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对大数据的认识及理解，数据库设计中的 9 大常见错误

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一、对大数据的认识及理解

大数据是一种信息资产，它由大量的、多样化的、高速的数据组成，这些数据通过分析和处理，可以揭示出深刻的洞见和趋势。

大数据的规模巨大。它涵盖了从普通的个人数据（如社交媒体活动、在线购物行为）到复杂的组织数据（如公司财务报告、产品库存数据）的所有方面。这种数据的规模和范围使得我们可以从更广阔的视角来观察和分析现象，从而得到更深入、更全面的理解。

大数据的多样性。它不仅包括结构化数据（如数据库中的数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）。这种多样性使得我们可以从各种不同的角度来审视和理解现象，从而得到更丰富、更全面的信息。

大数据的处理速度很快。随着数据量的增长，处理和分析这些数据的时间也在不断缩短。这使得我们可以实时地获取和分析数据，从而得到最新的、最准确的信息。

通过大数据分析，我们可以得到深刻的洞见和趋势。这不仅可以帮助我们更好地理解现象，还可以帮助我们预测未来，做出更明智的决策。例如，通过分析用户的购物行为和社交媒体活动，商家可以预测用户的购买需求，从而提供更精准的商品推荐。

数据的应用场景：

1、电子商务：通过收集用户消费习惯、季节和产品生命周期的数据，建立算法模型来确定下一个月、几个月甚至一年的消费者需求，提高订单转化率。同时，还可以给买家贴标签，建立人群画像，针对不同人群精准投放广告和优惠券。

2、医疗保健：医生可以根据患者的症状和检查结果，结合自身经验得出结论，最终提供相应的治疗方案。同时，通过病理分析模型确定病因，并提供具体的治疗方案。即使在医疗保健不发达的地区，也可以通过输入患者的症状和医疗记录，享受高级医生的服务。

3、信号灯调度：科学的信号灯安排可以提高已有道路的通行能力，降低交通事故率。例如，政府可以依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低50%以上的交通事故率。

4、航班和铁路运输：大数据可以帮助机场和铁路有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。同时，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。

5、教育：教育大数据可以帮助改善教育教学，提高重大教育决策制定和教育改革方面的效率。例如，通过分析学生的考试、课堂表现、师生互动、校园设备使用等数据，可以为每个学生提供个性化的教育方案。

二、数据库课程设计心得体会范文

　　通过数据库课程设计的完成，我们从中获得了不少的感慨，通过对所学知识的体会，能够明显感觉到自己比以往进步了不少。以下是由我为大家整理的“数据库课程设计心得体会范文”，仅供参考，欢迎大家阅读。

　　数据库课程设计心得体会范文（一）

　　在我看来，数据库课程设计主要的目标是利用课程中学到的数据库知识和技术较好的开发设计出数据库应用系统，去解决各行各业信息化处理的要求。通过这次的课程设计，可以巩固我们对数据库基本原理和基础理论的理解，掌握数据库应用系统设计开发的基本方法，进一步提高我们综合运用所学知识的能力。

　　当我们这组决定做大学生就业咨询系统时，我们并没有着手写程序。而是大家一起商量这个系统概述、系统目标、系统需求、业务流程分析、数据流程分析和数据词典。当这些都准备好了之后，我们进行模块的分工。每个人都有自己的模块设计，而且写出来的代码要求可以实现相应模块的功能，得到理想的效果。当每个人都把自己的分工做好了，最后会由一个人把这些全部组合搭建在一起。我们使用的是html和php相互嵌套使用，当一个系统做好了之后，我会好好地把程序都看一遍，理会其中的奥秘。

　　我所负责的是数据库的备份和还原还有一些界面的实现。还记得自己刚接触html的时候，觉得很感兴趣，所以有一段时间几乎到了痴迷的程度。然而php是我刚接触不久的一种编程语言。不过觉得它的功能真的很强大，可以开发出很多大型的系统。但是在做备份和还原的时候，要考虑的东西还是很多的。当我遇到错误的时候，感到很受打击。值得欣慰的是，在同学的帮助和大量参考书的查阅下，我把自己的模块做好了。这就是我收获最大的地方。而且，我明白了遇到困难永不放弃的重要性，我知道了团队合作的重要性，我领悟了只有坚持不懈才会取得胜利。

　　知识的获得是无止境的，只要你想学，只要你行动，没有什么会难倒我们的。回首这一个多星期的课程设计，我很欣慰。因为我有了动力，有了勇气。谢谢老师对我们的不懈帮助，谢谢学校给了我们这一次实践的机会，也谢谢组员们的关怀。这些美好的回忆美好的东西将永远伴随着我。

