DB31/651—2020
数据中心机房单位能源消耗限额
The norm of Data center Unit Energy Usage Effectiveness
（报批稿）
上
海
市
地
方
标
准
2020-××-××实施
目次
前言 ............................................................................................................................................................... II 1范围 (1)
2规范性引用文件 (1)
3术语和定义 (1)
4 技术要求 (2)
4.1已建数据中心机房单位能耗的限定值 (2)
4.2新建数据中心机房单位能耗限值的准入值 (2)
4.3数据中心单位能耗限值的先进值 (2)
4.4 数据中心单位能耗限值的修正 (3)
5统计范围和计算方法 (3)
5.1统计范围 (3)
5.2计算方法 (3)
6节能管理与措施 (4)
6.1节能基础管理 (4)
6.2节能技术管理 (4)
附录A(资料性附录) (6)
前言
本标准4.1和4.2为强制性条款，其余为推荐性条款。
本标准依据GB/T 1.1-2009《标准化工作导则第1部分：标准的结构和编写》给出的规则进行起草。
本标准的附录A、附录B为资料性附录。
本标准由上海市改革与发展委员会、上海市经济与信息化委员会、上海市技术质量监督局提出。
本标准起草单位：上海市计量测试技术研究院、IBM国际商业机器有限公司、上海华东电脑系统工程有限公司、世图兹空调技术服务(上海)有限公司、上海盛大网络发展有限公司、上海银基信息科技股份有限公司。
本标准主要起草人：廉云、王海峰、张翼祥、周晓伟、沈忱恩、陈戈、郭振、孙兰、张伟、叶迎、姜阳。
本标准为首次发布。
数据中心机房单位能源消耗限额
1范围
本标准规定了数据中心机房单位能源消耗（以下简称能耗）限额的术语和定义、技术要求、统计范围和计算方法、节能管理与措施。
本标准适用于上海地区已建和新建数据中心机房单位能耗的计算、控制和考核，数据中心的规模限定在主机房面积≥200m2或者不间断电源系统（UPS）容量≥400KVA的范围。
本标准不适用于依据GB50174设计的C级数据中心。
2规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB17167 用能单位能源计量器具配备和管理通则
GB50174 电子信息系统机房设计规范
GB/T 2589 综合能耗计算通则
GB/T 12723单位产品能源消耗限额编制通则
GB/T 15316 节能监测技术通则
3术语和定义
下列术语和定义适用于本标准。
3.1数据中心：Data Center
数据中心是根据特定工艺设计的场地内安置生产系统的信息技术（IT）关键设备，并配备相关的辅助生产系统IT基础设施，以实现数据信息的集中计算、处理、存储、传输、交换、管理等功能。
3.2 IT关键设备：Critical IT Equipment
数据中心内IT关键设备直接能源能耗指是部署在数据中心内用于数据信息计算、处理、存储、传输、交换的计算机设备、网络设备、服务器设备、存储设备等的直接能源能耗。。
3.3 IT基础设施：IT Infrastructure
IT基础设施是数据中心辅助生产系统的设施设备，为IT关键设备提供安全、稳定和可靠运
行保障的供配电设备、UPS不间断电源设备、照明设备、空调设备、消防设备、监控设备和智能化设备等。
3.4电能使用效率（PUE）：Power Usage Effectiveness
评价数据中心电能使用效率的一种方法，PUE是数据中心消耗的所有电能与IT关键设备使用的电能之比，单位为百分比（%）。
3.5数据中心机房单位能耗（DCP）值：Data Center Unit Energy Usage Effectiveness
数据中心总输入能耗与数据中心内IT关键设备直接用于数据信息计算、处理、存储、传输、交换的能耗之比值，单位为百分比（%）。
4 技术要求
4.1已建数据中心机房单位能耗的限额限定值
已经建成并投入使用的现有数据中心机房，其单位能耗（DCP）的限额限定值应符合表1的要求。
表1：现有数据中心单位能耗限额限定值
4.2新建数据中心机房单位能耗限值的限额准入值
新建数据中心，其单位能耗DCP的限额准入值应符合表2的要求。
表2：新建数据中心单位能耗限额准入值
4.3数据中心单位能耗限值的限额先进值
数据中心机房的运行维护,管理者应通过节能技术改造和加强节能管理，使单位能耗DCP限额限值达到表3的限额先进值要求。
表3：数据中心单位能耗限额先进值
4.4 数据中心单位能耗限额限值的修正
依据GB50174设计的A级数据中心，其单位能耗（DCP）限额限定值的修正系数为0.9。
5统计范围和计算方法
5.1统计范围
5.1.1数据中心总输入能耗
包含用于数据中心生产系统和辅助生产系统的输入总能耗。即IT关键设备正常运行所需要的全部能耗；以及为了保证IT关键设备正常运行所需要的全部能耗，包括电网供配电的电力耗电和无功损耗、制冷系统耗电及其他辅助设施耗电以及发电机系统的柴油消耗等非再生能源消耗。
上述内容的涉及范围既包括数据中心主机房区域，也包括支撑数据中心正常运行的辅助区和支持区。
数据中心各种能源最终可以转换成标煤，其转换参照本标准附录A规定执行。
5.1.1.1供配电系统耗电
在向数据中心所有机电设备供电过程中的输配电耗电量，包括电力变压器、隔离变压器、输配电线路（电力电缆、母线槽、配电柜内母排）、发电机系统、UPS系统、EPS系统、配电柜内各类断路器/开关/保护装置等。
