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    数据库对象模型

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好的数据库结构有利于:节省数据的存储空间,能够保证数据的完整性,方便进行数据库应用系统的开发 设计不好的数据库结构将导致:数据冗余、存储空间浪费和内存空间浪费 不管数据库的大小和复杂程度如何,可以用下列基本步骤来设计数据库:收集信息–标识对象–设计数据模型–标识每个对象–存储的信息类型–标识对象之间的关系
茶什i 2019-12-02 03:14:33 0 浏览量 回答数 0

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不同的数据库连接数据库的方式不同,但是大体分为几种:ODBC(Open Database Connectivity,开放数据库互连)是微软公司开放服务结构(WOSA,Windows Open Services Architecture)中有关数据库的一个组成部分,它建立了一组规范,并提供了一组对数据库访问的标准API(应用程序编程接口)。这些API利用SQL来完成其大部分任务。DAO(Data Access Objects):数据访问对象是用来显露了Microsoft Jet数据库引擎(最早是给Microsoft Access 所使用,现在已经支持其它数据库),并允许开发者通过ODBC直接连接到其他数据库一样,直接连接到 Access 表。DAO 最适用于单系统应用程序或在小范围本地分布使用。其内部已经对Jet数据库的访问进行了加速优化,而且其使用起来也是很方便的。所以如果数据库是Access数据库且是本地使用的话,建议使用这种访问方式---应用的专一性RDO(Remote Data Objects)远程数据对象是一个到ODBC的、面向对象的数据访问接口,它同易于使用的DAO style组合在一起,提供了一个接口,形式上展示出所有ODBC的底层功能和灵活性。尽管RDO在很好地访问Jet或ISAM数据库方面受到限制,而且它只能通过现存的ODBC驱动程序来访问关系数据库。但是,RDO已被证明是许多SQL Server、Oracle 以及其他大型关系数据库开发者经常选用的最佳接口。RDO提供了用来访问存储过程和复杂结果集的更多和更复杂的对象、属性,以及方法。---无疑是在odbc基础上的OLE DB 是 Microsoft 的一个战略性系统级编程接口,用于管理整个组织内的数据。OLE DB 是建立在 ODBC 功能之上的一个开放规范。ODBC 是为访问关系型数据库而专门开发的,OLE DB 则用于访问关系型和非关系型信息源,例如主机 ISAM/VSAM 和层次数据库,电子邮件和文件系统存储,文本、图形和地理数据以及自定义业务对象。 OLE DB 定义了一组 COM 接口,对各种数据库管理系统服务进行封装,并允许创建软件组件,实现这些服务。OLE DB 组件包括数据提供程序(包含和表现数据)、数据使用者(使用数据)和服务组件(处理和传送数据,例如,查询处理器和游标引擎)。OLE DB 接口有助于平滑地集成组件,这样,OLE DB 组件厂商就可以快速地向市场提供高质量 OLE DB 组件。此外,OLE DB 包含了一个连接 ODBC 的“桥梁”,对现用的各种 ODBC 关系型数据库驱动程序提供一贯的支持。---号称取代odbc,但也兼容odbcADO(ActiveX Data Object)是DAO/RDO的后继产物。ADO 2.0在功能上与RDO更相似,而且一般来说,在这两种模型之间有一种相似的映射关系。ADO"扩展"了DAO和 RDO 所使用的对象模型,这意味着它包含较少的对象、更多的属性、方法(和参数),以及事件。 作为最新的数据库访问模式,ADO的使用也是简单易用,所以微软已经明确表示今后把重点放在ADO上,对DAO/RDO不再作升级,所以ADO已经成为了当前数据库开发的主流。 ADO涉及的数据存储有DSN(数据源名称)、ODBC(开放式数据连接)以及OLE DB三种方式。后面的例程将详细讲解这三种方式的具体访问实现。---可以说是对odbc,oledb这些系统级的编程接口的汇接,并对DAO,RDO这些应用级的编程接口的升级吧。
卓刀 2019-12-02 00:38:22 0 浏览量 回答数 0

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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

云数据库新人专场

MySQL年付低至19.9,其它热门产品1元起购!

