物理模型建设内容 逻辑模型 ->物理模型 逻辑模型和物理模型是数据库设计中的两个重要概念。逻辑模型是描述数据之间关系的概念模型，通常以实体关系图（ER图）的形式表示。而物理模型是将逻辑模型转化为数据库的实际结构和存储方式的过程，通常以表格的形式表示。 在构建物理模型时，需要考虑各种因素，例如数据类型、数据大小、索引、约束和数据访问模式等。物理模型的设计应该尽可能地符合系统的需求，以获得最
源系统数据 源系统数据分析流程可以细化为以下几个步骤： 列出数据源：这个步骤主要是梳理整个系统中可能存在的数据源，这些数据源可以包括数据库、文件系统、API等等。需要对这些数据源进行识别、分类和标注，这样才能更好地进行管理和维护。 确定未来信息消费者的相关部门：在数据分析和应用的过程中，需要确定未来可能需要消费这些数据的相关部门或人员，以便为其制定合适的数据消费方案。这些部门可以包括业务部门、市
主题域划分方法 数据建模主题域的分类方法通常基于主题域的复杂度和组织结构的层次性。以下是常见的分类方法： 单一级别分类法（Flat classification）：将整个主题域的全部数据映射至同一个层次结构中。此方法简单易懂，但难以处理大型主题域。 多级别分类法（Hierarchical classification）：将主题域的数据分为不同的层次结构，例如客户层次、订单层次等。此方法可以更灵
面谈 面谈会需要做的第一件事是确定会议的目的和议程，并确认参加会议的人员以及会议地点时间等细节。然后，您需要准备好相关材料，例如报告、数据、图表等，以支持您的讨论。 为了确保您可以在面谈会上有效地传达信息、接收反馈，并维持对话的流畅性，您需要制定面谈计划。计划应包括面谈的主题、目标、时间表、讨论要点和参与者的角色。 在面谈会前，您需要认真准备您的演讲，并根据参与者的背景和需求调整您的内容和声音
什么是IT组织结构 IT 组织架构是指一个企业或组织在 IT 领域中的组织结构和职能划分。简单地说，IT 组织架构包括了 IT 部门、团队、岗位及职责等。 在数据建模中，IT组织架构通常有以下几种形态： 集中化 IT 组织架构：在集中化 IT 组织中，所有 IT 功能都由单个组织单独负责。这意味着在数据建模中，数据建模人员通常归属于这个组织，他们专门处理数据建模的所有方面。这种架构形式通常
什么是Data策略 Data策略是指一系列旨在管理和利用数据资产的计划和行动。Data策略可以支持组织实现它们的商业目标，以帮助它们数据驱动决策和实现商业成果。 当进行数据建模过程时，确保遵循正确的Data策略是至关重要的。以下是这些策略在数据建模过程中的重要性： 数据的定义与描述：在数据建模过程中，数据定义和描述非常关键，因为这有助于建模人员了解各个数据元素的含义和特性。定义和描述数据还
需求分析阶段商业模式 在需求分析阶段的商业模式中，以下是九种关键要素： 名称 描述 价值主张(Value Proposition) 告诉客户企业所提供的产品或服务的唯一价值 市场划分(Market Segmentation) 将市场分为不同的客户群体，以便确定目标受众 分销渠道(Distribution Channels) 定义企业如何将产品或服务交付给客户，并如何建立和维
生命周期 数据建模项目的生命周期一般包括以下几个阶段： 需求分析阶段：在这个阶段，项目团队会与客户合作确定项目的目标和需求，包括数据建模的范围、目标数据的来源以及目标数据应该为用户提供的信息。这个阶段的输出是一份详细的需求文档，它将作为整个项目开发过程中的指导。 数据设计阶段：在这个阶段，团队会根据需求文档创建一个初步的数据库设计，包括数据库结构、关系和约束。这个阶段的主要输出是一份详细的数据
1. LSTM的全称是什么？请简要解释一下它的作用。 LSTM的全称是“长短期记忆网络”（Long Short-Term Memory Network），它是一种循环神经网络（RNN）的变体，经过改进以解决长序列数据处理中的梯度消失和梯度爆炸问题。 梯度是神经网络训练中的重要参数，在反向传播（backpropagation）过程中，用于更新神经网络权重。由于神经网络中的层数增加，每层之间的梯度会
概念 信息=元数据+数据 元数据是描述数据的信息，例如数据来源，格式，大小等。 数据是实际包含信息的原始数字、文本、图像等。 举个例子 在它的电子商务系统中，有如下元数据： 数据元素：商品名称、商品描述、商品价格、库存量、商品图片等。 数据集：商品信息集、订单信息集、用户信息集等。 数据关系：商品信息集与订单信息集之间的关系是一对多关系，用户信息集与订单信息集之间的关系也是一对多关系。
