如何搭建數據模型

『壹』 如何創建數據模型

建立數據模型 1、建立實體聯系模型 1.1、實體聯系模型的基本構成 實體聯系（ER）數據模型所採用的三個主要概念是：實體集、聯系集和屬性。 實體集是具有相同類型及相同性質（屬性）的實體集合。聯系集是指同類聯系的集合。 在ER模型中，用矩形框表示實體集（矩形框中寫上實體名），用橢圓表示屬性（橢圓中標上屬性名），實體的主碼用下劃線表示。實體集之間的聯系集用菱形表示，並用無向邊與相關實體集連接，菱形中寫上聯系名，無向邊上寫上聯系集的類型。 實體集之間的聯系類型有一對一，一對多，多對多 1.2、多元聯系 在ER模型中，可以表示兩個以上實體集之間的聯系，稱為多元聯系。 一個多元聯系集總可以用多個不同的二元聯系集來替代。考慮一個抽象的三元聯系集R，它聯系了實體集A、B、C。可引進一實體集E替代聯系R，然後，為實體集E和A、B、C建立三個新的二元聯系集，分別命名為RA、RB、RC。可以將這一過程直接推廣到n元聯系集的情況。所以，理論上可以限制E R模型中只包含二元聯系集。 1.3、聯系的屬性 聯系也可以具有單獨的屬性。 1.4、自身聯系 在一個聯系中，一個實體集可以出現兩次或多次，扮演多個不同角色，此種情況稱為實體集的自身聯系。一個實體集在聯系中出現多少次我們就從聯繫到這個實體集畫多少條線，到實體集的每條線代表該實體集所扮演的不同角色。 1.5、子類和Is-a層次聯系 在信息世界中，常常需要描述這樣的實體集A，A屬於另一實體集B。A中的實體都有特殊的屬性需要描述，並且這些特殊屬性對B中其他的實體無意義。在ER模型中，稱A是B的子類，或B是A的父類。兩類實體之間存在一種層次聯系——Is-a（屬於）。 如果A和B存在Is-a聯系，則A中的每個實體a只和B中的一個實體b相聯系，而B中的每一個實體最多和A中的一個實體相聯系。從這個意義上說，A和B存在一對一的聯系。但事實上，a和b是同一事物。A可以繼承B中的所有屬性，又可以有自己特殊的屬性說明。用來區分A的主碼也就是B的主碼。 2、ER模型向關系模型的轉化 ER模型是概念模型的表示。要使計算機能處理模型中的信息，首先必須將它轉化為具體的DBMS能處理的數據模型。ER模型可以向現有的各種數據模型轉換，而目前市場上的DBMS大部分是基於關系數據模型的， ER模型向關系數據模型的轉換方法 關系模型的邏輯結構是一系列關系模式（表）的集合。將ER模型轉化為關系模式主要需解決的問題是：如何用關系表達實體集以及實體集間的聯系。 ER模型向關系模型轉換的一般規則和步驟： （1）將每一個實體集轉換為一個關系模式，實體集的屬性轉換成關系的屬性，實體集的碼即對應關系的碼。 （2）將每個聯系集轉換成關系模式。對於給定的聯系R，由它所轉換的關系具有以下屬性： 聯系R單獨的屬性都轉換為該關系的屬性； 聯系R涉及到的每個實體集的碼屬性（集）轉換為該關系的屬性。轉換後關系的碼有以下幾種情況： · 若聯系R為1∶1聯系，則每個相關實體的碼均可作為關系的候選碼； · 若聯系R為1∶ n聯系，則關系的碼為n端實體的碼； · 若聯系R為m∶ n聯系，則關系的碼為相關實體碼的集合。 有時，聯系本身的一些屬性也必須是結果關系的碼屬性。 （3）根據具體情況，把具有相同碼的多個關系模式合並成一個關系模式。

『貳』 如何使用PowerDesign進行資料庫建模操作方法都有什麼呢

如何使用PowerDesign進行資料庫建模？操作方法都有什麼呢？

操作方法

01首先打開PowerDesign軟體，點擊頂部的文件菜單，從下拉菜單中選擇新建選項

02接下來，在彈出的新界面中選擇概念數據模型選項，然後給模型命名

07然後雙擊關系線，在關系界面設置實體間的關系類型，包括一對多、一對一、多對多

08接下來，我們單擊頂部的Tools菜單，並在下拉菜單中選擇Generate Physical Data Model選項

09最後在彈出的界面中選擇要建模的資料庫版本，即可生成建模語言

『叄』 創建有效的大數據模型的6個技巧

創建有效的大數據模型的6個技巧
數據建模是一門復雜的科學，涉及組織企業的數據以適應業務流程的需求。它需要設計邏輯關系，以便數據可以相互關聯，並支持業務。然後將邏輯設計轉換成物理模型，該物理模型由存儲數據的存儲設備、資料庫和文件組成。
歷史上，企業已經使用像SQL這樣的關系資料庫技術來開發數據模型，因為它非常適合將數據集密鑰和數據類型靈活地鏈接在一起，以支持業務流程的信息需求。
不幸的是，大數據現在包含了很大比例的管理數據，並不能在關系資料庫上運行。它運行在像NoSQL這樣的非關系資料庫上。這導致人們認為可能不需要大數據模型。
問題是，企業確實需要對大數據進行數據建模。
以下是大數據建模的六個提示：
1.不要試圖將傳統的建模技術強加於大數據
傳統的固定記錄數據在其增長中穩定且可預測的，這使得建模相對容易。相比之下，大數據的指數增長是不可預測的，其無數形式和來源也是如此。當網站考慮建模大數據時，建模工作應該集中在構建開放和彈性數據介面上，因為人們永遠不知道何時會出現新的數據源或數據形式。這在傳統的固定記錄數據世界中並不是一個優先事項。
2.設計一個系統，而不是一個模式
在傳統的數據領域中，關系資料庫模式可以涵蓋業務對其信息支持所需的數據之間的大多數關系和鏈接。大數據並非如此，它可能沒有資料庫，或者可能使用像NoSQL這樣的資料庫，它不需要資料庫模式。
正因為如此，大數據模型應該建立在系統上，而不是資料庫上。大數據模型應包含的系統組件包括業務信息需求、企業治理和安全、用於數據的物理存儲、所有類型數據的集成、開放介面，以及處理各種不同數據類型的能力。
3.尋找大數據建模工具
有商業數據建模工具可以支持Hadoop以及像Tableau這樣的大數據報告軟體。在考慮大數據工具和方法時，IT決策者應該包括為大數據構建數據模型的能力，這是要求之一。
4.關注對企業的業務至關重要的數據
企業每天都會輸入大量的數據，而這些大數據大部分是無關緊要的。創建包含所有數據的模型是沒有意義的。更好的方法是確定對企業來說至關重要的大數據，並對這些數據進行建模。
5.提供高質量的數據
如果組織專注於開發數據的正確定義和完整的元數據來描述數據來自何處、其目的是什麼等等，那麼可以對大數據模型產生更好的數據模型和關系。可以更好地支持支持業務的數據模型。
6.尋找數據的關鍵切入點
當今最常用的大數據載體之一就是地理位置，這取決於企業的業務和行業，還
有其他用戶需要的大數據常用密鑰。企業越能夠識別數據中的這些常用入口點，就越能夠設計出支持企業關鍵信息訪問路徑的數據模型。