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  • 文章首先介绍了数据流图是什么?它得用法及示例,包括注意事项等相关内容,希望对大家有所帮助。 本文来自博客园,由火龙果软件Anna编辑、推荐。 数据流图(DFD)是结构化分析方法使用的工具,它以图形的方式描绘数据...
  • 什么是原生(Native)图数据库

    千次阅读 2020-04-06 17:48:04
    原生(Native)数据库指的的方式存储、处理、查询和展现数据。原生数据库在关系遍历和路径搜索类查询应用中有着最佳的...因此,在遍历关系时,原生的Neo4j图数据库中只要找到起始节点、读取节点的邻接边就可...

    原生(Native)图数据库指的是以图的方式存储、处理、查询和展现数据。原生图数据库在关系遍历和路径搜索类查询应用中有着最佳的性能。Neo4j是原生图数据库的倡导者,也是当前最流行、最成熟的原生图数据库软件的开发者。
    在这里插入图片描述
    在Neo4j中,数据对象/实体被保存为节点,它们之间的关系则以链接地址的形式也保存在物理存储中。因此,在遍历关系时,原生的Neo4j图数据库中只要找到起始节点、读取节点的邻接边就可以访问该节点的邻居;而无需像关系数据库那样需要执行昂贵的连接JOIN操作,系统开销大大减少、执行效率极大提升。这一实现技术被称作“无需索引的邻接关系遍历”(Index Free Adjacency)。

    因此,我们常说在关系型数据库中,关系是“计算”出来的;而在Neo4j图数据库中,关系是“读”出来的。
    在这里插入图片描述
    与原生图数据库相对应的是“非原生”或者“多模式”图数据库。这些数据库支持图的表示和遍历,查询语言常采用Gremlin、或者类似SQL的语言;其底层物理存储则是键-值对,或者基于列的存储,或者关系存储。

    非原生图数据库由于受到底层存储模式的限制,在处理多层遍历(例如搜索某节点的3阶以上的邻居)时,其性能往往会受到影响。

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  • 数据库设计理论及应用...本文第三部分,介绍需求分析如何借助数据流图发现存储对象的方法。 1.引言不管对数据库设计还是对系统设计来说,需求分析都第一步。需求的目的就是搞清楚用户要做什么,如果需求做的仔

    数据库设计理论及应用(3)——需求分析及数据流图<?XML:NAMESPACE PREFIX = O />

    作者:最后一只恐龙 发表时间:<?XML:NAMESPACE PREFIX = ST1 />2007-6-26

     

    该系列计划包括5部分:完整性约束理论及应用、范式理论及应用、需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计。本文是第三部分,介绍需求分析中如何借助数据流图发现存储对象的方法。

     

    1.引言

    不管对数据库设计还是对系统设计来说,需求分析都是第一步。需求的目的就是搞清楚用户要做什么,如果需求做的仔细,可以在后面的设计和实现中少做很多无用功,其重要性是不言自明的。

    需求分析的方法在软件工程中都有说明,不管哪种方法,最重要的都是与用户的沟通和交流,引导用户正确的确认问题。做需求分析需要有点心理学的知识,这里我就不啰嗦了。

    本文的重点在于如何通过需求分析,找出需要存储的数据。

    2.工具选择

    对于与用户的交流来说,需求分析阶段比较直观的工具是UML中的用例图。其优点非常明显,就是用图形方式表示功能和角色,需求分析人员和用户都能非常容易的读懂并以此交流(当然我说的是草图设计,不是蓝图设计或基于程序的设计)。

    那么我们看一下UML是否能很好的支持数据库设计——这点要从UML设计过程分析。有了用例图,我们得到的是系统的功能需求,而且仔细的话,我们可以做的很好。那么下一步,一般是通过时序图(也有翻译成顺序图或序列图的)发现系统中的对象。这种图向用户简单说明也很容易理解和交流。发现了系统中的对象后,就可以进行类图的设计了。类图是系统中对象的抽象,一般可以与编码实现的类和对象对应起来。

    这是一个完美的设计过程,方便交流,还容易转换为编码。但是,我们从这个过程也可以看到,UML没有涉及数据库的设计过程。那么是不是可以把在时序图中发现的对象转换为数据库实体(表)呢?我们分析一下这些对象的特点,会发现这些对象对应的是我们设计的应用程序内存中保存的对象,而内存中的对象,有些可以简单的和数据库表对应,但大部分却是几个表的组合——对应的是数据库中的视图。

    对用户来说,表和视图是不必区分的,用户只关心看到的数据,这也是UML与用户容易交流的一个原因。但对于数据库设计人员来说,要使数据冗余尽量少,使编码时更新数据尽可能局限在局部范围内,就必须重新设计对象的存储方式,把表和视图区分开来。这一步的工作还包括视图如何分解为基本表的过程。这项工作没有什么方法值得信赖,只能依靠设计人员的经验和技巧了。这样得到的结果也很难让人信赖。

    通过以上分析,我们可以了解,UML支持系统设计是非常好的工具,但在数据库设计中,其支持明显不足。

    UML为什么难以支持数据库设计呢?主要原因在于UML是以功能为中心的,而不是以数据为中心的。这样我们需要找个以数据为中心的工具,这就是数据流图法。

    数据流图表达了数据和处理的过程,其绘制总是围绕数据如何加工以及如何流转的,因此,它可以非常好的支持数据库的设计。

    补充一点:有些教科书中把数据流图的绘制放到概念结构设计中,另一些则放到需求分析中。个人意见,数据库中存储的对象不是设计出来的,而是从用户那里获得的,所以我倾向于把数据流图归到需求分析过程中。不管哪种分法,在做需求时就需要做数据流图,以便把实体中的属性(字段)搞清楚。

