概述 Cassandra 是一套优秀的开源的分布式 NoSQL 数据库系统，采用了 Google 提出的 BigTable 数据模型和 Amazon 提出的 Dynamo 分布式架构，保证了很强的扩展性而避免了单点故障...Cassandra 的数据模型 2.1. key — 键 在 Cassandra 中，数据是以 key/value 形式存储的，key 是唯一标识。...其中，name 必须是唯一的。 2.3. super column — 多子列 Cassandra 允许 key/value 中的 value 是一个 map，即 column 有多个子列。...Cassandra 的使用 输入 ? 命令，可以查看 Cassandra 的帮助信息，帮助信息较为详细，结合上面列出的 Cassandra 数据模型，相信很快可以掌握全部操作。 3.1....创建 Column 虽然直接使用 create column 命令就可以创建 column，但是我们最好还是加上默认的编码类型： create column family User with comparator
使用计算字段： 引入计算字段，存储在其他表中的计算结果，以减轻查询时的计算负担。 注意事项： 反规范化是一种权衡，需要根据具体情况谨慎使用，以避免引入不一致性和维护困难。...反规范化在某些特定场景下是有益的，但设计者需要仔细评估数据库系统的需求和性能目标，以确定何时使用反规范化技术。...应用场景： 当表中包含大量的列，但每次查询只需要使用其中一部分列时。 Tip：注意事项： 反规范化是一种权衡，需要根据具体场景和性能需求进行考虑。 引入冗余时，需要确保数据的一致性和同步性。...在写入密集型的系统中，反规范化可能导致维护冗余数据的复杂性。 三、 数据规范化与反规范化的权衡 3.1 设计考虑因素 在数据库设计中，数据规范化和反规范化是两种相对的策略，它们在一定程度上存在权衡。...设计者需要综合考虑多个因素，以确定何时使用规范化，何时采用反规范化。以下是一些设计考虑因素： 查询性能与写入性能（Read vs.
原标题：Spring认证|Apache Cassandra 的 Spring 数据 Apache Cassandra NoSQL 数据库为寻求处理高速、大容量和可变数据流的解决方案的团队提供了许多新功能...Spring Data for Apache Cassandra 为过去使用过其他 Spring Data 模块的人提供了一个熟悉的界面。...使用 Spring Data for Apache Cassandra 时，使用 Apache Cassandra 开发应用程序的学习曲线显着减少。...凭借带注释的 POJO 保持在高级别的能力，或者具有高性能数据摄取功能的低级别，Spring Data for Apache Cassandra 模板肯定能满足每个应用程序的需求。...为 Cassandra 数据库访问选择一种方法 您可以从多种方法中进行选择，以用作 Cassandra 数据库访问的基础。Spring 对 Apache Cassandra 的支持有多种形式。
属性：教科书上解释为：“实体所具有的某一特性”，由此可见，属性一开始是个逻辑概念，比如说，“性别”是“人”的一个属性。在关系数据库中，属性又是个物理概念，属性可以看作是“表的一列”。...元组：表中的一行就是一个元组。 分量：元组的某个属性值。...二、函数依赖 1、函数依赖 设X,Y是关系R的两个属性集合，当任何时刻R中的任意两个元组中的X属性值相同时，则它们的Y属性值也相同，则称X函数决定Y，或Y函数依赖于X记作X→Y。...5、部分函数依赖 设X,Y是关系R的两个属性集合，存在X→Y，若X’是X的真子集，存在X’→Y，则称Y部分函数依赖于X。...三、5大范式及其特点 1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库(所以在正常的关系数据库中是不可能创建出不符合1NF的表的); 2NF:唯一性 一个表只说明一个事物，1NF消除非主属性对码的部分函数依赖之后就是
当您事先知道数据的格式并且可以基于过往的经验做决策时，使用Apache Cassandra处理大规模的该类型的数据是非常容易的。...我们使用的是Cassandra的3.x版本，携带了很多可以操作SSTable的工具。...基于前文叙述的场景，我们使用的是一种全新的且未大规模使用的被称为TimeWindowCompaction的策略，其中Window周期为1天、数据的TTL(存活周期)为30天。...的数据分散在10个SSTables中同时也表明这个UUID的数据是每天写入的(因为我们使用的TWCS是1天的桶，也就是说该UUID的数据位于同一天的SSTable中并且读取时需要合并10个SSTables...针对这个问题，比较好的解决方案是使用LeveledCompactionStrategy，它以层级的方式存储数据可以以较少的SSTables读取在更多的使用场景中提供更好的性能表现。
