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....关系(relation) 关系就是在数据库中存在的，包含行和列的一张表。也常被称为关系表，或者表。...这里先来探讨下概念模型和逻辑模型，有关物理模型的讨论则将放到第四篇。 我们首先可以认为概念模型建模和ER建模，需求可视化表达的是一个意思。...这确实很方便，但那些系统自动增加的字段和表的命名则需要根据实际情况进行调整。 逻辑模型设计好后，就可以开始着手数据库的物理实现了。...数据库的物理实现也被称为物理模型建模，这个阶段不但需要参照逻辑模型，还应当参照ER图。
Linux的创始人Torvalds有一段关于“什么才是优秀程序员”的话：“烂程序员关心的是代码，好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系”，最能够说明数据模型的重要性。...以下是一个示例： 分层设计的好处大致可以概括如下： 清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。...但Inmon和kimball关于关系建模和维度建模的争论其实也没什么值得探讨的，没有谁更好，在企业内，这两种建模方式往往同时存在，底层用关系建模合适一点，技术的优雅换来了数据的精简，往上维度建模更合适一些...，靠数据的冗余带来了可用性，优势互补，都说关系建模不易，概念模型是个坎，其实维度建模也不易，维度的梳理和运营是艰巨的，否则就是烂摊子的活。...在数据建模上，很多人纠结于如何建模，用关系建模、维度建模亦或其它？
1 关系型数据库 1.1 关系型数据库的特性 1.1.1 事务的特性 事务，是指一个操作序列，这些操作要么都执行，或者都不执行，而且这一序列是无法分隔的独立操作单位。...1.2 MySQL索引 数据库索引是数据库管理系统中的一个排序的数据结构，用于协助快速查询、更新数据库表中的数据。...最大的特点是方便存储结构化和半结构化数据，方便做数据压缩，对针对某一列或者某几列的查询有非常大的IO优势。...这样也就有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。...2.2.2 全文搜索型数据库 传统的关系型数据库主要依赖索引来实现快速查询功能，但是在全文搜索的业务下，索引很难满足查询的需求。关系型数据库的模糊匹配在数据量较大的情况下查询的效率是很低的。
数据结构：数据与数据之间的结构关系（数组、队列、树、图等结构） 算法：解决问题的步骤 总结： 1、程序 = 数据结构 + 算法 。数据是程序的中心。...数据结构和算法两个概念间的逻辑关系贯穿了整个程序世界，首先二者表现为不可分割的关系。没有数据间的有机关系，程序根本无法设计。 2、数据结构与算法关系：数据结构是底层，算法高层。数据结构为算法提供服务。...算法围绕数据结构操作。 3、解决问题（算法）需要选择正确的数据结构。例如：算法中经常需要对数据进行增加和删除用链表数据结构效率高，数组数据结构因为增加和删除需要移动数字每个元素所有效率低。...4、数据结构特点：每种数据结构都具有自己的特点。例如：队列：先进先出。栈：先进后出。等等 5、算法的特性：算法具有五个基本特征：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。...例如：树型数据结构：通过计算机语言中的数组（节点）和指针（指向父节点）来实现。 8、存储结构：逻辑数据结构的实现。存储结构通过计算机语言实现。
一 三范式 1,所有列必须为原子化列 2,设计时需要主键列 3,所有非主键列不能依靠传递与主键列发生关系（所有列与主键列发生的都是直接关系） 生活中的主键：ID 车牌 手机号 二 关系 数据库结构关系...集合 --> 表 线型关系 -->约束 树形关系 -->索引（二叉树模型需哦延展的平衡二叉树） 图形关系 --> 数据库既包括了线型关系同事也包含了约束关系与依赖关系。...RDBMS（关系型数据库系统） HBASE（NOSQL --> not only sql） 非关系型数据库的优势：1....性能NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。2. 可扩展性同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。...关系型数据库的优势：1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。2. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