　　数据库课程设计心得体会范文（二）

　　本次课程设计，使我对《数据结构》这门课程有了更深入理解。《数据结构》是一门实践性较强课程，为了学好这门课程，必须在掌握理论知识同时，加强上机实践。

　　我课程设计题目是线索二叉树运算。刚开始做这个程序时候，感到完全无从下手，甚至让我觉得完成这次程序设计根本就是不可能，于是开始查阅各种资料以及参考文献，之后便开始着手写程序，写完运行时有很多问题。特别是实现线索二叉树删除运算时很多情况没有考虑周全，经常运行出现错误，但通过同学间帮助最终基本解决问题。

　　在本课程设计中，我明白了理论与实际应用相结合重要性，并提高了自己组织数据及编写大型程序能力。培养了基本、良好程序设计技能以及合作能力。这次课程设计同样提高了我综合运用所学知识能力。并对VC有了更深入了解。《数据结构》是一门实践性很强课程，上机实习是对学生全面综合素质进行训练一种最基本方法，是与课堂听讲、自学和练习相辅相成、必不可少一个教学环节。

　　上机实习一方面能使书本上知识变“活”，起到深化理解和灵活掌握教学内容目；另一方面，上机实习是对学生软件设计综合能力训练，包括问题分析，总体结构设计，程序设计基本技能和技巧训练。此外，还有更重要一点是：机器是比任何教师更严厉检查者。因此，在“数据结构”学习过程中，必须严格按照老师要求，主动地、积极地、认真地做好每一个实验，以不断提高自己编程能力与专业素质。

　　通过这段时间课程设计，我认识到数据结构是一门比较难课程。需要多花时间上机练习。这次程序训练培养了我实际分析问题、编程和动手能力，使我掌握了程序设计基本技能，提高了我适应实际，实践编程能力。总来说，这次课程设计让我获益匪浅，对数据结构也有了进一步理解和认识。

　　数据库课程设计心得体会范文（三）

　　一周的课程设计结束了，在这次的课程设计中不仅检验了我所学习的知识，也培养了我如何去把握一件事情，如何去做一件事情，又如何完成一件事情的方法和技巧。在设计过程中，和同学们相互探讨，相互学习，相互监督。我学会了运筹帷幄，学会了宽容，学会了理解，也学会了做人与处世，这次课程设计对我来说受益良多。

　　课程设计是我们专业课程知识综合应用的实践训练，着是我们迈向社会，从事职业工作前一个必不少的过程。“千里之行始于足下”，通过这次课程设计，我深深体会到这句千古名言的真正含义。我今天认真的进行课程设计，学会脚踏实地迈开这一步，就是为明天能稳健地在社会大潮中奔跑打下坚实的基础。我这次设计的科目是数据结。

　　数据结构，是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象（数据元素）以及它们之间的关系和运算等的学科，而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。“数据结构”在计算机科学中是一门综合性的专业基础课。数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的一门核心课程。数据结构这一门课的内容不仅是一般程序设计（特别是非数值性程序设计）的基础，而且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统及其他系统程序的重要基础。通过这次模具设计，我在多方面都有所提高。

　　在界面设置中使用函数调用while。其中文本显示颜色和背景颜色都可以任意按照自己的喜好，任意改变，但改变的时候必须采用标准英文大写，同时在制作显示菜单的窗口，大小根据菜单条数设计。最后采用printf输出程序设计界面。

　　这次的程序软件基本上运行成功，可以简单的建立链式循环链表，并进行输出，及循环语句的运用和选择语句的控制。由于时间和知识上的限制，使得程序规模相对较小，即功能还不很全面，应用也不很普遍。原来C语言可是涉及很多知识，而不是枯燥无聊的简单的代码部分而已，利用C语言方面的知识，我们可以设计出更完善的软件。

　　通过这次的课程设计，更是让我深刻认识到自己在学习中的不足，同时也找到了克服这些不足的方法，这也是一笔很大的资源。在以后的时间中，我们应该利用更多的时间去上机实验，加强自学的能力，多编写程序，相信不久后我们的编程能力都会有很大的提高能设计出更多的更有创新的作品。

数据库设计中的9大常见错误

原创2019-04-0212:03·InfoQ

作为数据库设计人员，当我们负责数据库项目时，在数据库设计以及把数据库部署到生产环境的过程中可能会遇到一些挑战。

其中一些问题不可避免，也无法控制。但是，其中相当一部分可以追溯到数据库设计本身的质量。我们在初步阶段所做的决定会对数据库最终的工作情况有深远的影响。

糟糕的预规划如果我们要建一所房子，我们不会聘请一位工程承包商，然后马上就要求他们开始打地基。这会导致灾难发生。至少，我们需要就建房计划和蓝图达成一致。数据库设计也一样。我们规划得越好，设计的输出质量就越高。

