Data Modeling Theory and Practice pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Technics Publications, LLC

作者:Graeme Simsion

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2007-03-15

价格:USD 58.95

装帧:Perfect Paperback

isbn号码:9780977140015

丛书系列:

图书标签:

数据建模
理论
实践
数据库
数据仓库
ER图
关系模型
维度建模
数据治理
信息架构

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具体描述

DATA MODELING THEORY AND PRACTICE is for practitioners and academics who have learned the conventions and rules of data modeling and are looking for a deeper understanding of the discipline. The coverage of theory includes a detailed review of the extensive literature on data modeling and logical database design, referencing nearly 500 publications, with a strong focus on their relevance to practice. The practice component incorporates the largest-ever study of data modeling practitioners, involving over 450 participants in interviews, surveys and data modeling tasks. The results challenge many longstanding held assumptions about data modeling and will be of interest to academics and practitioners alike.

Graeme Simsion brings to the book the practical perspective and intellectual clarity that have made his Data Modeling Essentials a classic in the field. He begins with a question about the nature of data modeling (design or description), and uses it to illuminate such issues as the definition of data modeling, its philosophical underpinnings, inputs and deliverables, the necessary behaviors and skills, the role of creativity, product diversity, quality measures, personal styles, and the differences between experts and novices. Data Modeling Theory and Practice is essential reading for anyone involved in data modeling practice, research, or teaching.

