火車怎麼導入資料庫

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4. 鏁版嵁搴撶墿鐞嗚捐′笌鏁版嵁搴撲繚鎶よ捐 12
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7.2 鎸変嬌鐢ㄨ存槑榪愯岀郴緇熷苟鎵撳嵃鍑鴻繍琛岀粨鏋溿 26
7.3 緋葷粺璇勪環錛 27

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1. 闇奼傚垎鏋
1.1 鐢ㄦ埛闇奼傦細
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2. 錛堟暟鎹搴擄級姒傚康錛堟ā鍨嬶級璁捐
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2.2銆佺郴緇熷叿浣揈-R鍥撅細

3. 錛堟暟鎹搴擄級閫昏緫錛堟ā鍨嬶級璁捐
3.1 涓鑸閫昏緫妯″瀷璁捐★細
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3.2 鍏蜂綋閫昏緫妯″瀷璁捐★細
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鐢佃瘽 瀛楃 12 闈炵┖
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杞︽″彿 瀛楃 20 鏄 闈炵┖
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鐢佃瘽 瀛楃 12 闈炵┖
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瀛﹀彿 瀛楃 鏄 闈炵┖
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錛7錛夈乀icket琛錛氱敤鏉ヤ繚瀛樺彇紲ㄥ崟琛錛
欏瑰悕 綾誨瀷 闀垮害 灝忔暟浣 鍊煎煙 涓婚敭 澶栭敭 絀洪敭
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鍙栫エ鍙 瀛楃 8 0 鏄 闈炵┖
杞︽″彿 瀛楃 鏄 闈炵┖
鐩鐨勫煄甯 瀛楃 闈炵┖
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鍙栫エ鏃墮棿 鏃ユ湡 8 闈炵┖
4. 鏁版嵁搴撶墿鐞嗚捐′笌鏁版嵁搴撲繚鎶よ捐
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鍦ㄦ暟鎹搴撲腑鍒涘緩琛ㄧ殑鍚屾椂欏誨壋寤虹浉鍏崇殑緔㈠紩銆傜儲寮曞氨鏄鍔犲揩媯緔㈣〃涓鏁版嵁鐨勬柟娉曘傛暟鎹搴撶殑緔㈠紩綾諱技浜庝功綾嶇殑緔㈠紩銆傚湪涔︾睄涓錛岀儲寮曞厑璁哥敤鎴蜂笉蹇呯炕闃呭畬鏁翠釜涔﹀氨鑳借繀閫熷湴鎵懼埌鎵闇瑕佺殑淇℃伅銆傚湪鏁版嵁搴撲腑錛岀儲寮曚篃鍏佽告暟鎹搴撶▼搴忚繀閫熷湴鎵懼埌琛ㄤ腑鐨勬暟鎹錛岃屼笉蹇呮壂鎻忔暣涓鏁版嵁搴撱傛湰鏁版嵁搴撹〃杈冧負綆鍗曪紝涓旀瘡涓琛ㄤ腑瀹氫箟涓婚敭綰︽潫鎴栬呭敮涓鎬ч敭綰︽潫錛屽凡緇忛棿鎺ュ壋寤轟簡緔㈠紩錛屾晠鏃犻渶鍐嶅壋寤虹儲寮曘
5. 澶勭悊鍔熻兘璁捐
5.1 涓繪帶妯″潡璁捐★細