好的数据库是深思熟虑的结果，而不是临时想法的集合。糟糕的设计规划会导致结构性问题，该数据库一旦推出后，要解决这些问题是相当昂贵的。我们不可能总是能预测到数据库会遇到的所有问题，但是好的规划确保我们可以把问题减少到只有那些真正无法避免的问题。

未能理解数据的用途创建数据库的目的相当广泛。从存储个人私人信息的小型数据库到处理海量信息的大规模企业数据库。设计人员必须明白数据库的目的所在，以便用最符合这些目标的方式来设计。

要问的关键问题包括：数据的性质、数据获得的方式、数据存储和检索的频率、数据的规模、使用数据的应用程序是什么。在工作日结束时手动输入数据的数据库和实时捕获并自动存储数据的复杂的行业数据库不能用同一种设计模型。

设计的关键是确保数据效率、可用性和安全性的（请参考PostgreSQL安全）。忽略数据的目的将导致设计看上去符合所有的条条框框，但实际上是不健全的。

规范化不足数据库设计不是一个严格确定的过程。两个遵循同样设计规范的开发人员最终可以设计出两个截然不同的数据库。这主要是因为任何软件工程项目都固有的创造性。尽管如此，设计的一些核心原则对确保数据库以最佳方式运行至关重要。其中之一就是规范化。规范化指的是用于把表分解成组成部分的技术。我们执行该操作，直到我们让每一张表只表示一种事物，而列描述该表所代表的项的属性。规范化是一种古老的计算概念，已经有30多年的历史了。事实上，SQL主要用于读取和操作规范化数据集。为了理解规范化，有必要了解SQL的工作原理。

SQL本质上是一种迭加式语言，适用于轻松创建结果集或值集。使用FROM子句，我们可以从一张表中提取数据，并使用JOIN把数据添加到另一张表的内容中。我们可以使用几乎无限数量的表来生成我们需要的数据。SQL的迭加能力对数据库开发和性能来说都至关重要。

当索引与键值完全同步时，索引效果最佳。当我们必须使用LIKE、CHARINDEX、SUBSTRING及类似命令来解析值与列值的组合时，SQL范式遭到破坏，数据可搜索性变差。

因此，规范化我们的数据库对简化开发和始终如一的高性能至关重要。尽管如此，规范化还是有很多层次的，而且存在过度规范化的数据库。良好的规范化平衡了记录插入、更新、查询和删除的需求。采用最广泛的最佳实践是，数据库必须至少规范化到第三范式（ThirdNormalForm，简称3NF）。但是，第四（4NF）和第五（5NF）范式也相当有用，容易理解，也值得我们努力了解如何使用它们。

冗余记录冗余表和字段对数据库设计人员和管理员来说是噩梦。它们需要占用系统资源才能保持安全、更新和备份。当我们讨论十多个记录时，冗余记录也许看起来不多。但是，在大型数据库中，冗余字段可以是数千个或数百万个，计算资源开销很大。它们不必要地增加了数据库的规模，降低了效率，增加了数据崩溃的风险。

当然，有时候冗余也许是必要的，但是，这应该是例外，而不是规则。即使允许冗余，也应当清楚地记录理由，以确保将来该理由不再有效时，数据库管理员可以删除冗余。

糟糕的索引有时候，用户或应用程序可能需要查询一张表中的多个列。随着表中行的数量的增长，用于完成这些查询的时间也在稳步增加。为了加速查询并减少表规模的影响，谨慎的做法是索引表的列，以便在调用SELECT查询时，每个列中的条目几乎可以立即获得。

不幸的是，加速SELECT函数通常会导致更常规的INSERT、UPDATE及DELETE命令的性能恶化。这很大程度上是因为索引本身必须不断地与数据库的内容保持同步，而这又意味着大量的数据库引擎开销。因此，具有讽刺意味的是，我们加速SELECT查询的尝试可能导致整个数据库变慢。这是过度索引的经典案例。

对所有列只提供一个索引，并且该索引和查询表所用到的主键不同，这种方法可以解决这个问题。我们也可能按最常用到最不常用对列进行排序。索引始终是一个微妙的平衡，归根结底要用对。

所有域值的一个表包罗万象的域表不是数据库设计的最佳方法。请记住，关系数据库的构建思想：数据库中的每个对象只代表一个事物。任何数据集所代表的事物都不应该含糊不清。通过查看主键、表名、列名和关系，我们应该可以快速解读数据集的意义。尽管如此，对于数据库设计，一种挥之不去的误解是，表越多，数据库就越混乱越复杂。

通常，把几张表压缩到一张表中就是简化设计的原理。这听上去是个好主意，但是，通常得到的是效率低下且难以操作的数据库。SQL代码将变得很长，难以阅读，也不自然。这将把两种截然不同的东西混在一起。乍一看，域表看起来像一个抽象的文本容器。从实现的角度来看，这是正确的，但是，这不是设计数据库的最好方法。

