• 关于 数据模型 的搜索结果

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数据模型是一种标识实体类型及其实体间联系的模型。典型的数据模型有网状模型、层次模型和关系模型。 从关系数据库的表中,除去冗余数据的过程称为规范化。包括:精简数据库的结构,从表中删除冗余的列,标识所有依赖于其它数据的数据

茶什i 2019-12-02 03:14:33 0 浏览量 回答数 0

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高内聚和低耦合 一个逻辑和物理模型由哪些记录和字段组成,应该遵循最基本的软件设计方法论中的高内聚和低耦合原则。主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑:将业务相近或者相关的数据、粒度相同数据设计为一个逻辑或者物理模型;将高概率同时访问的数据放一起,将低概率同时访问的数据分开存储。 核心模型与扩展模型分离 建立核心模型与扩展模型体系,核心模型包括的字段支持常用核心的业务,扩展模型包括的字段支持个性化或是少量应用的需要。在必须让核心模型与扩展模型做关联时,不能让扩展字段过度侵入核心模型,以免破坏了核心模型的架构简洁性与可维护性。 公共处理逻辑下沉及单一 底层公用的处理逻辑应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现,不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现,不要让公共逻辑在多处同时存在。 成本与性能平衡 适当的数据冗余可换取查询和刷新性能,不宜过度冗余与数据复制。 数据可回滚 处理逻辑不变,在不同时间多次运行数据的结果需确定不变。 一致性 相同的字段在不同表中的字段名必须相同。 命名清晰可理解 表命名规范需清晰、一致,表命名需易于下游的理解和使用。

LiuWH 2020-03-19 23:13:23 0 浏览量 回答数 0

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定制服务可以说是数据中台建设中非常重要的一环,数据中台除了方法论、产品之外,数据咨询、数据开发服务是非常关键的一环,尤其是需要有懂业务的架构师参与。数据中台类项目主要包括数据模型体系、中台产品体系、专家服务体系、交付服务体系等四大方面的内容。 (1)数据模型体系:数据模型的架构设计非常关键,好的模型设计可以节省大量不必要的开发工作,降低模型开发返工情况,提高模型、指标的复用率,让未来的模型开发可以基于基础模型、指标的基础上,像搭积木一样进行扩展。 (2)中台产品体系:包括阿里的Dataphin、QuickBI、DataV、DataWorks、DataQ、GData、大数据平台(如ODPS、EMR)等产品,具体项目中用哪些产品取决于客户的业务需求和应用场景,详情可以参考阿里云官网产品介绍。 (3)专家服务体系:专家服务包括数据中台方法论赋能、数据架构师服务、业务架构师服务等服务,甚至有些项目还需要组织战略咨询类服务。 (4)交付服务体系:在数据中台项目中,需要具有行业经验的交付实施团队参与交付服务,共同打造基于行业特性的数据中台解决方案。包括数据采集、数据治理、模型开发、数据挖掘、数据应用等定制开发服务。

hyc216 2020-03-18 00:24:56 0 浏览量 回答数 0

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mvc分别是模型视图和控zhidao制是一种设计模式,这种模式应用于应用程序分层开发。 Model(模型) - 模型代表一个存取数据的对象或 JAVA POJO。它也可以带有逻辑,在数据变化时更新控制专器。 View(视图) - 视图代表模型包含的数据的可视化。 Controller(控制器) - 控制器作用于模型和视图上。它控制数据流向模型对象,并在数据变化时更新视图。它使视图与模型分离属开。

剑曼红尘 2020-04-14 19:21:19 0 浏览量 回答数 0

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工业大脑让机器能够感知、传递和自我诊断问题,通过分析工业生产中收集的数据,优化机器的产出和减少废品成本。通过并不昂贵的传感器、智能算法和强大的计算能力,工业大脑解决的是制造业的核心问题。工业大脑的部署原理可以分为以下四个步骤。 数据上云。 对企业系统数据、工厂设备数据、传感器数据、人员管理数据等多方工业企业数据进行采集。 数据预处理。 包括过滤脏数据与噪音、解决数据的多源异构、找回丢失的数据以及修正错误的数据等。同时,还要根据用途,对数据进行分割、分解、分类,为下一步的算法建模做好准备。 算法建模。 通过工业大脑AI创作间内置的算法引擎或算法市场提供的算法,对所收集并预处理完成的历史数据进行快速建模,该模型可以是描述模型、预测模型或优化模型。 模型应用。 对已经建立的算法模型,发布成服务并被集成到生产系统中,作用到业务,完成数据智能应用的闭环。

