在数据库设计时，主要就是对实体和关系的设计，实体表现出来就是表，关系表现出来就是外键。而对于一个表，由两部分组成：主键和属性。主键的简单定义就是表中为每一行数据的唯一标识。...由于主键常常用于检索数据，也用于表之间的关联，所以主键的设计的好坏将会严重影响数据操作的性能。下面来介绍下主键设计的几个考虑因素。...主键的数据类型 最常见的主键数据类型是数字类型、固定长度的字符类型和GUID类型。...GUID的优势是全球唯一，也就是说同样的系统，如果部署了多套环境，那么里面的数据的主键仍然是唯一的，这样有助于数据的集成。...还有一个原因是业务主键在数据录入的时候不一定是明确知道的，有时我们会在不知道业务主键的情况下，就录入其他相关信息，这个时候，如果使用业务主键做数据库的主键，那么数据将无法录入。
在企业数据库设计中，经常会遇到一个需求，就是希望把操作之前的数据保留下来，能够看到操作之前是什么数据，操作之后是什么数据。对于这种需求，我们可以使用保留历史数据或者使用版本来实现。...为了能够保留历史数据，在版本设计时有以下方案： 一、使用版本号 版本号是一种常见的版本设计方案，就是在要进行历史数据保留的表上面增加一个版本号字段，该字段可以是DateTime类型，也可以是int类型，...这样的设计造成的问题就是订单明细表会极速膨胀，如果一个订单有1000条明细，我们只是修改了订单本身的属性，并不修改订单明细，也会造成对这1000条明细做Copy，然后保存。那怎么办呢？...使用这种设计后，查询订单及其明细，需要对两个表执行生效失效时间的过滤，而且明细的获取是通过订单号去取，而不是通过订单ID去取。 将版本控制的粒度细化到订单明细时，后台程序的逻辑也会更加复杂。...业务数据表的Schema不需要调整，增加额外的版本字段。由于对原有数据表不做Schema变更，所以原有查询逻辑也不用更改。对于一个现有的数据库设计，在增加历史数据记录功能时更简单。
小勤：怎么将Excel里Power Pivot的数据模型导入到Power BI里啊？ 大海：这个现在好简单哦。直接导入就可以了。 小勤：啊？从Excel工作簿获取数据？ 大海：No，No，No！...大海：这样一导入，做些必要的选择： 然后，就会将在Excel里用Power Query建的查询、加载到Power Pivot的数据以及建好的模型、写好的度量等全导入到Power BI了，结果如下图所示...大海：你这个是没有经过Power Query，直接从表格添加到Power Pivot数据模型的吧？ 小勤：对的。 大海：你看一下Power BI里面这个查询是怎么建出来的？ 小勤：晕啊。...这个是直接输入数据生成的源呢！ 大海：对的。直接从表格添加到Power Pivot数据模型的表会在Power BI中以“新建表输入数据”的方式来实现。...看来以后在Excel里还是先通过Power Query获取数据，然后再加载到Power Pivot数据模型更好。
⽽要解决这个⽭盾，就要搞清楚我们的数据模型应该设计成什么样⼦。 01 什么才是⼀个好的数据模型设计？...数据中台模型设计的核⼼是追求模型的复⽤和共享，通过元数据中⼼的数据⾎缘图，可以看到，⼀个⽐较差的模型设计，⾃下⽽上是⼀条线。⽽⼀个理想的模型设计，它应该是交织的发散型结构。...元数据中⼼的数据⾎缘接⼝，结合数仓模型设计的指标，给出了模型设计度量。...07 总结 ---- 本文主要了解了数据中台的模型设计。...完善度、复⽤度和规范度构成了衡量数据中台模型设计的度量体系，可以帮助你评估数仓设计的好坏。 2. 维度设计是维度建模的灵魂，也是数据中台模型设计的基础，维度设计的核⼼是构建⼀致性维度。 3.
