剖析資料庫

⑴ 數據挖掘有哪些方法

1、神經元網路辦法

神經元網路由於本身優良的健壯性、自組織自適應性、並行計算、遍及貯存和高寬比容錯機制等特色特別適合處理數據發掘的難題，因而近些年愈來愈遭受大家的關心。

2、遺傳演算法

遺傳演算法是一種依據微生物自然選擇學說與基因遺傳原理的恣意優化演算法，是一種仿生技能全局性提升辦法。遺傳演算法具有的暗含並行性、便於和其他實體模型交融等特性促使它在數據發掘中被多方面運用。

3、決策樹演算法辦法

決策樹演算法是一種常見於預測模型的優化演算法，它依據將很多數據信息有目地歸類，從這當中尋找一些有使用價值的，潛在性的信息。它的要害優勢是敘說簡易，歸類速度更快，十分適宜規模性的數據處理辦法。

4、遮蓋正例抵觸典例辦法

它是使用遮蓋悉數正例、抵觸悉數典例的觀念來找尋規范。最先在正例結合中隨意選擇一個種子，到典例結合中逐一較為。與欄位名賦值組成的選擇子相溶則舍棄，反過來則保存。按此觀念循環系統悉數正例種子，將獲得正例的規范(選擇子的合取式)。

5、數據剖析辦法

在資料庫查詢欄位名項中心存有二種相關：函數關系和相關剖析，對他們的剖析可選用應用統計學辦法，即使用統計學原理對資料庫查詢中的信息展開剖析。可展開常見統計剖析、多元回歸剖析、相關性剖析、差異剖析等。

6、含糊集辦法

即使用含糊不清結合基礎理論對具體難題展開含糊不清評定、含糊不清管理決策、含糊不清系統識別和含糊聚類剖析。系統軟體的多元性越高，抽象性越強，一般含糊不清結合基礎理論是用從屬度來描繪含糊不清事情的亦此亦彼性的。

