关于数学postgresql的信息

本人刚上大一，信管专业，以后很想走程序员到系统构架师这条路，这学期开了C语言，已经开始学数据结构了。

大一就把目标定的这么高！！！任道而重远，加油吧。

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下面的是我的一些建议：

想成为系统架构师，数学的功底是必须，高数、线性代数、概率论。。。都是基础，很重要，别说没用，那是你没有发现。一句话：没有数学功底的人，谈算法，只能是闭门造车。

你才大一，不管那方面，你都是新手，先把大学里面的教科书看懂吧，有了一定的概念基础之后，再看相应领域的经典著作。

大一，低年级学生，容易自负，沉住气，慢慢成长，胖子不是一天吃成的。

全品学练考答案八年上数学课时作业三选择题

php 是一种服务器端的，嵌入html的脚本语言。php区别其他像客户端java的地方是它的代码在服务器端执行.php能做什么?

最低水平,php可以做任何其他cgi程序所能做的事,例如收集表格数据,生成动态页面内容,或者收发cookies.可能最强大,最有意义的特性是php支持大范围的数据库.书写一个支持数据库的web 页面是难以置信的简单.

下面是当前支持的数据库:

adabas d interbase solid

dbase msql sybase

empress mysql velocis

filepro oracle unix dbm

informix postgresql

postgresql的集群构建应该怎么做呀？本人的编程技术不怎么样，对于集群的了解也不太清楚，望高人指点。

可以先学 Pascal. Pascal 是一门很好的教学语言。然后对过程式编程有些了解以后可以学习数据结构，C 和 C++。 然后可以学一下 Java 或 C#. 当然我的建议只是帮助你能够了解过程式和面向对象的编程。至于要进入IT业，方向和门类很多，所以学什么更好不能一概而论。

如果希望能够进入计算机系，拿一个“科班出身”的学位，从Pascal学起不错，可以把Structured programming的基础打好。但是大部分人，从Visusal Basic学起更能够速成，并增加自信。

大计算机科学的底子：c ，c++，离散数学，数据结构，数据库，软件工程，（可参考MIT Open Courseware)。业余者自修：Visual Basic, Scripting，Frontpage, Flash.

C++是C的延伸，所以两者有很大的重叠部分，分不清很正常。我觉得C是基础。用C能够熟练地写程序以后，再逐渐接触C++的程序设计理念可能更好一些。

“学习一门语言的最好方法是用它来编程序”。

最后，不能只学语言。许多大学生认为学最新的计算机语言、技术、标准是最好的铺路方法，因为许多公司招聘时要求这些方面的经验。这些新技术虽然该学，但是学习计算机基础课程更重要，因为计算机语言和开发平台日新月异，但是万变不离其宗的就是那些基础课程：数据结构、算法、编译原理、计算机组成、关系型数据库原理等。有位同学生动地在“开复学生网”上把这些基础课程比拟为内功，把新的语言、技术、标准比拟为外功。只追寻时髦的学生最后只懂招式，没有功力，是不可能成为高手的。

请参考

python常用的数据库有哪些？

1、数据收集：（1）Scrapy:协助使用者自动提取网页所需信息，并将其整理为表格或JSON格式的数据结构；（2）Selenium:使用者在感兴趣的网站上已经进行了交互行为之后，Seleniumn一般能派上用场；（3）BeautifulSoup：用来收集网站内容的Python库，更适合应用于规模相对较小的问题或一次性任务。

2、数据清理和转化：（4）Pandas:必须学习的，使用者可以运用Pandas操控处于Pandas数据框架内的数据，而且其内置巨量的函数，帮助使用者进行数据转换；（5）Numpy:必须学习的，Numpy将Python的对象列表拓展成了全面的多维度序列，而且其内置海量的数学函数；（6）Spacy:帮助使用者将自由文本转化为结构型数据，支持多种语言版本。

