随着数据库应用领域的进一步拓展与深入,传统的数据模型已逐渐不能满足实际工作对数据处理的需要。而对象数据、空间数据、图像与图形数据、声音数据、关联文本数据及海量仓库数据等出现,传统数据库在建模、语义处理、灵活度等方面都无法适应。为满足发展需要,数据模型向多样化发展,主要表现在以下几方面。
1、传统关系模型的扩充
2、面向对象数据模型
3、XML数据模型
4、发展出新的数据模型
物联网关方案定制
随着数据库应用领域的进一步拓展与深入,传统的数据模型已逐渐不能满足实际工作对数据处理的需要。而对象数据、空间数据、图像与图形数据、声音数据、关联文本数据及海量仓库数据等出现,传统数据库在建模、语义处理、灵活度等方面都无法适应。为满足发展需要,数据模型向多样化发展,主要表现在以下几方面。
1、传统关系模型的扩充
2、面向对象数据模型
3、XML数据模型
4、发展出新的数据模型
主要活动
建模过程中的主要活动包括:
确定数据及其相关过程(如实地销售人员需要查看在线产品目录并提交新客户订单)。
定义数据(如数据类型、大小和默认值)。
确保数据的完整性(使用业务规则和验证检查)。
定义操作过程(如安全检查和备份)。
选择数据存储技术(如关系、分层或索引存储技术)
一定要知道建模通常会以意想不到的方式涉及公司的管理。例如,当对哪些数据元素应由哪些组织来维护有新的见解时,数据所有权(以及数据维护、准确性和及时性的隐含责任)通常会遭到质疑。数据设计常常促使公司认识到企业数据系统是如何相互依存的,并且鼓励公司抓住协调后的数据规划所带来的效率提高、成本节约和战略性机遇。在结束建模时,您已经完全定义了应用程序的要求,确定了可能被其他企业级应用程序重复使用的数据和服务,并为将来扩展奠定了强有力的基础.
数据建模步骤
结果呈现
结果呈现主要关注以下三个方面:模型解决了哪些问题?解决效果如何?如何解决问题?具体操作步骤是什么?
模型部署
通过大量数据解决了一个或多个重要的现实问题,需要将方案落实下去,一般情况下需要通过线上技术环境部署落实,从而为后面不断优化模型、更好地解决问题打下基础。
交由工程人员部署技术环境,需要数据建模团队撰写需求文档,并确保工程人员理解需求文档的内容,才能达到较好的模型部署效果。
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