5.1.1.2制冷系统耗电
供数据中心机房环境制冷需要的设备耗电量，包括冷水机组、冷却塔、水泵、补水系统、风机、精密空调室内机组、外置式的加湿系统、水处理系统、空调群控系统等。
5.1.1.3其他辅助设施耗电
其他各类为确保数据中心正常运行的辅助设施耗电量，包括照明系统、通风系统、给排水系统（特别是确保空调室外冷凝器正常工作的水喷淋系统）、安全防范系统、火灾报警系统、机房环境及设备监控系统、电子化的综合布线智能管理系统等。
5.1.2 IT关键设备直接的能源能耗
数据中心内IT关键设备直接能源能耗是指部署在数据中心内用于数据信息计算、处理、存储、传输、交换的计算机设备、网络设备、服务器设备、存储设备等的直接能源能耗。
5.2计算方法
数据中心单位能耗值按式（1）计算:
X
(1)
DCP
Y
式中：
DCP---数据中心总输入能耗与数据中心内IT关键设备直接用于数据信息计算、处理、传输、交换能耗的比值。
X---------数据中心总输入能耗，单位为千克标准煤每吨（kgce/t）
Y---------数据中心内IT关键设备直接用于数据信息计算、处理、存储、传输、交换的能源能耗，单位为千克标准煤每吨（kgce/t）
5.3 能耗单位：Unit Energy Usage
数据中心中IT基础设施及IT关键设备的能耗单位，这里是标煤；在实际测量时候，可以采用电能进行测量，最后转化成标煤。
6节能管理与措施
6.1节能基础管理
6.1.1 企业应定期对数据中心能源使用状况与效率定期进行考核，把考核指标分解落实到生产部门和辅助生产部门，建立用能责任制度。
6.1.2 企业应按要求建立数据中心能耗统计体系，建立能耗测试数据、能耗计算和考核结果的文件档案，并对文件进行受控管理。
6.1.3 企业应根据GB 17167的要求配备能源计量器具并建立能源计量管理制度。
6.1.4 企业应按要求建立数据中心的能效管理流程，以有效地达到持续降低数据中心能耗，提高数据中心的能源效率的实际作用。
6.2节能技术管理
6.2.1 耗能设备
企业应使数据中心的IT关键设备及IT基础设施等的设备耗能符合国家及行业等相关的用能产品经济运行标准要求，达到经济运行的状态。
6.2.2 生产过程
数据中心在生产运营过程中，应采取有效措施，保证生产系统正常、连续和稳定运行，提高系统可靠性，应加强设备的日常维护工作，防止出现设备意外停机等情况。
6.2.3 技术措施
数据中心的技术设计、设备选型、系统实施、运行维护均需考虑节能的技术方案与措施。
数据中心宜采用软硬件集成的数据中心基础设施管理（DCIM）管理平台，实时地、动态地、
连续地检测、监控、记录、管理数据中心基础设施和IT设备的能耗的历史数据，并优化数据中心的设施与设备的运行。
6.2.4 能耗采集
数据中心能耗采集数值，至少应包括以下数据：
1)市电的计量的总电力消耗数据；
2)每个机柜的电力消耗数据；
3)制冷系统的总电力消耗数据；
4)水消耗数据；
5)燃气消耗数据；
6)其他系统的总电力消耗数据；
7)其他能源消耗总数据；
注：
1、数据中心用户应根据自身数据中心的实际情况做更多的数据采集，以上只是最低要求；
2、以上数据的采样周期不超过24h；
3、用户方提供的计量设备或表具应具备相关国家检测机构认证，且变流比等参数设置正确，电量数据分析运算结果应正确。检测机构在测量时可对用户方设备或表具进行计量校准。
附录A
(资料性附录)
各种能源折标准煤参考系数
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大数据科普 大数据已被视为传统媒体向新媒体转型的重要抓手，这已成业共识。但到底什么 是大数据？大数据对于广电媒体到底有啥意义呢？其实广电媒体对数据并不陌生，甚至还很熟悉，比如收听率、收视率、市场份额等等。那这些数据是不是大数据呢？ 简单来说，广电人熟悉的收视率和收听率数据并不是真正的大数据，而是第三方数据公司对有代表性的样本户进行抽样调查的结果。而大数据则是全采样数据，因为它是在线采集，是所有用户在线上的一切信息和行为，海量、实时、高频率、全样本、交互性等是大数据的基本特征。 从数据分析的角度来说，传统的数据分析很难准确调研用户的行为习惯，对用户未来行为的预测更难以有效精准，而大数据分析则能够有效挖掘用户的真实想法和习惯，其结果也更为准确。 大数据是以智能化的方式分析，即能利用有效的工具对数据进行有效的挖掘和专业化处理。与传统的数据调研统计相比，大数据分析的好处是耗费的时间、人力物力更少，能够及时迅速地呈现结果。
大数据是永远在线，能够记录用户的行为、情感、思想、爱好与需求。而传统媒体根本不知道自己的用户是什么样的，更不清楚用户的真实需求。利用大数据技术能够更好地分析用户的潜在需求，提供更精准的产品和服务。 因此对于广电媒体而言，大数据是盈利模式转型的基础，同时，大数据还能够服务于各类决策，无论是具体节目容的评估和优化，还是整个广电集团的战略方向。大数据本身也是能够带来商业利益的信息资本，广电媒体受众覆盖广，数据流量庞大，对许多商业公司而言都是垂涎三尺的资源。 从长远来看，建设大数据平台是广电媒体转型发展的必然，但就眼下而言，广电媒体能否引入技术思维进行数据挖掘和用户画像呢？作为数据盲的小编对此是一头雾水，必须请教高人。某个月黑风高的夜晚，一场驴唇不对马嘴的微信对话开始了…… “数据盲小编”与业人士的对话 小编：广电建设基本的大数据平台大概需要多大人财物投入？大数据的目的是尽可能地了解用户，这个工作也叫“用户画像”，就是通过各种标签给用户进行特征 描述。按照广电目前的情况（互联网平台搭建刚刚起步，缺乏智能技术），如何 建立起用户标签体系？如何根据广电的需要进行数据建模和用户画像？如何挖掘更丰富的用户标签?