类似Hibernate和MyBatis的关系映射，自动帮你将查询数据或是修改的参数进行数据映射和绑定。...支持查询后返回数据ResultSet到Java对象的映射，支持修改、删除、查询之前参数的绑定。 在JavaEntity的命名方式不合规范情况下，可以用Map进行绑定映射。...这种做法可以适用于JDBC的sql result到Java Entity的映射绑定，但需要修改少量的代码。...com.datastax.driver.core.Row; 30 import com.google.common.collect.Maps; 31 32 /** 33 * function: cassandra...return DataType.varint(); 665 } 666 667 log("Class '{}' unknow DataType in cassandra
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。...——每周日更新 没有JOIN操作 Cassandra没有表的连接操作，跟关系型数据库设计相比最好的方式是,反（非）规范化设计，设计为两个表连接后的结果表。...没有参照完整性（外键） 虽然表中可以存储别的表的ID，但是没有级联删除的操作，所以没有外键操作。 非规范化的设计在Cassandra数据库中表现最佳。...适当冗余，相同的数据出现在不同的表中，具有不同的键。 物化视图 基于已经存在的基础表，创建多个非规范化的数据视图（物化视图）。 查询优先设计 设计表从查询的结果开始设计表（结果表）。...分区中的单元值计算方法： 分区中的单元值=静态列数+表的行数*（列数-主键列数-静态列数） Cassandra的限制是每个分区20亿。
MongoDB是一种面向Document的NoSQL数据库，如果我们还是按照RDB的方式来思考MongoDB的数据建模，则不能有效地利用MongoDB的优势；然而，我们也不能因为Document的灵活性...适度的建模是非常有必要的，尤其对于相对复杂的关联关系。因为在MongoDB中，处理这种关联关系既可以使用Link，也可以使用Embedded。...世界上没有一种完美至善的技术，关键还是要结合场景来看使用是否得法。 例如使用Embedded方式，就各有优缺点。...如果采用Embedded方式，则会导致Task数据的冗余。...但我认为该怎么实现关联，应该从Entity之间的领域关系来判断，我们可以引入DDD的Aggregation设计概念作为建模的依据。
MongoDB是一个基于文档模型的NoSQL数据库，它的数据建模与传统的关系型数据库有很大的不同。在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，文档是一种类似于JSON的数据格式，非常灵活和扩展。...如果需要使用嵌套文档，需要确保子文档的数据在父文档中的任何位置都是一致的。如果有多个文档需要更新相同的数据，需要使用事务来确保一致性。...为了提高查询性能，可以将经常一起查询的字段放在同一个文档中，避免使用多个查询来获取相关数据。此外，还需要避免使用嵌套文档过深，因为深度嵌套文档会增加查询的复杂度和响应时间。...通常可以将数据根据其相关性分组到同一个集合中，这样可以避免在查询时需要访问多个集合。此外，还可以考虑使用分片(sharding)来分散数据负载。...下面是一个示例，演示如何设计一个简单的文档模式来存储用户的数据。在这个示例中，我们使用了嵌套文档和引用文档的方式来组织数据。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据模型 所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。...在开始介绍数据模型之前，我们先看一个东西，那就是算法与数据结构，我们知道算法是解决特定问题的策略，数据结构处理问题的数学模型，数据结构 有三大要素，逻辑结构、存储结构、数据操作、这里的数据操作其实就是算法...，例如我们定义的图的数据结构，然后在这个基础上对图进行操作形成特定的算法，例如深度遍历和广度遍历；我们的数据结构其实是针对特定的数据问题而抽象和设计的，也就是说一种数据结构针对的是一类特定的问题。...数据模型也一样，只不过数据结构是针对特定问题的，而数据模型是针对特定业务的，然后多业务进行抽象，形成了行业特征，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model...数据仓库的设计始于数据模型，企业的数据模型适用于操作型环境，而修改后的模型适用于数仓，其实就是业务模型—> 概念模型—>逻辑模型—>物理模型的这一过程 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