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他人的总结Hibernate功能强大,数据库无关性好,O/R映射能力强,如果你对Hibernate相当精通,而且对Hibernate进行了适当的封装,那么你的项目整个持久层代码会相当简单,需要写的代码很少,开发速度很快,非常爽。 Hibernate的缺点就是学习门槛不低,要精通门槛更高,而且怎么设计O/R映射,在性能和对象模型之间如何权衡取得平衡,以及怎样用好Hibernate方面需要你的经验和能力都很强才行。 iBATIS入门简单,即学即用,提供了数据库查询的自动对象绑定功能,而且延续了很好的SQL使用经验,对于没有那么高的对象模型要求的项目来说,相当完美。 iBATIS的缺点就是框架还是比较简陋,功能尚有缺失,虽然简化了数据绑定代码,但是整个底层数据库查询实际还是要自己写的,工作量也比较大,而且不太容易适应快速数据库修改。
格蓝glance 2019-12-02 01:58:12 0 浏览量 回答数 0

问题

分析型数据库权限模型是什么?

分析型数据库支持基于数据库表的层级权限管理模型,提供类似MySQL的ACL授权模式。一个ACL授权由被授权的用户、授权对象和授予的对象权限组成。 分析型数据库中的用户 如6.1所述,任何分析型数据库支持的...
nicenelly 2019-12-01 21:10:58 1252 浏览量 回答数 0

问题

分析型数据库权限模型是什么?

分析型数据库支持基于数据库表的层级权限管理模型,提供类似MySQL的ACL授权模式。一个ACL授权由被授权的用户、授权对象和授予的对象权限组成。 分析型数据库中的用户 如6.1所述,任何分析型数据库支持的...
nicenelly 2019-12-01 21:25:35 983 浏览量 回答数 0

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ORM:object relation mapping,即对象关系映射,简单的说就是对象模型和关系模型的一种映射。为什么要有这么一个映射?很简单,因为现在的开发语言基本都是oop的,但是传统的数据库却是关系型的。为了可以靠贴近面向对象开发,我们想要像操作对象一样操作数据库。举个例子:获取一篇文章,传统的方式先要执行一个sql检索数据select * from post where id = 1然后输出标题和内容使用echo $post['title']; echo $post['content'];上面的代码遇到面向对象强迫症者,他们会纠结死的。所以他们想出了这个东西,在ORM里获取一篇文章可以这样:$post = postTable::getInstance()->find(1);#会再内部执行select * from post where id = 1然后输出:echo $post->getTitle(); echo $post->getContent();高级点的应用,文章和分类是一对多关系、文章和标签是多对多关系$cate = $post->getCategory(); //获取文章分类 echo $cate->getName(); //获取分类名 $tags = $post->getTags(); //获取一个文章的所有标签是不是一个sql都没写就获取到我们需要的所有数据了?使用ORM可以完全不写sql而实现应用,这些ORM都替我们做了。除此之外,orm还可以隔离底层数据库层,我们不需要关心我们使用的是mysql还是其他的关系型数据库。
落地花开啦 2019-12-02 02:48:34 0 浏览量 回答数 0

问题

标签建模

概念说明 如上文所说,标签中心的作用是在现有的数据表之上构建跨计算存储的逻辑模型,直接让用户在视图层上对数据进行管理、加工、查询,屏蔽下层的多个大数据计算存储资源,简化数据的使用。...
反向一觉 2019-12-01 21:06:40 1639 浏览量 回答数 0

问题

关于 hibernate 查询本地数据库,插入远程数据库 问题

现在有一个需求,两个数据库模型完全一样,但分别在不同的服务器上A和B,现在需要将A中的数据查出来,比如得到List,要将这个List插入到B库中,怎么插入呢,怎么利用hibernate本身保存对象的方式去直接插入,还是说只能写sql呢...
爵霸 2019-12-01 20:06:27 861 浏览量 回答数 1

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领域模型中的CQRS说的就是你这种把对象的操作跟对象的查询混在一起的设计。考虑把查询的职责单独分开,你就不会再局限在之前的数据库模型中。
五月华斩 2019-12-02 02:03:40 0 浏览量 回答数 0

问题

关于分层领域模型规约中DO的一点疑问

对《阿里巴巴java开发手册》中关于分层领域模型规约 有个疑问:DO(Data Object):与数据库表结构一一对应,通过 DAO 层向上传输数据源对象。那如果是类似: select id, avg(grade) as avg_grad...
yusijia 2019-12-01 20:16:45 2984 浏览量 回答数 2