剑曼红尘 2020-03-24 11:18:04 0 浏览量 回答数 0

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目前除了数据平台工具天机,我们还规划了数据模型服务,围绕学生发展、教师发展、教育管理、教育决策几方面沉淀了很多模型供客户使用,客户只需要使用工具 和定义的数据规范数据进行上传就可以自动生成可视化数据模型,维度和模型可以自定义和支持拓展;还有在数据应用上规划了个性化学习内容推荐和智能告警服务,客户可以直接通过API调取或订阅获取数据,把数据实现你在自己的应用场景

os君 2019-12-02 01:16:34 0 浏览量 回答数 0

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功能原理 ET工业大脑让机器能够感知、传递和自我诊断问题,通过分析工业生产中收集的数据,优化机器的产出和减少废品成本。通过并不昂贵的传感器、智能算法和强大的计算能力,ET工业大脑解决的是企业的核心问题。ET工业大脑的部署原理可以分为以下四个步骤: 数据采集:对企业系统数据、工厂设备数据、传感器数据、人员管理数据等多方工业企业数据进行采集。数据预处理:包括过滤脏数据与噪音、解决数据的多源异构、找回丢失的数据以及修正错误的数据等。同时,还要根据用途,对数据进行分割、分解、分类,为下一步的算法建模做好准备。算法建模:通过ET工业大脑AI创作间内置的算法引擎或算法市场提供的算法,对所收集并预处理完成的历史数据进行快速建模,该模型可以是描述模型、预测模型或优化模型。模型应用:将已经建立的算法模型,发布成服务并集成到生产系统中,作用到业务,完成数据智能应用的闭环。

剑曼红尘 2020-03-24 09:42:26 0 浏览量 回答数 0

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C语言中的静态函数是怎么调用的(例如 下面stack.cpp 最后里面的Stackincrease_H函数)

a123456678 2019-12-01 19:48:06 846 浏览量 回答数 1

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训练数据集和测试数据集,是机器学习领域,对于数据切分方式不同,而产生的2个概念。 通常做法:将原始数据切分时,将原始数据的80%作为训练数据来训练模型,另外20%作为测试数据,通过测试数据直接判断模型的效果,在模型进入真实环境前不断改进模型;

