多维建模工具的使用方法
多维建模工具的使用方法
1.简介
使用多维建模工具能够建立出多维模型，多维模型是基于语义层的语义模型以及数据仓库元数据或者物理表进行组织的模型。在BQ产品中的透视表、仪表盘等功能节点中，展示的数据都是根据多维模型进行查询的。
2.模型介绍
在多维模型中，涉及到的模型如下：
各个模型的层次关系见下图所示
3.建模工具相关功能介绍
元定义生成立方体：如下图进行操作，选择一个元定义，系统会根据元定义中存在的字段自动创建一个立方体，其中字段类型为数字类型的字段会被标记为指标，字段类型为字符串或者时间戳类型的字段会被标记为维度自动加入到立方体中
成员预览：在维度上进行如下图的操作，可以看到该维度中存在的成员，成员会以树的结构进行展示，成员就是维度所有列中不同元素值的集合
Powerdesigner数据库建模--概念模型--ER图
目标: 本文主要介绍PowerDesigner中概念数据模型CDM的基本概念。 一、概念数据模型概述 数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求：1）能够比较真实地模拟现实世界 2）容易为人所理解 3）便于计算机实现 概念数据模型也称信息模型，它以实体－联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库的概念级设计。 通常人们先将现实世界抽象为概念世界，然后再将概念世界转为机器世界。换句话说，就是先将现实世界中的客观对象抽象为实体(Entity)和联系(Relationship),它并不依赖于具体的计算机系统或某个DBMS系统，这种模型就是我们所说的CDM;然后再将CDM转换为计算机上某个DBMS所支持的数据模型，这样的模型就是物理数据模型,即PDM。 CDM是一组严格定义的模型元素的集合，这些模型元素精确地描述了系统的静态特性、动态特性以及完整性约束条件等，其中包括了数据结构、数据操作和完整性约束三部分。 1）数据结构表达为实体和属性; 2）数据操作表达为实体中的记录的插入、删除、修改、查询等操作; 3）完整性约束表达为数据的自身完整性约束（如数据类型、检查、规则等）和数据间的参照完整性约束（如联系、继承联系等）; 二、实体、属性及标识符的定义 实体（Entity），也称为实例，对应现实世界中可区别于其他对象的“事件”或“事物”。例如，学校中的每个学生，医院中的每个手术。 每个实体都有用来描述实体特征的一组性质，称之为属性，一个实体由若干个属性来描述。如学生实体可由学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等属性组成。 实体集（Entity Set）是具体相同类型及相同性质实体的集合。例如学校所有学生的集合可定义为“学生”实体集，“学生”实体集中的每个实体均具有学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等性质。 实体类型（Entity Type）是实体集中每个实体所具有的共同性质的集合，例如“患者”实体类型为：患者｛门诊号，姓名，性别，年龄，身份证号.............｝。实体是实体类型的一个实例，在含义明确的情况下，实体、实体类型通常互换使用。
常用国外数据库及检索介绍
常用国外数据库详细介绍（按国家分类） 一、美国 (1) Wiley InterScience(英文文献期刊) 主页：https://www.360docs.net/doc/7e1173263.html,/ 简介：Wiley InterScience是John Wiely & Sons 公司创建的动态在线内容服务，1997年开始在网上开通。通过InterScience，Wiley公司以许可协议形式向用户提供在线访问全文内容的服务。Wiley InterScience收录了360多种科学、工程技术、医疗领域及相关专业期刊、30多种大型专业参考书、13种实验室手册的全文和500多个题目的Wiley学术图书的全文。其中被SCI收录的核心期刊近200种。期刊具体学科划分为：Business, Finance & Management (商业、金融和管理)、Chemistry (化学)、Computer Science （计算机科学）、Earth Science （地球科学）、Education （教育学）、Engineering （工程学）、Law （法律）、Life and Medical Sciences （生命科学与医学）、Mathematics and Statistics （数学统计学）、Physics （物理）、Psychology （心理学）。 (2)美国IEEE (英文文献期刊) 主页：https://www.360docs.net/doc/7e1173263.html,/ 简介：IEEE（Institute of Electrical & Electronics Engineers）是电子信息领域最著名的跨国性学术团体，其会员分布在世界150多个国家和地区。据IEEE统计，IEEE会员总数2001年比2000年增加3.1%，达到377342人，其中学生会员为65669人，增长12.6%。 随着人们的信息越来越多地来自Internet，IEEE需要为会员提供更加完善和全面的电子信息产品和服务。IEEE应成为IEEE会员获得信息的首选之地。IEEE必须识别正确的信息，并提供对它们的访问方法。实现这个目标的重要一步是通过IEEE Xplore与IEEE/IEE Electronic Library (IEL)连接。IEL包括了1988年以来IEEE和IEE的所有期刊杂志和会议录，以及IEEE的标准，可以通过题目、关键词和摘要进行查阅。 (3)美国EBSCO(英文文献期刊) 主页：https://www.360docs.net/doc/7e1173263.html, 简介：EBSCO公司从1986年开始出版电子出版物，共收集了4000多种索引和文摘型期刊和2000多种全文电子期刊。该公司含有Business Source Premier （商业资源电子文献库）、Academic Search Elite（学术期刊全文数据库）等多个数据库。 Business Source Premier收录了三千多种索引、文摘型期刊和报纸，其中近三千种全文刊。数据库涉及国际商务、经济学、经济管理、金融、会计、劳动人事、银行等的主题范围，适合经济学、工商管理、金融银行、劳动人事管理等专业人员使用。数据库中有较著名"华尔街日报"（The Walls Street Journal）、"哈佛商业评论"（Harvard Business Review）、"每周商务"（Business Week）、"财富"（Fortune）、"经济学家智囊团国家报告" (EIU Country Reports)、American Banker、Forbes、The Economist等报刊。该数据库从1990年开始提供全文，题录和文摘则可回溯检索到1984年，数据库每日更新。 学术期刊集成全文数据库（Academic Search Premier，简称ASP）：包括有关生物科学、工商经济、资讯科技、通讯传播、工程、教育、艺术、文学、医药学等领域的七千多种期刊，其中近四千种全文刊。 EBSCO内含有两个免费数据库：
数据库开发管理工具
图书仓库治理系统 本系统要紧完成对图书仓库的库存治理，包括图书入库、出库、库存，职员信息，供应商信息以及密码治理等六个方面。系统能够完成对各类信息的扫瞄、查询、添加、删除、修改、报表等功能。 系统的核心是入库、库存和出库三者之间的联系，每一个表的修改都将联动的阻碍其它的表，当完成入库或出库操作时系统会自动地完成库存的修改。查询功能也是系统的核心之一，在系统中即有单条件查询和多条件查询，也有精确查询和模糊查询，系统不仅有静态的条件查询，也有动态生成的条件查询，其目的差不多上为了方便用户使用。系统有完整的用户添加、删除和密码修改功能，并具备报表打印功能。 系统采纳Microsoft Office中的Access 2000来设计数据库，并使用当前优秀的开发工具—Delphi 6.0 ，它有着最为灵活的数据库结构，对数据库应用有着良好的支持。 论文要紧介绍了本课题的开发背景，所要完成的功能和开发的过
程。重点的讲明了系统设计的重点、设计思想、难点技术和解决方案。 关键字：数据库，SQL语言，Delph 6，数据库组件，仓库治理 目录 第一章引言 (1) 1.1 课题来源 (1) 1.2 开发工具的选择 (2) 1.3 所做的要紧工作 (3) 第二章数据库概论……………………………………………………………………
2.1 数据库的进展 (4) 2.1.1 数据库的进展 (4) 2.1.2 数据库时期的特点 (5) 2.1.3 数据库技术 (6) 2.2 数据库理论基础 (7) 2.2.1 数据库模型 (7) 2.2.2 数据库体系结构 (10) 2.2.3 数据的独立性 (11) 2.2.4 范式…………………………………………………………………
数据库设计各阶段
1.数据库应用系统的设计步骤 按规范设计的方法可将数据库设计分为以下六个阶段 （1）需求分析; （2）概念结构设计; （3）逻辑结构设计; （4）数据库物理设计; （5）数据库实施; （6）数据库运行和维护。 2.需求分析 需求收集和分析是数据库应用系统设计的第一阶段。明确地把它作为数据库应用系统设计的第一步是十分重要的。这一阶段收集到的基础数据和一组数据流图（Data Flow Diaˉgram———DFD）是下一步设计概念结构的基础。概念结构对整个数据库设计具有深刻影响。而要设计好概念结构，就必须在需求分析阶段用系统的观点来考虑问题、收集和分析数据及其处理。如何分析和表达用户需求呢？在众多的分析方法中，结构化分析（Structured Analysis，简称SA方法）是一个简单实用的方法。SA方法用自顶向下、逐层分解的方式分析系统。用数据流图，数据字典描述系统。然后把一个处理功能的具体内容分解为若干子功能，每个子功能继续分解，直到把系统的工作过程表达清楚为止。在处理功能逐步分解的同时，它们所用的数据也逐级分解。形成若干层次的数据流图。数据流图表达了数据和处理过程的关系。处理过程的处理逻辑常常用判定表或判定树来描述。数据字典（Data Dictionary，简称DD）则是对系统中数据的详尽描述，是各类数据属性的清单。对数据库应用系统设计来讲，数据字典是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果。数据字典是各类数据描述的集合，它通常包括以下5个部分： （1）数据项，是数据最小单位。 （2）数据结构，是若干数据项有意义的集合。 （3）数据流，可以是数据项，也可以是数据结构。表示某一处理过程的输入输出。 （4）数据存储，处理过程中存取的数据。常常是手工凭证、手工文档或计算机文件。 （5）处理过程。
数据库常用工具介绍
1常用工具软件 1.1 数据库操作（PL/SQL Developer） 1.1.1PL/SQL Developer介绍 PL/SQL Developer 是一个为Oracle 数据库开发存贮程序单元的集成开发环境（IDE），我们这里仅介绍使用本工具，进行一些数据库的一些维护工作，包括（数据的查询及增、删、改操作等。） 本工具可以从网络上下载使用。以下是使用PL/SQL Developer 8.0版本做说明。 1.1.2PL/SQL Developer登录 启动PL/SQL Developer,界面如下： 选择要连接的数据库实例名，输入用户名及密码（区分大小写），点击OK按钮，进行系统。