    3.需求分析的方法和过程

    确定了工具后,就可以按照教科书上的方法和过程进行分析了。大家不要对教科书上呆板的叙述嗤之以鼻,那可是无数人经验和教训的总结,是有相当高的参考价值的。另一方面,也不要纸上谈兵,要用心去感受,思考这些方法如何使用。

    需求分析的方法一般有跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录等。一般需要根据具体情况选用一种或多种方法,这里我就不罗嗦了。

    需求分析的过程一般是:

    (1)       调查组织机构总体情况;

    (2)       熟悉业务活动;

    (3)       明确用户需求;

    (4)       确定系统边界。

    这里容易忽略的是第一个步骤,主要是因为这个步骤太简单,看上去似乎也可有可无。但在实际需求分析中,这个过程很重要,这点要从组织机构的作用说起。一个单位的部门,不是因为有几个人,然后把他们组织起来就形成的。而是因为业务原因,需要有一个部门专门负责某项工作,然后才组织人手形成的部门。因此在实际系统中,部门是完成某项工作的核心,一个部门一般对应一个角色。如果把组织机构搞清楚了,总体业务逻辑基本也就清楚了,这样做可以起到事半功倍的效果。

    其它几点的作用就不必说明了。

    数据流图可以用作明确用户需求和确定系统边界两个步骤中,帮助设计者了解数据如何流动,并发现需要存储的对象。

    4.数据流图图元

    我们使用Visio 2003作为绘图工具。因为我们使用数据流图仅做草图设计,因此选择“软件”中的“数据流图模型”模版进行绘制。

    数据流图语义比较简单,图元一共四个,图4.1Visio中的表示法。

    l         <?XML:NAMESPACE PREFIX = V />

    4.1 数据流图图元

    <?XML:NAMESPACE PREFIX = W />接口:用直角矩形表示。这里接口可以是与其它信息系统的接口,也可以是角色(人机接口)。

    l         进程:一般用椭圆表示,但Visio中用圆角矩形表示,可能是考虑椭圆中可以容纳的字比较少的原因。数据流图中的矩形一般表示一个功能模块或一个过程,对应一个或一组动作。

    l         数据存储:用右边开口的矩形表示,表示数据库中存储的对象。另外在数据流图中,如果一个存储过程在同一个图中出现多次(主要是防止画的线交叉),还经常在在矩形左侧向右一点加个竖直线表示,但Visio中没有做区别。

    l         数据流:用带箭头的直线表示,表示数据的流动方向。

    5.数据流图举例

    这是教科书上的一个例子(王珊,《数据库系统概论》),某厂管理信息系统包括三个模块:销售管理子系统、劳动人事管理子系统和物资子系统。其中销售子系统的基本需求是:

    (1)       处理顾客和销售员送来的订单。

    (2)       工厂是根据订货(订单)安排生产的。

    (3)       交出货物同时开出发票,并记入应收帐款。

    (4)       收到顾客付款后,根据发票存根和信贷情况进行应收帐款处理。

    这个需求太笼统了,我们逐步细化这个需求,并采用数据流图作为辅助分析手段。

    5.1 销售管理子系统第一层数据流图

    5.1 第一层数据流图

    该图的绘制依据以下需求(可以将下面的描述与图形对比以理解图形):

    (1)       不管是顾客还是销售员送来的订单,发起者都是顾客,销售员只是顾客的一个代理,因此系统都认为是顾客送来的订单。

    (2)       顾客送来订单后,订单数据进入1.0(送进订单)模块进行处理。这里编号为1.0是为了后续分析方便,如果这个模块还能细分处其它子功能,则编号为1.n

    (3)       主管部门在送进订单模块对订单进行核对,主要核对价格是否正确,以及顾客账目状况(是否拖欠了太多应收帐款),因此要参考产品描述信息和应收帐款信息。这里我们就发现了两个需要存储的对象。

    (4)       主管部门审核后,告知1.0模块(一般是点个按钮),不管批准与否,都要通知顾客。

    (5)       已批准订单送入2.0模块进行处理。

    (6)       2.0模块首先将订单信息保存,存入“订单记录本”。同时生成生产通知单,发送给生产部门以进行生产。

    (7)       生产部门的生产是一个封闭过程,该系统无法控制。生产完成后,开具发票。

    (8)       开发票时,一方面要调整应收帐款(财务术语,只要开了发票,就是应收帐款;付款后冲抵掉应收帐款);另一方面,生成包装通知单(包括发票、产品说明等、配件说明等)发送给顾客。

    (9)       顾客结算数据时,使用支付过账模块(4.0),调整应收帐款。

    (10)   另外系统需要提供一个应收帐款辅助模块,用于:为主管部门生成应收帐款报表;若实际业务往来中出现漏操作的情况,手工调整未付差额,并将财务变动通知顾客。

    图中两个“应收帐款”是同一个数据存储,画到一起数据线会出现大量交叉的情况,所以画了两个。

    下面我们看一下各个功能模块是否可以细分。

    5.2 接收订单

    这个对应第一层数据流图的1.0模块,对顾客来说,在第一层数据流图中名为“送进订单”,但对于我们的系统来说,称为“接收订单”更确切一些。

    这一步的过程是:主管部门拿着用户(或销售员)填写的订单,调出价格信息和该顾客账目信息进行核对,决定是否批准,然后将订单的某一联反馈给顾客(毕竟顾客没有操作这个系统的权限,只好手工处理了)。对已批准的订单,送入下一步进行处理(2.0)。

    (1)      

