基本术语: 关系模型:用二维表格表示实体集,用关键码表示实体之间联系的数据模型称为关键模型。 在关系模型中,字段称为属性,字段值称为属性值,记录类型称为关系模式。记录称为元组,元组的集合称为关系或实例。一般用大写字母A、B、C...表示单个属性,用大写字母...X、Y、Z表示属性集,用小写字母表示属性值,元组为行(Row), 属性为列(Column)。 关系中的属性的个数称为“元组”,元组个数称为“基数”。 关键码(Key,键)由一个或多个属性组成。在实际使用中,有下列几种键。 超键:在关系中能唯一标识元组
领域对象是DDD的核心,我们会依次分析聚合/聚合根、仓储、规约、领域服务的最佳实践和规则。内容较多,会拆分成多个章节单独展开。
目标 用最少的人力成本满足构建和维护该系统的需求 衡量指标 版本迭代 -- 工程师团队规模 版本迭代 -- 代码总行数 版本迭代 -- 代码变更行数 软件系统的价值 行为价值 按需求文档编写代码 可用性 功能性bug 性能 稳定性 紧急,但是并不总是重要,在紧急重要矩阵中占据A、C位置 架构价值 Soft :当需求变更时,所需的软件变更必须简单方便 变更实施的难道应该和变更的范畴(scope)成等比,而与变更的具体形状(shape)无关 不紧急,占据B、D,D
1、主键约束(Primay Key Coustraint) 唯一性,非空性 2、唯一约束 (Unique Counstraint)唯一性,可以空,但只能有一个 3、检查约束 (Check Counstraint)对该列数据的范围、格式的限制(如:年龄、性别等) 4、默认约束 (Default Counstraint)该数据的默认值 5、外键约束 (Foreign Key Counstraint)需要建立两表间的关系并引用主表的列
我们需要实现的是大文件的切片上传功能,下面是同事设计的两个相关的MySQL数据表,一个用来记录文件信息,一个用来记录文件的分片信息:
第二篇:数据库关系建模 前言 ER建模环节完成后,需求就被描述成了ER图。之后,便可根据这个ER图设计相应的关系表了。 但从ER图到具体关系表的建立还需要经过两个步骤:1. 逻辑模型设计 2. 物理模型设计。其中前者将ER图映射为逻辑意义上的关系表,后者则映射为物理意义上的关系表。逻辑意义上的关系表可以理解为单纯意义上的关系表,它不涉及到表中字段数据类型,索引信息,触发器等等细节信息。 本文将详细介绍前者。确切来说,也就是ER模型到逻辑关系表的映射是如何完成的。 基本概念 在开始进行ER模型到逻辑关系表的
数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,包括数据的结构部分、数据的操作部分和数据的约束条件。
在开发中,我们经常遇到参数校验的需求,比如用户注册的时候,要校验用户名不能为空、用户名长度不超过20个字符、手机号是合法的手机号格式等等。 如果使用普通方式,我们会把校验的代码和真正的业务处理逻辑耦合在一起,而且如果未来要新增一种校验逻辑也需要在修改多个地方。 而spring validation允许通过注解的方式来定义对象校验规则,把校验和业务逻辑分离开,让代码编写更加方便。 Spring Validation其实就是对Hibernate Validator进一步的封装,方便在Spring中使用。
1、封装变化(找到会变化的地方,把它们从不变的地方分离处理) 2、多用组合少用继承 3、针对接口变成而非实现 4、松耦合 5、类对修改关闭,对扩展开放 6、依赖抽象而非具体类 7、只和朋友交谈(迪米特原则) 8、别找我,我会找你(好莱坞原则)
由于我的服务器大多都是轻量应用服务器,近期轻量云也推出了个轻量对象存储,套餐包的形式相比cos资源包还是挺划算,最主要的是没有读写请求计费,一个套餐包涵盖所有内容。
其实最近看代码,发现好多地方实体以及数据库DDL语句关于空值和默认值不是很统一,有时候排查问题会让你很日了狗,在最佳实践和标准的选择上,归根接地是一场小的生产力的革命,只有生产力的革命才能真正的达到降本增效。
在笔者几年的开发经验中,经常看到项目中存在到处空值判断的情况,这些判断,会让人觉得摸不着头绪,它的出现很有可能和当前的业务逻辑并没有关系。但它会让你很头疼。
在笔者几年的开发经验中,经常看到项目中存在到处空值判断的情况,这些判断,会让人觉得摸不这头绪,它的出现很有可能和当前的业务逻辑并没有关系。但它会让你很头疼。
好的代码永远是需要设计的。一名高级程序员,更应该有设计师的潜质,不只是关注怎么用代码实现业务,更关注的是代码的设计。而在设计之初,应当说服自己去接受不合理的代码带来的第一次愚弄。在频繁的变化面前,抽取不变的地方,健壮自身的设计。
AnEntityCallback通过其泛型类型参数直接与其域类型相关联。每个 Spring Data 模块通常带有一组EntityCallback涵盖实体生命周期的预定义接口。
不得不说,Gson用起来确实挺方便的,但是最近发现很多人在使用Gson的时候,会出现各种问题,尤其是新手,下面我给出几个问题的解决方法,希望对你有用。 找不到Gson.jar的下载地址的,直接去github上下载,不用借助他人的各种网盘或csdn等。下载地址是:https://github.com/google/gson Gson如何将json字符串解析为Object: String jsonStr="";//json字符串 Gson gson = new Gson(); Result obj =
