大数据开发的过程汇总十篇

时间:2023-05-24 16:47:57

大数据开发的过程

大数据开发的过程篇(1)

关键词:二次采集数据迁移

关键词:二次采集数据迁移

开发井源头数据迁移是指将开发井的单井地质资料数据从录井源头数据库中通过二次采集、数据迁移技术同步或定时迁移到需方的数据库中。此项技术由地质录井公司于2008年开始推广。目前,迁移系统正在为孤岛、河口、石油开发中心、孤东、桩西、东辛、滨南、鲁胜8个采油厂提供服务,已迁移4000余口井的数据。此项工作不仅为采油厂开发数据库建设提供了便捷、高效、准确的服务,也极大地提高了数据库信息的利用率

开发井源头数据迁移是指将开发井的单井地质资料数据从录井源头数据库中通过二次采集、数据迁移技术同步或定时迁移到需方的数据库中。此项技术由地质录井公司于2008年开始推广。目前,迁移系统正在为孤岛、河口、石油开发中心、孤东、桩西、东辛、滨南、鲁胜8个采油厂提供服务,已迁移4000余口井的数据。此项工作不仅为采油厂开发数据库建设提供了便捷、高效、准确的服务,也极大地提高了数据库信息的利用率

1 开发库录井信息应用现状

1 开发库录井信息应用现状

目前,油田数据库分为勘探、开发两大类,各有自己的数据标准、有自己的管理方案,并运行着相对应的管理系统。录井数据库隶属于勘探一路,信息涵盖单井基本信息、地质地层、岩性剖面以及地层含油性等全套录井过程及成果信息,还包含部分与录井解释相关的钻井、测井等信息,是勘探开发综合研究、生产决策应用的基础。自2006年开发井录井仪以及《录井现场资料处理系统》广泛使用以来,录井信息库除探井信息外还包含了大量的开发井信息,并通过不断改进,使得数据库的信息结构更趋合理、完善。然而这些宝贵资源在完成录井资料整理后,就只有提交勘探数据库,录井库中生产井信息便被束之高阁,造成极大的浪费。

目前,油田数据库分为勘探、开发两大类,各有自己的数据标准、有自己的管理方案,并运行着相对应的管理系统。录井数据库隶属于勘探一路,信息涵盖单井基本信息、地质地层、岩性剖面以及地层含油性等全套录井过程及成果信息,还包含部分与录井解释相关的钻井、测井等信息,是勘探开发综合研究、生产决策应用的基础。自2006年开发井录井仪以及《录井现场资料处理系统》广泛使用以来,录井信息库除探井信息外还包含了大量的开发井信息,并通过不断改进,使得数据库的信息结构更趋合理、完善。然而这些宝贵资源在完成录井资料整理后,就只有提交勘探数据库,录井库中生产井信息便被束之高阁,造成极大的浪费。

由于生产研究的需要,开发数据库中涵盖了部分录井业务相关的数据表。地质所采油矿的方案编制、生产运行及管理措施、井位设计、新区方案部署过程中,需要用到大量录井信息,现在技术人员只能通过录井生产网页查看随钻信息或找现场录井队要,有时根本找不到,需要查找纸质报告,这些已在录井数据库中存在的信息在采油厂却需要开发人员再次重复录入,不仅增加了开发数据库管理人员的工作量,而且录入过程中也极易产生数据错误,增加了数据管理和使用的难度。给应用人员带来了许多不便。在找到资料的情况下,也是以文件方式各自存放,既不便管理,更不便共享。

由于生产研究的需要,开发数据库中涵盖了部分录井业务相关的数据表。地质所采油矿的方案编制、生产运行及管理措施、井位设计、新区方案部署过程中,需要用到大量录井信息,现在技术人员只能通过录井生产网页查看随钻信息或找现场录井队要,有时根本找不到,需要查找纸质报告,这些已在录井数据库中存在的信息在采油厂却需要开发人员再次重复录入,不仅增加了开发数据库管理人员的工作量,而且录入过程中也极易产生数据错误,增加了数据管理和使用的难度。给应用人员带来了许多不便。在找到资料的情况下,也是以文件方式各自存放,既不便管理,更不便共享。

油田开发生产一体化建设和基础性建设,对油藏开发生产提出了更高更细的要求。随着现代信息技术的迅速发展,网络平台和数据库建设逐渐完善,不同开发组织,单元和个人,一线生产和后勤科研之间,更加高效的沟通,协同生产成为可能。

油田开发生产一体化建设和基础性建设,对油藏开发生产提出了更高更细的要求。随着现代信息技术的迅速发展,网络平台和数据库建设逐渐完善,不同开发组织,单元和个人,一线生产和后勤科研之间,更加高效的沟通,协同生产成为可能。

在油田信息化发展的基础上,按照采油厂、油公司的要求,录井公司自2008年实施了开发井源头数据迁移工作。该迁移过程从信息录入着手,合理调整数据库结构,通过数据接口程序,在录井完井数据库中进行二次采集,最后运用迁移程序将合格的信息迁移至需方的开发数据库中。

在油田信息化发展的基础上,按照采油厂、油公司的要求,录井公司自2008年实施了开发井源头数据迁移工作。该迁移过程从信息录入着手,合理调整数据库结构,通过数据接口程序,在录井完井数据库中进行二次采集,最后运用迁移程序将合格的信息迁移至需方的开发数据库中。

2 数据迁移的方法研究

2 数据迁移的方法研究

开发数据库与录井数据库在结构上和数据库类型上都不同,要进行其间数据迁移,必须有专门的工具软件,经综合分析,可由录井现场资料处理软件、数据接口软件、迁移软件组成系统来实现。

开发数据库与录井数据库在结构上和数据库类型上都不同,要进行其间数据迁移,必须有专门的工具软件,经综合分析,可由录井现场资料处理软件、数据接口软件、迁移软件组成系统来实现。

首先对录井源头采集和开发井所需数据进行数据源对比,完成录井现场资料处理软件升级。由于录井数据库与开发数据库内容上的差异,为确保信息量上满足开发数据库需求,必须从源头上做起,由此按照开发数据库的数据需求对录井现场资料处理软件进行升级,基本满足了开发数据库的入库要求。

首先对录井源头采集和开发井所需数据进行数据源对比,完成录井现场资料处理软件升级。由于录井数据库与开发数据库内容上的差异,为确保信息量上满足开发数据库需求,必须从源头上做起,由此按照开发数据库的数据需求对录井现场资料处理软件进行升级,基本满足了开发数据库的入库要求。

其次在录井中间库上编写了一些数据接口程序,对应开发表进行二次采集.由于录井数据库与开发数据库在结构与内容形式上的差异,本系统过在录井服务平台上建立中间数据库表,开发重新进行数据定位的接口软件,如开发的YS_DAA02、YS_DAA02C等表。在接口软件中,以目标库数据表为依据,在源头库多个数据表中搜集、整理出相关数据,通过各种类型上、逻辑上、表现形式上的转换,达到再次采集的目的,即二次采集,从而实现了异构数据库间的数据对接。

其次在录井中间库上编写了一些数据接口程序,对应开发表进行二次采集.由于录井数据库与开发数据库在结构与内容形式上的差异,本系统过在录井服务平台上建立中间数据库表,开发重新进行数据定位的接口软件,如开发的YS_DAA02、YS_DAA02C等表。在接口软件中,以目标库数据表为依据,在源头库多个数据表中搜集、整理出相关数据,通过各种类型上、逻辑上、表现形式上的转换,达到再次采集的目的,即二次采集,从而实现了异构数据库间的数据对接。

最后一步是编写迁移软件,实现开发井录井源头数据的迁移。迁移软件采取了DotNet DBType数据类型作为中间对应类型,解决了录井SQLSERSER数据库与开发ORACLE数据库间的衔接问题。将中间数据库开发的接口软件定制为作业,实现复杂过程的定时更新,针对目标表建立的一个具体迁移过程作为任务,在调度管理中设置调度信息与已有的任务相关联。实现录井数据每日定时向开发数据库迁移、作业与调度的应用实现迁移过程的自动化。

