Ⅰ 什麼是數據倉庫
數據倉庫是在企業管理和決策中面向主題的、集成的、與時間相關的、不可修改的數據集合
數據倉庫之父Bill Inmon在1991年出版的「Building the Data Warehouse」一書中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策(Decision Making Support)。
◆面向主題：操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，各個業務系統之間各自分離，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織的。
◆集成的：數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。
◆相對穩定的：數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。
◆反映歷史變化：數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到目前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。
數據倉庫系統是一個信息提供平台，他從業務處理系統獲得數據，主要以星型模型和雪花模型進行數據組織，並為用戶提供各種手段從數據中獲取信息和知識。
從功能結構化分，數據倉庫系統至少應該包含數據獲取（Data Acquisition）、數據存儲（Data Storage）、數據訪問（Data Access）三個關鍵部分
Ⅱ 什麼是arcgis, 什麼是supermapdeskpro哪個是空間資料庫
arcgis是美國ESRI公司的GIS平台產品，也是全球最優秀的GIS平台軟體
國外GIS軟體主要有arcgis、mapinfo、intergraph
supermapdeskpro是北京超圖公司的GIS平台軟體的一個組件
國內主要GIS軟體有MAPGIS、supermap
每個GIS軟體都有自己的空間資料庫組件
你問這么專業的問題，有類似的項目嗎，也許我可以幫忙！[email protected]
Ⅲ 如何用sql資料庫存放視頻
用iamge類型，寫入的時間用流寫入，讀出的時間同樣需要流轉換。
sql資料庫存放視頻是可以的，但是不推薦這么做，一般要把視頻文件以二進制流的方式寫入資料庫欄位，這樣會消耗性能，讀取也不方便。
但是現實中一般是推薦存放視頻文件路徑，比如把這種文件（圖片、音頻、視頻）保存到一個專門的路徑下， 而資料庫只保存這個文件的完整路徑即可。
調用時從資料庫中取路徑， 然後把相關的文件顯示出來即可。
(3)資料庫aidou空間擴展閱讀：
SQL Server資料庫包括Microsoft SQL Server以及Sybase SQL Server兩個子資料庫，該資料庫能否正常運行直接關系著整個計算機系統的運行安全。
SQL包括了所有對資料庫的操作，主要是由4個部分組成：
1、數據定義：又稱為「DDL語言」，定義資料庫的邏輯結構，包括定義資料庫、基本表、視圖和索引4部分。
2、數據操縱：又稱為「DML語言」，包括插入、刪除和更新三種操作。
3、數據查詢：又稱為「DQL語言」，包括數據查詢操作。
4、數據控制：又稱為「DCL語言」，對用戶訪問數據的控制有基本表和視圖的授權及回收。
5、事務控制：又稱為「TCL語言」，包括事務的提交與回滾。
6、嵌入式SQL語言的使用規定：規定SQL語句在宿主語言的程序中使用的規則。
Ⅳ oracle導入sql文件裡面的表空間怎麼導入
執行環境：可以在SQLPLUS.EXE或者DOS（命令行）中執行，
DOS中可以執行時由於 在oracle 8i 中 安裝目錄\ora81\BIN被設置為全局路徑，
該目錄下有EXP.EXE與IMP.EXE文件被用來執行導入導出。
oracle用java編寫，SQLPLUS.EXE、EXP.EXE、IMP.EXE這兩個文件有可能是被包裝後的類文件。
SQLPLUS.EXE調用EXP.EXE、IMP.EXE所包裹的類，完成導入導出功能。
數據導出：
1 將資料庫TEST完全導出,用戶名system 密碼manager 導出到D:\chu.dmp中
exp system/manager@TEST file=d:\chu.dmp full=y
2 將資料庫中system用戶與sys用戶的表導出
exp system/manager@TEST file=d:\chu.dmp owner=(system,sys)
3 將資料庫中的表inner_notify、notify_staff_relat導出
