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ORM 模型是数据库的表和简单 Java 对象（Plain Ordinary Java Object，简称 POJO）的映射关系模型，主要解决数据库数据和 POJO 对象的相互映射。Java对象：POJO对象（Plain Ordinary Java Object）：简单的Java对象，实际就是普通 JavaBeans。映射配置：配置分为类与数据库中表的映射；对象与表中记录的映射；类的属性与数据库中
在上一集中，我们从业务场景出发，定义业务问题后，形成了具体的数据库赋能业务的框架。接下来的这一集，就是把此前的目标，转为数据需求。那如何把业务问题转为数据需求？那就是今天要讨论的数据建模。本文通过黄金思维圈（what-why-how）的逻辑来呈现。（为了与数据分析场景中建模的概念区分，本文的数据建模可以理解为 数据库建模。）数据建模是什么？数据建模是一个过程，是对业务现实各类数据进行抽象组织后，确
Flex是蚂蚁数据部自研的一款流批一体的向量化引擎，Flex是Fink和Velox的全称，也是Flexible的前缀，被赋予了灵活可插拔的寓意。本文将重点从向量化技术背景、Flex架构方案和未来规划三个方面展开论述。
关账后仍有数据变更请求。财务数据仓库实施计划。
在之前的文章中为大家介绍了山海鲸可视化软件的主要应用场景，那么作为山海鲸可视化软件的开发者，我希望大家能更全面的了解我们这款免费的数字孪生软件，从而轻松上手。本文从数字孪生第一步接入数据开始为大家介绍一下山海鲸可视化软件支持的数据源类型。
JanusGraph是一个开源的分布式图数据库。2017年，JanusGraph发布0.1.0 版本，目前（截止2024-03）最新版本为1.0.0。JanusGraph是基于Apache基金会下的一个开源的图数据库与图计算框架Tinkerpop来开发的。采用的图数据模型是“属性图模型”，即图数据包含顶点和边；顶点可以有属性和标签；边有标签和方向，并总是有一个开始节点和结束节点。每个JanusGr
一个功能强大的、基于网页的数据库图表编辑器
VirtualLab Fusion中的全局选项对话框可以轻松定制软件的外观和感觉。还可以保存和加载全局选项文件，以便可以轻松地将偏好设置从一个设备转移到另一个设备。本文档说明了与可视化和结果图形显示相关的全局选项参数用法。...
微软最近在 GitHub 上开源了一个 AI 音乐项目：Muzic，基于深度学习，可自动完成音乐创作。创作过程主要分为两步，一是音乐理解（符号分类、声音识别），二是音乐合成（歌曲歌词创作、音乐旋律生成）。下方视频为 Muzic AI 的音乐合成实例，大家可以感受下 [吃瓜]GitHub：github.com/microsoft/muzic...
GitHub 上一个开源的机器狗：Mini Pupper，带有激光雷达、相机传感器，整体成本不到 500 美元。Mini Pupper 还是首个支持 ROS SLAM、导航和 OpenCV AI 功能的 ROS 开源机器狗。项目由香港一家专业从事机器人产品研发和生产的企业 MangDang 所开源，未来将在 Kickstarter 发起众筹，感兴趣的同学可以关注一下。一个开源的机器狗：Mini P
Rollup 可以理解为 Table 的一个物化索引结构。物化 是因为其数据在物理上独立存储，而 索引 的意思是，Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引的命中率，也可以减少key列以增加数据的聚合度。
Velox 计算引擎实现原理
在本篇博文中，我们深入探讨了数据仓库中事实表和维度表的关键角色与它们之间的显著差异。事实表，作为数据仓库的心脏，承载着量化的业务度量，而维度表则为这些度量提供了必要的上下文和解释。这种精心设计的结构不仅使我们能够高效地存储和检索数据，而且还能更加灵活和深入地进行数据分析，为企业的决策提供强有力的支持。最终，理解事实表和维度表的真正价值在于它们如何共同作用，帮助我们从数据中提取出有意义的洞察，推动业
