实体关系图

(1)数据库设计的优劣： 糟糕的数据库设计: ①数据冗余冗余、存储空间浪费。 ②数据更新和插入异常。 ③程序性能差。 良好的数据库设计 ①节省数据的存储空间。 ②能够保证数据的完整新。 ③方便进行数据应用系统的开发。 (2)软件项目开发周期中的数据库设计： 一个完整的项目 开发需要经过： 1.需求分析：分析客户的业务和数据处理需求。 2.概要设计：设计数据库的E-R模型图，确认需求信息的正确和完整。 详细设计：应用三大范式审核数据库结构，将E-R模型图转换为数据库模型图。 代码编写：物理实现数据库，编码实现应用。 运行设计后打包发行。 数据库设计步骤： 收集信息 标识实体(Entity) 标识每个实体的属性(Attribute) 标识实体之间的关系(Relationship) (3)E-R图(Entity Relationship Diagram) E-R图：相当于数据库图纸，用于和项目其他成员和客户之间沟通，讨论数据库的设计是否能满足客户的需求。 概念： 除了这三个还有直线，表示联系集的映射基数： 酒店管理系统的数据库(E-R图)： 实体-关系图包含：实体、属性、联系。 (4)数据库模型图 E-R图转换为关系模式的步骤: 1.把每个实体都转化为关系模式R(U)形式 2.建立实体间联系的转换(1-1,1-n,n-n) 酒店管理系统数据库的关系模式： 该系统中实体间联系是1-n

ALLINONE 所有我分析到的内容，都花在了一张图里。 其中包括： 1. 核心config数据结构。 2. 模块类关系图。 3. 配置类关系图。 4. 主要模块的实例化实体关系图。 5. http request处理流程图。 6. http 11阶段汇总。 7. 脚本化配置文件的变量处理方法。 [classic_tong @ 20191031] 待做而未做的 1. subrequest的激发过程。 2. response的处理过程。 3. filter的设计原理和处理过程。 VISION THANKS 感谢这本书《深入理解NGINX》以及优秀的nginx代码设计，让人赏心悦目。 来源： https://www.cnblogs.com/hugetong/p/11770523.html

1. 什么是数据库 ： 数据库就是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。本质就是在内存中开辟的一块 数据存储单元 ！ 2. 什么是数据库管理系统(DBMS) ： 软件 ！ 3. 数据模型 ： （1）层次模型和网状模型：基于此数据模型建立的数据库称为非关系型数据库。 （2）关系模型：基于此数据模型建立的数据库称为 关系型数据库 。 4.概念模型： （1）实体 （2）属性 （3）码：唯一标识实体的属性集，不可以取空值！ （4）域：属性的取值范围 （5）实体型：具有相同属性的实体抽象，例如：学生 （6）实体集：同型所以实体的集合，例如：全部学生 （7）联系：E-R图表示 5.关系型数据库： （1）数据结构：表 （2）数据操作：CRUD （3）完整性约束： （4）缺点： 由于存取路劲对用户透明，查询效率不如非关系型数据模型。因此，为了提高性能，必须对用户的查询请求进行优化！ 6.数据库系统的结构： （1）单用户：一个用户一个主机数据库 （2）主从式：多个用户共用一个主机数据库 （3）分布式： 多个用户多个相关联的主机数据库 7.关系的三种类型： 8.SQL： 文章来源: 初步了解数据库的相关概念【前言】

转自： https://www.jianshu.com/p/8378b80e4b21 从业务数据模型转向数据仓库模型时，同样也需要有数据仓库的域模型，即概念模型，同时也存在域模型的逻辑模型。这里，业务模型中的数据模型和数据仓库的模型稍微有一些不同。主要区别在于：数据仓库的域模型应该包含企业数据模型得域模型之间的关系，以及各主题域定义。数据仓库的域模型的概念应该比业务系统的主题域模型范围更加广。在数据仓库的逻辑模型需要从业务系统的数据模型中的逻辑模型中抽象实体，实体的属性，实体的子类，以及实体的关系等。Inmon 的范式建模法的最大优点就是从关系型数据库的角度出发，结合了业务系统的数据模型，能够比较方便的实现数据仓库的建模。但其缺点也是明显的，由于建模方法限定在关系型数据库之上，在某些时候反而限制了整个数据仓库模型的灵活性，性能等，特别是考虑到数据仓库的底层数据向数据集市的数据进行汇总时，需要进行一定的变通才能满足相应的需求。维度建模法（Dimensional Modeling）维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimall所倡导，他的《The Data Warehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensonal Modeling，中文名《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型

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）

数据库设计 简介 简单来说,数据库设计就是根据业务系统的具体需要,结合我们所选的数据库管理系统,为这个业务系统构造出最优的数据库存储模型.并建立好数据库中的表结构及表与表之间的关联关系的过程.使之能有效的对应应用系统中的数据进行存储,并可以高效的对已经存储的数据进行访问. 常用关系型数据库:mysql、Oracle、SQL server、PgSql 常用非关系型数据库:Mongo、Memcache、Redis 数据库设计作用 优良的设计 糟糕的设计 减少数据冗余 存在大量数据冗余 避免数据维护异常 存在数据插入，更新，删除异常 节约存储空间 浪费大量存储空间 高效的访问 访问数据低效 维护调整方便 较难调整维护 数据库设计步骤 需求分析 数据库是什么 数据库有哪些属性 数据库和属性各自的特点有哪些 逻辑设计 使用ER图对数据库进行逻辑建模 物理设计 根据使用的数据库自身的特点把逻辑设计转换为物理设计 维护优化 新需求进行表建立 索引优化 大表拆分 需求分析 1.了解系统中所要存储的数据 2.了解数据的存储特点 3.了解数据的生命周期 需求分析要搞清以下问题 实体及实体之间的关系(1对1，1对多，多对多) 实体所包含的属性有什么 哪些属性或属性的组合可以唯一标识一个实体 实例演示需求分析过程 以小型电子商务网站为例，包含的模块： 用户模块 包括属性：用户名、密码、电话、邮箱、身份证号