最后一步是编写迁移软件,实现开发井录井源头数据的迁移。迁移软件采取了DotNet DBType数据类型作为中间对应类型,解决了录井SQLSERSER数据库与开发ORACLE数据库间的衔接问题。将中间数据库开发的接口软件定制为作业,实现复杂过程的定时更新,针对目标表建立的一个具体迁移过程作为任务,在调度管理中设置调度信息与已有的任务相关联。实现录井数据每日定时向开发数据库迁移、作业与调度的应用实现迁移过程的自动化。

3 源头数据迁移的意义

3 源头数据迁移的意义

开发井源头数据迁移是录井数据库深化应用的先例,实现了信息管理的创新。它的目的建设目标就是建立一套系统,能够将开发数据库所需要的完井地质资料实时录入和远程传输,并通过数据迁移软件实现录井中心数据库与开发数据库数据资源的对接与应用,保证了开发数据库与现场录井数库库的同步,保证数据源头的唯一性,提高了数据流通效率,减少了开发数据库重复录入数据的工作量,让录井数据库直接服务于开发生产、研究。

开发井源头数据迁移是录井数据库深化应用的先例,实现了信息管理的创新。它的目的建设目标就是建立一套系统,能够将开发数据库所需要的完井地质资料实时录入和远程传输,并通过数据迁移软件实现录井中心数据库与开发数据库数据资源的对接与应用,保证了开发数据库与现场录井数库库的同步,保证数据源头的唯一性,提高了数据流通效率,减少了开发数据库重复录入数据的工作量,让录井数据库直接服务于开发生产、研究。

它的实现具备了以下意义:

它的实现具备了以下意义:

首先,是通过数据迁移,完成数据源共享。

首先,是通过数据迁移,完成数据源共享。

其次,利用数据库迁移软件可以将所钻井录井数字信息转换、迁移到采油厂勘探开发数据库,可实现单井资料自动入库,实现开发数据库源头数据采集、录入工作。既便于管理,又节省了采油厂这方面的费用,大大提高了工作效率。

其次,利用数据库迁移软件可以将所钻井录井数字信息转换、迁移到采油厂勘探开发数据库,可实现单井资料自动入库,实现开发数据库源头数据采集、录入工作。既便于管理,又节省了采油厂这方面的费用,大大提高了工作效率。

再次,系统运行后,保证了录井数据库、开发数据库同类信息的一致性。从源头上实现勘探开发信息一体化。同时提高了数据的准确性和系统性。

再次,系统运行后,保证了录井数据库、开发数据库同类信息的一致性。从源头上实现勘探开发信息一体化。同时提高了数据的准确性和系统性。

最后,由于这种迁移的自动性,保证数据入库的及时性,为采油厂的开发研究人员及时把握新信息,提高工作效率的提供了更大的帮助。为开发研究人员、生产管理人员高效完成井位设计、方案设计、新区方案部署提供有力的帮助,进一步促进录井公司与各采油厂的协作。

最后,由于这种迁移的自动性,保证数据入库的及时性,为采油厂的开发研究人员及时把握新信息,提高工作效率的提供了更大的帮助。为开发研究人员、生产管理人员高效完成井位设计、方案设计、新区方案部署提供有力的帮助,进一步促进录井公司与各采油厂的协作。

今年,在公司领导的大力支持和经营科的组织协调下,在信息中心技术人员的积极努力下,开发井源头数据迁移作为公司的重点推广项目取得了很大的进展。数据迁移工作新增了东辛采油厂、鲁明公司、滨南采油厂、鲁胜公司、纯梁采油厂四家采油厂迁移关系,前不久,公司又召开了东胜公司源头数据迁移推介会,加上原来的河口采油厂、孤岛采油厂、孤东采油厂、桩西采油厂和石油开发中心,开发井源头数据迁移目前已覆盖了油田范围60%的采油厂。

今年,在公司领导的大力支持和经营科的组织协调下,在信息中心技术人员的积极努力下,开发井源头数据迁移作为公司的重点推广项目取得了很大的进展。数据迁移工作新增了东辛采油厂、鲁明公司、滨南采油厂、鲁胜公司、纯梁采油厂四家采油厂迁移关系,前不久,公司又召开了东胜公司源头数据迁移推介会,加上原来的河口采油厂、孤岛采油厂、孤东采油厂、桩西采油厂和石油开发中心,开发井源头数据迁移目前已覆盖了油田范围60%的采油厂。

4 源头数据迁移应用发展规划

4 源头数据迁移应用发展规划

挖掘现有信息资源潜力,拓宽应用领域,努力追求录井信息应用效果最大化,创造效益。

挖掘现有信息资源潜力,拓宽应用领域,努力追求录井信息应用效果最大化,创造效益。

4.1 数据审核:为使迁移数据能在采油厂得到应用,以带动录井信息在油田范围更广泛应用,促进录井生产,迁移审核软件正在研发中。该软件兼具查看与修改功能,可在审核的同时补入综合表中由开发产生的数据项。

4.1 数据审核:为使迁移数据能在采油厂得到应用,以带动录井信息在油田范围更广泛应用,促进录井生产,迁移审核软件正在研发中。该软件兼具查看与修改功能,可在审核的同时补入综合表中由开发产生的数据项。

4.2 建立迁移数据查询软件。设计针对迁移中间数据库的查询软件,让迁移数据在入开发库前就可以使用。由于中间库既包含开发表,又包含录井数据表,不仅可以方便开发人员应用,同时也可供我们的研究管理人员查询。

4.2 建立迁移数据查询软件。设计针对迁移中间数据库的查询软件,让迁移数据在入开发库前就可以使用。由于中间库既包含开发表,又包含录井数据表,不仅可以方便开发人员应用,同时也可供我们的研究管理人员查询。

4.3 各类应用辅助软件研发。在广泛调研的基础上,综合应用录井数据库、开发井数据库信息,进行勘探开发生产研究过程录井信息应用辅助软件研发,让录井信息发挥更大的效益。

4.3 各类应用辅助软件研发。在广泛调研的基础上,综合应用录井数据库、开发井数据库信息,进行勘探开发生产研究过程录井信息应用辅助软件研发,让录井信息发挥更大的效益。

大数据开发的过程篇(2)

中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1007-9599 (2013) 01-0004-03

进销存系统是对企业的进货、销售、库存进行统一管理的应用系统。随着计算机技术不断普及、随着市场竞争越趋激烈,现在中小企业普遍使用进销存系统进行管理。市场上各种进销存系统参差不齐。企业要想在这种大环境中取得竞争的胜利,必须依托信息系统。另外,企业的这些数据量非常大,能对这些数据进行统一管理、统计分析,为提高运作效率、提供决策,提供及大方便。开发一个实用、高效的管理信息系统,为企业带来很大帮助。存储过程在系统设计中应用,能为提高系统的安全性,提高执行效率,方便代码管理带来很好的效果。高效的进销存系统是支撑中小企业实现“零库存”、极大限度降低企业运作成本、追求利益最大化的法宝。中小企业在开发进销存系统软件时,由于开发方便、部署简单、性能优良,通常使用SQLSERVER作为后台数据库管理。开发过程中需要使用SQL语句向后台数据库发送命令,对数据库返回结果进行处理。进销存数据库中的表结构各异,记录规模较大.如何编写高效的程序以实现与数据库进行交互、对数据库进行维护等复杂操作是进销存管理软件开发中的一个难点。现就在基于.NET的开发环境中,以通用进销存系统业绩提成统计模块开发中结合应用视图和存储过程作一些探讨。

1 视图和存储过程概述

视图相当于创建的一张虚拟表或存储查询,视图访问的数据不作为独特的对象存储在数据库内。SELECT语句结果集构成视力的内容,在程序开发中可以使用视图实现下列功能:限定用户查询表中的特定行或特定列上;将多个表中的列链接起来,使它们看起来像一个表;聚合信息。使用视图的优点:保护敏感数据;封装复杂查询;满足不同用户对数据的需求;提供一定程度上的独立性。在数据库管理系统中使用CREATEVIEW指令来创建视图。

