转自:http://www.cnblogs.com/tonyepaper/archive/2008/02/12/1067260.html 1.       打开PowerDesigner,点击File->New 2.       选择Conceptual Data Model,并修改Model name. 3.       在Palette工具栏中点击Entity工具,并在工作区中建立两个Entity. 4.       双击一个Entity.在弹出的Entity Properties中输入Na

CheatSheet文档中包含了GMock所有常用的东西,看了这个基本上就可以用它了,本文接上篇博文:Google C++单元测试框架GoogleTest---Google Mock简介--概念及基础语法 ,建议先看上一篇,再看本篇内容. 本文翻译自:https://github.com/google/googletest/blob/master/googlemock/docs/CheatSheet.md 一.定义一个模拟类 1. 模拟一个正常的类,就是接口类 给: class Foo { ..

1:入门级使用PowerDesigner软件创建数据库(直接上图怎么创建,其他的概念知识可自行学习) 我的PowerDesigner版本是16.5的,如若版本不一样,请自行参考学习即可.(打开软件即是此页面,可选择Create Model,也可以选择Do  Not  Show page Again,自行在打开软件后创建也可以!完全看个人的喜好,在此我在后面的学习中不在显示此页面.) 2:首先创建概念数据模型,如图所示(后面介绍一些比如物理数据模型等等,由于此软件全部是英文的,所以作为一个chin

td {border:solid #9ec9ec; border-width:0px 1px 1px 0px; padding:4px 0px;} table {border:1px solid #9ec9ec; width:100%;border-width:1px 0px 0px 1px;text-align:center;font-size:12px} 动态采样概念 动态采样(Dynamic Sampling)是在ORACLE 9i Release 2中开始引入的一个技术,引入它的目的是为

数据类型 日期时间类型 DATE(日期) DATE 数据类型由年.月.日信息组成,表示一个日期值. DATA 类型的默认格式为‘YYYY-MM-DD’. YYYY 表示年, MM 表示月而 DD 表示日.时间值的范围从 0001-01-01 至 9999-12-31. 数据类型扩展 除了内置的SQL数据类型,在SQLScript里用户可以自定义一些表类型的数据类型 标准数据类型 SQLScript类型系统是基于SQL-92类型系统的,它支持以下基础数据类型: Numeric types: TIN

Oracle :show explain plan select * from table(dbms_xplan.display); EXPLAIN PLAN FOR statements In fact, in a typical data warehouse environments, a bitmap index can be considered for any non-unique column. In a data warehouse, B-tree indexes should b

原文: https://code.google.com/p/googlemock/wiki/CookBook Creating Mock Classes Mocking Private or Protected Methods Mocking Overloaded Methods Mocking Class Templates Mocking Nonvirtual Methods Mocking Free Functions The Nice, the Strict, and the Naggy

原文: https://code.google.com/p/googlemock/wiki/CheatSheet Defining a Mock Class Mocking a Normal Class Mocking a Class Template Specifying Calling Conventions for Mock Functions Using Mocks in Tests Setting Default Actions Setting Expectations Matcher

原文: https://code.google.com/p/googlemock/wiki/V1_7_ForDummies 地址被墙了, 看起来费劲, 转载一份 Google C++ Mocking Framework for Dummies Updated Nov 21, 2013 by zhanyong...@gmail.com What Is Google C++ Mocking Framework? Why Google Mock? Getting Started A Case for

该特性主要针对 统计信息陈旧.无直方图或虽然有直方图但仍基数计算不准确的情况, Cardinality基数的计算直接影响到后续的JOIN COST等重要的成本计算评估,造成CBO选择不当的执行计划 Oracle Database - Enterprise Edition - Version 11.2.0.1 and laterInformation in this document applies to any platform. PURPOSE This document records a

原文:在PowerDesigner中设计概念模型 在概念模型中主要有以下几个操作和设置的对象:实体(Entity).实体属性 (Attribute).实体标识(Identifiers).关系(Relationship).继承(Inheritance).关联 (Association).关联连接(Association Link). 实体 实 体就是我们抽象出的对象,比如:一个选课系统中,学生.教师.班级.课程等等都是实体.实体属性就是一个实体中所包含的简单属性,比如学生实体,具有学 号.姓名.生