在RESTful 架构中，每个网址代表一种资源（resource），所以网址中不能有动词，只能有名词，而且所用的名词往往与数据库的表格名对应。...[GET]：服务器成功返回用户请求的数据，该操作是幂等的（Idempotent）。...201 CREATED - [POST/PUT/PATCH]：用户新建或修改数据成功。204 NO CONTENT - [DELETE]：用户删除数据成功。...400 INVALID REQUEST - [POST/PUT/PATCH]：用户发出的请求有错误，服务器没有进行新建或修改数据的操作，该操作是幂等的。...其它 使用 OAuth2.0 鉴权 尽量使用JSON作为返回的数据格式 限流 对应上述规则，我们并不能保证其它的API提供者也会遵守，特别是文档，有很大一部分API提供者给出的文档是pdf或者word文档
怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷？ 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性？ Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。...维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。...星形架构是一种非规范化的结构，其数据存储存在冗余，比如考虑商品的维度表，其品牌信息在商品的每一行中都存在，包括其品牌 ID 、名称、品牌拥有者等。...正是由于这一点，在维度建模的实际中， 雪花架构很少得到使用。 有时候简单的方案是最美的、最有力的，也是最有效的 基于星形架构的维度建模就是这种情况 。...大多数情况下，数据仓库模型设计中都会采用星形架构，但是在某些特殊情况下 ，比如必须使用桥接表的情况下等，必须使用雪花架构。
轻量级的跨平台数据建模工具，这里笔者就不着重记录了，工具的使用比较简单，也是中文的。 去 官网 下载下来，摸索下就可以了，而且官网里面也有操作说明。...生产环境增量与全量脚本迭代 每一次项目更新，不可避免的会对表结构进行增加或则更新之类的操作，一般的方式是使用调整的 SQL 脚本的方式去做更新操作，那么就有两种方式 ● 全量脚本： 不建议使用，因为生产环境下...，有已经产生的数据，做全量脚本的话，效率很低下，需要迁移老数据到新的表结构下 ● 增量脚本：只执行改变过的表结构或则相关的更新语 在 PDMan 中就有这两种脚本的生成方式： 也提供了一键直接同步的操作...，这里不建议直接链接生产库使用该功能，如果执行失败将没有恢复手段。
企业都想借大数据技术浪潮，反大数据和算法的公司、社交平台却掀起一阵小波澜，是大数据出了问题吗？ 大部分应用都希望运用大数据和算法，推出个性推荐等功能，希望尽可能长的留住用户时间。...谁在“反”大数据 全世界都不想错过大数据带来的技术变革，大量企业都希望通过大数据搅动市场，占据市场先机。意外的是，反大数据、反算法的企业也开始获得发展机会，得到资本市场的认可，大数据堪称“双刃剑”。...反大数据、反算法和反社交现象的出现，用户更多不是反对新技术，而是对新技术应用不足的不满。 至于大数据当前的应用，首当其冲的问题是大数据“太蠢”。...依托大数据实现物联网进一步扩大了连接的数据量，安全、隐私等问题变得不可控，一个局部的小问题也容易转变为大规模的问题。 反大数据和反算法的出现是一个提醒。...我们面对大数据技术，就像是刚刚获得超能力的超级英雄，不知道这个能力究竟有多大威力，不清楚不同情况该使用多少超能力。在应用过程中，会有惊喜，也会有好心办坏事，必须要谨记能力越大，责任越大。
但是我们在前一节中看到它看起来像一个3D表格数据集。在这里，我们可以使用一种采样数据点的方法来创建第三维。...使用TimeGAN生成时间序列数据 TimeGAN(时间序列生成对抗网络)是一种合成时间序列数据的实现。...在本节中，我们将查看如何使用能量数据集作为输入源来生成时间序列数据集。 我们首先读取数据集，然后以数据转换的形式进行预处理。这个预处理实质上是在[0,1]范围内缩放数据。...我们在energy_data上训练TimeGAN模型，然后使用这个训练过的模型生成更多的数据。...为了生成更多的时间序列数据，我们通过ydata-synthetic库使用了TimeGAN架构。