存储过程是在数据库系统中,一组为了完成特定功能的SQL语句集,经编译后存储在数据库中,用户通过指定存储过程的名字并给出参数(如果该存储过程带有参数)来执行它。

使用存储过程明显具有以下优点:允许组件式编程。存储过程在被创建以后可以在程序中被多次调用而不必重新编写该存储过程的SQL语句,而且数据库管理人员可随时对存储过程进行修改。只要过程接口不发生变化,对应用程序源代码并无影响,从而极大地提高了程序的可移植性;更快的执行速度。存储过程是预编译的,在首次运行一个存储过程时查询优化器对其进行分析、优化,并给出最终被存在系统表中的执行计划。而采用第一种方法则需要在每次运行时都要对发送到数据库的所有SQL语句进行编译和优化;降低网络负载。应用程序调用存储过程时,网络中传送的仅是该条调用语句。而采用第一种方法将传送多条SQL语句,从而大大增加了网络流量,在对数据库网络访问量达到一定程度时,可能造成网络堵塞;增强数据库的安全性。系统管理员通过对执行某一存储过程的权限进行限制,能够实现对相应的数据访问权限的限制,避免非授权用户对数据的访问,保证数据的安全。在数据库管理系统中使用create procedure指令来创建存储过程。

2 以业绩统计为例探讨视图和存储过程在进销存系统开发中的具体应用

现在中小企业的管理中,为了提高员工的积极性,常用的激励办法是业绩提成。组合查询业绩统计是进销存系统最复杂的逻辑。现以组合条件查询业绩为例,结合视图和存储过程来来实现。例如中小企业为每个客户公司设定一个销售主管和销售助理,并对销售主管和助理设定一个提成比例,每一个员工,既可以是这个客户的主管,也可以是其他客户的助理,根据不同类型的客户,其提成比例都不一致。每完成一笔对该客户的销售,可以分别会对销售主管和助理按提成比例统计业绩。现将实现这功能所需要的数据表、创建视图、存储过程及运行效果表述如下:

2.1 数据表及关系

客户资料(数据库表名:tb_client)用途:存放客户相关的数据;

销售表(数据表名:tb_bill)用途:存放销售单的数据;

销售明细表(数据表名:tb_bill_product)用途:存放销售单中相关的货品明细数据;

货品信息(数据库表名:GoodsData)用途:存放货品信息数据;

用户表(数据库表名:Username)用途:存放系统用户的数据;

2.2 创建视图

用CREATEVIEW指令创建视图view_tj_yeji。该视图通过链接多个表显示每个客户每个销售单的每个商品的情况。主要包括客户的信息、客户的销售单情况、销售单包括的商品情况、商品明细信息。

SQLSERVER数据库端创建视图代码:

2.3 创建存储过程

在视图的基础上创建存储过程,用CREATEPROC EDURE指令创建名为P_view_hjyjgw的存储过程,进行业绩提成统计。该存储过程是带参数的,其参数是输入的组合条件,实现生成以员工为基准的统计表,按照输入的复杂条件进行统计。

组合查询图:

运行统计效果图:

点击业绩数据,可以显示该名员工在组合条件查询下的产生该业绩数据所包含的销售单及商品情况。后台是调用之前创建的视图view_tj_yeji。

调用视图的代码:

销售业绩明细表效果图:

以上代码在真实环境中运行通过,相关图片是真实运行情况下的切图。与数据库连接,一些相关函数的定义代码省略。在实际应用中,我们还可以通过带参数的存储过程构建动态SQL语句,实现更复杂的功能,提高程序的通用性和可扩展性。

3 结语

在进销存系统开发过程中,将与数据库相关的操作通过视图和存储过程等方式写到数据库组件中,将数据呈现通过数据控件调用视图或存储过程实现,这样做将大大提高系统的开发效率,对于程序维护也相当方便,与数据库相关的修改直接在后台数据改视图和存储过程即可,无须改程序代码,无须重新编译。在进销存系统软件开发过程中综合运用存储过程和视图,会给软件设计带来极大的方便,还可以提高软件的安全性、提高软件的运行效率。当然,SQLSERVER数据库对象除了存储过程和视图以外,还有触发器和索引等等,在以后应用程序开发过程中,综合运用上述组件,往往会带来事半功倍的效果。

参考文献:

[1]邓超群,蒋永进.销存一体化管理信息系统分析与设计[J].现代商业:177-178.

大数据开发的过程篇(3)

关键词 :软件工程;数据;挖掘技术

软件工程数据挖掘技术是指在海量数据库内使用已有的技术或新的数据挖掘算法,通过选取、分析、表述等一系列步骤,为软件开发者收集有价值信息的过程。为清晰掌握并管理软件开发的过程,软件开发商必须收集所需的数据,这是行业软件开发的惯例。想要完成上述工作,必须从大量的数据内提取所需的数据信息,收集和选取信息的过程就是数据挖掘过程。目前,数据挖掘技术在软件工程中得到广泛的应用,本文将介绍数据挖掘技术的相关知识及在软件工程的应用情况。

1、数据挖掘技术的分类及标准

1.1 数据挖掘的概念及其分类

数据挖掘是由海量数据中获取所需的有价值的数据信息,这一过程被称作“挖掘”或“捕捞。”数据挖掘就是验证驱动分析办法转向驱动分析数据。对驱动进行验证时,用户可以假设信息的存在,随之进行收集和分析,逐步验证原有假设成立。现阶段,数据存储规模极大、有一定的复杂性,单单采用验证驱动法无法把数据库所有的可用数据充分挖掘出来。发现驱动方法能够对海量数据实时有效的筛选,并自动化识别内部所隐藏的有用信息。进行数据挖掘过程中,对信息进行收集能帮助改进自身产品,所以进行数据收集时要使用各种软件度量标准[1]。数据挖掘技术主要可以分为:分类树技术、聚类技术、人工神经网络、关联技术、可视化数据挖掘技术等等。软件度量数据一般具有高耦合性、多维度的特点,软件工程进行数据挖掘时通常使用统计分析、神经网络、回归建模等特殊处理技术,实际应用中,挑选哪一种挖掘技术,对软件工程实践达到理想目标有重要影响。

1.2 软件工程度量标准

随着软件朝着工程化、大型化不断发展,开发者在这部分数据内获得有价值信息的难度明显增加。基于这种情况,软件开发者使用浏览文档、代码等传统方法,取得软件开发需要的数据信息这一方法已无法满足时展需求。软件开发商进行项目开发时,慢慢的把监测和控制软件过程中的各项指标实施量化处理,确保用户能够清晰了解产品整个开发过程。现阶段,度量数据受到更多的重视和关注,软件工程度量必须与数据收集、分析等过程合理结合[2]。设计产品的图表具有多样性的特点,一般采用静态形式进行描述,而图表会因时间的改变而变化,如此导致度量数据实际运用时受到一定的限制。例如:多数图表即使能清晰反应整个产品的生产过程及质量,但却无法当做有利的判断依据。软件工程因其在众多数据上的特殊性,为深入研究数据挖掘带来一定的制约和影响。

2、数据挖掘技术的基本操作流程

通常情况下,数据挖掘技术主要分为以下步骤:挑选数据、预处理、进行数据挖掘、吸收数据。数据挖掘过程具有交互性的特点,有时或许要再次选择数据或要对预处理过程进行改进,基于上述情况,进行数据挖掘时必须设计反馈环。数据挖掘的首要任务是把管理与目标反映至多个挖掘任务内,整个实现过程主要分为以下步骤。①评估产品:产品评估就是对软件产生的生产过程[3]。资源属性实施相对应的检查,且必须根据资源的各类属性,对未知属性进行赋值,必须注意所用的未知属性要进行量化处理,整个评估工作完工后,要对获取的属性值实施预测。②关联属性:关联发现可以识别某一内容中相互存在的关联属性。例如:可以把找到的软件开发属性与产品属性相关联的点找出来。③聚类过程:把某个结构不同的群体划分至另一个拥有相同结构的子群集合内,这一操作称为聚类过程。④数据可视化处理:数据可视化处理就是采用可视化方法对复杂信息进行描述,并对描述的内容进行可视化数据探查,使用数据可视化交互控制对海量数据进行分析和检视[4]。软件工程数据挖掘具体操作过程均满足一般性数据挖掘技术或领域的要求,通常来说,数据挖掘过程主要包括:数据预处理、挖掘、结果评估三个部分,数据挖掘流程如图1所示。数据预处理就是把没有加工的数据转换为适应挖掘出来的形式。预处理过程牵涉各种来源、格式的数据,把非格式的数据转变为格式化数据后,选取与目前数据挖掘任务相关的记录及特征,对数据进行清洗达到消除噪声的目的。挖掘操作就是在海量数据内找出反应本质性或规律性的信息。整个挖掘过程使用一系列的算法,挖掘任务包含频繁序列、关联规则、异常检测等方面的内容。结果评估是对用户展现有用的信息,难点之处为人所理解的信息与计算机理解、表达的信息由一定的差异,数据挖掘能便于人们进行理解。结果评估主要由:模式过滤、模式表示两个步骤,基于不同的设计任务,数据挖掘算法包括分类、估值与预测、聚类、异常检测等步骤。