ORI数据库表设计 用户信息 用户表USERINFO 字段类型描述是否允许空UID INT 用户编号,主键自增长否LOGINNAME VARCHAR(12) 登录用户名（长度限制4~12个字符）否 PASSWORD VARCHAR(16) 密码（长度限制8~16个字符）否 USERTYPE INT 用户类型（1个人用户，2企业用户）否 NICKNAME VARCHAR(16) 昵称否 个人用户HUMANUSERINFO 字段类型描述是否允许空HUID INT 主键，自增长否 UID INT USERINFO表外键否REALNAME VARCHAR(8) 用户真实姓名否 EMAIL VARCHAR(50) 邮箱否 TEL VARCHAR(20) 家庭电话是 MOBILE VARCHAR(11) 手机是 ADDRESS VARCHAR(100) 家庭地址是 POSTCODE VARCHAR(6) 邮编是HEADPORTRAITPATH VARCHAR(100) 头像路径是BIRTHDAY VARCHAR(10) 生日是 HOBBY VARCHAR(100) 兴趣爱好是 JOB VARCHAR(100) 工作是TOTALPRICE DOUBLE(10,2) 个人消费总金额是GOLD Int(20) 金币是IDENTITYCARD VARCHAR(18) 身份证是 企业用户ENTERPRISEUSERINFO 字段类型描述是否允许空EUID INT 主键，自增长否 UID INT USERINFO表外键否 NAME VARCHAR(100) 公司名称否 TEL VARCHAR(20) 电话否 EMAIL VARCHAR(50) 邮箱否 ADDRESS VARCHAR(100) 地址否FAX VARCHAR(20) 传真是HEADPORTRAITPATH VARCHAR(100) 头像路径是LICENSE VARCHAR(100) 营业执照复印件否
广电大数据应用情况调研 1背景概述 1.1 大数据概念及发展历程 随着云时代的到来，大数据也吸引了越来越多的关注，Gartner给出的定义是“大数据(Big Data)”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中指出大数据具有4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）： 1、数据容量大（Volume）。从TB级别，跃升到PB级别； 2、数据类型繁多（Variety）。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 3、商业价值高（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 4、处理速度快（Velocity）。1秒定律。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。 自2005年Hadoop项目诞生至2008年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟(ComputingCommunityConsortium)，发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。 2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡(McKinsey&Company)肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注，这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。 2012年1月份，瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》(BigData,BigImpact)宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就
UCF Sports Action Dataset(中佛罗里达大学体育行为 数据库) 数据摘要： This dataset consists of a set of actions collected from various sports which are typically featured on broadcast television channels such as the BBC and ESPN. The video sequences were obtained from a wide range of stock footage websites including BBC Motion gallery, and GettyImages. This new dataset contains close to 200 video sequences at a resolution of 720x480. The collection represents a natural pool of actions featured in a wide range of scenes and viewpoints. By releasing the dataset we hope to encourage further research into this class of action recognition in unconstrained environments. Actions in this dataset include: Diving (16 videos) Golf swinging (25 videos) Kicking (25 videos) Lifting (15 videos)
数据库表结构设计参考
表名外部单位表（DeptOut） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 外部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 交换类型变长字符串(50) N 交换、市机、直送、邮局单位邮编变长字符串(6) 单位标识(英文) 变长字符串(50) 排序号整型(4) 交换号变长字符串(50) 单位领导变长字符串(50) 单位电话变长字符串(50) 所属城市变长字符串(50) 单位地址变长字符串(255) 备注变长字符串(255) 补充说明该表记录数约3000条左右，一般不做修改。初始化记录。 表名外部单位子表（DeptOutSub） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 外部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 补充说明该表记录数一般很少 表名内部单位表（DeptIn） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 内部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 工作职责 排序号整型(4) 单位领导变长字符串(50) 单位电话（分机）变长字符串(50) 备注变长字符串(255)
