8:00、14:00、20:00到2:00、8:00、14:00、20:00再向00:00—23:00变化的;第二类是日数据,即1 d只有1个观测数据,如每天的最大值、最小值、蒸发、日照等要素数据。下面归类了这2类数据的成员组成:小时数据包括气压、气温、降水、相对湿度、水汽压、露点温度、风、地温、深层地温、云、日照、能见度等。日数据包括蒸发、日照、雪、冻土、天气现象、最值出现时间、夜晚降水、白天降水、日降水等。

结合上述,如何把3次(8:00、14:00、20:00)、4次(2:00、8:00、14:00、20:00)及24 h观测的数据进行统一,就要把A文件格式变化分成2个阶段:一个是3次观测;另一个是4次和24 h观测。由此格式转换上就有了很清晰的思路,首先可以通过年代判断是3次观测阶段还是4次或24 h观测阶段;然后确定好A文件中所包含的信息量,设定好时间;最后通过符号所代表的气象要素及其格式读取相应的数据,对照表1和2类数据的各要素组成把数据放入到相应的数据存储空间。

注:P4、R2、T9、FH、D7、K0、U2、V7/V9、E9、I7、N0、C0代表1951—1980年阶段,P3、R0、T0、FE、D0、K0、U0、V0/V8、E0、I2、N0、C0代表1980—2005年阶段,PC、R6、T8、FN、DB、KB、U0、UB、EA、IB、N9、C9代表2006年到现在;表中内容仅为大体范围概括,在不同站点有着微小的差异。

2.2 数据库设计

SQL Server 2008在Microsoft的数据平台上发布,可以组织管理任何数据[4]。可以将结构化、半结构化和非结构化文档的数据直接存储到数据库中。可以对数据进行查询、搜索、同步、报告和分析之类的操作。数据可以存储在各种设备上,从数据中心最大的服务器一直到桌面计算机和移动设备,它都可以控制数据而不用管数据存储在哪里。在这里通过A文件的结构分析结果建立相应的数据库。分析A文件格式,A文件中存在2种类型数据,一类是小时数据,一类是日数据,并且这2类数据由不同气象要素组合,根据不同数据类型设计合理的数据存储空间结构。

2.2.1 小时数据。

小时数据项组成:站点编号、日期、气压、气温、降水、相对湿度、水汽压、露点、温度、2 min风向、2 min风速、10 min风向、10 min风速、0 cm地温、5 cm地温、10 cm地温、15 cm地温、20 cm地温、40 cm地温、80 cm地温、160cm地温、320 cm地温、云状、总云量、低云量、日照、能见度等。数据表ID:dbo.Per_day_data。数据来源:A文件。数据入库方式:应用软件转换入库。简述:4次观测,每天4组数据;每小时观测,每天24组数据。

2.2.2 日数据。

日数据项组成:站点编号、日期、蒸发、日照、雪深、雪压、第一冻土层上限、第一冻土层下限、第二冻土层上限、第二冻土层下限、天气现象、最大气压、最大气压出现时间、最小气压、最小气压出现时间、最高气温、最高气温出现时间、最低气温、最低气温出现时间、最小相对湿度、最小相对湿度出现时间、10 min最大风风向、10 min最大风风速、10 min最大风出现时间、10 min极大风风向、10 min极大风风速、10 min极大风出现时间、0 cm地温最高、0 cm地温最高出现时间、0 cm地温最低、0 cm地温最低出现时间、夜晚降水、白天降水、降水日合计等。数据表ID:dbo.Per_day_data。数据来源:A文件。数据入库方式:应用软件转换入库。简述:一天一组数据,以天为周期[5,6]。

2.3 软件功能制作

随着气象观测的自动化,数据文件的规范化、详细化,作为存储观测数据的A文件已经不方便进行数据查询统计了;除此之外,规范前的A文件数据格式和规范后的A文件数据格式有着很大的差异,以前的一些查询统计软件已经不能够实现一些关键性的功能,因此开发一个新的应用平台来实现数据的整理(建立一个的专门的数据库来存储A文件的数据)、查询、统计、导出等功能是很有必要的。

2.3.1 A文件转换与入库。

1950—2004年的A文件,格式上有着或多或少的变化,2005年以后随着A文件的规范化和数据的详细化,文件格式又有大的变化,因此把A文件数据格式进行转换入库是本平台的基本功能,也是核心功能之一(图1)。