    5.2 接收订单

    顾客送进订单数据后,首先核对价格,这时要参考“产品描述”里面存储的价格信息。

    (2)       价格核对后,核对顾客账目状况,看一下该顾客是否拖欠了太多款项,这时要参考“应收帐款”信息。

    (3)       账目已核对的订单,将价格和账目的核对情况,发送给主管部门,由主管部门决定是否批准。

    (4)       不管是否批准,都要通知顾客。

    (5)       已批准订单送入2.0(处理订单)。

    5.3 处理订单

    已批准的订单进行登记,并分配工种(如车工、钳工、焊工、电工等),生成生产通知单发送给生产部门安排生产。同时生成待完成订货清单,供生产部门参考。

    生产完成后由生产部门将数据送入下一环节:开发票(3.0)。

    5.3 处理订单

    5.4 开发票

    5.4 开发票

    生产完成后,开具发票。开发票后合同额即记入应收帐款,同时将发票信息存入发票主清单,并由系统生成包装通知单信息提供给顾客。

    开发票后将发票分配一个发票号(当然现在的发票都是全国统一编号,每张发票事先都已经编好号了,呵呵),并记人发票记录本。

    5.5 支付过账

    顾客结算时有两种方式:支付货款或信贷。

    支付货款后,系统记入贷方余额,具体操作是调整应收帐款信息。如果信贷,需要根据有个审批环节,如果批准,则记入借方余额,操作也是调整应收帐款(似乎这个地方不用调整,因为开发票时已经调整了)。

    5.6 提供应收帐款

    这步不能进一步细化,已经完成。

     

    5.7 小结

    通过以上数据流图,我们明确了用户需求,并发现了几个要存储的对象。在下一节,我们考虑如何用发现的这些数据存储构造E-R图。

    展开全文
  • 1.数据库 按照早期的数据库理论,比较流行的数据库模型有三种,分别为层次式...用户通过查询来检索数据库中数据,而查询一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型,而一个关系

    1.数据库

    按照早期的数据库理论,比较流行的数据库模型有三种,分别为层次式数据库、网状数据库和关系型数据库。而在当今的互联网中,最常见的数据库模型主要是两种,即SQL关系型数据库和NoSQL非关系型数据库。

    2.什么是关系型数据库

    关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行和列的形式存储数据,以便于用户理解,关系型数据库这一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库。用户通过查询来检索数据库中的数据,而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组。

    3.常用名词介绍

    3.1. 数据库(Database,简称DB)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库;

    3.2. 数据库管理系统(Database Managerment System,简称DBMS):管理数据库的软件;

    3.3. SQL可分为:

    • 3.3.1 数据定义语言(DDL):Data Defintion Language;
        数据定义语言(DDL):Data Defintion Language
        · 用于建立、修改、删除数据对象;
    
        · 包括:
        - CREATE:创建表或其他对象结构;
        - ALTER:修改表或其他对象的结构;
        - DROP:删除表或其他对象结构;
        - TRUNCATE:删除表数据,保留表结构;
    
    • 3.3.3 事务控制语言(TCL): Transaction Control Language;
        数据操作语言(DML):Data Manipulation Language
        · 用于改变数据表中的数据;
        · 和事务相关,执行完成后需要经过事务控制语句提交后才真正的将改变应  用到数据库中;
    
        · 包括:    
         - INSERT:将数据插入到数据库中;
         - UPDATE:更新数据表中已存在的数据;
         - DELETE:删除数据表中的数据;
    
    • 3.3.4 数据查询语句(DQL): Data Query Language;
        数据查询语句(DQL): Data Query Language
        · 用来查询所需要的数据;
        · SELECT语句;
    
    • 3.3.5 数据控制语言(DCL):Data Control Language;
        数据控制语言(DCL):Data Control Language
        · 用于执行权限的授予和回收操作;
    
        · 包括:
          - GRANT:授予,用于给用户或角色授予权限;
          - REVOKE:用于回收用户或角色已有的权限;
          - CREATE USER:创建用户;
    
    • 3.3.6 数据操作语言(DML):Data Manipulation Language;

    • 3.3.7 事务控制语言(TCL): Transaction Control Language;

        事务控制语言(TCL): Transaction Control Language
        · 用来维护数据一致性的语句
    
        · 包括:
          - COMMIT:提交,确认已经进行的数据改变;
          - ROLLBACK:回滚,取消已经进行的数据改变;
          - SAVEPOINT:保存点,使当前事务可以回退到指定的保存点,便于取消   部分改变;
    

    3.4 ACID事务

    • 3.4.1 原子性(Atomicity)
      事务必须是一个自动工作的单元,要么全部执行,要么全部不执行。
    • 3.4.2 一致性(Consistent)
      事务结束的时候,所有的内部数据都是正确的。
    • 3.4.3 隔离性(Isolation)
      并发多个事务时,各个事务不干涉内部数据,处理的都是另外一个事务处理之前或之后的数据。
    • 3.4.4 持久性(Durability)
      事务提交之后,数据是永久性的,不可再回滚。

    4.主流关系型数据库

    先来一下排名,此排名截至到2020年10月
    在这里插入图片描述

    如果需要关注实时排名可以关注:https://db-engines.com/en/ranking

    4.1 Oracle 数据库

    4.1.1 介绍

    1. Oracle是著名的Oracle(甲骨文)公司的数据库产品;
    2. Oracle是世界上第一个商品化的关系型数据库管理系统;
    3. Oracle采用标准SQL(结构化查询语句),支持多种数据类型,提供面向对象的数据支持,具有第四代语言开发工具;支持UNIX、WINDOWS、OS/2等多种平台;