补充说明该表记录数较小（100条以内），一般不做修改。维护一次后很少修改 表名内部单位子表（DeptInSub） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件内部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 单位类型变长字符串(50) 领导、部门 排序号Int 补充说明该表记录数一般很少 表名省、直辖市表（Province） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 名称变长字符串(50) N 外键 投递号变长字符串(255) N 补充说明该表记录数固定 表名急件电话语音记录表（TelCall） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 发送部门变长字符串(50) N 接收部门变长字符串(50) N 拨打电话号码变长字符串(50) 拨打内容变长字符串(50) 呼叫次数Int 呼叫时间Datetime 补充说明该表对应功能不完善，最后考虑此表 表名摄像头图像记录表（ScreenShot） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 拍照时间Datetime N 取件人所属部门变长字符串(50) N 取件人用户名变长字符串(50) 取件人卡号变长字符串(50) 图片文件BLOB/Image
数据库设计的基本步骤 一、数据库设计的生存期 按照规范设计的方法，考虑到数据库及其应用系统开发的全过程，将数据库设计分为六个阶段。如下图。 ①需求分析 需求收集和分析，得到用数据字典描述的数据需求，用数据流图描述的处理需求。 ②概念结构设计 对需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型（用E-R图表示）。 ③逻辑结构设计 将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型（例如关系模型），并对其 进行优化。 ④物理结构设计 为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。 ⑤数据库实施
运用DBMS提供的数据语言（例如SQL）及其宿主语言（例如C），根据逻 辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。 ⑥数据库运行和维护 数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改。 说明：设计一个完善的数据库应用系统是不可能一蹴而就的，它往往是上述六个阶段的不断反复。 二、数据库设计阶段的内容 设计步骤既是数据库设计的过程，也包括了数据库应用系统的设计过程。下面针对各阶段的设计内容给出各阶段的设计描述。如下图。 三、数据库设计阶段的模式 数据库结构设计的不同阶段形成数据库的各级模式，如下图。 需求分析阶段：综合各个用户的应用需求；
概念设计阶段：形成独立于机器特点，独立于各个DBMS产品的概念模式，即E-R图； 逻辑设计阶段：将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关 系模型，形成数据库逻辑模式；然后根据用户处理的要求、安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图，形成数据的外模式； 物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，建立索引，形成数据库内模式。
云计算、大数据技术在广电网络中的应用 作者：曹继龙李峰 来源：《传媒论坛》2019年第01期 摘要：云计算在我国最先出现在2007年。此概念一经提出，便在各个行业中掀起了一阵热潮，并促进各个行业的良好发展。现阶段，如何利用云计算与大数据技术推动广电行业发展成为亟须解决的问题。基于此，本文先阐述了云计算与大数据技术，然后分析了其在广电有线电视网络中的实际应用。 关键词：云计算;大数据技术;有线电视 中图分类号：G202 文献标识码：A 文章编号：2096-5079 （2019） 01-00-01 据有关专家学者研究，云计算与大数据都是当代时代发展的产物，都属于新经济增长点，可以为行业带来更多的变化。从某种程度上看，任何行业若想追随时代进行发展，都要充分发挥云计算与大数据的作用，为其产业进行革新。广电有线电视作为传统行业，在受到网络冲击时，更应使用云计算与大数据技术进行改变。 一、云计算、大数据技术阐述 （一）云计算技术 云计算技术主要分为三大技术，一是虚拟化技术，二是海量数据存储技术，三是并行编程框架技术。其中虚拟化技术从技术角度上看，其属于调配计算机资源的一种技术，此技术能够避开众多硬件物理区分问题，能够构建动态化对应框架，并且可以有效实现对资源的集中管控，便于使用。通过对其分析可以了解其主要特征为可以使系统富有弹性，并且还可以降低成本，改进服务，使资源得到充分利用。从表现形式看，此技术可以分为两类，一是将服务器虚拟化，使其可以分为多个独立的小型工作服务器，可以服务于不同用户。二是将多个服务器整合，组成一台具有良好性能的服务器组，使其具备单个服务器无法拥有的功能。无论是哪种形式，此技术的中心思想都是实现服务器的统一化管理，从而优化资源配置，使其在广电网络中发挥最大效用。 海量数据存储技术就是利用数据库或是分布式文件来发挥其功能，其存储部分的结构是可开展的，为了可以分担更多的存储符合，可以使用多台存储器，在系统能够提升性能的同时，提高可用效率。值得一提的是，利用此种方式可以简化广电网络数据扩展过程。 并行编程框架技术的研究初衷是为了提升资源的利用率，使用户在使用时能够更加方便、快捷。并且在此模式下，服务器后台在处理较为复杂的任务时，可以将其处理过程透明化，增
