O_数据库建模基础与实例
IDEF0建模方法
具 有
质量计划• 产品号（FK）
检测规程
具有 • 确定
产品技术性能指标 产品号（FK）
• 性能指标数据表
6 信息系统建模工具
3、IDEF1X方法 应用
质量计划 产品号（FK） 检测规程
物料 物料编号（PK） 物料名称
具有
•
物料质检计划 产品号（FK） 物料编号（FK）
检测规程
指导 检测
Mechanism指“机制”，可以看作系统的支持， 如设备能力、数据库、运行平台等；
箭头表示计划、数据、设备、信息等，可附注说明；
IDEF0箭头实例
总之，输入输出箭头表示活动进行的是什 么(what)，控制箭头表明为何这么做 (why)，而机制箭头表示如何做(how)。
2、IDEF0方法
蓝图 工单 调度表
结点树：
结点号是由盒子的编号推导出 来的。活动图的所有结点号都 用字母A开头。最顶层图形为 A0图，在A0以上只用一个盒子 来代表系统内外关系的图，编 号为A—0。(读作“A减0”，必 要时还可有A一1，A一2）。
应用举例：
基于ASP虚拟企业构建过程的IDEFO模型
IDEFO在建模的开始，先定义系统的内外关系和来龙去 脉。用一个盒子及其接口箭头来表示，确定了系统范围。
3、IDEF1X方法 分类联系：
实体-A / 1 关键字属性--A
产品对象 / 1
关系名
分类关系
分为
实体-B / 2
实体-C/ 3
实体-D / 4
装配件 / 2
零件/ 3
标准件 / 4
6 信息系统建模工具
3、IDEF1X方法 非确定联系：
实体-A / 1 关键字属性--A
数据分析与数据建模
数据缺失与异常的处理
缺失数据处理
对于缺失的数据，可以采用插值、删除等方法进行处理。插值方法可以根据已有的数据点进行线性插 值或多项式插值；删除方法则直接将缺失的数据点删除。
异常值处理
对于异常值，可以采用删除、替换等方法进行处理。删除方法直接将异常值删除；替换方法则可以用 均值、中位数或众数等代替异常值。在处理异常值时，可以采用基于统计的方法，如Z分数法、IQR法 等，对异常值进行识别和判断。
预测未来销售趋势，制定合理的库存计 划和采购策略。
详细描述
分析消费者购买习惯和偏好，识别畅销 商品和滞销商品。
案例二：金融风控数据分析与数据建模
总结词：通过分析金融 交易数据，识别异常行 为和潜在风险，保障资
金安全。
01
监测交易活动，识别可 疑交易和欺诈行为。
03
预测市场走势，为投资 决策提供依据，降低投
04 数据分析方法与技术
描述性分析
总结
描述性分析是对数据进行简单的统计和整理 ，以揭示数据的基本特征和规律。
描述性分析步骤
数据收集、数据清洗、数据整理、数据展示 。
描述性分析工具
Excel、Tableau、Power BI等。
预测性分析
总结
预测性分析是通过建立数学模型，利用历史数据预测未来的趋势和 结果。
数据分析的重要性
数据分析在现代商业、科研、政府和社会等领域中发挥着越来越重要的作用。通过对数据进行深入分析，可以发 现隐藏的模式、趋势和关联，为决策提供有力支持，推动业务创新和改进。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转 换等。
数据分析
运用统计分析、可视化等方法 ，深入挖掘数据中的信息。
数据库建模
软件工程环境综合实践结业论文—数据建模1.1数据建模的基本概念在设计数据库时，对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构，这一过程就称为数据库建模。
数据建模中的三种模型的简介a）概念模型把现实世界中的客观对象抽象为某一种信息结构，这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统，不是某一个数据库管理系统①BMS）支持的数据模型，而是概念级的模型，成为概念模型。
b）逻辑模型逻辑模型是对概念模型的扩展。
不仅定义了描述概念模型中对象的相关属性，而且定义了对象之间的逻辑关系，比如：聚合、扩展。
在数据仓库中，它关联着逻辑模型和物理模型两方。
目前最流行就是关系模型也就是对应的关系数据库。
常见的实体联系有：一对一联系，一对多联系，多对多联系。
c）物理模型物理模型定义了数据的物理存储方式。
通常是我们定义的一种数据库。
如关系数据库中的一些对象为表、视图、字段、数据类型、长度、主键、外键、索引、约束、是否可为空、默认值。
1.2MDA转化模型驱动架构（MDA ）的模型转换提供了一个完全可配置的方式将一个模型中的元素和模型片段从一个域转换到另一个域。
这通常涉及到平台无关模型（PIM ）元素转换成指定平台的模型（PSM ）的元素。
从单一的、平台独立的元素到可以负责创建跨多个域的多个平台相关的元素。
也就是说从概念模型可以转化成任何语言的逻辑模型，没有平台的限制，例如：java 、C++、c#等等，数据库建模的时候我们可以给它转化成具体的数据库管理系统。
a ）定义配置转换EA 中提供了MDA 转换模板，打开EA 工具下的Tools 目录下的MDATransformationTemplates,得到下图：本文讲的是数据建模，因此我们选择DDL 语言，在DDL 转换中主要是将逻辑图中的类转化为物理存储系统中的表：比讣'=n-1 Sif c2fl5->Sttre'3type==,'enuncr-3ti[in"S2 KendTeflplafte-S46^STRAMSF(MR_llEFffiEfiKEC labile")(7STRAHSWH-CURfliEhlT ("langu^e J FtEtMjrjw”E l-3nguagE=£qt£^enQp-tI>Ef-9u]LtDat-ab4HseKqt!K9Klijst -"At±ribute'jEepHratnr-"\n"直indent-""S IB Slf e-JetiTypt !-4AssociBtian-K1214 15 16 17 12心U KliTt="Comectar *辭亡TP将类中Attribute 转换为表的列:DDL 尸IM ..L 初时氓赶陆舌Marr 亡耳■占g 吾|0»^紅S H OKS 0M 夢哥 daaeinerTace — 哉沁j 亡5 Lrk&d 否Lr^ed Base 否brtodClflEhlprf-SC?!S Oparatis 舌 Pjramder 否 Comector 習 氐供僧S饬—:;i 占•，叶PirirtaryKey naiE=^tX%C.CWVERT_IWE.(claj-sMane t ，"F B ^CH I 匚ore"j."CaiEl 匚Bie type-®qtSL®C.OMVEHT_TypEi ；genOptlDefaultl>al3ba5t J "Inttgsr ')K¥qtf将类中的Connector创建为表的外键:在DDL转换中，主要是上面三种的转换，对于Operation、Parameter等都没有定义。