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恩,所谓的mvc就是将model (模型,也可以理解成类的实例化对象) view(视图,通常是展示的) controller(控制)分离,好维护,解耦和。在spring mvc 中 前台请求action 也就是控制器controller,然后controller对一系列逻辑处理。最后处理结束,返回指定的视图,也就是页面展示。而你说的spring mvc 操作数据库,首先是配置数据源,spring 有个jdbctemplate ,这样你在使用的时候注入jdbctemplate模板对象,用这个模板对象就可以操作数据库,执行sql 查询数据等等。如果你还不是狠理解 可以留下联系方式,我给你发一下整体流程 以及spring mvc的项目架构,你看一下。纯手打,如果对您有帮助,请采纳。谢谢
小旋风柴进 2019-12-02 02:13:19 0 浏览量 回答数 0

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恩,所谓的mvc就是将model (模型,也可以理解成类的实例化对象) view(视图,通常是展示的) controller(控制)分离,好维护,解耦和。在spring mvc 中 前台请求action 也就是控制器controller,然后controller对一系列逻辑处理。最后处理结束,返回指定的视图,也就是页面展示。而你说的spring mvc 操作数据库,首先是配置数据源,spring 有个jdbctemplate ,这样你在使用的时候注入jdbctemplate模板对象,用这个模板对象就可以操作数据库,执行sql 查询数据等等。如果你还不是狠理解 可以留下联系方式,我给你发一下整体流程 以及spring mvc的项目架构,你看一下。纯手打,如果对您有帮助,请采纳。谢谢
小旋风柴进 2019-12-02 01:57:04 0 浏览量 回答数 0

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LINQ to SQL仅支持Microsoft SQL Server中可用的数据库表,视图,存储过程和函数的一对一映射。这是一个很棒的API,可用于对相对设计良好的SQL Server数据库进行快速数据访问构建。LINQ2SQL最初与C#3.0和.Net Framework 3.5一起发布。 LINQ to Entities(ADO.Net实体框架)是一个ORM(对象关系映射器)API,它允许对对象域模型及其与许多不同的ADO.Net数据提供者的关系进行广泛定义。这样,您可以混合并匹配许多不同的数据库供应商,应用程序服务器或协议,以设计由各种表,源,服务等构造的对象的聚合混搭。ADO.Net Framework随.Net Framework 3.5 SP1。
游客ufivfoddcd53c 2020-01-03 19:51:23 0 浏览量 回答数 0

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queryphp框架的hello world,并对queryphp框架有了大致的了解。这一章,我们将解释ORM。对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM)是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。 简单的说,ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据,php利用__set __get __call等方式使用,这也同时暗示者额外的执行开销;然而,如果ORM作为一种中间件实现,则会有很多机会做优化,而这些在手写的持久层并不存在。 更重要的是用于控制转换的元数据需要提供和管理;但是同样,这些花费要比维护手写的方案要少;而且就算是遵守ODMG规范的对象数据库依然需要类级别的元数据。  数据类型映射模式       1.1简单数据类型模式:建立UML和关系型数据库中简单数据类型的映射表以指导映射。       1.2枚举数据类型模式:每种枚举类型对应一个表,只有一个列(_EnumLiteral)表示枚举值。       1.3基于类的数据类型模式:使用外键约束,将基础列与基于类的类型实例相关联。 类映射模型 每个类对应一个表。单值属性、多值属性、继承关系可以用下述方法映射,而引用属性将在关联映射模式中提到。       2.1单值属性模式:是cardinality的上界为1的属性,映射到类所对应的表的列上。若其下界也为1(必须有的属性),列属性为NOT NULL。       2.2多值属性模式:每个多值属性映射成一个独立的表,使用外键连接到类所对应的表上。       2.3继承模式:每加入一个类的实例时,根据其继承关系自顶向下生成每个类的对象,这些对象具有相同的ID(根对象对应记录的主键)。 删除对象实例时,自底向上删除数据。遇到从中间删的情况怎么办?多重继承怎么处理? 关联映射模式       3.1一对一关联模式:在关联两端各加一列。       3.2一对多关联模式:和3.1一样。如果多这端是有序的,还需加入一列表示序号。       3.3多对多关联模式:将关联单独作一个表。 一般有人说ORM有什么用,喜欢写sql这类 ORM在数据建模,领域设计方面很有用。 比如:  echo $supply->get(5)->Books->classname;  //自动取得supply和books关联中内容 如果用sql怎么写,先取得$supply中的值,先然后再写sql取得books中classname $result=mysql_query(select * from supply where id=5) $row=mysql_fetch_array($result); mysql_query(select * from book where supplyid=$row[supplyid]); $books=mysql_fetch_array($result); 大概这样子,虽然功能相同,但是在做数据建模时候可以不是这样子想的,这样受到干扰太多了,在做领域设计时候,也很不好看。 目前ORM基设计完成,以后不断在优化程序性能和使用方法尽量避免接触到真实表操作和数据库操作。这些操作将会在模型配置文件中完成这样完成程序后,再改动数据库或表不完影响程序,比如原来由mysql改成sqllite也不会修改程序,程序员只要注重于数据模型操作,不需要知道数据来源
一枚小鲜肉帅哥 2020-06-02 12:43:53 0 浏览量 回答数 0

