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长沙理工大学:《地理信息系统》空间数据组织、空间数据管理
文档格式:PPT 文档大小:1.35MB 文档页数:38
❑空间数据结构 ⚫ 矢量数据结构 ⚫ 栅格数据结构 ❑矢量、栅格结构对比 ❑空间数据库特点 ❑传统数据库模型及特点 ⚫ 层次数据模型 ⚫ 网络数据模型 ⚫ 关系数据模型 ❑现行空间数据库管理方案 ⚫ 混合数据管理模式 ⚫ 扩展数据管理模式 ⚫ 统一数据管理模式 空间数据组织与管理
长沙理工大学:《地理信息系统》数据采集与数据处理(空间数据获取)
文档格式:PPT 文档大小:1.69MB 文档页数:38
空间数据采集的主要任务 GIS的数据内容 GIS的数据来源 现行主要数据采集方法 ❑ 定位设备 ❑ 数字化设备 ❑ 数据交换 ❑ 其它 空间数据编辑与处理的主要内容 如何选择空间数据及其输入方式?
《数据库原理概述》第1章 数据库原理概述
文档格式:PPT 文档大小:390KB 文档页数:40
第1章数据库原理概述 1.1数据库技术的发展 1.2数据库系统的组成 1.3数据库体系结构 1.4数据模型 1.5-r方法 1.6关系数据库设计理论 1.7数据库设计步骤 1.8关系数据库设计实例
中国人民大学:《数据库系统概论 An Introduction to Database System》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 数据库设计 6.5 数据库的物理设计 6.6 数据库实施 6.7 数据库运行与维护
文档格式:PPT 文档大小:259KB 文档页数:74
6.5 数据库的物理设计 6.5.1 数据库的物理设计的内容和方法 6.5.2 关系模式存取方法选择 6.5.3 确定数据库的存储结构 6.5.4 评价物理结构 6.6 数据库的实施 6.7 数据库运行与维护 6.8 小结
上海应用技术大学:《SQLServer 2000数据库应用技术》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十五章 数据转换
文档格式:PPT 文档大小:592KB 文档页数:16
第15章数据转换 15-1数据转换概 15-2导入数据 15-3导出数据 15-4DTS设计器 SQL Server2000为了支持企事业决策支持中浩瀚数据的处理,提供了令人欣慰的数据转换服务。本章介绍了DTS包、DTS任务、DTS连接和DTS工具,并叙述了 SQL Server中导入数据与导出数据的方法和DTS设计器的运用
湖南大学:《数据库原理及应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第13章 数据仓库技术
文档格式:PPT 文档大小:252.5KB 文档页数:46
◼ 13.1 从数据库到数据仓库 ◼ 13.2 数据仓库的结构 ◼ 13.3 数据仓库的设计 ◼ 13.4 OLAP与数据仓库 ◼ 13.5 数据挖掘(data mining,DM) ◼ 13.6 决策支持系统与数据仓库 ◼ 13.7 SQL Server 2000的数据仓库 ◼ 13.8 小结 ◼ 13.9 习题
《数据库技术与应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第12章 数据仓库与数据挖掘技术
文档格式:PPT 文档大小:114.5KB 文档页数:16
12.1数据仓库的基本概念 12.2数据仓库的基本特点 12.3数据仓库的基本体系结构 12.4数据仓库的数据库模式 12.5数据仓库的前端工具 12.5.1联机分析处理 12.5.2数据挖掘
《数据库技术与应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第10章 数据库系统的实施与支持
文档格式:PPT 文档大小:179KB 文档页数:21
10.1数据库系统实施与支持概述 10.2数据库的实施与维护 10.2.1数据库的实施 10.2.2数据库的运行与维护 10.3数据库系统的应用程序设计 10.3.1程序设计语言的选择 10.3.2编码风格 10.4系统测试 10.4.1测试的方法与技术 10.4.2测试的步骤 10.5运用 Powerdesigner建立数据库 10.5.1PDM中的用户管理 10.5.2使用ODBC访问数据库 10.5.3生成数据库 10.6应用实例
《SQL?Server2005数据库》第4章 数据库管理
文档格式:PPT 文档大小:722.5KB 文档页数:52
数据库的存储结构分为逻辑存储结构和物理存储结构两种。 1、数据库的逻辑存储结构指的是数据库是由哪些性质的信息所 组成, SQL Server的数据库不仅仅只是数据的存储,所有与数 据处理操作相关的信息都存储在数据库中。实际上,sQL Server的数据库是由诸如表、视图、索引等各种不同的数据库 对象所组成,它们分别用来存储特定信息并支持特定功能,构 成数据库的逻辑存储结构
油气资源开发的大数据智能平台及应用分析
文档格式:PDF 文档大小:4.85MB 文档页数:15
油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心,面向油气行业生产需求,构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池,通过数据清洗与融合提升数据质量,整合物理模拟与数据挖掘等手段,实现服务功能模块化,并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析,表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作,挖掘石油工业数据的巨大潜能,实现降本增效,建设全新的智能油气工业生态圈,完成产业升级
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