游客udbbdoswj4ff2 2020-03-06 15:18:43 0 浏览量 回答数 0

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批量计算目前绝大部分传统数据计算和数据分析服务均是基于批量数据处理模型: 使用ETL系统或者OLTP系统进行构造数据存储,在线的数据服务(包括Ad-Hoc查询、DashBoard等服务)通过构造SQL语言访问上述数据存储并取得分析结果。这套数据处理的方法论伴随着关系型数据库在工业界的演进而被广泛采用。但在大数据时代下,伴随着越来越多的人类活动被信息化、进而数据化,越来越多的数据处理要求实时化、流式化,当前这类处理模型开始面临实时化的巨大挑战。传统的批量数据处理模型传统的批量数据处理通常基于如下处理模型: 使用ETL系统或者OLTP系统构造原始的数据存储,以提供给后续的数据服务进行数据分析和数据计算。即下图,用户装载数据,系统将根据自己的存储和计算情况,对于装载的数据进行索引构建等一系列查询优化工作。因此,对于批量计算,数据一定需要预先加载到计算系统,后续计算系统才在数据加载完成后方能进行计算。 系统主动发起一个计算作业(例如MaxCompute的SQL作业,或者Hive的SQL作业)并向上述数据系统进行请求。此时计算系统开始调度(启动)计算节点进行大量数据计算,该过程的计算量可能巨大,耗时长达数分钟乃至于数小时。同时,由于数据累计的不可及时性,上述计算过程的数据一定是历史数据,无法保证数据的”新鲜”。您可以根据自己需要随时调整计算SQL,甚至于使用AdHoc查询,可以做到即时修改即时查询。 计算结果返回,计算作业完成后将数据以结果集形式返回给您,或者可能由于计算结果数据量巨大保存着数据计算系统中,您进行再次数据集成到其他系统。一旦数据结果巨大,整体的数据集成过程漫长,耗时可能长达数分钟乃至于数小时。 批量示意图 批量计算是一种批量、高时延、主动发起的计算。 您使用的批量计算的顺序是: 预先加载数据。 提交计算作业,并且可以根据业务需要修改计算作业,再次提交作业。 计算结果返回。 实时计算不同于批量计算模型,实时计算更加强调计算数据流和低时延,实时计算数据处理模型如下: 使用实时数据集成工具,将数据实时变化传输到流式数据存储(即消息队列,如DataHub);此时数据的传输变成实时化,将长时间累积大量的数据平摊到每个时间点不停地小批量实时传输,因此数据集成的时延得以保证。 此时数据将源源不断写入流数据存储,不需要预先加载的过程。同时流计算对于流式数据不提供存储服务,数据是持续流动,在计算完成后就立刻丢弃。 数据计算环节在流式和批量处理模型差距更大,由于数据集成从累积变为实时,不同于批量计算等待数据集成全部就绪后才启动计算作业,流式计算作业是一种常驻计算服务,一旦启动将一直处于等待事件触发的状态,一旦有小批量数据进入流式数据存储,流计算立刻计算并迅速得到结果。同时,阿里云流计算还使用了增量计算模型,将大批量数据分批进行增量计算,进一步减少单次运算规模并有效降低整体运算时延。 从用户角度,对于流式作业,必须预先定义计算逻辑,并提交到流式计算系统中。在整个运行期间,流计算作业逻辑不可更改!用户通过停止当前作业运行后再次提交作业,此时之前已经计算完成的数据是无法重新再次计算。 不同于批量计算结果数据需等待数据计算结果完成后,批量将数据传输到在线系统;流式计算作业在每次小批量数据计算后可以立刻将数据写入在线/批量系统,无需等待整体数据的计算结果,可以立刻将数据结果投递到在线系统,进一步做到实时计算结果的实时化展现。 实时示意图 实时计算是一种持续、低时延、事件触发的计算作业。您使用实时计算的顺序是: 提交实时计算作业。 等待流式数据触发实时计算作业。 计算结果持续不断对外写出。 模型对比下表给出了实时计算与批量计算两类计算模型的差别: 对比指标 批量计算 实时计算数据集成方式 预先加载数据 实时加载数据实时计算使用方式 业务逻辑可以修改,数据可重新计算 业务逻辑一旦修改,之前的数据不可重新计算(流数据易逝性)。数据范围 对数据集中的所有或大部分数据进行查询或处理。 对滚动时间窗口内的数据或仅对最近的数据记录进行查询或处理。数据大小 大批量数据。 单条记录或包含几条记录的微批量数据。性能 几分钟至几小时的延迟。 只需大约几秒或几毫秒的延迟。分析 复杂分析。 简单的响应函数、聚合和滚动指标。在大部分大数据处理场景下,受限于当前实时计算的整个计算模型较为简单,实时计算是批量计算的有效增强,特别在于对于事件流处理时效性上,实时计算对于大数据计算是一个不可或缺的增值服务。

李博 bluemind 2019-12-02 01:42:38 0 浏览量 回答数 0

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PMML和PFA是表示机器学习模型的标准,而不是数据处理流水线。机器学习模型接收数据记录,对其执行一些计算,并发出输出数据记录。因此,根据定义,您使用的是单个隔离数据记录,而不是数据记录的集合/框架/矩阵。如果您需要表示完整的数据处理管道(ML模型只是工作流程的一部分),那么您需要寻找其他/组合标准。也许SQL与PMML搭配将是一个不错的选择。这个想法是你想要在ML模型之外而不是在它内部执行数据聚合(例如,SQL数据库比任何PMML或PFA运行时都要好得多)。

