How to數(shù)據(jù)建模How to數(shù)據(jù)建模正確的建模在過去的幾十年中,數(shù)據(jù)建模的努力通常集中在relation 數(shù)據(jù)建模或可擴展標記語言(XML)的建模上。什么是數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)轉換？數(shù)據(jù)倉庫的幾個思路數(shù)據(jù)建模數(shù)據(jù)倉庫連接了兩個典型的數(shù)據(jù)倉庫建模理論:基于主題領域的維度建模和實體關系建模，分別以Kimball和Immon為代表。

在信息集成中，數(shù)據(jù)通常是按主題組織的。主題是在更高層次上合并企業(yè)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)的抽象，是對分析對象數(shù)據(jù)的完整一致的描述，反映了分析對象的數(shù)據(jù)及其相互關系。根據(jù)分析的要求，通過匯總各個分析領域的分析對象，綜合各種主題，然后從各個主題的角度觀察各個應用子系統(tǒng)中的相關信息，篩選出主題流的外在形式，把握其靜態(tài)內容，逐步建立各個主題的基本內容，即主題的模式以及涉及的屬性和數(shù)據(jù)變量，從而確定主題。

主題是在更高層次上合并企業(yè)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)的抽象，是對分析對象數(shù)據(jù)的完整一致的描述，反映了分析對象的數(shù)據(jù)及其相互關系。根據(jù)分析的要求，通過匯總各個分析領域的分析對象，綜合各種主題，然后從各個主題的角度觀察各個應用子系統(tǒng)中的相關信息，篩選出主題流的外在形式，把握其靜態(tài)內容，逐步建立各個主題的基本內容，即主題的模式以及涉及的屬性和數(shù)據(jù)變量，從而確定主題。

介紹數(shù)據(jù)倉庫中dimension 數(shù)據(jù)建模的流程描述，并舉例加深對相關概念的理解。維度模型是數(shù)據(jù)倉庫領域的大師RalphKimall所倡導的。他的數(shù)據(jù)倉庫工具箱是數(shù)據(jù)倉庫工程領域最受歡迎的經(jīng)典。維度建模從分析決策的需求出發(fā)，構建的數(shù)據(jù)模型服務于分析需求，因此側重于用戶如何更快地完成分析需求，同時對大型復雜查詢有更好的響應性能。

1。數(shù)據(jù)測量數(shù)據(jù)測量包括ECU內部數(shù)據(jù)采集、車載總線數(shù)據(jù)采集和模擬數(shù)據(jù)采集，尤其是對于新能源汽車中頻率高達100KHz的電機、逆變器、整流器等設備的信號測量，ETAS提供了完整的解決方案。2.大數(shù)據(jù)管理與分析在當前汽車嵌入式控制系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境下，人們可以通過各種途徑(如實物、仿真環(huán)境、仿真計算等)獲得描述目標系統(tǒng)行為和性能的海量數(shù)據(jù)。).

3.虛擬車輛模型的建模與標定基于大數(shù)據(jù)管理與分析環(huán)節(jié)中對實測數(shù)據(jù)的分析，得到一些參數(shù)之間的交互關系以及相關物理變量的特征曲線。如何保存這些隱藏在大量數(shù)據(jù)中的有價值的知識和數(shù)據(jù)，并用于我們后續(xù)的系統(tǒng)仿真分析？模式是一種很好的節(jié)約方式。我們可以建立虛擬車輛和虛擬ECU模型庫，為后續(xù)車輛和ECU的開發(fā)和驗證提供標準化的仿真模型。

1，PowerDesigner，其功能包括:完整的集成模型以及以IT為中心和非IT為中心的差異化建模的需求。支持非常強大的元數(shù)據(jù)信息庫和各種格式的輸出。2.ER/Studio是一個支持多平臺環(huán)境的直觀數(shù)據(jù)建模工具，本地集成了處理大數(shù)據(jù)的平臺，如MongoDB、HadoopHive等?？梢赃M行正向和逆向工程，具有“比較合并”功能，可以輸出XML、PNG、JPEG等格式的文檔。

