关系数据模型

1、HDFS 为分布式存储提供文件系统 针对存储大尺寸的文件进行优化，不适用对HDFS上的文件进行随机读写 直接使用文件 数据模型不灵活 使用文件系统和处理框架 优化一次写入，多次读取的方式 2、HBase 提供表状的面向列的数据存储 针对表状数据的随机读写进行优化 使用key-value操作数据 提供灵活的数据模型 使用表状存储，支持MapReduce，依赖HDFS 优化了多次读，以及多次写 来源： CSDN 作者： 彭于晏郑州分晏 链接： https://blog.csdn.net/czxylzl/article/details/103517045

上一篇贴出 《基于注解运行时动态ORM映射》 的方案,到底哪些地方需要用？又该怎么用呢？！我想你会有这样的疑问，其实不瞒你说，我也有！呵呵~ 再谈一把，就成为“必须的”~ 因此，本文主要介绍动态ORM映射适用具体场景以及详细实现方案。 上篇文章提出来如何运行时动态修改注解的解决方案，它在那里好好的，我们干嘛没事修改它？到底有何企图？它的应用场景又是什么呢？让我们揭开它神秘的面纱吧~ 我的乖乖！ 在面向对象（OO）软件产品设计中，设计者们在面对诸如MySQL、MSSQL、ORACLE这类由关系数据库组成的关系数据库管理系统（RDBMS）时，对象关系映射方案（ORM）逐渐成为主流技术。ORM系统管理着关系数据模型与对象模型(Object Model)的关系，通常关系数据模型(NRDM)与对象模型一一对应，NRDM中的一张表的结构对应对象模型中一个实体类的结构，表中的字段则对应实体对象的属性，表中的一行记录又对应着一个实体对象（Entity Object）。从而，ORM系统的对象模型灵活的对接了关系数据库管理系统，隔离了关系数据模型。开发人员无需关注关系数据模型与对象模型的矛盾，只需在数据访问层（DAO）传递对象模型，ORM会智能地把对象模型匹配到具体的关系数据模型上，触发关系数据库管理系统进行数据访问请求。如今业界也有很多成熟并且被广泛应用的ORM映射方案。比如Hibernate

本文是Cassandra数据模型设计第一篇（全两篇），该系列文章包含了eBay使用Cassandra数据模型设计的一些实践。其中一些最佳实践我们是通过社区学到的，有些对我们来说也是新知识，还有一些仍然具有争议性，可能在要通过进一步的实践才能从中获益。 本文中，我将会讲解一些基本的实践以及一个详细的例子。即使你不了解Cassandra，也应该能理解下面大多数内容。 说说Cassandra在ebay的使用情况 我们尝试使用Cassandra已经超过1年时间了。Cassandra现在正在服务一些用例，涉及到的业务从大量写操作的日志记录和跟踪，到一些混合工作。其中一项服务是我们的“Social Signal”项目，支撑着ebay的pruduct pages里like/own/want特性。我们开发的一些用例已经上线运行，但更多的还是处于开发阶段。 我们的Cassandra集群规模并不庞大，但正在稳步的增长中。在过去几个月里，我们共部署了几十个节点，它们分布在几个跨机房的小型集群中。你可能会问，为什么要多个集群？我们通过的职能部门和业务来划分集群。相同职能部门的相同业务的用例共享一个集群，但它们存在于不同的keyspaces中。 RedLaser, Hunch和其它ebay的合作伙伴也在尝试cassandra解决现实中各种问题。除了Cassandra，我们也在使用MongoDB和Hbase

【编者注：InfoQ中文站获得了eBay工程师Jay Patel的授权，将会为陆续为读者呈现Cassandra数据模型设计的系列内容。】 本文是Cassandra数据模型设计第一篇（全两篇），该系列文章包含了eBay使用Cassandra数据模型设计的一些实践。其中一些最佳实践我们是通过社区学到的，有些对我们来说也是新知识，还有一些仍然具有争议性，可能在要通过进一步的实践才能从中获益。 本文中，我将会讲解一些基本的实践以及一个详细的例子。即使你不了解Cassandra，也应该能理解下面大多数内容。 说说 Cassandra 在 ebay 的使用情况 我们尝试使用Cassandra已经超过1年时间了。Cassandra现在正在服务一些用例，涉及到的业务从大量写操作的日志记录和跟踪，到一些混合工作。其中一项服务是我们的“Social Signal”项目，支撑着ebay的pruduct pages里like/own/want特性。我们开发的一些用例已经上线运行，但更多的还是处于开发阶段。 我们的Cassandra集群规模并不庞大，但正在稳步的增长中。在过去几个月里，我们共部署了几十个节点，它们分布在几个跨机房的小型集群中。你可能会问，为什么要多个集群？我们通过的职能部门和业务来划分集群。相同职能部门的相同业务的用例共享一个集群，但它们存在于不同的keyspaces中。 RedLaser,