⑵ 剖析資料庫資料提供

什麼意思，是不明白資料庫相關的概念嗎？

⑶ 關於資料庫安全及其防範方案的分析

關於資料庫安全及其防範方案的分析
隨著網路的不斷發展，數據的共享日益加強，數據的安全保密越來越重要。為了計算機資料庫整體安全性的控制，需要做好很多細節性的工作，並根據具體應用環境的安全需要來分析安全薄弱環節，並制定統一的安全管理策略加以實施，以保證其最高的安全性。
1.資料庫安全環境的分析
隨著時代的發展，我國的計算機信息安全標准也在不斷提升。在當下的資料庫系統安全控制模塊中，我國資料庫安全分為不同的等級。但是總體來說，我國的資料庫安全性是比較低的，這歸結於我國數據技術體系的落後。為了更好的健全計算機資料庫體系，進行資料庫安全體系的研究是必要的。我國現有的一系列數據安全理論是落後於發達國家的。這體現在很多的應用領域，比如電力領域、金融領域、保險領域等。很多軟體都是因為其比較缺乏安全性而得不到較大范圍的應用，歸根結底是資料庫安全性級別比較低。
為了滿足現階段資料庫安全工作的需要，進行相關標準的深化研究是必要的。這需要對資料庫安全進行首要考慮，且需要考慮到方方面面，才更有利於資料庫保密性的控制，從而保證這些數據存儲與調用的一致性。
在當前資料庫安全控制過程中，首先需要對這些數據進行可用性的分析，從而有利於避免資料庫遭到破壞，更有利於進行資料庫的損壞控制及其修復。其次為了保證資料庫的安全性、效益性，也離不開對資料庫整體安全性方案的應用。最後必須對資料庫進行的一切操作進行跟蹤記錄，以實現對修改和訪問資料庫的用戶進行追蹤，從而方便追查並防止非法用戶對資料庫進行操作。
2.資料庫安全策略的更新
為了滿足現階段資料庫安全性方案的應用，進行身份的鑒別是必要的。所謂的身份鑒別就是進行真實身份及其驗證身份的配比，這樣可以避免欺詐及其假冒行為的發生。身份鑒別模式的應用，表現在用戶使用計算機系統進行資源訪問時。當然在一些特定情況下，也要進行身份鑒別，比如對某些稀缺資源的訪問。
身份鑒別通常情況下可以採用以下三種方法：一是通過只有被鑒別人自己才知道的信息進行鑒別，如密碼、私有密鑰等；二是通過只有被鑒別人才擁有的信物進行鑒別，如IC 卡、護照等；三是通過被鑒別人才具有的生理或者行為特徵等來進行鑒別，如指紋、筆跡等。
在當前訪問控制模塊中，除了進行身份鑒別模式的應用外，還需要進行信息資源的訪問及其控制，這樣更有利於不同身份用戶的許可權分配。這就需要進行訪問級別的控制，針對各個系統的內部數據進行操作許可權的控制，進行自主性及其非自主性訪問的控制，滿足資料庫的安全需要。實現用戶對資料庫訪問許可權進行控制，讓所有的用戶只能訪問自己有許可權使用的數據。當某一個用戶具有對某些數據進行訪問的許可權時，他還可以把對這些數據的操作許可權部分或者全部的轉移給其他用戶，這樣其他的用戶也獲得了對這些數據的訪問權。
為了更好的進行資料庫的安全管理，審計功能的應用也必不可少。這需要就資料庫的數據進行統一性的操作。這樣管理員更加方便對資料庫應用情況進行控制，審計功能也有利於對資料庫的操作行為進行控制，更有利於控制用戶對資料庫的訪問。攻擊檢測是通過升級信息來分析系統的內部和外部所有對資料庫的攻擊企圖，把當時的攻擊現場進行復原，對相關的攻擊者進行處罰。通過這種方法，可以發現資料庫系統的安全隱患，從而來改進以增加資料庫系統的安全性。
在資料庫數據處理過程中，可以進行一些合法查詢模式的應用，當需要調取保密數據時，就需要應用推理分析模塊。這是資料庫安全性方案控制過程中的重難點，而通過這種簡單的推理分析方法調取保密數據，是得不到有效解決的。但是我們可以使用以下幾種方法來對這種推理進行控制：數據加密的基本思想就是改變符號的排列方式或按照某種規律進行替換，使得只有合法的用戶才能理解得到的數據，其他非法的用戶即使得到了數據也無法了解其內容。
通過對加密粒度的應用，更有利於進行資料庫加密性的控制。其分為幾種不同的應用類型等級。在當前應用模塊中，需要進行數據保護級別的分析，進行適當的加密粒度的分析。更有利於滿足資料庫級別加密的需要。該加密技術的應用針對的是整體資料庫，從而針對資料庫內部的表格、資料等加密。採用這種加密粒度，加密的密鑰數量較少，一個資料庫只需要一個加密密鑰，對於密鑰的管理比較簡單。但是，由於資料庫中的數據能夠被許多的用戶和應用程序所共享，需要進行很多的數據處理，這將極大的降低伺服器的運行效率，因此這種加密粒度只有在一些特定的情況下才使用。
表級加密也是比較常用的方法，這種方法應用於資料庫內部的數據加密。針對具體的存儲數據頁面進行加密控制。這對於系統的運行效率的提升具備一定的幫助，不會影響系統的運行效率。這種方法需要應用到一些特殊工具進行處理，比如解釋器、詞法分析器等，進行核心模塊的控制，進行資料庫管理系統源代碼的控制及其優化。但是其難以確保資料庫管理系統的整體邏輯性，也存在缺陷。記錄級加密；這種加密技術的加密粒度是表格中的每一條記錄，對資料庫中的每一條記錄使用專門的函數來實現對數據的加密、解密。通過這種加密方法，加密的粒度更加小巧，具有更好的選擇性和靈活性。欄位級加密；這種加密技術的加密粒度是表格中的某一個或者幾個欄位。通過欄位級的加密粒度只需要對表格中的敏感列的數據進行加密，而不需要對表格中的所有的數據進行加密。
選擇加密演算法也是比較常見的數據加密方法。它是數據加密的核心部分。對於資料庫的整體安全性的控制具有直接性的影響。通過對加密演算法的分析，得知其分為公共密鑰加密及其對稱加密。在數據加密模塊中，需要進行密文及其明文的區分，從而進行明文及其密文的轉換，也就是普遍意義上的密碼。密碼與密鑰是兩個不同的概念。後者僅是收發雙方知道的信息。在數據加密技術中，對密鑰進行管理主要包括以下幾個方面，產生密鑰。產生怎樣的密鑰主要取決於使用什麼樣的演算法。若產生的密鑰強度不一樣就稱這種演算法實現的是非線性的密鑰空間，若產生的密鑰強度一樣就稱這種演算法實現的是線性的密鑰空間。分配密鑰、傳遞密鑰：分配密鑰就是產生一個密鑰並且將這個密鑰分配給某個用戶使用的過程。
密鑰的傳遞分為不同的應用形式，集中式與分散式。所謂的集中式就是進行密鑰整體式的傳遞；所謂的分散式就是對密鑰的多個部分進行劃分，以秘密的方法給用戶進行傳遞。通過將整體方法與分散方法應用到存儲模塊中，更好的滿足現階段資料庫整體安全性的需要。對於密鑰的備份可以使用和對密鑰進行分散存儲一樣的方式進行，以避免太多的人知道密鑰；而銷毀密鑰需要有管理和仲裁機制，以防止用戶對自己的操作進行否認。
3.結束語
隨著計算機，特別是網路的不斷發展，數據的共享日益加強，數據的安全保密越來越重要。本文詳細闡述了資料庫的安全防範，分別從數據分析、用戶鑒別、訪問許可權控制、審計、數據加密等環節逐一剖析資料庫安全。為了計算機資料庫整體安全性的控制，需要做好很多細節性的工作，並根據具體應用環境的安全需要來分析安全薄弱環節，並制定統一的安全管理策略加以實施，以保證其最高的安全性。

