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文档简介
1、1,数据模型的基本概念及建模方法论,2,内容安排,数据模型相关术语,什么是数据模型,建模注意事项,数据模型方法论,3,什么是数据模型?,以数学的方式对现实事物的一种抽象表达, 特征: 内容:描述了数据、及其之间的关系 形式:反映了数据的组织与管理形式 用途: (数据仓库)系统建设中的数据信息的蓝图 (数据仓库)系统建设的核心 业务人员与IT人员沟通的语言和工具,4,数据模型的分类,数据仓库项目中数据模型可以分为以下几种: Conceptual Data Model (CDM) 概念数据模型 Logical Data Model (LDM) 逻辑数据模型 Physical Data Model(
2、PDM)物理数据模型 Application Data Model(ADM)应用数据模型,5,概念数据模型,Conceptual Data Model(CDM)概念数据模型 从全局上、宏观上介绍模型设计思路、范围和内容。 主要组成元素 主题 主题间关系 主题中的重要实体 实体间的相互关系 目标与用途 圈定建模的范围 划分建设主题 理清主要业务关系 构造逻辑数据模型的框架,6,逻辑数据模型,定义: 使用逻辑建模语言 定义数据与数据之间的逻辑关系 以图形化的形式 反映客户的业务规则 达到数据组织的设计目标,7,逻辑数据模型,Logical Data Model (LDM) 逻辑数据模型 设计人员:
3、业务人员、IT人员 设计目标 设计蓝图,指导整个数据仓库系统的建设 业务语言,业务人员与技术人员沟通的手段和方法 业务视图,独立于数据库技术实现 设计内容:实体、关系和属性 建模方法:3NF的设计方法 后续工作:物理数据模型的输入,8,物理数据模型,Physical Data Model(PDM)物理数据模型 设计目标:面向物理实施的具体细节 输入条件 继承于逻辑数据模型 依赖于所选择的数据库 决定于业务需求和性能之间的平衡 设计内容 数据库、表和字段、索引 需要作非正则化处理 后续工作:ETL、元数据管理和前端应用输入,9,应用数据模型,Application Data Model(ADM)
4、应用数据模型 设计目标 满足最终用户对数据的访问(内容、形式要求) 满足应用系统对数据的存取(性能、存储要求) 主要特征 面向Power User和业务人员 与具体的应用相关 多维分析时一般采用星型结构或者雪花状结构 的设计方法 是事实表和维度表的组合,10,逻辑数据模型与物理数据模型比较,11,逻辑数据模型在数据仓库中的定位,存储 和管理,采集,回答 业务问题,析取,清洗,条件,剔除,家庭关系,加载,业务系统,业务系统,业务数据,外部数据,关系数据库管理系统,聚集,统计,人工智能,神经网络,多维,可视化,EIS/DSS,电子表,对象语言,开发,企业 数据仓库,从属数据集市,业务人员,IT 用
5、户,数据导入,知识发现 数据挖掘,信息存取 工具,源数据,逻辑数据模型,应用数据模型,12,内容安排,数据模型相关术语,什么是数据模型,建模注意事项,数据模型方法论,13,逻辑数据模型基本术语 (一),模型结构 第三范式(3NF)结构 星型结构(多星型结构) 雪花型结构,模型分类 概念数据模型 逻辑数据模型 物理数据模型 应用数据模型,3NF 基础数据模型,Star Schema,汇总数据/已知应用模型,Snowflake,星型结构的演变,14,实体 独立型实体 依赖型实体 子类实体,主题域 层面,核心实体 关系实体 特征实体 分类实体,逻辑数据模型基本术语 (二),15,属性: (描述真实或
6、抽象事物相关联的特征或性质) 主键(识别实体实例唯一性的属性、属性组) 可选键 (能识别实体实例唯一性的其他属性、属性组) 外键(通过父实体到子实体关系转移到子实体的属性) 非键属性(不是实体主键属性的其他属性 ) 基础名(外键的原来名称 ) 角色名 (外键的新名称,表明取值是父实体属性的子集 ) 鉴别器 (取值决定父实体实例属于哪个子类的属性 ),逻辑数据模型基本术语 (三),16,关系 二元关系 父实体的一个实例严格关系子实体的0,1或多个实例的这种关系是二元关系 基数 父、子实体实例的比例,如1:1,1:M 识别(型)关系 子实体实例唯一性的识别与父实体相关联,父实体的主键属性成为子实体
7、的主键属性 非识别(型)关系 子实体不需要与父实体的关系就可以确定实例唯一性,父实体的主键属性成为子实体的非键属性,逻辑数据模型基本术语 (四),17,关系 确定关系 父实体的一个实例对应子实体的0、1或多个实例,并且子实体的一个实例对应0或1个父实体的实例 非确定关系 多对多关系 子类关系 子类实体和所属父实体的关系 完全子类群 所属父实体的每个实例都能够与子类群的一个实体实例相关联 不完全子类群 所属父实体的每个实例不一定都有子类相关联,逻辑数据模型基本术语 (五),18,Logical Data Model (LDM) Example,Entity,Key Attribute,Nonke