A文件数据转换入库功能模块:一是实现A文件数据的读取,统一数据格式并把统一后的数据在表格中显示;二是把统一后的数据导入到建立好的数据库中;三是制作管理员的权限,即当用户只能在登录上管理员后才能应用这个功能。模块界面如图2~4所示。

2.3.2 查询、统计、显示、导出。

查询:通过SQL语言,根据设定的站点、时间从数据库中查询符合条件的数据并存入表格。统计:第1种方式是直接通过查询出来的数据,做合计、筛选、归类、降序、升序处理得出所需要的结果;第2种方式是在数据库中直接检索结果数据。显示:数据以表格的格式显示,以柱状图、折线图、曲线图、玫瑰图直观显示数据发展趋势。导出:存在表格中的数据可以导出到Excel中,便于以后处理。表2详细叙述了平台实现的功能。

3 结语

建立了易于存取、查询、检索的数据库,实现对数据的统一管理。把A文件数据无差错的转换导入到了建立好的数据库中,更好地保存了这些数据。为了能够方便运用这些数据,制作了相应的应用软件实现各类气象数据的查询、统计、显示、导出等功能,为以后气候分析、气象灾害风险评估等工作提供了很好的数据支撑和方便。

摘要：数据存储技术经历了从手工管理到文件管理、再到数据库管理系统3个阶段,数据库技术中关系数据库占据了主要地位。针对气象行业A文件所存储的历史数据的管理和共享问题,应用Visual Studio、C#语言的开发环境,利用SQL Server 2008数据库技术实现信息共享,建立详细的历史资料数据库,将A文件数据进行统一入库,实现各类天气情况的历史查询、统计、显示、导出,为以后气候分析、气象灾害风险评估等提供基础数据支撑。

关键词：气象基础数据,支撑系统,数据库,软件设计,甘肃临夏

参考文献

[1]宋昆,李严.SQL Server数据库开发实例解析[M].北京:机械工业出版社,2006.

[2]李俊民,高春燕.Access数据库开发实例解析[M].北京:机械工业出版,2006.

[3]王石.精通Visual C#2005:语言基础、数据库系统开发、Web开发[M].北京:人民邮电出版社,2007.

[4]张威.C#语言基础教程[M].北京:人民邮电出版社,2001.

[5]王若,黄向东,张博,等.海量气象数据实时解析与存储系统的设计与实现[J].计算机工程与科学,2015(11):2045-2054.

数据库系统基础 篇9

1 水利基础地理空间数据库系统要实现的总体目标

水利基础地理信息系统平台目标旨在建立一个统一管理、维护、分发和应用大范围多流域多尺度水利基础地理信息数据的空间数据库平台。该系统将全省各流域多种比例尺、多种类型的矢量、栅格、影像等海量空间数据统一组织、管理、分发、调度,为水利勘测设计研究部门提供规划、设计和决策支持的基础地理信息服务,为全省水利行业以及有关行业提供准确的空间定位数据、地理信息、水利专题应用服务,也为全省各级政府部门和各县(市、区)的水利经济可持续发展提供技术支撑。

1.1 多种类型、多尺度海量空间数据的集成管理

省级水利基础地理信息数据库包含全省各流域中小比例尺(1∶5000、1∶10000、1∶25000、1∶50000、1∶100000、1∶250000、1000000)的矢量数据(DLG)、数字正射影像数据(DOM)、数字高程模型数据(DEM)、数字栅格地图数据(DRG)、属性数据、地名注记、大地控制数据、元数据和其他专题数据和遥感影像数据。各种比例尺的数据库之间、各种类型的数据之间都存在紧密的联系,因此需要对多类型、多尺度的海量空间数据进行集成化管理,形成统一的数据库,实现各个子库一体化、协同方式的管理体系。

1.2 建立网络化运行的海量无缝数据库

当今计算机网络技术、数据库技术以及GIS技术的迅猛发展,使得网络化运行的商业数据库管理空间数据的技术日益成熟,它不仅解决了传统文件型数据管理方式在多用户的网络化服务、海量数据量的存储管理和更新、数据查询和检索的效率等诸多领域受到的限制。而且也为建立网络化的大型海量无缝空间数据库成为现实。省级水利基础地理信息数据库系统采用Client/Server网络结构的运行管理服务方式,体系结构为数据库、应用服务器、客户端三层结构。整个数据库系统平台采用优良、稳定和成熟的架构设计,将为省级水利基础地理空间数据库的建设打下坚实的基础。

