多种ER图示例详解

ER图，即实体关系图，在数据库设计中扮演重要角色，用于呈现实体、关系及其属性。这些图示涵盖了电子商务、社交网络、医疗系统等多个领域的设计模型，每个实例都展示了如何将复杂的业务需求简化为清晰的数据模型。通过学习这些示例，设计师可以优化数据结构，提高数据库的效率和准确性。

ER图实例涵盖各类系统设计模型，为您提供全面的参考资料。

E-R图的实例（教师和学生之间的关系） 教师信息 教师号：唯一标识每位教师的编号 教师姓名：教师的姓名 学生授课信息 学号：唯一标识每位学生的编号 学生姓名：学生的姓名 教师与学生关系 本示例中，教师和学生之间的关系为 1:N（一对多）关系，即每位教师可以对应多名学生，但每位学生仅对应一位教师。 图示结构 ER图由教师、学生实体和相应的关系线条表示。教师和学生的属性通过其具体属性字段（如教师号、学号等）标识，以清晰展示其数据库中的数据关联。

创建视图“计算机学院学生”，包括学号、姓名、性别、民族、手机等信息，其中学号7-8位为‘21’。

为了帮助MATLAB初学者更有效地学习，这里提供了一些实用的绘图示例。

创建视图语法：CREATE [OR REPLACE] [FORCE|NOFORCE] VIEW view [(alias[, alias]...)] AS subquery [WITH CHECK OPTION [CONSTRAINT constraint]] [WITH READ ONLY [CONSTRAINT constraint]]; 示例：CREATE OR REPLACE VIEW empvu80 (id_number, name, sal, department_id) AS SELECT employee_id, first_name || ' ' || last_name,

更新视图的 SQL 操作写得挺清楚的，是对IS_Student视图的，适合刚接触数据库更新语句的朋友看看。这个例子——把 95002 号学生名字改成“刘辰”——够简单也够典型。哦，对了，还顺带解释了背后的转换逻辑，蛮实用的。 讲视图更新的时候，最常见的问题就是“我改了视图，底层表会不会同步？”这里给了个明确的例子：UPDATE IS_Student SET Sname= '刘辰' WHERE Sno= '95002'; 又补了个转换后的标准写法：UPDATE Student SET Sname= '刘辰' WHERE Sno= '95002' AND Sdept= 'IS';对比一下，一目了然

PySpark 的数据能力配上 Matplotlib 的可视化，做趋势图还挺方便的。这个示例代码基本就是个“开箱即用”的小脚本，结构清晰，逻辑也不绕。你只要有个 Spark 环境，照着跑一遍就能上手。 代码从SparkSession开始起步，生成了些模拟数据放进DataFrame里。日期字段也做了，用to_date转换成真正的时间格式，排序，走toPandas()，交给Matplotlib画图，整个流程还蛮流畅。 图是折线趋势图，适合看个变化趋势，比如每天的访问量、销售额这种。你实际项目里只要把模拟数据换成数据库或文件读取就行。哦，还有日期格式得注意下，有时候原始数据格式不一样。 你要是对Py

讲义通过使用各种NoSQL技术的示例项目来构建应用程序。使用以下命令克隆整个存储库：git clone。您需要安装Gradle，之后可以将文件夹更改为讲义-nosql。然后，您可以切换到任何子文件夹来构建您感兴趣的项目，例如：- cassandra-tutorial：Apache Cassandra教程（面向列的数据库）- mongodb-tutorial：Mongo数据库教程（文档数据库）- neo4j-tutorial：Neo4J（图形数据库）- redis-tutorial：Redis（键/值存储）- solr-tutorial：Apache SolrCloud（搜索技术）更改到相应的子