3、数据可视化：（7）Matplotlib:最全面的Python数据可视化库；（8）Plotly:只需要写最少的代码就能得出最多彩缤纷的图像。

4、数据模块化：（9）Scikit Learn:高级分析师，开启机器学习之旅，有六大主要模块:数据预处理，维度缩减，数据回归，数据分类，数据聚类分析，模型选择；（10）Tensorflow：由谷歌推出的来源机器学习库，是一个基于网页自动生成的仪表盘，它将数据学习流和结果进行了可视化处理，这一功能对于排错和展示都十分有用；（11）PyTorch:由Facebook发布的一个开源库，用作Python的公共机器学习框架。

5、音频和图像识别：（12）OpenCV：是最常用的图像和视频识别库，能让Python在图像和视频识别领域完全替代Matlab，不仅支持Python，还支持JAVA和Matlab；（13）Librosa：是一个非常强大的音频和声音处理Python库，可以从音频段中提取各个部分，例如节奏以及节拍。

6、网页：（14）Django：开发网页服务后端，设计理念是能用几行代码就建立一个网站的高级框架；（15）Flask：是一个用于Python的轻量级网页开发框架。

各方向硕士论文题目写作参考

不管是导师还是读者，评判论文的第一感是先审核题目，选题是撰写论文的奠基工程，在一定程度上决定着论文的优劣。下面我给大家带来2021各方向硕士论文题目写作参考，希望能帮助到大家!