1.1.3PL/SQL Developer主界面介绍 点击工具栏上面的‘新建’按钮，在出现的菜单中选择‘SQL Window’选项，进行SQL 语句编辑及执行环境。 1.1.4数据查询及导出操作。 【数据检索】
在‘SQL语句编辑窗口’输入相应的SQL语句，点击‘执行’按钮，查询结果会在‘结果集窗口’显示。 如果查询的结果很多，会仅显示第一页的结果，这时可以点击‘下一页’按钮，继续查询， 或者，点击‘全部’按钮，显示所有查询结果。 查询的结果可以按列表方式显示，或点击‘单条记录’显示，显示单个记录。 【数据导出】 可以把查询的结果集，导成相应的文件格式（如：.csv、.sql） 点击工具栏上的‘导出结果集’，这时会导出全部结果（包括当前查询出来的和未查询出来的）。 在结果集上点右键，在弹出菜单中选择‘导出’操作，这时导出的，仅时‘当前已查询出’的结果集 1.1.5数据增、删、改操作。 要对查询的结果集进行编辑，必须要SQL语句后面，加上‘FOR UPDATE’关键字。然后，点击‘编辑’按钮，进入编辑状态。 注意：使用‘FOR UPDA TE’会对当前的查询结果锁定，其它用户再操作查询结果，会处于等待状态，直到‘提交或回滚’操作以后释放。
数学建模的基本步骤
数学建模的基本步骤 一、数学建模题目 1）以社会，经济，管理，环境，自然现象等现代科学中出现的新问题为背景，一般都有一个比较确切的现实问题。 2）给出若干假设条件： 1. 只有过程、规则等定性假设； 2. 给出若干实测或统计数据； 3. 给出若干参数或图形等。 根据问题要求给出问题的优化解决方案或预测结果等。根据问题要求题目一般可分为优化问题、统计问题或者二者结合的统计优化问题，优化问题一般需要对问题进行优化求解找出最优或近似最优方案，统计问题一般具有大量的数据需要处理，寻找一个好的处理方法非常重要。 二、建模思路方法 1、机理分析根据问题的要求、限制条件、规则假设建立规划模型，寻找合适的寻优算法进行求解或利用比例分析、代数方法、微分方程等分析方法从基本物理规律以及给出的资料数据来推导出变量之间函数关系。 2、数据分析法对大量的观测数据进行统计分析，寻求规律建立数学模型，采用的分析方法一般有： 1）. 回归分析法(数理统计方法)-用于对函数f（x）的一组观测值（xi,fi）i=1,2,…,n，确定函数的表达式。 2）. 时序分析法--处理的是动态的时间序列相关数据，又称为过程统计方法。 3）、多元统计分析（聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、生存数据分析）。 3、计算机仿真（又称统计估计方法）：根据实际问题的要求由计算机产生随机变量对动态行为进行比较逼真的模仿，观察在某种规则限制下的仿真结果（如蒙特卡罗模拟）。 三、模型求解： 模型建好了，模型的求解也是一个重要的方面，一个好的求解算法与一个合
适的求解软件的选择至关重要，常用求解软件有matlab，mathematica，lingo，lindo，spss，sas等数学软件以及c/c++等编程工具。 Lingo、lindo一般用于优化问题的求解，spss，sas一般用于统计问题的求解，matlab，mathematica功能较为综合，分别擅长数值运算与符号运算。 常用算法有：数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法,通常使用spss、sas、Matlab作为工具. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划、动态规划等通常使用Lindo、Lingo,Matlab软件。 图论算法,、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法, 模拟退火法、神经网络、遗传算法。 四、自学能力和查找资料文献的能力： 建模过程中资料的查找也具有相当重要的作用，在现行方案不令人满意或难以进展时，一个合适的资料往往会令人豁然开朗。常用文献资料查找中文网站：CNKI、VIP、万方。 五、论文结构： 0、摘要 1、问题的重述，背景分析 2、问题的分析 3、模型的假设，符号说明 4、模型的建立（局部问题分析，公式推导，基本模型，最终模型等） 5、模型的求解 6、模型检验:模型的结果分析与检验，误差分析 7、模型评价:优缺点，模型的推广与改进 8、参考文献 9、附录 六、需要重视的问题 数学建模的所有工作最终都要通过论文来体现，因此论文的写法至关重要：
面向财务分析的多维数据模型设计
面向财务分析的多维数据模型设计
摘要:数据仓库为商务运作提供结构与工具，以便系统地组织、理解和使用数据进行战略决策。数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。而且数据仓库是基于多维数据模型的，该模型可将数据看作数据立方体形式。而财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。可以运用数据仓库实现面向财务分析的多维数据模型设计，通过时间维度、行业维度、方法维度、报表维度等分析。 关键词:财务分析；多维数据；上卷；下卷；财务报表 前言:数据仓库为商务运作提供结构与工具，以便系统地组织、理解和使用数据进行战略决策。而财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关活动的各种能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。可运用数据仓库实现面向财务分析的多维数据模型设计。 