数据库建模和设计是软件开发过程中必不可少的步骤,一个良好的建模工具可以帮助我们简单快速地完成数据库设计,提高工作的效率。因此,今天给大家推荐几款免费的 MySQL 数据库建模工具,首先给出它们的功能比较:
墨墨导读:数据库建模是在软件设计当中必不可少的环节,数据库建得怎么样,关系到以后整个系统的扩展、性能方面的优化以及后期的维护 。正确而连贯的数据流可以对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。所以,建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。我们总结了12款数据库的建模工具,希望可以对数据库从业者提供一些帮助!
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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 对于数据模型的建模,最有名的要数ERWin和PowerDesigner,基本上,PowerDesigner是在中国软件公司中他是非常有名的,其易用性、功能、对流行技术框架的支持、以及它的模型库的管理理念,都深受设计师们喜欢。PowerDesigner是我一直以来非常喜欢的一个设计工具,对于它,我可以用两个字来形容,那就是我能驾驭这个工具! 现在所在的公司自上市以来,对软件版权问题看得非常重,公司从上市以后,对软件的版权做了一些相应的规定,不允许使用激活成功教程的软件
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,可以用来存储和管理大量的数据。除了存储数据,MySQL还可以用来进行数据分析。在本文中,我将介绍如何使用MySQL进行数据分析,并提供一些实际的示例。
最近看了三本关于数据仓库的书,很有收获,也很受启发。这三本书分别是《数据仓库工具箱(第三版)》、《Dimensional Data Warehousing with MySQL: A Tutorial》和《Pentaho Kettle解决方案》。在仔细研读了这三本书之后,感觉就像是一本书的三个层次。Ralph Kimball的经典著作数据仓库工具箱阐述的是维度建模方法论和按不同行业建模的示例。Dimensional Data Warehousing with MySQL在维度模型的基础上,用MySQL基本的SQL语句实现了各种常见场景下的ETL。而Kettle则是完全以Ralph Kimball提出的34个ETL子系统为理论基础开发出来的工具,以提供GUI的方式实现ETL。三本书的作者都是各自领域的杰出人物,是当之无愧的大神,内容的质量自不必说。但是也有些美中不足,比如工具箱这本书翻译的佶屈聱牙,让人颇为费解。Dimensional Data Warehousing with MySQL中有些错误,可能是印刷原因吧(此书没有中文版),有些按书中代码执行得不到想要的结果。倒是Kettle这本书,译者也是长期从事ETL开发的专业人员,不但翻译的通俗易懂,还适当添加了译者注,指出书中的一些过时的说法,至少对我来说受益匪浅。 有了以上的这些体会,我自然而然地产生一种想法:把几本书中所讲内容用一个完整的示例系统地实验一遍,使用SQL和Kettle两种方式来实现。一来对维度建模方法加深一下印象,二来也是对前段学习的一个总结,三是作为以后做数据仓库相关工作的不时之需。这是第一阶段要做的事情,第二阶段准备用Data Vault模型再做一遍,研究一下这种较新的建模方法。 内容组织: (一)维度模型基础 (二)准备数据仓库模拟环境 (三)初始装载 (四)定期装载 (五)进阶技术 1. 增加列 2. 按需装载 3. 维度子集 4. 角色扮演维度 5. 快照 6. 维度层次 7. 多路径和参差不齐的层次 8. 退化维度 9. 杂项维度 10. 多重星型模式 11. 间接数据源 12. 无事实的事实表 13. 迟到的事实 14. 维度合并 15. 累积的度量 16. 分段维度
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。早期的数据服务中存在不少问题,虽然在做运营Dashboard系统时,对后台数据服务进行了梳理,构建了数据处理的底层公共库等,但是仍然存在一些问题:
MySQL Workbench 为数据库管理员、程序开发者和系统规划师提供可视化的Sql开发、数据库建模、以及数据库管理功能。
前段时间给大家分享了阿里的数仓建设《阿里数据仓库研发规范》,本文主要讲解下创业型公司是如何建设数仓的。本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设,有提到早期的数据服务中存在不少问题,虽然在做运营Dashboard系统时,对后台数据服务进行了梳理,构建了数据处理的底层公共库等,但是仍然存在一些问题:
学习大数据分析与应用课程的首要任务,是先了解统计与建模方法和数据挖掘方法所呈现出来的效果,然后依次学习Excel数据处理及编程、MySQL数据库的简单操作及Hadoop的基础知识。从而为进阶、提高打好基础。
