数据库建模-概念设计全解

数据库设计StepbyStep（7）——概念数据建模引⾔：在前两篇博⽂（和）中，我们进⾏了数据库需求分析，着重讨论了两个主题：1.理解⽤户需求；2.提取业务规则。

当需求分析完成后，我们就要进⼊到概念数据建模环节。

本篇⽂章将使⽤之前介绍过的“基本实体关系模型构件”和“⾼级实体关系模型构件”作为建模的基本元素，⼤家可以回顾和中的模型构件及语义。

逻辑数据库设计有多种实现⽅式，包括：⾃顶⾄底，⾃底⾄顶以及混合⽅式。

传统数据库设计是⼀个⾃底⾄顶的过程，从分析需求中的单个数据元素开始，把相关多个数据元素组合在⼀起转化为数据库中的表。

这种⽅式较难应对复杂的⼤型数据库设计，这就需要结合⾃顶⾄底的设计⽅式。

使⽤ER模型进⾏概念数据建模⽅便了项⽬团队内部及与最终⽤户之间的交流与沟通。

ER建模的⾼效性还体现在它是⼀种⾃顶⾄底的设计⽅法。

⼀个数据库中的实体数量⽐数据元素少很多，因为⼤部分数据元素表⽰的是属性。

辨别实体并关注实体之间的关系能⼤⼤减少需要分析的对象数量。

概念数据建模连接了两端，⼀端是需求分析，其能辅助捕获需求中的实体及之间的关系，便于⼈们的交流。

另⼀端是关系型数据库，模型可以很容易的转化为范式化或接近范式化的SQL表。

概念数据建模步骤让我们进⼀步仔细观察应在需求分析和概念设计阶段定义的基本数据元素和关系。

⼀般需求分析与概念设计是同步完成的。

使⽤ER模型进⾏概念设计的步骤包括：1. 辨识实体与属性2. 识别泛化层次结构3. 定义关系下⾯我们对这三个步骤⼀⼀进⾏讨论。

辨识实体与属性实体和属性的概念及ER构图都很简单，但要在需求中区分实体和属性不是⼀件易事。

例如：需求描述中有句话，“项⽬地址位于某个城市”。

这句话中的城市是⼀个实体还是⼀个属性呢？⼜如：每⼀名员⼯有⼀份简历。

这⾥的简历是⼀个实体还是⼀个属性呢？辨别实体与属性可参考如下准则：1. 实体应包含描述性信息2. 多值属性应作为实体来处理3. 属性应附着在其直接描述的实体上这些准则能引导开发⼈员得到符合范式的关系数据库设计。

数据库建模三步骤：概念模型概念模型就是在了解了用户的需求，用户的业务领域工作情况以后，经过分析和总结，提炼出来的用以描述用户业务需求的一些概念的东西。

如销售业务中的“客户”和“定单”，还有就是“商品”，“业务员”。

用USE CASE来描述就是：“业务员”与“客户”就购买“商品”之事签定下“定单”。

（此时可以不包含属性，只有实体集，联系集的分析结构）逻辑模型就是要将概念模型具体化。

要实现概念模型所描述的东西，需要那些具体的功能和处理那些具体的信息。

这就到了需求分析的细化阶段。

还以销售业务为例：“客户” 信息基本上要包括：单位名称，联系人，联系电话，地址等属性；“商品”信息基本上要包括：名称，类型，规格，单价等属性；“定单”信息基本上要包括：日期和时间属性。

并且“定单”要与“客户”，“业务员”和“商品”明细关联。

系统需要建立几个数据表：业务员信息表，客户信息表，商品信息表，定单表。

系统要包括几个功能：业务员信息维护，客户信息维护，商品信息维护，建立销售定单。

以上这些均属于建立逻辑模型，这些说明只表明系统要实现什么，但怎样实现，用什么工具实现还没有讲，后者属于物理模型范围。

物理模型就是针对上述逻辑模型所说的内容，在具体的物理介质上实现出来。

如：数据库使用SQL Server 2000，这样就可以编写具体的SQL脚本在数据库服务器上将数据库建立起来。

其中包括业务员信息表，客户信息表，商品信息表，定单表。

客户端使用VS开发工具，那么在工作站上用VS建立起功能菜单，包括：业务员信息维护，客户信息维护，商品信息维护，建立销售定单等功能，并用工具将每一个功能编码实现。

这三个过程，就是实现一个软件系统的三个关键的步骤，是一个从抽象到具体的一个不断细化完善的分析，设计和开发的过程。

数据库建模：在设计数据库时，对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构，这一过程就称为数据库建模。