⑷ 資料庫三大範式究竟是什麼

資料庫範式1NF 2NF 3NF BCNF(實例）
設計範式（範式,資料庫設計範式,資料庫的設計範式）是符合某一種級別的關系模式的集合。構造資料庫必須遵循一定的規則。在關系資料庫中，這種規則就是範式。關系資料庫中的關系必須滿足一定的要求，即滿足不同的範式。目前關系資料庫有六種範式：第一範式（1NF）、第二範式（2NF）、第三範式（3NF）、第四範式（4NF）、第五範式（5NF）和第六範式（6NF）。滿足最低要求的範式是第一範式（1NF）。在第一範式的基礎上進一步滿足更多要求的稱為第二範式（2NF），其餘範式以次類推。一般說來，資料庫只需滿足第三範式（3NF）就行了。下面我們舉例介紹第一範式（1NF）、第二範式（2NF）和第三範式（3NF）。
在創建一個資料庫的過程中，范化是將其轉化為一些表的過程，這種方法可以使從資料庫得到的結果更加明確。這樣可能使資料庫產生重復數據，從而導致創建多餘的表。范化是在識別資料庫中的數據元素、關系，以及定義所需的表和各表中的項目這些初始工作之後的一個細化的過程。
下面是范化的一個例子 Customer Item purchased Purchase price Thomas Shirt $40 Maria Tennis shoes $35 Evelyn Shirt $40 Pajaro Trousers $25
如果上面這個表用於保存物品的價格，而你想要刪除其中的一個顧客，這時你就必須同時刪除一個價格。范化就是要解決這個問題，你可以將這個表化為兩個表，一個用於存儲每個顧客和他所買物品的信息，另一個用於存儲每件產品和其價格的信息，這樣對其中一個表做添加或刪除操作就不會影響另一個表。
關系資料庫的幾種設計範式介紹

1 第一範式（1NF）
在任何一個關系資料庫中，第一範式（1NF）是對關系模式的基本要求，不滿足第一範式（1NF）的資料庫就不是關系資料庫。
所謂第一範式（1NF）是指資料庫表的每一列都是不可分割的基本數據項，同一列中不能有多個值，即實體中的某個屬性不能有多個值或者不能有重復的屬性。如果出現重復的屬性，就可能需要定義一個新的實體，新的實體由重復的屬性構成，新實體與原實體之間為一對多關系。在第一範式（1NF）中表的每一行只包含一個實例的信息。例如，對於圖3-2 中的員工信息表，不能將員工信息都放在一列中顯示，也不能將其中的兩列或多列在一列中顯示；員工信息表的每一行只表示一個員工的信息，一個員工的信息在表中只出現一次。簡而言之，第一範式就是無重復的列。

2 第二範式（2NF）
第二範式（2NF）是在第一範式（1NF）的基礎上建立起來的，即滿足第二範式（2NF）必須先滿足第一範式（1NF）。第二範式（2NF）要求資料庫表中的每個實例或行必須可以被惟一地區分。為實現區分通常需要為表加上一個列，以存儲各個實例的惟一標識。如圖3-2 員工信息表中加上了員工編號（emp_id）列，因為每個員工的員工編號是惟一的，因此每個員工可以被惟一區分。這個惟一屬性列被稱為主關鍵字或主鍵、主碼。
第二範式（2NF）要求實體的屬性完全依賴於主關鍵字。所謂完全依賴是指不能存在僅依賴主關鍵字一部分的屬性，如果存在，那麼這個屬性和主關鍵字的這一部分應該分離出來形成一個新的實體，新實體與原實體之間是一對多的關系。為實現區分通常需要為表加上一個列，以存儲各個實例的惟一標識。簡而言之，第二範式就是非主屬性非部分依賴於主關鍵字。

