如何進行數據模型設計

1. 如何使用PowerDesign進行資料庫建模操作方法都有什麼呢

如何使用PowerDesign進行資料庫建模？操作方法都有什麼呢？

操作方法

01首先打開PowerDesign軟體，點擊頂部的文件菜單，從下拉菜單中選擇新建選項

02接下來，在彈出的新界面中選擇概念數據模型選項，然後給模型命名

07然後雙擊關系線，在關系界面設置實體間的關系類型，包括一對多、一對一、多對多

08接下來，我們單擊頂部的Tools菜單，並在下拉菜單中選擇Generate Physical Data Model選項

09最後在彈出的界面中選擇要建模的資料庫版本，即可生成建模語言

2. 如何創建數據模型

建立數據模型
1、建立實體聯系模型
1.1、實體聯系模型的基本構成
實體聯系（ER）數據模型所採用的三個主要概念是：實體集、聯系集和屬性。
實體集是具有相同類型及相同性質（屬性）的實體集合。聯系集是指同類聯系的集合。
在ER模型中，用矩形框表示實體集（矩形框中寫上實體名），用橢圓表示屬性（橢圓中標上屬性名），實體的主碼用下劃線表示。實體集之間的聯系集用菱形表示，並用無向邊與相關實體集連接，菱形中寫上聯系名，無向邊上寫上聯系集的類型。
實體集之間的聯系類型有一對一，一對多，多對多
1.2、多元聯系
在ER模型中，可以表示兩個以上實體集之間的聯系，稱為多元聯系。
一個多元聯系集總可以用多個不同的二元聯系集來替代。考慮一個抽象的三元聯系集R，它聯系了實體集A、B、C。可引進一實體集E替代聯系R，然後，為實體集E和A、B、C建立三個新的二元聯系集，分別命名為RA、RB、RC。可以將這一過程直接推廣到n元聯系集的情況。所以，理論上首鏈行可以限制E R模型中只包含二元聯系集。
1.3、聯系的屬性
聯系也可以具有單獨的屬性。
1.4、自身聯系
在一個聯系中，一個實體集可以出現兩次或多次，扮演多個不同角色，此種情況稱為實體集的自身聯系。一個實體集在聯系中出現多少次我們就從聯繫到這個實體集畫多少條線，到實體集的每條線代表該實體集所扮演的不同角色。
1.5、子類和Is-a層次聯系
在信息世界中，常常需要描述這樣的實體集A，A屬於另一實體集B。A中的實體都有特殊的屬性需要描述，並且這些特殊屬性對B中其他的實體無意義。在ER模型中，稱A是B的子類，或B是A的父類。兩類實體之間存在一種層次聯系——Is-a（屬於）。
如果A和B存在Is-a聯系，則A中的每個實體a只和B中的一個實體b相聯系，而B中的每一個實體最多和A中的一個實體相聯系。從這個意義上說，A和B存在一對一的聯系。但事實上，a和b是同一事物。A可以繼承B中的所有屬性，又可以有自己特殊的屬性說明。用來區分A的主碼也就是B的主碼。
2、ER模型向關系模型的轉化
ER模型是概念模型的表示。要使計算機能處理模型中的信息，首先必須將它轉化為具體的DBMS能處理的數據模型。ER模型可以向現有的各種數據模型轉換，而目前市場上的DBMS大部分是基於關系數據模型的， ER模型向關系數據模型的轉換方法
關系模型的邏輯結構是一系列關系模式（表）的集合。將ER模型轉化為關系模式主要需解決的問題是喚茄：如何用關系表達實體集以及實體集間的聯系。
ER模型向關系模型轉換的一般規則和步驟：
（1）將每一個實體集轉換為一個關系模式，實體集的屬性轉換成關系的屬性，實體集的碼即對應關系的者嘩碼。
（2）將每個聯系集轉換成關系模式。對於給定的聯系R，由它所轉換的關系具有以下屬性：
聯系R單獨的屬性都轉換為該關系的屬性；
聯系R涉及到的每個實體集的碼屬性（集）轉換為該關系的屬性。轉換後關系的碼有以下幾種情況：
· 若聯系R為1∶1聯系，則每個相關實體的碼均可作為關系的候選碼；
· 若聯系R為1∶ n聯系，則關系的碼為n端實體的碼；
· 若聯系R為m∶ n聯系，則關系的碼為相關實體碼的集合。
有時，聯系本身的一些屬性也必須是結果關系的碼屬性。
（3）根據具體情況，把具有相同碼的多個關系模式合並成一個關系模式。