    4.Oracle19c和20c的新特性:https://www.modb.pro/doc/1291?leiZH

    4.1.2 优点

    1. Oracle 能在所有主流平台上运行(包括 windows)完全支持所有工业标准采用完全开放策略使客户选择适合解决方案对开发商全力支持。
    2. Oracle 并行服务器通过使组结点共享同簇工作来扩展windownt能力提供高用性和高伸缩性簇解决方案windowsNT能满足需要用户把数据库移UNIXOracle并行服务器对各种UNIX平台集群机制都有着相当高集成度。
    3. 获得最高认证级别的ISO标准认证。
    4. Oracle 性能高 保持开放平台下TPC-D和TPC-C世界记录。
    5. Oracle 多层次网络计算支持多种工业标准用ODBC、JDBC、OCI等网络客户连接。
    6. Oracle 长时间开发经验完全向下兼容得广泛应用地风险低。

    4.1.3 缺点

    1. 对硬件的要求很高。
    2. 价格比较昂贵。
    3. 管理维护麻烦一些。
    4. 操作比较复杂,需要技术含量较高。


    4.2 MySQL数据库概述

    4.2.1 介绍

    1. MySQL是开放源码的小型关系型数据库管理系统,广泛应用在中小型网站中;
    2. 总体拥有成本低,规模较Oracle和DB2小
    3. 2008年1月16日,Sun收购了MySQL;2009年4月20日,SUN被Oracle公司收购了,所以现在MySQL是属于Oracle的;

    4.2.2 优点

    1. 体积小、速度快、总体拥有成本低,开源,提供的接口支持多种语言连接操作。
    2. 支持多种操作系统。
    3. MySQL 的核心程序采用完全的多线程编程。线程是轻量级的进程,它可以灵活地为用户提供服务,而不过多的系统资源。用多线程和C语言实现的MySQL 能很容易充分利用CPU。
    4. MySQL 有一个非常灵活而且安全的权限和口令系统。当客户与MySQL 服务器连接时,他们之间所有的口令传送被加密,而且MySQL 支持主机认证。
    5. MySQL 能够提供很多不同的使用者界面,包括命令行客户端操作,网页浏览器,以及各式各样的程序语言界面,例如 C++,Perl,Java,PHP,以及Python。你可以使用事先包装好的客户端,或者干脆自己写一个合适的应用程序。MySQL可用于 Unix,Windows,以及OS/2等平台,因此它可以用在个人电脑或者是服务器上。

    4.2.3 缺点

    1. 不支持热备份。
    2. MySQL不支持自定义数据类型
    3. MySQL最大的缺点是其安全系统,主要是复杂而非标准,另外只有到调用mysqladmin来重读用户权限时才发生改变。
    4. MySQL对存储过程和触发器支持不够良好。
    5. 尽管 MySQL 理论上仍是开源产品,也有人抱怨它诞生之后更新缓慢。然而,应该注意到有一些基于 MySQL 并完整集成的数据库(如 MariaDB),在标准的 MySQL 基础上带来了额外价值。
    6. MySQL对XML支持不够良好

    4.2.3 何时使用 ?

    1. 分布式操作:
      当你需要的比SQLite可以提供的更多时,把MySQL包括进你的部署栈,就像任何一个独立的数据库服务器,会带来大量的操作自由和一些先进的功能。
    2. 高安全性:
      MySQL的安全功能,用一种简单的方式为数据访问(和使用)提供了可靠的保护。
    3. Web网站 和 Web应用:
      绝大多数的网站(和Web应用程序)可以忽视约束性地简单工作在MySQL上。这种灵活的和可扩展的工具是易于使用和易于管理的——这被证明非常有助于长期运行。
    4. 定制解决方案:

    如果你工作在一个高度量身定制的解决方案上,MySQL能够很容易地尾随和执行你的规则,这要感谢其丰富的配置设置和操作模式。



    4.3 SQL Server数据库概述

    4.3.1 介绍

    1. MicrosoftSQL Server是微软的产品,运行在Windows NT服务器上;
      优点

    4.3.2 优点

    1. 易用性、适合分布式组织的可伸缩性、用于决策支持的数据仓库功能、与许多其他服务器软件紧密关联的集成性、良好的性价比等;
    2. 为数据管理与分析带来了灵活性,允许单位在快速变化的环境中从容响应,从而获得竞争优势。从数据管理和分析角度看,将原始数据转化为商业智能和充分利用Web带来的机会非常重要。作为一个完备的数据库和数据分析包,SQLServer为快速开发新一代企业级商业应用程序、为企业赢得核心竞争优势打开了胜利之门。 作为重要的基准测试可伸缩性和速度奖的记录保持者,SQLServer是一个具备完全Web支持的数据库产品,提供了对可扩展标记语言 (XML)的核心支持以及在Internet上和防火墙外进行查询的能力;

    4.3.3 缺点

    1. SQL Server 只能windows上运行,没有丝毫开放性操作系统,系统稳定对数据库十分重要,WindowsX系列产品偏重于桌面应用,NT server只适合小型企业,而且windows平台可靠性、安全性和伸缩性非常有限。
    2. SQL server 并行实施和共存模型并成熟难处理日益增多用户数和数据卷伸缩性有限;
    3. 没有获得任何安全证书。
    4. SQL Server 多用户时性能佳。


    4.4 PostgreSql数据库

    4.3.1 介绍

    PostgreSQL是一个自由的对象-关系数据库服务器(数据库管理系统),支持大部分 SQL标准并且提供了许多其他现代特性:复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性、MVCC。同样,PostgreSQL 可以用许多方法扩展,比如, 通过增加新的数据类型、函数、操作符、聚集函数、索引。免费使用、修改、和分发 PostgreSQL。

