1.1 数据结构的基本概念 1.2 学习数据结构的意义 1.3 数据结构涵盖的主要内容 1.4 什么是抽象数据类型 1.5 算法效率的度量

·集成服务( Integration Services)是用于生成高性能数据 集成和工作流解决方案(包括针对数据仓库的提取、转换 和加载(ETL)操作)的平台。集成服务包括生成并调试包 的图形工具和向导;执行如数据导入、导出,FTP操作, SQL语句执行和电子邮件消息传递等工作流功能的任务等 ·数据转换服务是一个功能非常强大的组件

• 4.1 计算机安全性概论 • 4.2 数据库安全性控制 • 4.3 视图机制 • 4.4 审计(Audit) • 4.5 数据加密 • 4.6 统计数据库安全性

• 1.0 课程介绍 • 1.1 数据库系统概述 • 1.2 数据模型 • 1.3 数据库系统结构 • 1.4 数据库系统的组成

创建表格的目的是为了利用表格来存储和管理业务数 据。数据的操作重点主要包括数据库表中的数据的增加 修改、删除和査询操作

学生数据、试题数据、教师数 据、试卷数据等要存储起来

8.1 分析仪器设备的特征分类 8.2 网络体系结构设计 8.3 串口型仪器的数据采集方法 8.4 自带计算机型仪器的数据采集方法 8.5 仪器数据文件格式的解析方法 8.6 监测数据管理系统

▪ 4.1 SQL概述 ▪ 4.2 数据定义 ▪ 4.3 数据查询 ▪ 4.4 数据更新 ▪ 4.5 视图 ▪ 4.6 数据控制 ▪ 4.7 嵌入式SQL ▪ 4.８小结 ▪ 4.9 练习

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

数据库主要由数量不等的数据表所组成,数据表本身用来储存 特定内容的数据并建立彼此间的关联