程序设计语言是用于书写计算机程序的语言。语言的基础是一组记号和一组规则。根据规则由记号构成的记号串的总体就是语言。在程序设计语言中,这些记号串就是程序。程序设计语言有3个方面的因素,即语法、语义和语用。语法表示程序的结构或形式,亦即表示构成语言的各个记号之间的组合规律,但不涉及这些记号的特定含义,也不涉及使用者。语义表示程序的含义,亦即表示按照各种方法所表示的各个记号的特定含义,但不涉及使用者。
程序设计语言是指用来编译、解释、处理各种程序时所使用的机器语言,它包括汇编语言、解释程序、编译程序及高级语言等,如Visual Basic(简称VB)、Visual C++(简称VC)、Delphi等。
过程式编程模式是一种以过程为中心的编程思想。这些都是以什么正在发生为主要目标进行编程,不同于面向对象的是谁在受影响。与面向对象明显的不同就是封装、继承、类。
向对象程序设计(Object Oriented Programming)作为一种新方法,其本质是以建立模型体现出来的抽象思维过程和面向对象的方法。模型是用来反映现实世界中事物特征的。任何一个模型都不可能反映客观事物的一切具体特征,只能对事物特征和变化规律的一种抽象,且在它所涉及的范围内更普遍、更集中、更深刻地描述客体的特征。通过建立模型而达到的抽象是人们对客体认识的深化。
说明式编程模式依据逻辑推理的原则响应查询,他是在逻辑推理的基础上发展而来的。
高级语言(High-level programming language)相对于机器语言(machine language)是一种指令集的体系。在这种语言下,其语法和结构更类似汉字或者普通英文,且由于远离对硬件的直接操作,使得一般人更容易学习。高级语言通常按其基本类型、代系、实现方式、应用范围等分类。
为了提高计算机的运行速度和系统的处理能力,在总体设计和逻辑设计中广泛采用并行操作技术,使各部件并行工作。要求操作系统具有并发性及资源共享,于是采用了并行程序设计,它是能够同时执行2个以上运算或逻辑操作的程序设计技术。采用了并行程序设计技术后,可使分时和多道程序更全面地利用计算机资源,使系统效率提高,开销减小 (所占内存小,花费的处理时间短)
数据(data)是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。
数据可以是连续的值,比如声音、图像,称为模拟数据。也可以是离散的,如符号、文字,称为数字数据。
在计算机系统中,数据以二进制信息单元0,1的形式表示。
数据是指某一目标定性、定量描述的原始资料,包括数字、文字、符号、图形、图像以及它们能够转换成的数据等形式。信息是向人们或机器提供关于现实世界新的事实的知识,是数据、消息中所包含的意义。联系和区别:信息与数据是不可分离的。信息由与物理介质有关的数据表达,数据中所包含的意义就是信息。信息是对数据解释、运用与解算,数据即使是经过处理以后的数据,只有经过解释才有意义,才成为信息;就本质而言,数据是客观对象的表示,而信息则是数据内涵的意义,只有数据对实体行为产生影响时才成为信息。数据是记录下来的某种可以识别的符号,具有多种多样的形式,也可以加以转换,但其中包含的信息内容不会改变。即不随载体的物理设备形式的改变而改变。信息可以离开信息系统而独立存在,也可以离开信息系统的各个组成和阶段而独立存在;而数据的格式往往与计算机系统有关,并随载荷它的物理设备的形式而改变。 数据是原始事实,而信息是数据处理的结果。不同知识、经验的人,对于同一数据的理解,可得到不同信息。
1、ASCII码
用一个字节大小表示常用的字符,最开始ASCII码只表示128个字符,只需要7位表示,最高位统一用0表示。ASCII码编码方式通过大端方式对齐。
2、非ASCII码
不同国家,使用的字符不一致,仅仅128个字符不够使用,所以针对本国字符特点,使用了256个字符。
3、Unicode
统一编码,对于不同国家字符都能解析。(汉字用两个字节表示)
4、UTF-8
作为Unicode一种实现方式,使用1-4个字节进行编码。UTF-8与ASCII码表示的二进制数完全一致。
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。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
数据元素间抽象化的相互关系(简称为逻辑结构)。
与数据的存储无关,独立于计算机,它是从具体问题抽象出来的数学模型。
存储结构(物理结构)—-
数据元素及其关系(数据的逻辑结构)在计算机存储器中的存储形式。
是逻辑结构用计算机语言的实现,它依赖于计算机语言。
运算(算法)
存储结构两方面的内容:
(1)数据元素自身值的表示(数据域)
(2)该结点与其它结点关系的表示(链域)
两种基本的存储方法:
(1)顺序存储方法(顺序存储结构)
(2)链接存储方法(链式存储结构)
同一种逻辑结构可采用不同的存储方法(以上两种之一或组合),这主要考虑的是运算方便及算法的时空要求。
逻辑结构—划分方法一
(1)线性结构—-
有且仅有一个开始和一个终端结点,并且所有结点都最多只有一个直接前趋和一个后继。
例如:线性表、栈、队列、串
(2)非线性结构—-
一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。
例如:树、图等。
逻辑结构—划分方法二
一、集合 结构中的数据元素除了同属于一种类型外,别无其它关系。
二、线性结构 结构中的数据元素之间存在一对一的关系。
