数据模型解析

聚焦经典数据仓库数据模型，四天时间带您深入掌握Teradata FSLDM数据模型的精髓。

数据模型：现实世界的数学抽象 数据模型如同现实世界的缩影，以数学方式呈现事物的特征和关联。它不仅描述数据本身，更揭示数据之间的关系，为数据的组织和管理提供框架。 数据模型的核心价值： 蓝图: 指导数据仓库系统建设，确保数据架构稳固可靠。 桥梁: 促进业务人员与IT人员的有效沟通，确保项目顺利进行。 数据模型的构成要素： 数据内容: 描述数据的具体信息，例如属性、类型等。 数据关系: 展现数据之间的关联，例如层次结构、关联规则等。 数据形式: 定义数据的组织和管理方式，例如表格、树状结构等。 数据模型作为数据仓库建设的基石，为数据的有效管理和利用奠定了坚实基础。

Teradata行业逻辑数据模型助力企业数据化转型 Teradata行业逻辑数据模型为各行业提供了一套经过验证的数据仓库解决方案，帮助企业快速构建高效、灵活、可扩展的数据仓库系统。 支持行业: 金融服务业 (Financial Services) 卫生保健业 (Healthcare) 制造业 (Manufacturing) 通讯业 (Communications) 媒体娱乐业 (Media and Entertainment) 旅游业 (Travel) 运输业 (Transportation) 零售业 (Retail) 公用事业 (Utility) Teradata数据仓库建模过程: 业务需求分析: 深入了解企业业务目标和数据需求，确定数据仓库范围和目标。 概念模型设计: 基于业务需求，构建高层次的概念数据模型，明确关键实体和关系。 逻辑模型设计: 将概念模型转化为详细的逻辑数据模型，定义数据结构、属性和关系。 物理模型设计: 根据目标数据库平台（如Teradata），将逻辑模型映射为物理数据模型，包括表、索引、分区等设计。 数据加载和ETL: 建立数据抽取、转换和加载 (ETL) 流程，将源系统数据迁移至数据仓库。 数据仓库部署和测试: 部署数据仓库环境，并进行严格测试，确保数据质量和系统性能。 Teradata行业逻辑数据模型和成熟的建模方法论为企业提供了坚实基础，助力企业快速构建数据驱动的决策支持系统，实现数据价值最大化。

比较标准： 使用便捷性 实现效率

这份电子书深入浅出地阐述了数据模型的基本概念，并详细介绍了建模方法论，无论是大数据领域、数据中台建设，还是数据仓库构建，都能从中汲取宝贵知识。

启动 PowerDesigner 并创建新模型 打开 PowerDesigner 软件。 在菜单栏中选择“文件” > “新建模型”。 在弹出的“新建模型”窗口中，选择“概念数据模型 (CDM)” 类型。 在“模型名称”字段中输入您想要为模型指定的名称。 点击“确定”按钮创建模型。

数据模型 数据模型是数据库系统的数学框架，描述数据及数据间的联系，包括：- 静态特征：数据结构和联系- 动态特征：操作含义、操作符、运算规则- 完整性约束：数据必须满足的规则 数据模型类型- 数据模型

HBase是一个多维度、排序的稀疏映射表，索引由行键、列族、列限定符和时间戳构成。每个值为未解释的字符串，无数据类型。用户存储数据于表中，每行具有可排序行键和多列。表水平方向由一个或多个列族组成，同一列族数据一起存储。列族可动态扩展，无需预定义数量和类型。所有列以字符串形式存储，用户需自行转换数据类型。更新操作不删除旧数据版本，生成新版本，旧版本保留。

关系数据模型存在缺陷：访问路径对用户不可见，这可能降低查询效率。为了优化性能，必须对用户查询请求进行优化。这增加了 DBMS 开发的难度。

概念数据模型中，实体集之间存在着多种关系，包括四种基本关系和三种特殊关系。 四种基本关系: 一对一 (ONE TO ONE) 一对多 (ONE TO MANY) 多对一 (MANY TO ONE) 多对多 (MANY TO MANY) 三种特殊关系: 标定联系 (Identify Relationship) 非标定联系 (Non-Identify Relationship) 递归联系 (Recursive Relationship)