1.3 具有数据库管理和业务化运行的基本功能

本数据库系统平台的服务对象是全省水利相关业务部门和其他相关行业,因此数据库系统平台的设计和开发涵盖了业务化运行的各项基本功能,包括数据库的安全管理、数据的分发服务业务化运行、以及后台数据的备份、恢复和更新维护各项功能,从而确保整个系统平台即在一个安全的数据库管理和维护的环境下稳定运行,又具有日常业务化运行各项功能。

2 数据库系统结构设计

2.1 网络配置环境

省级水利基础地理空间数据库系统平台建设宜采用compaq公司生产的compaq ML350 G3企业级服务器,操作系统为Windows 2000 server,存储设备采用IBM FastT200 (2tb)+LEC (1tb),数据库与磁盘阵列以1000M光纤连接,局域网为100MB。后台数据库采用当今数据库领域主流的Oracle10数据库管理平台,空间服务器引擎采用美国ESRI公司的ARCSDE,应用端采用ArcGIS10作为数据库管理和开发的软件平台。

2.2 系统的总体框架设计

数据库的总体框架分成四个层次,从下到上为应用服务层(数据库系统)、应用开发层(中间件)、数据库管理平台层(DBMS)和数据层(DATA),符合数据库设计对体系结构的要求。

2.3 数据库逻辑结构

省级水利基础地理信息数据库系统作为一个包含矢量、栅格、影像和水利专题数据的大型数据库,逻辑结构划分由多尺度数据、元数据分库构成。

2.4 数据组织和处理

2.4.1 空间数据模型

空间数据模型是数据库对各类数据进行组织和管理的核心技术,对建立数据库具有很重要的作用。宜采用ArcGIS公司推出的Geodatabase 数据模型。Geodatabase是ArcSDE组织数据的空间数据模型,是建立在数据库管理平台之上的一个智能化空间数据库管理工具。通过Geodatabase可以对矢量、栅格、DEM以及地名进行统一的描述、组织和管理,另外Geodatabase还引入了地理空间要素的行为、规则和关系,从而保证空间数据有机的组织和高效的管理。空间数据在数据库中存储的具体表现形式为矢量要素数据集、栅格数据集、表等几种类型。

2.4.2 数据组织

空间数据库的数据组织方式是将同一比例尺的各类数据存放在一个子库中,另外,对于1∶1万不同流域的空间数据也单独建立子库,子库内建立矢量数据集、栅格数据集等要素集。它的优点是逻辑清晰,易于管理、维护和分发应用。主要涉及水利基础地理信息空间数据库的命名、结构;数据的处理;空间索引的建立等内容。

3 数据库管理系统功能的设计和开发

水利地理信息数据库系统开发是基于C/S的的网络结构进行设计和开发的,以Orcale 10+ArcSDE 9.3为空间数据库平台,VB6.0为编程语言,结合ArcObjects8.3组件技术进行开发。系统开发采用模块化开发思想,将各应用子系统按照其主要功能进行分块划分,使每一模块能完成特定功能,并能协助其他模块工作,从而减少重复开发,便于系统程序的维护与修改。

系统的开发目标是建成一个软硬件一体化,能有机联系各类数据,具备高效的数据安全管理与维护、数据处理、数据表达(包括数据输出)、数据查询等功能的省级水利基础地理信息数据系统平台。

3.1 数据库管理与维护子系统

本子系统建设的目的是为数据库建设和管理人员提供一套完整的数据库管理工具,实现数据库的用户管理、权限管理、日志管理,数据入库以及符号库等的管理和维护工作。功能包括:添加用户、删除用户、修改用户信息及权限、数据维护(完成DLG、DEM、DOM、元数据的入库工作)、系统日志的查询、统计和打印、符号的更新与维护等。

3.2 数据分发服务子系统

该子系统的建设目标是开发出业务化运行的分发服务系统,并能与其他GIS和制图软件集成,为对外服务人员提供一套数据浏览查询、导出、转换,进而在水利专业平台上进行数据编辑,直至制图输出的分发服务方案,并确保数据分发工作的快捷、方便、准时和高效率。该子系统主要功能包括数据调入、数据浏览、查询和分析、数据输出、制图打印等功能。

3.3 数据库应用子系统

该子系统通过集成和开发ArcGIS三维显示模块及相关数据应用软件,利用数据库中的各类数据,制作各类数据应用与三维示范范例,为水利用户和其他相关行业提供直观了解水利基础地理数据应用的手段,扩大水利基础地理数据和数据库技术的社会化影响,同时产生社会效益和经济效益。

