STPE3012数据 模型化 方法.docx

1、STPE3012 数据 模型化 方法使用权限本文档只限 SKC&C内部使用.本文档的制作, 检查, 审批原件要保存制作人:金东旭（译）日期:审核人:尚彦学 日期: 文档在SKC&C内部的业务活动中使用。审批人: 日期:更新日志1.0定义2003/11/01更新编号更新页及内容更新日期目录1. 序文 11.1. 目的 11.2. 参照 12. 数据模型向导 12.1. 实体-关系 模型化(Entity-Relationship Modeling) 12.2. 标准化(Normalization) 52.3. 主体数据模型化(Subject Data Modeling) 101. 序文1.1. 目

2、的当前业务的需求定义执行结果为基础细化功能设计主要数据模型和逻辑数据模型， 将技术设计转换成物理数据模型。 描述数据模型相关的数据辞典。 并且为了在同一标准下进行作业将向导想全体成员共享。1.2. 参照无2. 数据模型向导2.1. 实体-关系 模型化(Entity-Relationship Modeling)(1) 概要实体-关系 模型定义依赖于组织的数据的逻辑构造的数据模型方法。 不仅仅包含数据特性还表示数据之间的关系。 实体-关系模型的目的如下。- 组织内部存在的数据逻辑构造的描述。- 数据间关系及相互作用相关的客观验证方法的提供。 - 用于数据库设计的基础资料。- 帮助系统开发者，最终使

3、用者，管理者间的沟通。下面的实体-关系模型是简单步骤。- 通过客户会谈关联文档(报告书，输入样式，画面等)的检查定义数据构成要素。- 数据构成要素分为实体(Entity)和关系(Relationship)。 实际关系不包含任何数据要素。- 对各个实体，定义构成实体店数据的基本要素。 识别实体店基本Key(Primary Key)的定义. 比如客户端客户编号来识别。 一个以上的数据要素来识别的时候使用多主键(Composite Key)。- 与定义的key 一起定义各个实体。(2) 构成要素 实体(Entity)意味着拥有信息的有形，无形对象拥有识别性和排他性。即实体要包含唯一要识别的识别标记。

4、 实体店名字由单一名词来表示。最少包含一个属性及关系，存在于一个Subject Area分析业务是获得实体店方法如下。- 如果存在上层级别的数据模型，在基本模型里面获取业务关联的实体。- 通过User view 寻找新的实体。- 通过标准化过程在实体属性和关系中寻找新实体。 关系(Relationship)表示实体间的关系是一对一还是一对多的Cardinality和选择性。关系名是可以理解实体间关系的动词(例: 客户要求文档) 图 1)关系类型举例 一对多(1:M) 关系 多对多(M:N) 关系 相互排它关系 数据属性做为实体的特征，状态等详细科目的信息获取需要管理的数据项。属性根据特性分为实

5、体原本基础属性，标准化过程得到的导出属性和为了提高性能追加的属性等几类（参照标准化） 识别者识别者分为如下主识别者，副识别者和外部识别者。- 主 识别者(Primary Identifier) : 可以识别实体，由一个属性或多个属性组合而成。 主识别者是识别实体当中很多候选识别者中最适合的一项。- 副 识别者(Alternate Identifier) : 识别实体的候选识别者中没有成为主 识别者的识别者。 之后用户数据库设计中的索引。- 外部 识别者(Foreign Identifier) : 描述2个实体关系，在子实体(Child Entity)做为外键在父实体(Parent Child)

6、做为主识别者.图 2) 识别者 举例2.2. 标准化(Normalization)标准化是数据结构可以适应将来的业务变更所采取的方法要在逻辑建模阶段必须进行。特别在数据库标准化之后，数据结构尅更安全适应变化。标准化的目的如下。- 缩小数据储存空间 : 减少数据的重复储存。- 数据的完整性的最大化 : 不将同样的数据存在不同的地方避免修正，删除操作对数据的不完整性。- 数据结构的安全性的最大化: 特征程序的需求相比已数据固有属性为基础设计，所以可容易应对需求的变化。(1) 标准化 标准化可以做到5层 标准化，但是普通做到3层标准化就可以解决数据重复的问题。在这里为了避免概念的混淆介绍到4层标准化

7、。 (2) 1层 标准化 : 避免各个实体店重复属性或骨group 属性。 - 步骤 检查各实体的属性, 主识别者没有定义的话，定义主识别者，并画下划线。 对于各个实体，获取当产生实体是获得多个值得属性。 包括重复数据属性的生成子实体(Child Entity). 对增加到子实体 赋予实体名称 列车从原实体得到的属性 主识别者的定义. 普通子实体的主键由包含父实体店主键的符合主键来构成。 对父实体与子实体相同的属性的删除。 定义父实体和子实体的关系图 3) 1层 标准化 举例(3) 2层 标准化 : 不完全依赖于主识别者的属性的删除.- 步骤 检查1层 标准化的实体，在非识别者属性当中不完全依

8、赖于识别者，部分依赖于识别者的属性找出来。 部分依赖于识别者的属性生成新的实体。 对新增加到实体 给实体命名 列出从原实体得出的属性 定义主识别者 对父实体与子实体相同的属性的删除。 定义父实体和子实体的关系. 图 4) 2层 标准化 举例(4) 3层 标准化与主识别者有Transitive Dependency关系的属性的删除，依赖于非识别者的属性的删除。- 步骤 检查2层 标准化的实体, 在非识别者属性当中找到依赖于非识别者属性的属性。 对依赖于非识别者的属性生成新实体。 对新增加到实体 给实体命名 列出从原实体得出的属性. 将原实体店外部识别者属性定义成新实体店主识别者. 对父实体与子实

9、体相同的属性的删除。 定义父实体和子实体的关系.图 5) 3层 标准化 举例(5) 4层 标准化 : 主识别者中Multi-Valued 属性的删除。- 步骤 3层 标准化实体中, 检查复合键的实体属性，检查一个以上依赖于主键的属性。 对依赖于多个属性的内容生成新实体。 n 对新增加到实体 给实体命名 列出从原实体得出的属性 定义主识别者. 删除于原实体店 关系.图 6) 4层 标准化 举例2.3. 主体数据模型化(Subject Data Modeling)主体数据模型与宽范围的企业数据有关。 在主体数据模型中通过在同一流程中使用的实体group(Entity Group)的了解分类主体领域

10、(Subject Area). 主体领域实体集用于信息共享的数据，沟通。 一般的数据架构有 75-150的实体构成20-30个 主体领域构成。 而且每个主体领域分2-7个实体构成。主体数据建模的目的如下.- 提供对数据架构的洞察力- 提供数据模型的基础。- 可以对企业的经营需求的数据有效性测量。- 提供业务功能模型(Function Model)的确认并检查的功能(1) 主体 领域(Subject Area) 定义为了定义业务领域(Business Area)关联的主体领域，将各个主体领域基本数据及实体分解，将各个主体领域名简单描述。图 1) 主题领域目录 (Subject Area List) 举例