    4.4.2 优点

    1. PostgreSQL 是一个开源的,免费的,同时非常强大的关系型数据管理系统。
    2. PostgreSQL 背后有热忱而经验丰富的社区,可以通过知识库和问答网站获取支持,全天候免费。
    3. 即使其本身功能十分强大,PostgreSQL 仍附带有许多强大的开源第三方工具来辅助系统的设计、管理和使用。
    4. 可以用预先存储的流程来程序性扩展 PostgreSQL ,一个高级的关系型数据库理应如此。
    5. PostgreSQL 不只是一个关系型数据库,还是一个面向对象数据库——支持嵌套,及一些其他功能。

    4.4.3 缺点

    1. 对于简单而繁重的读取操作, 超过了 PostgreSQL 的杀伤力,可能会出现比同行(如MySQL)更低的性能。
    2. 按给出的该工具的性质,从普及度来说它还缺乏足够后台支撑,尽管有大量的部署——这可能会影响能够获得支持的容易程度。


    4.5 Access DB

    4.5.1 介绍

    1. Microsoft Access只是Microsoft整体数据管理产品战略的一部分。它基于Access Jet数据库引擎以自己的格式存储数据。像关系数据库一样,Microsoft Access也允许链接相关信息。

    4.4.2 优点

    1. Access数据库是Windows平台上最为兼容的文件型数据库

    4.4.3 缺点

    1. Access数据库存在文件上限2G大小的问题,单文件无法超过2G大小,如果一个表的内容超过2G便是灾难
    2. 独占数据库,无法多连接操作
    3. 没有事务的概念


    4.6 Sqlite数据库

    4.6.1 介绍

    SQLite,是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统,它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。它的设计目标是嵌入式的,而且已经在很多嵌入式产品中使用了它,它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了。它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统,同时能够跟很多程序语言相结合,比如 Tcl、C#、PHP、Java等,还有ODBC接口,同样比起Mysql、PostgreSQL这两款开源的世界著名数据库管理系统来讲,它的处理速度比他们都快。SQLite第一个Alpha版本诞生于2000年5月。 至2019年已经有19个年头,SQLite也迎来了一个版本 SQLite 3已经发布。

    4.6.2 优点

    1. 轻量级:SQLite是轻量级的,没有客户端和服务器端之分,并且是跨平台的关系型数据库。SQLite是一个单文件的,可以copy出来在其他地方用。
    2. 绿色版:SQLite的另外一个特点是绿色:它的核心引擎本身不依赖第三方的软件,使用它也不需要“安装”。所以在部署的时候能够省去不少麻烦。
    3. 单一文件:所谓的“单一文件”,就是数据库中所有的信息(比如表、视图、触发器、等)都包含在一个文件内。这个文件可以copy到其它目录或其它机器上,也照用不误。
    4. 跨平台/可移植性:如果光支持主流操作系统,那就没啥好吹嘘的了。除了主流操作系统,SQLite还支持了很多冷门的操作系统。我个人比较感兴趣的是它对很多嵌入式系统(比如Android、WindowsMobile、Symbin、Palm、VxWorks等)的支持。
    5. 内存数据库(in-memory database):这年头,内存越来越便宜,很多普通PC都开始以GB为单位来衡量内存(服务器就更甭提了)。这时候,SQLite的内存数据库特性就越发显得好用。

    4.6.2 缺点

    1. 并发访问的锁机制:SQLite在并发(包括多进程和多线程)读写方面的性能一直不太理想。数据库可能会被写操作独占,从而导致其它读写操作阻塞或出错。
    2. SQL标准支持不全:在它的官方网站上,具体列举了不支持哪些SQL92标准。我个人感觉比较不爽的是不支持外键约束。
    3. 网络文件系统(以下简称NFS):有时候需要访问其它机器上的SQLite数据库文件,就会把数据库文件放置到网络共享目录上。这时候你就要小心了。当SQLite文件放置于NFS时,在并发读写的情况下可能会出问题(比如数据损坏)。原因据说是由于某些NFS的文件锁实现上有Bug。
    4. 授权协议(License):SQLite使用的是PublicDomain协议,这是最爽一种,可以放心大胆地用。
    5. 用户的普及程度:最近这几年,使用SQLite的人越来越多(从Google Trends可以反应出来)。包括一些大公司也开始把它整合到产品中(比如Google的Gears、Apple的Safari、Adobe的AIR)。这说明它的健壮性、稳定性等方面不会有太大问题。
      6.开发的活跃程度:如果到SQLite的Change Log上大致了解一下,可以看出最近5年基本上每1-2个月都会有更新。说明开发的活跃度还是非常高的。

    5.关系型数据库能干什么

    从数据结构上来看关系型数据库就是列表、集合。
    如:所有人的基本信息[UserInfo]

    id name age sex
    1 张三 16
    2 李四 17
    3 王五 18
    4 赵六 19

    通过以上的简单的结构固化的存储在关系型数据库中,当需要使用时使用,如需要查询年龄在17岁以上人的信息时.

    select * from UserInfo where age>17

    查询结果为:

    id name age sex
    3 王五 18
    4 赵六 19

    基于以上的基本功能逐步演变有:

    • 联表查询
    • 视图
    • 事务
    • 日志
    • 备份与恢复
    • 迁移
      等等

    6 关系数据库在某些方向上存在的乏力与瓶颈

    1. 传统的关系数据库具有不错的性能,高稳定型,久经历史考验,而且使用简单,功能强大,同时也积累了大量的成功案例。在互联网领域,MySQL成为了绝对靠前的王者,毫不夸张的说,MySQL为互联网的发展做出了卓越的贡献。
    2. 在90年代,一个网站的访问量一般都不大,用单个数据库完全可以轻松应付。在那个时候,更多的都是静态网页,动态交互类型的网站不多。
    3. 到了最近10年,网站开始快速发展。火爆的论坛、博客、sns、微博逐渐引领web领域的潮流。在初期,论坛的流量其实也不大,如果你接触网络比较早,你可能还记得那个时候还有文本型存储的论坛程序,可以想象一般的论坛的流量有多大。