3、软件工程数据挖掘发展中存在的问题

软件工程数据挖掘的操作过程与传统数据挖掘有一定的相同之处,这是数据挖掘技术的一种特殊形式,该过程主要有预处理、数据挖掘、评估结果三个环节。软件工程数据挖掘对比传统数据挖掘有自身的特殊性,其表现如下:

3.1 数据复杂性更大

软件工程数据不单有软件报告及版本信息等相关的结构化数据,也包含大量的代码、注释这一类的非结构化数据。这两种不相同的数据结构无法采用同一算法展开运算,这两类数据信息又具有极为重要的联系,导致整个工程的数据复杂性明显增大。

3.2 分析结果具有特殊性

传统数据挖掘得到的结果一般通过多种结果形式呈现出来,例如:报表、文字等,软件工程数据挖掘不单单要为用户提供相应的统计结果,也必须给开发软件人员提供详细具体的例子,为其设计结构提供所需的信息。所以,软件工程挖掘会对新型的数据结果提交相应的方法[5]。

3.3 结果评价无法统一

传统数据挖掘技术已经形成相对成熟的评价指标,但从软件工程数据挖掘的角度来说,软件开发人员所需的信息具有复杂性、具体化的特点,相对应的表示方法也呈现多样化,彼此之前无法展开比较,就很难得出相对统一的评价结果。因此,软件工程数据挖掘的难点是在数据预处理和表述挖掘结果这两个环节,深入分析软件开发过程中出现的问题并进行有效解决尤为重要。

4、软件工程数据挖掘技术的发展探讨

近些年,数据挖掘技术被广泛应用在软件工程中,在软件工程内运用数据挖掘能提升软件系统的维护效率,也在一定程度上增加系统的稳定性。

4.1 编程中的数据挖掘

编程作为开发软件的重要内容,对代码进行编写时,开发者要充分理解需要编程代码的结构与功能,根据自身的理解在数据库内选出有价值的信息。通常编程需要的信息分为以下部分:①开发软件者在已有代码库中找出与需要的代码结构、功能相似的、可以重用的模式,如数据结构、对象、方法等等[6];②开发者能够在数据库内找到重用某模式的静态规则,例如:类的方法、继承关系等等;③开发者深入了解分析重用模式的规则,如:API调用顺序。

4.2 开发开源软件的数据挖掘

开源软件是指源代码开发的软件,这一种软件是一种免费为客户提供服务的模式,这是因其免费性的原因,对开源软件的管理和控制比较困难,此时采用数据挖掘技术能提升开源软件的质量。如:牛津大学设计的数据挖掘系统,可以实时跟踪并管理系统的使用者,在一定程度上提升开源软件的使用效率。

4.3 程序代码中使用的数据挖掘

程序代码就是指克隆代码,这种代码是采用复制、粘贴操作可以重复使用的代码。在克隆代码内使用数据挖掘进行检测也比较早,对于克隆代码进行检测主要采用以下形式:文本对比法、基于度量方法、使用潜在语义索引等办法。但在克隆代码内使用数据挖掘还不够成熟,主要因数据挖掘时必须把语义挖掘考虑其中[7]。同时,要对横切关注点进行挖掘,横切关注点使用的挖掘方式较多,例如:对代码文本进行分析过程中,能根据不同的特点划分为基于文本与类型的分析、基于聚类分析法、形式概念分析法等。分析调用关系时候,可以使用扇入分析技术或基于耦合与Page Rank度量办法展开数据挖掘。

4.4 检测软件故障使用数据挖掘技术

数据挖掘技术可以根据程序的执行经历挖掘至程序的规约及交互模式中,从而准确定位和检测软件故障。程序说明中的挖掘技术是指为信息跟踪实施逆向建模,从而强化程序的理解及相应的维护工作。现阶段,通常使用的挖掘方式主要包括基于规则和自动化挖掘这两种形式。基于规则挖掘是根据程序行为找寻相应的规则并采用时态逻辑进行表达,自动化挖掘方式是发展比较成熟的API规则挖掘方法。传统定位软件故障是使用程序切片,这种方式比较复杂,容易出现故障定位不准的情况。随着传统定位方式的逐步改进,目前使用比较成功的是采用程序谱抽象描述程序运行轨迹,并把运行正常的软件与故障运行状态进行对比,根据两者的差异判断故障来源,这些新型的数据挖掘技术能有效提升软件故障检测的准确率和效率。

4.5 软件管理中使用数据挖掘技术

软件项目管理中主要在组织关系和版本控制信息两个方面使用数据挖掘技术,软件项目管理是一项比较复杂的工程,人员组织关系挖掘重点在于合理协调和分配人力资源。如:某一项目或许要有成千上百人参与其中,这个参与过程各个人员需要通过电子邮件、文档等实施交互,交互过程中容易出现秩序混乱的情况,数据挖掘技术能合理区分工作人员之间的组织关系,便于进行项目管理。版本控制能详细记录整个文件内容的变化情况,便于用户查看版本修订状况,把数据挖掘技术应用到版本控制信息内能降低系统后期维护成本。数据挖掘及时可以为日常维护软件系统提供警醒作用,部分挖掘数据能清晰找寻系统修复过程中存在的错误,根据找寻的错误记录便于软件设计者及时避开常见的错误,提升软件项目的修复和管理水平。

结语

总之,数据挖掘技术广泛应用在分析代码、软件故障检测、软件项目管理等方面,能有效提升软件工程的管理和控制能力。值得注意的是,目前数据挖掘技术的研究还不够成熟,必须不断加强软件工程数据挖掘技术的研究,促进软件更好地开发和管理。

参考文献

[1] 李由.基于DMX语言的数据挖掘算法包原型系统的设计与实现[D].华东师范大学,2010.

[2] 孙雪娟.基于Web2.0和数据挖掘技术的软件专业教学系统设计[J].软件导刊,2013,(12):121-122,123.

[3] 金莲花.数据挖掘在软件缺陷管理中的研究与应用[D].长春理工大学,2010.

[4] 张连育,吕立.基于策略模式的中医数据挖掘平台的设计与研究[J].小型微型计算机系统,2011,32(7):1406-1411.

[5] 毛澄映,卢炎生,胡小华等.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].计算机科学,2009,36(5):1-6,26.

