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  • 在数据库技术中,用数据模型的概念描述数据库的结构和语义,是对现实世界的数据抽象。数据模型是研究数据库技术的核心和基础。 文章目录1.概念数据模型(CDM)2.逻辑数据模型(LDM)3.物理数据模型(PDM) 1.概念...

        模型是现实世界特征的模拟和抽象。在数据库技术中,用数据模型的概念描述数据库的结构和语义,是对现实世界的数据抽象。数据模型是研究数据库技术的核心和基础。



    1.概念数据模型(CDM)

        现实世界主要涉及以下一些概念:
        (1)实体(Entity)
        客观存在并可相互区别的事物称为实体。
        可以是具体的人、事、物或抽象的概念。
        (2)属性(Attribute)
        实体所具有的某一特性称为属性。
        一个实体可以由若干个属性来刻画。
        (3)码(Key)
        唯一标识实体的属性集称为码。
        (4)实体型(Entity Type)
        用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体称为
    实体型
        (5)实体集(Entity Set)
        同一类型实体的集合称为实体集
        (6)联系(Relationship)
        现实世界中事物内部以及事物之间的联系在信息世界中反映为实体(型)内部的联系和实体(型)之间的联系。
        实体内部的联系通常是指组成实体的各属性之间的联系
        实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系
        实体之间的联系有一对一、一对多和多对多等多种类型

        概念数据模型是现实世界到信息世界的第一层抽象,主要是在高水平和面向业务的角度对信息的一种描述,通常作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁。作为现实世界的概念化结构,这种数据模型使得数据库的设计人员在最初的数据库设计阶段将精力集中在数据之间的联系上,而不用同时关注数据的底层细节(如所用的计算机系统的特性以及数据库管理系统—DBMS的特性)。

        概念数据模型主要的贡献在于分析数据之间的联系,它是用户对数据存储的一种高度抽象,反应的是用户的一种业务层面的综合信息需求。

        在这个阶段一般会形成整个数据模型或者是软件系统中的实体的概念以及实体之间的联系,为构建逻辑数据模型奠定基础。下图中描述了现实世界和信息世界以及最终转换成计算机世界信息的转换流程。

    图 1    数据的抽象以及转换流程图

        设计概念数据模型的主要工具是E-R图,扩展的E-R图。
        概念模型的表示方法最常用的是P.P.Chen于1976年提出的"实体-联系图方法(Entity-Relationship Approach),简称E-R模型"。E-R实体联系图是直观表示概念模型的工具,其中包含了实体、联系、属性三个成分,联系的方法为一对一(1:1)、一对多(1:N)、多对多(M:N)三种方式,联系属于哪种方式取决于客观实际本身。
        E-R模型图,既表示实体,也表示实体之间的联系,是现实世界的抽象,与计算机系统没有关系,是可以被用户理解的数据描述方式。通过E-R模型图可以使用户了解系统设计者对现实世界的抽象是否符合实际情况,从某种程度上说E-R模型图也是用户与系统设计者进行交流的工具,E-R模型图已成为概念模型设计的一个重要设计方法。
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    2.逻辑数据模型(LDM)

    数据模型由三部分组成:数据结构、数据操作和数据约束。
      (1)数据结构:数据结构主要描述数据的类型、内容、性质、以及数据之间的联系,是整个数据模型的基础,而针对数据的操作和数据之间的约束都是建立在数据结构的基础上的;
      (2)数据操作:主要定义了在相应的数据结构上的操作类型和操作方式(数据库中的增删改查等);
      (3)数据约束:数据约束主要用来描述数据库中数据结构之间的语法、词义联系以及彼此之间的相互约束和制约关系(如MySQL中使用外键保证数据之间的数据完整性)

    逻辑数据模型是对概念数据模型进一步具体化,在概念数据模型定义实体的基础上定义了各个实体的属性,是用户从数据库的角度能够看到的数据的模型,是所使用的数据库管理系统(Database Management System,DBMS)所支持的数据类型(网状数据模型、层次数据模型、关系数据模型)。这种数据模型架起了用户和系统之间的桥梁,既要面向用户,同时也考虑到了所用的DBMS所支持的特性。

