建模仿真工业大数据库

❶ 数据仓库数据建模的几种思路

数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模，这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。维度建模以数据分析需求为驱动，倡导总线架构：一致的事实和一致的维度，这种数据模型易于用户理解和数据分析操作。基于主题域的实体关系建模以源系统数据为驱动，整合企业的所有数据，站在企业级的高度对数据进行抽象，整合，采用3NF的实体关系理论建模，这种数据建模方式以更为抽象的方式尝试建立一个相对稳定的数据模型，并能描述企业级的数据关系。在工业界往往把两种方式结合起来运用数据仓库的不同数据层次结构中。 我们上周主要是针对采用基于主题域的实体关系建模中数据整合的方式进行较为深入的讨论，讨论了以下三种思路： 以属性聚集的方式同一主题域中不同实体的属性。比如对于会员、公司、客户等等实体对象我们都有地址属性信息、名称标识属性信息等等，这种思路就是把属性内聚性高的字段整合在一起，并把不同的属性打上类型标识以树表的形式存放。它的优点是：第一，模型稳定性好，外围系统变化了字段，只需要添加不同的类型，不需要进行表结构的变更；第二，减少大量冗余记历史数据。它的缺点是：第一，丢失了很多实体的属性标识信息，我们从模型上将看不到一个会员究竟有哪些地址属性，只能通过查询类型代码才能获取这些信息；第二，它极度的膨胀数据表的记录数，因为它采用竖表的形式存放；第三，应用起来很难，效率是一个大问题，因为我们往往要使用一个实体的多个字段，就会有很多join操作和竖转横的操作。第四：属性聚集也是一件比较难操作的过程，应为这是一个抽象的过程，对建模人员的业务背景知识和抽象能力都提出了很高的要求；第五：虽然减少了冗余的记历史数据，但是记历史的操作也较为复杂。 采用面向对象建模的方式，抽象不同实体的共同属性，然后再一步步采用继承、组合等面向对象的思想具体化实体。他的优点是模型模型概念比较清晰，缺点也是模型相对不是很稳定，整合后的数据的后续应该也面临重新组合的问题。 贴源的建模方式： 采用基本保持源系统的方式进行建模，重点放在数据的标准化，一致化，和数据业务意义的梳理。这种做法和我们目前数据仓库的做法比较类似。它具有实施比较容易，快速实现，前台可以直接使用数据；缺点是整合度不高，模型不稳定。 模型终究是为数据分析应用服务的，具体采用什么方式建模需要根据实际业务特点和源系统的特点决定。阿里巴巴的源系统具有变化快，数据分析应该变化快的特点，响应速度也要快的特点，而且我们要求不同系统之间整合的需求并不是很大，往往深度的数据整合带来的是应用上的不方便。因此，我个人觉得采用贴源的方式是当前更优的方案。

