目前，大多数的应用系统都属于数据库应用程序，都离不开数据库的支持。数据库设计方案的优劣对于应用程序的运行至关重要。...数据库设计过程就是针对具体的应用环境，设计优化的逻辑模式，并根据所采用的数据库系统设计物理结构，最后建立应用程序的数据库。...数据库设计过程可以理解为提出问题、分析问题、解决问题的过程，具体包含6个步骤：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、数据库运行和维护。下图是数据库的总体设计过程。 ?...需求分析的的主要任务是熟悉系统的业务，明确用户的需求。终点是调查与分析用户在信息管理中的数据要求、处理要求、安全性与完整性的要求。...需求分析一般采用自上而下的需求分析方式，用数据流图和数据字典维护系统。 数据流图用来描述系统的逻辑模型，它描述数据流在系统中的流动情况和处理情况，是逻辑系统图形表示。
需求分析： 比如该组织部门的组织机构、各部门的联系、相关事物和活动以及描述他们的数据、信息流程、政策和制度、报表及其格式、有关文档等。收集和分析这些资料的过程就叫需求分析。 ?...业务现状：包括信息的种类、信息流程、信息的处理方式、各种业务工作过程和各种票据（重点） B. 组织机构：了解组织部门内部机构的作用、现状、存在的问题、以及是否适应计算机管理。...3）调查的方式：开座谈会、跟班作业等，其目的都是为了搞清用户的需求 需求信息的整理 1）业务流程分析 目的:获得业务流程及业务与数据联系的形式描述 一般采用数据流分析法，分析结果以数据流程图（DFD）表示...2）分析结果的描述 为了清楚地描述需求分析结果，需要整理出数据清单，分类编写，以供设计阶段使用 A 数据项清单：列出每个数据项的名称、含义、来源、类型和长度 B 业务活动清单：列出每一部门中最基本的工作任务...---- 本文摘自全国计算机等级考试教材系列（三级数据库技术教程）——主编 赵宏杰
那么，被外界传得神乎其神的数据，到底可以在哪些方面促进业务的腾飞？或者换种说法，业务对数据有哪些层次的需求？数据在哪些地方能够帮助业务？...举个例子：淘宝上有中老年服装细分市场，有大码女装市场，这些市场可以通过对周边环境的感知，了解到我们身边有一些中老年人或者胖MM在淘宝上面没有得到需求的满足。...那么还有没有其 他的渠道找到更多的细分市场呢？ 数据可以！ 通过用户搜索的关键词与实际成交的数据比较，发现有很多需求并没有被很好地满足，反映出需求旺盛，但供给不足。...然而随着业务开拓和业务人员对数据重要性理解的增强，对数据的需求会如雨后春笋般冒出来，显然单单依赖人数不多的分析师是满足不了的。...所谓直接生产力，是指数据工作者将数据价值直接通过前台产品作用于消费者。时髦点讲，叫数据变现。随着大数据时代的到来，公司管理层越来越重视这一点。大数据时代带来了大的机会，但也可能是大灾难。
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...，可以在一大堆需求塞车的时候，按领导等级高低排序给数。...如是临时发明的，需说清楚指标的计算公式 分类维度：按XXX维度区分数据。 思路清晰的业务部门，自然不用多说。碰到思路混乱的，可以这么引导 你要分析的是人？货？还是场？...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
让我们探讨这些数据库如何专门设计来满足 AI 驱动应用程序的独特需求。 向量数据库在生成式 AI 中的作用 向量数据库是一种新型的数据库管理系统，旨在处理非结构化和半结构化数据。...随着对可扩展向量数据库的需求不断增长，已经开发出各种技术来应对这一挑战。这些策略包括垂直和水平扩展方法，为管理现代数据环境的复杂性提供了强大的工具包。...分布式计算框架：Apache Spark 或 Hadoop 等分布式计算框架通过支持大型数据集的并行处理来帮助扩展向量数据库。...这些框架允许向量数据库将数据处理任务分布到多个节点，从而提高性能和可扩展性。组织可以通过集成分布式计算框架来处理更复杂的查询和更大的数据集，从而更容易地扩展其向量数据库以满足不断增长的需求。...这种趋势降低了管理本地数据库的复杂性，并允许企业利用云的可扩展性。 增强的压缩技术: 正在开发新的数据压缩方法来减少向量嵌入的存储需求，从而更容易扩展向量数据库而不会影响性能。
-- 删除数据库 DROP DATABASE IF EXISTS crmdb ; -- 创建数据库 CREATE DATABASE crmdb CHARACTER SET UTF8 ; -- 使用数据库...USE crmdb ; -- 创建数据表 -- 1、创建权限组表 CREATE TABLE groups ( gid INT AUTO_INCREMENT, title VARCHAR(50...SET NULL , CONSTRAINT fk_cid10 FOREIGN KEY(cid) REFERENCES client(cid) ON DELETE CASCADE ); -- 测试数据...INSERT INTO role_groups(rid,gid) VALUES (3,2) ; INSERT INTO role_groups(rid,gid) VALUES (3,3) ; -- 管理员数据