简介MongoDB是一种面向文档的数据库，因此在进行数据建模时，其与传统的关系型数据库有所不同。MongoDB支持多种数据关系建模方法，包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。...数据关系建模MongoDB中的数据关系建模方法包括嵌入式数据模型和引用式数据模型。嵌入式数据模型在嵌入式数据模型中，一个文档可以包含另一个文档。这种关系称为嵌入式关系。...使用MongoDB数据关系建模的最佳实践以下是在使用MongoDB数据关系建模时的一些最佳实践：使用嵌入式数据模型时，考虑嵌套层数的问题。通常情况下，不建议超过嵌套3层，否则可能会影响查询性能。...例如，一个订单可能需要关联到多个客户和产品，这时使用引用式数据模型会更加方便。在使用引用式数据模型时，需要仔细考虑引用文档的结构。引用文档的结构应该尽量简单，以便于使用简单的查询来检索相关数据。...在设计MongoDB的数据关系模型时，需要仔细考虑查询的需求。在一些情况下，可能需要执行大量的查询，因此需要设计一个数据模型来最大限度地减少查询次数和查询时间。
关系型数据库最典型的数据结构是表，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织 当今十大主流的关系型数据库 Oracle，Microsoft SQL Server，MySQL，PostgreSQL，DB2...：在基于web的结构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力...当需要对数据库系统进行升级和扩展时，往往需要停机维护和数据迁移。 4、性能欠佳：在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要原因是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。...为了保证数据库的ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。 二、非关系型数据库 ?...指非关系型的，分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。
应用程序都离不开数据库，那不同的数据结构，就会存放在不同的数据数据库中，所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。...关系型数据库 关系型数据库呢就是把复杂的业务数据结构归结为二维表的形式展现，以MySQL为例如果我们要创建一个表的话可以使用DDL语句创建，创建二维表结构是这样的： 在关系型数据库中，对数据的操作应该都是基于数据表操作的...非关系型数据库 非关系型数据库根据应用场景分为：键值对数据库，列存储数据库，搜索引擎数据库，面向文档数据库等等。...4.面向文档数据库 文档数据库就是存放的文档，就是以值可以查询的键值数据库，比如：MongoDB，couchDB等数据库 5.图形数据库 是一种存储图形关系的数据库，它应用图形理论存储实体之间的关系信息...“ HBase优缺点： 适用于存储半结构化或非结构化数据。 支持高可用和海量数据以及很大的数据量瞬间写入 为null的column数据不会被存储，这样节省空间又提高了读性能。
关系数据结构 关系数据库简介 系统而严格地提出关系模型的是美国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...1974 年提出了关系的 BC 范式 关系数据库系统 是支持关系模型的数据库系统 关系模型的组成 关系数据结构 关系操作集合 关系完整性约束 关系的定义 1.域(Domain） 域是一组具有相同数据类型的值的集合例如...不包含在任何候选码中的属性称为非主属性(Non-key attribute 例如，在学生关系中，学号和身份证号为主属性，姓名和年龄为非主属性。...关系数据库 在关系模型中，实体以及实体间的联系都是用关系来表示的在一个给定的应用领域中，所有实体及实体之间联系的关系的集合(也可以简单地理解为表的集合)构成一个关系数据库。 希望对你有帮助！加油！...衷心感谢您的关注和支持！
我们在数据关系视图模式可以查看到加载的表。 ? 现在开始设计模型的框架，表的分类一般有两种，数据表(又叫做事实表)和Lookup表(又叫做维度表)。 ? ?...上面图中表的布局方式有多种，如星式结构，雪花结构等。...对于初学者，建议按照上面这个Lookup表在上，数据表在下的结构去设计，完全可以满足大部分需求，这样的方法可以帮助你在后面的学习中按过滤器一样去思考，打开阀门，数据好像水流一样自上而下的从Lookup表流入数据表...2 建立关系 注意到在关系视图中，表与表之间是有关联的。这个关联是怎样建立的？'咖啡数据'中有每天的销售情况，'日期表'中有每天的日期和对应的年月日星期等。...注意到这里的行和列我们用的不是咖啡数据表里的数据！通过关系的建立，我们得以把所有的表中数据放在了一张表里，这就是数据模型的力量。 ?
