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。
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 Python 框架的描述，它规范了这门语言自身构建模块的接口，这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。 ； __abs__ ：如果输入是整数或者浮点数，返回输入值的绝对值；如果输入的是复数，返回这个复数的模；如果是输入向量，返回的是它的模； __repr__ : 可以将对象用字符串的形式表达出来； 这里要简单介绍下 把一种中缀运算符变成赋值运算的捷径，即是 a *= b 的操作 为什么 len 不是普通方法 len 之所以不是普通方法，是为了让 Python 自带的数据结构变得高效，前面也提到内置类型在使用 len 小结 本文介绍了两个代码例子，说明了在自定义类的时候，实现特殊方法，可以实现和内置类型（比如列表、字典、字符串等）一样的操作，包括实现迭代、运算符重载、打印类实例对象等，然后还根据是否和运算符相关将特殊方法分为两类
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ZNode（数据节点）是 ZooKeeper 中数据的最小单元，每个 ZNode 上都可以保存数据，同时还可以有若干子节点（这就像树结构一样，如下图所示）。 可以看出，节点路径标识方式和 UNIX 文件系统路径非常相似，都是一系列使用斜杠 "/" 进行分割的路径，我们可以向这个节点中写人数据，也可以在节点下面创建子节点。 ? 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 。 在 Zookeeper 中，事务是指能够改变 ZooKeeper 服务器状态的操作，这也称为事务操作或更新操作，一般包括数据节点的创建与删除、数据节点内容的更新和客户端会话创建、失效等操作。 对于每一个事务请求，ZooKeeper 都会为其分配一个全局唯一的事务 ID，用 ZXID 来表示，通常是个64位的数字。
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。 聚合模型：Aggregate（聚合，合计）模型，表中key值不重复，对于插入的数据数据按照key值对value值进行聚合函数合并。 更新模型：UNIQUE 模型，聚合类型的特殊情况，key满足唯一性，最新插入的数据替换掉对应key的数据行。 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 REPLACE：替代，下一批数据中的 Value 会替换之前导入过的行中的 Value。 MAX：保留最大值。 MIN：保留最小值。 Aggregate模型可以提前聚合数据，适合报表和多维业务。
1、通过实现特殊方法，自定义类型可以表现的跟内置类型一样； 如下代码，实现len, getitem，可使自定义类型表现得如同列表一样。 2、repr和str （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） （2） str在str函数被调用 %s），或者打印一个对象的时候被调用，如str(v);输出（3，4） （3）默认实现打印对象时，两者没有什么区别 （4）两个特殊方法，只想实现一个时，repr是更好的选择，因为如果一个对象没有str函数，
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？ 这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。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。
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。 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）。 搜索单个分区的查询性能最佳，优化最小搜索分区数量。 排序设计 Cassandra查询中的ORDER BY仅支持聚类列（Clustering columns）排序。 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。
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。 ，反向工程会根据使用数据库的不同而映射到不同数据库类型。 可以通过码神工具/建模工具，从数据库中导出数据表对应的模型文件； 也可以编码通过DAL.Export导出模型文件； 魔方的系统管理数据库页面，也可以导出模型文件； 数据名字规范 模型文件的Table名将会生成实体类类名 XCode会识别为索引，生成扩展查询 数据类型规范 模型文件设计要求开发者有一点数据库基础，至少要能明确表、字段和索引的概念。 然而要求又远比数据库要低得多，因为咱们推崇极致简单的原则。
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。 2.0 HBase逻辑模型 2.1 HBase大部分特性和GoogleBigTable开源分布式数据库相同。 2.2 逻辑模型上是一个稀疏的、长期存储的、多维度的和排序的映射表，表中的每一行可以有不同的列。 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)
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。 2.0 排序，Get和Scan操作返回的是经过排序的数据。返回的数据首先按行字典排序，其次是列族，然后是列修饰符（cloumn qualifier），最后是时间戳反向排序，最新的在最前面。 5.0 原子操作，仅供对行级别的原子性，也就是对同一个Key下的数据进行的两个操作，在实际执行的时候是会串行的执行，保证了每一行KeyValue对不会被破坏。 6.0 行锁，RegionServer提供了一个行锁特性，保证了只有一个客户端能获取一行数据相应的锁，同时对该行进行修改。 HBase数据模型(1) HBase数据模型(2)
1. hbase数据模型 ? 1.1. HBase数据模型术语 Table HBase表由多行组成。 表格视图并不是查看HBase数据的唯一方法，甚至也不是最精确的方法。以下表示的信息与多维地图相同。这只是为了说明目的而做的一个模型，可能并不完全准确。 每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由HBASE(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。 Sort Order 所有数据模型操作HBase都以排序的顺序返回数据。 如本章所示，HBase中的读取数据模型操作是Get和Scan。 然而，这并不意味着应用程序中不支持等效连接功能，但是您必须自己完成。
