图书介绍
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- （美）Sharon Allen著；李化等译 著
- 出版社： 北京：清华大学出版社
- ISBN：7302090041
- 出版时间：2004
- 标注页数：399页
- 文件大小：31MB
- 文件页数：414页
- 主题词：数据库技术－建立模型－教材
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图书目录
第1章 数据建模介绍 1
1.1什么是数据 1
1.2什么是数据建模 2
1.3数据的生命周期 2
1.4数据建模对我们有哪些好处 6
1.5谁是数据建模者 7
1.6定义角色 7
1.7数据建模者的开发章程 9
1.9.1配置管理支持 10
1.9 As-Is支持 10
1.8职称 10
1.9.2提供影响分析 11
1.9.3 提议IT标准 11
1.9.4提供数据完整性评估 12
1.9.5调查现有技术和工具 12
1.10 To-Be支持 12
1.10.1设计新的数据结构 12
1.11 小结 13
1.10.4提供预期评估 13
1.10.5调查新的技术和工具 13
1.10.3提供可供选择的办法 13
1.10.2提供专家建议 13
第2章 关系建模 15
2.1数据库模型 15
2.1.1分层DBMS 15
2.1.2网络DBMS 16
2.1.3 关系DBMS 16
2.2概念建模与逻辑建模的概念 17
2.2.1实体 17
2.2.2类别实体 20
2.2.3联接实体或交叉实体 23
2.2.4属性 25
2.2.5键 27
2.2.6关系 31
2.2.7关系模型业务规则 34
2.3物理建模概念 35
2.3.1 表 35
2.3.2视图 37
2.3.3列 37
2.3.4约束 38
2.4.2框 39
2.4.1 集成定义符号（IDEF1X） 39
2.4建模语法 39
2.4.3 线 42
2.4.4终止符 44
2.4.5 实体－关系（ER）图或Chen示意图 46
2.4.6信息工程（I/E） 47
2.4.7 Barker表示 48
2.5 小结 49
第3章 关系理论简介 50
3.1关系数据建模 50
3.1.2关系DBMS目标 51
3.1.1关系理论的起源 51
3.2 Codd的RDBMS规则 52
3.3规范化 55
3.3.1关系通用性质 56
3.3.2第一范式（1NF） 60
3.3.3第二范式（2NF） 62
3.3.4第三范式（3NF） 63
3.3.5 Boyee/Codd范式 64
3.4反规范化 66
3.4.1派生列 66
3.5 小结 67
3.4.4对范式的故意撤销 67
3.4.2故意重复 67
3.4.3故意删除或禁用约束 67
第4章 分析级别 69
4.1 模型开发 69
4.1.1 不是流程图 71
4.1.2数据关系规则 72
4.2概念分析 73
4.2.1概念模型中的实体 73
4.2.3概念模型示例 74
4.2.2概念模型中的关系 74
4.3逻辑分析 75
4.3.1逻辑模型中的实体 75
4.3.2属性 76
4.3.3逻辑分析示例 79
4.4物理分析 80
4.4.1 表 81
4.4.2物理分析示例 83
4.5逆向工程分析 85
4.6详细分析 85
4.6.1实体级 86
4.6.2基于键（KB） 87
4.6.3全属性（FA） 89
4.7 小结 90
第5章 项目中的数据模型 92
5.1 项目 92
5.1.1项目管理 92
5.1.2项目的生命周期 97
5.2.1企业项目 102
5.2.2事务项目——OLTP 102
5.2项目类型 102
5.2.3数据仓库——企业报表 103
5.2.4项目类型比较 103
5.3模型目标 104
5.3.1抽象模型 105
5.3.2数据元素分析模型 106
5.3.3物理设计模型 106
5.4选择正确的模型 107
5.4.1项目类型 108
5.4.2模型目标 108
5.4.3客户需求 108
5.4.4建模技巧 109
5.5 小结 110
第6章 创建概念模型 111
6.1 业务建模 111
6.2 目标 112
6.3 目标范围 113
6.4方法 114
6.4.1 自顶向下 114
6.4.2 自底向上 115
6.5.2 Solitaire纸牌游戏的流程步骤 116
