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DATABASE MODEL FOR TAXONOMIC AND OBSERVATION DATA

DATABASE MODEL FOR TAXONOMIC AND OBSERVATION DATA
DATABASE MODEL FOR TAXONOMIC AND OBSERVATION DATA

Panzer 1797

Stephens 1828

Schaum 1848

Thomson 1873Seidlitz 1891

Reitter 1908

Munster 1927Lindroth 1943

Lindroth 1954

A . commun is A. c onvexior A.

continua

DATABASE MODEL FOR TAXONOMIC AND OBSERVATION DATA

Jan Lindstr?m

Oracle Corp./ Innobase Oy Aleksanterinkatu 17 FIN-00101 HELSINKI

FINLAND

jan.lindstrom@https://www.sodocs.net/doc/bf14145622.html,

ABSTRACT

This article describes a comprehensive information model

for the recording of taxonomic and observation data from

literature, field collecting and other sources. The model is

based on an approach using hierarchical decomposition of

data areas into atomic data elements and abstraction into

an entity relationship model. It encompasses taxa of all

ranks, nothotaxa and hybrid formulae, unnamed taxa,

cultivars, full synonymy, misapplied names, basionyms,

nomenclatural data, and different taxonomic concepts as

well as alternative taxonomies to any extent desired. It

can help designers of biological information systems to

avoid the widely made error of over-simplification of

taxonomic data and the resulting loss in data accuracy and

quality.

KEY WORDS Biological databases, database modelling, taxonomy. 1. Introduction Databases used in fields as diverse as archaeology,

biodiversity and environmental impact studies, gene

sequencing, collection management, and pharmacognosy,

to name but a few, make use of scientific species names [4]. These names are thought to stand for taxonomic

groups (taxa). Biological information is, in a general way,

linked to taxa which in turn are designated by name.

However, the notion of the essence of a taxon varies greatly, depending context. The taxonomist correctly

understands a taxon as a hypothesis, as a set of biological

objects within a classification unit supposedly linked by

phylogenetic descent, or as a set of criteria applying to

such objects [2]. Phylogenetic systematic is the way that biologists reconstruct the pattern of events that have led to

the distribution and diversity of life.

In contrast, the user of taxonomic information tends to

understand and use a taxon as if it represented a foregone

conclusion. This is a misunderstanding because a

scientific hypothesis must be testable and, depending on

the result of testing, is bound to change. Specimens are the basic operational taxonomic units. Consequently, the definition of a taxon should ideally include reference to all specimens used to form its concept and thus allow for re-examination of the taxonomist's conclusions [3, 5]. Due to the inherent limitations of nomenclature a name may correctly designate several perhaps equally well-founded concepts of a taxon [2] (see Figure 1). For the purpose of information handling, a way has to be found to differentiate between different taxa bearing the same name in an information system [4], this can be achieved by introducing a data element or data area which mirrors alternative taxonomies, and allows for the inclusion of all information-bearing individual taxonomic concepts, including misnomers.

Figure 1: Evolution of one taxon.

Biodiversity has been defined as: The variability among living organisms from all sources including, among others, terrestrial, marine and other aquatic ecosystems, and the ecological complexes of which they are a part; this includes diversity among genes, individuals, and

populations within and between species, and of ecosystems.

In ecosystem level we have habitats, biotypes and associations of organisms. Organism level contains species and infraspecific taxa (a taxonomic group within a species, such as a subspecies.). Finally, molecular level consist genes and metabolic products. This distinction somewhat hinders information access because it tends to obscure the common elements important for information access, which are based on classification systems covering all levels of biodiversity information [6]. Geographic information and the scientific names for groups of organisms (taxa) are key access points as well as the most important information output provided by biodiversity information systems. Designations for taxa form the principal index for large parts of the existing scientific information about life on earth (past and present).

Of course there are other major biological fields which use ecosystems, taxa and/or molecules as their objects of research, analysing their composition, structure, processes and organisation. However, all scientific fields develop classification systems and terminologies to express their results, so the principal problems encountered in the indexing of biodiversity information are by no means restricted to that subject. The interdisciplinary approach of this paper is based on the realization that these problems exist in information retrieval for any field to which human descriptive and research activities are directed [1].

The name of a taxon describes a class of items that are not exactly alike. Classes are formed to subdivide the almost infinite amount of variation found in the objects surrounding us. A taxon is a class of organisms, defined by a selection of criteria which are (at least in their combination) unique to the class. Taxa are named in accordance with the international codes of nomenclature. As soon as a class of organisms has been formed, the international codes of nomenclature provide clear rules on how to name the taxon. Separate codes exist for Animals [10], Plants [9], Bacteria [12], and Viruses [8]. The names formed in accordance with the codes are not descriptive, which has proven to be a practical requirement of the system.

The rest of the paper is organised as follows. In Section 2 taxonomic part of the database is presented. Section 3 presents the observation part of the database. Section 4 presents the user extendable parts of the database. Finally Section 5 concludes this paper. 2. Taxonomic database

A comprehensive information model for the recording of taxonomic data from literature and other sources is presented (see Figure 2 and [15]). The model is based on an approach using hierarchical decomposition of data areas into atomic data elements and abstraction into an entity relationship model. It encompasses taxa of all ranks, nothotaxa (named hybrids) and hybrid formulae, unnamed taxa, cultivars, full synonymy, misapplied names, basionyms, nomenclatural data, and differing taxonomic concepts as well as alternative taxonomies to any extend desired.

To preserve the history of the name editing process, names are stored in two tables Taxon(see Table 1) and TaxonHist. The Taxon table contains the set of names currently in use by a system. The TaxonHist table represents the editing history of names. The TaxonHist table is structured very similarly with a few exceptions: a self-referential pointer (SuccTaxId) links a name to its successor within the editing history. An additional pointer (CurrTaxId) gives for every name the name currently in use.

Rank relation is container for a taxonomic rank or its abbreviation e.g. division, phylum, subphylum, super class, class, subclass, order, family, genus, species, subspecies, variety, form. HigherRank attribute is link to higher taxonomic rank.

Relations Dataset, Contact and Rights are container elements for one to many unit data records and their shared metadata elements. The metadata relates to the source, provision, the ownership and rights etc. pertaining to the entire dataset. Rights relation contains elements expressing legal rights. Dataset relation holds properties of the original database or other data sources from which the data is derived. Contact relation identifies an organization and/or a person as contact and provides contact information of the data source.

Table 1. Fields of the Taxon relation.

Column Data type Description

TaxonId (PK, I1) int Primary key

Name (I2) varchar(255) Full name of the taxon

Description text Description of the taxon

InfSpepi text Infraspecific epithet

Year int Year

Status varchar(40) Status of this taxon

Notes text Comments

Updated datetime Date of the last update

Created datetime Date created

DataSetId (FK,I3) int Link to dataset

RankId (FK,I4) int Link to rank of this taxon

Editor (FK, I5) int Link to author of this record

The RelTaxon table is used to express directed binary relations between any two entries of the Taxon table (See Table 2). This includes taxonomic inclusions (i.e. the classification system) and any kind of synonym and concept relations. The type of the relation is specified in the attribute Qualifier. The source of the relationship is indicated by the attribute Relation. Holding all kinds of binary relations in a single table provides a convenient and transparent way to query the links between taxa, and it greatly facilitates the implementation of client-sided navigation functions.

Table 2: Fields of the RelTaxon relation.