关系型数据库理论可能是20世纪60年代和70年代存储系统先锋的救星，但是从那是开始它就成了许多数据开发人员的毒药，就是因为现代数据库系统发展得如此之好，以至于它将其关系型支柱对开发人员隐藏了。设计良好的关系型数据库很容易使用、很灵活，并且能够保护数据的有效性。而设计不良的数据相反仍然能够发挥相当的作用，但是最终可能会导致数据的无效、错误或者丢失。 开发人员有一些专用的规则，叫做范式（normal forms），他们根据这些规则来创建设计良好的数据库。在这里，我将通过创建一个用于保存书籍信息的简单数据库来探讨一下范式。 确定实体和元素 设计数据库的第一步是做你的家庭作业并确定你所需要的实体。实体是数据一种类型的概念集。通常只从一两个实体开始，再随着你数据的规范化而增加列表。对于我们的示例数据库，它看上去就好像我们只需要一个实体——书。 在确定了所需要实体的清单之后，你下一步就需要为每个实体创建数据元素（也就是说，你需要保存的信息）的清单。收集这样的信息有多种途径，但是最有效的可能就是依赖你的用户了。向你的用户询问他们日常工作的情况，要求查看当前完成他们工作所需要的各种表格和报告。例如，订单上可能会列出你创建销售应用程序所需要的许多数据元素。 我们的书籍实体没有书面表格和报告可用，但是下列元素清单将有助于我们开始设计这个数据库： {Title, Author, ISBN, Price, Publisher, Category} 很重要的一点是，要注意，把我们这里要用的实体移动到元素的过程并不能适用于所有状况。你所需要的实体不会总是像我们书籍示例那样清楚，所以你可能要从数据元素的一长串清单开始，在后面你会根据实体来划分元素。 正规化的头几步 一旦有了实体清单（表格）和数据元素（字段），你就准备好让关系型数据库理论运作了。这个理论的主要推动力是规范化——删除任何重复的组和冗余的数据，并把它们放到两个或者更多相关表里的过程。你并不是一定需要拥有一个以上的表格，但是你的数据简单到只需要一个表格的机会并不多。 你应该小心地检查数据（这些数据会出现在多条记录里）和依赖性错误的实体和元素清单，并把已损坏的字段移动到不同的表格里。例如，你可能列出同一个作者的多本书，并在数据库里重复了作者的名字。当你认为会一次又一次地看到相同的数据值时，你就应该考虑把这个字段移动到另一个表格里了。 要记住，在这一点上，你只是在操作潜在表格的列表，而不应该真正地创建这个表格：现在还是要用笔和纸来列表。 范式简介 数据库规范化的过程非常著名，所以有正式的规则来保证规范化数据库的建设。这些规则有七条，叫做范式，而在大多数情况下头四条就够用了： 第一范式（1NF）——这条规则有几个要求，包括：无多值项目（multivalued item）和重复组（repeating group）；每个字段都是原子型的（atomic），也就是说每个字段必须包含可能的最小数据元素；以及表格含有关键字（key）。 第二范式（2NF）——表格必须按照1NF来规范化。所有的字段必须引用（或者描述）主键值。如果主键基于一个以上的字段，那么每个nonkey字段必须取决于复杂键（complex key），而不仅仅是一个没有键的字段。不支持主键的nonkey字段应该被移动到另一个表格里去。 第三范式（3NF）——表格必须符合1NF和2NF的要求。所有的字段都必须相互独立。任何描述nonkey字段的字段都必须被移动到另一个表格里。
Industry Focus 行业聚焦 2019年5月16日下午，在首届广播电视人工智能应用创新发展论坛（第三届世界智能大会分论坛）上，国家广播电视总局正式发布《广播电视行业应用大数据技术白皮书（2018）》，为各级广电机构利用大数据技术、建设大数据平台提供指导，推动行业在大数据技术应用上开展创新实践，为未来广电行业大数据平台的建设奠定基础。 广播电视行业拥有海量的媒体内容数据、用户服务数据，如何充分挖掘这些数据的价值，为内容生产、业务创新、用户服务、运营推广、领导决策等提供支持，是一个全新的课题。国家广播电视总局已经将大数据科技创新与应用列为重点工作，研究分析广电行业大数据的应用需求、关键技术、体系架构，是当前刻不容缓的一项重要任务。 为了加强大数据技术在广播电视行业应用的引导与规范，2018年，国家广播电视总局科技司组织广播电视有关节目制播、传输机构、科研单位和相关企业开展广播电视行业大数据技术研究与应用工作。在深入分析广电大数据技术应用现状和发展趋势，研究广播电视节目制播生产、有线网络传播、网络视听业务服务等领域的应用场景、总体框架、关键技术的基础上，组织起草了《广播电视行业应用大数据技术白皮书（2018）》。 白皮书在充分考虑我国广播电视科技发展、传统媒体与网络视听等新兴媒体融合业务发展以及广播电视行业大数据技术发展的基础上，阐述了广电大数据的发展背景和机遇，研究了广电大数据的特征，分析了媒体内容大数据、用户服务大数据各自的应用场景和需求，重点剖析了大数据采集、预处理、存储管理、分析挖掘等关键技术，提出了广播电视行业大数据技术应用的平台和数据架构，形成了大数据技术平台的建设思路和总体技术框架业务背景和需求。在此基础上，对大数据技术在广电行业的典型应用以及大数据的政策法规与标准进行了梳理总结，并对颇受关注的大数据安全问题提出了解决的思路和策略。 《广播电视行业应用大数据技术白皮书（2018）》主要内容： 1.大数据的发展背景 介绍了美国、欧盟、英国、日本、韩国以及中国在大数据相关政策制定、技术研发、产业推进方面所做的主要工作，分析了大数据时代广电行业的发展机遇以及广电大数据的4方面特征：广电媒体内容具有数量多、体量大的特点； 广电大数据具有来源的多样性和类型的多样性等特征； 广电行业数据增长迅速，并且对于数据获取和处理速度同样有很高要求； 广电行业的大数据具有快速变化的特征。 2.广电大数据应用需求分析 广电大数据按照不同的维度可分类为媒体内容大数据和用户服务大数据；实时数据和非实时数据；结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。 白皮书分别分析了媒体内容大数据在媒体内容采集、媒体内容制作、媒体内容传播、媒体内容管理等4个方面的应用需求，以及用户服务大数据在生产运营支撑、用户产品服务、网络运行管理等3个方面的应用需求。 3.大数据的关键技术 大数据关键技术涵盖从数据存储、处理、应用等多方面的技术。白皮书深入分析了7项广播电视行业应用的大数据技术，包括：大数据采集技术、大数据预处理技术、大数据存储管理技术、媒体数据结构化处理技术、大数据挖掘技术、大数据处理框架技术、大数据展现与应用技术。 4.广电大数据平台建设 广电大数据平台的技术架构和业务应用服务需要进行统筹规划设计。白皮书指出要以实现全国性广播电视行业大数据共享共用为目标，建立标准的数据接口规范，具备安全交互数据互联机制，推动形成全国性的大数据采集、汇集和应用机制。白皮书详细阐述了广电大数据架构、广电大数据平台建设规划、广电大数据处理流程、数据治理等4方面的广电大数据平台建设要求。 5.广电大数据安全 广电大数据安全应基于数据业务链路包括采集、传播、处理、存储、交换、应用，构建全面的数据安全管控体系，覆盖数据加工前、数据加工中、数据加工后、数据合规等方面的数据安全管控。白皮书在基础安全、数据生命周期安全和大数据平台安全3个层面对广电大数据安全提出了要求。 6.广电大数据的典型应用 充分挖掘媒体内容数据、分析用户数据，可广泛应用在广播电视内容的采集与生产、节目的推荐与经营、用户的跟踪与服务、舆情的监控与管理、节目的传输与分发以及节目监控监管等领域。白皮书分析了广电大数据在广播电视台、有线网络公司、网络视听等3大领域中的典型应用，并介绍了总局广播电视节目收视综合评价大数据系统的系统特性和功能。 7.大数据的政策法规与标准 白皮书梳理了国内外政府在数据开放、数据流通规则以及个人信息保护等方面制定的相关政策法规，介绍了我国广电行业大数据相关标准规范，提出了完善广电行业大数据标准体系和大数据领域人才培养的具体要求。 广电总局发布广播电视行业应用大数据技术白皮书 广播与电视技术 〔2019年·第46卷·第6期〕155
