新点软件政务大数据解决方案

时间：2021-06-02 14:25:16 数据库 在建设数据库的逻辑模型时，应当按照以下流程展开： 1. 建立命名规则； 2. 按照设计流程设计逻辑数据模型； 3. 确定实体和属性； 4. 确定实体与实体之间的关系； 5. 补充实体的非健值属性。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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华为云计算 云知识 E-R方法中的联系 E-R方法中的联系 时间：2021-06-02 10:17:41 数据库 大多数场合下面，数据模型里面关心的是实体之间的联系。E-R方法中，用“联系”描述实体内部以及实体之间的联系。在概念模型中一般使用菱形框表示联系。 文中课程 更多精彩课

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错误状态恢复到某一已知的正确状态的功能。 数据库系统的发展有以下三个特点: 1、数据库的发展集中在数据模型的发展上，数据模型是数据库系统的核心和基础，所以数据库系统的发展和数据模型的发展密不可分。数据库模型的划分维度是数据库系统划分的一个重要标准。 2、与其他计算机技术的交叉结合

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）、Storm（流计算）、Flink（流计算），满足多种大数据应用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。 数据分析 基于预设的数据模型，使用易用SQL的数据分析，用户可以选择Hive（ 数据仓库 ），SparkSQL以及Presto交互式查询引擎。 数据呈现调度

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数据库 概念设计的任务，是分析用户提出的需求，对用户需求进行综合、归纳和抽象，形成一个独立于具体数据库管理系统的概念层次抽象模型，即为概念数据模型。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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华为云计算 云知识 E-R方法是什么 E-R方法是什么 时间：2021-06-02 10:10:38 数据库 直接将现实世界按具体数据模型进行组织，必须同时考虑很多因素，设计工作比较复杂，效果也不理想。所以需要一种方法能够对现实世界的信息结构进行描述。 1976年P.P.S.Ch

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真实模型； 易于理解，可以和不熟悉数据库的用户进行讨论； 易于更改，当应用环境和应用要求改变时可以对概念模型进行修改和扩充； 易于向关系数据模型转换。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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表单驱动”和”模型驱动”两种模式。不管是哪种模式，都要求低代码平台具备灵活存储用户自定义数据模型的能力。当下主流的低代码平台主要有以下一下两种大的方案。 方案一： 使用关系型数据库，将数据模型的定义和修改直接转化为数据库中DDL的表操作。该方案的优势在可以直接利用关系型数据库的能

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表拆分（水平拆分或者垂直拆分） 反范式化会带来如下的影响： 1. 并非对所有处理过程都能带来性能提升，有些负面影响需要综合考虑进行平衡。 2. 反范式会降低数据模型的灵活性。 3. 带来数据不一致的风险。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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IoT边缘联接 多设备多协议接入能力，提供设备接入框架，终结多种私有云协议和数据模型，统一定义到云平台，并推送到边缘，提升设备效率和减低集成成本。 多设备多协议接入能力，提供设备接入框架，终结多种私有云协议和数据模型，统一定义到云平台，并推送到边缘，提升设备效率和减低集成成本。 IoT实时闭环

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修订记录 删除某应用资源发布新版本安装后，为什么该资源还存在？ 删除某应用资源发布新版本安装后，为什么该资源还存在？ 如何获取后台数据:定义页面数据模型

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据的集合。 存放在数据库中数据的特点 1、永久存储：数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 2、有组织：按一定的数据模型组织，描述和储存。按照模型存储可以让数据具有较小的冗余度，较高的数据独立型和易扩展性。 3、可共享：为各种用户共享使用，而不是某个用户所专有。

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型的不协调。 大多数现代RDBMS产品已经在商业和金融领域成熟使用，并且这些领域不需要非常高和复杂的数据模型。尽管这些产品或多或少地克服了上述一些缺点，但是从理论上讲，关系数据模型并不直接支持复杂的数据类型。这是由于第一个范式的要求，所有数据都必须转换为简单类型。例如整数，实数，双精度数和字符串。

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设计需要回答的问题。 由于关系模型具有严格的数学理论基础，所以依据关系数据库的规范化理论为基础进行关系模型设计，能够构造出一个合理的关系数据模型。 相对于逻辑模型检核过程中的范式化， 在物理模型建设的时候，手段就是反范式化（Denormalizaion），违反一些范式规则，通过增

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GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。 编译和测试方式 1.配置编译环境 1)安装wget工具。 yum

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打破联接壁垒，华为云IoT到底强在哪？ 打破联接壁垒，华为云IoT到底强在哪？ 时间：2022-09-22 15:00:36 在物联网领域内，设备的差异表现为协议不同和数据模型不同。不同的设备，因其行业作用、实时性、可靠性等要求不同，会采用不同的通讯协议，设备生产厂家还会按需求定义出不同的私有协议。同时，即使是

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，网关汇聚，数据物联网传输，端云互动等场景。 设备模型碎片化，物联网系统要与N钟类型的设备协同。应用与设备的业务配合度要求更高，导致设备数据模型私有化，应用与设备紧耦合，模型呈碎片化发展趋势。 行业方案复杂度高，物联网行业解决方案由M个子系统组合，跨应用的设备集成复杂度M*N级数增加。

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计算）、Storm（流计算）、Flink（流计算），满足多种大数据应用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。 基于预设的数据模型，使用易用SQL的数据分析，用户可以选择Hive（数据仓库），SparkSQL以及Presto交互式查询引擎。 5、数据呈现调度

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表单驱动”和”模型驱动”两种模式。不管是哪种模式，都要求低代码平台具备灵活存储用户自定义数据模型的能力。当下主流的低代码平台主要有以下一下两种大的方案。 方案一： 使用关系型数据库，将数据模型的定义和修改直接转化为数据库中DDL的表操作。该方案的优势在可以直接利用关系型数据库的能

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网的文本数据、图片数据、音视频数据等非结构化数据，对大数据平台汇聚和处理多源、多种类数据提出了新的要求。 实现数据全生命周期管控 实现“数据模型标准化、数据关系脉络化、数据加工可视化、数据质量度量化”，将多源、多种类的各部门数据数据加工成标准、清洁的数据资产供业务使用。 提升政府治理能力

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点又称作节点（Node），边又称作关系（Relationship），点和关系是最重要的实体。 图数据模型中的点：代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边：代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文

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