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一般情况下,建议采用商品和活动分表记录,然后通过一张关系表来建立联系,这样不管从商品找活动还是从活动找商品都会比较方便。对于近期活动需要快速读取的情况,甚至可以针对活动单独建立缓存数据,以提高读取效率。商品,活动,限购都是需要记录的事实。关键问题是“限购”应该怎样表示。由于限购本身还可能包含其他属性,比如限购日期等等,所以不是单单一个关联表(多对多关系)就能解决的。有两种方法可以记录限购:1)记录不限购的商品、活动2)记录限购的商品活动如果限购的商品活动数量相对较小,方法2)更合适。Product (ProductId, ...)Activity (ActivityId, ...)PurchaseRestriction (ProductId, ActivityId, StartDate, EndDate,...)你的疑问:这张映射表,属于哪个模块去维护商品、活动不是相互独立的,PurchaseRestriction 恰恰表示了它们之间的联系。PurchaseRestriction 既跟Product相关,又跟Activity相关。不是简单的“谁的属性”。很多人设计class时使用循环引用,比如,Product 拥有 RestrictedActivities 集合,Activity 拥有 RestrictedProducts 集合。你心里也有类似的疑问,一方面觉得限购是一个事实,只应该放在一个地方;另一方面,感觉限购既是Product的属性,又是Activity的属性。我觉得,这是面向对象的一个缺点,“对象拥有属性,属性必须属于某个对象”这个思想的根源是认为所有东西都是树状结构的。这跟树形数据库犯了同样的错误,后来出现网络数据库。网络数据库可以表达复杂的结构,但是过于复杂。关系数据库的出现,解决了树形数据库和网络数据库的问题。关系数据库是基于集合论和一阶谓词逻辑的模型,可以完美地表达各种结构。"模块化"当然很好,合理的模块化减少了程序各模块之间的耦合。但是,一个系统最大的耦合往往是程序和数据的耦合。数据的结构变了,程序必须跟着变。因此,规范的数据库设计比应用程序的模块化更重要。你把商品和活动分到不同的模块,一方面提高了抽象级别,模块化,另一方面割裂了它们的联系。虽然模块多了,但模块间的交互更复杂了。你的问题没有完美的答案,有3个解决方案:a) 商品模块去维护b) 活动模块去维护c) 单独的模块去维护。上面提到的(商品是否能参加活动,商品限购属性),我觉得第一个是可以归为商品固有属性,第二个可能通过一张映射表来记录(因为限购商品毕竟是少数)"商品是否能参加活动"可以由PurchaseRestriction推导出,不需要这样的属性。在程序里,也许有某个类,它有一个属性 CanTakePartInActivity. 但是数据库不能这样设计。
蛮大人123 2019-12-02 02:03:45 0 浏览量 回答数 0

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iBATIS、Hibernate和JPA是用于把数据持久到关系数据库中的三种不同的机制,每种都有着自己的优势和局限性。iBATIS不提供完整的ORM解决方案,也不提供任何的对象和关系模型的直接映射。Hibernate提供了一个完整的ORM解决方案,但不提供对查询的控制权。JPA也提供一个完整的ORM解决方案,并提供对诸如继承和多态一类的面向对象编程特性的支持,不过它的性能则取决于持久性提供程序。
xwaby 2019-12-02 01:40:16 0 浏览量 回答数 0

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面向服务的ERP可重构开发模型

一是以业务流程为出发点,以业务流程建模技术和面向对象的方法与技术实现应用系统的分析与设计。业务流程是指企业为完成某一特定目标而进行的一系列逻辑相关的企业活动集合。专注业务流程有利于发现并剔除流程中无效的、不增值的环节ÿ...
hua2012h 2019-12-01 20:13:41 7876 浏览量 回答数 0

