數據模型資源手冊（捲3）——數據模型通用模式 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024

內容簡介

本書采用瞭類設計模式的方式對數據模型進行高度抽象總結，同時作者對數據模型的抽象程度做瞭等級劃分，對捲一提到的各種數據模型在不同的抽象程度下設計齣來的數據模型做詳細的分析。作者分享瞭一個非常寶貴的工具，任何人參與數據建模，從新手到專傢。

作者嚮你展示如何：常見的數據模型構建模型等模型的作用、層次、分類、地位、溝通方式，和業務規則。使用一個強大的數據模型模式的數據建模。評估特定與廣義模型的優缺點。有助於你改進邏輯和物理模型的質量和完整性。應用模式在許多類型的數據建模工作，如原型，應用程序，企業數據模型，數據倉庫，和主數據管理工作。本書的重點是基本的模式，影響超過百分之50的數據建模工作。這些模式可以用來大大減少建模時間和成本，啓動數據建模工作。本書作為經典的指導思想，大幅度提高瞭數據模型的一緻性和質量，並作為一個客觀的標準，指導企業評估數據模型。對於每一個模式，提供瞭許多的替代品，從非常具體到非常廣義的建模方法。數據模型通用模式對於正在進行數據建模的人都是必不可少的指導手冊。我強烈推薦該書給業務分析人員、應用程序開發人員、程序員和數據倉庫設計師。

作者簡介

何增耀，男，具有8年軟件工作經驗，熟悉産品生命周期管理軟件産品的模塊有産品數據管理、變更管理、項目管理等。精讀OFBiz源碼,

熟練基於OFBiz架構開發的項目。精讀Liferay源碼。帶領技術團隊架構，研發，設計完成項目技術平颱以及産品開發，以及日常維護，升級管理。負責研發過程中疑難問題地攻關何協調。目前做獨立顧問，可為各個公司提供架構技術培訓，OFBiz業務培訓，以及疑難問題技術攻關服務。經曆過民營、國企、中美閤資、英資，對日外包，經曆領域有銀行，教育，HR，電子商務，招投標，倉儲。

