数据建模
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对于数据项目而言,比如数据仓库项目,数据建模通常是整个项目的基石,说白了,这玩意不做完别的工作没法开展,这玩意一小改别的东西都得大改。建模本身的工作量对整个项目影响很小,但因为它引起的工作进程的变化非常大。
提升效率的办法通常就是,有建模标准,更好的利用最佳实践,提高建模的速度以及减少错误。模块合理一些,以便于可以做完一部分建模工作其他就可以开展,而不是所有模型都弄完了再去做其他的事情,内容很多了,只言片语这里也讲不清楚。
与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩。因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手... 显示全部 »
与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩。因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
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。 将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后,在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程·(实体一般是表)。
建模过程中的主要活动包括:
确定数据及其相关过程(如实地销售人员需要查看在线产品目录并提交新客户订单)。
定义数据(如数据类型、大小和默认值)。
确保数据的完整性(使用业务规则和验证检查)。
定义操作过程(如安全检查和备份)。
选择数据存储技术(如关系、分层或索引存储技术)。
数据建模 大致分为 三个阶段 ,概念建模阶段,逻辑建模阶段和物理建模阶段。其中概念建模和逻辑建模阶段与数据库厂商毫无关系,换言之,与MySQL,SQL Server,Oracle没有关系。物理建模阶段和数据库厂商存在很大的联系,因为不同厂商对同一功能的支持方式不同,如高可用性,读写分离,甚至是索引,分区等。
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