数据库课程设计实例100例
数据库课程设计实例100例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：数据库课程设计是计算机科学与技术专业中非常重要的一门课程，通过设计实例来锻炼学生的数据库应用能力和实践能力。
在这篇文章中，我将为大家分享100个关于数据库课程设计实例的案例，希望能够对大家有所帮助。
1.学生信息管理系统这是一个简单的数据库设计案例，主要包括学生的基本信息管理，课程信息管理和成绩管理，可以帮助学生熟悉数据库的基本操作。
2.图书管理系统这个案例主要是针对图书馆的管理系统，包括图书信息管理，借阅还书管理和读者信息管理等功能，可以综合运用数据库的增删改查等操作。
4.电商平台这个案例主要是针对电商平台的数据库设计，包括商品信息管理，用户信息管理和订单管理等功能，可以让学生了解大规模数据库设计的思路。
8.网站访问日志分析系统这个案例主要是针对网站访问日志分析系统的数据库设计，包括网站访问信息管理，日志分析和用户行为分析等功能，可以帮助学生了解数据库在大数据处理中的应用。
58第二篇示例：数据库课程设计是计算机科学与技术专业中非常重要的一门课程，通过学习数据库课程设计，学生可以掌握数据库设计与管理的基本原理和方法，从而能够独立完成复杂的数据库设计与开发工作。
为了帮助学生更好地理解数据库课程设计的内容，本文将介绍100个数据库课程设计实例，希望能够对学生有所帮助。
1. 学生信息管理系统设计一个学生信息管理系统，包括学生基本信息、课程信息、成绩信息等模块，能够实现学生信息的录入、查询、修改和删除功能。
2. 图书管理系统设计一个图书管理系统，包括图书基本信息、借阅信息、录入图书、查询图书、借阅图书等功能。
3. 超市库存管理系统设计一个超市库存管理系统，包括商品信息、库存信息、进货信息、销售信息等功能，能够实现库存的实时管理。
10. 健身房会员管理系统设计一个健身房会员管理系统，包括会员信息、健身项目信息、健身计划信息、签到信息等功能，实现健身房会员的管理。
UML第4课数据建模
7. 创建列(column)。在表中创建每一列，包括列名、列的属性等。
8. 创建关系(relationship)。如果表与表之间存在关系，则创建它们 之间的关系。
9. 在必要的情况下对数据模型进行规范化，如从第二范式转变为 第三范式。
第4章 数据建模
3
4．1 基本概念
数据库数据的总体逻辑结构称为模式(Schemas)。
关系数据库数据的总体逻辑结构是关系模式，这些数据结构的关 系模式通过各种表来描述。
一个面向对象的系统，要利用关系数据库来表示对象模型 需要进行一定的转换，即把面向对象模式的数据模型转换 成关系模式的数据模型。其思想可以用如图所示的建模方 法表示。
对象类间的一对一关联。
可以在两个对象类转换成的关系模式中的任意一个模式内加 入一个外键，指向另一个模式的主键，即可建立两个表之间 的连接。
对象类间的一对多关联。
可以通过在具有多个对象的类的关系模式中加入一个外键， 指向另一模式的主键建立两个表的连接。
实现对象类间的多对多关联。
需要将类之间的关联也设计成一个类——关联类，把一个多 对多的关联转化成两个一对多的关联。引入的该关联类映射 为关系数据库中的一个关联表，用来映射关联对象。在新增 的关联表中设置一个标识符作为主键，加入两个外键分别指 向初始关联的两个关系模式表的主键。
16
4.3 数据库设计的步骤
结合Rose 2003工具提供的功能来说明如何用UML的类图进 行数据库设计，在Rose 2003中数据库设计的步骤如下：
1. 创建数据库对象。这里所说的数据库对象是指Rose中构件图中 的一个构件，其版型为Database。
数据库建摸PPTPPT课件
数据库建模的基本概念
01 数据模型
数据模型是数据库的抽象表示，包括实体、属性、 关系等概念。
02 E-R图
实体-关系图，用于描述实体、属性、关系等概念 的工具。
03 数据字典
包含数据库中所有数据元素及其属性的元数据。
数据库建模的流程
概念设计
使用E-R图等工具进行概念设 计，确定实体、属性和关系。
物理设计
确定数据库的存储结构、索引、 分区等物理属性。
需求分析
了解和分析用户需求，确定系 统需要的数据和功能。
逻辑设计
将概念设计转化为具体的数据 库结构，包括表、字段、主键、 外键等。
实施与维护
根据设计创建数据库，并进行 日常维护和优化。
02
数据模型
概念模型
1 2 3
概念模型定义
概念模型是一种抽象的数据模型，用于描述现实 世界中的实体、属性和它们之间的关系。
Microsoft SQL Server Management Studio (SSMS)
Oracle SQL Developer
常见的数据库建模工具
SQLite Studio Navicat for MySQL
Toad for MySQL DBeaver
数据库建模工具的使用方法
打开数据库建模工具，选择新建数据库 模型或打开现有模型。
数据库建模PPT课件
目录
• 数据库建模概述 • 数据模型 • 数据库设计 • 关系数据库 • 数据库建模工具 • 数据库建模实践
01
数据库建模概述
定义与重要性
定义
数据库建模是指使用图形化工具和规范化的概念来描述 和设计数据库结构和数据关系的过程。
重要性
《数据仓库建模》课件
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于数据分析、 报表生成和数据挖掘等高级应用场景。
第三章
数据仓库建模理论
C ATA L O G U E
维度建模理论
总结词
维度建模理论是一种以业务需求为导向的数据仓库建模方法，通过构建事实表和维度表来满足业务分析需求。
01
CATALOGUE
02
05
索引技术