作为规范化过程的一部分，隔离和分解数据最终形成每一行只代表一个事物。每个域表与所有其他域表都不同。

多个域表的最终结果是：

使用在查询中的数据变得更容易。可以更自然地用外键约束来验证数据，这对单域表设计来说是不切实际的。我们可以用单域表来做，但是每张表所需的键将使维护变成雷区。无论何时我们需要添加与某个对象相关的更多数据，该任务就像添加一个或多个列那样简单。小型域表可以放入硬盘的单个页中，而不像大型域表需要分散在多个硬盘分区中。表存放在单个页中意味着可以用单次硬盘读来完成数据提取。拥有多个域表并不妨碍我们对所有行使用一个编辑器。域表最有可能拥有相同的底层用法/结构。糟糕的或不一致的命名约定数据库设计人员和开发人员常常把他们的角色完全看作是技术角色。非技术方面（如遵守命名约定）往往被推到优先级列表的较低位置，或者甚至完全被忽略。这可能是个灾难性的错误。

命名也许是设计人员自行决定的，但是，事实上，它是数据库文档的第一个也是最重要的元素（我们接下来将探讨文档错误）。数据库设计人员应该把他们的工作看作是在他们换了雇主或角色之后还将继续存在的东西。命名约定的目的是，让没有完全参与该项目的人也能比较容易地快速理解表和列的内容。未来的管理员、开发人员或用户不应当必须看完长长的文档才能理解某个表名或列名的意义。表如何命名的具体细节并未得到业界的一致同意。

最重要的是一致性。一旦我们遵循某个特定的风格来命名对象，那么在整个数据库中要坚持使用它。表名必须尽可能是表所代表的内容的完整或简约描述，而列名应该清楚地表明其所代表的信息。对于简单数据库，这并不难。但是，一旦我们构建彼此引用的表，事情就变得复杂了。严格遵循命名约定始终是正确的方向。

这样的约定包括没有列或表名的字符长度限制，以消除使用不易理解或记忆的首字母缩略词的需要。如列名CUST_DSCR，任何人读到这个名字都将不得不猜测该列包含的内容。CUSTOMER_DESCRIPTION则是个更好的列名，没有迫使读者展开他们的想象力。

避免冗余：在一张名为“Students（学生）”的表中，我们不必把列命标成StudentName、StudentAddress或StudentGrade，因为Name、Address和Grade已经足够了。还有，不要使用保留字。用“Index”来标记某列会让人困惑，也会成为错误的来源。可以用一个描述性的前缀，如StudentIndex。

糟糕的文档如果数据库开发人员和设计人员在确定命名约定的优先级上碰到问题，那么他们在文档方面就会存在更大的问题。对于开发人员来说，文档有时感觉像是开发过程中一个微不足道的非必要方面。然而，很多在其他方面设计优秀的数据库已经牺牲在糟糕文档的祭坛上。糟糕的文档极大地抑制了故障排除、结构改进、升级和连续性。

数据库设计人员必须始终想象他们会在某个时刻不再参与对该数据库的支持。文档应该让其他人容易接手数据库设计、开发或管理。良好的文档必须包含列、表、关系和约束的定义，使之清楚地表明每个元素应该如何使用。如果我们可以包含示例以说明预期值，那么效果会更好。

有些设计人员会使用糟糕的文档作为确保工作安全性的一种手段，即除了他们之外，没有人能完全理解该数据库。这是一种短视和注定失败的策略，因为这几乎总是导致管理层看透设计人员的意图。糟糕的文档还让我们作为设计人员多年后返工或改进这些代码变得非常困难。

测试不充分我们可以仔细地完成世界级数据库设计所要求的所有步骤。但是，如果我们没有对数据库进行严格的测试，那么我们将陷入黑暗之中。不幸的是，当项目延期时，测试阶段受到的影响最大。这是弄巧成拙，因为一个快速通过的数据库会立即被错误及不一致性所困扰，而这些错误应该很容易在测试阶段被识别和解决。

一个满是缺陷的数据库不会让用户和管理员喜欢，即使最终修复了错误，我们也摆脱不了不好的名声。在数据库上线前，进行深入而广泛地测试，这将大大减少部署到生产环境中后产生的故障的数量和规模。良好的测试不会找到每个错误，但是肯定有助于摆脱大多数错误。

结论数据库开发和设计是任何数据密集型项目的核心，这些项目几乎包含了所有业务应用程序。因此，设计过程应该始终在此上下文中进行审查。本文中列出的设计错误一开始会被看作是小而不起眼的问题。然而，最终，它们会极大地降低数据库性能并且修复成本高昂。要从一开始就正确地做事，增加构建非常适合其预期目的数据库的几率。

阅读英文原文：9oftheMostCommonMistakesinDatabaseDesign