Null值与空字符串是不一样的,Null值参与任何的加、减、乘、除等其他运算,结果都是Null;
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@Cleanup注解可以生成对资源进行关闭的代码,无须手动通过try-catch-finally代码块判断并关闭所有的资源
小伙伴儿们,Spring 的依赖注入以及 Bean 的装配是面试常问的知识点,今天我们来学习一下Spring中的依赖注入方式,以及如何将自己开发的Bean装配到Spring IoC容器中。
在开发中,我们经常遇到参数校验的需求,比如用户注册的时候,要校验用户名不能为空、用户名长度不超过20个字符、手机号是合法的手机号格式等等。如果使用普通方式,我们会把校验的代码和真正的业务处理逻辑耦合在一起,而且如果未来要新增一种校验逻辑也需要在修改多个地方。而spring validation允许通过注解的方式来定义对象校验规则,把校验和业务逻辑分离开,让代码编写更加方便。Spring Validation其实就是对Hibernate Validator进一步的封装,方便在Spring中使用。在Spring中有多种校验的方式
本篇首先介绍关系数据模型、多维数据模型和Data Vault模型这三种常见的数据仓库模型和与之相关的设计方法,然后讨论数据集市的设计问题,最后说明一个数据仓库项目的实施步骤。规划实施过程是整个数据仓库设计的重要组成部分。
作者:虚无境 链接: https://blog.csdn.net/qazwsxpcm/article/details/80950612 前言 在刚学编程没多久就听说过设计模式的大名,不过由于当时还是个
遵循这些原则进行维度建模可以保证数据粒度合理,模型灵活,能够适应未来的信息资源,违反这些原则你将会把用户弄糊涂,并且会遇到数据仓库障碍。
数据仓库存储逻辑模型设计,需要遵循一定的设计原则。遵循这些原则进行维度建模可以保证数据粒度合理,模型灵活,能够适应未来的信息资源,违反这些原则你将会把用户弄糊涂,并且会遇到数据仓库障碍。本文适用于多维建模,不使用于3NF建模。
设计模式基础 设计模式主要基于的面向对象设计的原则: 程序到一个接口不用实现; 有利于对继承对象组合; 设计模式用途: 开发人员的通用平台; 最佳实践; 类型: 创造模式:提供了一种创建对象而隐藏创建逻辑的方法,而非直接使用new来实例化对象; 结构模式:涉及类和对象组成,继承概念用于组成接口并定义方法组合对象以获得新功能; 行为模式:侧重于对象之间的通信; J2EE 模式:设计表示层,由Sun Java Center标识; 创造设计模式 工厂模式 无创建逻辑暴露给客户端创建对象,使用一个通用接口引用新创建
多对多的对应关系,比如学生对老师,老师对学生,在这个关系中间弄个中间表-叫映射表 在这个例子中,映射表三个属性:编号,学号,教工号 映射表里面挑的属性,主键和外键,主键独一无二区分(编号),学号教工号这样的叫外键 上面的关系:ER图, 实体:矩形 虚体:椭圆形
问题:如果main方法被声明为private会怎样? 答案:能正常编译,但运行的时候会提示”main方法不是public的”。
聚簇索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式。术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值聚簇的存储 在一起。
许多技术概念和模式,例如充血模型(对应我们常写贫血模型)、值对象、聚合和聚合根规则。
参考:https://mp.weixin.qq.com/s/AvpOq6eh-IBDJj2SXa_wXw https://www.jianshu.com/p/25a05bf42e05
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
在我们的项目中,为了能够保存分析报表以及用户设置的报表查询条件,我们将这些信息视为报表元数据存储在MongoDB中。要存储的元数据包括:
一个列或者列集,唯一标识表中的一条记录。超键可能包含用于唯一标识记录所不必要的额外的列,我们通常只对仅包含能够唯一标识记录的最小数量的列感兴趣。
发表于 WWW 2012 – Session: Creating and Using Links between Data Objects 摘要:语义Web的链接开放数据(LOD)云中已经发布了大量的结构化信息,而且它们的规模仍在快速增长。然而,由于LOD的大小、部分数据不一致和固有的噪声,很难通过推理和查询访问这些信息。本文提出了一种高效的LOD数据关系学习方法,基于稀疏张量的因子分解,该稀疏张量由数百万个实体、数百个关系和数十亿个已知事实组成的数据。此外,本文展示了如何将本体论知识整合到因子分解中以提高学习结果,以及如何将计算分布到多个节点上。通过实验表明,我们的方法在与关联数据相关的几个关系学习任务中取得了良好的结果。 我们在语义Web上进行大规模学习的方法是基于RESCAL,这是一种张量因子分解,它在各种规范关系学习任务中显示出非常好的结果,如链接预测、实体解析或集体分类。与其他张量分解相比,RESCAL的主要优势在于:当应用于关系数据时,它可以利用集体学习效应。集体学习是指在跨越多个互连的实体和关系中自动开发属性和关系相关性。