数据库与数据挖掘分析

一、数据库与数据挖掘分析

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数据库与数据挖掘分析的重要性

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随着互联网的迅猛发展和大数据时代的到来，数据库与数据挖掘分析变得越来越关键。数据库是组织、存储和管理大量结构化数据的系统，而数据挖掘分析则是从这些数据中提取有价值的信息和模式。

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数据库的作用不仅仅是存储数据，它还能帮助企业提高数据的访问效率、安全性和数据一致性。通过数据库，企业能够快速、准确地检索和更新数据。企业的各个部门可以通过数据库共享数据，提高工作效率。此外，数据库还能够帮助企业保护数据的安全性，通过权限设置和加密技术，确保只有授权人员才能访问和修改数据。数据库还能够实现数据一致性，保证数据在多个系统之间的同步和一致。

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数据挖掘分析是对数据库中的数据进行深入挖掘和分析，从中发现隐藏的模式和信息。通过数据挖掘分析，企业能够更好地理解自己的客户、市场和业务。数据挖掘分析可以帮助企业发现市场趋势、用户偏好、潜在问题等，为企业的决策提供有力的支持。

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数据库与数据挖掘分析的应用领域

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数据库与数据挖掘分析在各个行业和领域都有广泛的应用。以下是一些常见的应用领域：

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• 金融行业：银行、保险公司等金融机构可以使用数据库和数据挖掘分析来进行风险评估、信用评分、欺诈检测等。
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• 零售行业：零售商可以利用数据库和数据挖掘分析来进行销售预测、库存管理、客户分析等。
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• 医疗保健：医疗机构可以使用数据库和数据挖掘分析来进行疾病预测、患者治疗决策支持、医疗资源分配等。
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• 制造业：制造企业可以利用数据库和数据挖掘分析来进行生产优化、质量控制、供应链管理等。
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数据库与数据挖掘分析的技术工具

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为了实现高效的数据库管理和数据挖掘分析，有许多成熟的技术工具可以使用。

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在数据库方面，一些常用的数据库管理系统包括：

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• Oracle：Oracle是一个功能强大的关系型数据库管理系统，被广泛用于企业级应用。
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• MySQL：MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，用于中小型企业和个人应用。
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• Microsoft SQL Server：Microsoft SQL Server是微软开发的关系型数据库管理系统，适用于Windows环境。
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在数据挖掘分析方面，一些常用的工具包括：

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• R语言：R语言是一个广泛使用的统计分析工具，它提供了许多数据挖掘算法的实现。
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• Python：Python是一种流行的编程语言，有许多数据挖掘相关的库和工具，如NumPy、Pandas和Scikit-learn。
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• Weka：Weka是一款Java编写的开源数据挖掘软件，提供了丰富的数据挖掘算法和可视化工具。
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数据库与数据挖掘分析的未来趋势

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随着技术的进步和需求的增长，数据库与数据挖掘分析在未来将继续发展和应用。

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人工智能与机器学习：人工智能和机器学习的兴起将进一步推动数据库与数据挖掘分析的发展。通过人工智能和机器学习算法，数据库和数据挖掘分析可以更智能地处理和分析数据，提供更准确、更有针对性的结果。

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大数据：随着大数据时代的到来，数据量的增长速度越来越快。数据库与数据挖掘分析将面临更大的挑战和机遇，需要应对海量、多样化的数据。未来的数据库和数据挖掘分析工具将更加注重处理大规模数据的能力和效率。

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云计算：云计算的发展使得数据库与数据挖掘分析可以更容易地部署和使用。通过云计算，企业可以灵活地扩展数据库和数据挖掘分析的能力，根据需要进行升级或缩小。未来，云计算将成为数据库与数据挖掘分析的重要发展方向。

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结论

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数据库与数据挖掘分析在当今的信息时代中扮演着至关重要的角色。它们不仅能帮助企业管理和存储数据，还能挖掘有价值的信息和模式，为企业的决策提供有力支持。在不断发展的技术和需求下，数据库与数据挖掘分析将继续发展，并与人工智能、大数据和云计算等技术相结合，为企业带来更多机遇和挑战。

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二、【Excel数据挖掘】如何Excel与数据库进行连接？

Excel工作簿连接（导入）外部数据的方法

Excel连接外部数据的主要好处是可以在Excel中定期分析此数据，而不用重复复制数据。连接到外部数据之后，还可以自动刷新（或更新）来自原始数据源的Excel工作簿>>

