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  • 知识图谱中的实体及关系定义二>

    千次阅读 2020-08-09 18:06:05
    在前文中我们将知识图谱中实体和关系的定义分为自顶向下和自底向上两种策略,在本文中我们继续深入研究知识图谱中的实体和关系定义相关内容。 1.实体种类 实体的定义通常根据领域词典、词表来进行规范,之后根据目标...

    0.引言

    在前文中我们将知识图谱中实体和关系的定义分为自顶向下和自底向上两种策略,在本文中我们继续深入研究知识图谱中的实体和关系定义相关内容。

    1.实体种类

    实体的定义通常根据领域词典、词表来进行规范,之后根据目标需求进行自定义。

    例如,对于中文地理领域实体,以《中国大百科全书–中国地理》和《百度百科》地理词条信息为数据源,参照英文标准数据集 SemEval-2010 Task-8 的数据格式,人工构建了适用于地理实体抽取语料库。

    在金融实体中,对《高盛金融词汇英汉详解词典》和《英汉路透金融词典》中 8675个术语的整理和总结作如下定义:在这里插入图片描述
    一些常见的数据集包含学术中通用的实体以及关系,在实际研究中可以借鉴,再根据需求进行自定义。CoNLL 2003:共包含人名、组织、地名、时间和数量五类实体。

    2.实体关系的种类

    根据 MUC7 会议提出的定义,实体关系可分为“分类关系”(Taxonomy) 和“非分类关系”(Non-Taxonomy)两大类。在这里插入图片描述
    例如,对于给定的文本:在这里插入图片描述
    从图 2.1 展示的文本中,我们可以提取出表征上下位关系的语句:“衡阳 盆地属于中国江南地区具有地域特点的红层盆地。”,其中“衡阳盆地”和“红 层盆地”两地理概念间的上下位关系描述,如图 2- 2 所示。在这里插入图片描述
    同理,我们可以从描述“龙门山”的地理文本中,提取出表征同义关系的 语句,地理概念词“龙门山”的描述信息,如图 2- 3 所示。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    通常而言,实体关系都属于以上几类的范畴,在实际的应用中大多根据实际需求进行自定义。

    例如,医疗大数据技术实体与实体关系有如下定义:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述其中关系定义为:Forward(促进)、Restraint(抑制)[以上两种等同于因果关系]、Contain(包含)[上下位关系]、Similar(相似)[同义]

    3.结语

    实体关系的定义中通用领域较为成熟,但是怎样定制目标实体、关系是需要不断突破的,我们在实践中需要多总结。实体和关系的定义一般要求不重、不漏,在定义中借助领域词典、词表和领域专家的建议是比较合适的。

    引用

    [1]梁晨. 金融领域术语识别的研究[D].大连理工大学,2017.
    [2]王娜. 基于迁移学习的基础教育地理领域概念关系抽取[D].武汉理工大学,2017.
    [3]鄂海红,张文静,肖思琪,程瑞,胡莺夕,周筱松,牛佩晴.深度学习实体关系抽取研究综述[J].软件学报,2019,30(06):1793-1818.

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  • 用select取出一列,这是查询结果是关系么,感觉不是,关系至少有两个不同属性集的迪卡尔积的子集
  • EF CodeFirst 一对一关系定义

    千次阅读 2014-10-16 22:40:57
    一个帐号与帐号扩展信息的一对一关系Model定义如下 //帐号类 public class Account { public int ID { get; set; } public string Name { get; set; } public AccountEx AccountEx { get; set; } } //帐号...
    

    一个帐号与帐号扩展信息的一对一关系Model定义如下

    //帐号类
    public class Account
    {
    	public int ID { get; set; }
    
    	public string Name { get; set; }
    
    	public AccountEx AccountEx { get; set; } //对象
    }
    
    //帐号扩展类
    public class AccountEx
    {
    	public int AccountID { get; set; }
    
    	public virtual Account Account { get; set; }
    
    	public string Sex { get; set; }
    
    	public int Age { get; set; }
    
    	public string Remark { get; set; }
    }


    运行代码,编译器会产生异常
    模型生成过程中检测到一个或多个验证错误:
    ConsoleApplication11.Model.AccountEx: : EntityType“AccountEx”未定义键。请为该 EntityType 定义键。
    AccountExs: EntityType: EntitySet“AccountExs”基于未定义任何键的类型“AccountEx”。


