◼ 数据建模的定义:发现、分析和确定数据需求的过程,用一种称为数据模型的精确形式表示和传递这些数据需求。过程是循环迭代的,可能包括概念、逻辑和物理模型。P90
◼ 常见6种数据模型:关系模式。多维模式。面向对象模式。事实模式。时间序列模式。NoSQL模式。根据描述详细程度不同,可分为:概念模型。逻辑模型。物理模型。P91
◼ 业务驱动因素:
1)提供有关数据的通用词汇表。
2)获取、记录组织内数据和系统的详细信息。
3)在项目中作为主要的交流沟通工具。
4)提供了应用定制、整合,甚至替换的起点。
◼ 数据建模和设计的目标:确认并记录不同视角对数据需求的理解,确保应用程序更符合当前和未来的业务需求,为更多数据应用或数据管理奠定基础,例如主数据管理和数据治理项目。P91
◼ 数据建模和设计活动:
1)规划数据建模。
2)建立数据模型(创建概念、逻辑、物理模型)。
3)审核数据模型。
4)维护数据模型。P91
◼ 输入:现有的数据模型和数据库。数据标准。数据集。初始数据需求。原始数据需求。数据架构。企业分类法。交付成果:概念、逻辑、物理数据模型。P91
◼ 方法:命名规范
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