注1:本文旨在梳理汇总出我们在建模过程中遇到的零碎小问题及解决方案(即当作一份答疑文档),会不定期更新,不断完善, 也欢迎大家提问,我会填写进来. 注2:感谢阅读.为方便您查找想要问题的答案,可以就本页按快捷键Ctrl+F,搜索关键词查找,谢谢. 1. 读写csv文件时,存在新的一列,Unnamed:0? 答:read_csv()时,防止出现,设置参数index_col=0:写入csv文件时,防止出现,设置参数index=False. 2. 日期类型和其他类型互转. 场景1:我们从数据库取得的数

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

本文由海水的味道编译整理,请勿转载,请勿用于商业用途.    当前版本号:0.1.2 第三章数据建模 Core Data栈配置好之后,接下来的工作就是设计对象图,在Core Data框架中,对象图被表示为NSManagedObjectModel.对象图由若干个实体组成,实体被表示为NSEntityDescription.本章将围绕实体设计的相关细节展开讨论.本章也涉及到了常规的数据建模原则,因为这些原则也适用于创建实体.    托管对象NSManagedObject和实体NSEntityDesc

本文转载自:http://coolshell.cn/articles/7270.html ================================================ 全文译自墙外文章"NoSQL Data Modeling Techniques",译得不好,还请见谅.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL

需求分析是做项目中的极为重要的一环,而作为整个项目中的'血液'--数据,更是重中之重.viso,workbench,phpmyadmin等软件可以帮我们更好的处理数据分析问题. ER图 E-R方法是"实体-联系方法"(Entity-Relationship Approach)的简称.它是描述现实世界概念结构模型的有效方法.是表示概念模型的一种方式,用矩形表示实体型,矩形框内写明实体名:用椭圆表示实体的属性,并用无向边将其与相应的实体型连接起来,属性如果有下划线的话,就表示该属性为主键属

大中型软件开发过程中常会使用ORM技术,ORM全称是“对象-关系映射Object-Relation-Mappping”.是将数据库中的数据对象的形式表现出来,并将通过面向对象的方式将这些对象组织起来,实现系统业务逻辑过程.微软的企业级 ORM框架称为“ADO.NET实体数据框架”(EntityFramework简称EF).ORM技术避免了开发中最常见的问题.1.操作数据库代码的重复性.2.大量SQL语句影响程序的扩展性和灵活性. 1数据建模步骤: 1.1Ctrl+Shift+A快捷键打开对话框选

原文来自“NoSQL Data Modeling Techniques”,由酷壳网陈皓编译<NoSQL数据建模技术>.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL更适合做Cache. 下面是正文: NoSQL数据库经常被用作很多非功能性的地方,如,扩展性,性能和一致性的地方.这些NoSQL的特性在理论和实践中都正在被大众广泛地研究着,研究的

出处不明 我们知道,AngularJS并没有自带立等可用的数据建模方案.而是以相当抽象的方式,让我们在controller中使用JSON数据作为模 型.但是随着时间的推移和项目的成长,我意识到这种建模的方式不再能满足我们项目的需求.在这篇文章中我会介绍在我的AngularJS应用中处理数据建 模的方式. 为Controller定义模型 让我们从一个简单的例子开始.我想要显示一个书本(book)的页面.下面是控制器(Controller): BookController app.controlle

在分析数据时,不可能总是对单个数据表进行分析,有时需要把多个数据表导入到PowerBI中,通过多个表中的数据及其关系来执行一些复杂的数据分析任务,因此,为准确计算分析的结果,需要在数据建模中,创建数据表之间的关系.在PowerBI中,关系(Relationship)是指数据表之间的基数(Cardinality)和交叉筛选方向(Cross Filter Direction). 基数(Cardinality) 基数关系类似于关系表的外键引用,都是通过两个数据表之间的单个数据列进行关联,该数据列叫做查

问题1. #意思是从athletelist.py中导入AthleteListfrom athletelist import AthleteList 源程序代码 import pickle from athletelist import AthleteList 报错: 原因: #意思是从athletelist.py中导入AthleteListfrom athletelist import AthleteList 而我的程序里,包含类AthleteList的py文件名为Athlete. 更改后则成功

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 我们在使用NoSQL的时候,如Azure Cosmos DB,可以非常快速的查询非结构化,或半结构化的数据.我们需要花一些时间,研究Cosmos DB的数据建模,来保证查询性能和可扩展性,同事降低成本. 阅读完这篇文章后,我们将学会: 1.什么是数据建模,为什么我们要关注数据建模 2.如何在Azure Cosmos DB进行数据建模,与传统关系型数据库有什么不同 3.如何在非关系型数据库中,保存关系型数据 4.什么时候执行嵌入(e