As an example consider query where user wants to select all synonyms for Larus Argentatus.

select Name from Taxon T, RelTaxon R

where https://www.sodocs.net/doc/bf14145622.html, = ‘Larus Argentatus’ and

T.TaxonId = R.TaxonId and

R.Qualifier = ‘Synonym’;

References of any kind (e.g. nomenclatural references, references for taxonomic opinions, factual data references) are accommodated in a single recurrent structure Publications. Author relation is a container for e.g. taxon authors, publication authors. Users relation is a container for e.g. record editors, database users, and project members. Users relation is very important because different authors, database users, record editors and project members have different needs and privileges to use and edit the data stored to the database.

3. Observation part of the database

Natural history collections and observation data sets represent sets of observations (see Figure 2), with each record detailing the observation of an organism, ideally at a specific geo-temporal location. In the case of collections, the observation is permanent in that the organism was collected from the field and preserved in a coated collection intended to last indefinitely. Collected specimens can be prepared in various ways, and several preparations from a single organism are not unusual (skin, skeleton, and perhaps microscope slides), thus there may be several records for a single organism, each representing the organism prepared using different techniques, but all records referring to a single observation event. Conversely, some collection records may represent a collection object that contains many organisms. For example in ichthyology the contents of a trawl may be sorted by taxon and lumped into a single collection container. Observation data sets catalogue the observation of an organism, also at a specific geo-temporal location, but in this case the organism observed is not collected, and hence the observation record is the only information recorded about the organism.

In both cases a taxonomic identification of the organism is attempted, with obvious consequences for accuracy of identification (a specimen available for identification to several experts compared with a potentially fleeting glimpse of an organism in the field).

In field collections and observations we distinguish four main data areas:

? The gathering site provides all geographical and ecological data deemed necessary to describe the locality where the organisms were collected or observed.

? The gathering event refers to the act of collecting and/or observing organisms at a given site, i.e. time, person, and project data.

? The gathering or field unit represents the non-descriptive field information specific to each item which has been distinguished by the collector or observer during the gathering event (e.g. items distinguished by means of different collection numbers).

? Field descriptors are the results of observations made in the field on the item specified in the entity Gathering.

Specimens are collected during periodically scheduled visits to the field. These visits are called gatherings and information obtained from them is stored to Gathering relation. Each gathering has several items of associated data, among these are: the site, the period of time, the name of the collector, the method of collection, etc. BiotypeData relation stores classification what kind of biotype was found from gathering site and its name and description.

Geography relation stores geographic information of the gathering site i.e. the location of the gathering site. Iscurrent attribute tells if this row in the relation is the valid at the moment. This is needed because geography changes at time. New countries form, their names can change and other natural changes can happen. CurrentId links the row to the current geographical information.

A detailed and complete coverage of all the data items which may be incorporated into the geographical and ecological site description would clearly exceed the scope of this model. The US Federal Geographic Data Committee [8] lists more than 300 individual data elements and compound elements for geospatial data alone. We came to the conclusion that for extensive coverage of geographical and other data related to field

Column Data type Description TaxonId (PK, I1) int Fist taxon id RelTaxonId (PK,I2) int Second taxon id Qualifier varchar(80) Type of relation Relation varchar(80) Source of relationship Notes text Notes

Created datetime Date when created Update datetime Date of the last update

collections a database system should rely on one of the available commercial GIS (geographic information system) programs. However, site data cannot be excluded from this model, because they are too important or even form essential part of the objective of the task. The model as presented here is intended to aid in the definition of requirements for a linked GIS or for the basic structures to be implemented in a proprietary database design. Roughly, four data areas may be distinguished:

? Geospatial co-ordinate data, either in the form of point locations (geographical co-ordinates and altitude), or in the form of grid locations. The former are represented by a "flat" data structure, while grid data may include a hierarchical element. Co-ordinate data are unequivocal as long as the base system and/or the method of measurement is cited.

? Gazetteer data include a diverse throng of areas, i.e. bounded, continuous pieces of the earth's surface which are designated with a name and which are delimited by political, administrative, traditional, geomorphologic and/or ecological criteria. Named areas are often part of a more or less well-defined hierarchy, they may change over time, and many synonyms as well as homonyms may exist.

? Geo-ecological classification units are named classes of areas distinguished by some more or less well-defined climatic, edaphically, geomorphologic, or synecological characteristics. Outside of published systems, little standardization exists and consequently, many common terms may be equivocal.

? Ecological site descriptors are individual measurements or observations of ecological parameters at the collection site itself.

GatheringSite stores locality where collecting event took place containing detailed description of the gathering site. Unit stores elements for all unit-level data. The concept of a Unit as a physical object in the field or in a collection is central to this model. It includes organisms observed in the field or soil samples taken, herbarium specimens, microbial strains, or even pure substances in a natural products collection. Field data, taxonomic identifications, curatorial activities, collection management data as well as all kinds of descriptive data, are linked to units. Identifications is complex type that supports the application of a name (or concept) to a Unit(specimen, observation, etc.), with appropriate metadata about the Identification, also known as Determination. In biological terminology, classification is the process of defining and naming classes of organisms. These classes are called taxa. Identification is the process of assigning a specimen to a (pre-existing) taxon. The name of the taxon can then be used as an index to find known information about the taxon, and therefore about the specimen itself (e.g. whether it is a pest, and, if so, how it can be controlled). Table 3. Fields of Identifications relation

Column Data type Description IdentificationId (PK, I1) int Primary key

Name (I2) varchar(255) Name

Description text Description

Type varchar(255) Type

CollectionId (I3) varchar(255) Collection identifier

Notes text Notes

Created datetime Date created

Updated datetime Date of the last update

Identifications are connected to Taxon using a TaxIdRef relation which contains primary keys from both table i.e. TaxonId and IdentificationId. As an example consider Query where user request a number of observations of ‘Larus Argentatus’.

select count(1)

from Taxon T, TaxIdRef R, Identifications I,

where https://www.sodocs.net/doc/bf14145622.html, = ‘Larus Argentatus’ and

T.TaxonId = R.TaxonId and

R.IdentificationId = I.IdentificationId;

Unit stores which dataset this identification belongs, who is the editor for this unit, dataset where this identification was provided, field number and other metadata. Unit is connected to DataSet relation which contain information where and when this dataset was obtained. Stratigraphy contains the study of strata, or layers. Specifically, stratigraphy refers to the application of the Law of Superposition to soil and geological strata containing archaeological materials in order to determine the relative ages of layers. In addition, stratigraphy can tell us much about the processes affecting the deposition of soils, and the condition of sites and artefacts. GeologicTimePeriod stores geologic time periods while GeologicTimeBoundary stores boundaries for geologic time periods.

Synecology stores information what other species where found from the gathering site. Synecology is the study of entire ecosystems, as opposed to autecology. Synecology focuses on the relationships between species.

4. User extensions

The database model presented here is based on two standards Darwin Core 2 [14] and Access to Biological Collections Data (ABCD) [13] proposed to Taxonomic Database Working Group (TDWG). The Darwin Core 2 (DwC) is a simple set of data element definitions designed to support the sharing and integration of primary biodiversity data. The Access to Biological Collections Data (ABCD) Schema is an evolving comprehensive standard for the exchange of data about specimens and observations (primary biodiversity data) and is based on XML technologies.

While the proposed database attempts to be comprehensive and highly structured supporting Darwin Core fully and most important parts of ABCD, users have different needs. Therefore, it is essential that database is easily extended to users requirements. Thus, we propose extendable database where users can add their own attributes to most of the relations using Attributes relation (see Figure 2).