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Spring在Spring boot之后再应用开发、微服务架构以及数据链接上都提供了专门的框架,大大简化开发工作,提升开发的效率。 Spring Data for MySQL有很多技术可以用,比如JDBC、JDBC Template、RM框架或者Hibernate My Business。 Spring Data会整合框架,简化整个框架的配置。这里面有个非常重要的Spring Data的子集叫JPA,实际就是加上了一个持久化的API,它其中有一块针对MySQL封装底层的Hibernate,也可以切换成My Business。 Spring Data新特性 快速数据访问框架,提供统一的编程模型 强大的repository仓储和自定义对象映射ORM抽象从repository方法名称派生动态查询接口实现Domain域基类提供基本属性支持透明审计日志(创建,最后更改)可以自定义repository代码通过JavaConfig和自定义XML命名空间轻松实现 Spring集成与Spring MVC控制器的高级集成跨库持久性的实验支持 Spring Data针对各个数据源提供了统一的编程模型,其中有一个设计模式叫仓储模式,仓储模式在数据访问层又做了一层封装,主要针对各种不同的数据库提供统一的操作,有些默认接口直接生成不用再进行配置了。这个操作也可以结合其他的分层模型来进行整合。
1358896759097293 2021-05-02 23:36:43 0 浏览量 回答数 0

问题

单个存储过程中的多个模型

我正在使用SQL Server数据库和dapper。 作为单个存储库方法的一部分,我想从多个表中选择数据(请注意,我的两个表在没有相互关联的地方)。 我有两张桌子 User&#x...
祖安文状元 2020-01-04 15:58:31 0 浏览量 回答数 0

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推模型需要开发人员编写代码以连接到数据库,执行 SQL 命令以创建与报表中的字段匹配的记录集或数据集,并且将该对象传递回给报表。该方法使您可以将连接共享置入应用程序中,并在 Crystal Reports 收到数据之前先将数据筛选出来。此时开发报表不得不自己编写代码连接数据并组装DataSet,同时将它传送至报表。在这种情况下,通过使用连接共享以及答限制记录集合的大小,可以使用报表性能最大化。
津崎平匡 2020-04-25 09:36:18 0 浏览量 回答数 0

问题

分析型数据库如何使用DMS创建和管理表?

前文中,我们已经创建了一个分析型数据库数据库,分析型数据库采用关系模型存储数据,也就是使用二维表来进行数据的组织和存储。像MySQL一样,将数据灌入分析型数据库前需要需要建立对应的数据...
nicenelly 2019-12-01 21:25:01 1004 浏览量 回答数 0

问题

分析型数据库如何使用DMS创建和管理表?

前文中,我们已经创建了一个分析型数据库数据库,分析型数据库采用关系模型存储数据,也就是使用二维表来进行数据的组织和存储。像MySQL一样,将数据灌入分析型数据库前需要需要建立对应的数据...
nicenelly 2019-12-01 21:09:57 1190 浏览量 回答数 0

问题

推荐一款轻量级通用数据库开发框架-Burst:报错

框架的功能 1:对应Oracle, Db2, Sql Server, My sql四种数据库 2:使用Excel定义表结构,用宏自动创建表定义和数据模型的java类 3&#x...
kun坤 2020-06-06 12:00:44 1 浏览量 回答数 1