    为AccountEx类的AccountID添加[Key]特性

    [Key]
    public int AccountID { get; set; }


    运行代码,又产生一个新的异常
    无法确定类型“ConsoleApplication11.Model.Account”与“ConsoleApplication11.Model.AccountEx”之间的关联的主体端。必须使用关系 Fluent API 或数据注释显式配置此关联的主体端。

    应为Account同时设置Key和ForeignKey特性

    [Key, ForeignKey("Account")]
    public int AccountID { get; set; }


    或使用Fluent API

    modelBuilder.Entity<AccountEx>().HasKey(m => m.AccountID);
    modelBuilder.Entity<AccountEx>().HasRequired(m => m.Account).WithOptional(n => n.AccountEx);


    即,根据 Sql 一对一关系 一文中的描述
    AccountEx表中AccountID字段首先是一个主键,具有唯一性约束,这个主键不是自增长的,而是由Account数据插入时维护,即AccountID与Accoutn表的ID保持一致
    同时它是一个外键,用于关联到Account表



    
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  • 文章目录关系数据库关系数据库简介关系数据结构及形式化定义关系操作关系模型的完整性关系代数 关系数据库 关系数据库简介 美国????IBM公司的E.F.Codd 1970年提出关系数据模型E.F.Codd, “A Relational Model of ...

    本人就职于国际知名终端厂商,负责modem芯片研发。
    在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作,目前牵头6G算力网络技术标准研究。

    关系数据库

    关系数据库简介

    • 美国🗽IBM公司的E.F.Codd
      1970年提出关系数据模型E.F.Codd, “A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”《Communication of the ACM》
      1970之后,提出了关系代数和关系演算的概念
      1972年提出了关系的第一、第二、第三范式的规范化理论
      1974年提出了关系的BC范式
      奠定了关系数据库的理论基础
    • 关系数据库系统是支持关系模型的数据库系统
    • 关系模型由数据结构、关系操作集合和完整性约束三部分组成
    • 单一的数据结构------关系🔗
      但关系模型的这种简单的数据结构能够表达丰富的语义,描述出现实世界的实体以及实体间的各种联系
    • 关系操作
      • 关系模型中常用的关系操作包括两类:
        ⭐查询操作:选择、投影、连接、除、并、交、差
        ⭐增加、删除、修改操作
      • 特点:操作的对象和结果均是集合;一次一集合
      • 关系数据语言:
        🔸三类:关系代数语言、关系演算语言和具有关系代数和关系演算双重特点的语言

    关系数据结构及形式化定义

    关系

    • 在关系模式中,数据是以二维表的形式存在的,这个二维表就叫做关系

    • 关系理论是以集合代数理论为基础的,因此我们可以用集合代数给出二维表的“关系”定义

    • 为了从集合论的角度给出关系的定义,我们先引入域和笛卡尔积的概念 :
      ⭐域(Domain)

      • 域是一组具有相同数据类型的值的集合,又称为值域(用D表示)
        例如,整数、实数、字符串的集合
      • 域中所包含的值的个数称为域的基数(用m表示)
      • 关系中用域表示属性的取值范围
        例如:
        D1={李力,王平,刘伟} m1=3
        D2={男,女} m2=2
      • 域中的值无排列次序,如D2={男,女}={女,男}

      ⭐笛卡尔积(Cartesian Product)