As an example consider again bird example where user wants to add length of the wing for Larus Argentatus in Identifications relation. Thus he first adds this new attribute to the relation Attributes:

Column Data

AttributeId 102

AttributeName WingLength

AttributeType number(4,1)

Description Length of the wing

Now he adds connection between Identification where he has defined species to be Larus Argentatus(lets assume that IdentificationId is 100) and this new attribute. Thus he adds a row to UserIdentificationData relation:

Column Data

IdentificationDataId 100

Value 45.2

Comment

AttributeId 102

IdentificationId 100

Additionally, different projects can have different needs and views to the database. These can be expressed using Projects, Members and AttributeRef relations. As an example consider query where minimum, maximum and average wing length of the Larus Argentatus is selected.

5 Conclusions

The subtleties and complexities in taxonomy and collections are difficult to explain in a short space. Taxonomy has evolved over a long period and the wealth of knowledge developed into a complex area. We have presented our approach to modelling and querying taxonomic and observation data, which is based on the conceptual taxonomic model.

Proposed structure is able to handle a multitude of tasks, among them conceptual circumscription of taxa, acceptance, synonymy, classification in alternative taxonomies, and systematic taxa sequence. However, the self-set challenge that the present model is designed to meet is to present a compact unified solution to accommodate all aspects of non-descriptive, non-distributional taxonomic database.

References

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[15]. http://www.cs.helsinki.fi/u/jplindst/biodb.html

第2章 数据库系统的数据模型

第2章数据库系统的数据模型 第二章数据库系统的数据模型 本章主要内容 数据库是个具有一定数据结构的数据集合,这个结构是根据现实世界中事物之间的联系来确定的。在数据库系统中不仅要存储和管理数据本身,还要保存和处理数据之间的联系,这种数据之间联系与就是实体之间的联系。研究如何表示和处理这种联系是数据库系统的一个核心问题,用以表示实体以及实体之间联系的数据库的数据结构称为数据模型。本章将着重介绍一下概念模型、层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型等数据库系统的数据模型的基本概念和设计方法,为后面的数据库设计打下基础。 2.1 数据模型概述 数据模型(Data Model)是对现实世界数据特征的抽象,是用来描述数据的一组概念和定义。 为了把现实世界的具体事物抽象、组织为某一DBMS现实世界支持的数据模型,通常首先把现实世界中的客观对象抽象 认识抽象为概念模型,然后把概念模型转换为某一DBMS支持的数 据模型,这一过程如图2,1所示。概念数据模型:信息世界 数据模型按不同的应用层次可划分为两类: 转换 (1)概念数据模型(又称概念模型) 是一种面向客观世界、面向用户的模型,独立于计算逻辑数据模型:DBMS支持的数据模型机系统的数据模型,完全不涉及信息在计算机中的表示,

只是用来描述某个特定组织所关心的信息结构。概念模型是按用户的观点对数据建模,是用户和数据设计人员之间进行交流的工具,主要是用于数据库设计。例如E,R模型、扩充E,R模型属于这一类模型。 (2)逻辑数据模型(又称数据模型) 是一种直接面向数据库系统的模型,主要用于DBMS的实现。例如层次模型、网状模型、关系模型均属于这一类模型。这类模型有严格的形式化定义,以便于在计算机系统中实现。 2.1.1 数据模型的基本组成 数据模型是现实世界中的事物及其间联系的一种抽象表示,是一种形式化描述数据、数据间联系以及有关语义约束规则的方法。通常一个数据库的数据模型由数据结构、数据操作和数据的约束条件三个部分组成。 (1)数据结构 是指对实体类型和实现间联系的表达实现。它是数据模型最基本的组织部分,规定了数据模型的静态特性。在数据库系统中通常按照数据结构的类型来命名数据模型,例如,采用层次型数据结构、网状型数据结构、关系型数据结构的数据模型分别称为层次模型、网状模型和关系模型。 (2)数据操作 是指对数据库进行的检索和更新(包括插入、删除和修改)两类操作。它规定了数据模型的动态操作。 (3)数据的约束条件 数据的约束条件是一组完整性规则的集合,它定义了给定数据模型中数据及其联系应具 1 有的制约和依赖规则。以确保数据库中数据的正确性、有效性和相容性。

健身教练必备专业知识

(1) 健康体适能五要素包括什么? 1.心肺耐力 2.身体组成 3.柔韧度4肌力5肌耐力 卡式公式计算目标心率? 目标心率=[(220 —年龄)—静态心跳率]X运动强度+静态心跳率正常成年男性、女性的体脂肪百分比分别是? 男12% —18% 女18% —25% 体重指数的计算方法? 体重(kg )比身高(m)的平方正常男女腰臀比例是多少? 男子低于女子低于 皮折量度法的男女测量部位? 男子:胸部腹部大腿 女子:三头肌腹部大腿 解剖学上分析身体姿态的三个平面是? 1.冠状面 2.矢状面 3.水平面 解剖学上分析身体姿态的三个轴分别是? 制定训练计划的FITT原则? 1.矢状轴 2.冠状轴 3.垂直轴

1.关节面 2.关节囊 3.关节腔 (16) 人体最灵活的关节是 F —运动频率 I —运动强度 T —运动时间 T —运动种类 1、目标训练肌肉 2、阻力的方向 3、身体的位置 1. 有机质(弹性) 2.无机质(硬度) 骨的成分随年龄增加而发生变化,在幼儿、成年和老年三个时期的成分特点为? 1.幼儿时期----有机质和无机质所占比例约相同。 2.成年时期----有机质和无机质约各3: 7。 3.老年时期----无机质所占比例更大 1.股骨 1.长骨 2.短骨 3.扁骨 4.不规则骨 (15) 关节的基本结构包括? (10) 分析阻抗训练动作的六大步骤? (11) 4身体的稳定 5、动作的路线 6动作的幅度 骨的主要化学组成成分及作用? (12) (13) 人体最长的骨是? (14) 骨按形态分类有几种?

(17) 人体最大最复杂的关节是 1、平滑肌 2、心肌 3、骨骼肌 颈椎7块 胸椎12块 腰椎5块 骶骨1块 尾骨1块 1、单轴关节 2、双轴关节 3、多轴关节 206 块. 20% 肩关节 膝关节 (18) 人体脊柱分哪几个部分?各多少块? (24) 肌肉分类? (25) 肌纤维一般可分为哪两种类型及特点? (19) 关节按运动轴多少可分为哪几种? (20) 单轴关节分哪两种? 1.滑车关节 2.车轴关节 (21) 双轴关节分哪两种? 1.椭圆关节 2.鞍状关节 (22) 多轴关节分哪两种? 1.球窝关节 2.平面关节 (23) 人体成人骨骼有多少块?约占体重的重量百分比为?

数据库概论 习题参考答案

第1章绪论习题参考答案 1、试述数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统的概念。(参见P3、4、5页) 参考答案: 描述事物的符号记录称为数据;数据库是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合;数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件; 数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统,一般由数据库、数据库管理系统(及其开发工具)、应用系统、数据库管理员和用户构成。 2.使用数据库系统有什么好处?(参见P12页) 参考答案: 数据库系统使信息系统从以加工数据的程序为中心转向围绕共享的数据库为中心的阶段,这样既便于数据的集中管理,又有利于应用程序的研制和维护,提高了数据的利用率和相容性,提高了决策的可靠性。 3.试述文件系统与数据库系统的区别和联系。(8、9、10页) 参考答案: 1)数据结构化是数据库与文件系统的根本区别。 在文件系统中,相互独立的文件的记录内部是有结构的,管其记录内部已有了某些结构,但记录之间没有联系。数据库系统实现整体数据的结构化,是数据库的主要特征之一。 2)在文件系统中,数据的最小存取单位是记录,粒度不能细到数据项。而在数据库系统中,存取数据的方式也很灵活,可以存取数据库中的某一个数据项、一组数据项一个记录或或一组记录。 3)文件系统中的文件是为某一特定应用服务的,文件的逻辑结构对该应用程序来说是优化的,因此要想对现有的数据再增加一些新的应用会很困难,系统不容易扩充。而在数据库系统中数据不再针对某一应用,而是面向全组织,具有整体的结构化。5.试述数据库系统的特点。(9、10、11页) 参考答案: 数据结构化;数据的共享性高、冗余度低、易扩充;数据独立性高;数据由DBMS统一管理和控制。 6.数据库管理系统的主要功能有哪些? (4页)

翻译 大型共享数据库的数据关系模型(精选.)

