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[美] Steve，Hoberman，霍伯曼 著，丁永军 译

图书标签:

• 数据建模
• 关系模型
• 维度建模
• 数据仓库
• ETL
• 数据库设计
• 信息架构
• 业务分析
• 数据治理
• Kimball

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115455819

版次：01

商品编码：12097381

品牌：异步图书

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2017-05-01

页数：205

正文语种：中文

编辑推荐

本书通过数据建模概念和zui佳建模实践为商业及IT 专业人员的实际工作提供指导。全书采用会话风格进行编写，
从而激励读者从头到尾地阅读本书，并实现以下10 个目标。
1． 理解在什么情况下需要数据模型，以及各种情形下zui适当的数据模型类型是什么。
2． 像阅读一本小说那样，轻松自如地理解任何规模和复杂度的模型。
3． 具备创建完整的规范化关系数据模型和维度模型的能力。
4． 具备将逻辑模型转换为高效物理模型的能力。
5． 具备使用模板工具，高效获取应用需求的能力。
6． 具备解释数据模型记分卡中10个计分项的能力。
7． 获得如何与其他人员建立良好工作关系的实践经验。
8． 了解非结构化数据及其模型化。
9． 了解UML的基本概念。
10． 具备在XML环境中创建数据模型的能力，并了解元数据和敏捷开关的基本概念。

内容简介

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。而数据模型是构建应用系统的核心，是尽可能精准地表示业务运转的概念性框架。
本书通过平实的语言，对数据模型及建模过程进行了深入浅出的介绍。全书内容分为5个部分，对数据建模简介、数据模型要素，概念、逻辑和物理数据模型、数据模型质量以及数据建模的进阶内容等方面进行讲解，全面细致地为读者解答与数据建模相关的知识点和疑问。除此之外，本书的zui后还对各类专业术语进行了细致的解释，方便读者参考。
本书是一本经典的数据建模指南，非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据科学等相关工作的专业人士参考阅读。

作者简介

自1992 以来，Steve Hoberman 已经在数据建模领域，培训了超过10000 位从业人员。Steve 以娱乐化、互动化的教学风格而闻名于世，世界各地的许多组织都曾邀请Steve 讲授数据建模高级课程（Data Modeling Master Class），该课程是业内公认的zui全面的数据建模课程。Steve 先后出版了9 本关于数据建模的图书，其中一本就介绍了他的主要工作任务，即如何使用数据模型记分卡技术进行模型评审。Steve 还是设计挑战组织的创始人、数据建模领域会议的会议主席，并获得了由数据管理协会（Data Administration Management Association，DAMA）颁发的2012 国际职业成就奖。

目录

第1部分　数据建模简介
第1章　数据模型　3
1．1　路径搜寻说明　4
1．2　数据模型说明　5
1．3　有趣的冰淇淋　6
1．4　有趣的名片　7
1．5　练习1：教教你的邻居　11
第2章　为什么需要数据模型　12
2．1　交流性　12
2．2　精确性　14
2．3　使用数据模型　16
2．4　练习2：转变非信仰者　17
第3章　哪些相机设置也适用于数据模型　19
3．1　数据模型与照相机　19
3．2　范围　21
3．3　抽象　22
3．4　时间　23
3．5　功能　24
3．6　格式　25
3．7　练习3：选择正确的设置　26
第2部分　数据模型要素
第4章　实体　31
4．1　实体的说明　32
4．2　实体类型　33
4．3　练习4：定义概念　35
第5章　属性　36
5．1　属性的解释　36
5．2　属性类型　36
5．3　域的解释　37
5．4　练习5：设置域　40
第6章　关系　41
6．1　关系的解释　41
6．2　关系的类型　42
6．3　基数的解释　43
6．4　递归的解释　46
6．5　子类型的解释　48
6．6　练习6：读模型　50
第7章　键　51
7．1　理解候选键、主键及备用键　51
7．2　理解代理键　55
7．3　理解外键　56
7．4　理解辅助键　57
7．5　练习7：确认顾客号　58