    逻辑数据模型反映了系统分析设计人员针对数据在特定的存储系统(如MySQL)的观点,是对概念数据模型的进一步细化和划分。逻辑数据模型是根据业务之间的规则产生的,是关于业务对象、业务对象数据以及业务对象彼此之间关系的蓝图。

    逻辑数据模型的内容包括所有的实体、实体的属性、实体之间的关系以及每个实体的主键、实体的外键(用于维护数据完整性)。其主要目标是尽可能详细的描述数据,但是并不涉及这些数据的具体物理实现。逻辑数据模型不仅会最终影响数据库的设计方向,并最终会影响到数据库的性能(如主键设计、外键等都会最终影响数据库的查询性能)。

    逻辑数据模型是开发物理数据库的完整文档,逻辑数据模型主要采用的是层次模型、网状模型、关系模型,其中最常用的是关系模型,对应的数据库称之为关系型数据库,如MySQL。
      常用的结构数据模型是关系模型和面向对象模型,关系模型的理论基础是数学理论,数据的操作通过关系运算实现。在关系模型中用二维表表示实体及实体之间的联系,关系模型的实例称为关系。从数学的观点上看,关系是集合,其元素是元组(记录)。遵循一定的规则后,可以将E-R模型图转换成关系模型。


        将E-R模型图转换成关系模型的规则
    E-R模型图中的主要成分是实体及实体之间的联系,对于实体的转换方式是:
      1) 将一个实体转换成一个关系模型。实体的属性为关系模型的属性,实体的标识符为关系模型的关键字,如上图所示的E-R模式中有两个实体:学生、课程,可以分别转换学生模型和课程模型:
        学生模型(学号,姓名,性别,年龄),学号是学生模型的关键字
        课程模型(课程号,课程名,学时数),课程号是课程模型的关键字
        2) 联系转换为关系模型。联系转换成关系模型时,要根据联系方式的不同采用不同的转换方式:
        若联系的方式是一对一的(1:1),可以在两个实体关系模型中的任意一个关系模型中加入另一个关系模型的关键字和联系类型的属性。
        若联系方式是一对多的(1:N),则在N端(为多的一端)实体的关系模型中加入1端实体关系模型的关键字和联系类型的属性
        若联系方式是多对多的(M:N),则将联系也转换成关系模型,其属性是互为联系的两个实体的关键字和联系的属性
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    3.物理数据模型(PDM)

    物理数据模型,又称为物理模型,是概念数据模型和逻辑数据模型在计算机中的具体表示。该模型描述了数据在物理存储介质上的具体组织结构,不但与具体的数据库管理系统相关,同时还与具体的操作系统以及硬件有关,但是很多工作都是由DBMS自动完成的,用户所要做的工作其实就是添加自己的索引等结构即可。

    物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,综合考虑各种存储条件的限制,进行数据库的设计,从而真正实现数据在数据库中的存放。其主要的工作是根据逻辑数据模型中的实体、属性、联系转换成对应的物理模型中的元素,包括定义所有的表和列,定义外键以维持表之间的联系等,具体例子如下:

    图2 逻辑数据模型到对应的数据库之间的转换示例

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  • 层次数据模型     定义:层次数据模型是用树状<...其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有一个根节点,其余的...
    层次数据模型

        定义:层次数据模型是用树状<层次>结构来组织数据的数据模型。

        满足下面两个条件的基本层次联系的集合为层次模型
        1. 有且只有一个结点没有双亲结点,这个结点称为根结点
        2. 根以外的其它结点有且只有一个双亲结点