大型共享数据库的数据关系模型 E.F.Codd IBM Research Laboratory,SanJose,California 未来的数据库使用者一定是和数据在机器中的存储(即数据库的内部模式)相隔离的。而通过提示服务来提供信息是一个不太令人满意的解决方法。当数据的内部模式表示发生改变,甚至数据内部表示的多个方面发生改变时,终端用户和大多数应用程序的活动都不会受到影响。因此,查询、更新和报告存储信息类型的自然增长和变动都需要在数据表示中表现出来。 现存的不可推断的、格式化的数据系统给用户提供了树结构的文件或者更一般的网格模式的数据。本文在第一部分讨论这些模式的不足之处。并且会介绍一种基于n元组关系的模式,一种数据库关系的正式形式和通用数据子句的概念。第二部分将讨论一些关系的操作(不是逻辑层面的),并且把这些操作应用于用户模式上解决冗余和一致性问题。 1关系模式和一般模式 1.1简介 这篇文章是关于系统的基本关系原理的应用,这个原理提供了共享大型格式化数据库的方法。除了Childs[1]的文章有介绍外,用于数据库系统的关系的主要应用 还表现在演绎推理型的问-答系统中。Levein和Maron[2]提供了大量关于这个领域的参考资料。 相比之下,这里要解决的问题是一些数据独立性的问题——应用程序和终端活动之于数据类型增长和数据表示变动的独立性,而数据一致性问题即使在非演绎推 理型系统中也是很棘手的。 在目前流行的非推论性系统中,第一部分要介绍的数据的关系视图(或叫做模式)在一些方面似乎优于图模式和网格模式[3,4]。这种模式提供了一种根据数据的自然结构来描述描述数据的方式——也就是说,不用为了数据的机器表示而添加其 他的将结构。因此,这种模式为高水准的数据语言提供了基础,而这种数据语言机 制一方面可以达到最大化程序之间的独立性,另一方面也可以最大化数据的机器表 示和组织之间的独立性。 关系模式更高一级的优势在于它构成了关系处理可导性、冗余性和一致性的坚固基础——这些将在第二部分讨论。另一方面,网络模型产生了一些混淆,尤其是 把连接的源误作为关系的源(见第二部分“连接陷阱”) 最后,关系视图允许对目前格式化数据系统的范围和逻辑限制的更清晰的估算,并且有在单独的系统内竞争数据表示方式的优点(从逻辑的观点)。更清楚的这个观点的示例会在本文中的不同部分中被阐释。但是支持关系模式的系统实现不会讨论。 1.2目前系统的数据相关性 最近发展的信息系统中数据描述表的提供是向数据独立性目标[5,6,7]靠近的重要提高。这些表可以使改变数据库中数据表示的某些特征变得更容易些。但是,许 多数据表示特征可以在不逻辑地削弱一些应用程序的情况下被改变的功能仍受到相 当的限制。更进一步,与用户交互的数据模式仍然有一些散乱的代表性特征,特别

-健身房训练知识大全(精华)

健身房训练知识大全 (精华) 一、增肌秘籍 二、初级健身计划 三、中级健美健身计划 四、健身正确的呼吸方法 五、“力量训练”新手指南 六、深蹲,深蹲的重要性 七、十五种训练方法以及推荐计划 八、增肌计划

一、增肌秘籍 大重量、低次数、多组数、长位移、慢速度、高密度、念动一致、顶峰收缩、持续紧张、组间放松、多练大肌群、训练后进食蛋白质、休息48小时、宁轻勿假。 1. 大重量、低次数:健美理论中用RM表示某个负荷量能连续做的最高重复次数。比如,练习者对一个重量只能连续举起5次,则该重量就是5RM。研究表明:1-5RM的负荷训练能使肌肉增粗,发展力量和速度;6-10RM的负荷训练能使肌肉粗大,力量速度提高,但耐力增长不明显;10-15RM的负荷训练肌纤维增粗不明显,但力量、速度、耐力均有长进;30RM的负荷训练肌肉内毛细血管增多,耐久力提高,但力量、速度提高不明显。可见,5-10RM的负荷重量适用于增大肌肉体积的健美训练。 2. 多组数:什么时候想起来要锻炼了,就做上2~3组,这其实是浪费时间,根本不能长肌肉。必须专门抽出60~90分钟的时间集中锻炼某个部位,每个动作都做8~10组,才能充分刺激肌肉,同时肌肉需要的恢复时间越长。一直做到肌肉饱和为止,“饱和度”要自我感受,其适度的标准是:酸、胀、发麻、坚实、饱满、扩张,以及肌肉外形上的明显粗壮等。 3. 长位移:不管是划船、卧推、推举、弯举,都要首先把哑铃放得尽量低,以充分拉伸肌肉,再举得尽量高。这一条与“持续紧张”有时会矛盾,解决方法是快速地通过“锁定”状态。不过,我并不否认

大重量的半程运动的作用。 4. 慢速度:慢慢地举起,在慢慢地放下,对肌肉的刺激更深。特别是,在放下哑铃时,要控制好速度,做退让性练习,能够充分刺激肌肉。很多人忽视了退让性练习,把哑铃举起来就算完成了任务,很快地放下,浪费了增大肌肉的大好时机。 5. 高密度:“密度”指的是两组之间的休息时间,只休息1分钟或更少时间称为高密度。要使肌肉块迅速增大,就要少休息,频繁地刺激肌肉。“多组数”也是建立在“高密度”的基础上的。锻炼时,要象打仗一样,全神贯注地投入训练,不去想别的事。 6. 念动一致:肌肉的工作是受神经支配的,注意力密度集中就能动员更多的肌纤维参加工作。练某一动作时,就应有意识地使意念和动作一致起来,即练什么就想什么肌肉工作。例如:练立式弯举,就要低头用双眼注视自已的双臂,看肱二头肌在慢慢地收缩。 7. 顶峰收缩:这是使肌肉线条练得十分明显的一项主要法则。它要求当某个动作做到肌肉收缩最紧张的位置时,保持一下这种收缩最紧张的状态,做静力性练习,然后慢慢回复到动作的开始位置。我的方法是感觉肌肉最紧张时,数1~6,再放下来。 8. 持续紧张:应在整个一组中保持肌肉持续紧张,不论在动作的开头还是结尾,都不要让它松弛(不处于“锁定”状态),总是达到彻底力竭。 9. 组间放松:每做完一组动作都要伸展放松。这样能增加肌肉的血流量,还有助于排除沉积在肌肉里的废物,加快肌肉的恢复,迅速补