3 第三範式（3NF）
滿足第三範式（3NF）必須先滿足第二範式（2NF）。簡而言之，第三範式（3NF）要求一個資料庫表中不包含已在其它表中已包含的非主關鍵字信息。例如，存在一個部門信息表，其中每個部門有部門編號（dept_id）、部門名稱、部門簡介等信息。那麼在圖3-2的員工信息表中列出部門編號後就不能再將部門名稱、部門簡介等與部門有關的信息再加入員工信息表中。如果不存在部門信息表，則根據第三範式（3NF）也應該構建它，否則就會有大量的數據冗餘。簡而言之，第三範式就是屬性不依賴於其它非主屬性。
資料庫設計三大範式應用實例剖析
資料庫的設計範式是資料庫設計所需要滿足的規范，滿足這些規范的資料庫是簡潔的、結構明晰的，同時，不會發生插入（insert）、刪除（delete）和更新（update）操作異常。反之則是亂七八糟，不僅給資料庫的編程人員製造麻煩，而且面目可憎，可能存儲了大量不需要的冗餘信息。
設計範式是不是很難懂呢？非也，大學教材上給我們一堆數學公式我們當然看不懂，也記不住。所以我們很多人就根本不按照範式來設計資料庫。
實質上，設計範式用很形象、很簡潔的話語就能說清楚，道明白。本文將對範式進行通俗地說明，並以筆者曾經設計的一個簡單論壇的資料庫為例來講解怎樣將這些範式應用於實際工程。
範式說明
第一範式（1NF）：資料庫表中的欄位都是單一屬性的，不可再分。這個單一屬性由基本類型構成，包括整型、實數、字元型、邏輯型、日期型等。
例如，如下的資料庫表是符合第一範式的：
欄位1 欄位2 欄位3 欄位4
而這樣的資料庫表是不符合第一範式的：

