数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程。因此，数据建模的过程中，涉及到的数据建模工作，与企业的利益和用户的信息系统密切相关。从需求到实际的数据库，有三种不同的类型。用于信息系统的数据模型作为一个概念数据模型，本质上是一组记录数据要求的规范技术。数据首先用于讨论适合企业的要求，然后被转变为一个逻辑数据模型，该模型可以在数据库中的数据结构概念模型中实现
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数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程。因此，数据建模的过程中，涉及到的数据建模工作，与企业的利益和用户的信息系统密切相关。从需求到实际的数据库，有三种不同的类型。用于信息系统的数据模型作为一个概念数据模型，本质上是一组记录数据要求的规范技术。数据首先用于讨论适合企业的要求，然后被转变为一个逻辑数据模型，该模型可以在数据库中的数据结构概念模型中实现。一个概念数据模型的实现可能需要多个逻辑数据模型。数据建模中的后面一步是确定逻辑数据模型到物理数据模型中到对数据访问性能和存储的具体要求。数据建模定义的不只是数据元素，也包括它们的结构和它们之间的关系。
数据模型三要素是数据结构、数据操作、数据约束。
1、数据结构
是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,即带“结构”的数据元素的集合。。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同有效的检索算法和索引技术有关。
2、数据操作
数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。它是操作算符的集合，包括若干操作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。
3、数据约束
数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。它是完整性规则的集合，用以限定符合数据模型的数据库状态，以及状态的变化。
先介绍一下，什么是数据模型？
数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。在数据库中，数据的物理结构又称数据的存储结构，就是数据元素在计算机存储器中的表示及其配置；数据的逻辑结构则是指数据元素之间的逻辑关系，它是数据在用户或程序员面前的表现形式，数据的存储结构不一定与逻辑结构一致。
没有好的模型，只有合适的模型。
一个模型可能对数据集A比较合适，但是对数据集B就不合适。
这里的合适可以用两个含糊的条件来判断：模型能达到你预期的效果。耗用的计算资源较小。但无论如何，评价一个模型如何，一定要结合使用场景的。
然而很少有人在做事之前，会去考虑这些东西。大多数人往往是“直觉型”选手。布置下来事情了，什么都不多问，什么也不多想，不管三七二十一凭感觉吭哧吭哧去干。如果没有一个有经验的人全程监督带着你，一定会走许多冤枉路，做许多无用功。这反映在老板眼里，就是一个效率低下的印象。普通人是先干再想，出了问题再回头去琢磨原因；聪明人是先想再干，把可能出现的错误减少，避免弯路出现。
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