数据库系统原理课后答案 第九章

9.1 名词解释 (1)OODBS:是指面向对象数据库系统,它既具数据库管理的基本功能,又能支持面向对象的数据模型。 (2)ORDBS:基于对象关系数据模型的DBS称为对象关系数据库系统(ORDBS)。 (3)平面关系模型:传统的关系模型称为“平面关系模型”,它要求关系模式具有第一范式(1NF)性质,关系具有规范化的结构。也就是规定属性值是不可分解的,即不允许属性值具有复合结构(元组或关系)。 (4)嵌套关系模型:是从平面关系模型发展而成的。它允许关系的属性值又可以是一个关系,而且可以出现多次嵌套。嵌套关系突破了1NF的定义框架,是“非1NF关系”。 (5)复合对象模型:在嵌套关系模型上进一步放宽要求。在关系定义上,集合与元组不再有交替出现的严格限制,此时的关系中,属性类型可以是基本数据类型、结构类型(元组类型)或集体类型(即关系类型)。 (6)数据的泛化/细化:是对概念之间联系进行抽象的一种方法。当在较低层上的抽象表达了 与之联系的较高层上抽象的特殊情况时,就称较高层上抽象是较低层上抽象的"泛化",而较低层上抽象是较高层上抽象的"细化"。 (7)对象关系模型:在传统关系数据基础上,提供元组、数组、集合等更为丰富的数据类型及处理新数据类型操作的能力而形成的数据模型。(注:传统关系模型只支持字符、数值、字串,布尔值等等基本数据类型及其处理功能) (8)类型级继承性:当继承性发生在类型级时,子类型继承了超类型的属性。也就是说,超类型所具有的属性,在子类上也具有。 (9)表级继承性:继承性也可发生在表级,(就是元组集合上发生继承),子表继承超表全部属性,超表中每个元组最多可以与子表中一个元组对应,而子表中的每个元组在超表中恰有一个元组对应,并在继承的属性值上具有相同的值。 (10)引用类型:数据类型可以嵌套定义,在嵌套引用时,不是引用对象本身,而是个用对象标识符(即指针),这种指针被称为引用类型。 (11)对象:客观世界中的实体经过抽象称为问题空间中的对象,它是对一组信息及其操作的描述。 (12)类:是具有相同的变量名和类型、相同的消息和使用方法的对象的集合。 (13)单重继承性:一个子类继承某一个超类的结构和特性,称为单重继承性。 (14)多重继承性:一个子类继承多个超类的结构和特性,称为多重继承性。 (15)对象标识:在面向对象语言中,对象标识是一个指针一级的概念,在对象创建的瞬间,由系统赋给每个对象一个“标识”,即系统内的一个唯一的指针,在对象生存期内,这个标识不可改变。 (16)对象包含:不同类的对象之间存在的包含关系称为对象包含。包含是一种“一部分”(is part of)的联系。 (17)类继承层次图:表示类继承关系的图,由超类名、子类名和一组线条自上而下有序的表示。(18)类包含层次图:表示对象包含关系的图,由一些具有包含关系的对象和线条自上而下表示(下方的对象为其连线所指上方对象的一部分)。 (19)持久数据:是指创建这些数据的程序运行终止后数据依然存在于系统之中。数据库中的关系就是持久数据。 (20)持久对象:程序运行结束后,被保留下来的对象称为持久对象。 (21)持久指针:持久指针可看作是数据库中指向对象的指针。持久化指针不像内存中的指针,它在程序执行后及数据重组后仍保持有效。 (22)持久化C++系统: 基于C++的持久化扩充的OODBS。

数据库的体系结构

数据库基础 ( 视频讲解:25分钟) 本章主要介绍数据库的相关概念,包括数据库系统的简介、数据库的体系结构、数据模型、常见关系数据库。通过本章的学习,读者应该掌握数据库系统、数据模型、数据库三级模式结构以及数据库规范化等概念,掌握常见的关系数据库。 通过阅读本章,您可以: 了解数据库技术的发展 掌握数据库系统的组成 掌握数据库的体系结构 熟悉数据模型 掌握常见的关系数据库 1 第 章

1.1 数据库系统简介 视频讲解:光盘\TM\lx\1\数据库系统简介.exe 数据库系统(DataBase System,DBS)是由数据库及其管理软件组成的系统,人们常把与数据库有关的硬件和软件系统称为数据库系统。 1.1.1 数据库技术的发展 数据库技术是应数据管理任务的需求而产生的,随着计算机技术的发展,对数据管理技术也不断地提出更高的要求,其先后经历了人工管理、文件系统、数据库系统等3个阶段,这3个阶段的特点分别如下所述。 (1)人工管理阶段 20世纪50年代中期以前,计算机主要用于科学计算。当时硬件和软件设备都很落后,数据基本依赖于人工管理,人工管理数据具有如下特点: ?数据不保存。 ?使用应用程序管理数据。 ?数据不共享。 ?数据不具有独立性。 (2)文件系统阶段 20世纪50年代后期到60年代中期,硬件和软件技术都有了进一步发展,出现了磁盘等存储设备和专门的数据管理软件即文件系统,文件系统具有如下特点: ?数据可以长期保存。 ?由文件系统管理数据。 ?共享性差,数据冗余大。 ?数据独立性差。 (3)数据库系统阶段 20世纪60年代后期以来,计算机应用于管理系统,而且规模越来越大,应用越来越广泛,数据量急剧增长,对共享功能的要求越来越强烈。这样使用文件系统管理数据已经不能满足要求,于是为了解决一系列问题,出现了数据库系统来统一管理数据。数据库系统满足了多用户、多应用共享数据的需求,它比文件系统具有明显的优点,标志着管理技术的飞跃。 1.1.2 数据库系统的组成 数据库系统是采用数据库技术的计算机系统,是由数据库(数据)、数据库管理系统(软件)、数

数据库系统 包括题目和答案

数据库系统原理复习题 第1章 一、选择题 1.数据库(DB)、数据库系统(DBS)和数据库管理系统(DBMS)之间的关系是(A )。 A. DBS包括DB和DBMS B. DBMS包括DB和DBS C. DB包括DBS和DBMS D. DBS就是DB,也就是DBMS 2.概念模型是现实世界的第一层抽象,这一类模型中最著名的模型是(D )。 A.层次模型 B. 关系模型 C. 网状模型 D. 实体-联系模型 3.目前,数据库管理系统最常用的逻辑数据模型是(C)。 A.网状模型B.层次模型 C.关系模型D.面向对象模型 4.下列四项中,不属于数据库系统特点的是(C)。 A.数据共享 B. 数据完整性 C. 数据冗余度高 D. 数据独立性高 5.数据模型的三个要素分别是(B )。 A.实体完整性、参照完整性、用户自定义完整性 B.数据结构、数据操作、数据完整性约束条件 C.插入数据、修改数据、删除数据 D.外模式、模式、内模式 6.数据库三级结构从内到外的3个层次依次为(B)。 A.外模式、模式、内模式 B. 内模式、模式、外模式 C. 模式、外模式、内模式 D. 内模式、外模式、模式 7.下列关于数据库系统的正确叙述是(A): A.数据库系统减少了数据冗余 B.数据库系统避免了一切冗余 C.数据库系统中数据的一致性是指数据类型的一致 D.数据库系统比文件系统能管理更多的数据 8.数据的逻辑独立性是指(B)。 A.外模式改变时保持应用程序不变B.模式改变时保持外模式不变 C.内模式改变时保持模式不变D.数据改变时保持应用程序不变

