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制造數據管理 版權信息
- ISBN：9787302627142
- 條形碼：9787302627142 ; 978-7-302-62714-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
制造數據管理 本書特色
目前我國制造業面臨轉型升級，需要借助于信息技術全方位改造及提升本行業。這不但需要行業基礎設施的信息化，更重要的是大力培養相關人才。本書目的是適應新工科的培養要求，面向制造領域學生提供普及性現代數據管理技術介紹。
制造數據管理 內容簡介
大數據時代，每個領域、每個行業都會產生產生大量的數據。如何管理領域或行業數據是每一個從業人員迫切需要解決的問題。本書目的是適應新工科的培養要求，面向制造領域學生提供普及性現代數據管理技術介紹。本書面向非計算機專業的本科生及從業人員介紹數據管理方法及技術，幫助他們了解常見的數據管理方法及技術。本書從制造領域的特點出發，分析制造數據的現狀，然后介紹數據模型。在此基礎上介紹數據管理技術，包括數據存儲、索引、管理架構及可信管理。*后結合制造領域，分析幾種典型的制造數據管理應用。
制造數據管理 目錄
第1章 緒論
1.1 制造數據的來源
1.1.1 自動化設備采集的數據
1.1.2 生產設備獲取的數據
1.1.3 生產管理系統數據
1.2 制造數據的分類
1.3 制造數據管理系統簡介
1.3.1 產品數據管理系統
1.3.2 企業資源計劃系統
1.3.3 制造執行系統
參考文獻
第2章 數據模型
2.1 樹狀模型
2.2 網狀模型
2.3 關系模型
2.3.1 關系模型的數據結構
2.3.2 關系模型的關系操作
2.3.3 關系模型的完整性約束條件
2.4 圖模型
2.5 鍵值對模型
2.6 總結
參考文獻
第3章 數據管理技術
3.1 概述
3.2 數據表達及存儲技術
3.2.1 關系數據庫
3.2.2 鍵值數據庫
3.2.3 列族數據庫
3.2.4 文檔數據庫
3.2.5 圖數據庫
3.3 索引技術
3.3.1 B 樹索引
3.3.2 哈希索引
3.4 查詢語言
3.4.1 SQL
3.4.2 Gremlin
3.5 數據庫設計及應用技術
3.5.1 數據庫設計概述
3.5.2 邏輯數據庫架構技術
3.5.3 物理數據庫架構技術
參考文獻
第4章 高可用數據管理技術
4.1 智能制造對數據庫的高可用需求
4.2 基于多副本的數據管理技術基礎
4.2.1 數據庫級的多副本技術
4.2.2 操作系統級的多副本技術
4.3 基于多副本的企業級數據高可用架構
4.3.1 數據庫雙機熱備架構
4.3.2 面向高并發讀的數據讀寫分離技術架構
4.3.3 數據生命周期監控與寫數據庫優化技術架構
4.4 基于云數據庫的企業數據管理體系
4.4.1 云數據庫技術
4.4.2 企業數據管理中的云數據庫模式
參考文獻
第5章 可信數據管理
5.1 智能制造與可信數據管理
5.1.1 智能制造的戰略意義
5.1.2 傳統制造向智能制造發展的影響因素
5.1.3 智能制造為什么需要可信數據管理
5.2 可信數據管理技術
5.2.1 實現可信數據管理——區塊鏈
5.2.2 保證數據來源——密碼學
5.2.3 共享數據的可用不可見——隱私計算
5.3 可信數據管理技術在智能制造中的應用
5.3.1 基于區塊鏈技術的高效供應鏈管理系統
5.3.2 隱私計算技術保護數據安全
5.3.3 具體案例分析——智臻鏈
參考文獻
1.1 制造數據的來源
1.1.1 自動化設備采集的數據
1.1.2 生產設備獲取的數據
1.1.3 生產管理系統數據
1.2 制造數據的分類
1.3 制造數據管理系統簡介
1.3.1 產品數據管理系統
1.3.2 企業資源計劃系統
1.3.3 制造執行系統
參考文獻
第2章 數據模型
2.1 樹狀模型
2.2 網狀模型
2.3 關系模型
2.3.1 關系模型的數據結構
2.3.2 關系模型的關系操作
2.3.3 關系模型的完整性約束條件
2.4 圖模型
2.5 鍵值對模型
2.6 總結
參考文獻
第3章 數據管理技術
3.1 概述
3.2 數據表達及存儲技術
3.2.1 關系數據庫
3.2.2 鍵值數據庫
3.2.3 列族數據庫
3.2.4 文檔數據庫
3.2.5 圖數據庫
3.3 索引技術
3.3.1 B 樹索引
3.3.2 哈希索引
3.4 查詢語言
3.4.1 SQL
3.4.2 Gremlin
3.5 數據庫設計及應用技術
3.5.1 數據庫設計概述
3.5.2 邏輯數據庫架構技術
3.5.3 物理數據庫架構技術
參考文獻
第4章 高可用數據管理技術
4.1 智能制造對數據庫的高可用需求
4.2 基于多副本的數據管理技術基礎
4.2.1 數據庫級的多副本技術
4.2.2 操作系統級的多副本技術
4.3 基于多副本的企業級數據高可用架構
4.3.1 數據庫雙機熱備架構
4.3.2 面向高并發讀的數據讀寫分離技術架構
4.3.3 數據生命周期監控與寫數據庫優化技術架構
4.4 基于云數據庫的企業數據管理體系
4.4.1 云數據庫技術
4.4.2 企業數據管理中的云數據庫模式
參考文獻
第5章 可信數據管理
5.1 智能制造與可信數據管理
5.1.1 智能制造的戰略意義
5.1.2 傳統制造向智能制造發展的影響因素
5.1.3 智能制造為什么需要可信數據管理
5.2 可信數據管理技術
5.2.1 實現可信數據管理——區塊鏈
5.2.2 保證數據來源——密碼學
5.2.3 共享數據的可用不可見——隱私計算
5.3 可信數據管理技術在智能制造中的應用
5.3.1 基于區塊鏈技術的高效供應鏈管理系統
5.3.2 隱私計算技術保護數據安全
5.3.3 具體案例分析——智臻鏈
參考文獻
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制造數據管理 作者簡介
石宣化，華中科技大學教授，博士生導師，大數據技術與系統國家地方聯合工程研究中心副主任，主要研究云計算與大數據，主持國家國際科技合作專項、國家自然科學基金、國家科技支撐計劃項目等項目，在ASPLOS、VLDB、SOCC、TOCS等國際會議和期刊發表論文100余篇。成果應用于字節跳動、神威太湖之光高性能計算機等大型互聯網企業與國家大型服務平臺。
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