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墨海拾贝 -数据模型记分卡【正版图书 下单立减】

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数据模型记分卡【正版图书 下单立减】书籍详细信息

  • ISBN：9787115475442
  • 作者：暂无作者
  • 出版社：暂无出版社
  • 出版时间：2018-03
  • 页数：暂无页数
  • 价格：84.99
  • 纸张：胶版纸
  • 装帧：平装-胶订
  • 开本：16开
  • 语言：未知
  • 丛书：暂无丛书
  • TAG：暂无
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书籍目录：

第 1部分　数据建模和验证

第 1章　数据模型基础2

1.1　实体2

1.2　属性5

1.3　域5

1.4　关系6

1.5　键9

1.6　代理键13

1.7　外键15

1.8　次键16

1.9　子类型16

第 2章　数据模型质量的重要性19

2.1　精确性19

2.2　杠杆21

2.3　数据质量21

第3章　数据模型记分卡概述23

3.1　记分卡的特征23

3.2　记分卡模板24

3.3　DMM上下文29

3.3.1　DMM和数据建模32

3.3.2　功能实践陈述34

3.4　DMBOK上下文37

第 2部分　数据模型记分卡分类

第4章　分类1：正确性42

4.1　模型是否正确地捕获了需求42

4.2　分类的期望43

4.3　对正确性检查的小结50

第5章　分类2：完整性51

5.1　模型的完整性如何51

5.2　类别期望51

5.2.1　确认获得所有的业务元数据52

5.2.2　确认获得所有的技术元数据52

5.2.3　确认每个需求都被完全捕获53

5.2.4　确认没有提供免费的服务53

5.2.5　确认澄清了所有模糊的需求54

5.3　对完整性检查的小结55

第6章　分类3：模式56

6.1　模型与其模式匹配得如何56

6.2　类型期望61

6.2.1　概念模型遵从61

6.2.2　逻辑模型遵从67

6.2.3　物理模型遵从83

6.3　模式检查的小结93

第7章　分类4：结构97

7.1　分类期望97

7.1.1　模型是一致的97

7.1.2　模型有完整性99

7.1.3　模型遵从核心原则103

7.2　结构检查的小结106

第8章　分类5：抽象107

8.1　模型是否很好地利用了通用的结构107

8.2　类型期望108

8.2.1　模型是可扩展的108

8.2.2　模型是可用的110

8.3　抽象检查的小结111

第9章　分类6：标准112

9.1　模型是否很好地遵从命名规范112

9.2　分类期望112

9.2.1　模型要结构良好113

9.2.2　模型使用正确的术语117

9.2.3　模型有一致的样式119

9.3　标准检查的小结119

第10章　分类7：可读性121

10.1　模型是否具有可读性121

10.2　分类期望121

10.2.1　模型是可读的121

10.2.2　实体布局可接受124

10.2.3　属性顺序可接受127

10.2.4　关系布局可接受128

10.3　可读性检查的小结128

第11章　分类8：定义130

11.1　定义是否做得足够好130

11.2　分类期望131

11.2.1　定义是清晰的131

11.2.2　定义是完整的132

11.2.3　定义是正确的133

11.3　定义检查的小结134

第12章　类别9：一致性135

12.1　模型与企业的一致性如何135

12.2　分类期望136

12.3　一致性检查的小结137

第13章　分类10：数据138

13.1　元数据与数据匹配得如何138

13.2　分类期望138

13.3　数据检查的小结141

第3部分　用记分卡验证数据模型

第14章　准备模型评审144

14.1　必需的文档144

14.2　附加的信用文档145

14.3　评审结构146

14.3.1　将模型分块评审146

14.3.2　决定谁参加评审147

14.3.3　座位模式147

第15章　模型评审149

15.1　一米深胜过一里宽149

15.2　设置阶段150

15.3　建立一个支持小组150

15.4　平均分数151

15.5　从CDM开始151

15.6　知道何时停止151

15.7　保持有趣151

第16章　数据模型记分卡案例研究：消费者互动152

16.1　正确性155

16.2　完整性156

16.3　模式157

16.4　结构159

16.5　抽象160

16.6　标准160

16.7　可读性161

16.8　定义162

16.9　一致性165

16.10　数据166

16.11　完成的记分卡168

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数据模型是业务人员和技术人员之间的重要媒介，也是技术人员内部沟通的主要媒介。获得正确的数据模型是非常必要的。数据模型记分卡的作用就是评估模型是否正确的。本书将教你如何应用记分卡，旨在改进数据模型，更好地为数据建模服务。本书非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据库等相关工作的专业人士参考阅读。

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