开发人员在日常工作中，参与PRD评审、听产品经理讲述用户故事、提出各种需求。评审结束，一般会一股脑投入到设计开发，而数据库表设计就是其中不可或缺的一个过程。对于熟悉的业务模块，通过对需求分析，可以轻而易举的完成数据表设计，但对于非熟悉业务领域，可能会经过多轮PRD分析，整理一套数据表结构基础，然后对其追加字段，就完成了基础的数据模型设计。而在这个过程中，往往会感觉没有可以参考的理论，有时候甚至对设计的数据库表产生怀疑，不断考虑此设计是否符合业务、表结构设计后期是否具有通用性、表之间关系是否恰当可扩展等等。今天来谈些在实际业务开发中，针对数据建模的一些思考。
对象是对世界的理解和抽象，世界又代称为万物。理解世界是比较复杂的，但是世界又是由事物组成的。
概念模型又称信息模型，是从用户观方面来对数据和信息进行建模的结果，是对现实世界的事物及其联系的第一级抽象，它不依赖于具体的计算机系统，不是 DBMS 支持的模型，主要用于描述用户所关心的信息结构，属于信息世界中的模型，用于数据库的设计。
在过去的几年中，我看到许多项目将几乎任何类型的业务需求都喜欢建立与需求原因无关的技术对象模型（后面可能简称对象模型）。在很多情况下，针对技术对象建立业务需求模型是相当不错的，我总体上对此表示赞同。但是，用受影响的业务对象来建立业务需求模型的话往往会使我们构建出一个糟糕且复杂的数据结构。下面我举一个简短的例子来阐明我的想法。
企业级的数字资产的规划成果几乎不可能一次完成，尤其是在企业已有较多的应用系统建设成果并且希望能尽可能地复用已有功能时，循序渐进地进行改造的方式显得尤为重要。为了有效、稳步地推进规划成果落地，《数字资产：企业数字化转型之道》一书提出采用“T”字工作法。
Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式，最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。
Python官方文档说法是“Python数据模型”，大多数Python书籍作者说法是“Python对象模型”，它们是一个意思，表示“计算机编程语言中对象的属性”。这句话有点抽象，只要知道对象是Python对数据的抽象，在Python中万物皆对象就可以了。
不知不觉间已经写了十来篇推文了。二哥花了不少篇幅剖析容器网络的底层信息，也拿Cilium做例子介绍了CNI是什么，它是如何配合K8s完成容器网络相关的配置和维护的。
或许觉得比较枯燥，亦或许感觉 Xcode 提供的模版已经满足了使用的需要，很多 Core Data 的使用者并不愿意在 Core Data Stack 的了解和掌握上花费太多的精力。这不仅限制了他们充分使用 Core Data 提供的丰富功能，同时也让开发者在面对异常错误时无所适从。本文将对 Core Data Stack 的功能、组成、配置等做以说明，并结合个人的使用经验聊一下如何设计一个符合当下需求的 Core Data Stack。本文并不会展示一个完整的创建代码，更多是原理、思路和经验的阐述。
数据模型（Data Model）是对现实世界数据特征的抽象，也就是说，数据模型是用来描述数据、组织数据和对数据进行操作的。
模块、组件和对象这三个名词，是软件开发中非常常见的说法。在很多软件平台、库、框架中，都使用这三个名词作为描述其复杂结构的单元结构。模块、组件、对象三者虽然有相似的含义，但是，也有非常大的差别，本文探究这三个概念的异同目的，并非仅仅是规范这些用语，而是希望能对复杂软件的解构单位，作一次较完整的思考。 孙子兵法云：“制众如治寡，分而治之”。意思是：处理数量庞大而复杂的事物，其实和处理简单、单一的事物一样简单，关键是要把处理的目标分解开。软件系统的发展过程里，也对分解有很多不同的尝试。 早期结构化编程流行的阶段
数据持久化是将内存中的数据转换为存储模型，以及存储模型转换为内存中的数据模型的统称。数据模型可以是任何数据结构或对象模型。存储模型可以使关系模型、XML、二进制流等。cmp和Hibernate只是对象模型到关系模型之间转换的不同实现。
BOPF （业务对象处理框架）是用于BO（业务对象）的框架。该框架为整个BO生命周期提供工具和服务。
Core Data core data 基于model-view-controller（mvc）模式下，为创建分解的cocoa应用程序提供了一个灵活和强大的数据模型框架。 Core Data数据持久化是对SQLite的一个升级，它是ios集成的，在说Core Data之前，我们先说说在CoreData中使用的几个类。 (1)NSManagedObjectModel(被管理的对象模型) 相当于实体，不过它包含 了实体间的关系 (2)NSManagedObjectContext(被管理的对象上下文