Excel和Access间复制、导入和导出数据

在MicrosoftOfficeAccess和MicrosoftOfficeExcel之间存在多种交换数据的方法。我们来详细了解>>

使用向导将数据从文本文件导入Excel中

可以使用MicrosoftOfficeExcel将数据从文本文件导入工作表中。该文本导入向导可检查您正在导入的文本文件，并能确保以您期望的方式导入数据>>

从SharePoint列表往Excel导入数据

可以从MicrosoftWindowsSharePointServices3.0或WindowsSharePointServices2.0网站中的列表导入数据并对这些数据进行分析>>

往Excel中导入文本数据的三种方法

Excel支持导入外部文本文件中的文本内容。通过导入数据的方法我们可以很方便地使用外部数据，在许多时候可以免去重新手动键入文本的麻烦>>

掌握要领实现Excel动态链接外部数据库

我们在Excel中调取其他数据库的数据，并且希望其他数据库数据改变时，Excel中调取的数据也随之动态改变。本文介绍在Excel中通过“新建数据库查询”(MicrosoftQuery)的方法来实现动态链接数据库>>

编辑管理Excel工作簿到外部数据的连接

可以使用Excel创建和编辑到外部数据源的连接。通过使用“工作簿连接”对话框，您可以轻松地管理这些连接，包括创建、编辑和删除它们>>

实时更新Excel文档外部数据源的数据

单元格区域、Excel表、数据透视表或数据透视图均可以连接到外部数据源。可以刷新数据以更新此外部数据源的数据。每次刷新数据时，均可以看到数据源中最新版本的信息，其中包括对数据进行的任何更改>>

使用MicrosoftQuery检索Excel外部数据

通过使用MicrosoftQuery从企业数据库和文件中检索数据，可以避免在Excel中重新键入要分析的数据。另外，与可保持与原始源数据库同步更新>>

三、深度挖掘：上市公司数据库全解析

引言

上市公司数据库是指记录了所有上市公司信息的数据库，其中包括公司的基本情况、财务数据、股东信息、高管人员信息等各个方面的数据内容。这些信息对于投资者、分析师、监管机构等各方具有重要的参考意义。

上市公司数据库的构成

上市公司数据库主要由以下几个方面的内容构成：

• 公司基本情况：包括公司名称、注册资本、注册地址、行业分类、成立时间等；
• 财务数据：涵盖资产负债表、利润表、现金流量表等财务指标；
• 股东信息：包括股东姓名、持股比例、股东类型等；
• 高管人员信息：涉及公司董监高的姓名、职务、任职时间等；
• 法律诉讼：包括公司涉及的法律诉讼情况等。

上市公司数据库的应用

上市公司数据库的应用覆盖了多个领域：

• 投资决策：投资者可以通过分析上市公司数据库中的财务数据、经营状况等信息，辅助做出投资决策；
• 风险控制：银行、证券公司等金融机构可以利用上市公司数据库进行风险评估和控制；
• 监管检查：监管部门可利用上市公司数据库进行监管抽查、违规行为的排查等工作；
• 学术研究：学者可以利用上市公司数据库进行公司治理、财务分析等方面的学术研究。

上市公司数据库的发展趋势

随着信息技术的不断发展，上市公司数据库也呈现出以下几个发展趋势：

• 数据深度挖掘：通过大数据和人工智能等技术手段，对上市公司数据库中的信息进行深度挖掘，发掘更多有价值的信息；
• 数据共享：不同的机构和部门之间进行上市公司数据库信息共享，提升信息利用效率；
• 数据安全：加强对上市公司数据库的信息安全保护，防止数据泄露和滥用；
• 数据开放：推动上市公司数据库信息公开，促进信息透明度。

结语

上市公司数据库是投资领域、金融领域、监管领域等多个领域的重要信息来源，对于相关从业人员和研究人员具有重要意义。希望本文的深度解析能够帮助读者更好地理解上市公司数据库并加以应用。

感谢您阅读本文，相信通过本文的了解，对上市公司数据库的应用及发展趋势有了更清晰的认识。

四、巨野学挖掘机巨野挖掘机学校挖掘机去哪学好挖掘机学费多少钱?