      • 给定一组域D1,D2,…,Dn(它们可以包含相同的元素,即可以完全不同,也可以部分或全部相同)。D1,D2,…,Dn的笛卡尔积为D1×D2×…×Dn={(d1,d2,…,dn)| di∈Di,i=1,2,…,n}
      • 有定义可以看出,笛卡尔积也是一个集合
        其中:
        元素中的每一个di叫做一个分量(Component),来自相应的域(di∈Di);
        每一个元素(d1,d2,…,dn)叫做一个n元组(n-tuple),简称元组(Tuple)。但元组不是di的集合,元组的每个分量(di)是按序排列的,如:(1,2,3)≠(2,3,1)≠(1,3,2);而集合中的元素是没有排序次序的,如:1,2,3)=(2,3,1)=(1,3,2)
        若Di(i=1,2,…,n)为有限集,Di中的集合元素个数称为Di的基数,用mi(i=1,2,…,n)表示,则笛卡尔积D1×D2×…×Dn的基数M(即元素(d1,d2,…,dn)的个数)为所有域的基数的累乘之积,即M= ∏ i = 1 n m i \prod_{i=1}^nm_i i=1nmi 例如:
        上述表示教师关系中姓名、性别两个域的笛卡尔积为
        D1×D2={李力,男),(李力,女),(王平,男),(王平,女),(刘伟,男),(刘伟,女)}
        其中:
        🔹 李力、王平、刘伟、男、女都是分量
        🔹(李力,男),(李力,女)等是元组
        🔹其基数M=m1×m2=3*2=6
        🔹元组的个数为6
        笛卡尔积可用二维表的形式表示
        例如,上述的6个元组可表示成下表👇
        姓名性别
        李力
        李力
        王平
        王平
        刘伟
        刘伟
        由上例可以看出,笛卡尔积实际是一个二维表,表的框架由域构成,表的任意一行就是一个元组,表中的每一列来自同一域,如第一个分量来自D1,第二个分量来自D2。

      ⭐关系(Relation)

      • 笛卡尔积D1×D2×…×Dn的任一子集称为定义在域D1,D2,…,Dn上的n员关系,可用R(D1×D2×…×Dn)表示。
        如上例D1×D2笛卡尔积的子集可以构成教师关系T1,如下表:
        在这里插入图片描述
      • 几点说明
        • R为关系名,n称为关系的目或度(Degree)
          当n=1时,称为单元关系
          当n=2时,称为二元关系
          … …
          当n=n时,称为n元关系
        • 关系是笛卡尔积的有限子集,即是一个二维表,行对应一个元组、列对应一个域、每列的名称称为属性
        • n目关系必有n个属性

      ⭐属性、码的概念

      • 候选键与关键字
        • 能唯一标识关系中元组的属性或属性集,则称该属性或属性集为候选键(Candidate Key),也称候选关键字或候选码。如:
          ■ “学生关系”中的学号能唯一的标识每一个学生,则属性学号是学生关系的候选键
          ■ 在“选课关系”中,只有属性的组合“学号+课程号”才能唯一地区分每一条选课记录,则属性集“学号+课程号”是选课关系的候选键
        • 如果一个关系中有多个候选键,可以从中选择一个作为查询、插入和删除元组的操作变量,被选用的候选键称为主关系键(Primary Key),或简称为主键、主码、关系键、关系字。
          例如:在学生关系中假设存在身份证号属性,则“学号”和“身份证号”都可以作为学生关系的候选键,如果选定“学号”作为数据操作的依据,则“学号”为主关系键
        • 主关系键是关系模型中的一个重要概念。每一个关系必须选择一个主关系键,选定以后,不能随意改变。每个关系必定有且仅有一个主关系键,因为关系的元组无重复,至少关系的所有属性的组合可作为主关系键,通常用较小的属性组合作为主关系键
      • 主属性与非码属性
        • 主属性(Prime Attribute):包含在任何一个候选码中的各属性称为主属性
        • 非码属性(Non-Prime Attribute):不包含在任何候选码中的属性称为非码属性,或非主属性(Non-key Attribute)
        • 在最简单的情况下,一个候选码只包含一个属性,如学生关系中的“学号”,教师关系中的“教师号”
        • 在最极端的情况下,所有属性的组合是关系的候选码,这时称为全码(All-Key)
          例如:假设有教师课程参考书关系TCB,分别有三个属性 教师号(T)、课程号(C)和参考书(B)。一个教师可以讲授多门课程;一门课程可以为多个教师讲授,它们使用相同的一套参考书;同样每种参考书可以供多门课程使用。在这种情况下,T、C、B三者之间是多对多关系,(T,C,B)三个属性的组合是关系TCB的候选码,称为全码,T,C,B都是主属性
        • 关系的类型
          • 基本关系(通常又称为基本表或基表):实际存在的表,实际存储数据的逻辑表示
          • 查询表:查询结果对应的表
          • 视图表:由基本表或其它视图表导出的表,是虚表,不对应实际存储的数据