众所周知,将集体学习方法应用于关系数据可以显著改善学习结果。例如,考虑预测美利坚合众国总统的党籍的任务。自然而然地,总统和他的副总统的党籍是高度相关的,因为两人大部分都是同一党的成员。这些关系可以通过一种集体学习的方法来推断出这个领域中某个人的正确党籍。RESCAL能够检测这种相关性,因为它被设计为解释二元关系数据的固有结构。因为属性和复杂关系通常是由中介节点如空白节点连接的或抽象的实体建模时根据RDF形式主义,RESCAL的这种集体学习能力是语义网学习的一个非常重要的特性。下面的章节将更详细地介绍RESCAL算法,将讨论RDF(S)数据如何在RESCAL中被建模为一个张量,并将介绍一些对算法的新扩展。 语义Web数据建模 让关系域由实体和二元关系类型组成。使用RESCAL,将这些数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X,其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体,而第三个模态拥有m不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体,第j个实体)。否则,对于不存在的或未知的关系,Xijk被设置为零。通过这种方式,RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题,这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个额片Xk=X:,:,k (X)可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。 设一个关系域由n个实体和m个关系组成。使用RESCAL,将这类数据建模为一个大小为n×n×m的三向张量X,其中张量的两个模态上的项对应于话语域的组合实体,而第三个模态包含m种不同类型的关系。张量项Xijk= 1表示存在第k个关系(第i个实体,第j个实体)。否则,对于不存在的或未知的关系,Xijk被设置为零。通过这种方式,RESCAL通过假设缺失的三元组很可能不是真的来解决从积极的例子中学习的问题,这种方法在高维但稀疏的领域中是有意义的。图1a显示了这种建模方法的说明。每个切片Xk=X:,:,k 可以解释为对应关系k的关系图的邻接矩阵。
整体上来讲,这个设计原则是比较简单、容易理解和掌握的。今天我主要通过几个反例,带你看看,哪些代码是违反里式替换原则的?我们该如何将它们改造成满足里式替换原则?除此之外,这条原则从定义上看起来,跟我们之前讲过的“多态”有点类似。所以,我今天也会讲一下,它跟多态的区别。
本来想写文章来复习的,后面发现越写越多,而且感觉本末倒置了,查询语句写的最少,其他倒是写的很详细,数据库知识真的太细太碎了,整理起来难度真的挺大的,如果是数据库小白,这篇文章肯定很有用,它没有过多的实战,带你了解数据库的基本框架和能够完成的任务,如果是数据库学过的话,那这篇文章可能对你而言只有前面数据库概述和设计数据库有用,数据库sql语句这部分非常的精简,几乎只是了解个框架,第一次写长文欢迎评论区大佬们的指正。
前面几篇教程我们了解了如何在 Go 语言中解析用户请求信息,包括表单字段和文件上传,接下来,我们来看看处理完请求后,如何将响应发送给客户端。HTTP 响应的报文结构如下所示:
一个类只应承担一种责任。换句话说,让一个类只做一件事。如果需要承担更多的工作,那么分解这个类。
Web 开发是一个很有意思的事情。Struts+Spring+Hibernate 作为一种当今流行的开发模式,我很荣幸地在一周左右的时间里,疯狂地边学边琢磨了一番,甚有感触。
如果说SOLID原则是用于指导我们如何将砖块砌成墙与房间的,那么组件构建原则就是用来指导我们如何将这些房间组合成房子的。
上一遍我介绍了AgileEAS.NET中统计的数据访问,本文我将来介绍AgileEAS.NET中的ORM实现思路。关于ORM的概念和介绍,我在此就不在重复介绍了,我相信大家都很熟悉这个概念了。 AgileEAS.NETORM并没有采用如NHibernate中映射文件的文件的模式,而是采用了直接硬编码的模式实现,ORM体系设计采用了属性/列>数据对象>数据集合(表)的结构: image.png 最基本的思路是一个记录/实体(IEntity)映射一条记录,一个实体包括若干属
Android作为全球最大的移动操作系统之一,其开发平台提供了丰富的工具和框架,为开发者提供了无限的可能性。本文将深入探讨Android开发的关键技术和开发流程,为初学者提供指导,同时对于有经验的开发者,也能够带来一些启发。
一般客户端通过目标类的接口访问它所提供的服务。 有时,现有类可以满足客户端类的需要,但所提供接口不一定是客户端所期望的,可能因为现有类中方法名与目标类中定义的方法名不一致。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/154633.html原文链接:https://javaforall.cn
大家好!我是黄啊码,上一节的知识点你了解多少了,掌握了多少了,别偷懒哦,今天我们来将就爱你改数据定义语言,说得高级点就是Data Definition Language,简称DDL。
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