计算机硕士论文题目选题参考

1、基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断

2、多功能体育馆音质控制计算机仿真实例对比研究

3、中职计算机应用基础课游戏化学习软件的设计研究

4、基于图像的计算机物体识别研究

5、中职计算机生态课堂高效教学策略的实践性研究

6、基于计算机视觉的胶囊缺陷检测系统的设计与实现

7、计算机网络信息安全风险评估标准与 方法 研究

8、基于计算机视觉的表面缺陷检测及应用

9、擦窗机伸缩臂计算机辅助设计系统研究

10、基于乳腺癌计算机辅助诊断的病理图像分析

11、面向创新创业的民办高校计算机基础课程教学改革研究

12、中职学校计算机类课程作业提交与评价系统研究

13、基于物联网的计算机监控系统设计与开发

14、基于计算机视觉的皮革测配色研究

15、基于计算机视觉的杂草种子鉴别

16、基于计算机视觉的花卉分级系统研究

17、计算机辅助景观表现研究

18、基于计算机视觉的水面智能监控研究

19、计算机辅助飞机铆钉连接优化设计

20、非相似平台管理计算机的余度管理技术研究

21、基于图像形状特征量的计算机辅助肝硬化检测研究

22、乳腺肿瘤超声剪切波弹性图像的计算机辅助诊断

23、面向老龄用户的计算机界面交互模式研究

24、培养中职计算机网络专业学生综合实践能力的 措施 研究

25、基于动态部分可重构FPGA的计算机组成原理实验平台设计

26、三值光学计算机解码器中并行感光阵列的设计

27、基于中国虹计算机的文件管理系统设计与研究

28、计算机网络虚拟实验教学平台的设计与实现

29、基于计算机视觉的油菜生长过程自动识别研究

30、基于计算机视觉的火焰三维重建算法的研究

31、企业内网计算机终端软件补丁管理系统的研究与设计

32、治安监控中基于计算机视觉的异常行为检测技术研究

33、集成无线体域网穿戴式计算机设计

34、基于计算机视觉的疲劳驾驶检测技术研究

35、基于MRI的肝脏病变计算机辅助诊断

36、基于模糊认知图的计算机在线证据智能分析技术研究

37、基于录像分析的高职计算机微课设计的案例研究

38、动态可重构穿戴计算机软件平台的设计与实现

39、计算机视觉中可变特征目标检测的研究与应用

40、基于计算机视觉的单体猪喘气行为视频特征表达方法研究

41、基于计算机视觉的指针式电表校验的关键技术研究

42、基于计算机视觉的车牌识别系统的算法研究

43、乐山计算机学校学生管理系统设计与实现

44、基于计算机视觉微测量技术研究

45、基于计算机视觉的枸杞分级方法研究

46、基于计算机视觉的外膜厚度测量方法的研究

47、基于计算机视觉的车道偏离预警算法研究

48、节能监管计算机联网多参数计量控制系统

49、点状开发建设项目水土保持方案计算机辅助编制系统研发

50、大学计算机课程实验教学平台的设计与实现

51、肠癌计算机辅助识别算法的研究

52、计算机联锁安全关键软件可靠性设计

53、计算机视觉在织物疵点自动检测中的应用研究

54、数字水印技术在计算机辅助评卷系统中的应用研究

教育 硕士论文题目

1、帮助学生掌握数学解题策略的实验与研究

2、中学数学合情推理教学现状调查和分析

3、中小学数学估算的教与学

4、培养中专生数学应用能力的研究

5、中美高中课程标准下数学探究的比较研究

6、 高中数困生良好数学思维品质培养研究

7、高一学生数学概括能力培养的实验 研究

8、网络环境下高中数学教学模式研究

9、新课标下促进学生数学学习正迁移的研究

10、基于新课程的初中数学自主学习课堂教学的实践与研究

11、中学生对数学公式的记忆特点研究

12、TI-92技术在高中数学新课程算法教学中的应用

13、数学史在中学数学教育中的教学价值

14、在数学教学中，指导学生掌握数学学习策略的实践研究

15、全国高考试题与高中数学竞赛试题相关性研究

16、新课程下初中数学学习过程评价的实验与研究

17、职高《数学》课程探究性学习的实践研究

18、培养数学学习迁移能力的课堂教学策略

19、在高中数学学习中自我监控能力培养策略的研究

20、中专班《数学实验》选修课的研究与实践

21、初中生数学思维过程的研究及数学思维能力的培养

22、培养高中生数学直觉思维能力的途径

23、论现行初中数学课堂练习及单元测验的改革

24、网络环境下“中学数学实验课”教学设计与评价的实践研究

25、高一学生函数概念学习障碍及教学对策

26、师范生数学语言表达能力的实验研究

27、职业中学数学教学中融入数学史教学的实践研究

28、高中数学教学中小组合作学习的实践与研究

29、高中数学新课程《球面上的几何》的教学实验与研究

30、数学发现法教学的课堂实施研究

31、开展初中“ 反思 性数学学习”的研究与实践

32、初中数学新课程下小组合作学习的研究与实验

33、以“教学反思”为载体的小学数学教师培训的研究

34、技校兴趣缺乏型数困生的现状及教学研究

35、中学数学课堂探究式教学模式的理论和实践研究

36、数学交流探究

37、论数学课程的情感与态度目标

38、数学课堂探究性教学的理论与实践研究

39、中学数学教师评价研究

40、五年一贯制师范数学课程设置研究

41、 高二数学 优秀生与学困生的解题策略比较研究

42、建构主义及其观点下的《全日制义务教育数学课程标准》(初中部分)解析