欄位1 欄位2 欄位3 欄位4
欄位3.1 欄位3.2
很顯然，在當前的任何關系資料庫管理系統（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一範式的資料庫，因為這些DBMS不允許你把資料庫表的一列再分成二列或多列。因此，你想在現有的DBMS中設計出不符合第一範式的資料庫都是不可能的。
第二範式（2NF）：資料庫表中不存在非關鍵欄位對任一候選關鍵欄位的部分函數依賴（部分函數依賴指的是存在組合關鍵字中的某些欄位決定非關鍵欄位的情況），也即所有非關鍵欄位都完全依賴於任意一組候選關鍵字。
假定選課關系表為SelectCourse(學號, 姓名, 年齡, 課程名稱, 成績, 學分)，關鍵字為組合關鍵字(學號, 課程名稱)，因為存在如下決定關系：
(學號, 課程名稱) → (姓名, 年齡, 成績, 學分)
這個資料庫表不滿足第二範式，因為存在如下決定關系：
(課程名稱) → (學分)
(學號) → (姓名, 年齡)
即存在組合關鍵字中的欄位決定非關鍵字的情況。
由於不符合2NF，這個選課關系表會存在如下問題：
(1) 數據冗餘：
同一門課程由n個學生選修，"學分"就重復n-1次；同一個學生選修了m門課程，姓名和年齡就重復了m-1次。
(2) 更新異常：
若調整了某門課程的學分，數據表中所有行的"學分"值都要更新，否則會出現同一門課程學分不同的情況。
(3) 插入異常：
假設要開設一門新的課程，暫時還沒有人選修。這樣，由於還沒有"學號"關鍵字，課程名稱和學分也無法記錄入資料庫。
(4) 刪除異常：
假設一批學生已經完成課程的選修，這些選修記錄就應該從資料庫表中刪除。但是，與此同時，課程名稱和學分信息也被刪除了。很顯然，這也會導致插入異常。
把選課關系表SelectCourse改為如下三個表：
學生：Student(學號, 姓名, 年齡)；
課程：Course(課程名稱, 學分)；
選課關系：SelectCourse(學號, 課程名稱, 成績)。
這樣的資料庫表是符合第二範式的， 消除了數據冗餘、更新異常、插入異常和刪除異常。
另外，所有單關鍵字的資料庫表都符合第二範式，因為不可能存在組合關鍵字。
第三範式（3NF）：在第二範式的基礎上，數據表中如果不存在非關鍵欄位對任一候選關鍵欄位的傳遞函數依賴則符合第三範式。所謂傳遞函數依賴，指的是如果存在"A → B → C"的決定關系，則C傳遞函數依賴於A。因此，滿足第三範式的資料庫表應該不存在如下依賴關系：
關鍵欄位 → 非關鍵欄位x → 非關鍵欄位y
假定學生關系表為Student(學號, 姓名, 年齡, 所在學院, 學院地點, 學院電話)，關鍵字為單一關鍵字"學號"，因為存在如下決定關系：
(學號) → (姓名, 年齡, 所在學院, 學院地點, 學院電話)
這個資料庫是符合2NF的，但是不符合3NF，因為存在如下決定關系：
(學號) → (所在學院) → (學院地點, 學院電話)
即存在非關鍵欄位"學院地點"、"學院電話"對關鍵欄位"學號"的傳遞函數依賴。
它也會存在數據冗餘、更新異常、插入異常和刪除異常的情況，讀者可自行分析得知。
把學生關系表分為如下兩個表：
學生：(學號, 姓名, 年齡, 所在學院)；
學院：(學院, 地點, 電話)。
這樣的資料庫表是符合第三範式的，消除了數據冗餘、更新異常、插入異常和刪除異常。
鮑依斯-科得範式（BCNF）：在第三範式的基礎上，資料庫表中如果不存在任何欄位對任一候選關鍵欄位的傳遞函數依賴則符合第三範式。
假設倉庫管理關系表為StorehouseManage(倉庫ID, 存儲物品ID, 管理員ID, 數量)，且有一個管理員只在一個倉庫工作；一個倉庫可以存儲多種物品。這個資料庫表中存在如下決定關系：
(倉庫ID, 存儲物品ID) →(管理員ID, 數量)
(管理員ID, 存儲物品ID) → (倉庫ID, 數量)
所以，(倉庫ID, 存儲物品ID)和(管理員ID, 存儲物品ID)都是StorehouseManage的候選關鍵字，表中的唯一非關鍵欄位為數量，它是符合第三範式的。但是，由於存在如下決定關系：
(倉庫ID) → (管理員ID)
(管理員ID) → (倉庫ID)
即存在關鍵欄位決定關鍵欄位的情況，所以其不符合BCNF範式。它會出現如下異常情況：
(1) 刪除異常：
當倉庫被清空後，所有"存儲物品ID"和"數量"信息被刪除的同時，"倉庫ID"和"管理員ID"信息也被刪除了。
(2) 插入異常：
當倉庫沒有存儲任何物品時，無法給倉庫分配管理員。
(3) 更新異常：
如果倉庫換了管理員，則表中所有行的管理員ID都要修改。
把倉庫管理關系表分解為二個關系表：
倉庫管理：StorehouseManage(倉庫ID, 管理員ID)；
倉庫：Storehouse(倉庫ID, 存儲物品ID, 數量)。
這樣的資料庫表是符合BCNF範式的，消除了刪除異常、插入異常和更新異常。
範式應用
我們來逐步搞定一個論壇的資料庫，有如下信息：
（1） 用戶：用戶名，email，主頁，電話，聯系地址
（2） 帖子：發帖標題，發帖內容，回復標題，回復內容
第一次我們將資料庫設計為僅僅存在表：
用戶名 email 主頁 電話 聯系地址 發帖標題 發帖內容 回復標題 回復內容
這個資料庫表符合第一範式，但是沒有任何一組候選關鍵字能決定資料庫表的整行，唯一的關鍵欄位用戶名也不能完全決定整個元組。我們需要增加"發帖ID"、"回復ID"欄位，即將表修改為：
用戶名 email 主頁 電話 聯系地址 發帖ID 發帖標題 發帖內容 回復ID 回復標題 回復內容
這樣數據表中的關鍵字(用戶名，發帖ID，回復ID)能決定整行：
(用戶名,發帖ID,回復ID) → (email,主頁,電話,聯系地址,發帖標題,發帖內容,回復標題,回復內容)
但是，這樣的設計不符合第二範式，因為存在如下決定關系：
(用戶名) → (email,主頁,電話,聯系地址)
(發帖ID) → (發帖標題,發帖內容)
(回復ID) → (回復標題,回復內容)
即非關鍵欄位部分函數依賴於候選關鍵欄位，很明顯，這個設計會導致大量的數據冗餘和操作異常。
我們將資料庫表分解為（帶下劃線的為關鍵字）：
（1） 用戶信息：用戶名，email，主頁，電話，聯系地址
（2） 帖子信息：發帖ID，標題，內容
（3） 回復信息：回復ID，標題，內容
（4） 發貼：用戶名，發帖ID
（5） 回復：發帖ID，回復ID
這樣的設計是滿足第1、2、3範式和BCNF範式要求的，但是這樣的設計是不是最好的呢？
不一定。
觀察可知，第4項"發帖"中的"用戶名"和"發帖ID"之間是1：N的關系，因此我們可以把"發帖"合並到第2項的"帖子信息"中；第5項"回復"中的"發帖ID"和"回復ID"之間也是1：N的關系，因此我們可以把"回復"合並到第3項的"回復信息"中。這樣可以一定量地減少數據冗餘，新的設計為：
（1） 用戶信息：用戶名，email，主頁，電話，聯系地址
（2） 帖子信息：用戶名，發帖ID，標題，內容
（3） 回復信息：發帖ID，回復ID，標題，內容
資料庫表1顯然滿足所有範式的要求；
資料庫表2中存在非關鍵欄位"標題"、"內容"對關鍵欄位"發帖ID"的部分函數依賴，即不滿足第二範式的要求，但是這一設計並不會導致數據冗餘和操作異常；
資料庫表3中也存在非關鍵欄位"標題"、"內容"對關鍵欄位"回復ID"的部分函數依賴，也不滿足第二範式的要求，但是與資料庫表2相似，這一設計也不會導致數據冗餘和操作異常。
由此可以看出，並不一定要強行滿足範式的要求，對於1：N關系，當1的一邊合並到N的那邊後，N的那邊就不再滿足第二範式了，但是這種設計反而比較好！
對於M：N的關系，不能將M一邊或N一邊合並到另一邊去，這樣會導致不符合範式要求，同時導致操作異常和數據冗餘。
對於1：1的關系，我們可以將左邊的1或者右邊的1合並到另一邊去，設計導致不符合範式要求，但是並不會導致操作異常和數據冗餘。
結論
滿足範式要求的資料庫設計是結構清晰的，同時可避免數據冗餘和操作異常。這並意味著不符合範式要求的設計一定是錯誤的，在資料庫表中存在1：1或1：N關系這種較特殊的情況下，合並導致的不符合範式要求反而是合理的。
在我們設計資料庫的時候，一定要時刻考慮範式的要求。
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應該是第二種說法，只聽說過1NF,2NF,3NF這么分的，我大學教科書上也這么寫的