数据库的相关概念 数据独立性：指应用程序与数据库的数据结构之间相互独立。 数据库（DB）：DB是长期存储在计算机内、有组织的、统一管理的相关数据的集合。 数据库管理系统（DBMS）：是位于用户和操作系统之间的一层数据库管理软件，它为用户或应用程序提供访问DB的方法。 数据库系统（DBS）：是实现有组织地、动态地存储大量关联数据、方便多用户访问的计算机硬件、软件和数据资源组成的系统，即它是采用数据库技术的计算机系统。 数据库技术：是研究数据库的结构、存储、设计、管理和使用的一门软件学科。 数据描述 数据描述历
提到企业数字化转型，不得不提现在的一个主流观点：未来的企业必将成为数字化企业，每个公司都将会成为软件公司！未来企业增长和竞争的能力越来越取决于其数字化创新能力。为了应对企业数字化转型，企业IT架构采用分布式、微服务、移动化、大数据等技术来应对业务变化带来的挑战。
openrtb是一套开源的竞价广告系统，来自IAB的贡献，非常好。有非常多的值得借鉴的地方，最近基于其所提供sdk api接口文档介绍，整理了相关的资料。主要包括其生态图体系、业务流程和主要的对象模型和数据模型。基于接口推导过程，未必准确，但却是非常不错的值得参考的资料。另外其对于对象的定义、属性参数的设定、相关类型的定义，具有非常好的参考价值，后续会陆续分享给大家。
数据库模型是一种抽象方法，用于定义和描述数据库的结构和数据组织方式、数据之间的关系以及它们如何存储和检索。数据库模型的选择通常取决于需要支持的应用程序的复杂性以及性能需求。
常用的连续存储管理技术有固定分区存储管理和可变分区存储管理。 程序流程图中带有箭头的线段表示的是控制流。 若二叉树没有叶子结点，则为空二叉树。 带链栈的栈底指针是随栈的操作而动态变化的。 若带链队列中只有一个元素，则对头指针与队尾指针必定相同。 清晰第一，效率第二的论点已经成为当今主导的程序设计风格。 需求分析方法可以分为结构化分析方法和面向对象分析方法两大类。结构化分析方法的常用工具：数据流图（DFD图）、数据字典（DD）、判定表、判定树。 数据库应用系统包括数
Parquet 是面向分析型业务的列式存储格式，由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 的孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目，最新的版本是 1.8.0。
各位好，今天和大家分享“大数据资产管理实战”这个课题。 本次分享包括大数据资产管理的概述、方法论和实施效果三个部分的内容。 · · · 第一部分：大数据资产管理概述 提到企业数字化转型，不得不提现在的
一、MySQL基础知识 MySQL 是一个真正的多用户、多线程 SQL 数据库服务器。 SQL（结构化查询语言）是世界上最流行的和标准化的数据库语言。MySQL 主要目标是快速、健壮和易用。 数据库库管理系统（DBMS）的功能：数据定义、数据库操作、数据库运行管理、数据组织，存储和管理、数据库的简历和维护、其他功能。 DBMS一般分为3类：关系数据库系统（RDMS）、面向对象数据库系统（OODMS）和对象关系数据库系统（ORDMS）。 数据库的三级模式和两级映射（保证数据库中的数据具有较高的逻辑独立性和物理
网上对于这个依赖包的学习资料是比较的少，所以整理这个包里面，工作中我们可以用到的一些api进行学习
过往的PowerBIDeskTop，它是一个独立的软件，不像Excel那样可以有二次开发的接口，但7月份更新PowerBIDeskTop后，已经开放了外部工具，单独有一个外部工具的选项卡。
SQLBI的工具，有兴趣的可了解下，需要点英文阅读能力：https://www.sqlbi.com/tools/analyze-in-excel-for-power-bi-desktop/
导读：本月千帆aPaaS在流程、页面设计器、对象建模、用户权限体系等方面做了产品能力完善及用户体验提升
下面仅供参考 请见官方网址http://freemarker.foofun.cn/
除此之外，另增加批量创建表关系功能，对同类事实表追加关系变得SoEasyShu，又是批量完成，爽到爆。
本文引自图灵新书《流畅的Python》的第一章——Python数据模型。本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。 书籍信息 作者：Luciano Ramalho 译者：安道 吴珂 PSF研究员、知名Py
概述 最近在看《Fluent Python》一书，书中解释了Python很多重要的设计理念和实践，下面是我在看此书的读书笔记。Python的设计思想主要体现在它的数据模型上,而数据模型所描述和传递的API更能让你创造出和抽象出自己对象世界。数据模型是对Python框架的描述。 magic and dunder:magic是特殊方法的昵称，dunder是双下划线. Data Model 深入 为了深入了解Python Data Model的内部实现，我们先看一下代码示例： # -*- coding:utf-