它主要包括两部分内容：确定最基本的数据结构；对约束建模。

数据仓库建模数据仓库建模是一种用于组织和存储大量数据的方法，它能够帮助企业更好地管理和分析数据，从而支持决策和业务发展。

在数据仓库建模中，需要考虑数据的结构、关系和流动，以及如何将数据整合和转换为可用于分析的形式。

一、数据仓库建模的概念和目的数据仓库建模是指将企业的各类数据整合到一个统一的数据仓库中，并通过建立适当的数据模型来描述数据之间的关系和流动。

数据仓库建模的目的是提供一个统一的数据视图，使企业能够更好地理解和分析数据，从而支持决策和业务发展。

数据仓库建模的核心概念包括维度、事实和粒度。

维度是描述数据的属性，例如时间、地点、产品等；事实是描述事件或业务活动的属性，例如销售额、订单数量等；粒度是指数据的详细程度，例如每天、每月、每年等。

二、数据仓库建模的步骤和方法1.需求分析：在进行数据仓库建模之前，首先需要进行需求分析，明确企业的数据需求和分析目标。

这包括确定需要分析的业务过程、关键指标和报表需求等。

2.数据抽取和清洗：在数据仓库建模过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换，以确保数据的准确性和一致性。

这包括数据清洗、数据集成和数据转换等步骤。

3.数据建模：数据建模是数据仓库建模的核心环节。

在数据建模过程中，需要根据需求分析的结果，设计合适的数据模型，包括维度模型和事实模型。

维度模型描述了数据之间的关系和层次结构，事实模型描述了业务过程和事件之间的关系。

4.数据加载和存储：在数据仓库建模完成后，需要将数据加载到数据仓库中，并进行存储和管理。

这包括设计合适的数据存储结构、数据加载和数据管理策略等。

5.数据分析和报表：数据仓库建模的最终目的是支持数据分析和报表。

在数据分析和报表过程中，需要使用合适的工具和技术，对数据进行分析和挖掘，生成相应的报表和可视化结果。

三、数据仓库建模的优势和应用数据仓库建模具有以下优势和应用：1.提供一致的数据视图：通过数据仓库建模，企业可以将各个数据源的数据整合到一个统一的数据仓库中，提供一致的数据视图，方便数据分析和决策。

数据库中的数据模型与设计摘要本文将介绍数据库中的数据模型与设计，包括概念模型、逻辑模型和物理模型，以及如何进行数据库设计。

数据模型是数据库设计的基础，它可以帮助我们理解数据的结构、关系和用途。

1.数据模型的定义数据模型是一种描述系统中数据组织、存储和处理方式的形式化表示。

它是数据库设计的基础，用于描述数据模式和数据结构，以及数据之间的关系。

其中，数据模式是指数据在数据库中的存储方式，包括实体、属性和关系，而数据结构则是指数据的组织方式，包括表、字段和索引等。

数据之间的关系包括一对一、一对多和多对多等。

2.数据模型的分类数据模型可以分为三个层次：概念模型、逻辑模型和物理模型。

其中，概念模型是最高层次的数据模型，用于描述数据的概念和业务规则；逻辑模型是中间层次的数据模型，用于描述数据的结构和关系；而物理模型则是最低层次的模型，用于描述数据在计算机系统中的存储和表示方式。

3.概念模型概念模型是数据库设计的第一步，它用于描述问题域中的概念和业务规则，不涉及到具体的数据库管理系统。

概念模型通常用E-R图表示，其中，E-R图基于实体-关系模型，用于描述实体、属性和关系之间的联系。

实体指问题域中的某个对象，例如学生、教师和课程等；属性指实体所具有的某个特征，例如学生的姓名、年龄和性别等；而关系指实体之间的某种联系，例如学生和课程之间的选课关系等。