⑸ 數據挖掘有哪幾種方法

1、神經元網路辦法

神經元網路由於本身優良的健壯性、自組織自適應性、並行計算、遍及貯存和高寬比容錯機制等特色特別適合處理數據發掘的難題，因而近些年愈來愈遭受大家的關心。

2、遺傳演算法

遺傳演算法是一種依據微生物自然選擇學說與基因遺傳原理的恣意優化演算法，是一種仿生技能全局性提升辦法。遺傳演算法具有的暗含並行性、便於和其他實體模型交融等特性促使它在數據發掘中被多方面運用。

3、決策樹演算法辦法

決策樹演算法是一種常見於預測模型的優化演算法，它依據將很多數據信息有目地歸類，從這當中尋找一些有使用價值的，潛在性的信息。它的要害優勢是敘說簡易，歸類速度更快，十分適宜規模性的數據處理辦法。

粗集基礎理論是一種科學研究不精準、不確定性專業知識的數學工具。粗集辦法幾個優勢：不必得出附加信息;簡單化鍵入信息的表述室內空間;優化演算法簡易，便於實際操作。粗集處理的方針是附近二維關系表的信息表。

4、遮蓋正例抵觸典例辦法

它是使用遮蓋悉數正例、抵觸悉數典例的觀念來找尋規范。最先在正例結合中隨意選擇一個種子，到典例結合中逐一較為。與欄位名賦值組成的選擇子相溶則舍棄，反過來則保存。按此觀念循環系統悉數正例種子，將獲得正例的規范(選擇子的合取式)。

5、數據剖析辦法

在資料庫查詢欄位名項中心存有二種相關：函數關系和相關剖析，對他們的剖析可選用應用統計學辦法，即使用統計學原理對資料庫查詢中的信息展開剖析。可展開常見統計剖析、多元回歸剖析、相關性剖析、差異剖析等。

6、含糊集辦法

即使用含糊不清結合基礎理論對具體難題展開含糊不清評定、含糊不清管理決策、含糊不清系統識別和含糊聚類剖析。系統軟體的多元性越高，抽象性越強，一般含糊不清結合基礎理論是用從屬度來描繪含糊不清事情的亦此亦彼性的。

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⑹ 如何進行大數據處理

大數據處理之一：收集

大數據的收集是指運用多個資料庫來接收發自客戶端(Web、App或許感測器方式等)的 數據，而且用戶能夠經過這些資料庫來進行簡略的查詢和處理作業，在大數據的收集進程中，其主要特色和應戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行拜訪和操作

大數據處理之二：導入/預處理

雖然收集端本身會有許多資料庫，但是假如要對這些海量數據進行有效的剖析，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，或許分布式存儲集群，而且能夠在導入基礎上做一些簡略的清洗和預處理作業。導入與預處理進程的特色和應戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會到達百兆，甚至千兆等級。

大數據處理之三：核算/剖析

核算與剖析主要運用分布式資料庫，或許分布式核算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的剖析和分類匯總等，以滿足大多數常見的剖析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根據 Mysql的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或許根據半結構化數據的需求能夠運用Hadoop。 核算與剖析這部分的主要特色和應戰是剖析觸及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