8、y Attribute,Relationship,Cardinality One-to-many 1 : M,Business Rule : one customer invoice at least contains one invoice item,逻辑数据模型基本术语 (示例),19,范式理论 Normal Form,关系数据库:原子性 第一范式: 每个属性的值唯一 第二范式:键值依赖 非键属性依赖所有的主键属性。(不存在部分键属性就决定的非键属性) 第三范式:完全键值依赖 非键属性完全依赖且只依赖与键属性。(不存在非主键属性依赖其他非主键属性的情况) BCNF 第四范式 第五范式,关系
9、数据库理论中对于实体划分、实例(记录)设计的规则,The KEY - 1st Normal Form (1NF)The WHOLE Key - Second Normal Form (2NF)And NOTHING BUT the Key - Third Normal Form (3NF) - E. F. Codd,20,违反第一范式,如果数Quantity属性被定义为“不是与Order相关,就是与Part相关”,例如:在OLTP系统中常见的字段复用现象,属此类问题,110,152,21,违反第二范式,依赖了复合主键的一部分,客户经理/地域 客户经理编号,22,违反第三范式,依赖了非主键属性(
10、不参与主键的外键属性),23,正则化LDM对数据库物理实现的优势,保留了更多的业务关系 更多的主索引选择 最佳的数据分布 更少的全表扫描 更多的连接选择 增强优化器使用更有利于提高性能的合并、聚合连接方法 最佳的数据分离(耦合度) 最佳的底层模型与用户分离 最佳的数据控制 每行更少的字段 最佳的与应用分离 更小的行 最佳的数据块大小 减少临时与永久日志空间 减少物理 I/O,要考虑正则化对数据库性能的要求,24,内容安排,数据模型相关术语,什么是数据模型,建模注意事项,数据模型方法论,25,NCR数据仓库实施方法论,26,逻辑数据模型设计步骤,Step 1: 定义业务需求与范围 Step 2:
11、 定义实体 Step 3: 定义关系 Step 4: 定义非键属性 Step 5: 确认模型,27,Step 1: 定义业务需求与范围,确认已经理解全部业务需求 什么困难或问题需要解决?一般情况下这些问题主要关系到增加收入或降低成本等 模型必须能够回答哪些业务问题? 有哪些业务功能必须处理? 有哪些业务限制存在? 是否每一个参与人员都可以共享他们的业务需求? 决定搜集需求的方法 回顾已经存在的资料(例如现存的报表) 新的业务需求访谈 以上两种混合的方法,28,Step 2: 定义实体,制定初始的实体池(不加区分的实体集合) 为每一个实体进行定义 删除超出项目范围的实体 为剩下的每一个实体定义主
12、键 为可用的实体编写文档 可选: 使用带样本数据的表格形式与用户进行确认 必须: 使用ER图制定最终版本的交付材料,29,Step 3: 定义关系,识别实体间的关系 对于每一个关系 删除超出项目范围的关系 删除间接的关系 为每一个剩余的关系进行定义 识别每一个可用的关系的基数 (1:1, 1:M, M:M) 参照完整性 确保每一个关系(PK/FK参照)是完整的、有效的 为模型中可用的关系编写文档,使用FK定义关系 可选: 使用带样本数据的表格形式与用户进行确认 必须: 使用ER图制定最终版本的交付材料,30,Step 4: 定义非键属性,识别并定义相关的非键属性 删除超出项目范围的属性 根据直
13、觉或经验将剩余的可用属性放入一个表中 逐一验证每一个可用属性的摆放位置 为模型中的每一个可用属性编写文档 可选: 使用带样本数据的表格形式与用户进行确认 必须: 使用ER图制定最终版本的交付材料 在模型的最终交付文档中添加业务限制条件,31,Step 5: 确认模型 (1),根据需要重复以上步骤 多次反复经常是必须的(需求、业务规则、操作的复杂性决定) 模型中的任何变更都会带来连锁反应,因此需要非常认真的回顾与评审: 实体的变更经常影响关系的定义和属性的位置摆放 关系的变更经常影响属性的位置摆放 属性的位置的变更可能影响其他属性的摆放,32,Step 5: 确认模型 (2),通过回答以下问题,