当然是来巨野展图挖掘机了

五、科学数据库：更深入地挖掘科学知识

科学数据库简介

科学数据库是一个包含了各种科学领域知识的综合性数据库，旨在帮助研究人员、学者和学生更深入地理解和挖掘科学知识。它整合了来自不同学科领域的数据和文献资源，为用户提供了广泛的科学信息和研究工具。科学数据库不仅提供了大量的研究论文和报告，还包括了实验数据、模型和计算工具等，为科学研究和学习提供了有力支持。

科学数据库的特点

• 多学科覆盖：科学数据库涵盖了自然科学、社会科学、医学、工程和技术等多个学科领域，用户可以方便地查阅不同学科的资料。
• 权威性和可靠性：科学数据库只收录经过严格审核和评估的高质量学术资源，确保用户获取到权威、可靠的科学信息。
• 全球范围：科学数据库收录了来自世界各地的研究成果和学术文献，帮助用户了解国内外科学研究的最新动态。
• 数据量大、辅助工具全：科学数据库拥有庞大的数据资源和各种研究工具，能够满足用户在科学研究和学习中的各种需求。
• 检索和浏览方便：科学数据库提供了强大的检索和浏览功能，用户可以根据关键词、作者、学科等多个维度进行精准的信息筛选和查找。

科学数据库的应用领域

科学数据库在各种应用领域都起到了重要的作用。对于科学研究人员来说，科学数据库提供了丰富的文献资源和实验数据，帮助他们进行研究课题的发现和验证。对于学生和学者来说，科学数据库是他们学术写作和学习的重要工具，能够为他们提供相关的学术论文和背景资料。此外，科学数据库还被广泛应用于企业研发、政府决策和科普教育等领域，为各个领域的专业人士提供了专业的科学知识支持。

科学数据库的影响力

科学数据库在科学研究和学术交流中扮演着重要的角色，具有广泛的影响力。通过科学数据库，研究人员可以更加高效地获取到最新的研究成果和前沿知识，有助于推动科学的进步和创新。同时，科学数据库也促进了学术交流和合作，研究人员可以通过数据库中的资源与他人分享和合作，进一步促进了科学的发展和学术的繁荣。

感谢您阅读本文，通过科学数据库，您可以更深入地挖掘科学知识，加深对科学领域的理解，为自己的学术研究和学习提供有力支持。

六、如何挖掘产品卖点？

抛砖引玉，可以从以下6个角度做卖点的深挖！

1、质量：

产品质量的好坏是买家第一关心，所以如果你的产品质量过硬，就请大声的喊出来。

举例：衣服水洗不变形、不起球、不掉毛、不掉色。纯以产品质量为卖点，进行场景化的描述，引发出买家的联想，激发出买家的购买欲望。

2、服务：

现在做店铺讲究的是买家体验，你服务水平如果能高同行一截，那不仅可以为你的店铺产品带来高权重扶持，可观的点击和转化数据，更能为你的店铺圈牢一批忠粉，打出店铺的品牌和口碑。

不要搞那种空洞的宣传，比如“顾客是上帝”这类的。一定要站在买家的需求上来考虑问题，承诺的一定要给到，比如无理由退换货、赠送运费险、极速退款等等，这些承诺本身也是为了减少买家的后顾之忧，增加买家对店铺的信任度。

3、性价比

选择多了，大家就开始追求性价比了，这时我们的产品要能更吸引买家的关注，这转化便是囊中取物了。可以从以下这几方面来突出产品的性价比。

价格优势，比如厂家直销，所以利润可控，价格便宜，质量还有保障。

额外附加，比如买二送一、有赠品、买了就可参与抽奖等等，整体的价值更高，便更容易把竞争对手甩开。

稀缺优势，比如限量发售、限时抢购、每人限购一台，强调产品的价值，增加紧迫感，促使买家快速下单。

引发共鸣，比如匠人精神，用一个小视频讲述一个故事、一段心路历程，全面包装产品的同时，还有极强的带入感，当我们的产品理念与买家产生共鸣，这转化也就离我们不远了。

4、情感需求

淘宝产品很多，活动很多，比如后面接踵而来的教师节、月饼节等等这些，文案到位，都能很好的激发出买家的情感，让自家的产品得以迅速的爆发。

5、重塑认知

打破买家的常规认知，比如矿泉水为什么会有点甜，再比如说饿了，大家的第一反应都是吃米饭、面条、面包这类的，但是一款牛奶率先喊出了扛饿大品牌的这个口号，打破了买家的固有思维，并且获得了买家的一致认可，成功的跻身为行业的领军者，即便是后期市场上的模仿者越来越多，买家也大多是认他家的。

