dm数据库设计(dm数据库安装及使用)

编程知识 23
本篇文章给大家谈谈dm数据库设计,以及dm数据库安装及使用对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 DM数据库迁移到Oracle需要注意什么? 如何迁移? 将数据从MySQL迁移到Oracle的注意事项,有如下几点1.自动增长的数据类型处理MYSQL有自动增长的数据类型,插入记录时不用操作此字段,会自动获得数据值。ORACLE没有自动增长的数据类型,需要建立一个自动增长的序列号,插入记录时要把序列号的下一个值赋于此字段。

本篇文章给大家谈谈dm数据库设计,以及dm数据库安装及使用对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

DM数据库迁移到Oracle需要注意什么? 如何迁移?

将数据从MySQL迁移到Oracle的注意事项,有如下几点

1.自动增长的数据类型处理

MYSQL有自动增长的数据类型,插入记录时不用操作此字段,会自动获得数据值。ORACLE没有自动增长的数据类型,需要建立一个自动增长的序列号,插入记录时要把序列号的下一个值赋于此字段。

CREATE SEQUENCE 序列号的名称 (最好是表名+序列号标记)

INCREMENT BY 1 START WITH 1 MAXVALUE 99999 CYCLE NOCACHE;

INSERT 语句插入这个字段值为: 序列号的名称.NEXTVAL

2. 单引号的处理

MYSQL里可以用双引号包起字符串,ORACLE里只可以用单引号包起字符串。在插入和修改字符串前必须做单引号的替换:把所有出现的一个单引号替换成两个单引号。当然你如果使用 Convert Mysql to Oracle工具就不用考虑这个问题

3.长字符串的处理

在ORACLE中,INSERT和UPDATE时最大可操作的字符串长度小于等于4000个单字节, 如果要插入更长的字符串, 请考虑字段用CLOB类型,方法借用ORACLE里自带的DBMS_LOB程序包。插入修改记录前一定要做进行非空和长度判断,不能为空的字段值和超出长度字段值都应该提出警告,返回上次操作。

4. 翻页的SQL语句的处理

MYSQL处理翻页的SQL语句比较简单,用LIMIT 开始位置, 记录个数。ORACLE处理翻页的SQL语句就比较繁琐了。每个结果集只有一个ROWNUM字段标明它的位置, 并且只能用ROWNUM100, 不能用ROWNUM80。

5. 日期字段的处理

MYSQL日期字段分DATE和TIME两种,ORACLE日期字段只有DATE,包含年月日时分秒信息,用当前数据库的系统时间SYSDATE, 精确到秒。

日期字段的数学运算公式有很大的不同。

MYSQL找到离当前时间7天用:DATE_FIELD_NAME SUBDATE(NOW(),INTERVAL 7 DAY)

ORACLE找到离当前时间7天用:DATE_FIELD_NAME SYSDATE - 7;

6. 字符串的模糊比较

MYSQL里用 字段名 like '%字符串%',ORACLE里也可以用 字段名 like '%字符串%' 但这种方法不能使用

索引, 速度不快,用字符串比较函数 instr(字段名,'字符串')0 会得到更精确的查找结果。

7. 空字符的处理

MYSQL的非空字段也有空的内容,ORACLE里定义了非空字段就不容许有空的内容。按MYSQL的NOT NULL来定义ORACLE表结构, 导数据的时候会产生错误。因此导数据时要对空字符进行判断,如果为NULL或空字符,需要把它改成一个空格的字符串。

Oracle移植到mysql注意事项

客户用的数据库是mysql,而研发好的产品支持oracle,我们必须把数据库环境从oracle移植到mysql。在移植的过程中碰到了下面一些问题,如果我们在最初的设计、编码过程中注意数据库的移植性,这种情况下可以完全不需要作额外工作。

一、数据库环境从oracle移植到mysql碰到的问题。

1、 大小写敏感的区别(如果服务器OS是linux)。

在oracle中一般情况下不区分大小写。有时候我们在使用oracle不注意大小写的问题,表名和字段名不加双引号是不区分大小写的,像这样:insert into tableName 和 insert into TABLENAME效果是一样的,用工具导出创建/数据初始化脚本,得到的结果一般表名和字段名转化成了大写。

但在MySQL中,所使用操作系统的大小写敏感性决定了数据库名和表名的大小写敏感性。数据库对应数据目录中的目录,数据库中的每个表至少对应数据库目录中的一个文件(也可能是多个,取决于存储引擎)。

因此,使用数据库或表实际上是操纵这些文件(夹),所以使用操作系统的大小写敏感性决定了数据库名和表名的大小写敏感性。在以linux为内核的操作系统中是大小写敏感的。

解决办法,是把mysql的数据库名和oracle的大小写保持一致,表名与应用程序中sql字符串中的表名保持

一致,如果应用程序中字段名用了双引号,那请把sql中的字段名大小写与双引号里的字符保持一致。如果

你的应用程序所引用的表名、字段没有统一大小写,那麻烦就大了。

2、保留字的区别。

像sql语言的函数名(如:inteval,show)等是保留字。Oracle中保留字是可以作为表名和字段名,并且不影响使用,但mysql中保留字是不能作为表名和字段名,如果使用会报语法错误。

解决办法,把sql语句中的保留字用‘`'符号引起来,这个符号位于键盘的tab键上面;如果是字段名还有另外一种方法tablename.字段名。像这样:

insert into tablename (id, `interval`) value(…..

insert into tablename (id, tablename.inteval) value(…..

