https://zhuanlan.zhihu.com/p/66540160 常规分列 我们最常见的就是有固定分隔符的规范数据,这种直接就按照分隔符拆分就可以了, 如果没有分割符怎么办?依然是上面的数据,如果连逗号都没有呢,在Powerquery中还可以按从数字到非数字的转换来分列, 拆分列的常规功能中还可以按大小写字母的转换来进行分列,比如这样, 是不是非常方便呢. 分列到行 有时候数据都挤在一个单元格里,直接分列也可以,会分成一行多列的表,使用起来很不方便. 在PQ中,还可以直接分列到行中,直

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

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

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

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

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

目录 1 什么是数据建模? 2 如何对 ES 中的数据进行建模 2.1 字段类型的建模方案 2.2 检索.聚合及排序的建模方案 2.3 额外存储的建模方案 3 ES 数据建模实例演示 3.1 动态创建映射关系 3.2 手动创建映射关系 3.3 新增需求 - 添加大字段 3.4 解决大字段带来的性能问题 3.5 mapping中字段的常用参数 3.6 mapping 设置小结 4 ES 数据建模最佳实践 4.1 如何处理关联关系 4.2 避免太多的字段 4.3 避免正则查询 4.4 避免空值引起的

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