精心编写的数据模型的关键组成部分

至关重要的是要理解，在当今的环境中，信息是决定企业成功与否的关键因素。数据利用的编排涉及如何存储、访问或处理数据的概念性计划，而该计划被称为数据模型。因此，清晰简洁的数据模型对于保证数据的质量、导航海量信息和扩展存储能力至关重要。基于上述分析，本文可以建议涵盖数据模型编写的所有重要方面，使其对数据专业人员有用。

数据建模简介

数据建模是对信息系统或其组成部分的描绘，以便能够明确解释系统中包含的数据之间的关系。它有助于根据组织的规范开发数据库的结构和框架。其中一些类别可以是数据概念模型，它们显示结构但细节不多，逻辑模型，它们包含当前结构的更多细节，以及物理模型，它们包含最多的细节并反映模型的当前存在。

概念数据模型

概念数据模型可以被描述为从数据角度提供系统全景，涉及组织的 डेटा (dàtǎ - data) 需求、不同的数据实体及其关联。它通常是工具中立的，用于将业务管理者的需求传达给开发人员。

逻辑数据模型

同样，逻辑数据模型提供了关于结构、属性和关系的其他信息；然而，该模型并未概述这些方面将如何体现。通过这种方式，它可以被视为创建数据库的路线图，也是确保所有相关的业务规则和数据要求都得到彻底记录的一种方式。

物理数据模型

因此，物理数据模型是实际数据库实现的详细规格。它需要表、列、数据类型、索引、约束和其他用于创建高效数据库的元素。

专业编写的数据模型建议的主要部分

编写数据模型的技巧应包括全面性、准确性和适应业务需求变化的可变性等方面。以下是构成健壮数据模型的关键组成部分：

1. 实体和属性

实体通常用于描述数据模型中出现的世界万物。它们是应用程序的基本记录，并通过称为主键的唯一代码进行区分。实体可以是像“客户”这样的对象，也可以是像“订单”这样的概念。

属性是描述实体质量或特征的特征。例如，“客户”实体可能具有“CustomerID”、“Name”、“Email”和“PhoneNumber”等属性。特征必须定义清晰，并与它们提供信息的实体相关联。

最佳实践

• 每个实体都应该有一个独特的角色，并应承担其他实体无法完成的任务。
• 不要在多个实体中包含相同的属性，以防止重复属性。
• 确保使用与实体和属性一致的命名约定。

2. 关系和基数

关系表示实体之间连接的性质。它们描述了数据的流向，对于维护数据模型的一致性至关重要。关系可以采取以下形式之一：一对一、一对多或多对多。

基数定义了关系的定量特征，包括一个实体类型与另一个实体类型相关时，该实体类型的允许出现次数（从零次到多次）。例如，一个“客户”可以拥有许多“订单”，但一个“订单”只属于一个“客户”，这就区分了两者。

最佳实践

• 始终在社交网络上指定关系的程度和数量。
• 通过绘制草图建立必要的人际关系。
• 他只需要确保这些关系不侵犯有关数据完整性的业务规则和约束。

3. 主键和外键

主键（PK）是实体的唯一标识符。换句话说，它们保证了实体中的每个记录都有其唯一的编号。例如，“客户”实体中的“CustomerID”字段就是主键的示例。

外键（FK）是存在于一个实体中并将其与另一个实体的关系主键连接起来以创建它们之间关系的特征。例如，“订单”中的“CustomerID”是一个引用字段，链接到“客户”实体。

最佳实践

• 每个实体都应该有一个主键。
• 选择高效且永久的 ID 号。
• 必须设置外键关系，以确保表和属性之间的关系是一对一的。

4. 规范化和反规范化

规范化是一种数据处理操作，可确保数据以消除数据集合中的重复和依赖关系的方式进行组织。它包括将大表拆分成小表，并确定表之间的关系，以最大限度地减少异常的可能性。

为了提供读优化性能而将表连接在一起的过程称为反规范化，但会增加写操作和数据重复。它应用于查询性能高度敏感的场景。

最佳实践

• 对数据进行反规范化，至少达到第三范式，以最大限度地减少数据冗余。
• 增量反规范化应仅根据性能需求进行。
• 引入标准化的规范化计划，并根据数据和使用情况的发展定期更新策略。