STUDENT(姓名，学号，性别，出生年份，籍贯，系别，入学年份) 属性 描述一个事物，常常取其若干特征来表示，这些特征称为属性(attribute) 如STUDENT表中的姓名，学号等等 域 每个属性对应一个值的集合，作为其可以取值的范围，称为该属性的域（domain） 例如：姓名的域 -> 所有合法姓名的集合 元祖 表中的一行数据 如：李明，男，1992-10-1，上海，计算机系，2013-9-13 候选键（键） 如果关系中的某一个属性（或属性组）的值唯一地决定其他所有属性的值 也就是唯一决定一个元祖，而其任何真子集无此性质 则这个属性（或属性组）称为该关系的候选键（candidate key） 也称为键 如：STUDENG (姓名，学号，性别) 表中，学号是候选键 主键 一个关系至少有一个候选键，一般从候选键中选择一个作为主键（primary key），其他的候选键则成为候补键（alternate key） 如：STUDENT (姓名，学号，性别，身份证号) 表中，学号、身份证号都是候选键。选择学号作为主键，则身份证号为候补键 主属性 在有些关系中，主键由所有的属性构成，这成为全键 如：SUPPLY (供应商，零件名，工程名)表中，表示供应商提供零件给某工程。主键由三个属性组成，这是全键 来源：博客园 作者： remly 链接：https://www.cnblogs.com

每个应用一般都会定义一个或多个models，这个数据models实际上是与数据库相关的，models中的每个属性都是数据库当中的一个字段，每个字段是数据库中的一个列。在models中定义的每个类相当于数据库当中的table.如 [python] view plain copy class Musician(models.Model): 　　First_name = models.CharField(max_length = 50 ) 　　Last_name = models.CharField(max_length = 50 ) 　　Instrument = models.CharField(max_length = 100 ) 　　 class Album(models.Model): 　　Artist = models.ForeignKey(Musician) 　　Name = models.CharField(max_length = 100) 　　Release_date = models.DateField() 　　Num_starts = models.IntegerField() 如上所示，每个class的属性都是models中的某些字段类的实例，如Name是models.CharField的实例。Models中有许多的字段属性类。并且这些字段属性类均有一些参数

1.数据模型三种类型 Ø 逻辑模型 是对客观事物及其联系的数据描述，包括网状模型、层次模型、关系模型和面向对象模型等，它是从计算机系统观方面来进行建模，主要用于 DBMS的实现 。 Ø 概念模型 又称 信息模型 ，是从用户观方面来对数据和信息进行建模的结果，主要用于 数据库的设计 。 Ø 物理模型 是对数据最底层的抽象，用于描述数据在 计算机系统内部的表示方式和存取方法 ，其实现由DBMS完成。 　　数据模型的两大主要功能是用于描述数据及其关联。它包含三个基本要素，即数据结构、数据操作和数据的约束条件。 2.数据模型的基本要素 2.1数据结构 定义:用于描述数据的静态特性，它是所研究对象类型的集合。 分类： Ø 数据描述对象 • 定义：用于描述数据的性质、内容和类型等相关的对象 • 指出对象所包含的项，并对项进行命名，指出项的数据类型和取值范围等。 Ø 数据关系描述对象 • 定义：是用于描述数据间关系信息的对象 • 指明各种不同对象类型之间的关系及关系的性质，并对这些关系进行命名。 2.2数据操作 定义:用于对数据动态特性的描述，它是对数据库中各种对象类型的实例允许执行的所有操作及相关操作规则的集合。 分类： Ø 查询 Ø 更新 • 更新操作又包括插入、删除和修改。 　　在数据模型中，要明确定义操作的各项属性，如操作符、操作规则以及实现操作的语言等。 2.3数据的约束条件 　　