Talk is cheap, I show you the code 第一章的作业主要是关于PGM的因子操作.实际上,因子是整个概率图的核心.对于有向图而言,因子对应的是CPD(条件分布):对无向图而言,因子对应的是势函数.总而言之,因子是一个映射,将随机变量空间映射到实数空间.因子表现的是对变量之间关系的一种设计.每个因子都编码了一定的信息. 因子的数据结构: phi = struct('var', [3 1 2], 'card', [2 2 2], 'val', ones(1, 8)); 在

By yhluo 2015年7月29日 Impala 3 Comments Impala 源代码目录结构 SQL 解析 Impala 的 SQL 解析与执行计划生成部分是由 impala-frontend(Java)实现的,监听端口是 21000.用户通过Beeswax 接口 BeeswaxService.query() 提交一个请求,在 impalad 端的处理逻辑是由void ImpalaServer::query(QueryHandle& query_handle, const Query

数据库设计有三个来源:(1)可以从现有数据开始设计数据库,例如从excel表格等,这种模式下需要考虑的问题是数据的normalization,最终通常将数据转化为BCNF范式:(2)设计新的数据库,这种模式需要从构建E-R图开始一步步构造完整的数据库:(3)数据库再设计,这种模式需要修改现有数据库,使其满足新的数据或者性能要求.本博客介绍第三种数据库设计模式.此外,为了介绍数据库再设计,我们需要有一个现成的数据库.我们将以一个艺术品拍卖会的数据库为例介绍,图一描述了其数据库. 1.   数据库再

一.HyperLogLog HyperLogLog是用来做基数统计的. 其可以非常省内存的去统计各种计数,比如注册ip数.每日访问IP数.页面实时UV(PV肯定字符串就搞定了).在线用户数等在对准确性不是很重要的应用场景. HyperLogLog的优点是: 在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定的.并且是很小的, HyperLogLog的缺点: 它是估计基数的算法,所以会有一定误差0.81%. 每个HyperLogLog键只需要花费12KB内存,就可以计算接近264个不

一 架构 Impala is a massively-parallel query execution engine, which runs on hundreds of machines in existing Hadoop clusters. It is decoupled from the underlying storage engine, unlike traditional relational database management systems where the query

读过<编程珠玑>(<Programming Pearls>)的人应该还对开篇的Case记忆犹新,大概的场景是: 作者的一位在电话公司工作的朋友想要统计一段时间内不同的电话号码的个数,电话号码的数量很大,当时的内存很小,所以不能把所有的电话号码全部放到内存来去重统计,他的朋友很苦恼. 作者聪明的想到了用bit数组来解决问题,每个电话号码可以映射为bit数组的index,bit数组初始状态所有位为0,所有电话号码逐一处理:将bit数组对应位置为1,处理完之后统计bit数组中有多少个1即

(1)修改Cardinalities 为One-one (2)设置Dominant role A->B(假设表A,表B),保存 (3)到Joins页,设置Parent为None,设置Parent Attribute,Child Attribute (4)设置Dependent或者Mandatory 下面是图示,A有扩展属性B.

所谓的基数计数就是统计一组元素中不重复的元素的个数.如统计某个网站的UV,或者用户搜索网站的关键词数量:再如对一个网站分别统计了三天的UV,现在需要知道这三天的UV总量是多少,怎么融合多个统计值. 1.方法 (假设元素个数为m,去重后个数为n) 1.集合操作去重 时间复杂为O(m2),空间复杂度随元素个数线性增长.数据量一大就崩了. 2.B+树 将数据插入到B+树中达到去重目的,然后顺序访问叶节点链从而得到n值.时间复杂的为O( lgm + n ),内存亦随元素个数线性增长.数据量一大就崩了.

通过建立实体到概念模型的映射,Entity-Relationship Model可以表达整个数据库的逻辑结构,很多数据库产品都采用E-R模型来表达数据库设计. 一.E-R模型采用了三个基本概念:实体集.关系集和属性a)实体集实体Entity相当于现实中的事物或对象,比如大学中的一个person就是一个entity,实体具有一系列属性,通过其中的某个或某几个属性可以唯一地确定这个实体,比如person_id.实体可以是现实中具体的事物,比如person.book,也可以是抽象的事物,比如money