4 结束语

数据库系统基础 篇10

物联网[1]就是物物相连的互联网，一个覆盖世界上万事万物的互联网。其用途广泛：如智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。其定义是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品通过互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网利用射频自动识别技术，通过计算机互联网实现物品的自动识别和信息的互联与共享。

ERP系统是将企业内部所有资源整合在一起，对采购、生产、成本、库存、分销、运输、财务、人力资源进行规划，从而达到最佳资源组合，取得最佳效益。整合过程中涉及物流、信息流和资金流，其中物流包括企业内部和外部物流两个部分，内部物流通过受到影响因素较少，可以通过工业工程专业化来规划物流路径和时间，为ERP系统制定稳定的主生产计划(MPS)和物料需求计划(MRP)提供可靠地基础数据。外部物流受到众多因素的制约，如产品形态、物流设备和运输方式、运输路径规划等，ERP系统中设置基础信息主要依靠管理人员的主观意识和经验并且系统设定为固定值，会影响ERP系统运行所产生的采购计划和销售计划等的执行，形成对ERP系统实施运行产生一定程度的质疑。需要把物联网的优点和ERP系统相结合，提高ERP系统运行数据的可执行性，目前较少的学者在这方面进行研究分析，如作者周敏《基于物联网的供应链管理研究》和张睿《基于物联网的智能化配送管理课程建设方案初探》从定性的角度分析物联网可以提高ERP系统物料出入库和转移库存速度，盘点的效率，运输、对物料的流动性和跟踪与监控等，但没有定量分析和如何利用物联网在ERP系统优化更新基础数据，本文就对这方面进行分析研究。

1 ERP系统优化需求分析

ERP系统物料基础数据优化需求分析包括静态数据和动态数据。

ERP系统中物料基础数据通常称为静态数据，需要优化的物料基础数据和工作中心效率与利用率数据。

物料基础数据是指物料管理、计划、采购和发运等信息。1)与物料管理的静态信息,如安全库存或最小库存量、最大库存量限额、批量规则及调整因素、循环盘点间隔期;2)与计划管理相关的信息：需求时界和计划时界，提前期(采购、生产和累计提前期);3)采购和销售管理相关的信息：订货点数量、订货点补充量(订货批量)、外协加工提前期、发运提前期和交货期等。工作中心效率与利用率数据实在企业实际运行过程中经统计分析和经验得到。

在ERP系统运行前必须把相关的静态数据设置完成，否则ERP系统不能运行或错误数据设置计算得到的结果会造成更大的影响和混乱;而这些ERP系统基础数据设置按照以往数据进行统计分析得到，或者按工作研究的时间研究得到相关的数据或经验得到，并且在ERP系统相当一段时间保持固定，而且修改更新费时和费力。

ERP系统执行过程中需要优化的信息即动态数据，包括采购订单、在途库存、库存盘点、物料出入库和移动管理、在制品管理、物料跟踪管理和制造成本等。这些动态基础数据的优化改进与ERP系统的静态数据极为密切相关，动态的基础信息优化只需与其涉及静态数据信息共享及时传递就能解决。

2 基于物联网ERP系统优化研究与实现

利用物联网特点，使用其相应的设备(如RFID)技术，产生具有唯一电子编码的电子标签，将物料和设备等信息写入电子标签中，电子标签与物料和设备一一对应。物料和设备信息随电子标签永久存在，便于利用手持检测设备进行无线识别、实现智能化管理，使ERP系统能实时更新和跟踪。目标是1)ERP系统能对物料和设备在采购、生产、加工、销售、财务、质保等各个制造环节进行管理和跟踪，实现信息的共享,提高企业的效率;2)利用物联网技术如RFID，实现物料和设备的相关数据自动读写ERP系统，实现数据的分析与处理，节约人力提高效率。

