数据模型基本概念及建模方法论PPT学习教案.pptx

数据模型是信息系统设计的核心，它是对现实世界数据的抽象表达，用于描述数据、它们之间的关系以及数据的组织和管理方式。在数据仓库的建设中，数据模型起着至关重要的作用，既是系统建设的信息蓝图，也是业务人员与IT人员之间沟通的语言和工具。 数据模型主要分为四类：概念数据模型（CDM）、逻辑数据模型（LDM）、物理数据模型（PDM）和应用数据模型（ADM）。每种模型都有其特定的设计目标和应用场景。 1. **概念数据模型**（CDM）：在全局和宏观层面定义模型的设计思路、范围和内容，包括主题、主题间关系、重要实体和实体间的关系。它用于圈定建模的范围，划分建设主题，并理清主要的业务关系，为构建逻辑数据模型提供框架。 2. **逻辑数据模型**（LDM）：使用逻辑建模语言定义数据之间的逻辑关系，反映业务规则。它是一种设计蓝图，指导整个数据仓库的建设，同时也是业务人员和技术人员沟通的桥梁。逻辑数据模型包含实体、关系和属性，通常遵循第三范式（3NF）设计，但可能需要根据性能和空间要求进行非正则化处理。 3. **物理数据模型**（PDM）：关注面向物理实施的细节，如数据库、表、字段和索引的设计，会根据逻辑数据模型和所选数据库系统进行调整，同时考虑业务需求和性能的平衡。PDM通常包含一些非正则化处理和派生数据，以优化性能。 4. **应用数据模型**（ADM）：主要满足最终用户和应用系统的数据访问和存取需求。它面向Power User和业务人员，与具体应用紧密相关，多维分析时常用星型或雪花状结构。 ADM由事实表和维度表组合而成，提供易用的访问形式。 逻辑数据模型和物理数据模型的比较在于，逻辑模型更注重业务逻辑和语义表达，而物理模型更侧重于数据库的实现和性能优化。在数据仓库中，逻辑数据模型位于数据流的中心，接收源数据，经过清洗和转换后，加载到物理数据模型中，供业务人员和IT用户进行信息存取和决策支持。 建模过程需要注意的是，应确保模型的清晰性、完整性和一致性，同时要充分理解业务需求，避免冗余数据，合理使用范式理论进行规范化设计。此外，模型应具有一定的灵活性，以便适应业务变化和系统扩展。 在建模方法论中，第三范式（3NF）是一种常见的设计原则，旨在减少数据冗余和提高数据一致性。星型结构和雪花型结构则是多维数据分析中常见的数据模型，其中星型结构更为简单直接，而雪花型结构则更强调数据的规范化。 理解并熟练掌握数据模型的基本概念和建模方法，对于构建高效、稳定的数据系统至关重要，无论是数据仓库的构建还是其他类型的信息系统，都需要基于合适的模型来确保数据的准确性和可用性。