- 浅析数据库设计的命名规则
关于缩写的数据库设计的命名规则,如果在字典或者词典中看到了一个词的缩写,就应该在命名变量的时候使用它,应该尽量避免潜在的歧义,如果不能避免的话,你可以从每个单词删掉元音字母(除了每个单词的开头)和连续出现的字母,如Current=>Crnt,Error=>Err,Address=>Adr,Average=>Avg,Customer=>Ctm
邹琪 · 2012-12-30 15:04 - 实践所得的数据库设计经验
如果将数据库设计比作是福尔摩斯破案,根据各种条件,限制,规则,抽丝拨茧,寻找其中的相互联系,一步一步深入案件的中间,最终解决案件。但破案首先需要有方法,也需要一定得数据库设计经验那么对于数据库设计目前以使用已久的一系列设计数据库结构的成熟方法(比如:规范化)都可以作为破案所需方法的良好的根基。
邹琪 · 2012-12-30 15:03 - SQL Server + .NET篇 数据库设计经验
一个好的数据库设计对应用项目开发很重要。由于软件开发框架和技术不同,使用的开发语言也不同,本文从现实开发出发,在.NET的C#环境下与SQL Server组合谈谈数据库设计经验。
邹琪 · 2012-12-30 15:02 - 事务型数据库设计经验
个人倾向于少采用联合主键。因为这样会降低索引的效率,联合主键一般都要用到至少一个业务字段,往往是字符串型的,而且理论上多字段的索引比单字段的索引要慢些。看上去似乎也不那么清爽。
邹琪 · 2012-12-30 14:59 - 关于数据库设计原则的几点考虑
实现sql server数据库的优化,首先要有一个好的数据库设计方案。在实际工作中,许多sql server方案往往是由于数据库设计得不好导致性能很差。实现良好的数据库设计原则必须考虑这些问题:
邹琪 · 2012-12-30 14:56 - 原理+实例 企业数据库设计原则
要开发一个基于数据库的应用系统,其中最关键的一步就是整个系统所依据的数据库的建模设计,从逻辑的到物理的,一个环节疏于设计,整个的应用系统便似建立在危房之上,随着开发过程的不断深入,它要随时面临着各种难以预料的风险,开发者要为修改或重新设计没有设计好的数据库系统而付出难以预料的代价。所以,一个好的企业数据库设计原则是高效率的系统所必须的。
邹琪 · 2012-12-30 14:52 - 剖析:数据库范式设计实例
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范,满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的,同时,不会发生插入(insert)、删除(delete)和更新(update)操作异常。反之则是乱七八糟,不仅给数据库的编程人员制造麻烦,而且面目可憎,可能存储了大量不需要的冗余信息。
邹琪 · 2012-12-30 14:51 - 超大型Oracle数据库设计实例
超大型系统的特点为: 1.处理的用户数一般都超过百万,有的还超过千万,数据库的数据量一般超过1TB; 2.系统必须提供实时响应功能,系统需不停机运行,要求系统有很高的可用性及可扩展性。 这篇是笔者针对以上特点总结的Oracle数据库设计实例。
邹琪 · 2012-12-30 14:50 - 实例精简:数据库设计范式
关系数据库设计之时是要遵守一定的规则的。尤其是数据库设计范式现简单介绍1NF(第一范式),2NF(第二范式),3NF(第三范式)和BCNF,另有第四范式和第五范式留到以后再介绍。在你设计数据库之时,若能符合这几个范式,你就是数据库设计的高手。
邹琪 · 2012-12-30 14:49 - 原理+实例 数据库设计范式
所谓第一范式(1NF)是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列中不能有多个值,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性,就可能需要定义一个新的实体,新的实体由重复的属性构成,新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式(1NF)中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之,第一范式就是无重复的列。
邹琪 · 2012-12-30 14:48 - 通俗理解 数据库设计范式
实习中我负责做数据库,而那些数据库的书介绍的数据库设计范式,实在是晦涩难懂,在这里给出一个通俗的描述,其实我也比较菜,说的不好别喷。
邹琪 · 2012-12-30 14:47 - 详谈空间数据挖掘技术方法及理论
地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是计算机科学、地理学、测量学、地图学等多门学科综合的技术[1]。GIS的基本技术是空间数据库、地图可视化及空间分析,而空间数据库是GIS的关键。空间数据挖掘技术作为当前数据库技术最活跃的分支与知识获取手段,在GIS中的应用推动着GIS朝智能化和集成化的方向发展。
邹琪 · 2012-12-30 14:38 - 深入浅出 空间数据挖掘方法
空间数据挖掘是指从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系,并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。空间数据挖掘和知识发现的过程大致可分为以下多个步骤:数据准备、数据选择、数据预处理、数据缩减或者数据变换、确定数据挖掘目标、确定知识发现算法、数据挖掘、模式解释、知识评价等,而数据挖掘只是其中的一个关键步骤。
邹琪 · 2012-12-30 14:36 - 空间数据的应用——决策支持系统
据估计,80%%以上的数据都具有空间属性,而对这些空间数据(例如,地图数据)的管理已经成为了许多企业信息系统管理的一个重要组成部分,其应用十分广泛。
邹琪 · 2012-12-30 14:33 - 关于可互操作空间数据引擎的研究
课题研究了可互操作空间数据引擎提供高速通道技术。可互操作的空间数据引擎通过提供接口构件和框架模型,屏蔽了系统、数据和服务在广域网上的异构性,实现广域环境下的空间数据的共享和协同。
邹琪 · 2012-12-30 14:31 - 带你走进开源空间数据引擎MsSQLSpatial
MsSQLSpatial是一个开源空间数据引擎项目,本文通过介绍这一项目的同时,也对基于MS SQLServer 2005 CLR Integration(公共语言运行时集成,下文简称“CLR集成”)技术实现一个空间数据引擎及优缺点做一些简单分析。
邹琪 · 2012-12-30 14:30