什么是Entity Framework 微软官方提供的ORM工具，ORM让开发人员节省数据库访问的代码时间，将更多的时间放到业务逻辑层代码上。EF提供变更跟踪、唯一性约束、惰性加载、查询事物等。开发人员使用Linq语言，对数据库操作如同操作Object对象一样省事。 EF有三种使用场景: 从数据库生成Class, 由实体类生成数据库表结构， 通过数据库可视化设计器设计数据库，同时生成实体类。 O/RM是什么？ ORM 是将数据存储从域对象自动映射到关系型数据库的工具。ORM主要包括3个部分：域对象、
PowerDesign是一款功能强大的建模软件，提供强大的元数据管理功能，可以帮助用户构建关键信息的全方位视图，创建多种类型的模型，包括数据模型，物理模型，面向对象模型 等等。同时继承了数据管理、BL、数据集成和数据整合多种功能。
PBI催化剂是笔者两年前开发的国内首款PowerBI外部工具，用于在PowerBI模型和报表层的元数据批量管理。
在为软件组织提供服务时，我一直采取拿来主义的做法，不拘泥于流派或风格，着力于细节和应用。如果硬要说出本书的几个主要思想来源，我认为应该是Ivar Jacobson、Alistair Cockburn、Peter Coad和高焕堂。
游戏开发，尤其是在线和多人游戏，是一个高度动态的过程，游戏设计师和开发者必须不断地引入新元素、调整规则、添加任务和奖励，以维持玩家的兴趣和参与度。在这样一个环境中，数据模型和需求的快速变化是常态。
MyBatis是ORM的解决方案 在对象模型和数据库表之间进行沟通的一座桥梁
Mybatis和hibernate不同，它不完全是一个ORM框架，因为MyBatis需要程序员自己编写Sql语句。mybatis可以通过XML或注解方式灵活配置要运行的sql语句，并将java对象和sql语句映射生成最终执行的sql，最后将sql执行的结果再映射生成java对象。
产品需求增加，页面需要增加功能，数据也就相应的要增加显示，那么REST接口也需要做增加，这种无可厚非。
数据库管理系统(Database Management System)是一种操纵和管理数据库的大型软件，是用于建立、使用和维护数据库的软件系统。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过数据库管理系统访问数据库中的数据，数据库管理员也通过数据库管理系统进行数据库的维护工作。
1、“4+1”视图主要描述系统逻辑架构。其中（）视图用于描述对象模型，并说明系统应该为用户提供哪些服务。
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随着.NET Framework 3.5 SP1和Visual Studio 2008 SP1的正式发布。ADO.NET 实体框架正式来到开发人员的面前，它使开发人员可以通过对象模型（而不是逻辑/关系数据模型）专注于数据。实体框架有助于将逻辑数据架构抽象为概念模型，并且允许以多种方式通过对象服务和名为“EntityClient”的新数据提供程序与概念模型交互。 实体框架组件 实体框架使开发人员可以编写更少的数据访问代码，减少维护，将数据结构抽象化为更易于开展业务（标准化程度较低）的方式，并且有利于数据的持久
Fielding博士在2000年他的博士论文中提出来到现在已经有了20年的历史。它的简单易用性，可扩展性，伸缩性受到广大Web开发者的喜爱。
Mongoose 是在 Node.js 异步环境下对 mongodb 进行便捷操作的对象模型工具，Mongoose 是 NodeJS 的驱动，为NodeJS独有。
1 前言 2016年对于网易杭州研究院（以下简称“杭研”）而言是重要的，成立十周年之际，杭研正式推出了网易云。“十年 • 杭研技术秀”系列文章，由杭研研发团队倾情奉献，为您展示杭研那些有用、有趣的技术
现在我们站在各个用例的角度上来考虑那种系统适合于这些用例。 你的意见是首先，我们要纵览各种数据模型。这些模型的分类方法来自于Emil Eifrem 和 NoSQL databases。 文档数据库 源起：受Lotus Notes启发。 数据模型：包含了key-value的文档集合 例子：CouchDB, MongoDB 优点：数据模型自然，编程友好，快速开发，web友好，CRUD。 图数据库 源起： 欧拉和图理论。 数据模型：节点和关系，也可处理键值对。 例子：AllegroGraph, InfoG
数据资产管理（DAM，Data Asset Management）是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。《数据资产管理实践白皮书》
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