如何进行数据模型设计

1. 如何使用PowerDesign进行数据库建模操作方法都有什么呢

如何使用PowerDesign进行数据库建模？操作方法都有什么呢？

操作方法

01首先打开PowerDesign软件，点击顶部的文件菜单，从下拉菜单中选择新建选项

02接下来，在弹出的新界面中选择概念数据模型选项，然后给模型命名

07然后双击关系线，在关系界面设置实体间的关系类型，包括一对多、一对一、多对多

08接下来，我们单击顶部的Tools菜单，并在下拉菜单中选择Generate Physical Data Model选项

09最后在弹出的界面中选择要建模的数据库版本，即可生成建模语言

2. 如何创建数据模型

建立数据模型
1、建立实体联系模型
1.1、实体联系模型的基本构成
实体联系（ER）数据模型所采用的三个主要概念是：实体集、联系集和属性。
实体集是具有相同类型及相同性质（属性）的实体集合。联系集是指同类联系的集合。
在ER模型中，用矩形框表示实体集（矩形框中写上实体名），用椭圆表示属性（椭圆中标上属性名），实体的主码用下划线表示。实体集之间的联系集用菱形表示，并用无向边与相关实体集连接，菱形中写上联系名，无向边上写上联系集的类型。
实体集之间的联系类型有一对一，一对多，多对多
1.2、多元联系
在ER模型中，可以表示两个以上实体集之间的联系，称为多元联系。
一个多元联系集总可以用多个不同的二元联系集来替代。考虑一个抽象的三元联系集R，它联系了实体集A、B、C。可引进一实体集E替代联系R，然后，为实体集E和A、B、C建立三个新的二元联系集，分别命名为RA、RB、RC。可以将这一过程直接推广到n元联系集的情况。所以，理论上首链行可以限制E R模型中只包含二元联系集。
1.3、联系的属性
联系也可以具有单独的属性。
1.4、自身联系
在一个联系中，一个实体集可以出现两次或多次，扮演多个不同角色，此种情况称为实体集的自身联系。一个实体集在联系中出现多少次我们就从联系到这个实体集画多少条线，到实体集的每条线代表该实体集所扮演的不同角色。
1.5、子类和Is-a层次联系
在信息世界中，常常需要描述这样的实体集A，A属于另一实体集B。A中的实体都有特殊的属性需要描述，并且这些特殊属性对B中其他的实体无意义。在ER模型中，称A是B的子类，或B是A的父类。两类实体之间存在一种层次联系——Is-a（属于）。
如果A和B存在Is-a联系，则A中的每个实体a只和B中的一个实体b相联系，而B中的每一个实体最多和A中的一个实体相联系。从这个意义上说，A和B存在一对一的联系。但事实上，a和b是同一事物。A可以继承B中的所有属性，又可以有自己特殊的属性说明。用来区分A的主码也就是B的主码。
2、ER模型向关系模型的转化
ER模型是概念模型的表示。要使计算机能处理模型中的信息，首先必须将它转化为具体的DBMS能处理的数据模型。ER模型可以向现有的各种数据模型转换，而目前市场上的DBMS大部分是基于关系数据模型的， ER模型向关系数据模型的转换方法
关系模型的逻辑结构是一系列关系模式（表）的集合。将ER模型转化为关系模式主要需解决的问题是唤茄：如何用关系表达实体集以及实体集间的联系。
ER模型向关系模型转换的一般规则和步骤：
（1）将每一个实体集转换为一个关系模式，实体集的属性转换成关系的属性，实体集的码即对应关系的者哗码。
（2）将每个联系集转换成关系模式。对于给定的联系R，由它所转换的关系具有以下属性：
联系R单独的属性都转换为该关系的属性；
联系R涉及到的每个实体集的码属性（集）转换为该关系的属性。转换后关系的码有以下几种情况：
· 若联系R为1∶1联系，则每个相关实体的码均可作为关系的候选码；
· 若联系R为1∶ n联系，则关系的码为n端实体的码；
· 若联系R为m∶ n联系，则关系的码为相关实体码的集合。
有时，联系本身的一些属性也必须是结果关系的码属性。
（3）根据具体情况，把具有相同码的多个关系模式合并成一个关系模式。

