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第1章　绪论1

1.1　数据1

1.1.1　数据的定义与生命周期1

1.1.2　数据的特性2

1.1.3　数据与信息、知识、智慧的关系2

1.2　数据工程概述3

1.2.1　数据工程产生的背景3

1.2.2　数据工程的内涵5

1.2.3　数据工程研究的对象6

1.3　数据工程的现状与发展6

1.3.1 美军数据管理策略的演进6

1.3.2　我国数据工程建设现状10

第2章　数据建模14

2.1　关系数据库设计理论14

2.1.1 关系模型的基本概念14

2.1.2　数据依赖15

2.1.3 范式17

2.1.4　关系模式规范化20

2.2　数据模型22

2.2.1　概念模型23

2.2.2　逻辑模型24

2.2.3　物理模型26

2.2.4　数据模型标记符号28

2.3　数据建模方法35

2.3.1　数据需求分析35

2.3.2　概念模型设计39

2.3.3　逻辑模型设计42

2.3.4　物理模型设计47

2.4　PowerDesigner建模工具48

2.4.1 PowerDesigner主界面49

2.4.2　构建概念模型50

2.4.3　从概念模型创建逻辑模型53

2.4.4　从逻辑模型创建物理模型54

2.4.5　生成模型报告56

2.4.6　创建数据库56

第3章　数据标准化61

3.1　概述61

3.1.1　标准和标准化61

3.1.2　数据标准化的概念62

3.2　元数据标准化63

3.2.1　元数据的定义、作用和结构63

3.2.2　信息资源元数据标准67

3.2.3　数据集元数据标准内容70

3.3　数据元标准化78

3.3.1　数据元基本概念和组成78

3.3.2　数据元基本属性及描述符80

3.3.3　数据元命名规则86

3.3.4　数据元标准制定88

3.4　数据模式标准化90

3.4.1　数据模式标准化内容及作用90

3.4.2　数据模式规范化描述方法91

3.4.3　数据模式标准化实例93

3.5　数据分类与编码标准化94

3.5.1 数据分类与编码的定义和作用94

3.5.2　数据分类的基本原则和方法95

3.5.3　数据编码的基本原则和方法97

3.6　数据标准化管理101

3.6.1　确定数据需求102

3.6.2　制定数据标准103

3.6.3　批准数据标准104

3.6.4　实施数据标准105

第4章　数据存储、备份与容灾106

4.1　数据存储106

4.1.1　数据存储介质106

4.1.2　数据存储技术107

4.1.3　存储管理122

4.2　数据备份124

4.2.1　备份结构124

4.2.2　备份策略126

4.2.3　备份软件127

4.2.4　数据库备份129

4.3　数据容灾132

4.3.1 数据容灾与数据备份的关系132

4.3.2　数据容灾的国际标准133

4.3.3　数据容灾的关键技术135

4.3.4　数据容灾的典型案例137

第5章　数据质量管理140

5.1　数据质量管理思想140

5.2　数据质量描述140

5.2.1　数据质量定量元素141

5.2.2　数据质量非定量元素142

5.3　数据质量评价142

5.3.1　数据质量评价过程142

5.3.2　数据质量评价方法143

5.4　数据质量控制146

5.4.1　数据生命周期各阶段对质量的影响146

5.4.2　数据质量控制过程147

5.4.3　数据质量控制实施147

5.5　数据清理148

5.5.1 数据清理的处理流程148

5.5.2　数据清理的主要工具149

5.5.3　相似重复数据的清理150

5.5.4　不完整数据的清理152

5.5.5　错误数据的清理153

第6章　数据集成156

6.1　数据集成概述156

6.2　数据集成的常用方法157

6.2.1　模式集成方法157

6.2.2　数据复制方法159

6.2.3　混合型集成方法160

6.3　数据集成的常见标准与技术160

6.3.1　数据访问接口160

6.3.2　Web Services技术164

6.3.3　数据网格技术170

6.4　数据集成的典型结构173

6.4.1 IBM信息集成平台173

6.4.2　ORACLE数据集成架构176

第7章　数据挖掘180

7.1　数据挖掘概述180

7.1.1　数据挖掘的内涵和任务180

7.1.2　数据挖掘的过程181

7.1.3　数据挖掘与数据仓库183

7.2　数据挖掘的方法185

7.2.1　数据总结方法185

7.2.2　关联分析方法189

7.2.3　分类和预测方法195

7.2.4　聚类分析方法208

7.3　多维数据分析218

7.3.1 多维数据模型218

7.3.2　多维数据分析基本操作220

第8章　数据应用222

8.1　数据服务222

8.1.1　数据目录服务222

8.1.2　数据查询、浏览和下载服务228

8.1.3　数据分发服务229

8.2　数据可视化233

8.2.1 一维数据可视化234

8.2.2　二维数据可视化234

8.2.3　三维数据可视化235

8.2.4　多维数据可视化235

8.2.5　其他数据可视化236

8.3　信息检索238

8.3.1　信息检索简介238

8.3.2　数据库搜索引擎技术242

8.3.3　互联网搜索引擎技术247

第9章　数据库安全251

9.1　数据库安全概述251

9.1.1　数据库安全威胁251

9.1.2　数据库安全对策252

9.2　数据库安全机制253

9.2.1 身份认证253

9.2.2　存取控制254

9.2.3　数据库加密255

9.2.4　数据库审计260

9.2.5　推理控制与隐私保护261

9.2.6　入侵容忍技术262

9.3　Oracle安全措施265

9.3.1 身份认证265

9.3.2　授权与检查机制266

9.3.3　数据加密267

9.3.4　数据审计268

9.3.5 用户定义的安全性措施268

参考文献270