第3部分　概念、逻辑和物理数据模型
第8章　概念模型　61
8．1　理解概念　61
8．2　概念数据模型的解释　62
8．3　关系及维度概念数据模型　66
8．4　创建一个概念数据模型　70
8．5　练习8：建立一个CDM　81
第9章　逻辑数据模型　83
9．1　逻辑数据模型说明　84
9．2　关系及维度逻辑数据模型　84
9．3　构建关系逻辑数据模型　87
9．4　创建维度逻辑数据模型　98
9．5　练习9：修改逻辑数据模型　100
第10章　物理数据模型　102
10．1　物理数据模型说明　103
10．2　关系及维度物理数据模型　104
10．3　反规范化　105
10．4　视图　108
10．5　索引　110
10．6　分区　110
10．7　练习10：用子类型创建物理模型　111
第4部分　数据模型质量
第11章　哪些模板有助于准确获取应用需求　116
11．1　IN-THE-KNOW模板　116
11．2　概念列表　118
11．3　家族树　121
11．4　练习11：建立模板　123
第12章　数据模型记分卡　125
12．1　理解数据模型记分卡　125
12．2　记分卡模板　127
12．3　记分卡简介　128
12．4　记分卡示例　130
12．5　练习12：思考最具挑战性的记分卡得分项　132
第13章　如何高效地与其他人员一起工作　133
13．1　认识人的问题　133
13．2　设定期望　135
13．3　工作推进　140
13．4　实现预期　144
13．5　练习13：坚持日志记录　147
第5部分　数据建模的进阶内容
第14章　非结构化数据　150
14．1　理解非结构化数据　150
14．2　数据模型与抽象　152
14．3　不可变的非结构化数据　152
14．4　理解分类学　153
14．5　理解本体　161
14．6　练习14：寻找分类　162
第15章　UML　164
15．1　理解UML　164
15．2　建模输入　167
15．3　建模输出　167
15．4　理解UML类模型　168
15．5　用例模型　173
15．6　练习15：创建用例　176
第16章　数据建模常见的5个问题　178
16．1　元数据　178
16．2　如何量化逻辑数据模型的价值　179
16．3　XML适用的应用领域　180
16．4　敏捷开发的适用领域　184
16．5　如何保持建模能力　185
推荐读物　187
图书　187
网站　188
练习答案　190
练习1：教教你的邻居　190
练习3：选择正确的设置　190
练习5：设置域　191
练习6：读模型　193
练习7：确认顾客号　194
练习9：修改逻辑数据模型　195
练习10：用子类型创建物理模型　196
练习11：建立模板　197
练习12：思考最具挑战性的记分卡得分项　197
名词解释　198