大数据开发的过程篇(4)

1大数据技术和软件工程技术

大数据技术事实上是将人类日常生活中产生的各种数字信息,将这些信息收集起来之后分类处理,设定不同类别的存储空间,按照类别存储。大数据技术从功能的角度出发可以划分为多个类别,诸如分析技术、机器学习技术、遗传算法技术、自然语音处理技术等。应用大数据技术分析,就是基于当前的科学技术发展起来的一种分析技术。它主要依靠现代科技手段发挥技术的作用,特别网络技术发挥着基础性的作用。整理基础数据,对数据信息进行分类整理,应用相应的计算机算法,将相似特性的数据划分为一类,最终得到大量的数据,应用大数据技术对这些数据进行分析。大数据分析应用于互联网行业中,所发挥的优势是有目共睹的,而且还不断地引入新技术,在软件工程技术中应用,对该技术的发展起到了促进作用[1]。大数据时代,社会各个领域都已经实现了信息化发展,人们对软件工程的概念越来越熟悉。事实上,软件工程的历史始于20世纪的中期,其研究重点是软件技术和工程管理。将相关工程内容引入其中,使得工程系统化运行,其中所涵盖的研究内容包括软件的生命周期、软件工程设计、软件的技术维护等方面。因此,在软件设计的过程中,要控制好技术开发成本,保证工程质量,使其生命周期不断延长,不同项目的技术需求和用户的各种技术需求都能够得到满足。

2大数据背景下的软件工程基础

处于大数据时代环境中,软件工程的发展中关乎到不同的领域,需要高度重视。大数据技术具有专业性的特点,还具有很强的实用性价值。在软件工程技术的研究中,要从应用需求出发不断创新软件技术,对于传统的技术要不断摒弃,对软件工程的发展创造良好的客观条件。大数据技术环境下,软件工程基础是基于互联网技术建立起来的,对各种数据信息系统化管理,根据需要进行处理,对工业的发展非常有利[2]。在软件工程技术中,大数据的安全性问题是需要高度重视的,否则,就会对软件工程技术造成不良影响,引起严重的后果。

2.1软件服务工程

在软件工程的研究范畴中,软件服务工程的数量不断增多。软件工程服务化方向发展,就是发挥服务的作用,使其成为软件开发的基本原则,按照服务项目内容为用户展开服务。由于软件工程发展的主题有所,服务内容也要做出相应的调整,同城是对软件工程的进行技术维护。在具体的服务工作中,需要软件开发人员使用分布式应用程序,在管理工作中采用虚拟操作的方法为用户2019.08提供服务[3]。软件工程技术应用中,结合使用大数据技术,可以对网络数据进行编程,使得软件具有互操作性,对于数据主动协调,使其符合动态场景的变化节奏,软件系统的集成度有所提高。

2.2软件开源

软件开源更为注重用户对软件技术的体验。在对软件开源进行研究的过程中,采用常规的方法,虽然获得一定的成果,但是应用价值不是很高。一些研究人员在研究软件工程技术的时候,就是将软件开源作为突破口,将开发项目划分为多个模块,将每个模块分给指定的研究人员进行开发。

2.3群体软件工程

群体软件工程是通过网络的方式进行软件开发,具体的实施中采用工程众包的形式,使得软件开发技术发挥作用。群体软件工程是一个分布式软件开发模型,这个工程项目的运行中,可以通过网络实现,对各项任务进行分配,也可以进行创造性的查询,通过众包解决软件开发过程中遇到的一些困难和重要问题。同时,在软件工程开发过程中,软件工程可以在任何阶段通过众包进行开发[4]。

3大数据与软件工程技术的未来发展方向

3.1大数据与软件工程技术开放式的发展

大数据技术的主要前提是大量的数据流,需要技术不断地升级和创新,寻求开发的研究途径是非常必要的。计算机网络的发展意味着计算机可以在开放的环境中相互通信,共享数据资源,软件等信息的有效利用能力也会有所提升。通过网络运行可以增加利润,使得用户的各种需求得到满足,提高资源的利用率。

3.2大数据与软件工程技术融合到其他领域

软件工程技术在当今许多科学领域有着广泛的应用。由于软件工程技术给予各个领域非常大的帮助,从航空到生活中都发挥着软件工程技术的作用[5]。应用程序的运行,可以使用数据平台对信息进行收集并分析。比如,用户在进行股票交易的过程中应用大数据技术,可以使用软件工程技术构建数据模型,通过对数据模型的分析,预测股票的变化趋势。

4众包软件服务工程中的大数据技术

在软件开发过程中,必须有足够的硬件和软件基础来支持数据流,随着数据流的量逐渐增多,对硬件和软件就有了新的要求。专家学者在分析数据流的时候,还对在线服务进行了研究。数据流是重点内容,主要是对数据流的使用方法进行研究,对支撑数据流的软件和硬件进行研究[6]。从软件工程开发的角度而言,软件运行中都会产生大量的数据流,包括服务端、用户端等,都会有很多的数据信息产生,这些数据流对软件和硬件的使用寿命起到了决定性的作用。软件工程的开发中,要做好数据流的管理工作。有必要对原始数据进行深入的研究,为提高软件的使用寿命创造条件,对数据流的分析要高度重视[7]。

5密集型数据科研第四范式

大数据开发的过程篇(5)

大数据技术事实上是将人类日常生活中产生的各种数字信息,将这些信息收集起来之后分类处理,设定不同类别的存储空间,按照类别存储。大数据技术从功能的角度出发可以划分为多个类别,诸如分析技术、机器学习技术、遗传算法技术、自然语音处理技术等。应用大数据技术分析,就是基于当前的科学技术发展起来的一种分析技术。它主要依靠现代科技手段发挥技术的作用,特别网络技术发挥着基础性的作用。整理基础数据,对数据信息进行分类整理,应用相应的计算机算法,将相似特性的数据划分为一类,最终得到大量的数据,应用大数据技术对这些数据进行分析。大数据分析应用于互联网行业中,所发挥的优势是有目共睹的,而且还不断地引入新技术,在软件工程技术中应用,对该技术的发展起到了促进作用[1]。

大数据时代,社会各个领域都已经实现了信息化发展,人们对软件工程的概念越来越熟悉。事实上,软件工程的历史始于20世纪的中期,其研究重点是软件技术和工程管理。将相关工程内容引入其中,使得工程系统化运行,其中所涵盖的研究内容包括软件的生命周期、软件工程设计、软件的技术维护等方面。因此,在软件设计的过程中,要控制好技术开发成本,保证工程质量,使其生命周期不断延长,不同项目的技术需求和用户的各种技术需求都能够得到满足。

2大数据背景下的软件工程基础

处于大数据时代环境中,软件工程的发展中关乎到不同的领域,需要高度重视。大数据技术具有专业性的特点,还具有很强的实用性价值。在软件工程技术的研究中,要从应用需求出发不断创新软件技术,对于传统的技术要不断摒弃,对软件工程的发展创造良好的客观条件。大数据技术环境下,软件工程基础是基于互联网技术建立起来的,对各种数据信息系统化管理,根据需要进行处理,对工业的发展非常有利[2]。在软件工程技术中,大数据的安全性问题是需要高度重视的,否则,就会对软件工程技术造成不良影响,引起严重的后果。

2.1软件服务工程

在软件工程的研究范畴中,软件服务工程的数量不断增多。软件工程服务化方向发展,就是发挥服务的作用,使其成为软件开发的基本原则,按照服务项目内容为用户展开服务。由于软件工程发展的主题有所,服务内容也要做出相应的调整,同城是对软件工程的进行技术维护。在具体的服务工作中,需要软件开发人员使用分布式应用程序,在管理工作中采用虚拟操作的方法为用户2019.08提供服务[3]。软件工程技术应用中,结合使用大数据技术,可以对网络数据进行编程,使得软件具有互操作性,对于数据主动协调,使其符合动态场景的变化节奏,软件系统的集成度有所提高。

2.2软件开源

软件开源更为注重用户对软件技术的体验。在对软件开源进行研究的过程中,采用常规的方法,虽然获得一定的成果,但是应用价值不是很高。一些研究人员在研究软件工程技术的时候,就是将软件开源作为突破口,将开发项目划分为多个模块,将每个模块分给指定的研究人员进行开发。

2.3群体软件工程

群体软件工程是通过网络的方式进行软件开发,具体的实施中采用工程众包的形式,使得软件开发技术发挥作用。群体软件工程是一个分布式软件开发模型,这个工程项目的运行中,可以通过网络实现,对各项任务进行分配,也可以进行创造性的查询,通过众包解决软件开发过程中遇到的一些困难和重要问题。同时,在软件工程开发过程中,软件工程可以在任何阶段通过众包进行开发[4]。

