database system concepts 7th答案 2.12

时间: 2023-12-13 11:00:58 浏览: 130
数据库系统概念第7版的答案2.12讨论了关系模型和关系数据库的基本概念。关系模型是一种用来组织和管理数据的模型,它将数据组织成表格的形式,每个表格都有属性和值。关系数据库则是基于关系模型设计和实现的数据库系统。 在关系模型中,关系被描述为表格,每个表格都有一个名称,而行则代表具体的数据记录。表格的列则代表属性,每个属性都有一个特定的数据类型。这样的设计使得数据库系统能够高效地管理和查询大量的数据。 答案2.12指出了关系模型的重要特性,包括数据的结构化、数据的独立性、数据的一致性和对数据的高级查询能力。通过关系模型,用户可以方便地进行数据的管理和查询,而不需要考虑数据的具体存储方式。 此外,答案2.12还讨论了关系数据库管理系统(RDBMS)的基本原理和功能,包括数据的存储和检索、数据的完整性和安全性保障、数据的并发访问控制等方面。RDBMS是建立在关系模型之上的软件系统,它提供了一系列功能来管理和操作关系数据库。 总的来说,答案2.12详细介绍了关系模型和关系数据库的基本概念,为读者提供了深入理解数据库系统的重要知识基础。
相关问题

database system concepts 7th

### 回答1: 《数据库系统概念(第七版)》是一本经典的数据库教材,由Silberschatz、Korth和Sudarshan合著。该书详细介绍了数据库系统的基本概念、数据模型、关系代数、SQL语言、事务管理、并发控制、数据安全等方面的知识。该书内容深入浅出,适合初学者和专业人士阅读。 ### 回答2: 《数据库系统概念》(Database System Concepts)7th是一本介绍数据库系统原理和设计以及应用的经典教材。本书通过详细阐述数据库的基本概念,包括数据模型、数据库语言和系统体系结构等方面,帮助读者理解数据库的工作原理及其所能提供的功能。 本书的第一部分介绍了数据管理的基础概念,包括数据模型、数据规范化和ER模型等。读者可以了解到数据库的基本组成部分和如何抽象表达数据。第二部分是关于数据库语言的介绍,其中包括SQL语言、关系代数和数据工具等。读者可以了解到各种不同类型的查询和如何从数据库中获取所需的信息。第三部分则涉及数据库的实现和应用部署,其中包括存储管理、查询优化和事务等。 此外,本书还介绍了现代数据库中的最新技术,例如数据挖掘、XML数据管理和NoSQL数据库等。对于想要深入了解互联网时代数据库技术的读者十分有用。 总的来说, 《数据库系统概念》(Database System Concepts)7th是一本权威经典的数据库教材,适用于计算机科学、计算机工程和信息管理等专业的本科生和研究生学习使用。同时,对于研究院所和企业等需要使用数据库的专业人员也十分有帮助。 ### 回答3: 《数据库系统概念》第七版是一本经典的数据库系统教材,由Abraham Silberschatz、Henry F. Korth、S. Sudarshan合著。本书共分为13章,内容包括关系数据模型、SQL、存储结构和文件组织、索引和查询处理、查询优化、事务管理、并发控制、数据库恢复、分布式数据库、NoSQL等方面。本书的目的是帮助读者建立数据库管理系统的基础知识,以及如何设计和实现数据库系统。 本书的重要特点是:清晰明了、深入浅出、注重理论和实践结合,并且紧密跟踪数据库技术的发展和变化。在本书中,作者为读者提供了大量具有实际应用价值的实例、案例和代码,帮助读者理解和掌握各种概念和方法。 本书首先介绍了关系数据模型及其基本概念,如关系、属性、域、元组、主键、外键等,在此基础上介绍了SQL语言及其语法、查询分析、查询优化和数据库设计过程。此外,本书还介绍了存储结构和文件组织的基本原理、索引和查询处理的算法和数据结构、事务管理、并发控制、数据库恢复和分布式数据库等方面的知识。 本书还特别介绍了NoSQL数据库的基础知识和应用场景,如键/值存储、文档存储和列式存储等,为读者提供了一个了解和掌握这一新型数据库技术的机会。 总之,《数据库系统概念》第七版是一本非常优秀的数据库系统教材,尤其适合计算机科学和工程领域的学生和研究人员使用。无论是从理论还是实践方面来看,都是非常重要和有价值的参考书。

Database System Concepts Solution.Sixth Edition 的简言

Database System Concepts Solution.Sixth Edition 是数据库系统概念的第六版解答书,主要介绍了数据库系统的基本概念、结构和设计方法,包括数据模型、关系数据库、数据存储和检索、事务处理、数据安全等方面的内容。本书通过大量的例子和练习题,帮助读者深入理解数据库系统的原理和应用,是数据库系统学习者和从业者的重要参考书。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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