      ⭐关系的基本性质

      • 尽管关系与二维表格、传统的数据文件是非常类似的,但它们之间又有重要的区别
      • 严格地说,关系是种规范化了的二维表中行的集合,为了使相应的数据操作简化,在关系模型中,对关系做了种种限制,关系具有如下特性:
        • 关系中不允许出现相同的元组。因为数据上集合中没有相同的元素,而关系是元组的集合,所以作为集合元素的元组应该是唯一的
        • 关系中元组的顺序(即行序)是无关紧要的,在一个关系中可以任意交换两行的次序。因为集合中的元素是无序的,所以作为集合元素的元组也是无序的。根据关系的这个性质,可以改变元组的顺序使其具有某种排序,然后按照顺序查询数据,可以提高查询速度。
        • 关系中属性的顺序是无关紧要的,即列的顺序可以任意交换。交换时,应连同属性名一起交换,否者将得到不同的关系
        • 同一属性名下的各个属性值必须来自同一个域,是同一类型的数据。即列是同质的
        • 关系中各个属性必须有不同的名字,不同的属性可来自同一个域,即它们的分量可以取自同一个域
          例如:有下表中的关系,职业与兼职是两个不同的属性,但它们取自同一个域,职业={教师,公务员,企业主}👇
          在这里插入图片描述
        • 关系中的每一个分量必须是不可分的数据项,或者说所有属性值都是原子的,即是一个确定的值,而不是值的集合。属性值可以是空值,表示“未知”或“不可使用”,即不可“表中有表”。满足此条件的关系称为“规范化关系”,否则称为“非规范化关系”。
          例如:下表中,籍贯含有省、市/县两项,出现了“表中有表”的现象,则为非规范化关系,而把籍贯分成省、市/县两列,将其规范化👇
          在这里插入图片描述

    关系模式

    • 关系数据库中,关系模式是型,关系是值
    • 关系模式是对关系结构的描述,是关系的框架,或称为表框架。它应该:
      • 指出关系由哪些属性构成,这些属性来自哪些域,以及属性与域之间的映像关系
      • 刻画关系必须满足的完整性约束条件
    • 定义:关系的描述称为关系模式(Relation Schema)。一个关系模式应当是一个五元组。它可以形式化地表示为:R(U,D,DOM,F)
      其中R为关系名,U为组成该关系的属性名集合,D为属性组U中属性所来自的域,DOM为属性向域的映像集合,F为属性间数据的依赖关系集合
    • 关系模式通常可以简记为:R(A1,A2,…,An)
      其中R为关系名,A1,A2,…,An为属性名。而域名及属性向域的映像常常直接说明为属性的类型和长度
    • 关系模式是静态的、稳定的;关系是关系模式在某一时刻的状态或内容,动态的、随时间不断变化的

    关系数据库模式

    • 一组关系模式的集合叫做关系数据库模式
    • 关系数据库模式是对关系数据库结构的描述,或者说是对关系数据库框架的描述,与关系数据库模式对应的数据库中的当前值就是关系数据库的内容,称为关系数据库的实例,可以看作是关系的值。
      例如,在教学数据库中,共有五个大系,其关系模式分别为:
      🔹学生(学号,姓名,性别,年龄,系号)
      🔹教师(教师号,姓名,性别,年龄,系号)
      🔹课程(课程号,课程名,课时)
      🔹选课(学号,课程号,成绩)
      🔹授课(教师号,课程号)
      🔹系(系号,系名,地址)
      在每个关系中,又有其相应的数据库的实例,如下图是学生关系模式对应的数据库实例👇
      在这里插入图片描述

    关系数据库

    • 关系数据库是“一组随时间变化,具有各种度的规范化关系的集合”
    • 在关系模型中,实体以及实体间的联系都是用关系来表示。在一个给定的现实世界领域中,相应于所有实体及实体之间的联系的关系的集合构成一个关系数据库
    • 由此可见,关系数据库也有的概念,其型就是关系数据库模式,相对固定;其值就是关系数据库内容,代表现实世界中的实体,而实体是随着时间不断变化的,所以其值在不同的时刻会有所变化

    关系数据库——关系操作&&关系模型的完整性
    关系数据库——关系代数


    在这里插入图片描述

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  • 关系模式(1)什么是关系模式(2)定义关系模式3.关系模式和关系的对比4.关系数据库 0.思维导图 1. 关系 什么是关系? 单一的数据结构----关系 现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示 逻辑结构----二...


