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关键词： 商用航空发动机   材料适航   材料性能数据   数据库系统   追溯性  

摘要： 基于对CCAR33.15材料适航条款的分析,以典型商用航空发动机为例,阐述了商用航空发动机材料性能数据管理要求,其目的是实现各类材料或基于不同制造工艺形成材料的全流程数据的管理,包括金属材料、非金属材料、复合材料、增材制造材料、焊接结构等,数据类型涵盖材料测试数据、材料谱系数据、统计数据及设计许用数据,同时分析了数据存储、检索、追溯性建立、计算分析等方面的管理要求。探讨提出商用航空发动机材料数据管理要求及数据库系统的建设方案,包括构建子库架构以满足不同材料及制造工艺的差异化数据结构需求,建立多模块材料数据之间智能链接以实现全流程数据可追溯性,集成材料数据统计处理程序以实现材料数据库数据读取、数据计算分析与统计数据写入的一体化等,为商用发动机的材料符合性验证奠定数据基础。

关键词： 高校财务   智能数据库   财务报销  

摘要： 高校财务报销困难是伴随高校财务管理发生发展的历史性、持续性难题,完善传统复杂低效的财务业务流程,推动财务报销智能化、信息化、便捷化成为当下财务管理工作的重中之重。本文基于时下高校财务报销的通用模式,建立财务报销智能数据库系统,健全高校财务报销体系流程,提高财务整体管控水平。

关键词： 数据库系统  

ISBN: (纸本)9787302636281

摘要： 本书系统全面地介绍了数据库系统的基本理论、实现技术和开发方法。内容包括数据库系统概论、关系型数据库、关系型数据库标准语言SQL、关系模式设计理论、数据库设计、数据库的保护、数据库系统的新技术和数据库系统的应用及开发。

关键词： 智能技术   数据库系统   PDMS   工程设计  

摘要： 阐述PDMS是基于一个数据库的系统,它可以实现多个学科的协作,能够根据项目的需求,根据客户的需求,将各个领域的专家都纳入其中,探讨PDMS系统在发电厂机务设计优化中的应用。

关键词： SQL语言  

ISBN: (纸本)9787302634614

摘要： 本书分18章, 内容包括: SQL语言基础、SQL查询基础、复杂查询、数据排序、SQL函数的使用、分组统计、修改和删除数据、添加数据、存储过程、触发器等。

关键词： 盾构隧道   病害数据库   病害管理   神经网络模型   数据补全  

摘要： 基于自养护与其他途径收集的盾构隧道病害信息,建立了基于关系型数据库的盾构隧道病害管理数据库系统,在该系统中,将常见盾构隧道结构病害分为五类,并基于线性与非线性函数标签化数据库中的数值信息,对信息进行处理,使其符合神经网络模型的运算规律。采用k折交叉验证的方式选择最优数据补全神经网络模型与数据标签化形式,对数据信息进行预测处理补全,完善数据库内容。在此基础上,将数据库封装成具有隧道病害数据库、病害类型数据库、数据标签化、数据补全及数据导出等功能的数据库管理系统。该系统可实现病害管理、病害数据处理及病害数据补全等基本功能。

关键词： 糖尿病   数据库管理系统   空腹血糖  

摘要： 目的探讨大数据健康管理对糖尿病患者血糖达标的临床应用。方法本研究是回顾性研究,搜集2020年10月—2022年6月于淮滨县人民医院健康管理中心体检的560例糖尿病患者的病例资料为观察组,同期选取慢性病门诊198例糖尿病患者为对照组。对照组给予常规的药物治疗、实验室检查、随访和教育;观察组采用大数据健康管理联合药物治疗进行血糖动态监控,干预治疗1年后,观察两组患者的空腹血糖(FBG)、餐后2 h血糖(2 hBG)、糖化血红蛋白(HbA1c)、血清胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)水平、体质量指数(BMI)变化。符合正态分布的计量资料采用t检验,计数资料采用χ^(2)检验。结果治疗前,两组患者的FBG、HbA1c达标率及双达标率比较,差异均无统计学意义(P均>0.05);治疗1年后,观察组患者的FBG、HbA1c及双达标率干预前达标率分别为58.4%、48.2%、34.3%,明显高于对照组的28.8%、25.8%、16.7%,差异均有统计学意义(P均<0.05),观察组患者的TC、TG、FBG、2 hBG、HbA1c、BMI数值均明显低于对照组,差异均有统计学意义(P均<0.01)。结论大数据健康管理对糖尿病患者血糖达标有较好的临床价值。

关键词： 宁夏   地膜残留   信息管理   数据库  

摘要： 收集整合来自宁夏192个乡镇农田地膜使用及地膜残留情况的调查数据,采用图形用户界面结合软件开发工具的方式分析并建立基于Access的宁夏农田地膜残留信息数据库管理系统,该系统分为用户端和管理端2部分。利用Access数据处理与查询功能,用户可轻松实现数据储存、查看与共享,便于对农户地膜使用情况进行监督和管理,为农户科学使用地膜和正确回收残膜提供科学依据。初步应用结果表明:该系统优化了以往较为繁琐的传统的数据记录与处理方式;可设置数据库密码,实施授权分级管理,保证数据的安全,系统整体实用性强、方便操作和稳定性好,适合推广应用;可根据需要设置各种查询功能,使数据管理更加灵活、方便,能够更便捷地指导和管理农户,使农户更加科学规范地使用地膜及回收残膜。

关键词： 计算机系统   数据库系统   性能优化   业务逻辑优化  

摘要： 阐述数据库系统的性能优化目标,性能优化方案,包括对业务逻辑的优化、调整应用程序的结构、确保内存的分配更加合理、对底层平台和网络性能进行相应调整。

摘要： Businesses of today produce data items on the order of millions on a daily basis. This is especially true in cloud environments, where much of this data comes in the form of logs and metrics about the performance and status of components in their cloud configurations. Maintaining efficient data storage and retrieval along with growing customer data capacity is very challenging. One reason for this is that newer data tends to be accessed more frequently, while older data needs to be archived for future analysis. Another reason is that maintaining large amounts of data in fast storage disks is very costly. One approach to this problem is a tiered storage system, where new data is allocated to faster storage tiers and older data is pushed to lower tiers with slower retrieval time. This thesis presents a fully online and configurable design and implementation for this in a database management system (DBMS) [1, 2], which has been difficult in the past due to two key constraints: the immutability of its columns and its lack of atomicity for sub-partition level operations. Without atomicity, there are no mechanisms in place that guarantee that a tenant’s data within a partition is moved or deleted completely, which can cause undetermined states that are difficult to identify and resolve. With the immutability of columns, data must be copied and inserted into other tiers, which raises a problem of duplicate data across tiers when a tenant is issuing queries. While these constraints are the exact optimizations that make this particular DBMS so performant for large analytical uses, they are the key features that need to be redesigned in building this system. The proof of concept developed here satisfies all of these requirements with an ingestion rate of 1 TB per day, minimal overhead, and about 70% in projected savings per instance — which could amount to hundreds of thousands of dollars saved per month in large production installations.