实体关系模型

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

2010年5月10日开篇 前言： 为 了身体力行“一段时间内集中精力做一件事”，今天起将原来的学习安排进行调整，晚上的时间集中的学习Hibernate的设计思路和应用方法。将每天的学习成果整理以后发布到网上，作为备忘，同时也可以接受网友们的监督，以防自己错误的理解了相关知识而不自知。 学习的教材方面，我选的《Manning.Java.Persistence.with.Hibernate.Nov.2006》，这本书的作者中有一个是Hibernate的设计者 ，由他讲解的一些Hibernate的设计思路应该是更有说服力。在此之前，我已经看过前三章了，因此以下的系列随笔就从第四章开始。 学习的节奏呢，尝试使用Pomodoro技术。 学习的原则，就是2/8法则，以点带面。 本章的重点内容有两个： 一是讲解基本的OR映射选项，这些选项如何影响Hibernate加载和保存数据的行为，并讲解这些选项在JPA Annotation、JPA XML Descriptors、Hibernate Native XML Format三种格式下的表示方式； 二是在细粒度的对象模型中，对象的属性和内部子对象如何映射到关系数据模型上。 好了，下面开始本章的学习整理。 一、 首先，先来澄清两个概念，实体Entity Type和值类型Value Type。 在我感觉，作者在这张开篇就引入这两个概念的区分

《知识图谱技术综述》整理 知识图谱基本概念 前言 知识图谱的定义和架构 知识图谱的定义 知识图谱的架构 知识图谱的逻辑结构 知识图谱的体系架构 知识图谱的关键技术 先提一下知识存储 知识抽取 知识表示 知识融合 知识推理 知识图谱基本概念 前言 本文内容整理自文献 1 。 “Web 1.0”时代：以 文档互联 为主要特征 “Web 2.0”时代：以 数据互联 为主要特征 “Web 3.0”时代：基于 知识互联 （尚未到来） 知识图谱的定义和架构 知识图谱的定义 本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。 知识图谱的架构 知识图谱的逻辑结构 知识图谱在逻辑上可分为模式层与数据层两个层次，数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。 知识图谱的体系架构 知识图谱主要有自顶向下(top-down)与自底向上(bottom-up)两种构建方式。 知识图谱的关键技术 知识抽取技术：从一些公开的半结构化、非结构化的数据中提取出实体、关系、属性等知识要素。 知识融合：消除实体、关系、属性等指称项与事实对象之间的歧义，形成高质量的知识库。 知识推理：在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。 分布式的知识表示形成的综合向量：对知识库的构建、推理、融合以及应用均具有重要的意义。 先提一下知识存储

前两次介绍了知识图谱的基本概念和知识图谱的构建方式，这次介绍一下知识图谱系统的构建过程。 1 知识图谱的总体构建思路 如图所示，从原始的数据到形成知识图谱，经历了知识抽取、知识融合（实体对齐）、数据模型构建、质量评估等步骤。 原始的数据，按照数据的结构化程度来分，可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，根据数据的不同的结构化形式，采用不同的方法，将数据转换为三元组的形式，然后对三元组的数据进行知识融合，主要是实体对齐，以及和数据模型进行结合，经过融合之后，会形成标准的数据表示，为了发现新知识，可以依据一定的推理规则，产生隐含的知识，所有形成的知识经过一定的质量评估，最终进入知识图谱，依据知识图谱这个数据平台，可以实现语义搜索，智能问答，推荐系统等一些应用。 以下对知识图谱构建中的步骤进行详细的介绍。 2 知识抽取 我们将原始数据分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，根据不同的数据类型，我们采用不同的方法进行处理。 2.1 结构化数据处理 针对结构化数据，通常是关系型数据库的数据，数据结构清晰，把关系型数据库中的数据转换为RDF数据（linked data），普遍采用的技术是D2R技术。D2R主要包括D2R Server，D2RQ Engine和D2RRQ Mapping语言。 D2R Server 是一个 HTTP Server

数据库设计（一）——数据库设计 一、数据库设计简介 按照规范设计，将数据库的设计过程分为六个阶段： A、系统需求分析阶段 B、概念结构设计阶段 C、逻辑结构设计阶段 D、物理结构设计阶段 E、数据库实施阶段 F、数据库运行与维护阶段 需求分析和概念结构设计独立于任何数据库管理系统。 二、系统需求分析 1、需求分析的任务 需求分析的任务：对现实世界要处理的对象进行详细的调查，通过对原系统的了解，收集支持新系统的基础数据并对其进行处理，在此基础上确定新系统的功能。 A、调查分析用户活动 B、收集和分析需求数据，确定系统边界信息需求，处理需求，安全性和完整性需求 C、编写系统分析报告 2、需求分析的方法 需求分析有两种方法：自顶向下、自底向上 A、自顶向下 自顶向下方法从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统。 用数据流图和数据字典描述系统 数据流图：描述输入数据到输出数据的变换过程 数据流：由一组固定成分的数据组成，代表数据的流动方向 处理：描述了输入数据到输出数据的变换 文件：用于存储数据 源或宿：存在于系统之外的人员或组织，表示系统输入数据的来源和输出数据的去向 B、自底向上 3、实例 教学管理系统 基本需求： 某学校设计学校教学管理系统，学生实体包括学号、姓名、性别、生日、民族、籍贯、简历、入学日期，每名学生选择一个主修专业，专业包括专业编号、名称、类别

章节信息 Entity Framework 6 Recipes 第二版 第一章： Chapter 1: Getting Started with Entity Framework ------------------------------------------------------------------------- 阅读说明： 1 术语第一次出现时用中文（原文）表示，如EntityType将表示成 实体类型（EntityType） 2 菜单名用粗体表示，如File将表示成 文件 3 右击，即鼠标右键点击 第 1 章：EF入门 使用关系型数据库是根据表及其行列去考虑问题的。表是高度结构化并且擅长基于集合的处理。在面向对象编程思想广泛应用前，我们都是过程式思考问题并且通过编写结构化、自顶向下、一个接一个函数的方式解决这些问题。它们的世界都是排好的：表、行和列在我们的代码中紧密地匹配结构化和过程化模式。在相当长的时间内，这种方式工作的非常好…… 在代码的世界里已经发生了相当大的变革。现在我们从对象和领域模型方面考虑问题。我们对现在世界的事物如客户和订单做架构、设计和编程。我们在白板上描绘我们问题集中的词语。我们在它们之间连线、描述关系和交互。我们根据这些草图制订规范和指派任务给开发团队。总之，我们在一个概念水平上做架构、设计和编码