Rumah pangkalan data tutorial mysql 1、关系数据库介绍_MySQL

1、关系数据库介绍_MySQL

Jun 01, 2016 pm 01:34 PM
oracle pangkalan data hubungan Model

bitsCN.com

目前经常使用的数据库的包括Oracle数据库、MySQL数据库、Microsoft SQL Server数据库、DB2数据库等。
数据模型是对现实世界数据特征的一种抽象。一个完整的数据模型包括数据结构、数据操作和完整性约束三部分在数据模型多级描述中,主要包括概念模型、逻辑数据模型和物理数据模型。概念模型是以客户的观点和想法为基础,对现实世界事物的抽象;逻辑数据模型是指用户看到的数据库中的数据模型,常用的是关系数据模型;物理数据模型是用来表示数据的存储结构的。
1.概念模型
在关系数据库的设计中,概念模型通常是通过E-R图来描述的。其中,E表示实体的意思;R表示关系的意思。因此E—R图也叫做实体—关系图。
在E-R图中,关系是用来表示实体与实体之间相互联系的。关系可以分为一对一,一对多和多对多三种类型。
一对一(1:1):例如,校长和学校的关系
一对多(1:n):例如,院系和学生之间的关系。
多对多(n:m):例如,课程与授课教师之间关系。
2.关系数据模型 
在数据库管理系统的实现中,关系数据模型是通过二维表的形式描述实体与属性之间的关系。
关系数据模型中的表与一般的二维表相比,还是有些不同的。
a.关系是一种规范化的二维表格,每一个属性值都是不可再分的。
b.关系数据模型的二维表中,不会有重复的行。即关系数据模型的二维表中每一行的数据都应该是不同的。
关系数据模型中,常用的关系操作主要包括查询、连接、交、并、差、数据插入、修改和删除的操作。这些操作需要满足一定的关系完整性约束条件。关系的完整性约束包括实体完整性、参照完整性和用户定义完整性。
3.关系模式
关系模式是用来表示对关系的描述。关系数据库中共有3种关系模式,概念模式、外模式和内模式。
模式(Schema):也叫做逻辑模式或者概念模式,用来描述数据库中的数据逻辑结构。可以把概念模式理解为现实世界中的实体在数据库系统中的具体实现。例如,一个关系逻辑结构对应的一个二维数据表,就可以理解为关系数据库中的模式。概念模式与应用程序和计算机硬件等环境无关。
外模式(External Schema):外模式也可以也叫做用户模式,它是概念模式的一部分。在外模式中定义了允许用户操作的数据,例如,在数据库中用户看到的视图就可以理解为关系数据库中的外模式。当然,在关系数据库中由于用户的需求、存储数据的不同,不同数据的外模式也不是完全相同的。
内模式(Internal Schema):内模式也叫做存储模式,它是用来描述数据的物理结构和数据的存储方式的。例如,关系数据库中索引的组织方式、数据记录的存储方式等就可以理解为关系数据库的内模式。
4.常用关系数据库
a.Oracle数据库
Oracle数据库是美国Oracle公司(甲骨文)推出的关系数据库系统,它是目前主流的广泛使用的数据库系统之一。作为大型的数据库系统,Oracle数据库提供了完整的数据管理功能,主要作用与大、中型应用系统、C/S(客户端/服务器)、B/S(浏览器/服务器)系统中的服务器端。对于数据量大、并发操作多,实时性要求高的系统,服务器端的数据库一般都选择Oracle数据库。
b.Microsoft SQL Server数据库
Microsoft SQL Server数据库是Microsoft公司(微软)推出的关系数据库系。也是目前主流的广泛使用的数据库系统之一。SQL Server数据库具有高性能、可扩展、先进的系统管理、支持WINDOWS图形化管理工具、很好的事务处理功能等特点。
c.MySQL数据库
MySQL是瑞典的MySQL AB公司开发的一款功能强大、使用灵活、多用户、多线程SQL的数据库管理系统。为用户提供了丰富的应用程序接口和非常有用的功能集,是互联网中流行的数据库服务器,很多软件开发人员和商业用户也都在使用MySQL数据库。

bitsCN.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka Jun 01, 2024 pm 10:03 PM

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

Berapa lama log pangkalan data Oracle akan disimpan? Berapa lama log pangkalan data Oracle akan disimpan? May 10, 2024 am 03:27 AM

Tempoh pengekalan log pangkalan data Oracle bergantung pada jenis log dan konfigurasi, termasuk: Buat semula log: ditentukan oleh saiz maksimum yang dikonfigurasikan dengan parameter "LOG_ARCHIVE_DEST". Log buat semula yang diarkibkan: Ditentukan oleh saiz maksimum yang dikonfigurasikan oleh parameter "DB_RECOVERY_FILE_DEST_SIZE". Log buat semula dalam talian: tidak diarkibkan, hilang apabila pangkalan data dimulakan semula dan tempoh pengekalan adalah konsisten dengan masa berjalan contoh. Log audit: Dikonfigurasikan oleh parameter "AUDIT_TRAIL", dikekalkan selama 30 hari secara lalai.