大數據處理之四：發掘

主要是在現有數據上面進行根據各種演算法的核算，然後起到預測(Predict)的作用，然後實現一些高等級數據剖析的需求。主要運用的工具有Hadoop的Mahout等。該進程的特色和應戰主要是用於發掘的演算法很復雜，並 且核算觸及的數據量和核算量都很大，常用數據發掘演算法都以單線程為主。

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⑺ 資料庫審計的主要功能

資料庫審計作為目前用戶接受度最高，使用最為廣泛的數據安全產品，如果只是單純的具有日誌記錄和審計功能已經不能完全滿足用戶的需求，其功能必須得到進一步的擴展：
一. 加密協議解析
資料庫有時會採用加密協議通訊，為審計解析帶來了困難，但這也是資料庫審計產品必須解決的問題，否則將無法實現資料庫訪問完全審計的任務。例如針對SQL Server默認的資料庫用戶加密或者更深層次的加密協議，都需要資料庫審計產品提供相應的解決辦法。
二. 復雜環境的數據採集
資料庫審計產品除了常規的旁路部署通過交換機鏡像資料庫訪問流量的審計方法外，還應具備適用於復雜網路的數據採集方式，例如在復雜的虛擬化網路環境下，通過「探針」方式捕獲資料庫流量。但是無論哪種部署方式，都需要在不影響資料庫原有性能，無需應用、網路環境改造的前提下，提供可靠的資料庫審計服務。
三. 應用關聯審計與監控
資料庫審計產品除了具備常規的客戶端一層的審計信息：客戶端IP、資料庫用戶、主機名、操作系統、用戶名等，還應具備應用側風險行為審計與監控的能力，例如對應用賬戶、應用IP等關聯審計信息。
四. 資料庫入侵行為監測
資料庫暴露於內外網路，且資料庫各版本都有安全漏洞問題，因此資料庫審計產品應提供針對資料庫漏洞攻擊的「檢測」功能，並對這些漏洞攻擊實時監控、有效記錄，發現風險後及時告警，且能夠有效追溯風險來源。
五. 資料庫異常行為監測
資料庫審計產品的主體價值是幫助用戶高效的完成風險行為的定責追溯，這需要資料庫審計產品針對資料庫通訊協議進行完全解析；並具備針對SQL語句的學習、歸類形成模板的能力；最終結合會話信息、應用關聯信息，實現資料庫行為建模。基於訪問模型，當資料庫訪問行為異常時，系統可提供實時的告警能力，降低數據泄露的損失。
六. 資料庫違規行為監測
資料庫審計產品還應具備針對資料庫的違規訪問、登錄等行為檢測告警的能力。例如利用審計到的資料庫賬號和客戶端IP信息，針對指定周期內，同一IP或賬號的頻次性失敗登錄行為進行監控並形成告警。
七. 報表展現
資料庫審計產品應具備將審計日誌進行數據化分析並以個性化報表展示的能力，以便幫助安全管理人員更加便捷、深入的剖析資料庫運行風險。例如：綜合報表、合規性報表、專項報表、自定義報表等。
安華金和資料庫審計產品不但完全具備以上7種能力，還具備更多的且具有用戶價值的擴展功能，具體可以咨詢他們~