exp aichannel/aichannel@TESTDB2 file= d:\data\newsmgnt.dmp tables=(inner_notify,notify_staff_relat)
4 將資料庫中的表table1中的欄位filed1以"00"打頭的數據導出
exp system/manager@TEST file=d:\chu.dmp tables=(table1) query=\" where filed1 like '00%'\"
上面是常用的導出，對於壓縮，既用winzip把dmp文件可以很好的壓縮。
也可以在上面命令後面 加上 compress=y 來實現。
數據的導入
1 將D:\chu.dmp 中的數據導入 TEST資料庫中。
imp system/manager@TEST file=d:\chu.dmp
imp aichannel/aichannel@HUST full=y file=file= d:\data\newsmgnt.dmp ignore=y
上面可能有點問題，因為有的表已經存在，然後它就報錯，對該表就不進行導入。
在後面加上 ignore=y 就可以了。
2 將d:\chu.dmp中的表table1 導入
imp system/manager@TEST file=d:\chu.dmp tables=(table1)
Ⅳ 大數據時代空間數據挖掘的認識及其思考
引言
空間數據挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出開始並不知道但是卻隱藏在空間數據中潛在的、有價值的規則的過程。具體來說，空間數據挖掘就是在海量空間數據集中，結合確定集、模糊集、仿生學等理論，利用人工智慧、模式識別等科學技術，提取出令人相信的、潛在有用的知識，發現空間數據集背後隱藏的規律、聯系，為空間決策提供理論技術上的依據[1]。
1.空間數據挖掘的一般步驟
空間數據挖掘系統大致可以分為以下步驟：
（1）空間數據准備：選擇合適的多種數據來源，包括地圖數據、影像數據、地形數據、屬性數據等。
（2）空間數據預處理和特徵提取：數據預處理目的是去除數據中的雜訊，包括對數據的清洗、數據的轉換、數據的集成等。特徵提取是剔除掉冗餘或不相關的特徵並將特徵轉化為適合數據挖掘的新特徵。
（3）空間數據挖掘和知識評估：採用空間數據挖掘技術對空間數據進行分析處理和預測，從而發現數據背後的某種聯系。然後結合具體的領域知識進行評估，看是否達到預期效果。
2.空間數據挖掘的方法研究
空間數據挖掘是一門綜合型的交叉學科，結合了計算機科學、統計學、地理學等領域的很多特性，產生了大量處理空間數據的挖掘方法。
2.1 空間關聯規則
關聯規則挖掘是尋找數據項之間的聯系，表達式形式是X→Y，其中X與Y是兩種不相交的數據項集，即X∩Y=？覫。KOPERSKI K等人將關聯規則與空間資料庫相結合，提出了空間關聯規則挖掘[2]。空間關聯規則將數據項替換為了空間謂詞，一般表達形式如下：
A1∧A2∧…∧An→B1∧B2∧…∧Bm（3）
令A=（A1，A2，…，An），B=（B1，B2，…，Bm），A和B分別表示Ai和Bj的謂詞集合，A和B可以是空間謂詞或非空間謂詞，但是必須至少包含一個空間謂詞且A∩B=？覫。SHEKHAR S和HUANG Y針對空間關聯規則的特點提出了把關聯規則的思想泛化成空間索引點集的空間同位規則的概念，在不違背空間相關性的同時用鄰域替換掉了事務[3]。時空關聯不僅涉及事件在空間中的關聯，還考慮了空間位置和時間序列因素。國內的柴思躍、蘇奮振和周成虎提出了基於周期表的時空關聯規則挖掘方法[4]。
2.2 空間聚類
空間聚類分析是普通聚類分析的擴展，不能完全按照處理普通數據的聚類分析方法來處理空間數據。由於存在地理學第一定律，即空間對象之間都存在一定的相關性，因此在空間聚類分析中，對於簇內的定義，要考慮空間自相關這一因素。通過對空間數據進行自相關分析，可判斷對象之間是否存在空間相關性，從而可合理判斷出對象是否可以分為一簇。
基本的聚類挖掘演算法有：
（1）劃分聚類演算法：存在n個數據對象，對於給定k個分組（k≤n），將n個對象通過基於一定目標劃分規則，不停迭代、優化，直到將這n個對象分配到k個分組中，使得每組內部對象相似度大於組之間相似度。
（2）層次聚類演算法：通過將數據不停地拆分與重組，最終把數據轉為一棵符合一定標準的具有層次結構的聚類樹。
（3）密度聚類演算法：用低密度的區域對數據對象進行分割，最終將數據對象聚類成為若干高密度的區域。
（4）圖聚類演算法：用空間結點表示每個數據對象，然後基於一定標准形成若乾子圖，最後把所有子圖聚類成一個包含所有空間對象的整圖，子圖則代表一個個空間簇。
