完整且最佳的数据模型有助于创建简化的逻辑数据库，从而消除冗余、降低存储需求并允许高效检索。 它还为所有系统提供“单一事实来源”，这对于有效运营和证明符合立法和监管标准至关重要。 数据建模是数字组织的两个关键活动中的重要步骤。 数据模型对于将公司的所有部门——IT、业务分析师、管理人员和其他部门——聚集在一起以协作构建信息系统（以及它们所依赖的数据库）至关重要。 这些系统需要正确定义和格式化的数据，并且模型阐明了需要什么数据以及应该如何安排数据以支持预期的业务活动。
资料模型
数据模型是组织数据项及其之间关系的图形表示。 模型通过在关键业务活动的上下文中协助数据的定义和结构化来帮助开发有效的信息系统。 它们允许业务人员和技术人员就如何在公司内保存、访问、共享、更新和使用数据进行协作。 数据模型由实体组成，实体是我们希望收集数据的对象或概念，它们成为数据库中的表。 数据模型中的潜在实体包括产品、供应商和客户。
在规划和创建任何软件项目之前，必须详细了解最终产品的外观及其作用方式。 管理所需功能的业务规则的集合是该愿景的重要组成部分。 数据描述由数据流（或数据模型）和支持它们的数据库设计组成。 数据建模保留了概念并作为软件开发人员的路线图。 在完全建立和记录数据库和数据流，并根据这些规范构建系统后，系统应提供保持数据有效所需的功能。
数据模型工具
数据建模工具帮助公司了解如何组合和安排他们的数据——以及它如何与更大的业务努力联系起来。 找到正确的一个对于改进程序和文档至关重要 软件 开发、分析和商业智能。 但是，决定使用哪些数据建模工具可能很困难。
#1。 绘图.io
将 Draw.io 视为笔和纸或白板与更正式的事物之间的联系。 它是一个免费、简单、基于浏览器的流程图制作器，允许用户将实体形状（例如数据模型中的椭圆和平行四边形）拖放到画布上，并使用连接线将它们连接起来。 即使您无法使用功能强大的软件，它也是一种快速完成任何操作的方法。 当存在大量非结构化数据时，在这些情况下就没有意义了。
主要特点：
1. SQL插件可用。
2. 财务模型的理想选择
3.拖放实体形状的能力
#2。 清醒图
Lucidchart 是可与 Draw.io 相媲美的图表制作工具，但它提供更复杂的流程和更好的数据安全性。 与 Draw.io 不同，Lucidchart 的无限计划并非免费提供。 因为 Lucidchart 链接到 SQL，用户可以将他们的画布通过管道传输到他们实际的数据库管理系统中。 因为它与 Google Workspace、Atlassian、Microsoft Office、Asana 和 Slack 集成，Lucidchart 促进了协作。 它还通过内置聊天、共同创作和评论功能促进协作。
#3。 MYSQL工作台
这个用于 MySQL 数据库的免费、开源、跨平台数据建模 GUI 层以其简单易用而闻名。 数据库架构师、开发人员和数据库管理员工具可用于 Windows、Linux 和 Mac OS X。MySQL Workbench 包括数据建模、SQL 创建以及用于服务器配置、用户管理、备份等的大量管理工具。
#4。 数据库模式
DbSchema 是一种数据库设计工具，提供免费和付费两种选择，并且与范围广泛的数据库兼容。 这也支持数据建模技术，例如创建可视化查询、模式同步和自动化数据库流程（例如模式部署）等。 数据建模人员还可以使用 DbSchema 以不同的布局排列表格、生成 HTML 或 PDF 格式的报告以及比较不同的数据库或脚本以发现错误。
#5。 PgModeler
PgModeler 是一种开源的 PostgreSQL 数据库建模工具，可在 Windows、Linux 和 macOS 上运行。 虽然这个工具对于想要自己组装其源代码的数据建模者是免费的，但想要购买带有预编译二进制包的版本的个人有多种选择。 此应用程序适用于寻求从基本列排列到用户定义语言的各种功能的用户。 PgModeler 允许用户恢复以前的数据库版本，基于现有数据库开发模型和脚本，并通过在数据库中查找可用关系自动生成列和约束。
概念数据模型
概念数据模型，也称为域模型，调查和详细说明您的高级、不变的业务结构和概念。 当制定出高级概念和初步需求时，它们最常在新项目开始时使用。 它们经常被开发为以下阶段的前提或替代：逻辑数据模型。 最抽象级别或摘要级别的数据模型是概念数据模型。 此数据模型不包括特定于平台的信息以及其他实现信息，例如接口定义和过程。 由于其简单性，概念数据模型很有价值。 它经常用于战略数据项目和展示想法。
概念数据模型是为业务受众设计的，并提供广泛的业务主题覆盖面。 它从来都不是解决方案模型，并且与技术和应用程序无关。 换句话说，概念数据模型是从数据角度来看的业务模型。 概念数据模型在业务中用于确认和修正。 属性通常不会引入概念数据模型，因为它们是更高级别的模型。 它们有助于建立实体之间的关系，但是，它们可能缺乏空能力和基数特性。 概念数据模型经常构建为独立于任何数据存储技术或数据库管理系统 (DBMS)。
