概念层数据模型(即概念模型)是对真实世界的抽象表达,独立于具体的计算机系统,作为连接现实世界与计算机世界的中介层次。它用于信息建模,专注于用户和现实世界的数据模型,与具体的DBMS无直接关系。
概念层数据模型管理数据库的概念模型
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数据库概念模型的基本概念
在信息世界中,以下概念对于理解数据库概念模型至关重要:
域:属性可能取值的集合。
实体类型:具有共同属性和特征的一组实体。
实体集:相同类型的实体的集合。
Oracle
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2024-05-31
PowerDesigner概念模型转物理模型教程
数据库设计里的概念模型转物理模型这事儿,听起来挺玄,其实用对了工具,也就一两步的事。 的自动转换能力真的省了不少事,从概念图拖一拖、点几下鼠标,就能生成标准 SQL 脚本。适合那种前期设计已经清晰、但不想手动敲建表语句的场景。
概念模型偏向业务视角,适合让产品经理看得懂。像是画流程图那种感觉,矩形是实体,连线是关系,不需要技术背景也能理解。
接下来是逻辑模型,这个就开始往数据库靠了,变成了表啊、字段啊这些结构,不过还是不涉及具体数据库,算是中间形态。
最关键的是物理模型,这里就跟你要落地在哪个数据库系统关系大了。MySQL、Oracle、SQL Server 每家的语法都不一样,PowerDe
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PowerDesigner 创建概念数据模型
启动 PowerDesigner 并创建新模型
打开 PowerDesigner 软件。
在菜单栏中选择“文件” > “新建模型”。
在弹出的“新建模型”窗口中,选择“概念数据模型 (CDM)” 类型。
在“模型名称”字段中输入您想要为模型指定的名称。
点击“确定”按钮创建模型。
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概念数据模型中的关系
概念数据模型中,实体集之间存在着多种关系,包括四种基本关系和三种特殊关系。
四种基本关系:
一对一 (ONE TO ONE)
一对多 (ONE TO MANY)
多对一 (MANY TO ONE)
多对多 (MANY TO MANY)
三种特殊关系:
标定联系 (Identify Relationship)
非标定联系 (Non-Identify Relationship)
递归联系 (Recursive Relationship)
Sybase
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数据挖掘概念模型方法与算法
影印版的《数据挖掘-概念、模型、方法和算法》,内容还挺扎实的,讲得也比较系统。作者是 Louisville 大学的副教授,嗯,看得出来是有干货的那种。
影印版的《数据挖掘-概念、模型、方法和算法》,内容还挺扎实的,讲得也比较系统。作者是 Louisville 大学的副教授,嗯,专业背景够硬,讲课风格也偏实战,不是那种纯理论一通吹的书。
书里头的模型分类讲得蛮清楚的,从监督学习到无监督学习,每种方法都配了例子,像你用分类算法搞用户分群,或者用聚类做推荐系统优化,都能找到对口的方法。
代码不多,主要偏理论框架。但用来梳理思路、搭建项目的初期结构,还是挺不错的。比如你要构建个数据挖掘的前后流程,就能
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2025-06-17
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数据模型解析:从概念到方法
数据模型:现实世界的数学抽象
数据模型如同现实世界的缩影,以数学方式呈现事物的特征和关联。它不仅描述数据本身,更揭示数据之间的关系,为数据的组织和管理提供框架。
数据模型的核心价值:
蓝图: 指导数据仓库系统建设,确保数据架构稳固可靠。
桥梁: 促进业务人员与IT人员的有效沟通,确保项目顺利进行。
数据模型的构成要素:
数据内容: 描述数据的具体信息,例如属性、类型等。
数据关系: 展现数据之间的关联,例如层次结构、关联规则等。
数据形式: 定义数据的组织和管理方式,例如表格、树状结构等。
数据模型作为数据仓库建设的基石,为数据的有效管理和利用奠定了坚实基础。
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