sql模型
SQL是用于关系数据库的，所以使用的是关系模型
㈡ LINQ to SQL模型 是什么意思
通过使用 LINQ to SQL，您可以使用 LINQ 技术访问 SQL 数据库，就像您访问内存中的集合一样。
例如，在下面的代码中，创建了 nw 对象来表示 Northwind 数据库，将 Customers 表作为目标，筛选出了来自 London 的 Customers 行，并选择了一个表示 CompanyName 的字符串以进行检索。
执行循环时，将检索到 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);
}
我觉得详细的介绍，你还是直接看MSDN：
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/bb386976.aspx
㈢ 关于SQL的 E-R模型有什么作用
关系数据库或者ER图,这其实是以实体(个体,类)为基础的物理语言,因为关系是实体之间的关系,是由实体来(联合)定义的,所以是实体在先,关系在后的.
当然,也有所谓的纯关系项,比如学生成绩(数学分数),既不属于学生,也不属于课程,而是它们的关系存在.
这个模型,对于实体自身的表达,又有两种方式,一种是通过共相(属性)的交集合来描述,表现在数据库中就是主键是组合码,另一种方式是个体指称方式,就是通过对个体命名,比如编一个流水号作为主键.它基本上就是现在关系数据库的表达框架.
值得一提的是属性,它其实是一个抽象概念(共相),具有排中律的性质,比如人的属性中,善良应该是最基本的一个属性,但却无法在数据库中使用,因为许多人我们无法断定他是否善良,不满足排中律就不能用.
所以又可以说,ER模型又是以属性(共相)为基础的模型,每个属性的可测量性可赋值是它的一个重要要求.满足排中律只是上述一个最简单的形式.这个要求限制了实体的表达.
这个实体有属性,而无行为,它只是一个被加工的对象.这个实体对象就是我们企业模型中的数据模型所要表达的,或者是最终表达的,这个ER模型好像更适合一种静态的模型表达.我感到,每个关系都是实体的一次聚集,它正是发生动作和表达动作的时候.所以,这个ER模型与微分方程的表达思想非常接近,核心是数据状态决定功能,决定活动和控制,所以它是太机械的决定论问题,难以容纳随机因素的世界模型表达.
㈣ sql 关系数据模型是有哪三部分组成
关系模型有关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束三部分组成的
㈤ SQL Server提供的3种恢复模型都是什么有什么区别
SQLSERVER2000支持三种恢复模型
1.简单恢复模型
简单恢复模型允许将数据库恢复到最新的备份
简单恢复的备份包括：
数据库备份
差异备份
2.完全恢复模型
完全恢复模型允许将数据库恢复到特定即时点
完全恢复的备份包括：
数据库备份
差异备份
事务日志备份
将数据库还原到故障点步骤：
1.备份当前活动事务日志
2.还原最新数据库备份但不恢复数据库
3.按照创建的顺序，还原自数据库备份后创建的每个事务日志备份，但不恢复数据库
4.应用最新的事务日志备份（步骤1中创建的）并恢复数据库
3.大容量日志记录恢复模型
大容量日志记录恢复模型允许大容量日志记录操作
创建新数据库时，继承model数据库的恢复模型，默认是简单恢复模型
可以在企业管理器中切换恢复模型，如下图所示
完全恢复模型时,可以在企业管理器中备份事务日志
企业管理器中的备份功能其实就是调用BackUp命令，备份数据库是Backup Database,备份事务日志是Backup Log。同样，企业管理器中的还原功能就是调用Restore命令，还原数据库是Restore Database,还原事务日志是Restore Log。可以通过事件查看器跟踪这些命令。
当在企业管理器还原数据库时，还原选择数据库，企业管理器会自动按照如上所述的步骤将数据库还原到故障点，可以通过事件查看器跟踪这些命令
SQL SERVER使用以下的备份历史表来跟踪备份活动
backupfile
backupmediafamily
backupmediaset
backupset
这些表都存储在msdb数据库
㈥ sql server属于哪种数据模型
sql server属于什么类型的数据模型？
SQL Server 是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统。
具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，
可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑
到运行Microsoft Windows 2016 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。
以上希望可以帮助到你
㈦ SQL建立RFM模型指标的两种方法对比
本笔记将利用sql语言构建RFM模型，将会有两种办法对用户进行分类。
第一种方法是基于有明确业务指标计算RFM分值。
第二种是按二八定律设定阀值。
首先看看RFM模型是什么？
R值:Rencency(最近一次消费) 指的是用户在店铺最近一次购买时间距离分析点的时间间隔;
F值:Frequency(消费频率) 指的是是用户在固定时间内的购买次数;
M值:Monetary(消费金额) 指的是一段时间(通常是1年)内的消费金额;
根据三个值的高低之分，会得出8种类型的客户；
一般每个指标都会有1，2，3，4，5分的分值标准，此指标一般根据具体业务需求进行设置；
如：
然后根据以上标准对用户进行打分，并会求得各指标均值，进行比较，大于均值为高，少于均值为低。
接下来按照此标准用sql执行。
首先我们导入相关数据，并去重数据放进新表 temp_trade；
由于时间关系，以导入如下数据，期间利用
SET date_time = STR_TO_DATE(time,'%Y-%m-%d %H');
set dates=date(date_time);
这两个函数对原表（红框）日期进行处理；
再检查一下关键字段有无缺失值
查询后得出并无缺失。
再检查一下用户行为是否有1、2、3、4以外的异常值；
查询结果无异常值；
-- 建新表，放进 去重后的 数据
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 最近一次消费时间
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
GROUP BY user_id
ORDER BY 最近一次消费时间 desc
CREATE VIEW r_clevel AS
SELECT user_id , 最近一次消费时间 , DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消费时间) AS 相差天数,
