数据建模工具有哪些(什么是数据结构和数据模型)


大家好,今天给各位分享数据建模工具有哪些的一些知识,其中也会对什么是数据结构和数据模型进行解释,文章篇幅可能偏长,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在就马上开始吧!
一、什么是对象关系数据模型
1、在关系模型中,数据模型是一些表格的框架,实体通过关系的属性(即表格的栏目)表示,实体之间的联系通过这些表格中的公共属性(可以不同属性名,但必须同域)表示。结构非常简单,即使非专业人员也能一看就明白。
2、在关系模型中,数据的操作较非关系模型方便,它的一次操作不只是一个元组,而可以是一个元组集合。特别在高级语言的条件语句配合下,一次可操作所有满足条件的记录。
3、在关系模型中,用户对数据的操作可以不涉及数据的物理存储位置,而只须给出数据所在的表、属性等有关数据自身的特性即可,具有较高的数据独立性。
4、与网状模型和层次模型不同,关系模型一开始便注重理论研究。在数据库领域专家的不懈努力下,关系系统的研究日趋完善,而且也促进了其它软件分支如软件工程的发展。
5、关系模型的数据库管理系统提供了较高的数据独立性和非过程化的查询功能,因此系统的负担很重,直接影响查询速度和查询效率。
6、由于关系数据库管理系统的效率比较低,必须对关系模型的查询进行优化,这一工作相当复杂,实现难度比较大。
二、什么是数据结构和数据模型
1、数据模型是数据库系统的核心与基础,是描述数据与数据之间的联系,数据的语意,数据一致性约束的概念性工具的集合。
2、数据模型通常是由数据结构,数据操作和完整性约束三部分组成。
3、数据结构:是对系统的静态特征的描述。描述对象包括数据的类型、内容、性质和数据之间的相互关系。
三、数据仓库的数据模型是什么
1、数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模,这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。维度建模以数据分析需求为驱动,倡导总线架构:一致的事实和一致的维度,这种数据模型易于用户理解和数据分析操作。基于主题域的实体关系建模以源系统数据为驱动,整合企业的所有数据,站在企业级的高度对数据进行抽象,整合,采用3NF的实体关系理论建模,这种数据建模方式以更为抽象的方式尝试建立一个相对稳定的数据模型,并能描述企业级的数据关系。在工业界往往把两种方式结合起来运用数据仓库的不同数据层次结构中。
2、我们上周主要是针对采用基于主题域的实体关系建模中数据整合的方式进行较为深入的讨论,讨论了以下三种思路:
3、以属性聚集的方式同一主题域中不同实体的属性。比如对于会员、公司、客户等等实体对象我们都有地址属性信息、名称标识属性信息等等,这种思路就是把属性内聚性高的字段整合在一起,并把不同的属性打上类型标识以树表的形式存放。它的优点是:第一,模型稳定性好,外围系统变化了字段,只需要添加不同的类型,不需要进行表结构的变更;第二,减少大量冗余记历史数据。它的缺点是:第一,丢失了很多实体的属性标识信息,我们从模型上将看不到一个会员究竟有哪些地址属性,只能通过查询类型代码才能获取这些信息;第二,它极度的膨胀数据表的记录数,因为它采用竖表的形式存放;第三,应用起来很难,效率是一个大问题,因为我们往往要使用一个实体的多个字段,就会有很多join操作和竖转横的操作。第四:属性聚集也是一件比较难操作的过程,应为这是一个抽象的过程,对建模人员的业务背景知识和抽象能力都提出了很高的要求;第五:虽然减少了冗余的记历史数据,但是记历史的操作也较为复杂。
4、采用面向对象建模的方式,抽象不同实体的共同属性,然后再一步步采用继承、组合等面向对象的思想具体化实体。他的优点是模型模型概念比较清晰,缺点也是模型相对不是很稳定,整合后的数据的后续应该也面临重新组合的问题。
5、采用基本保持源系统的方式进行建模,重点放在数据的标准化,一致化,和数据业务意义的梳理。这种做法和我们目前数据仓库的做法比较类似。它具有实施比较容易,快速实现,前台可以直接使用数据;缺点是整合度不高,模型不稳定。
6、模型终究是为数据分析应用服务的,具体采用什么方式建模需要根据实际业务特点和源系统的特点决定。的源系统具有变化快,数据分析应该变化快的特点,也要快的特点,而且我们要求不同系统之间整合的需求并不是很大,往往深度的数据整合带来的是应用上的不方便。因此,我个人觉得采用贴源的方式是当前更优的方案。
四、请问数据库中出现的概念层数据模型是什么意思
1、概念层数据模型实际上是现实社会到机器世界的一个中间层次,它主要是它的数据模型的构建方法,下面我们就通过以下三个方面详细介绍一下概念层数据模型:
2、1:对于单线程数,但变成数据模型是走向现实系统中有价值的元素以及关联关系,反映着现行系统中的价值信息结构和钱并不依赖数据的组织层数据模型,该联城数据模型用于对信息世界进行建模了,它是现实世界到信息世界的第一个抽象,是程序设计人员进行数据库设计的工具也是数据库设计人员与用户之间的交流工具,那么概念层数据模型是面向用户,面向现实世界的数据模型,设计人员可以在设计这样开始中把主要的精力放在了解现实世界上。
3、2:对于他的实体和联系模型来说由于直接将现实世界按照具体的数据模型进行组织所以必须要考虑很多因素,在设计工作中非常复杂目前效果也并不很理想因此是需要一种方法来对现实世界的信息结构进行描述的,事实上这方面已经有了一些方法,就是通过,通常使用的ER方法,这种方法由于简单实用因此得到广泛的应用,也是目前描述信息结构的最常用方法,他说描述了现实世界信息结构成为企业模型我们也成为这种结果成为ER模型。
4、3:对于他的概念已经模型特点来说它是具有实体了,实体是有公共性质并可以相互区分现实世界对象的集合,十题是具体的,第二就是它的属性每一个时期都具有一定的特征和性质,这样我们才能根据实体的特征来区分一个实例,它的特性是描述实体或者联系性质和特征的数据项,是属于一个实体所有世界的具有相同的性质,第三就是它的联系,在现实世界中事物内部以及事物之间都是有关联的,这些联系在信息世界中反映出时间内部的,不同的实体之间的联系。
5、具体的可以到OTPUB了解更多的数据库概念。
五、数据模型与决策是什么
1、数据模型是在数据库中描述和组织数据的方法,它定义了数据的结构、属性、关系以及约束。数据模型可以帮助人们理解和分析数据,并提供了一种规范化的方式来存储和管理数据。
2、决策是指在特定情境下,根据已有的信息、经验和判断力作出的选择。决策可以基于数据分析和模型,用于解决问题、评估选项、优化资源分配等。数据模型可以提供决策所需的数据,并通过分析和预测帮助决策者做出更明智的决策。因此,数据模型与决策息息相关,前者为后者提供了所需的数据支持和分析能力。
数据建模工具有哪些的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站哦内容,更多关于什么是数据结构和数据模型、数据建模工具有哪些的信息别忘了在本站哦进行查找哦。
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