数据建模

第二部分 开发篇 本篇首先讲述数据库开发的一些基础知识，如关系数据模型、常用的SQL语法、范式、索引、事务等， 然后介绍编程开发将会涉及的数据库的一些技巧，最后结合生产实际，提供一份开发规范供大家参考。 第3章 开发基础 本章将为读者介绍MySQL数据库相关的开发基础，首先，介绍一些基础概念，然后讲解关系数据模型和SQL基础。 由于在互联网开发者中，PHP开发者占据了相当大的比重，因此这里也将简要介绍下PHP开发者应该掌握的一些基础知识和开发注意事项。 最后，要接触的是MySQL数据库更深层次的内容——索引、主键、字符集等。 3.1 相关基础概念 （1）框架 在软件开发过程中，研发人员经常借助框架（framework）来辅助自己进行软件开发。 成熟的框架可以帮助处理很多细节性的问题，并完成一些基础性的工作，如生成访问数据库的代码、简化网络编程，这样开发者就会有更多的时间和精力专注于业务逻辑的设计。 但目前仍存在的一个问题是，一些框架对于数据库的使用不符合我们的预期，或者说不友好，故而有必要先了解一下开发框架是如何存取数据的。 大家有兴趣的话，可深入学习和使用如下这些业内使用比较广泛的一些框架，如 Django（Python）、Ruby onRails（Ruby）、Zend Framework（PHP）、Spring（JAVA）等。 （2）数据模型 数据模型（data model

简介 在 众多不同的数据模型 里，关系数据模型自80年代就处于统治地位，而且有不少实现，如 Oracle 、 MySQL 和 MSSQL ，它们也被称为关系数据库管理系统（RDBMS）。然而，最近随着关系数据库使用案例的不断增加，一些问题也暴露了出来，这主要是因为两个原因： 数据建模中的一些缺陷和问题 ，以及在大数据量和多服务器之上进行水平伸缩的限制。两个趋势让这些问题引起了全球软件社区的重视： 在应对这些趋势时，关系数据库产生了更多的问题。这导致大量解决这些问题某些特定方面的不同技术的出现，它们可以与现有RDBMS相互配合或代替它们 - 亦被称为 混合持久化（Polyglot Persistence） 。数据库替代品并不是新鲜事物，它们已经以 对象数据库（OODBMS） 、层次数据库（如LDAP）等形式存在很长时间了。但是，过去几年间，出现了大量新项目，它们被统称为NOSQL数据库（NOSQL-databases）用户、系统和传感器产生的数据量呈 指数增长 ，其增长速度因大部分数据量集中在象Amazon、Google和其他云服务这样的分布式系统上而进一步加快。 数据内部依赖和复杂度的增加，这一问题因互联网、Web2.0、社交网络，以及对大量不同系统的数据源开放和标准化的访问而加剧。 本文旨在介绍图形数据库（Graph Database）在NOSQL运动里的地位

　DataUml Design支持数据库生成模型，并支持外键关系，能够根据外键自动生成类与类之间的关系。 目前DataUML Design支持MS Server、MY SQL、Oracle和Access数据库，其它数据库待续。 　　DataUml Design支持数据库表生成类图，支持浏览数据库对象功能。 　　一、浏览数据库对象 　　　　1、选择要查看的数据库对象，鼠标右键，点击“连接”菜单。如下图7-1 图7-1 　　　　　　连接成功之后，加载数据库中所有表，如下图7-2 图7-2 　　　　2、再选择数据库节点对象，鼠标右键，出现如下菜单。图7-3 图7-3 　　　　3、点击“浏览数据库”菜单，出现一个新窗口，显示所有数据表信息。如图7-4 图7-4 　　　　　　目前只显示数据表信息，视图信息在以后的版本中将实现。 　　　　4、选择每个表节点，右边窗口中显示表结构所有信息，包括主外键和索引等信息。如下图7-5 图7-6 　　　　5、选择数据表节点，鼠标右键，弹出的菜单中，点击“加载列”，会在表节点下显示表的字段和键信息。如下图7-7 图7-7 　　二 、数据库生成数据模型　 　 　　　　1、添加数据库前面已经介绍过了，这里不再介绍了，选择要生成数据模型的数据库，如下图7-8，选择“ORCL”数据库。 图7-8 　　　　2、选中需要生成模型的数据库，鼠标右键，先点击“连接”

DataUml Design 是面向开发人员使用的一个永久免费的软件，提高软件的开发效率和代码的规范度。它主要包括三大功能，数据模型、代码生成和UML建模，数据模型功能类似于PowerDesigner软件，代码生成类似于动软的代码生成器。 1、什么是DataUml Design DataUml Design是采用WPF开发的一款软件，该软件功能包括实体类建模、数据库设计、模型与数据库同步、数据库与模型同步、代码生成、文档生成、数据库生成 实体模型等功能。以往的软件修改模型之后还得修改数据表结构，需要同步修改两个地方，而 DataUml Design解决了该问题， 软件开发人员只需要修改模型结构或数据表结构，然后利用软件的同步功能即可达到模型与数据表结构的一致性。方便开发人员轻轻松松地管理自己的模型与数据 库。 DataUml Design的自定义模板采用微软的4T技术，开发人员可以配置自己的代码模板。如实体层、数据访问层和UI层都可以用模板来配置，由模型一键生成代码，实现模型与代码的一致性。 DataUml Design支持数据的导入与导出，可以导出模型结构的文档，也支持其实数据导入生成数据模型（下一版本将实现）。 DataUml Design目前只支持MS Server和Oracle数据库、C#和Java语言，其它数据库和语言下一版本将实现。 2、为何会有DataUml

