sql模型
SQL是用於關系資料庫的，所以使用的是關系模型
㈡ LINQ to SQL模型 是什麼意思
通過使用 LINQ to SQL，您可以使用 LINQ 技術訪問 SQL 資料庫，就像您訪問內存中的集合一樣。
例如，在下面的代碼中，創建了 nw 對象來表示 Northwind 資料庫，將 Customers 表作為目標，篩選出了來自 London 的 Customers 行，並選擇了一個表示 CompanyName 的字元串以進行檢索。
執行循環時，將檢索到 CompanyName 值的集合。
//NorthwndinheritsfromSystem.Data.Linq.DataContext.
Northwndnw=newNorthwnd(@"northwnd.mdf");
//or,
//Northwndnw=newNorthwnd("Database=Northwind;Server=server_name;IntegratedSecurity=SSPI");
varcompanyNameQuery=
fromcustinnw.Customers
wherecust.City=="London"
selectcust.CompanyName;
foreach(varcustomerincompanyNameQuery)
{
Console.WriteLine(customer);
}
我覺得詳細的介紹，你還是直接看MSDN：
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/bb386976.aspx
㈢ 關於SQL的 E-R模型有什麼作用
關系資料庫或者ER圖,這其實是以實體(個體,類)為基礎的物理語言,因為關系是實體之間的關系,是由實體來(聯合)定義的,所以是實體在先,關系在後的.
當然,也有所謂的純關系項,比如學生成績(數學分數),既不屬於學生,也不屬於課程,而是它們的關系存在.
這個模型,對於實體自身的表達,又有兩種方式,一種是通過共相(屬性)的交集合來描述,表現在資料庫中就是主鍵是組合碼,另一種方式是個體指稱方式,就是通過對個體命名,比如編一個流水號作為主鍵.它基本上就是現在關系資料庫的表達框架.
值得一提的是屬性,它其實是一個抽象概念(共相),具有排中律的性質,比如人的屬性中,善良應該是最基本的一個屬性,但卻無法在資料庫中使用,因為許多人我們無法斷定他是否善良,不滿足排中律就不能用.
所以又可以說,ER模型又是以屬性(共相)為基礎的模型,每個屬性的可測量性可賦值是它的一個重要要求.滿足排中律只是上述一個最簡單的形式.這個要求限制了實體的表達.
這個實體有屬性,而無行為,它只是一個被加工的對象.這個實體對象就是我們企業模型中的數據模型所要表達的,或者是最終表達的,這個ER模型好像更適合一種靜態的模型表達.我感到,每個關系都是實體的一次聚集,它正是發生動作和表達動作的時候.所以,這個ER模型與微分方程的表達思想非常接近,核心是數據狀態決定功能,決定活動和控制,所以它是太機械的決定論問題,難以容納隨機因素的世界模型表達.
