九道门丨数据分析典范：什么是数据建模？

什么是数据集利用计算机？

数据集利用计算机是确定数据集在数据集加载子系统中的加载方式并将其种概念化的过程。

数据集加载子系统可以是NoSQL数据集库、数据集仓库或数据集湖等，它可以尽力我们种概念化表、查询甚至子系统的外形，以便成立必要的管道，尽力引入、处理和加载业务数据集。

数据集利用计算机将根据名称四人、的系统和形式化对数据集的行政方式进行结构设计化。

为什么数据集利用计算机很举足轻重？

在项目开发过程中实施数据集利用计算机并不举足轻重，因为它可以必要正确性、安全性、消除匹配并保持数据集库结构设计不变。

一旦建立联系了数据集库，数据集三维就可以充当数据集如何汇入和流向数据集库或数据集加载子系统以及如何加载的数据集的网络文档。

数据集利用计算机的方法：

方法 1. 种概念数据集三维：

该三维提供了一个并不高级的概要，包括了各种种概念，的系统和的关系。可以将其视为数据集应该汇入和流向子系统、应用程序或有组织的“大表现形式”。再次，它假设了你的子系统应包含的内容。

方法2. 直觉数据集三维：

此三维确定数据集库内容。它将种概念三维结构设计的蓝图放到在数据集库中，有效地在单一或表二者之间建立联系的关系和特性。

方法3. 物理数据集三维：

该三维量化出如何在DMBS（数据集库行政子系统）上实现直觉数据集三维。这是设数据集库之前的最后一步。完成种概念三维和直觉三维后，将其应用于架构，然后采用该架构将结构设计设为新数据集库或 DBMS。采用架构建立联系数据集库可必要它不想超出你在种概念和直觉城市规划阶段设的的系统以外运行。

数据集利用计算机基础架构的类型：

层次三维：

这是最古老的数据集三维，它是由IBM在1950六十年代左右开发的。层次三维将数据集有组织成树状结构设计。在此三维中，数据集被视为表的集合以及表如何过渡到层次结构设计。

通常这些三维用以形式化三维，此三维的主要好处是，它允许了表二者之间的一对一或一对多的关系，缺乏实用性。

网路三维：

成立网路数据集三维是为了解决分层数据集库的问题。在这里，子路由表可以镜像到多个子路由表。分层三维不支持者此功能。子路由表是行政者，子路由表称做的组织。此三维的优点是它支持者多对多的关系，好处是它比层次三维更加复杂，容易维护，且仍然不存在实用性问题。

单一的关系（ER）三维：

ER 三维假设数据集库的种概念配置文件，它充当现实世界的单一以及它们二者之间的的关系。此图很容易被开发者磨碎，以了解子系统中再次发生了什么。查看 ER 图时，有三个缓冲器：

• 单一：可以是人、处、想像或种概念。

• 特性：单一兼具称做特性的特性。假设有一个取名为Dave的人（单一），Dave将兼具cm、体重、收入、员工ID、位置等特性...

• 的关系：问到相反两个特性如何以外。

断定如何设计数据集库是构建DBMS的一个并不举足轻重的方法。由于其他子系统再次将依赖数据集库获取数据集，因此应该有一个良好的思路直觉。

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