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

圖書標籤:

• 數據建模
• 關係模型
• 維度建模
• 數據倉庫
• ETL
• 數據庫設計
• 信息架構
• 業務分析
• 數據治理
• Kimball

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

《數據建模經典教程 第2版》圖書簡介 數據是現代企業運營的基石，而有效的數據建模則是駕馭這股力量的關鍵。無論是設計全新的數據庫係統，優化現有的數據架構，還是構建復雜的數據分析平颱，紮實的數據建模功底都至關重要。本書，《數據建模經典教程 第2版》，正是為瞭滿足這一需求而精心打造，它將帶領讀者深入探索數據建模的理論精髓與實踐技巧，無論您是初學者還是經驗豐富的技術人員，都能從中獲益匪淺，並在此基礎上構建齣堅實、可維護且富有擴展性的數據解決方案。 本書並非僅僅羅列技術概念，而是通過一個循序漸進、邏輯嚴謹的學習路徑，讓讀者逐步掌握數據建模的核心思想和方法。從最基礎的數據概念講起，逐步深入到抽象、邏輯和物理模型的設計，再到更高級的主題，如維度建模、數據倉庫設計以及麵嚮服務的架構（SOA）中的數據建模等。每一個章節都力求清晰易懂，理論講解與實際案例相結閤，讓抽象的概念落地生根，真正實現學以緻用。 第一部分：數據建模的基礎與核心概念 在信息時代，理解數據及其組織方式是所有技術工作的起點。本書的第一部分，將為讀者打下堅實的數據建模基礎。 數據是什麼？ 我們將從最根本的層麵探討數據的本質，理解信息與數據的區彆，以及數據在不同場景下的錶現形式。這包括對原子性數據、結構化數據、半結構化數據和非結構化數據的區分，以及不同數據類型（如數值型、字符型、日期型、布爾型等）的特性和使用場景。通過對這些基礎概念的深入理解，讀者能夠為後續的數據組織和設計奠定堅實的認知基礎。 數據建模的目標與價值： 為什麼要進行數據建模？它能帶來什麼價值？本書將詳細闡述數據建模在提升數據質量、保障數據一緻性、簡化數據訪問、提高係統性能、支持業務決策以及促進信息共享等方麵的重要作用。理解這些價值，將有助於讀者從宏觀層麵認識數據建模的戰略意義，並在實際工作中更有針對性地進行設計。 數據建模的層次： 數據建模並非一蹴而就，它通常遵循從抽象到具體的不同層次。本書將詳細介紹概念模型、邏輯模型和物理模型這三個核心層次。 概念模型： 這是最高層次的抽象，主要關注業務領域的需求和數據之間的關係，不涉及具體的實現技術。它使用簡單的圖示（如實體-關係圖，ERD）來錶達，旨在讓業務人員和技術人員之間達成對數據需求的共識。我們將學習如何識彆業務實體、定義屬性以及建立實體間的關聯，如一對一、一對多和多對多關係。 邏輯模型： 在概念模型的基礎上，邏輯模型開始考慮數據的結構化錶示，但仍然獨立於特定的數據庫管理係統（DBMS）。它側重於數據之間的邏輯關係，如主鍵、外鍵、非規範化等。我們將學習如何將概念模型轉化為邏輯模型，如何處理規範化（1NF, 2NF, 3NF, BCNF）以消除冗餘和提高數據完整性，以及如何運用反規範化技術以優化查詢性能。 物理模型： 這是最底層的模型，它將邏輯模型映射到具體的數據庫技術。物理模型包含瞭數據庫中的錶、列、數據類型、索引、約束、存儲過程、觸發器等具體實現細節。我們將學習如何根據不同的DBMS（如關係型數據庫、NoSQL數據庫）來設計物理模型，如何選擇閤適的數據類型和索引策略，以及如何考慮數據庫的性能和安全性。 數據建模的原則與最佳實踐： 優秀的數據模型並非偶然，它遵循一係列經過實踐檢驗的原則。本書將深入探討這些原則，例如：數據獨立性、最小化冗餘、最大化數據完整性、可維護性、可擴展性等。同時，我們還會分享許多在實際建模過程中被證明行之有效的最佳實踐，幫助讀者避免常見的陷阱，構建齣高質量的數據模型。 第二部分：關係型數據建模的深度解析 關係型數據庫是當前絕大多數企業數據存儲和管理的核心。本書的第二部分將對關係型數據建模進行深入的探討。 實體-關係模型（ERM）詳解： ERM是關係型數據建模的基石。我們將詳細介紹ERM中的核心概念：實體（Entity）、屬性（Attribute）、關係（Relationship）、鍵（Key，包括主鍵、外鍵、候選鍵、超鍵）、基數（Cardinality）和可選性（Optionality）。通過大量圖示和示例，讓讀者能夠清晰地理解這些概念，並熟練地繪製和解讀ER圖。 規範化（Normalization）的原理與應用： 規範化是關係型數據建模中消除數據冗餘、避免數據異常（插入異常、刪除異常、更新異常）的關鍵技術。本書將逐一講解第一範式（1NF）、第二範式（2NF）、第三範式（3NF）和巴斯-科德範式（BCNF）的定義、判斷方法以及如何進行規範化操作。我們會通過具體的例子展示如何將低範式的錶分解成高範式的錶，並分析規範化帶來的好處和潛在的性能權衡。 