数据库的三大范式 一、介绍 没有规矩，不成方圆。这句话在数据库的规范中同样适用，所以就有了这几项规定，数据库的三大范式。...我相信很多人都听过三大范式，面试题中也经常会问到，什么是数据库三大范式，这太常见了。 以前我只是机械式的回复面试官，但以后不会，不仅要学会说概念说规范，还能从实际出发，要不要严格遵守三大范式。...对于数据库主键而言，其他的字段需要完全依赖于主键，而不能依赖主键中的部分。...上面这张表而言，正式因为有用户名称依赖于主键中的其中一个用户ID，所以不满足第二范式 3）第三范式 概念：在第二范式的基础上，进一步消除非主属性对主属性的传递函数依赖 先来看这样一张订单表，订单ID...这个肯定不是，如果完全按照三范式进行设计，那么数据查询就一定需要大量的表关联，这样就会造成查询性能上的问题。 所以，冗余一部分常用的查询字段，避免表关联，这对我们的项目最有帮助。
Prometheus时序数据库-报警的计算 在前面的文章中，笔者详细的阐述了Prometheus的数据插入存储查询等过程。但作为一个监控神器，报警计算功能是必不可少的。...i, rule := range g.rules { ...... // 先计算出是否有符合rule的数据 vector, err := rule.Eval(ctx, ts, g.opts.QueryFunc...想知道具体的计算流程，可以见笔者之前的博客《Prometheus时序数据库-数据的查询》 计算出左节点的数据之后，我们就可以和右节点进行比较以计算出最终结果了。..., lhs, rhs Vector, matching *VectorMatching, returnBool bool, enh *EvalNodeHelper) Vector { // 对左节点计算出来的所有的数据...if keep { ...... // 这边就讲75放到了输出里面，也就是说我们最后的计算确实得到了数据。
当你应聘后端岗位的时候，数据库的知识必不可少，今天给大家分享一下数据库三大范式的通俗理解 第一范式：无重复的列 第二范式：属性完全依赖于主键 第三范式：属性不依赖于其他非主属性 总结： 第一范式（1NF...，而不是间接相关 注意： 阿里巴巴要求 关联查询的表不得超过3张，数据库的性能更加重要，适当考虑规范性就好 其实目前关系数据库有六种范式： 第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF），巴斯...-科德范式（BCNF），第四范式（4NF），第五范式（5NF，又称完美范式） 目前我们用的最多的就是第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF） 第一范式：要求数据库的每一列都是不可分割的原子项...，非主键属性必须依赖于主键属性 第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合键） 如上图所示，同一个订单中可能包含不同的产品，所以主键必须是订单号和产品号联合组成...注意：设计数据库时，多对多关系，需要一个中间表进行关联 总结：需求>性能>范式，不用一味追求范式 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
今天是星期天，仔细回想一下以前的工作，心 里大致的想了一段时间，对我这段时间的工作算是做一个总结吧，因为，在周五的时候就是我们的需求有点小变化，弄得我都不知道该怎么做，而且客户提的那种需 求非常的智能，...，大体的需求在他们的脑子里面就已经具备了，这时候他们就要将这些需求转换成文字在word 或者文字处理软件里面展示出来，同时这个阶段我觉得美工和数据库的前期设计应该也在进行，当我们将需求转换成文字之后，我们在会和客户确认信息是否这样开...发，当和用户再次的商议之后我们再次的修改需求之后，这样我就觉得和客户的交互也就差不多了，这时候我们美工大致也能设计出来几个页面，让用户看一下，提 出意见，然后修改，这样我们的第二步就完成了。 ...(4) 当我们第三步完成的时候，我认为我们的数据库设计也应该设计完了，如果没有，让其快速设计完成或者我们帮助他一块弄完，这时候就是我们开发人员的天下了， 我们要和美工配合并且整理好没一个模块，我们在项目中经常会遇到这种现象...最后感谢大家的阅读，希望大家能给小弟提点建议，针对网站的开发流程，这只是一个简洁的开发过程而已，小弟一定洗耳恭听，本来没有想写这篇博客的心理，只是前面说了周五我们的项目需求有点小变动，所以就凭自己的感觉写了这样一篇博客留作纪念
