Értékelés:
A könyv alapos és megalapozott bevezetést nyújt az adatmodellezésbe, különösen a kevésbé tapasztalt adatmodellezők számára. Hangsúlyt fektet a legjobb gyakorlatokra, és bevezeti az „üzleti információs modell” fogalmát a hagyományos „fogalmi adatmodell” helyett. Ugyanakkor nem tér ki a szélesebb körű témák feltárására, és nem mélyül el a modellezés második fázisában, nevezetesen a részletes logikai modell létrehozásában.
Előnyök:⬤ Az adatmodellezési gyakorlatok átfogó és alapos bemutatása.
⬤ Egy tapasztalt szerző írta, aki több mint 40 éve dolgozik ezen a területen.
⬤ A világos és egyszerű nyelvezet hozzáférhetővé teszi az olvasók számára.
⬤ Jól szervezett tartalomjegyzék és hasznos tartalomjegyzék a gyors hivatkozáshoz.
⬤ A legjobb gyakorlatok összeállítása mind a kezdő, mind a tapasztalt adatmodellezők számára hasznos.
⬤ Gyakorlati tanácsok és viták a legfontosabb adatmodellezési döntésekről.
⬤ Az adatmodellezés hagyományos szemléletét nyújtja, kevéssé vizsgálva az adatmodelleket érintő nagyobb témákat.
⬤ A kezdeti „koncepcionális modell” fázison túli fejlett modellezési technikák korlátozott tárgyalása.
⬤ A teljesen kezdőknek szükségük lehet egy kiegészítő alapkönyvre az adatmodellezésről, mivel ez a könyv nem oktatókönyv.
(3 olvasói vélemény alapján)
Data Modeling for Quality
Ez a könyv minden adatmodellezőnek, adatarchitektnek és adatbázis-tervezőnek szól - legyen szó akár kezdőkről, akik meg akarják tanulni az adatmodellezéssel kapcsolatos tudnivalókat, akár tapasztalt modellezőkről, akik fel akarják frissíteni a tudásukat.
A kezdő nem csak áttekintést kap az adatmodellezésről, hanem megtanulja, hogyan követheti az adatmodellezési folyamatot, beleértve az egyes lépésekhez szükséges tevékenységeket is. A tapasztalt gyakorló felfedez (vagy újra felfedez) olyan technikákat, amelyek biztosítják, hogy az adatmodellek pontosan tükrözzék az üzleti követelményeket. Ez a könyv szigorú, mégis könnyen megvalósítható megközelítéseket ír le a következőkhöz:
⬤ az üzleti információs követelmények modellezése az üzleti érdekeltek általi felülvizsgálat céljából a logikai adatmodell kidolgozása előtt.
⬤ az adatok normalizálása egyszerű kérdések alapján, nem pedig a sok modellezőt megfélemlítő formális definíciók alapján.
⬤ fogalmak és attribútumok elnevezése és meghatározása.
⬤ időben változó adatok modellezése.
⬤ a valós világra és az adatokra vonatkozó üzleti szabályok dokumentálása.
⬤ adatmodellezés egy agilis projektben.
⬤ adatmodell-változások kezelése bármilyen típusú projektben.
⬤ az üzleti információs modell átalakítása logikai adatmodellé, amely ellenében a fejlesztők kódolhatnak.
⬤ a logikai adatmodell megvalósítása hagyományos relációs DBMS-ben, SQL:2003-kompatibilis DBMS-ben, objektum-relációs DBMS-ben vagy XML-ben.
Az 1. rész részletesen ismerteti az üzleti információs modelleket, beleértve a következőket:
⬤ az üzleti információs követelmények modellezésének fontosságát, mielőtt belevágnánk a logikai adatmodellbe.
⬤ üzleti fogalmak (entitásosztályok)
⬤ az üzleti fogalmak attribútumai.
⬤ az attribútumosztályok mint a DBMS adattípusok alternatívája.
⬤ az üzleti fogalmak közötti kapcsolatok.
⬤ időben változó adatok.
⬤ az üzleti fogalmak általánosítása és specializációja.
⬤ az üzleti információs modell összetevőinek elnevezése és meghatározása.
⬤ az adatokra vonatkozó üzleti szabályok, beleértve a valós világbeli szabályok és az adatszabályok megkülönböztetését.
A 2. rész a követelményektől a működő adatforrásig vezető utat járja be, kitérve a következőkre:
⬤ adatkövetelmények beszerzése.
⬤ az üzleti információs modell kidolgozása.
⬤ a modell ismertetése az üzleti érdekelt felekkel felülvizsgálat céljából, diagramok formájában és szóban egyaránt.
⬤ az adatmodell változásának kezelése.
⬤ az üzleti információs modell átalakítása a tárolt adatok logikai adatmodelljévé a relációs vagy objektum-relációs DBMS-ben történő megvalósításhoz.
⬤ attribútumértékek ábrázolása és adatkorlátozások (fontos, de gyakran figyelmen kívül hagyott).
⬤ modellező adattár, dimenziós és XML adatok.