3大数据与软件工程技术的未来发展方向

3.1大数据与软件工程技术开放式的发展

大数据技术的主要前提是大量的数据流,需要技术不断地升级和创新,寻求开发的研究途径是非常必要的。计算机网络的发展意味着计算机可以在开放的环境中相互通信,共享数据资源,软件等信息的有效利用能力也会有所提升。通过网络运行可以增加利润,使得用户的各种需求得到满足,提高资源的利用率。

3.2大数据与软件工程技术融合到其他领域

软件工程技术在当今许多科学领域有着广泛的应用。由于软件工程技术给予各个领域非常大的帮助,从航空到生活中都发挥着软件工程技术的作用[5]。应用程序的运行,可以使用数据平台对信息进行收集并分析。比如,用户在进行股票交易的过程中应用大数据技术,可以使用软件工程技术构建数据模型,通过对数据模型的分析,预测股票的变化趋势。

4众包软件服务工程中的大数据技术

在软件开发过程中,必须有足够的硬件和软件基础来支持数据流,随着数据流的量逐渐增多,对硬件和软件就有了新的要求。专家学者在分析数据流的时候,还对在线服务进行了研究。数据流是重点内容,主要是对数据流的使用方法进行研究,对支撑数据流的软件和硬件进行研究[6]。从软件工程开发的角度而言,软件运行中都会产生大量的数据流,包括服务端、用户端等,都会有很多的数据信息产生,这些数据流对软件和硬件的使用寿命起到了决定性的作用。软件工程的开发中,要做好数据流的管理工作。有必要对原始数据进行深入的研究,为提高软件的使用寿命创造条件,对数据流的分析要高度重视[7]。

5密集型数据科研第四范式

第四种科学研究范式是指根据实际情况建立独立的科学研究方法,探索第四种范式的理论基础,以及大型数据存储设备在发展中的重要性。软件工程中,采用传统的大数据研究方法,大数据的有效分析是不可能的,大数据的研究还没有取得突破性的成果。因此,目前大多数软件不能在短时间内同时实现数据信息的存储、数据信息的传输和有效识别。在探索第四范式理论和研究方法的过程中,首先需要对集成大数据的软件服务价值进行估计,抛弃传统的大数据统计方法,建立新的大数据信息统计方法和分析方法[8]。此外,有必要从多个方面研究大数据的处理,对大数据信息进行管理并深入分析,讨论大数据的价值以及存在的可变性,这对软件工程的发展起着重要的作用。在研究软件工程技术的时候,必须更新传统的软件开发理念,重视软件处理和分析大数据能力的发展,使得软件产业呈现出新的发展面貌。

在当今大数据时代,软件工程技术的研究已经区域复杂。随着数据的指数的不断增长,软件技术对硬件设备数据处理能力产生一定的影响。因此,在对软件工程技术的研究中,就需要对大数据技术的特点进行研究,基于此研究软件工程技术,使得硬件设备的数据处理能力有所提高。在研发开发软件技术的过程中,要从应用领域的需求出发对大数据技术进行分析,在大数据开发理论的基础上创新软件开发理论,促进软件技术更好地发展。

大数据开发的过程篇(6)

由于数据挖掘技术的运算功能较强,常规的数据信息系统在实际的运算过程中,会消耗掉大量的时间,甚至由于数据庞大会对运算系统造成一定影响,在数据挖掘技术的作用下,不会出现这种问题,还能节省运算时间。另外,在对数据进行运算的过程中,不会出现数据丢失的现象。在大规模数据中,有些数据的应用价值不大,属于垃圾数据,会影响系统的整体效率,利用数据挖掘技术,能够保留精准的数据,摒除垃圾数据,为数据质量提供相应的保证。

1.2缩减数据处理时间

利用挖掘数据技术能够进行数据的转换,将杂乱的数据进行整合与处理,转变为试用形式。从这些数据的角度进行分析,能够进行科学化的调用,在进行数据的挖掘过程中,会对于不清楚的数据进行清理,保证得到数据的科学性。从各个不同的角度,对于数据的真实性进行考核,并将数据进行整合。也就是说,将分析的结果提供给管理人员,合理的运用到软件工程中,进而缩减数据处理时间。

2数据挖掘技术在软件工程中的应用路径

2.1数据挖掘技术在软件工程中的发展

首先,由于数据挖掘技术是立足于数据库进行发展的,随着技术的不断发展与进步,已经从理论转换为实践应用,并且在实际应用中发挥着重大作用。另外,软件工程是工程化的学科,能够根据项目任务的差异、资金及客户需求进行产品的研发。由于原有的工程软件开发较为复杂,但经过发展迅速壮大,实际的应用性较强,会更多的被应用于项目当中,与此同时,利用数据挖掘技术主要就是对软件工程的数据库信息进行挖局,对于软件工程的可持续发展有着重大的意义。

2.2挖掘信息

其次,软件工程能够对信息的挖掘进行掌控,实际的应用范围较广,软件工程能够将软件开发时的信息进行统一,进而保证在进行软件开发的过程中,能够将数据进行及时更新,进而从根本上保证开发的质量,保证项目任务的顺利实施。就目前实际情况进行分析,在数据挖掘中还包含着软件开发更改的数据信息,能够更加直观的看出软件内部的差异,还能够利用这一特点及时发现运用过程中产生的问题,并结合实际情况,及时作出有效的解决措施,保证项目目标任务能够顺利完成。

2.3挖掘软件漏洞

再次,数据挖掘技术中,最重要的一点就是对软件漏洞进行检测,在实际的运用过程中,能够及时发现软件开发中产生的错误,并进行修整与优化,及时找到处理的方法,在一定程度上保证软件工程的安全等级与质量。另外,在利用数据挖掘技术对漏洞进行检测的过程中,相关的技术人员要明确检测的内容,还要立足于客户基本需求,进一步找到相对应的测试内容,利用合理的方式对软件进行测试,进而得到各方面都完美的方案。与此同时,由软件工程对数据信息进行处理,在找到漏洞信息后,对多余的信息进行及时处理,进而从根本上保证数据信息的科学性与完整性。在实际的运用过程中,相关的工作人员要根据科学化的方案,合理的将数据挖掘技术运用到软件工程中,利用合理化的方式对于软件工程中的漏洞问题进行分析,及时找出错误根源,使操作者能够更加容易进进行漏洞的挖掘与修复工作。就目前实际情况进行分析,数据库挖掘技术主要就是将数据信息进行转化,并进行整合存到信息库中,再由相关的工作人员结合实际需求,对于软件进行测试,查看是否存在漏洞,利用这种方式保证后续工作的顺利开展,促进软件工程的健康发展。

2.4挖掘软件执行记录

在数据挖掘技术的应用过程中,软件执行记录尤为重要,在进行数据挖掘的过程中,相关的技术工作人员要对数量进行合理分析,对于不同代码之间的关系进行探究。使相关的工作人员能够利用软件系统的行踪进行管理与探究,进而在一定程度上促进软件工程的稳步发展。

2.5挖掘开源软件代码

大数据开发的过程篇(7)

中图分类号:TP311.13 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2013)10-0042-02

在任何计算机语言中数据库都占据很重要的位置,可以说如果没有数据库就没有计算机语言的应用,对于Java语言中也是如此。当前主流应用的数据库服务器主要有,微软(MicroSoft)开发的SQL Server数据库、甲骨文(ORACLE)公司的MySQL数据库和Oracle数据库等,使用Java编程语言连接SQL Server数据库时,需要比较繁杂的系统环境配置,所以,在使用Java语言编写应用程序时,在数据库服务器的选择方面,多使用MySQL数据库或Oracle数据库。其中,中小型项目的开发一般多选用MySQL数据库,在大型项目在开发中,大多选用Oracle数据库。

在Java语言中,要对数据库进行显示、增加、修改、删除等操作,主要采用JDBC(Java DataBase Connection)技术。这种技术为开发人员提供了一个标准的API接口,程序员通过调用纯Java API来编写调用数据库在应用程序。除此之外,还可以通过编写程序调用JDBC的API,比较容易的实现对不同数据库的访问。