**Table Space <表空间分类>(_数据分类)<_用途><_8K01>** 表空间分类： ReGular = TSRG User Temp = TSUT System Temp = TSST LarGe = TSLG 数据分类： CUSTOMER = CUST 用途：Data = D Index = I Large = L, Blob Clo
清晰：表达的含义要清晰 别太复杂：很想说简单，但有的时候很难简单 可共享：希望放眼整个企业，至少也是当下的系统 基于经验可识别：一些企业习惯的共识，不要试图改变 一致性：同一术语在不同环境中保持同一含义，相同环境下保持同一风格 还有一个建议：尽量用英文 一些建议 别用这类副词，比如never, always，all之类的 别用冠词，比如a, an, the之类的 别用代词，比如he,
BCNF 在数据建模中，BCNF指的是基于函数依赖的范式，是一种关系模型的规范化形式。在这种模型中，每个非主属性都必须严格依赖于关系的所有候选键。 BCNF的作用是消除多余的数据冗余、提高数据一致性以及查询效率。如果数据模型不符合BCNF范式，就可能会导致以下问题： 数据冗余，造成数据空间浪费 数据一致性问题，例如在更新时某些数据可能会被遗漏或者错误地修改 查询缓慢，因为重复数据会增加检索
三范式 数据建模三范式是关系型数据库设计中的规则和标准，用于确保数据的正确性和一致性。 根据三范式规则，一个关系型数据表必须符合以下三个范式： 第一范式（1NF）：表中每个单元格必须是不可分割的原子值，即每个列必须是一个单一的属性，不允许多个值存储在同一个单元格中。 第二范式（2NF）：表中的每个非主键列都必须完全依赖于主键，即每个表的每个非主键列都必须依赖于主键的全部属性。 第三范式（3
Hive 含义 在Hive中，NULL代表缺失或未知的值。如果表中某个字段为NULL，则意味着该字段没有被填充或未知。可以使用ISNULL(field)或IS NOT NULL(field)来检查一个字段的值是否为NULL。需要注意的是，NULL不等于任何值，包括自身，因此不能使用=或!=操作符来比较NULL值。而应该使用IS NULL或IS NOT NULL操作符。 NULL会在以下场景中
数据建模中的约束可以分为以下几种类型： 实体完整性约束：它定义了每个实体必须具有一个唯一的标识符，并且在实体之间必须存在关系。例如，每个学生必须有一个学号，每个课程必须有一个课程号。 属性完整性约束：它定义了属性值必须满足的条件。例如，某个属性只能取数字类型的值。 参照完整性约束：它定义了两个实体之间的关系，确保引用另一个表中的一个有效实体。例如，在学生表中，每个学生必须关联一个已存在的课程。
数据建模中主键通常有两种生成方式： 自然键：自然键是在数据实体中唯一且非重复的一个属性或属性组合，例如一个人的身份证号码。自然键使用现实世界中可以唯一标识实体的属性值作为主键。由于自然键是实体本身的属性，因此它可以提供丰富的上下文信息，可以用于外键关联和查询等操作，但可能存在一些缺点，比如占用空间较大，有时不太适用于分布式系统等。 代理键：代理键是一个人工创建的主键，它不反映现实世界中的任何实
概念 在数据建模中，键（Key）指代一种属性或属性组合，用于唯一标识一张表中的每个记录。每个关系型数据库表都必须有一个唯一的键来确保记录的唯一性和查询的正确性。总的来说有以下几个优点： 确保唯一性：每个表的键确保表中的每个记录都是唯一的。这样就可以避免由于重复记录引起的数据不一致性和查询错误。 高效查询：键可以用作查询引擎的优化条件，以提高查询的性能。 数据完整性：主键和外键可以帮助维护数据完
概念 在数据建模中，域（Domain）是指数据元素的取值范围或可能的取值集合。在一定情况下，域可以定义为数值或逻辑的约束条件，以限定数据元素的取值。域是一个抽象的概念，它可以作为数据元素的类型和形式规范。在数据建模中，域通常用于定义属性的数据类型和取值范围。 域可以是一个简单的数据类型，如整型、字符型、日期型等，也可以是一个具有约束条件的数据类型，例如范围型、枚举型、集合型等。在数据建模中，我们需
概念 在数据建模中，关系是指多个实体之间的联系，用于描述不同实体之间的关联和相互作用。关系是数据建模中的一个重要思想，它可以帮助我们建立实体与实体之间的联系，并形成结构化的数据模型。 在数据库领域中，我们通常使用关系模型（Relational Model）来描述数据。在关系模型中，数据被组织成一个或多个表，每个表包含若干列和若干行，每一列代表一个属性，每一行代表一个记录（也称为元组）。表与表之间可
