精通概念数据模型
概念数据模型
概念数据模型概念数据模型是一种用于描述系统中数据的结构、属性和关系的工具。
它是在数据库设计和开发过程中使用的一种抽象模型，用于帮助开发人员理解和组织数据。
在概念数据模型中，数据被表示为实体、属性和关系的集合。
实体是指系统中具有独立存在和可区分性的对象，可以是现实世界中的物体、概念或事件。
属性是实体的特征或描述，用于描述实体的各个方面。
关系是实体之间的联系或连接，用于描述实体之间的关联和依赖。
概念数据模型的主要目的是提供一个清晰、一致和可理解的数据表示，以便于开发人员和利益相关者之间的沟通和理解。
它可以帮助开发人员确定系统中需要存储的数据类型、属性和关系，并提供一个共享的视图，以便于各方对系统的数据结构和逻辑进行讨论和确认。
在概念数据模型中，常用的表示方法包括实体-属性-关系图（E-R图）和实体-属性-值图（EAV图）。
E-R图使用实体、属性和关系的图形符号表示数据结构，而EAV图则使用表格形式表示。
在设计概念数据模型时，需要考虑以下几个方面：1. 实体的识别和定义：确定系统中存在的实体，并定义它们的属性和关系。
例如，在一个学生管理系统中，学生可以是一个实体，属性可以包括姓名、年龄、性别等，关系可以包括学生与班级的关联关系。
2. 属性的定义和分类：确定实体的各个属性，并对其进行分类。
属性可以分为主属性和附属属性，主属性是实体的基本属性，附属属性是主属性的补充或描述。
例如，在一个商品管理系统中，商品的属性可以包括名称、价格、产地等，其中名称和价格为主属性，产地为附属属性。
3. 关系的定义和描述：确定实体之间的关系，并描述它们的性质和约束。
关系可以是一对一、一对多或多对多的关系。
例如，在一个订单管理系统中，订单和商品之间的关系可以是一对多的关系，一个订单可以包含多个商品。
4. 数据模型的优化和规范化：对概念数据模型进行优化和规范化，以提高数据的存储效率和查询性能。
规范化是一种将数据模型分解为更小、更简单和更一致的部分的过程，以消除数据冗余和不一致性。
第4章精通概念数据模型
标识符与联系的转换 主标识符生成PDM中的主键和外键，次标识符生成候选键。 CDM中的联系所定义多联系
在非依赖（非标定）的一对多联系中，联系连接“一”端实体与
“多”端
实体，“一”端实体的主标识符转换成两项：一项为该实体生成
的表
的主键；另一项为“多”端实体生成的表的外键Emp。loyee
Entity_5 0,n
Association_1
Entity_6 0,n
7.1 概念数据模型的三种表示方法
创建递归关联
递归关联（Recursive Association）也称自反关联，表示在同一个实体类 型中不同实体集之间的关系。
职工
1,1
职工号 <pi> <M> 姓名 性别 出生日期 岗位 工资 电话 住址
Identifier_1 <pi>
7.6 由CDM生成PDM
3. 非依赖多对多的联系 在非依赖多对多联系中，两个实体的主标识符迁移到一个新表（ 中间表）中，同时做该表的主键与外键。
Employee : 2
Team
Employee number <pi> <M>
Team number <pi>
Speciality
<ai>
Employee function <ai>
Employee salary
Identifier_1 <pi>
Identifier_2 <ai>
7.6 由CDM生成PDM
2 依赖的一对多联系 在依赖联系中，非依赖实体的主标识符转换成依赖实体生成表的 主键列和外键列。如果依赖实体本身存在主标识符，则依赖实体 的主标识也将转换成它所生成的表的主键列，两个主键列联合做 依赖实体生成表的主键。
数据模型概念
数据模型是对现实世界数据特征的抽象，它描述了数据的属性和数据之间的关系。
数据模型是构建和使用数据仓库的核心，它可以帮助我们更好地理解数据，发现数据的潜在价值。
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。
概念模型是人们对现实世界的认识和理解的抽象，它描述了数据的本质和特征，如实体、属性、关系等。
逻辑模型是在概念模型的基础上，进一步描述数据的组织和结构，如数据结构、数据流、数据存储等。