本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 伯乐在线已在 GitHub 上发起「机器学习资源大全中文版」的整理。欢迎扩散、欢迎加入。 https://github.com/jobbole/awesome-machine-learning-cn C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV —它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox —Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理 go-porterstemmer —一个Porter词干提取算法的原生Go语言净室实现 paicehusk —Paice/Husk词干提取算法的Go语言实现 snowball —Go语言版的Snowball词干提取器 通用机器学习 Go Learn — Go语言机器学习库 go-pr —Go语言机器学习包. bayesian —Go语言朴素贝叶斯分类库。 go-galib —Go语言遗传算法库。 数据分析/数据可视化 go-graph —Go语言图形库。 SVGo

1.在settings .py文件下修改下面两个配置 INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', 'app' # app为开发文档的文档名字 ] DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # 数据库类型 'NAME': 'django', # 数据库名 'USER': 'root', # 账号 'PASSWORD': 'rock1204', # 密码 'HOST': '127.0.0.1', # IP 'POST': 3306 # 数据库端口号 } } 2.建立模型（ models.py ） # Create your models here. from django.db import models class Article(models.Model): # 唯一、不能为空且长度不能超过10字符的title字段 title = models.CharField(max

　英文原文： awesome-machine-learning 　　本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 　　 C++ 　　 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV —它提供C++， C, Python, Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows, Linux， Android and Mac OS 操作系统。 　　 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark 　　 Closure 　　 通用机器学习 Closure Toolbox —Clojure 语言库与工具的分类目录 　　 Go 　　 自然语言处理 go-porterstemmer —一个 Porter 词干提取算法的原生 Go 语言净室实现 paicehusk —Paice/Husk 词干提取算法的 Go 语言实现 snowball —Go 语言版的 Snowball 词干提取器 　　 通用机器学习 Go Learn — Go 语言机器学习库 go-pr —Go 语言机器学习包. bayesian —Go 语言朴素贝叶斯分类库。 go-galib —Go 语言遗传算法库。 　　 数据分析/数据可视化 go-graph —Go 语言图形库。 SVGo —Go 语言的 SVG 生成库。 　　 Java 　　

使用领域建模可以对现实中的事务进行充分的抽象，让我们发掘重要的业务领域概念，同时建立各个业务领域之间的联系，让我们对业务有更加清晰的认识。 ·如何进行领域建模？ 1） Collect application domain information – focus on the functional requirements – also consider other requirements and documents 我的工程实践项目是搜索引擎的设计与实现，系统的主要功能需求包括信息搜索，条件检索，用户的登录注册等。用户可根据自己的需要输入关键字或设置检索条件，从返回的搜索结果进行条件过滤。 2) Brainstorming – listing important application domain concepts – listing their properties/attributes – listing their relationships to each other 用户：用户可注册/登录/注销，用本应用进行互联网信息检索，并设置过滤条件。可收藏感兴趣页面，进行数据的导出和分享。 管理员：主要负责数据的爬取/清洗/更新，为数据建立索引，建立维护数据库，对用户组进行管理，系统的更新和维护。 3) Classifying the domain concepts into:

工程实践题目： 面向租房的搜索引擎设计 1 类和方法 用户： 　　属性：id、密码、权限、收藏记录 　　方法：信息搜索、条件检索、登录、注册、注销、收藏租房信息 管理员： 　　属性：id、密码、权限 　　方法：爬取数据、创建数据、删除数据、清理数据、更新数据 2 类图 　　 来源： https://www.cnblogs.com/qwertyue/p/11919536.html

1、领域建模Domain Modeling：开发团队获取领域知识的过程 2、进行业务领域建模原因：因为软件工程师需要在不同的领域或不同的项目中工作，来自不同的背景，这可能会影响他们对应用程序域的感知。他们需要领域知识来开发系统。 3、模型(Model)通常由2部分组成： 1）元素(Element) 2）元素间的关系(Relationship) 4、领域建模（Domain Modeling）/业务分析的主要就是： 　 1）寻找业务对象（Business Object） 2）恰当建立这些对象间的关系 5、如何进行领域建模 1）收集应用程序域信息–关注功能需求，同时考虑其他需求和文档 2）头脑风暴–列出重要的应用程序域概念，列出它们的属性，列出它们之间的关系 3）使用UML类图记录结果，最终画出业务类图，并说明业务类图中每一个类、属性、方法的来源，对于有关联类情况要进一步给出关系数据库的模型。 一. Collect application domain information 　　我们的项目是基于企业需求的数据收集及分析系统，主要的功能需求如下： 　　1.数据获取 　　2.数据展示 　　3.数据分析 　　相关数据大多是零件行业相关的价格数据，也有部分关于价格走势预测的文字信息。 二. Brainstorming 　　1.爬虫：自动登录，自动获取数据，自动处理缺失值，存入数据库 　　2