    这个时候就出现如下几个方面的数据库开始在各自的业务场景下搔首弄姿

    6.1 HBase

    HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
    Hbase是一种NoSQL数据库,这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。Hbase是一种分布式存储的数据库,技术上来讲,它更像是分布式存储而不是分布式数据库,它缺少很多RDBMS系统的特性,比如列类型,辅助索引,触发器,和高级查询语言等待。那Hbase有什么特性呢?如下:

    6.1.1 特性

    1. 强读写一致,但是不是“最终一致性”的数据存储,这使得它非常适合高速的计算聚合
    2. 自动分片,通过Region分散在集群中,当行数增长的时候,Region也会自动的切分和再分配
      自动的故障转移
      Hadoop/HDFS集成,和HDFS开箱即用,不用太麻烦的衔接
      丰富的“简洁,高效”API,Thrift/REST API,Java API
      块缓存,布隆过滤器,可以高效的列查询优化
      操作管理,Hbase提供了内置的web界面来操作,还可以监控JMX指标
      什么时候用Hbase?

    6.1.2 Hbase不适合解决所有的问题:

    首先数据库量要足够多,如果有十亿及百亿行数据,那么Hbase是一个很好的选项,如果只有几百万行甚至不到的数据量,RDBMS是一个很好的选择。因为数据量小的话,真正能工作的机器量少,剩余的机器都处于空闲的状态
    其次,如果你不需要辅助索引,静态类型的列,事务等特性,一个已经用RDBMS的系统想要切换到Hbase,则需要重新设计系统。
    最后,保证硬件资源足够,每个HDFS集群在少于5个节点的时候,都不能表现的很好。因为HDFS默认的复制数量是3,再加上一个NameNode。
    Hbase在单机环境也能运行,但是请在开发环境的时候使用。

    6.1.3 优势

    1. 存储容量大,一个表可以容纳上亿行,上百万列;
    2. 可通过版本进行检索,能搜到所需的历史版本数据;
    3. 负载高时,可通过简单的添加机器来实现水平切分扩展,跟Hadoop的无缝集成保障了其数据可靠性(HDFS)和海量数据分析的高性能(MapReduce);
    4. 在第3点的基础上可有效避免单点故障的发生。

    6.1.4 缺点

    1. 基于Java语言实现及Hadoop架构意味着其API更适用于Java项目;
    2. node开发环境下所需依赖项较多、配置麻烦(或不知如何配置,如持久化配置),缺乏文档;
    3. 占用内存很大,且鉴于建立在为批量分析而优化的HDFS上,导致读取性能不高;
    4. API相比其它 NoSql 的相对笨拙。

    6.1.5 适用场景

    1. bigtable类型的数据存储;
    2. 对数据有版本查询需求;
    3. 应对超大数据量要求扩展简单的需求。

    6.2 Redis

    Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。

    6.2.1. 特点

    1. 数据格式

    Redis 通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Hash/Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)五种类型,操作非常方便。比如,如果你在做好友系统,查看自己的好友关系,如果采用其他的key-value系统,则必须把对应的好友拼接成字符串,然后在提取好友时,再把value进行解析,而redis则相对简单,直接支持list的存储(采用双向链表或者压缩链表的存储方式)。

    ⑴ String
    string 是 Redis 最基本的类型,你可以理解成与 Memcached 一模一样的类型,一个key对应一个value。
    string 类型是二进制安全的。意思是 Redis 的 string 可以包含任何数据。比如 jpg 图片或者序列化的对象 。
    string 类型是 Redis 最基本的数据类型,一个键最大能存储512MB。
    ⑵ Hash
    Redis hash 是一个键值对集合。
    Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,hash 特别适合用于存储对象。
    ⑶ List
    Redis 列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。你可以添加一个元素导列表的头部(左边)或者尾部(右边)。
    ⑷ Sets
    Redis的Set是string类型的无序集合。 集合是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是O(1)。
    ⑸ sorted sets/zset
    Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。 不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

    1. 性能
      Redis数据库完全在内存中,因此处理速度非常快,每秒能执行约11万集合,每秒约81000+条记录(测试数据的可参考这篇《Redis千万级的数据量的性能测试》)。
      Redis的数据能确保一致性——所有Redis操作是原子性(Atomicity,意味着操作的不可再分,要么执行要么不执行)的,这保证了如果两个客户端同时访问的Redis服务器将获得更新后的值。

    2. 持久化
      通过定时快照(snapshot)和基于语句的追加(AppendOnlyFile,aof)两种方式,redis可以支持数据持久化——将内存中的数据存储到磁盘上,方便在宕机等突发情况下快速恢复。

    3. CAP类别
      属于CP类型(了解更多)。

    4. Node下的使用
      node 下可使用 node_redis 来实现 redis 客户端操作:

    6.2.3. 优势

    1. 非常丰富的数据结构;
    2. Redis提供了事务的功能,可以保证一串 命令的原子性,中间不会被任何操作打断;
    3. 数据存在内存中,读写非常的高速,可以达到10w/s的频率。

    6.2.3. 缺点

    1. Redis3.0后才出来官方的集群方案,但仍存在一些架构上的问题(出处);
    2. 持久化功能体验不佳——通过快照方法实现的话,需要每隔一段时间将整个数据库的数据写到磁盘上,代价非常高;而aof方法只追踪变化的数据,类似于mysql的binlog方法,但追加log可能过大,同时所有操作均要重新执行一遍,恢复速度慢;
    3. 由于是内存数据库,所以,单台机器,存储的数据量,跟机器本身的内存大小。虽然redis本身有key过期策略,但是还是需要提前预估和节约内存。如果内存增长过快,需要定期删除数据。