⑻ 怎樣選擇資料庫審計系統

安華金和官網上看的一篇文章，希望對你有幫助。隨著數據價值的不斷提升，從政策到用戶對於數據安全重視程度越來越高，資料庫審計產品作為一款部署簡單，不用對現有IT架構進行任何改變，又能夠滿足政策合規需求的產品，希望對在資料庫審計產品的選型過程中對您有所幫助。
一、資料庫審計產品選型的10大基本能力
如果要滿足用戶使用資料庫審計產品的基本需求，必須滿足以下條件：
1、審計記錄全和准：保證審計的准確性、全面性、無漏審，實現資料庫訪問流量的全捕獲；
2、高效入庫：審計結果快速入庫，要在高訪問量壓力下，審計結果入庫無延遲、無丟包；
3、准確的關聯審計：高並發情況下，能夠審計到資料庫操作的應用用戶；
4、高效分析：要能夠對審計記錄進行快速分析與檢索，至少實現千萬乃至億級數據秒級響應；
5、高易用性：要符合用戶的使用習慣，保障產品的易用性；
6、加密協議解析：隨著通訊加密的普及，資料庫審計產品必須要能夠解析加密的資料庫訪問流量；
7、資料庫入侵行為監測：數據價值的提升，造成了資料庫攻擊行為更加普遍，審計產品應提供針對資料庫漏洞攻擊的「檢測」功能，並對這些漏洞攻擊實時監控、有效記錄，發現風險後及時告警，且能夠有效追溯風險來源；
8、資料庫異常行為監測：資料庫訪問行為異常時，系統可提供實時的告警能力，降低數據泄露的損失；
9、資料庫違規行為監測：資料庫審計產品還應具備針對資料庫的違規訪問、登錄等行為檢測告警的能力；
10、報表展現：資料庫審計產品應具備將審計日誌進行數據化分析並以個性化報表展示的能力，以便幫助安全管理人員更加便捷、深入的剖析資料庫運行風險。例如：綜合報表、合規性報表、專項報表、自定義報表等。
二、做標王，資料庫審計還需要哪些更過硬實力
在具備了資料庫審計產品的基本功能之外，一款好的資料庫審計產品還應能夠做到以下四點：
1、全面的審計元素：包括，表、函數、包、存儲過程、視圖、資料庫登陸用戶、客戶端ip、埠、MAC、客戶端操作系統、用戶名、客戶端工具、影響行數、結果集、執行時間、操作類型、長語句、大對象、mysql壓縮協議、dblink、imp、exp、prepare參數等，這樣才能保證審計結果的全面性；
2、精確SQL語句解析：採用句柄追蹤\參數綁定追蹤和基於詞法和語法的精確SQL解析技術，可以實現在長SQL語句、高並發訪問量時不丟包；在多SQL語句情況下，准確記錄資料庫語句是否執行成功；對於prepare語句，准確將參數值與原始語句和綁定變數關聯；對SQL執行結果集進行准確追蹤，從而准確記錄SQL語句的影響行數，從而保證資料庫審計結果的准確性；
3、應用審計視角下的4層應用框架結構：具備4級應用框架結構——應用請求、應用行為、應用模塊、應用：
應用請求：訪問源對某個指定的URL發起訪問請求的流水記錄；
應用行為：針對某類相同和相似的應用請求，去除參數化的URL模板（類似於SQL語句模板概念）；
應用模塊：多個應用行為的組合，歸屬於一組功能模塊的集合，對應應用伺服器的功能菜單；
應用：以應用伺服器IP+應用伺服器埠+應用工程名定義的一個應用系統。
這種4級應用框架結構，可以有效保證資料庫審計產品的應用關聯准確性，從而提供完整的基於應用訪問視角的綜合性統計數據呈現和正向追溯能力，以及多角度的審計結果分析能力。
4、完整的風險匹配規則與多樣化的告警方式：基於橫向的黑白名單匹配規則以及黑白名單SQL語句，以及縱向的高中低等風險等級設置，實現准確的資料庫訪問風險行為匹配。snmp、syslog、簡訊、郵件等多樣性的告警方式，保證資料庫風險行為的實時告警，從而實現全面風險發現與及時告警。
這是我在安華金和官網上看到的一篇文章，覺得不錯，推薦給你，他們家就有資料庫審計產品，不明白的也可以再網路下。

⑼ 大數據分析技術有哪些

1、數據收集

對於任何的數據剖析來說，首要的就是數據收集，因而大數據剖析軟體的第一個技能就是數據收集的技能，該東西能夠將分布在互聯網上的數據，一些移動客戶端中的數據進行快速而又廣泛的收集，一起它還能夠敏捷的將一些其他的平台中的數據源中的數據導入到該東西中，對數據進行清洗、轉化、集成等，然後構成在該東西的資料庫中或者是數據集市傍邊，為聯絡剖析處理和數據挖掘提供了根底。

2、數據存取

數據在收集之後，大數據剖析的另一個技能數據存取將會繼續發揮作用，能夠聯系資料庫，方便用戶在運用中貯存原始性的數據，而且快速的收集和運用，再有就是根底性的架構，比如說運貯存和分布式的文件貯存等，都是比較常見的一種。

3、數據處理

數據處理能夠說是該軟體具有的最中心的技能之一，面對龐大而又雜亂的數據，該東西能夠運用一些計算方法或者是計算的方法等對數據進行處理，包括對它的計算、歸納、分類等，然後能夠讓用戶深度的了解到數據所具有的深度價值。

4、計算剖析

計算剖析則是該軟體所具有的另一個中心功能，比如說假設性的查驗等，能夠幫助用戶剖析出現某一種數據現象的原因是什麼，差異剖析則能夠比較出企業的產品銷售在不同的時刻和區域中所顯示出來的巨大差異，以便未來更合理的在時刻和地域中進行布局。

5、相關性剖析

某一種數據現象和別的一種數據現象之間存在怎樣的聯系，大數據剖析通過數據的增加減少改變等都能夠剖析出二者之間的聯系，此外，聚類剖析以及主成分剖析和對應剖析等都是常用的技能，這些技能的運用會讓數據開發更接近人們的應用方針。