关系模型

使用Navicat生成ER关系图并导出 首先，我们打开已经设计好的表视图界面： 点击右下角的按钮切换到ER视图： 那些表与表之间相连接的就是外键，这个应该没问题。然后，我想到我要给领导汇报一下我的工作情况呀，直接截图截不完整不说，还很模糊。所以我想，会不会有什么办法可以将得到的关系图导出成pdf或者图片格式的文件呢？找了一会儿，发现确实有这个功能。 在数据库名字上，右击选择逆向数据库到模型。就可以看到生成的模型，可能会有些偏差，但是关系不会发生变化的。当然还可以在左边的工具栏选择对应的线条呀什么的，继续加工一下，然后就可以选择导出了。 原链接：https://blog.csdn.net/xu1227233860/article/details/78278393

实体关系模型 编辑 讨论 实体关系模型（Entity Relationship Diagram）地理 信息系统 术语，该模型直接从现实世界中抽象出 实体类型 和实体间联系，然后用 实体联系图 （E-R图）表示数据模型，是描述概念世界，建立 概念模型 的实用工具。 中文名 实体关系模型 外文名 Entity Relationship Diagram 地理 信息系统 术语 基本要素 Ŀ¼ 概念 基本要素 概念 编辑 E-R图（Entity Relationship Diagram）即实体联系图，也称实体关系图，是指提供了表示实体型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。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。 实体联系模型，实体关系模型或实体联系模式图(ERD)是由美籍华裔计算机科学家陈品山(Peter Chen)发明，是概念数据模型的高层描述所使用的数据模型或模式图，它为表述这种实体联系模式图形式的数据模型提供了 图形符号 。这种数据模型典型的用在 信息系统 设计的第一阶段；比如它们在需求分析阶段用来描述信息需求和/或要存储在数据库中的信息的类型。但是 数据建模 技术可以用来描述特定论域（感兴趣的区域）的任何本体（对使用的术语和它们的联系的概述和分类）

一、QuerySet 使用Python 的切片语法来限制 查询集 记录的数目 。它等同于SQL 的 LIMIT 和 OFFSET 子句。 >>> Entry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5) >>> Entry.objects.all()[5:10] # (OFFSET 5 LIMIT 5) 不支持负的索引（例如 Entry.objects.all()[-1] ）。通常， 查询集 的切片返回一个新的 查询集 ―― 它不会执行查询。 articleList=models.Article.objects.all() for article in articleList: print(article.title) 查询集 是惰性执行的 ―― 创建 查询集 不会带来任何数据库的访问。你可以将过滤器保持一整天，直到 查询集 需要求值时，Django 才会真正运行这个查询。 queryResult=models.Article.objects.all() # not hits database print(queryResult) # hits database for article in queryResult: print(article.title) # hits database 一般来说，只有在“请求” 查询集 的结果时才会到数据库中去获取它们

目录 Django之模型层第二篇：多表操作 一 表关系回顾 二 创建模型 三 添加、删除、修改记录 3.1 添加记录 3.2 删除、修改记录 四 查询记录 4.1 基于对象的跨表查询 4.2 基于双下划线的跨表查询 Django之模型层第二篇：多表操作 一 表关系回顾 在讲解MySQL时，我们提到，把应用程序的所有数据都放在一张表里是极不合理的。 比如我们开发一个员工管理系统，在数据库里只创建一张员工信息表，该表有四个字段：工号、姓名、部门名、部门职能描述，此时若公司有1万名员工，但只有3个部门，因为每一名员工后都需要跟着部门信息（部门名、部门职能），所以将会导致部门信息出现大量重复、浪费空间。 解决方法就是将数据存放于不同的表中，然后基于foreign key建立表之间的关联关系。 细说的话，表之间存在三种关系：多对一、一对一、多对多，那如何确定两张表之间的关系呢？按照下述步骤操作即可 左表<------------------------------->右表 # 步骤一：先分析 #分析1、先站在左表的角度 是否左表的多条记录可以对应右表的一条记录 #分析2、再站在右表的角度去找 是否右表的多条记录可以对应左表的一条记录 # 步骤二：后确定关系 # 多对一 如果只有"分析1"成立，那么可以确定两张表的关系是：左表多对一右表，关联字段应该创建在左表中，然后foreign key

Model 字段参考 (Model field reference) ¶ 本文档包含所有 字段选项 (field options) 的内部细节和 Django 已经提供的 field types 。 参见 如果内置的字段不能满足你的应用，你可以很容易地If the built-in fields don’t do the trick, you can easily 编写自定义 model 字段 (write your own custom model fields) 。 注意 从技术上讲， model 是定义在 django.db.models.fields 里面，但为了使用方便，它们被导入到 django.db.models 中；标准上，我们导入 from django.db import models ，然后使用 models.<Foo>Field 的形式使用字段。 字段选项 (Field options) ¶ 下列参数对所有字段类型都是有效的，同时这些参数也是可选的。 null ¶ Field. null ¶ 如果为 True ，Django 就会将空值(empty)存储为数据库中的 NULL 。默认值是 False 。 要注意空字符串(empty string)总是被存储为空字符串，而不是 NULL 。 null=True 只对非字符串字段有意义，比如整数(integer)

