数据库中的数据模型的应用场景,数据库应用

静态模型场景 2023-12-26 14:54 726 墨鱼

静态模型场景

数据库中的数据模型的应用场景,数据库应用

2)分析型需求的兴起：伴随着数据库在各行业逐渐渗透，场景应用累积的大量数据紧靠原先的业务支持系统无法完成信息价值的提取，因而面向分析需求的OLAP技术路径从OLTP中独立出来，并拉开不同的应用场景需要不同的数据库模型来支持其数据存储和操作需求。本文将介绍几种常见的数据库模型以及它们的应用场景。1.层次数据库模型层次数据库模型将数

SQL数据库适用于规范和可预测数据模型的应用，NoSQL数据库适用于处理不同格式和结构的异构数据，而面向对象数据库和图数据库适用于特定的应用场景。通过选择合适的数据模型与模式，可动态本体的提出就是为了提供一个灵活可变的数据模型，方便数据管理和多源数据的集成。在一个应用中，可以构建一个数据库的动态本体，而该动态本体可以用来集成各种数据。具体思路如下：

OLAP的优势：丰富的数据展现方式、高效的数据查询以及多视角多层次的数据分析。数据仓库与OLAP的关系是互补的，现代OLAP系统一般以数据仓库作为基础，即从数据仓库中抽取详细数据的MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，属于非关系型数据库的一种，MongoDB中的数据结构

ˇ▂ˇ (1)研发-应用系统改造量大：对象属性差异、字段属性差异、语法差异、物理模型改造以及应用改造和数据库割接、配套的数据交换能力建设等；(2)工程-割接业务影响大：数据库是IT系统的核心服务AI 场景使用很多、应用也非常广泛，现在AI以及渗透到我们的生活和工作中了，未来会用AI的人一定能会领先

数据建模姑且理解为一个设计的过程，对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。详细数据库中数据根据数据应用的目的模型有两随着大模型的兴起，向量数据库可以让大模型更高效率地存储和读取知识库，并以更低的成本进行模型微调，进一步地激发AI应用场景。此外，几千、上万种应用带来海量的数据，需要一个高扩展

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标签：数据库应用