❷ 创建有效的大数据模型的6个技巧

创建有效的大数据模型的6个技巧
数据建模是一门复杂的科学，涉及组织企业的数据以适应业务流程的需求。它需要设计逻辑关系，以便数据可以相互关联，并支持业务。然后将逻辑设计转换成物理模型，该物理模型由存储数据的存储设备、数据库和文件组成。
历史上，企业已经使用像SQL这样的关系数据库技术来开发数据模型，因为它非常适合将数据集密钥和数据类型灵活地链接在一起，以支持业务流程的信息需求。
不幸的是，大数据现在包含了很大比例的管理数据，并不能在关系数据库上运行。它运行在像NoSQL这样的非关系数据库上。这导致人们认为可能不需要大数据模型。
问题是，企业确实需要对大数据进行数据建模。
以下是大数据建模的六个提示：
1.不要试图将传统的建模技术强加于大数据
传统的固定记录数据在其增长中稳定且可预测的，这使得建模相对容易。相比之下，大数据的指数增长是不可预测的，其无数形式和来源也是如此。当网站考虑建模大数据时，建模工作应该集中在构建开放和弹性数据接口上，因为人们永远不知道何时会出现新的数据源或数据形式。这在传统的固定记录数据世界中并不是一个优先事项。
2.设计一个系统，而不是一个模式
在传统的数据领域中，关系数据库模式可以涵盖业务对其信息支持所需的数据之间的大多数关系和链接。大数据并非如此，它可能没有数据库，或者可能使用像NoSQL这样的数据库，它不需要数据库模式。
正因为如此，大数据模型应该建立在系统上，而不是数据库上。大数据模型应包含的系统组件包括业务信息需求、企业治理和安全、用于数据的物理存储、所有类型数据的集成、开放接口，以及处理各种不同数据类型的能力。
3.寻找大数据建模工具
有商业数据建模工具可以支持Hadoop以及像Tableau这样的大数据报告软件。在考虑大数据工具和方法时，IT决策者应该包括为大数据构建数据模型的能力，这是要求之一。
4.关注对企业的业务至关重要的数据
企业每天都会输入大量的数据，而这些大数据大部分是无关紧要的。创建包含所有数据的模型是没有意义的。更好的方法是确定对企业来说至关重要的大数据，并对这些数据进行建模。
5.提供高质量的数据
如果组织专注于开发数据的正确定义和完整的元数据来描述数据来自何处、其目的是什么等等，那么可以对大数据模型产生更好的数据模型和关系。可以更好地支持支持业务的数据模型。
6.寻找数据的关键切入点
当今最常用的大数据载体之一就是地理位置，这取决于企业的业务和行业，还
有其他用户需要的大数据常用密钥。企业越能够识别数据中的这些常用入口点，就越能够设计出支持企业关键信息访问路径的数据模型。

❸ 工业数据建模博士就业前景

数据建模师。工业数据建模指的是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，将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程，其博士就业前景师数据建模师，工资高，待遇好。

❹ 大数据数据库有哪些

问题一：大数据技术有哪些 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。
简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：
Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：
跨粒度计算(In-Databaseputing)
Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。
并行计算(MPP puting)
Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。
列存储 (Column-Based)
Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。
内存计算
得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

问题二：大数据使用的数据库是什么数据库 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，关键不是选什么数据库，而是数据库如何优化！ 需要看你日常如何操作，以查询为主或是以存储为主或2者，还要看你的数据结构，都要因地制宜的去优化！所以不是一句话说的清的！

问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四：常用大型数据库有哪些 FOXBASE
MYSQL
这俩可算不上大型数据库管理系统
PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统
Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了

问题五：几大数据库的区别 最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全. 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据.如有帮助请采纳,谢!

问题六：全球最大的数据库是什么 应该是Oracle，第一，Oracle为商业界所广泛采用。因为它规范、严谨而且服务到位，且安全性非常高。第二，如果你学习使用Oracle不是商用，也可以免费使用。这就为它的广泛传播奠定了在技术人员中的基础。第三，Linux/Unix系统常常作为服务器，服务器对Oracle的使用简直可以说极其多啊。建议楼梗多学习下这个强大的数据库

问题七：什么是大数据？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
说起大数据，就要说到商业智能：
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

商务智能的产生发展
商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
企业导入BI的优点
1.随机查询动态报表

2.掌握指标管理

3.随时线上分析处理

4.视觉化之企业仪表版

5.协助预测规划

导入BI的目的
1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

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问题八：数据库有哪几种？ 常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1.数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2.支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、 客户机/服务器）。 -sqlserver: 1.真正的客户机/服务器体系结构。 2.图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3.具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 -access Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 -

问题九：什么是大数据 大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的......>>

问题十：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。
说说更通用的数据分析吧。
大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：
第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层
第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。
BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
2、报表层
企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3、数据分析层
这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；
Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；
SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；
SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
JMP分析：SAS的一个分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>