（5）網格聚類演算法：把空間區域分割成具有多重解析度的和有網格結構特性的若干網格單元，在網格單元上對數據進行聚類。
（6）模型聚類演算法：藉助一定的數學模型，使用最佳擬合數據的數學模型來對數據進行聚類，每一個簇用一個概率分布表示。
僅採用一種演算法通常無法達到令人滿意的預期結果，王家耀、張雪萍、周海燕將遺傳演算法與K-均值演算法結合提出了用於空間聚類分析的遺傳K-均值演算法[5]。現實空間環境中，存在很多像道路、橋梁、河流的障礙物，張雪萍、楊騰飛等人把K-Medoids演算法與量子粒子群演算法結合進行帶有空間障礙約束的聚類分析[6]。
2.3 空間分類
分類，簡單地說是通過學習得到一定的分類模型，然後把數據對象按照分類模型劃分至預先給定類的過程。空間分類時，不僅考慮數據對象的非空間屬性，還要顧及鄰近對象的非空間屬性對其類別的影響，是一種監督式的分析方法。
空間分類挖掘方法有統計方法、機器學習的方法和神經網路方法等。貝葉斯分類器是基於統計學的方法，利用數據對象的先驗概率和貝葉斯公式計算出其後驗概率，選擇較大後驗概率的類作為該對象映射的類別。決策樹分類器是機器學習的方法，採取從上到下的貪心策略，比較決策樹內部節點的屬性值來往下建立決策樹的各分支，每個葉節點代表滿足某個條件的屬性值，從根節點到葉節點的路徑表示一條合適的規則。支持向量機也是機器學習的方法，思路是使用非線性映射把訓練數據集映射到較高維，然後尋找出最大邊緣超平面，將數據對象分類。神經網路是一種模擬人神經的網路，由一組連接的輸入和輸出單元組成，賦予各個連接相應的權值，通過調節各連接的權值使得數據對象得到正確分類。
針對融入空間自相關性的空間分類挖掘，SHEKHAR S等人使用空間自回歸模型和基於貝葉斯的馬可夫隨機場進行空間分類挖掘[7]，汪閩、駱劍承、周成虎等人將高斯馬爾可夫隨機場與支持向量機結合並將其用於遙感圖像的信息提取[8]。
2.4 其他空間挖掘方法
空間數據挖掘的方法多種多樣，其他還包括：空間分析的方法，即利用GIS的方法、技術和理論對空間數據進行加工處理，從而找出未知有用的信息模式；基於模糊集、粗糙集和雲理論的方法可用來分析具有不確定性的空間數據；可視化方法是對空間數據對象的視覺表示，通過一定技術用圖像的形式表達要分析的空間數據，從而得到其隱含的信息；國內張自嘉、岳邦珊、潘琦等人將蟻群演算法與自適應濾波的模糊聚類演算法相結合用以對圖像進行分割[9]。
3.結論
空間數據挖掘作為數據挖掘的延伸，有很好的傳統數據挖掘方法理論的基礎，雖然取得了很大進步，然而其理論和方法仍需進一步的深入研究。伴隨著大數據時代，面對越來越多的空間數據，提升數據挖掘的准確度和精度是一個有待研究的問題。同時現在流行的空間數據挖掘演算法的時間復雜度仍停留在O（nlog（n））~O（n3）之間，處理大量的異構數據，數據挖掘演算法的效率也需要進一步提高。數據挖掘在雲環境下已經得到很好的應用[10]，對於處理空間數據的空間雲計算是有待學者們研究的方向。大多數空間數據挖掘演算法沒有考慮含有障礙約束的情況，如何解決現實中障礙約束問題值得探討。帶有時間屬性的空間數據呈現出了一種動態、可變的空間現象，時空數據挖掘將是未來研究的重點。
由於數據挖掘涉及多種學科，其基本理論與方法也已經比較成熟，針對空間數據挖掘，如何合理地利用和拓展這些理論方法以實現對空間數據的挖掘仍將是研究人員們需要長期努力的方向。
參考文獻
[1] 李德仁，王樹良，李德毅.空間數據挖掘理論與應用（第2版）[M].北京：科學出版社，2013.
[2] KOPERSKI K， HAN J W. Discovery of spatial association rules in geographic information databases[C]. Procedings of the 4th International Symposium on Advances in Spatial Databases， 1995： 47-66.
[3] SHEKHAR S， HUANG Y. Discovering spatial co-location patterns： a summary of results[C]. Procedings of the 7th International Symposium on Advances in Spatial and Temporal Databases， 2001：236-256.
[4] 柴思躍，蘇奮振，周成虎．基於周期表的時空關聯規則挖掘方法與實驗[J]．地球信息科學學報，2011，13（4）：455-464.
[5] 王家耀，張雪萍，周海燕.一個用於空間聚類分析的遺傳K-均值演算法[J].計算機工程，2006，32（3）：188-190.
