Power Designer数据库系统分析设计与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:姜江等编

出品人:

页数:446

译者:

出版时间:2004-8

价格:39.0

装帧:平装

isbn号码:9787121002373

丛书系列:

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《数据建模精要：从概念到实现的全面指南》 在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、创新发展乃至生存的关键驱动力。然而，海量数据的背后，是错综复杂的结构和潜在的价值。如何有效地组织、管理、分析和利用这些数据，是每一个IT专业人士和业务决策者都必须面对的挑战。 《数据建模精要：从概念到实现的全面指南》并非一本专注于特定工具的宝典，而是深入探讨数据建模这一核心技能的普适性原理、方法论与实践。本书旨在帮助读者构建一套坚实的数据建模思维体系，无论您使用的是何种数据库管理系统，何种开发工具，都能游刃有余地设计出高效、健壮、易于维护的数据结构。 本书的核心价值在于： 1. 构建坚实的数据建模理论基石： 本书将从数据建模的基本概念入手，循序渐进地引导读者理解数据建模的意义、目标以及在整个软件开发生命周期中的地位。我们将深入剖析不同层次的数据模型，包括概念模型、逻辑模型和物理模型，阐述它们各自的特点、作用以及相互之间的转换关系。读者将学习到如何清晰地表达业务需求，将其转化为精确的数据结构。 2. 掌握全面的数据建模方法论： 无论您是进行关系型数据库设计，还是探索NoSQL数据库的应用，本书都将提供一套系统性的方法论。我们将详细介绍数据建模的典型流程，从需求分析、概念设计、逻辑设计到物理实现，每一步都辅以详实的案例分析和最佳实践。本书还将涵盖多种重要的建模技术，例如实体-关系（ER）模型、维度建模、范式理论等，并解释它们在不同场景下的适用性。 3. 精通数据质量与性能优化的设计艺术： 一个优秀的数据模型不仅要能准确地反映业务，更要在性能和可维护性上表现出色。本书将重点关注如何通过合理的数据结构设计来保证数据的一致性、完整性和准确性，避免冗余和数据孤岛。同时，我们将深入探讨如何优化数据模型以提升查询效率、减少存储开销，并为未来的系统扩展预留空间。读者将学习到如何识别潜在的性能瓶颈，并在设计阶段就加以规避。 4. 培养面向未来的数据分析与应用思维： 随着大数据、人工智能等技术的飞速发展，数据建模的应用场景日益广泛。本书不仅关注传统数据库设计，还将触及数据仓库、数据湖等新兴领域的数据建模挑战。我们将探讨如何设计适合数据分析、商业智能（BI）、机器学习等应用的数据模型，帮助读者理解不同分析需求对数据模型提出的特定要求，从而构建出更具前瞻性和适应性的数据架构。 本书内容梗概： 第一部分：数据建模基础与理论 第一章：数据建模的意义与目标 数据在现代业务中的核心作用 理解数据建模在系统设计中的关键地位 数据建模的主要目标：准确性、完整性、一致性、高效性、可维护性 数据建模与业务流程的紧密联系 本书的阅读导引与学习路径 第二章：数据建模的层次与演进 概念模型：抽象业务世界的蓝图 实体、属性、关系的概念 UML类图在概念建模中的应用（非强制性，仅作类比） 逻辑模型：独立于具体数据库的结构描述 关系模型的理论基础：表、列、主键、外键、索引 ER图（实体-关系图）的详细解读与绘制技巧 非关系型数据模型初探（键值对、文档、图、列族等） 物理模型：面向特定数据库的实现细节 数据类型、约束、存储过程、触发器的考量 从逻辑模型到物理模型的转换策略 第三章：核心数据建模概念详解 实体（Entity）与对象（Object）的区别与联系 属性（Attribute）的类型、约束与定义 关系（Relationship）的类型：一对一、一对多、多对多 基数（Cardinality）与可选性（Optionality）的精确表达 