大数据时代广电新媒体的发展 发表时间：2018-07-05T16:54:43.640Z 来源：《电力设备》2018年第2期作者：张鑫 [导读] 摘要：随着新媒体产业不断地发展，广电系统新媒体的产业，其技术、市场需求、商业模式都在近些年经历了变革。 (黑龙江广播电视网络股份有限公司（哈尔滨元申广电网络有限公司）黑龙江 150000) 摘要：随着新媒体产业不断地发展，广电系统新媒体的产业，其技术、市场需求、商业模式都在近些年经历了变革。若是把互联网技术、运营模式引入广电，就是广电新媒体发展的第一阶段，在云计算、大数据的时代下，广电新媒体发展势必会进入一个更加波澜壮阔的阶段，自然面临更加激烈地市场挑战。下面就结合作者实际工作经验，简要的分析大数据时代下的广电新媒体发展，以供借鉴。 关键词：大数据；广电新煤体；发展 1 大数据时代广电新媒体技术发展 1.1大数据概念 大数据的概念主要是从2012年初就被业界广泛的传播、探讨，若是我们就技术概念进行入手，大数据就是计算机技术和互联网技术的发展新阶段，就网格计算至云计算，计算机技术不断的发展主要是为满足人类在信息时代中各种的需求，互联网和物联网技术快速的发展，在带来了各种丰富的应用过程中，数据作为一种副加产品也在不断的积累。因此，在互联网的快速发展下，人们就突然的发现我们身边竟然有这么不可思议地巨大数据，其数据主要是来自用户所使用地各电子数字的装置，包含了手机、PC、PAD、交通卡还有医疗器械、各种穿戴式的设备。 技术怎样处理其巨大繁杂地数据，在实际上，数据科学家就已经认识到其问题，并且开始研究巨大数据。为有效的解决数据量较大地问题，计算机专家在进行网格计算的过程中，提出了实现云存储的技术解决方案。并且在解决其数据分析效率和速度的问题方面，提出云计算的解决方案，在数据的不断变大，并且更加复杂下，大数据的技术就因此出现。大数据的技术主要是为解决大数据四个特点，大数据的技术不仅是一场技术的革命，还是一场社会的变革。 在日后，随着各数字装置广泛的应用，在未来人们就会时刻产生数据，就某种意义分析，未来的数据就是人类活动表现方式。若是 DNA记录下人类的生物活动信息，大数据就会记录出人类行为的信息，作者就将其称之是人类行为的DNA。由此，破解其行为的DNA 意义较大，其价值主要是体现在医疗、商业和政治领域。 1.2 大数据环境中，广电新媒体技术发展 就互联网行业的大数据技术不断的推陈出新，在大数据时代下，广电新媒体的技术也在快速的发展。智能电视和互联网的电视就是最近发展十分迅速的部分，广电新媒体的技术在不断的吸收互联网技术精髓，就技术角度进行分析，智能电视、互联网的电视在其本质方面是一样的，都是结合传统的电视技术和OTT技术优势，搭载了高速的芯片、拥有了开放式的操作平台、丰富地应用资源、良好地用户体验，就是智能电视和互联网电视主要的特点。而下一阶段，智能电视和互联网的电视技术如何发展，大数据的技术就势必是一个新的发展方向。大数据的技术怎样促进智能电视和互联网电视变革？ 首先，我们需要充分的清楚电视媒体与手机、PC、PAD媒体平台的差异。就信息想消费角度进行分析，各媒体平台都是信息消费载体，作为信息消费地平台，其功能与消费者有着直接的联系。手机、PC、PAD有着明显地个人消费的平台特点，所以，无论是微信、微博都是个人新媒体平台的应用。作为大屏幕地电视，一般是作为群体信息消费平台而存在的。就个人向群体的变化，不仅是信息消费者个数改变，消费的模式和特点也出现变化。SMG（上海东方传媒集团有限公司）百视通新媒体研究院的数据挖掘研究表明，在电视大屏前，用户的行为不再是简单地碎片化、去中心化，出现一种群体性地选择偏移，作者就把其称之是群体性的个性化，即大屏幕前用户的行为有着选择积聚的趋势，但是积聚中间有体现了个性化特点。在下一个阶段的智能电视与互联网电视，若想迎合其趋势，就需要依赖大数据的技术。 其次，与互联网行业的大数据技术应用模式有着很大的区别，智能电视和互联网的电视在大数据的技术应用方面是个性与共性地结合，大数据的技术提供分析和了解用户个性化的需求手段。但是，智能电视和互联网的电视大数据系统能够进一步的了解群体用户的信息消费共性、个性特点。 2 大数据环境下的广电新媒体的产业链发展 2.1 大数据影响广电新媒体的产业价值链 在哈佛大学商学院的教授迈克尔?波特就认为，“每个企业都是在设计、生产、销售、发送、辅助其他的产品过程中，进行的各种活动集合体。这些活动能够用一个价值链进行表明，价值链主要包含企业的内外部基本的活动，在大数据的技术背景下，广电新煤炭的企业内外部价值创造的过程就可能重构。就以往内容播控平台，逐渐的转向了多元化应用服务的平台。广电新煤炭企业外部的价值创造及其内部价值的创造能够经过大数据进行有效的整合，有效的实现了企业内部价值链贯通。广电新煤炭的企业外部价值主要是实现企业价值的最大化，并且实现了最优地客户价值。用户的体验好坏将直接影响到企业外部价值实现。互联网的企业一直都是以高度强调“用户体验”，苹果、谷歌、小米、乐视等互联网企业在进入了广电新煤炭的市场时，都高举着用户体验地大旗。怎样才能有效的实现好的用户体验，了解了用户是唯一地基础。美国的体验管理学的专家Holbrook就把体验动机总结是4Es，即经历（Experience）、娱乐（Entertainment）、表现欲（Exhibitionism）、传递愉悦（Evangelising）。广电新媒体的企业需要充分了解用户体验的动机和体验的需求，大数据的技术就可以有效的解决其问题。在实际中，互联网新煤炭企业已开始采用大数据的技术了解用户体验需求，把分析的结果融入至产品的设计、制作、传播各环节中。因此，广电新媒体应该赶上大数据的时代脚步，利用大数据的契机，真正意义上了解到用户的体验，进而提升用户的使用粘性。 在广电新媒体的企业内部，大数据就成为是贯通其内部运营的关键环节。国内的广电企业逐渐开始构建和使用大数据系统，实现了企业的内部精细化运营管理。比如说：国内的广电新媒体龙头企业百视通（国内最大的IPTV运营商），逐渐的完善自身大数据的BI平台，其平台把企业运营数据进行有效的整合，并且利用了数据挖掘找出了运营漏洞，提出了有效的解决措施。企业内部价值就进行有效优化，大数据经营分析把企业的内部决策和企业的外部环境进行有效的结合，实现内外部价值链优化。 2.2 大数据影响广电新媒体产业地企业链 大数据的技术崛起能够有效的改变广电新媒体的企业链。传统的新媒体企业链主要是由内容的生产、新媒体的平台、新媒体的增值
智慧广电大数据信息化系统 整体建设方案 北京XX有限公司 2018年XX月
目录 一、建设背景 (8) 二、建设目标 (9) 2.1提高工作效率 (9) 2.2提高管理能力 (10) 三、系统组成 (13) 四、平台建设思想 (15) 五、系统设计原则 (16) 六、平台整体架构 (20) 6.1系统硬件平台 (20) 6.1.1服务器硬件平台 (20) 6.1.2网络平台 (21) 6.2系统软件平台 (23) 七、系统设计方案 (24) 7.1技术设备成本核算管理系统 (25) 7.1.1方案的实现 (26) 7.1.2前期外借设备管理系统 (30) 7.1.3后期制作设备管理系统 (37) 7.1.4 演播室管理系统 (47) 7.1.5 转播车管理系统 (51) 7.1.6 WEB中心管理 (54) 7.2固定资产条码管理系统 (63) 7.2.1系统概述 (63) 7.2.2系统特点 (63) 7.2.3总体设计 (65) 7.2.4总体解决方案 (66)