    其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有一个根节点,其余的节点都是非根节点。每个节点表示一个记录类型对应与实体的概念,记录类型的各个字段对应实体的各个属性。各个记录类型及其字段都必须记录。
      在这里插入图片描述
      层次模型的特点:
        结点的双亲是唯一的
        只能直接处理一对多的实体联系
        每个记录类型可以定义一个排序字段,也称为码字段
        任何记录值只有按其路径查看时,才能显出它的全部意义
        没有一个子女记录值能够脱离双亲记录值而独立存在
      实例:
        在这里插入图片描述
        在这里插入图片描述
        
        层次模型的完整性约束条件
        无相应的双亲结点值就不能插入子女结点值
        如果删除双亲结点值,则相应的子女结点值也被同时删除
        更新操作时,应更新所有相应记录,以保证数据的一致性

        优点
        层次模型的数据结构比较简单清晰
        查询效率高,性能优于关系模型,不低于网状模型
        层次数据模型提供了良好的完整性支持
        缺点
        结点之间的多对多联系表示不自然
        对插入和删除操作的限制多,应用程序的编写比较复杂
        查询子女结点必须通过双亲结点
        层次命令趋于程序化

    层次数据库系统的典型代表是IBM公司的IMS(Information Management System)数据库管理系统


    网状数据模型

        定义:用有向图表示实体和实体之间的联系的数据结构模型称为网状数据模型。
        满足下面两个条件的基本层次联系的集合称为网状数据模型:
        1. 允许一个以上的结点无双亲;
        2. 一个结点可以有多于一个的双亲。
    在这里插入图片描述
      其实,网状数据模型可以看做是放松层次数据模型的约束性的一种扩展。网状数据模型中所有的节点允许脱离父节点而存在,也就是说说在整个模型中允许存在两个或多个没有根节点的节点,同时也允许一个节点存在一个或者多个的父节点,成为一种网状的有向图。因此节点之间的对应关系不再是1:n,而是一种m:n的关系,从而克服了层次状数据模型的缺点。
      特征:
         1. 可以存在两个或者多个节点没有父节点;
         2. 允许单个节点存在多于一个父节点;
      网状数据模型中的,每个节点表示一个实体,节点之间的有向线段表示实体之间的联系。网状数据模型中需要为每个联系指定对应的名称。
      实例:  
    在这里插入图片描述

        优点:
        网状数据模型可以很方便的表示现实世界中的很多复杂的关系;
        修改网状数据模型时,没有层次状数据模型的那么多的严格限制,可以删除一个节点的父节点而依旧保留该节点;也允许插入一个没有任何父节点的节点,这样的插入在层次状数据模型中是不被允许的,除非是首先插入的是根节点;
        实体之间的关系在底层中可以借由指针指针实现,因此在这种数据库中的执行操作的效率较高;

        缺点:
         网状数据模型的结构复杂,使用不易,随着应用环境的扩大,数据结构越来越复杂,数据的插入、删除牵动的相关数据太多,不利于数据库的维护和重建。
         网状数据模型数据之间的彼此关联比较大,该模型其实一种导航式的数据模型结构,不仅要说明要对数据做些什么,还说明操作的记录的路径;
        DDL、DML语言复杂,用户不容易使用
        记录之间联系是通过存取路径实现的,用户必须了解系统结构的细节

        网状模型与层次模型的区别
        网状模型允许多个结点没有双亲结点
        网状模型允许结点有多个双亲结点
        网状模型允许两个结点之间有多种联系(复合联系)
        网状模型可以更直接地描述现实世界
        层次模型实际上是网状模型的一个特例

    典型代表是DBTG系统,亦称CODASYL系统,是20世纪70年代由DBTG提出的一个系统方案。实际系统:Cullinet Software公司的 IDMS、Univac公司的 DMS1100、Honeywell公司的IDS/2、HP公司的IMAGE。