发展至今以维度建模和关系建模为主，而随着互联网的发展，数据从GB到PB的裱花，企业业务迭代更新亦是瞬息万变，对维度模型的偏爱渐渐有统一互联网数仓建模标准的趋势。...维度模型以实体与实体之间发生的事务/实为切入，而关系建模则以实体与实体之间的关系来组织数据。在当前的环境下，互联网更倾向于维度建模，而传统行业则较多沿用关系建模。...关系建模 关系建模，被称为“实体-关系”模型，以一种“标准化”的方式存在，强调数据之间非冗余，满足3NF。...两者优势互补 Data Vault 简介 在大数据的环境下，数据存储和发展已发生很大变化，曾经的维度建模和关系建模在当前的场景下都有各自的不足之处。那数据仓库在大数据环境下如何发展、成熟？...data vault有三种基本的实体(结构) 中心表(Hub)：实际业务键的集合，如订单信息表等 链接表(Link)：记录着业务键之间的关系和联系，没有开始或者结束日期，只记录数据到达数据仓库那一时刻的关系的一种表达
通过前面几篇文章学会如何安装 MySQL 以及基础知识后，我们还需要学习体系结构，MySQL 和 Oracle 体系结构类似，如果学过 Oracle 可以类比记忆，基础牢固才能学好数据库，才能做一个合格的...MySQL 体系结构可分为两层，MySQL Server 层和 存储引擎层，而 MySQL Server 层又分为连接层和 SQL 层，连接层包括通信协议、线程处理、用户名密码认证，SQL 层包含权限判断...解析器是由 Lex 和 YACC 实现的，是一个很长的脚本； 主要功能： l 将 SQL 语句分解成数据结构，并将这个结构传递到后续步骤，以后 SQL 语句的传递和处理就是基于这个结构的； l 如果在分解构成中遇到错误...InnoDB 和 MyISAM 是最主流的两个存储引擎，现在数据库默认的存储引擎就是 InnoDB,且 MySQL 8.0 宣布 InnoDB 存储数据字典，MyISAM 彻底被废弃，脱离了 MySQL...InnoDB 是 MySQL 数据库 5.5 版本后的默认存储引擎，默认所说的 MySQL 即指 InnoDB 存储引擎的 MySQL，那么关于 InnoDB 的体系结构下一次在一起来看看吧，今日就到这里啦
关系数据库 关系数据库历史悠久，可以找到靠谱的DBA，保证关系数据库稳定性，安全性，完整性和性能，同时可以保证监控和分析关系数据库的瓶颈及设计的合理性。...只有支持了事务的数据库才能最大限度保证数据的正确性和完整性。 关系数据库的性能和承载能力在企业应用时代有着很大的影响。...NoSql NoSql的出现很好的支持了分布式数据库所需要的分片和数据迁移等功能，在海量数据和大并发支持方面，强于传统关系数据库。...NewSql NewSql继承了NoSql对海量数据的处理能力，同时保持了关系数据库对sql和ACID事务的支持。...数据分片 关系数据库将数据存储在单一数据节点，在性能和可用性两方面很难满足海量数据场景。
分别对两者的utility建模，得到： s.t.Ua=xa+α0∗(ya+yb)Ub=xb+β0∗(ya+yb)α0∈(0,1)β0∈(0,1)α0+β0≥1xa+ya=1xb+yb=1 \begin...Ua,UbU_a,U_b分别是A和B的utility（效用）值，通俗的理解是，该值越大表示A或B越开心。...限制条件xa+ya=1xb+yb=1x_a + y_a =1x_b + y_b = 1表示人的精力是有限的，需要在自己和对方之间进行合理的分配。 特殊情况分析 婚姻关系也可以理解成一种博弈关系。...婚姻的阶段性分析 模型延伸 阶段性分析需要阐述三点内容： 婚姻需要彼此的努力 婚姻头几年往往最难 婚姻越往后越简单越自然 因此，对模型做简单的延伸：α和β\alpha和\beta表示双方的感情程度，越高表示对彼此的感情越深...结论 以海灵格的一句话做结吧：良好持久的关系是一方付出了一些，另一方回报的时候稍稍多一些，然后这一方再稍稍多一些，这样是使关系能健康维持下去的保障。 希望天下有情人终成眷属！
钱包.jpg eos账户体系跟eth主要不同： 1，密钥的功能解耦： 密钥就等同于支付宝中的一对账号和密码。...EOS 钱包中也保存着密钥，但EOS钱包和其他区块链钱包也存在着一些差异，主要差异在于EOS 中的密钥主要是用来生成签名的，它并不用来生成交易地址。...EOS中的保存是使用WIF(Wallet Import Format)格式的，这种格式广泛的应用在钱包之间密钥的输入和输出。