概念 首先需要知道的是：在数据建模中，属性和实体之间存在一种内在的关系 属性是实体的属性或特征。换句话说，实体是属性的宿主，而属性则是描述实体的各种特性的方式。 属性可以用来描述实体的某些属性，比如一个人的姓名、年龄、性别，一个公司的名称、地址、电话等等。 属性可以帮助标识实体，如一个人的身份证号码是一个主要的属性，在存在众多人的情况下，可以通过身份证号码来确定某个特定的人。 属性之间的关系非常
数据仓库（Data Warehouse）是一个存储企业数据的集合，是一个综合性的数据存储环境，用于支持企业的决策制定和分析。 在数据仓库中，实体是指可以被表示和存储的实际或抽象的对象，例如订单、客户、产品等。实体的重要性在于其可以提供有助于业务决策的数据。 实体分类 在数据仓库中，实体可以分为以下几类： 在数据仓库中，实体包括事实（Facts）、维度（Dimensions）、属性（Attribut
数据建模基本流程 数据仓库的数据建模基本流程一般分为以下三个阶段：概念模型、逻辑模型、物理模型。 概念模型： 概念模型的主要目的是定义业务概念和关系，描述业务过程、业务规则和业务实体之间的关系，是整个建模过程的基础。在数据仓库建模过程中，通常使用ER图，即实体/关系图来表示概念模型。 逻辑模型： 逻辑模型的主要任务是将概念模型转化为具有技术标准的结构化数据模型。在逻辑模型中，需要选择
介绍 date_format() 是 Hive中用于将日期时间值格式化为字符串的函数。该函数可以将日期时间值转换为目标格式的字符串。 SELECT date_format(date, format) FROM table; 其中，date 是要格式化的日期值或者 Hive 字符串类型的日期格式。format 是格式化字符串，用于指定日期时间的显示格式。常用格式如下： %Y 年份，4 位数字。（
add jar xxx/mysql-connector-java-5.1.40.jar; add jar xxx/HiveUdfs.jar; create temporary function MaxPartition as 'org.hive.wh.udf.MaxPartition'; select * from dm.dm_table where dt=MaxPartition('dm.dm_
时区 首先来了解一下UTC UTC是协调世界时（Coordinated Universal Time）的缩写，也被称为世界标准时间。它是一个国际标准时间，用于在全球范围内协调时间。UTC是由原子钟测量的时间标准，每秒钟恒定不变。它是世界上最精确的时间测量方法之一。 UTC不属于任何时区，但是它是所有时区的参考时间，其他时区的时间都是相对于UTC的差异。UTC时间不会受到夏令时等影响，因为它使用原子
Hive中的内部表和外部表有以下区别： 存储位置：内部表数据存储在Hive默认的数据仓库中，外部表数据存储在Hive之外的存储系统中。 数据维护：内部表的数据由Hive管理和维护，包括数据的删除、更新、追加等操作，而外部表的数据由外部系统管理和维护。 3 .数据共享：内部表的数据只能被当前Hive系统使用，外部表的数据可以被多个系统或者应用共享使用。 4 . 数据所有权：内部表的数
Hive中有多种类型的表，根据数据存储的方式和管理方式的不同，可以分为以下几种类型： 内部表(Managed Table)：数据存储在Hive数据仓库中，由Hive负责管理。 CREATE TABLE table_name ( column1 data_type, column2 data_type, ... ) [PARTITIONED BY (partition_column da
使用Hive 将父子结构转换成层级结构 已知表结构有parent_id, id , category_level ,category_name 其中,parent_id代表的这个分类的上级分类,例如某一大类的二级分类的id等于下级三级的parent_id 其中id是改分类的id 其中category_level代表的是分类的等级,一级二级三级四级 ,最多四级. 其中category_name代表分
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