9.数据的物理独立性是指(C)。 A.外模式改变时保持应用程序不变B.模式改变时保持外模式不变 C.内模式改变时保持模式不变D.数据改变时保持应用程序不变 10.公司有多个部门和多名职员,每个职员只能属于一个部门,一个部门可以有多名职 员,从部门到职员的联系类型是(D)。 A.多对多 B. 一对一 C. 多对一 D. 一对多 11.储蓄所有多个储户,储户在多个储蓄所之间存款,储户与储蓄所之间是(C)。 A.一对一联系 B. 一对多联系 C. 多对多联系 D. 不确定联系 12.描述数据库全体数据的全局逻辑结构和特性的是(A)。 A.模式 B. 内模式 C. 外模式 D. 以上三级模式 二、填空 1. 数据库系统一般由(数据库)、(数据库管理系统)、(应用程序)和(数据库管理员) 组成。 2. 数据库是长期存储在计算机中、有(组织)的、可(共享)的数据集合。 3. DBMS表示(DataBase Management System),它是位于(用户)和(操作系统)之 间的一层数据管理软件。 4. 实体之间的联系可抽象为三类,它们是(一对一)、(一对多)和(多对多)。 5. 数据模型的三要素包括(数据结构)、(数据操作)和(数据完整性约束条件)三部 分。 6. 根据数据模型的应用目的不同,数据模型分为(概念模型)、(逻辑模型)和(物理 模型)等。 7. 按照数据结构的类型命名,逻辑模型分为(关系模型)、(层次模型)和(网状模型) 等。 8. E-R图中,(矩形)表示实体,(椭圆)表示属性,(菱形)表示实体之间的联系。 三、简述题 1. 数据库是长期存贮在计算机内的、有组织的、可共享的大量数据的集合。 2. 数据库管理系统的主要功能包括: (1)数据定义功能, (2)数据的组织、存储和管理,

第二章--关系数据库习题

第二章关系数据库 一、选择题: 1、对于关系模型叙述错误的是。 A.建立在严格的数学理论、集合论和谓词演算公式基础之一 B.微机DBMS绝大部分采取关系数据模型 C.用二维表表示关系模型是其一大特点 D.不具有连接操作的DBMS也可以是关系数据库管理系统 2、关系模式的任何属性。 A.不可再分B.可再分 C.命名在该关系模式中可以不唯一D.以上都不是 3、在通常情况下,下面的表达中不可以作为关系数据库的关系的是。 A.R1(学号,姓名,性别) B.R2(学号,姓名,班级号) C.R3(学号,姓名,宿舍号) D.R4(学号,姓名,简历) 4、关系数据库中的码是指。 A.能唯一关系的字段B.不能改动的专用保留字 C.关键的很重要的字段D.能惟一表示元组的属性或属性集合 5、根据关系模式的完整性规则,一个关系中的“主码”。 A.不能有两个B.不能成为另外一个关系的外码 C.不允许为空D.可以取值 6、关系数据库中能唯一识别元组的那个属性称为。 A.唯一性的属性B.不能改动的保留字段 C.关系元组的唯一性D.关键字段 7、在关系R(R#,RN,S#)和S(S#,SN,SD)中,R的主码是R#,S的主码是S#,则S#在R中称为。A.外码B.候选码 C.主码D.超码 8、关系模型中,一个码是。 A.可由多个任意属性组成 B.至多由一个属性组成 C.可由一个或多个其值能唯一标识该关系模式中任意元组的属性组成 D.以上都不是 9、一个关系数据库文件中的各条记录。 A.前后顺序不能任意颠倒,一定要按照输入的顺序排列 B.前后顺序可以任意颠倒,不影响库中的数据关系 C.前后顺序可以任意颠倒,但排列顺序不同,统计处理的结果可能不同 D.前后顺序不能任意颠倒,一定要按照码段的顺序排列 10、关系数据库管理系统应能实现的专门关系运算包括。 A.排序、索引、统计B.选择、投影、连接 C.关联、更新、排序D.显示、打印、制表 11、同一个关系模型的任意两个元组值。 A.不能全同B.可全同 C.必须全同D.以上都不是 12、自然连接是构成新关系的有效方法。一般情况下,当对关系R和S使用自然连接时,要求R和S含有一个或多个共有的。 A.元组B.行 C.记录D.属性 13、设关系R(A,B,C)和S(B,C,D),下列各关系代数表达式不成立的是。 A. ) ( ) (S R D A π π>< B.R S ? C. ) ( ) (S R B B π π? D.R>

健身常识100题

1.健身前60分钟内不要吃不易消化的食品(油脂类、肉类、酒类),可以吃适当的碳水化 合物(主食类),这样可以提升运动表现。 2.运动前要充分热身,使身体和心理得到适应反应,防止运动损伤的发生。 3.如果运动超过60分钟,需要补充运动饮料加矿泉水,可以防止因为出汗过多而造成的 电解质流失。 4.运动中可能并不是所有的阻力器械都适合你来做,我们的会员卡(价)中包含了两节 的私人教练Happy Start课程,第一节主要内容是做身体健康检查,评估您的身体素质和健康状况。第二节主要内容是做一对一的私人教练课程训练,我们的私人教练会根据第一次采集的数据,结合你的运动目标给出运动计划。 5.未上第二次HS课程会员每次到店必须第一时间找到责任教练,帮助您第一时间开始运 动计划,保证其运动安全性。 6.运动后要进行至少10分钟的全身的拉伸运动,可以降低第二天的迟发性肌肉疼痛。 7.糖尿病患者运动一定要随身带些糖块,我们的私人教练会时刻关注您的运动强度和自我 感觉量度表,防止低血糖的发生。 8.糖尿病患者运动时要注意穿合适的运动鞋和稍厚的运动棉袜,不建议穿新的运动鞋运 动,保证运动的科学与安全。 9.高血压、糖尿病、心脏病的会员在正式运动前必须告知责任教练,建议做一次全面的健 康体检,可以提高运动的安全性、有效性、针对性。 10.增肌的会员健身后可补充蛋白粉、鸡蛋、牛肉等高蛋白食品,可以更好的提升运动效率, 降低迟发性肌肉酸痛。 11.减脂的会员需要适当降低能量的摄入,在训练中要注意水量的摄入(绝对不能不喝水), 遵循少量多次原则。 12.运动第二天出现肌肉酸痛感均为正常反应,如有任何运动疑问可询问私人教练,私人教 练会给您解决方案。 13.健身时一定要穿着运动服和运动鞋,不仅可以提升运动表现,而且可以降低运动风险。 14.酒后禁止到健身房训练,酒精本身加速血液循环,容易诱发高血压等心脑血管疾病。 15.训练后30分钟尽量不要抽烟,血液循环加速促进尼古丁的吸收。 16.健身的最佳时间在起床后8小时,也就是下午15:00——16:00之间 17.器械训练时不要憋气,动作节奏控制要慢。 18.训练时需要携带毛巾,可以使您的运动更加安全、舒适、卫生。 19.训练后不要立即进行淋浴,淋浴时水温不能过高,以免身体免疫力下降。 20.第一次上动感单车要听从教练正确指导,确保运动安全。 21.会员在体测前一天不要吃刺激性食物,体测前4小时不要饮用刺激性饮料。 22. 运动强度的大小因人而已,不要与人盲目攀比。 23:器械锻炼结束后,请将器械放回原处。 24:对于自己来讲,没有所谓最好的运动项目,只有适合自己的运动项目。 25:在运动前做好准备活动,加强身体各个关节的灵活度。 26:一般会员运动时,不建议运动到大汗淋漓的强度。 28: 在运动过程中,每15-20分钟补充150-300毫升水份为宜。 29: 在运动中每个动作结束后可以进行适当的拉伸练习。 30:在运动中要保证正确的身体位置与姿态。 31:在运动中要保证关节的运动幅度与稳定。 32:有氧训练时要从缓慢进行,结束时速度也要慢慢降低。 33:在运动后要及时补充蛋白质,半小时后补充碳水化合物。

