数据建模是什么意思

问题一：什么是数据建模 数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。

将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程・（实体一般是表）。

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问题二：根据数据建立分析模型是什么意思 这是数据分析的一般思路。

但是通常都是在建立分析模型前，一般都是有预先假设的，比如说我假设 销售人员的学历、工作经验、薪资待遇、年龄这几个方面会对其销售额产生影响。

之后我就会根据我的假设来收集数据，然后针对数据进行分析，找出一个合适的数据模型，比如说是线性模型的的话 就用线性回归，如果是非线性模型的话，则建立相应的非线性模型。然后通过模型创建 可以验证假设中哪些是正确的，同时可以找出影响因素的影响大小等

问题三：数据模型是什么？ 数据（data）是描述事物的符号记录。模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架。

数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据 *** 作、数据约束。

1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据 *** 作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的 *** 作和约束。

2）数据 *** 作:数据模型中数据 *** 作主要描述在相应的数据结构上的 *** 作类型和 *** 作方式。

3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。

数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。

1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：简称概念模型，是面向数据库用户的实现世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。

2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现。

3、物理数据模型（Physical Data Model）:简称物理模型，是面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与 *** 作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。

在概念数据模型中最常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。

问题四：数据模型的含义是什么？为什么要建立数据模型 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数

问题五：建模是什么意思？ 分类别 是数学建模还是三维建模

数学建模个人理解就是建立一种关系式：比如一个函数sum（a） = aa;

该函数就可以是一种模型，输入a，输出aa。

三维建模，就是做出一些虚拟的、可见的模型，比如虚拟的一个杯子，一张桌子

问题六：数学建模是什么意思 数学模型就是对实际问题的一种数学表述。 具体一点说：数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。 更确切地说：数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式，算法、表格、图示等。 数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程（见数学建模过程流程图）。 数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻划并解决实际问题的一种强有力的数学手段。

问题七：什么是数据建模？数据建模有什么优点和缺点？ 楼上说的到真的是，可以引用虚拟数据库里的元素，这样做的一个优点之一是可以降低开发的难度，因为不用要求开发人员了解数据结构就能开发了，变相的也提高了 开发效率，其二是将业务层与物理层，即需求和存储切分开来，使系统的架构更易读、合理。

缺点嘛，因为多了一层，所以在系统运行时会多一层解析，理论上说会降低系统的速度，但实际上也影响不大，其 二是这种手段适用于大中型系统的开发，对数据结构简单，就用到几张数据库表的小系统而言，难免会有画蛇添足 之嫌。

贴一个我正在做的数据建模。

问题八：java中的建模是什么？ 建模 1、使用计算机描述一个系统的行为。例如，电子表格程序可以用来处理财务数据，代表公司的行为；开发商业计划；评估公司经营改变可能造成的影响。请参阅 simulation，spreadsheet program。英The use of putersto describe the behavior of a system Spreadsheet programs, for example, can be used to manipulate financial data,representing the activity of a pany; to develop business projections; or to evaluate the impact of proposedchan激es on the pany’s operations

2、使用计算机以数学方法描述物体和它们之间的空间关系。例如，计算机辅助设计 (CAD) 程序可在屏幕上生成物体，使用方程式产生直线和形状，依据它们相互之间及与所在的二维或三维空间的关系精确放置。

3、应用程序和数据建模是为应用程序确定、记录和实现数据和进程要求的过程。这包括查看现有的数据模型和进程，以确定它们是否可被重复使用，并创建新数据模型和进程，以满足应用程序的独特要求。

