对于任何能够利用数据的业务来说，数据建模都是一个至关重要的组件。这正日益成为每一个在线企业的命运。企业可以分析大量的数据接触点，以增加销售额、预测消费者行为、改进产品和优化运营。然而，分析所有的数据量是困难和耗时的。因此，数据建模有助于以正确的格式组织数据，从而有效、轻松、快速地利用这些数据。一个健壮的数据建模系统现在是一个竞争优势。正因为如此，数据建模专家和开发人员的需求越来越大。此外，所有IT开发人员还应该对创建和读取数据模型有一些基本的了解。

 

本文将深入探讨什么是数据建模以及为什么需要它。这将为希望进入这一迷人领域的开发人员提供一个全面的概述。

数据建模

 

什么是数据建模？

数据建模是设计数据模型的过程。但什么是数据模型？数据模型是定义和组织数据库中数据结构的计划。它还有助于可视化这些数据结构如何相互作用。这是通过为给定的体系结构或应用程序定义关于如何存储和处理数据项的规则来实现的。因此，数据模型表示数据结构及其关联规则之间的关系。这些规则有助于实现产品的业务逻辑。它们将现实世界中的工作产品转化为相关数据点的相应存储和检索。因此，技术和业务经理都应该协作创建数据模型。他们必须就这些规则和数据对象的定义达成一致。数据模型还应与组织的战略目标保持一致。

 

在数据模型中，数据对象是业务需要跟踪和存储的接触点。这些数据对象就像数据库中的表。每个数据对象都有属性。属性是需要为每个数据对象跟踪的附加细节。这些列类似于数据库表中的列。具有相同属性的一组数据对象是一个数据实体。例如，“user”可以是模型中的数据对象，而“age”和“country”可以是其属性。

 

业务规则规定了这些数据实体如何相互连接。这些相互作用被称为关系。这些关系可以是一对一、一对多、多对一或多对多。这些也被称为基数。这些实体、属性和关系使用实体关系图（ERD）中的符号表示。因此，ERD为数据模型及其组件提供了一个简单的可视化蓝图。

为什么数据建模如此重要？

如前所述，数据建模是任何企业有效利用其数据的关键。它有助于轻松地可视化产品体系结构和底层业务逻辑。这改善了多个团队之间的协作。实施数据建模还有很多好处：

 

• 可视化数据模型有助于将组织中的每个干系人放在同一页上。不同的团队可以更无缝地理解、讨论和协作利用数据。此外，它们有助于将复杂的技术术语和体系结构转换为即使是非技术团队也能理解的更简单的图表。
• 有效的数据模型通过从数据中提取更关键的信息，帮助企业成为数据驱动型企业。
• 它有助于保持数据完整性并降低风险。因此，它使数据的使用更加可靠、准确和可信。
• 高效的数据模型使组织能够快速、方便地分析和解释数据。因为存储和访问数据的无组织格式会减慢数据的使用过程。
• 数据建模还使业务团队更容易在最终实现之前传达他们的需求。反过来，这有助于减少生产时间并节省开发成本。
• 它提供了关键的商业智能，可以帮助优化组织的流程。它快速概述了您的所有业务流程、它们如何相互适应以及它们的底层数据需求。因此，企业将能够更好地改进这些流程。
• 它使信息和见解易于获得，以一致和及时的方式呈现。

数据模型的类型

根据抽象级别的不同，有几种不同类型的数据模型。它们每个都有不同的用途，并有相应的应用程序。

物理数据建模

物理数据模型详细说明了特定物理数据库如何表示和存储其逻辑数据库组件和服务。

该物理数据库可以是关系数据库，如下所述。它是使用数据库管理系统（DBMS）创建的。因此，此模型更准确地表示了在所选DBMS中应该如何实现数据设计。因此，每个DBMS的物理数据模型都是不同的。

物理数据模型通常源于逻辑数据模型，而逻辑数据模型又源于概念数据模型。概念数据模型提供了业务需求的简单概述。逻辑模型为此提供了更多信息，从而增加了一点复杂性。最后，物理数据模型提供了创建数据库所需的所有信息。逻辑模型中的实体成为物理模型中的表名。类似地，属性成为列名。此外，还指定了数据类型、主键和外键以及表之间的关系。

关系数据建模

关系数据模型是最简单的数据模型设计。组织主要使用关系数据模型将数据输入数据库。因此，它最适用于需要将数据输入系统的工具。它还具有高度的可扩展性。关系数据模型以表格格式存储数据实体之间的关系。这些表是第三范式（3NF）。这减少了数据重复的机会。行表示数据值，列表示相应的属性。这种主要结构使它具有更高的存储效率。关系数据模型是当今最常用的数据库系统。

维度数据建模

多维数据模型是一种用于实现数据仓库系统的数据建模技术。流程包括将业务流程分解为“事实”。事实是指对业务流程度量的度量。此外，流程经理应该将这些事实分解为最低级别的信息。这将允许组织为每个事实收集更细粒度的数据。

例如，“收购成本”可以是“广告活动”过程中的一个事实。然后将这些事实进一步细分为“维度”。维度是指每个事实的附加信息。维度的一个例子可能是“社交媒体渠道”、“产品销售”和“购买成本”的“日期”。最后，“属性”是维度表中提供维度特征的列。例如，“月”和“日”可以是维度“日期”的属性

多维数据模型的目的是尽可能快地检索存储的数据。因此，优化的数据查询可以提高性能。维度模型非常适合构建报告和分析工具。

结论

在当今数据丰富的世界中，应用程序开发人员应该了解数据建模的基本原理。这将允许开发人员与业务和执行团队进行更无缝的协作。因此，这项技能可以帮助你获得晋升，并使你与其他开发人员区别开来。此外，现在对数据建模专家的需求非常大。因此，学习数据建模对你的职业生涯是一项巨大的投资。

 

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原文：https://www.cprime.com/resources/blog/data-modeling-what-why-and-how-a-complete-guide/

本文：http://jiagoushi.pro/node/1479

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