数据仓库的演进变革的因素有很多，例如快速的业务模式与群体规模的数据量带来的大数据处理技术、互联网的发展带来的数据源及数据类型的增多、人工智能的发展带来数智的融合、云计算交付模式的出现需要的细粒度的资源管理与隔离等，业务实时性的要求等都会带来数据仓库架构的变化。传统数仓将计算与存储部署在同一个节点，集群的扩容复杂，需要进行数据的迁移，同时架构存在木桶效应，单节点故障会影响整体的性能，且资源管理不灵活
mysql数据库sql优化索引下推
在搭建日本外贸跨境电商购物平台数据分析系统时，首先需要确定需要收集的数据类型和目标，例如销售数据、用户行为数据等。在收集数据时，需要考虑数据的质量和准确性，以及数据的格式和标准。在收集到数据后，需要进行数据清洗和预处理，以去除重复、缺失、错误等数据，并转换数据格式和类型。在搭建日本外贸跨境电商购物平台数据分析系统时，需要建立相应的数据共享和协作机制，以便将数据分析结果共享给相关人员，更好地协作和决
文章内容仅供参考，需仔细甄别。文中技术名称属相关方商标，仅作技术描述；代码示例为交流学习用途，部分参考开源文档（Apache 2.0/GPLv3）；案例数据已脱敏，技术推荐保持中立；法规解读仅供参考，请以《网络安全法》《数据安全法》官方解释为准。
天软课堂将在本周四添加新主题--天软超高频行情数据。针对市场上高频行情数据处理业务的相关痛点，直观的在线演示如何通过天软高频数仓及高性能计算能力，将其逐个击破，期待各位老师的参会。
但是数据仓库从概念上看是一个面向主题、集成、相对稳定和反映历史变化的数据集合，在数据仓库中信息是在不同的业务系统中进行集成，并经过一系列加工、整理和汇总等过程，形成规范性的关于确定主题的一致的全局信息，可以对这些数据进行频繁的可重复的分析。数据仓库的演进变革的因素有很多，例如快速的业务模式与群体规模的数据量带来的大数据处理技术、互联网的发展带来的数据源及数据类型的增多、人工智能的发展带来数智的融合
数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据（无需先对数据进行结构化处理），并运行不同类型的分析 – 从控制面板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导做出更好的决策。
《新一代至强CPU加速GBase 8a MPP，GBase GCDW云数据仓库助力行业迎接数字化转型新挑战》：南大通用和英特尔协同优化大数据分析系统：突破8节点TPC-DS 测试世界纪录——尽在9月14日14:00-15:05，点击二维码，参会名额一键锁定。...
建设数据仓库是一种方法论，它并不是一成不变的“定理”。因此，我们可能无法找到完全符合自己实际公司业务的“公式”。为了解决这个问题，我们需要学习这些方法论，并结合自己公司实际的业务场景来实现。只要能够有序地管理数据，同时高效地帮助数据分析并实现业务价值，就不必过分追求“行业标准”。
性价比一直是数据仓库中唯一重要的东西随着数据驱动的决策现在需要几乎即时的洞察力，数据仓库的性能是至关重要的，现在供应商之间的竞争基准是血腥的。一个鲜为人知的秘密是，可扩展的性能（查询延迟、并发性、加载/测试速度）总是可以实现的--如果你能为它付费的话。传统的平台供应商提供昂贵的、不灵活的架构来执行这样的需求，这些架构需要不断地进行扩展升级和性能调整。同样，纯云供应商（例如Snowflake）将他们
Yellowbrick数据仓库支持企业向 客户和数字化转型的飞跃无论你是从事金融、保险、零售，还是其他竞争激烈的业务，商业分析都是管理战略的重要组成部分。从每季度需要分析索赔报告的保险公司，到进行月末处理的银行，再到分析产品组合的零售公司，商业分析比以往任何时候都更加重要。然而，在过去几年中，数据的巨大爆炸意味着对许多组织来说，他们的分析工具并没有像他们希望的那样运作良好。任何需要快速分析大量数据
小时(h)、天（d）、周(w)、月（m）、季（q）、年（y）。实时（rt）、小时（h）、天（d）、周（w）、月（m）、季（q）、年（y）、一次性任务（o）、无周期（n）实时（rt）、小时（h）、天（d）、周（w）、月（m）、季（q）、年（y）、一次性任务（o）、无周期（n）实时（rt）、小时（h）、天（d）、周（w）、月（m）、季（q）、年（y）、一次性任务（o）、无周期（n）实时（rt）、小时（