4.逻辑模型逻辑模型是在概念模型基础上进一步精细化的数据模型，可以转化为具体的数据库管理系统。

逻辑模型通常用关系模型表示，其中，关系模型基于关系代数和谓词逻辑，用于描述数据的结构和关系。

关系模型由表、字段和索引组成，其中，表用于存储数据，字段用于定义数据的属性，索引用于优化数据的访问。

5.物理模型物理模型是数据库设计的最后一步，用于确定数据在计算机系统中的存储和表示方式。

物理模型通常用DDL语言表示，其中DDL是数据定义语言的缩写，用于定义数据库中的表、字段、索引和约束等。

数据库需求分析与概念模型设计在现代社会中，数据的重要性越来越被广泛认可。

数据库作为一种高效的数据管理工具，被广泛应用于各种行业和领域。

而在构建一个数据库系统之前，需求分析与概念模型设计是不可或缺的环节。

本文将探讨数据库需求分析的重要性，并介绍概念模型设计的相关知识。

一、数据库需求分析的重要性数据库需求分析是指对用户需求进行梳理、分析和整理的过程。

它能够确保数据库系统能够真正满足用户的需求，并且能够在满足需求的基础上提供高效的数据管理和查询功能。

数据库需求分析包括需求收集、需求组织和需求确认三个阶段。

1. 需求收集需求收集是指通过对用户进行访谈、观察和问卷调查等方式，收集用户需求的过程。

在需求收集阶段，需求分析师需要与用户沟通，了解用户对数据库系统的期望和要求。

通过有效的需求收集，可以确保数据库系统能够真正满足用户的需求，避免后期修改和调整的麻烦。

2. 需求组织需求组织是指将收集到的用户需求进行整理和分类的过程。

在需求组织阶段，需求分析师需要对收集到的需求进行分析和归纳，确定数据库系统所需的功能和特性。

通过有效的需求组织，可以明确数据库系统的目标和范围，为后续的概念模型设计提供基础。

3. 需求确认需求确认是指与用户共同审查和确认需求的过程。

在需求确认阶段，需求分析师需要将整理好的需求与用户进行反馈和讨论，确保需求的准确性和完整性。

通过有效的需求确认，可以建立用户与需求分析师之间的信任，最大程度地减少需求分歧，提高数据库系统的可接受度。

二、概念模型设计的相关知识概念模型设计是指在需求分析的基础上，对数据库的结构和关系进行建模的过程。

它以概念实体和实体之间的关系为核心，描述了数据库中各个元素的属性、关系和行为。

概念模型设计通常使用实体-关系模型（Entity-Relationship Model）进行表示。

1. 实体实体是指现实世界中的一个独立、有明确定义的事物，例如“学生”、“教师”等。

在概念模型设计中，实体用矩形图形表示，每个实体都有一组属性，描述了实体的特征和属性。

数据仓库建模引言概述：数据仓库建模是指在数据仓库设计和构建过程中，对数据进行组织、整理和优化，以便于数据分析和决策支持。

数据仓库建模的目标是提供一个统一、一致、可靠的数据源，帮助企业进行全面的数据分析和决策。

正文内容：一、数据仓库建模的基本概念1.1 数据仓库数据仓库是指将来自不同数据源、不同业务系统的数据进行集成、整理和存储的一个中心化的数据存储库。

数据仓库具有面向主题、集成性、稳定性和可查询性等特点，可以支持企业的决策分析需求。

1.2 数据仓库建模数据仓库建模是指对数据仓库中的数据进行组织和优化的过程。

它包括对数据进行抽取、转换和加载（ETL），以及对数据进行维度建模和事实建模等步骤。

数据仓库建模的目标是提供一个可靠、高效的数据结构，以支持数据仓库的查询和分析。

1.3 维度建模和事实建模维度建模是指对数据仓库中的维度进行建模和设计。

维度是描述业务过程的属性，如时间、地点、产品等。

维度建模通过定义维度表和维度属性，将维度的层次结构和关系进行建模，以支持多维分析和查询。

事实建模是指对数据仓库中的事实进行建模和设计。

事实是描述业务过程中的事件或度量，如销售额、库存量等。

事实建模通过定义事实表和事实属性，将事实的度量和关系进行建模，以支持数据仓库的查询和分析。

二、数据仓库建模的步骤2.1 数据需求分析在数据仓库建模过程中，首先需要进行数据需求分析，明确业务用户的数据分析和查询需求。