社区小助手 2019-12-02 01:47:52 0 浏览量 回答数 0

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MySQL 选择题 以下哪项不属于数据模型( )

pandacats 2019-12-23 20:16:06 0 浏览量 回答数 1

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如果两个项目有各自的数据模型,按理说更新其中一个项目的数据模型对另一个项目是不会有影响的。除非出现以下情况: 更新项目中的数据模型时,另一个项目正在运行。这时候有可能因为更新模型占用了资源,从而导致另一个项目数据接收异常。 解决办法:找一个用户使用比较少的时间段进行数据模型更新。一般都是半夜十二点之后的时候了。 如果是其他情况,可以再进一步讨论。

饭娱咖啡 2019-12-02 02:12:26 0 浏览量 回答数 0

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设计原则有些不是绝对的,这需要根据需求去分析。按照楼主的需求信息理解,统计的数据涉及用户的交互信息,也就是说,针对当前的统计需求,在用户操作的时候同时更新数据,是无法避免的。除非能从需求中再抽象出更高层次的需求,是不需要实时更新用户交互数据的。既然无法避免查询时同时更新的操作,那么就只能优化这一操作模型了。 当前的统计需求,分为两个模型:查询模型和统计用户交互信息模型。有“店铺订单”,猜测应该是电商之类的,那么用户的操作反馈应该是优于统计模型的,除非统计数据对用户才是重点。这点很重要,需要分清楚模型中,哪一些是重点模型。 既然这样,查询模型和统计模型可以采取非阻塞模式,而且应该优先处理用户查询结果。可以用两条线程分开处理,要保证就算统计模块出现问题(计算时间长,出现错误等等),也不影响用户的操作。

蛮大人123 2019-12-02 01:55:19 0 浏览量 回答数 0

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使用概览

反向一觉 2019-12-01 21:06:43 1215 浏览量 回答数 0

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当你使用较小的数据集进行机器学习时,容易产生过度拟合,因此使用较大的数据量能避免过度拟合现象。但是当你不得不使用小型数据集进行建模时候,可以使用被称为交叉验证的技术。在这种方法中数据集被分为两节,测试和训练数据集,测试数据集只测试模型,而在训练数据集中,数据点被用来建模。 在该技术中,一个模型通常是被给定有先验知识的数据集(训练数据集)进行训练,没有先验知识的数据集进行测试,交叉验证的思想是:在训练阶段,定义一个数据集用来测试模型。 dropout:训练神经网络模型时,如果训练样本较少,为了防止模型过拟合, Dropout可以作为一种trikc供选择。 early stop结合cross validation使用。 尽可能的扩大 training dataset,增加训练集的全面性和数量

珍宝珠 2019-12-02 03:22:19 0 浏览量 回答数 0

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标签建模

反向一觉 2019-12-01 21:06:40 1639 浏览量 回答数 0

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用spark对原始数据做特征处理,最后通过决策树分类,请问怎么导出通过输入原始数据做分类的模型?

游客wtq6uww4oujtw 2019-12-01 22:03:02 6 浏览量 回答数 0

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这是一个棘手的问题,但通常在大数据面试中被问到。它要求您在好的数据或好的模型之间进行选择。作为候选人,您应该尝试根据自己的经验回答这个问题。许多公司希望遵循严格的数据评估流程,这意味着他们已经选择了数据模型。在这种情况下,拥有良好的数据可能会改变游戏规则。另一种方式也适用于基于良好数据选择的模型。 正如我们已经提到的,请根据您的经验回答。但是,不要说拥有良好的数据和良好的模型很重要,因为在现实生活中很难同时拥有这两个数据。

问问小秘 2019-12-02 03:11:29 0 浏览量 回答数 0

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新一代企业级大数据应用方案实践

福利达人 2019-12-01 20:54:57 517 浏览量 回答数 0

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两个项目共用一个数据库,一个项目更新数据模型后,会导致其他项目数据丢失,怎么解决?

养狐狸的猫 2019-12-01 19:55:21 6 浏览量 回答数 1

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用Keras中的LSTM模型进行predict怎么分time-step逐个输入而不是先构建一个数据矩阵直接输入?