试述数据模型的概念

试述数据模型的概念,数据模型的作用和数据模型的三个要素: 答案: 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中,表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架,是用来描述一组数据的概念和定义,包括三个方面: 1、概念数据模型(Conceptual Data Model):这是面向数据库用户的实现世界的数据模型,主要用来描述世界的概念化结构,它使数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系等,与具体的DBMS 无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型,才能在DBMS中实现。 2、逻辑数据模型(Logixal Data Model):这是用户从数据库所看到的数据模型,是具体的DBMS所支持的数据模型,如网状数据模型、层次数据模型等等。此模型既要面向拥护,又要面向系统。 3、物理数据模型(Physical Data Model):这是描述数据在储存介质上的组织结构的数据模型,它不但与具体的DBMS有关,而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性,大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成,而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素: 一般而言,数据模型是严格定义的一组概念的集合,这些概念精确地描述了系统的静态特征(数据结构)、动态特征(数据操作)和完整性约束条件,这就是数据模型的三要素。 1。数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成成分,数据结构指对象和对象间联系的表达和实现,是对系统静态特征的描述,包括两个方面: (1)数据本身:类型、内容、性质。例如关系模型中的域、属性、关系等。 (2)数据之间的联系:数据之间是如何相互关联的,例如关系模型中的主码、外码联系等。 2 。数据操作 对数据库中对象的实例允许执行的操作集合,主要指检索和更新(插入、删除、修改)两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则(如优先级)以及实现操作的语言。数据操作是对系统动态特性的描述。 3 。数据完整性约束 数据完整性约束是一组完整性规则的集合,规定数据库状态及状态变化所应满足的条件,以保证数据的正确性、有效性和相容性。

数据模型与数据库系统结构

数据模型与数据库系统结构 1.数据 为了了解世界,研究世界和交流信息,我们需要描述各种事物,用自然语言来描述虽然很直接,但是过于烦琐,不便于形式化,更不利于计算机去表达,为此,我们常常只抽取那些感兴趣的事物特征或属性来描述它。 例如:XX今天下课回到寝室,跟室友说,啊,兄弟们,我单身了!!~~~~准备请大家吃顿饭庆祝一下~~~~ 大家好奇的问 他叫小雪,21岁,是医护系的,护理专业和我是老乡,遵义人。 我们可以从胡锋的描述中获取到以下一条记录,小雪今年21岁遵义人是医护系护理专业的学生,那这种描述事物的符号记录我们称为数据。 数据有一定的格式,例如姓名在中国而言一般是4个汉字的字符(某些少数民族),性别呢是一个汉字字符,等等,那这些我们称为数据的语法,而数据的含义是数据的语义。我们通过解释、推论,归纳,分析和综合等等方法,从数据中获得有意义的内容称为信息。因此,数据是信息存在的一种形式,只有通过解释或处理才能成为有用的信息。 一般来说,数据库中的数据具有以下两个特征 1)数据的静态特征 包括数据的基本结构,数据间的联系和对数据取值范围的约束 学生管理的例子

在学生基本信息中包括:学号,姓名,性别,出生日期,专业,家庭地址。 这些都是学生所具有的基本特征,是学生数据的基本结构。 学生选课信息中包括:学号,课程号,考试成绩等信息,其中选课信息和学生基本信息中的学号是有一定关联的,即选课信息中的学号所能选取的值必须在学生基本信息中的学号取值范围之内,只有这样,学生选课信息中所描述的学生选课情况才是有意义的。 说白一点,也就是这个学生要存在,他才会有选课信息。这个就是数据之间的联系。 最后,我们再来看看什么是数据取值范围的约束 例如,人的性别一项取值只能是男或女,课程的学分一般是大于0的整数值,而我们的考试成绩一般在0~100分范围内等,这些都是对某个列的数据取值范围进行的限制,目的是在数据库中存储正确的,有意义的数据,这就是对数据取值范围的约束 2)数据的动态特征 数据的动态特征是指对数据可以进行的操作以及操作规则。 对数据库数据的操作主要是有查询数据和更改数据,更改数据一般又包括对数据的插入,删除和修改 通常我们将数据的静态特征和动态特征的描述称为数据模型三要素。即描述数据时要包括数据的基本结构,数据的约束条件和定义在数据

17种健身最正确的方法

17种健身最正确的方法 很多人都热爱健身,健身也有多多的好处,但是健身也要掌握正确的方法,进行科学的健身,这样才能达到预期的效果,那么健身最正确和科学的方法有哪些呢?下面就跟随小编一起来看看吧! 错误的健身方法往往会没有效果,而且还会对身体造成伤害,那什么样子才是正确的方法呢?下面小编就跟大家说说健身的17个最正确的方法。 1.必要的热身 要知道,这可不是梳一下辫子、喝杯水的时间,这是在开始运动前的必要过程。当肌肉越松弛时,它们也更容易被驾驭和扩展,做这些运动将使你减少受伤机会,因此,花上5分钟的时间,让你的身体完全地活动开,有稍稍出汗的感觉是最好的。你需要明白这一步是你健身锻炼的良好开端。 2.极为必要的伸展运动 生活中总有一些事情做来十分容易,但是,在健身练习之后的伸展运动并不是这样简单。当你锻炼一处肌肉的时候,它会变得紧绷而缩短,伸展运动就是帮助你放松肌肉,从而防止第二天的肌肉酸痛。需要注意的是:做这个动作的最好时间是在你完成热身运动之后,同时,持续每个动作20-30秒,这将有助于肌肉松弛,使你获得一个更有意义的伸展运动。 3.不要超负荷的举重 在你过了30岁之后,你就会惊叹岁月不饶人,但是即使这样,你也别直接冲到健身房,然后拿起哑铃开始无止境的锻炼自己的身体。 你需要慢慢地开始,并循序渐进地增加运动量,健身教练会告诫你:慢慢来是锻炼的关键。因为你可能想象不到运动之后的24-48小时之内,将会感到怎样的痛苦,因此开始的时候需要慎重一点。另外,如果你盲目地试图举起超过身体负荷的重量,就有可能导致肌肉拉伤、扭伤,甚至伤及背部。这么看来选择3-6磅的重量会比较适合,通常重复动作15-20次,如果你希望更快地获得坚实的肌肉,也可以选择稍重些的重量但只要重复8-12次就可以了。记住不要急于求成,有节制地完成你的练习,才会达到好的效果。 4.不要过激运动

数据库数据模型的发展及方向

[XXXX大学XXX学院XXX班] 数据库数据模型的 发展及方向 [ ] [学号: ] [摘要:近年来,随着计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助制造(CAM)、计算机辅助软件工程 (CASE)、全球信息系统(GIS)、图像处理、超文本应用等领域的飞速发展及其在传统领域中应用的深化,要求数据库管理系统(database management system,DBMS)能够有效地管理复杂对象。比如在工程应用领域,一个客观复杂实体往往由数十个,甚至成百上千个简单实体组成,为了减小数据库应用系统的设计复杂度、提高其执行效率,要求DBMS不但能根据实体丰富的语义进行建模、提供有效的存储与操纵手段,以及模拟复杂实体的复杂行为,而且在逻辑上还要将一个复杂实体的表示和操纵作为一个整体看待,在操纵数据的同时考虑实体间的复合语义,即各简单实体的存在方式(独立或依赖)以及实体间的引用方式(共享或排他)。然而,传统RDBMS由于采用满足第一范式(first normal form,1NF)的平关系模型,在面对各种新的应用领域时存在以下不足。]