目錄

第1章介紹

1.1 為何我們需要這本書？

1.2 拓展數據建模學科

1.3 何謂模式？何謂通用模式？

1.4 模式的意義是什麼？

1.5 本書的方法

1.6 不同級彆的模式

1.7 誰是本書的潛在讀者？

1.8 本書包括哪些內容

1.9 其他數據建模模式

1.10 本書中所采用的約定和標準

1.11 小結

1.12 參考文獻

第2章設置角色：當事人做什麼

2.1 這類模式的意義是什麼？

2.2 本章包含哪些內容？

2.3 什麼是聲明角色？

2.4 一級聲明角色模式

2.5 二級聲明角色模式

2.6 三級聲明角色模式

2.7 模式總結

2.8 參考文獻

第3章使用角色：如何參與

3.1 這類模式的意義是什麼？

3.2 本章包括哪些內容？

3.3 什麼是上下文角色？

3.4 一級上下文角色模式、屬性

3.5 一級上下文角色模式及關係

3.6 二級上下文角色模式

3.7 隻作為備選模式的二級上下文角色模式——當事人

3.8 三級上下文角色模式

3.9 混閤型上下文角色模式

3.10 模式總結

3.11 參考文獻

第4章層次、聚閤和對等關係：類似數據的組織

4.1 這類模型的意義是什麼？

4.2 本章包含哪些內容？

4.3 什麼是遞歸關係和如何通過遞歸關係來組織數據？

4.4 一級遞歸模式

4.5 二級遞歸模式

4.6 二級拓展遞歸模式

4.7 三級遞歸模式

4.8 維護規則的三級遞歸模式

4.9 模式總結

4.10 參考文獻

第5章類型和類彆：數據的分類

5.1 這種模式的重要意義是什麼？

5.2 本章有哪些內容？

5.3 什麼是類型、信息産品分類和分類標準？

5.4 一級分類模式

5.5 二級分類模式

5.6 三級分類模式

5.7 使用隸屬關係和分類方案的三級分類模式

5.8 模式總結

5.9 參考文獻

第6章狀態：數據的狀態

6.1 此類模式的意義是什麼？

6.2 本章有哪些內容？

6.3 什麼是狀態？

6.4 一級狀態模式

6.5 二級狀態模式——當前狀態

6.6 三級狀態模式

6.7 四級狀態模式

6.8 狀態類彆模式

6.9 維護多重隸屬關係和規則的狀態類型模式

6.10 模式總結

6.11 參考文獻

第7章聯係機製:怎樣獲得聯係

7.1 這種模式存在的意義？

7.2 本章包含哪些內容？

7.3 什麼是聯係機製？

7.4 一級聯係機製模式

7.5 二級聯係機製模式

7.6 三級聯係機製

7.7 四級聯係機製模式

7.8 維護地理範圍的聯係機製模式

7.9 維護靈活的地址構成成分的聯係機製模式

7.10 其他常見的聯係機製數據

7.11 模式總結

7.12 參考文獻

第8章業務規則：如何工作

8.1 這類模式的重要意義？

8.2 本章有哪些內容？

8.3 什麼是業務規則？

8.4 二級規則模式

8.5 三級業務規則模式

8.6 維護當事人角色的業務規則

8.7 模式總結

8.8 參考文獻

第9章使用模式

9.1 本章有哪些內容？

9.2 場景

9.3 原型數據模型及作用域聲明

9.4 應用數據模型

9.5 企業數據模型

9.6 數據倉庫模型

9.7 主數據管理數據模型

9.8 關於使用模型的其他想法

9.9 參考文獻

第10 章社會化模式

10.1 社會化模式的意義

10.2 本章有哪些內容？

10.3 使用和社會化這些模式的經驗

10.4 什麼使得社會化模式與眾不同？

10.5 理解動機——為什麼有些人使用而有些人卻不使用這些模式？

10.6 為模式的使用製定一個明確的、共同的令人信服的願景

10.7 建立信任，讓人們可以信賴模式

10.8 管理模式的抵抗和/或衝突

10.9 關於社會化模式的其他意見

10.10 參考文獻

索引

前言/序言

原著序言

小時候，我和弟弟喜歡拆開一些小工具，看看它們是由什麼構成的。我的祖母會買二手鍾錶、收音機等電子設備，我們拿錘子打開那些鍾錶，看看裏麵是什麼，它們是如何工作的。我們注意到的事情是，盡管它們外錶不同，但其內在卻和其他鍾錶相似。事實上，一旦我們把它們的外蓋拆掉，並把一切都拆分開，我們便再也無法分辨齣哪個部件是來自哪一個鍾錶，但我們可以將所有這些零件整理成類似的部分。齒輪、輪轂和彈簧被分成類似形狀的堆兒。如果我們有足夠的時間和意誌，我們也許能

拿這些零件製造齣一個新的鍾錶。

我問我的祖父，為什麼這些部件看起來如此相似，為什麼它們上麵有些數字都是同樣的。事實上，一些鍾錶跟收音機也有相同的部分。我的祖父跟我解釋，如果使用類似的部分，企業便可以更便宜、更容易地生産自己的産品。用這些相同的部分也使得它的製造者和修理者的工作能夠更加簡單。他給我看他是如何替換瞭收音機的組件並用新的零件來修復它。他之所以能夠做到這一點，是因為他運用瞭部分遵循類似的模式。我認為這是卓越之處。

我很高興來寫這篇序言，因為我相信它是通用數據模型係列圖書中最重要的部分。本書呈現的數據建模的通用模式，可以被應用到成韆上萬的行業、數以韆計的項目，以及使用案例無限多的、可高度重復使用的模式中。而捲1、捲2 集中於模闆的解決方案和共同的數據結構，這是集中在更一般情況下基本的、相關的數據模式。而這些都不是行業或功能模式，它們是齒輪和螺絲釘，可以融入任何解決方案。你可以為你的當前項目創建自己的那部分“時鍾”，並在其他項目中使用相同的部件來創建其他解決方案。

這些模式在發展和製定的過程中，萊恩·希爾瓦斯頓和保羅·阿格諾已為你的整個職業生涯提供瞭一套工具。無論你在哪裏工作或者你想要什麼樣的業務支持，這些

模式都適用。

所有成熟的職業均已經確定他們做的這個組件是可高度重復使用的，現在已經成瞭工程師們的建築標準和模式，以及醫療專業人士的執業標準。作為一個新興的行數據模型資源手冊（捲3）——數據模型通用模式業，信息技術仍正在形成並在許多情況下都使用測試模式。數據建模的通用模式使數據更加專業，從而將其提高到專業水平。然後，我們可以將努力集中到那些需要量身定製的解決方案上麵。

使用通用的模式進行數據建模能夠讓團隊成員在實施的解決方案上集中精力，可以為存在競爭優勢的業務問題提供更快的服務並降低成本。最重要的是，它能夠使模型的使用者的工作效率更高。那些見過多次類似結構的開發人員可以快速調整自己的模式並運用它。測試計劃和測試數據也可以以其支持的新類型的狀態快速定製。所有團隊成員在通過許多項目之後也都將看到這些經濟效益。

作者已經為每個模式提供瞭幾個層次上的概括，作為一個經驗豐富的專傢，如何選擇一個有意義的模式，其成本、效益和設計風險都由你自己決定。我想給你一種接近這些模式的想法以讓他們最適閤你的當前項目的內容。每一個設計其實都可以歸結為成本、收益和風險，這些規定瞭你設計的級彆。你選擇運用哪個級彆，就將會有什麼樣的收益。每一個項目的業務和結構都沒有正確的答案或正確的模式，但你會知道為什麼你選擇的解決方案適閤你的具體設計。

當我迴想起我的童年和許多拆除瞭齒輪和螺絲釘的鍾錶，我知道瞭模式是我的職業生涯中最重要的經驗之一。萊恩和保羅已經為你做瞭這些模式的修補和排序。你接下來要做的就是把它們應用在你的項目中，通過節省時間來降低成本，並提高模型的質量，從而帶來更大的商業價值。

凱倫·洛佩茲（Karen Lopez）

行業的思想領袖

還沒有怎麼看，目測差不多而已。

再說這本書本身質量之前，我想問譯者是通過Google 翻譯的嗎？真心不推薦這本，如果可能還是看原文的吧。或者把中文輸進去，讓Google 翻譯成英文也許也比看這本好。

補充公司書架，蠻好的。

還沒有怎麼看，目測差不多而已。

挺好的，挺喜歡的，非常愉快。

書很好

書很好

非常實用的工具書，值得推薦

但遺憾的是書中數據模型圖的中文翻譯和文字的中文翻譯嚴重不一緻 影響瞭閱讀的理解 希望能在下一版糾正