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数据模型

数据模型(Data Model)是对现实世界数据特征的抽象,也就是说,数据模型是用来描述数据、组织数据和对数据进行操作的。 两类数据模型   数据模型应满足三方面:比较真实的模拟现实世界,容易为人所理解,便于在计算机上实现。 数据库系统针对不同的使用对象和应用目的,采用不同的数据模型:   第一类是概念模型,第二类是逻辑模型和物理模型。 数据模型的组成三要素   数据模型是严格定义的一组概念的集合,精确描述了系统的静态特性、动态特性和完整性约束条件。因此数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。 数据的完整性约束条件: 给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则,用以限定数据模型的数据库状态以及状态的变化,以保证数据的正确、有效、相容。

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所谓数据模型

在进入到CDM层后,由以下几部分组成: 公共维度层: 基于维度建模理念思想,建立整个企业的一致性维度。 您可以结合企业的数据使用特点,将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当的冗余,即宽表化处理。 数据模型 模型是对现实事物的反映和抽象,能帮助我们更好地了解客观世界。数据模型定义了数据之间关系和结构,使得我们可以有规律地获取想要的数据。 数据模型的作用 数据模型是在业务需求分析之后,数据仓库工作开始时的第一步。良好的数据模型可以帮助我们更好地存储数据,更有效率地获取数据,保证数据间的一致性。 需合理选择数据模型的建模方式。 通常,设计顺序依次为:概念模型->逻辑模型->物理模型。

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    数据模型文件

    开源地址:https://github.com/NewLifeX/X (求star, 620+) 数据模型文件 数据模型文件是XCode数据库开发的中心,曾经流行和支持的DB First和Entity XCode的数据模型文件就是一个Model.xml,(名字可变),同目录配套Build.tt,用于在vs里调用XCode生成基于xml模型文件的多个实体类文件。

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    Python 数据模型

    一、如何理解数据模型? 最近我在阅读一本专门讲述 Python 语言特性的书(本文部分内容来自 Fluent Python 这本书),书中提到了数据模型这个词,数据模型是不是我们经常说的数据类型? 假如我们在讨论,拥有哪些方法和属性的对象可以称为序列,实际上我们就是在讨论序列的数据模型。 当你进一步的理解这种不适感背后的强大之处的时候,你会被 Python 的设计哲学所折服,这正是建立在 Python 数据模型之上的结果,Python 数据模型的 API ,为我们使用地道的 Python 四、数据模型与特殊方法 数据模型描述的是对象协议,而特殊方法正是内置对象的所实现的协议,为了让我们的代码风格表现的和内置类型一样,或者说更 Python 风格的代码,我们可以使用特殊方法,而不是子类化。 这就是数据模型中存在特殊方法 __repr__ 和 __str__ 的原因。

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    ZooKeeper 数据模型

    ZooKeeper 数据模型 提到 ZooKeeper 数据模型,还有个不得不得提的东西就是 事务 ID 。

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    Doris数据模型

    Apache Doris主要有3种数据模型: 明细模型:Duplicate(重复,复制)模型,表中的Key值(类似关系模型中的主键)可以重复,和插入数据行一一对应。 1、明细模型(Duplicate) 1.1 说明 明细模型是 DORIS 默认使用的数据模型数据模型不会对导入的数据进行任何处理,保留导入的原始数据 明细模型中, 可以指定部分的维度列为排序键; 而聚合模型和更新模型中

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    python 数据模型

    github.com/ccc013/CodesNotes/blob/master/FluentPython/1_Python%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%A8%A1%E5%9E%8B.ipynb 前言 数据模型其实是对

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    python 数据模型

    (1) repr所返回的字符串应该准确(%r),无歧义,并且尽可能表达出如何用代码创建出这个被创建的对象,如repr(v);输出Vector(3, 4)

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    Django更新数据模型

    在更新模型的时候遇到问题,网上有说删app下migrations目录的,有说要删数据库django_migrations表的, 还有的要在数据库中更改字段的。

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    HBase数据模型(1)