3. 【总结】维度数据建模过程及举例

本文介绍数据仓库中维度数据建模的过程描述，并举一个示例以加深对相关概念的理解。

维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。

1、通过对业务需求以及可用数据源的综合考虑，确定对哪种业务过程开展建模工作

2、建立的第一个维度模型应该是一个最有影响的模型——它应该对最紧迫的业务问题作出回答，并且对数据的抽取来说是最容易的。

注：粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别，细化程度越高，粒度就越小

1、应该先优先考虑为业务处理获取最有原子性的信息而开发维度模型。原子型数据是所收集的最详细的信息，这样的数据不能再做更进一步的细分。

2、数据仓库几乎总是要求在每个维度可能得到的最低粒度上对数据进行表示的原因，并不是因为查询想看到每个低层次的行，而是因为查询希望以很精确的方式对细节知识进行抽取。

一个经过仔细考虑的粒度定义确定了事实表的基本维度特性。同时，经常也可能向事实表的基本粒度加入更多的维度，而这些附加的维度会在基本维度的每个组合值方面自然地取得唯一的值。如果附加的维度因为导致生成另外的事实行而违背了这个基本的粒度定义，那么必须对粒度定义进行修改以适应这个维度的情景。

确定将哪些事实放到事实表中。粒度声明有助于稳定相关的考虑。事实必须与粒度吻合。在考虑可能存在的事实时，可能会发现仍然需要调整早期的粒度声明和维度选择

维度建模中有一些比较重要的概念，理解了这些概念，基本也就理解了什么是维度建模。

额，看了这一句，其实是不太容易理解到底什么是事实表的。

比如一次购买行为我们就可以理解为是一个事实，下面我们上示例。

图中的订单表就是一个事实表，你可以理解他就是在现实中发生的一次操作型事件，我们每完成一个订单，就会在订单中增加一条记录。

我们可以回过头再看一下事实表的特征，在维度表里没有存放实际的内容，他是一堆主键的集合，这些ID分别能对应到维度表中的一条记录。

我们的图中的用户表、商家表、时间表这些都属于维度表，这些表都有一个唯一的主键，然后在表中存放了详细的数据信息。

下面我们将以电商为例，详细讲一下维度建模的建模方式，并举例如果使用这个模型（这点还是很重要的）。

假设我们在一家电商网站工作，比如某宝、某东。我们需要对这里业务进行建模。下面我们分析几点业务场景：

好，基于这几点，我们来设计我们的模型。

下面就是我们设计出来的数据模型，和之前的基本一样，只不过是换成了英文，主要是为了后面写sql的时候来用。

我就不再解释每个表的作用了，现在只说一下为什么要这样设计。

首先，我们想一下，如果我们不这样设计的话，我们一般会怎么做？

如果是我，我会设计下面这张表。你信不信，我能列出来50个字段！其实我个人认为怎么设计这种表都有其合理性，我们不论对错，单说一下两者的优缺点。

先说我们的维度模型：

再说我们这张大款表的优缺点：

数据模型的建立必须要为更好的应用来服务，下面我先举一个例子，来切实地感受一下来怎么用我们的模型。

需求 ：求出2016年在帝都的男性用户购买的LV品牌商品的总价格。

实现 ：

维度建模是一种十分优秀的建模方式，他有很多的优点，但是我们在实际工作中也很难完全按照它的方式来实现，都会有所取舍，比如说为了业务我们还是会需要一些宽表，有时候还会有很多的数据冗余。

4. 如何做好数值模拟

数值模拟是一种数学模型，通过对某个系统或过程进行建模和计算机模拟，从伏高昌而得出该系统或过程的一些特定结果。在做好数值模拟时，可以按照以下步骤进行：

1.确定模拟目标：首先需要确定模拟的目标，即想要得到哪些结果或解决哪些问题。确定模拟目标后，可以选择适合的数值模型进行建模。

2.收集数据和确定参数：在建念宏立数值模型前，需要收集与该系统或过程相关的数据，并且需要确定参数。数缺扒据可以从实验中获取，也可以从已有的文献中收集，参数的选取需要经过合理的分析和推断。

6.结果应用和优化：根据结果进行应用和优化，比如优化系统设计、改进工艺流程、提高产品性能等。

总之，做好数值模拟需要在建立数值模型、计算结果、结果分析和解释等方面进行科学合理的设计和操作，从而得出有价值的数值模拟结果。