正文：面向财务分析的多维数据模型设计 财务分析是为企业的投资者、债权人、经营者及其他关心企业的组织或个人了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来做出正确决策提供准确的信息或依据的经济应用学科。是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。 财务分析的方法与分析工具众多，具体应用应根据分析者的目的而定。最经常用到的还是围绕财务指标进行单指标、多指标综合分析、再加上借用一些参照值（如预算、目标等），运用一些分析方法（比率、趋势、结构、因素等）进行分析，然后通过直观、人性化的格式（报表、图文报告等）展现给用户。 财务分析的方法： (一)比较分析法 比较分析法，是通过对比两期或连续数期财务报告中的相同指标，确定其增减变动的方向、数额和幅度，来说明企业财务状况或经营成果变动趋势的一种方法。比较分析法的具体运用主要有重要财务指标的比较、会计报表的比较和会计报表项目构成的比较三种方式。 1、不同时期财务指标的比较主要有以下两种方法： (1)定基动态比率，是以某一时期的数额为固定的基期数额而计算出来的动态比率。 (2)环比动态比率，是以每一分析期的数据与上期数据相比较计算出来的动态比率。
仓库管理系统数据库设计
仓库管理系统数据库设计 1概述（设计题目与可行性分析） 1.1设计题目 设计一个仓库数据库管理系统，要求实现入库、出库、库存和采购等功能。 随着经济的飞速发展，，仓库管理变成了各大公司日益重要的内容。仓库管理过程的准确性和高效性至关重要。影响着公司的经济发展和管理。利用人工管理强大而数据烦琐的数据库显的效率过于低。利用计算机高效、准确的特点能够很好的满足公司的管理需要。提高公司各个员工的工作效率和公司的运做效率。利用计算机对仓库数据信息进行管理具有着手工管理所无法比拟的优点。目前一个现代化的仓库管理系统已经成为仓库管理不可缺少的管理手段。 1.2 可行性研究 可行性研究的目的就是用最小的代价在尽可能短的时间内确定问题是否能够解决。可行性研究的目的不是解决问题而是分析问题能不能解决；至少从下面三个方面分析可行性研究。 1.2.1技术可行性 该仓库数据库管理系统不不是很复杂，设计实现该数据库技术难度不是很大，利用目前现有的技术和工具能在规定的时间内做出该系统。该系统利用SQL2000和 visual studio 工具就能很好的实现该系统。 1.2.2经济可行性 当今世界是经济时代，一个公司的员工工作效率的高低直接影响着这个公司的发展。因此利用计算机进行信息管理有着无可比拟的好处，该系统相对较小，代码行较少，数据库设计不是很麻烦，开发周期较短。而且便于维护。但其带来的经济效益远远高于其开发成本。在经济上是可行的。 1.2.3操作可行性 在当今社会，随着义务教育的普及。和计算机的普及，公司的员工基本上都会进行电脑的基本操作，由于本软件系统采用相对友好的界面，用户 在使用过程中不需要懂太多的电脑专业知识，只需要基本的电脑操作就可
数据处理与建模流程_1
数据处理与建模流程： 1数据处理 1.1 替换缺失值： 数据完整没有缺失值的情况基本不存在，我们的数据中，0点-5点的航班为0的情况很多，所以数据缺失比较严重。时间序列分析要求时间周期完整，如果将缺失的数据只简单地用其他所有数据的缺失值填充，误差较大。经过反复尝试，发现用临近两点均值填充，结果最为理想。 2 时间序列的预处理 2.1 时间序列平稳化 首先绘制替换缺失值之后的原始数据的自相关图与偏自相关图。如下图所示： 可以看到自相关图并没有收敛到置信区间之内，趋近0以后又增长，且所有值均在置信区间之外。故序列不平稳。 为了进行时间序列平稳化，首先进行差分，即前值减后值，消除前后数据的依赖性。再次制作自相关图，勾选一次差分。结果如图所示：
如图所示偏ACF图仍然所有值均在置信区间之外。序列仍不平稳。勾选季节性差分再次制作自相关图，后一个周期相同位置的值减去前一个周期相同位置的值称为季节性差分。 结果如图所示： 从图中可知ACF为截尾，PACF为拖尾。序列已稳定。 故将原始序列先进行差分，后进行季节性差分。 2.2 平稳序列的检验 为了考察单个序列是否的确已经转换为平稳的随机序列，制作自相关图（ACF）与偏相关图（PACF）。此次将延迟拉大，观察相关图是否具有周期性：
图中所示，ACF在1阶之后骤减，为截尾。进一步观察，发现其具有周期性，在q+Sq后仍然骤减。PACF拖尾。根据下图，符合MA(q),Seas.MA(Q)模型。 (ACF与PACF怎么看：第一列数为lag值，第二列为相关系数的估计值，第三列为标准误差，其余为Box-Ljung检验结果。如果相关系数是突然收敛到置信区间之内，95%的值在置信区间之内，为截尾。如果相关系数像一条常常的尾巴，95%的值在置信区间之外，为拖尾。故，自相关图为截尾，偏相关图为拖尾。符合MA模型） 3 指数平滑与ARIMA的比较 指数平滑： 用序列过去值的加权均数来预测将来的值，并给序列中近期的数据以较大的权重，远期的数据以较小的权重。理由是随着时间的流逝，过去值的影响逐渐减小。基本公式： Ft是t时刻的预测值，Y是t时刻的实际值。指数平滑沿袭了修正的思想，T+1时刻的
多维数据模型与OLAP实现
多维数据模型与OLAP实现 近年来，随着网络技术和数理分析在银行业中的广泛应用，西方商业银行开始广泛采用人口地理统计理论，运用数据挖掘及商业智能 对用户请求的快速响应和交互式操作。 ＯＬＡＰ技术在国内兴起和发展的过程中，人们对某些基本概念还有不同的理解。比如，ＯＬＡＰ与多维数据模型的关系，多维数据模型与多维数据库（ＭＤＤ，ＭｕｌｔｉＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＤａｔａｂａｓｅ）的关系，ＭＯＬＡＰ（Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅ
ｎｓｉｏｎａｌＯＬＡＰ，多维联机分析处理）、ＲＯＬＡＰ（ＲｅｌａｔｉｏｎａｌＯＬＡＰ，关系联机分析处理）和ＨＯＬＡＰ（ＨｙｂｒｉｄＯＬＡＰ，混合联机分析处理）间的差异，多维数据库与多维联机分析处理是不是完全一致等问题，还有待于进一步澄清。 一、多维数据模型及相关概念 同的维属性。 ２．维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。 属性的集合构成一个维（如时间维、机构维等）。 ３．维分层：同一维度还可以存在细节程度不同的各个描述方面（如时间维可包括年、季度、月份、旬和日期等）。
４．维属性：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述（例如“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。 ５．度量：立方体中的单元格，用以存放数据。 ＯＬＡＰ的基本多维分析操作有钻取（Ｒｏｌｌｕｐ，Ｄｒｉｌｌｄｏｗｎ）、切片（Ｓｌｉｃｅ）、切块（Ｄｉｃｅ）及旋转（Ｐ 钻取包含向下钻取和向上钻取 在多维数据结构中 ＯＬＡＰ多维数据模型的实现有多种途径，其中主要有采用数组的多维数据库、关系型数据库以及两者相结合的方式，人们通常称之为ＭＯＬＡＰ、ＲＯＬＡＰ和ＨＯＬＡＰ。但ＭＯＬＡＰ的提法容易引起误解，毕竟根据ＯＬＡＰ的多维概念，ＲＯＬＡＰ也是一种多 维数据的组织方式。
数据仓库的多维数据模型定义 作用 实例
数据仓库的多维数据模型定义作用实例 2010年08月19日06:53 来源：网站数据分析作者：佚名编辑：李伟评论：0条 本文Tag：信息化频道商业智能数据仓库参考文献BI行业信息化【IT168 信息化】 可能很多人理解的数据仓库就是基于多维数据模型构建，用于OLAP的数据平台，通过上一篇文章——数据仓库的基本架构，我们已经看到数据仓库的应用可能远不止这些。但不得不承认多维数据模型是数据仓库的一大特点，也是数据仓库应用和实现的一个重要的方面，通过在数据的组织和存储上的优化，使其更适用于分析型的数据查询和获取。 多维数据模型的定义和作用 多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型，其基本的应用是为了实现OLAP （Online Analytical Processing）。 当然，通过多维数据模型的数据展示、查询和获取就是其作用的展现，但其真的作用的实现在于，通过数据仓库可以根据不同的数据需求建立起各类多维模型，并组成数据集市开放给不同的用户群体使用，也就是根据需求定制的各类数据商品摆放在数据集市中供不同的数据消费者进行采购。 多维数据模型实例 在看实例前，这里需要先了解两个概念：事实表和维表。事实表是用来记录具体事件的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发生的事情；维表则是对事实表中事件的要素的描述信息。比如一个事件会包含时间、地点、人物、事件，事实表记录了整个事件的信息，但对时间、地点和人物等要素只记录了一些关键标记，比如事件的主角叫“Michael”，那么Michael到底“长什么样”，就需要到相应的维表里面去查询“Michael”的具体描述信息了。基于事实表和维表就可以构建出多种多维模型，包括星形模型、雪花模型和星座模型。这里不再展开了，解释概念真的很麻烦，而且基于我的理解的描述不一定所有人都能明白，还是直接上实例吧：
软件数据库设计模板
软件数据库设计报告 ?目录 1. 引言 (2) 1.1编写目的 (2) 1.2项目来源 (2) 1.3文档约定 (2) 1.4预期读者和阅读建议 (2) 1.5参考资料 (2) 2. 数据库命名规则 (3) 3. 数据库设计说明 (3) 3.1数据库逻辑设计 (3) 3.2数据库物理设计 (3) 3.3数据库分布 (3) 3.4基表设计 (3) 3.5视图设计 (4) 3.6索引设计 (4) 3.7完整性约束 (4) 3.8授权设计 (4) 3.9触发器设计 (4) 3.10存储过程设计 (4) 3.11数据复制设计 (5) 4. 词汇表 (5) 5. 历史数据处理 (5)
1. 引言 引言是对这份数据库设计说明书的概览，是为了帮助阅读者了解这份文档是如何编写的，并且应该如何阅读、理解和解释这份文档。 编写目的 说明这份数据库设计说明书是为哪份软件产品编写的，开发这个软件产品意义、作用以及最终要达到的意图。 项目来源： 具体说明本软件开发项目的全部风险承担者，以及各自在本阶段所需要承担的主要风险，首要风险承担者包括 ●任务提出者； ●软件开发者； ●产品使用者。 文档约定 描述编写文档时所采用的各种排版约定。排版约定应该包括： ●命名方法； ●提示方式； ●通配符号： ●等等。 预期读者和阅读建议 列举本数据库设计说明书所针对的各种不同的预期读者，并且描述了文档中，其余部分的内容及其组织结构，并且针对每一类读者提出最适合的文档阅读建议。 ●开发人员； ●项目经理； ●测试人员； ●文档编写人员。 参考资料 列举编写需求规格说明书时所用到的参考文献及资料
● 2. 数据库命名规则 完整并且清楚的说明本数据库的命名规则 3. 数据库设计说明 数据库逻辑设计 在此处，应给出逻辑设计的完整的E-R图。 数据库物理设计 在此处应给出完整的数据库物理结构E-R图。开发者应根据逻辑设计的结果，进行数据库的物理设计，并对表结构进行规范化处理(第一范式，第二范式，第三范式)。 数据库分布 基表设计
数据库概念设计及数据建模(一)有答案