《数据建模经典教程 第2版》图书简介 数据是现代企业运营的基石，而有效的数据建模则是驾驭这股力量的关键。无论是设计全新的数据库系统，优化现有的数据架构，还是构建复杂的数据分析平台，扎实的数据建模功底都至关重要。本书，《数据建模经典教程 第2版》，正是为了满足这一需求而精心打造，它将带领读者深入探索数据建模的理论精髓与实践技巧，无论您是初学者还是经验丰富的技术人员，都能从中获益匪浅，并在此基础上构建出坚实、可维护且富有扩展性的数据解决方案。 本书并非仅仅罗列技术概念，而是通过一个循序渐进、逻辑严谨的学习路径，让读者逐步掌握数据建模的核心思想和方法。从最基础的数据概念讲起，逐步深入到抽象、逻辑和物理模型的设计，再到更高级的主题，如维度建模、数据仓库设计以及面向服务的架构（SOA）中的数据建模等。每一个章节都力求清晰易懂，理论讲解与实际案例相结合，让抽象的概念落地生根，真正实现学以致用。 第一部分：数据建模的基础与核心概念 在信息时代，理解数据及其组织方式是所有技术工作的起点。本书的第一部分，将为读者打下坚实的数据建模基础。 数据是什么？ 我们将从最根本的层面探讨数据的本质，理解信息与数据的区别，以及数据在不同场景下的表现形式。这包括对原子性数据、结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的区分，以及不同数据类型（如数值型、字符型、日期型、布尔型等）的特性和使用场景。通过对这些基础概念的深入理解，读者能够为后续的数据组织和设计奠定坚实的认知基础。 数据建模的目标与价值： 为什么要进行数据建模？它能带来什么价值？本书将详细阐述数据建模在提升数据质量、保障数据一致性、简化数据访问、提高系统性能、支持业务决策以及促进信息共享等方面的重要作用。理解这些价值，将有助于读者从宏观层面认识数据建模的战略意义，并在实际工作中更有针对性地进行设计。 数据建模的层次： 数据建模并非一蹴而就，它通常遵循从抽象到具体的不同层次。本书将详细介绍概念模型、逻辑模型和物理模型这三个核心层次。 概念模型： 这是最高层次的抽象，主要关注业务领域的需求和数据之间的关系，不涉及具体的实现技术。它使用简单的图示（如实体-关系图，ERD）来表达，旨在让业务人员和技术人员之间达成对数据需求的共识。我们将学习如何识别业务实体、定义属性以及建立实体间的关联，如一对一、一对多和多对多关系。 逻辑模型： 在概念模型的基础上，逻辑模型开始考虑数据的结构化表示，但仍然独立于特定的数据库管理系统（DBMS）。它侧重于数据之间的逻辑关系，如主键、外键、非规范化等。我们将学习如何将概念模型转化为逻辑模型，如何处理规范化（1NF, 2NF, 3NF, BCNF）以消除冗余和提高数据完整性，以及如何运用反规范化技术以优化查询性能。 物理模型： 这是最底层的模型，它将逻辑模型映射到具体的数据库技术。物理模型包含了数据库中的表、列、数据类型、索引、约束、存储过程、触发器等具体实现细节。我们将学习如何根据不同的DBMS（如关系型数据库、NoSQL数据库）来设计物理模型，如何选择合适的数据类型和索引策略，以及如何考虑数据库的性能和安全性。 数据建模的原则与最佳实践： 优秀的数据模型并非偶然，它遵循一系列经过实践检验的原则。本书将深入探讨这些原则，例如：数据独立性、最小化冗余、最大化数据完整性、可维护性、可扩展性等。同时，我们还会分享许多在实际建模过程中被证明行之有效的最佳实践，帮助读者避免常见的陷阱，构建出高质量的数据模型。 第二部分：关系型数据建模的深度解析 关系型数据库是当前绝大多数企业数据存储和管理的核心。本书的第二部分将对关系型数据建模进行深入的探讨。 实体-关系模型（ERM）详解： ERM是关系型数据建模的基石。我们将详细介绍ERM中的核心概念：实体（Entity）、属性（Attribute）、关系（Relationship）、键（Key，包括主键、外键、候选键、超键）、基数（Cardinality）和可选性（Optionality）。通过大量图示和示例，让读者能够清晰地理解这些概念，并熟练地绘制和解读ER图。 规范化（Normalization）的原理与应用： 规范化是关系型数据建模中消除数据冗余、避免数据异常（插入异常、删除异常、更新异常）的关键技术。本书将逐一讲解第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）和巴斯-科德范式（BCNF）的定义、判断方法以及如何进行规范化操作。我们会通过具体的例子展示如何将低范式的表分解成高范式的表，并分析规范化带来的好处和潜在的性能权衡。 反规范化（Denormalization）的时机与策略： 虽然规范化是目标，但在某些性能敏感的场景下，适当的反规范化也是必要的。本书将详细介绍反规范化的概念，并指导读者何时以及如何进行反规范化，例如通过合并表、添加冗余列、创建汇总表等方式来优化查询性能。我们将强调反规范化需要谨慎进行，并在性能提升和数据一致性维护之间找到平衡。 不同类型关系的建模： 关系型数据库的核心在于“关系”。本书将重点讲解如何精确地建模不同类型的数据关系： 一对一关系（1:1）： 例如，一个人只有一个身份证。我们将讨论其建模方式，以及在某些情况下是否需要特殊处理。 一对多关系（1:N）： 这是最常见的关系类型，例如，一个部门可以有多名员工。我们将详细讲解如何通过外键来实现一对多关系，并提供丰富的实例。 多对多关系（M:N）： 例如，一个学生可以选修多门课程，一门课程也可以被多个学生选修。我们将重点介绍如何通过引入一个中间表（也称为关联表或连接表）来解决多对多关系，并分析中间表的设计要点。 建模中的常见问题与解决方案： 在实际建模过程中，难免会遇到各种挑战。本书将归纳总结一些常见的建模问题，例如：如何处理自关联、如何对派生属性进行建模、如何处理枚举类型、如何设计具有复杂约束的表等，并提供切实可行的解决方案。 第三部分：高级数据建模技术与应用 随着数据规模的增长和业务复杂度的提升，对数据建模的要求也越来越高。本书的第三部分将带您进入更高级的数据建模领域。 维度建模（Dimensional Modeling）： 维度建模是数据仓库设计的核心方法论，旨在支持高效的OLAP（联机分析处理）查询。我们将深入讲解维度建模的两个基本构建块： 事实表（Fact Table）： 存储业务过程中的度量值（Metrics），通常是数值型的、可累加的数据。我们将探讨如何识别事实，如何选择度量，以及事实表的粒度（Granularity）的重要性。 