前言： 在我们的日常开发中，关系型数据库和非关系型数据库的使用已经是一个成熟的软件产品开发过程中必不可却的存储数据的工具了。那么用了这么久的关系数据库和非关系型数据库你们都知道他们之间的区别了吗？...： 采用二维表结构非常贴近正常开发逻辑（关系型数据模型相对层次型数据模型和网状型数据模型等其他模型来说更容易理解）； 支持通用的SQL（结构化查询语言）语句； 丰富的完整性大大减少了数据冗余和数据不一致的问题...并且全部由表结构组成，文件格式一致； 可以用SQL句子多个表之间做非常繁杂的查询； 关系型数据库提供对事务的支持，能保证系统中事务的正确执行，同时提供事务的恢复、回滚、并发控制和死锁问题的解决...通常指数据以对象的形式存储在数据库中，而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定，常用于存储非结构化的数据。...非关系型数据库存在的不足: 非关系型数据库暂时不提供 SQL 支持，学习和使用成本较高。 非关系数据库没有事务处理，无法保证数据的完整性和安全性。适合处理海量数据，但是不一定安全。
实现原则 在任意一个表建立外键，去关联另外一个表的主键 SQL演示 -- 创建db5数据库 CREATE DATABASE db5; -- 使用db5数据库 USE db5; -- 创建person...商品分类和商品。一个分类下可以有多个商品！...INSERT INTO stu_course VALUES (NULL,1,1),(NULL,1,2),(NULL,2,1),(NULL,2,2); 图解 二、其他表 1.中间表 中间表是针对多对多关系的...临时表是放在系统数据库 tempdb中的，而不是当前数据库。 临时表分两种：本地临时表和全局临时表。 a.本地临时表 本地临时表是以#开头的，只对当前的数据库用户可见，而其他的用户是不可见的。...当数据库实例断开后当然也就丢失了数据了，不管是显式清空还是系统回收。
1）定义：在设计数据库时，对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构，这一过程就称为数据库建模。 2）作用： 1. 模型能准确表达设计意图，更易于进行技术交流。 2....3）数据库建模步骤： 1.需求分析阶段 2.概念结构设计阶段：CMD 概念结构设计是整个数据库设计的关键。...概念结构设计是对现实生活的模拟，不用考虑外键等，只是站在应用架构师的角度，抽象实体Entity和实体之间的关系Relation。...3.逻辑数据模型：LDM 需要考虑数据的存储结构，是关系的还是面向对象的。对数据进行符合数据库设计范式的规范，但不关心物理数据库。...概念模型是把现实世界中实体和关系抽象到计算机世界，逻辑模型就是一种跟具体数据库无关的数据库模型，而物理模型是对某一款确定的数据库进行设计的数据库模型。
背景 需求存储一个组织结构或者档案仓库，看到这个需求我们的第一个反应肯定就是树状结构，并且是一个多层多节点无限级树状机构。 我们目前使用的是mysql关系型数据库。...那我们应该如何来实现这个结构关系呢？...AUTO_INCREMENT, `title` VARCHAR(256) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE = InnoDB; 和票据信息表放一块...因为库1有一个父节点还有16个子节点还有自己与自己的关系。 在闭包表插入库1与柜1的关系。...join comment_path b on (a.descendant = b.descendant) where b.ancestor=3; 将册1移动到柜2底下 将凭证1凭证2册1的父节点除了和自身相关的都进行删除
一、InnoDB 体系结构 InnoDB 存储引擎是 MySQL 5.5 版本后的默认存储引擎，支持事务 ACID，回滚，系统崩溃恢复能力及多版本并发控制的事务安全，主要用于 OLTP 数据库业务场景...[MySQL 体系结构详解]，介绍完 MySQL 体系结构，下面来一起学习 InnoDB 体系结构。...更改缓冲 更改缓冲（change buffer），基于聚集索引的操作是顺序的，不会造成数据库随机读取，但修改非聚集索引时就会产生大量的随机读写。...二、InnoDB 表逻辑结构 InnoDB 逻辑存储单元主要分为表空间、段、区和页，层级关系为tablespace——>segment——>extent(64 个 page, 1MB )——>page（...三、内存结构 MySQL 的内存结构和 Oracle 内存结构相似，也可分为 SGA（系统全局区）和 PGA（系统全局区），数据库的内存参数配置可以使用 [show variables like ‘%buffer
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