物理模型是最底层的数据模型，它描述了数据的物理存储方式和处理方式，如文件系统、数据库系统等。
在数据仓库中，数据模型是非常重要的。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的数据集合，而数据模型则是实现这些特性的关键。
通过构建适当的数据模型，我们可以更好地组织数据、提取数据、分析数据和可视化数据，从而更好地支持决策支持和业务分析。
在构建数据模型时，需要考虑数据的完整性、准确性、一致性和有效性等方面。
同时，还需要考虑数据的可扩展性、可维护性和可重用性等因素。
因此，选择适当的数据模型和设计合适的数据库架构是非常重要的。
总之，数据模型是对现实世界数据特征的抽象和描述，是构建和使用数据仓库的核心。
通过构建适当的数据模型，我们可以更好地组织数据、提取数据、分析数据和可视化数据，从而更好地支持决策支持和业务分析。
02、Storm入门到精通storm3-1
Storm深入学习
• Storm 数据模型(topology)
为了在storm做实时计算，必须创建topology。topology是计算图。 topology中的每个节点包含一个处理逻辑，节点之间的链接表明了数 据如何在节点之间被传输。
运行topology非常直接了当：首先将你的代码和依赖打包为一个 jar，接着运行以下命令即可：
• spouts和bolts实现 spouts负责输出新消息到topology。TestWordSpout输出从列表
m深入学习
• Storm 数据模型(topology)
stream: storm的核心是"stream"。stream是无边界的tuple序列。storm以分布、
可靠的方式为转换一个stream到新的stream提供了基本组件。 storm为stream的转换提供的基本组件是spouts和bolts。spouts和bolt
Storm深入学习
• Storm 数据模型(topology)
此topology包含一个spout和两个bolts。spout输处word，每个bolt 追加"!!!"到输出。node排列成一行:spout输出到第一个bolt，此bolt输 出到第二个bolt。
定义node的代码使用了setSpout和setBolt方法。这些方法接收用 户自定义ID输入，一个包含处理逻辑的对象和node的并行度。包含处 理 逻辑的对象实现了IRichSpout和IRichBolt接口。最后一个参数:node 的并行度，是可选的，它指定了在集群中多少个线程被创建来执行此 组件，如果忽略，storm会为每个Node分配一个线程。
Storm深入学习
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SQL Server从入门到精通(第3版)
第6章 SQL基础 78 视频讲解：51分钟 6.1 T-SQL概述 79 6.1.1 T-SQL的组成 79 6.1.2 T-SQL语句结构 79 6.1.3 T-SQL语句分类 80 6.2常量 80 6.2.1数字常量 80 6.2.2字符串常量 81 6.2.3日期和时间常量 81 6.2.4符号常量 81
图书目录
第1篇基础据库基础2 视频讲解：34分钟 1.1数据库系统简介3 1.1.1数据库技术的发展3 1.1.2数据库系统的组成3 1.2数据库的体系结构4 1.2.1数据库三级模式结构4 1.2.2三级模式之间的映射5 1.3数据模型5 1.3.1数据模型的概念6 1.3.2常见的数据模型6
第11章存储过程 202 视频讲解：17分钟 11.1存储过程概述 203 11.1.1存储过程的概念 203 11.1.2存储过程的优点 203 11.2创建存储过程 204 11.2.1使用向导创建存储过程 204 11.2.2使用CREATE PROC语句创建存储过程 205 11.3管理存储过程 206 11.3.1执行存储过程 206 11.3.2查看存储过程 208
谢谢观看
SQL Server从入门到精通（第3版）
清华大学出版社出版的图书
目录
01 内容简介
02 图书目录
《SQL Server从入门到精通（第3版）》是清华大学出版社出版的一本图书。
内容简介