5. 索引

索引是仅为表构建的数据库对象，可提高该特定表上数据检索的性能。它们通常在查询子句中包含的列上创建；最常见的是主键列或 JOIN 子句中指定的列。

最佳实践

• 索引的主键列是经常搜索或用于与其他表连接的列。
• 确保索引数量合理，因为更多索引通常会减慢写入操作的速度。
• 索引也应不时进行检查和更新，以提高其操作效率。

6. 数据类型和约束

数据类型描述了可以存储在属性中的数据种类。示例包括整数、字符串、日期、布尔值等。选择正确的数据类型应非常重要，以确保数据存储良好且没有腐蚀性物质。

约束是对数据施加的先决条件，以维护纯粹的数据。常见约束包括：

• 非空 (NOT NULL)：这可确保特定列永远不会接受 NULL 值。
• 唯一 (UNIQUE)：检查列中所有输入或导入的值都是唯一的。
• 检查 (CHECK)：检查特定列中保存的所有值都具有某个特定值。
• 默认 (DEFAULT)：在列没有值的情况下，为插入到列中的值提供默认值。

最佳实践

• 采用最严格的数据类型来塑造解决方案。
• 使用约束来维护数据一致性以及组织和业务需求。
• 定期评估和更改约束以适应不断发展的情况非常重要。

7. 文档和元数据

文档至关重要，因为它有助于数据模型的持续管理和解释。它包括对实体、数据项、关系和企业相关的业务规则的描述。良好的文档很有用，因为它将数据模型提供给各种利益相关者，并且易于理解。

它可以被描述为数据模型中包含的以及与数据模型相关的信息，从而赋予其深度。它包含数据的来源、含义以及对数据进行的质量检查等详细信息。

最佳实践

• 确保记录是全面的且始终是最新的。
• 支持困难的想法和概念，并提供更多示例来阐述现实生活中的应用。
• 元数据可用于提高对数据的理解能力并跟踪数据。

8. 数据安全和隐私

数据安全是保护数据免遭未经授权访问、修改或删除的过程。这包括访问控制的应用、数据加密和审计的控制。

数据隐私涉及根据 GDPR 或 CCPA 等数据隐私法规正确处理个人和敏感数据。它包括数据匿名化、同意管理和隐私影响评估等技术。

最佳实践

• 通过基于角色的访问控制 (RBAC) 控制数据访问。
• 保护您的数据，无论它们是存储在设备上还是在传输过程中。
• 这包括持续监控公司可用的信息及其使用情况，希望能识别出公司安全系统中的漏洞。
• 遵守官方数据隐私法规。

9. 性能优化

性能优化是指为增强数据模型在处理数据量和支持事务级别方面的能力而进行的活动。这些方法称为索引、分区和查询优化。

最佳实践

• 要建立数据库性能控制，请经常使用工具和指标检查性能。
• 需要通过适当的查询调优来减少查询使用的资源及其执行时间。
• 分区是通过将数据分割存储在多个存储单元中的方法，以提高性能。
• 持续更新数据模型以适应不断增加的数据量和访问特性。

10. 可伸缩性和灵活性

可伸缩性，反过来，是指数据模型处理模型中大量数据和用户数量的能力。普遍接受的适应性定义是应对变化的能力，它体现在数据模型适应业务需求和新数据流变化的能力上。

最佳实践

• 确保数据结构与水平和垂直可伸缩性保持一致。
• 进行设计时要考虑可伸缩性，并能纳入未来新功能的需求。
• 定期维护和刷新数据模型，以捕捉新的需求和技术。