3、自动增长类型的区别。

Oracle有sequence,mysql中没有,但有auto_increment属性。

解决办法是把Oracle中sequence转换成使用auto_increment属性,某些情况可能还有一种办法可以解决问题,新建一个独立的表用来专门记录自动增长型的数据。

4、数据类型的区别。

在mysql中没有像oracle中的varchar2、number,mysql有与之对应的varchar、numeric,当然在oracle中没有mysql的time类型。

解决办法是替换。

5、索引长度限制的区别。

从MySQL 4.1.2开始,MyISAM和InnoDB表索引长度支持1000字节,也就是说索引字段的长度不能超过1000字节,如果超过会报这样的错:

ERROR 1071 (42000): Specified key was too long; max key length is 1000 bytes。

如果是UTF-8编码,相当于333个字符的长度(因为UTF8一个字符占3个字节)。Oracle的索引长度限制比mysql要宽松得多。

解决办法:就不必要多说了,要么改索引的定义,要么改字段的定义长度。

二、为了数据库的兼容性我们应该注意些什么。

数据库的兼容性应该是数据库设计应该重视的一个问题,因为有时候客户存在已经在用的数据库,并且

不希望同时维护两个数据库,这样的话兼容多种数据库还能成为产品的一个卖点。

作到数据库的兼容性关键是遵守标准用法。

1、遵守标准用法,尽量不使用某种数据库特有的用法。

如msyql的‘`'符号的用法,再比如,很多人有这种用法,在使用oracle开发的时候创建sequence,往表中插数据之前先SELECT seq.nextval FROM DUAL;,然后把查询得到的值作为value插入表中,这种用法没法适应没有sequence的数据库,每个数据库都有自

动增长型的用法,如果需要使用就应该完全地使用。

再举个例子,不同的数据库对分页查询作了扩展,postgresql有offset,limit,oracle就没有。

2、保留字。

要求数据库设计者尽量不使用保留字作表名和字段名。也有很多人有这种用法,在表名和字段名前加‘_',

像这样:create table _tablename ( _id integer)。这样永远不会出现保留字引起的问题。

3、避免数据库大小写敏感的问题。

选择数据库表名和字段名采用大写还是小写,并且在数据库的设计和编码过程中完全统一。

当使用 Convert Oracle to Mysql 工具时,请注意“名称转换为大写”这个选项的控制。

企业如何更好的搭建数据仓库?

0 引 言

随着计算机应用的深入,大量数据存储在计算机中,信息的存储、管理、使用和维护显得越来越重要,而传统的数据库管理系统很难满足其要求。为了解决大数据量、异构数据集成以及访问数据的响应速度问题,采用数据仓库技术,为最终用户处理所需的决策信息提供有效方法。

1 数据仓库

数据仓库是为管理人员进行决策提供支持的一种面向主题的、集成的、非易失的并随时间而变化的数据集合。数据仓库是一种作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。

从目前数据仓库的发展来讲,数据可以存放于不同类型的数据库中,数据仓库是将异种数据源在单个站点以统一的模型组织的存储,以支持管理决策。数据仓库技术包括数据清理、数据集成、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)。OLAP是多维查询和分析工具,支持决策者围绕决策主题对数据进行多角度、多层次的分析。OLAP侧重于交互性、快速的响应速度及提供数据的多维视图,而DM则注重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息。OLAP的分析结果可以给DM提供分析信息,作为挖掘的依据;DM可以拓展OLAP分析的深度,可以发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。OLAP是联机分析处理,DM是通过对数据库、数据仓库中的数据进行分析而获得知识的方法和技术,即通过建立模型来发现隐藏在组织机构数据库中的模式和关系。这两者结合起来可满足企业对数据整理和信息提取的要求,帮助企业高层做出决策。在欧美发达国家,以数据仓库为基础的在线分析处理和数据挖掘应用,首先在金融、保险、证券、电信等传统数据密集型行业取得成功。IBM、oracle、Teradata、Microsoft、Netezza和SAS等有实力的公司相继推出了数据仓库解决方案。

