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第1章 数据建模介绍1

1.1什么是数据1

1.2什么是数据建模2

1.3数据的生命周期2

1.4数据建模对我们有哪些好处6

1.5谁是数据建模者7

1.6定义角色7

1.7数据建模者的开发章程9

1.9.1配置管理支持10

1.9 As-Is支持10

1.8职称10

1.9.2提供影响分析11

1.9.3 提议IT标准11

1.9.4提供数据完整性评估12

1.9.5调查现有技术和工具12

1.10 To-Be支持12

1.10.1设计新的数据结构12

1.11 小结13

1.10.4提供预期评估13

1.10.5调查新的技术和工具13

1.10.3提供可供选择的办法13

1.10.2提供专家建议13

第2章 关系建模15

2.1数据库模型15

2.1.1分层DBMS15

2.1.2网络DBMS16

2.1.3 关系DBMS16

2.2概念建模与逻辑建模的概念17

2.2.1实体17

2.2.2类别实体20

2.2.3联接实体或交叉实体23

2.2.4属性25

2.2.5键27

2.2.6关系31

2.2.7关系模型业务规则34

2.3物理建模概念35

2.3.1 表35

2.3.2视图37

2.3.3列37

2.3.4约束38

2.4.2框39

2.4.1 集成定义符号（IDEF1X）39

2.4建模语法39

2.4.3 线42

2.4.4终止符44

2.4.5 实体－关系（ER）图或Chen示意图46

2.4.6信息工程（I/E）47

2.4.7 Barker表示48

2.5 小结49

第3章 关系理论简介50

3.1关系数据建模50

3.1.2关系DBMS目标51

3.1.1关系理论的起源51

3.2 Codd的RDBMS规则52

3.3规范化55

3.3.1关系通用性质56

3.3.2第一范式（1NF）60

3.3.3第二范式（2NF）62

3.3.4第三范式（3NF）63

3.3.5 Boyee/Codd范式64

3.4反规范化66

3.4.1派生列66

3.5 小结67

3.4.4对范式的故意撤销67

3.4.2故意重复67

3.4.3故意删除或禁用约束67

第4章 分析级别69

4.1 模型开发69

4.1.1 不是流程图71

4.1.2数据关系规则72

4.2概念分析73

4.2.1概念模型中的实体73

4.2.3概念模型示例74

4.2.2概念模型中的关系74

4.3逻辑分析75

4.3.1逻辑模型中的实体75

4.3.2属性76

4.3.3逻辑分析示例79

4.4物理分析80

4.4.1 表81

4.4.2物理分析示例83

4.5逆向工程分析85

4.6详细分析85

4.6.1实体级86

4.6.2基于键（KB）87

4.6.3全属性（FA）89

4.7 小结90

第5章 项目中的数据模型92

5.1 项目92

5.1.1项目管理92

5.1.2项目的生命周期97

5.2.1企业项目102

5.2.2事务项目——OLTP102

5.2项目类型102

5.2.3数据仓库——企业报表103

5.2.4项目类型比较103

5.3模型目标104

5.3.1抽象模型105

5.3.2数据元素分析模型106

5.3.3物理设计模型106

5.4选择正确的模型107

5.4.1项目类型108

5.4.2模型目标108

5.4.3客户需求108

5.4.4建模技巧109

5.5 小结110

第6章 创建概念模型111

6.1 业务建模111

6.2 目标112

6.3 目标范围113

6.4方法114

6.4.1 自顶向下114

6.4.2 自底向上115

6.5.2 Solitaire纸牌游戏的流程步骤116

6.5.1 Solitaire纸牌游戏中的活动116

6.5 记录流程规则：自顶向下116

6.5.3 建立活动描述118

6.5.4标出重要的元素119

6.5.5 定义元素120

6.5.6验证我们的工作121

6.5.7综合为概念121

6.6记录流程规则：自底向上123

6.6.1 记录活动规则123

6.6.2建立规则描述124

6.6.3标出重要元素124

6.6.4定义元素125

6.6.5两种方法的比较127

6.7建立概念模型128

6.7.1优化概念定义128

6.7.2加入关系130

6.8检查业务规则140

6.8.1检查关系141

6.8.2发布模型146

6.9小结146

7.1概念模型——指南147

第7章 创建逻辑模型147

7.1.1确认模型149

7.1.2使用反馈149

7.1.3主题领域的范围150

7.2逻辑数据建模150

7.3 对Card主题领域进行建模150

7.3.1 Card实体分析151

7.3.2 Card类别分析152

7.3.3 Card联系153

7.3.4 Card实体的详细内容157

7.3.6影子实体165

7.3.5 Deck和Back Design分析165

7.4对“Card Movement”主题领域进行建模166

7.4.1 Card Movement实体分析166

7.4.2 Movement实体的细节173

7.5对“Event”主题领域建模176

7.5.1 Event实体分析177

7.5.2 Event联系177

7.6全图179

7.7质量保证检查181

7.7.1范式——从第一范式到BC范式181

7.7.3 多余的关系183

7.7.2过多／过少的属性183

7.7.4正确的角色名称184

7.7.5实例表185

7.7.6相关专业领域专家186

7.7.7对等模型186

7.7.8最后的工作186

7.8 小结186

第8章 逻辑到物理的转换188

8.1 项目状态188

8.2逻辑到物理189

8.3逻辑名到物理名189

8.4.1只留父类表194

8.4从类别中创建表194

8.4.2只留子类表196

8.4.3可扩展类别198

8.4.4 Solitaire纸牌游戏实例200

8.5检查影子实体201

8.6确定主键202