数据库概念设计及数据建模(一) 一、选择题 1. 数据库概念设计需要对一个企业或组织的应用所涉及的数据进行分析和组织。现有下列设计内容 Ⅰ．分析数据，确定实体集 Ⅰ．分析数据，确定实体集之间的联系 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集的存储方式 Ⅰ．分析数据，确定实体集之间联系的基数 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集的数据量 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集包含的属性 以上内容不属于数据库概念设计的是______。 A.仅Ⅰ、Ⅰ和Ⅰ B.仅Ⅰ和Ⅰ C.仅Ⅰ、Ⅰ和Ⅰ D.仅Ⅰ和Ⅰ 答案：D [解答] 数据库概念设计主要是理解和获取引用领域中的数据需求，分析，抽取，描述和表示清楚目标系统需要储存和管理什么数据，这些数据共有什么样的属性特征以及组成格式，数据之间存在什么样的依赖关系，同时也要说明数据的完整性与安全性。而数据的储存方式和数据量不是概念设计阶段所考虑的。 2. 关于数据库概念设计阶段的工作目标，下列说法错误的是______。 A.定义和描述应用系统设计的信息结构和范围
B.定义和描述应用系统中数据的属性特征和数据之间的联系 C.描述应用系统的数据需求 D.描述需要存储的记录及其数量 答案：D [解答] 数据库概念设计阶段的工作目标包括定义和描述应用领域涉及的数据范围；获取应用领域或问题域的信息模型；描述清楚数据的属性特征；描述清楚数据之间的关系；定义和描述数据的约束；说明数据的安全性要求；支持用户的各种数据处理需求；保证信息模型方便地转换成数据库的逻辑结构(数据库模式)，同时也便于用户理解。 3. 需求分析阶段的文档不包括______。 A.需求说明书 B.功能模型 C.各类报表 D.可行性分析报告 答案：D [解答] 数据库概念设计的依据是需求分析阶段的文档；包括需求说明书、功能模型(数据流程图或IDEF0图)以及在需求分析阶段收集到的应用领域或问题域中的各类报表等，因此本题答案为D。 4. 数据库概念设计的依据不包括______。
四大检索数据库
四大检索系统-SCI-ISTP检索-EI检索-ISR索引 四大检索系统是指 《科学引文索引》(SCI-- Science Citation Index)， 《工程索引》(El--The Engineering Index)， 《科学技术会议录索引》( ISTP---Index to Scientific & Technical Proceedings) 《科学评论索引》(ISR--Index to Scientific Reviews)。 四大检索系统各有所长，SCI以不仅能提供文献检索功能，还能通过引文反映文献之间的关系而著称;El以收录工程类文献见长;ISTP收录国际会议论文;ISR专门收录综述评论方面的文献。通常我们所说的四大检索系统主要指SCI,EI,ISTP,ISR的印刷版本或光盘版(光盘版的内容与印刷本的内容一致)。 四大检索系统在我国的知名度很高，除了它们本身已被国际权威机构公认外，还有一个重要原因是中国科技信息研究所从1989年起，每年以 SCI,EI,ISTP(鉴于ISR收录的期刊和论文与SCI有较多重复，且收录我国的论文数量较少，每年约200篇，因此未选ISR为论文统计源）光盘收录的期刊及论文为统计源，对我国发表在国内外的论文进行了大规模的统计分析，并按种类数量指标的大小排出各高校、科研机构及论文作者学术活动和论文水平的名次表，以《中国科技论文统计与分析》(年度研究报告)形式发表，这就是所谓的“学术榜”。随后，广东管理科学研究院武书连等人在上述三大检索系统的基础上又补充了人文社科的检索工具《人文社会科学引文索引》(SSCI)及(人文社会科学会议录索引)(ISSHP)，并按年度相继发表了《中国大学评价)，引起了社会各界和高校的广泛关注。因此，了解这些权威检索工具收录期刊的原则，掌握其检索方法有助于研究人员随时把握世界先进的研究成果，针对“学术榜”的来源期刊投稿，使研究成果在世界范围内为更多的人所了解所利用，对于提高个人或单位的整体学术水平都会起到相当的推动作用。 1.SCI《科学引文索引》简介： SCI是美国《科学引文索引》的英文简称，其全称为：Science Citation Index,，
28款经典数据库管理工具
28款经典数据库管理工具 1、MySQL Workbench MySQL Workbench是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档，以及进行复杂的MySQL 迁移 MySQL Workbench是下一代的可视化数据库设计、管理的工具，它同时有开源和商业化的两个版本。该软件支持Windows 和Linux系统，下面是一些该软件运行的界面截图：2、数据库管理工具Navicat Lite NavicatTM是一套快速、可靠并价格相宜的资料库管理工具，大可使用来简化资料库的管理及降低系统管理成本。它的设计符合资料库管理员、开发人员及中小企业的需求。Navicat是以直觉化的使用者图形介面所而建的，让你可以以安全且简单的方式建立、组织、存取并共用资讯。 界面如下图所示：Navicat 提供商业版Navicat Premium 和免费的版本Navicat Lite 。免费版本的功能已经足够强大了。 Navicat 支持的数据库包括MySQL、Oracle、SQLite、PostgreSQL 和SQL Server 等。