今天AntDB数据库就跟大家一起回顾、探求一下我国最早一批国产数据库起源背后独具特色的场景需求。过去40年，任何行业的发展都离不开人口红利，国产数据库也不例外，为什么这么说呢？...用户量、业务量的短时骤增，对当时通信行业的支撑系统提出了几近苛刻的要求，尤其是核心计费账务系统：话单积压不能超过5分钟、系统需要负载至少5到6倍的当前业务总量……这样的数据和信息处理需求，在世界上史无前例...然而，Oracle，SQL Server和DB2等传统数据库孕育于欧美市场，并不能很好地满足这样体量的数据管理需求，尤其是在应对一些核心的应用场景（如：计费、信令分析等）时，无法满足数据处理的吞吐量和响应性...穷则思变，在这样的背景下，为了保证海量数据和高频交易场景的支撑，我们只能用新的场景需求倒逼技术的变革、创新，开发自己的数据库产品，AntDB一代——内存数据库也便应运而生。...时至今日，AntDB作为一款内核全自研，经历14年通信市场验证的通用型数据库产品，已经具备四大显著特点：多——服务人数多，全国超10亿手机用户后台在使用着AntDB数据库。
云计算时代的高可用数据库是可扩展、容错且与任何私有云或公共云兼容的数据库实例。它们旨在提供业务连续性，而不会因任何类型的硬件或网络故障而导致用户体验的影响。...数据库应用程序一直是所有企业基础设施的主要组成部分，但这些应用程序(特别是关系数据库)在使用云计算能力方面仍有很长的路要走。...它们被设计为大型单片应用程序，当组织尝试以可扩展的方式可靠地运行它们时，将面临着相当大的挑战。 传统的分布式环境数据库通常部署为多个独立的数据库实例，具有统一查询的能力。...对于测试/开发环境，生成数据库的许多物理副本在后台创建，导致数据蔓延。云计算与这些解决方案的集成是有限的：重点是数据的位置，而不是使用分布式系统的强大功能。...让我们考虑针对高可用性和测试/开发数据库的情况解决这些问题的不同选项。 高度可用的数据库 云计算时代的高可用数据库是可扩展、容错且与任何私有云或公共云兼容的数据库实例。
最近公司有用Python连接数据库跑数，并自动定时发送邮件报表的需求，所以我们最近在这一块花了一些时间实现。...自动发送邮件可参考之前的文章【干货】用Python每天定时发送监控邮件，本文和大家分享如何应用Python自动连接数据库跑数。...2 连接数据库 导入库后，执行如下连接数据库代码。...其中sql_result存储的就是执行sql语句后得到的全量数据。 4 处理数据 最后，对得到的全量数据根据需求进行个性化处理。...至此，用Python实现连接数据库取数需求已分享完毕，有需要的小伙伴可以根据本文代码自行实现。
数据库需求与ER建模 前言 在数据库建设过程中，哪一步最重要？绝大多数资料会告诉你，是需求分析阶段。这一步的好坏甚至直接决定数据库项目的成败。...这一阶段数据库系统开发人员将协同需求方以ER图的方式对业务需求进行可视化展现。 本文将详细介绍(陈氏)ER符号体系，并在其中穿插一些具体实例讲解。 基本概念 1....假如需求中有说明：一个同学一门课只能选一次，那这样的设计没问题。可是如果需求中说明，一个同学可以选一门课几次(可能是挂了好几次)，这样的设计就有问题了。...不过笔者在这里推荐一款轻量级的在线数据库建模工具，网址是https://erdplus.com/#； 小结 需求分析，ER建模是贯穿整个数据库生命周期的工作。...这部分工作要求开发人员和业务方，数据库的使用者，公司领导等方面协同好需求，并将需求以ER图的模式可视化展现出来。 只有绘制好ER图之后，才能顺利进入到接下来的关系表设计阶段。这也是下篇要讲解的内容。
软件学院党委书记张军、院长周世杰也多次鼓励青年科研工作者要主动面向国家重大需求，积极作为。时代的召唤和国家的需要，是林迪投身国家重大需求相关领域研究的原动力。...去深入接触一线，了解真正的需求是什么，才能做大科研、真科研。”林迪也正如自己所说的那样，一直躬身践行，向下扎根，为解决祖国重大需求助力。...他认为，大数据具有广阔的发展空间，数以亿计的数据必将产生巨大的研究价值，于是将博士研究课题聚焦在大数据领域。林迪是学通信专业出身，在进行大数据研究时，他会思考如何将大数据、人工智能和通信领域相结合。...他目前的研究聚焦在大数据和国家重大需求的结合应用上。他表示，“哪里有需求，哪里就有研究”，他将继续努力奋战在大数据实践的最前沿。 三、科教相助长，桃李下自蹊 林迪是“实践出真知”理念的践行者。...【个人简介】 林迪，2007年本科毕业于哈尔滨工业大学通信工程专业，2009年研究生毕业于哈尔滨工业大学通信工程专业，2014年博士毕业于加拿大麦吉尔大学通信与计算机工程专业。
