1. 云数据管理技术简介 2. 非关系型数据库与关系型数据库对比 3. Google云数据库技术（分布式存储Megastore） 4. Amazon云数据库技术（分布式存储Dynamo） 5. AWS云数据库（RDS,SimpleDB,DynamoDB） 6. 研讨（MD-HBase与Dremel）

一个没有标明误差的测试结果,几乎会成为没有用处的数据。 数据的质量通常是将它们的误差与最终使用的要求相比较来进行评 价的。如果数据具有一致性而且它们的误差小于所要求的误差,就 认为这些数据有合格的质量。反之,数据过分离散或者误差超出要 求,就认为这些数据是低质量的或不合格的。因此,数据质量的评价 实际上是相对的,对某种情况是高质量的数据而在另一种情况下可 能是不能接受的

在现代计算机的应用领域中,数据处理是一个重要方面 。数据处理是对各种类型的大批量的数据进行收集、 存储、排序、检索、计算、修改、输出等分析和加工 处理的过程。例如,用计算机进行企业管理、财务工 资管理、仓库物资管理、情报检索、统计报表等都涉 及到数据存放到外存储器上。有时,为了长期保存原 始数据和加工处理过的数据,也需要将这些数据以文 件的形式存放在外存上。学完本章读者应能掌握文件 的概念、逻辑特性、物理结构和基本操作

一、数据表示、数据结构、数据类型 二、数据的机器码表示 三、数值型数据的格式 四、非数值型数据的表示 五、校验码

第六章 网络基础 6.1 计算机网络概述 6.2 数据通信基础知识 6.3 计算机网络的硬件与软件组成 6.4 局域网 6.5 网络互连 第七章 Internet与Intranet 7.1 Internet基础 7.2 Internet基本服务功能 7.3 Intranet 7.4 Web服务器构建与网页制作软件 7.5 FrontPage的使用 7.6 Flash 的使用 第八章 数据库基础 8.1 数据库系统概述 8.2 Access 2002数据库的建立和维护 8.3 Access 2002数据库的查询 8.4 Access 2002的窗体、报表 第九章 计算机系统的安全 9.1数据加密 9.2防火墙技术 9.3计算机病毒

本章主要介绍与数据库技术有关的几个基本概念，包括什么是数据库、数据库管理系统、数据库系统、数据模型、数据库设计过程及数据库在管理信息系统中的应用等内容

保证数据一致性是对数据库的最基本的要求。数据库 的重要特征是它能为多个用户提供数据共享。因此 DBMS必须提供并发控制机制来保证数据库的一致性。 数据库的并发控制以事务为单位通常使用封锁技 术实现并发控制。 本章介绍两类最常用的封锁和三级封锁协议。不同 的封锁和不同级别的封锁协议所提供的系统一致性保证 是不同的,提供数据共享度也是不同的

15.1 概述 15.2 数据挖掘和数据中心库 15.3 数据仓库的支持工具 15.4 数据仓库的实现步骤 15.5 数据的粒度、分割和元数据 15.6 本章小结

Visual Basicmicrosoft是通过 jet数据库引擎 工具来支持对数据库的数据访问能力。Visual Basic6.0提供了两种主要的与数据库引擎接口 的方法:Data控件和数据访问对象(DAO)。 Data控件是比较简单直接的方法,只给出有限 的不需编程而能访问现存数据库的功能,而 DAO模型是全面控制数据库的完整编程接口

1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据关键技术 1.5 大数据计算模式 1.6 代表性大数据技术