Urutan langkah permulaan pangkalan data oracle ialah Urutan langkah permulaan pangkalan data oracle ialah May 10, 2024 am 01:48 AM

Urutan permulaan pangkalan data Oracle ialah: 1. Semak prasyarat 2. Mulakan pendengar 3. Mulakan contoh pangkalan data 5. Sambungkan ke pangkalan data; . Dayakan perkhidmatan (jika perlu );

Yolov10: Penjelasan terperinci, penggunaan dan aplikasi semuanya di satu tempat! Yolov10: Penjelasan terperinci, penggunaan dan aplikasi semuanya di satu tempat! Jun 07, 2024 pm 12:05 PM

1. Pengenalan Sejak beberapa tahun kebelakangan ini, YOLO telah menjadi paradigma dominan dalam bidang pengesanan objek masa nyata kerana keseimbangannya yang berkesan antara kos pengiraan dan prestasi pengesanan. Penyelidik telah meneroka reka bentuk seni bina YOLO, matlamat pengoptimuman, strategi pengembangan data, dsb., dan telah mencapai kemajuan yang ketara. Pada masa yang sama, bergantung pada penindasan bukan maksimum (NMS) untuk pemprosesan pasca menghalang penggunaan YOLO dari hujung ke hujung dan memberi kesan buruk kepada kependaman inferens. Dalam YOLO, reka bentuk pelbagai komponen tidak mempunyai pemeriksaan yang komprehensif dan teliti, mengakibatkan lebihan pengiraan yang ketara dan mengehadkan keupayaan model. Ia menawarkan kecekapan suboptimum, dan potensi yang agak besar untuk peningkatan prestasi. Dalam kerja ini, matlamatnya adalah untuk meningkatkan lagi sempadan kecekapan prestasi YOLO daripada kedua-dua pasca pemprosesan dan seni bina model. sampai habis

Keperluan konfigurasi perkakasan pelayan pangkalan data Oracle Keperluan konfigurasi perkakasan pelayan pangkalan data Oracle May 10, 2024 am 04:00 AM

Keperluan konfigurasi perkakasan pelayan pangkalan data Oracle: Pemproses: berbilang teras, dengan frekuensi utama sekurang-kurangnya 2.5 GHz Untuk pangkalan data yang besar, 32 teras atau lebih disyorkan. Memori: Sekurang-kurangnya 8GB untuk pangkalan data kecil, 16-64GB untuk saiz sederhana, sehingga 512GB atau lebih untuk pangkalan data yang besar atau beban kerja yang berat. Storan: Cakera SSD atau NVMe, tatasusunan RAID untuk lebihan dan prestasi. Rangkaian: Rangkaian berkelajuan tinggi (10GbE atau lebih tinggi), kad rangkaian khusus, rangkaian kependaman rendah. Lain-lain: Bekalan kuasa yang stabil, komponen berlebihan, sistem pengendalian dan perisian yang serasi, pelesapan haba dan sistem penyejukan.

Melebihi DPO secara menyeluruh: Pasukan Chen Danqi mencadangkan pengoptimuman pilihan mudah SimPO, dan turut memperhalusi model sumber terbuka 8B terkuat Melebihi DPO secara menyeluruh: Pasukan Chen Danqi mencadangkan pengoptimuman pilihan mudah SimPO, dan turut memperhalusi model sumber terbuka 8B terkuat Jun 01, 2024 pm 04:41 PM

Untuk menyelaraskan model bahasa besar (LLM) dengan nilai dan niat manusia, adalah penting untuk mempelajari maklum balas manusia untuk memastikan bahawa ia berguna, jujur ​​dan tidak berbahaya. Dari segi penjajaran LLM, kaedah yang berkesan ialah pembelajaran pengukuhan berdasarkan maklum balas manusia (RLHF). Walaupun keputusan kaedah RLHF adalah cemerlang, terdapat beberapa cabaran pengoptimuman yang terlibat. Ini melibatkan latihan model ganjaran dan kemudian mengoptimumkan model dasar untuk memaksimumkan ganjaran tersebut. Baru-baru ini, beberapa penyelidik telah meneroka algoritma luar talian yang lebih mudah, salah satunya ialah pengoptimuman keutamaan langsung (DPO). DPO mempelajari model dasar secara langsung berdasarkan data keutamaan dengan meparameterkan fungsi ganjaran dalam RLHF, sekali gus menghapuskan keperluan untuk model ganjaran yang jelas. Kaedah ini mudah dan stabil

Berapa banyak memori yang diperlukan oleh oracle? Berapa banyak memori yang diperlukan oleh oracle? May 10, 2024 am 04:12 AM

Jumlah memori yang diperlukan oleh Oracle bergantung pada saiz pangkalan data, tahap aktiviti dan tahap prestasi yang diperlukan: untuk menyimpan penimbal data, penimbal indeks, melaksanakan pernyataan SQL dan mengurus cache kamus data. Jumlah yang tepat dipengaruhi oleh saiz pangkalan data, tahap aktiviti dan tahap prestasi yang diperlukan. Amalan terbaik termasuk menetapkan saiz SGA yang sesuai, saiz komponen SGA, menggunakan AMM dan memantau penggunaan memori.

Tiada data OpenAI diperlukan, sertai senarai model kod besar! UIUC mengeluarkan StarCoder-15B-Instruct Tiada data OpenAI diperlukan, sertai senarai model kod besar! UIUC mengeluarkan StarCoder-15B-Instruct Jun 13, 2024 pm 01:59 PM

Di barisan hadapan teknologi perisian, kumpulan UIUC Zhang Lingming, bersama penyelidik dari organisasi BigCode, baru-baru ini mengumumkan model kod besar StarCoder2-15B-Instruct. Pencapaian inovatif ini mencapai kejayaan ketara dalam tugas penjanaan kod, berjaya mengatasi CodeLlama-70B-Instruct dan mencapai bahagian atas senarai prestasi penjanaan kod. Keunikan StarCoder2-15B-Instruct terletak pada strategi penjajaran diri yang tulen Keseluruhan proses latihan adalah terbuka, telus, dan sepenuhnya autonomi dan boleh dikawal. Model ini menjana beribu-ribu arahan melalui StarCoder2-15B sebagai tindak balas kepada penalaan halus model asas StarCoder-15B tanpa bergantung pada anotasi manual yang mahal.

See all articles