文章目录 一、摘要 二、简介 三、方法 词袋模型编码器 CNN编码器 四、实验结果 一、摘要 文章提出了一种结合【实体外部描述】和【三元组】的知识图谱表示学习方法。在【知识图谱补全】和【实体分类】两个任务上取得了很大的提升。并且很重要的一点是，该方法能够自然地解决【实体不在图谱中的问题】。 二、简介 文章使用了两种表示方法进行知识图谱表示： 基于结构的表示方法，如 Trans-E 等。 基于描述的表示方法，利用对实体或者关系的自然语言描述生成的表示。 三、方法 文章在相同的向量空间中学习两类实体表示，具体的方法是通过优化下式 其中 E S E_S E S ​ 是 Trans-E 等方法的优化目标，而 用来对其两个表示的空间。 基于结构的表示方法，如 Trans-E 就不做介绍。而基于描述的表示方法，文章给出了两种。 词袋模型编码器 这里首先我们拥有 头实体和尾实体 的描述信息，然后通过 TF-IDF 等算法对描述中的词进行排序找到【关键词】，将关键词的 embedding 加起来得到实体的 embedding CNN编码器 四、实验结果 来源： https://blog.csdn.net/Wangpeiyi9979/article/details/102758712

第一步数据库设计： 1、明确了解银行业务需求，围绕银行的需求进行分析，确认银行ATM存款机有紧密关系的实体，并得到每个实体的必要属性 2、绘制E-R图 描述： 使用数据库设计工具，把设计数据库第一步的结果（即分析得到的银行ATM存款机系统的实体，实体属性及实体之间的关系）用E-R图表示： 3、绘制数据库模型 描述： 使用数据库设计工具，把E-R图中的实体转换成数据库中的表对象，并为表中的每一列指定数据类型和长度。 要求： 数据库模型图中要标识表的主主键和外键。 第二步创建数据库及登录用户并授权： 1、创建数据库 描述 使用create database语句创建ATM存款机系统数据库Bank 要求： 创建数据库时要求检查是否存在bank，如果存在，则应该先删除再创建 drop database if exists bank； create database bank; 2、创建登录用户并授权 创建普通用户BankMaster，可以在任意主机登录mysql服务器，具有数据库bank的所有权限，密码为1234； crant al 来源： https://blog.csdn.net/qq_44739706/article/details/102753755

知识图谱最早是谷歌提出来的，又可以叫语义网，用来描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系，构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。谷歌最早搞知识图谱是为提高搜索结果的质量。 知识图谱是一种特殊的图数据，由 <实体，关系，实体> 或者 <实体，属性，属性的值> 三元组 构成。知识图谱中每个结点都有若干个属性及属性值，实体与实体之间的边表示的是结点之间的关系，边的指向方向表示了关系的方向，而边上的标记表示了关系的类型。 下面介绍几个基本概念 1、本体 具有同种特性的实体构成的集合，如人、猫、狗、书等。在面向对象编程语言里就是 类(class) 。 2、实体 具有可区别性且独立存在的某种具体的事物，如具体的名叫 张三 的那个人、张三养的那条狗 等。在面向对象编程语言里就是某个类的一个实例： 对象(object) 3、属性 比如 人 这个实体 有 性别 这个属性，具体到 张三 这个人，他的性别这个属性的值是：男。 知识图谱的构建 知识图谱的存储 1、RDF存储 三元组存储。每个事实条目包括主体（Subject）、谓词（Predicate）和客体（Object）三个元素。 2、图数据库存储 常用的开源图数据库Neo4j，eBay的Beam，阿里的图数据库GDB等。 知识图谱常见应用场景 1、在线查询类 2、离线分析类 信息检索/搜索

不同的项目有不同的功能，不同的功能需要不同的实现，实现这些核心功能的代码就叫业务逻辑 比如让你实现一个功能，给你两个数，让你获取它的和，你所写的如何才能获得任意给定的两个数的和，这个程序实现过程即可成为业务逻辑处理。 “一个人了解的业务逻辑越多越细，他就是越好的需求分析师。” 难题：什么是业务逻辑？ 业务是指一个实体单元向另一个实体单元提供的服务。 逻辑是指根据已有的信息推出合理的结论的规律。 业务逻辑是指一个实体单元为了向另一个实体单元提供服务，应该具备的规则与流程。 就像你家的规矩–“吃饭前必须洗手”“有客人来要起立”“睡觉前各自说晚安”-就是业务逻辑的生活化实例。 在软件系统架构中，软件一般分为三个层次：表示层、业务逻辑层和数据访问层： 表示层：负责界面和交互； 业务逻辑层：负责定义业务逻辑（规则、工作流、数据完整性等），接收来自表示层的数据请求，逻辑判断后，向数据访问层提交请求，并传递数据访问结果，业务逻辑层实际上是一个中间件，起着承上启下的重要作用； 数据访问层：负责数据读取。 业务逻辑的内容包括四个部分： 领域实体：定义了业务中的对象，对象有属性和行为； 业务规则：定义了需要完成一个动作，必须满足的条件； 数据完整性：某些数据不可少； 工作流：定义了领域实体之间的交互关系。 以大毛网购裤子为例 领域实体：大毛、资金账户、订单、裤子、发货单 业务规则