Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea este o resursă pentru învățarea modelării datelor cu E/R Studio, oferind un amestec de îndrumări utile și critici privind conținutul și calitatea acesteia. În timp ce unii utilizatori îi apreciază claritatea, exemplele și acoperirea modelelor 3NF și de depozit de date, alții consideră stilul ineficient și materialul superficial.
Avantaje:Bine scris, excelent pentru începători, acoperă bine modelele 3NF și data warehouse, ușor de citit, o mulțime de exemple, o resursă mai bună decât documentația Idera.
Dezavantaje:Stilul și exemplele sunt ineficiente, tratarea superficială a subiectelor, profunzime inadecvată, calitate scăzută a imprimării și a hârtiei, iar unii utilizatori au considerat că nu demonstrează eficient modelele dimensionale.
(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Data Modeling Made Simple with ER/Studio Data Architect: Adapting to Agile Data Modeling in a Big Data World
Conținutul cărții:
Construiți o cunoaștere practică a conceptelor de modelare a datelor și a celor mai bune practici, împreună cu modul de aplicare a acestor principii cu ER/Studio. Această a doua ediție include numeroase actualizări și secțiuni noi, inclusiv o prezentare generală a suportului ER/Studio pentru dezvoltarea agile, precum și o descriere a unora dintre cele mai noi caracteristici ale ER/Studio pentru NoSQL, cum ar fi structura de contenție a MongoDB. Veți construi multe modele de date ER/Studio pe parcurs, aplicând cele mai bune practici pentru a stăpâni aceste zece obiective:
⬤ Cunoașteți de ce este necesar un model de date și care modele ER/Studio sunt cele mai potrivite pentru fiecare situație.
⬤ Înțelegeți fiecare componentă a modelului de date și cum să le reprezentați și să le creați în ER/Studio.
⬤ Cunoașteți cum să profitați de cele mai recente caracteristici ale ER/Studio, inclusiv cele care ajută echipele agile și ingineria directă și inversă a bazelor de date NoSQL.
⬤ Să știe cum să aplice toate caracteristicile fundamentale ale ER/Studio.
⬤ Să poată construi modele de date relaționale și dimensionale conceptuale, logice și fizice în ER/Studio.
⬤ Să fie capabil să aplice tehnici precum indexarea, transformările și ingineria directă pentru a transforma un model logic de date într-un model fizic eficient.
⬤ Îmbunătățirea calității modelului de date și a rezultatelor analizei de impact prin utilizarea funcționalității ER/Studio de lineage și a utilitarului de comparare/fuziune.
⬤ Să poată aplica caracteristicile dicționarului de date al ER/Studio.
⬤ Învățați modalități de partajare a modelului de date prin raportare și prin exportarea modelului într-o varietate de formate.
⬤ Utilizați funcționalitatea de denumire a ER/Studio pentru a îmbunătăți coerența denumirii, inclusiv noua funcție de traducere automată a denumirii.
Această carte conține patru secțiuni:
Secțiunea I prezintă modelarea datelor și peisajul ER/Studio. Aflați de ce modelarea datelor este atât de critică pentru dezvoltarea de software și chiar mai important, de ce modelarea datelor este atât de critică pentru înțelegerea afacerii. Veți afla despre cele mai noi caracteristici din ER/Studio (inclusiv caracteristici privind big data și agile) și despre mediul ER/Studio. La sfârșitul acestei secțiuni, veți fi creat și salvat primul dvs. model de date în ER/Studio și veți fi gata să începeți modelarea în secțiunea II.
Secțiunea II explică toate simbolurile și textul dintr-un model de date, inclusiv entitățile, atributele, relațiile, domeniile și cheile. În momentul în care veți termina această secțiune, veți fi capabil să "citiți" un model de date de orice dimensiune sau complexitate și să creați un model de date complet în ER/Studio.
Secțiunea III explorează cele trei niveluri diferite de modele: conceptual, logic și fizic. Un model conceptual de date (CDM) reprezintă o nevoie de afaceri într-un domeniu de aplicare definit. Modelul logic de date (LDM) reprezintă o soluție de afaceri detaliată, care surprinde cerințele de afaceri fără a complica modelul cu probleme de implementare, cum ar fi software-ul și hardware-ul. Modelul fizic de date (PDM) reprezintă o soluție tehnică detaliată. PDM este modelul logic de date compromis adesea pentru a îmbunătăți performanța sau utilitatea. PDM compensează deficiențele tehnologiei noastre. La sfârșitul acestei secțiuni veți fi capabil să creați modele de date conceptuale, logice și fizice în ER/Studio.
Secțiunea IV discută caracteristicile suplimentare ale ER/Studio. Aceste caracteristici includ dicționarul de date, linia datelor, automatizarea sarcinilor, depozitul și portalul, exportul și raportarea, standardele de denumire și funcționalitatea de comparare și fuzionare.