概念数据模型的目标是通过描述不同业务部门如何相互交互来提供公司的数据驱动视图。 这通常是通过使用实体关系图 (ERD) 和/或对象角色模型 (ORM) 来完成的。 与逻辑和物理数据模型不同，概念数据模型独立于技术和应用程序。 这意味着它们与现有系统和程序的现实和背景脱节。
数据模型示例
在将数据存储到数据库之前，我们必须为它创建一个数据模型。 数据模型是数据对象及其交互的图形表示。 它类似于建筑师的蓝图，因为它有助于构建概念模型。 在这篇文章中，我们将研究一些真实世界的数据建模示例。
#1。 ER（实体关系）模型
该范式建立在现实世界实体及其关系的概念之上。 它生成实体集、关系集、通用属性集合和约束。 在这种情况下，实体是现实世界中的事物； 例如，雇员是雇员数据库中的一个实体。 属性是具有值的属性，实体集共享具有相同值的属性。 最后是实体关系。
#2。 分层模型
此数据模型将数据组织为具有单个根的树，其他数据附加到该树。 层次结构从基层开始，像树一样生长。 通过两种不同类型数据之间的单一一对多关系，该模型成功地描述了许多实时关系。
#3。 对象关系模型
该模型是面向对象数据库和关系数据库的混合体。 因此，它结合了面向对象范例的广泛功能和关系数据模型的简单性。 数据建模帮助公司变得更加数据驱动。 这从数据清理和建模开始。
#4。 面向对象的数据模型
面向对象的数据模型是概念数据建模的一种变体，其中项目被分组到类层次结构中，以使复杂的现实世界数据点更容易理解。 它们与概念建模一样，最常用于系统开发的早期阶段，尤其是数据密集型多媒体技术。
逻辑数据模型
逻辑数据模型，也称为逻辑模式，是概念模型中概述的基本结构的扩展，但它们考虑了更多的关系因素。 它对整体质量或数据特征有一些基本的注释，但缺乏对实际数据单元的深入关注。 该模型在数据仓库设计中非常有价值，因为它完全独立于物理基础设施，并且可以作为利用系统中数据的蓝图。 它可以直观地掌握数据点和系统之间的关系，而不会过于沉浸在系统的重要性中。 逻辑数据模型结合了对组织的日常运营至关重要的所有信息。
逻辑数据模型组件
逻辑数据模型由三个主要部分组成：
实体： 每个实体都是与业务相关的项目、人员或想法的集合。
关系：每个关系代表上面列出的两个实体之间的连接。
属性： 它们是描述性的部分、特征或任何其他可用于进一步表征项目的信息。
这些逻辑数据模型组件中的每一个都被赋予了名称和书面定义。 他们不关心上述业务需求是如何处理、执行或存储的。 由于数据是任何应用程序、程序或系统中最重要的部分，因此高质量的数据处理和存储系统必须构建在可靠且正确的数据结构上。 可靠的数据结构允许应用程序开发人员创建最佳的用户界面、处理系统或统计分析和报告设置。 无论您的系统多么复杂或技术多么先进，它都必须满足要求、遵守法规并服务于其设计的业务或企业的目标——否则它将毫无用处。
逻辑数据模型的特点
- 逻辑数据模型可以解释每个项目的数据需求。 但是，如果项目需要，它旨在轻松连接其他逻辑数据模型。
- 逻辑数据模型的开发和设计可以独立于数据库管理系统完成。 它不受数据库管理系统类型的影响。
- 数据特征包含数据类型的特定长度和精度。
- 在逻辑数据建模中没有定义主键或辅助键。 在这个级别的数据建模中，有必要仔细检查和微调在构建关系之前建立的连接器细节。
数据模型是什么意思？
数据模型是组织数据项及其之间关系的图形表示。 模型通过在关键业务活动的上下文中帮助定义和构建数据来帮助开发有效的信息系统。
5 种数据模型是什么？
五种数据库模型是
- 分层数据模型。
- 关系数据模型。
- 实体关系 (ER) 数据模型。
- 面向对象的数据模型。
- 维度数据模型。
数据模型的 3 个主要组成部分是什么？
Edgar Codd (1980) 提供了数据模型最详细的定义：数据模型由三部分组成：1) 数据结构，2) 数据结构操作，以及 3) 操作和结构的完整性约束
什么是带示例的数据模型？
“数据模型”一词可以适用于两个截然不同但相关的想法。 它还可以指在特定应用领域中发现的对象和连接的抽象形式化，例如制造公司中的客户、产品和订单。
如何编写数据模型？
数据建模过程中的步骤
- 确定用例和逻辑数据模型。
- 进行初始成本估算。
- 识别您的数据访问模式。
- 确定技术规格。
- 制作 DynamoDB 数据模型。
- 进行数据查询。
- 验证数据模型。
- 检查成本估算。
数据建模的五个步骤是什么？
- 收集业务需求
- 实体识别
- 创建概念数据模型
- 完成属性并设计逻辑数据模型。
- 在数据库中创建物理表
数据建模是如何完成的？
数据建模是开发数据对象及其相互关系的概念表示的过程。 数据建模通常由许多过程组成，包括需求收集、概念设计、逻辑设计、物理设计和实现。
结论
数据建模是一种以图形和图表形式直观显示数据的方法，具有不同程度的概念化、细节和复杂性。 数据建模有多种形式和方式，但它的主要优点是它可以协助设计并引导依赖数据库的系统的开发。 您可以自动化和简化大部分数据建模过程，从免费的开源工具到企业就绪的解决方案和平台，使小型团队和预算有限的紧急项目更容易使用它。
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参考资料