6、实力

实力强大，自然是能让买家对你产品的质量和服务完全放心，并且会经常关注店铺产品动态、成为忠实粉丝、进行无限复购。

七、挖掘机挖掘有几种挖掘技巧？

仅供参考挖掘机的使用技巧1、操作技术首先要确认周围状况。回转作业时，对周围障碍物、地形要做到心中有数，安全操作；作业时，要确认履带的前后方向，避免造成倾翻或撞击；尽量不要把终传动面对挖掘方向，否则容易损伤行走马达或软管；作业时，要保证左右履带与地面完全接触 ，提高整机的动态稳定性。

2、有效挖掘方法当铲斗缸和连杆、斗杆缸和斗杆之间互成90度时，挖掘力最大；铲斗斗齿和地面保持30度角时，挖掘力最佳即切土阻力最小；用斗杆挖掘时，应保证斗杆角度范围在从前面45度角到后面30度之间。

同时使用动臂和铲斗，能提高挖掘效率。

3、挖掘岩石使用铲斗挖掘岩石会对机器造成较大破坏，应尽避免；必须挖掘时，应根据岩石的裂纹方向来调整机体的位置，使铲斗能够顺利铲入，进行挖掘；把斗齿插入岩石裂缝中，用斗杆和铲斗的挖掘力进行挖掘（应留心斗齿的滑脱）；未被碎裂的岩石，应先破碎再使用铲斗挖掘。

4、坡面平整作业进行平面修整时应将机器平放地面，防止机体摇动，要把握动臂与斗杆的动作协调性，控制两者的速度对于平面修整至关重要。

5、装载作业机体应处于水平稳定位置，否则回转卸载难以准确控制，从而延长作业循环时间；机体与卡车要保持适当距离，防止在做180度回转时机体尾部与卡车相碰；尽量进行左回转装上，这样做视野开阔、作业效率高，同时要正确掌握旋转角度，以减少用于回转的时间；卡车位置林比挖掘机低，以缩短动臂提升时间，且视线良好；先装砂土、碎石，再放置大石块，这样可以减少对车箱的撞击。

6、松软地带或水中作业在软土地带作业时，应了解土壤松实程度，并注意限制铲斗的挖掘范围，防止滑坡、塌方等事故发生以及车体沉陷较深。

在水中作业时，应注意车体容许的水深范围（水面应在托链轮中心以下）；如果水平面较高，回转支承内部将因水的进入导致润滑不良，发动机风扇叶片受水击打导致折损，电器线路元件由于水的侵入发生短路或断路。7、吊装作业作用液压挖掘机进行吊装操作进，应确认吊装现场周围状况，使用高强度的吊勾和钢丝绳，吊装时要尽量使用专用的吊装装置；作业方式应选择微操作模式，动作要缓慢平衡；吊绳长短适当，过长会使吊物摆动较大而难以精确控制；要正确调整铲斗位置，以防止钢线绳滑脱；施工人员尽量不要靠近吊装物，以防止因操作不当发生危险。8、平稳的操作方法作业时，机器的稳定性不仅能提高工作效率，延长机器寿命，而且能确保操作安全（把机器放在较平坦的地面上）；驱动链轮在后侧比在前侧的稳定性好，且能够防止终传动遭受外力撞击；履带在地面上的轴距总是大于轮距，所以朝前工作稳定性好，要尽量避免侧向操作；要保持挖掘点靠近机器，以提高稳定性和挖掘机；假如挖掘点远离机器，造成因重心前移，作业就不稳定；侧向挖掘比正向挖掘稳定性差，如果挖掘点远离机体中心，机器会更加不稳定，因此挖掘点与机体中心应保持合适的距离，以使操作平衡、高效。

9、值得注意的操作液压缸内部装有缓冲装置，能够在靠近行程末端逐渐释放背压；如果在到达行程末端后受到冲击载荷，活塞将直接碰到缸头或缸底，容易造成事故，因此到行程末端时应尽量留有余隙。

