通用数据访问( Universal data access,UDA)是对 Microsoft访问多种数据源数据的策略的 称呼。不必担心,它并不是那些新的将改变我们所做的每项工作的开发技术。事实上,此时 也许我们正在使用着UDA的一部分。前面的几章已经向读者介绍了怎样用ADO来访问数据库, 尤其是关系数据库,而这就是UDA的一部分。数据以不同的形式出现,而UDA的思想就是通 过使用 OLE DB和ADO实现对数据的访问

交叉表查询是 Access支持的另一类查询 对象。交叉表查询显示来源于表中某个字段 的总结值(合计、计算以及平均),并将它 们分组,一组列在数据表的左侧,另一组列 在数据表的上部。例如,在“零售商店管理信息 系统”数据库的“销售数据记录”表中,如果 希望得到各个销售人员的销售总金额一览表 ,就需要应用交叉表查询来实现。可以看到 ,交叉表查询运行的显示形式,是作为数据 源的表转置后形成的数据表。即,将数据源 表中的某一字段数据作为交叉表查询的字段 名,某几个字段数据作为分类汇总的依据, 某一个字段数据被汇总计算后显示在各自的 字段下

1 数据管理技术的发展 1.1.1人工管理 1.1.2 文件系统 1.1.3数据库 1.1.4 XML技术 2 数据描述 1.2.1概念设计中的数据描述 1.2.2 逻辑设计中的数据描述 1.2.3物理设计中的数据描述 1.2.4数据联系的描述 3 数据模型 1.3.1 数据抽象的过程 1.3.2 概念模型 1.3.3 逻辑模型 1.3.4 外部模型 1.3.5 内部模型 1.3.6 数据库系统的体系结构 1.3.7 数据独立性 1.4.1 数据库管理系统 1.4.2 数据库系统 4 数据库管理系统和数据库系统 DB、DBMS和DBS的概念 4 计算机基础教研室 5 关系模型 1.5.1 基本术语 1.5.2 关系的定义和性质 1.5.3 关系模型的3类完整性规则 6 关系数据库的规范设计 7 数据库设计过程

基础知识 操作系统 OFFICE 网络基础 多媒体 程序设计 1.1 计算机概述 1.2 计算机系统 1.3 微型计算机 1.4 计算机系统的维护 2.1 数制 2.2 数据存储的组织方式 2.3 数值在计算机中表示 2.4 信息编码 2.5 计算科学与计算思维 3.1 操作系统概述 3.2 Windows7基本操作 3.3 文件管理 3.4 W7其它重要操作 ➢ 4.1.1 办公自动化含义 ➢ 4.1.2 办公自动化软件 ➢ 4.1.3 Office 2010的基本操作*** 4.1 办公自动化概述 ➢ 4.4.1 认识PowerPoint 2010 ➢ 4.4.2 设计演示文稿 ➢ 4.4.3 美化演示文稿 ➢ 4.4.4 制作幻灯片动画效果 ➢ 4.4.5 演示文稿的放映与打印设置 计算机网络概述 局域网概述与构建 Internet基础 信息检索 网络安全与道德 算法概述 程序与程序设计 利用C语言编程 数据库技术概述 Access应用 数据库

SQL特点 9.1.1数据库语言SQL 9.1.2SQL特点 2 SQL数据定义 9.2.1 SQL模式的创建和撤销 9.2.2 SQL的基本数据类型 9.2.3基本的表的创建和撤销 9.2.4索引的创建和撤销 3 SQL数据查询 9.3.1 SELECT基本句型 9.3.2 SELECT语句的使用技术 9.3.3 SELECT语句完整的结构 9.3.4 数据查询的改进写法 9.3.5 嵌套查询的改进写法 9.3.6 基本表的连接操作 9.4.1数据插入 9.4.2 数据删除 9.4.3 数据修改 4 SQL数据更新 4 计算机基础教研室 6 嵌入式SQL 5 视图的定义及操作 9.5.1 视图的创建和撤销 9.5.2 对视图的操作 9.6.1 嵌入式SQL的实现方式 9.6.2 嵌入式SQL的使用规定 9.6.3 SQL的集合处理方式的主语言 单记录处理方式之间的协调 9.6.4嵌入式SQL的使用技术

