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源输入记录是什么 关于源输入记录的详细介绍

在计算机科学中,记录也称为结构体或复合资料(record)是基本的数据结构,记录是一些相关字段的聚集,它们可由不同的资料类型组成,通常是固定的数量和序列。源输入记录是指从外界对象产生并输入系统的记录,这些记录都是还没有经过处理的。

定义

有关文献中,还没有给出源输入记录的明确解释,主要原因有以下:源这个术语是相对的,对于处理系统和处理对象,可以定义不同的源输入记录;外界对象这个对象既可以是广义的,也可以是狭义的,这取决于当时的条件。因此,源输入记录一般可以指从外界对象产生并输入系统的记录,这些记录都是还没有经过处理的。这些记录类型也是不确定的,可以是字符、文本、图像、音频等。源输入记录可以是数据源、流数据或者一些其他源输入数据。例如用搜索引擎进行搜索时,在搜索框输入的数据对于服务器端来说就是源输入记录。

记录

记录是一组相关数据项的集合,用于描述一个对象在某方面的属性。 [1]记录中的每个字段或称为元素,但可能与集合的元素概念混淆不清。在面向对象编程中,记录的字段也另外被称为成员;依照惯例和具体的编程语言,多元组有可能会被认为是一个记录,反之亦然。

譬如将日期储存为一个记录,则其中包含了数字的年份,以字串表示的月份和数字的日期等字段。而人事记录可包含姓名,薪水和职级等字段。一个圆形的记录可包含圆中心点和它的半径-在这种情况下,圆中心点本身可能表示为x和y座标的点记录。

记录与阵列的区别在于,它们的字段数通常是固定的,每个字段都有一个名称,而且每个字段可能有不同的类型。

一个记录型别是描述其中字段所具有值和变量的资料类型。大多数现代计算机语言允许开发人员自由定义新的记录型别。记录型别的定义将会指定每个字段的资料类型和存取它的标识符(名称或标签)。

记录可以存在于任何存储介质中,包括主内存和大容量存储装置,如磁带或硬盘。记录是大多数数据结构的基本组成部分,特别是链接的数据结构。

许多计算机档案是以逻辑记录的阵列组成的,通常被分组成更大的实体记录或区块以提高存取效率。

面向对象语言中的物件本质上是一个记录,有如何处理该记录的专用程序;而物件型别是对记录类型的详细描述。实际上在大多数面向对象语言中,记录只是物件的特殊情况,并且被称为普通旧数据结构(plain old data structures, PODS),与使用OO特征的物件形成对比。

计算机的记录可类比为数学的元组。相同地,记录型别可看作是两个或多个数学集合的笛卡尔积,或是以特定语言实作的抽象乘积型别。

数据源

概述

数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。

数据源(Data Source)顾名思义,数据的来源,是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息。就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样,通过提供正确的数据源名称,你可以找到相应的数据库连接。

信息系统的数据源必需可靠且具备更新能力,常用的数据源有:①观测数据,即现场获取的实测数据,它们包括野外实地勘测、量算数据,台站的观测记录数据,遥测数据等。②分析测定数据,即利用物理和化学方法分析测定的数据。③图形数据,各种地形图和专题地图等。④统计调查数据,各种类型的统计报表、社会调查数据等。⑤遥感数据,由地面、航空或航天遥感获得的数据。中国的数据源数量庞大。如:全国范围的土地资源清查及详查数据,航空摄影测量图像和国土普查卫星资料已覆盖全国,定位、半定位观测站网遍布全国,有地面调查、地图测绘等大量数据。

名称

数据源名称(data source name,DSN)是包含了有关某个特定数据库信息的数据结构,这个信息是开放式数据库连接驱动能够连接到数据库上必需的信息。DSN存储在注册表或作为一个单独的文本文件,DSN里面包含的信息有名称、目录和数据库驱动器,以及用户ID和密码(根据DSN的类型)。开发人员为每个数据库创建一个独立的DSN。为了连接到某个数据库,开发人员需要在程序中指定DSN。相反,没有DSN的连接则需要在程序中指定所有必要的信息。 [2]

流数据

流数据是指由数千个数据源持续生成的数据,通常也同时以数据记录的形式发送,规模较小(约几千字节)。流数据包括多种数据,例如客户使用您的移动或 Web 应用程序生成的日志文件、网购数据、游戏内玩家活动、社交网站信息、金融交易大厅或地理空间服务,以及来自数据中心内所连接设备或仪器的遥测数据。

此类数据需要按记录或根据滑动时间窗口按顺序进行递增式处理,可用于多种分析,包括关联、聚合、筛选和取样。借助此类分析得出的信息,公司得以深入了解其业务和客户活动的方方面面,例如服务使用情况(用于计量/计费)、服务器活动、网站点击量以及设备、人员和实物的地理位置,从而迅速对新情况做出响应。例如,公司可以持续分析社交媒体流,从而跟踪公众对其品牌和产品的看法的变化,并在必要时及时做出反应。

流数据具有四个特点:

1)数据实时到达;

2)数据到达次序独立,不受应用系统所控制;

3)数据规模宏大且不能预知其最大值;

4)数据一经处理,除非特意保存,否则不能被再次取出处理,或者再次提取数据代价昂贵。

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