《数据建模：理论与实践》一、核心思想与价值定位《数据建模：理论与实践》是一部深入剖析数据建模本质，并将其理论精髓与实际应用紧密结合的著作。本书旨在为读者提供一个全面、系统且极具操作性的数据建模知识体系。我们不仅仅是介绍一种技术或方法，更是要引领读者理解数据建模背后的逻辑、原则和最佳实践，从而能够构建出高效、可维护且富有业务洞察力的数据模型。在当今数据驱动的时代，数据的价值日益凸显。然而，如何有效地组织、管理和利用这些数据，却是许多组织面临的挑战。数据建模正是解决这一核心问题的关键。本书正是站在这一高度，将数据建模提升到战略层面，强调其在企业信息系统建设、数据分析、人工智能等领域的基石作用。本书的价值在于其理论的深度与实践的广度的完美融合。我们不回避复杂的理论概念，但绝不让理论成为阻碍理解的门槛。相反，我们将抽象的理论转化为清晰的图示、生动的案例和易于理解的语言。同时，我们也将目光投向广阔的实践领域，从传统的关系型数据库建模，到新兴的维度建模、大数据建模，再到领域驱动设计（DDD）中的模型构建，都进行了详尽的阐述。本书的读者，无论是在校学生、初入数据领域的从业者，还是经验丰富的数据架构师，都能从中获得启发和提升。二、内容体系与深度解析本书的内容体系设计遵循逻辑递进、由浅入深、循序渐进的原则，确保读者能够逐步掌握数据建模的全貌。第一部分：数据建模的基石数据与信息：概念辨析与模型的重要性我们首先将从最基本的层面出发，厘清“数据”与“信息”之间的关键区别，强调数据在未经组织和加工时的原始状态，以及信息通过结构化和上下文赋予数据意义的过程。本书将深入阐释数据模型为何是连接原始数据和有价值信息的桥梁，它不仅是数据库设计的蓝图，更是业务理解和沟通的载体。我们将探讨数据模型在提升数据质量、保证数据一致性、促进数据共享、支持决策分析等方面的关键作用。数据建模的演进历程与主流范式本书将追溯数据建模技术的发展脉络，从早期简单的文件系统，到层次模型、网状模型，再到关系模型，直至面向对象的模型和NoSQL模型。我们将重点分析关系模型为何能够成为主流，并详细介绍其核心理论，如关系代数、关系演算、范式理论（第一范式、第二范式、第三范式、BCNF等）。此外，我们还将简要介绍其他重要的数据建模范式，如维度建模（星型模型、雪花模型）及其在数据仓库和商业智能领域的应用。理解业务需求：数据建模的起点本书坚信，优秀的数据模型源于对业务的深刻理解。我们将指导读者如何与业务人员有效沟通，如何识别、收集和分析业务需求。我们将介绍不同的需求获取技术，如访谈、问卷、头脑风暴、场景分析等，并强调在需求分析过程中保持批判性思维的重要性。我们将讲解如何将模糊的业务需求转化为清晰、可执行的数据建模任务，例如识别关键实体、属性、关系以及业务规则。第二部分：关系型数据建模实战概念模型（Conceptual Model）：业务世界的抽象本书将详细介绍概念模型的设计步骤和方法，包括识别实体、定义属性、建立实体间关系（一对一、一对多、多对多）。我们将重点介绍实体-关系（ER）模型，包括ER图的绘制方法、符号表示及其在表达业务概念方面的优势。本书将提供大量的图示和练习，帮助读者熟练绘制规范的ER图，并能够准确地将其转化为业务语言。逻辑模型（Logical Model）：实现无关的结构设计在概念模型的基础上，我们将讲解如何将其转化为逻辑模型。逻辑模型关注的是数据结构的表示，但不依赖于特定的数据库管理系统（DBMS）。我们将详细阐述如何将ER图中的实体、属性和关系映射到关系模型中的表、列和外键。本书将深入讲解范式化的概念及其在逻辑模型设计中的应用，阐明如何通过范式化消除数据冗余、避免数据异常，从而提高数据的一致性和完整性。我们将通过丰富的实例，演示如何将非范式化的表逐步分解为符合高阶范式的表。物理模型（Physical Model）：数据库的具体实现物理模型是在逻辑模型的基础上，根据具体的DBMS和硬件环境进行细化和优化。本书将指导读者如何将逻辑模型转化为物理模型，包括选择合适的数据类型、定义约束（主键、外键、唯一约束、检查约束）、创建索引、以及进行性能优化。我们将探讨不同DBMS在物理模型设计上的差异和特点，例如MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等。性能优化是物理模型设计的重中之重。我们将介绍各种性能优化技术，如字段长度优化、数据分区、表空间管理、视图的使用等，并强调在优化过程中权衡开发效率、存储成本和查询性能。第三部分：高级数据建模技术与应用维度建模（Dimensional Modeling）：数据仓库与商业智能的核心本书将深入讲解维度建模的原理和实践，这是构建高效数据仓库和支持商业智能（BI）分析的关键。我们将详细介绍维度建模的两大核心要素：事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）。我们将重点解析星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的结构特点、适用场景以及优缺点，并提供实际案例进行对比分析。我们将讲解如何设计和管理维度，包括缓慢变化维度（SCD）的处理策略，以及如何构建层次化维度，以支持钻取和上卷操作。面向对象数据建模（Object-Oriented Data Modeling）：面向对象编程的桥梁随着面向对象编程的普及，面向对象数据建模也日益受到重视。本书将介绍面向对象模型的基本概念，如类、对象、继承、多态、封装等。我们将讲解如何将面向对象的设计转化为数据库模型，包括类图到表的映射、对象-关系映射（ORM）的挑战与解决方案。本书还将简要介绍对象-关系型数据库（ORDBMS）的概念及其在处理复杂数据结构方面的优势。 NoSQL数据建模：应对海量、多变数据的挑战在互联网时代，海量、多变、非结构化数据带来了新的挑战。本书将介绍不同类型的NoSQL数据库，如键值数据库、文档数据库、列族数据库、图数据库。