Analisis mendalam untuk menukar model konseptual kepada model hubungan
Model konseptual dan model hubungan ialah dua model yang biasa digunakan dalam reka bentuk pangkalan data. Model konseptual digunakan untuk menerangkan hubungan konseptual antara entiti, manakala model hubungan digunakan untuk menerangkan hubungan antara data yang sebenarnya disimpan dalam pangkalan data. Dalam reka bentuk pangkalan data, biasanya perlu untuk menukar model konseptual kepada model hubungan, yang merupakan proses penting. Proses ini termasuk menukar entiti dalam model konseptual kepada jadual dalam model hubungan, dan menukar hubungan dalam model konseptual kepada kekangan utama asing dalam model hubungan. Melalui proses ini, adalah mungkin untuk memastikan bahawa struktur pangkalan data adalah konsisten dengan hubungan antara model konseptual, dengan itu mencapai penyimpanan dan pertanyaan data yang berkesan.
Proses menukar model konseptual kepada model relasional terutamanya merangkumi langkah-langkah berikut:
1 Kenal pasti entiti dan atribut
Entiti dalam model konseptual, seperti item, item bebas. dan acara menanti. Selain mengenal pasti entiti, ia juga perlu untuk menentukan atributnya, seperti nama orang, umur, jantina, dsb. . Oleh itu, selepas menentukan entiti dan atribut, ia juga perlu untuk menentukan hubungan antara entiti dan menukarnya kepada jadual dan medan dalam model hubungan.
3. Tentukan struktur jadual berdasarkan entiti dan perhubungan
Selepas menentukan entiti dan perhubungan, anda perlu mereka bentuk struktur jadual pangkalan data berdasarkan maklumat ini. Biasanya, setiap entiti sepadan dengan jadual, yang mengandungi semua atribut entiti. Jika terdapat perhubungan antara berbilang entiti, anda perlu menggunakan kunci asing untuk mewujudkan sambungan antara jadual.
4. Reka bentuk hubungan antara jadual
Selepas menentukan struktur jadual, anda perlu mereka bentuk hubungan antara jadual yang berbeza. Jika terdapat hubungan satu dengan banyak antara dua jadual, anda perlu menambah kunci asing dalam lebih banyak jadual untuk menunjuk ke kunci utama jadual lain. Jika terdapat hubungan banyak-ke-banyak antara dua jadual, jadual perantaraan perlu digunakan untuk menyambungkannya.
Di atas adalah langkah utama untuk menukar model konseptual kepada model hubungan Kaedah dan contoh langkah ini diperkenalkan di bawah.
1. Kenal pasti entiti dan atribut
Apabila mengenal pasti entiti dan atribut, anda perlu memahami dengan jelas keperluan perniagaan dan menganalisis serta mengklasifikasikan entiti dan atribut. Entiti dan atribut biasanya dibahagikan kepada tiga peringkat: entiti, atribut dan perhubungan.