3. 【總結】維度數據建模過程及舉例

本文介紹數據倉庫中維度數據建模的過程描述，並舉一個示例以加深對相關概念的理解。

維度模型是數據倉庫領域大師Ralph Kimall所倡導，他的《數據倉庫工具箱》，是數據倉庫工程領域最流行的數倉建模經典。維度建模以分析決策的需求出發構建模型，構建的數據模型為分析需求服務，因此它重點解決用戶如何更快速完成分析需求，同時還有較好的大規模復雜查詢的響應性能。

1、通過對業務需求以及可用數據源的綜合考慮，確定對哪種業務過程開展建模工作

2、建立的第一個維度模型應該是一個最有影響的模型——它應該對最緊迫的業務問題作出回答，並且對數據的抽取來說是最容易的。

註：粒度是指數據倉庫的數據單位中保存數據的細化或綜合程度的級別，細化程度越高，粒度就越小

1、應該先優先考慮為業務處理獲取最有原子性的信息而開發維度模型。原子型數據是所收集的最詳細的信息，這樣的數據不能再做更進一步的細分。

2、數據倉庫幾乎總是要求在每個維度可能得到的最低粒度上對數據進行表示的原因，並不是因為查詢想看到每個低層次的行，而是因為查詢希望以很精確的方式對細節知識進行抽取。

一個經過仔細考慮的粒度定義確定了事實表的基本維度特性。同時，經常也可能向事實表的基本粒度加入更多的維度，而這些附加的維度會在基本維度的每個組合值方面自然地取得唯一的值。如果附加的維度因為導致生成另外的事實行而違背了這個基本的粒度定義，那麼必須對粒度定義進行修改以適應這個維度的情景。

確定將哪些事實放到事實表中。粒度聲明有助於穩定相關的考慮。事實必須與粒度吻合。在考慮可能存在的事實時，可能會發現仍然需要調整早期的粒度聲明和維度選擇

維度建模中有一些比較重要的概念，理解了這些概念，基本也就理解了什麼是維度建模。

額，看了這一句，其實是不太容易理解到底什麼是事實表的。

比如一次購買行為我們就可以理解為是一個事實，下面我們上示例。

圖中的訂單表就是一個事實表，你可以理解他就是在現實中發生的一次操作型事件，我們每完成一個訂單，就會在訂單中增加一條記錄。

我們可以回過頭再看一下事實表的特徵，在維度表裡沒有存放實際的內容，他是一堆主鍵的集合，這些ID分別能對應到維度表中的一條記錄。

我們的圖中的用戶表、商家表、時間表這些都屬於維度表，這些表都有一個唯一的主鍵，然後在表中存放了詳細的數據信息。

下面我們將以電商為例，詳細講一下維度建模的建模方式，並舉例如果使用這個模型（這點還是很重要的）。

假設我們在一家電商網站工作，比如某寶、某東。我們需要對這里業務進行建模。下面我們分析幾點業務場景：

好，基於這幾點，我們來設計我們的模型。

下面就是我們設計出來的數據模型，和之前的基本一樣，只不過是換成了英文，主要是為了後面寫sql的時候來用。

我就不再解釋每個表的作用了，現在只說一下為什麼要這樣設計。

首先，我們想一下，如果我們不這樣設計的話，我們一般會怎麼做？

如果是我，我會設計下面這張表。你信不信，我能列出來50個欄位！其實我個人認為怎麼設計這種表都有其合理性，我們不論對錯，單說一下兩者的優缺點。

先說我們的維度模型：

再說我們這張大款表的優缺點：

數據模型的建立必須要為更好的應用來服務，下面我先舉一個例子，來切實地感受一下來怎麼用我們的模型。

需求 ：求出2016年在帝都的男性用戶購買的LV品牌商品的總價格。

實現 ：

維度建模是一種十分優秀的建模方式，他有很多的優點，但是我們在實際工作中也很難完全按照它的方式來實現，都會有所取捨，比如說為了業務我們還是會需要一些寬表，有時候還會有很多的數據冗餘。

4. 如何做好數值模擬

數值模擬是一種數學模型，通過對某個系統或過程進行建模和計算機模擬，從伏高昌而得出該系統或過程的一些特定結果。在做好數值模擬時，可以按照以下步驟進行：

1.確定模擬目標：首先需要確定模擬的目標，即想要得到哪些結果或解決哪些問題。確定模擬目標後，可以選擇適合的數值模型進行建模。

2.收集數據和確定參數：在建念宏立數值模型前，需要收集與該系統或過程相關的數據，並且需要確定參數。數缺扒據可以從實驗中獲取，也可以從已有的文獻中收集，參數的選取需要經過合理的分析和推斷。

6.結果應用和優化：根據結果進行應用和優化，比如優化系統設計、改進工藝流程、提高產品性能等。

總之，做好數值模擬需要在建立數值模型、計算結果、結果分析和解釋等方面進行科學合理的設計和操作，從而得出有價值的數值模擬結果。