《C 语言程序设计 C》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 C》课程纲要 《数据库原理与应用 A》 《计算机网络》 《Python 基础与应用》 《数据采集与管理》 《大数据技术原理与应用》 《Java 程序设计》 《数据可视化》 《大数据运维》 《统计数据分析方法》 《机器学习 B》 《数据分析与挖掘技术》 《数据仓库（Hive）》 《大数据实时计算》 《专业英语 B》 《数学建模》 《人工智能基础 A》 《数据导入与预处理应用》 《数据科学与大数据专业文献检索与论文写作》 《创新思维培养与创业管理》 《Scala 技术与应用》 《数据科学导论》 《大数据与云计算》 《混合现实技术》 《分布式计算》 《区块链原理与技术》 《NoSQL 数据库技术》 《多模态信息处理》 《数据隐私与安全》 《多元统计分析与 R 语言建模》 《服务科学与服务工程概论》 《数据库系统工程师》 《知识图谱》 《Scala 程序设计》 《数据科学与大数据技术导论》 《大数据专业文献检索与论文写作》 《统计分析》 《数据采集与网络爬虫》 《计算机组成原理 D》课程纲要 《数据分析师认证》 《网络前端开发》 《非结构化数据存储与分析》 《信息安全前沿技术》 《项目管理》 《软件工程》 《算法设计与分析》 《运筹学》 《虚拟化技术》 《C 语言程序设计》 《操作系统原理（Linux）》 《数据库原理与应用 E》 《操作系统原理》 《深度学习》 《Hive 查询分析》 《流计算》 《文献检索与论文写作》 《数据资产登记》

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

• 6.1 云数据库概述 • 6.1.1 云计算是云数据库兴起的基础 • 6.1.2 云数据库概念 • 6.1.3 云数据库的特性 • 6.1.4 云数据库是个性化数据存储需求的理想选择 • 6.1.5 云数据库与其他数据库的关系 • 6.2 云数据库产品 • 6.2.1 云数据库厂商概述 • 6.2.2 Amazon的云数据库产品 • 6.2.3 Google的云数据库产品 • 6.2.4 Microsoft的云数据库产品 • 6.2.5 其他云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.3.1 UMP系统概述 • 6.3.2 UMP系统架构 • 6.3.3 UMP系统功能 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 6.4.1 Amazon和云计算的渊源 6.4.2 Amazon AWS 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践 6.6.1 阿里云RDS简介 6.6.2 RDS中的概念 6.6.3 购买和使用RDS数据库 6.6.4 将本地数据库迁移到云端RDS数据库

1.1 数据库系统概述 1.1.1 四个基本概念 1.1.2 数据管理技术的产生和发展 1.1.3 数据库系统的特点 1.2 数据模型 1.2.1 两大类数据模型 1.2.2 数据模型的组成要素 1.2.3 概念模型 1.2.4 最常用的数据模型 1.2.5 层次模型 1.2.6 网状模型 1.2.7 关系模型 1.3 数据库系统结构 1.3.1 数据库系统模式的概念 1.3.2 数据库系统的三级模式结构 1.3.3 数据库的二级映像功能与数据独立性 1.4 数据库系统的组成 ❖数据库 ❖数据库管理系统（及其开发工具） ❖应用系统 ❖数据库管理员

8.1 数据中心与数据中心网络概述 8.1.1 数据中心 8.1.2 数据中心网络 8.1.3 数据中心网络体系结构 8.2 电交换数据中心网络架构 8.2.1 以交换机为中心的 DCN 架构 8.2.2 以服务器为中心的 DCN 架构 8.3 光电混合交换数据中心网络架构 8.4 光交换与光互连数据中心网络架构 8.4.1 基于光电路交换的全光数据中心网络 8.4.2 基于光分组交换的全光数据中心网络 8.4.3 数据中心机架内光互连架构 8.5 数据中心网络的路由技术 8.5.1 数据中心的流量特征分析 8.5.2 分布式路由机制 8.5.3 集中式路由机制 8.6 数据中心网络的传送技术 8.6.1 TCP 拥塞控制机制 8.6.2 多租户场景的带宽分配算法 8.7 软件定义数据中心网络 8.7.1 软件定义网络 8.7.2 软件定义数据中心网络