2.1 物联网优化ERP系统基础数据架构图

根据物联网的特征及ERP系统适应发展的需要，研究和设计基于物联网优化ERP系统基础数据的整体框架,如图1所示。

采用读卡器、传感器和RFID等物联网设备获取ERP系统需要及时更新的数据。

利用现有的公用通信网(Internet网络、GPRS网络等)基础设施,把通过物联网设备数据采集层的信息传送到互联网中。

ERP系统和物流供应系统获取需要的信息，按照需求实时更新和优化系统的基础数据。

2.2 基于物联网ERP系统基础数据优化方法分析

ERP系统中静态数据主要涉及到时间和物料数量数据，采用运筹学中三时估计法。以时间为例，因此可采用三时时间估计法，包括乐观时间(用a表示)、最可能时间(用m表示)和悲观时间(用b表示)就可以得到合适的相关数据。根据经验这些时间的概率分布可认为近似于正态分布，于是确定出相应的提前期和方差，

2.3 基于物联网ERP系统基础数据优化方法分析

物料基础数据涉及计划、采购、销售、生产制造和物流运输都相关，而这些基础数据采用基于物联网优化ERP系统数据，便于ERP系统基础数据设置、执行率和准确率，提高ERP实施的效率。

2.3.1 物料提前期优化分析

制造物料提前期分为物料采购提前期、制造与加工提前期和装配提前期，其相互关系如图2所示，优化物料提前期需要按照不同发生阶段利用物联网采集信息实时化，物联网与ERP系统集成能及时修改ERP系统的数据。

采购提前期从采购订单准备到验收入库的整个时间。由管理提前期、供应商提前期、质量检验时间、入库时间四个时间组成，管理提前期：订单下达之前的一段时间，主要用来计划和准备订单;供应商提前期：指供应商接到物料采购订单的需求数量的材料准备时间、生产准备时间、经济批量生产时间和运输时间;质量检验时间：确定采购物料是否满足质量需求和数量等的时间;入库时间：检验合格后入库单和放置在仓库确定位置的时间。这些时间是顺序进行的，因此采购提前期=管理提前期+供应商提前期+质量检验时间+入库时间，而每个时间都采用三时估计法进行统计分析，于是按照公式1和进行计算得到，每个物料的采购提前期。

物料采购提前期涉及到物料的订货点，减少企业的库存成本，物料订货点=物料采购提前期内的预测需求+安全库存，而采购提前期内的预测需求=采购提前期×日平均消耗量，提前期缩短减少了订货点数量，减少该次物料库存费用。

提前期减少降低库存成本但同时增加了供应商的信息成本、订货成本、生产环节加急成本等，从制造企业供应链的角度出发需要寻找合适的物料采购提前期使整个采购成本最小，如图3所示。

制造和装配提前期由生产准备时间、加工制造与装配时间、内部物流和检验时间构成。生产准备时间由制造企业管理过程决定，管理过程流程标准化减少其时间值;其他时间通常由工艺人员、时间研究者和操作人员等按照工业工程的时间研究方法，进行优化与固化流程得到每个阶段时间。但缺点是需要专业的人才和费时才能得到，通过物联网相应信息采集装置(如RFID)把物料加工和制造工艺路线、内部物流的起始时间记录下来，采用公式1与2和图1流程图进行时间优化方法计算提前期，得到实时的ERP系统基础数据。

分别得到采购、制造与装配提前期根据BOM的结构层次，由ERP系统自动逐层滚动累计得到累计提前期。

2.3.2 工作中心基础数据优化分析

效率和利用率是工作中心重要数据，涉及计算工作中心生产能力。其中效率=实际完成的产量/完成的标准定额产量，利用率=实际直接工作小时数/计划工作小时数，实际完成量和实际直接工作小时数主要依靠历史数据，计算得到工作中心效率和利用率具有滞后性，不能准确体现工作中心及时信息，基于物联网通过生产订单的RFID标签扫描信息，得到实际完成的产量和实际直接工作小时数，并累计特定时间段内的产量和时间，按照公式及时更新ERP系统工作中心效率和利用率，使ERP系统利用工作中心CRP准确计算MPS和MRP，提高ERP系统执行率。

3 结束语

物联网能实现对物品的智能化识别和管理，利用这特点能使物品信息及时掌握更新。ERP基础数据需要在系统应用前按照各自的方法确定并输入到系统中，而这些信息需要在特定时间内进行更新完善，物联网特点能对物品跟踪识别满足这些需求，以提高ERP系统的执行率。

参考文献

[1]孙其博,刘杰,黎羴,范春晓,孙娟娟.物联网:概念、架构与关键技术研究综述[J].北京邮电大学学报,2010.6:1-9.

[2]周敏,师源,徐祯炜,张华.基于物联网的供应链管理应用研究[J].价值工程,2010.26:37-38.