    三、关系型数据模型
      关系型数据模型对应的数据库自然就是关系型数据库了,这是目前应用最多的数据库。
      定义:使用表格表示实体和实体之间关系的数据模型称之为关系数据模型。
      关系型数据库是目前最流行的数据库,同时也是被普遍使用的数据库,如MySQL就是一种流行的数据库。支持关系数据模型的数据库管理系统称为关系型数据库管理系统。
      特征:
         1. 关系数据模型中,无论是是实体、还是实体之间的联系都是被映射成统一的关系—一张二维表,在关系模型中,操作的对象和结果都是一张二维表,它由行和列组成;
         2. 关系型数据库可用于表示实体之间的多对多的关系,只是此时要借助第三个关系—表,来实现多对多的关系;
         3. 关系必须是规范化的关系,即每个属性是不可分割的实体,不允许表中表的存在;
      实例:

    在这里插入图片描述

        优点:
         结构简单,关系数据模型是一些表格的框架,实体的属性是表格中列的条目,实体之间的关系也是通过表格的公共属性表示,结构简单明了;
        关系数据模型中的存取路径对用户而言是完全隐蔽的,是程序和数据具有高度的独立性,其数据语言的非过程化程度较高;
        操作方便,在关系数据模型中操作的基本对象是集合而不是某一个元祖;
         有坚实的数学理论做基础,包括逻辑计算、数学计算等;

        缺点:
        查询效率低,关系数据模型提供了较高的数据独立性和非过程化的查询功能(查询的时候只需指明数据存在的表和需要的数据所在的列,不用指明具体的查找路径),因此加大了系统的负担;
        由于查询效率较低,因此需要数据库管理系统对查询进行优化,加大了DBMS的负担;

        相关概念:
        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
        主码(Key):也称码键。表中的某个属性组,它可以唯一确定一个元组
        域(Domain):是一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。
        分量:元组中的一个属性值。
        关系模式:对关系的描述,关系名(属性1,属性2,…,属性n),如:学生(学号,姓名,年龄,性别,系名,年级)

        关系必须是规范化的,满足一定的规范条件
        最基本的规范条件:关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项, 不允许表中还有表

        术语对比
    在这里插入图片描述

        关系的完整性约束条件
        实体完整性
        实体完整性是指实体的主属性不能取空值。实体完整性规则规定实体的所有主属性都不能为空。实体完整性针对基本关系而言的,一个基本关系对应着现实世界中的一个主题,例如上例中的学生表对应着学生这个实体。现实世界中的实体是可以区分的,他们具有某种唯一性标志,这种标志在关系模型中称之为主码,主码的属性也就是主属性不能为空。
        参照完整性
        在关系数据库中主要是值得外键参照的完整性。若A关系中的某个或者某些属性参照B或其他几个关系中的属性,那么在关系A中该属性要么为空,要么必须出现B或者其他的关系的对应属性中。
        用户定义的完整性
        用户定义完整性是针对某一个具体关系的约束条件。它反映的某一个具体应用所对应的数据必须满足一定的约束条件。例如,某些属性必须取唯一值,某些值的范围为0-100等。

    计算机厂商新推出的数据库管理系统几乎都支持关系模型



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  • 地理信息系统中数字表面模型,描述的是地球表面地形的数据模型,被称为数字地形模型(DTM,digital terrain model)或者数字高程模型(DEM,digital elevation model)

        地理信息系统中数字表面模型,描述的是地球表面地形的数据模型,被称为数字地形模型(DTM,digital terrain model)或者数字高程模型(DEM,digital elevation model),表面地形数据模型主要有两个基本元素组成,分别是连续高程的连续表面和点构成的几何网。汤国安对于数字表面模型分类研究中,按照数据组织方式,将其分为:基于面单元、基于线单元、基于点,分类描述如表1所示。其中基于面的规则数据组织中,吴信才将其定义为规则格网模型,作为栅格或者网格的观点进行解释。不规则结构面通过不规则镶嵌数据模型进行表面构建,不规则镶嵌数据模型是指用来进行镶嵌的小面快具有不规则形状和边界[汤国安(数字高程模型教程)],其中规则格网模型和不规则三角面(random tringles)运用较为广泛。在二维数字表面地形表达,等高线结构的应用较多。散点数据一般是测量数据,通常转换为线结构或者面结构进行表达。

