4.1 SQL语言的基本概述 4.2 数据定义 4.3 数据操纵 4.4 数据管理 4.5 SQL中的数据查询语句

第一章 数据分析概述与软件入门 第二章 数据录入与数据获取 第三章 数据管理 第四章 连续变量的统计描述与参数估计 第五章 分类变量的统计描述与参数

◼ Introduction of Spatial data ◼ Spatial Query Language ◼ Spatial Index Structures ◼ Spatial Query Process and Optimization

（1）DB、DBMS和DBS的定义（2）数据管理技术的发展阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段和高级数据库技术阶段等各阶段的特点。（3）数据描述：概念设计、逻辑设计和物理设计等各阶段中数据描述的术语，概念设计中实体间二元联系的描述(1:1，1:N，M:N)。（4）数据模型：数据模型的定义，两类数据模型，逻辑模型的形式定义，ER模型，层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型的数据结构以及联系的实现方式。（5）DB的体系结构：三级结构，两级映像，两级数据独立性，体系结构各个层次中记录的联系。（6）DBMS：DBMS的工作模式、主要功能和模块组成。（7）DBS：DBS的组成，DBA，DBS的全局结构，DBS结构的分类

河南中医药大学：《MySQL数据库管理》课程实验指导_03实验三：MySQL表数据管理

1. 数据管理技术发展 2. 分布式数据库管理系统简介 3. Google分布式结构化数据库BigTable 4. 开源分布式数据库HBase 5. SQL on HBase（Phoenix） 6. 研讨（BigTable与Spanner）

时空数据特征 关键技术问题

 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

1.1 数据管理技术的发展 1.2 数据库系统 1.3 数据模型 1.4 关系数据库 1.5 Visual FoxPro系统简介

哈尔滨工业大学：《产品数据管理 Product Data Management》研究生课程PPT教学课件（PDM），钟诗胜