Database Modeling with Microsoft® Visio for Enterprise Architects (The Morgan Kaufmann Series in Da pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Terry Halpin

出品人:

页数:425

译者:

出版时间:2003-08-28

价格:USD 75.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781558609198

丛书系列:

图书标签:

• Database Modeling
• Visio
• Enterprise Architecture
• Data Management
• Data Modeling
• Microsoft Visio
• Database Design
• UML
• Business Process Modeling
• Information Architecture

在信息爆炸的时代，数据如同企业赖以生存的血液，而高效、准确的数据模型则是保障这股血液顺畅流通的血管系统。然而，构建一套能够真正支撑企业战略目标、适应快速变化业务需求，并且易于理解与维护的数据模型，并非易事。 本书并非专注于某个特定工具的使用教程，而是深入探讨企业级数据建模的核心理念、方法论以及最佳实践，旨在赋能企业架构师、数据架构师、数据库管理员以及任何负责设计、管理和优化企业数据资产的专业人士，掌握构建 robust、scalable、well-organized 数据解决方案的艺术与科学。我们将带领您穿越错综复杂的数据世界，从宏观的企业愿景出发，逐步细化至微观的数据实体，确保每一层级的模型都与业务目标高度契合。 第一部分：企业数据建模的基石——理解与规划 在开始任何建模工作之前，深刻理解数据的本质、业务的运作方式以及企业的战略方向至关重要。本部分将为您奠定坚实的基础，确保您的建模工作并非“空中楼阁”。 企业架构与数据架构的协同： 我们将探讨企业架构（Enterprise Architecture, EA）如何为数据架构（Data Architecture, DA）提供战略指导。理解业务流程、组织结构、技术基础设施与数据之间的内在联系，是构建有意义的数据模型的首要步骤。我们将介绍企业架构框架（如 TOGAF）如何指导您识别关键业务能力，进而映射到相应的数据需求。 数据建模的层次与视角： 数据建模并非一成不变，而是存在不同的抽象层次。我们将详细解析概念模型（Conceptual Model）、逻辑模型（Logical Model）和物理模型（Physical Model）各自的职责、目标受众和构建要点。 概念模型： 聚焦于“是什么”——业务术语、关键实体及其它们之间的关系，面向业务用户和高层管理者，是沟通的桥梁。我们将深入探讨如何通过访谈、研讨会等方式，从业务人员那里提取出精准的概念。 逻辑模型： 聚焦于“怎么组织”——数据的结构、属性、约束和规范，独立于具体数据库技术，面向数据专业人员。我们将详细讲解实体-关系图（Entity-Relationship Diagram, ERD）的绘制方法，包括如何定义实体、属性（主键、外键、唯一键、非空等）、关系（一对一、一对多、多对多）及其基数。 物理模型： 聚焦于“在哪里实现”——针对特定数据库管理系统（DBMS）的数据结构、数据类型、索引、分区等，直接指导数据库的实现。我们将分析不同数据库系统的特性（如关系型数据库、NoSQL数据库），以及如何根据性能、存储、安全等要求，将逻辑模型转化为最优的物理实现。 数据建模的原则与最佳实践： 良好的数据模型应具备哪些特质？我们将深入探讨数据范式（Normalization）的原理，从第一范式（1NF）到第五范式（5NF），理解其如何帮助消除数据冗余、提高数据一致性、简化数据维护。同时，我们也将讨论在某些情况下，适当的反范式（Denormalization）如何权衡一致性与查询性能。此外，还将强调命名规范、数据完整性约束、可伸缩性设计以及模型的可维护性等关键因素。 第二部分：构建企业级数据模型——方法与技术 在掌握了核心理念后，我们将进入实际建模的实践环节，学习行之有效的方法和技术，以应对复杂多变的企业数据环境。 领域驱动设计（Domain-Driven Design, DDD）与数据建模： DDD 是一种以核心领域和领域逻辑为中心的软件开发方法论，它与数据建模有着天然的契合。