索引概述
01
索引是提高数据仓库查询性能的重要手段，通过建立索引
可以快速定位到所需数据，避免全表扫描。
索引类型
02
常见的索引类型包括B树索引、位图索引、空间索引等，根据
数据仓库中数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。
索引维护
03
定期对索引进行维护，如重建索引、更新统计信息等，以
包括数据库连接技术、数据抽取技术、数据转 换技术、数据加载技术和元数据管理等。这些 技术是ETL过程的基础，确保了ETL过程的稳定 性和高效性。
提供了图形化界面和自动化功能，使得ETL过程 更加高效和易于管理。常见的ETL工具有 Apache NiFi、Talend、Pentaho等。
ETL工具
数据仓库的性能优化
对数据进行必要的转换和处理，以满足业务需求和数据仓库模 型的要求。
ETL过程
数据存储
将转换后的数据加载到数据仓库中， 确保数据的存储安全和可靠。
数据加载策略
根据数据量、数据变化频率等因素选 择实时加载或批量加载。
数据审计
记录数据的加载过程和结果，以便进 行数据审计和追溯。
ETL技术
ETL工具和技术
第一章 数 据 仓 库 建 模
目录
数据建模方法及步骤
数据建模方法及步骤一何为建模？数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。
简单来说，操作型系统保存数据，分析型系统使用数据。
前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。
后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。
通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）—联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）—联机分析处理。
针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。
这里就涉及到数据建模问题。
即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。
在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。
在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。
下面分别说明下：ER模型OLAP中的ER模型，与OLTP中的有所区别。
其本质差异是站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系的抽象。
星型模型星型模型，是维度模型在关系型数据库上的一种实现。
该模型表示每个业务过程包含事实表，事实表存储事件的数值化度量，围绕事实表的多个维度表，维度表包含事件发生时实际存在的文本环境。
这种类似于星状的结构通常称为"星型连接"。
其重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。
在星型模型基础上，在复杂场景下还可以进一步衍生出雪花模型。
多维模型多维模型，是维度模型的另一种实现。
当数据被加载到OLAP多维数据库时，对这些数据的存储的索引，采用了为维度数据涉及的格式和技术。
性能聚集或预计算汇总表通常由多维数据库引擎建立并管理。
由于采用预计算、索引策略和其他优化方法，多维数据库可实现高性能查询。
数据库模型
数据库模型在开发一个信息系统时，一个贯穿于整个开发过程的问题就是数据以及对数据的加工。
数据通常存放在数据库中，因此，数据库设计是信息系统设计的主要工作。
数据库设计的核心是确定一个合适的数据模型，这个数据模型应当满足以下三个要求：（1）符合用户的要求。
既能包含用户需要处理的所有数据，又能支持用户提出的所有处理功能的实现；（2）能被某个现有的数据库系统（DBMS）所接受，如SQL Server、ORACLE、INFORMIX 等；（3）具有较高的质量，如易于理解、便于维护、没有数据冲突、完整性好、效率高等。
此外，在数据库设计中还要考虑数据库的安全问题，使各类用户合理操作数据库。
数据模型数据模型是现实世界数据特征的抽象。
建立数据模型的主要目的是要使数据库系统与它所描述的现实系统在整体上相符合。
即在设计时使数据模型正确、有效地反映现实，在运行时保证数据库中的数据值真实地体现现实世界的状态。
建立数据模型一般分两个阶段完成：第一阶段是概念数据模型设计阶段。
此阶段把现实世界中的信息抽象成信息世界中的实体和联系，结合有关数据库规范化的理论，用一个概念数据模型将用户的数据需求明确地表达出来，为建立物理数据模型和设计应用程序打下坚实的基础。
第二阶段是物理数据模型设计阶段。
根据前一阶段建立起来的概念数据模型并结合特定的DBMS，按照一定的转换规则，把概念模型转换为依赖于DBMS的物理数据模型。
然后，再根据软硬件运行环境，权衡各种利弊因素，确定一种高效的物理数据结构，使之既能节省存储空间，又能提高存取速度。
有了这样一个物理数据模型，开发人员就可以在系统实现阶段，建立数据库并对数据库中的数据进行多种操作。
概念数据模型概念数据模型是一种面向问题的数据模型，它按照用户的观点来对信息建模，主要用于数据库设计。
表示概念模型的方法很多，其中最常用的是实体联系方法。
该方法用E_R图来描述现实世界的概念模型，因此，用E_R图表示的模型也称为实体联系模型。
数据库课程设计题目16个 经典实例及参考资料)
数据库课程设计题目（16个经典实例)1.机票预定信息系统系统功能的基本要求：航班基本信息的录入，包括航班的编号、飞机名称、机舱等级等。
机票信息，包括票价、折扣、当前预售状态及经手业务员等。
客户基本信息，包括姓名、联系方式、证件及号码、付款情况等。
按照一定条件查询、统计符合条件的航班、机票等；对结果打印输出。
2.长途汽车信息管理系统系统功能的基本要求：线路信息，包括出发地、目的地、出发时间、所需时间等。
汽车信息：包括汽车的种类及相应的票价、最大载客量等。
票价信息：包括售票情况、查询、打印相应的信息。