❺ 怎样建立一个大型数据库

建立一个数据库当你想建立一个表时，你必须按照以下的步骤先建立一个数据库：在SQL Enterprise Manager中，选择你的数据库的名字。从Manage菜单中选择Databases选项。管理数据库的窗口就出现了。在工具条上点击新建数据库的按钮，就会出现新建数据库的对话框（如图3.5所示）。注意</B>现在版本的SQL Server(version 6.5)最多能有32,767个数据库。每个数据库的最小容量是1MB，最大容量是ITB。在SQL Enterprise Manager对话框中的新建数据库对话框。 填写你的数据库所要使用的名字（不能有空格）。 然后，填写你要建立的数据库所在的数据库设备（例如，他就是你在前面一步建立的数据库设备）。 这个新建数据库的对话框会以图形的方式显示所有数据库设备的已经使用和没有使用的空间。 当你建立一个数据库时，你可以选择去建立事务日志。为了建立事务日志，你需要指定一个log device（日志数据库设备）。在新建数据库对话框中，打开标有LogDevice的下拉式框，然后选择一个数据库设备和用于日志的空间大小。注意</B>每个数据库都有它自己的事务处理日志，它记录了对数据库每一个请求（modify,insert,delete）。日志文件是对数据库的内部处理过程的一种监视。它允许你对数据库执行updates, inserts, deletes等操作。所以在需要的时候，你也可以取消这些操作的结果。在系统没有正确地关闭，而只是停机或重新启动时，这些事务处理的日志是很有用的－在重新启动时，SQL Server会根据事务处理日志来恢复数据。注意</B>当你把事务处理日志向一个mp 数据库倾倒时，你的事务处理日志会被截短。你也可以强制地使你的事务日志缩短。如果你想知道有关事务日志的更多的信息，请查询SQL 在线帮助文件，用关键字transaction log查找。6当你完成在新建数据库的对话框中的这些问题的回答，点击Create Now 按钮。你的数据库就会在Databases文件夹下显示出来。

❻ 7.阿里大数据——大数据建模

数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。
适合业务和基础数据存储环境的模型，大数据能获得以下好处：

大数据系统需要数据模型方法来帮助更好的组织和存储数据，以便在性能、成本、效率和质量之间取得最佳平衡。

不管是Hadoop、Spark还是阿里巴巴集团的MaxCompute系统，仍然在大规模使用SQL进行数据的加工和处理，仍然在用Table存储数据，仍然在使用关系理论描述数据之间的关系，只是在大数据领域，基于其数据存取的特点在关系数据模型的范式上有了不同的选择而已。

从全企业的高度设计一个3NF模型，用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，在范式理论上符合3NF。数据仓库中的3NF与OLTP中不同过，有以下特点：

ER模型建设数据仓库的出发点是整合数据，为数据分析决策服务。建模步骤分为三个阶段：

维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。其典型代表事星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。其设计步骤如下：

它是ER模型的衍生，其设计的出发点也是为了实现数据的整合，但不能直接用于数据分析决策。它强调建立一个可审计的基础数据层，也就是强调数据的历史性、可追溯性和原子性，而不要求对数据进行过度的一致性处理和整合。该模型由一下几部分组成：

Anchor对Data Vault模型做了进一步规范化处理，设计的初衷是一个高度可扩展的模型，其核心思想是所有的扩展只是添加而不是修改，因此将模型规范到6NF，基本变成了k-v结构化模型。组成如下：