    表1 数字高程模型分类体系


       数字表面模型中的矢量地图数据模型,一般包含的内容是不规则面结构、线结构。其中三角形的不规则镶嵌模型又称为不规则三角网模型(triangulated irregular network TIN),是数字表面模型主要表达形式之一,TIN数据模型与格网数据阵列结构相比更加复杂,TIN模型是通过矢量要素(点、线、面)进行三维场景下表面模型表达,基本元素表达如图2所示。线模型主要通过二维的等高线法表示地形。下面分别通过介绍等高线模型和TIN模型,来对矢量地图表面模型进行分析。

     


    图2  TIN及TIN的组成元素

    1、等高线模型
         等高线是高程相等的临近点连线,是数字表面模型中地形表达的常用方式,能有效反应地形高程、山体、坡向等地貌的基本形态。当地形表面变化较大时,点的密度较大,但是介于等高线之间的地形变化则是未知的。
        数字等高线模型,多以几何“简单”的闭合LineString进行存储。
    2、TIN模型(2.5维)
        TIN是集合了地表形态和地形要素的2.5维数据模型,地表形态表示的地球表面的几何结构,地形要素表示的是空间对象的2维表象。TIN中每一个三角形都描述了局部倾斜状态,具有唯一的坡度值。对于每一个三角形在公共节点和边上是无缝的,或者说三角形是不能重叠的。

        TIN的数据存储方式比格网DEM的存储形式要复杂的多,不仅要存储点的坐标值和高程值,还需要存储网格节点的拓扑关系、邻接三角形。有许多表达TIN的存储方式,一种简单并且用处比较广的是,如图3所示。直接通过记录每个三角形的三个顶点值和相邻的三角形,其中顶点存储坐标的X,Y,Z值。[吴信才]这种拓扑网络数据结构的特点是,查询任何一个三角形三个顶点的值和相邻三角形所用的时间是相同的,同时在沿直线计算地形剖面线时效率较高。同时该数据结构的扩展性较强,对于某个顶点可以记录关联三角形的指针,便于地形演变的展示。

     

    图3 TIN存储模型





     
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  • 数据建模中的二维表和一维表!

    千次阅读 2012-05-04 22:19:36
    什么是表/一维表/二维表,哪位给个准确的定义 [复制链接] <!-- .pcb {margin-right:0} --> 透视表要求是一维表, 那什么是表、一维表、二维表呢?查了一下午也没有找到准确的定义, 把找到...

    [讨论] 什么是表/一维表/二维表,哪位给个准确的定义 [复制链接]

    透视表要求是一维表,
    那什么是表、一维表、二维表呢?查了一下午也没有找到准确的定义,
    把找到的内容罗列如下:
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    13.在关系数据模型中,一维表的列称为属性,二维表的行称为    。
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    系统将表定义为有关联的元素组成的一个整体。可以表示数学中的集合、向量、矩阵,也可以表示数据库中的一组记录。
    一维表的表示形式是用花括号括起来的且中间用逗号分开的若干元素。例如:
                          {1,2,100,x,y}
    表示由1,2,100,x,y这5个元素组成的一维表。
    二维表的表示形式是用花括号括起来的且中间用逗号分开的若干个一维表。例如:
    {{1,2,5},{2,4,4},{3,5,8,a,b},{1,2,1,x,y}}
    均是二维表,二维表就是“表中表”。
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    二维表由行和列组成,一列对应于一个字段,称为属性
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    Q:经常看到关于一维表转为二维表、二维表转为一维列表等说法,那么,什么是“一维表”、“二维表”呢?
    A:从数据库的观点来说,一维表是最合适于透视和数据分析的数据存储结构。
    很多人容易将它与一维数组、二维数组、三维引用等等联系在一起,把“一维表”想象为只有一行或一列的表,这个想法是错误的。
    实际上,这里的“维”指的是分析数据的角度,因此,
           
