信息系统项目管理师——第5章信息系统工程（二)

近几期的考情来看，本章选择题稳定考4分，考案例的可能性有，需要重点学习。本章节专业知识点特别多。但是，只考课本原话，大家一定要把本章至少通读一遍，还要多刷题，巩固重点知识。

2数据工程

2.1数据建模

您提供的信息是对数据模型分类及其各自特性的简要概述，下面是对您所列举的各部分的详细解读：

1. 数据模型

数据模型是用于描述数据、数据间关系以及对数据操作规则的一种抽象框架。它是数据库设计的基础，为信息系统提供了一种结构化的数据组织方式。数据模型按照不同的抽象层次和关注点，通常被划分为以下三类：

1.1 概念模型

概念模型，又称信息模型，是从用户角度出发，对现实世界中的数据和信息进行抽象和建模。它旨在捕捉业务需求的核心概念、实体及其相互关系，而不涉及任何特定的计算机系统或数据库管理系统（DBMS）。概念模型的特点包括：

• 用户视角：它关注业务用户关心的实体（如客户、订单、产品等）、属性（如客户姓名、订单金额、产品型号等）以及实体间的关系（如客户订购订单、订单包含产品等），而非技术实现细节。
• 抽象性：模型以高度抽象的方式表示数据和信息结构，忽略具体的存储机制、查询语言和数据访问方式，使得非技术人员也能理解。
• 与技术无关：概念模型不受特定数据库管理系统（DBMS）或计算机系统的约束，适用于多种可能的实现环境。

常见的概念模型表示方法包括实体-关系图（ER图），它使用图形符号（如矩形代表实体、椭圆代表属性、菱形代表关系）来直观地展示实体、属性及其关联。

1.2 逻辑模型

逻辑模型是在概念模型的基础上进一步细化和规范化，形成一种与特定数据库管理系统（DBMS）相关但与具体硬件和操作系统无关的数据结构描述。逻辑模型明确了数据如何在逻辑层面组织、存储和管理，为数据库设计提供了具体的结构蓝图。主要的逻辑数据模型包括：

• 层次模型
• 网状模型
• 关系模型
• 面向对象模型
• 对象关系模型

其中，关系模型由于其简洁的理论基础、强大的表达能力和广泛的支持，已成为目前最广泛应用的逻辑数据模型。关系模型使用二维表格结构（即关系表）来表示数据，通过键（如主键、外键）来维护数据的一致性和完整性，并使用标准的结构化查询语言（SQL）进行数据操作。

1.3 物理模型

物理模型是在逻辑模型的指导下，结合具体数据库管理系统（DBMS）、操作系统和硬件环境，设计出数据在实际存储介质上的组织方式和存取方法。物理模型关注的细节包括：

• 数据存储结构：如数据如何在磁盘上分布、如何分块存储等。
• 物理数据类型：如字符长度、浮点数精度、日期时间格式等。
• 索引策略：选择合适的索引类型（如B树、哈希等）和索引字段，优化查询性能。
• 分区方案：根据数据规模和访问模式划分数据，提高存储效率和并发处理能力。
• 并发控制和恢复机制：确保在多用户环境下数据的一致性和事务的可靠性。

物理模型设计的目标是充分利用硬件资源，确保数据的高效存储和访问，同时考虑到备份、恢复、容灾等方面的考虑。虽然物理模型的许多细节通常由DBMS自动处理或提供默认配置，但设计者仍需根据应用特点和性能要求做出有针对性的选择和调整。



2.数据建模过程
数据建模过程包括数据需求分析、概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计等过程。

2.2 数据标准化♥♥♥♥♥

1. 元数据标准化

1.1 元数据定义

元数据，正如您所述，是指关于数据的数据，即对信息资源或数据的一种结构化描述。它包含了关于数据本身、数据来源、数据创建过程、数据内容特征、数据关系、数据使用权限、数据更新历史等多方面的信息。元数据旨在提供必要的上下文和背景知识，使得数据能够被有效地发现、理解、管理和利用。

1.2 元数据描述的对象

元数据所描述的对象范围广泛，涵盖了各种不同类型的信息资源：

• 单一资源：包括全文文本、目录、图像、数值型数据、音频文件、视频文件等各类数字化或非数字化的单个信息单元。
• 资源集合：由多个单一资源组成的集合，如电子图书、期刊合辑、图片库、音视频专辑、数据库中的数据表集合等。
• 过程与参数：不仅描述资源本身，还包括资源的生产、加工、使用、管理、技术处理、保存等整个生命周期过程，以及过程中产生的各种参数（如数据采集设备参数、处理算法参数、存储