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| 数据建模 |
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。 将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程（实体一般是表）。在软件工程中，数据建模是运用正式的数据建模技术，建立信息系统的数据模型的过程。
简介
数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程。因此，数据建模的过程中，涉及到的专业数据建模工作，与企业的利益和用户的信息系统密切相关。从需求到实际的数据库，有三种不同的类型。用于信息系统的数据模型作为一个概念数据模型，本质上是一组记录数据要求的最初的规范技术。数据首先用于讨论适合企业的最初要求，然后被转变为一个逻辑数据模型，该模型可以在数据库中的数据结构概念模型中实现。一个概念数据模型的实现可能需要多个逻辑数据模型。数据建模中的最后一步是确定逻辑数据模型到物理数据模型中到对数据访问性能和存储的具体要求。数据建模定义的不只是数据元素，也包括它们的结构和它们之间的关系。
评价
这也是一个迭代，如果先有需求，尽量去理解需求，明白当前项目或者软件需要完成什么，不明白或者不确定的地方和客户及时交流，和客户double confirm过的需求，落实到实体（Package）；但是好多时候我们需要通过先和客户交流，进而将交流结果落实到需求，之后进一步具体到实体；本文可能会涉及到一些来自于EA（Enterprise Architect 7.1）建模术语，（EA中将每个实体视为一个Package）。这里并不对各种建模工具进行比较，如Visio，EA，PowerDesigner， ERWin等；其实作为员工的我们选择性很少，公司有哪个产品的Licence，我们就用哪个吧。举例说明：在一个B2C电子商务网站中，这样的需求再普通不过了：客户可以在该网站上自由进行购物！我们就以这个简单例子，对其进行细分，来讲解整个数据建模的过程，通过上面这句话，我们可以得出三个实体：客户，网站，商品；就像Scrum（敏捷开发框架的一种）中倡导的一样每个Sprint，都要产出确确实实的东西，OK，概念建模阶段，我们就要产出实体。客户和商品（我们将网站这个实体扔掉，不需要它。）在创建这两个实体（Package）的时候，我们记得要讲对需求的理解，以及业务规则，作为Notes添加到Package中，这些信息将来会成为数据字典中非常重要的一部分，也就是所谓的元数据。BTW，EA或者其他建模工具应该都可以自动生成数据字典，只不过最终生成的格式可能不太一样。如在Customer这个Package的Notes上，我们可以这样写，用户都要通过填写个人基本信息以及一个邮箱来注册账户，之后使用这个邮箱作为登录帐号登录系统进行交易。 [1]