43、新课程标准下弗赖登塔尔数学教学原则在我国小学及初中低年级数学教学中的应用构想

44、在高中数学教学中运用《几何画板》进行数学实验的探索与实践

45、数学历史名题作为研究性学习的开发与实验研究

46、普通高中几何课程体系实施研究

47、中学数学中非语言表征的应用研究

软件工程专业硕士论文题目

1、 城轨线网数据标准与数据库设计研究

2、 基于秘密共享协议的移动数据库研究

3、 云环境下数据库同步服务的研究与实现

4、 列数据库SQL语言编译器的研究与实现

5、 面向复杂负载特征和性能需求的云数据库弹性动态平衡问题研究

6、 数据资源规划中主题数据库划分研究

7、 某某后方仓库综合数据库管理系统设计与实现

8、 SYBASE数据库的索引压缩的设计与实现

9、 分布式数据库中间件DBScale的设计与实现

10、 PostgreSQL数据库中SSD缓存模块的设计与实现

11、 数据库工具DBTool的设计与实现

12、 基于大型数据库的智能搜索与摘要提取技术研究

13、 基于用户行为分析与识别的数据库入侵检测系统的研究

14、 面向内存数据库的快照机制和持久性支持研究

15、 面向海量高并发数据库中间件的研究与应用

16、 CUBRID数据库自动化测试框架的设计与实现

17、 KingbaseES数据库列存储测试的设计与实现

18、 网络数据库服务质量监测系统的设计与实现

19、 外包数据库完整性验证的研究

20、 云南省宗教基础数据库系统的研究与分析

21、 基于SQL Server数据库的银行 保险 数据管理系统的设计和实现

22、 邮政金融电子稽查系统的数据库设计与实现

23、 文档型数据库的存储模型设计和研究

24、 多数据库环境电子商务信息安全技术研究

25、 多数据库环境数据集成与转换技术研究

26、 应用于网络监控系统的数据库设计与实现研究

27、 车辆特征数据库管理系统设计与实现

28、 数据库共享容灾技术应用研究

29、 非关系数据库加密模型的研究

30、 “数据库原理课程”在线评卷系统的设计与实现

31、 基于日志挖掘的数据库入侵检测方法研究

32、 内存数据库在城市垃圾监控系统中的研究与应用

33、 基于B/S结构的数据库加密技术的研究与应用

34、 省级基础水文数据库的设计与实现

35、 多数据库系统数据仓库集成技术应用研究

36、 多数据库环境下数据迁移技术的研究与应用

37、 基于J2EE数据库业务系统代码生成工具的设计与实现

38、 基于智能设备的嵌入式数据库安全性研究

39、 基于药用动物图像数据库的设计与实现

40、 地震预警地质构造条件数据库管理系统的设计与实现

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postgresql 建立索引

一、索引的类型：

PostgreSQL提供了多种索引类型：B-Tree、Hash、GiST和GIN，由于它们使用了不同的算法，因此每种索引类型都有其适合的查询类型，缺省时，CREATE INDEX命令将创建B-Tree索引。

1. B-Tree:

CREATE TABLE test1 (

id integer,

content varchar

);

CREATE INDEX test1_id_index ON test1 (id);

B-Tree索引主要用于等于和范围查询，特别是当索引列包含操作符" 、=和"作为查询条件时，PostgreSQL的查询规划器都会考虑使用B-Tree索引。在使用BETWEEN、IN、IS NULL和IS NOT NULL的查询中，PostgreSQL也可以使用B-Tree索引。然而对于基于模式匹配操作符的查询，如LIKE、ILIKE、~和 ~*，仅当模式存在一个常量，且该常量位于模式字符串的开头时，如col LIKE 'foo%'或col ~ '^foo'，索引才会生效，否则将会执行全表扫描，如：col LIKE '%bar'。

2. Hash：

CREATE INDEX name ON table USING hash (column);

散列(Hash)索引只能处理简单的等于比较。当索引列使用等于操作符进行比较时，查询规划器会考虑使用散列索引。

这里需要额外说明的是，PostgreSQL散列索引的性能不比B-Tree索引强，但是散列索引的尺寸和构造时间则更差。另外，由于散列索引操作目前没有记录WAL日志，因此一旦发生了数据库崩溃，我们将不得不用REINDEX重建散列索引。

3. GiST：

GiST索引不是一种单独的索引类型，而是一种架构，可以在该架构上实现很多不同的索引策略。从而可以使GiST索引根据不同的索引策略，而使用特定的操作符类型。

4. GIN：

GIN索引是反转索引，它可以处理包含多个键的值(比如数组)。与GiST类似，GIN同样支持用户定义的索引策略，从而可以使GIN索引根据不同的索引策略，而使用特定的操作符类型。作为示例，PostgreSQL的标准发布中包含了用于一维数组的GIN操作符类型，如：、=、等。

二、复合索引：

PostgreSQL中的索引可以定义在数据表的多个字段上，如：

CREATE TABLE test2 (

major int,

minor int,

name varchar

}

CREATE INDEX test2_mm_idx ON test2 (major, minor);