哆哆西 2019-12-01 19:43:12 181 浏览量 回答数 0

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Timeline 模型是针对消息数据场景所设计的数据模型,它能满足消息数据场景对消息保序、海量消息存储、实时同步的特殊需求,同时支持全文检索与多维度组合查询。可以同时应用在IM、Feed流等消息场景的实现上。 模型结构 Timeline模型以简单为设计目标,核心模块构成比较清晰明了。模型尽量提升使用的自由度,让您能够根据自身场景需求选择更为合适的实现。模型的架构主要包括: Store:Timeline存储库,类似数据库的表的概念。 Identifier:用于区分Timeline的唯一标识。 Meta:用于描述Timeline的元数据,元数据描述采用free-schema结构,可自由包含任意列。 Queue:一个Timeline内所有Message存储在Queue内。 SequenceId:Queue中消息体的序列号,需保证递增、唯一,模型支持自增列、自定义两种实现模式。 Message:Timeline内传递的消息体,是一个free-schema的结构,可自由包含任意列。 Index:包含Meta Index和Message Index,可对Meta或Message内的任意列自定义索引,提供灵活的多条件组合查询和搜索。 模型结构 功能介绍 Timeline模型支持以下功能: 支持Meta、消息的基本管理(数据的CRUD)。 支持Meta、消息的多维组合查询、全文检索。 支持SequenceId的两种设置:自增列、手动设置。 支持多列的Timeline Identifier。 兼容Timeline 1.X模型,提供的TimelineMessageForV1样例可直接读、写V1版本消息。 Timeline com.aliyun.openservices.tablestore Timeline 2.0.0 Tablestore Java SDK(模型已合入SDK) com.aliyun.openservices tablestore 4.12.1 原文链接:https://help.aliyun.com/document_detail/89885.html

保持可爱mmm 2019-12-02 03:09:45 0 浏览量 回答数 0

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此问题可以做如下分析:1.表结构的改变:表结构的改变必然会导致实体模型的改变,这是无法避免的。2.实体模型的改变:实体模型的改变有两种方案:1.直接改变数据库中的原表,同时更改原来的实体模型:这种方法的弊端是,每年表字段都要增加。又因为每年的数据不一样,会导致数据库中的表字段会产生很多空数据。表的可读性和维护性大大降低。 2.重新创建一个实体模型:数据库表具有很好的可读性和可维护性,同时产生的实体模型也具有可读性和可维护性。3.程序的改变:对于程序来说也有两种实现方式:1.所有年份用同一个接口,通过“年份”这个参数去调用每个年份的服务,也就是说每个年份要分别写一个服务去实现。 2.每个年份写一个接口 总结一下,个人建议每个年份写一个接口,避免以前写好的功能被污染。同时代码也具有更好的的可读性和的可维护性。

饭娱咖啡 2019-12-02 01:11:03 0 浏览量 回答数 0

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1,实例化模型的时候,如查询的时候,可以将表的记录总数,最后修改时间等信息保存到模型的一个方法中2,查询数据时,将查询条件与表的信息,合并计算一个缓存key,并写入缓存3,获取缓存时,将查询条件与表的信息,合并计算一个缓存key,查询缓存,如果表的数据有修改,则缓存无法命中,则获取最新的结果并保存为新的key在实际开发中,用的是MVC框架,在模型的CUD操作中,会自动删除与该模型关联的所有缓存key,从而保证数据的一致性。这对框架的使用规范要求比较高,需要按模型缓存规范去注册缓存。目前比较典型的应用,就是CRUD以后,列表的缓存数据如何更新。

蛮大人123 2019-12-02 01:45:24 0 浏览量 回答数 0

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更新数据模型后会导致其其他项目数据丢失怎么办?