几款数据建模软件评估 下面是流行几款数据建模软件: 软件 特点 支持Vertica? 免费? ERWin 功能强大, 操作较繁琐 不支持Vertica 商业软件,价格高 Power Designer 功能强大,操作很灵活 不支持Vertica 商业软件,价格高 Oracle SQL developer Data Modeler 功能较强大,操作便利性不如Power Designer. 不直接支持,可变相支持Vertica 免费 SQL Power Architect 社区版 功能够用, 操作很方

[Elasticsearch] 数据建模 - 处理关联关系(1) 标签: 建模elasticsearch搜索搜索引擎 2015-08-16 23:55 6958人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: Search(43) Elasticsearch(43) 目录(?)[+] 数据建模(Modeling Your Data) ES是一头不同寻常的野兽,尤其是当你来自SQL的世界时.它拥有很多优势:性能,可扩展性,准实时的搜索,以及对大数据的分析能力.并且,它很容易上手!只需要下载就能够开始使用它了

在分析数据时,不可能总是对单个数据表进行分析,有时需要把多个数据表导入到PowerBI中,通过多个表中的数据及其关系来执行一些复杂的数据分析任务,因此,为准确计算分析的结果,需要在数据建模中,创建数据表之间的关系.在PowerBI中,关系(Relationship)是指数据表之间的基数(Cardinality)和交叉筛选方向(Cross Filter Direction). 我的PowerBI开发系列的文章目录:PowerBI开发 基数(Cardinality) 基数关系类似于关系表的外键引用,

<MySQL Workbench数据建模与开发> 基本信息 原书名:MySQL Workbench:Data Modeling & Development 原出版社: McGraw-Hill Osborne Media 作者: (美)麦克劳克林(McLaughlin, M.) 译者: 张骏温 出版社:清华大学出版社 ISBN:9787302363712 上架时间:2014-6-5 出版日期:2014 年6月 开本:16开 页码:368 版次:1-1 所属分类:计算机 > 数据库

摘要: 数据集编辑功能界面介绍以及常见问题总结. 在数据集编辑界面可以进行数据建模来更好的展示数据,创建数据集默认将数值类型字段作为度量,日期.字符串等类型作为维度,度量可以根据维度分组展示.下面来介绍一下常见功能: 维度编辑: 如下图为维度编辑功能: 1.编辑: 修改维度显示名以及备注信息 2.克隆维度:快速复制一个维度,生成的维度将会自动带上副本以做提示 3.删除:删除该字段 4.新建计算字段(维度):可新创建一个维度字段,并且可自定义其计算方式 5.移动到:快速将维度纳入到已有层次结构中,

摘要: 数据集编辑功能界面介绍以及常见问题总结. 在数据集编辑界面可以进行数据建模来更好的展示数据,创建数据集默认将数值类型字段作为度量,日期.字符串等类型作为维度,度量可以根据维度分组展示.下面来介绍一下常见功能: 维度编辑: 如下图为维度编辑功能: 1.编辑: 修改维度显示名以及备注信息 2.克隆维度:快速复制一个维度,生成的维度将会自动带上副本以做提示 3.删除:删除该字段 4.新建计算字段(维度):可新创建一个维度字段,并且可自定义其计算方式 5.移动到:快速将维度纳入到已有层次结构中,

背景 简单分析一下GraphX是怎么为图数据建模和存储的. 入口 能够看GraphLoader的函数. def edgeListFile( sc: SparkContext, path: String, canonicalOrientation: Boolean = false, numEdgePartitions: Int = -1, edgeStorageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_ONLY, vertexStorageLevel: S

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1.什么是数据建模. 答:数据建模,英文为Data Modeling,为创建数据模型的过程.数据模型Data Mdel,对现实世界进行抽象描述的一种工具和方法,通过抽象的实体及实体之间联系的形式去描述业务规则,从而实现对现实世界的映射. 2.数据建模的过程. 答:第一步.概念模型,确定系统的核心需求和范围边界,设计实体和实体间的关系. 第二步.逻辑模型,进一步梳理业务需求,确定每个实体的属性,关系和约束等等. 第三步.物理模型,结合具体的数据库产品,在满足业务读写性能等需求的前提下确定最终的定义

表结构设计器(EZDML) 表结构设计器EZDML1.5新版本发布,比以前介绍的1.2版本改进了很多,因此重新写了个介绍. 表结构设计,即所谓的数据建模,目前大家常用的同类著名工具有PowerDesigner.ERWIN.ER-Studio和Rational-Rose等,本工具无论是功能还是界面都无法跟它们比较,但本工具的好处是简单.快速.免费,有一些特有的功能.我之所以要做这么个工具,有较多的原因,如上述的工具在某些情况下不方便,安装麻烦,占资源多,速度较慢,还要收费.同时我自己也习惯喜欢拿些