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智能构建云上数仓,提高战略决策效率 场景:某集团在全国经营多家连锁超市,线上线下零售渠道及形态众多。 痛点:因为业务系统多、数据来源多,经营所需的数据需求高频且多样化。但数据体系复杂、数据不统一,数据分析速度和数据准确一致性难保障,战略决策与数据化运营受阻。 解决方案: • 数据融合:通过数据引入功能,将业务系统数据集成、融合一体,统一基础数据。 • 数据建模:通过规范建模功能,结合业务发展需求,自顶向下设计标准的数据模型,统一公共数据。 • 数据生产:基于建模后系统代码自动化托管生产功能,快速响应业务需求。模型设计输出后,自动化生成代码、周期性调度产出任务。 价值: • 数据建设统一:数据标准规范定义。 • 数据研发提效:自动化代码生成。 • 战略决策高效:数据分析准确,数据需求响应及时。 推荐搭配组合:Dataphin + MaxCompute MaxCompute详情请参见什么是MaxCompute。 输出主题式数据服务,提高数据化运营效率 场景:某公司是一家大型跨省直营餐饮品牌公司,具有线上线下多个客户触达渠道,以爆款思维策划公司品牌。 痛点:因业务扩张快,用户数据丰富,拉新留存效率、营销及转化效果急需提高。但各个获客渠道的用户数据分散,会员管理体系单一,推荐准确度不高,会员营销方式有限。 解决方案: • 数据融合:通过数据引入功能,将各渠道数据沉淀至数据仓库内,丰富基础数据。 • 数据建模:通过数据建模及代码自动化生成功能,以会员为中心,构建完整的会员数据模型,集成会员属性、统计指标等数据。 • 主题服务:通过数仓即席查询功能,面向应用,自动输出会员主题的汇总数据模型,高效完成进一步的会员日报分析、会员门户搭建等。 价值: • 数据建设统一:数据标准规范定义。 • 数据研发提效:自动化代码生成。 • 资产管理便利:数据丰富融通,主题化服务更智能。 推荐搭配组合:Dataphin + Quick BI + MaxCompute • Quick BI详情请参见什么是Quick BI。 • MaxCompute详情请参见什么是MaxCompute。 业务板块 定义数据仓库的名称和业务空间,以企业内一个相对独立的业务为分配单元。例如,如果业务涉及零售、文娱,且系统间相对独立,则需要构建两个业务板块,即零售、文娱。如果业务仅涉及零售,且业务内的系统间隔离较少,则只需要构建一个业务板块,即零售。 公共定义 定义企业构建数据所需的全局概念对象或参数,以保证全局概念统一。当定义完成后,系统内其他指标(例如派生指标)可以按需统一、通用化引用这些对象,例如统计周期。 项目管理 项目是一种物理空间上的划分。项目管理,即用户在数据中台建设过程中,对物理资源及开发人员进行隔离化管理。一个业务板块可以包含多个项目,每个系统成员可以加入多个不同的项目。 物理数据源 存储数据的物理数据库即物理数据源。物理数据源可以作为数据同步传输的上游数据来源,也可以作为数据同步传输的目标数据存储介质。 维度 维度即进行统计的对象。通常情况下,维度是实际存在、不因事件发生就存在的实体。创建维度,即从顶层规范业务中的实体(主数据),并保证实体的唯一性。 业务过程 业务过程即业务活动中的所有事件。创建业务过程,即从顶层规范业务中事务内容的类型及唯一性。 维度逻辑表 维度逻辑表与维度一一对应,是通过丰富维度中的属性信息构建形成的。创建维度逻辑表,即完成公共对象明细数据设计及加工处理,从而便于提取业务中对象的明细数据。 事实逻辑表 事实逻辑表与业务过程对应,是通过丰富业务过程的属性及度量信息构建形成的。创建事实逻辑表,即完成公共事务明细数据设计及加工处理,从而便于提取业务中事务的明细数据。 业务限定 统计的业务范围,筛选出符合业务规则的记录(类似于SQL中where后的条件,不包括时间区间)。 指标 指标分为原子指标和派生指标。 • 原子指标:对指标统计口径(即计算逻辑)、具体算法的一个抽象,例如支付金额。 • 派生指标:业务中常用的统计指标。派生指标=原子指标+业务限定+统计周期+统计粒度。例如,自然周、会员、采用优惠券支付的订单。 统计粒度 统计分析的对象或视角,定义数据需要汇总的程度,可以理解为聚合运算时的分组条件(类似于SQL中group by的对象)。粒度是维度的一个组合,指明您的统计范围。例如,某个指标是某个卖家在某个省份的成交额,则粒度就是卖家、省份这两个维度的组合。
LiuWH 2020-03-23 13:33:52 0 浏览量 回答数 0

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数据中台与数据仓库的差别不应该是实时或者非实时。而是数据中心、数据仓库、数据集市更多地是面向不同对象的数据资产形态变化。而数据中台更多强调的是服务于前台,实现逻辑、标签、算法、模型的复用沉淀。
1512268377725635 2019-12-02 01:41:35 0 浏览量 回答数 0