维度表（Dimension Table）： 存储描述事实的上下文信息，通常是非数值型的、具有层次结构的属性。我们将学习如何设计维度表，包括如何处理层次结构、如何设计缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）以跟踪历史变化，以及各种SCD类型（Type 1, Type 2, Type 3等）的应用场景。 星型模型（Star Schema）与雪花模型（Snowflake Schema）： 我们将详细比较这两种最常见的维度建模模式，分析它们的优缺点，以及在不同场景下的适用性。星型模型结构简单，查询性能好；雪花模型更加规范化，冗余少，易于维护。 数据仓库（Data Warehouse）与数据集市（Data Mart）设计： 基于维度建模，本书将指导读者如何设计企业级数据仓库和部门级数据集市。我们将探讨数据仓库的架构，包括数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）过程（ETL）的设计，以及如何根据业务需求构建面向分析的数据模型。 面向服务的架构（SOA）与微服务中的数据建模： 在现代分布式系统中，SOA和微服务架构对数据建模提出了新的挑战。我们将探讨如何在服务边界清晰、数据分散的环境下进行有效的数据建模。这包括如何设计领域模型、如何处理服务间的数据一致性、如何设计API友好型的数据结构等。 NoSQL数据库的数据建模（简介）： 随着大数据时代的到来，NoSQL数据库（如文档数据库、键值数据库、列族数据库、图数据库）的应用日益广泛。本书将简要介绍不同类型NoSQL数据库的数据模型特点，以及在设计这些数据库时需要考虑的独特因素，为读者提供一个初步的了解。 数据治理与数据模型： 数据治理是确保数据质量、安全性和合规性的关键。本书将探讨数据模型在数据治理中的作用，例如如何通过模型定义来强制执行数据质量规则，如何利用模型来支持数据血缘追溯（Data Lineage）和元数据管理（Metadata Management）。 结语 《数据建模经典教程 第2版》不仅仅是一本书，它更是一份宝贵的工具集和一份全面的指南。通过本书的学习，读者将能够： 建立清晰的数据思维： 掌握从业务需求出发，抽象、组织和设计数据的能力。 精通关系型数据建模： 熟练运用ERM，掌握规范化与反规范化技术，构建高效、稳定的关系型数据库。 掌握维度建模： 能够设计满足数据分析需求的数据仓库和数据集市。 理解高级建模概念： 接触SOA、微服务及NoSQL等现代数据架构下的建模挑战。 提升实践能力： 通过丰富的案例和详尽的讲解，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 无论您是数据工程师、数据库管理员、数据分析师，还是对数据感兴趣的任何技术人员，《数据建模经典教程 第2版》都将是您在这个数据驱动时代不可或缺的伙伴。它将帮助您构建更强大、更智能、更具价值的数据解决方案，为您的职业发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，数据建模是一项既需要理论深度，又需要实践技巧的技能。《数据建模经典教程 第2版》的出现，恰恰满足了这一需求。这本书在理论层面，对各种数据建模方法论进行了系统性的梳理和阐述，从概念的起源到发展演变，再到各个模型之间的内在联系，都讲解得非常清晰。但它并没有止步于理论，更重要的是，它提供了大量的实操指导。书中对于如何将抽象的业务需求转化为具体的数据模型，如何进行数据库表的设计，如何优化查询性能，以及如何处理数据一致性和完整性等问题，都给出了非常具体和可操作的建议。我尤其赞赏书中关于“数据治理”和“数据质量”的章节，这些内容往往是我们在实际工作中容易被忽视，但却至关重要的一环。通过阅读这些章节，我不仅学到了如何构建优秀的数据模型，更学到了如何维护和管理数据，确保数据的可用性和可靠性。这本书的实用性，让我感觉它是一本可以直接拿来解决实际问题的工具书，而不是一本只能放在书架上“看看”的参考书。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在尝试《数据建模经典教程 第2版》之前，我对数据建模这个概念一直有些模糊的认识，总觉得它只是一个技术性的流程，但又说不清具体到底要做什么，能达到什么效果。阅读这本书的过程，就像是给我的脑海中点亮了一盏灯。它并没有用很多晦涩难懂的术语来吓唬读者，而是用一种非常亲切和生活化的方式，来阐述数据建模的核心理念。我印象最深刻的是书中对于“业务理解”在数据建模中的重要性的强调。它告诉我们，数据模型不是凭空产生的，而是业务需求的具体体现。只有深入理解业务，才能构建出真正有价值的数据模型。书中还提供了一些非常实用的方法论，比如如何通过“用户故事”来驱动数据建模，如何通过“数据字典”来规范数据定义，以及如何利用“ER图”来可视化数据结构。这些方法和工具，对于我这样正在入门的初学者来说，无疑是雪中送炭。我能够清晰地看到，这本书不仅教授了我“怎么做”，更重要的是让我理解了“为什么这么做”，这对于建立扎实的数据建模功底至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在数据领域摸爬滚打了多年的老兵，我最近入手了《数据建模经典教程 第2版》，说实话，在拿到这本书之前，我心里其实是有些忐忑的。毕竟，“经典”这两个字有时候也意味着“老旧”，我担心这本书的内容会不会跟不上时代发展的步伐，会不会充斥着一些过时或者理论性过强的概念，而缺乏实操性。然而，当我翻开这本书，并深入阅读其中的内容后，我的疑虑便烟消云散了。这本书的内容之丰富，论述之透彻，让我惊叹不已。它不仅仅是罗列了各种数据模型的概念和方法，更是深入浅出地讲解了这些模型背后的设计思想、应用场景以及如何根据实际业务需求来选择和优化模型。书中关于如何处理复杂业务逻辑、如何构建可扩展的数据仓库、如何进行数据治理的章节，对我来说是醍醐灌顶。我尤其喜欢它在讲解过程中引用的真实案例，这些案例都非常有代表性，能够帮助我清晰地理解抽象的数据建模理论是如何落地到实际业务中的。我能够感受到作者在写作过程中付出的巨大心血，他不仅对数据建模有着深刻的理解，更有着丰富的实践经验，能够将复杂的概念用通俗易懂的语言表达出来，并且通过大量的图示和范例来辅助理解，这对于我这样一个需要不断学习和提升的从业者来说，无疑是一份宝贵的财富。我甚至觉得，这本书不仅仅是一个教程，更像是一位经验丰富的前辈在循循善诱地引导我，让我少走弯路，更快地掌握数据建模的核心精髓。