3、开源ETL工具Kettle Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。· 授权协议：LGPL · 开发语言：Java · 操作系统：跨平台 4、Eclipse SQL Explorer SQLExplorer是Eclipse集成开发环境的一种插件，它可以被用来从Eclipse连接到一个数据库。 SQLExplorer插件提供了一个使用SQL语句访问数据库的图形用户接口（GUI）。通过使用SQLExplorer，你能够显示表格、表格结构和表格中的数据，以及提取、添加、更新或删除表格数据。 SQLExplorer同样能够生成SQL脚本来创建和查询表格。所以，与命令行客户端相比，使用SQLExplorer可能是更优越的选择，下图是运行中的界面，很好很强大。l 授权协议：未知 l 开发语言：Java l 操作系统：跨平台
数据建模目前有两种比较通用的方式
数据建模目前有两种比较通用的方式1983年，数学建模作为一门独立的课程进入我国高等学校，在清华大学首次开设。1987年高等教育出版社出版了国内第一本《数学模型》教材。20多年来，数学建模工作发展的非常快，许多高校相继开设了数学建模课程，我国从1989年起参加美国数学建模竞赛，1992年国家教委高教司提出在全国普通高等学校开展数学建模竞赛，旨在“培养学生解决实际问题的能力和创新精神，全面提高学生的综合素质”。近年来，数学模型和数学建模这两个术语使用的频率越来越高，而数学模型和数学建模也被广泛地应用于其他学科和社会的各个领域。本文主要介绍了数学建模中常用的方法。 一、数学建模的相关概念 原型就是人们在社会实践中所关心和研究的现实世界中的事物或对象。模型是指为了某个特定目的将原型所具有的本质属性的某一部分信息经过简化、提炼而构造的原型替代物。一个原型，为了不同的目的可以有多种不同的模型。数学模型是指对于现实世界的某一特定对象，为了某个特定目的，进行一些必要的抽象、简化和假设，借助数学语言，运用数学工具建立起来的一个数学结构。 数学建模是指对特定的客观对象建立数学模型的过程，是现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示，常常是形象化的或符号的表示，是构造刻画客观事物原型的数学模型并用以分析、研究和解决实际问题的一种科学方法。 二、教学模型的分类 数学模型从不同的角度可以分成不同的类型，从数学的角度，按建立模型的数学方法主要分为以下几种模型：几何模型、代数模型、规划模型、优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型等。 三、数学建模的常用方法 1.类比法 数学建模的过程就是把实际问题经过分析、抽象、概括后，用数学语言、数学概念和数学符号表述成数学问题，而表述成什么样的问题取决于思考者解决问题的意图。类比法建模一般在具体分析该实际问题的各个因素的基础上，通过联想、归纳对各因素进行分析，并且与已知模型比较，把未知关系化为已知关系，
多维数据建模
多维数据模型 很多研究表明，随着数据的积累，达到一定规模后，目前数据库领域中的几种数据模型已经不能满足数据日益增长的需求。很难为决策支持服务。而且这些传统的数据模型主要运用在面向事物的分析处理中。为了满足对大量数据进行分析处理，需要一种新的模型来实现数据的组织。多维数据模型以描述分析数据的多维特征为目标，最终形成一个模拟现实的多维逻辑视图。在多维数据模型中，数据可分为两部分，第一部分是决策者要分析的对象，通常称为事实，它包含的是一些度量信息。第二部分是决策者进行分析时考察的角度，通常称为维，它包含的是关于度量的描述性信息。多维数据建模技术是数据仓库，OLAP的基础。在实际应用中，由于信息的不完全，不精确，导致很难完全划分出一个明确的不相交界。在对多维数据建模技术的研究上，许多学者提出了相关的模型。最主要的是普通多维数据模型研究。 Li和Wang根据OLAP应用的特点，引入了一种称作分组代数的查询语言，对多维数据进行了形式化的描述。他们在多维立方体基础上引入了一种分组代数，为多维分析和OLAP应用提供了一种独立的，公开的方法。该模型的优点在于：它是真正意义上的概念模型，具有较强的描述能力，同时还提供了一套称为分组代数的代数查询语言。然而由于它只能映射到一个单一的数值，，因此只能描述一个单一的数值，而不能描述复杂的事实。同时它也没有考虑到维层次之间的部分包含关系，对于非到上的维层次关系等复杂维结构也没有较好的解决方案。 Gyssens和Lakshmanan对结构化的形式和内容进行了明确的区分，为其模型引入了代数操作描述以及相应的微积分操作描述，其研究主要集中在概念层，并没有涉及到具体实现细节。 纵观多维数据模型，以代数的结构，特别是偏序关系和映射概念为基础，借助于高等数学中的微积分等知识给出多维数据的模型。这些模型往往都只考虑一类或者几类关系。往往都是基于数学上的理论，给出的比较复杂的模型，或者是给出相对数学上约束比较宽松，但是精确度不够的一些模型。 在处理多维数据模型的中的最主要的一点事如何处理好事实和维，如何能在多维数据的任意一个维上使用聚集函数处理度量属性和描述属性，这是很重要的一点。此外多维数据的聚集技术也有待我们更一步的发掘和完善，精确地数学计算和精确地确定性这是聚集技术的一个重要方向。 在多维数据的模型上，我们目前做出的仅仅是一点点开始，还有许多理论有待开发和研究，以便于寻找更加优化的模型来处理多维数据。
28款经典数据库管理工具
1、MySQL Workbench MySQL Workbench是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。你可以用MySQL Workbench 设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档，以及进行复杂的MySQL迁移MySQL Workbench是下一代的可视化数据库设计、管理的工具，它同时有开源和商业化的两个版本。该软件支持Windows和Linux系统，下面是一些该软件运行的界面截图：
