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。总的来说,最常用的有the relational model、the document model以及一些graph-like model。
The single, most important trap to watch out for when choosing an object-relational mapping tool is this: "architecture by product." Architecture by product is a term I use to describe a set of symptoms that I've seen in projects over the years. In these p
关注“思特沃克ThoughtWorks”微信公众号,输入“洞见”或者“Insights”可以查看最新发布的洞见文章。 过去的五年,数据存储和管理领域一直出于混乱状态。大量的NoSQL数据库技术,让CIO们关于保护、合并和管理数据方面有了更大更多的选择。这些技术正在挑战关系型数据库在过去三十年的统治地位。这意味着关系型数据库统治时代的结束吗? 本文的作者,也是《数据库重构》一书的作者。 Over the last few years we have seen the rise of a new type of
A curated list of papers on Neural Symbolic and Probabilistic Logic. Papers are sorted by their uploaded dates in descending order. Each paper is with a description of a few words. Welcome to your contribution!
Martin Heller写的这篇文章《What is SQL? The lingua franca of data analysis》,介绍了SQL、关系型数据库的基础知识,包括发展历史、SELECT、JOIN、存储过程等,虽然是英文,但单词较简单,算科普了。
关系代数是Calcite的核心。每个查询都被表示为一棵关系运算符的树。你可以将一条SQL语句翻译为关系代数,也可以直接建立树状结构。
在去年的 MongoDB 用户大会纽约站上,MongoDB 正式宣布全面推出新工具 MongoDB Relational Migrator(MongoDB RM),用以简化应用程序迁移和转换——即从传统关系型数据模型到现代的文档数据模型,助力组织快速提升运营效率,充分发挥数据价值。
Build a Table-centric Apache Flink Ecosystem -- Shaoxuan Wang(Alibaba)
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录,附加个人拙见,同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
The following cloud infrastructure mechanisms are described in this chapter: --Logical Network Perimeter 逻辑网络边界 --Virtual Server 虚拟服务器 --Cloud Storage Device 云存储设备 --Cloud Usage Monitor 云使用监控 --Resource Replication 资源复制 --Ready-Made Environment 已就绪环境 they should be viewed as core components that are common to cloud platforms.
EL-GAN: Embedding Loss Driven Generative Adversarial Networks for Lane Detection TuSimple lane detec
2019年接近尾声,许多学术机构盘点本年度AI领域技术关键词总少不了图神经网络(GNN),业界渐成共识:CNN处理图像视频等矩阵数据、RNN处理序列数据,GNN处理图结构数据。
Ontop is a Virtual Knowledge Graph system. It exposes the content of arbitrary relational databases as knowledge graphs. These graphs are virtual, which means that data remains in the data sources instead of being moved to another database.(概要:Ontop 是虚拟只是图谱系统,它能把关系型库中的数据映射成知识图谱)
数据库是近几年来最火热的基础软件领域了,无论是开发者,创业者,投资者,爱好者,投身于数据库及相关领域的人越来越多。
通过RDF(S)可以表达一些简单的语义,但在更复杂的场景下,RDF(S)语义表达能力显得太弱,还缺少诸多常用的特征。包括对局部值域的属性定义,类、属性、个体的等价性,不相交类的定义,基数约束,关于属性特征的描述等。因此W3C提出了OWL语言扩展RDF(S),作为语义网上表示本体的推荐语言。
In the last year or so, after quite a lull, the software architecture business has gotten rather exciting again. We're finally seeing major new topics emerging into the early mainstream that are potential game-changers, while at the same time a few innovations that have been hovering in the margins of the industry are starting to break out in a big way.
在数据量指数型增长、数据类型日益丰富的今天,标量数据存储已不能满足日新月异的数据场景。我们要如何存储和管理图像、视频、文本等非结构化数据?推荐系统、语义理解、新药发现、股票市场分析……向量数据库又是如何应对这些复杂场景的?
authors:: Zheng Huang, Jing Ma, Yushun Dong, Natasha Zhang Foutz, Jundong Li container:: Proceedings of the 45th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval year:: 2021 DOI:: 10.1145/3477495.3531801 rating:: ⭐⭐ share:: false comment:: 强调用户之间的社交关系建模,使用耦合的 RNN 相互更新用户和 POI 表示
-Appreciate the role that relational databases play in data wrangling.
Open-source database systems can be divided into relational databases (e.g., MySQL, PostgreSQL) and NoSQL databases. Below are some common open-source databases and their corresponding monitoring configurations.
ORM(Object-Relational Mapping) 表示对象关系映射。在面向对象的软件开发中,通过ORM,就可以把对象映射到关系型数据库中。只要有一套程序能够做到建立对象与数据库的关联,操作对象就可以直接操作数据库数据,就可以说这套程序实现了ORM对象关系映射
上一篇将创建的设计模块分成了三个时钟层次的子系统,此时子系统之间的数据由于时钟未同步,导致数据在传播时,采样所得的数据会有错误,因此需要建立一个异步通道,使得各时钟通道之间的数据可以准确的被传输。
我们可以连接到关系数据库以使用Pandas库分析数据,以及另一个用于实现数据库连接的额外库。 这个软件包被命名为sqlalchemy,它提供了在python中使用的完整的SQL语言功能。
大数据文摘授权转载自专知 知识图谱推理(Knowledge graph reasoning, KGR)旨在从知识图谱(Knowledge graphs, KGs)中挖掘出逻辑规则,从已有事实中推理出新的事实,已成为一个快速发展的研究方向。事实证明,知识图谱在许多人工智能应用中可以显著受益,如问答和推荐系统等。根据图的类型,现有的KGR模型大致可以分为静态模型、时序模型和多模态模型3类。该领域的早期工作主要集中在静态KGR上,倾向于将通用的知识图谱嵌入模型直接应用于推理任务。然而,这些模型并不适用于更复杂但实
传统的股价预测的时许模型,对于收益率的假设往往不切实际,而最近兴起的机器学习模型,特别是深度学习模型对于股价的预测也存在着明显的问题:
很多学SQL的朋友,或正在用SQL的朋友,都感觉到害怕,最近兴起的大数据,NoSQL会不会终结了SQL的命运,这帮只会SQL的朋友,怎么办?想学吧,又没精力,不学吧,提高不了自己,不能升职加薪!