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方案一:Hook 到文件系统内部的事务机制 方案 1 的问题是功能有限,而且很多文件系统没有直接对用户暴露事务。功能有限例如没有回滚机制等。Btrfs 提供了一对系统调用使得内部的事务机制可以对用户暴露。基于 Btrfs 的 FileStore 第一版是依赖于这些系统调用的,但是它没有回滚机制导致很痛苦——具体来说,如果 Ceph OSD 在事务过程中遇到了一个 fatal 事件,例如软件崩溃或者 kill 信号,Btrfs 会提交一个部分(partial)事务,留给存储后端一个不一致状态。 Ceph 团队和 Btrfs 团队都接受的解决方法包括提供一个 entire transaction 系统调用,或者基于快照实现回滚,但这两个方案都有很高的成本。最近 Btrfs 废弃掉了事务系统调用,和微软对 NTFS 的决定类似。 方案二:在用户态实现 WAL 方案二是可行的,但是受三个主要问题的影响: 读取-修改-写入速度 一个用户态 WAL 实现每个事务需要三步:第一步、先对事务序列化,写入到日志;第二步、通过 fsync 持久化日志;第三步、执行事务内的操作 这样最终导致整个 WAL 的延迟很高,无法实现高效的 pipeline 非幂等操作 FileStore 中对象通过文件表示,对象集合会映射到目录。 在这种数据模型下,crash 之后重放 WAL 因为一些操作非幂等会导致很有难度。在 WAL 定时 trim 时,总会有一个时间窗口事务日志已经提交到文件系统但事务还没有完成(a window of time when a committed transaction that is still in the WAL has already been applied to the file system)。举个例子,考虑一个事务包含三个操作:①克隆a到b②更新a③更新c如果在第二步之后发生 crash 了,replay WAL 会破坏 b在考虑另一个例子,事务有四个操作:①更新b②将b重命名为c③将a重命名为b④更新d如果在第三个操作之后发生了 crash,重放 WAL 会破坏 a(也就是现在的 b),然后因为 a 已经不存在而失败。 基于 Btrfs 的 FileStore 通过对文件系统做周期性快照和对 WAL 做快找时间的标记来解决这一问题。当恢复时,最近的一个快照被恢复,然后 WAL 从相应时间点那一刻开始 replay。 但因为现在已经使用 XFS 来替代 Btrfs,XFS 缺乏快照带来了两个问题。首先,XFS 上 sync 系统调用是将文件系统状态落盘的唯一选择,但对一个典型的多磁盘构成的节点来说,sync 过于昂贵因为会对所有磁盘生效。这个问题已经被增加 syncfs 调用解决——只同步指定的文件系统。 第二个问题是在 WAL replay 后,恢复文件系统到指定状态会因为上面说的缺乏幂等性而产生问题。为此 Ceph 又引入了 Guards(序列号 sequence numbers )来避免 replay 非幂等操作。但庞大的问题空间导致在复杂操作下 guards 的正确性也很难验证。Ceph 通过工具产生复杂操作的随机排列,然后加上错误注入来半自动的验证正确性,但最终结果是 FileStore 的代码很脆弱而且难以维护。 双写。最后一个问题是数据会被写两次,一份到 WAL 一份到文件系统,减半了磁盘的带宽。核心原因是大部分文件系统都只对元数据修改记录到日志,允许在 crash 后丢失数据。然而 FileStore 对文件系统的使用(namespace、state)因为一些 corner case(例如对多文件部分写 partially written files)导致 FileStore 不能像文件系统一样只在日志中记录元数据修改。 尽管可以说 FileStore 这种对文件系统的使用是有问题的,但这种选择也有技术原因的。如果不这么做就需要实现数据和元数据的内存 cache 以等待 WAL 的任何更新——而内核已经有了 page 和 inode 的缓存。 方案三:使用有事务的 KV 数据库 在 NewStore 方案中,元数据保存在 RocksDB,一个有序 KV 数据库,而对象数据继续在文件系统上以文件形式表示。这样,元数据操作直接在数据库执行;数据的覆盖写被记录到 RocksDB 然后延迟执行。下面介绍 NewStore 如何解决前面说到的用户态 WAL 的三个问题,然后介绍后面因为在一个日志文件系统上运行带来的极高的一致性成本。 首先,因为 KV 数据库的接口允许我们直接读取对象状态而不需要等待上一个事务完成,从而避免了缓慢的“读取-修改-写入”。 其次 replay 非幂等操作的问题通过在准备事务时在读取侧解决。举个例子,克隆 a 到 b,如果对象比较小,那么就复制一份并插入到事务,如果对象比较大,那么就用 COW 机制,将 a 和 b 指向到同一数据,并把数据标记为只读。 最后,双写的问题也解决了,因为对象的命名空间已经和目录结构解耦,新对象的数据都会先写到文件系统然后自动添加引用到数据库。 尽管上面说了许多好处,但与 journal on journal 类似,日志文件系统与 RocksDB 的组合会带来很高的一致性开销。在 NewStore 上创建对象需要两步: 写入一个文件并执行 fsync 同步将对象元数据写入到 RocksDB,也会导致一次 fsync 理想状态下,每次 fsync会导致一次昂贵的 FLUSH CACHE 操作到磁盘。但实际上在日志文件系统上每次 fsync会带来两次 flush command:一次是写数据,一次是文件系统提交元数据日志。这样导致在 NewStore 上创建对象会产生四次昂贵的 flush操作。 下面用一个模拟测试来展示这一开销,测试方法是模拟存储后端创建大量对象,每轮会先写 0.5MB 数据然后插入 500Byte 的元数据到 RocksDB。先模拟 NewStore (在 XFS 上)的实现,然后模拟在裸盘上的实现。
kun坤 2020-04-23 19:49:36 0 浏览量 回答数 0