通过与业务用户的沟通和需求调研，确定数据仓库的主题域和维度、事实的粒度，以及数据仓库的查询和分析要求。

2.2 ETL过程ETL（抽取、转换和加载）是数据仓库建模的重要步骤。

在ETL过程中，需要从不同的数据源中抽取数据，并进行数据清洗、转换和集成，以满足数据仓库的数据质量和一致性要求。

最后，将经过处理的数据加载到数据仓库中。

2.3 维度建模维度建模是数据仓库建模的核心环节。

在维度建模过程中，需要定义维度表和维度属性，并建立维度之间的关系和层次结构。

软件工程环境综合实践结业论文—数据建模1.1数据建模的基本概念在设计数据库时，对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构，这一过程就称为数据库建模。

数据建模中的三种模型的简介a）概念模型把现实世界中的客观对象抽象为某一种信息结构，这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统，不是某一个数据库管理系统①BMS）支持的数据模型，而是概念级的模型，成为概念模型。

b）逻辑模型逻辑模型是对概念模型的扩展。

不仅定义了描述概念模型中对象的相关属性，而且定义了对象之间的逻辑关系，比如：聚合、扩展。

在数据仓库中，它关联着逻辑模型和物理模型两方。

目前最流行就是关系模型也就是对应的关系数据库。

常见的实体联系有：一对一联系，一对多联系，多对多联系。

c）物理模型物理模型定义了数据的物理存储方式。

通常是我们定义的一种数据库。

如关系数据库中的一些对象为表、视图、字段、数据类型、长度、主键、外键、索引、约束、是否可为空、默认值。

1.2MDA转化模型驱动架构（MDA ）的模型转换提供了一个完全可配置的方式将一个模型中的元素和模型片段从一个域转换到另一个域。

这通常涉及到平台无关模型（PIM ）元素转换成指定平台的模型（PSM ）的元素。

从单一的、平台独立的元素到可以负责创建跨多个域的多个平台相关的元素。

也就是说从概念模型可以转化成任何语言的逻辑模型，没有平台的限制，例如：java 、C++、c#等等，数据库建模的时候我们可以给它转化成具体的数据库管理系统。

a ）定义配置转换EA 中提供了MDA 转换模板，打开EA 工具下的Tools 目录下的MDATransformationTemplates,得到下图：本文讲的是数据建模，因此我们选择DDL 语言，在DDL 转换中主要是将逻辑图中的类转化为物理存储系统中的表：比讣'=n-1 Sif c2fl5->Sttre'3type==,'enuncr-3ti[in"S2 KendTeflplafte-S46^STRAMSF(MR_llEFffiEfiKEC labile")(7STRAHSWH-CURfliEhlT ("langu^e J FtEtMjrjw”E l-3nguagE=£qt£^enQp-tI>Ef-9u]LtDat-ab4HseKqt!K9Klijst -"At±ribute'jEepHratnr-"\n"直indent-""S IB Slf e-JetiTypt !-4AssociBtian-K1214 15 16 17 12心U KliTt="Comectar *辭亡TP将类中Attribute 转换为表的列:DDL 尸IM ..L 初时氓赶陆舌Marr 亡耳■占g 吾|0»^紅S H OKS 0M 夢哥 daaeinerTace — 哉沁j 亡5 Lrk&d 否Lr^ed Base 否brtodClflEhlprf-SC?!S Oparatis 舌 Pjramder 否 Comector 習 氐供僧S饬—:;i 占•，叶PirirtaryKey naiE=^tX%C.CWVERT_IWE.(claj-sMane t ，"F B ^CH I 匚ore"j."CaiEl 匚Bie type-®qtSL®C.OMVEHT_TypEi ；genOptlDefaultl>al3ba5t J "Inttgsr ')K¥qtf将类中的Connector创建为表的外键:在DDL转换中，主要是上面三种的转换，对于Operation、Parameter等都没有定义。

