数据建模经典教程(第2版)
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作者(美)霍伯曼|译者:丁永军
出版社人民邮电
ISBN9787115455819
出版时间2017-06
装帧其他
开本其他
定价59元
货号3868708
上书时间2024-06-10
商品详情
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作者简介
自1992以来，SteveHoberman已经在数据建模领域，培训了超过10000位从业人员。Steve以娱乐化、互动化的教学风格而闻名于世，世界各地的许多组织都曾邀请Steve讲授数据建模高级课程（DataModelingMasterClass），该课程是业内公认的zui全面的数据建模课程。Steve先后出版了9本关于数据建模的图书，其中一本就介绍了他的主要工作任务，即如何使用数据模型记分卡技术进行模型评审。Steve还是设计挑战组织的创始人、数据建模领域会议的会议主席，并获得了由数据管理协会（DataAdministrationManagementAssociation，DAMA）颁发的2012国际职业成就奖。
目录
第1部分 数据建模简介
第1章 数据模型
1.1 路径搜寻说明
1.2 数据模型说明
1.3 有趣的冰淇淋
1.4 有趣的名片
1.5 练习1：教教你的邻居
第2章 为什么需要数据模型
2.1 交流性
2.2 精确性
2.3 使用数据模型
2.4 练习2：转变非信仰者
第3章 哪些相机设置也适用于数据模型
3.1 数据模型与照相机
3.2 范围
3.3 抽象
3.4 时间
3.5 功能
3.6 格式
3.7 练习3：选择正确的设置
第2部分 数据模型要素
第4章 实体
4.1 实体的说明
4.2 实体类型
4.3 练习4：定义概念
第5章 属性
5.1 属性的解释
5.2 属性类型
5.3 域的解释
5.4 练习5：设置域
第6章 关系
6.1 关系的解释
6.2 关系的类型
6.3 基数的解释
6.4 递归的解释
6.5 子类型的解释
6.6 练习6：读模型
第7章 键
7.1 理解候选键、主键及备用键
7.2 理解代理键
7.3 理解外键
7.4 理解辅助键
7.5 练习7：确认顾客号
第3部分 概念、逻辑和物理数据模型
第8章 概念模型
8.1 理解概念
8.2 概念数据模型的解释
8.3 关系及维度概念数据模型
8.4 创建一个概念数据模型
8.5 练习8：建立一个CDM
第9章 逻辑数据模型
9.1 逻辑数据模型说明
9.2 关系及维度逻辑数据模型
9.3 构建关系逻辑数据模型
9.4 创建维度逻辑数据模型
9.5 练习9：修改逻辑数据模型
第10章 物理数据模型
10.1 物理数据模型说明
10.2 关系及维度物理数据模型
10.3 反规范化
10.4 视图
10.5 索引
10.6 分区
10.7 练习10：用子类型创建物理模型
第4部分 数据模型质量
第11章 哪些模板有助于准确获取应用需求
11.1 IN-THE-KNOW模板
11.2 概念列表
11.3 家族树
11.4 练习11：建立模板
第12章 数据模型记分卡
12.1 理解数据模型记分卡
12.2 记分卡模板
12.3 记分卡简介
12.4 记分卡示例
12.5 练习12：思考最具挑战性的记分卡得分项
第13章 如何高效地与其他人员一起工作
13.1 认识人的问题
13.2 设定期望
13.3 工作推进
13.4 实现预期
13.5 练习13：坚持日志记录
第5部分 数据建模的进阶内容
第14章 非结构化数据
14.1 理解非结构化数据
14.2 数据模型与抽象
14.3 不可变的非结构化数据
14.4 理解分类学
14.5 理解本体
14.6 练习14：寻找分类
第15章 UML
15.1 理解UML
15.2 建模输入
15.3 建模输出
15.4 理解UML类模型
15.5 用例模型
15.6 练习15：创建用例
第16章 数据建模常见的5个问题
16.1 元数据
16.2 如何量化逻辑数据模型的价值
16.3 XML适用的应用领域
16.4 敏捷开发的适用领域
16.5 如何保持建模能力
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练习答案
练习1：教教你的邻居
练习3：选择正确的设置
练习5：设置域
练习6：读模型
练习7：确认顾客号
练习9：修改逻辑数据模型
练习10：用子类型创建物理模型
练习11：建立模板
练习12：思考最具挑战性的记分卡得分项
名词解释
内容摘要
数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。而数据模型是构建应用系统的核心，是尽可能精准地表示业务运转的概念性框架。
霍伯曼著、丁永军译的《数据建模经典教程(第2版)》通过平实的语言，对数据模型及建模过程进行了深入浅出的介绍。全书内容分为5个部分，对数据建模简介、数据模型要素，概念、逻辑和物理数据模型、数据模型质量以及数据建模的进阶内容等方面进行讲解，全面细致地为读者解答与数据建模相关的知识点和疑问。除此之外，本书的最后还对各类专业术语进行了细致的解释，方便读者参考。
本书是一本经典的数据建模指南，非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据科学等相关工作的专业人士参考阅读。
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