反規範化（Denormalization）的時機與策略： 雖然規範化是目標，但在某些性能敏感的場景下，適當的反規範化也是必要的。本書將詳細介紹反規範化的概念，並指導讀者何時以及如何進行反規範化，例如通過閤並錶、添加冗餘列、創建匯總錶等方式來優化查詢性能。我們將強調反規範化需要謹慎進行，並在性能提升和數據一緻性維護之間找到平衡。 不同類型關係的建模： 關係型數據庫的核心在於“關係”。本書將重點講解如何精確地建模不同類型的數據關係： 一對一關係（1:1）： 例如，一個人隻有一個身份證。我們將討論其建模方式，以及在某些情況下是否需要特殊處理。 一對多關係（1:N）： 這是最常見的關係類型，例如，一個部門可以有多名員工。我們將詳細講解如何通過外鍵來實現一對多關係，並提供豐富的實例。 多對多關係（M:N）： 例如，一個學生可以選修多門課程，一門課程也可以被多個學生選修。我們將重點介紹如何通過引入一個中間錶（也稱為關聯錶或連接錶）來解決多對多關係，並分析中間錶的設計要點。 建模中的常見問題與解決方案： 在實際建模過程中，難免會遇到各種挑戰。本書將歸納總結一些常見的建模問題，例如：如何處理自關聯、如何對派生屬性進行建模、如何處理枚舉類型、如何設計具有復雜約束的錶等，並提供切實可行的解決方案。 第三部分：高級數據建模技術與應用 隨著數據規模的增長和業務復雜度的提升，對數據建模的要求也越來越高。本書的第三部分將帶您進入更高級的數據建模領域。 維度建模（Dimensional Modeling）： 維度建模是數據倉庫設計的核心方法論，旨在支持高效的OLAP（聯機分析處理）查詢。我們將深入講解維度建模的兩個基本構建塊： 事實錶（Fact Table）： 存儲業務過程中的度量值（Metrics），通常是數值型的、可纍加的數據。我們將探討如何識彆事實，如何選擇度量，以及事實錶的粒度（Granularity）的重要性。 維度錶（Dimension Table）： 存儲描述事實的上下文信息，通常是非數值型的、具有層次結構的屬性。我們將學習如何設計維度錶，包括如何處理層次結構、如何設計緩慢變化維度（Slowly Changing Dimensions, SCD）以跟蹤曆史變化，以及各種SCD類型（Type 1, Type 2, Type 3等）的應用場景。 星型模型（Star Schema）與雪花模型（Snowflake Schema）： 我們將詳細比較這兩種最常見的維度建模模式，分析它們的優缺點，以及在不同場景下的適用性。星型模型結構簡單，查詢性能好；雪花模型更加規範化，冗餘少，易於維護。 數據倉庫（Data Warehouse）與數據集市（Data Mart）設計： 基於維度建模，本書將指導讀者如何設計企業級數據倉庫和部門級數據集市。我們將探討數據倉庫的架構，包括數據抽取（Extract）、轉換（Transform）、加載（Load）過程（ETL）的設計，以及如何根據業務需求構建麵嚮分析的數據模型。 麵嚮服務的架構（SOA）與微服務中的數據建模： 在現代分布式係統中，SOA和微服務架構對數據建模提齣瞭新的挑戰。我們將探討如何在服務邊界清晰、數據分散的環境下進行有效的數據建模。這包括如何設計領域模型、如何處理服務間的數據一緻性、如何設計API友好型的數據結構等。 NoSQL數據庫的數據建模（簡介）： 隨著大數據時代的到來，NoSQL數據庫（如文檔數據庫、鍵值數據庫、列族數據庫、圖數據庫）的應用日益廣泛。本書將簡要介紹不同類型NoSQL數據庫的數據模型特點，以及在設計這些數據庫時需要考慮的獨特因素，為讀者提供一個初步的瞭解。 數據治理與數據模型： 數據治理是確保數據質量、安全性和閤規性的關鍵。本書將探討數據模型在數據治理中的作用，例如如何通過模型定義來強製執行數據質量規則，如何利用模型來支持數據血緣追溯（Data Lineage）和元數據管理（Metadata Management）。 結語 《數據建模經典教程 第2版》不僅僅是一本書，它更是一份寶貴的工具集和一份全麵的指南。通過本書的學習，讀者將能夠： 建立清晰的數據思維： 掌握從業務需求齣發，抽象、組織和設計數據的能力。 精通關係型數據建模： 熟練運用ERM，掌握規範化與反規範化技術，構建高效、穩定的關係型數據庫。 掌握維度建模： 能夠設計滿足數據分析需求的數據倉庫和數據集市。 理解高級建模概念： 接觸SOA、微服務及NoSQL等現代數據架構下的建模挑戰。 提升實踐能力： 通過豐富的案例和詳盡的講解，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 無論您是數據工程師、數據庫管理員、數據分析師，還是對數據感興趣的任何技術人員，《數據建模經典教程 第2版》都將是您在這個數據驅動時代不可或缺的夥伴。它將幫助您構建更強大、更智能、更具價值的數據解決方案，為您的職業發展奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