14、持续地对模型的范围进行验证: 这一模型组件的含义、与业务的关系是什么? 这一模型组件驱动的业务需求是什么? 对模型是否已经满足所有业务需求、业务问题及限制条件等,进行验证 绝对不要考虑任何与物理实施相关的问题! 当所有回答业务需求所必须的数据已经齐备时,停止对模型进行优化,33,主要任务: 转换逻辑数据模型(LDM)为物理数据模型 定义主索引、次索引 非正规化处理(demoralizations) 数据库建立 设计优化 数据库功能测试 使用工具: ERWin 交付项目: 物理数据模型(PDM) 物理数据模型说明书 数据库描述语言DDL,物理数据库设计,数据仓库管理,物理数据 模型,数据转换,应
15、用开发,数据挖掘 服务,系统体系结构设计,元数据管理,解决方案集成,34,物理数据模型命名规范,35,内容安排,数据模型相关术语,什么是数据模型,建模注意事项,数据模型方法论,36,建模注意事项,划分相应的主题 (客户、产品、账户、事件、行销活动、渠道、地理区域) 确定主题与主题之间的关系 客户购买产品产生账户、使用产品触发事件 运营商通过各种渠道、在不同地理区域进行个性化的行销活动 确定每个主题中关键的实体和实体间的关系 客户主题中:如参与人、个人、组织等实体、以及实体间的关 系,参与人由个人和组织组成 进入逻辑数据模型,细化概念数据模型设计,37,建模注意事项,定义数据模型的命名规则 命名
16、规范意义 统一命名,减少歧义 防止冗余的实体或属性的产生 良好的命名规范有助于业务人员与技术人员间的沟通 便于使用 逻辑模型实体和属性命名方法 实体名:PAR_Party:主题域大写实体描述词采用全称 属性名:Account Nbr:词采用全称,首字母大写,词与词 之间使用空格连接,38,LDM与PDM的区别,逻辑数据模型 (LDM) 内容 业务模型 记录业务规则和关系, 与数据库无关 用途: 与业务人员进行沟通和理解的工具 用来确认可以回答业务问题,物理数据模型 (PDM) 内容 数据库模型 表现物理数据属性 数据类型, 长度, 索引 与数据库相关 用途: 支持业务系统运行 解决数据存储问题
17、 解决应用处理性能问题,39,LDM实现为PDM的条件,LDM 业务规则,PDM,软、硬件 平台特性,应用开发策略,进行PDM设计必须考虑的因素、缺一不可:,核心业务规则,软、硬件平台个性化,用户、开发商个性化,70%,10%,20%,主要考虑因素,输入内容,影响程度,40,LDM 业务规则,PDM,业务规则继承,PDM不应违反LDM中界定的业务规则 包括: 业务概念相同 业务关系相同 核心业务要素相同,LDMPDM,41,业务规则继承(举例 ),客户编码 A B C ,用户编码 客户编码 X Y ,业务规则: 客户的定义是XXX(实体定义) 鉴别客户唯一性的标识为客户编码(主键) 客户核心属
18、性包括:A,B,C(属性) 一个客户可以拥有多个用户(关系) 识别用户所属客户的标识为客户编码(外键),客户,用户,CUST_ID A B C ,USER_ID CUST_ID X Y ,CUST,USER,42,软、硬件 平台特性,考虑平台特色,PDM应考虑实际数据库平台的特色 包括: 不同数据库的数据类型、长度不同 不同数据库的索引机制不同 不同的数据库处理性能不同 不同的硬件平台、配置处理性能不同,PDM,LDMPDM,43,考虑平台特色(举例 ),客户编码 客户姓名 B C ,用户编码 客户编码 X Y ,客户,用户,CUST_ID Char(8) Cust _Name Char(8)
19、 B C ,USER_ID CUST_ID X Y ,CUST,USER,Cust_ID Longint Guest_Name Char (12) B C ,USER_ID CUST_ID X Y ,CUST,USER,例如:数据类型、长度不同等,44,应用开发策略,考虑应用开发策略,PDM应考虑应用系统的实施策略 包括: 表的横向分割; 表的纵向分割; 创建汇总表、临时表; 属性冗余; 创建主索引(可能与LDM主键不同);,PDM,LDMPDM,45,考虑应用开发策略(举例 ),客户编码 客户姓名 B C ,用户编码 客户编码 X Y ,客户,用户,CUST_ID Cust _Name B,
20、USER_ID CUST_ID X Y ,CUST_B,USER,CUST_ID C,CUST_C,横向分表,CUST_ID A B C ,USER_ID CUST_ID X Y A,CUST 1,USER,CUST_ID A B C ,CUST 2,CUST_ID A B C ,CUST 3,1类 (前1000条),2类 (中2000条),3类 (后1000条),共3000条,例如:横向表、纵向分表、子类、属性冗余等,46,建模注意事项,设计逻辑数据模型 按照ERA设计流程设计逻辑数据模型 确定实体Entity 定义实体的主键KEY 定义部分非键属性Non-Key Attribute 定义非唯一属性组,Inversion Entry 添加相
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