如何利用ERWin进行反向工程详细指南

PowerDesigner反向工程指南 本指南讲解如何使用PowerDesigner进行数据库反向工程，将现有数据库结构转换为PowerDesigner模型。 步骤： 打开PowerDesigner，创建一个新的数据模型。 选择“Database”-> “Reverse Engineer Database”。 在弹出的窗口中，选择要反向工程的数据库类型和连接信息。 点击“确定”按钮，PowerDesigner将连接到数据库并读取其结构。 反向工程完成后，您将在PowerDesigner中看到数据库的模型，包括表、列、关系等。 提示： 确保您拥有数据库的访问权限。 反向工程过程可能需要一些时间，具体取决于数据库的大小和复杂性。 反向工程完成后，您可以根据需要修改模型。

如何创建触发器：单击实体右键，选择“Triggers”，详见下图。

如何选择逻辑或物理模型详见图4-1。

在提供的代码区域中输入代码并按下OK键即可开始ERWin详细教程的初始化过程。

在中，我们将详细介绍如何使用 PowerDesigner 15 在 Win7-64 位系统下进行 MySQL 的反向工程操作，并建立物理模型。通过以下步骤，你将能够生成相应的 SQL 语句，便于快速搭建和管理数据库。 步骤 1：下载并安装所需工具 首先，确保你已经下载并安装了以下工具：- MyODBC-standard-3.51.07-win.zip- mysql-connector-odbc-5.1.5-win32.msi 安装完毕后，配置 ODBC 连接，以便 PowerDesigner 15 能够访问 MySQL 数据库。 步骤 2：在 PowerDesigner 15 中进行反向工程 打开 PowerDesigner 15，选择“文件”->“新建”，选择适合的模型类型。 通过“数据库”->“反向工程”功能，选择已经配置好的 ODBC 数据源。 选择要反向工程的 MySQL 数据库，开始生成模型。 步骤 3：建立物理模型并生成 SQL 语句 完成反向工程后，接下来是建立物理模型。使用 PowerDesigner 自动化工具生成数据库架构，优化表、索引等结构。最后，通过 PowerDesigner 的“生成 SQL”功能，生成最终的 SQL 脚本，方便在 MySQL 中执行。 通过这些步骤，你就可以在 Win7-64 位系统上顺利完成 MySQL 数据库的反向工程及物理模型的创建，帮助你更高效地管理和操作数据库。

如何创建实体单击工具条Independent table

《Machine Learning with Spark》这本书是Spark开发者和机器学习爱好者的重要参考资料。它详细介绍了如何利用Apache Spark的强大功能来实现高效、大规模的机器学习任务。作为一个分布式计算框架，Spark以其高速处理能力和易用性在大数据领域备受青睐。将机器学习与Spark结合，进一步提升了数据挖掘和模型构建的速度和效率。本书涵盖了监督学习、无监督学习和半监督学习等广泛的主题，包括逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机、K-Means、PCA、Apriori算法等。Spark的MLlib库是其机器学习的核心，提供了多种机器学习算法的实现，并支持数据预处理、模型选择和评估等功能。Pipeline API使得构建复杂的机器学习流水线变得简单，允许用户组合多个步骤，形成一个可复用的工作流程。本书还介绍了如何使用Spark与深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）集成，进行大规模的深度神经网络训练，包括CNN和RNN的应用。通过Spark SQL和DataFrame API，可以方便地对结构化和非结构化数据进行清洗、转换和聚合。Spark的ML Pipelines支持跨数据集的模型并行化，对处理海量数据尤其关键。此外，本书还讨论了如何部署和监控Spark集群，以及如何优化性能，例如调整配置参数、利用Spark的内存管理机制和分布式缓存。案例研究展示了如何将所学应用于真实世界的项目，如推荐系统、欺诈检测和异常检测等。《Machine Learning with Spark》适合数据科学家、工程师以及对大数据和机器学习感兴趣的人士阅读，通过学习，读者将掌握使用Spark构建和运行大规模机器学习项目的关键技能。

erwin7.1 提供了强大的数据库逆向工程功能，可以分析现有的 Oracle 数据库结构并生成可视化的数据模型。通过逆向工程，用户可以清晰地了解数据库的表结构、字段定义、关系以及其他数据库对象，便于进行数据库设计、文档记录和系统分析。

erwin连接Oracle数据库执行逆向工程导入模型操作，并解决逻辑模型无法显示中文的问题。