    6.2.4. 适用场景

    适用于数据变化快且数据库大小可遇见(适合内存容量)的应用程序。更具体的可参照这篇《Redis 的 5 个常见使用场景》译文。

    在这篇文章中,我们将阐述 Redis 最常用的使用场景,以及那些影响我们选择的不同特性。
    
    1、会话缓存(Session Cache)
    最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?
    幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。
    
    2、全页缓存(FPC)
    除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。
    再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为 全页缓存后端。
    此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件   wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
    
    3、队列
    Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。
    如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从 这里去查看。
    
    4、排行榜/计数器
    Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:
    当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:
    ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
    Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在 这里看到。
    
    5、发布/订阅
    最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。
    
    Redis提供的所有特性中,我感觉这个是喜欢的人最少的一个,虽然它为用户提供如果此多功能。
    

    6.3 MongoDB

    MongoDB 是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,开发语言是C++。它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。

    6.3.1. 特点

    1. 数据格式
      在 MongoDB 中,文档是对数据的抽象,它的表现形式就是我们常说的 BSON(Binary JSON )。
      BSON 是一个轻量级的二进制数据格式。MongoDB 能够使用 BSON,并将 BSON 作为数据的存储存放在磁盘中。
      BSON 是为效率而设计的,它只需要使用很少的空间,同时其编码和解码都是非常快速的。即使在最坏的情况下,BSON格式也比JSON格式再最好的情况下存储效率高。

    6.3.2. 优势

    1. 强大的自动化 shading 功能(更多戳这里);
    2. 全索引支持,查询非常高效;
    3. 面向文档(BSON)存储,数据模式简单而强大。
    4. 支持动态查询,查询指令也使用JSON形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。
    5. 支持 javascript 表达式查询,可在服务器端执行任意的 javascript函数。

    6.3.3. 缺点

    1. 单个文档大小限制为16M,32位系统上,不支持大于2.5G的数据;
    2. 对内存要求比较大,至少要保证热数据(索引,数据及系统其它开销)都能装进内存;
    3. 非事务机制,无法保证事件的原子性。

    6.3.4. 适用场景

    1. 适用于实时的插入、更新与查询的需求,并具备应用程序实时数据存储所需的复制及高度伸缩性;
    2. 非常适合文档化格式的存储及查询;
    3. 高伸缩性的场景:MongoDB 非常适合由数十或者数百台服务器组成的数据库。
    4. 对性能的关注超过对功能的要求。

    6.4 Neo4j

    1. 在高速发展的互联网应用中,业务需求的频繁变更和数据的快速增长都要求数据库必须具有很强的适应能力。Neo4j图数据库正是一个能够适应这种业务需求不断变化和大规模数据增长而产生的数据库,它不但具有很强的适应能力,而且能够自始至终保持高效的查询性能。
    2. 现实世界中的一切事物都处在联系之中,如人际关系、电脑网络、地理数据、分子结构模型等,无一不处在纷繁复杂的联系之中。这种联系形成了一种互相关联的数据,联系才是数据的本质所在。传统的关系型数据库并不能很好地表现数据的联系,而一些NoSQL(Not Only SQL,非关系型数据库)数据库又不能表现数据之间的联系。同样是NoSQL的Neo4j图数据库是以图的结构形式来存储数据的,它所存储的就是联系的数据,是关联数据本身。
    3. 关联数据中的联系本来就很复杂,若要在关系型数据库中使用结构化形式来表现这种联系,则一般不能直接表示,处理起来既烦琐又费事,并且随着数据的不断增长,其访问性能将日趋下降。无数的开发人员和数据库管理人员都或多或少地使用过关系型数据库,在其应用的规模化进展过程中,对于数据库的性能优化往往捉襟见肘、陷入窘境。Neo4j没有模式结构的定义,也不需要这些定义,它使用非结构化的方式来存储关联数据,所以能够直接表现数据的关联特性。
    4. Neo4j不管是与关系型数据库相比,还是与其他NoSQL数据库相比,都具有很多前所未有的优势,这可以从以下几个方面来分析,主要表现为查询的高性能、设计的灵活性和开发的敏捷性等。

    6.3.2. 优点:

    数据的插入,查询操作很直观,不用再像之前要考虑各个表之间的关系。
    提供的图搜索和图遍历方法很方便,速度也是比较快的。

    6.3.2. 缺点:

    最不能让人忍受的就是极慢的插入速度。可能是因为创建节点和边的时候需要保存一些额外信息(为了查询服务)。不知道是不是我代码的问题,插入10000个节点,10000条边花了将近10分钟…
    超大节点。当有一个节点的边非常多时(常见于大V),有关这个节点的操作的速度将大大下降。这个问题很早就有了,官方也说过会处理,然而现在仍然不能让人满意。
    提高数据库速度的常用方法就是多分配内存,然而看了官方操作手册,貌似无法直接设置数据库内存占用量,而是需要计算后为其”预留“内存…

    1. 适用场景
      鉴于其明显的优缺点,Neo4j适合存储”修改较少,查询较多,没有超大节点“的图数据。

    另外,针对Neo4j的缺点,有一款使用混合索引的数据库Arangodb也许是一个不错的考虑对象。根据其官网的说明,Arangodb不仅具有一般图形数据库的优点,而且在各种操作的速度上领先于Neo4j。

    https://www.arangodb.com/2016/04/index-free-adjacency-hybrid-indexes-graph-databases/