《SQL Server从入门到精通（第3版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细 介绍了SQL Server开发应该掌握的各方面技术。全书分为4篇共20章，包括数据库基础、SQL Server数据库环境 搭建、SQL Server服务的启动与注册、创建与管理数据库、操作数据表、SQL基础、SQL函数的使用、SQL数据查 询基础、SQL数据高级查询、视图的使用、存储过程、触发器、游标的使用、索引与数据完整性、SQL中的事务、 维护SQL Server数据库、数据库的安全机制、Visual C++ + SQL Server实现酒店客房管理系统、C# + SQL Server实现企业人事管理系统、Java + SQL Server实现学生成绩管理系统等。
数据模型的解释
数据模型的解释数据模型是描述数据以及数据之间关系的抽象表示方式。
它是在计算机科学和信息管理领域中用于设计和组织数据的工具。
数据模型可以帮助我们理解数据的结构、特性和相互之间的联系。
它提供了一种规范化的方式来描述和表示数据，使得数据可以被有效地存储、管理、操作和查询。
数据模型可以分为以下几个常见的类型：1.层次型数据模型：层次型数据模型用树状结构表示数据之间的层次关系。
其中，树的每个节点代表数据的实体，而边表示实体之间的关联关系。
这种模型常用于描述具有明显层次结构的数据，如文件系统。
2.网络型数据模型：网络型数据模型使用图形结构表示数据之间的复杂关系。
它可以表示多对多关系，其中数据实体通过连接器（链接或边）相互关联。
这种模型在早期数据库系统中被广泛使用。
3.关系型数据模型：关系型数据模型是目前最常用的数据模型之一。
它使用表格（关系）来组织和表示数据，其中每个表格代表一个实体或关系，表格中的行和列分别表示实体的记录和属性。
关系型数据模型使用结构化查询语言（SQL）来操作和查询数据。
4.对象型数据模型：对象型数据模型在关系型数据模型的基础上引入了面向对象的概念，允许数据具有复杂的属性和方法。
它将数据表示为对象的集合，对象之间可以继承、关联和多态等。
5.文档型数据模型：文档型数据模型用于处理和存储半结构化数据，比如JSON和XML等。
它允许数据以纵向扩展的方式存储，每个文档可以具有不同的属性和结构。
数据模型的选择取决于应用和业务需求。
不同的数据模型在处理数据的能力、操作复杂性、性能和扩展性方面具有各自的优势和限制。
正确选择和设计数据模型是建立高效、可靠和易于维护的数据系统的关键一步。
笔记：数据建模基本流程，概念模型，逻辑模型和物理模型
笔记：数据建模基本流程，概念模型，逻辑模型和物理模型注：本文的数据建模基本流程适用于OLTP系统数据建模，同样也涵盖了DW的数据建模数据建模基本流程：概念模型->逻辑模型->物理模型概念模型：确定系统的核心以及划清系统范围和边界该阶段需完成：1.该系统的商业目的是什么，要解决何种业务场景2.该业务场景中，有哪些人或组织参与，角色分别是什么3.该业务场景中，有哪些物件参与，4.此外需要具备相关行业经验：如核心业务流程，组织架构，行业术语5.5w1h：who， what，when，where，why, how概念模型tips：1.注重全局的理解而非细节2.在概念模型阶段，就需要对整体架构做思考3.概念模型阶段通常是自上而下的模式，这里需要读大量的文档做课前工作，并且通过大量的会议进行反复沟通、澄清需求确认需求。
4.在此阶段，应粗略地估算出整个项目需要的时间以及项目计划草案5.出品的概念模型可以帮助划定系统边界，也就是说什么地方做什么地方不做，另外也能够帮助避免一些方向性的错误6.当然业务和数据都精通的专家更好了，但对比数据专家，这个阶段更需要业务专家来配合7.可以说概念模型是一个沟通的基础，假设你和客户讨论，讨论的内容是什么？依据什么来讨论？这个就是概念模型存在的意义，同时它也是逻辑模型非常重要的输入，逻辑模型其实就是概念模型逐步求精的结果。
8.要用与客户一致的商业语言，这个目的主要是避免双方沟通产生歧义9.通常用实体关系图表示，但不需要添加实体的属性逻辑模型：梳理业务规则以及对概念模型的求精该阶段需完成：1.分多少个主题？每个主题包含的实体2.每个实体的属性都有什么？3.各个实体之间的关系是什么？4.各个实体间是否有关系约束？逻辑模型tips：1.当你结束了逻辑建模，如果项目是以数据为核心应用的话，你就能够更精确推算出整个项目需要的时间，同时你也能估算出更精确的费用。