1. B-Tree类型的复合索引：

在B-Tree类型的复合索引中，该索引字段的任意子集均可用于查询条件，不过，只有当复合索引中的第一个索引字段(最左边)被包含其中时，才可以获得最高效率。

2. GiST类型的复合索引：

在GiST类型的复合索引中，只有当第一个索引字段被包含在查询条件中时，才能决定该查询会扫描多少索引数据，而其他索引字段上的条件只是会限制索引返回的条目。假如第一个索引字段上的大多数数据都有相同的键值，那么此时应用GiST索引就会比较低效。

3. GIN类型的复合索引：

与B-Tree和GiST索引不同的是，GIN复合索引不会受到查询条件中使用了哪些索引字段子集的影响，无论是哪种组合，都会得到相同的效率。

使用复合索引应该谨慎。在大多数情况下，单一字段上的索引就已经足够了，并且还节约时间和空间。除非表的使用模式非常固定，否则超过三个字段的索引几乎没什么用处。

三、组合多个索引：

PostgreSQL可以在查询时组合多个索引(包括同一索引的多次使用)，来处理单个索引扫描不能实现的场合。与此同时，系统还可以在多个索引扫描之间组成AND和OR的条件。比如，一个类似WHERE x = 42 OR x = 47 OR x = 53 OR x = 99的查询，可以被分解成四个独立的基于x字段索引的扫描，每个扫描使用一个查询子句，之后再将这些扫描结果OR在一起并生成最终的结果。另外一个例子是，如果我们在x和y上分别存在独立的索引，那么一个类似WHERE x = 5 AND y = 6的查询，就会分别基于这两个字段的索引进行扫描，之后再将各自扫描的结果进行AND操作并生成最终的结果行。

为了组合多个索引，系统扫描每个需要的索引，然后在内存里组织一个BITMAP，它将给出索引扫描出的数据在数据表中的物理位置。然后，再根据查询的需要，把这些位图进行AND或者OR的操作并得出最终的BITMAP。最后，检索数据表并返回数据行。表的数据行是按照物理顺序进行访问的，因为这是位图的布局，这就意味着任何原来的索引的排序都将消失。如果查询中有ORDER BY子句，那么还将会有一个额外的排序步骤。因为这个原因，以及每个额外的索引扫描都会增加额外的时间，这样规划器有时候就会选择使用简单的索引扫描，即使有多个索引可用也会如此。

四、唯一索引：

CREATE UNIQUE INDEX name ON table (column [, ...]);

五、表达式索引：

表达式索引主要用于在查询条件中存在基于某个字段的函数或表达式的结果与其他值进行比较的情况，如：

SELECT * FROM test1 WHERE lower(col1) = 'value';

此时，如果我们仅仅是在col1字段上建立索引，那么该查询在执行时一定不会使用该索引，而是直接进行全表扫描。如果该表的数据量较大，那么执行该查询也将会需要很长时间。解决该问题的办法非常简单，在test1表上建立基于col1字段的表达式索引，如：

CREATE INDEX test1_lower_col1_idx ON test1 (lower(col1));

SELECT * FROM people WHERE (first_name || ' ' || last_name) = 'John Smith';

和上面的例子一样，尽管我们可能会为first_name和last_name分别创建独立索引，或者是基于这两个字段的复合索引，在执行该查询语句时，这些索引均不会被使用，该查询能够使用的索引只有我们下面创建的表达式索引。

CREATE INDEX people_names ON people ((first_name || ' ' || last_name));

CREATE INDEX命令的语法通常要求在索引表达式周围书写圆括弧，就像我们在第二个例子里显示的那样。如果表达式只是一个函数调用，那么可以省略，就像我们在第一个例子里显示的那样。

从索引维护的角度来看，索引表达式要相对低效一些，因为在插入数据或者更新数据的时候，都必须为该行计算表达式的结果，并将该结果直接存储到索引里。然而在查询时，PostgreSQL就会把它们看做WHERE idxcol = 'constant'，因此搜索的速度等效于基于简单索引的查询。通常而言，我们只是应该在检索速度比插入和更新速度更重要的场景下使用表达式索引。