关键词:数据库,数据模型,扩展关系数据库,语义数据模型,面向对象的数据模型,XML数据模型 正文: 数据模型概述 数据(data)是描述事物的符号记录。模型(Model)是现实世界的抽象。数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。 数据模型所描述的内容包括三个部分:数据结构、数据操作、数据约束。 1. 概念数据模型(Conceptual Model):这是面向数据库用户的实现世界的数据模型,主要用来描述世界的概念化结构,它使数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系等,与具体的DBMS无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型,才能在DBMS中实现。 2. 逻辑数据模型(Logical Data Model):这是用户从数据库看到的数据模型,是具体的DBMS所支持的数据模型,如网状数据模型、层次数据模型等等。此模型既要面向用户,又要面向系统。 3. 物理数据模型(Physical Data Model):这是描述数据在存储介质上的组织结构的数据模型它不但与具体的DBMS有关,而且还和操作系统以及硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性,大部分物理数据模型的实现工作由系统自动完成,而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素: 一般而言,数据模型是一组严格定义的概念的集合。这些概念精确地描述了系统的静态特征(数据结构)、动态特征(数据操作)和完整性约束条件,这就是数据模型的三要素。 1. 数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成部分,数据结构指对象和对象间联系的表达和实现,是系统静态特征的描述,包括两个方面:(1)数据本身:类型、内容、性质。例如关系模型中的域、属性、关系等。 (2)数据之间的联系:数据之间是如何相互联系的,例如关系模型中的主码、外码等联系。 2. 数据操作 对数据库中对象的实例允许执行的操作集合,主要指检索和更新(插入、删除、修改)两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则

健身房策划方案(精选多篇)

健身房策划书(精选多篇) 一、背景分析 校园健身房成立于20xx年1月。到目前为止,各种设施还不是很完备。也还没有联系很多固定的客户。我们的健身房主要是针对学生,尤其是想减肥的女生。现在我们已经拥有了许多对同学们健身的好方法。 1、项目分析 现代人对健康的需求在持续增长,在满足基本生活的同时,加大了对养生的重视。食疗法是养身中的其中一步,健身又是一步,两者结合,从多个方面来寻求养身之道。 2、市场分析 目前我们的竞争还不是很大,因为离我们近的地方还没有健身房。学生在校园的空闲时间不是很多,所以我们的健身房是他们最好的选择。 二、预期目标 1、三个月内加大宣传,让更多的同学知道健身的重要性。 2、半年内有30个固定客户。 3、一年后,扩大规模,在原来的基础上增加50平方米。 三、主题 每天运动一小时,健康长寿没问题

四、传播方式 广播、电视、报纸、杂志、网络 五、效果预测 附件: 活动日程: 星期一星期二星期三星期四星期五星期六星期日 10:00-12:00自由健身自由健身自由健身自由健身自由健身自由健身自由健身 14:30-18:00教练讲解教练讲解教练讲解教练讲解教练讲解教练讲解教练讲解 18:30-21:00拉丁舞肚皮舞肚皮舞瑜伽拉丁舞肚皮舞肚皮舞 经费开支预算 设备5000元、装修5000元、请教练3000元、租金一月1000元,合计14000元。 所需物品 设备主要有跑步机、坐姿推胸机、双臂交叉训练机(大飞鸟机)、肩部推举机、坐姿划船机、旋转训练机、臂部复合训练机、腿部外弯机、腿部内弯机、垂直蹬腿练习器、罗马凳、腹背训练凳、哑铃架、铃片架、铃片架、伸拉角、伸拉中心、腿部推蹬机、腿部伸展机、站

在家健身计划表

要点: 1、每次锻炼45-60分钟 2、锻炼后补充水分(2l/天)水果(两种以上)和蛋白质(保证一天袋奶或一个鸡蛋) 3、 动作标准不自欺欺人,至少要出汗。 4、坚持! 秘诀:大重量、低次数、多组数、长位移、慢速度、高密度、念动一致、顶峰收缩、持 续紧张、组间放松、多练大肌群、训练后进食蛋白质、休息48小时、宁轻勿假。篇二:初级 健身计划表(初学6个月)新手健身必备 该初级健身计划适合刚学健身前6个月的参考健身计划。 唯奥健身友情提示: 器械重量选择为承受能力的60-80%。例如,最大能拿动10斤,就选择6斤、7斤、或者 8斤的重量来练习。 ? rm为次数,其中 1~4次主要增长绝对肌力和体力、6~12次主要壮大肌 肉、15~20次主要发达小肌肉群和增进肌肉线条弹性、30次以上主要用于缩减体脂和增 强心肺机能。 ? 健身计划表 (一)有氧训练 变速长跑:6000米——8000米,30—45分钟,采用快慢速交替的方 式,天天坚持! (二)无氧训练(力量训练) ps: 次:是指你勉强能完成的数量!(根据次数选择重量) 力量训练组间休息60-90秒,动作间休息90-120秒 第一天胸部训练 平板哑铃卧推 10-12(次) x3(组) 平板杠铃卧推 10-12(次) x3(组) 平板哑铃飞鸟 10-12(次) x3(组) 立资哑铃飞鸟 10-12(次) x3(组) 俯身飞鸟 10-12(次) x3(组) 俯卧撑 15-20(次) x4(组) 第三天肩.腹部训练 立姿哑铃肩上举 10-12(次) x3(组) 立姿哑铃侧平举 10-12(次) x3(组) 立资哑铃前平举 10-12(次) x3(组) 仰卧起坐+仰卧举腿 15-20(次) x6(组) 仰卧起坐+仰卧举腿【两者交替训练,各做3组】仰卧屈膝伸腿 15-20(次) x3 (组) 【增加难度:姿势停留3秒钟或是在两踝关节之间夹一轻重量的哑铃。】 第五天背.上肢训练 哑铃单臂划船 仰卧单臂哑铃推举 引体向上 哑铃弯举并颈后臂屈伸

数据库系统复习题

复习题 第1章数据库系统基本概念 一、单项选择题 1.数据库系统是采用了数据库技术的计算机系统,数据库系统由数据库、数据库管理系统、应用系统和() A.系统分析员 B.程序员 C.数据库管理员 D.操作员 2.数据库(DB),数据库系统(DBS)和数据库管理系统(DBMS)之间的关系是()。 A.DBS包括DB和DBMS B.DBMS包括DB和DBS C.DB包括DBS和DBMS D.DBS就是DB,也就是DBMS 3.下面列出的数据库管理技术发展的三个阶段中,没有专门的软件对数据进行管理的是()。 I.人工管理阶段 II.文件系统阶段 III.数据库阶段 A.I 和 II B.只有 II C.II 和 III D.只有 I 4.下列四项中,不属于数据库系统特点的是()。 A.数据共享 B.数据完整性 C.数据冗余度高 D.数据独立性高 5.数据库系统的数据独立性体现在()。 A.不会因为数据的变化而影响到应用程序 B.不会因为数据存储结构与数据逻辑结构的变化而影响应用程序 C.不会因为存储策略的变化而影响存储结构 D.不会因为某些存储结构的变化而影响其他的存储结构 6. .描述数据库全体数据的全局逻辑结构和特性的是()。 A.模式 B.内模式 C.外模式 7.要保证数据库的数据独立性,需要修改的是()。 A.模式与外模式 B.模式与内模式 C.三级模式之间的两层映射 D.三层模式 8.要保证数据库的逻辑数据独立性,需要修改的是()。 A.模式与外模式之间的映射 B.模式与内模式之间的映射 C.模式 D.三级模式 9.用户或应用程序看到的那部分局部逻辑结构和特征的描述是()模式。 A.模式 B.物理模式 C.子模式 D.内模式 10.下述()不是DBA数据库管理员的职责。 A.完整性约束说明 B.定义数据库模式 C.数据库安全 D.数据库管理系统设计 11.概念模型是现实世界的第一层抽象,这一类模型中最著名的模型是()。 A.层次模型 B.关系模型 C.网状模型 D.实体-关系模型 12.区分不同实体的依据是()。 A.名称 B.属性 C.对象 D.概念 13.关系数据模型是目前最重要的一种数据模型,它的三个要素分别是()。 A.实体完整性、参照完整性、用户自定义完整性 B.数据结构、关系操作、完整性约束 C.数据增加、数据修改、数据查询

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