• 3.1 NoSQL简介 • 3.2 NoSQL兴起的原因 • 3.3 NoSQL与关系数据库的比较 • 3.4 NoSQL的四大类型 • 3.5 NoSQL的三大基石 • 3.6 从NoSQL到NewSQL数据库 • 3.7 文档数据库MongoDB

5.1 应用背景与需求说明 5.2 数据库设计 5.3 数据库开发环境 5.4 创建数据库 5.5 创建数据库应用程序 5.6 网络环境下的数据库应用规划

3.1 SQL概述 3.2 数据定义语言 3.3 数据更新语言 3.4 数据查询语言 3.5 数据控制语言

相辅相成、缺一不可的两个方面。 数据结构是算法处理的对象、是设计算法的基础。 一个具体问题的数据，有多种数据结构表示 一个计算过程的实现，有多种可用的算法。 重点掌握基本知识，理解它们在问题求解中的作用； 概念：数据的逻辑结构、存储结构和操作， 空间代价和时间代价等

1.1 数据管理技术的产生和发展 1.2 数据库系统简介 1.3 常用数据模型 1.4 数据库应用结构

4.1数据分类排序 4.2数据的索引 4.3数据的查询 4.4数据的统计 4.5多工作区操作

我们已经学习了一些统计学应用于临床试验的一般概念，生物统计学家的作用，并简要 涉及了数据，检验分析和样本量。在这部分，我们继续学习针对性地处理具体数据。 有三种数据类型: 第一类是分类数据。分类数据就是一些彼此之间没有数学关系的数据。既无分级也无顺 序关系

ADO是 Active Data Object缩写,是针对当前 Microsoft软件所支持的数据进行操作的最有效、最简单、功能最强大的方法。它能自如地控制数据的显示、查询以及对数据的修改、删除和添加。通过本章 学习,应该掌握以下内容: 1.ADO各种对象和集合 2.利用ADO存取组件进行数据库连接利用 Dreamweaver编辑各种超连接的方法

2.1 多媒体数据压缩编码的重要性和分类 2.2 常见数据压缩方法分类与基本原理  2.2.1 量化与向量量化原理  2.2.2 统计编码原理  2.2.3 Huffman编码  2.2.4 算术编码  2.2.5 预测编码  2.2.6 变换编码

◆介绍数据库系统与MySQL ◆登入MySQL数据库系统的过程 ◆介绍“数据库”操作 ◆介绍“表”的操作 ◆MySQL的用户管理 ◆MySQL数据备份