    比如一个简单人事数据表如下:
    序号        姓名        年龄        博士        硕士        本科        大专及以下
    1        张三        36        √                           
    2        李四        11                 √                  
    3        王老五        50                                   √
    4        肖萍儿        11                          √         
    5        李仨儿        45                          √         
    6        黄蓉        12                 √                  
    7        严翠翠        33                                   √


    表中的“博士、硕士、本科、大专及以下”从数据的角度来说,应该都是“学历”范畴,是人事档案中描述的一个因素,应该使用同一个字段,因此上面的表格可以称为一个“二维表”。而下面这个形式则为一维表:
    序号        姓名        年龄        学历
    1        张三        36        博士
    2        李四        11        硕士
    3        王老五        50        大专及以下
    4        肖萍儿        11        本科
    5        李仨儿        45        本科
    6        黄蓉        12        硕士
    7        严翠翠        33        大专及以下


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    系统将报表的数据、规则以及报表的描述相分离,提供了功能强大的报表设计工具,它可以绘制一维表、二维表、定长表、不定长表以及混合表;对大表可以折行处理,可以加多个时点值,可以绘制类似“刀形”的表格等。绘制报表时只需定义好各指标间的关系,然后用鼠标简单拖拽即可画出想要的报表。另外在报表引擎处提供了调用规则引擎来设置审核关系的功能;
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    这里有一个一维表,如下所示:
    T1    W1    0
    T1    W2    0
    T1    W3    0
    T2    W1    1
    T2    W2    1
    T3    W1    2
    ...  ...  ...
    这个表是动态生成的,需要转换成如下二维表:
          T1    T2    T3    ...
    W1    0    1    2    ...
    W2    0    1    -1    ...
    W3    0    -1    -1    ...
    ...  ...  ...  ...  ...
    主要难点是T和W的个数不确定,并且有些是没有数据的,例如T3-W2等,当没有数据时需要用-1来进行填充,求各位大虾,把这个一维表转成二维表的sql语句怎么写?谢谢!!!
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      二维表(一维是科目,二维是数据行)

        1.二维表:是关系数据库中“表达关系”记录数据的基本形式。

        2.二维表栏目不能嵌套,(表中不能再套表了)
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    各位,给个定义吧。准确
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  • 上一篇文章简单介绍了概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型的基本概念、特性以及三者所对应的数据库的开发阶段。现在针对逻辑数据模型中所用到的...(来自百度百科) 其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒...
  • 二维空间对象数据模型,通过几何对象:点、线、面,进行数据的组织。对现实世界地理目标进行数据库构建时,通常将地物分为:点状地物、线状地物、面状地物以及组合形成的复杂地物。
  • 二维表

    2011-01-18 11:02:38
    在关系模型中,数据结构表示为一个二维表,一个关系就是一个二维表(但不是任意一个二维表都能表示一个关系),二维表名就是关系名。表中的第一行通常称为属性名,表中的每一个元组和属性都是不可再分的,且元组的...
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    千次阅读 2021-07-31 18:56:46
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  • 空间数据模型及结构

    千次阅读 2015-03-21 15:18:32
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  • 理解数据库与数据模型的概念

    千次阅读 2020-03-02 19:07:15
    本篇首先引入编程微课项目作为数据库的应用...● 数据库的基本原理及数据模型 ● 关系数据库 1、编程微课 编程微课项目使用图文,语言,视频等方式进行内容教学,再附加各种训练题,帮助练习和巩固知识。 微课...
  • 几何数据为研究表示学习和生成建模提供了一个很好的领域。在本文中,我们研究用点云表示的几何数据。介绍了一种具有最先进的重构质量和泛化能力的deep AutoEncoder (AE) 网络。学习表示在三识别任务上优于现有...
  • 在数据库中用数据模型这个工具来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。 通俗地讲数据模型就是现实世界的模拟。 数据模型应满足三方面要求: 能比较真实地模拟现实世界 容易为人所理解 便于在计算机上实现 2.两...
  • Matlab蒙特卡洛模拟二维伊辛模型相变过程