STUDENT(姓名，学号，性别，出生年份，籍贯，系别，入学年份) 属性 描述一个事物，常常取其若干特征来表示，这些特征称为属性(attribute) 如STUDENT表中的姓名，学号等等 域 每个属性对应一个值的集合，作为其可以取值的范围，称为该属性的域（domain） 例如：姓名的域 -> 所有合法姓名的集合 元祖 表中的一行数据 如：李明，男，1992-10-1，上海，计算机系，2013-9-13 候选键（键） 如果关系中的某一个属性（或属性组）的值唯一地决定其他所有属性的值 也就是唯一决定一个元祖，而其任何真子集无此性质 则这个属性（或属性组）称为该关系的候选键（candidate key） 也称为键 如：STUDENG (姓名，学号，性别) 表中，学号是候选键 因为学号是唯一的 主键 一个关系至少有一个候选键，一般从候选键中选择一个作为主键（primary key），其他的候选键则成为候补键（alternate key） 如：STUDENT (姓名，学号，性别，身份证号) 表中，学号、身份证号都是候选键。选择学号作为主键，则身份证号为候补键 主属性 全键 在有些关系中，主键由所有的属性构成，这成为全键 如：SUPPLY (供应商，零件名，工程名)表中，表示供应商提供零件给某工程。主键由三个属性组成，这是全键 来源： https://www.cnblogs.com

一、数据结构 　　关系数据模型是有若干个关系模式组成的集合。关系模式的实例成为关系。每个关系可看为一个二维表，表的行称为元组，用来标识实体集中的一个实体；表的列称为属性，列名即为属性名，属性名不能相同。 关系的描述称为关系模式（Relation Schema）它可以形式化地表示为： R（U，D，dom，F） 其中R为关系名，U为组成该关系的属性名集合，D为属性组U中属性所来自的域，dom为属性向域的 映象 集合，F为属性间数据的依赖关系集合。 通常简记为： R(U)或R(A1，A2，…,An) 其中R为关系名，U为属性名集合，A1，A2，…,An为各属性名。 　　在关系数据库中，键是关系模型的一个重要的概念，用来标识行（元组）的一个或多个列（属性）。 　　键的主要类型： 超键：能唯一标识元组的属性或属性集称为关系的超键。 候选键：一个属性集能唯一标识元组且不含多余的属性。 主键：从候选键中选择一个作为关系的主键。 外键：如果一个关系R中包含另一个关系S的主键所对应的属性集F，则称F为R的外键。 二、关系的完整性约束 1、实体完整性 　　所有元组的主键不能取空值。 2、参照完整性 　　对外键的约束，若F是R的外键，F是S的主键。则在R上F的取值必须满足两者之一：（1）空值 （2）等于S中某个元组的F的值。 3、用户定义的完整性 　　数据库不必不许支持。 三、关系数据库的范式理论 　

一、关系数据结构 关系模型由关系数据结构，关系操作集合，关系完整性约束三部分组成 1.1关系 单一的数据结构—— 关系 ：现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示 逻辑结构—— 二维表 ：从用户角度，关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表 1.1.1域 定义：一组具有相同数据类型的值的集合 例如：自然数，整数，长度小于25字节的字符串集合，{1，0}等 1.1.2笛卡尔积 1、笛卡尔积 给定一组域D1，D2，…，Dn，允许其中某些域是相同的 D1，D2，…，Dn的笛卡尔积为：D1×D2×…×Dn ＝｛ (d1，d2，…，dn)｜di Di，i＝1，2，…，n｝ 它是所有域的所有取值的一个组合，且不能重复 2、元组 笛卡尔积中每一个元素（d1，d2，…，dn）叫作一个n元组或简称元组 3、分量 笛卡尔积元素（d1，d2，…，dn）中的每一个值di 叫作一个分量 4、基数 若Di（i＝1，2，…，n）为有限集，其基数为mi（i＝1，2，…，n），则D1×D2×…×Dn的基数M为： ​ ​ ​ 5、笛卡尔积的表示方法 笛卡尔积可表示为一张二维表。表中的每行对应一个元组，表中的每列对应一个域 1.1.3关系 1、关系 D1×D2×…×Dn的子集叫作在域D1，D2，…，Dn上的关系，表示为R（D1，D2，…，Dn）R：关系名，n：关系的目或度 2、元组 关系中的每个元素是关系中的元组