--省级 Provincial
--城市 City
create table Provincial(pid int,Provincial varchar(50),primary key (pid))
insert into Provincial values(1,'北京市')
insert into Provincial values(2,'天津市')
insert into Provincial values(3,'上海市')
insert into Provincial values(4,'重庆市')
insert into Provincial values(5,'河北省')
insert into Provincial values(6,'山西省')
insert into Provincial values(7,'台湾省')
insert into Provincial values(8,'辽宁省')
insert into Provincial values(9,'吉林省')
insert into Provincial values(10,'黑龙江省')
insert into Provincial values(11,'江苏省')
insert into Provincial values(12,'浙江省')
insert into Provincial values(13,'安徽省')
insert into Provincial values(14,'福建省')
insert into Provincial values(15,'江西省')
insert into Provincial values(16,'山东省')
insert into Provincial values(17,'河南省')
insert into Provincial values(18,'湖北省')
insert into Provincial values(19,'湖南省')
insert into Provincial values(20,' ......
一、深入浅出理解索引结构
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的sql server提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。� ......
1.某医院病房计算机管理中需要如下信息：（15分）
科室：科名，科地址，科电话
病房：病房号，所属科室名
医生：姓名，职称，所属科室名，年龄，工作证号
病人：病历号，姓名，性别，诊断，主管医生，病房号，入住日期
其中，一个科室有多个病房、多个医生，一个病房只能属于一个科室，一个医生只属于一个科室，但可负责多个病人的诊治，一个病人的主管医生只有一个，一个病人可能在不同时间入住不同的病房，也是就说一个病人也许入住过多间病房，一间病房可以入住多名病人。
完成如下设计：
（1） 设计该计算机管理系统的E－R图（7分）；
答案（实体上的属性描述及关系描述略）画出四个实体图，然后关系描述正确即可。
（2） 将该E-R图转换为数据库模型图(表名和字段名都可以用中文来写)（8分）；
答案：
2. （75分）
表名
S
作用
存储学生信息
主键
SNO
序号
字段名称
字段说明
类型
属性
备注
1
SNO
主键，学号
Varchar(5)
非空
学号必须为数字
2
SName
学生姓名
Nvarchar(50)
非空
姓名唯一
3
Age
年龄
Int
非空
1~100
4
Sex
性别
Nvarch ......
--省级 Provincial
--城市 City
create table Provincial(pid int,Provincial varchar(50),primary key (pid))
insert into Provincial values(1,'北京市')
insert into Provincial values(2,'天津市')
insert into Provincial values(3,'上海市')
insert into Provincial values(4,'重庆市')
insert into Provincial values(5,'河北省')
insert into Provincial values(6,'山西省')
insert into Provincial values(7,'台湾省')
insert into Provincial values(8,'辽宁省')
insert into Provincial values(9,'吉林省')
insert into Provincial values(10,'黑龙江省')
insert into Provincial values(11,'江苏省')
insert into Provincial values(12,'浙江省')
insert into Provincial values(13,'安徽省')
insert into Provincial values(14,'福建省')
insert into Provincial values(15,'江西省')
insert into Provincial values(16,'山东省')
insert into Provincial values(17,'河南省')
insert into Provincial values(18,'湖北省')
insert into Provincial values(19,'湖南省')
insert into Provincial values(20,' ......
在SQL语句中，常常用会对时间（或日期）进行一些处理，下面是比较通用的一些语句：
延迟：
sysdate+(5/24/60/60) 在系统时间基础上延迟5秒
sysdate+5/24/60 在系统时间基础上延迟5分钟
sysdate+5/24 在系统时间基础上延迟5小时
sysdate+5 在系统时间基础上延迟5天
add_months(sysdate,-5) 在系统时间基础上延迟5月
add_months(sysdate,-5*12) 在系统时间基础上延迟5年
上月末的日期：
select last_day(add_months(sysdate, -1)) from dual;
本月的最后一秒：
select trunc(add_months(sysdate,1),'MM') - 1/24/60/60 from dual
本周星期一的日期：
select trunc(sysdate,'day')+1 from dual
年初至今的� ......
SQL Server 2008 联机丛书（2009 年 7 月）
挖掘模型（Analysis Services - 数据挖掘）
本节介绍了数据挖掘模型的基本体系结构，概述了数据挖掘模型的属性，并说明了创建和处理挖掘模型的方式。
Mining Model Architecture
Defining Mining Models
Mining Model Properties
Mining Model Columns
Processing Mining Models
Viewing and Querying Mining Models
挖掘模型体系结构
数据挖掘模型从挖掘结构中获取数据，然后使用数据挖掘算法分析这些数据。挖掘结构和挖掘模型是单独的对象。挖掘结构存储定义数据源的信息。挖掘模型存储通过数据的统计处理而得到的信息，例如发现的模式，即分析结果。
在处理并分析挖掘结构所提供的数据之前，挖掘模型一直为空。在处理挖掘模型之后，该模型将包含元数据、结果和指回到挖掘结构的绑定。
元数据指定模型的名称和存储模型的服务器以及模型的定义，包括生成模型时所使用的挖掘结构中的列的列表、处理模型时应用的可选筛选器的定义以及用于分析数据的算法。列、筛选器和算法的选择会极大地影响分析结果。例如，如果使用相同的数据创建聚类分析模型和决策树模型，两个模型的模型内容可能大不相同，因为这两个 ......
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