8.6.1 复查主键203

8.6.2加入数据类型和数据大小212

8.7.3 复核需求215

8.7.4讲故事215

8.7.1 实例化表215

8.7.2命名和定义215

8.7质量检查和额外的字段／表215

8.7.5确定数据管理员216

8.7.6建立测试DDL216

8.8其他潜在的问题218

8.8.1增加操作表218

8.8.2数据量资料218

8.8.3 活跃度资料219

8.9 小结220

8.8.4模型功能220

第9章 直接设计物理模型221

9.1现实的限制221

9.2从哪里开始222

9.3 Solitaire调查系统222

9.3.1对见到的数据建模223

9.3.2应用命名标准223

9.3.3建立查找表225

9.3.4继续寻找重要的数据集226

9.3.5检查文本字段226

9.3.6继续物理化227

9.3.7质量和折衷229

9.4更具挑战性的任务230

9.4.1数据元素的分类231

9.4.2文本字段233

9.5其他的物理表242

9.5.1操作型表242

9.5.2数据转移表243

9.5.3档案表244

9.6 小结244

10.1多维模型基础245

第10章 多维数据建模245

10.1.1多维设计的优点247

10.1.2星型模式249

10.1.3雪片模型250

10.1.4 Solitaire纸牌游戏总体模型253

10.1.5 目标事实254

10.1.6 Game数据集市259

10.1.7 GameMove数据集市275

10.2小结281

10.1.8完成281

第11章 逆向工程设计数据模型283

11.1从哪里开始283

11.2数据结构分析285

11.2.1模型工具支持285

11.2.2手动过程292

11.2.3结构评估295

11.3.3 SELECT COUNTDISTINCT301

11.3.2 SELECT COUNT/GROUP BY301

11.3.4 SELECT MIN301

11.3数据分析301

11.3.1 SELECT COUNT301

11.3.5 SELECTMAX302

11.3.6 SELECT302

11.3.7数据评估302

11.3.8代码中的数据规则302

11.4前端分析305

11.4.1 界面标签305

11.4.2数据关系界面规则309

11.4.3派生值310

11.5历史性的／描述性的311

11.7.1 命名313

11.6加注释313

11.7创建一个逻辑模型313

11.7.2键315

11.7.3类别316

11.7.4其他规则318

11.7.5关系命名320

11.8 完成321

11.9 小结322

第12章 模型沟通323

12.1 为什么要增加更多的元素323

12.2 元素排列324

12.3.1名称和题目325

12.3 附加文本325

12.3.2版本符号329

12.3.3注释331

12.3.4图例333

12.4视觉增强335

12.4.1 图形／图像／图标335

12.4.2其他可选336

12.5发布337

12.5.1半存取和公开存取——Web337

12.5.3 归档文件存取——文档库338

12.5.2开发文件存取338

12.6 小结339

第13章 进一步数据分析340

13.1数据质量方面340

13.1.1逼真度分析341

13.1.2关键度分析343

13.1.3敏感性和保密性分析345

13.1.4管理工作（Stewardship）346

13.1.5横向核对348

13.1.6流程确认348

13.1.7风险及降低风险分析349

13.2数据模型作为一个知识架构351

13.3 小结362

第14章 元数据建模363

14.1定义元数据363

14.1.1技术元数据365

14.1.2 业务元数据365

14.1.3实时元数据366

14.2元数据的重要性367

14.3一个元数据模型369

14.3.1概念元数据模型369

14.3.2逻辑元数据模型371

14.3.3物理元数据模型373

14.4建模人员与元数据373

14.4.1 建模人员——元数据贡献者373

14.4.2建模人员——元数据消费者374

14.5元数据建模的未来374

14.6 小结375

第15章 数据建模工作习惯376

15.1 最坏的习惯376

15.2团队模块化策略376

15.2.3沟通困难377

15.2.2不愿妥协377

15.2.1傲慢377

15.2.4固步自封378

15.2.5回避问题378

15.2.6伪君子行为378

15.2.7说话做事欠考虑378

15.2.8经常批评别人379

15.2.9语言不够通俗易懂379

15.2.10缺乏主动性379

15.3 延迟进度379

15.3.3一次一个任务380

15.3.2从不开展交流380

15.3.1陷入分析麻痹380

15.3.4从不承认您错了381

15.4模型管理不善381

15.5最好的习惯382

15.5.1 听取同事的意见382

15.5.2适当妥协382

15.5.3共享资料382

15.5.4善于接受382

15.6 固守时间表383

15.5.9 自我激励383

15.5.8有效地沟通和交流383

15.5.7尊重别人383

15.5.6透明383

15.5.5准时383

15.6.1 Pareto规则384

15.6.2 收益递减法则（The law ofDiminshing Returns）384

15.6.3 处理预期的事物385

15.6.4利用您的主动性385

15.6.5寻求帮助386

15.6.6模型管理386

15.7.1逻辑到物理的转换388

15.7理解数据和设计388

15.7.2关于物理数据的谬论389

15.8项目教训390

15.8.1用户定制解决方案项目390

15.8.2值得密切注意的短语391

15.8.3购买的解决方案项目393

15.8.4遗留系统与辨别分析395

15.8.5模型复查397

15.8.6经验值397

15.8.7责任感vs权限398

15.9 小结398