data-modeling相关内容
寻找工具(Windows平台)以从现有Oracle数据库生成ER图(或类似图表). 有没有可以免费使用或价格低廉的好工具? 解决方案 几年前,我使用了Data Architect,它是Sybase Power Designer的一部分.这有点贵,但是很棒.并在数据的物理(SQL)模型和ER数据模型之间做出了很好的区分.它将两个模型并排放置. 如果您不太担心SQL和ER之间的区别,而
..
我正在使用带有相关类,对象属性等的OWL本体对大学数据进行建模.我将大学数据放置在一个简单的文本文件(例如CSV)中.我想使用我的模型为这些数据创建本体.我的问题是: 这是本体的工作方式吗? 如果是这样,如何使用Jena来做到这一点? 解决方案 如果我理解您的问题,则您有一个代表大学模型的本体,并且想使用CSV格式的数据集创建owl实例. .如果您还需要其他东西,请纠正我.
..
我正在尝试使用Neo4j对项目,人员和项目角色之间的关系进行建模.每个项目都有一个称为“项目经理"的角色和一个称为“导演"的角色.我要在数据模型中完成的工作是能够说“对于项目A,主管是X员工".就我的目的而言,“项目",“职员"和“角色"都是实体(与属性相对)非常重要. Neo4j有可能吗?简单来说,Neo4j中的关联实体可能吗?在MySQL中,这将用一个具有唯一id列和三个外键列的联结表来表示,
..
使用图形数据库时,最困难的事情就是选择粒度级别.可以说,我有一个图表来说明一周中某些天发生的事情:垃圾日,炸玉米饼星期二,BYOB星期五等. 这样,我可以将每天作为节点(星期一,星期二,星期三……),这样可以快速查询特定日期. 我可以创建一个名为Day的节点,并在星期几添加属性名称.这样一来,就可以轻松查询图表中的所有日期. 对我自己来说,使节点非常具体是不好的,因为对粒度没有限制.
..
基本上,我的问题是-我有一个价格清单,其中一些是历史价格(即我希望能够搜索到产品X在3月11日价格为0.99美元,在4月1日价格为1.99美元,依此类推...) .存储此信息的最佳方法是什么? 我假设我可能会有一个Product表,该表具有价格表的外键.最初,我认为存储当前价格可能是最好的选择,但我想我希望能够存储历史价格数据,所以最好的存储方式是存储一个类似于以下价格表的表: /p> C
..
我知道已经给出了很多建议,建议将一系列引用嵌入到其他用户中,但是所有此类忽略的答案是友谊是一种双向关系,当爱丽丝是鲍勃的朋友时,鲍勃是自动成为爱丽丝的朋友.我不是在模仿追随者. 因此,我不想每次新用户进入系统时都保留两个引用.我需要一个考虑到这种关系的双向性质的模型. 我当时在考虑友谊“边缘"的集合,其中每个文档都引用了两个用户.想知道是否有关于此的文献. 解决方案 Mongo
..
目前,我正在开发移动应用程序.基本上,人们可以发布他们的照片,而关注者可以喜欢Instagram之类的照片.我使用mongodb作为数据库.像instagram一样,一张照片可能会有很多喜欢的地方.因此,将文档用于带有索引的单个“赞"似乎是不合理的,因为这会浪费大量内存.但是,我希望用户快速添加一个赞.所以我的问题是如何为“喜欢"建模?基本上,数据模型与instagram非常相似,但使用的是Mon
..
顺便说一句-关于数据建模,我指的是逻辑或概念数据模型-而不是物理模型. 在工作中的讨论中提出了这个问题;自然,我跳到Wikipedia来获取一些基本定义-希望它们可以阐明区别-但它们没有... 概念模式或概念数据模型是概念及其概念的映射 关系. 逻辑数据模型看起来非常相似(根据此定义): 系统中的逻辑数据模型(LDM) 工程是一个代表 组织的数据,组织在 术语实体和关系以及
..
在关系数据库中,我可以有一个表Person和一个表Hobby.每个人都可以拥有零个,一个或多个爱好,我还想记录每个人对这些爱好的优先级. 我可以用两个外键PersonFK和HobbyFK以及一个普通列Priority创建一个关系表. 在原子论中,为了建模简单的n:m关系(无优先级),我可能会创建类型为Reference且基数为Many 的属性用于Person实体. 但是我将如何限
..