3.人事信息管理系统系统功能基本要求：员工各种信息：包括员工的基本信息，如编号、姓名、性别、学历、所属部门、毕业院校、健康情况、职称、职务、奖惩等；员工各种信息的修改；对转出、辞退、退休员工信息的删除；按照一定条件，查询、统计符合条件的员工信息；教师教学信息的录入：教师编号、姓名、课程编号、课程名称、课程时数、学分、课程性质等。
科研信息的录入：教师编号、研究方向、课题研究情况、专利、论文及著作发表情况等。
按条件查询、统计，结果打印输出。
4.超市会员管理系统系统功能的基本要求：加入会员的基本信息，包括：成为会员的基本条件、优惠政策、优惠时间等。
会员的基本信息，包括姓名、性别、年龄、工作单位、联系方式等。
会员购物信息：购买物品编号、物品名称、所属种类，数量，价格等。
会员返利信息,包括会员积分的情况，享受优惠的等级等。
对货物流量及消费人群进行统计输出。
5.客房管理系统系统功能的基本要求：客房各种信息，包括客房的类别、当前的状态、负责人等；客房信息的查询和修改，包括按房间号查询住宿情况、按客户信息查询房间状态等。
以及退房、订房、换房等信息的修改。
对查询、统计结果打印输出。
6.药品存销信息管理系统系统功能基本要求药品信息，包括药品编号、药品名称、生产厂家、生产日期、保质期、用途、价格、数量、经手人等；员工信息，包括员工编号、姓名、性别、年龄、学历、职务等；客户信息，包括客户编号、姓名、联系方式、购买时间、购买药品编号、名称、数量等。
数据建模与计算案例
作者强调了数据思维、数据建模与计算的综合性训练。在数智时代，仅仅掌 握单一的技术或工具是远远不够的。我们需要具备全局观和战略眼光，能够从海 量数据中提炼出有价值的信息，并转化为实际的应用。这本书就像一盏灯塔，指 引着我在数据建模与计算的海洋中前行。
《数据建模与计算案例》这本书为我打开了一个全新的视野。它不仅教会了 我技术层面的知识，更重要的是培养了我一种全新的思维方式。在未来的学习和 工作中，我将继续运用这本书中获得的知识和经验，不断提升自己的能力，为这 个充满无限可能的数据时代贡献自己的力量。
“数据建模不仅仅是建立模型的过程，更是对现实世界数据进行抽象和概括 的过程。”
这句话精辟地概括了数据建模的本质。数据建模不仅仅是为了构建一个模型， 更重要的是通过数据挖掘和分析，深入了解现实世界的规律和趋势，从而为企业 或组织的决策提供有力支持。
“在大数据时代，数据已经成为了一种新的资产，而数据建模则是将这些资 产转化为实际价值的关键。”
接下来，书中重点介绍了数据建模的方法和多算法集成的策略。在数据建模 的过程中，选择合适的模型至关重要。这本书并没有拘泥于某一种特定的模型， 而是通过多个案例，展示了不同模型在解决实际问题时的应用。这种多模型结合 的思路，不仅拓宽了我的视野，也让我在实际操作中更加得心应手。而多算法集 成则是为了提高建模与计算的效率，通过对比和组合不同的算法，实现最佳的效 果。
第九章对全书进行了总结，并展望了数据建模未来的发展趋势。这一章强调 了数据建模在当今社会的重要性，并鼓励读者继续探索这一领域的前沿技术。
总体而言，《数据建模与计算案例》这本书的目录结构清晰，内容丰富。通 过系统地介绍数据建模的基本概念、技术和应用案例，这本书为读者提供了一个 全面而深入的数据建模知识体系。无论是对初学者还是对有经验的从业者，这本 书都具有很高的参考价值和学习意义。
数据库建模与实现过程
数据库建模与实现过程随着信息技术的不断发展，数据的处理和管理已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
而数据库作为一种高效的数据管理工具，已经被广泛应用于各个领域。
数据库的建模与实现过程是数据库开发的关键环节，本文将对此进行详细介绍。
一、数据库建模数据库建模是指根据实际需求，将数据转化为逻辑模型的过程。
数据库建模主要包括以下几个步骤：1.需求分析需求分析是数据库建模的第一步，它是确定数据库范围、功能和性能的重要环节。
在需求分析中，需要考虑以下几个方面：（1）数据来源：确定数据库中所需的数据，包括数据的类型、数量和格式等。
（2）数据存储：确定数据存储的方式，包括数据的存储位置、存储方式、存储容量等。
（3）数据访问：确定数据的访问方式，包括数据的查询、修改、删除等。
（4）数据安全：确定数据的安全性要求，包括数据的备份、恢复、加密等。
2.概念设计概念设计是根据需求分析结果，将数据转化为概念模型的过程。
概念设计主要包括以下几个步骤：（1）实体识别：识别数据中的实体，即数据中具有独立存在意义的对象。
（2）属性识别：确定实体的属性，即实体具有的特征。
（3）关系建立：确定实体之间的关系，包括一对一、一对多、多对多等关系。
（4）概念模型：将实体、属性和关系等元素组合成概念模型，以图形方式表示。
3.逻辑设计逻辑设计是在概念模型基础上，将概念模型转化为逻辑模型的过程。
逻辑设计主要包括以下几个步骤：（1）关系模式：将概念模型中的实体、属性和关系映射为关系模式，即数据表。
（2）主键和外键：确定每个数据表的主键和外键。
（3）规范化：对数据表进行规范化，以消除冗余数据和数据依赖等问题。
（4）逻辑模型：将关系模式、主键和外键等元素组合成逻辑模型，以图形方式表示。
二、数据库实现数据库实现是指根据逻辑模型，将数据库建立起来的过程。
数据库实现主要包括以下几个步骤：1.数据库管理系统选择数据库管理系统是实现数据库的关键工具，根据实际需求选择合适的数据库管理系统非常重要。
数据建模案例
数据建模案例数据建模是指根据实际业务需求和数据特征，利用数学统计、计算机科学等相关知识，对数据进行分析、处理和建模的过程。
在实际工作中，数据建模可以帮助企业更好地理解数据、预测未来趋势、优化业务流程等。
下面我们通过一个实际案例来说明数据建模的应用。
假设某电商平台希望通过用户行为数据来预测用户的购买意向，以便更精准地推荐商品。
首先，我们需要收集用户的行为数据，包括浏览商品、加入购物车、下单购买等行为。
然后，针对这些数据进行清洗和预处理，去除异常值、填补缺失值、进行数据转换等操作，以确保数据的质量和完整性。
接下来，我们可以利用数据挖掘和机器学习的方法来构建购买意向预测模型。
首先，我们可以使用关联规则挖掘来发现不同行为之间的关联关系，例如用户浏览了某个商品后最终是否会购买。
其次，我们可以利用分类算法来预测用户的购买意向，根据用户的历史行为数据和个人特征，将用户划分为购买和非购买两类。