四.models.py 定义和管理模型： 4.1模型class的属性就映射与数据库的字段参数 继承models.Model class TestClass(models.Model): 4.2在数据库生成数据表： #django默认在makemigrations会为表对象创建主键id,id = models.AutoField(primary_key=True) 你也可以自定义一个主键对象： 4.2.1： 生成迁移文件python manage.py makemigrations 4.2.2执行迁移python manage.py migrate show tables; 检查数据库mysql mysql> desc app_grade; +------------+------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +------------+------------+------+-----+---------+-------+ | grade_id | int(11) | NO | PRI | NULL | | | grade_good | int(11) | NO | | NULL | | | grade_bad | int(11) | NO

挖掘建模 经过数据探索于数据预处理,得到了可以直接建模的数据..根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测,聚类分析,关联规则,时序模式和偏差检测等模型.帮助企业提取数据汇总蕴含得商业价值,提高企业得竞争力. 分类和预测问题得两种主要类型,分类主要是预测分类标号(离散属性),而预测主要是建立连续值函数模型,预测给定自变量对应得因变量得值 实现过程: 分类: 分类是构造一个分类模型,输入样本得属性值,输出对应得类别,将每个样本映射到预先定义好 得类别. 分类模型建立再已有类标记得数据集上,模型再已有样本上得准确率可以方便得计算,所以分类属于有监督得学习. 预测 预测是指建立两种或两种以上变量相互依赖得函数模型(线性回归...),然后进行预测或控制 实现过程: 分类和预测得实行过程类似, 分类算法有两步过程:第一步是学习步,通过归纳分析训练样本集来建立分类规则;第二步是分类步,先用已知得测试样本集评估分类规则得准确率,如果准确率是可以接受的,则使用该模型对未知类标号的待测样本集进行预测. 预测模型的实现也有两步,第一步是通过训练集建立预测属性(数值型)的函数模型,第二步再模型通过检验后进行预测或控制 常用的分类与预测算法 算法名称 算法描述 回归分析 回归分析是确定预测属性(数值型)与其他变量之间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法,包括线性回归,非线性回归,Logistic回归,岭回归

目录 Django-model进阶 一 QuerySet对象 1.1可切片 1.2可迭代 1.3惰性查询 1.4缓存机制 1.5 exists()与iterator()方法 二 中介模型 三 查询优化 3.1表数据 3.2 select_related 3.3 prefetch_related() 四 extra 4.1参数之select 4.2参数之 where / tables 五 原生sql QuerySet方法大全 update()与save()的区别 select_related和prefetch_related bulk_create批量插入数据 方法大全 六 整体插入 七 事务操作 八 defer和only Django-model进阶 一 QuerySet对象 1.1可切片 使用Python 的切片语法来限制 查询集 记录的数目 。它等同于SQL 的 LIMIT 和 OFFSET 子句。 Entry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5) Entry.objects.all()[5:10] # (OFFSET 5 LIMIT 5) 不支持负的索引（例如 Entry.objects.all()[-1] ）。通常， 查询集 的切片返回一个新的 查询集 —— 它不会执行查询。 1.2可迭代 articleList=models.Article

写在前面 上一篇文章 原子性问题的宏观理解 带领大家了解了锁和资源的模型，有了这篇文章的铺垫，相信理解这一篇文章就非常轻松了 当我们要保护单个资源并对其进行修改其实很简单，只需按照下图分三步走 创建受保护资源 R 的锁 加锁进入临界区 解锁走出临界区 上图的关键是「R1 的锁保护 R1」的指向关系是否正确 如果都是保护单个资源这样简单，程序猿的世界该有多美好，可惜并不是，通常我们需要保护多个资源 保护多个资源 保护多个没有关系的资源 如果多个资源没有关系，那就是保护一个资源模型的复制，同样非常简单，且看下图: 比如现实中银行取款和修改密码操作。 银行取款操作对应的资源是「余额」, 修改密码操作对应的资源是「密码」，余额和密码两个资源完全没有关系，所以各自用自家的锁保护自家的资源就好了 如果多个资源没有关系，程序猿的世界该有多美好，可惜并不是，我们保护的资源多数情况都有关联关系 保护多个关系的资源 拿经典的银行转账案例来说明，账户 A 给账户 B 转账，账户 A 余额减少 100 元，账户 B 余额增加 100 元，这个操作要是原子性的，那么资源「A 余额」和资源「B 余额」就这样"有了关系"，先来看程序: class Account { private int balance; // 转账 synchronized void transfer( Account target,

目录 一、数据库表关系 二、图书馆里系统案例 2.1 找关系 2.2 django中ORM创建模型表 2.3 注意 三、添加、删除、修改记录 3.1 添加记录 3.2 删除、修改数据 四、查询记录 五、基于对象的查询 5.1 跨两张表查询 1.一对一查询（模型类Author与AuthorDetail） 2.一对多查询（模型类Publish和Book） 3.多对多查询（模型类Book与Author） 5.2 连续跨>2张表查询 六、基于下划线的跨表查询 6.1 跨两张表查询 1.一对一查询（模型类Author与AuthorDetail） 2. 一对多查询（模型类Book与Publish） 3 多对多查询（模型类Book与Author） 6.2 连续跨>2张表查询 一、数据库表关系 在讲解MySQL时，我们提到，把应用程序的所有数据都放在一张表里是极不合理的。 比如我们开发一个员工管理系统，在数据库里只创建一张员工信息表，该表有四 个字段：工号、姓名、部门名、部门职能描述，此时若公司有1万名员工，但只有 3个部门，因为每一名员工后都需要跟着部门信息（部门名、部门职能），所以将 会导致部门信息出现大量重复、浪费空间。 解决方法： 是将数据存放于不同的表中，然后基于foreign key建立表之间的关联 关系。 表关系有三种： 一对一、一对多、多对多 ###################