数据管理

Docker 数据管理 在Docker中，为了方便查看容器内产生的数据或者将多个容器中的数据实现共享，就涉及到容器的数据管理操作。 管理Docker容器中数据只要有两种方式：数据卷（Data Volumes）和数据卷容器（Data Volumes Containers） 数据卷 数据卷是一个供容器使用的特殊目录，位于容器中，可将宿主机的目录挂载到数据卷上，对数据卷的修改操作立刻可见，并且更新数据不会影响镜像，从而实现数据在宿主机与容器之间的迁移。 1.创建数据卷 在docker run命令中使用-v选项可以在容器内创建数据卷。多次使用-v选项可以创建多个数据卷。使用--name选项可以给容器创建一个有好的自定义名称。 例子： docker pull centos #下载镜像 #宿主机目录/var/www 挂载容器中的/data1 docker run -v /var/www:/data1 --name web1 -it centos /bin/bash [root@63031797b41f /]# cd /data1/ [root@63031797b41f data1]# touch test [root@63031797b41f data1]# exit #返回宿主机进行查看 [root@localhost ~]# ls /var/www/ 2.数据卷容器

中国大学MOOC同济大学管理信息系统 2.5的笔记 2.6的笔记 组织内信息系统 2.5决策支持系统1 下面开始介绍决策支持系统的第一部分内容。在组织当中有6类信息系统分别服务于组织的三个层次，其中 决策支持系统DSS是为中高层管理者提供决策支持的信息系统。 那么决策支持系统为什么会产生呢？我们来分析一下产生的原因，这是由于在组织运作过程当中常常会遇到许多决策问题，比如说组织采购原材料时，究竟应该选择哪家供应商？比如说如何根据客户的信用度确定是否给予贷款？还有怎样确定合理的库存量，以及如何选择最佳运输路径？ 如何确定明年的产品需求？还有连锁门店应该选在什么位置比较合适？解决以上问题的过程就称为决策过程。我们之前所学习过的MIS，虽然管理者可以通过MIS获得经过分析、比较、汇总和简单计算后产生的信息，但是这些信息对于解决以上决策问题的支持力度显然是不够的，以至于管理者只能靠经验直觉来进行决策。正是基于以上的原因，所以决策支持系统应运而生。 下面我们来看一下决策支持系统的结构， 通常最基本的决策支持系统，包括数据管理部件、模型管理部件和用户接口部件。 在数据管理部件当中，由决策支持系统的数据库和数据管理系统组成，在模型管理部件通常由模型库和模型管理系统构成，在用户接口部件通常由用户界面和对话关系构成，通常包含DSS数据库和模型库的决策支持系统，我们称之为 两库决策支持系统

数据库百科： 数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。 MySQL官网：https://www.mysql.com/ 第一步 软件下载： mysql5.7 64位下载地址: https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.19-winx64.zip 第二部 点击下载： 安装至指定目录 解压软件 第三步：配置环境 我的电脑->属性->高级->环境变量 选择PATH,在其后面添加: 你的mysql 安装文件下面的bin文件夹 在G:\MySQL-5.7\Environment\mysql-5.7.19\mysql-5.7.19-winx64下新建my.ini配置设置文件（新建文本重命名，更改后缀名即可）

有关mongodb的基础介绍 mongodb介绍、安装、用户管理 一.创建集合 #进入某个库 use db1 #创建集合，有带参数和不带参数 db.createCollection ( "mycol" , { capped:true,size:6000000,max:10000 } ) db.createCollection ( "mycol2" ) #参数说明：capped：是固定集合大小，当达它最大大小，会自动覆盖最早的条目 size：集合大小，单位B字节，max：集合允许的文件最大数量 #区别，固定集合大小不可以使用update更改集合里的条目 二数据管理 #创建集合里面的数据： #如果这个集合不存在，创建数据时它就会自动创建这个集合 db.mycol2.insert ( { id:1,name: "lise" ,pwd: "aa" } ) db.mycol2.insert ( { id:2,name: "zhangsan" ,pwd: "bb" } ) #更改数据 #说明如果创建集合的时候选择capped就更改不了 db.mycol2.update ( { id:1 } , { " $set " : { "Age" :20 } } ) #查看集合数据 db.mycol2.find ( ) #可以根据条件查询数据，例如查看id为2的条目 db.mycol2.find ( {

生产环境使用Docker的过程中，需要对数据进行持久化；或者多个容器之间需要数据共享。这必然设计数据的管理操作 容器中管理数据主要有两种方式： 数据券：容器内数据直接映射到本地主机环境 数据券容器：使用特定容器维护数据券 1.数据券 数据券可以在容器之间共享和重用，容器之间传递数据变得高效 对数据券内的数据修改立马生效，无论是容器内操作还是本地操作 对数据券的更新不会影响镜像 1.1 容器内创建数据券 在使用 docker run 命令时，使用 -v 可以在容器内创建一个数据券，多次使用-v可以创建多个数据券 1.2数据券容器 数据券容器也是一个容器，专门用来提供数据券以供其他容器使用 # 1.创建一个数据券容器dbdata，并在其中创建一个数据券挂载到/dbdata docker run -it -v /dbdata --name dbdata ubuntu # 2.在其他容器使用--volumes-from 来挂载到dbdata容器中的数据券 docker run -it --volumes-from dbdata --name db1 ubuntu docker run -it --volumes-from dbdata --name db2 ubuntu ###############使用数据券容器迁移数据##################### # 备份