珍宝珠 2019-12-01 19:55:28 83 浏览量 回答数 1

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首先,我们先来聊聊各类数据模型。下列相关信息参考自Emil Eifrem的博文及NoSQL数据库说明。文档类数据库传承:受Lotus Notes启发而来。数据模型:文档汇总,包括键-值汇总。实例: CouchDB, MongoDB优势: 数据建模自然、程序员易于上手、开发流程短、兼容网页模式、便于达成CRUD(即添加、查询、更新及删除的简称)。图形类数据库传承:来自 Euler 及图形理论。数据模型:节点及关系,二者结合能够保持键-值间的成对状态实例: AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j优势:轻松玩转复杂的图形问题、处理速度快关系类数据库传承:源自 E. F. Codd在大型共享数据库中所提出的数据关系模型理论数据模型:以关系组为基础实例: VoltDB, Clustrix, MySQL优势:性能强大、联机事务处理系统扩展性好、支持SQL访问、视图直观、擅长处理交易关系、与程序员间的交互效果优异面向对象类数据库传承:源自图形数据库方面的研究成果数据模型: 对象实例: Objectivity, Gemstone优势:擅长处理复杂的对象模型、快速的键-值访问及键-功能访问并且兼具图形数据库的各类功能键-值存储传承: Amazon Dynamo中的paper概念及分布式hash表数据模型:对成对键-值的全局化汇总实例: Membase, Riak优势:尺寸掌控得当、擅长处理持续的小规模读写需求、速度快、程序员易于上手BigTable Clones传承自:谷歌BigTable中的paper概念数据模型:纵列群,即在某个表格模型中,每行在理论上至少可以有一套单独的纵列配置实例: HBase, Hypertable, Cassandra优势:尺寸掌控得当、擅长应对大规模写入负载、可用性高、支持多数据中心、支持映射简化数据结构类服务传承: 不明实例: Redis数据模型: 执行过程基于索引、列表、集合及字符串值优势:为数据库应用引入前所未有的新鲜血液网格类数据库传承:源自数据网格及元组空间研究数据模型:基于空间的构架实例: GigaSpaces, Coherence优势:优良的性能表现及上佳的交易处理扩展性我们该为自己的应用程序选择哪套方案?选择的关键在于重新思考我们的应用程序如何依据不同数据模型及不同产品进行有针对性的协同工作。即用正确的数据模型处理对应的现实任务、用正确的产品解决对应的现实问题。要探究哪类数据模型能够切实为我们的应用程序提供帮助,可以参考“到底NoSQL能在我们的工作中发挥什么作用?”一文。在这篇文章中,我试着将各种不同特性、不同功能的常用创建系统中的那些非常规的应用实例综合起来。将应用实例中的客观需求与我们的选择联系起来。这样大家就能够逆向分析出我们的基础架构中适合引入哪些产品。至于具体结论是NoSQL还是SQL,这已经不重要了。关注数据模型、产品特性以及自身需要。产品总是将各种不同的功能集中起来,因此我们很难单纯从某一类数据模型构成方式的角度直接找到最合用的那款。对功能及特性的需求存在优先级,只要对这种优先级具备较为清晰的了解,我们就能够做出最佳选择。如果我们的应用程序需要…复杂的交易:因为没人愿意承受数据丢失,或者大家更倾向于一套简单易用的交易编程模式,那么请考虑使用关系类或网格类数据库。例如:一套库存系统可能需要完整的ACID(即数据库事务执行四要素:原子性、一致性、隔离性及持久性)。顾客选中了一件产品却被告知没有库存了,这类情况显然容易引起麻烦。因为大多数时候,我们想要的并不是额外补偿、而只是选中的那件货品。若是以扩展性为优先,那么NoSQL或SQL都能应对自如。这种情况下我们需要关注那些支持向外扩展、分类处理、实时添加及移除设备、负载平衡、自动分类及整理并且容错率较高的系统。要求持续保有数据库写入功能,则需要较高的可用性。在这种情况下不妨关注BigTable类产品,其在一致性方面表现出众。如有大量的小规模持续读写要求,也就是说工作负载处于波动状态,可以关注文档类、键-值类或是那些提供快速内存访问功能的数据库。引入固态硬盘作为存储媒介也是不错的选择。以社交网络为实施重点的话,我们首先想到的就是图形类数据库;其次则是Riak这种关系类数据库。具备简单SQL功能的常驻内存式关系数据库基本上就可以满足小型数据集合的需求。Redis的集合及列表操作也能发挥作用。如果我们的应用程序需要…在访问模式及数据类型多种多样的情况下,文档类数据库比较值得考虑。