数据建模是什么?详细介绍

数据建模是使用简单图表(包括文本和符号)将复杂软件系统可视化的过程,以描述数据将如何在企业信息系统中流动。它有助于说明系统中存储和使用的数据类型、如何组织或分组数据以及不同数据类型之间的关系。

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换句话说,数据建模是创建数据模型的过程。数据模型是数据对象的概念表示,以及它们与规则之间的关系。实际上,可以将数据模型视为类似于建筑师的建筑计划或蓝图,这有助于创建概念模型,同时设置不同数据项之间的关系。

数据模型有助于保持命名约定、语义、默认值和安全性的一致性,同时确保数据质量。这有助于提供一种一致且可预测的方式来定义和管理整个组织的数据资源。它们的构建涵盖了业务需求。业务利益相关者通过反馈帮助定义规则和要求。这允许利益相关者在编写新系统的实际代码之前识别和纠正错误。

它们通常是根据不断变化的业务需求而发展的动态文档。它们提供了对正在设计的内容的更深入了解,并在规划 IT 架构和战略以及支持各种业务流程方面发挥着至关重要的作用。

数据模型的类型

与大多数设计过程类似,数据建模从高级抽象开始,逐渐变得更加具体。根据它们的抽象程度,数据模型可以分为三种类型:

  • 概念数据模型:这种数据模型是数据库概念的直观表示,也是它们之间的关系。它提供了数据库设计的高级描述,展示了数据如何相互关联以及可以存储什么样的数据。它也被称为域模型,通常是作为初始项目需求收集过程的一部分创建的。概念数据模型旨在为业务受众而不是技术受众提供对数据的更好理解。一旦创建了概念模型,就可以将其转换为逻辑数据模型。
  • 逻辑数据模型:该数据模型定义了数据实体的结构,从技术角度描述了数据。它不那么抽象,并提供了有关数据概念和关系的更好细节。在逻辑数据模型中,每个实体的属性都被明确定义。它用作数据库设计的详细表示,并作为创建物理数据模型的基础。
  • 物理数据模型:此类数据模型用于特定于数据库的建模。它提供了数据将如何存储在数据库中的模式。这种类型的数据模型描述了特定数据库管理系统 (DBMS)的数据库设计,并详细介绍了主键和外键、列键和约束。

数据建模的类型

数据建模使组织能够在数据处理中建立一致性、纪律性和可重复性。它与 DBMS 一起快速发展。以下是一些数据建模方法:

  • 分层数据建模:这种数据建模方法具有树状结构,其中每条记录都有一个父节点或根节点。它代表一对多的关系。分层数据建模用于地理信息系统 (GIS) 和可扩展标记语言 (XML) 系统,尽管与最近开发的数据库模型相比,它的效率相对较低。
  • 关系数据建模:这种数据库建模技术被建议作为分层数据模型的替代方案。它不要求开发人员定义数据路径,并且在其中,数据段是使用表专门连接的,从而降低了数据库的复杂性。
  • 实体关系 (ER) 建模: ER 建模使用图表以图形方式显示数据库中不同实体之间的关系。数据架构师使用 ER 建模工具通过创建可视化地图来传达数据库设计目标。
  • 面向对象的建模:随着面向对象的编程变得流行,面向对象的数据建模变得流行。它类似于 ER 建模技术,但不同之处在于它侧重于现实世界实体的对象抽象。它可以支持复杂的数据关系并在类层次结构中对对象进行分组。
  • 维度数据建模:这种数据建模技术旨在优化数据存储在数据仓库软件中的检索速度。与专注于高效存储的 ER 和关系模型不同,维度数据模型增加了冗余,从而更容易定位信息。

数据建模过程中的关键步骤

数据模型只不过是一张图。它们只是没有填充数据的外壳。可以将数据模型视为指南,成为构建详细数据模式的基础。它还可用于在数据生命周期的后期支持数据模式。以下是数据建模过程中涉及的一些关键步骤:

  • 识别要建模的数据集中表示的实体或业务对象
  • 识别每个实体的关键属性以在数据模型中区分它们
  • 识别每个实体彼此之间的关系的性质
  • 识别应合并到数据模型中的不同数据属性
  • 将数据属性映射到实体,以便数据模型反映数据的业务用途
  • 通过考虑减少冗余的需要以及性能要求来适当地分配密钥并确定规范化程度
  • 完成数据模型并对其进行验证

数据建模的好处

作为数据管理的一部分,数据建模为组织提供了几个明显的优势。它使数据架构师、开发人员、业务分析师和利益相关者更容易查看和理解存储在数据库或数据仓库中的数据之间的关系。以下是数据建模的一些好处:

  • 使数据库不易出错并提高数据质量
  • 促进更智能的数据库设计,这可以转化为更好的应用程序
  • 创建可视化数据流,帮助员工了解数据正在发生的情况
  • 改善整个组织中与数据相关的沟通
  • 提高文档的一致性
  • 使整个组织的数据映射更容易
  • 在概念、逻辑和物理级别加快数据库设计过程
  • 降低开发和维护成本
  • 以更好的方式描述业务需求
  • 有助于识别冗余或缺失数据

数据建模最佳实践

数据模型必须全面且具有弹性,以帮助组织降低风险、减少错误、提高一致性并最终降低成本。以下是数据建模的一些最佳实践:

  • 验证逻辑
  • 列出所有涉及的实体类型
  • 参考并利用推荐的命名约定
  • 映射所有实体及其关系
  • 检查数据冗余并使用规范化将其删除
  • 如果不是最优的,应用非规范化方法来提高性能
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