我训练了500台设备中的数据以预测其性能.然后,我将训练有素的模型应用于另外500个设备的测试数据集,并显示出相当不错的预测结果.现在,我的高管希望我证明这种模型不仅可以在500台设备上运行,而且可以在一百万台设备上运行.显然,我们没有一百万台设备的数据.如果模型不可靠,他们希望我发现所需的火车数据量,以便对一百万个设备进行可靠的预测.我该如何应对这些没有统计分析和建模背景的高管?有什么建议?谢谢
..
我试图了解如何将分类数据用作sklearn.linear_model的LogisticRegression中的功能. 我当然知道我需要对其进行编码. 我不了解的是如何将编码特征传递给Logistic回归,以便将其作为分类特征处理,而不是将编码为标准可量化特征时得到的int值解释为 (不太重要)是否有人可以解释使用preprocessing.LabelEncoder(),DictV
..
我们将树木的直径作为预测变量,并将树木的高度作为因变量.对于此类数据,存在许多不同的方程式,我们尝试对其中的一些进行建模并比较结果. 但是,我们无法弄清楚如何正确地将一个方程式转换为相应的R formula格式. 在R中设置的trees数据可以用作示例. data(trees) df
..
如何将"YANG"数据模型转换为"JSON"? 网路上有许多文件可供使用,因为它们在YANG中有所变更 将synatx转换为JSON,但是如何获取它们的叶子或叶子列表的值?从何处以及如何从YANG获取JSON中的实际数据? 解决方案 使用以下方法将yang转换为xml pyang -f yin文件名 使用以下任何解决方案将xml文件转换为json https://stackoverflo
..
有什么方法来模拟Neo4j中的类型层次结构?例如,如果我想建立一个汽车类层次结构,我可能会有一个基本类型的“汽车”,然后有扩展的类,如“SportCar”等。 我希望能够创建“SportCar”的实例,但运行查询以获取所有“Car”。这可能吗?如果是这样的技术是什么? 我想要做的是创建一个“标签层次结构” - 但我不认为这在neo4j中得到了支持。 解决方案 Paul,
..
我有这张表 class ClubMembership(GCModel): member = ndb.KeyProperty(kind = 'User',required = True) club = ndb.KeyProperty(kind ='Club',required = True) is_active = ndb.BooleanProperty(default = True)
..
在Google App Engine的ndb上,我使用以下命令检索所有实体并根据其级别对其进行排序: 排名= Member.query()。order(-Member.grade) 然后我想知道特定成员的位置: i = 0 用于排名: 如果rank.account =='abc' position = i break i + = 1 我的问
..
以下是模型的一个示例: $ b我试图为要部署在AppEngine上的应用程序实现数据模型。 $ b 实体名称 id:1 作者:'me' 描述:'whatever' datetime: events:[ {location:[1,2],phase:['A','B']}, {location:[3,4],阶段:['C','B']}, ...更多活动... ] 解
..
我正在使用Google App Engine开发应用程序,并偶然发现了以下情况,可能会将其描述为“ MVP -lite”。 建立多对多关系时,要使用的标准属性是ListProperty 。很可能,您的列表由另一个模型的外键组成。然而,在大多数实际应用中,当你得到一个键列表 - 对象的名字时 - 通常至少需要一个细节 - 这样你才能构建一个漂亮的超链接到该对象。这需要遍历你的键列表并抓取每个对
..
我试图围绕似乎是一个非常简单的用例,但我似乎失败了。练习的目标是查找一组用于在高复制数据存储中使用Google帐户用户名登录的记录,并且保持非常一致。 我的数据如下所示: class Account(ndb.Model): owner = ndb.UserProperty() name = ndb.StringProperty() class Content(ndb.Mod
..
我是数据库新手,从来没有和任何RDBMS合作过。但是我得到关系数据库的基本思想。至少我认为我是这样做的 - ) 假设我有一个用户数据库,每个用户都有以下属性: 用户 id 名称 邮编 城市 blockquote> 在一个关系数据库中,我会以一个名为 user 用户 id 名称 location_id ,并有第二张名为位置 位置 i
..