经历了多个阶段：

❼ 仿真软件的仿真平台软件介绍

SimuWorks是为大型科学计算、复杂系统动态特性建模研究、过程仿真培训、系统优化设计与调试、故障诊断与专家系统等，提供通用的、一体化的、全过程支撑的，基于微机环境的开发与运行支撑平台。软件采用了动态内存机器码生成技术、分布式实时数据库技术和面向对象的图形化建模方法，在仿真领域处于国内领先水平。它主要用于能源、电力、化工、航空航天、国防军事、经济等研究领域，既可用于科研院所的科学研究，也可用于实际工程项目。
一、SimuWorks 的组成
SimuWorks平台产品主要包括
1、 仿真支撑平台SimuEngine（早期版本为Vcs3、SE2000）
2、 图形化建模工具SimuBuilder（早期版本THAms、FigAms）、包括模块资源管理器SimuManager
3、 模块资源库SimuLib（包括：控制，电气，热力，流网，电网）
4、 嵌入式实时操作系统仿真平台SimuERT
5、 仿真实时图形系统SimuMMI
二、SimuWorks的主要特点
1、使用动态内存机器码生成技术，结合分布式实时数据库，为微机环境下分布式计算和复杂系统实时仿真，提供了高效的底层支撑平台；
2、采用面向对象的图形化建模方法，为不同领域仿真科学研究与工程实践，提供了通用的模型开发环境。
3、 SimuWorks将系统仿真所需要的各种功能进行了整合，形成了从开发、调试、验证、到运行、分析等全过程的整套流水线，创立了“系统仿真流水线开发工厂”的新理念，大大提高了仿真工程项目的开发效率；
4、大型实时仿真系统中，普通的商业数据库达不到实时性要求，SimuWorks中的SimuEngine仿真引擎提供了一个高速的网络实时数据库，可以实现多个模型的分布式计算、动态数据显示与在线数据修改，可以满足大型实时仿真系统的开发和运行的需要；
三、SimuWorks 的工作流程
● 使用SimuWorks进行仿真开发的工作流程为：
● 对于系统未提供的专业模块和部分通用模块，用户可以使用SimuManager进行扩充；
● 在SimuBuilder环境中，利用系统提供的模块和用户自己开发的模块，根据仿真对象的组成，用图形的方式进行模块组合，构建仿真系统；
● 配合SimuEngine的仿真支撑，利用SimuBuilder对所构建的仿真系统进行调试，直至形成稳定的最终产品；
VR-Platform（英文全拼为Virtual Reality Platform，简称VR-Platform或VRP）即虚拟现实仿真平台。该仿真软件适用性强、操作简单、功能强大、高度可视化、所见即所得。
VR-Platform虚拟现实仿真平台所有的操作都是以美工可以理解的方式进行，不需要程序员参与。如果需操作者有良好的3DMAX建模和渲染基础，只要对VR-PLATFORM平台稍加学习和研究就可以很快制作出自己的虚拟现实场景。
VRP虚拟现实仿真平台，经历了多年的研发与探索，已经在VRP引擎为核心的基础上，衍生出了九个相关三维产品的软件平台。其中VRP-BUILDER虚拟现实编辑器和VRPIE3D互联网平台软件已经成为目前国内应用最为广泛的VR和WEB3D制作工具，连续三年占据国内同行业的领导地位，用户数量始终位于第一。
VR-Platform虚拟现实仿真平台的产品体系包含九大产品：VRP-BUILDER虚拟现实编辑器、VRPIE3D互联网平台、VRP-DIGICITY数字城市平台、VRP-PHYSICS物理模拟系统、VRP-INDUSIM工业仿真平台、VRP-TRAVEL虚拟旅游平台、VRP-MUSEUM虚拟展馆、VRP-SDK系统开发包、VRP-MYSTORY故事编辑器。
VR-Platform虚拟现实仿真平台可广泛的应用于城市规划、室内设计、工业仿真、古迹复原、桥梁道路设计、房地产销售、旅游教学、水利电力、地质灾害等众多领域，为其提供切实可行的解决方案。 Infolytica公司于1978年由Peter Silvester博士,Ernest M. Freeman博士,David A. Lowther博士（现任总裁）创立，是世界上第一个商业电磁场分析软件公司，总部设在加拿大的蒙特利尔市。海基科技是Infolytica软件在中国的独家代理商。 Infolytica公司作为众多电磁软件新技术的创始人和领导者，一直致力于电磁场有限元分析领域的技术研究和开发，致力于为电磁设计工程师提供完整解决方案。Infolytica软件成为全世界设计者进行低频电磁分析的首选软件，不断为航空、航天、汽车、耐用电器、电力、医疗设备、电子产品等行业以及科研教育等领域提供复杂的磁场、电场、热场问题解决方案。 Infolytica产品系列主要包含MagNet, ElecNet, ThermNet, OptiNet,MotorSolve等软件，使得二维和三维的电场、磁场以及热场的独立及耦合分析在同一界面下轻松进行。