六、部分索引：

部分索引(partial index)是建立在一个表的子集上的索引，而该子集是由一个条件表达式定义的(叫做部分索引的谓词)。该索引只包含表中那些满足这个谓词的行。

由于不是在所有的情况下都需要更新索引，因此部分索引会提高数据插入和数据更新的效率。然而又因为部分索引比普通索引要小，因此可以更好的提高确实需要索引部分的查询效率。见以下三个示例：

1. 索引字段和谓词条件字段一致：

CREATE INDEX access_log_client_ip_ix ON access_log(client_ip)

WHERE NOT (client_ip inet '192.168.100.0' AND client_ip inet '192.168.100.255');

下面的查询将会用到该部分索引：

SELECT * FROM access_log WHERE url = '/index.html' AND client_ip = inet '212.78.10.32';

下面的查询将不会用该部分索引：

一个不能使用这个索引的查询可以是

SELECT * FROM access_log WHERE client_ip = inet '192.168.100.23';

2. 索引字段和谓词条件字段不一致：

PostgreSQL支持带任意谓词的部分索引，唯一的约束是谓词的字段也要来自于同样的数据表。注意，如果你希望你的查询语句能够用到部分索引，那么就要求该查询语句的条件部分必须和部分索引的谓词完全匹配。 准确说，只有在PostgreSQL能够识别出该查询的WHERE条件在数学上涵盖了该索引的谓词时，这个部分索引才能被用于该查询。

CREATE INDEX orders_unbilled_index ON orders(order_nr) WHERE billed is not true;

下面的查询一定会用到该部分索引：

SELECT * FROM orders WHERE billed is not true AND order_nr 10000;

那么对于如下查询呢？

SELECT * FROM orders WHERE billed is not true AND amount 5000.00;

这个查询将不像上面那个查询这么高效，毕竟查询的条件语句中没有用到索引字段，然而查询条件"billed is not true"却和部分索引的谓词完全匹配，因此PostgreSQL将扫描整个索引。这样只有在索引数据相对较少的情况下，该查询才能更有效一些。

下面的查询将不会用到部分索引。

SELECT * FROM orders WHERE order_nr = 3501;

3. 数据表子集的唯一性约束：

CREATE TABLE tests (

subject text,

target text,

success boolean,

...

);

CREATE UNIQUE INDEX tests_success_constraint ON tests(subject, target) WHERE success;

该部分索引将只会对success字段值为true的数据进行唯一性约束。在实际的应用中，如果成功的数据较少，而不成功的数据较多时，该实现方法将会非常高效。

七、检查索引的使用：

见以下四条建议：

1. 总是先运行ANALYZE。

该命令将会收集表中数值分布状况的统计。在估算一个查询返回的行数时需要这个信息，而规划器则需要这个行数以便给每个可能的查询规划赋予真实的开销值。如果缺乏任何真实的统计信息，那么就会使用一些缺省数值，这样肯定是不准确的。因此，如果还没有运行ANALYZE就检查一个索引的使用状况，那将会是一次失败的检查。

2. 使用真实的数据做实验。

用测试数据填充数据表，那么该表的索引将只会基于测试数据来评估该如何使用索引，而不是对所有的数据都如此使用。比如从100000行中选1000行，规划器可能会考虑使用索引，那么如果从100行中选1行就很难说也会使用索引了。因为100行的数据很可能是存储在一个磁盘页面中，然而没有任何查询规划能比通过顺序访问一个磁盘页面更加高效了。与此同时，在模拟测试数据时也要注意，如果这些数据是非常相似的数据、完全随机的数据，或按照排序顺序插入的数据，都会令统计信息偏离实际数据应该具有的特征。

3. 如果索引没有得到使用，那么在测试中强制它的使用也许会有些价值。有一些运行时参数可以关闭各种各样的查询规划。

4. 强制使用索引用法将会导致两种可能：一是系统选择是正确的，使用索引实际上并不合适，二是查询计划的开销计算并不能反映现实情况。这样你就应该对使用和不使用索引的查询进行计时，这个时候EXPLAIN ANALYZE命令就很有用了。