图片在图数据库中处理大规模图数据的存储和计算需求通常需要采用一些优化的技术和策略。以下是一些可行的解决方案：1. 分区存储: 将大图分割成较小的子图，并将每个子图存储在单独的节点或分布式存储中。...这样可以减小单个节点的存储和计算负载，并提高并行处理的效率。2. 基于属性的压缩: 对于大图中的节点和边属性，可以采用压缩算法来减小存储空间。例如，使用字典压缩或编码压缩来减小属性的存储量。3....数据分片和分区: 将大图分为较小的数据分片，并将它们分布在多个节点上进行存储和计算。可以采用哈希函数或者其他分片策略来保证数据的均匀分布，并轻松进行查询和遍历操作。8....图存储格式选择: 在选择图数据库时，考虑存储格式的选择对性能的影响。常见的存储格式包括邻接矩阵、邻接链表、压缩存储格式等，根据数据的特点和访问模式选择合适的存储格式来提高查询性能。...这些优化技术和策略可以根据实际情况结合使用，以满足大规模图数据的存储和计算需求，并提高性能和效率。
大家好，我是小五 DB-Engines 最近发布了 2021 年 9 月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了 378 种数据库的排名指数。...前 30 名的排行情况详见下图，前10大数据库 用线段做了分割。同时在文末，会免费赠送给大家一些数据库书籍！ 跌幅榜情况 较去年同期，本月三霸主集体暴跌再次霸占了“同期跌幅榜”。...小众数据库不可小觑 数据库相关从业人员可以将 DB-Engines 数据库排名作为参考，大数据时代发展速度之快超乎我们的想象，新的数据库产品仍然在不断诞生，如果你的需求比较特殊，大众数据库产品无法很好地满足你...时序型数据库前 5 名排名情况如下表： InfluxDB 是一个开源的、高性能的时序型数据库，在时序型数据库 DB-Engines Ranking 上排名第一，本月总榜排名 28，较去年同期得分上涨...实时 OLAP 数据库 ClickHouse 是业界公认的一匹黑马，它能够优雅解决企业任意指标和任意维度组合，并且实时给出处理结果的复杂业务场景需求。
对移动计算的需求将进一步增加，它将决定人们的工作方式，不使用移动应用程序的公司将变得缺乏竞争力。...根据最近的一项全球调查，近 60% 的领先企业高管认为移动计算将在未来五年内使他们的公司受益最大，相比之下，商业智能和云计算为 35%，社交媒体为 30%。...2001 年，手机的平均速度为每秒 14.4 千比特。Wi-Fi 热点已经很普遍，快速的 3G 甚至更快的 4G 允许移动用户以闪电般的速度下载大量数据和图形。...转向云计算 公司使用 SaaS(软件即服务)方法来访问业务应用程序和商业智能软件。大多数这些 SaaS 应用程序包括 Web 服务 API，并且 Web 服务用于消耗大部分云数据。...此外，更多公司的数据存储在云中。与传统系统不同，移动平台可以通过网络服务轻松访问 SaaS 应用程序和基于云的数据。
第一范式 第一范式（1NF）要求数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值。 若某一列有多个值，可以将该列单独拆分成一个实体，新实体和原实体间是一对多的关系。...在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。 第二范式 满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。...若存在哪个非主属性依赖于主键中的一部分属性，那么要将发生部分依赖的这一组属性单独新建一个实体，并且在旧实体中用外键与新实体关联，并且新实体与旧实体间是一对多的关系。...第三范式要求：实体中的属性不能是其他实体中的非主属性。因为这样会出现冗余。即：属性不依赖于其他非主属性。...如果一个实体中出现其他实体的非主属性，可以将这两个实体用外键关联，而不是将另一张表的非主属性直接写在当前表中。
当 MySQL 单表记录数过大时，数据库的 CRUD 性能会明显下降，一些常见的优化措施如下： 1. 限定数据的范围 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。...数据库垂直分区 垂直拆分的优点： 可以使得列数据变小，在查询时减少读取的 Block 数，减少 I/O 次数。...水平分区 保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。...举个例子：可以将用户信息表拆分成多个用户信息表，这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。 ? 数据库水平拆分 水平拆分可以支持非常大的数据量。...水平拆分能够支持非常大的数据量存储，应用端改造也少，但 分片事务难以解决 ，跨节点 Join 性能较差，逻辑复杂。
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