利用回转动作进行推土作业将引起铲斗和工作装置的不正常受力，造成扭曲或焊缝开裂，甚至销轴折断，应尽量避免此种操作。

利用机体重量进行挖掘会造成回转支承不正常受力状态，同时会对底盘产生较强的振动和冲击，因此应用利液压缸或液压管路产生较大的破坏。

在装卸岩石等较重物料时，应靠近卡车车厢底部卸料，或先装载泥土，然后装载岩石，禁止高空卸载，以减小对卡车的撞击破坏。履带陷入泥中较深时，在铲斗下垫一块木板，利用铲斗的底端支起履带，然后在履带下垫上木板，将机器驶出。10、正确的行走操作挖掘机行走时，应尽量收起工作装置并靠近机体中心，以保持稳定性；把终传动放在后面以保护终传动。要尽可能地避免驶过树桩和岩石等障碍物，防止履带扭曲；若必须驶过障碍物时，应确保履带中心在障碍物上。过土墩时，就始终用工作装置支撑住底盘，以防止车体剧烈晃动甚至翻倾。应避免长时间停在陡坡上怠速运转发动机，否则会因油位角度的改变而导致润滑不良。机器长距离行走，会使支重轮及终传动内部因长时间回转产生高温，机油粘度下降和润滑不良，因此应经常停机冷却降温，延长下部机体的寿命。禁止靠行走的驱动力进行挖土作业，否则过大的负荷将会导致终传动、履带等下车部件的早期磨损或破坏。上坡行走时，应当驱动轮在后，以增加触地履带的附着力。下坡行走时，应当驱动轮在前，使上部履带绷紧，以防止停车时车体在重力作用下向前滑移而引起危险。在斜坡上行走时，工作装置应置于前方以确保安全，停车后，把铲斗轻轻地插入地面，并在履带下放上挡块。在陡坡行走转弯时，应将速度放慢，左转时向后转动左履带，右转时向后转动右履带，这亲可以降低在斜坡上转弯时的危险。11、正确的破碎作业首先要把锤头垂直放在待破碎的物体上。开始破碎作业时，抬起前部车体大约5cm ，破碎时，破碎头要一直压在破碎物上，不破碎物已被破碎后应立即停止破碎操作。破碎时，由于振动会使锤头逐渐改变方向，所以应随时调整铲斗缸，使锤头方向垂直于破碎物体表面。当锤头打不进破碎物时，应改变破碎位置；在一下地方持续破碎不要超过一分钟，否则不仅锤头会损坏，而且油温会异常升高；对于坚硬的物体，应从边缘开始逐渐破碎。严禁边回转边破碎、锤头插入后扭转、水平或向上使用液压锤和将液压锤当凿子用。

八、如何建立数据库，利用什么软件建立数据库？

啥叫数据库？excel也可以算，access也可以算，mysql也可以算，hbase也可以算，你要数据库干啥，决定了你怎么搭建数据库。

九、数据库设计?

本文档明确数据库设计原则和规范，规范数据库对象命名方式，见名知意，强化分工，保证数据库高效稳定运行

1 数据库设计原则

1) 充分考虑业务逻辑和数据分离，数据库只作为一个保证ACID特性的关系数据的持久化存储系统，尽量减少使用自定义函数、存储过程和视图，不用触发器。

2) 充分考虑数据库整体安全设计，数据库管理和使用人员权限分离。

3) 充分考虑具体数据对象的访问频度及性能需求，结合主机、存储等需求，做好数据库性能设计。

4) 充分考虑数据增长模型，决策是否采用“分布式（水平拆分或者垂直拆分）”模式。

5) 充分考虑业务数据安全等级，设计合适的备份和恢复策略。

2 设计规范

2.1 约定

1) 一般情况下设计遵守数据的设计规范3NF，尽量减少非标准范式或者反模式使用。

3NF规定：

Ø 表内的每一个值都只能被表达一次。

Ø 表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。

Ø 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。

常见关键字（不得直接作为相关命名）：range、match、delayed、select、and、from、where、not、in、out、add、as、user、name、key、index、type、group、order、max、min、count、concat、by、desc、asc、null等等，更多请参考 MySQL 官方保留字。

2) 数据库和表的字符集统一：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

2.2 表设计规范

1) 应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。

2) 采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计，首先分析系统业务，根据职责定义对象。对象要符合封装的特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内，不会出现职责描述缺失或多余。

3) 应针对所有表的主键和外键建立索引，有针对性地建立组合属性的索引。

4) 尽量少采用存储过程。

5) 设计出的表要具有较好的使用性。

6) 设计出的表要尽可能减少数据冗余，确保数据的准确性。

2.3 字段规范

1) 一行记录必须表内唯一，表必须有主键。

2) 如果数据库类型为MYSQL ，应尽量以自增INT类型为主键。如果数据库类型为ORACLE，建议使用UUID为主键。

3) 日期字段，如需要按照时间进行KEY分区或者子分区，则使用VARCHAR2类型存储，存储格式为：YYYYMMDD 。如若不需要以KEY形式作为分区列，则使用DATE或者DATETIME类型存储。不建议使用时间戳存储时间。

