Recenze čtenářů
Shrnutí:Kniha je zdrojem informací pro výuku datového modelování pomocí E/R Studia a poskytuje směs užitečných pokynů a kritiky, pokud jde o její obsah a kvalitu. Zatímco někteří uživatelé oceňují její srozumitelnost, příklady a pokrytí modelů 3NF a datových skladů, jiní považují styl za neefektivní a materiál za povrchní.
Klady:Dobře napsané, skvělé pro začátečníky, dobře pokrývá modely 3NF a datových skladů, snadno čitelné, spousta příkladů, lepší zdroj než dokumentace společnosti Idera.
Zápory:Styl a příklady jsou neefektivní, povrchní zpracování témat, nedostatečná hloubka, nízká kvalita tisku a papíru a někteří uživatelé měli pocit, že efektivně nepředvádí dimenzionální modely.
(na základě 4 hodnocení čtenářů)
Původní název:
Data Modeling Made Simple with ER/Studio Data Architect: Adapting to Agile Data Modeling in a Big Data World
Obsah knihy:
Získejte praktické znalosti o koncepcích a osvědčených postupech modelování dat a o tom, jak tyto principy aplikovat v aplikaci ER/Studio. Toto druhé vydání obsahuje řadu aktualizací a nových kapitol, včetně přehledu podpory agilního vývoje v ER/Studiu a popisu některých novějších funkcí ER/Studia pro NoSQL, jako je například kontejnerová struktura MongoDB. Během výuky vytvoříte mnoho datových modelů v ER/Studiu a budete používat osvědčené postupy pro zvládnutí těchto deseti cílů:
⬤ Vědět, proč je datový model potřeba a které modely ER/Studio jsou pro každou situaci nejvhodnější.
⬤ Pochopit jednotlivé komponenty datového modelu a způsob jejich reprezentace a vytváření v ER/Studiu.
⬤ Vědět, jak využít nejnovější funkce ER/Studia včetně těch, které pomáhají agilním týmům a dopřednému a zpětnému inženýrství databází NoSQL.
⬤ Vědět, jak používat všechny základní funkce ER/Studia.
⬤ Schopnost vytvářet relační a dimenzionální konceptuální, logické a fyzické datové modely v ER/Studiu.
⬤ Schopnost používat techniky, jako je indexování, transformace a dopředné inženýrství, k přeměně logického datového modelu na efektivní fyzický návrh.
⬤ Zlepšete kvalitu datového modelu a výsledky analýzy dopadu využitím funkcí ER/Studio pro porovnávání a slučování.
⬤ Schopnost používat funkce datového slovníku aplikace ER/Studio.
⬤ Znát způsoby sdílení datového modelu prostřednictvím reportů a exportu modelu v různých formátech.
⬤ Využívat funkce pojmenování aplikace ER/Studio ke zlepšení konzistence pojmenování, včetně nové funkce automatického překladu pojmenování.
Tato kniha obsahuje čtyři části:
Oddíl I představuje datové modelování a prostředí ER/Studio. Dozvíte se, proč je datové modelování tak důležité pro vývoj softwaru, a co je ještě důležitější, proč je datové modelování tak důležité pro pochopení podnikání. Dozvíte se o nejnovějších funkcích ER/Studia (včetně funkcí týkajících se velkých dat a agilního přístupu) a o prostředí ER/Studia. Na konci této části vytvoříte a uložíte svůj první datový model v ER/Studiu a budete připraveni začít modelovat v části II.
Oddíl II vysvětluje všechny symboly a texty v datovém modelu, včetně entit, atributů, vztahů, domén a klíčů. Až dokončíte tento oddíl, budete schopni "přečíst" datový model libovolné velikosti nebo složitosti a vytvořit kompletní datový model v ER/Studiu.
Oddíl III se zabývá třemi různými úrovněmi modelů: koncepční, logickou a fyzickou. Konceptuální datový model (CDM) představuje obchodní potřebu v definovaném rozsahu. Logický datový model (LDM) představuje podrobné obchodní řešení, které zachycuje obchodní požadavky, aniž by model komplikovaly implementační problémy, jako je software a hardware. Fyzický datový model (PDM) představuje podrobné technické řešení. PDM je logický datový model často kompromitován za účelem zlepšení výkonu nebo použitelnosti. PDM nahrazuje nedostatky v naší technologii. Na konci této části budete schopni vytvářet konceptuální, logický a fyzický datový model v ER/Studiu.
Oddíl IV pojednává o dalších funkcích ER/Studia. Mezi tyto funkce patří datový slovník, datová linie, automatizace úloh, úložiště a portál, export a výkaznictví, standardy pojmenování a funkce porovnávání a slučování.