个人感觉，很多模型的设计都在同构化，而且在工作中也不是单独地用一种模型，会根据业务场景做出各种取舍。...一、范式模型 范式是数据库逻辑模型设计的基本理论，一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解。在数据仓库的模型设计中目前一般采用第三范式。...我们提到的范式模型由数据仓库之父 Inmon 提倡 ，可以大致地按照OLTP设计中的3NF来理解，它在范式理论上符合3NF，它与OLTP系统中的3NF的区别在于数据仓库中的3NF上站在企业角度面向主题的抽象...三、Data Vault Data Vault 是 Dan Linstedt 发起创建的一种模型方法论，现在应该叫做Data Vault 2.0了，它也是一套完整的数据仓库理论，其中也有专门的一部分关于数据模型设计...关于数据模型，个人感觉在实际的场景中会有很多个性化的设计，有时候还不得不做一些反模式的设计。模型很重要，业务场景也很重要。
4、建立好各个实体之间的关系之后，我们就可以转换成物理模型了：工具-generatePDM ? 5、设置数据库：在设计面板空白处，右键-属性（properties） ?...6、生成数据库，设置好路径（Directory）-文件名（F） ? 7、打开导出的数据库，打开SQL（文件名），执行一下，数据库创建成功了。 第二种方法：直接建物理模型 1、选择物理模型 ?...5、生成数据库以及执行制作好的(文件名-)SQL就可以看到新建立的数据库了。 总结： 数据库设计的基本步骤：需求分析-概念设计-逻辑结构设计-物理结构设计-数据库的建立和测试-数据库的运行和维护。...（1）对于需要设计大型数据库，我们应该遵循：先画ER 模型（概念设计）-物理设计。因为概念模型更容易看出实体间的联系，便于理清思路。如果直接设计物理模型，一堆外键，关系会很乱，搞不清之间的联系。...（2）对于只需设计几个表的数据库，我们可以偷偷懒，但是首先我们要明白之间的关系，然后我们在直接建立物理模型进行设计。
数据模型设计 2.1 内嵌和引用 在MongoDB中，数据的表示方式有内嵌和引用两种。...“引用”我们比较好理解，是指将不同实体的数据分散不到不同的集合中，而在关系型数据库设计中就是将实体分别建立相应的模型表。...“内嵌”是一种反范式化的设计，指的是将每个文档所需的数据都嵌入到文档内部，我想举一个“用户-账户”的关系。...我们知道在领域驱动设计中，“用户”是一个聚合根，每个用户对应一个账户，所以是“1对1”的一种关系，在关系型数据库设计中，大部分时候都会将这两者严格区分开来。...设计MongoDB数据模型的时候，我们需要转变以往设计关系型数据模型时的思维。即便是针对一个关系中不同集合的数量规模，我们的模型也将有很大的不同。
小编说：数据模型设计是数据建模的第一步，因为Neo4j不需要模式结构定义，所以使用简单框图就可以为一个项目或应用设计数据模型。...创建数据模型之后，就可以使用SDN进行数据实体建模和一些数据访问的设计。 开始数据模型设计，一般通过分析业务需求就可以提取出需要建立的节点和关系，然后使用节点和关系画出框图，即可完成数据模型的设计。...下面通过两个实例来简要说明数据模型的设计过程。 用户访问控制数据模型 在一个访问控制系统中，它的业务需求可以简单地描述为：怎样控制一个用户的访问权限。...如果可以，就可以说明这个模型设计是可行的。 很明显，这个数据模型设计的业务流程是通顺的。...这就可以说明，这个数据模型所表现的业务流程是通顺的，所以它的设计是合理的。
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。...模型设计的基本原则 高内聚和低耦合 一个逻辑和物理模型由哪些记录和字段组成，应该遵循最基本的软件设计方法论中的高内聚和低耦合原则。...主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑：将业务相近或者相关的数据、粒度相同数据设计为一个逻辑或者物理模型；将高概率同时访问的数据放一起，将低概率同时访问的数据分开存储。...补充说明 一个模型无法满足所有的需求。 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。
在实体关系模型中，我们知道有三种关系：一对一、一对多、多对多。...多对多 多对多的关系在数据库设计时比一对一要常见，所以这里先说说多对多。多对多是一个对象A对应多个对象B，从B角度看，一个对象B也会对应多个对象A。比如说学生和课程的关系就是多对多关系。...与课程表做外键关联 选课时间，DateTime类型 考试成绩，记录选修该课程后考试的最终成绩 这就是一个中间实体，已经完全脱离了普通的多对多关系中间表，而变成一个实体的形式的存在，所以按照前面博客中讲到的主键设计的原则...一对一的关系在数据库设计中，是使用的最少的关系，因为一般来说，如果两个实体是一对多关系，那么我们也可以把这两个实体合并成一个实体。但是在设计中，我们仍然会遇到两个完全不同的实体，之间存在一对一关系。...一个教师可以当某个班的班主任，也可以不当任和班的班主任，同时也不可能在班级表的班主任字段上出现两次，所以最多就当一个班的班主任，所以该设计满足需求。