最后，我们可以通过模型评估和优化来选择最合适的预测模型，并对模型进行验证和调整，以提高预测准确性和稳定性。
在模型构建完成后，我们可以将模型应用于实际业务中，实时监测用户的行为数据，并根据模型预测结果进行个性化推荐。
通过数据建模的方法，电商平台可以更好地理解用户的购买行为，提高推荐系统的效果，从而提升用户体验和销售额。
综上所述，数据建模在实际应用中具有重要意义。
通过数据建模，我们可以更好地利用数据资源，挖掘数据潜在的商业价值，帮助企业进行决策和优化业务流程。
当然，在实际应用中，数据建模也面临着诸多挑战，如数据质量、模型选择、实时性等问题，需要我们不断探索和改进。
希望通过本案例的介绍，能够帮助大家更好地理解数据建模的应用和意义。
高职计算机专业《数据库管理与应用》说课稿
高职计算机专业《数据库管理与应用》说课稿一、教学目标1.知识目标：o使学生掌握数据库的基本概念、原理及其重要性。
o理解关系数据库模型，熟悉SQL语言的基本语法和常用操作。
o掌握数据库设计的基本步骤和方法，了解数据库安全与维护的基本知识。
2.能力目标：o能够使用SQL语句进行数据库查询、插入、更新和删除操作。
o能够设计简单的关系数据库模型，解决实际问题。
o具备基本的数据库管理和维护能力，包括备份、恢复和安全设置。
3.情感态度价值观目标：o培养学生严谨的数据处理态度和良好的数据库设计规范意识。
o激发学生对数据库技术的兴趣，鼓励自主学习和持续探索。
o增强学生的团队合作精神，通过小组项目提高沟通协调能力。
二、教学内容-重点：关系数据库模型、SQL语言基础、数据库设计方法与实施。
-难点：复杂SQL查询（如多表连接、子查询）、数据库性能优化与故障排查。
根据教学内容的特点和学生实际情况，计划用两课时完成本章节教学，第一课时侧重于理论讲解和基础操作，第二课时侧重于实践应用和案例分析。
三、教学方法-讲授法：用于介绍数据库基础理论和概念。
-讨论法：分组讨论数据库设计案例，促进学生思维碰撞。
-案例分析法：通过分析实际数据库应用案例，加深理解。
-实验法：在实验室环境下进行SQL语句编写和数据库操作练习。
-多媒体教学：利用PPT、视频等多媒体资源，直观展示教学内容。
-网络教学：提供在线学习资源和交流平台，方便学生自主学习和互动。
四、教学资源-教材：《数据库系统概论》及配套习题集。
-教具：多媒体教室、投影仪。
-实验器材：计算机实验室，安装SQL Server或MySQL数据库软件。
-多媒体资源：教学PPT、数据库操作视频教程、在线课程链接。
五、教学过程六、课堂管理-小组讨论：每组分配明确任务，设定时间限制，确保讨论高效有序。
-课堂纪律：明确课堂规则，如手机静音、举手发言，采用积分制激励学生遵守纪律。
-激励策略：对积极参与讨论、表现突出的学生给予表扬或小奖励，激发学生积极性。
数据建模的案例
数据建模的案例数据建模是指根据所需的业务目标和数据需求，将现实世界中的对象和关系抽象成数据模型的过程。
它是构建数据仓库、数据集市和数据分析平台的基础，能够帮助组织更好地理解和管理数据。
下面列举了10个数据建模的案例，以展示数据建模在不同领域的应用。
1. 零售业库存管理在零售业中，库存管理是一个关键的业务过程。
数据建模可以帮助零售商对库存进行管理和优化，包括记录商品、供应商和库存关系，以及跟踪销售和补货信息。
2. 银行客户关系管理银行需要管理大量的客户数据，包括个人信息、账户信息和交易记录等。
数据建模可以帮助银行建立客户关系模型，以便更好地了解客户需求、提供个性化服务和进行精确的营销活动。
3. 医疗保健患者管理医疗保健机构需要管理患者的个人信息、病历、诊断和治疗记录等。
数据建模可以帮助医疗保健机构建立患者关系模型，以便更好地协调医疗服务、提供个性化的治疗方案和进行医疗研究。
4. 物流和供应链管理物流和供应链管理涉及到大量的物流和供应商数据，包括物流路径、货物跟踪和供应商合作等。
数据建模可以帮助企业优化物流和供应链过程，提高运营效率和降低成本。
5. 社交媒体用户分析社交媒体平台需要分析用户行为和兴趣，以提供更好的用户体验和精准的广告投放。
数据建模可以帮助社交媒体平台建立用户关系模型，以便更好地了解用户需求、推荐个性化内容和进行精确的广告定向。
6. 电信运营商客户分析电信运营商需要分析客户的通信行为和消费习惯，以提供个性化的产品和服务。
数据建模可以帮助电信运营商建立客户关系模型，以便更好地了解客户需求、提供个性化服务和进行精确的营销活动。
7. 金融风险管理金融机构需要对风险进行评估和管理，包括信用风险、市场风险和操作风险等。
数据建模可以帮助金融机构建立风险模型，以便更好地监控风险、制定风险管理策略和进行风险预警。
8. 能源消耗监测能源消耗监测对于企业和政府机构来说非常重要，可以帮助节约能源和降低碳排放。
数据建模的案例
数据建模的案例数据建模是指根据实际情况和需求，通过对数据的分析、抽象和组织，建立起适合于数据处理和应用的模型。
它广泛应用于各个领域，如金融、医疗、物流等。
下面是一些数据建模的案例：1. 银行客户流失预测模型：通过分析客户的个人信息、交易记录等数据，建立客户流失预测模型，帮助银行预测哪些客户可能会流失，以便采取相应的措施，提高客户忠诚度。
2. 商品销售预测模型：通过分析商品的销售数据、市场趋势等信息，建立销售预测模型，帮助企业预测未来一段时间内的销售情况，从而调整生产和库存策略。
3. 患者健康状况预测模型：通过分析患者的病历数据、生活习惯等信息，建立健康状况预测模型，帮助医生预测患者未来可能发生的健康问题，提前采取干预措施。
4. 交通拥堵预测模型：通过分析交通流量、道路状况等数据，建立交通拥堵预测模型，帮助交通管理部门预测哪些路段可能会出现拥堵，以便采取交通调控措施。
5. 电影推荐模型：通过分析用户的观影记录、个人喜好等信息，建立电影推荐模型，为用户推荐可能感兴趣的电影，提高用户的观影体验。
6. 网络安全威胁检测模型：通过分析网络流量、异常行为等数据，建立网络安全威胁检测模型，帮助企业及时发现并应对网络攻击和恶意行为。
7. 社交媒体舆情分析模型：通过分析社交媒体上用户的言论、情绪等信息，建立舆情分析模型，帮助企业了解用户对产品或事件的态度和反应，及时做出相应的调整。
8. 物流配送路径优化模型：通过分析货物的数量、目的地、道路状况等数据，建立物流配送路径优化模型，帮助物流公司提高配送效率，降低成本。