    0.思维导图

    在这里插入图片描述

    1. 关系

    什么是关系?

    • 单一的数据结构----关系
      现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示
    • 逻辑结构----二维表
      从用户角度,关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表
    • 建立在集合代数的基础上

    (1)域(Domain)

    • 是一组具有相同数据类型的值的集合。例:
      整数
      实数
      介于某个取值范围的整数
      长度指定长度的字符串集合
      {‘男’,‘女’}
      ………………

    (2)笛卡尔积(Cartesian Product)

    • 笛卡尔积
      给定一组域D1,D2,…,Dn,这些域中可以有相同的。
      D1,D2,…,Dn的笛卡尔积为:
      在这里插入图片描述
      所有域的所有取值的一个组合
      不能重复;

    • 元组(Tuple)
      笛卡尔积中每一个元素(d1,d2,…,dn)叫作一个n元组(n-tuple)或简称元组(Tuple);
      (张清玫,计算机专业,李勇)、(张清玫,计算机专业,刘晨)等都是元组 ;

    • 分量(Component)
      笛卡尔积元素(d1,d2,…,dn)中的每一个值di叫作一个分量;
      张清玫、计算机专业、李勇、刘晨等都是分量 ;

    • 基数(Cardinal number)
      可以把基数看做笛卡尔积元素的个数,及元组的个数;
      若Di(i=1,2,…,n)为有限集,其基数为mi(i=1,2,…,n),则D1×D2×…×Dn的基数M为:
      在这里插入图片描述

    • 笛卡尔积的表示方法:
      笛卡尔积可表示为一个二维表;
      表中的每行对应一个元组,表中的每列对应一个;
      在这里插入图片描述

    (3)关系(Relation)

    • 关系
      ·笛卡尔积·D1×D2×…×Dn的子集叫作在D1,D2,…,Dn上的关系,表示为:
      在这里插入图片描述
      R:关系名
      n:关系的(Degree)

    • 元组
      ·关系·中的每个元素是关系中的元组,通常用t表示。

    • 单元关系与二元关系
      当n=1时,称该关系为单元关系(Unary relation)或一元关系 ;
      当n=2时,称该关系为二元关系(Binary relation);

    • ·关系的表示·
      关系也是一个二维表,表的每行对应一个元组,表的每对应一个
      在这里插入图片描述

    • 属性
      关系中不同列可以对应相同的域;
      为了加以区分,必须对每起一个名字,称为属性(Attribute);
      n目关系必有n个属性;

      • 候选码(Candidate key)
        若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组,则称该属性组为候选码;
        简单的情况:候选码只包含一个属性;
      • 全码(All-key)
        最极端的情况:关系模式的所有属性组是这个关系模式的候选码,称为全码(All-key);
      • 主码
        若一个关系有多个候选码,则选定其中一个为主码(Primary key);
      • 主属性
        候选码的诸属性称为主属性(Prime attribute);
        不包含在任何侯选码中的属性称为非主属性( Non-Prime attribute)或非码属性(Non-key attribute) ;
        在这里插入图片描述
    • D1,D2,…,Dn的笛卡尔积的某个子集才有实际含义
      ·例:·表2.1 的笛卡尔积没有实际意义
      取出有实际意义的元组来构造关系
      关系:SAP(SUPERVISOR,SPECIALITY,POSTGRADUATE)
      假设:导师与专业:1:1, 导师与研究生:1:n
      主码:POSTGRADUATE(假设研究生不会重名)
      SAP关系可以包含三个元组:{ (张清玫,计算机专业,李勇), (张清玫,计算机专业,刘晨),(刘逸,信息专业,王敏) }