(1)銆佺櫥褰曠郴緇熸ā鍧楋細
鍦ㄧ櫥褰曠獥浣撶晫闈涓錛屼綘鍙浠ヨ緭鍏ヤ唬鐮佸拰瀵嗙爜錛岄夋嫨浣犵殑韜浠斤紙鎿嶄綔鍛樻垨緋葷粺綆＄悊鍛橈級錛岀『璁ゅ悗灝卞彲榪涘叆涓葷晫闈㈢獥浣撱傚傛灉浣犳槸瀛︾敓錛屼笖榪樻病娉ㄥ唽錛屽彲浠ュ湪姝ょ獥浣撶晫闈涓婄偣鍑燴滄敞鍐屸濓紝鍦ㄦ敞鍐岀晫闈㈣緭鍏ユ墍瑕佹眰鐨勯」錛岀『瀹氬悗閲嶆柊榪斿洖鐧誨綍鐣岄潰錛岀敤浣犲垰娉ㄥ唽鐨勮處鍙風櫥褰曡繘鍏ヤ富鐣岄潰銆
鍦ㄤ富鐣岄潰涓鍖呭惈涓婅堪妯″潡鍥劇殑鍑犻儴鍒嗭紝鏍規嵁韜浠斤紝鍗蟲槸鐢ㄦ埛鎴栬呯＄悊鍛橈紝瀵瑰簲鏉冮檺涓嶅悓錛屽垎涓轟笉鍚岀殑涓葷晫闈錛屽嵆鐢ㄦ埛涓葷晫闈㈠拰綆＄悊鍛樹富鐣岄潰銆
錛2錛夈佺郴緇熻劇疆妯″潡鍥撅細
鐢ㄦ埛錛氬湪姝ゆā鍧楃敤鎴峰彲浠ユ煡璇銆佷慨鏀硅嚜韜娉ㄥ唽淇℃伅浠ュ強閫鍑虹櫥褰曪紝閫鍑虹郴緇熷悗灝嗚繑鍥炵櫥褰曠晫闈銆

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5.2 瀛愭ā鍧楄捐★細
5.2.1銆佺＄悊鍛樻ā鍧
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2銆佽㈢エ綆＄悊妯″潡錛氬湪姝ゆā鍧楋紝綆＄悊鍛樺彲浠ユ煡璇㈡墍鏈夎㈠崟鎯呭喌銆佸凡浠樻懼彇紲ㄥ拰鏈浠樻懼彇紲ㄧ殑璁㈠崟鎯呭喌錛岃繕鍙浠ユ寜瀛﹀彿鏌ヨ㈡煇瀛︾敓鐨勮㈢エ鎯呭喌浠ュ強鍚勭嶇粺璁′俊鎮錛屽苟鍦ㄥ︾敓鏉ヤ粯嬈懼彇紲ㄦ椂鎵ц屸滀粯嬈鋸濇搷浣溿傚彟澶栬繕鍙浠ュ湪璁㈠崟宸蹭粯嬈炬垨瀛︾敓鍙栨秷璁㈠崟鏃跺垹闄よ㈠崟銆

5.2.2銆佺敤鎴鋒ā鍧楋細
1銆佽㈢エ綆＄悊妯″潡錛氬湪姝ゆā鍧楋紝鐢ㄦ埛鍙浠ユ煡璇㈣濺紲ㄤ俊鎮鍜岃嚜韜璁㈢エ鎯呭喌銆傛煡璇㈣濺紲ㄦ儏鍐靛垎涓烘寜杞︽°佹寜鐩鐨勫湴銆佹寜璧峰嬬珯鈥旂洰鐨勭珯鏌ヨ錛屽綋鏌ヨ㈠埌鑷韜鎵鎯寵佺殑杞︾エ鏃跺嵆鍙璁㈢エ錛屼絾娉ㄦ剰棰勫畾紲ㄧ殑鐩鐨勫湴欏諱笌瀛︾敓瀹朵埂鎵鍦ㄥ煄甯傜浉絎︼紝鍚﹀垯緋葷粺涓嶅厑璁歌㈢エ錛涙煡璇㈣嚜韜璁㈢エ鎯呭喌鍖呮嫭璁㈠崟淇℃伅鍙婇噾棰濈粺璁★紝榪橀』娉ㄦ剰璁㈢エ淇℃伅涓婅佹眰鐨勫彇紲ㄦ湡闄愶紝璁㈢エ浜洪』鍦ㄨ勫畾鏈熼檺鍐呭幓鎵鍦ㄦ牎鍖虹殑紲ㄧ偣浠樻懼彇紲錛岄炬湡紲ㄧ偣宸ヤ綔浜哄憳灝嗕笉浜堝勭悊銆