主键（Primary Key）的设计原则与策略 外键（Foreign Key）的作用与引用完整性 第二部分：关系型数据建模详解 第四章：范式理论与反范式化 第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）的定义、目的与实践 BCNF（巴斯-科德范式）与高阶范式的介绍 理解数据冗余与数据异常（插入、删除、更新异常） 何时需要进行反范式化：性能考量与权衡 反范式化技术的应用：冗余列、派生列等 第五章：实体-关系图（ER图）的设计实战 ER图的构成元素：实体框、属性列表、连接线 绘制ER图的步骤与技巧 识别实体与属性的常见误区 处理复杂关系：关联实体、多值属性 案例分析：从业务流程图到ER图的转换 第六章：逻辑模型设计与规范化 从ER图生成关系型逻辑模型 定义表结构：字段名、数据类型、长度、约束 建立关系：外键的定义与管理 索引的设计：提升查询性能的关键 数据字典的构建与维护：确保模型的可理解性 第七章：物理模型设计与数据库实现 将逻辑模型映射到特定数据库系统（如SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL等） 选择合适的数据类型与长度 定义详细的约束：NOT NULL, UNIQUE, CHECK, PRIMARY KEY, FOREIGN KEY 表空间、文件组等物理存储的考量 存储过程、函数、触发器的设计原则 视图（View）的设计与作用：简化查询，安全控制 第三部分：面向数据分析与新兴应用的数据建模 第八章：数据仓库与维度建模 OLTP与OLAP的区别与数据建模的差异 维度模型的基本概念：事实表（Fact Table）与维度表（Dimension Table） 星型模型（Star Schema）与雪花模型（Snowflake Schema） 退化维度（Degenerate Dimension）、缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions, SCD） 聚集（Aggregation）与预计算：提升分析性能 第九章：NoSQL数据建模初步 理解NoSQL数据库的类型与适用场景 键值对数据库建模：简单key-value的组织 文档数据库建模：嵌套结构、数组的应用 列族数据库建模：数据行的稀疏性与列族的灵活性 图数据库建模：节点、边、属性的设计 NoSQL数据建模的权衡与挑战 第十章：数据质量与模型维护 数据质量问题在数据模型设计中的根源 通过模型设计保证数据完整性与一致性 数据验证规则的设计与实现 模型演进与版本控制 数据治理与数据模型的协同 第四部分：高级主题与最佳实践 第十一章：数据库性能调优与数据模型 慢查询的识别与分析 索引失效的常见原因与优化 查询计划（Execution Plan）的解读 数据库统计信息的重要性 数据分区（Partitioning）与分片（Sharding）的概念 缓存策略与数据模型的关系 第十二章：面向微服务架构的数据模型设计 服务自治与数据所有权 领域驱动设计（DDD）在数据建模中的应用 服务间数据共享与一致性挑战 API设计与数据模型暴露 第十三章：数据建模的未来趋势 AI/ML对数据建模的影响 图数据库的更多应用场景 数据网格（Data Mesh）与去中心化数据管理 持续学习与适应不断变化的技术环境 本书特点： 理论与实践并重： 既有严谨的理论阐述，又有贴近实际的案例分析。 方法论体系化： 提供一套完整、可操作的数据建模流程和方法。 普适性强： 涵盖关系型及部分NoSQL数据建模，适用于多种技术栈。 强调设计思维： 引导读者从业务需求出发，构建真正有价值的数据模型。 面向未来： 关注新兴技术和发展趋势，为读者提供前瞻性指导。 无论您是初涉数据库设计的新手，还是经验丰富的架构师，希望提升数据建模能力，本书都将是您不可或缺的参考。通过学习本书，您将能够更自信、更高效地设计出满足业务需求、支撑技术发展的数据解决方案。

