教程演示🔗
实体关系技术和最佳实践
你将学到什么
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掌握为您的组织构建数据模型所需的技术。
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通过经典的实体关系表示法和“鱼尾纹”表示法应用关键数据建模设计原则。
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构建由实体、属性、关系、层次结构和其他建模结构组成的语义准确的数据模型。
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通过正向工程将概念数据模型转换为逻辑和物理数据模型。
要求
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学生只需要对数据管理概念和结构有基本的了解，例如关系数据库表以及不同数据块如何在逻辑上相互关联。课程内容建立在这些基本想法之上；不需要其他先决条件。
描述
如果您是当前或有抱负的 IT 专业人士，正在寻找合理、实用的技术来分析和建模数据作为整个数据管理生命周期的一部分，那么这门课程适合您。
在课程中，您将把学到的知识运用到工作中，并用“经典”实体关系表示法和“鱼尾纹”表示法定义示例数据模型段，以帮助强调本课程中涵盖的最佳实践和技术。每个部分都有基于场景的测验问题或强调该部分材料的关键学习目标的实践作业。这样，您在学习本课程时就可以确信自己正在掌握数据建模的关键点。
为了构建这门课程，我借鉴了自己 30 多年来涉及数据建模和相关学科的工作经验。很久以前，在 20 世纪 80 年代末，我是当时全球第二大计算机系统供应商 Digital Equipment Corporation 的一名软件工程师。我为“概念和逻辑数据库设计工具”编写了软件 – 换句话说，数据建模工具。我自己的咨询公司 Thinking Helmet, Inc. 专门从事数据管理和以分析为重点的学科，其中数据建模至关重要。我已经卷起袖子亲自解决了您将在本课程中学到的各个方面。我什至吸取了一些惨痛的教训，并在课程材料中融入了相当多的“经验教训”。
在本课程中，我将向您介绍数据建模的基础知识和概念，直至您在组织中构建数据模型所需的许多最佳实践和技术。您会发现许多示例清楚地演示了整个课程中涵盖的关键概念和技术。在课程结束时，您不仅能将这些原则付诸实践，还能做出超越具体细节的数据建模“艺术”所需的关键数据建模和设计决策技术和设计模式。
具体来说，本课程将涵盖：
- 基础数据建模概念和基础知识
- 数据建模和数据库设计之间的共生关系（提示：两者并不完全相同！）
- 您可以运用的不同建模方法、技术和符号
- 实体、属性和关系的基础知识，以及如何用多种建模符号表达这些概念
- 我们如何将现实世界的复杂性融入到我们的实体、属性和关系中
- 数据建模生命周期，包括将概念数据模型正向工程为逻辑模型，然后是物理模型，以及如何将物理数据模型逆向工程回概念级别
- 用于数据建模工具的不同基于软件的方法
数据建模既是一门艺术，也是一门科学。尽管多年来我们已经开发了大量的最佳实践，但我们仍然必须在整个数据建模工作中做出这种或那种类型的决策，通常基于丰富的经验而不是特定的规则。这就是我在本课程中灌输的内容：数据建模艺术和科学的融合，您可以将其带到您的组织和您自己的工作中。那么快来和我一起踏上数据建模世界的旅程吧！
本课程适合谁：
- 目前很少或没有接触过数据建模或没有数据建模经验的业务分析师、数据工程师或数据库设计师，希望构建数据建模最佳实践和技术的个人工具箱。
- 完成本课程后，您将准备好开始从事现实世界的数据建模项目，无论是作为现有角色的一部分承担更多的职责，还是寻找涉及数据建模的新职位。示例职位包括数据库设计师、概念数据建模师、数据库工程师和业务分析师（重点关注数据需求）。