    HBase数据模型(1) HBase数据模型(2) 1.0 HBase的特性 Table HBase以表(Table)的方式组织数据,数据存储在表中。 4.0 HBase数据模型的操作 主营包含4个操作Get、Put、Scan和Delete。 HBase数据模型(1) HBase数据模型(2)

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    HBase数据模型(2)

    HBase数据模型(1) HBase数据模型(2) 1.0 HBase的版本version,是一个用长整型表示的。 HBase数据模型(1) HBase数据模型(2)

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    Hive的数据模型

    在Hive中,表中的一个Partition对应表下的一个目录,所有的Partition的数据都存储在对应的目录中

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    12.4 Cassandra数据模型

    12.4 Cassandra数据模型 “卜算子·大数据”一个开源、成体系的大数据学习教程。

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    简单聊聊数据模型

    一个data system最重要的部分就是数据模型,正如某人所言,程序=数据结构+算法,那么数据模型就是程序中的数据结构了。数据模型不仅仅影响着数据的存储,而且决定了我们解决问题的方式。 很多应用都建立在数据库之上,比如下图,便是不同layer对数据的使用,我们可以看出一个良好的数据模型在中间起着至关重要的作用。数据模型有很多种,但是没有万能的解决方案,只有更适合解决问题的模型。

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    zookeeper 的数据模型

    1. zookeeper的数据模型 zookeeper的数据节点可以视为树状结构(或者目录),树中的各节点被称为 znode(即zookeeper node),一个znode可以有多个子节点。

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    django入门:数据模型

    博客:https://www.jianshu.com/p/ec32dbc5c8d2

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    【Nebula Graph】:数据模型

    数据模型 ‍1. 数据模型 Nebula Graph data model uses six data structures to store data.

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    【数据架构】概念数据模型和逻辑数据模型有什么区别

    概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别在于,概念数据模型表示实体及其关系,而逻辑数据模型除了提供实体和关系之外,还提供了更多的细节,包括属性、主键和外键。 通常,数据建模是创建可用数据的数据模型的过程。 数据模型表示数据对象和数据对象之间的关联。总的来说,这个过程有助于可视化地表示数据和获取业务洞察力。数据模型有多种类型,其中两种是概念数据模型和逻辑数据模型。 覆盖的关键领域 什么是概念数据模型–定义、功能 什么是逻辑数据模型-定义、功能 概念数据模型与逻辑数据模型的区别-主要差异比较关键术语概念数据模型,数据建模,逻辑数据模型 关键术语 概念数据模型,数据建模 用法 此外,概念数据模型是开发逻辑数据模型的基础,而逻辑数据模型是开发物理数据模型的基础。 复杂性 此外,概念数据模型比逻辑数据模型简单。 概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别在于,概念数据模型表示实体及其关系,而逻辑数据模型比概念数据模型提供更多的细节,包括属性、主键和外键,而不是实体和关系。 参考文献: 1.

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    数据库学习:数据模型

    正题 在开始编写文章前,有几个问题需要思考一下: 什么数据模型 生成数据模型的业务规则 数据模型构成 数据模型的类别 数据模型的抽象层次 1. 生成数据模型的业务规则 当数据库设计人员决定使用实体、属性和联系建立数据模型时,他们首先应对企业的数据进行全面了解和分析,如企业有哪些数据种类、如何使用及何时使用这些数据等。 但是,这些数据和信息本身不会对企业整个业务的了解。从数据库角度看,数据只有在其能正确反映所定义的业务规则时才有意义。 从某种意义上讲,业务规则是一个误称,实际上也可应用于存储和利用数据产生信息的任意规模组织,如企业、政府机构、宗教团体或研究所等。 业务规则来自对企业操作的详细描述,可帮助企业创建和实施具体活动,因此必须明确制定并及时更新,以正确反映企业操作环境的变化。 正确的业务规则可用于定义实体、属性、联系和约束。

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