数据模型比较标准

基于 OMOP 模型的 FAERS 数据库标准化和挖掘，挺有意思的一份资料。尤其你如果常跟医疗数据打交道，会觉得这东西还挺实用。用 OMOP 模型搞标准化，能把那些杂乱无章的 FDA 不良反应报告数据整理得比较干净，接下来做挖掘就顺手多了。 FAERS 的原始数据格式其实挺难搞的，字段乱、命名也不统一，用来建模效率低。用 OMOP CDM 来规范字段和表结构，等于先打扫了一遍卫生，后面时也更方便，比如跑个药品-不良反应的联动，速度就快不少。 配套参考的文献资源也蛮丰富的，像数据挖掘技术标准化研究和数据标准化归一化操作指南，内容都挺对口。如果你平时做模型训练或者数据库迁移，也能从这些思路里借点灵

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。

数据模型 数据模型是数据库系统的数学框架，描述数据及数据间的联系，包括：- 静态特征：数据结构和联系- 动态特征：操作含义、操作符、运算规则- 完整性约束：数据必须满足的规则 数据模型类型- 数据模型

你知道根据概念数据模型设计关系数据模型吗？其实，关系数据模型的设计其实重要，它能更清晰地组织和管理数据。，你需要对概念模型有一个基本的理解。，通过一些规则将这些概念映射到关系模型中。你会问，关系数据模型的优缺点是什么？嗯，简单来说，关系模型查询效率高，结构清晰，但扩展性上略逊一筹。想要深入了解的可以看看相关的文章，像是《关系数据模型优缺点》就挺适合的。如果你想快速上手设计自己的关系数据模型，可以参考一些实践中的例子和技巧。记得，要把数据之间的关系理顺，设计出高效的数据库结构哦！

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信息描述与数据模型是现实世界特征的模拟和抽象，根据模型应用的不同目的，可以分为两个层次：一是概念模型（也称信息模型），它是从数据的应用语义视角来抽取模型并按用户的观点来对数据和信息进行建模。这类模型主要用于数据库设计阶段，与具体的数据库管理系统无关。二是数据模型，按计算机系统的观点对数据进行建模，是数据库系统的核心和基础。数据模型包括层次模型（用树型结构组织数据）、网状模型（用图形结构组织数据）、关系模型（用简单二维表结构组织数据）和对象关系模型（用复杂的表格及其他结构组织数据）。

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)

数据模型工具ezdml允许用户灵活定义数据模型，并将其转换为相应的SQL建表语句，使用方便便捷。

HBase 的数据模型挺有意思的，设计得比较灵活，能大规模数据而不掉链子。你看，它的表是由行组成的，每行通过一个行键来唯一标识，行键的选取关键，能直接影响性能。像做网站时，可以用域名倒序做行键，这样相关数据就会顺利地存到一起，查询起来更快。就是列簇，它相当于数据表中的一组列，可以自己定义是否缓存、是否压缩等。每个表的行都有一样的列簇配置，尽管某些列簇在某行里是空的，HBase 还是会保留这个空列簇。再说说列限定符，这是用来区分同一列簇下不同列的方式，拿一个内容表举个例子，html和pdf可以是同一个列簇下的不同列限定符，表示内容的格式。最重要的就是时间戳，它能管理数据的历史版本，每次数据写入时