在计算机语言的学习过程中,对于大多数人来说数据库的连接和操作是一个难点,笔者在多年的Java语言实践中积累的连接和操作数据库的方法和技巧与大家一起分享。

1 Java连接MySQL数据库的方法

使用Java语言访问多种不同数据库的时候,可以通过编写JDBC API调用来实现,在连接不同数据库在时候,安装相应的驱动程序即可。例如:要连接MySQL数据库,就需要安装MySQL数据库的驱动程序“mysql-connector-java.jar”,这些驱动程序大多椒开源的,一般可以到官网或互联网上下载。下载后的驱动程序存放的位置有要求,如果你没有使用开放的开发环境,那么要将驱动程序存放在JDK安装目录下的lib文件夹中;如果你使用了Eclipse或其它的开发环境,那么要在这些环境中配置JDK的位置将驱动程序导入到里面。

安装完成数据库在驱动程序之后,就可以编写程序来实现对数据库的连接。

(1)Class.forName(“com.mysql.jdbc.Driver”);

//此步骤为驱动程序的加载,另外驱动程序的名字还可以为org.gjt.mm.mysql.Driver。

(2)Connection con=DriverManager.getConnection(“jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名字”,“用户名”,“密码”);

//创建与数据库的连接

通过以上两步骤后即可以完成与数据库的连接,上面代码1中forName()方法会抛出ClassNotFoundException,代码2中getConnection()方法会抛出SQLException异常,所以在程序中要进行异常的捕获与处理。

2 数据库连接的技巧

2.1 数据库连接代码的复用

在一个项目开发过程中,需要经常的对数据库进行操作,那么我们不能在一个项目中多次写相同的代码,这样不利于代码的更新与维护,所以我们可以将连接数据库的代码单独的写在一个Java文件的构造方法中,这样在需要进行数据库连接时生成该类的对象即可调用到数据库连接的代码。

2.2 数据库连接对象的关闭

在应用程序运行在过程中,当客户端发起查询或更新请求时,应用程序就会通过JDBC API新建一个连接,与数据库进行通信。如果,应用程序有多个客户端需要频繁对数据进行操作,那么,就需要建立相应多个在数据库连接。所以,编写应用程序在时候在每一个客户端使用数据库完成之后,一定要释放连接资源,包括Connection对象、Statement对象和ResultSet对象,否则会因资源耗尽而使应用程序崩溃。因此,程序员在编写应用程序时,在处理数据库操作方面必须谨慎,保证每次的数据操作之后及时释放数据库连接资源,提高应用程序在稳定性和健壮性。

一个数据库通信连接一般可以支持多达几百个的Statement对象。通常,在应用程序中,每个程序在调用都需要构造一个物理连接,而且每个Statement对象需要单独占用一个物理连接。由于建立物理连接的在过程需要通过网络反复沟通,比较浪费时间,所以在连接数据库时,尽最大可能避免或者减少单个Statement对象独占物理连接在情况。这样的设置对于一般的网站来说还可以,如果一些访问量比较大的网站,当连接数超过这个值的时候数据库服务器就会报错,出现网站瘫痪等现象。所以对数据库操作完成后,要调用相关对象的close()方法,将所创建的数据库连接相关对象关闭,通常采取“先创建的对象后关闭”的原则。

在使用java编写应用程序时,通常将将数据库的连接、关闭与异常处理同时写在一个单独的类文件的相关代码。在类的构造方法中编写数据库连接、数据库关闭对象的方法,此外也可以将其它数据库的操作方法写在此方法中,例如数据库的查询、修改、插入和删除等。当需要进行数据库操作时,生成这个类的对象,就可以进行数据库的连接、关闭以及其它相关操作,提高代码在利用率。

(1)public class DBConnection {

(2)private String dbDriver="org.gjt.mm.mysql.Driver";

(3)private String url="jdbc:mysql://localhost:3306/shop";

(4)public Connection connection = null;

(5)public DBConnection() {

(6)try {

(7)Class.forName(dbDriver).newInstance(); // 加载数据库驱动

(8)connection = DriverManager.getConnection(url, "root", "123");

(9)} catch (Exception ex) {

(10)System.out.println("数据库驱动程序加载失败!"+ex.toString());}

(11)}

(12)public void clo(){

(13)try{

(14)if(connection!=null)

(15)connection.close();

(16)}catch(Exception e){

(17)System.out.print(e.getMessage());}

(18)}

(19)}

2.3 数据库连接池的使用

使用JDBC访问网络数据库虽然简单易用,但是这种方法对于Web开发来说,存在很多问题。比如文中前面提到的每一次Web请求都要建立一次数据库连接,即浪费时间又占用内存。而且对于大型的电子商务网站,同时几百人乃至几千人在访问量,在进行数据库连接操作时,要耗费大量在系统资源,影响网站的访问速度。在标准JDBC API接口中,并没有提供资源的管理方法,资源管理必须由应用程序自己负责管理。虽然在JDBC规范中,强调了资源的关闭、回收及合理运用,但最稳妥的方式,还是为应用程序提供有效的管理手段。

对数据库连接资源的管理是很重要的问题。我们可以使用“数据库连接缓冲池”来解决资源的频繁分配与释放所造成的问题。将数据库连接预先放在缓冲池中,当需要建立数据库连接时,就从“缓冲池”中取出,使用后再放回去。我们可以通过设定连接池中的最大连接数来防止太多的连接数量。

3 结语

上面讲述了Java连接MySQL数据库的方法和一些操作技巧,实际在进行数据库操作时还有很多可以优化的部分,除了优化代码部分以外,还可以优化数据库,包括数据结构的调整、SQL语句的调整和服务器内存分配的调整等等。另外在Java Web开发中也可以利用Hibernate框架来操作数据库,它是一个开放源代码的对象关系映射框架,它对JDBC进行了轻量级的对象封装,使Java程序员可以随心所欲地使用对象编程思维来操纵数据库。已经得到了广大企业和Java Web开发人员的认可。

参考文献

[1]黄丹.基于JDBC的数据库访问技术[J].软件导刊,2010(03).

[2]聂凯,曹慢慢.Mysql数据库的访问方法浅析[J].科技资讯,2010(09).

大数据开发的过程篇(8)

二、大数据管理工程档案与工程管理模型

大数据管理工程档案也是一个信息的整理的过程,本文在整合管理工程档案现有模型研究的基础上,结合大数据时代的来临给管理工程档案的实施带来的挑战和机遇,通过大数据管理工程档案来促进工程的发展,分析了的大数据时代来临下针对管理工程档案的双向决策模型,分别从工程评估与预测及工程监测与预警两个维度构建了针对大数据管理工程档案的方案[6]。因此,在本文中,针对大数据管理工程档案构建了两种工程档案管理的模型,第一个模型是数据驱动下的的工程监测和预警的模型,采用的技术是跟踪以及聚类;第二个模型是目标驱动的工程评估与预警模型采用的技术是推送以及表征,如下图1所示。1.工程内部集成档案数据目标驱动管理的工程评估与预测模型。工程评估与预测模型的是目标驱动的一个模型,也即在工程内部的目标驱动下的模型,也就是说在这一模型中,工程的决策者需求清楚的界定自己目标需求,根据自己的目标寻求实现目标的路径。可以使用普通的数据挖掘和收集的方法,利用工程信息系统中关于工程档案数据收集、整理以及分析计算等方法来达到,通过收集的数据表征、检索、可视化以及推送等技术实现工程档案大数据开展有针对性目标的挖掘,从而把这些收集整理的数据转化为可以为工程决策目标所利用的信息及建议。此外,工程评估与预测模型是于传统的数据挖掘和收集的方法上发展的,结合计量学学科中的相关技术方法应用于工程档案管理工作中,在目标驱动下对大数据时代来临时工程的策划、工程的实施以及工程的评估等工程档案数据中的海量信息进行有效整理和探析,以达致管理工程档案的效用,从而有效评估工程的发展情况,有效及时的对工程发展的最终目的进行预测。2.工程外部网络信息建档数据驱动管理的工程监测与预警模型。大数据时代来临时工程外部网络中有着海量的有用信息,这些信息对于工程建设中的新思维、新想法能起着启发或促进作用,大数据管理工程档案可以通过实时建档对这些有效核心数据加以收集和利用,在工程实施过程中,可以通过大数据收集对工程发展有积极作用的新信息和新技术,同时对于工程的不利影响因素和工程竞争对手的一些相关技术进行监测,在监测后针对所有会发生的情况进行分析,最终建立起工程的预警和监测档案数据库,从另一个角度说,这也是建立工程监测与预警模型的最终目标。与工程评估与预测模型的目标驱动不同的是,工程评估与预测模型通过预先定下的目标,来根据目标收集和整理相关数据,而工程监测与预警模型则不同,其更为重视通过数据系统自主分析来对网络舆情进行研究,大数据时代来临时的舆情分析系统有聚类、热点主题检测等相关的计算机文本信息的内容识别技术。3.工程管理档案大数据安全战略体系构建。以档案大数据的方式来对工程的实施进行管理有着安全的风险,这也是大数据管理工程档案的存储存在的新安全问题,一般来说,工程档案数据的数量以及质量会对安全存储系统的运行状况带来影响,大数据管理工程档案中的安全存储技术的升级速度较之数据增长的速度慢,因此,相应的面临的大数据安全防护预警风险也大。