    ,10000条边花了将近10分钟…
    超大节点。当有一个节点的边非常多时(常见于大V),有关这个节点的操作的速度将大大下降。这个问题很早就有了,官方也说过会处理,然而现在仍然不能让人满意。
    提高数据库速度的常用方法就是多分配内存,然而看了官方操作手册,貌似无法直接设置数据库内存占用量,而是需要计算后为其”预留“内存…

    1. 适用场景
      鉴于其明显的优缺点,Neo4j适合存储”修改较少,查询较多,没有超大节点“的图数据。

    另外,针对Neo4j的缺点,有一款使用混合索引的数据库Arangodb也许是一个不错的考虑对象。根据其官网的说明,Arangodb不仅具有一般图形数据库的优点,而且在各种操作的速度上领先于Neo4j。

    https://www.arangodb.com/2016/04/index-free-adjacency-hybrid-indexes-graph-databases/

    https://www.arangodb.com/2015/10/benchmark-postgresql-mongodb-arangodb/

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  • 访问数据库中数据取决于数据库实现的数据模型。数据模型会影响客户端通过API对数据的操作。不同的数据模型可能会提供或多或少的功能。一般而言,数据模型不会直接提供过多的功能,许多功能必须由客户端自行实现。 ...
    什么是数据模型?

    访问数据库中的数据取决于数据库实现的数据模型。数据模型会影响客户端通过API对数据的操作。不同的数据模型可能会提供或多或少的功能。一般而言,数据模型不会直接提供过多的功能,许多功能必须由客户端自行实现。

    数据模型决定了客户端如何对数据进行编码存储。应用程序需要某种域模型与存储技术支持的特性进行映射。

    迄今为止,主导的数据模型仍然是关系模型。在这里,我们主要想为大家介绍一下非关系模型,作为对比,本文也会简要介绍一下关系模型。

    关系模型

    关系模型使用记录(由元组组成)进行存储,记录存储在表中,表由架构界定。表中的每个列都有名称和类型,表中的所有记录都要符合表的定义。SQL是专门的查询语言,提供相应的语法查找符合条件的记录,如表联接(Join)。表联接可以基于表之间的关系在多表之间查询记录。

    表中的记录可以被创建和删除,记录中的字段也可以单独更新。

    关系模型数据库通常提供事务处理机制,这为涉及多条记录的自动化处理提供了解决方案。

    对不同的编程语言而言,表可以被看成数组、记录列表或者结构。表可以使用B树和哈希表进行索引,以应对高性能访问。

    键值存储

    键值存储提供了基于键对值的访问方式。

    键值对可以被创建或删除,与键相关联的值可以被更新。

    键值存储一般不提供事务处理机制。

    对不同的编程语言而言,键值存储类似于哈希表。对此,不同的编程语言有不同的名字(如,Java称之为“HashMap”,Perl称之为“hash”,Python称之为“dict”,PHP称之为“associative array”),C++则称之为“boost::unordered_map<...>”。

    键值存储支持键上自有的隐式索引。

    键值存储看起来好像不太有用,但却可以在“值”上存储大量信息。“值”可以是一个XML文档,一个JSON对象,或者其它任何序列化形式。

    重要的是,键值存储引擎并不在意“值”的内部结构,它依赖客户端对“值”进行解释和管理。

    文档存储

    文档存储支持对结构化数据的访问,不同于关系模型的是,文档存储没有强制的架构。

    事实上,文档存储以封包键值对的方式进行存储。在这种情况下,应用对要检索的封包采取一些约定,或者利用存储引擎的能力将不同的文档划分成不同的集合,以管理数据。

    与关系模型不同的是,文档存储模型支持嵌套结构。例如,文档存储模型支持XML和JSON文档,字段的“值”又可以嵌套存储其它文档。文档存储模型也支持数组和列值键。

    与键值存储不同的是,文档存储关心文档的内部结构。这使得存储引擎可以直接支持二级索引,从而允许对任意字段进行高效查询。支持文档嵌套存储的能力,使得查询语言具有搜索嵌套对象的能力,XQuery就是一个例子。MongoDB通过支持在查询中指定JSON字段路径实现类似的功能。

    列式存储

    如果翻转数据,列式存储与关系存储将会非常相似。与关系模型存储记录不同,列式存储以流的方式在列中存储所有的数据。对于任何记录,索引都可以快速地获取列上的数据。

    Map-reduce的实现Hadoop的流数据处理效率非常高,列式存储的优点体现的淋漓极致。因此,HBase和Hypertable通常作为非关系型数据仓库,为Map-reduce进行数据分析提供支持。

    关系类型的列标对数据分析效果不好,因此,用户经常将更复杂的数据存储在列式数据库中。这直接体现在Cassandra中,它引入的“column family”可以被认为是一个“super-column”。

    列式存储支持行检索,但这需要从每个列获取匹配的列值,并重新组成行。

    图形数据库

    图形数据库存储顶点和边的信息,有的支持添加注释。

    图形数据库可用于对事物建模,如社交图谱、真实世界的各种对象。IMDB(Internet Movie Database)站点的内容就组成了一幅复杂的图像,演员与电影彼此交织在一起。

    图形数据库的查询语言一般用于查找图形中断点的路径,或端点之间路径的属性。Neo4j是一个典型的图形数据库。

    选择哪一种数据模型?

    数据模型有着各自的优缺点,它们适用于不同的领域。不管是选择关系模型,还是非关系模型,都要根据实际应用的场景做出选择。也许你会发现单一的数据模型不能满足你的解决方案,许多大型应用可能需要集成多种数据模型。(原文地址:https://www.bookofbrilliantthings.com/book/rts/data-models 张志平/编译)
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