Mengambil sistem pengurusan maklumat pelajar sebagai contoh, kita boleh mengenal pasti entiti dan atribut berikut:
Pelajar: nama, jantina, umur, kelas
Disiplin: nama, nombor
: nama , nombor, subjek Gred: pelajar, kursus, skor 2 Tentukan hubungan antara entiti Apabila menentukan hubungan antara entiti, anda perlu mempertimbangkan jenis hubungan antara entiti yang berbeza. , Seperti satu-dengan-satu, satu-ke-banyak, banyak-ke-banyak, dsb. Ia juga perlu mempertimbangkan sama ada perhubungan ini berarah. Mengambil sistem pengurusan maklumat pelajar sebagai contoh, kita boleh mengenal pasti hubungan antara entiti berikut: ① Terdapat hubungan satu-ke-banyak antara pelajar dan kelas, iaitu, kelas boleh mempunyai berbilang pelajar, dan Seorang pelajar hanya tergolong dalam satu kelas. ② Terdapat hubungan satu-dengan-banyak antara subjek dan kursus, iaitu subjek boleh mempunyai berbilang kursus, dan kursus hanya milik satu subjek. ③ Terdapat hubungan satu-ke-banyak antara pelajar dan gred, iaitu pelajar boleh mempunyai beberapa gred, dan satu gred hanya dimiliki oleh seorang pelajar juga terdapat hubungan satu-dengan-banyak antara kursus dan gred, iaitu, kursus boleh mempunyai Terdapat berbilang gred, dan gred hanya milik satu kursus. 3 Tentukan struktur jadual berdasarkan entiti dan perhubungan Apabila menentukan struktur jadual, anda perlu mereka bentuk struktur jadual berdasarkan entiti dan perhubungan, dan tentukan medan yang terkandung dalam setiap meja. Mengambil sistem pengurusan maklumat pelajar sebagai contoh, kita boleh mereka bentuk struktur jadual berikut: Jadual pelajar (Pelajar): mengandungi nama pelajar, jantina, umur, kelas dan bidang lain, di mana medan kelas berfungsi sebagai asing. kunci dan menunjuk ke kunci utama jadual kelas. Jadual kelas: Mengandungi medan seperti nama kelas, gred dan medan ID kunci utama yang meningkat secara automatik. Jadual disiplin: Mengandungi nama, nombor dan medan lain subjek, serta medan ID kunci utama yang meningkat sendiri. Jadual kursus: Mengandungi nama kursus, nombor dan medan lain, serta medan subjek sebagai kunci asing, menunjuk ke kunci utama jadual subjek, dan juga mengandungi medan ID kunci primer yang meningkat sendiri. Jadual gred: Mengandungi medan seperti pelajar, kursus, markah, dll. Medan pelajar dan kursus digunakan sebagai kunci asing, masing-masing menunjuk ke kunci utama jadual pelajar dan jadual kursus. meningkatkan medan ID kunci utama. 4 Reka bentuk hubungan antara jadual Semasa mereka bentuk hubungan antara jadual, anda perlu mewujudkan hubungan antara jadual berdasarkan hubungan antara entiti biasanya digunakan untuk mewujudkan hubungan antara jadual . Mengambil sistem pengurusan maklumat pelajar sebagai contoh, kita boleh mewujudkan hubungan berikut antara jadual:①Sambungan antara jadual pelajar dan jadual kelas: Tambahkan medan kelas sebagai kunci asing dalam jadual pelajar, menunjuk ke medan ID kunci utama jadual kelas.
②Hubungan antara jadual subjek dan kurikulum: Tambahkan medan subjek sebagai kunci asing dalam kurikulum, menunjuk ke medan ID kunci utama jadual subjek.
③Sambungan antara jadual pelajar dan jadual gred: Tambahkan medan pelajar sebagai kunci asing dalam jadual gred, menunjuk ke medan ID kunci utama jadual pelajar.
④Hubungan antara jadual kursus dan jadual gred: Tambahkan medan kursus sebagai kunci asing dalam jadual gred, menunjuk ke medan ID kunci utama jadual kursus.
Melalui langkah di atas, kita boleh menukar model konseptual kepada model hubungan dan mereka bentuk struktur pangkalan data yang memenuhi keperluan kita.
Perlu diingat bahawa apabila mereka bentuk model hubungan, isu integriti dan konsistensi data juga perlu dipertimbangkan. Sebagai contoh, dalam sistem pengurusan maklumat pelajar yang dinyatakan di atas, ID kunci utama jadual kelas hendaklah unik, medan kelas dalam jadual pelajar hanya perlu merujuk kepada ID kunci utama yang telah wujud dalam jadual kelas dan medan pelajar dan kursus dalam jadual gred hanya boleh merujuk Boleh merujuk ID kunci utama sedia ada dalam jadual pelajar dan jadual kursus Ini boleh dicapai dengan menetapkan kekangan kunci asing. Selain itu, anda juga boleh memastikan integriti dan ketekalan data dengan menetapkan kekangan unik, kekangan bukan nol, kekangan nilai lalai, dsb.
Atas ialah kandungan terperinci Analisis mendalam untuk menukar model konseptual kepada model hubungan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
