今天給各位分享數據庫系統概論第五版第十章答案的知識，其中也會對數據庫系統概論答案pdf進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
自學數據結構好呢，還是數據庫系統概論好呢
先學數據結構，數據庫系統概論后面再學。
作為一個過來人，這些課程我都學過，按照計算機相關專業的課程大綱安排，在學完c++或者C后，安排數據結構的課程，數據庫系統概論屬于專業基礎課范疇，是高年級學習的課程。
數據結構學好了，對你編碼，邏輯，刷各種oj或者leetcod，參加acm都有幫助
有哪些可視化數據分析工具推薦
個人比較傾向壹看板，我是做運營的，經常要分析新媒體各個渠道的數據，比如微信公眾號、一點資訊、今日頭條等等，需要分析每個渠道的內容數據，還要進行橫向對比，分析渠道的優劣勢，因為數據比較分散，分析起來很麻煩，每天都要花費很多時間，用了壹看板就可以解決這個問題，有一個“行業智庫”的板塊，提供好多新媒體渠道的分析模板，可以直接套用，上圖：
今日頭條內容分析模板：
微信公眾號內容分析模板：
求關于數據庫方面的書籍
《數據庫系統導論》（第七版）C.J.Date著機械工業出版社，數據庫領域中的權威著作，專業理論書籍出版至第七版，在業界是罕見的，可以想見該書具有多高的水平。
《數據庫系統概念》（第三版）Silberschatz著機械工業出版社光看作者的名字就知道這肯定是一本好書。
《數據庫系統基礎教程》清華大學出版社、《數據庫系統實現》機械工業出版社J.D.Ullman著斯坦福大學五門數據庫系列課程的前兩門教材，《數據庫系統實現》一書的層次在我國已相當于研究生課程水平。
《數據庫設計》Stephens著機械工業出版社一本不太厚也不太難的入門書。
《數據挖掘--概念與技術》JiaweiHan（韓家煒）著機械工業出版社數據挖掘領域的國際知名專家韓家煒教授最新力作，系統而全面的介紹了數據挖掘技術，可讀性甚佳。
《數據庫處理--基礎、設計與實現》（第七版）D.M.Kroenke著電子工業出版社很少見的使用Access作為實例介紹數據庫原理與設計的書，內容清晰易懂。
《數據庫系統概論》（第三版）薩師煊、王珊著高教出版社國內本科及研究生專選教材，兩位作者均為我國數據庫界的著名專家。
《數據庫原理、編程與性能》作者:（美）PatrickO'NeilElizabethO'Neil譯者:周傲英俞榮華季文赟錢衛寧等
本書既強調理論又強調應用，全書眾多的定義、定理、詳細的證明過程、豐富的應用實例使得本書翻之有望而生畏之感，讀之又有暢快淋漓之覺。實在是一本不可多得的好書，值得大家認真去學。
一般用哪些工具做大數據分析
感謝邀請，大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V，數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值(Value)、真實性(Veracity)。
隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生，下面幾款工具還是比較值得推薦的。
一、HadoopHadoop
是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop是高效的，因為它以并行的方式工作，通過并行處理加快處理速度。Hadoop還是可伸縮的，能夠處理PB級數據。此外，Hadoop依賴于社區服務器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
二、HPCC
HPCC，HighPerformanceComputingandCommunications（高性能計算與通信）的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了“重大挑戰項目：高性能計算與通信”的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟件，以支持太位級網絡傳輸性能，開發千兆比特網絡技術，擴展研究和教育機構及網絡連接能力。三、Storm
Storm是自由的開源軟件，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非?？煽康奶幚睚嫶蟮臄祿?，用于處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。Storm有許多應用領域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC（遠過程調用協議，一種通過網絡從遠程計算機程序上請求服務）、ETL（Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數據抽取、轉換和加載）等等。Storm的處理速度驚人：經測試，每個節點每秒鐘可以處理100萬個數據元組。Storm是可擴展、容錯，很容易設置和操作。
