1.1 信息、数据与数据处理 1.2 数据库技术的产生、发展与研究领域 1.3 数据库系统的组成和结构 1.4 数据库管理系统（DBMS） 1.5 数据模型

基础篇 第一章：绪论 第二章：关系数据库 第三章：关系数据库标准语言SQL 第四章：关系系统及其查询优化 第五章：关系数据理论 设计篇 第六章：数据库设计 系统篇 第七章：数据库恢复技术 第八章：并发控制 第九章：数据库安全性 第十章：数据库完整性

第1章数据库系统概述 1.1信息、数据与数据处理 1.2数据库技术的产生和发展 1.3数据库系统的组成 1.4数据库系统的结构

第1章 概论 第2章 关系数据库 第3章 关系数据库标准语言 SQL 第4章 数据库安全 第5章 数据库完整性 第6章 关系数据理论 第7章 数据库设计 第8章 关系查询处理和查询优化 第9章 数据库恢复技术 第10章 并发控制

数据库系统中的数据是由DBMS统一管理和控 制的，为了适应数据共享的环境，DBMS必须 提供数据保护能力，以保证数据库中数据的安 全可靠和正确有效

通过构建基于大数据的城市多模式交通系统协同优化平台,能够有效整合跨部门、跨区域的交通大数据资源,并充分挖掘海量数据中蕴含的价值信息,突破综合交通大数据应用关键技术,对未来城市多模式交通系统的规划、运营及管理提供有力的支持与支撑致力于在城市群综合交通大数据应用技术方向取得创新性成果,推动大数据与智能交通系统的融合,培育交通大数据产业

2.1 数据通信系统组成 2.2 数据通信的基本概念 2.3 数据编码技术 2.4 数据通信的基本方式 2.5 多路复用技术 2.6 数据交换方式 2.7 差错检验和控制

8.1 流计算概述 • 8.1.1 静态数据和流数据 • 8.1.2 批量计算和实时计算 • 8.1.3 流计算概念 • 8.1.4 流计算与Hadoop • 8.1.5 流计算框架 8.2 流计算处理流程 • 8.2.1 概述 • 8.2.2 数据实时采集 • 8.2.3 数据实时计算 • 8.2.4 实时查询服务 8.3 流计算应用 8.4 流计算开源框架 – Storm • 8.4.1 Storm简介 • 8.4.2 Storm的特点 • 8.4.3 Storm设计思想 • 8.4.4 Storm框架设计 8.5 Spark Streaming 8.5.1 Spark Streaming设计 8.5.2 Spark Streaming与Storm的对比 8.6 Samza 8.6.1 基本概念 8.6.2 系统架构 8.7 Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景 8.8 Storm编程实践 8.8.1 编写Storm程序 8.8.2 安装Storm的基本过程 8.8.3 运行Storm程序

第六章--SQL Server2000数据完整性 6.1完整性的概念 6.2约束的类型 6.3约束的创建 6.4查看约束的定义 6.5删除约束 6.6使用规则 6.7使用默认 6.8数据完整性强制选择方法

第五章数据的基本操作 5.1数据的添加、修改和删除 5.2简单查询 5.3连接查询 5.4子查询