天软高频时序数据仓库是集数据接入、检查、处理、存储、查询、订阅、计算于一体的专业高频行情数据解决方案，具备丰富成熟的行情数据处理经验，存储成本小，访问效率高，适用于各类金融业务。适用于实时行情订阅、历史数据回播、盘中监控、因子研发与评价、策略开发与回测、量化交易、指数开发等各类金融业务场景。统一的访问接口，支持实时、时点、时序数据的精准取数，支持跨市场、跨品种、跨交易日批量数据提取；统一抽象后结构
微服务架构下，数据被分隔到 N 个独立的微服务中，如何应对市场、业务对大量数据的查询、分析就变的非常急迫，利用 Spring Boot 和 MongoDB 可以轻松的解决这个问题，通过技术手段将分裂到 N 个微服务的数据同步到 MongoDB 集群中，在同步的过程中进行数据清洗，来满足公司的各项业务需求。2）离线数据处理对微服务正常业务处理没有影响。随着微服务架构的落地，人们发现微服务架构虽然改进
华为HarmonyOS应用开发中数据库ACID特性介绍以及分布式数据库运作机制、服务架构
成功大量换掉Gartner全球数据治理第一和第二的中国自主研发元数据管理工具http://t.cn/A6SveDs0 元数据管理功能介绍#互联网##创业#
（1）数据中台直接产出的核心指标必须实施强管理，由数据中台团队的专人或者小组负责，最好是数据产品经理的角色。（2）指标的管理必须结合系统+规范的治理方法，明确每个角色的职责，通过系统化的方法实现。（3）不同的两个指标描述的相同业务过程中的相同事实部分口径不一致，是指标梳理过程中最常见的问题，需要通过拆分原子指标和派生指标的方式解决。
成长地图_数据治理中心 DataArts Studio
流程管理和战略管理专家，《老包讲流程》作者，隆道研究院数字化采购与供应链专家包立南先生在会上做主题发言《企业数字化采购流程再造》，分享数字化转型参考路线以及企业采购流程优化案例。
在2021第六届大数据产业生态大会上，金电联行首席数据官、金电联行上海大数据产业研究院院长程小龙带来主题为“数智中的企业价值”的演讲。在他看来，企业数字化转型首先需要明确目标，搞清楚数字化转型能够为主营业务带来怎样的提升，对相关业务起到怎样的拓展作用，以及如何能够提升客户购买粘性。在这样的指导思想下，技术人员应该更加关注数据的价值，实现企业从信息化到数据化，再到智能化的转变。碗里的、锅里的、田里的
但遗憾的是，每次尝试的结果只是导致了更多（有时更糟糕）的编程语言涌现。就像人类语言体系形成时分裂出不同的语言之后，巴别塔再无可能被搭建一样，数据分析领域每隔一段时间就会有一个企业宣称他们的计算平台可以解决目前大部分（如果不是说所有）的技术难题，而实际情况如何我们现在已经知道了：我们需要程序员小哥哥掌握的计算平台就有 Spark、Flink，Presto，ClickHouse，Doris，Green
Deepseek+Mermaid 打造图表的高效组合
在GaussDB中，优秀的Schema设计是构建高性能、可扩展、安全可靠的数据库系统的基石。
GBMLLib 是 GBase 8a MPP Cluster 的数据挖掘和机器学习扩展库， 以插件的形式添加到 GBase 8a MPP Cluster 中。通过其提供的机器学习算法，GBase 8a MPP Cluster 可以对用户数据进行深层次的分析和挖掘，将用户数据转化为用户价值。GBMLLib 提供了基于 SQL 的机器学习算法，目前包括的算法有：回归算法(线性回归)、分类算法(Logi
在过去的2022，数字经济持续火热。其中，数字孪生行业展现了新的趋势。在数科星球（ID：digital-planet）所了解的企业中，不同企业确定了新的技术方向。它们的特色是什么？@数科星球原创作者丨数数编辑丨十里香一提“孪生”，人们会觉得比较抽象，因而对此敬而远之。客观上说，就数字孪生的真实意义而言，这种翻译并没有降低人们的认知门槛。细致来看，如若对这个行业进行确切表述，也绝非易事：首先是该行业
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