1.自动排序 Format>>Preferences>>Layout Entire Diagram CA ERwin…

自从接触到数据库到如今这三个概念大家理解的还有些不清楚,今天来为大家解答疑惑,共同提高,结合生活理解 概念模型        概念模型就是在了解了用户的需求,用户的业务领域工作情况以后,经过分析和总结,提炼出来的用以描写叙述用户业务需求的一些概念的东西.如销售业务中的"客户"和"定单",还有就是"商品","业务员".        用USE  CASE(用例图)来描写叙述就是:"业务员"与"客户&…

介绍: 大数据是不是海市蜃楼,来自小橡子只是意淫奥克斯,大数据的发展,而且要从头开始,基于大数据建设国家.项目-level数据中心行业将越来越多,大数据仅供技术,而非溶液,临数据组织模式,数据逻辑模式的问题. 它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉.希望可以给大家以启迪.參与交流请加群:347018601 一.概述 (1)什么是LDM 逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方式,它是指导数据仓库进…

引言: 大数据不是海市蜃楼,万丈高楼平地起只是意淫,大数据发展还要从点滴做起,基于大数据构建国家级.行业级数据中心的项目会越来越多,大数据只是技术,而非解决方案,同样面临数据组织模式,数据逻辑模式的问题.它山之石可以攻玉,本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍,旨在抛砖引玉,希望能够给大家以启迪.参与交流请加群: 一.概述 (1)什么是LDM 逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方案,它是指导数据仓库进行数据存放.数据组织.以…

1.逻辑实体添加非主键属性的三种的方式 属性1:在图中直接创建 属性2:在模型导航器中创建 属性3:在属性对话框中创建 2.实体显示选项(Entity Display) Rolename/Attribute:显示角色名属性: Attribute datatype:显示属性的数据类型: Attribute Domain:显示属性的类型域: Primary key Designator:显示主键符号: Foreign Key Designator(FK):显示外键: Alternate key De…

其实啊,我们把HBase想象成一个大的映射关系,再者,本来,HBase存储的数据可以理解为一种key和value的映射关系,但有不是简简单单的映射关系那种,因为比如有各个时间戳版本啊. 通过行键.行键+时间戳或行键+列(列簇:列修饰符),就可以定位特定是数据. HBase是稀疏存储数据的,因此某些列可以是空白的. 列在列簇中依照字典排序.例如,列簇是基础信息或公司域名或水果类.列是基础信息:面貌.基础信息:年龄.公司域名:org.公司域名:edu.水果类:苹果.水果类:香蕉. 表test的概念视…

介绍内容:利用ERwin DM进行对本地 Oracle 数据库的逆向工程 ERwin DM Version:7.3 ERwin DM 提供两种方式的逆向工程方法,分别是基于脚本文件和基于数据库. 下面描述的内容是基于数据库的逆向工程方法. 1. 打开CA ERwin 2. 鼠标移动到 Tools > Reverse Engineer 3. 在选择 Model 类型的弹出框,选择Logical/Physical,然后点击 Next 4. 按需选择相关内容 Reverse Engineer From…

Data base: 长期存储在计算机内,有组织的,可共享的大量数据集合.基本特征:永久存储,可共享,有一定的物理和逻辑结构. Data base manage system(DBMS):用户和os之间的一层数据管理软件. 1.提供数据操纵语言DML对数据库增删改查 2.数据库的建立和维护 3.提供数据控制功能:在数据库建立,运行和维护时,DBMS管理数据的安全性,完整性,并发控制和故障的系统恢复,(也就是数据库的事务管理和运行管理) 4.与其它软件系统通信 Data base system(D…

第二章 实体数据建模基础 很有可能,你才开始探索实体框架,你可能会问“我们怎么开始?”,如果你真是这样的话,那么本章就是一个很好的开始.如果不是,你已经建模,并在实体分裂和继承方面感觉良好,那么你可以跳过本章. 本章将带你漫游使用实体框架建模的基本实例,建模是实体框架的核心特性,同时也是区别实体框架和微软早期的数据访问平台的特性.一旦建好模,你就可以面向模型编写代码,而不用面向关系数据库中的行和列. 本章以创建一个简单概念模型的实例开始,然后让实体框架创建底层的数据库,剩下的实例,将向你展示,如…

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概…