我们将重点讲解不同NoSQL模型下的数据建模策略，例如在文档数据库中如何设计文档结构，在图数据库中如何定义节点和边，以及如何根据读写模式进行数据分布和冗余设计。本书将强调NoSQL数据建模的“以读为先”原则，以及根据实际应用场景选择最合适的数据模型和数据库类型。领域驱动设计（DDD）中的数据建模：聚焦业务领域领域驱动设计（DDD）强调以领域模型为核心来指导软件开发。本书将介绍DDD中的核心概念，如领域、限界上下文（Bounded Context）、聚合（Aggregate）、实体（Entity）、值对象（Value Object）。我们将讲解如何在DDD的框架下进行数据建模，如何将领域模型转化为持久化的数据模型，以及如何平衡领域模型与持久化模型之间的关系。本书将通过实例展示，如何在DDD的指导下构建出更贴近业务、更具柔性的数据模型。第四部分：数据建模的质量保证与最佳实践数据建模的验证与评审：确保模型质量本书将强调数据模型在设计过程中进行验证和评审的重要性。我们将介绍常用的模型评审方法，如同行评审、业务专家评审。我们将讲解如何通过编写SQL脚本、单元测试等方式来验证模型的正确性和完整性。本书将提供一系列的模型检查清单，帮助读者系统地评估模型的质量。数据建模的文档化：知识的传承与共享优秀的数据模型离不开清晰、完整的文档。本书将指导读者如何进行数据模型文档化，包括ER图、逻辑模型、物理模型、数据字典、业务规则文档等。我们将强调文档的维护和更新，确保其始终与实际模型保持一致，成为团队协作和新成员学习的重要资源。数据建模的工具与技术：赋能实践本书将介绍当前主流的数据建模工具，如PowerDesigner、ER/Studio、SQL Developer Data Modeler等，并简要说明其功能和使用方法。我们将探讨如何利用自动化工具来提高数据建模的效率和准确性。数据治理与数据建模的协同：构建高质量数据生态本书将阐述数据建模与数据治理之间的紧密联系。我们将讲解数据模型如何在数据治理框架中发挥关键作用，例如在数据标准化、数据血缘追溯、元数据管理等方面的应用。我们将探讨如何通过优秀的数据建模实践，为建立一个健康、可靠的数据生态系统奠定坚实基础。三、读者收益与应用场景对于开发者和数据库管理员：本书将帮助您构建更健壮、高效的数据库结构，提升数据库的性能和可维护性，减少潜在的错误和故障。您将能够熟练掌握关系型数据库的设计规范，并深入了解不同类型数据库的建模特点。对于数据分析师和商业智能专家：本书将为您提供构建清晰、易于理解的数据仓库模型的方法，使您能够更高效地提取和分析数据，为业务决策提供有力支持。您将能理解维度建模的精髓，并掌握如何设计出满足分析需求的模型。对于系统架构师和技术负责人：本书将为您提供一个全局的视角，帮助您理解数据建模在整个系统架构中的战略地位，并指导您设计出与业务紧密结合、可扩展性强的企业级数据架构。对于项目经理和产品经理：本书将帮助您更好地与技术团队沟通，理解数据需求背后的技术实现，从而更有效地推动项目进展。对于计算机科学专业的学生：本书将为您提供扎实的数据建模理论基础和丰富的实践案例，为您未来的职业生涯打下坚实的基础。《数据建模：理论与实践》不仅是一本教科书，更是一本实践指南。我们相信，通过本书的学习，读者将能够全面掌握数据建模的理论知识，并将其灵活应用于实际工作中，最终为组织创造出更大的数据价值。本书期望成为您在数据建模领域不可或缺的伙伴。

作者简介

Graeme Simsion is uniquely qualified to draw together the theory and practice of data modeling. His 30 years industry experience includes data modeling, database design and administration, data management, process design, and IT strategy. For twenty years he was CEO of a prominent Australian information systems consultancy, and oversaw numerous data modeling projects as well as continuing to consult in his own right. He is well-known as a presenter at industry forums, and a leader of data modeling master classes around the world.

Graeme has maintained a close relationship with academe throughout his career, holding several honorary university appointments, speaking at academic conferences, supporting research, and delivering undergraduate and postgraduate courses in data modeling. He has been publishing occasional journal articles since 1981, and between 2002 and 2006 was a full-time researcher in data modeling at the University of Melbourne. He holds postgraduate qualifications in both information systems and business administration, and was awarded a PhD for the research reported in this book.