2.如果你的实体数量超过100个，建议你使用术语表进行统一的规划定义3.建议采用3NF进行规范化建模4.一定要先规范化，再逆规范化5.不可缺少约束的定义，比如主键，比如外键，比如特殊属性的范围定义等。
数据库系统工程师知识点讲解之数据模型
数据库系统工程师知识点讲解之数据模型数据库系统工程师为软考中一门中级资格考试，以下是小编整理的一些数据库系统工程师考试知识点讲解，供大家参考学习。
1.数据模型的三要素(1)数据结构数据结构是所研究的对象类型(Object Type)的集合。
这些对象和对象类型是数据库的组成成分。
一般可分为两类:一类是与数据类型、内容和其它性质有关的对象;一类是与数据之间的联系有关的对象。
前者如网状模型中的数据项和记录，关系模型中的域、属性和关系等。
后者如网状模型中的关系模型(set type)。
在数据库领域中，通常按照数据结构的类型来命名数据模型，进而对数据库管理系统进行分类。
如层次结构、网状结构和关系结构的数据模型分别称作为层次模型、网状模型和关系模型。
相应地，数据库分别称作为层次数据库、网状数据库和关系数据库。
(2)数据操作数据操作是指对各种对象类型的实例(或值)所允许执行的操作的集合，包括操作及有关的操作规则。
在数据库中，主要的操作有检索和更新(包括插入、删除、修改)两大类。
数据模型定义了这些操作的定义、语法(即使用这些操作时所用的语言)。
数据结构是对系统静态特性的描述，而数据操作是对系统动态特性的描述。
两者既有联系，又有区别。
(3)数据的约束条件数据的约束条件是完整性规则的集合。
完整性规则是指在给定的数据模型中，数据及其联系所具有的制约条件和依存条件，用以限制符合数据模型的数据库的状态以及状态的变化，确保数据的正确性、有效性和一致性。
2.概念模型数据模型是数据库系统的核心和基础。
每个DBMS软件都是基于某种数据模型的。
为了把现实世界中的具体事物或事物之间的联系表示成DBMS所支持的数据模型，人们首先必须将现实世界的事物及其之间的联系进行抽象，转换为信息世界的概念模型;然后将信息世界的概念模型转换为机器世界的数据模型。
也就是说，首先把现实世界中的客观对象抽象成一种信息结构。
这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统和DBMS。
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复制检查 在复制检查中过程中，系统主要控制对象的部分复制。也 就是说复制的对象要与被复制对象完全同步。
包检查 包中不能存在循环依赖联系 包中不能存在强制循环联系
7.4 检查CDM中的对象
域检查 默认值与列表值必须在最大值与最小值之间。 域 的 Standard check 中 ， Default 和 List of Value 必 须 在 Maximum 和 Minimum范围内。 应定义域的数据类型。虽然系统允许域中有未定义的数据类型存在，但 在生成物理数据模型前，必须为所有的未定义数据类型选择数据类型。
工程管理员
签定合同
承包商
0,n
0,n
工程管理员
0,n
Association_4
签定合同 (1,1)
(1,1)
Association_5 0,n
承包商
7.2 实体设计的反规范化
上一章介绍了实体设计的规范化理论，并说明了规范化理论在设计 中的必要性。通过模式分解可使用实体符合规范化理论的要求。但 是，在实体规范化的同时也带来一些问题，如实体中的记录进行操 作时需要进行多个实体间的连接，连接会降低系统的运行速度。又 如某些系统需要通过数据的冗余，查证数据操作过程中的数据的变 化历史；为了方便查询，系统通常也会采用反规范化的手段。
7.1 概念数据模型的三种表示方法
定义关联连接的特性
Identifier表示这个实体是否依赖另一个实体； Cardinality的值可是： 0,1、0,n、1,1、1,n四种情况，前 2个基数表 示关联连接是非强制，后两个基数表示关联连接是强制。