    千次阅读 多人点赞 2020-04-07 18:27:40
    一、什么是伊辛模型 伊辛(Ising)模型是描述磁系统相变最简单的模型,但模型里自旋之间...如图,每个格点的方向只有向上或向下两者状态,但临近的自旋之间有相互作用,而且点阵可以是一维、二维、三维、甚至更高维...
  • 数据库知识点(关系模型

    千次阅读 2018-05-06 16:14:58
    什么是关系模型: 用二维表格表示实体集,用码进行数据导航的数据模型称为关系模型关系模型的三要素: 关系数据结构 关系操作 关系的完整性...
  • 数据挖掘之中文本的表示模型

    千次阅读 2016-02-27 18:02:45
    为了使计算机能够真正处理文本特征,必须对文本特征...首先,建立一个值变量的集合,这些变量对应于文本的特征项。文本用这些特征变量来表示,如果出现相应的特征项,则特征变量取否则,特征变量取。查询由特征项和逻辑运
  • 曾经有几年逻辑数据模型很火热,大家都研究这个。道理上来说,逻辑数据模型并不仅仅是用在数据仓库。在OLTP系统中建立良好的数据模型更加重要。但只不过这东西从实践上被推广开来,很大程度是原NCR/Teradata适用于...
  • OLAP和多维数据模型

    万次阅读 多人点赞 2017-11-09 15:56:36
    联机分析处理OLAP是一种软件技术,它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息,达到深入理解数据的目的。 它具有FASMI(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information),即共享多维信息的...
  • 测验1:Python基本语法元素 知识点概要: 普遍认为Python语言诞生于1991年 ...字符串的正向递增和反向递减序号体系:正向是从左到右,0到n-1,反向是从右到左,-1到-n,举例str = "csdn" # str[0]就表示字符串c...
  • 《数据库原理》— 数据库系统概论第五版习题解析

    万次阅读 多人点赞 2017-05-29 14:57:48
    (l)数据(Data):描述事物的符号记录称为数据数据的种类有数字、文字、图形、图像、声音、正文等。数据与其语义是不可分的。解析在现代计算机系统中数据的概念是广义的。早期的计算机系统主要用于科学计算,处理...
  • ER图和关系模型到MySQL数据库

    千次阅读 2020-03-02 21:01:12
    本篇主要介绍了MySQL数据库从ER图到关系模型,再到数据库的创建过程及其结构的修改。通过本篇的学习,可以掌握以下内容: ● 应用ER图和关系模型创建数据库 ● 数据库结构的修改 1、mooc数据库的ER...
  • 1.概念数据模型E-R图 2.设计E-R图,过程,例子 3.逻辑数据模型,分类
  • Dlib模型之驾驶员疲劳检测一(眨眼)

    万次阅读 多人点赞 2019-12-10 17:09:48
    目录序目的技术背景正文(1)环境搭建(2)下载开源数据集(3)视觉疲劳检测原理(4)主要代码思路 序 目的 经查阅相关文献,疲劳在人体面部表情中表现出大致三个类型:打哈欠(嘴巴张大且相对较长时间保持这一状态...
  • 多维数据模型

    万次阅读 2018-09-18 15:04:33
    多维数据模型围绕中心主题组织,该主题用事实表表示。事实是数值度量的。 数据立方体允许多维数据建模和观察,它由维和事实定义。 维是关于一个组织想要记录的视角或观点,每个维都有一个表与之相关联,称为维表...
  • ArcGIS水文分析实战教程(17) 构建简单的水利数据模型 本章导读:利用 ArcHydro Tools 工具结合矢量河流修正 DEM 数据后,再重新对水文要素进行提取,能够很好的将原有的水文数据与衍生的水文要素有效的结合起来,...
  • 关系数据模型源于数学,它用二维表来组织数据,而这个二维表在关系数据库中称为关系。关系数据库就是表或者说是关系的集合。 数据操作 关系数据模型给出了关系操作的能力,包括。 传统的运算关系:并(union)、交...

空空如也

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以二维表表示的数据模型