具体描述
《数据建模与数据库设计：理论与实践》 核心内容 本书深入探讨了数据建模的核心概念、方法论以及在实际数据库设计中的应用。内容涵盖从概念模型到逻辑模型再到物理模型的完整转换过程，重点关注如何有效地识别、分析和表达现实世界的数据需求，并将其转化为高效、可维护的数据库结构。本书强调了理论与实践的结合，通过丰富的案例分析和设计技巧，帮助读者掌握构建健壮数据库系统的关键技能。 章节概览 第一部分：数据建模基础 第一章：数据建模的基石——信息与数据 本章将从信息和数据的本质出发，阐述数据在现代信息系统中的核心作用。我们将探讨信息是如何通过数据来表示和传递的，以及数据质量的重要性。内容将涉及信息的分类、数据的属性，以及不同类型数据的存储和处理方式。我们将引入“数据”作为现实世界抽象和表示的载体，强调理解数据背后的业务含义是有效建模的第一步。 关键概念： 信息、数据、元数据、数据实体、数据属性、数据关系。 学习目标： 理解信息与数据之间的联系；认识数据在业务流程中的价值；掌握描述数据基本属性的方法。 第二章：数据建模的目标与原则 本章将详细阐述数据建模的目标，包括提高数据一致性、减少数据冗余、优化查询性能、增强系统可维护性等。我们将深入探讨数据建模过程中遵循的基本原则，如独立性原则、清晰性原则、完整性原则、效率原则等。理解这些原则是构建高质量数据模型的基础。 关键概念： 数据一致性、数据冗余、数据完整性、模型的可维护性、模型的效率。 学习目标： 明确数据建模的各项重要目标；掌握指导数据建模过程的关键原则。 第三章：数据模型的层次——概念、逻辑与物理模型 本章将介绍数据模型的三个主要层次：概念模型、逻辑模型和物理模型。我们将阐释每个层次的作用、关注点以及它们之间的转换关系。概念模型侧重于业务需求的表达，逻辑模型描述数据的结构和关系，而物理模型则关注数据库管理系统（DBMS）的具体实现。 关键概念： 概念模型、逻辑模型、物理模型、模型抽象层次。 学习目标： 理解数据模型不同抽象层次的特点；掌握模型层次之间的转换流程。 第二部分：概念建模——理解业务需求 第四章：实体、属性与值 本章将聚焦于概念模型构建的核心元素——实体、属性和值。我们将详细定义实体（Entity）的概念，并学会识别和提取业务中的关键实体。随后，我们将探讨属性（Attribute）作为实体的特征，以及如何对其进行定义和分类。最后，我们将理解值的概念，即属性的具体实例。 关键概念： 实体、实例、属性、属性域、原子性属性。 学习目标： 准确识别业务中的实体；定义实体的属性及其取值范围。 第五章：实体之间的关系 本章将深入探讨实体之间如何相互关联。我们将重点讲解关系（Relationship）的概念，以及如何识别和表示不同类型的关系，包括一对一（1:1）、一对多（1:N）和多对多（M:N）关系。我们将讨论关系的基数（Cardinality）和可选性（Optionality），它们是精确描述实体间关联的重要度量。 关键概念： 关系、基数、可选性、关联。 学习目标： 识别并表示实体间的各种关系；理解关系的基数和可选性的含义。 第六章：ER图——可视化概念模型 本章将介绍实体-关系图（ER图）作为一种强大的可视化工具，用于表达概念模型。我们将学习ER图的标准符号表示法，包括实体、属性、关系、主键、外键等的图形化表达。通过大量范例，我们将指导读者如何根据业务需求绘制规范、易于理解的ER图。 关键概念： ER图、实体符号、关系符号、属性符号、主键表示、外键表示。 学习目标： 掌握ER图的绘制方法和符号；能够使用ER图清晰地表达业务数据结构。 第七章：概念模型中的约束与规则 本章将进一步细化概念模型，关注数据完整性和业务规则的表达。我们将学习如何定义和表示各种约束，如唯一性约束、非空约束、参照完整性约束等，以确保数据的准确性和一致性。同时，我们将探讨如何将更复杂的业务规则转化为模型中的一部分，为后续的逻辑设计奠定基础。 关键概念： 唯一性约束、非空约束、参照完整性约束、业务规则。 学习目标： 识别和定义概念模型中的数据约束；了解如何将业务规则融入模型。 第三部分：逻辑建模——结构化数据设计 第八章：从概念模型到逻辑模型的转换 本章将详细讲解如何将概念模型（ER图）转换为逻辑模型。我们将介绍将实体映射为表（Table）、属性映射为列（Column）的标准化过程。重点将放在如何处理一对一、一对多和多对多关系，以及如何将它们在逻辑模型中实现。 关键概念： 表、列、主键、外键、关系转换。 学习目标： 掌握将ER图转换为逻辑模型表格结构的方法。 第九章：规范化——消除数据冗余与提高数据质量 本章将深入阐述数据库规范化（Normalization）的原理和方法。