[3]张睿.基于物联网的智能化配送管理课程建设方案初探[J].物流技术,2011.9:132-133.

[4]黄冬梅,方的苟,张明华,何盛琪,郭利锐,康培红.物联网技术在救灾物资配送管理系统中的应用[J].计算机应用研究,2011.1:189-191.

[5]朱文和.基于物联网技术实现供应链全过程的智能化物流配送服务[J].物流技,2010.7:172-173.

数据恢复基础 篇11

当今社会，计算机在我们的日常生活和工作中起着举足轻重的作用，我们许多的工作成果也以数据的形式存储在各种磁盘上，如硬盘、闪盘等。一旦磁盘上的数据损坏，有时损失是难以用金钱来衡量的，可见计算机数据的重要性。也因此，催生了数据恢复这一市场的发展。本系列，我们就将给大家介绍一些数据恢复的理论知识及实战，希望能给大家在就业或创业方面提供一些帮助。

业界探幽

CFan：飞客作为一家专业的数据恢复公司，也在做这方面的培训，能否请你们谈谈数据恢复市场的现状？

聂阳：据IDC调查分析：数据存储量以年均80%的速度增长，数据备份恢复服务市场到2010年将增长到100亿美元以上，中国市场也将猛增到7亿美元。随着电子产品越来越多地走进千家万户，数据问题爆发得愈加频繁。一方面数据恢复的需要促进了市场供给，另一方面数据恢复相较传统维修业务的高回报率，促使了数据恢复公司如雨后春笋般成立。目前这一领域，代表性的如江民科技旗下的飞客数据恢复中心，已发展成大规模的全国性连锁服务商。

CFan：数据恢复工程师，一般薪资待遇如何？

聂阳：巨大的市场需求造成了短期的数据恢复人才短缺，国外经验丰富的数据恢复工程师薪金最高可达每月7万美元，国内水平较高的数据恢复工程师年薪也超过了10万元人民币。

芝麻开门

CFan：数据恢复工程师需要什么样的基础知识？

聂阳：到了数据恢复公司，一般会问你“用的操作系统是什么？”“分区类型是FAT32还是NTFS?”“存放的是什么类型的数据？”之类的问题。这就如同去医院看病，医生会问很多问题以判断是什么疾病一样。其实这几个常规问题，也反应出了对数据恢复工程师的基本知识要求：需要对各类操作系统、FAT32及NTFS等常见的硬盘分区格式、不同类型的文件格式等有深入的了解。所以在培训的初始阶段，我们一般要先讲解硬件的工作原理。

知己知彼

了解数据存储原理

无论是有实力的数据恢复公司还是市场上的那些零散的“专业数据恢复提供商”，其实从大家所使用的工具软件上来讲，都是类似的。差别就在于经验和对软件的了解——每种软件对于恢复不同的文件系统、不同类型的数据、不同情况的故障原因，效果差别极大。而这也是一般用户所不了解的。所以针对不同的文件系统、不同的故障，适当地选择数据恢复软件可以有效地进行数据抢救。

怎么选择及合理应用数据恢复软件？首先必须了解存储介质的存储结构以及数据的存储原理，了解文件的读取方式、写入方式以及删除方式等。

文件的读取

操作系统从目录区中读取文件信息，包括文件名、扩展名、文件大小、修改日期和文件在数据区保存的第一个簇的簇号等。我们这里假设第一个簇号是0023，操作系统从0023簇读取相应的数据，然后再找到FAT的0023单元，如果内容是文件结束标志（FF），则表示文件结束，否则内容保存数据的下一个簇的簇号，这样重复下去直到遇到文件结束标志。

文件的写入

当我们要保存文件时，操作系统首先在DIR区中找到空区写入文件名、大小和创建时间等相应信息，然后在Data区找到闲置空间将文件保存，并将Data区的第一个簇写入DIR区，其余的动作和上边的读取动作差不多。

文件的删除

看了前面的文件的读取和写入，你可能没有往下边继续看的信心了。不过放心，Windows的文件删除工作却是很简单的，简单到只在目录区做了一点小改动—将目录区的文件的第一个字符改成了E5就表示将该文件删除了。

网络大补贴

当然，数据存储的原理，不是上面几段文字就能够说清楚的，所以对有志于数据恢复这一行业的朋友来说，应该多找一些相关的专业书籍深入研究阅读，另外，网上也能搜索到不少这方面的资料，下面就列举一些。