[6] Zhang Xueping， Du Haohua， Yang Tengfei， et al. A novel spatial clustering with obstacles constraints based on PNPSO and K-medoids[C]. Advances in Swarm Intelligence， Lecture Notes in Computer Science （LNCS）， 2010： 476-483.
[7] SHEKHAR S， SCHRATER P R， VATSAVAI R R， et al．Spatial contextual classification and prediction models for mining geospatial data[J]． IEEE Transactions on Multimedia， 2002， 4（2）：174-187.
[8] 汪閩，駱劍承，周成虎，等.結合高斯馬爾可夫隨機場紋理模型與支撐向量機在高解析度遙感圖像上提取道路網[J].遙感學報，2005，9（3）：271-275.
[9] 張自嘉，岳邦珊，潘琦，等.基於蟻群和自適應濾波的模糊聚類圖像分割[J].電子技術應用，2015，41（4）：144-147.
[10] 石傑.雲計算環境下的數據挖掘應用[J].微型機與應用，2015，34（5）：13-15.
來源 | AET電子技術應用
Ⅵ 怎麼把圖片，視頻存儲在資料庫中
我們設計程序時一般不會將圖片、音頻和視頻資料直接存入資料庫中，這樣會讓資料庫的體積驟大，嚴重影響資料庫運行的效率。
一般會搭建一個多媒體伺服器，支持流媒體格式處理。程序或者網站中涉及到的圖片、音頻和視頻等資料會存放在流媒體伺服器上，然後可以記錄訪問其的路徑，然後把這個路徑存入資料庫，在你的應用系統調用時，可以通過路徑結合對應的多媒體播放插件就可以實現。
Ⅶ 資料庫中怎樣存儲視頻
有兩種方法：
1、在資料庫中建立相關表 保存視圖的相對路徑即可 調用的時候 直接調用路徑 相當於連接。
2、將視頻轉化為二進制 存儲在表中 取出的時候 再轉化回來 建議新手不要考慮此方法 否則你會對資料庫失去信心的 而且這樣的性能也沒有前者的高。
Ⅷ 國產的資料庫軟體有那些
一、DM
軟體名稱：達夢資料庫（DM）。
開發商：武漢華工達夢資料庫有限公司。
軟體描述：
達夢資料庫具有如下技術特色：支持多個平台之間的互聯互訪、高效的並發控制機制、有效的查詢優化策略、靈活的系統配置、支持各種故障恢復並提供多種備份和還原方式。
具有高可靠性、支持多種多媒體數據類型、提供全文檢索功能、各種管理工具簡單易用、各種客戶端編程介面都符合國際通用標准、用戶文檔齊全。
二、OpenBASE
軟體名稱：OpenBASE。
開發商：東軟集團有限公司。
軟體描述：
主要包括OpenBASE多媒體資料庫管理系統、OpenBASE Web應用伺服器、OpenBASE Mini嵌入式資料庫管理系統、OpenBASE Secure安全資料庫系統等產品。
所有的這些產品涵蓋了企業應用、Internet/Intranet、移動計算等不同的應用領域，具有不同的應用模式。
形成了OpenBASE面向各種應用的全面的解決方案。多媒體資料庫管理系統OpenBASE是OpenBASE產品系列的核心和基礎，其它的產品都是在其基礎上，根據各自應用領域的不同特點發展、演變而成的。
三、OSCAR
軟體名稱：神舟OSCAR資料庫系統。
開發商：北京神舟航天軟體技術有限公司。
軟體描述：
神舟OSCAR資料庫系統基於Client/Server架構實現，伺服器具有通常資料庫管理系統的一切常見功能，此外還包括一些有助於提高系統對工程數據支持的特別功能，而客戶端則在提供了各種通用的應用開發介面的基礎上，還具有豐富的連接、操作和配置伺服器端的能力。
提供與Oracle、SQL Server、DB 2等主要大型商用資料庫管理系統以及TXT、ODBC等標准格式之間的數據遷移工具。
四、KingbaseES
軟體名稱：金倉資料庫管理系統KingbaseES。
開發商：北京人大金倉信息技術有限公司。
軟體描述：
互動式工具ISQL；圖形化的數據轉換工具；多種方式的數據備份與恢復；提供作業調度工具；方便的用戶管理；支持事務處理；支持各種數據類型；提供各種操作函數；提供完整性約束；支持視圖；支持存儲過程/函數；支持觸發器。
五、iBASE
軟體名稱：iBASE。
開發商：北京國信貝斯軟體有限公司。
軟體描述：
包括五個部分：iBASE Reliax Server全文檢索伺服器。
iBASE Web網上資源管理與發布系統。
