第二章 数据模型分析 数据发展过程中产生过三种基本的数据模型，它们是层次模型、网状模型和关系模型。这三种模型是按其数据结构而命名的。前两种采用格式化的结构。...[1] 本章将从数据结构、数据操作、数据完整性约束、查询效率等方对常用的数据模型进行对比分析。并对一些不常见的数据模型进行简单介绍。...缺点是结构呆板，缺乏灵活性；同一属性数据要存储多次，数据冗余大（如公共边），不适合于拓扑空间数据的组织。...缺点是数据库大时，查找满足特定关系的数据费时；对空间关系无法满足。 2.3.2数据结构 关系模型采用二维表来表示。二维表由表框架和表的元组组成。表框架由多个命名的表属性组成。...结束语 随着互联网、大数据及人工智能的发展，作为信息系统核心和基础的数据库技术得到越来越广泛的应用，数据模型是数据库的基础，对数据模型的对比分析能够加深我们对数据库的认识，使我们将技术服务于应用。
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。...当n和m非常大时,基解数量也非常大，例如，当n=20和m=10时，基解数量可到百万级别。所以，基解是有限个数,但它的数量可以非常大。 从变量非负条件来考虑,我们只关心可行基解。
在进行数据的关联分析时，主要有以下六种数据模型： ?
数据模型强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。...数据模型方法，以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡 成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。...效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。 质量：良好的数据模型能改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可能性。...基于应用的数据组装 : 大宽表集市、横表转纵表、趋势指标串。...主要依据高内聚、低耦合的理念，在物理实现中，将业务关系大、源系统影响差异小的表进行整合： 将业务关系小、源系统影响差异大的表进行分而置之。
分析数据模型 2. datatables,Echarts3基础实例 3....为方便数据的筛选以及快速的处理这些数据，引入 TypeScript(ES6的过滤数据功能)， Angular2(数据绑定功能) 四、数据模型 结合前两个实例分析，如果企业贸易数据的进出口数据统计中，只统计进口数据...，这时的数据模型和气温数据是相同的。...折线图数据模型: 同上 4....饼状图数据模型: 北京市数据 不同类别 legend: {data:['12:00:00','13:00:00','14:00:00','15:00:00','16:00:00'
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。
Doris 的数据模型主要分为 3 类： Aggregate Unique Duplicate 下面我们分别介绍。...三、 Unique 模型 当用户有数据更新需求时，可以选择使用 Unique 数据模型。...四、 Duplicate 模型 在某些多维分析场景下，数据既没有主键，也没有聚合需求。因此，我们引入 Duplicate 数据模型来满足这类需求。举例说明。...因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。...【参考】：doris官网数据模型介绍
数据模型介绍一、模型关系在数据分析过程中，我们会将数据表分为事实表和维度表两种类型的表。事实表发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度量数值，存储在事实表中，事实表也叫明细表。
在数据仓库的建设过程中，根据事实表与维表的关系，经常将数据模型分为星型模型、雪花模型及星座模型，那么，这几种数据模型有什么区别呢？在前期规划设计时，又应该选择星型模型，雪花模型还是星座模型呢？...星型模型本质是一张大表，相比于其他数据模型更合适于大数据处理。其他模型可以通过一定的转换，变为星型模型。 星型模型的缺点是存在一定程度的数据冗余。因为其维表只有一个层级，有些信息被存储了多次。...对比 三种数据模型特点对比如下： 属性 星型模型（星座模型） 雪花模型 事实表 1张或多张 1张或多张 维表 一级维表 多层级维表 数据总量 多 少 数据冗余度 高 低 可读性 高 低 表个数 少 多...表宽度 宽 窄 查询逻辑 简单 复杂 查询性能 高 低 扩展性 差 好 总结 通过上面的对比分析，可以发现数据仓库更适合使用星型模型来构建底层数据 hive 表，通过数据冗余来减少查询次数以提高查询效率
HBase数据模型 在HBASE中，数据存储在具有行和列的表中。
它的主要作用是完成数据加工与整合、建立一致性的维度、构建可复用的面向分析和统计的明细事实表以及汇总公共粒度的指标。 DWD： Data Warehouse Detail，明细数据层。...公共汇总粒度事实层： 以分析的主题对象为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标事实表，以宽表化手段来物理化模型。 数据处理流程架构 ?...业务过程是从数据分析角度看客观存在的或者抽象的业务行为动作。 例如，交易数据域中的“退款”这个业务过程的英文缩写可约定命名为“rfd_ent”。...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。
（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）
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
整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析，蕴含多年开发经验于其中。...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。...名称必须使用通俗易懂的英文单词全拼，常用的缩略词（如ID）除外 采用大驼峰命名，每个单词首字母大写，其它小写，类型属性名符合.Net规范 名称必须简洁明了，不要加多余的前缀（如表名前加tbl），字段名也不要加表名前缀...不得使用SQL关键字或C#关键字作为表名或字段名 使用数据库常用类型，如Int32和String，大文本长度-1 给表和字段加上说明，作为文件名，以及生成代码的注释
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 。...事务有ACID（Atomic：原子性；Consistency:一致性；Isolation：隔离性；Durability：持久性）四大特性。
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。
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 该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
商务智能系列文章目录 【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 ) ---- 文章目录 商务智能系列文章目录 前言 一、数据仓库 与 传统数据库 区别 二、数据仓库系统体系结构...三、多维数据模型 1、星型模式 2、雪片模式 3、事实星座 四、在线分析处理 五、多维数据分析操作 总结 ---- 前言 上一篇博客 【商务智能】数据预处理 中讲解了数据预处理操作 , 本篇博客介绍...三、多维数据模型 多维数据模型 : 从 业务分析 角度 , 对数据进行 逻辑建模 的方法 ; 具有 简单 , 易于理解 , 方便查询 ; 多维数据模型 又称为 维度数据模型 , 由 维度表 和 事实表...减少一个维后分析 , 后者 上卷到现有的某个维的更高层次进行分析 ; ---- 总结 本博客中从各个角度分析了 数据仓库 与 数据块 的区别 , 简要介绍了数据仓库体系结构 , 多维数据模型的三种模型结构..., 以及在多维数据模型中的数据分析操作 ;
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。
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。...这些墓碑标记的值和小于该时间版本的单元格在大合并（major compact）时被清楚。 HBase数据模型(1) HBase数据模型(2)
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