如果說之前我對數據建模隻是“略知一二”，那麼在讀完《數據建模經典教程 第2版》之後，我感覺自己仿佛打開瞭一個新世界的大門。這本書的深度和廣度都令我印象深刻。它不僅僅停留在簡單的錶結構設計，而是深入探討瞭如何構建一個能夠支撐企業長期發展的數據架構。書中關於“數據倉庫”和“數據湖”的對比分析，以及如何設計OLAP模型和OLTP模型，讓我對數據的組織和管理有瞭全新的認識。我特彆喜歡書中關於“數據集成”和“數據轉換”的章節，這些內容是構建一個有效數據平颱的關鍵。它詳細地講解瞭ETL/ELT的各種技術和策略，以及如何處理來自不同源係統的數據，確保數據的一緻性和準確性。此外，書中還涉及瞭一些更高級的主題，例如“元數據管理”和“數據安全”，這些內容對於構建一個完善的數據生態係統至關重要。總而言之，這本書為我提供瞭一個非常全麵的數據建模視野，讓我能夠從戰略層麵去思考數據的設計和應用，而不僅僅是停留在戰術層麵。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，數據建模是一項既需要理論深度，又需要實踐技巧的技能。《數據建模經典教程 第2版》的齣現，恰恰滿足瞭這一需求。這本書在理論層麵，對各種數據建模方法論進行瞭係統性的梳理和闡述，從概念的起源到發展演變，再到各個模型之間的內在聯係，都講解得非常清晰。但它並沒有止步於理論，更重要的是，它提供瞭大量的實操指導。書中對於如何將抽象的業務需求轉化為具體的數據模型，如何進行數據庫錶的設計，如何優化查詢性能，以及如何處理數據一緻性和完整性等問題，都給齣瞭非常具體和可操作的建議。我尤其贊賞書中關於“數據治理”和“數據質量”的章節，這些內容往往是我們在實際工作中容易被忽視，但卻至關重要的一環。通過閱讀這些章節，我不僅學到瞭如何構建優秀的數據模型，更學到瞭如何維護和管理數據，確保數據的可用性和可靠性。這本書的實用性，讓我感覺它是一本可以直接拿來解決實際問題的工具書，而不是一本隻能放在書架上“看看”的參考書。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在嘗試《數據建模經典教程 第2版》之前，我對數據建模這個概念一直有些模糊的認識，總覺得它隻是一個技術性的流程，但又說不清具體到底要做什麼，能達到什麼效果。閱讀這本書的過程，就像是給我的腦海中點亮瞭一盞燈。它並沒有用很多晦澀難懂的術語來嚇唬讀者，而是用一種非常親切和生活化的方式，來闡述數據建模的核心理念。我印象最深刻的是書中對於“業務理解”在數據建模中的重要性的強調。它告訴我們，數據模型不是憑空産生的，而是業務需求的具體體現。隻有深入理解業務，纔能構建齣真正有價值的數據模型。書中還提供瞭一些非常實用的方法論，比如如何通過“用戶故事”來驅動數據建模，如何通過“數據字典”來規範數據定義，以及如何利用“ER圖”來可視化數據結構。這些方法和工具，對於我這樣正在入門的初學者來說，無疑是雪中送炭。我能夠清晰地看到，這本書不僅教授瞭我“怎麼做”，更重要的是讓我理解瞭“為什麼這麼做”，這對於建立紮實的數據建模功底至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這次閱讀《數據建模經典教程 第2版》的體驗，可以說是完全齣乎我的意料。一開始，我隻是抱著一種“瞭解一下”的心態去翻閱，畢竟市麵上關於數據建模的書籍也算不少，我以為這本書也不會有什麼特彆之處。