三、树型结构 结构中的数据元素之间存在一对多的关系。
四、图状结构或网状结构 结构中的数据元素之间存在多对多的关系。
算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算,当其运行时能从一个初始状态和(可能为空的)初始输入开始,经过一系列有限而清晰定义的状态,最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法,包含了一些随机输入。
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。
数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合,可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。
数据库模型描述了在数据库中结构化和操纵数据的方法,模型的结构部分规定了数据如何被描述(例如树、表等)。
模型的操纵部分规定了数据的添加、删除、显示、维护、打印、查找、选择、排序和更新等操作。
1概念模型
2层次模型 表现形式 物理模型、数学模型、结构模型
模型的操纵部分规定了数据的添加、删除、显示、维护、打印、查找、选择、排序和更新等操作。
层次模型是指用一颗“有向树”的数据结构来表示表示各类实体以及实体间的联系,树中每一个节点代表一个记录类型,树状结构表示实体型之间的联系。层次模型是最早用于商品数据库管理系统的数据模型。
现实世界中很多事物是按层次组织起来的。层次数据模型的提出,首先是为了模拟这种按层次组织起来的事物。层次数据库也是按记录来存取数据的。层次数据模型中最基本的数据关系是基本层次关系,它代表两个记录型之间一对多的关系,也叫做双亲子女关系(PCR)。数据库中有且仅有一个记录型无双亲,称为根节点。其他记录型有且仅有一个双亲。在层次模型中从一个节点到其双亲的映射是惟一的,所以对每一个记录型(除根节点外)只需要指出它的双亲,就可以表示出层次模型的整体结构。
用网络结构表示实体类型及其实体之间联系的模型。顾名思义,一个事物和另外的几个都有联系,这样构成一张网状图。
网状模型是一种可以灵活地描述事物及其之间关系的数据库模型。
关系实际上就是关系模式在某一时刻的状态或内容。也就是说,关系模式是型,关系是它的值。关系模式是静态的、稳定的,而关系是动态的、随时间不断变化的,因为关系操作在不断地更新着数据库中的数据。但在实际当中,常常把关系模式和关系统称为关系,读者可以从上下文中加以区别。
数据库管理系统(Database Management System)是一种操纵和管理数据库的大型软件,用于建立、使用和维护数据库,简称DBMS。它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据,数据库管理员也通过DBMS进行数据库的维护工作。它可以支持多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立,修改和询问数据库。大部分DBMS提供数据定义语言DDL(Data Definition Language)和数据操作语言DML(Data Manipulation Language),供用户定义数据库的模式结构与权限约束,实现对数据的追加、删除等操作。
数据中心是全球协作的特定设备网络,用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。
在今后的发展中,数据中心也将会成为企业竞争的资产,商业模式也会因此发生改变。随着数据中心应用的广泛化,人工智能、网络安全等也相继出现,更多的用户都被带到了网络和手机的应用中。随着计算机和数据量的增多,人们也可以通过不断学习积累提升自身的能力,是迈向信息化时代的重要标志。
随着数据中心行业在全球的蓬勃发展,随着社会经济的快速增长,数据中心的发展建设将处于高速时期,再加上各地政府部门给予新兴产业的大力扶持,都为数据中心行业的发展带来了很大的优势。随着数据中心行业的大力发展,将来在很多城市中都会有很大的发展空间,一些大型的数据中心也会越来越多。2017年全球经历了前所未有的自然灾害之后,很多数据中心管理人员都在积极制定灾难恢复计划。例如就可以通过云计算工具对电力使用的功率进行限制,在遭遇停电时间时将允许以降低的功率继续运行,可以为电力企业的正常运行提供有效的保障。还可以利用数据中心指定备份计划,对服务器的操作进行拓展,就不需要通过关闭和重启服务器操作。
数据中心是与人力资源、自然资源一样重要的战略资源,在信息时代下的数据中心行业中,只有对数据进行大规模和灵活性的运用,才能更好的去理解数据,运用数据,才能促使我国数据中心行业快速高效发展,体现出国家发展的大智慧。海量数据的产生,也促使信息数据的收集与处理发生了重要的转变,企业也从实体服务走向了数据服务。产业界需求与关注点也发生了转变,企业关注的重点转向了数据,计算机行业从追求的计算能力转变为数据处理能力,软件业也将从编程为主向数据为主转变,云计算的主导权也将从分析向服务转变。
在信息时代下,数据中心的产生,更多的网络内容也将不在由专业网站或者特定人群所产生,而是由全体网民共同参与。随着数据中心行业的兴起,网民参与互联网、贡献内容也更加便捷,呈现出多元化。巨量网络数据都能够存储在数据中心,数据价值也会越来越高,可靠性能也在进一步加强。
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