这类数据库不仅灵活性好,性能表现也可圈可点。需要完备的脱机报告与大型数据集的话,首选产品是Hadoop,其次则是支持映射简化的其它产品。不过仅仅支持映射简化还不足以提供如Hadoop一样上佳的处理能力。如果业务跨越数个数据中心,Bigtable Clone及其它提供分布式选项的产品能够应对由地域距离引起的延迟现象,并具备较好的分区兼容性。要建立CRUD应用程序,首选文档类数据库。这类产品简化了从外部访问复杂数据的过程。需要内置搜索功能的话,推荐Riak。要对数据结构中的诸如列表、集合、队列及发布/订阅信息进行操作,Redis是不二之选。其具备的分布式锁定、覆盖式日志及其它各种功能都会在这类应用状态下大放异彩。将数据以便于处理的形式反馈给程序员(例如以JSON、HTTP、REST、Javascript这类形式),文档类数据库能够满足这类诉求,键-值类数据库效果次之。如果我们的应用程序需要…以直观视图的形式进行同步交易,并且具备实时数据反馈功能,VoltDB算得上一把好手。其数据汇总以及时间窗口化的表现都非常抢眼。若是需要企业级的支持及服务水平协议,我们需要着眼于特殊市场。Membase就是这样一个例子。要记录持续的数据流,却找不到必要的一致性保障?BigTable Clone交出了令人满意的答卷,因为其工作基于分布式文件系统,所以可以应对大量的写入操作。要让操作过程变得尽可能简单,答案一定在托管或平台即服务类方案之中。它们存在的目的正是处理这类要求。要向企业级客户做出推荐?不妨考虑关系类数据库,因为它们的长项就是具备解决繁杂关系问题的技术。如果需要利用动态方式建立对象之间的关系以使其具有动态特性,图形类数据库能帮上大忙。这类产品往往不需要特定的模式及模型,因此可以通过编程逐步建立。S3这类存储服务则是为支持大型媒体信息而生。相比之下NoSQL系统则往往无法处理大型二进制数据块,尽管MongoDB本身具备文件服务功能。如果我们的应用程序需要…有高效批量上传大量数据的需求?我们还是得找点有对应功能的产品。大多数产品都无法胜任,因为它们不支持批量操作。文档类数据库或是键-值类数据库能够利用流畅的模式化系统提供便捷的上传途径,因为这两类产品不仅支持可选区域、添加区域及删除区域,而且无需建立完整的模式迁移框架。要实现完整性限制,就得选择一款支持SQL DLL的产品,并在存储过程或是应用程序代码中加以运行。对于协同工作极为依赖的时候就要选择图形类数据库,因为这类产品支持在不同实体间的迅速切换。数据的移动距离较短且不必经过网络时,可以在预存程序中做出选择。预存程序在关系类、网格类、文档类甚至是键-值类数据库中都能找到。如果我们的应用程序需要…键-值存储体系擅长处理BLOB类数据的缓存及存储问题。缓存可以用于应对网页或复杂对象的存储,这种方案能够降低延迟、并且比起使用关系类数据库来说成本也较低。对于数据安全及工作状态要求较高的话可以尝试使用定制产品,并且在普遍的工作范畴(例如向上扩展、调整、分布式缓存、分区及反规范化等等)之外一定要为扩展性(或其它方面)准备解决方案。多样化的数据类型意味着我们的数据不能简单用表格来管理或是用纵列来划分,其复杂的结构及用户组成(也可能还有其它各种因素)只有文档类、键-值类以及Bigtable Clone这些数据库才能应付。上述各类数据库都具备极为灵活的数据类型处理能力。有时其它业务部门会需要进行快速关系查询,引入这种查询方式可以使我们不必为了偶尔的查看而重建一切信息。任何支持SQL的数据库都能实现这类查询。至于在云平台上运行并自动充分利用云平台的功能——这种美好的愿望目前还只能是愿望。如果我们的应用程序需要…支持辅助索引,以便通过不同的关键词查找数据,这要由关系类数据库及Cassandra推出的新辅助索引系统共同支持才能实现。创建一套处于不断增长中的数据集合(真正天文数量级的数据)然而访问量却并不大,那么Bigtable Clone是最佳选择,因为它会将数据妥善安排在分布式文件系统当中。需要整合其它类型的服务并确保数据库提供延后写入同步功能?那最好的实现方式是捕捉数据库的各种变化并将其反馈到其它系统中以保障运作的一致性。通过容错性检查了解系统对供电中断、隔离及其它故障情况的适应程度。若是当前的某项技术尚无人问津、自己却感觉大有潜力可挖,不妨在这条路上坚持走下去。这种情况有时会带来意料之外的美好前景。尝试在移动平台上工作并关注CouchDB及移动版couchbase。哪种方案更好?25%的状态改善尚不足以让我们下决心选择NoSQL。选择标准是否恰当取决于实际情况。这类标准对你的方案有指导意义吗?如果你的公司尚处于起步阶段,并且需要尽快推出自己的产品,这时不要再犹豫不决了。无论是SQL还是NoSQL都可以作为参考。