(CASE
WHEN DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消费时间)<=2 THEN 5
WHEN DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消费时间)<=4 THEN 4
WHEN DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消费时间)<=6 THEN 3
WHEN DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消费时间)<=8 THEN 2
ELSE
1 END )AS R分值
FROM
(
SELECT user_id , max(dates) AS 最近一次消费时间
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
GROUP BY user_id
ORDER BY 最近一次消费时间 desc
)a
SELECT user_id , COUNT(user_id) AS 购买频次
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
GROUP BY user_id
ORDER BY 购买频次 desc
CREATE VIEW f_clevel AS
SELECT user_id , 购买频次 ,
(CASE
WHEN 购买频次<=2 THEN 1
WHEN 购买频次<=4 THEN 2
WHEN 购买频次<=6 THEN 3
WHEN 购买频次<=8 THEN 4
ELSE 5 END )AS F分值
FROM
(
SELECT user_id , COUNT(user_id) AS 购买频次
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 '重要高价值客户' when a.分值<2.5515 and b.分值>2.2606 then '重要唤回客户'
when a.分值>2.5515 and b.分值<2.2606 then '重要深耕客户' when a.分值<2.5515 and b.分值<2.2606 then '重要挽留客户' 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 数量
FROM
RFM_table
GROUP BY user_class
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS 购买用户数
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
SELECT
相差天数
FROM
(
SELECT user_id , 最近一次消费时间 , DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消费时间) AS 相差天数
FROM
(
SELECT user_id , max(dates) AS 最近一次消费时间
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
GROUP BY user_id
ORDER BY 最近一次消费时间 desc
)a
ORDER BY 相差天数 DESC
)b
LIMIT 32,1
SELECT
购买频次
FROM
(
SELECT user_id , 购买频次
FROM
(
SELECT user_id , COUNT(user_id) AS 购买频次
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
GROUP BY user_id
ORDER BY 购买频次 DESC
)a
)b
LIMIT 32,1
CREATE VIEW RF_TABLE AS
SELECT user_id , 最近一次消费时间 , DATEDIFF('2019-12-19',最近一次消费时间) AS 相差天数,购买频次
FROM
(
SELECT user_id , max(dates) AS 最近一次消费时间 , COUNT(user_id) AS 购买频次
FROM
temp_trade
WHERE behavior_type='2'
GROUP BY user_id)a
select user_id,
(case
when 相差天数<=19 and 购买频次>=7 then '重要高价值客户' when 相差天数>19 and 购买频次>=7 then '重要唤回客户'
when 相差天数<=19 and 购买频次<7 then '重要深耕客户' when 相差天数>19 and 购买频次<7 then '重要挽留客户' END
) as user_class
from RF_TABLE ;
SELECT user_class , COUNT(user_class)AS 数量
FROM
(
select user_id,
(case
when 相差天数<=19 and 购买频次>=7 then '重要高价值客户' when 相差天数>19 and 购买频次>=7 then '重要唤回客户'
when 相差天数<=19 and 购买频次<7 then '重要深耕客户' when 相差天数>19 and 购买频次<7 then '重要挽留客户' END
) as user_class
from RF_TABLE
) a
GROUP BY user_class
㈧ 在sql中，关系模型的操作包括哪些
常用的关系操作包括查询操作和插入、删除、修改操作两大部分。其中查询操作的表达能力最重要，包括：选择、投影、连接、除、并、交、差等。
㈨ SQL语句中已选模型未配置阈值,无法启用
SQL语句中已选模型未配置阈值,无法启用
仔细检查语句，然后重启。阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。此一名词广泛用于各方面，包括建筑学、生物学、飞行、化学、电信、电学、心理学等，如生态阈值。
在PS中的阈值，实际上是基于图片亮度的一个黑白分界值，默认值是50%中性灰，即128，亮度高于128(<50%的灰)的会变白，低于128(>50%的灰)的会变黑（可以跟滤镜中的其它――高反差保留，再用阈值效果会更好）。
AE阈值
阈值可以理解为值域，即是因变量的取值范围，在after effects中，比如图层的透明图阈值为0-100。当输入信号低于门限时，增益就会按一定的压缩比例放大或缩小。
绝对阈值
刺激物只有达到一定强度才能引起人的感觉。这种刚刚能引起感觉的最小刺激量，叫绝对感觉阈值
㈩ SQL采用的数据模型是什么
关系型数据库
祝好运，望采纳