7.1 概念数据模型的三种表示方法
定义依赖关联
在某些情况下，实体类型本身的属性不足以标识其中的每个实例，那 么这些实例就需要借助与之连接的其他实体类型的标识符和自身属性 来共同标识这些实例。 在关联连接的特性窗口中，选取择 Identifier复选框，即表示这个关联 连接是依赖的，此时关联连接的基数上出现一个括符。
7.2 实体设计的反规范化
规范化的缺点
规范化的结果：一个实体类型被划分成多个实体类型，每个实体类型 有相对较少的属性，并且这些属性通过公共的属性连接起来，才能完 整地反映出现实世界中的信息结构。 分解实体类型对系统有两个重要的影响： 1、性能影响 2、增加了开发者编写查询代码的难度。
7.2 实体设计的反规范化
7.2 实体设计的反规范化
学生类别字典
学生类别编码 学生类别名称 输入码
Relationship_1
学生
学号 姓名 性别 住址 学生类别名称
在两个实体中分别寸在一个相同的属性
7.2 实体设计的反规范化
发票主表
发票编号 数量 开票人 开票日期 发票总金额
Relationship_1
发票子表
序号 货物名称 规格 单价 数量 金额 小计
反规范化
反规范化是出于对数据库性能的考虑，是对规范化数据模型的再 考虑，通过修改实体类型的结构允许数据库上存在一些冗余数据
7.2 实体设计的反规范化
反规范化的主要工作
反规范化会给系统带来插入异常、修改异常、删除异常等问题。 反规范化通常包含以下三个任务之一： 1、把实体类型中的某些属性复制到另一些实体类型中，以便更容易地访 问这些属性而不用进行多个实体类型的连接。复制完这些属性后，应用 程序往往不用连接就可以直接获得所需的数据，从而加快了系统的运行 速度。 2、预计算和派生数据的存储可以加快处理过程。派生数据是指总结数据 或串联数据，创建包含预计算信息的实体通常主要用于报表，有时也用 于被经常查询的数据的需要。 3、撤销某些分解的实体是为了避免多个连接的开销，特别是一对一关系 的表。
反规范化设计中的预计算
7.3 CDM检查选项
问题严重性级别 问题严重性级别分为Error和Warning两种。Error是模型中的致命 性问题，发现模型中存在这类问题时，系统会阻止CDM生PDM 或OOM。Warning是模型中不合理的问题，发现模型中存在的这 类问题时，系统会给出提示信息。
7.4 检查CDM中的对象
Entity_5 0,n
Association_1
Entity_6 0,n
7.1 概念数据模型的三种表示方法
创建递归关联
递归关联（Recursive Association）也称自反关联，表示在同一个实体类 型中不同实体集之间的关系。
职工
1,1
职工号 <pi> <M> 姓名 性别
出生日期 岗位 工资
电话 住址
0,n Identifier_1 <pi>
接受 领导
管理
7.1 概念数据模型的三种表示方法
定义关联的特性
关联可拥有属性（ Attribute），也可以附加规则（ Rule）。其中 Number表示CDM转换成PDM后，由关联生成的表中可以存放的 记录数，这个数字用于估计 PDM实际占用数据库空间的大小。选 择Generate复选框时表示当 CDM生成PDM时，关联生成数据库中 的一个表（Table）, 不选择这个复选框，则关联不会生成表。
第七章 精通概念数据模型
7.1 概念数据模型的三种表示方法
在PD中概念数据模型的表示方法有：Entity/Relationship、Merise和Mixed三种。 Merise 表示法中关联的符号与作用
Merise表示法中使用关联（association）与关联连接（Association Link）来 代替Entity/Relationship表示法中的联系（Relationship）。
Task
Task name <pi> <1)
Identifier_1 <pi>
Belonges to
Project
Project number
0,n
Project name project lable
7.1 概念数据模型的三种表示方法
关联转换成关联实体
关联也可以转换成一个实体，这个实体称为关联实体，关联实体 通过两个关联连接与原来的两个实体相连接，关联实体使用关联 的名称和代码。新的关联连接保持原来的基数。