在MongoDB中，数据模型是非常重要的，它可以直接影响到数据库的性能和可扩展性。在本文中，我们将介绍如何设计MongoDB数据模型，并创建索引来提高查询效率。...MongoDB数据模型设计：MongoDB是一种文档数据库，它使用类似于JSON的BSON格式存储数据。因此，在设计数据模型时，我们需要考虑文档的结构以及文档之间的关系。...下面是一些在MongoDB中设计数据模型的最佳实践：尽量将相关的数据放在同一个文档中，这样可以避免多次查询或使用$lookup等聚合操作。避免使用嵌套的文档层数过多，这样会影响查询效率和可扩展性。...在设计数据模型时，要考虑数据的增长趋势，以便选择合适的分片策略。在多文档关联查询时，尽量使用内嵌文档代替外键，因为外键会增加额外的查询开销。...在创建索引时，需要根据查询模式和数据量来选择适当的索引类型（如B树索引、哈希索引等）。
多对多关系是不同数据模型之间的重要区别特征。若数据大多是一对多（树结构数据）或记录之间无关系，则文档模型最合适。...但若多对多关系的数据很常见，关系模型能处理简单的多对多，但随数据之间关联复杂度增加，将数据建模转化为图模型更自然。 图的组成： 顶点（也称为结点或实体） 边（也称为关系或弧） 很多数据能建模为图。...有多种不同但相关的方法可构建和查询图中的数据。本节将讨论属性图模型和三元存储模型。...因此，选择适合应用程序的数据模型很重要！ 三元存储与SPARQL 三元存储模式几乎等同属性图模型，不同名词描述相同思想而已。...三元存储数据模型其实完全独立于语义网，例如，Datomic是个三元存储，它和语义网并无任何关系年。但考虑到很多人觉得二两者紧密相连，有必要澄清。
公司建设一个SaaS平台，用于发布各种企业级的SaaS应用，需要新增一个多租户版本的用户管理系统，下面归纳总结下整个多租户版本的用户管理数据模型设计。...1、数据存储架构 现有的多租户用户数据存储主要分为三种方式：独立数据库、共享数据库但隔离数据、共享数据库且共享数据，这三种方式主要有以下特征： 独立数据库：主要是为不同的租户提供独立的不同的数据库，租户与租户之间从数据库层面完全隔离...能够简化数据模型设计，且后续专有特殊需求也比较容易实现；故障修复、数据处理也相对简单。...描述了企业级应用的租户全体的权限； T_SAAS_PERMISSION_ORG：描述了企业级应用的组织结构全体的权限； T_SAAS_PERMISSION_USER：描述了企业级应用指定具体的各人权限； 7、最后 整个数据模型设计框架大致就是这样...整个数据模型基本能够满足现有SaaS平台提出的各种业务场景。
在通常的数据库设计中，我们定义了每个实体有多少个属性，每个属性的数据类型是什么，有多长，是否允许为空，有什么约束条件等，这些定义是完全静态的，系统创建时就全部定义好，不能动态修改。...但是对于实体的属性变化很快，或者实体和属性由用户在系统中自行定义的情况下，那么就需要一个可以动态扩展的数据库模型，以保存各种动态产生的数据。...这个时候就需要建立动态的数据库模型。 常见的动态扩展的数据库设计方法有以下几种： 一、以字符串存储各种数据类型，通过行转列实现实体属性读取。...这种数据库设计方法的优点是不会存在行转列的问题，所以在join或者出报表时性能较好，缺点就是使得一个表的列特别多，而且大部分列在大多数情况下是不使用的，而且扩展比较困难，比如我们要定义17个bit类型的列...三、使用XML数据类型存储动态列数据。 XML数据类型是SQL的一个标准，目前主流的数据库都支持XML数据类型，数据库为XML提供专门的语法以快速检索和操作XML数据。
下面我们分析一下数据库该如何设计？ 1.4.1 数据库设计 1.先从分类说起，从下图中我们知道一个博客中对文章有很多分类，因此分类需要作为单独的数据表，里面需要存储分类的id和名称。...首先在设计数据表时不考虑评论数，因为评论我们已经作为一个独立的应用，而且这和评论数据表与文章数据表的关系有关联，之后在讲评论功能时会说明。...文章数据表中有分类和标签的字段，如果大家有设计数据库的经历，此时应该很敏感，这时候需要考虑文章数据表与分类数据表，标签数据表的关系。...经过以上的分析，数据模型基本上建立起来了，不过这还没有结束，因为 还没有完成模型到真实数据库的迁移。接下来要做的是配置数据库，完成代码到数据库的“翻译”。...大家有没有发现，除了home应用的数据库模型进行了迁移，还有很多数据的改动，其实这是为Django内置的应用进行数据模型的迁移。