❽ 如何使用PowerDesign进行数据库建模操作方法都有什么呢

如何使用PowerDesign进行数据库建模？操作方法都有什么呢？

操作方法

01首先打开PowerDesign软件，点击顶部的文件菜单，从下拉菜单中选择新建选项

02接下来，在弹出的新界面中选择概念数据模型选项，然后给模型命名

07然后双击关系线，在关系界面设置实体间的关系类型，包括一对多、一对一、多对多

08接下来，我们单击顶部的Tools菜单，并在下拉菜单中选择Generate Physical Data Model选项

09最后在弹出的界面中选择要建模的数据库版本，即可生成建模语言

❾ 产线建模仿真时代已经来临——优化自动化生产线设计的必备工具

仿真建模如果加以合理利用，

可以帮助制造企业识别和消除风险，

确保正常的生产运营，

使企业价值最大化并有助于获得成功。

仿 真可以成为整个项目的强大工具，使项目团队在设计阶段就能将生产线的诸多方面实现可视化。

要规划新生产线或改造现有生产线必须回答许多问题，包括：

旨在使生产线可视化并在开发之前将其变为现实的技术，现在比以往更容易获得。 可以通过电子方式查看3D PDF 或视频，许多软件程序已经可以直接与虚拟现实（VR）头套眼睛集成，使相关工作人员可以进入精确的交互式生产线布局。

这种可视化帮助每个人更有效地理解设计参数，并在最终设计上达成共识。例如采用增强现实（AR）技术的智能手机应用程序和耳机，可以将3D 模型投射到现有空间中，从而提供生产线的另一种视图。静态或动态建模，可以显示干涉和障碍物，并有助于在项目初始阶段避免这些问题。

在设计阶段，还可以以另外一种方式来利用可视化：在不同约束条件下，突出显示产品的移动动态。仿真使用户能够设置生产线的运行参数——机器和传送带速度、传送带长度、设备位置、控制行为，并查看系统在不同参数下的执行情况。动画仿真通常会发现生产线潜在的设计问题，这在查看生产线布局或电子表格时，通常难以或无法发现。

从最近的一个例子可以看出仿真的重要性，这个应用需要一次装满4 个纸箱，然后同时将全部4 个纸箱从机器中推出。虽然机器平均速度为100 箱/ 分钟，但机器实际瞬时输出为0 或200 箱/ 分钟。在机器卸料时，如果传送带运行速度不是平均速度的两倍，则纸箱在退出时会重新进入机器，从而阻止机器装入新的空纸箱。

从表面上来看，速度看起来是正确的，但实际运行时可能发现机器却被阻塞了。有了仿真模型，在设计阶段就可以识别出该问题，因此可以在安装前进行纠正。

如果想要理解产品在生产线上的实时交互，物理建模是一种非常有价值的工具。设计师可以看到产品在传送带上位移的模式，并随之调整传送带设计以保持对产品的控制。

以前，这可以通过有根据的猜测和计算机辅助设计（CAD）布局来完成。然而，在一些特殊应用中，例如面团在传送带上滚动的动态是很难预测或准确可视化的。物理建模对计算机硬件要求很高。可以创建目标模型。从较小的模型中吸取的经验可以应用于较大的模型。

即使是设计优良的生产线，机器停机也是不可避免的。无法确定的停机时间所带来的影响很难预测。制造商可能对建立缓冲犹豫不决，认为他们会隐藏问题或鼓励不积极的运营人员。根据机器设计的不同，有些缓冲区对性能的影响很小，会造成不必要的资本支出。仿真可以对场景进行建模并考虑正常运行工况，以确定缓冲区的最佳数量、位置和容量，从而改善生产线的性能并避免不必要的费用。

仿真能够提供帮助的另一个重要方面是控制生产线。在设计过程初期，可编程逻辑控制器（PLC）还没有就位，仿真模型允许设计团队考虑如何控制。这样在购买设备之前，就可以测试和优化光电以及其它传感器的放置。

使用仿真最关键的时刻，也许就是PLC 程序准备进行测试的时候。一些建模软件可以连接到PLC。该模型通过仿真传感器向PLC 发出信号，并响应PLC 信号到其仿真的电机上。控制工程师可以使用逼真的、可以响应的系统来调试控制，而不是手动跟踪代码或尝试使用人机界面（HMI）来可视化性能。在模型中，可以对传感器布置进行精确的微调。