今天学习的是阿姆斯特丹大学 Michael Schlichtkrull 大佬和 Thomas N. Kipf 大佬于 2017 年合作的一篇论文《Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks》,目前引用超 400 次,虽然这篇文章只是发到了 C 类会议,但论文中提出的 R-GCN 无疑开创了使用 GCN 框架去建模关系网络的先河。(只发到 C 可能是因为 R-GCN 表现不太好)
【导读】既昨天推出七篇图像检索(Image Retrieval)文章,专知内容组今天又推出最近八篇图像检索相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1. Improving Deep Binary Embedding Networks by Order-aware Reweighting of Triplets(通过对三元组阶感知重加权来提高深层二进制嵌入网络) ---- ---- 作者:Jikai Chen,Hanjiang Lai,Libing Geng,Yan Pan 机构:Sun Yat-sen Uni
Welcome to the tutorial on Python Operator Overloading. As we have already learnt about Python Class, we are going to learn another interesting feature of object oriented python today.
1 检测到drop table和alter table的sql,自动回滚并输入提示信息
这个命令将在articles集合中搜索包含关键词“database”的文章,然后按照作者进行分组,并计算每个作者的文章数量。
导语:恺明大神出品,必属精品。Facebook的研究员从一个新奇的角度对神经网络的表示与设计进行探索,提出了一种新颖的相关图表示方式。它有助于对现有网络架构进行更深层次的分析与性能评价。这种相关图的表示方式、实验发现等确实挺有意思,也与现有网络结构设计有一定相通之处,故推荐各位同学。
看了几遍了,就只在书上勾了下,也没什么总结。暂且先把关键内容摘抄如下: Domain Logic Patterns Transaction Script Organizes business logic by procedures where each procedure handles a single request from the presentation. Domain Model An object model of the domain that incorporates both behav
基于 Stream & Table relativity,《Streaming Systems》将 declarative 的编程方式往前推进到数据系统中最常用的SQL表达,即Streaming SQL。在《Streaming Systems》中,Streaming SQL 并不像 StreamCQL(基于Storm)属于 SQL-like,而是作为 Classic SQL 的扩展,兼容 Classic SQL 的所有规则。
NHibernate is a port of Hibernate to the .NET platform. Hibernate is the leading open-source object-relational persistence library for Java, used to persist plain objects in relational databases. After several years of development, the first stable ve
今天学习的是 DeepMind 2018 年的工作《Relational inductive biases, deep learning, and graph network》,目前超 500 次引用。这篇论文是 DeepMind 联合谷歌大脑、MIT、爱丁堡大学等 27 名同学发表的重磅论文,同时提出了“图网络”的框架,将端到端学习与归纳推理相结合,并有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。
https://github.com/shaoxiongji/awesome-knowledge-graph
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The demand for a web development firm is huge these days. Why? Well, having an impressive web presen
从新闻 Twitter用户暴增20倍 计划弃用MySQL中看到了Cassandra数据库,网上查了一下这个Cassandra的资料,找到一篇较详细的中文资料: Cassandra数据模型 下面一段引自这篇文章: 各种NoSQL数据库有很多,我最关注的还是BigTable类型,因为它是一个高可用可扩展的分布式计算平台,用来处理海量的结构化数据,而数据库同样也是处理结构化数据,所以除了没有SQL,在数据模型方面有相似之处。Cassandra是facebook开源出来的一个版本,可以认为是BigTable的一个开
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。
最近在用 Database of Databases 去查询TiDB 、PolarDB、SequoiaDB、OceanBase的相关资料并做了一些简单的对比。比如像下面那个表格一样,可以对这四个数据库的基本信息进行对比。
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。
Language in which user requests information from the database
新智元编译 来源:arxiv 编辑:肖琴 【新智元导读】传统的记忆架构做关系推理时有困难,DeepMind和伦敦大学学院的这篇论文提出关系推理模块RMC,能够在序列信息中执行关系推理,在WikiT
摘要:基于记忆的神经网络通过长期记忆信息来建模时序数据。但是,目前尚不清楚它们是否具备对记忆信息执行复杂关系推理的能力。在本论文中,我们首先确认了标准记忆架构在执行需要深入理解实体连接方式的任务(即涉及关系推理的任务)时可能会比较困难。然后我们利用新的记忆模块 Relational Memory Core(RMC)改进这些缺陷,RMC 使用 Multi-head 点积注意力令记忆相互影响。最后,我们在一系列任务上对 RMC 进行测试,这些任务可从跨序列信息的更强大关系推理中受益,测试结果表明在强化学习领域(如 Mini PacMan)、程序评估和语言建模上获得了很大进步,在 WikiText-103、Project Gutenberg 和 GigaWord 数据集上获得了当前最优的结果。
Many different representations have been used to model 3D objects.
同时在面向对象软件和关系型数据库进行工作,可能会非常复杂和费时。数据在对象和数据库之间可能会不一致,然后导致开发成本会非常高。
同事问了个问题,我需要知道SQL Server中的某个库都有哪些表被访问过,这个怎么实现?
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