数据库设计三大原则？
一、数据库设计三大原则？
1、数据库每列具有原子性（所有字段都是不可分解的原子），行不可重复，列不可再分。
2、确保非主键列必须完全依赖主键列，不能部分依赖(通常对联合组件来说)
3、确保每列值都和主键列直接相关而不是部分相关（非主键列不能相互依赖）
二、oracle数据库表的设计，分区和索引的设计？
局部索引localindex
1.局部索引一定是分区索引，分区键等同于表的分区键，分区数等同于表的分区说，一句话，局部索引的分区机制和表的分区机制一样。
2.如果局部索引的索引列以分区键开头，则称为前缀局部索引。
3.如果局部索引的列不是以分区键开头，或者不包含分区键列，则称为非前缀索引。
4.前缀和非前缀索引都可以支持索引分区消除，前提是查询的条件中包含索引分区键。
5.局部索引只支持分区内的唯一性，无法支持表上的唯一性，因此如果要用局部索引去给表做唯一性约束，则约束中必须要包括分区键列。
6.局部分区索引是对单个分区的，每个分区索引只指向一个表分区，全局索引则不然，一个分区索引能指向n个表分区，同时，一个表分区，也可能指向n个索引分区，
对分区表中的某个分区做truncate或者move，shrink等，可能会影响到n个全局索引分区，正因为这点，局部分区索引具有更高的可用性。
7.位图索引只能为局部分区索引。
8.局部索引多应用于数据仓库环境中。
全局索引globalindex
1.全局索引的分区键和分区数和表的分区键和分区数可能都不相同，表和全局索引的分区机制不一样。
2.全局索引可以分区，也可以是不分区索引，全局索引必须是前缀索引，即全局索引的索引列必须是以索引分区键作为其前几列。
3.全局分区索引的索引条目可能指向若干个分区，因此，对于全局分区索引，即使只动，截断一个分区中的数据，都需要rebulid若干个分区甚
至是整个索引。
4.全局索引多应用于oltp系统中。
5.全局分区索引只按范围或者散列hash分区，hash分区是10g以后才支持。
6.oracle9i以后对分区表做move或者truncate的时可以用updateglobalindexes语句来同步更新全局分区索引，用消耗一定资源来换取高度的可用性。
7.表用a列作分区，索引用b做局部分区索引，若where条件中用b来查询，那么oracle会扫描所有的表和索引的分区，成本会比分区更高，此时可以考虑用b做全局分区索引
三、小非农数据和大非农数据的区别？
大非农和小非农是两种不同的数据来源，对于投资者而言，它们的区别如下：
1. 数据来源不同：大非农(Big Data)是由非营利组织美国劳工部(U.S. Department of Labor)发布的就业数据，而小非农(Little Data)则是由美国劳工部和数据公司(Data Company)合作发布的小型就业市场报告。
2. 数据范围不同：大非农的数据范围更广，涵盖了美国整个就业市场，而小非农的数据范围更小，只涵盖美国就业市场中的一部分，例如在某些行业特定的就业市场数据等。
3. 时间不同：大非农是每周六发布，发布时间固定在美国时间下午5点，而小非农则固定在每周三发布，发布时间可能略有不同。
4. 对投资者的意义不同：大非农和小非农在数据公布后对投资者的意义不同。对于投资者而言，大非农是一个重要指标，可以帮助他们评估美国就业市场的健康状况和整体经济的表现。而小非农则通常被视为一个指标，可以帮助投资者了解特定领域的就业市场数据，例如某个特定行业或领域的就业数据等。
因此，大非农和小非农在数据类型、数据来源、数据范围和时间等方面都存在不同，对投资者而言，需要根据数据公布情况，结合自己的投资需求和风险偏好，做出不同的投资决策。
四、数据媒体艺术设计专业前景和就业？
数据煤体艺术设计专业前景和就业非常好，随着人民生活的提高电影和动漫的要找的人才越来越多。
五、网页设计和大数据有什么区别？
网页是介绍和宣传的平台。大数据是专用统计数据的平台。
六、大数据和室内设计哪个好？
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
室内设计（Interior design）是指满足一定的建造目的，对现有的建筑物内部空间进行深加工的增值准备工作。
室内设计主要根据建筑物的使用性质、所处环境和相应标准，运用物质技术手段和建筑设计原理，创造功能合理、舒适优美、满足人们物质和精神生活需要的室内环境。
各有各的好处，看你个人的想法
七、专科数媒设计和大数据哪个好？
大数据更好一些，因为大数据是未来时代发展的趋势，前景也比较好一些。
八、数据结构与程序设计的关系大么？
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率的算法。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。所以数据结构与程序设计的关系是很大的，学好数据结构，可以使你编写的程序运行效率更高，占用内存更少。数据结构这一门课的内容不仅是一般程序设计（特别是非数值性程序设计）的基础，而且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统及其他系统程序的重要基础。 在许多类型的程序的设计中，数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明，系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。许多时候，确定了数据结构后，算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来，我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况，选择合适的数据结构都是非常重要的。 选择了数据结构，算法也随之确定，是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现，面向对象的程序设计语言就是其中之一。
九、数据设计模型是什么？
数据设计模型可以理解为数据计算设计的解题模型。或者是通过一些数据进行设计模型
十、什么是数据化设计？
有别于传统的二维CAD设计，数字化设计解决方案是以三维设计为核心，并结合产品设计过程的具体需求(如风格曲面造型、设备空间布局、数字样机评审、人机工程校核等)所形成的一套解决方案。它与数字化制造、数字化仿真共同构成了现代制造业的先进数字化研发平台。
在设计过程中，还应当考虑可生产性和可维护性，即面向制造的设计。例如焊枪的可达性，操作人员在狭小空间的可操作性等。把这些工艺问题、生产问题、维护问题拿到设计阶段去考虑和解决，减少制造环节的返工数量。
扩展资料：
对于三维虚拟产品，由设计人员自行进行静力学、动力学等好学易用的有限元分析，旨在定性分析，提高零部件的设计质量。将真正的专业CAE分析交给分析部门负责，提高人力资源效率，做到人尽其才,物尽其用。
对于三维虚拟产品，在设计阶段要进行一系列的数字样机审核(比如干涉检查、运动件机构分析、拆装模拟、人机工程空间与视野模拟等)，这样有效控制了下游试制环节的大量返工和工程变更，缩短了整个产品开发周期。
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