★FAT文件系统原理

● http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=FAT32&variant;=zh-cn

● http://www.mypm.net/blog/user2/shujuhuifu/archives/2009/33442.html

★NTFS文件系统原理

● http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=NTFS&variant;=zh-cn

★Linux常见的ext3文件系统原理

● http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=Ext3&variant;=zh-cn

任务实战

在整个PC与服务器架构中，硬盘可谓是最为脆弱的部件，却又担当着最艰巨的任务—数据存储。正所谓“硬盘有价而数据无价”，一旦硬盘出现故障，用户的数据将无法得到保障（见图1）。

从故障上来看，一般的数据恢复公司会把故障分为软件、硬件、开盘、磁盘阵列等几类。这几个分类又可以进一步细分，例如软件方面可以细分为：误删除、误格式化、误合并分区、文件损坏、病毒破坏等等。针对不同的问题会有不同的解决方案。一般用户并不知道这个道理，不管什么问题一律用从网上找到的恢复软件扫描修改，结果有可能加剧数据损坏。

实战：抢救RAW闪盘中的数据

当你把保存有重要文件的闪盘插入电脑的USB接口中，资源管理器中也很快显示出“可移动磁盘(X:)”的盘符，可是当你双击打开它时，却弹出磁盘未格式化的窗口，肯定会吓你一大跳。当然不能点击“是”了，里面还有重要文件怎能格式化！当右击出问题的盘符，选择“属性”时，可看到它的文件系统变成了RAW。

RAW英文有未经加工的意思，Windows中则是指未经格式化的磁盘。本来用得好好的闪盘，因为中毒、误操作、读取数据过程中强行拨出、设计不良的USB接口等多方面原因造成闪盘分区被破坏，都会出现RAW问题。从RAW化磁盘中抢救数据，目前EasyRecovery（试用下载：http://www.onlinedown.net/soft/73968.htm）做得比较好。

第一步：下载后解压安装，然后插入故障闪盘，另外再插入一块好的闪盘（容量要大于故障闪盘），然后运行EasyRecovery，进入软件主界面后点选左侧“数据恢复”，然后点击右侧“Raw恢复”。

图2

第二步：软件扫描系统后会发现RAW化的闪盘（见图2），点选它，再单击前进（Next），接下来是漫长的扫描过程。完成后将显示如图3所示的界面。因为它没有显示具体的文件名，所以你要自己确定文件类型（比如要恢复的是RAR文件就勾选左侧DIR.RAR），并根据文件大小判断并选定要恢复的文件。

图3

第三步：选好后点击“前进”进入下一个界面，在这里通过“浏览”设置恢复后的文件保存位置（见图4）。最好是选择其他的磁盘，比如保存到另一块好的闪盘或移动硬盘上，实在没有第二块磁盘的话，可选择与要修复的文件不同的另一个分区。设置完毕，点击“前进”。恢复完毕，在设置的目标磁盘中会找到“DIR2.RAR”之类的文件夹，打开后就可以看到你需要的文件了。

图4

小提示

★小编在做测试的时候，发现有些恢复的RAR文件头损坏，无法用WinRAR打开。这时可先启动WinRAR，在WinRAR内嵌的资源管理器中选中损坏的RAR文件，再点击工具栏的“修复”，根据向导提示操作，可修复RAR文件。

★在确认需要的数据都已经恢复完毕并已安全保存到别处之后，我们可以试试Mformat(U盘修复工具，http://work.newhua.com/cfan/200913/MformatV1.00.zip)这款软件来修复闪盘。解压后运行软件，它会自动检测到闪盘，本例中闪盘为H盘，点击“H”按钮即可开始修复（见图5）。如果是同时修复多个闪盘，也可点击左下角“全部开始”，就不用一一点击了。修复好的闪盘，又会变回FAT32格式，可以正常使用了。不过这样的闪盘终究不是很稳定，重要资料以后最好不要用它来保存。

数据库系统基础 篇12

伴随信息化建设的不断增强,大学校园教务处、学生处、图书馆、计财处等部门都有相应的计算机软件帮助管理人员解决一些数据统计方面的问题,但是相对独立的软件运行模式使得部门之间各种信息数据不能实现共享,数字化校园也正是在这一背景下利用计算机技术、网络技术、通讯技术对各部门数据资源进行集成和整合,通过统一的用户管理、统一的资源共享和统一的权限控制,使得大学校园实现信息数据高度共享。为适应现代教育的发展和要求,目前各大高校与相关软件有限公司签约,进行数字化校园的规划和建设,通过数字化校园的建设来整合校内资源,推进教学、科研等管理水平的提高,从而增强学院综合办学实力。教务处数字化校园管理平台是数字化校园的重要组成部分,为保证教务处数字化校园管理平台正常启用,基础数据的整理工作是重中之重,也是保证教务处数字化信息平台正常运行的关键环节,因此加强基础数据整理等工作意义重大。