6.5.1 Solitaire纸牌游戏中的活动 116
6.5 记录流程规则：自顶向下 116
6.5.3 建立活动描述 118
6.5.4标出重要的元素 119
6.5.5 定义元素 120
6.5.6验证我们的工作 121
6.5.7综合为概念 121
6.6记录流程规则：自底向上 123
6.6.1 记录活动规则 123
6.6.2建立规则描述 124
6.6.3标出重要元素 124
6.6.4定义元素 125
6.6.5两种方法的比较 127
6.7建立概念模型 128
6.7.1优化概念定义 128
6.7.2加入关系 130
6.8检查业务规则 140
6.8.1检查关系 141
6.8.2发布模型 146
6.9小结 146
7.1概念模型——指南 147
第7章 创建逻辑模型 147
7.1.1确认模型 149
7.1.2使用反馈 149
7.1.3主题领域的范围 150
7.2逻辑数据建模 150
7.3 对Card主题领域进行建模 150
7.3.1 Card实体分析 151
7.3.2 Card类别分析 152
7.3.3 Card联系 153
7.3.4 Card实体的详细内容 157
7.3.6影子实体 165
7.3.5 Deck和Back Design分析 165
7.4对“Card Movement”主题领域进行建模 166
7.4.1 Card Movement实体分析 166
7.4.2 Movement实体的细节 173
7.5对“Event”主题领域建模 176
7.5.1 Event实体分析 177
7.5.2 Event联系 177
7.6全图 179
7.7质量保证检查 181
7.7.1范式——从第一范式到BC范式 181
7.7.3 多余的关系 183
7.7.2过多／过少的属性 183
7.7.4正确的角色名称 184
7.7.5实例表 185
7.7.6相关专业领域专家 186
7.7.7对等模型 186
7.7.8最后的工作 186
7.8 小结 186
第8章 逻辑到物理的转换 188
8.1 项目状态 188
8.2逻辑到物理 189
8.3逻辑名到物理名 189
8.4.1只留父类表 194
8.4从类别中创建表 194
8.4.2只留子类表 196
8.4.3可扩展类别 198
8.4.4 Solitaire纸牌游戏实例 200
8.5检查影子实体 201
8.6确定主键 202
8.6.1 复查主键 203
8.6.2加入数据类型和数据大小 212
8.7.3 复核需求 215
8.7.4讲故事 215
8.7.1 实例化表 215
8.7.2命名和定义 215
8.7质量检查和额外的字段／表 215
8.7.5确定数据管理员 216
8.7.6建立测试DDL 216
8.8其他潜在的问题 218
8.8.1增加操作表 218
8.8.2数据量资料 218
8.8.3 活跃度资料 219
8.9 小结 220
8.8.4模型功能 220
第9章 直接设计物理模型 221
9.1现实的限制 221
9.2从哪里开始 222
9.3 Solitaire调查系统 222
9.3.1对见到的数据建模 223
9.3.2应用命名标准 223
9.3.3建立查找表 225
9.3.4继续寻找重要的数据集 226
9.3.5检查文本字段 226
9.3.6继续物理化 227
9.3.7质量和折衷 229
9.4更具挑战性的任务 230
9.4.1数据元素的分类 231
9.4.2文本字段 233
9.5其他的物理表 242
9.5.1操作型表 242
9.5.2数据转移表 243
9.5.3档案表 244
9.6 小结 244
10.1多维模型基础 245
第10章 多维数据建模 245
10.1.1多维设计的优点 247
10.1.2星型模式 249
10.1.3雪片模型 250
10.1.4 Solitaire纸牌游戏总体模型 253
10.1.5 目标事实 254
10.1.6 Game数据集市 259
10.1.7 GameMove数据集市 275
10.2小结 281
10.1.8完成 281
第11章 逆向工程设计数据模型 283
11.1从哪里开始 283
11.2数据结构分析 285
11.2.1模型工具支持 285
11.2.2手动过程 292
11.2.3结构评估 295
11.3.3 SELECT COUNTDISTINCT 301