㈣ sql 關系數據模型是有哪三部分組成
關系模型有關系數據結構、關系操作集合和關系完整性約束三部分組成的
㈤ SQL Server提供的3種恢復模型都是什麼有什麼區別
SQLSERVER2000支持三種恢復模型
1.簡單恢復模型
簡單恢復模型允許將資料庫恢復到最新的備份
簡單恢復的備份包括：
資料庫備份
差異備份
2.完全恢復模型
完全恢復模型允許將資料庫恢復到特定即時點
完全恢復的備份包括：
資料庫備份
差異備份
事務日誌備份
將資料庫還原到故障點步驟：
1.備份當前活動事務日誌
2.還原最新資料庫備份但不恢復資料庫
3.按照創建的順序，還原自資料庫備份後創建的每個事務日誌備份，但不恢復資料庫
4.應用最新的事務日誌備份（步驟1中創建的）並恢復資料庫
3.大容量日誌記錄恢復模型
大容量日誌記錄恢復模型允許大容量日誌記錄操作
創建新資料庫時，繼承model資料庫的恢復模型，默認是簡單恢復模型
可以在企業管理器中切換恢復模型，如下圖所示
完全恢復模型時,可以在企業管理器中備份事務日誌
企業管理器中的備份功能其實就是調用BackUp命令，備份資料庫是Backup Database,備份事務日誌是Backup Log。同樣，企業管理器中的還原功能就是調用Restore命令，還原資料庫是Restore Database,還原事務日誌是Restore Log。可以通過事件查看器跟蹤這些命令。
當在企業管理器還原資料庫時，還原選擇資料庫，企業管理器會自動按照如上所述的步驟將資料庫還原到故障點，可以通過事件查看器跟蹤這些命令
SQL SERVER使用以下的備份歷史表來跟蹤備份活動
backupfile
backupmediafamily
backupmediaset
backupset
這些表都存儲在msdb資料庫
㈥ sql server屬於哪種數據模型
sql server屬於什麼類型的數據模型？
SQL Server 是Microsoft 公司推出的關系型資料庫管理系統。
具有使用方便可伸縮性好與相關軟體集成程度高等優點，
可跨越從運行Microsoft Windows 98 的膝上型電腦
到運行Microsoft Windows 2016 的大型多處理器的伺服器等多種平台使用。
以上希望可以幫助到你
㈦ SQL建立RFM模型指標的兩種方法對比
本筆記將利用sql語言構建RFM模型，將會有兩種辦法對用戶進行分類。
第一種方法是基於有明確業務指標計算RFM分值。
第二種是按二八定律設定閥值。
首先看看RFM模型是什麼？
R值:Rencency(最近一次消費) 指的是用戶在店鋪最近一次購買時間距離分析點的時間間隔;
F值:Frequency(消費頻率) 指的是是用戶在固定時間內的購買次數;
M值:Monetary(消費金額) 指的是一段時間(通常是1年)內的消費金額;
根據三個值的高低之分，會得出8種類型的客戶；
一般每個指標都會有1，2，3，4，5分的分值標准，此指標一般根據具體業務需求進行設置；
如：
然後根據以上標准對用戶進行打分，並會求得各指標均值，進行比較，大於均值為高，少於均值為低。
接下來按照此標准用sql執行。
首先我們導入相關數據，並去重數據放進新表 temp_trade；
由於時間關系，以導入如下數據，期間利用
SET date_time = STR_TO_DATE(time,'%Y-%m-%d %H');
set dates=date(date_time);
這兩個函數對原表（紅框）日期進行處理；
再檢查一下關鍵欄位有無缺失值
查詢後得出並無缺失。
再檢查一下用戶行為是否有1、2、3、4以外的異常值；
查詢結果無異常值；
-- 建新表，放進 去重後的 數據
create table temp_trade like o_retailers_trade_user;
insert into temp_trade select distinct * from o_retailers_trade_user;
SELECT user_id , max(dates) AS 最近一次消費時間
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
GROUP BY user_id
ORDER BY 最近一次消費時間 desc
CREATE VIEW r_clevel AS
SELECT user_id , 最近一次消費時間 , DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消費時間) AS 相差天數,
(CASE
WHEN DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消費時間)<=2 THEN 5
WHEN DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消費時間)<=4 THEN 4
WHEN DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消費時間)<=6 THEN 3
WHEN DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消費時間)<=8 THEN 2
ELSE
1 END )AS R分值
FROM
(
SELECT user_id , max(dates) AS 最近一次消費時間
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
GROUP BY user_id
ORDER BY 最近一次消費時間 desc
)a
SELECT user_id , COUNT(user_id) AS 購買頻次
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
GROUP BY user_id
ORDER BY 購買頻次 desc
CREATE VIEW f_clevel AS
SELECT user_id , 購買頻次 ,
