维度建模与对象建模方法论
2023-11-22 17:35:57 0 举报AI智能生成
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维度建模与对象建模方法论
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大纲/内容
对象建模是通过对现实世界中的事物进行抽象，来描述事物的属性、行为和关系的过程。
对象建模的过程包括识别问题域中的实体和概念、定义实体的属性和行为、描述实体之间的关系等。
对象建模的定义
类
对象
属性
关联关系是指两个或多个事物之间存在的相互联系或相互影响的关系。
例如，A和B之间存在直接的因果关系，A的变化会直接导致B的变化。
关联关系
整体对象与部分对象之间是“整体-部分”的关系，部分对象可以存在独立于整体对象的生命周期。
汽车与发动机之间的关系也是聚合关系，一个汽车可以搭载一个或多个发动机。
包含关系
组合关系
继承关系
关系
基本概念
什么是对象建模
UML（统一建模语言）
类图
对象图
用例图
活动图
状态图
时序图
对象建模的方法和工具
需求分析
识别类和对象
确定类和对象之间的关系
定义类和对象的属性和操作
验证和优化模型
对象建模的步骤
图书馆管理系统
学生选课系统
酒店预订系统
对象建模的实例
避免过度建模
确保模型的一致性和完整性
及时更新和维护模型
对象建模的注意事项
软件开发
系统分析与设计
项目管理
业务流程优化
对象建模的应用领域
对象建模可以提高软件开发的效率和质量，准确地捕捉需求，降低开发风险，提高系统的可维护性和扩展性。
优势
对象建模需要开发人员具备良好的领域知识和建模技巧，同时需要进行不断的沟通和反馈，以确保建模的准确性和完整性。
挑战
对象建模的优势和局限性
对象建模
维度建模是基于分析决策的需求下构建模型的，为分析场景服务
定义
数据仓库
在线分析处理（OLAP）系统
业务智能和数据分析
应用场景
什么是维度建模
记录业务事实的表，通常包含外键和度量字段
事实表
描述业务事实的上下文信息的表，通常包含维度属性
维度表中的多级结构，用于提供不同粒度的数据分析
维度表
业务过程中用于分析和查询的角度或视角
维度
衡量业务事实的数值指标
度量
关键概念
提供灵活、高效的数据分析和查询能力
维度建模的目的
灵活性高，可以支持多种分析需求
查询性能好，可以快速响应复杂的分析查询
易于理解和维护，可以提供直观的数据模型
维度建模优点
确定业务需求和目标
识别维度和事实
设计维度表和事实表
定义维度层次和度量
建立维度关系
优化维度模型
设计步骤
星型模型
雪花模型
事实表建模
维度表建模
ETL工具
OLAP工具
工具和技术
维度建模概述
维度的定义
事实表维度
维度表维度
维度的分类
维度表的定义
维度表的键
维度表的属性
维度表的结构
一致性与准确性
稳定性与可变性
维度表的设计原则
事实的定义
可加性事实
半可加性事实
非可加性事实
事实的分类
事实表的定义
事实表的键
事实表的度量
事实表的结构
粒度
冗余与复用
事实表的设计原则
事实
雪花模型的定义
中心事实表
细化维度表
雪花模型的结构
雪花模型的优点
雪花模型的缺点
星型模型的定义
星型模型的结构
星型模型的优点
星型模型的缺点
星座模型的定义
多个星型模型的组合
星座模型的结构
星座模型的优点
星座模型的缺点
星座模型
模型分类
维度建模
维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，它重点关注用户如何快速的完成需求分析，强调大规模复杂的查询响应性能。偏向OLAP架构
对象建模是从整合业务数据出发，将各个系统的数据以整个企业角度按照主题进行相似性组合和合并，强调业务流程的抽象和事务一致性。偏向OLTP架构
区别
建模方法论
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