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我必须承认，这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原本以为它会比较偏向于软件工程的宏观视角，但深入阅读后发现，它对数据库底层原理的探讨也毫不含糊。例如，书中关于对象建模和关系建模的对比分析，不仅仅是停留在概念层面，还结合Power Designer的具体操作，展示了如何利用工具的特性来优化模型结构。我特别欣赏作者在描述复杂系统时所展现出的条理性，他总能把看似庞杂的设计流程拆解成一系列清晰、可执行的步骤。这种“搭积木式”的讲解方式，对于初学者来说极大地降低了学习曲线，而对于有经验的开发者而言，又能从中找到提升工作效率的捷径。整体来看，它更像是一本帮助读者建立完整数据库设计知识体系的“内功心法”，而不是简单的工具教程。

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坦率地说，这本书的价值在于它提供了一种“自顶向下”的思考框架。在许多培训课程中，我们往往是从具体的表结构开始学习，这容易导致设计上的碎片化。然而，本书的逻辑主线是先确立业务目标，然后逐步细化到数据模型，最后才是物理实现。这种方法论的引导，让读者能够始终把握设计的初衷。书中的图示非常丰富，每一个关键步骤都有清晰的图形辅助说明，这对于理解Power Designer特有的符号体系帮助极大。对于那些希望从“会画图”进阶到“会设计”的人来说，这本书无疑提供了一条坚实的路径。它教会的不是如何按按钮，而是如何用数据思维去解决业务问题。

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这本《Power Designer数据库系统分析设计与应用》读起来，给我的第一感受是它在理论与实践的结合上做得相当扎实。我之前接触过一些数据库设计工具的书籍，但大多停留在工具的使用手册层面，对于如何将业务需求转化为逻辑模型，再到物理实现的过程讲解得不够深入。这本书则不然，它花了大量篇幅去剖析Power Designer作为一款工具背后的设计哲学。比如，它不仅仅告诉你“点击这里创建实体”，而是详细解释了为什么在这个阶段需要这样做，以及不同的建模方法（概念层、逻辑层、物理层）之间如何相互关联和迭代。特别是书中关于范式理论在实际应用中的取舍和权衡，让我对数据库设计有了一个更具工程思维的理解。那些关于数据库性能优化和数据字典管理的章节，简直就是一本实战手册，充满了可以直接拿来用的技巧和经验。

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这本书的排版和案例设计也值得称赞。很多技术书籍的案例都过于简单或者过于脱离实际，让人学了也用不上。但《Power Designer数据库系统分析设计与应用》中的案例明显是精心挑选和设计的，它们覆盖了从简单的信息管理系统到相对复杂的业务流程。作者在讲解每一个功能模块时，都会穿插一个与之相关的实际应用场景，这让抽象的建模概念变得具象化。我尤其喜欢它对版本控制和模型文档化的强调。在团队协作中，模型的一致性和可维护性至关重要，而这本书详细介绍了如何利用Power Designer进行有效的模型版本管理，这对于任何一个大型项目来说都是至关重要的资产。读完后，我感觉自己在项目交付前的准备工作上，信心更足了。

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这本书对于提升个人在数据治理和架构设计方面的能力非常有帮助。它不仅仅停留在Power Designer的使用，更深入探讨了如何利用这个工具来促进跨部门的沟通和需求澄清。我过去常常因为业务方和技术方对“数据”的理解不同而陷入僵局，而这本书中关于数据流和数据字典标准化的章节，提供了一套行之有效的方法论来统一语言。它强调了模型作为沟通桥梁的核心作用。此外，书中对不同数据库平台（如Oracle、SQL Server等）的特性兼容性处理也有涉及，这在多技术栈环境下显得尤为宝贵。它成功地将一个专业工具，升华为一套系统工程的方法论载体，让学习者能更全面地看待数据库在企业信息系统中的地位。

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PowerDesigner多么强大啊.结果没有几本书写他.这边书我看好!就是没怎么更新了.随便再加点内容吧!

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