9. 股票价格预测模型：通过分析股票的历史价格、市场指标等数据，建立股票价格预测模型，帮助投资者预测股票未来的涨跌趋势，指导投资决策。
10. 电信用户流量预测模型：通过分析用户的通话记录、上网流量等数据，建立用户流量预测模型，帮助电信运营商合理规划网络资源，提供更好的服务。
以上是一些常见的数据建模案例，通过对数据的分析和建模，可以为各个领域提供有效的决策支持和业务优化。
数据建模案例设计(1)
理
基本流
修改摊位信息 3.3.1 统计员选择一个摊位，点击修改 3.3.2 系统显示该摊位的详细信息，属性同新增摊位一致 3.3.3 统计员修改该摊位，并点击保存确定该摊位信息 3.3.4 系统修改该摊位信息 3.4 删除摊位信息 3.4.1 统计员选择若干摊位，点击删除 3.4.2 系统删除所选摊位 a3.3{批量修改} 如果统计员选择了多个摊位，则执行该备选流 1. 统计员选择若干摊位，点击批量修改； 备选流 2. 系统列出摊位的所有属性； 3. 统计员从所列属性中选择若干需要修改的属性，并给出这些属性的新值，点击保 存确定对这些摊位的修改； 4. 系统保存修改后的摊位信息
备选流 子流 用例来源 后置条件 统计员需求
五、实验报告要求
请将绘制的图形用户界面及 ERD 粘贴在下面的空白处
图形用户界面
影片 # 影 片 id *片名 *编号 *类别
主演 *数量
演员 #演员 id *姓名 *出生日期
租单项 *数量
录像带 # 录 像 带 id *使 用 次数 *是 否 报废
实验 3 数据建模案例设计(1)
一、实验目的 1. 运用数据库设计的相关理论，设计 ER 图。 二、实验原理 1、关系数据模型 2、ER 图设计方法 三、实验器材 1. 安装了 ERStudio 的计算机 四、实验内容
阅读项目：XX管理信息系统，阅读用例，设计实现该用例的用户图形界面，并设计该用例 对应的后台数据库ER模型。
3.3
子流 用例来源 后置条件 2． 用例 ID 用例名 作者及创作时间 更新者及更新时间 查询摊位历史变动信息 UC001-2 查询摊位历史变动信息 KL,08-04-14 KL,09-06-11 统计员需求
用例图 统计员 参与者 简要描述 前置条件 1． 统计员点击摊位历史信息查询； 2． 系统显示查询条件，查询条件为摊位号和查询起止时间； 基本流 3． 统计员输入摊位号和查询起止时间，点击查询； 4. 系统校验统计员输入信息的正确性，并执行查询，显示查询结果，查询结果 应包括：摊位号、摊位状态、起止时间、面积、单价、月租、半年租、年租、摊位类 型、质保金、其他费用 统计员 该用例描述了统计员如何应用系统查询摊位历史变动信息。 摊位历史信息查询
数据建模的案例
数据建模的案例数据建模是指将现实世界中的对象和关系转化为数学模型的过程，通过建立模型来描述和分析现实世界的问题。
数据建模在各个领域都有广泛的应用，下面将列举十个不同领域中的数据建模案例。
1. 银行业风险评估模型在银行业中，风险评估是非常重要的一环，数据建模可以帮助银行通过分析大量的客户数据，建立风险评估模型，帮助银行评估客户的信用风险，为贷款决策提供依据。
2. 医疗领域疾病预测模型通过分析大量的病人的临床数据，可以建立疾病预测模型，帮助医生预测病人是否会患上某种疾病，从而提前采取治疗措施，提高治疗的效果。
3. 零售业销售预测模型零售业可以通过数据建模分析历史销售数据，建立销售预测模型，帮助企业预测未来的销售情况，从而优化库存管理和采购计划，提高供应链的效率。
4. 物流领域路径规划模型物流领域需要在复杂的网络中进行路径规划，通过数据建模可以分析各种因素（如距离、交通状况、货物重量等），建立路径规划模型，帮助物流公司选择最优的路径和运输方案。
5. 人力资源管理模型通过数据建模可以分析员工的个人信息、工作经验、绩效评价等数据，建立人力资源管理模型，帮助企业进行人才选拔、绩效考核和薪酬设计，提高员工的工作满意度和企业的绩效。
6. 航空公司客户细分模型航空公司可以通过数据建模分析客户的出行行为、消费习惯等数据，建立客户细分模型，帮助航空公司制定个性化的市场营销策略，提高客户忠诚度和市场份额。
7. 电力系统负荷预测模型电力系统需要准确预测负荷情况，以合理调度电力资源，通过数据建模可以分析历史负荷数据、天气数据等，建立负荷预测模型，帮助电力系统实现高效的能源调度。
8. 农业领域作物产量预测模型农业领域需要预测作物的产量，通过数据建模可以分析气象数据、土壤数据等，建立作物产量预测模型，帮助农业生产者合理安排农作物的种植和收获时间，提高农作物的产量和质量。
9. 保险业风险评估模型保险公司需要评估客户的风险水平，通过数据建模可以分析客户的个人信息、历史理赔记录等，建立风险评估模型，帮助保险公司制定个性化的保险方案，提高风险管理的效果。
OFBIZ功能大全
ＯＦＢＩＺ功能大全（上）1、通用功能∙免费开源软件o没有版权费或版权维护费o没有对厂商、服务提供商或应用的倚赖o活跃并能提供有力支持的社区o你能获得全部开源代码▪你能看到每个功能是怎么实现的▪你能快速跟踪到问题▪你能修改任何东西o Apache 2.0开源版权协议▪你不需要开源你修改的代码▪你能重新打包、分发甚至销售衍生的软件▪你能说它是基于OFBiz的∙基于各种标准o很容易使用从类似的软件中获得的技能o很容易在同样的标准基础上重用已有的软件o很容易与其它内部或合作伙伴的系统整合o OFBiz基于: Sun Java, J2EE; W3C XML, HTML, SOAP; WfMC XPDL; OMG GL, Party, Product, Workflow∙全部应用都基于同样的框架、工具和组件o不需要学习和使用很多不同的技术o不需要整合各种应用o不会因分立技术间的糟糕整合而在功能上受到限止o因为一致的和易于维护的组件而节省大量金钱∙基于灵活而通用的数据模型标准o覆盖了所有主要的业务中使用的实体o提供了一个简单获得定制数据的结构o对实体名称使用通用术语，易于理解和使用∙灵活而高效地使用数据层o不倚赖数据库系统；支持许多不同的数据库o不需要写繁琐的存储代码和设置o易于使用XML数据定义o强大的API提供了因数据定义不同而不同的通用操作o大部分操作能够用一行简单的代码实现，不需要写支持代码∙松耦合多层组件结构o易于定制和重用组件o易于通过已有组件的组合实现新的应用o易于找到基于同一样式的代码和其它组件o由于很好地定义和管理了依赖关系，所以能够在不破坏其它组件的情况下替换组件∙分布式架构o易于扩展到多台服务器或服务器池o易于与其它系统无缝整合和通讯∙基于服务的逻辑层o所有逻辑都作为服务建模o易于重用逻辑o服务能自动作为Web服务暴露出来o易于添加定制用户界面，甚至一次很多个o易于把系统分布到多个服务器上o易于与其它系统通讯∙高级Web应用框架o分立的输入过程逻辑、浏览数据准备逻辑和浏览呈现的模板o支持许多不同类型的逻辑，包括脚本语言和服务o支持许多不同类型的浏览模板，包括XML/XSLT、FreeMarker、Velocity、JSP 