4) 字段名称和字段数据类型对应，如DATE命名字段，则存储时间精确到日，如TIME命名字段，则存储时间精确到时分秒，甚至毫秒。

2.4 命名规范类

2.4.1 约定

1) 数据库对象命名清晰，尽量做到见名知意，在进行数据库建模时备注对象，便于他人理解。

2) 数据库类型为MYSQL,采用全小写英文单词

3) 数据库类型为ORACLE，则使用驼峰式命名规范

4) 数据库对象命名长度不能超过30个字符

3 管理范围

管理数据库中所有对象，包括库，表，视图，索引，过程，自定义函数，包，序列，触发器等

3.1 建库

1) 数据库名：采用小写英文单词简拼或汉字小写拼音,多个单词或拼音采用下划线"_"连接

2) 数据库编码规则及排序规则：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

3) 建库其他要求：库名与应用名称尽量一致

3.2 建表

表名应使用名词性质小写英文单词。如果需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。如果超长，则从前面单词开始截取，保留单词前三位，保留完整的最后一个单词，如果依然超长，则保留前面单词首字母，直接和最后一个单词连接；临时表命名以TMP开头，命名格式为TMP_模块/用途名称_名字拼音首字母；表名不能直接采用关键字命名

1) 表命名：采用“业务名称_表的作用”格式命名（例如：alipay_task / force_project / trade_config）

2) 建表其他要求：表名长度不能超过30个字符；一定要指定一个主键字段；必须要根据业务对表注释；如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释；

3) 表必备字段：

`is_delete` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态（1删除、0未删除）',

`is_enabled` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态（1启用、0作废）',

`op_first` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',

`op_first_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',

`op_last` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '更新人',

`op_last_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',

3.3 建字段

1) 字段命名：

表中标识唯一性字段必须以标识性简称+id命名。其余字段根据存储信息，使用名词性质英文单词表示，如需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。外键引用字段使用外键表_id的形式命名；字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字；表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint；表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除

2) 字段类型、长度

如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型；小数类型为 decimal；id 必为主键，类型为 bigint unsigned；应尽量以自增INT类型为主键；优先选择符合存储需要的最小的数据类型；将字符串转化为数字类型存储；对于非负数据采用无符号整形进行存储signed int -2147483648-2147483648，unsigned int 0-2147483648，有符号比无符号多出一倍的存储空间；varchar(n) n代表字符数，不是字节数，varchar(255)=765个字节，过大的长度会消耗更多的内存；避免使用text\BLOB数据类型，建议text\BLOB列分离到单独的扩展表中，text\BLOB类型只能使用前缀索引；避免使用enum数据类型，修改enum需要使用alter语句，enum类型的order by操作效率低，需要额外操作，禁止使用数值作为enum的枚举值；尽可能把所有列定义为not null，索引null列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间，进行比较和计算时要对null值做特别的处理；禁止字符串存储日期型的数据，缺点1：无法用日期函数进行计算和比较，缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间；使用timestamp或datetime类型存储时间，timestamp存储空间更小；财务的相关金额使用decimal类型，decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度，float、double非精准浮点数

3) 字段其他要求

字段名称长度不能超过30个字符、尽量减少或者不使用联合主键、字段尽可能不允许为null(为null时设定默认值)、文本类型字段，属性 字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）、字段必须根据业务进行注释。

3.4 建索引

主键索引名为 pk_字段名；唯一索引名为 uk_字段名；普通索引名则为 idx_字段名。

说明：pk_ 即 primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即 index 的简称。

3.5 创建数据库表视图

1) 视图命名：以"v_项目名/模块名_用途"格式命名

2) 视图其他要求：视图名称长度不能超过30个字符

3.6 建存储过程及自定义数据库函数

1) 存储过程命名：以"sp_用途"格式命名

2) 自定义数据库函数：以“fn_用途”格式命名

3) 存储过程或自定义数据库函数：参数命名以“p_”开头命名；内部变量命名以“v_”开头命名；游标命名以“cur_loop_”开头命名；循环变量命名以“i_found_”开头命名。

3.7 建数据库用户

用户命名：采用授权用户姓名全拼小写命名

3.8 其他要求

1) 查询大数据表，参数字段需建索引；

2) 数据库表、字段删除或变更操作（a-不需要的表或字段，一般备注“作废”即可;b-需要修改的表或字段，先备注作废原表或原字段，再创建新表或新字段，且备注好作废原因。）；

十、数据挖掘能挖掘什么？

数据挖掘能挖掘以下七种不同事情：

       分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。数据挖掘(Data Mining)的定义是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。