    (4)三类关系

    • 基本关系(基本表或基表)
      实际存在的表,是实际存储数据的逻辑表示
    • 查询表
      查询结果对应的表
    • 视图表
      由基本表或其他视图表导出的表,是虚表,不对应实际存储的数据
    • 在 SQL 中,视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表
    • 视图包含行和列,就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。
    • 我们可以向视图添加 SQL 函数、WHERE 以及 JOIN 语句,我们也可以提交数据,就像这些来自于某个单一的表。
    • 注释:数据库的设计和结构不会受到视图中的函数、where 或 join 语句的影响。
    • 基本关系(二维表)的性质
      ① 列是同质的(Homogeneous);
      ② 不同的列可出自同一个域,其中的每一列称为一个属性,不同的属性要给予不同的属性名;
      ③ 列的顺序无所谓,列的次序可以任意交换;
      ④ 任意两个元组的候选码不能相同;
      ⑤ 行的顺序无所谓,行的次序可以任意交换;
      ⑥ 分量必须取原子值,这是规范条件中最基本的一条; 表2.3  非规范化关系

    2.关系模式

    (1)什么是关系模式

    关系模式(Relation Schema)是
    关系是
    关系模式是对关系描述:

    • 元组集合的结构
      • 属性构成
      • 属性来自的域
      • 属性与域之间的映象关系
    • 元组语义以及完整性约束条件
    • 属性间的数据依赖关系集合

    (2)定义关系模式

    关系模式可以形式化地表示为:

    • R(U,D,DOM,F)
    • R 关系名
    • U 组成该关系的属性名集合
    • D 属性组U中属性所来自的域
    • DOM 属性向域的映象集合
    • F 属性间的数据依赖关系集合

    ·例:·
    导师和研究生出自同一个域——人,取不同的属性名,并在模式中定义属性向域的映象,即说明它们分别出自哪个域;
    DOM(SUPERVISOR-PERSON)= DOM(POSTGRADUATE-PERSON)=PERSON

    关系模式通常可以简记为
    R (U) 或 R (A1,A2,…,An)
    R: 关系名
    A1,A2,…,An : 属性名
    注:域名及属性向域的映象常常直接说明为属性的类型、长度

    3.关系模式和关系的对比

    • 关系模式
      对关系的描述
      静态的、稳定的
    • 关系
      关系模式在某一时刻的状态或内容
      动态的、随时间不断变化的
      关系模式和关系往往统称为关系

    在数据库学科中可以把关系模式理解为表的结构、属性之间的关系、约束条件,把关系理解为二维表

    4.关系数据库

    • 关系数据库·
      在一个给定的应用领域中,所有·关系的集合·构成一个关系数据库
    • ·关系数据库模式包括
      若干域的定义;
      在这些域上定义的若干关系模式;
    • 关系数据库的··与
      关系数据库的: 关系数据库模式, 对关系数据库的描述。
      关系数据库的: 关系模式在某一时刻对应的关系的集合,简称为关系数据库
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  • 因果关系、INUS定义和SUPPES定义

    千次阅读 2006-11-10 15:13:00
    原文地址:http://wt.vankeweekly.com/blog/%B4%F3%CA%AB/articles/11884.html因果关系、INUS定义和SUPPES定义我们知道,因果关系对于我们想任何问题和做任何事情,都是非常重要的。甚至有很多人认为,天赋的因果...
  • 独立正交不相关定义关系

    千次阅读 2018-06-01 16:00:40
    一、“独立”、“不相关”和“正交”的定义假设X为一个随机过程,则在t1和t2时刻的随机变量的相关定义如下(两个随机过程一样):(1)定义Rx(t1,t2)=E{X(t1)X(t2)}为相关函数,若R=0,称正交(注意,相关...
  • 关系模型的概念,定义

    万次阅读 多人点赞 2018-05-02 20:37:51
    关系数据模型: (1)关系模型与非关系模型不同,它是建立在严格的数学概念的基础上的。(2)关系模型的概念单一,无论实体还是实体之间的联系都用关系表示,操作的对象个操作的结果都是关系,所以其数据结构简单、...
  • 关系模式的形式化定义