iBASE Index System文文件管理與發布系統。
iBASE Webrobot網路資源采編發系統。
iBASE DMC資料庫管理中心。
(8)資料庫aidou空間擴展閱讀：
國產最新商業資料庫系統：
一、阿里的資料庫系統
軟體名稱：OceanBase & PolarDB
官方稱為「完全自主研發的金融級分布式關系資料庫」。下面是其官網的介紹：OceanBase 對傳統的關系資料庫進行了開創性的革新。
在普通硬體上實現金融級高可用，在金融行業首創「三地五中心」城市級故障自動無損容災新標准，同時具備在線水平擴展能力，創造了4200萬次/秒處理峰值的紀錄（註：當時TPS官宣為25.6w）。
現在OceanBase的版本已經2.x了，OceanBase TPC-C的評測刷遍了朋友圈，TPS達到了100w (6088w tpmc)，榜單第一。
二、騰訊的資料庫系統
軟體名稱：TDSQL
其官網簡介：分布式資料庫（Tencent Distributed SQL，TDSQL）是騰訊打造的一款分布式資料庫產品，具備強一致高可用、全球部署架構、分布式水平擴展、高性能、企業級安全等特性。
同時提供智能 DBA、自動化運營、監控告警等配套設施，為用戶提供完整的分布式資料庫解決方案。
目前 TDSQL 已經為超過500+的政企和金融機構提供資料庫的公有雲及私有雲服務，客戶覆蓋銀行、保險、證券、互聯網金融、計費、第三方支付、物聯網、互聯網+、政務等領域。TDSQL 亦憑借其高質量的產品及服務，獲得了多項國際和國家認證，得到了客戶及行業的一致認可。
三、華為的資料庫系統
軟體名稱：GaussDB
全球首款AI-Native資料庫，內部有100、200、300多個版本，應該是基於PostgreSQL開發的。在國內，可能除了阿里，就到華為的團隊了（高斯實驗室）。和不少高校建立了合作。
Ⅸ oracle中怎樣把表、表空間導入或導出
Oracle數據導入導出imp/exp就相當於oracle數據還原與備份。exp命令可以把數據從遠程資料庫伺服器導出到本地的dmp文件，imp命令可以把dmp文件從本地導入到遠處的資料庫伺服器中。 利用這個功能可以構建兩個相同的資料庫，一個用來測試，一個用來正式使用。
執行環境：可以在SQLPLUS.EXE或者DOS（命令行）中執行，
DOS中可以執行時由於 在oracle 8i 中 安裝目錄\ora81\BIN被設置為全局路徑，
該目錄下有EXP.EXE與IMP.EXE文件被用來執行導入導出。
oracle用java編寫，SQLPLUS.EXE、EXP.EXE、IMP.EXE這兩個文件有可能是被包裝後的類文件。
SQLPLUS.EXE調用EXP.EXE、IMP.EXE所包裹的類，完成導入導出功能。
數據導出：
1 將資料庫TEST完全導出,用戶名system 密碼manager 導出到D:\chu.dmp中
exp system/manager@TEST file=d:\chu.dmp full=y
2 將資料庫中system用戶與sys用戶的表導出
exp system/manager@TEST file=d:\chu.dmp owner=(system,sys)
3 將資料庫中的表inner_notify、notify_staff_relat導出
exp aichannel/aichannel@TESTDB2 file= d:\data\newsmgnt.dmp tables=(inner_notify,notify_staff_relat)
4 將資料庫中的表table1中的欄位filed1以"00"打頭的數據導出
exp system/manager@TEST file=d:\chu.dmp tables=(table1) query=\" where filed1 like '00%'\"
上面是常用的導出，對於壓縮，既用winzip把dmp文件可以很好的壓縮。
也可以在上面命令後面 加上 compress=y 來實現。
數據的導入
1 將D:\chu.dmp 中的數據導入 TEST資料庫中。
imp system/manager@TEST file=d:\chu.dmp
imp aichannel/aichannel@HUST full=y file=file= d:\data\newsmgnt.dmp ignore=y
上面可能有點問題，因為有的表已經存在，然後它就報錯，對該表就不進行導入。
在後面加上 ignore=y 就可以了。
2 將d:\chu.dmp中的表table1 導入
imp system/manager@TEST file=d:\chu.dmp tables=(table1)