前言
数据建模就是通过减低数据库设计的复杂度得到各个方面都能理解的数据抽象,包括定义实以及它们之间的关系。接下来学习数据建模的基本概念以及数据模型的发展过程。
正题
在开始编写文章前,有几个问题需要思考一下:
什么数据模型生成数据模型的业务规则数据模型构成数据模型的类别数据模型的抽象层次
1. 什么是数据模型
数据模型(data model)是对复杂现实世界数据结构的一种简单表达,如采用图形方式。广而言之,模型是对复杂现实世界对象或事件的抽象,它能帮助我们理解现实世界的复杂性。而在数据库环境中,数据模型则是表示数据结构及其特征、关系、约束、变换以及为特定问题域提供支持的其他组成。
2. 生成数据模型的业务规则
当数据库设计人员决定使用实体、属性和联系建立数据模型时,他们首先应对企业的数据进行全面了解和分析,如企业有哪些数据种类、如何使用及何时使用这些数据等。但是,这些数据和信息本身不会对企业整个业务的了解。从数据库角度看,数据只有在其能正确反映所定义的业务规则时才有意义。业务规则(Business Rule)是对特定组织的策略、规程和准则的简要、清晰和无歧义描述。从某种意义上讲,业务规则是一个误称,实际上也可应用于存储和利用数据产生信息的任意规模组织,如企业、政府机构、宗教团体或研究所等。
业务规则来自对企业操作的详细描述,可帮助企业创建和实施具体活动,因此必须明确制定并及时更新,以正确反映企业操作环境的变化。
正确的业务规则可用于定义实体、属性、联系和约束。任何时候,当我们看到“一个代理人可以为多个客户服务,而每个客户只能由一个代理人服务”的联系描述时,那就是业务规则在发生作用。
为了提高效率,业务规则应简单易懂且广泛宣传,以确保组织中的所有人都能正确理解。业务规则是用简单语言描述从公司视觉所看到数据的特征。例如:
一个客户可以产生多张发票。一张发票只能由一个客户产生。少于 10 名雇员或超过 30 名雇员都不能安排培训会议。
这些业务规则可建立实体、联系和约束。
2.1 发现业务规则
业务规则的主要来源是公司经理、策略制定者、部门经理以及书面文档(如公司的规程、标准或操作手册)。