近几年开始流行“分布式数据仓库”,是在多个物理位置应用全局逻辑模型。数据被逻辑地分成多个域,但不同位置不会有重复的数据。这种分布式方法可以为不同的物理数据创建安全区域,或为全球不同时区的用户提供全天候的服务。此外,有由Kognitio发起数据仓库托管服务,即DBMS厂商为客户开发和运行数据仓库。这种最初出现在业务部门,业务部门购买托管服务,而不是使用企业内IT部门提供的数据仓库。

2 数据挖掘技术

数据挖掘(DataMining),又称数据库中的知识发现(KnoWledge Discoveryin Database,KDD),是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值并最终可为用户理解的模式过程。它是数据库研究中的很有应用价值的新领域,是人工智能、机器学习、数理统计学和神经元网络等技术在特定的数据仓库领域中的应用。数据挖掘的核心模块技术历经数十年的发展,其中包括数理统计、人工智能、机器学习。从技术角度看,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。从商业应用角度看,数据挖掘是崭新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理,从中提取辅助商业决策的关键知识。

从技术角度讲,数据挖掘可应用于以下方面:

(1)关联规则发现是在给定的事物集合中发现满足一定条件的关联规则,简单来讲,就是挖掘出隐藏在数据间的相互关系,为业务主题提供指导。

(2)序列模式分析和关联规则发现相似,但其侧重点在于分析数据间的前后关系。模式是按时间有序的。序列模式发现是在与时间有关的事物数据库中发现满足用户给定的最小支持度域值的所有有序序列。

(3)分类分析与聚类分析,分类规则的挖掘实际上是根据分类模型从数据对象中发现共性,并把它们分成不同的类的过程。聚类时间是将d维空间的n个数据对象,划分到k个类中,使得一个类内的数据对象间的相似度高于其他类中数据对象。聚类分析可以发现没有类别标记的一组数据对象的特性,总结出一个类别的特征。

(4)自动趋势预测,数据挖掘能自动在大型数据库里面寻找潜在的预测信息。一个典型的利用数据挖掘进行预测的例子就是目标营销。数据挖掘工具可以根据过去邮件推销中的大量数据找出其中最有可能对将来的邮件推销作出反应的客户。

3 联机分析(OLAP)处理技术

联机分析(OLAP)是数据仓库实现为决策提供支持的重要工具,是共享多维信息,针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来,能够真正为用户所理解,并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术(OLAP委员会的定义)。OLAP的特性包括:①快速性:系统应能在5s内对用户的大部分分析要求做出反应;②可分析性:能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析;⑨多维性:多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据的多维视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持;④信息性:系统应能及时获得信息,并能管理大容量信息。

OLAP的数据结构是多维,目前存在方式:①超立方结构(Hypercube),指用三维或更多的维数来描述一个对象,每个维彼此垂直。数据的测量值发生在维的交叉点上,数据空间的各部分都有相同的维属性(收缩超立方结构。这种结构的数据密度更大,数据的维数更少,并可加入额外的分析维);②多立方结构(Multicube),即将超立方结构变为子立方结构。面向某特定应用对维分割,它具有强灵活性,提高了数据(特别是稀疏数据)的分析效率。分析方法包括:切片、切块、旋转、钻取等。

OLAP也被称为共享的多维数据的快速分析FASMI,应用在数据密集型行业,如市场和销售分析、电子商务的分析、基于历史数据的营销、预算、财务报告与整合、管理报告、利益率、质量分析等。

4 小 结

采用数据仓库的数据挖掘及联机分析技术实现的决策支持系统,是弥补传统辅助决策系统能力不足的有效途径,具有重要的现实意义。

DM数据库怎么建实例

collection.find().toArray(function(err,docs){

console.log(docs);

//将数据显示到网页上

// console.log('1'+docs[0].name);

// $('#question').append('div'+docs+'/div');

// document.getElementById("editLevels").value =docs;

什么是DM设计

DM是英文Direct Mail advertising的省略表述,直译为“直接邮寄广告”,即通过邮寄、赠送等形式,

将宣传品送到消费者手中、家里或公司所在地。亦有将其表述为Direct Magazine advertising(直投杂志广告。

扩展资料

DM设计的流程

1、DM

不同于其他传统广告媒体,它可以有针对性地选择目标对象,有的放矢,减少浪费。

2、DM是对事先选定的对象直接实施广告,广告接收者容易产生其他传统媒体无法比拟的优越感,使其更自主关注产品。

3、一对一地直接发送,可以减少信息传递过程中的客观挥发,使广告效果达到最大化。

4、不会引起同类产品的直接竞争,有利于中小型企业避开与大企业的正面交锋,潜心发展壮大企业。

5、可以自主选择广告时间、区域,灵活性大,更加适应善变的市场。

6、想说就说,不为篇幅所累,广告主不再被“手心手背都是肉,厚此不忍,薄彼难为”困扰,可以尽情赞誉商品,让消费者全方位了解产品。

参考资料来源  百度百科-DM广告

                        百度百科-DM创意卡片设计

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