7.2.5系统功能描述 (67) 7.3节目带库管理系统 (86) 7.3.1系统设计目标 (86) 7.3.2系统架构图 (87) 7.3.3系统软件逻辑结构体系 (88) 7.3.4应用流程图 (90) 7.3.5系统功能 (95) 7.4电视台新闻文稿管理系统 (104) 7.4.1系统简述 (104) 7.4.2新闻文稿管理系统的特点 (104) 7.4.3新闻生产管理工作流程 (106) 7.4.4系统功能说明 (106) 7.5广告管理系统方案 (117) 7.5.1系统概述 (117) 7.5.2系统的设计思想 (118) 7.5.3系统结构 (119) 7.5.4逻辑结构框图 (120) 7.5.5系统特点 (121) 7.5.6系统功能详细设计 (122) 7.6办公自动化系统方案 (148) 7.6.1系统概述 (148) 7.6.2建设目标 (148) 7.6.3系统特点 (149) 7.6.4功能列表 (155) 7.6.5 智能工作流平台 (155) 7.6.6 主要功能 (161) 7.7一卡通管理系统方案 (184) 7.7.1考勤管理系统 (184) 7.7.2门禁管理系统 (186) 7.7.3消费管理系统实现 (189) 7.7.4车辆管理系统实现 (192)
怎样设计一个优秀的数据库 一个成功的管理系统，是由：[50% 的业务+ 50% 的软件] 所组成，而50% 的成功软件又有[25% 的数据库+ 25% 的程序] 所组成，数据库设计的好坏是一个关键。如果把企业的数据比做生命所必需的血液，那么数据库的设计就是应用中最重要的一部分。 有关数据库设计的材料汗牛充栋，大学学位课程里也有专门的讲述。不过，就如我们反复强调的那样，再好的老师也比不过经验的教诲。所以我归纳历年来所走的弯路及体会，并在网上找了些对数据库设计颇有造诣的专业人士给大家传授一些设计数据库的技巧和经验。精选了其中的60 个最佳技巧，并把这些技巧编写成了本文，为了方便索引其内容划分为 5 个部分： ?第 1 部分- 设计数据库之前：这一部分罗列了12 个基本技巧，包括命名规范和明确业务需求等。 ?第 2 部分- 设计数据库表：总共24 个指南性技巧，涵盖表内字段设计以及应该避免的常见问题等。 ?第 3 部分- 选择键：怎么选择键呢？这里有10 个技巧专门涉及系统生成的主键的正确用法，还有何时以及如何索引字段以获得最佳性能等。 ?第 4 部分- 保证数据完整性：讨论如何保持数据库的清晰和健壮，如何把有害数据降低到最小程度。 ?第 5 部分- 各种小技巧：不包括在以上 4 个部分中的其他技巧，五花八门，有了它们希望你的数据库开发工作会更轻松一些。 第 1 部分- 设计数据库之前 考察现有环境 在设计一个新数据库时，你不但应该仔细研究业务需求而且还要考察现有的系统。大多数数据库项目都不是从头开始建立的；通常，机构内总会存在用来满足特定需求的现有系统（可能没有实现自动计算）。显然，现有系统并不完美，否则你就不必再建立新系统了。但是对旧系统的研究可以让你发现一些可能会忽略的细微问题。一般来说，考察现有系统对你绝对有好处。 定义标准的对象命名规范 一定要定义数据库对象的命名规范。对数据库表来说，从项目一开始就要确定表名是采用复数还是单数形式。此外还要给表的别名定义简单规则（比方说，如果表名是一个单词，别名就取单词的前 4 个字母；如果表名是两个单词，就各取两个单词的前两个字母组成 4 个字母长的别名；如果表的名字由 3 个单词组成，你不妨从头两个单词中各取一个然后从最后一个单词中再取出两个字母，结果还是组成 4 字母长的别名，其余依次类推）对工作用表来说，表名可以加上前缀WORK_ 后面附上采用该表的应用程序的名字。表内的列[字段]要针对键采用一整套设计规则。比如，如果键是数字类型，你可以用_N 作为后缀；如果是字符类型则可以采用_C 后缀。对列[字段]名应该采用标准的前缀和后缀。再如，假如你的表里有好多"money"字段，你不妨给每个列[字段]增加一个_M 后缀。还有，日期
新基建和新融媒的创新之路大数据技术在广电行业的应用 曙光信息产业（北京）有限公司金宝黄颜辉 1 大数据发展历程 随着科学技术的进步和信息技术的发展，大数据得到了广泛应用，大数据以其科学、准确、客观的特点渗透到许多领域，产生了巨大变化。随着互联网+时代的到来，人人都成为媒体的一部分，全新的信息传播模式，对传统的广播电视行业注入了巨大的活力，也带来了挑战和机遇。 2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面启动“互联网+”时代国家大数据战略。肩负三网融合核心使命的广电行业布局大数据，随着各地有线电视双向网改成果不断扩大，全国有线电视行业大数据产业环境已基本成熟。 2015年10月23日，中国广播电视网络有限公司、北京歌华有线联合全国30余家省市有线电视网络公司，共同成立“中国广电大数据联盟”。该联盟将以全国超过4000万双向数字电视用户的收视数据为基础，搭建全国广电大数据平台并建设收视数据调查分析机构，实现数据共享、联合发布。自此，广电行业联手缔造了一个全新的大数据时代。 2018年，媒体融合已由媒体机构内部转型的层面，正式上升至国家主导下的机构改革层面。总台加速推动“三台三网”加速融合、省级媒体打造出了一批各具特色的省级融媒体中心。同时，福建、山东、浙江、广东等多个省份，都在此轮机构改革中，瞄准了“大数据”，自建省大数据局，以推进政府数字化转型和大数据资源管理等工作。 2019年4月30日，国家广播电视总局为进一步加强大数据技术在广播电视行业应用的引导与规范，发布了《广播电视行业应用大数据技术白皮书（2018）》。 2020年，在国家居家抗疫的号召下，中国视听产业表现亮眼。国家广电总局发布2020年第一季度“中国视听大数据”，据统计，2020年第一季度相较2019年第四季度全国有线电视和IPTV用户日均收视总时长上涨22.7%，每日户均收视时长增长半小时。 2 广电行业现状与趋势分析 伴随着大数据技术的不断发展，数据的分析与处理水平提升，大数据技术的应用实现了广电网络从模拟化向数字化的升级，实现了向数据资产化的转变，并以大数据为引擎逐步推动着广电网络向5G人工智能时代迈进。大数据技术在广电的快速应用和发展，为广电行业带来新的机遇和挑战。 2.1 广电行业现状分析 随着移动互联网的发展，用户已逐渐从屏幕转移到小屏幕，用户越来越希望掌控屏幕上看到的节目，越来越不习惯电视台的节目安排，更希望把自制的内容放到社交平台上共享，对社交圈内容越来越关注。 广电网络传统的收入模式都是以基本收视费为主。一方面，业务模式单一，收入增长更多来自于新用
数据库名/HotelManagerDB 客房表/Rooms SQL语句 房间类型 insertinto RoomType values('普通单人间','否','0','1'); insertinto RoomType values('普通双人间','否','0','2'); insertinto RoomType values('豪华单人间','否','0','3'); insertinto RoomType values('豪华双人间','否','0','4'); 楼层表 insertinto Floor values('一楼'); insertinto Floor values('二楼'); insertinto Floor values('三楼'); 房间状态 insertinto RoomState values('未入住'); insertinto RoomState values('已入住'); insertinto RoomState values('空闲'); insertinto RoomState values('仓库');
