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数据治理的范围,数据治理领域主要有数据模型有哪些形式和特点

欧气 2 0

本文目录导读:

  1. 概念性数据模型
  2. 逻辑数据模型
  3. 物理数据模型

形式与特点解析

概念性数据模型

1、形式

数据治理的范围,数据治理领域主要有数据模型有哪些形式和特点

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- 概念性数据模型通常以一种高度抽象的方式来描述数据,它使用简单的图形符号和文字描述,比如使用实体 - 关系(E - R)图的简化形式,在E - R图中,实体用矩形表示,关系用菱形表示,实体的属性用椭圆表示,在一个企业的客户关系管理(CRM)概念模型中,“客户”是一个实体,可能包含“姓名”“年龄”“联系方式”等属性,“订单”也是一个实体,“客户”和“订单”之间存在“下订单”的关系。

- 它还可能以语义网络的形式存在,通过节点和连线来表达概念之间的关系,在医疗数据治理中,“患者”“疾病”“治疗方案”等概念可以作为节点,它们之间的关系如“患者患有疾病”“疾病采用治疗方案”等通过连线表示。

2、特点

- 面向业务用户,概念性数据模型主要是为了让业务人员能够理解数据的基本结构和关系,它不涉及太多技术细节,使得业务人员可以参与到数据治理的早期规划中,在电商企业的数据治理中,市场部门的人员可以通过概念模型理解用户、商品、订单等数据的关联,从而更好地规划营销策略。

- 灵活性高,由于它是高度抽象的,所以在业务需求发生变化时,相对容易进行修改,当企业增加了新的业务线,如开展跨境电商业务时,只需要在概念模型中增加新的实体(如“海外仓库”)和相应的关系(如“商品存储于海外仓库”)即可。

- 是数据治理的蓝图基础,它为后续更详细的数据模型构建提供了框架,指导数据仓库、数据库等的设计方向。

逻辑数据模型

1、形式

- 逻辑数据模型比概念模型更加详细,它明确了数据的结构、数据元素之间的关系以及数据的约束条件,常见的形式有关系模型,以表结构来表示数据,在一个数据库中,有“员工表”(包含“员工编号”“姓名”“部门编号”等字段)、“部门表”(包含“部门编号”“部门名称”“部门经理编号”等字段),通过“部门编号”字段建立起“员工表”和“部门表”之间的关系。

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- 还有层次模型,它以树状结构来组织数据,有一个根节点,然后向下分支,在一个文件管理系统的数据模型中,根节点可能是“文件系统根目录”,下面分支为不同的文件夹(如“文档文件夹”“图片文件夹”等),每个文件夹下又可以包含文件或者子文件夹。

2、特点

- 技术中立性,逻辑数据模型不依赖于特定的数据库管理系统(DBMS),它可以在不同的DBMS平台上实现,一个设计良好的逻辑数据模型,可以在Oracle、MySQL或者SQL Server等数据库系统中实施。

- 精确性,它准确地定义了数据的语义和关系,在逻辑数据模型中,可以定义某个字段的数据类型(如“员工年龄”为整数类型)、取值范围(如年龄在18 - 60之间)以及是否允许为空等约束条件。

- 支持数据集成,在企业进行数据治理,涉及多个数据源的数据集成时,逻辑数据模型可以作为一个统一的标准,将不同数据源的数据映射到该模型上,企业要整合来自销售系统、财务系统和人力资源系统的数据,逻辑数据模型可以确定各个系统数据如何融合,避免数据冲突和冗余。

物理数据模型

1、形式

- 物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,针对特定的数据库管理系统(DBMS)进行定制的,它涉及到数据的存储结构、索引、分区等具体的物理实现细节,在Oracle数据库中,物理数据模型要考虑表空间的分配,如何为不同的表分配存储区域,是使用本地管理的表空间还是字典管理的表空间。

- 对于索引的创建,要确定在哪些字段上创建索引,是创建B - 树索引还是位图索引,在一个订单管理系统中,如果经常按照订单日期查询订单,那么可能会在“订单日期”字段上创建索引,在数据分区方面,可能会根据业务需求将数据按照时间(如月份)或者地域进行分区存储。

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2、特点

- 与特定DBMS紧密相关,不同的DBMS有不同的物理存储和管理机制,物理数据模型需要根据所选用的DBMS进行优化,MySQL和PostgreSQL在数据存储和索引管理方面有各自的特点,针对它们构建的物理数据模型会有所不同。

- 性能优化导向,物理数据模型的设计主要目的之一是提高数据库的性能,通过合理的索引创建、数据分区等手段,可以加快数据的查询、插入、更新和删除操作,在一个大型电商平台的数据库中,通过对商品表按照商品类别进行分区存储,并在热门搜索字段上创建索引,可以大大提高用户查询商品的速度。

- 反映实际存储情况,它确切地表示了数据在存储介质(如磁盘)上的存储方式,包括数据的存储顺序、数据块的大小等细节。

在数据治理领域,这三种数据模型相互关联、层层递进,概念性数据模型为逻辑数据模型提供了业务导向的框架,逻辑数据模型为物理数据模型奠定了数据结构和关系的基础,而物理数据模型则将数据治理的理念最终落实到实际的数据库存储和管理中,从而实现数据的有效治理、高效利用和安全管理。

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