物联网技术（第5章） 冉文学 宋志兰.pptVIP

空间数据库 空间数据库指的是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。 * 多媒体数据库 多媒体数据库是数据库技术与多媒体技术结合的产物。多媒体数据库不是对现有的数据进行界面上的包装，而是从多媒体数据与信息本身的特性出发，考虑将其引入到数据库之后所带来的有关问题。 * 5.2 数据仓库和数据挖掘 数据仓库之父比尔?恩门（Bill Inmon）在1991年出版的Building the Data Warehouse一书中： “数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理层的决策过程”。 * 数据仓库特征 ① 面向主题（Subject-Orientated） ② 集成化（Integrated） ③ 随时间变化（Time-Variant） ④ 非易失性（Nonvolatile） * 数据仓库的数据模型 数据仓库需要简明的、面向主题的模式，便于联机数据分析。目前最流行的数据仓库模型为星型模式（Star Schema）、雪花模式（Snowflake Schema）和事实星座（Fact Constellation），由它们来表示事实、维和粒度的关系。 图5-2~5-4 * 数据仓库的应用 1）信息处理：支持查询和统计的基本分析，并使用交叉表、表、图表或图进行报告。 2）分析处理：支持基本的OLAP操作，包括切片与切块、下钻、上卷和转轴。 3）数据挖掘：支持知识发现，包括找出隐藏在数据仓库中的模式和关联，构造分析模型，进行分类和预测，并使用可视化工具提供挖掘结果。 * 数据挖掘 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题。所谓数据挖掘是指从数据库的海量数据中抽取有效的、事先未知的、易于理解的、可操作的对商业决策有用的信息的过程。它是允许最终用户直接访问和操作数据仓库环境内部的数据，而不需要干涉定制的编程活动。 * 数据挖掘方法 常用的数据挖掘方法，包括分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 * 数据仓库与数据挖掘技术的关系 （1）数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。 （2）数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。 （3）数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便。 （4）数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。 （5）数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。 （6）数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。 * 云计算 云计算中所指的“云”其实就是一个对于互联网的形象化比喻，这种比喻来源于一种业内的共识，使用云形状的图形来表示网络图。因此，云计算可以说是把“计算”这种资源从本地计算机即用户的计算机转移到互联网上的一种极为形象的描述。 * 云计算 2008年美国《IEEE互联网计算杂志》定义云计算： 云计算是这样一种范式，其中信息永久地存储在互联网中的服务器上，而且只是暂时性地缓存于包括桌面电脑、娱乐中心设备、平板电脑、笔记本电脑、手持设备、感应设备和监视设备等在内的终端上。 * 云计算的特点 1）超大规模 2）一切皆服务 3）可伸缩性 4）资源虚拟化 5）以互联网为核心 6）按需服务 7）安全可靠 * 云计算的基础框架 云计算的思想是充分利用现有的计算机和网络技术实现计算资源的整合，达到最大化资源共享，从而解决了云计算中的云控制、大规模计算等一系列的复杂问题。 * 云计算的基础框架 云计算平台可以看成是一个由超大规模，功能强大的“云”构成的，在“云”中通过Internet将大规模零散的计算资源或服务连接起来，利用了虚拟化技术将位于“云”中的单个服务器进行功能扩展，并进行资源的重新整合。这样就形成了能够提供大规模计算和数据存储的云计算平台。 * 云计算的服务层次 * 云计算的技术架构 云计算包括了在“云”之后的基础设施，以及云前端所面向的客户终端，二者通过在中间起到重要作用的“云”即互联网连接在一起。因此，从总体上，云计算由这样三个基础部分组成，即基础设施，网络和终端。 云计算背后的架构是由一系列云计算服务器相互连接组成大规模的网络，就好像是并行运算的网格，通过虚拟化技术来提供服务器的利用率和处理能力。 * 云计算的技术架构 * 云计算与物联网 物联网要对其海量传感数据进行合理、有效地整合和分析，从而对物联网里的物体进行智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。 云计算因物联网而获得了最佳的实践途径，物联网因云计算而获得了有力的运算工具。云计算为存储设备和处理海量数据提供了强有力的支持。 * 导读 了解数据库发展的三个阶段；掌握数据库、数据库系统及数据库管理系统的相关概念；掌握三种新的数据库技术； 掌握数据仓库的概念和特征