我们将探讨如何识别领域、限界上下文（Bounded Context），以及如何基于领域事件（Domain Events）和聚合（Aggregates）来构建更加贴近业务的领域模型，并将其转化为数据模型。理解“富对象”（Rich Objects）和“贫血模型”（Anemic Models）的区别，对于设计真正响应业务变化的数据模型至关重要。 数据仓库与数据集市建模： 随着企业对数据分析和商业智能（BI）需求的日益增长，数据仓库（Data Warehouse, DW）和数据集市（Data Mart, DM）的构建成为核心任务。本部分将详细讲解维度建模（Dimensional Modeling）的理念，包括事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计。我们将深入介绍星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的优劣，以及如何选择和构建适合特定业务场景的维度模型。此外，还将讨论缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）的处理策略。 非关系型数据模型（NoSQL）： 现代企业数据环境日益多样化，关系型数据库并非唯一选择。我们将简要介绍不同类型的 NoSQL 数据库，如键值（Key-Value）、文档（Document）、列族（Column-Family）和图（Graph）数据库，并探讨它们各自的数据模型设计原则。重点将放在如何根据不同的数据访问模式和业务需求，选择合适的 NoSQL 数据模型，以及在这些模型中如何进行有效的数据组织和查询设计。 数据建模的自动化工具与最佳实践： 虽然本书并非专注于特定工具，但我们也会提及数据建模工具在提高效率、保证一致性方面的重要作用。我们将探讨如何利用这些工具进行模型的可视化、文档生成、版本控制以及从逻辑模型到物理模型的转换。更重要的是，我们将分享如何在团队协作中，有效利用工具来实现模型共享、评审和维护。 第三部分：数据模型在企业中的应用与演进 一个优秀的数据模型并非一劳永逸，它需要在企业中得到有效应用，并且能够随着业务的发展而不断演进。 数据治理与数据质量： 数据模型的质量直接影响着数据的可用性和可靠性。我们将探讨数据治理（Data Governance）在数据建模中的作用，包括数据标准、元数据管理、数据字典、数据血缘（Data Lineage）的建立。同时，我们将深入分析如何通过数据模型的设计来预防和解决数据质量问题，例如定义合理的约束、进行数据验证规则的设计等。 数据集成与数据迁移： 在企业内部，数据常常分散在不同的系统和应用中。本部分将探讨如何设计数据模型以支持数据集成（Data Integration）的挑战，例如源系统数据模型的分析、目标数据模型的设计以及数据转换（ETL/ELT）过程的考虑。此外，我们还将讨论在进行数据迁移（Data Migration）时，如何基于现有数据模型进行规划和执行，确保数据的完整性和准确性。 数据模型的生命周期管理与演进： 业务是动态变化的，因此数据模型也需要随之演进。我们将探讨如何管理数据模型的生命周期，包括变更管理、版本控制、发布策略。如何在新需求出现时，安全有效地修改现有数据模型，同时最小化对现有应用的影响，将是本部分的重要议题。我们将讨论如何进行影响分析（Impact Analysis），以及如何规划模型的重构（Refactoring）。 面向未来的数据架构： 随着人工智能（AI）、大数据分析、微服务等技术的发展，企业对数据的需求也在不断变化。我们将展望未来的数据架构趋势，例如数据网格（Data Mesh）、数据湖（Data Lake）与数据湖仓（Data Lakehouse）的概念，以及这些新的范式如何影响数据建模的思考方式。我们将强调构建灵活、可扩展、面向服务的（Service-Oriented）数据模型的重要性，以应对未来的挑战和机遇。 本书的宗旨是培养您具备独立思考、分析和设计高质量企业数据模型的能力，而不仅仅是学习一个工具的使用技巧。通过本书的学习，您将能够： 深入理解企业数据建模的核心原理和方法论。 掌握从业务需求到概念、逻辑、物理模型的全过程设计。 识别和应用不同的数据建模范式，以应对各种业务场景。 理解数据模型在数据治理、集成、迁移和演进中的关键作用。 构建出真正支持企业战略、具备长期价值的数据资产。 无论您是经验丰富的架构师，还是初涉数据领域的新人，本书都将是您构建坚实数据基础、实现数据驱动业务转型的重要指南。

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