等o基于安全和市场考虑，记录所有访问和页面点击o从服务器运行开始按时段保存流量和性能数据∙完美的B2C和B2B电子商务∙易于配置安全或公开的目录浏览∙支持根据具体页面保护方法从HTTP(非安全)自动切换到HTTPS(安全)并返回HTTP∙产品查找o产品搜索▪支持包括关键字、分类、特征和其它限制条件的组合条件搜索▪为产品关键字建立索引▪能够搜索全部关键字或任何指定的关键字▪能够配置忽略字，在建立索引和搜索时会忽略这些字▪能够配置后缀(如-y、-ies等)，在建立索引时会忽略这些后缀的差异，从而不会影响搜索结果▪不同的产品域在索引时能够具有不同的权重▪分类限制条件▪能够把对产品的搜索限制在指定分类中；这令仅对有效分类中的产品进行关键字等的搜索成为可能▪能够在分类及所有子分类中进行搜索▪能够在搜索中包含多个分类从而实现获得分类中产品的交集，如产品必须在全部分类中▪能够用指定的特征来限制对产品的搜索▪搜索结果缺省基于索引中的关键字权重排序，当然也支持其它排序方法▪当显示搜索结果时，会列出用到的全部限制条件，你可以去掉其中任何一个o浏览产品分类▪在相关页面上左侧可展开的树会显示当前分类(缺省)▪能够为不同的分类指定不同的模板，为不同的产品指定不同的子模板▪缺省会一次显示10个产品，你能够转到上一页和下一页(这些设置可以很容易更改)▪产品能够属于多个分类▪子分类能够属于多个上级分类▪根浏览分类会根据相关联的有效目录的设置自动改变▪全部产品、分类和目录在设置的时间段内有效▪对产品、分类和目录没有数量限制o产品详细浏览▪显示大的产品图片(如果指定了的话)，会有一个到详细图片的链接(如果指定了的话)▪显示全部相关产品信息包括名称、简要描述和详细描述、价格、是否有货等▪显示全部配套产品、较高端产品、比这个产品评价低的产品、比这个产品评价高的产品以及通过简单地修改模板显示任何其它想要的关联产品▪对于带有变量的产品(又称为“虚拟”产品)，把每个特征类型作为可选特征用下拉框显示；为了处理有效的特征组合，会在第一个下拉框中显示全部选项，其它的下拉框会在前一个选择了之后才会出现选项▪对于带有变量的产品，能够为第一个可选的特征类型的每一个特征显示小图片；这个功能的一个很有用的应用是先让用户选择颜色，为每种不同的颜色提供一个小图片；当把大图片与带有变量的产品关联时，大图片会随着下拉框中的选项改变而改变▪在当前分类中显示上一个和下一个产品的链接，以便浏览指定分类的详细内容▪通过灵活的产品属性和特征，能够很容易地添加和显示你要的附加信息o指定分类▪在指定页面如首页上显示▪分类的范例有前10个最具人气产品、促销产品、新产品等▪这些分类与有效的目录关联o配套产品和较高端产品▪按产品关联的指定类型建模▪能够包括产品的负面评论、市场包等▪为每个产品显示在产品详细信息页面上o购物车随机显示配套产品▪从当前购物车中的全部物品中随机选择它们的配套产品▪一次显示3个；当不同产品多于3个时，会在每个新页面上选择一组不同的来显示▪向购物车添加一个产品时，它就不再作为配套产品显示了▪在购物车详细页面上显示▪在相关页面右侧的小购物车下面的一个小方框中显示(缺省)o快速再定货▪再定货列表从以前的定单产生▪列表把订购数量和订购频率作为权重▪对指定产品的缺省再定货数量是以前订购数量的平均数▪在任何给定时间只显示前五个▪当产品添加到购物车后就不再显示了▪在相关网页的右侧底部的一个小方框中显示(缺省) ∙促销o支持的促销条件▪购物车部分购物合计▪产品总数▪X 产品总量▪X 产品数量▪自创建以来的财物日▪会员▪角色类型o支持的促销行为▪购买时的礼品▪免费送货▪X Y%产品折扣▪X Y产品折扣▪X Y产品价格▪定单百分比折扣▪定单总额取整o对每个定单、客户、促销限制使用o促销代码▪能够对促销应用▪对每个客户、代码限制使用▪能够仅让用户用指定电子邮件地址或会员ID使用o能够把产品和/或分类与整个促销或一个指定条件或行为关联起来，支持包括、不包括和一直三种关联形式o通过条件和行为能够支持购买X免费获得Y(或Z%的折扣)以及许多其它选项∙基于规则的定价∙客户档案资料∙购物车和结帐流程∙定单历史记录∙分支机构和市场活动数据注意：会员可以是一个人或一组会员。
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Agenda
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UML和数据库模型 和数据库模型 UML数据库建模 数据库建模 数据库建模实例 本章小结
概念模型建模
逻辑模型建模
物理模型
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对数据库表、视图等实体建模：数据库表《 对数据库表、视图等实体建模：数据库表《Table》、 》 视图《 视图《View》、索引《Index》、存储过程《Stored 》 索引《 》 存储过程《 Procedures》、触发器《Trigger》 》 触发器《 》 对数据列建模
物理模型实例
Agenda
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UML和数据库模型 和数据库模型 UML数据库建模 数据库建模 数据库建模实例 本章小结
构建概念模型
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数据库是一种最常用的数据留存的手段， 数据库是一种最常用的数据留存的手段，因此对于一个 软件系统而言， 软件系统而言，要保存的信息主要是实体类 数据库的概念模型和软件的概念模型是同时开发的， 数据库的概念模型和软件的概念模型是同时开发的，从 某种意义上甚至可以认为它们是同一个模型