客房表 insertinto Rooms values('101','1','1','60','普通单人间,房间内物品完 好.','1'); insertinto Rooms values('102','2','1','100','普通双人间,房间内物品完 好.','1'); insertinto Rooms values('201','3','2','80','豪华单人间,房间内物品完 好.','1'); insertinto Rooms values('202','4','2','140','豪华双人间,房间内物品完 好.','1'); insertinto Rooms values('301','1','3','60','普通单人间,房间内物品完 好.','1'); insertinto Rooms values('302','2','3','100','普通双人间,房间内物品完好.','1'); 客户表/Customers 权限系统表的设计
智慧广电融媒体中心信息化系统 建 设 方 案 北京XX有限公司 2020年X月
目录 第1章建设背景 (8) 第2章设现状与分析 (10) 2.1广播台网建设现状 (10) 2.2广播融合媒体平台的发展趋势 (12) 2.2.1业务形态多样化 (12) 2.2.2生产流程敏捷化 (13) 2.2.3技术平台信息化 (14) 第3章建设目标 (16) 3.1提高工作效率 (16) 3.2提高管理能力 (17) 第4章系统组成 (20) 第5章融媒体平台建设思想 (23) 第6章系统设计原则 (25) 第7章整体设计方案 (29) 7.1公有云、专属云、私有云技术架构 (29) 7.1.1公有云技术架构 (29) 7.1.2专属云技术架构 (34) 7.1.3私有云技术架构 (42) 7.1.4公有云、专属云及私有云的关系 (49) 7.2广播电台融合媒体制作发布流程 (53) 7.2.1融合媒体制作发布业务构建思路 (53) 7.2.2融合媒体制作发布系统构成 (54) 7.2.3融合媒体制作发布业务典型流程 (56) 7.3广播融合媒体平台业务流程 (61) 7.3.1广播融合媒体平台 (61)
7.4云媒体资源业务 (67) 7.4.1采编制作业务 (67) 7.4.2系统构成 (73) 7.4.3系统架构 (77) 7.4.4系统业务流程 (79) 7.5融媒体平台整体架构 (80) 7.5.1系统硬件平台 (80) 7.5.2系统软件平台 (83) 第8章系统设计方案 (85) 8.1技术设备成本核算管理系统 (85) 8.1.1方案的实现 (87) 8.1.2前期外借设备管理系统 (90) 8.1.3后期制作设备管理系统 (97) 8.1.4演播室管理系统 (107) 8.1.5转播车管理系统 (111) 8.1.6 WEB中心管理 (114) 8.2固定资产条码管理系统 (123) 8.2.1系统概述 (123) 8.2.2系统特点 (123) 8.2.3总体设计 (125) 8.2.4总体解决方案 (126) 8.2.5系统功能描述 (127) 8.3节目带库管理系统 (146) 8.3.1系统设计目标 (146) 8.3.2系统架构图 (147) 8.3.3系统软件逻辑结构体系 (148) 8.3.4应用流程图 (150) 8.3.5系统功能 (155) 8.4电视台新闻文稿管理系统 (164) 8.4.1系统简述 (164)
数据库设计中英文术语表 June 27, 2004, In Focus on 索引 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 正文 1.Access method（访问方法）：此步骤包括从文件中存储和检索记录。 2.Alias（别名）：某属性的另一个名字。在SQL中，可以用别名替换表名。 3.Alternate keys（备用键，ER/关系模型）：在实体/表中没有被选为主健的候选键。 4.Anomalies（异常）参见更新异常（update anomalies） 5.Application design（应用程序设计）：数据库应用程序生命周期的一个阶段，包括设 计用户界面以及使用和处理数据库的应用程序。 6.Attribute（属性）（关系模型）：属性是关系中命名的列。 7.Attribute（属性）（ER模型）：实体或关系中的一个性质。 8.Attribute inheritance（属性继承）：子类成员可以拥有其特有的属性，并且继承那些 与超类有关的属性的过程。 9.Base table（基本表）：一个命名的表，其记录物理的存储在数据库中。 10.Binary relationship（二元关系）：一个ER术语，用于描述两个实体间的关系。例如， panch Has Staff。 11.Bottom-up approach（自底向上方法）：用于数据库设计，一种设计方法学，他从标 识每个设计组建开始，然后将这些组件聚合成一个大的单元。在数据库设计中，可以从表示属性开始底层设计，然后将这些属性组合在一起构成代表实体和关系的表。 12.Business rules（业务规则）：由用户或数据库的管理者指定的附加规则。 13.Candidate key（候选键，ER关系模型）：仅包含唯一标识实体所必须得最小数量的 属性/列的超键。 14.Cardinality（基数）：描述每个参与实体的可能的关系数目。 15.Centralized approach（集中化方法,用于数据库设计）：将每个用户试图的需求合并 成新数据库应用程序的一个需求集合 16.Chasm trap（深坑陷阱）：假设实体间存在一根，但某些实体间不存在通路。 17.Client（客户端）：向一个或多个服务器请求服务的软件应用程序。 18.Clustering field（群集字段）：记录总的任何用于群集（集合）航记录的非键字段， 这些行在这个字段上有相同的值。 19.Clustering index（群集索引）：在文件的群集字段上定义的索引。一个文件最多有一 个主索引或一个群集索引。 20.Column（列）：参加属性（attribute）。 https://www.doczj.com/doc/9e9920752.html,plex relationship（复杂关系）：度数大于2的关系。 https://www.doczj.com/doc/9e9920752.html,posite attribute（复合属性）：由多个简单组件组成的属性。 https://www.doczj.com/doc/9e9920752.html,posite key（复合键）：包含多个列的主健。 24.Concurrency control（并发控制）：在多用户环境下同时执行多个十五并保证数据完 整性的一个DBMS服务。