简介MongoDB是一种面向文档的数据库，因此在进行数据建模时，其与传统的关系型数据库有所不同。MongoDB支持多种数据关系建模方法，包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。...数据关系建模MongoDB中的数据关系建模方法包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。嵌入式数据模型在嵌入式数据模型中，一个文档可以包含另一个文档。这种关系称为嵌入式关系。...这种嵌入式关系的优点是可以方便地在一个文档中保存相关数据，并且在查询时可以使用单个查询来检索所有相关的数据。缺点是，在嵌入式关系中，如果需要查询嵌入式文档中的某个字段，需要使用复杂的嵌套查询。...使用MongoDB数据关系建模的最佳实践以下是在使用MongoDB数据关系建模时的一些最佳实践：使用嵌入式数据模型时，考虑嵌套层数的问题。通常情况下，不建议超过嵌套3层，否则可能会影响查询性能。...引用文档的结构应该尽量简单，以便于使用简单的查询来检索相关数据。在使用引用式数据模型时，可以使用MongoDB的聚合框架来联接多个文档。
规范化的软件项目演进管理 从 Github 使用说起 1 前言 首先，本文的层次定位是：很基本很基础的 Github 工具的入门级应用，写给入门级的用户看的。...由于Git的理论和操作是属于工具型的，最好的办法就是多在项目中磨炼，熟练即可，其实常用的功能了并不多，上手也不难。 本文中使用的客户端管理工具是：Linux平台下的git工具。...注意 如果是纯粹的个人开发者，而且也没有云端备份和多人协作的需求人，直接在本地机器就安装git客户端就可以使用离线和git版本管理系统了。...总之，熟练使用这两种语言中的一种，可以使得写文档者以后就更多的关注于文档的内容的产生，而不是格式的调整了。...使用分支功能，可以很方便的看到产品的各种重要衍生阶段和归并阶段，同时也极大的方便了开发者在这几个分支之间进行切换。 ? 针对此特性，还诞生了不少工作流，比较典型的分支工作流如下图： ?
它可以使用各种存储后端，如Apache Cassandra，HBase和BerkeleyDB。...Cassandra充当保存底层数据的数据存储区，而ElasticSearch是一个自由文本搜索引擎，可用于在数据库中执行一些复杂的搜索操作。您还将使用Gremlin从数据库创建和查询数据。...第3步 - 配置Titan 让我们创建一个新配置文件，您可以使用它来定义Titan的所有自定义配置选项。 Titan有一个可插拔的存储层;Titan使用另一个数据库来处理它，而不是处理数据存储本身。...Titan目前为存储数据库提供三种选择：Cassandra，HBase和BerkeleyDB。在本教程中，我们将使用Cassandra作为存储引擎，因为它具有高可扩展性和高可用性。...存储后端设置为cassandrathrift表示我们正在使用Cassandra进行存储，并使用Cassandra的thrift接口： conf/gremlin-server/custom-titan-config.properties
CatBoost简介 CatBoost是我建模表格数据的首选包。这是一个梯度增强决策树的实现，只是做了一些微调，使其与例如xgboost或LightGBM略有不同。它对分类和回归问题都有效。...这些因素使得CatBoost对我来说，当我需要分析一个新的表格数据集时，首先要做的就是使用它。 CatBoost的技术细节 如果你只是想使用CatBoost，请跳过这一节!...为了避免这种泄漏，CatBoost引入了一个人工时间轴，根据训练示例到达的时间轴，这样在计算统计数据时只能使用“以前看到的”示例。 CatBoost实际上并不使用常规决策树，而是使用遗忘的决策树。...CatBoost 让我们看看如何在表格数据集上使用CatBoost。...我们使用来自category_encoders库的LeaveOneOutEncoder，与节点作者使用相同的方法对成人人口普查数据集执行此操作。
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文是UCI金融信贷数据集的第二篇文章：基于LightGBM的二分类建模。...主要内容包含：数据基本信息缺失值信息不同字段的统计信息目标变量的不均衡性变量间的相关性分析基于QQ图的字段的正态检验数据预处理（编码、归一化、降维等）分类模型评估标准基于LightGBM建立模型1 导入库第一步还是导入数据处理和建模所需要的各种库...In 2:df = pd.read_csv("UCI.csv")df.head()Out2:3 数据基本信息1、整体数据量整理的数据量大小：30000条记录，25个字段信息In 3:df.shapeOut3..._legend.remove()8 正态检验-QQ图为了检查我们的数据是否为高斯分布，我们使用一种称为分位数-分位数（QQ图）图的图形方法进行定性评估。...sns.reset_orig()和sns.set_color_codes('pastel')：这两行代码是使用seaborn库来设置绘图的颜色。
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