PD数据库设计

本文介绍了四种关键的数据库模型——概念数据模型(CDM)、物理数据模型(PDM)、面向对象模型(OOM)和业务程序模型(BPM),并探讨了业务规则、数据项目、实体及其关系,以及如何创建和转换数据模型。

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四种模型文件

1CDM 概念数据模型

表现数据库的全部逻辑的结构,与任何的软件或数据储藏结构无关,一个概念模型经常包括在物理数据库中仍然不实现的数据对象,它给运行计划或业务或业务活动的数据一个正式表现方式。

2PDM 物理数据模型

叙述数据库的物理实现,考虑真实的物理实现的细节,修正PDM适合自己的表现和物理约束

3OOM 面向对象模型

包含一系列的包,类,接口和它们的关系。这些对象一起形成系统的逻辑的设计视图的类结构。本质上是系统的一个静态的概念模型

使用面向对象模型建立面向对象模型,能为纯粹的对象  导向的靠模切目的的建立一个OOM,产生java文件或PowerBuilder文件使用一个来自OOMPDM对象,表示关系数据库设计分析。

4、业务程序模型BPM

描述业务的各种不同内在任务和内在流程,而且客户如何以这些任务和流程互相影响。

从业务合伙人的 观点来看业务逻辑和规则的概念模型,使用一个图表描述程序,流程,信息,和合作协议之间的交互作用

二、Business Rules 业务规则

概述:业务规则是业务活动中必须遵循的规则,是业务信息之间约束的表达式,反映了业务信息数据之间的彝族完整性约束,每当信息实体中包含的信息变化的时候,系统都会检查这些信息是否违反特定的业务规则。

1.事实:信息系统存在的事实    例:一个 出版者可能出版一个或多个的主题的图书

2.定义:信息系统中的对象的特性  例:一位作家被一个名字和一个住址识别

3.公式:信息中的计算公式       例:总金额为所有订单金额的总和

4.确认:信息系统中需要的确认    例:支付所有作家一本书的版税百分比必须为版税的100%

5.需求:信息系统中功能的详细说明  例:模型被设计一直版税的总数量步超过总售卖的10%

6.约束:信息系统中数据之间的约束   例:销售开始日期必须迟于出版日期

四、Data Item数据项目

一个数据项目是一个基本信息,也就是所谓的属性及它的类型等信息。当你定义好Data item。就在Entity的属性中使用,在输入与数据项目的名称相同的时候。 他就会识别并使用该字段。

五、Entity  实体

实体就是对象,可以定义它的属性和名称以及与其他实体的关联关系。

1.单实体创建

在工具面板上选择Entity图标就可创建实体,双击图标就可以修改它的属性,包括实体的名称。实体的属性等。

2.关联关系的实体。

可在工具面板中选择Relation Ship连接两个实体。 当连接后可以双击关系配置它的关联关系。比如一对多。多对一。在一方的是角色名称配置成:shows 在多方配置成is show in,这两个实体就会被关联起来。

3.继承关系的实体。

可在工具栏中选择inheritance从子entity指向父entity,子entity就继承与父entity,可以双击选择继承的是否是全部属性或者其他属性。

六、domain 

概述:一个域定义能适用于多个数据项目的标准数据结构。当你修正一个域时候,你将更新全部与域关联的数据项目。当你作任何变化的时候。这导致数据一致化特性比较容易。在半圆中出现十字的X形状表示继承是互斥的。

域可以在你定义数据项目中的时候选择与那个域关联和你定义实体属性的时候。 也可以选择当前空间存在所有域并选择作为自己的属性使用。

七、创建PDM数据模型

可以把刚才创建的CMD数据模型转换为PDM数据模型。

在工具栏中工具--Generate P D M 就可以完成操作。

点击selection来选择我们要转换的entity实体

八、创建DM的脚本,

使用PDM数据模型来创建DM脚本。

选择Database-->Generate Database 就可以完成创建的脚本

可以预览脚本代码,可以生成sql格式的文件

九、逆向工程。

你能逆向工程已存在的数据库进新的 PDM 之内。数据来源可能是从脚本文件或 

一个开放数据库连接数据来源。当你逆向工程使用脚本的时候,你能使用一个单 

一脚本文件或一些脚本文件

逆向工程数据库对象从一个脚本文件到新的 PDM

基本都选默认,选择自己DB的版本和类型就可以了。然后选择指定的sql格式的文件。它就可以逆向生成你需要的PDM

十、生成报表。

可以生成htm rft格式的报表。

CDM  PDM中右击新增,然后选择report。就可以出现配置要显示的实体的一些信息。点击右边的选择在右边出现后可以编辑。出现在右边的就是要显示的信息。然后在你的CDM PDM中就会有report 右击生成   htm rft格式就可以生成了。

### Pandas DataFrame 中的数据赋值与粘贴 #### 赋值操作 对于Pandas DataFrame中的赋值操作,可以通过多种方式完成。最常见的方式之一是通过直接索引来修改单个单元格或整列的值。 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'Programming Language': ['Python', 'Java', 'C++'], 'Ratings': [9.5, 8.7, 8.2] }) # 修改特定位置的值 df.at[0, 'Ratings'] = 10.0 # 使用标签索引定位并更改第一个条目的评分 # 添加新列 df['Change'] = [None]*len(df) # 初始化'Change'列为全空值 ``` 当涉及到更复杂的场景时,比如基于条件更新多行或多列,则可以利用`loc[]`访问器配合布尔表达式来实现批量替换[^3]。 #### 粘贴操作 所谓的“粘贴”,通常指的是将另一个DataFrame的内容追加到现有DataFrame上,这可通过`concat()`函数轻松达成: ```python new_data = {'Programming Language': ['JavaScript'], 'Ratings': [9.1], 'Change': [-]} additional_df = pd.DataFrame([new_data]) result = pd.concat([df, additional_df], ignore_index=True) print(result) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个新的DataFrame `additional_df` 并将其附加到原始表之后形成新的组合表格 `result` 。这里的关键在于设置参数`ignore_index=True`以重新编号索引,从而避免重复键冲突的问题[^4]。 另外,在处理大型数据集时,如果目标是从外部文件(如CSV、Excel等)加载数据至当前工作区内的DataFrame,那么应当考虑使用专门为此设计的方法如`read_csv()`, `read_excel()`等等;而要保存变更后的结构回存储介质,则有对应的`to_csv()`, `to_sql()`等功能可供选用[^1]。
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