多维数据模型
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多维数据模型数据仓库与数据挖掘综述
多维数据模型的事实度量(Metrics)涉及时间维的属性。
数据挖掘
3
2024-07-16
数据模型比较标准
比较标准：
使用便捷性
实现效率
SQLServer
3
2024-05-15
多维数据集与存储模型
数据仓库支持多维数据库和不同类型的存储结构。其中，多维数据集是数据仓库数据的子集，以多维结构组织。定义多维数据集时，需要选择一个事实表和其感兴趣的数值列，再选择提供描述性信息的维度表。
SQLServer
5
2024-05-15
PowerDesigner 创建概念数据模型
启动 PowerDesigner 并创建新模型
打开 PowerDesigner 软件。
在菜单栏中选择“文件” > “新建模型”。
在弹出的“新建模型”窗口中，选择“概念数据模型 (CDM)” 类型。
在“模型名称”字段中输入您想要为模型指定的名称。
点击“确定”按钮创建模型。
SQLite
3
2024-04-30
数据模型与数据联系描述
数据模型
数据模型是数据库系统的数学框架，描述数据及数据间的联系，包括：- 静态特征：数据结构和联系- 动态特征：操作含义、操作符、运算规则- 完整性约束：数据必须满足的规则
数据模型类型- 数据模型
SQLServer
4
2024-05-15
关系数据模型优缺点
关系数据模型存在缺陷：访问路径对用户不可见，这可能降低查询效率。为了优化性能，必须对用户查询请求进行优化。这增加了 DBMS 开发的难度。
DB2
4
2024-04-30
概念数据模型中的关系
概念数据模型中，实体集之间存在着多种关系，包括四种基本关系和三种特殊关系。
四种基本关系:
一对一 (ONE TO ONE)
一对多 (ONE TO MANY)
多对一 (MANY TO ONE)
多对多 (MANY TO MANY)
三种特殊关系:
标定联系 (Identify Relationship)
非标定联系 (Non-Identify Relationship)
递归联系 (Recursive Relationship)
Sybase
5
2024-05-12
Teradata FSLDM数据模型深度解析
聚焦经典数据仓库数据模型，四天时间带您深入掌握Teradata FSLDM数据模型的精髓。
统计分析
5
2024-05-20
网状数据模型的结构特点
网状数据模型允许构建更为复杂的关系，其数据结构具有以下两个特点：
多个根节点: 与树状结构不同，网状模型可以存在多个没有父节点的根节点。
多父节点: 一个节点可以拥有多个父节点，形成更 intricate 的网状关系。
SQLServer
4
2024-05-20
信息描述与数据模型管理
信息描述与数据模型是现实世界特征的模拟和抽象，根据模型应用的不同目的，可以分为两个层次：一是概念模型（也称信息模型），它是从数据的应用语义视角来抽取模型并按用户的观点来对数据和信息进行建模。这类模型主要用于数据库设计阶段，与具体的数据库管理系统无关。二是数据模型，按计算机系统的观点对数据进行建模，是数据库系统的核心和基础。数据模型包括层次模型（用树型结构组织数据）、网状模型（用图形结构组织数据）、关系模型（用简单二维表结构组织数据）和对象关系模型（用复杂的表格及其他结构组织数据）。
SQLServer
2
2024-07-26