希望對您有用，謝謝！
如何系統地學習數據挖掘
理論學習：線性代數→高等數學→概率論→數理統計→數據挖掘十大算法
軟件學習：Excle→SPSS→Python(或者R)→Spark
視頻網站：慕課網、實驗樓、天善學院等
案列實戰：github上面搜一些源碼學習、還有參加一些競賽(kaggle、數據城堡、科賽、阿里天池、數睿思等)
中國企業跨過數據庫不足這座大山了嗎具體如何
說起來，數據庫進入國內已經有40年的時間。1978年，薩師煊老師在黑板上寫下“數據庫”三個字，數據庫理論正式進入中國。
恰好我在考研的時候，考的專業課是“數據庫系統概論”。而當時用的參考書就是薩師煊老師的那本，《數據庫系統概論》第4版，粉粉的封皮，轉眼間現在已經出到第5版了。
當時我是跨專業考研，在之前我對數據庫的認識，停留在大學計算機基礎理論課上學的那些access什么的?？纪暄泻?，那本粉色的書已經被我翻的有些破舊，成為我最早對數據庫的啟蒙。
說起來，對于代碼方面，我是一點天賦都沒有。簡單的SQL語句，就被我學的顛沛流離。
當時為了學習，費了好大的勁兒，在當時的電腦上裝了一個數據庫，我記得是SqlServer。每天在上面捯飭著基本的增刪改查，到最后寫個簡單的trigger，就已經覺得我真的是太厲害了。
后來讀研的時候，慢慢的對數據庫有了更深的接觸，但我依然是一個小菜雞?？粗瑢W中的大神每天能寫很長的代碼，還能結合python什么的，我就一臉懵逼。別人處理論文數據兩天，我處理論文數據2個月。
雖說對于數據庫沒有很深的理解，但我知道，我們平時最常用的是Oracle和IBM的數據庫，而其他的國產數據庫基本上都沒有聽說過。
從一個不太懂技術的妹子的角度來說，用誰家的數據庫都無所謂，只要是好用就好了。但是，對于大的企業和國家來說，用誰家的數據庫卻至關重要。
數據庫中儲存著大量的關鍵數據，而數據就意味著信息，信息就意味著情報，情報就意味著價值。在數據分析和處理技術越來越成熟之后，大量的數據背后能推測出來的信息量超乎想象。
如果說國內的大小公司甚至一些國防軍工等安全部門不能都在用國外的數據庫的話，那么我們的信息安全自然也無法保障。更何況，國外對于國內的這些信息也虎視眈眈。
大家都聽說了，前段時間甲骨文也就是oracle在中國區的裁員，900多個甲骨文中國的員工被迫簽署裁員協議。關鍵原因就是因為oracle在中國的業績大幅度下滑，Oracle壟斷了中國數10年，而如今卻面臨著退出中國市場的危機。
造成這個局面的原因有兩個：
第1個是國內去IOE潮（去掉IBM的小型機、Oracle數據庫、EMC存儲設備），本來阿里是oracle在亞太地區最大的客戶，而10年前阿里選擇去IOE，發展自己的云計算業務，成立了現在的阿里云。
第2個是因為在中國的企業都在上云。如今的技術已經非常成熟，工信部也大力支持，很多傳統企業已經體驗到了上云帶來的好處，進一步推動了其他企業使用云服務。
目前，國內的云數據庫業務發展飛速，包括阿里云、騰訊云、UCcloud，都走在發展的前列，核心技術數據的保護和挖掘以及價格上也已經越來越有競爭優勢。
我們知道阿里面臨著每年雙11和618的高并發訪問，每天上億次的訪問，在高峰期間每秒鐘成交數量上千萬，對于數據庫的處理要求極高。而現在這幾年，阿里的所有數據早都前移到了阿里云上，我們也看到了成果，這些年的雙11表現非常出色。
2017年的時候，阿里云公布了國內首個企業級關系云數據庫PolarDB的技術架構，中國數據庫的技術也真正開始往世界一流的方向去走。
簡單來說PolarDB的優勢就是，它的存儲容量完全不受限制，并且性能的提升是MySQL的6倍。而且還能實現傳統數據庫到這個數據庫的快速遷移，簡直是對傳統數據庫的當頭一擊。
同時也帶來了成本的降低，云服務最大的好處就是數據量自動伸縮，用戶只需要為實際的使用容量付費，算下來，云數據庫的成本不到傳統數據庫的1/6。
根據Gardener公司的預測，2023年全球3/4的數據庫都會跑到云上。就像馬車早晚會被汽車取代一樣，傳統數據庫早晚也會被云數據庫所取代。而國內的幾大廠商在云數據庫研發中也走在了前列，逐漸發展出各自的優勢，有的在性價比很高，有的在操作上容易上手，可以給需求不同的企業作為選擇。
目前來看，國內云數據庫的發展情況是非常樂觀的。但翻過數據庫這座大山，前面依然有很長的路要走，也期待國內的云數據庫技術越來越成熟，占據世界的數據庫市場。
最后附上一張圖。中國數據庫40年發展歷史。
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