How to 數(shù)據(jù)建模正確完成建模在過去的幾十年中,數(shù)據(jù)建模的努力通常集中在關系數(shù)據(jù)建?；蚩蓴U展標記語言(XML)的建模上。只要數(shù)據(jù)存儲在關系數(shù)據(jù)庫中，關系數(shù)據(jù)建模就可以了，但是很少有其他用途。此外，XML不能被可靠地稱為建模語言。XML是序列化數(shù)據(jù)的規(guī)范，它定義了如何將數(shù)據(jù)寫入文件。XML為結構化數(shù)據(jù)的序列化提供了一種格式，但它不是真正的模型。

事實上，這意味著可以通過正式方法驗證的東西。通俗地說，這意味著我們可以用數(shù)學運算來證明它是正確的，我們可以將驗證過程自動化。但是，在XML schema中捕獲數(shù)據(jù)不符合這個定義下的模型。但可以肯定的是，我們可以用軟件來驗證XML格式好不好，是否符合某些XML schema文檔。但這不足以真正對數(shù)據(jù)建模。無論是計算機還是人，如果不同時理解數(shù)據(jù)的語法(結構)和語義(意義)，就無法理解數(shù)據(jù)。

最近經(jīng)常有朋友跟我討論未來幾年數(shù)據(jù)的一些趨勢，以及為什么美國最近的現(xiàn)代數(shù)據(jù)技術棧中出現(xiàn)了這么多獨角獸級別的公司。dbt為什么突然這么值錢了(估值超過42億美元)？接下來我想談談對數(shù)據(jù)建模以及這種新趨勢下的數(shù)據(jù)轉換的一些思考和反思。什么是數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)轉換？我們先簡單解釋一下數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)轉換是什么。

人們在做出決策之前，通常會有一個基于歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)的模型來判斷這個決策可能產(chǎn)生的結果，從而指導人們的行動。只不過這些歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)很多都是依賴于儲存在人們大腦中的各種數(shù)據(jù)或者是記錄在紙上的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)會根據(jù)決策的目標在人腦中進行提取、轉換和建模，然后用來做判斷。自從人類世界出現(xiàn)計算機以來，數(shù)字化逐漸改變了人類社會記錄和使用數(shù)據(jù)的方式。

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫建模的兩個典型理論是基于主題域的維度建模和實體關系建模，分別以Kimball和Immon為代表。維度建模由數(shù)據(jù)分析需求驅動，提倡總線架構:一致的事實和一致的維度。這種數(shù)據(jù)模型便于用戶在數(shù)據(jù)分析中理解和操作?；谥黝}領域的實體關系建模以源系統(tǒng)數(shù)據(jù)為驅動，整合企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，在企業(yè)層面對數(shù)據(jù)進行抽象和整合，使用3NF實體關系理論進行建模。這種數(shù)據(jù)建模方法試圖以更抽象的方式建立一個相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù)模型，能夠描述企業(yè)級的數(shù)據(jù)關系。

上周我們主要討論了基于主題域的實體關系建模中數(shù)據(jù)集成的方式，討論了以下三種思路:同一主題域中不同實體的屬性通過屬性進行聚合。比如對于會員、公司、客戶等實體對象，我們都有地址屬性信息、姓名識別屬性信息等等。這種思想是將屬性內聚度高的字段進行整合，將不同的屬性以帶類型標識的樹表形式存儲。

目的:以有序和結構化的方式組織和存儲數(shù)據(jù)。模型與表格的區(qū)別:模型實現(xiàn)了性能、成本、效率、質量的最佳平衡(成本和效率更重要)，OLTP:業(yè)務系統(tǒng)，遵循正規(guī)形式等。、ER模型OLAP:決策系統(tǒng)，通過對業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)的重新分析，將數(shù)據(jù)返回給業(yè)務系統(tǒng)進行決策，維度建模ER模型:3NF需求。