2、数据库管理工具Navicat Lite Navicat TM是一套快速、可靠并价格相宜的资料库管理工具，大可使用来简化资料库的管理及降低系统管理成本。它的设计符合资料库管理员、开发人员及中小企业的需求。Navicat是以直觉化的使用者图形介面所而建的，让你可以以安全且简单的方式建立、组织、存取并共用资讯。 界面如下图所示：
Navicat提供商业版Navicat Premium和免费的版本Navicat Lite。免费版本的功能已经足够强大了。 Navicat支持的数据库包括MySQL、Oracle、SQLite、PostgreSQL和SQL Server等。
3、开源ETL工具Kettle Kettle是一款国外开源的etl工具，纯java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。
?授权协议：LGPL ?开发语言：Java ?操作系统：跨平台 4、Eclipse SQL Explorer SQLExplorer是Eclipse集成开发环境的一种插件，它可以被用来从Eclipse 连接到一个数据库。 SQLExplorer插件提供了一个使用SQL语句访问数据库的图形用户接口（GUI）。通过使用SQLExplorer，你能够显示表格、表格结构和表格中的数据，以及提取、添加、更新或删除表格数据。 SQLExplorer同样能够生成SQL脚本来创建和查询表格。所以，与命令行客户端相比，使用SQLExplorer可能是更优越的选择，下图是运行中的界面，很好很强大。
实验一 数据库建模工具的使用
《数据库原理》实验报告 一、实验目的： 1、使用Powderdesigner建模工具完成本实验。 2、完成下列表中所描述数据库的概念数据模型设计，对关键字、空值、域完整性等做出必要的描 述，根据实际情况确定联系的类型。 3、依据所涉及的概念数据模型（CDM）生成相应的物理数据模型(PDM)，可以对生成的物理数据模 型作必要的修改。 4、生成建立数据库的目标代码。 二、实验使用环境： SQL server 2012、Powerdesigne:16.5 三、实验内容与完成情况： 1.创建概念模型 客户与订购单是一对多的关系：一个客户可以有多个订购单，但是一个订购单只能属于一个客户订购单与产品是多对多的关系：一个产品可以有多个订购单，一个订购单也可以包括多个产品内容 2.属性数据类型 客户表：
产品表： 订购单表： 3.概念模型转换为物理模型 由于客户与订购单是一对多的关系，所以客户的主键（客户号）存在于订购单中做外键，加入订单日期由于订购单与产品是多对多的关系，所以订购单的主键（订单号）和产品的主键（产品号）存在于两者的关系订单明细中作为主键和外键，另外加入序号和数量作为
4.约束条件 客户号：前两个字符为字母 客户名称：不允许为空值： 邮政编码：6位数字字符 电话：数字字符 电子邮箱：包含@字符
产品号：前两个字符为字母 产品名称：值唯一 单价：>0 客户号：不允许空值
订购日期：默认是系统时间 序号：自增1，初值1 5.生成数据库脚本 得到商店.sql 脚本，见附件 新建数据库
测试结果： 连接数据源 导入数据库：
免费的数据库建模工具
免费的数据库建模工具 对于数据模型的建模，最有名的要数ERWin和PowerDesigner，基本上，PowerDesigner 是在中国软件公司中他是非常有名的，其易用性、功能、对流行技术框架的支持、以及它的模型库的管理理念，都深受设计师们喜欢。PowerDesigner是我一直以来非常喜欢的一个设计工具，对于它，我可以用两个字来形容，那就是我能驾驭这个工具！ 现在所在的公司自上市以来，对软件版权问题看得非常重，公司从上市以后，对软件的版权做了一些相应的规定，不允许使用破解的软件，软件只能使用开源的、免费的、或者共享的软件！所用软件必须公司注册的！没办法，我也只能放弃我多年的喜好，转向开源、免费的领域！ 数据库物理建模是在软件设计当中必不可少的环节，数据库建得怎么样，关系到以后整个系统的扩展、性能方面的优化以及后期的维护。使用一个数据建模工具是非常必须的。那在开源或免费的领域，有没有比较好的工具呢？其实是有很多的，只是开源这一块，功能上、易用性上没有商业软件那么好用！ 现在介绍几个相对比较好用的工具： 第一个：ERDesigner NG 官方网址是：https://www.360docs.net/doc/7e1173263.html,/?Welcome:ERDesigner_NG 属于sourceforge的一个开源产品，目前版本为1.4 以下是官方所描述的： 程序代码 The Mogwai ERDesigner is a entity relation modeling tool such as ERWin and co. The only difference is that it is Open Source and does not cost anything. It was designed to make database modeling as easy as it can be and to support the developer in the whole development process, from database design to schema and code generation. This tool was also designed to support a flexible plug in architecture, to extend the system simply by installing a new plug in. This way, everybody can implement new featur es and tools to make ERDesigner fit the requirements.