2銆佺敤鎴峰皬璐村＋妯″潡錛氬湪榪欓噷錛岀敤鎴峰皢浜嗚В鏈璁㈢エ緋葷粺鐨勮㈢エ嫻佺▼鍙婄浉鍏寵勫畾鍙婄敤鎴瘋㈢エ鍚庝粯嬈懼彇紲ㄥ湴鐐圭殑淇℃伅絳夈

6. 鏁版嵁搴撳簲鐢ㄧ郴緇熺殑瀹炵幇
6.1 鏁版嵁搴撳強鍏惰〃緇撴瀯鐨勫緩絝嬶細
鍒╃敤SQLServer浼佷笟綆＄悊鍣ㄥ壋寤烘暟鎹搴揟ickets錛岀劧鍚庡壋寤鴻〃錛
1銆佸︾敓琛˙ook
create table Student
(Sno varchar(12) primary key, Sname varchar(20) not null,
Ssex varchar(4) not null, Spw varchar(12) not null, //瀵嗙爜
Sadm varchar(40) not null, //瀛﹂櫌
Sdept varchar(30) not null, Sclass numeric(4) not null,
Stel varchar(12) not null, //鐢佃瘽
Semail varchar(50) not null, Shcity varchar(30) not null //鎵鍦ㄥ湴
)錛
2銆佽濺紲ㄤ俊鎮琛═icket
create table Ticket
(Tno varchar(20) primary key, //杞︽″彿
Startcity varchar(30) not null, Starttime varchar(20) not null,
Endcity varchar(100) not null, Endtime varchar(20) not null,
Ttype varchar(20) CHECK (Ttype IN('紜搴','杞搴','紜鍗','杞鍗')),
Tickets int not null //紲ㄦ暟
);
3銆佽濺嬈＄珯嬈′俊鎮琛–itysite
create table Citysite
(Cityno numeric(8) identity(1,1), //紲ㄧ偣鍙
Tno varchar(20), City varchar(100),
Tprice decimal not null, //紲ㄤ環
primary key (Cityno,Tno),
foreign key (Tno) references Ticket(Tno) on delete cascade
)
4銆佽㈢エ鍗曡〃Book
create table Book
(Bno numeric(8) identity(1,1) primary key, Sno varchar(12),
Maketime datetime not null, judge int,
foreign key (Sno) references Student(Sno),);
5銆佽㈢エ璇︾粏淇℃伅琛˙ookno
create table Bookno
(ID numeric(8) identity(1,1) primary key,
Bno numeric(8), Tno varchar(20), City varchar(100),
Booktime varchar(20) not null, Ticketnums int not null,
Price decimal not null, //紲ㄤ環
Pickdate datetime not null, foreign key (Tno) references Ticket(Tno),
foreign key (Bno) references Book(Bno));
6銆佹搷浣滃憳琛∣perater
create table Operater
(Adname varchar(20) primary key, //鐧誨綍鐢ㄦ埛鍚
Adpw varchar(12) not null, //鐧誨綍瀵嗙爜
Opname varchar(20) not null, //鍛樺伐鐪熷疄濮撳悕
Opsex varchar(4) not null, Optel varchar(12) not null,
Opemail varchar(50) not null);
7銆佽㈢エ鐐硅〃Ticketsite
create table Ticketsite
(Siteno numeric(8) primary key identity, //紲ㄧ偣鍙
Adname varchar(20), // 紲ㄧ偣涓諱換鐧誨綍鍚
Sitetel varchar(12) not null, Siteaddr varchar(40),
foreign key (Adname) references Operater(Adname));
//涓哄畨鍏ㄨ搗瑙侊紝瀛︽牎鍚勬牎鍖鴻㈢エ鐐瑰唴瀹圭殑娣誨姞瑕佷互鐩存帴杈撳叆鏁版嵁搴撶殑鏂瑰紡榪涜
insert into Ticketsite(Adname,Sitetel,Siteaddr) values('linyp','870432','榫欐礊鏍″尯琛屾斂妤205')
insert into Ticketsite(Adname,Sitetel,Siteaddr) values('admin','87084432','澶у﹀煄鏍″尯E鍖205')
6.2 鍒涘緩琛ㄧ殑鐩稿叧瑙嗗浘錛
1銆佸壋寤篤_Book瑙嗗浘,寰楀埌瀵逛簬鏌愮嶈濺紲ㄧ殑璁㈢エ浜烘暟鍜岃㈢エ寮犳暟
create view V_Book(Tno,stu_no,sumticket)
as
select Tno,count(distinct Sno),sum(Ticketnums) from Bookno,Book
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6.3 鍚勮〃鍏崇郴鍥撅紝

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C. 大數據的常見處理流程

大數據的常見處理流程

具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。

採集

大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。

在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

導入/預處理

雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。

導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

統計/分析

統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。

統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

挖掘

與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

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