键类别 备选键 自生成 候选键 外键 自然键 主键 代理键 构造型 《AK》 《Auto Generated》 《CK》 《FK》 《Natural》 《PK》 《Surrogate》 说明 标识该列为备选键，也称为次要键 该列的值由数据库生成 该列是实体的候选键的一部分 该列为数据库表外键的一部分 该列为数据库自然键的一部分 该列为数据库主键的一部分，主键决定唯一列 该列为数据库表中一个代理键
数据库建模基础与实例
《UML面向对象建模基础》 UML面向对象建模基础 面向对象建模基础》
知识图谱
Agenda
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UML和数据库模型 和数据库模型 UML数据库建模 数据库建模 数据库建模实例 本章小结
Agenda
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UML和数据库模型 和数据库模型 UML数据库建模 数据库建模 数据库建模实例 本章小结
构建逻辑模型
构建物理模型
•ห้องสมุดไป่ตู้
根据数据表的特点进行调整 --根据数据库开发的难易程度对逻辑模型进行相应调整 根据数据库开发的难易程度对逻辑模型进行相应调整 --根据数据库 根据数据库 的范式理论对 其进行规范化 调整
构建物理模型
•
确定属性的数据类型和长度
Agenda
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UML和数据库模型 和数据库模型 UML数据库建模 数据库建模 数据库建模实例 本章小结
构建逻辑模型
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Developer：表示开发人员，包含dID（主键），登录名 ：表示开发人员，包含 ），登录名 （主键）， ）、密码 ）、级别 （LoginName）、密码（Passwd）、级别（level） ）、密码（ ）、级别（ ） TimeLog：一条时间日志（唯一tlID为键），外键 ：一条时间日志（唯一 为键），外键dID、 为键），外键 、 tID，开始时间（beginTime）/结束时间（endTime）、 结束时间（ ，开始时间（ ） 结束时间 ）、 中断次数（ ）、中断时长 中断次数（breakCount）、中断时长（breakTime）、 ）、中断时长（ ）、 关键字信息（ 关键字信息（keyInfo） ） Schedule：存储每个开发人员的日程安排信息，应该包 ：存储每个开发人员的日程安排信息， 含的信息有：主键sID、开发人员 （dID）、日期 ）、日期 含的信息有：主键 、开发人员ID（ ）、 来表示）、上下午（ （sDate来表示）、上下午（flag）以及相应的描述信息 来表示）、上下午 ） （sDesc）。 ）。
构建逻辑模型
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Project：表示一个项目，要有项目ID（projID、主键） ：表示一个项目，要有项目 （ 、主键） 项目名称（ ）、项目描述 项目名称（projName）、项目描述（projDesc） ）、项目描述（ ） TaskPackage：类似于一个文件夹，要有ID（tID、主 ：类似于一个文件夹，要有 （ 、 ）、父节点的 父节点的ID（ ），外键 键）、父节点的 （pID），外键 ），外键projID，任务包名称 ， （tpName）和任务包描述（tpDesc） ）和任务包描述（ ） Task：用来表示具体的任务，两个外键projID和tID ， ：用来表示具体的任务，两个外键 和 计划开始（ 计划结束（ “计划开始（beginPlan）”/“计划结束（endPlan）和 ） 计划结束 ） 实际开始（ 实际结束（ “实际开始（beginDate）”/“实际结束（endDate）”， ） 实际结束 ） 该任务执行人（ 该任务执行人（performID，外键，连接开发人员表）、 ，外键，连接开发人员表）、 难度系数（ 难度系数（quotiety）及最终的代码行数（KLOC） ）及最终的代码行数（ ）
本章小结
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首先比较了数据库模型与类模型， 首先比较了数据库模型与类模型，阐述了它们共同点和 区别 引出数据库建模时采用的概念数据模型、 引出数据库建模时采用的概念数据模型、逻辑数据模型 和物理数据模型三种形式 结合前面的UML模型知识，分别阐述了用UML来构建 模型知识，分别阐述了用 结合前面的 模型知识 来构建 概念、逻辑、 概念、逻辑、物理三种模型的方法和要点 介绍了RUP所建议的、用于数据库建模的一套profile 所建议的、用于数据库建模的一套 介绍了 所建议的 通过实例阐述了如何从概念模型演变到逻辑模型， 通过实例阐述了如何从概念模型演变到逻辑模型， 然后再如何在逻辑模型的基础上， 然后再如何在逻辑模型的基础上，针对 某种特定的数据库完成物理模型的构建
数据库模型与类模型
项目 核心工作 数据 关联 目标
数据库建模 识别数据实体(data entity) 将数据属性分配给数据实体 多重性、继承、组合、聚合 关注于数据
类建模 识别类(在领域建模时主要是实体类) 将属性和操作分配给类 多重性、继承、组合、聚合 关注于对象
数据模型的三种形式
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概念模型： 概念模型：典型的概念模型只对领域中的实体和主要领 域实体之间的关系建模， 域实体之间的关系建模，与技术细节无关 逻辑数据模型（ ）：LDM不仅揭示了数据实体、 不仅揭示了数据实体、 逻辑数据模型（LDM）： ）： 不仅揭示了数据实体 数据实体之间的关系， 数据实体之间的关系，还描述了这些数据实体的数据属 性；不过它仍然是与设计细节无关的 物理数据模型（ ）：用来表现数据库的内部 物理数据模型（PDM）：用来表现数据库的内部 ）： schema设计的，它揭示了数据表、表中的数据列，以及 设计的， 设计的 它揭示了数据表、表中的数据列， 数据表之间的关系