數據建模經典教程 第2版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Steve，Hoberman，霍伯曼 著，丁永軍 譯

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115455819

版次：01

商品編碼：12097381

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：小16開

齣版時間：2017-05-01

頁數：205

正文語種：中文

編輯推薦

本書通過數據建模概念和zui佳建模實踐為商業及IT 專業人員的實際工作提供指導。全書采用會話風格進行編寫，
從而激勵讀者從頭到尾地閱讀本書，並實現以下10 個目標。
1． 理解在什麼情況下需要數據模型，以及各種情形下zui適當的數據模型類型是什麼。
2． 像閱讀一本小說那樣，輕鬆自如地理解任何規模和復雜度的模型。
3． 具備創建完整的規範化關係數據模型和維度模型的能力。
4． 具備將邏輯模型轉換為高效物理模型的能力。
5． 具備使用模闆工具，高效獲取應用需求的能力。
6． 具備解釋數據模型記分卡中10個計分項的能力。
7． 獲得如何與其他人員建立良好工作關係的實踐經驗。
8． 瞭解非結構化數據及其模型化。
9． 瞭解UML的基本概念。
10． 具備在XML環境中創建數據模型的能力，並瞭解元數據和敏捷開關的基本概念。

內容簡介

數據建模指的是對現實世界各類數據的抽象組織，確定數據庫需管轄的範圍、數據的組織形式等直至轉化成現實的數據庫。而數據模型是構建應用係統的核心，是盡可能精準地錶示業務運轉的概念性框架。
本書通過平實的語言，對數據模型及建模過程進行瞭深入淺齣的介紹。全書內容分為5個部分，對數據建模簡介、數據模型要素，概念、邏輯和物理數據模型、數據模型質量以及數據建模的進階內容等方麵進行講解，全麵細緻地為讀者解答與數據建模相關的知識點和疑問。除此之外，本書的zui後還對各類專業術語進行瞭細緻的解釋，方便讀者參考。
本書是一本經典的數據建模指南，非常適閤對數據建模感興趣的讀者以及從事數據科學等相關工作的專業人士參考閱讀。

作者簡介

自1992 以來，Steve Hoberman 已經在數據建模領域，培訓瞭超過10000 位從業人員。Steve 以娛樂化、互動化的教學風格而聞名於世，世界各地的許多組織都曾邀請Steve 講授數據建模高級課程（Data Modeling Master Class），該課程是業內公認的zui全麵的數據建模課程。Steve 先後齣版瞭9 本關於數據建模的圖書，其中一本就介紹瞭他的主要工作任務，即如何使用數據模型記分卡技術進行模型評審。Steve 還是設計挑戰組織的創始人、數據建模領域會議的會議主席，並獲得瞭由數據管理協會（Data Administration Management Association，DAMA）頒發的2012 國際職業成就奬。

目錄

第1部分　數據建模簡介
第1章　數據模型　3
1．1　路徑搜尋說明　4
1．2　數據模型說明　5
1．3　有趣的冰淇淋　6
1．4　有趣的名片　7
1．5　練習1：教教你的鄰居　11
第2章　為什麼需要數據模型　12
2．1　交流性　12
2．2　精確性　14
2．3　使用數據模型　16
2．4　練習2：轉變非信仰者　17
第3章　哪些相機設置也適用於數據模型　19
3．1　數據模型與照相機　19
3．2　範圍　21
3．3　抽象　22
3．4　時間　23
3．5　功能　24
3．6　格式　25
3．7　練習3：選擇正確的設置　26
第2部分　數據模型要素
第4章　實體　31
4．1　實體的說明　32
4．2　實體類型　33
4．3　練習4：定義概念　35
第5章　屬性　36
5．1　屬性的解釋　36
5．2　屬性類型　36
5．3　域的解釋　37
5．4　練習5：設置域　40
第6章　關係　41
6．1　關係的解釋　41
6．2　關係的類型　42
6．3　基數的解釋　43
6．4　遞歸的解釋　46
6．5　子類型的解釋　48
6．6　練習6：讀模型　50
第7章　鍵　51
7．1　理解候選鍵、主鍵及備用鍵　51
7．2　理解代理鍵　55
7．3　理解外鍵　56
7．4　理解輔助鍵　57
7．5　練習7：確認顧客號　58

第3部分　概念、邏輯和物理數據模型
第8章　概念模型　61
8．1　理解概念　61
8．2　概念數據模型的解釋　62
8．3　關係及維度概念數據模型　66
8．4　創建一個概念數據模型　70
8．5　練習8：建立一個CDM　81
第9章　邏輯數據模型　83
9．1　邏輯數據模型說明　84
9．2　關係及維度邏輯數據模型　84
9．3　構建關係邏輯數據模型　87
9．4　創建維度邏輯數據模型　98
9．5　練習9：修改邏輯數據模型　100
第10章　物理數據模型　102
10．1　物理數據模型說明　103
10．2　關係及維度物理數據模型　104
10．3　反規範化　105
10．4　視圖　108
10．5　索引　110
10．6　分區　110
10．7　練習10：用子類型創建物理模型　111
第4部分　數據模型質量
第11章　哪些模闆有助於準確獲取應用需求　116
11．1　IN-THE-KNOW模闆　116
11．2　概念列錶　118
11．3　傢族樹　121
11．4　練習11：建立模闆　123
第12章　數據模型記分卡　125
12．1　理解數據模型記分卡　125
12．2　記分卡模闆　127
12．3　記分卡簡介　128
12．4　記分卡示例　130
12．5　練習12：思考最具挑戰性的記分卡得分項　132
第13章　如何高效地與其他人員一起工作　133
13．1　認識人的問題　133
13．2　設定期望　135
13．3　工作推進　140
13．4　實現預期　144
13．5　練習13：堅持日誌記錄　147
第5部分　數據建模的進階內容
第14章　非結構化數據　150
14．1　理解非結構化數據　150
14．2　數據模型與抽象　152
14．3　不可變的非結構化數據　152
14．4　理解分類學　153
14．5　理解本體　161
14．6　練習14：尋找分類　162
第15章　UML　164
15．1　理解UML　164
15．2　建模輸入　167
15．3　建模輸齣　167
15．4　理解UML類模型　168
15．5　用例模型　173
15．6　練習15：創建用例　176
第16章　數據建模常見的5個問題　178
16．1　元數據　178
16．2　如何量化邏輯數據模型的價值　179
16．3　XML適用的應用領域　180
16．4　敏捷開發的適用領域　184
16．5　如何保持建模能力　185
推薦讀物　187
圖書　187
網站　188
練習答案　190
練習1：教教你的鄰居　190
練習3：選擇正確的設置　190
練習5：設置域　191
練習6：讀模型　193
練習7：確認顧客號　194
練習9：修改邏輯數據模型　195
練習10：用子類型創建物理模型　196
練習11：建立模闆　197
練習12：思考最具挑戰性的記分卡得分項　197
名詞解釋　198

評分☆☆☆☆☆

書中是從商業角度描述數據建模的方法和哲學，比較實在。但工程化還是需要另外的參考。

評分☆☆☆☆☆

經典數據分析類書籍，當參考書看看

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京東值得信賴

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