11.3.2 SELECT COUNT/GROUP BY 301
11.3.4 SELECT MIN 301
11.3数据分析 301
11.3.1 SELECT COUNT 301
11.3.5 SELECTMAX 302
11.3.6 SELECT 302
11.3.7数据评估 302
11.3.8代码中的数据规则 302
11.4前端分析 305
11.4.1 界面标签 305
11.4.2数据关系界面规则 309
11.4.3派生值 310
11.5历史性的／描述性的 311
11.7.1 命名 313
11.6加注释 313
11.7创建一个逻辑模型 313
11.7.2键 315
11.7.3类别 316
11.7.4其他规则 318
11.7.5关系命名 320
11.8 完成 321
11.9 小结 322
第12章 模型沟通 323
12.1 为什么要增加更多的元素 323
12.2 元素排列 324
12.3.1名称和题目 325
12.3 附加文本 325
12.3.2版本符号 329
12.3.3注释 331
12.3.4图例 333
12.4视觉增强 335
12.4.1 图形／图像／图标 335
12.4.2其他可选 336
12.5发布 337
12.5.1半存取和公开存取——Web 337
12.5.3 归档文件存取——文档库 338
12.5.2开发文件存取 338
12.6 小结 339
第13章 进一步数据分析 340
13.1数据质量方面 340
13.1.1逼真度分析 341
13.1.2关键度分析 343
13.1.3敏感性和保密性分析 345
13.1.4管理工作（Stewardship） 346
13.1.5横向核对 348
13.1.6流程确认 348
13.1.7风险及降低风险分析 349
13.2数据模型作为一个知识架构 351
13.3 小结 362
第14章 元数据建模 363
14.1定义元数据 363
14.1.1技术元数据 365
14.1.2 业务元数据 365
14.1.3实时元数据 366
14.2元数据的重要性 367
14.3一个元数据模型 369
14.3.1概念元数据模型 369
14.3.2逻辑元数据模型 371
14.3.3物理元数据模型 373
14.4建模人员与元数据 373
14.4.1 建模人员——元数据贡献者 373
14.4.2建模人员——元数据消费者 374
14.5元数据建模的未来 374
14.6 小结 375
第15章 数据建模工作习惯 376
15.1 最坏的习惯 376
15.2团队模块化策略 376
15.2.3沟通困难 377
15.2.2不愿妥协 377
15.2.1傲慢 377
15.2.4固步自封 378
15.2.5回避问题 378
15.2.6伪君子行为 378
15.2.7说话做事欠考虑 378
15.2.8经常批评别人 379
15.2.9语言不够通俗易懂 379
15.2.10缺乏主动性 379
15.3 延迟进度 379
15.3.3一次一个任务 380
15.3.2从不开展交流 380
15.3.1陷入分析麻痹 380
15.3.4从不承认您错了 381
15.4模型管理不善 381
15.5最好的习惯 382
15.5.1 听取同事的意见 382
15.5.2适当妥协 382
15.5.3共享资料 382
15.5.4善于接受 382
15.6 固守时间表 383
15.5.9 自我激励 383
15.5.8有效地沟通和交流 383
15.5.7尊重别人 383
15.5.6透明 383
15.5.5准时 383
15.6.1 Pareto规则 384
15.6.2 收益递减法则（The law ofDiminshing Returns） 384
15.6.3 处理预期的事物 385
15.6.4利用您的主动性 385
15.6.5寻求帮助 386
15.6.6模型管理 386
15.7.1逻辑到物理的转换 388
15.7理解数据和设计 388
15.7.2关于物理数据的谬论 389
15.8项目教训 390
15.8.1用户定制解决方案项目 390
15.8.2值得密切注意的短语 391
15.8.3购买的解决方案项目 393
15.8.4遗留系统与辨别分析 395
15.8.5模型复查 397
15.8.6经验值 397
15.8.7责任感vs权限 398
15.9 小结 398