我们将详细介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）以及 Boyce-Codd范式（BCNF）的定义和判断标准。通过实例分析，我们将展示如何通过规范化过程来消除数据冗余，避免数据更新异常，从而提高数据库的数据质量。 关键概念： 规范化、函数依赖、第一范式、第二范式、第三范式、BCNF。 学习目标： 理解规范化的目标和重要性；能够根据规范化原则进行数据库设计。 第十章：逻辑模型中的数据类型与完整性约束 本章将聚焦于逻辑模型中数据类型的选择和更精细的完整性约束的定义。我们将讨论不同数据类型（如字符串、数值、日期、布尔型等）的特点和适用场景。同时，我们将学习如何在逻辑模型中定义更复杂的约束，如检查约束（CHECK Constraint）、默认值（DEFAULT Value）等，以进一步增强数据质量。 关键概念： 数据类型、字符串类型、数值类型、日期时间类型、检查约束、默认值。 学习目标： 合理选择适合数据属性的数据类型；定义更完善的逻辑模型约束。 第四部分：物理建模——数据库实现 第十一章：从逻辑模型到物理模型的映射 本章将讲解如何将逻辑模型进一步映射到具体的数据库管理系统（DBMS）平台。我们将讨论不同DBMS（如MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server等）在数据类型、索引、约束等方面的差异，以及如何在物理模型中考虑这些平台特性。 关键概念： 物理模型、DBMS特性、平台差异。 学习目标： 理解逻辑模型到物理模型的转换过程；认识不同DBMS的实现细节。 第十二章：索引设计与性能优化 本章将深入探讨索引（Index）在数据库性能优化中的关键作用。我们将介绍不同类型的索引（如B-tree索引、哈希索引等）的原理和适用场景。我们将学习如何根据查询需求设计有效的索引，以提高数据检索速度，并探讨索引维护的开销。 关键概念： 索引、B-tree索引、哈希索引、聚簇索引、非聚簇索引、索引选择性。 学习目标： 掌握索引的设计原则和方法；理解索引对查询性能的影响。 第十三章：视图、存储过程与触发器 本章将介绍数据库对象如视图（View）、存储过程（Stored Procedure）和触发器（Trigger）在数据建模和管理中的应用。我们将讲解如何使用视图来简化复杂查询，如何利用存储过程封装业务逻辑，以及如何通过触发器自动执行数据操作，从而提高数据处理的效率和一致性。 关键概念： 视图、存储过程、触发器、数据库对象。 学习目标： 理解视图、存储过程和触发器的作用；掌握其在数据库设计中的应用。 第五部分：高级主题与实践应用 第十四章：面向对象数据建模的初步探讨 本章将简要介绍面向对象数据建模的思想，探讨其与关系模型在数据表示上的区别与联系。我们将提及类（Class）、对象（Object）、继承（Inheritance）、多态（Polymorphism）等概念，并简述如何在某些数据库系统中实现面向对象特性。 关键概念： 类、对象、继承、封装、多态。 学习目标： 初步了解面向对象数据建模的理念；认识其与传统关系模型的差异。 第十五章：数据建模的工具与方法论 本章将介绍当前主流的数据建模工具，如PowerDesigner, ER/Studio, Lucidchart等，并演示其基本功能和使用方法。此外，我们将探讨一些常用的数据建模方法论，如面向过程、面向对象、领域驱动设计（DDD）等，并分析它们在不同项目中的适用性。 关键概念： 数据建模工具、PowerDesigner、ER/Studio、领域驱动设计（DDD）。 学习目标： 熟悉常用的数据建模工具；了解不同的数据建模方法论。 第十六章：实际案例分析——从需求到部署 本章将通过一个贯穿全书的实际案例，带领读者从零开始完成一个完整的数据库设计过程。从业务需求的分析、概念模型的绘制，到逻辑模型的规范化，再到物理模型的实现和性能调优，我们将一步步展示如何在真实项目中应用本书所学的知识。 关键概念： 案例研究、需求分析、模型演进、集成应用。 学习目标： 通过实例巩固和应用所学知识；提升解决实际数据库设计问题的能力。 总结 《数据建模与数据库设计：理论与实践》旨在为读者提供一套全面、系统的数据库设计方法论。本书循序渐进地引导读者掌握数据建模的各个阶段，从理解业务需求到设计高效、可靠的数据库系统，强调理论与实践的结合。通过掌握本书内容，读者将能够自信地进行数据建模，并为构建成功的数据库应用打下坚实基础。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有