目录 三个世界的划分 1.现实世界 2.概念世界(信息世界) 3.机器世界(数据世界) 模型 一、概念模型(信息世界) （一）E-R图的三要素 （二）E-R图的设计方法 （三）E-R模型到关系模型的转换...实体关系模型是现实世界到概念世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有利的数据建模工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。...（3）E-R数据模型作为语义数据模型，是软件工程和数据库设计的有力工具，综合E-R数据模型的特点如下： (1) 有丰富的语义表达能力，能充分反映现实世界，包括实体和实体间的联系，能满足用户对数据对象的处理要求...(3) 关系模型的设计范式 只有满足一定条件的关系模式，才能避免操作(例如插入、删除、修改)异常和数据异常(例如数据冗余)，关系模式要满足的条件称为规范化形式，简称范式。 ...在设计关系数据库表的时候，你应该总是要遵循这五大范式。
: 1573833153}, { info: 14, time: 1573833154}, { info: 20, time : 1573833155} ] } 数据模型设计思路...可能每个用户只需要查询其中几十或者几百个设备，所以，我们设计成上面数据桶的方式。...这个得益于上面的模型设计，将每次从10个文档批量更新转换成了一次从一个文档中更新10次，这样的好处就是，磁盘和内存中数据交换的数量减少了10倍，大大节省了磁盘io的开销。...下面我和大家介绍下MongoDB的eviction，MongoDB是如何将数据淘汰出内存，确保内存的数据的热点： 当cache里面的“脏页”达到一定比例或cache使用量达到一定比例时就会触发相应的evict...我们大部分数据库存储引擎在资源限制都是一个绕不开的问题，限制也会比较麻烦，一般都会借助第三方中间件之类的工具来完成，所以我们在考虑限制资源之前，可以从业务特征出发，结合数据库的底层原理，做好适合的模型设计
图片在图数据库的数据模型设计中，以下是常用的一些最佳实践或设计原则：节点和关系的定义：合理定义节点和关系的类型以及它们之间的关系，这有助于对数据进行更好的组织和查询。...在设计中，我会尽量使用直观和具有描述性的标签和属性名称，以便更好地理解数据模型。正确建模关系：正确建模关系是图数据库设计中的关键因素之一。...我通常会仔细考虑节点之间的关系类型和方向，以确保数据模型能够准确地反映实际场景。例如，将节点的关系定义为有向边可以更好地表示节点之间的依赖关系。...数据冗余的使用：适量的数据冗余可以提高查询性能和数据的可用性。在设计中，我会评估哪些属性可能会被频繁查询或变更，并考虑将其冗余存储在相关节点或关系上，以减少查询的复杂性和提高性能。...以上是我在图数据库的数据模型设计中经常使用的一些最佳实践和设计原则。每个设计都应该根据具体情况进行评估和调整，以满足实际需求并提高数据库的性能和可维护性。
在Flask-RESTful中，数据模型的设计和实现是非常重要的一步。一个好的数据模型设计可以使得应用程序更加清晰和易于维护。...数据模型设计模式在设计数据模型时，常见的设计模式有三种：单表模式单表模式是最简单的数据模型设计模式。它将所有相关的数据存储在一个表中。这个模式适用于数据之间的关系比较简单的情况下。...数据模型实现在Flask-RESTful中，使用ORM（对象关系映射）库来实现数据模型。ORM库可以将数据库表映射到Python类，并提供了一些方法来方便地存储和检索数据。...email def __repr__(self): return '' % self.name在这个例子中，我们使用SQLAlchemy定义了一个名为User的数据模型...它支持多种数据库，并提供了简单而强大的API来管理数据模型。
由于本文主要介绍数据库的 E-R 模型设计，所以关于需求分析的相关内容就不再展开叙述。...3 概念设计 3.1 现实世界向机器世界的过渡 概念设计是设计形成一个独立于 DBMS 的概念数据模型，用来表述数据与数据之间的联系，它直接面向现实世界，因而很容易被用户所理解，方便用于数据库设计者与用户的交流...该阶段先设计与用户具体应用相关的数据结构——用户视图，然后再不断对视图进行集成修改，最终得到一个能正确、完整地反应该单位数据及联系并满足各种处理要求的数据模型，之后再把概念模型转换成具体机器上 DBMS...---- 4 逻辑设计 概念设计阶段得到的 E-R 模型是针对用户的概念模型，它独立于具体的 DBMS，而逻辑设计阶段的主要任务就是将其转化为具体 DBMS 所支持的数据模型。 ?...逻辑设计阶段 这里以关系型数据库模型进行讨论，其逻辑结构设计阶段主要分为：将 E-R 图转化为关系数据模型、关系模式的规范化和优化。
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