注意,类似的问题是业务问题,如果要实际落地分析,需要进一步核实确认当前的数据建模。
MySQL 5.7.11引入了InnoDB表空间加密,该加密启用了对每表文件表空间的支持,此博客中将讨论此功能。
参见前两篇文章:《iNeuOS云操作系统,.NET Core全系打造》、《iNeuOS 物联网云操作系统2.0发布,集成设备容器、视图建模、机器学习》。
如果我们对上述实战问题进行归类,就都可以归结为 Elasticsearch 数据建模问题。
MySQL作为一个非常流行的关系型数据库,客户端软件其实非常多,下面我简单介绍几个,感兴趣的朋友可以尝试一下:
模板: 1、打开所有的页面,查找共同之处 2、保留一致的部分,生成模板页(base.html) {% block name %}{% endblock %} 块标签 一致的保留,不一致(需要修改的)生成块 块当中保留的内容是默认内容,可以使用,可以覆盖 3、使用模板页 首先声明继承那个模板 {% extends “base.html”%} 填充需要修改的块内容 {% include %} 模板加载 将指定的页面加载到当前页面指定部分,一般用于数据管理的平台型网站
个人习惯用MySQL workbench EER数据建模,然后生成SQL语句到数据库中执行,这样表之间的关系比较直观。
在 分布式监控系统Zabbix3.2跳坑指南 和 分布式监控系统Zabbix3.2给异常添加邮件报警 已经介绍了如何安装以及报警。此篇通过介绍监控数据库的3306端口连接数来了解如何监控其它端口和配置自定义监控项的过程。 添加监控脚本 在要监控的客户端上新建脚本: /usr/local/zabbix/alertscripts/check_3306_port_num.sh 内容如下: #!/bin/bash ss -an|grep 3306|grep ESTAB|wc -l 这个脚本很简单,就是获取33
来源:KK·Liu先生 https://blog.csdn.net/qq_40087415/article/details/78389785
PDMan是一款开源免费的数据库模型建模工具,支持Windows,Mac,Linux等操作系统,支持常见数据库MySQL,Oracle,SQLServer,DB2等。PowerDesigner之外,另一个更好的免费的替代方案。他具有颜值高,使用简单的特点。包含数据库建模,灵活自动的自动生成代码模板,自动生成文档,自动同步DDL脚本到数据库,数据模型版本管理等多种开发人员实用的功能。
2016 年,我们发表了关于 Schemaless—Uber Engineering 的可扩展数据存储的博文(一、二)。在这两篇博文中,我们介绍了 Schemaless 的设计,并解释了开发它的原因。今天这篇文章我们将要讲的是 Schemaless 向通用事务性数据库 Docstore 的演化历程。
相同点:两者都是抽象概念,都将业务的各概念,关系等抽象化,并用图表示出来,将需求抽象为可视化的概念关系。 不同点:领域模型不需要考虑太多的实现细节,更注重的是表达实体以及其之间的关系,还引进了中介实体的概念而数据库逻辑模型则是对领域模型的进一步细化,需要给出每个字段的具体细节,并用于生成代码。
MySQL的管理维护工具非常多,除了系统自带的命令行管理工具之外,还有许多其他的图形化管理工具,这里我介绍几个经常使用的MySQL图形化管理工具,供大家参考。
来源 | blog.csdn.net/veloi/article/details/81386904
ChatGPT 在年初爆火,成为街头巷尾热议的话题。现在的 AI 应该算是目前最卷的赛道了,从卖账号、套壳客户端、 割韭菜教程、大厂争先发布自己的大模型…
参考cloud-eureka-server7001新建模块cloud-eureka-server7002。
今天一个开发同事找到我们,问能不能帮忙做一个存储过程的恢复,因为这是一套开发测试环境,所以我们给了开发足够的权限使用,每天会在后端做一次数据库备份工作。
数据仓库(数仓)与大数据区别,数据仓库(数仓)与数据库的区别,大数据与传统数据库的区别等等,这篇文章带你了解。
数据仓库分为离线数仓和实时数仓,但是企业在招聘时大多要求两者都会,进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。
MySQL监控是一个很大复杂的任务,不同的应用有着不同的需求。“监控”是大家滥用的术语之一,承载了几重意思。我们讲到的监控工具被分为非互动的和互动的两类。非互动监控常常就是一个自动化系统,它接收系统的测量值,如果有超出安全范围的,就通过发出警告提醒管理员。互动监控工具可以让你实时地观测服务器。 1、MySQL可视化工具,这些工具都可以免费使用。
MySQL Workbench是MySQL AB发布的可视化的数据库设计软件,它的前身是FabForce公司的DB Designer 4。MySQL Workbench是为数据库管理员、程序开发者和系统规划师而设计的统一的可视化工具。它提供了先进的数据建模,灵活的SQL编辑器和全面的管理工具。可在Windows、Linux和Mac上使用。