HMI 程序可以使用该模型与PLC 一起进行测试，由于模型由PLC 控制，在HMI 中按下按钮，就会仿真实时生产场景。因此，使用仿真模型可以大大减少生产线调试的启动时间。

将仿真模型连接到PLC 的过程还有利于培训。新的PLC 或HMI 程序员可以在现场生产之前识别错误、测试新想法并在低风险环境中建立信心。生产线运行人员可以在安装之前学习如何运行生产线并学习新PLC 程序。

仿真还可以带来其它间接好处。获得生产线动态背景知识，建模程序员可以在设计过程初期提出问题，而以往这些问题通常是要在开发之后才会得到解决。满足进度要求是仿真带来的另一个好处。通常，生产线已经设计和安装，但由于各种限制条件，导致只能在PLC 程序完成之前启动和调试。

如果模型在进入工厂之前进行测试，则有助于更快地验证程序。不过，仿真也有其限制。只有在输入或假设足够好时，模型输出才足够好。仿真无法预测运行人员的不良习惯、不良材料或冷凝物积聚等因素。重新审视和调整模型，以确保其反映准确的应用条件和行为，这一点非常重要。

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❿ 数据仓库数据建模的几种思路

数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模，这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。维度建模以数据分析需求为驱动，倡导总线架构：一致的事实和一致的维度，这种数据模型易于用户理解和数据分析操作。基于主题域的实体关系建模以源系统数据为驱动，整合企业的所有数据，站在企业级的高度对数据进行抽象，整合，采用3NF的实体关系理论建模，这种数据建模方式以更为抽象的方式尝试建立一个相对稳定的数据模型，并能描述企业级的数据关系。在工业界往往把两种方式结合起来运用数据仓库的不同数据层次结构中。
我们上周主要是针对采用基于主题域的实体关系建模中数据整合的方式进行较为深入的讨论，讨论了以下三种思路：
以属性聚集的方式同一主题域中不同实体的属性。比如对于会员、公司、客户等等实体对象我们都有地址属性信息、名称标识属性信息等等，这种思路就是把属性内聚性高的字段整合在一起，并把不同的属性打上类型标识以树表的形式存放。它的优点是：第一，模型稳定性好，外围系统变化了字段，只需要添加不同的类型，不需要进行表结构的变更；第二，减少大量冗余记历史数据。它的缺点是：第一，丢失了很多实体的属性标识信息，我们从模型上将看不到一个会员究竟有哪些地址属性，只能通过查询类型代码才能获取这些信息；第二，它极度的膨胀数据表的记录数，因为它采用竖表的形式存放；第三，应用起来很难，效率是一个大问题，因为我们往往要使用一个实体的多个字段，就会有很多join操作和竖转横的操作。第四：属性聚集也是一件比较难操作的过程，应为这是一个抽象的过程，对建模人员的业务背景知识和抽象能力都提出了很高的要求；第五：虽然减少了冗余的记历史数据，但是记历史的操作也较为复杂。
采用面向对象建模的方式，抽象不同实体的共同属性，然后再一步步采用继承、组合等面向对象的思想具体化实体。他的优点是模型模型概念比较清晰，缺点也是模型相对不是很稳定，整合后的数据的后续应该也面临重新组合的问题。
贴源的建模方式：
采用基本保持源系统的方式进行建模，重点放在数据的标准化，一致化，和数据业务意义的梳理。这种做法和我们目前数据仓库的做法比较类似。它具有实施比较容易，快速实现，前台可以直接使用数据；缺点是整合度不高，模型不稳定。
模型终究是为数据分析应用服务的，具体采用什么方式建模需要根据实际业务特点和源系统的特点决定。阿里巴巴的源系统具有变化快，数据分析应该变化快的特点，响应速度也要快的特点，而且我们要求不同系统之间整合的需求并不是很大，往往深度的数据整合带来的是应用上的不方便。因此，我个人觉得采用贴源的方式是当前更优的方案。