(CASE
WHEN 購買頻次<=2 THEN 1
WHEN 購買頻次<=4 THEN 2
WHEN 購買頻次<=6 THEN 3
WHEN 購買頻次<=8 THEN 4
ELSE 5 END )AS F分值
FROM
(
SELECT user_id , COUNT(user_id) AS 購買頻次
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
GROUP BY user_id
)a
-- 1.R平均值
SELECT avg(R分值) as 'r_avg' FROM r_clevel;
-- 2.F平均值
select avg(F分值) as 'f_avg' from f_clevel;
create view RFM_table
as
select a.*,b.分值,
(case
when a.分值>2.5515 and b.分值>2.2606 then '重要高價值客戶' when a.分值<2.5515 and b.分值>2.2606 then '重要喚回客戶'
when a.分值>2.5515 and b.分值<2.2606 then '重要深耕客戶' when a.分值<2.5515 and b.分值<2.2606 then '重要挽留客戶' END
) as user_class
from r_clevel a, f_clevel b
where a.user_id=b.user_id;
SELECT user_class , COUNT(user_class)AS 數量
FROM
RFM_table
GROUP BY user_class
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS 購買用戶數
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
SELECT
相差天數
FROM
(
SELECT user_id , 最近一次消費時間 , DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消費時間) AS 相差天數
FROM
(
SELECT user_id , max(dates) AS 最近一次消費時間
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
GROUP BY user_id
ORDER BY 最近一次消費時間 desc
)a
ORDER BY 相差天數 DESC
)b
LIMIT 32,1
SELECT
購買頻次
FROM
(
SELECT user_id , 購買頻次
FROM
(
SELECT user_id , COUNT(user_id) AS 購買頻次
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
GROUP BY user_id
ORDER BY 購買頻次 DESC
)a
)b
LIMIT 32,1
CREATE VIEW RF_TABLE AS
SELECT user_id , 最近一次消費時間 , DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消費時間) AS 相差天數,購買頻次
FROM
(
SELECT user_id , max(dates) AS 最近一次消費時間 , COUNT(user_id) AS 購買頻次
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
GROUP BY user_id)a
select user_id,
(case
when 相差天數<=19 and 購買頻次>=7 then '重要高價值客戶' when 相差天數>19 and 購買頻次>=7 then '重要喚回客戶'
when 相差天數<=19 and 購買頻次<7 then '重要深耕客戶' when 相差天數>19 and 購買頻次<7 then '重要挽留客戶' END
) as user_class
from RF_TABLE ;
SELECT user_class , COUNT(user_class)AS 數量
FROM
(
select user_id,
(case
when 相差天數<=19 and 購買頻次>=7 then '重要高價值客戶' when 相差天數>19 and 購買頻次>=7 then '重要喚回客戶'
when 相差天數<=19 and 購買頻次<7 then '重要深耕客戶' when 相差天數>19 and 購買頻次<7 then '重要挽留客戶' END
) as user_class
from RF_TABLE
) a
GROUP BY user_class
㈧ 在sql中，關系模型的操作包括哪些
常用的關系操作包括查詢操作和插入、刪除、修改操作兩大部分。其中查詢操作的表達能力最重要，包括：選擇、投影、連接、除、並、交、差等。
㈨ SQL語句中已選模型未配置閾值,無法啟用
SQL語句中已選模型未配置閾值,無法啟用
仔細檢查語句，然後重啟。閾值又叫臨界值，是指一個效應能夠產生的最低值或最高值。此一名詞廣泛用於各方面，包括建築學、生物學、飛行、化學、電信、電學、心理學等，如生態閾值。
在PS中的閾值，實際上是基於圖片亮度的一個黑白分界值，默認值是50%中性灰，即128，亮度高於128(<50%的灰)的會變白，低於128(>50%的灰)的會變黑（可以跟濾鏡中的其它――高反差保留，再用閾值效果會更好）。
AE閾值
閾值可以理解為值域，即是因變數的取值范圍，在after effects中，比如圖層的透明圖閾值為0-100。當輸入信號低於門限時，增益就會按一定的壓縮比例放大或縮小。
絕對閾值
刺激物只有達到一定強度才能引起人的感覺。這種剛剛能引起感覺的最小刺激量，叫絕對感覺閾值
㈩ SQL採用的數據模型是什麼
關系型資料庫
祝好運，望採納