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Dataphin遵循阿里巴巴集团多年实战沉淀的大数据建设OneData体系(OneModel、OneID、OneService),集产品、技术、方法论于一体,一站式地为您提供集数据引入、规范定义、数据建模研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务等的全链路智能数据构建及管理服务。助您打造属于自己的标准统一、资产化、服务化和闭环自优化的智能数据体系,驱动创新。Dataphin的主要功能模块包括: • 平台管理 平台管理是Dataphin的基础功能,主要包含全局化功能设置和首页引导。该功能帮助您系统地了解和熟悉整个产品,快速开始工作,并进行必要的系统管理与控制,保障各模块正常运转。 o 全局化功能设置包括计算设置与成员管理、智能引擎。 o 首页引导详情请参见Dataphin首页。 • 全局设计 基于业务全局,从顶层自下规划设计业务数据总线,包括:划分命名空间、定义主题域及相关名词、划分管理单元(即项目)、定义数据源及计算引擎源。 • 数据引入 数据引入基于全局设计定义的项目空间与物理数据源,将各业务系统、各类型的数据抽取加载至目标数据库。这个过程可以实现各类业务数据的同步与集成,助您完成基础数据中心建设,为后续进一步加工数据奠定基础。 • 规范定义 基于全局设计定义的业务总线、数据引入构建的基础数据中心,根据业务数据需求,结构化地定义数据元素(例如维度、统计指标),保障数据无二义性地标准化、规范化生产。 • 建模研发 基于规范定义的数据元素,设计与构建可视化的数据模型。数据模型提交发布后,系统智能自动化地生成代码与调度任务,完成公共数据中心的全托管建设。 • 编码研发 基于通用的代码编辑页面,灵活地进行个性化的数据编码研发,完成任务发布。 • 资源及函数管理 o 支持管理各种资源包(例如JAR、文本文件),以满足部分数据处理需求。 o 支持查找与使用内置的系统函数。 o 支持用户自定义函数,以满足数据研发的特殊加工需求。 • 数据萃取 基于Dataphin数据建模研发沉淀的数据,萃取提供以目标对象为中心的数据打通和深度挖掘,并生成代码与调度任务,完成实体对象识别、连接及标签生产,可快速应用于各类业务。 • 调度运维 对建模研发、编码研发生成的代码任务进行基于策略的调度与运维,确保所有任务正常有序地运行。调度运维操作包括:部署数据生产任务、查看任务运行情况、管理及维护任务之间的依赖关系。 • 元数据中心 支持采集、解析和管理基础数据中心、公共数据中心、萃取数据中心的元数据。 • 资产分析 o 在元数据中心基础上,深度分析元数据,实现数据资产化管理。 o 为您可视化地呈现资产分布、元数据详情等,方便您快速查找、深度了解数据资产。 • 即席查询 支持用户通过自定义SQL等方式,查询数据资产中的数据。同时,通过查询分析引擎,快速获取物理表、逻辑表(即数据模型,或逻辑模型)的数据查询结果。 • 数据服务 数据服务为您提供高效便捷的主题式查询功能及有效的全链路企业内API生命周期托管,真正实现低门槛API开发,帮助您更好地进行数据资产应用以实现价值化。
LiuWH 2020-03-23 11:15:47 0 浏览量 回答数 0

问题

AvributteError“对象没有属性” - 如何防止没有try / except - 访问模型字段

我有一个问题:(我正在研究Django 1.8,Python 2.7.15)我从数据库中获取了一个对象:shop_users = ShopUsers.objects.get(pk=_id)然后,如果对象存在,我正在为View准备数据:if ...
一码平川MACHEL 2019-12-01 19:31:39 412 浏览量 回答数 1

问题

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反向一觉 2019-12-01 21:06:22 1174 浏览量 回答数 0

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