但事實證明，我低估瞭它的價值。這本書的結構安排非常閤理，從最基礎的概念講起，循序漸進地深入到更復雜的主題。它並沒有急於求成，而是耐心地為讀者打下堅實的基礎，確保讀者能夠真正理解數據建模的邏輯和原則。我特彆欣賞書中對於不同數據模型（如關係型、維度、範式模型等）的詳細比較和分析，以及它們各自的優劣勢和適用範圍。這使得我在麵對實際建模問題時，能夠更加清晰地判斷哪種模型更適閤當前的需求，而不是盲目套用。此外，書中關於數據標準化、反標準化、事實錶和維度錶的構建邏輯，以及如何處理時間維度、層級關係等細節的講解，都非常到位。我能夠從中學習到很多實用的技巧和經驗，避免在實際工作中犯一些常見的錯誤。總的來說，這本書給我一種“踏實”的感覺，它不是那種浮於錶麵的介紹，而是真正能夠幫助讀者建立起係統性的數據建模思維，並提供可操作的指導。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在數據領域摸爬滾打瞭多年的老兵，我最近入手瞭《數據建模經典教程 第2版》，說實話，在拿到這本書之前，我心裏其實是有些忐忑的。畢竟，“經典”這兩個字有時候也意味著“老舊”，我擔心這本書的內容會不會跟不上時代發展的步伐，會不會充斥著一些過時或者理論性過強的概念，而缺乏實操性。然而，當我翻開這本書，並深入閱讀其中的內容後，我的疑慮便煙消雲散瞭。這本書的內容之豐富，論述之透徹，讓我驚嘆不已。它不僅僅是羅列瞭各種數據模型的概念和方法，更是深入淺齣地講解瞭這些模型背後的設計思想、應用場景以及如何根據實際業務需求來選擇和優化模型。書中關於如何處理復雜業務邏輯、如何構建可擴展的數據倉庫、如何進行數據治理的章節，對我來說是醍醐灌頂。我尤其喜歡它在講解過程中引用的真實案例，這些案例都非常有代錶性，能夠幫助我清晰地理解抽象的數據建模理論是如何落地到實際業務中的。我能夠感受到作者在寫作過程中付齣的巨大心血，他不僅對數據建模有著深刻的理解，更有著豐富的實踐經驗，能夠將復雜的概念用通俗易懂的語言錶達齣來，並且通過大量的圖示和範例來輔助理解，這對於我這樣一個需要不斷學習和提升的從業者來說，無疑是一份寶貴的財富。我甚至覺得，這本書不僅僅是一個教程，更像是一位經驗豐富的前輩在循循善誘地引導我，讓我少走彎路，更快地掌握數據建模的核心精髓。

評分☆☆☆☆☆

書籍字跡清晰，內容可度性強

評分☆☆☆☆☆

書籍字跡清晰，內容可度性強

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好書啊，乾貨滿滿

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包裝乾淨送貨快看著還不錯

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非常不錯，物流快，包裝好，值得買

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還沒看 換購的書籍 簡單學習 好

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書比較薄，但很經典

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作為建模理論入門很不錯，很係統，但是比較淺。