    千次阅读 2019-12-16 23:21:24
    关系模式由五部分组成,即它是一个五元组: R:关系名 U:组成该关系的属性名集合 D:属性组U中属性所来自的域 DOM:属性向域的映象集合 F:属性间数据的依赖关系集合 ...
  • 关系关系模式、关系模型blablabla… 数据 :数据就是数据库中存储的基本数据,比如学生的学号、学生的班级 数据库 :存放数据的仓库 数据库管理系统 :数据库软件,如MySQL、Oracle 数据库系统 :数据库+...
  • 四元数、欧拉角和方向余弦的定义关系

    万次阅读 多人点赞 2016-08-03 19:26:35
    因此要弄懂这三种方法的定义关系,我们必须先从坐标系转化开始了解。下面以四旋翼为例,定义两个坐标系。导航坐标系(参考坐标系)n,选取东北天右手直角坐标系作为导航坐标系n、载体坐标系(机体坐标系)b,选取右手...
  • 关系模型中的一些关键字的定义

    千次阅读 2017-06-08 21:43:03
    关系(Relation):一个关系对应通常说的一张表。元组(Tuple):表中的一行即为一个元组。属性(Attribute):表中的一列即为一个属性,给每一个属性起一个名称即属性名。码(Key):也称为码键。表中的某个属性组,它可以唯一...
  • 全通系统定义、零极点关系、应用

    千次阅读 2019-11-11 21:46:26
    全通系统定义: 表示方法: 应用一: 将任意因果稳定系统转化为,全通系统和最小相位系统 的级联。 应用二: 级联一个全通系统可以使非稳定滤波器变成一个稳定滤波器,把非稳定系统的单位圆外的极点映射到单位圆...
  • 元数据的定义及其与MOF、模型关系

    万次阅读 2014-06-03 17:12:31
    一、元数据元数据(Meta Data)是关于数据的数据,是用来描述数据的数据。元数据描述数据的结构和意义。元数据的概念是抽象的,当人们描述现实世界的事物时,...从定义可知,描述数据的数据是元数据,那么元数据本身也
  • 文章目录1 内部类的基本概念1.1 内部类的定义1.2 内部类的优缺点2 创建内部类2.1 在外部类外部创建非静态内部类2.2 在外部类外部创建静态内部类2.3 在外部类内部创建内部类语法3 内部类的分类3.1 成员内部类3.2 静态...
  • 文件位置: ... 隐藏属性: ...注意一定要先定义像追加的字段名,这相当于临时给model加字段,所以后面就可以像操作正常字段那样操作。...相关,定义模型关系: https://www.jianshu.com/p/d7e5ee17e5ed
  • 数据定义

    千次阅读 2018-04-06 23:27:18
    关系数据库系统支持三级模式结构,其模式、外模式和内模式的基本对象有模式、表、视图和索引等。SQL数据定义功能包括模式的定义、表定义、视图定义和索引的定义。 SQL的数据定义语句如下表 一、模式的定义和...
  • c++中类的定义与头文件的关系

    千次阅读 2014-08-28 11:56:27
    前置申明使得我们可以进行类指针的定义,或以此class作为数据型别: //以下这种写法,必须先有class的前置申明才行 Stack *pt=0; void process (const Stack&); 接下来,在定义实际的Stack class
  • c语言声明、定义、初始化

    千次阅读 2018-05-10 19:41:22
    一、变量的声明与定义1、声明声明是只是向编译器声明一下我用到的变量或者类型,与分配内存毫无关系,例如:extern evalue;指明evalue是别处的一个已经定义好的变量,...3、声明和定义的关系定义往往是附庸与声明,通...
  • 模拟引脚 : ~D1 ~D2 ~D3 ~D4 ~D5 ~D6 ~D7
  • 网络广告CPC、CPM和CTR的定义关系

    千次阅读 2016-08-13 16:00:08
    CPM是什么意思,CPM定义:每千人印象成本;CTR是什么意思,CTR定义:点击率,即每多少次展示会有1次点击。  CPC是什么意思,CPC定义  CPC(Cost-per-click),对于广告主来说,就是每次点击广告的成本;在这种...
  • 数据完整性 要想了解这三类完整性约束首先要了解什么是数据完整性。数据完整性是指数据库中存储的数据...– 用户定义的完整性(User-defined Integrity) • 实体完整性和参照完整性是关系模型必须满足的完整性约束...

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