评分☆☆☆☆☆

如果说之前我对数据建模只是“略知一二”，那么在读完《数据建模经典教程 第2版》之后，我感觉自己仿佛打开了一个新世界的大门。这本书的深度和广度都令我印象深刻。它不仅仅停留在简单的表结构设计，而是深入探讨了如何构建一个能够支撑企业长期发展的数据架构。书中关于“数据仓库”和“数据湖”的对比分析，以及如何设计OLAP模型和OLTP模型，让我对数据的组织和管理有了全新的认识。我特别喜欢书中关于“数据集成”和“数据转换”的章节，这些内容是构建一个有效数据平台的关键。它详细地讲解了ETL/ELT的各种技术和策略，以及如何处理来自不同源系统的数据，确保数据的一致性和准确性。此外，书中还涉及了一些更高级的主题，例如“元数据管理”和“数据安全”，这些内容对于构建一个完善的数据生态系统至关重要。总而言之，这本书为我提供了一个非常全面的数据建模视野，让我能够从战略层面去思考数据的设计和应用，而不仅仅是停留在战术层面。

评分☆☆☆☆☆

这次阅读《数据建模经典教程 第2版》的体验，可以说是完全出乎我的意料。一开始，我只是抱着一种“了解一下”的心态去翻阅，毕竟市面上关于数据建模的书籍也算不少，我以为这本书也不会有什么特别之处。但事实证明，我低估了它的价值。这本书的结构安排非常合理，从最基础的概念讲起，循序渐进地深入到更复杂的主题。它并没有急于求成，而是耐心地为读者打下坚实的基础，确保读者能够真正理解数据建模的逻辑和原则。我特别欣赏书中对于不同数据模型（如关系型、维度、范式模型等）的详细比较和分析，以及它们各自的优劣势和适用范围。这使得我在面对实际建模问题时，能够更加清晰地判断哪种模型更适合当前的需求，而不是盲目套用。此外，书中关于数据标准化、反标准化、事实表和维度表的构建逻辑，以及如何处理时间维度、层级关系等细节的讲解，都非常到位。我能够从中学习到很多实用的技巧和经验，避免在实际工作中犯一些常见的错误。总的来说，这本书给我一种“踏实”的感觉，它不是那种浮于表面的介绍，而是真正能够帮助读者建立起系统性的数据建模思维，并提供可操作的指导。

评分☆☆☆☆☆

不错，质量很好，卖家发货很快，赞一个

评分☆☆☆☆☆

书中是从商业角度描述数据建模的方法和哲学，比较实在。但工程化还是需要另外的参考。

评分☆☆☆☆☆

书比较薄，但很经典

评分☆☆☆☆☆

数据建模的经典教程很不错值得阅读。

评分☆☆☆☆☆

经验需要做数据建模的伙伴们可以入手了

评分☆☆☆☆☆

很好，快递超快。经常购买了~

评分☆☆☆☆☆

书比较薄，但很经典

评分☆☆☆☆☆

公司采购配送速度很快

评分☆☆☆☆☆

一般吧，原书可能写的不错，翻译太烂