大数据开发的过程篇(9)

一、大数据时代软件服务工程与群体软件工程

所谓软件服务工程,就是将服务作为主要目标,在应用时需要根据变化不断通过虚拟的手段与分布式手段进行应用,而这种应用方法不仅能够使得软件更加虚拟化,同时也能强化其操作性,与此同时,更能有效解决动态变化与分布变化情况[1]。软件工程在发展过程中能够在大数据领域、云计算中得到更加广泛应用。在网络化、服务化等大环境影响下,软件工程可以得到更好的开放空间。工程师利用数据信息交互、学术交流等多种方式开展合作,对软件进行开发,建设更加具有性价比的软件系统。在软件开发中,目前十分成功的就是开源软件,开源软件的合作模式与结构都是当前学术界最看重的,然而当前常规研究方式却未能实现较大突破。很多学者开始尝试利用网络分析方法对数据进行有效分析,在一些规模较大的开发项目的开发人员中,开发者占据绝对优势,并且模块化特征更加明显。和群体软件工程相比,开源软件有较弱的发展态势,而群体软件工程主要是倡导利用众包形式进行开发。

二、大数据时代众包软件服务工程

(一)创新发展态势

众包软件服务工程作为国际各国都密切重视的一种流式数据处理与集密数据处理方式,特别是在服务中对产生的各项数据尤为重视,如何才能将这些密集型数据的存储设施、平台、价值分析等作为服务对象,是当前大数据软件工程在研究过程中的难点与重点部分。从最开始的服务消费,到后来的众包服务开方,随后再到软件平台管理,运营方都由在线流式数据和离线密集型数据组成。当前开发者版本级别达到GB级别,众多用户数据能够达到PB级别,在线沟通数据更是能达到TB级别,利用直接推送功能可以左右软件服务时间,对软件产生关键性作用与影响[2]。

(二)软件生产开发、运营与管理

密集型数据,因为他们本身固有的动态分布形式、动态交互、复杂演化、动态分配、价值隐藏等,都能够体现大数据的最原始行驶情况。从本质角度来看,这些数据仅仅是用于描述内容模量,但是没有具体含义,并且缺乏语义化作用。想要对其进行创新,必须打破原有的研究方法与思维,将密集数据作为主要材质课题,并且将其看作是研究的主体,在主体领域,大数据所在流域与主体专家需要制造,传播大量的数据。他们不仅是大数据的群体用户,还是最主要的消费者,同时也担任着运营和管理的作用,能够将群体智慧汇到一起,逐渐形成系统化的领域和主体知识。将这些知识作为核心与基础,对研究密集型数据相对应的信息学过程与生命周期进行研究,并且及时推送相应的服务期限,研究数据内容的相关语义和标志,最终赋予其相应的矢量。组织主体部分构建价值服务机制与知识体系,在研究和互通过程中,利用操作式管理方式将关键技术应用在密集型数据上,这些都能展示出众包软件工程发展内容。

三、大数据背景下关于信息处理技术发展情况

与传统数据形式相对比可知,在大数据时代下能够实现各项数据相互联系,并且这些相互关联的结构,能够利用当前所有的框架,对数据进行及时且有效的处理。将硬件作为基础,通过该基础搭建的网络存在相应局限性,并且制约了网络的性能和发展,因此需不断探索与创新网络架构技术,以此实现大数据技术的提高。在日后发展过程中,计算机网络必须为其提供开放式的结构与传输功能,将计算机网络信息处理与软件基础、硬件基础分开使用,随后对网络架构进行定义。相关网络软件使得我国网络技术朝着更高水平发展,随着大数据时代的不断深入,计算机能够实现网络、硬件、软件融为一体,并且产生出新的网络结构,能够为大数据时展提供重要理论与实践意义。这种形式不仅能够突破传统计算机在处理信息时因为网络所带来的限制,同时也能使计算机处理技术开发与应用形式打破单一情况,逐渐朝着多元化方向不断发展。

四、结语

综上所述,随着我国大数据时代的到来,社会各领域都将受到大数据思想和创新技术的影响。大数据对人们的生活方式产生深刻影响,因此将大数据作为当前一种最新兴的网络技术。

大数据开发的过程篇(10)

一、大数据时代软件服务工程与群体软件工程

所谓软件服务工程,就是将服务作为主要目标,在应用时需要根据变化不断通过虚拟的手段与分布式手段进行应用,而这种应用方法不仅能够使得软件更加虚拟化,同时也能强化其操作性,与此同时,更能有效解决动态变化与分布变化情况[1]。软件工程在发展过程中能够在大数据领域、云计算中得到更加广泛应用。在网络化、服务化等大环境影响下,软件工程可以得到更好的开放空间。工程师利用数据信息交互、学术交流等多种方式开展合作,对软件进行开发,建设更加具有性价比的软件系统。在软件开发中,目前十分成功的就是开源软件,开源软件的合作模式与结构都是当前学术界最看重的,然而当前常规研究方式却未能实现较大突破。很多学者开始尝试利用网络分析方法对数据进行有效分析,在一些规模较大的开发项目的开发人员中,开发者占据绝对优势,并且模块化特征更加明显。和群体软件工程相比,开源软件有较弱的发展态势,而群体软件工程主要是倡导利用众包形式进行开发。

二、大数据时代众包软件服务工程

(一)创新发展态势

众包软件服务工程作为国际各国都密切重视的一种流式数据处理与集密数据处理方式,特别是在服务中对产生的各项数据尤为重视,如何才能将这些密集型数据的存储设施、平台、价值分析等作为服务对象,是当前大数据软件工程在研究过程中的难点与重点部分。从最开始的服务消费,到后来的众包服务开方,随后再到软件平台管理,运营方都由在线流式数据和离线密集型数据组成。当前开发者版本级别达到GB级别,众多用户数据能够达到PB级别,在线沟通数据更是能达到TB级别,利用直接推送功能可以左右软件服务时间,对软件产生关键性作用与影响[2]。

(二)软件生产开发、运营与管理

密集型数据,因为他们本身固有的动态分布形式、动态交互、复杂演化、动态分配、价值隐藏等,都能够体现大数据的最原始行驶情况。从本质角度来看,这些数据仅仅是用于描述内容模量,但是没有具体含义,并且缺乏语义化作用。想要对其进行创新,必须打破原有的研究方法与思维,将密集数据作为主要材质课题,并且将其看作是研究的主体,在主体领域,大数据所在流域与主体专家需要制造,传播大量的数据。他们不仅是大数据的群体用户,还是最主要的消费者,同时也担任着运营和管理的作用,能够将群体智慧汇到一起,逐渐形成系统化的领域和主体知识。将这些知识作为核心与基础,对研究密集型数据相对应的信息学过程与生命周期进行研究,并且及时推送相应的服务期限,研究数据内容的相关语义和标志,最终赋予其相应的矢量。组织主体部分构建价值服务机制与知识体系,在研究和互通过程中,利用操作式管理方式将关键技术应用在密集型数据上,这些都能展示出众包软件工程发展内容。

三、大数据背景下关于信息处理技术发展情况

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