建模过程中的主要活动包括：

确定数据及其相关过程（如实地销售人员需要查看在线产品目录并提交新客户订单）。

定义数据（如数据类型、大小和默认值）。

确保数据的完整性（使用业务规则和验证检查）。

定义 *** 作过程（如安全检查和备份）。

选择数据存储技术（如关系、分层或索引存储技术）。

一定要知道建模通常会以意想不到的方式涉及公司的管理。例如，当对哪些数据元素应由哪些组织来维护有新的见解时，数据所有权（以及数据维护、准确性和及时性的隐含责任）通常会遭到质疑。数据设计常常促使公司认识到企业数据系统是如何相互依存的，并且鼓励公司抓住协调后的数据规划所带来的效率提高、成本节约和战略性机遇。

在结束建模时，您已经完全定义了应用程序的要求，确定了可能被其他企业级应用程序重复使用的数据和服务，并为将来扩展奠定了强有力的基础。

--还原

--1用此语句得到备份文件的逻辑文件名：

RESTORE FILELISTONLY FROM DISK = N'd:\tempdb\olddbbak' --备份文件存放路径

--看LogicalName，一般会有两个文件,如：

--olddb --主逻辑文件名称

--olddb_log --日志逻辑文件名称

--2用以下语句还原数据库

RESTORE DATABASE new_db

FROM DISK = 'd:\tempdb\olddbbak'

WITH MOVE 'olddb' TO 'd:\tempdb\newdbmdf',

MOVE 'olddb_log' TO 'd:\tempdb\newdb_logldf'

/--对以上代码补充说明：

RESTORE DATABASE 还原后数据库的名称

FROM DISK = '备份文件的路径\备份数据库名称bak'

WITH MOVE '主逻辑文件名称' TO '还原后的路径\还原后数据文件名称mdf',

MOVE '日志逻辑文件名称' TO '还原后的路径\还原后日志文件名称_logldf'

/

简单的说几句吧。其实这个解决方案呢，主要是要先考虑成本问题，其他的，技术问题其实都很容易解决，但是企业应用上，最大的限制就是成本。下面以ORACLE数据库为例，简单说说。希望对你有所帮助。(数据库类型并不重要，解决方案都是大同小异。)

1、基于存储层的容灾复制方案

这种技术的复制机制是通过基于SAN的存储局域网进行复制，复制针对每个IO进行，复制的数据量比较大；系统可以实现数据的同步或异步两种方式的复制。对大数据量的系统来说有很大的优势(每天日志量在60G以上),但是对主机、 *** 作系统、数据库版本等要求一致，且对络环境的要求比较高。

2、基于逻辑卷的容灾复制方案

这种技术的机制是通过基于TCP/IP的网络环境进行复制，由 *** 作系统进程捕捉逻辑卷的变化进行复制。其特点与基于存储设备的复制方案比较类似，也可以选择同步或异步两种方式，对主机的软、硬件环境的一致性要求也比较高，对大数据量的应用比较有优势。其目标系统如果要实现可读，需要创建第三方镜像。个人认为这种技术和上面提到的基于存储的复制技术比较适合于超大数据量的系统，或者是应用系统的容灾复制。

3、基于oracle redo log的逻辑复制方式

　使用这种方式的主要有一些第三方的软件，以及oracle自己的DATAGUARD 中的logical Standby。目前，国外已经有了很多比较成熟的产品及成功案例，国内也有类似的产品， 但在产品的成熟程度和成功案例上跟国外还有一定的差距。

　使用oracle以外的独立进程，捕捉redo log file 的信息，将其翻译成sql语句，再通过网络传输到目标端数据库，在目标端数据库执行同样的sql。如果其进程赶不上oracle日志切换，也可以捕捉归档日志中的内容。也有的产品在源端以事务为单位，当一个事务完成后，再把它传输到目标端。所有的产品一般都是以表为单位进行复制，同时也支持大部分DDL的复制(主要在oracle9i环境中)。

数据库的吞吐量太大时，其实据会有较大的延迟，当数据库每天的日量达到60G或更大时，这种方案的可行性交差；实施的过程可能会有一些停机时间，来进行数据的同步和配置的激活；复制环境建立起来以后，对数据库结构上的一些修改需要按照规定的 *** 作流程进行，有一定的维护成本。

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