1 数字化校园中教务系统基础数据整理思路

教务处数字化校园信息平台基础数据分公共代码基础数据、学籍基础数据、成绩基础数据、计划基础数据四为部分,为保证新、旧平台的平稳衔接及新系统的按期运行,具体整理流程如图1:

通过分析与整理,公共基础数据主要包括系代码、专业代码、班级代码、课程代码、教师基本信息、学生基本信息、教师职称代码7个基础表,在简单易处理的原则下(系院)代码、专业代码、班级代码、课程代码、教师基本信息、学生基本信息编码规则如下:

系(院)代码由两位数字组成,根据学院基本情况依序排列;专业代码系统编码规则:专业代码由四位数字组成,含义规定如下:

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学院(系院)代码专业序号

课程编码由六位组成,1-2位为开课部门(或学院代码),3-6位为课程序号;另外同一门课分几个学期开设的,视为不同课程,课程命名是在课程名称后加Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ……以示区分,如公共体育Ⅰ、公共体育Ⅱ、公共体育Ⅲ……

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系院代码课程序列号

班级代码XX XX XX六位,1-2位为该班级所在的系院代码,3-4位为年级,5-6位为班级序号;

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系院代码年级班级序号

学号按以上规则定义,基本定义规则班号加学生所在班级的序列号。

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系院代码年级班级序号学生序号

教师编号根据以上定义。

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学院(系院)代码教师序号

2 数字化校园中基础数据整理中发现的主要问题

2.1 数字化校园建设过程中缺乏统一的部门协调

数字化校园是一个信息集约的虚拟校园,在教务系统数据整理中发现高校对数字化校园的认识不够,教务系统基础数据的编码仅仅作为一个单独的系统来定制,其实数字化校园的建设是一个庞大的系统工程,教务系统只是其中的一部分,为实现真正意义上的数据共享,除了利用计算机技术、网络技术、通讯技术建立网络等硬件秩序,还急需建立一定的组织机构协调处理数字化校园建设过程中的部门之间的关系,制定并出台数字化校园的相关管理规定和各种标准。

2.2 数字化校园建设过程中缺乏一支专业化的建设队伍

数字化校园的建设需要一支专业化的建设队伍,但是在数据整理中由于各系院参与数字化校园建设的人员没有计算机专业背景,导致基础数据整理工作思路无法下达,致使数据整理工作多次返工,数据整理工作无法按期推进并高质量的完成。

2.3 数字化校园建设的宣传工作还需进一步加大

数字化校园是对大学校园内信息全面数字化,许多高校已意识到数字化校园建设对高校发展起到一定的促进作用,但面临招生、教学、就业等生存压力,加之数字化校园的建设的效益和作用在短期内不能显现出来,往往忽视了数字化校园的宣传工作,最终导致数字化校园建设被理解为传统的部门独立的软件系统模式的信息化建设。

3 数字化校园中基础数据整理的思考

(1)学院应设立数字化校园的管理组织机构。高校启动数字化校园后,应成立相应的数字化校园管理机构,通过数字化校园管理机构协调数字化校园建设过程中各部门之间出现的各种问题或相互交叉工作。数字化校园组织机构应在院级设置信息化职能部门——信息处,将信息处作为“大学数字校园建设管理委员会”的日常办公机构。通过数字化校园管理组织机构,统一规划数字化校园建设过程中的各种标准、经费的分配、阶段性任务的下达和检查等等。

(2)目前各高校各部(处)、系院的信息化工作由非计算机背景的人员兼任,这些兼职人员由于缺乏计算机专业知识,无法正确贯彻执行数字化校园建设方案并解决数字换校园建设中本单位出现的各类计算机专业问题。学校应在各部(处)、院(系)设立“信息主管”岗位,有必要的处室可以设置信息科,并配备有一定计算机技术背景的“信息网络管理员”开展工作。他们的工作是在学校信息处的领导下,按照学校数字校园建设的规划,完成与本单位有关的信息网络建设工作。