数据存储规则

存储过程创建规则 存储过程中引用的对象必须预先存在。 禁止在存储过程中创建同名存储过程。 存储过程参数数量上限为 255 个。 存储过程无法执行以下语句：create procedure, rule, view。 存储过程创建文本长度不得超过 64kb。

对象级存储参数优先级最高，会覆盖表空间级的设置。 如果对象级未设置存储参数，则采用表空间级的设置。 如果表空间级未设置存储参数，则沿用 Oracle 数据库级的设置。 存储参数一旦更改，仅对未分配的区段有效。

存储参数的设定规则：1. 在对象级的存储参数设置值覆盖表空间级的设置。2. 未在对象级设置存储参数，由表空间级数设置决定。3. 未在表空间级设置存储参数，由Oracle数据库级参数设置决定。4. 若存储参数改变后，新的选项只针对未分配的extents有效。

创建存储过程时，必须确保引用的对象在创建存储过程之前已存在。单个存储过程中不可重复创建同名存储过程，参数数量不得超过255个。存储过程无法执行以下语句：create procedure、rule、view。存储过程创建的文本长度不得超过64kb。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）最初设计用于处理大文件，但对小文件的存储效率较低。为解决此问题，提出了一种基于关联规则挖掘的新型小文件存储方法，称为ARMFS。ARMFS通过分析Hadoop系统的审计日志，挖掘小文件间的关联规则，并利用文件合并算法将小文件合并存储在HDFS中。此外，ARMFS还引入了高频访问表和预取机制表，并提出预取算法以优化文件的访问效率。实验结果表明，ARMFS显著提升了NameNode的内存利用率，极大改善了小文件的下载速度和访问效率。

数据库对象的引用规则一般由四部分组成：server_name用于指定本地或远程服务器名称，database_name确定当前操作的数据库，object_name是被引用的数据库对象名称，owner_name表示对象的所有者。完整的引用格式为：[server_name.][database_name.][owner_name.]object_name。服务器名、数据库名和所有者可选，例如：shutupandcode.xscj.dbo.班级表、shutupandcode.xscj.dbo.课程信息表。

数据挖掘的老朋友——关联规则算法数据集.xlsx，真是挖关联规则的好帮手。格式干净、字段清晰，导入工具像Pandas或Excel都毫无压力。适合跑Apriori这种经典算法，想练手、做实验、写教程都挺方便的。 Apriori 算法的数据嘛，重点就是事务项集要规整，这个表格已经给你好八成了。你只需要读进去，转换成列表或DataFrame，一键喂给算法跑就行，响应也快，逻辑也直。 如果你正好在做关联规则的入门练习，或者准备课设、Demo，这个文件真挺省事的。数据量不大不小，适合本地跑也适合丢进Colab调试。 我之前在讲Apriori和FP-growth的时候也用过类似格式的数据集，效果还不错。用

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

本应用程序将用户输入存储在 MongoDB 数据库中。使用 Mongoose 连接到 MongoDB 数据库。在命令行中，输入 npm install 安装所需软件包。

模糊属性的数据库你是不是也头大？传统 Apriori 虽然经典，但一上来就给一堆频繁项集，真心不好消化。模糊关联规则格这个思路就蛮不一样的，它是把模糊概念格和关联规则搅一块，搞出了个既能动态构建又能精炼规则的办法。节点和属性项集是一一对应的，这样一来你在构建格的时候，逻辑也更清晰了，是针对动态数据库，增删改数据的时候，不用每次都重新挖一遍规则，节省不少时间。而且，它不像 Apriori 那样死板，需要频繁扫描数据。模糊规则格更像是“边建边挖”，效率还不错，冗余规则少，对用户友好度也高。如果你做的是模糊数据挖掘、个性推荐或者是症状类的，真的可以试试。想补一下相关基础知识的，也可以看看这些文章：A