nba数据库为什么进不去了「詹姆斯高中球队数据库在哪」
nba数据库为什么进不去了「詹姆斯高中球队数据库在哪」
本文摘要：nba数据库为什么进不去了 〖One〗如果您无法访问NBA数据库，可能是因为数据库正在进行关闭操作。例如，数据库可能正在执行关闭命令，但仍有...
〖One〗如果您无法访问NBA数据库，可能是因为数据库正在进行关闭操作。例如，数据库可能正在执行关闭命令，但仍有用户在连接数据库。在这种情况下，数据库将不会接受新的连接，直到现有的连接断开，才会允许新的连接建立。 NBA频道是NBA官方的合作伙伴，提供最新的NBA比赛报道和丰富的NBA资讯。
〖One〗美国科技界的传奇人物Jim Gray，一生致力于连接人与人之间的技术，却在2007年1月28日的一次独自驾船出海中神秘失踪。当天早上，他驾驶一艘40英尺的游艇前往位于旧金山金门大桥以西25英里的费拉隆岛，目的是为已故97岁的母亲撒骨灰，并计划当晚返回。
〖Two〗如果说游艇遇到水下暗礁或与鲸鱼相撞而翻船沉没，格雷在此前也应该有足够时间发出求救信号，只要附近有一条船在22至23英里的范围内，就能接受到。然而，格雷就这么消失了，没有留下任何线索。
〖Three〗詹姆斯·尼古拉·格雷（James Nicholas Jim Gray，1944年－），美国资讯工程学家。他就读于柏克莱加州大学，1966年取得工程数学学士，1969年取得计算机科学博士。他曾于IBM、天登电脑公司和迪吉多工作。1995年成为微软研究员。他有份开发的数据库和交易处理系统有IBM的System R、微软的Terraserver和Skyserver。
〖One〗主题数据库与应用数据库的主要区别如下： 设计理念不同： 主题数据库：以业务主题为核心进行设计和组织。它并不直接按照单证报表的结构建立，而是围绕特定的业务主题来统一编号和组织数据。 应用数据库：通常是按照特定应用系统的需求来设计和建立的。它更多地关注于满足某个具体应用系统的数据存储和检索需求。
〖Two〗在企业中，数据库设计是一个关键环节。让我们以一个实例来探讨主题数据库与应用数据库的不同。例如，一个单位的工资系统以工资单为依据建立数据库，员工张华的记录编号为0104。而人事系统则以员工档案为基准，张华在系统中的编号为1122。
〖Three〗简而言之，数据库是面向事务的设计，而数据仓库则侧重于主题。数据库通常存储在线交易数据，而数据仓库则存储历史数据。数据库设计时尽量避免数据冗余，一般遵循符合范式的规则，而数据仓库则有意引入冗余，采用反范式设计。数据库是为捕捉数据而设计，而数据仓库则是为数据分析而设计，它包括维表和事实表。
〖Four〗数据仓库：面向主题设计，主要用于支持复杂的查询和分析操作，满足决策支持系统（DSS）和数据挖掘等分析型数据处理需求。它关注的是从多个数据源整合数据，以提供全面的业务视图。数据库：面向事务设计，主要用于存储和管理业务操作所需的数据。
〖Five〗数据仓库有主题性，有作业流的概念 上面的例子告诉我们，数据仓库是为了某一个/某一类特定的分析任务将数据重新聚合起来的，而数据库只是数据存储表的 *** ，所以数据仓库有主题性。同时也因为有主题的概念，数据仓库会根据你预设的逻辑，自动化的完成各个作业之间的调度，最终自动化的把结果输出给你。
〖Six〗数据库与数据仓库的主要区别如下：设计目的和应用场景：数据库：主要用于事务处理，适合实时存储和管理在线交易数据。其设计重点在于高效地处理日常的数据增删改查操作，时间属性并不突出。数据仓库：围绕主题进行设计，旨在保存历史数据以支持决策分析。
〖One〗想要查看NBA季后赛数据统计，手机用户可以选择访问空中网的相关频道，该平台提供了丰富的体育赛事信息。 对于电脑用户来说，新浪体育是一个不错的选择，它的数据统计以表格形式呈现，清晰易懂，便于用户浏览。
〖Two〗季后赛历史得分王：勒布朗·詹姆斯（7000+分）勒布朗·詹姆斯在2019-20赛季的季后赛中历史性地突破了7000分大关，成为史上季后赛得分更高的球员。随着他继续征战，这一纪录预计还将攀升。洛杉矶湖人队有望进入总决赛，甚至可能夺冠。
〖Three〗NBA数据库注释：意思就是包含所有NBA球员的单赛季常规赛数据、单赛季季后赛数据、球员职业生涯常规赛数据和球员职业生涯的季后赛数据，这些数据主要是提供给球迷、新闻媒体以及教练团队做参考所用。
〖Four〗NBA季后赛得分榜的前五名分别是蒂姆·邓肯、沙奎尔·奥尼尔、科比·布莱恩特、迈克尔·乔丹和勒布朗·詹姆斯。 蒂姆·邓肯 蒂姆·邓肯是马刺队的传奇前锋，多次带领球队进入季后赛并获得多个总冠军。作为马刺历史上最伟大的射手之一，他场均贡献6分、14个篮板和4次助攻。
在FM中，大数据库与小数据库的区别主要体现在以下几个方面：首先，数据量处理能力是两者之间最显著的区别之一。大数据库能够处理海量数据，并提供复杂的分析和查询功能，适用于大型企业的需要；相比之下，小数据库更适合于轻量级应用中的少量数据处理。其次，硬件需求也有所不同。
而大数据库则包含大多数知名球员，基本你能想出来的球员，他都会有，弱点的国家，也会有很多知名的球星，也许郑大志都能开出来。如果你小数据库开中超，大数据库开英超，英超就看不见中超大部分球员。同等条件下，不会出现大数据库的球员小数据库没有的情况，随机球员当然例外。
大中小数据库的唯一区别就是能买卖球员的总数不同，也就是白色名字球员的多少不同。一般机子配置还可以的情况下，建议使用大数据库。开多个联赛，一般配置的机子就使中就可以，好点机子可以开大。