内部表(Table) 内部表与数据库中的Table在概念上是类似的 每一个Table在Hive上都有一个对应的目录存储数据 所有的Table数据（不包括External Table）都保存在这个目录中 删除表时，元数据和数据都会删除 创建内部表 --创建t1表 CREATE TABLE t1( tid int, tname string, age int ); 指定存储数据的位置 Partition列的密集索引 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 创建分区表 CREATE TABLE partition_table , sname string )PARTITIONED BY (gender string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','; 插入数据 ，可以创建Partition 它和内部表在元数据的组织是相同的，而实际数据的存储则有较大的差异 外部表只有一个过程，加载数据和创建表同时完成，并不会移动数据到数据仓库的目录中，只是与外部数据建立一个链接
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。 既像文件一样维护着数据、元信息、ACL、时 间戳等数据结构，又像目录一样可以作为路径标识的一部分。 ? 那么如何描述一个znode呢？ ID ctime：数据节点创建时的时间 mZxid：数据节点最后一次更新时的事务 ID mtime：数据节点最后一次更新时的时间 pZxid：数据节点的子节点最后一次被修改时的事务 ID cversion ：子节点的更改次数 dataVersion：节点数据的更改次数 aclVersion：节点的 ACL 的更改次数 ephemeralOwner：如果节点是临时节点，则表示创建该节点的会话的 SessionID ；如果节点是持久节点，则该属性值为 0 dataLength：数据内容的长度 numChildren：数据节点当前的子节点个数 节点类型 zookeeper中的节点有两种，分别为临时节点和永久节点。
数据模型 1. 数据模型 Nebula Graph data model uses six data structures to store data. （图空间（Graph space）类似 Oracle 中的 User、MySql 中的 Database，图空间之间的数据相互隔离） Vertices: Vertices are used to store （边，有且只能有一种边类型） The rank value is an immutable user-assigned 64-bit signed integer.
本文为您介绍数据模型架构规范。 声明 本文以及后续章节中介绍的非功能性规范均为建议性规范，产品功能无强制，仅供指导。 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。 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。
本文档提供了 Confluence 的数据结构视图（schema ）和数据模型概念上的的概述。 备注： Hibernate 的映射文件是针对 Confluence 数据模型的直接描述。 数据库的表，列和其他的属性可能随着 Confluence 的主要发行版本的变化而有所变化。 希望找到你 Confluence 站点的数据库定义语言（DDL），请在 Confluence 安装后运行查询。
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。 这样，我们就可以画出下图的用户访问控制数据模型。 ? 用户访问控制数据模型 这个数据模型是否合理、是否符合业务需求？我们可以用这个简单框图模拟一下业务流程，简单地测试一下它的合理性。 根据这个业务流程，我们画出下图的数据模型。 ? 购物网站数据模型 使用这个数据模型，我们同样也可以先测试一下，即看一看它能不能通顺地读出一个购物网站的基本流程。 购物网站中购物车数据模型 这下应该很完整了吧？这个模型的整个流程可以通过数据库来表示。下图是一个网上书店的模拟数据。 ?
正文 上一部分我们介绍了《django环境和项目的搭建》，以及数据库的配置，那这一部分我们介绍和数据库相关方面的知识 -- 模型 创建 django 模型 我们需要在 "blog" 应用下的 models.py 文件中添加 django 数据库模型，模型类需要继承 models.Model 类，例如 from django.db import models class Category(models.Model db_table = "category" # 修改数据库表名，默认表名会是 项目名_模型名 blog_category ordering = ['-id'] # 修改排序方式，"-" ，我们需要根据模型来创建数据库，设计到数据库迁移的知识 数据库的迁移 我们通过命令行切换到 manage.py 文件夹，分别运行如下命令行 python manage.py makemigrations 运行后会在相应应用下的 migrations 目录生成一个 0001_initial.py（0001会根据迁移的次数进行递增），用于记录对模型的修改 python manage.py migrate
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。
前言 数据建模就是通过减低数据库设计的复杂度得到各个方面都能理解的数据抽象，包括定义实以及它们之间的关系。接下来学习数据建模的基本概念以及数据模型的发展过程。 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. 什么是数据模型 数据模型（data model）是对复杂现实世界数据结构的一种简单表达，如采用图形方式。广而言之，模型是对复杂现实世界对象或事件的抽象，它能帮助我们理解现实世界的复杂性。 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。 数据模型构成 数据模型的基本组成包括实体、属性、联系和约束。 实体（Entity）：可以是任何事物，如一个人，一个地点、一个物件或一个事件等，其数据将被收集和存储。
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