作者:拉金德拉·阿卡拉卡(Rajendra Akerkar)、普里蒂·斯里尼瓦斯·萨加(Priti Srinivas Sajja)
上篇博客我们聊了《JavaEE开发之SpringBoot工程的创建、运行与配置》,从上篇博客的内容我们不难看出SpringBoot的便捷。本篇博客我们继续在上篇博客的基础上来看一下SpringBoot是如何引入和使用MyBatis和Thymeleaf的。在之前的博客中我们提到过Hibernate,今天博客所引入的Mybatis所扮演的角色与Hibernate类似,都是一套ORM框架,主要负责持久化的,也是将数据库中的数据直接映射为Model的框架。 而Thymeleaf就是一个模板引擎了,与之前我们聊得PH
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DBeaver是一款免费开源的跨平台数据库管理工具,基于Java开发,支持目前几乎所有的主流数据库,包括MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、SQL Server、DB2、Sybase、Teradata、MongoDB等。它具有直观的用户界面,支持SQL编辑、数据查看、数据编辑、元数据管理、数据导出导入、连接管理等功能。
一款桌面版MySQL数据库管理和开发工具。Navicat使用图形化的用户界面,可以让用户使用和管理更为轻松,同时支持中文。 官网:https://www.navicat.com/
导读:在数据科学活动的不同阶段,有很多可用的支持工具和技术。本文介绍各种活动阶段使用的工具和技术,如数据获取、数据清洗、数据管理、建模、模拟和数据可视化。
MySQL是一个关系型数据库管理系统,使用SQL作为最常用的标准化语言来访问数据库。
使用具有专用软件的物理设备(如终端、传感器和扫描仪等)也可用于管理物理设备和系统之间的接口。随后,这些数据可以通过典型的编程语言(如Java、Visual Basic、C++、MatLab和Lisp)来进行部分管理。也可使用开源和专用的数据采集软件,如MIDAS(最大集成数据采集系统)。
简单通俗的说就是在建模工作中画好的表与表之间关系的数据图(ER图),通过该建模工具让它在数据库中生成最终的数据表
熟悉 Elastic Stack 的小伙伴对上面的图会感觉并不新鲜,对其中的技术栈也如数家珍,如下图一把梭走起:
1、 领域建模 a. 阅读 Asg_RH 文档,按用例构建领域模型。 按 Task2 要求,请使用工具 UMLet,截图格式务必是 png 并控制尺寸 说明:请不要受 PCMEF 层次结构影响。你需要识别实体(E)和 中介实体(M,也称状态实体) 在单页面应用(如 vue)中,E 一般与数据库构建有关, M 一般与 store 模式 有关 在 java web 应用中,E 一般与数据库构建有关, M 一般与 session 有关 b. 数据库建模(E-R 模型) 按 Task 3 要求,给出系统的 E
一、数据分析-入门篇 1.1《谁说菜鸟不会数据分析》 作者:张文霖, 刘夏璐, 狄松 简介:本书按照数据分析工作的完整流程来讲解。全书共8章,分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技
MySQL 是一个非常流行的小型关系型数据库管理系统,2008年1月16号被Sun公司收购。目前 MySQL 被广泛地应用在中小型 网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低,尤其是开放源码这一特点,许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了 MySQL 作为网站数据库。
4. 详细介绍下MapReduce的工作机制?我重点回答了切片原理和Shuffle机制
生产上有台mysql服务器每天以定时任务方式用mysqldump命令进行数据库逻辑备份,定时任务执行时间为23:30,备份时长5分钟左右,生成的备份文件命名方式为‘mysql-$(date +%Y-%m-%d).sql’,大小3G左右,备份文件保留3份,即执行完mysqldump命令后对大前天备份文件进行删除操作。
本篇博客,博主为大家带来关于数仓项目中纬度模型设计与分层架构的一个说明。
我们在数仓项目的时候往往是需要将它分层的,但是为什么分层你真正的了解过吗,那它分层的好处又是什么呢。好我们今天就针对这个话题进行讲解。如果你还不了解数仓中的模型可以去看这篇(数仓模型设计详细讲解),编写不易请给个一键三连。
0.10.x,0.12.x 和 iojs-1.5 版本的测试在 Travis CI 上运行。如果你想要的话,可以在本地运行测试:
7年大型数据中心一线运维工作经历,精通linux,参与过数据中心异地灾备建设、云平台、自动化运维等多个大型项目,热爱开源,zabbix爱好者。
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