JDBC 中的 setAutoCommit() 方法有什么用?
如果提交数据库，它会保存到该特定点为止所做的所有更改。您可以使用commit()方法提交数据库。每当出现任何问题时，您都可以使用rollback()方法将数据库恢复到此点。默认情况下，某些数据库会自动提交数据库。但是，在管理事务时，您需要手动提交数据库。在这种情况下，您可以使用setAutoCommit()方法。此方法属于Connection接口，它接受布尔值。如果将true传
DDL(数据定义语言)
数据定义语言(DDL)用于描述数据库中的数据及其关系。它也用于定义数据库模式。命令只影响数据库结构，而不影响数据。主要的DDL命令是create、alter、drop和truncate。Create语句它用于创建数据库或表。在创建表时，我们指定table_name、column_name，然后是data_types(int、float、varchar等)和约束(primaryk
数据控制语言 (DCL)
DCL(数据控制语言)的工作是处理用于允许用户访问、修改和操作数据库的SQL命令。它用于访问存储的数据。它根据需要授予访问权限、撤销访问权限并更改数据库所有者的权限。它有助于了解SQL如何使用用户权限来修改或检索数据并防止未经授权的访问。它补充了数据操作语言(DML)和数据定义语言(DDL)。它是三个命令中最简单的一个它主要用于强制执行数据安全。DCL命令SQL中的DCL命令
数据复制
数据复制意味着在多个位置复制数据以提高数据的可用性。它用于消除相同数据之间的不一致性，从而产生分布式数据库，以便用户可以在不中断其他用户工作的情况下完成自己的任务。DBMS中有各种类型的数据复制，如下所示-数据复制的类型事务复制它会对数据库以及更改的数据进行完整复制。事务一致性得到保证，因为从发布者复制到订阅者数据库时数据的顺序是相同的。它用于服务器到服务器环境，通过一致且准确地复制数据库中
DBMS 中的数据对象、属性和关系
数据对象数据对象是指各种属性的集合，这些属性组合在一起以使其易于理解。数据对象值具有自己独特的ID、属性和数据类型。最常见的类型是数据表。数据对象主要以数据模型表示，数据模型通过数据对象之间的关系进行解析。数据对象的类型数组是一维数据对象。即，可以是表中的单个列。示例StudentNameAmanNamanMonu记录记录是指表中每个维度的一行。示例StudentNameidroll_nobra
数据模型、模式和实例
数据模型数据模型是指数据库的逻辑结构是如何构成的。数据模型充当描述数据关系、数据语义和数据约束的概念工具。数据库使用三层架构，因此我们需要在物理、逻辑和视图级别设计数据库。数据模型的类别为-关系数据模型在此模型中，数据以表中的行和列的形式设计。然后，表格将建立数据之间的关系。表格被称为关系，因为表格或数据之间的关系将仅存储在关系中。它也被称为基于记录的模型，并且是最广泛使用的数据模型。该模型最初
数据仓库的数据建模
数据建模是指在数据仓库平台内处理和设计数据模型的过程。它包括制定适当的数据库模式，以便传输可存储且对用户有用的数据。使用数据仓库建模有两个原因，首先，仓库数据中的关系可以通过模式可视化；其次，借助精心设计的模式可以降低成本并提高效率，从而实现有效的数据仓库结构。数据仓库中的数据建模与操作数据库系统中的数据建模不同。因此，它可以有效地处理复杂的查询数据建模生命周期在此生命周期中，我们将看到将业务需
数据挖掘过程
从庞大的数据集中提取数据的过程，这些数据可用于分析和造福组织。数据挖掘过程通常涉及以下步骤-业务理解业务理解和客户目标是必要的。需要定义客户需求，然后使用场景定义数据挖掘目标。数据理解从不同来源收集数据并进行探索以了解数据的属性和特征。数据准备现在选择、清理、转换、预处理和构建正在收集的数据，以使其准备好进行分析。这个过程占用了项目的大部分时间。建模使用数学模型和算法来获取数据。利益相关者评估建
DBMS 的集中式和客户端服务器架构
简介数据库管理系统(DBMS)是一种旨在以结构化方式管理和组织数据的软件系统。为了实现这一点，DBMS使用特定的架构来规定如何存储、检索和更新数据。DBMS中最常用的两种架构是集中式和客户端-服务器架构。集中式架构DBMS的集中式架构是指所有数据都存储在单个服务器上，所有客户端都连接到该服务器以访问和操作数据。这种架构也称为单片架构。集中式架构的主要优点之一是其简单性-只需管理一台服
数据挖掘中的数据预处理
数据预处理是数据挖掘的一个重要过程。在此过程中，原始数据被转换为可理解的格式，并准备好进行进一步分析。其目的是提高数据质量并使其达到特定任务的标准。数据预处理中的任务数据清理数据清理帮助我们从数据集中删除不准确、不完整和不正确的数据。数据清理中使用的一些技术是-处理缺失值当某些数据缺失时，就会出现这种情况。标准值可用于手动填充缺失值，但仅适用于小型数据集。属性的平均值和中位数可分别用于替换数据正