a123456678 2019-12-02 03:00:14 0 浏览量 回答数 0

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大数据计算服务(MaxCompute,原名ODPS)是一种快速、完全托管的EB级数据仓库解决方案。 随着数据收集手段不断丰富,行业数据大量积累,数据规模已增长到了传统软件行业无法承载的海量数据(百TB、PB、EB)级别。MaxCompute致力于批量结构化数据的存储和计算,提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务。 由于单台服务器的处理能力有限,海量数据的分析需要分布式的计算模型。分布式的计算模型对数据分析人员要求较高且不易维护。数据分析人员不仅需要了解业务需求,同时还需要熟悉底层分布式计算模型。MaxCompute为您提供完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,您可以不必关心分布式计算和维护细节,便可轻松完成大数据分析。 目前,MaxCompute服务已覆盖全球16个国家和地区,客户遍及金融、互联网、生物医疗、能源、交通、传媒等行业,为全球用户提供海量数据存储和计算服务。MaxCompute的多个客户案例荣获“2017大数据优秀产品和应用解决方案案例”奖。此外,MaxCompute、DataWorks以及AnalyticDB代表阿里云入选了Forrester Wave™ Q4 2018云数据仓库报告。

LiuWH 2020-03-18 18:41:47 0 浏览量 回答数 0

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击您的项目,进入项目配置页面。选择数据链路,在画布中的算法配置区域,单击分类回归引擎-训练组件,进入算法组件配置页面。可以看到算法组件的输入属性已经自动关联上了数据,如下图所示。 如果您使用的模板没有配置算法的输入和输出变量,或者需要修改模板的算法配置,请参考配置模板进行配置。由于本案例使用的模板已经配置了算法的输入和输出变量,此处不需要重复配置。 选择算法版本号。 单击算法名称右侧的算法版本号下拉箭头,选择当前项目所使用的算法版本,默认为最新版本。 配置算法运行参数。 单击画布中的分类回归引擎-训练组件,在右侧的算法配置 > 数据时间范围选择中,选择算法运行的起始时间和结束时间(如选择的数据源无时间分区,可不选择起止时间)。 训练模型。 单击画布左上角的 保存,保存成功后,单击 训练,输入 模型名称和 模型版本号,单击 确定,开始训练模型。 在模型训练过程中,可查看运行日志: 模型训练成功后,会显示如下界面,鼠标移至模型上可下载/设置模型训练周期/删除该模型。 配置预测组件。 单击 数据链路,回到数据链路配置页面,使用同样的方法配置 分类回归引擎-预测组件。不同的是,预测算法需要在右侧的 算法配置面板选择一个模型,如下图所示。 配置预测组件 运行算法。 单击 测试运行,在运行过程中可查看运行日志,运行成功后结果如下图所示。

剑曼红尘 2020-03-24 10:12:37 0 浏览量 回答数 0

问题

大神们一般是如何封装自定义tableViewCell的?如何计算自定义cell的高度?

a123456678 2019-12-01 19:22:09 819 浏览量 回答数 1
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