信息资源管理（information resource management，IRM）是指在业务活动中对信息的产生、获取、处理、存储、传输和使用进行全面的管理。它包括数据资源管理和信息处理管理。 数据资源管理强调对数据的控制，主要涉及数据的维护和数据的安全管理。 信息处理管理则关心的是用户如何获取和处理信息，这里涉及的主要是信息处理的流程和方法。 信息资源管理的基础是数据管理。 数据管理与数据库管理有很大的区别：数据库管理仅仅负责物理数据库的设计、实现、安全性和维护工作；而数据管理在于确定数据规划、数据应用、数据标准、数据内容、数据范围等。 来源： CSDN 作者： 唐都研究室 链接： https://blog.csdn.net/skyskyhaha/article/details/104105411

MySQL数据管理——（三） 5.1外键(Foreign key)（了解即可） 创建外键方式一： 在创建表的时候，增加约束（比较繁琐，不推荐使用） -- 创建一张年级表（主表） CREATE TABLE ` grade ` ( ` gradeid ` int ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '年级ID' , ` gradename ` varchar ( 60 ) NOT NULL COMMENT '年级名称' , PRIMARY KEY ( ` gradeid ` ) ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8 -- 创建一张学生表（从表） -- 在学生表中gradeid字段，要去引用年级表的gradeid字段 -- 外键使用步骤： -- 1、定义外键key -- 2、给这个外键添加约束（执行引用） references 引用 CREATE TABLE ` student ` ( ` id ` INT ( 10 ) NOT NULL COMMENT '学号' , ` name ` VARCHAR ( 60 ) NOT NULL DEFAULT '匿名' COMMENT '姓名' , ` age ` INT ( 2 ) NOT NULL COMMENT '年龄' , ` sex ` VARCHAR

ArcSDE，即数据通路，是ArcGIS的空间数据引擎，它是在关系数据库管理系统（RDBMS）中存储和管理多用户空间数据库的通路。从空间数据管理的角度看，ArcSDE是一个连续的空间数据模型，借助这一空间数据模型，可以实现用RDBMS管理空间数据库。在RDBMS中融入空间数据后，ArcSDE可以提供空间和非空间数据进行高效率操作的数据库服务。ArcSDE采用的是客户/服务器体系结构，所以众多用户可以同时并发访问和操作同一数据。ArcSDE还提供了应用程序接口，软件开发人员可将空间数据检索和分析功能集成到自己的应用工程中去。 许多GIS用户希望他们的GIS能够与其机构的IT策略很好结合。他们希望他们的GIS系统符合IT标准；GIS数据能够作为整个机构的完整数据的一部分来使用；并且数据的安全性能够得到保证，数据既开放易用又可以控制其访问权限。这些都是DBMS的优势所在，也正是GIS用户所需要的。ArcSDE和geodatabase的主要角色即是实现GIS和DBMS的完美结合。 Geodatabase可以是小型的、单用户的数据库，也可以大到企业级、多用户的数据库。ArcSDE的首要任务就是保证你的geodatabase能够通过任意网络让大量用户所共享、编辑和使用，并可任意调整geodatabase的大小以满足特定的需要。 ArcSDE在DBMS中并没有对数据管理使用任何的额外手段，相反

一、建立影像金字塔 　　ArcToolbox——数据管理工具——栅格——栅格属性——构建金字塔（pyramid） 　　说明：该方式一次只能为一张影像数据建立影像金字塔。 　　ArcToolbox——数据管理工具——栅格——栅格属性——批量构建金字塔(pyramid) 　　说明：该方式一次可以为多张影像数据建立影像金字塔。 二、影像分割 　　方式一、ArcToolbox——数据管理工具——栅格——栅格数据处理——分割栅格 　　在下面的XY坐标处，输入分割后影像数据的大小即可。 　　方式二、ArcToolbox——数据管理工具——栅格——栅格数据处理——裁剪 三、添加空间参考 　　ArcToolbox——数据管理工具——投影和变换——定义投影 　　选择对象的数据集后，点击坐标系后面的按钮 弹出下面界面，在选择里面找相应的空间参考，或在导入里面导入图层已有的空间参考。 四、影像镶嵌（合并） 　　ArcToolbox——数据管理工具——栅格——栅格数据集——镶嵌 来源： https://www.cnblogs.com/hibernation/p/3293157.html

一、概述 数据管理主要分为：元数据管理、计算管理、存储和成本管理、数据质量管理 二、元数据 元数据主要分为两大类：技术元数据和业务元数据 技术元数据： 存储数据仓库技术细节的数据，包括： 存储元数据 ：表名、字段名、分区信息等 运行元数据 ：作业类型、SQL、运行参数等 开发元数据 ：数据同步、计算任务、任务调度等信息 监控元数据 ：告警配置、运行日志等信息 业务元数据： 纬度及属性、指标等的规范定义 数据产品等配置和运行元数据 来源： CSDN 作者： 浅汐王 链接： https://blog.csdn.net/qq_32252917/article/details/103749361