数据库中的数据模型与设计数据模型是数据库设计的基础，它定义了数据库中的数据结构以及数据之间的关系。

数据模型的设计是数据库系统设计的重要组成部分，决定了数据库系统的性能、可靠性和可扩展性。

本文将介绍数据库中的数据模型和设计的相关概念，并探讨数据模型与设计的重要性及其在数据库系统中的作用。

一、数据模型的概念数据模型是对现实世界的抽象，它描述了数据的逻辑结构以及数据之间的关系。

数据模型可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次。

1.概念模型概念模型是对现实世界的抽象，描述了现实世界中的实体、实体之间的关系和实体的属性。

概念模型通常使用实体-关系图(Entity-Relationship Diagram，ERD)来表示，通过图形化的方式展示了实体之间的联系和属性。

2.逻辑模型逻辑模型是对概念模型的具体化，它将概念模型映射到数据库管理系统中的数据结构。

逻辑模型描述了数据的存储方式、索引、键等逻辑结构。

逻辑模型通常使用实体-关系图或UML类图来表示。

3.物理模型物理模型是对逻辑模型的具体化，它描述了数据在存储介质上的具体组织方式。

物理模型包括了数据库表的建立、索引的建立、存储结构等。

物理模型与数据库管理系统的实现密切相关。

二、数据模型的设计数据模型的设计是数据库系统设计的一部分，它包括了数据结构、数据关系、数据操作等方面的设计。

数据模型的设计可以分为概念设计、逻辑设计和物理设计三个阶段。

1.概念设计概念设计是数据库设计的第一步，它主要是通过对现实世界的抽象来描述数据之间的关系。

概念设计中要识别出实体、实体之间的联系以及实体的属性，并建立概念模型。

在概念设计阶段，通常使用实体-关系图来表示概念模型。

2.逻辑设计逻辑设计是在概念设计的基础上，将概念模型映射到数据库管理系统中的数据结构。

逻辑设计要考虑到数据的操作方式、数据的索引、键和完整性约束等。

在逻辑设计阶段，通常使用实体-关系图或UML类图来表示逻辑模型。

数据仓库建模数据仓库建模是指将原始数据整理和组织，以便于分析和决策支持的过程。

它是数据仓库项目中的重要环节，决定了数据仓库的结构和性能。

本文将介绍数据仓库建模的概念、常用方法和最佳实践。

一、概述数据仓库建模是将各种不同来源的数据进行抽取、清洗、转换和加载，最终形成适用于商业智能分析的结构化模型。

它可以帮助企业从大量的数据中发现隐藏的商业价值，为管理层提供决策依据。

二、数据仓库建模方法1. 维度建模维度建模是数据仓库建模的一种常见方法。

它以事实表为中心，围绕着维度表来组织数据。

事实表是包含了业务度量（如销售额、利润等）的表，而维度表则包含了事实表所描述的业务维度（如时间、地点、产品等）的具体信息。

维度建模具有简单、易于理解和维护的特点，广泛应用于数据仓库项目中。

2. 规范化建模规范化建模是将数据仓库中的数据按照规范化的数据库设计原则进行建模。

它将数据分散存储在多个表中，以减少数据冗余和提高数据一致性。

规范化建模适用于对数据一致性要求较高，但性能要求相对较低的场景。

3. 星型模型和雪花模型星型模型是维度建模的一种具体实现方式，它以一个事实表和多个维度表组成星型结构。

星型模型简单、易于理解和查询，适合于业务分析和报表查询。

而雪花模型是在星型模型基础上，将维度表进一步规范化，减少了数据冗余，提高了灵活性和数据一致性。

4. 声明式建模声明式建模是一种使用元数据描述数据仓库模型的方法。

它通过定义元数据中的核心概念和规则，自动生成数据仓库中的数据模型和代码。

声明式建模提高了开发效率和模型的一致性，但对于复杂的业务场景需要谨慎使用。

三、最佳实践1. 理清需求在进行数据仓库建模之前，需要充分了解业务需求，理清分析和报表查询的目标。

只有明确需求，才能设计出合适的模型结构。

2. 引入业务专家数据仓库建模需要与业务专家密切合作，理解业务领域，并将其转化为可操作的维度和度量。

只有深入理解业务，才能构建出有用的数据仓库。

3. 划分合适的粒度数据仓库的数据粒度应该根据具体业务需求来确定，既要保留足够的详细信息以满足分析需求，又要避免数据量过大导致性能下降。