Bewertung:
Das Buch ist eine Ressource für das Erlernen der Datenmodellierung mit E/R Studio und bietet eine Mischung aus hilfreichen Anleitungen und Kritik bezüglich des Inhalts und der Qualität. Während einige Benutzer die Klarheit, die Beispiele und die Abdeckung von 3NF- und Data-Warehouse-Modellen schätzen, finden andere den Stil ineffektiv und das Material oberflächlich.
Vorteile:Gut geschrieben, ideal für Anfänger, deckt 3NF und Data-Warehouse-Modelle gut ab, leicht zu lesen, viele Beispiele, eine bessere Ressource als die Dokumentation von Idera.
Nachteile:Stil und Beispiele sind ineffektiv, oberflächliche Behandlung von Themen, unzureichende Tiefe, schlechte Druck- und Papierqualität, und einige Benutzer waren der Meinung, dass es dimensionale Modelle nicht effektiv demonstriert.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Data Modeling Made Simple with ER/Studio Data Architect: Adapting to Agile Data Modeling in a Big Data World
Erwerben Sie Kenntnisse über Datenmodellierungskonzepte und bewährte Verfahren sowie über die Anwendung dieser Prinzipien mit ER/Studio. Diese zweite Auflage enthält zahlreiche Aktualisierungen und neue Abschnitte, darunter einen Überblick über die Unterstützung von ER/Studio für die agile Entwicklung sowie eine Beschreibung einiger neuerer Funktionen von ER/Studio für NoSQL, wie z. B. die Containment-Struktur von MongoDB. Sie werden zahlreiche ER/Studio-Datenmodelle erstellen und dabei bewährte Verfahren anwenden, um die folgenden zehn Ziele zu erreichen:
⬤ Wissen, warum ein Datenmodell benötigt wird und welche ER/Studio-Modelle für die jeweilige Situation am besten geeignet sind.
⬤ Jede Komponente des Datenmodells verstehen und wissen, wie sie in ER/Studio dargestellt und erstellt werden kann.
⬤ Sie wissen, wie Sie die neuesten Funktionen von ER/Studio nutzen können, einschließlich der Funktionen zur Unterstützung agiler Teams und des Forward- und Reverse-Engineering von NoSQL-Datenbanken.
⬤ Kennt die Anwendung aller grundlegenden Funktionen von ER/Studio.
⬤ Sie sind in der Lage, relationale und dimensionale konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle in ER/Studio zu erstellen.
⬤ Techniken wie Indizierung, Transformationen und Forward Engineering anwenden können, um ein logisches Datenmodell in ein effizientes physisches Design zu verwandeln.
⬤ Verbesserung der Qualität des Datenmodells und der Ergebnisse der Auswirkungsanalyse durch Nutzung der Lineage-Funktionalität von ER/Studio und des Dienstprogramms zum Vergleichen und Zusammenführen.
⬤ Die Datenwörterbuchfunktionen von ER/Studio anwenden können.
⬤ Erlernen von Möglichkeiten zur gemeinsamen Nutzung des Datenmodells durch Berichterstellung und Export des Modells in einer Vielzahl von Formaten.
⬤ die Benennungsfunktionen von ER/Studio nutzen, um die Konsistenz der Benennung zu verbessern, einschließlich der neuen Funktion zur automatischen Übersetzung von Namen.
Dieses Buch besteht aus vier Abschnitten:
In Abschnitt I werden die Datenmodellierung und die ER/Studio-Landschaft vorgestellt. Sie erfahren, warum die Datenmodellierung für die Softwareentwicklung so wichtig ist und - was noch wichtiger ist - warum die Datenmodellierung für das Verständnis des Unternehmens so wichtig ist. Sie lernen die neuesten Funktionen von ER/Studio (einschließlich Funktionen zu Big Data und Agile) sowie die ER/Studio-Umgebung kennen. Am Ende dieses Abschnitts werden Sie Ihr erstes Datenmodell in ER/Studio erstellt und gespeichert haben und in der Lage sein, mit der Modellierung in Abschnitt II zu beginnen.
In Abschnitt II werden alle Symbole und Texte eines Datenmodells erläutert, darunter Entitäten, Attribute, Beziehungen, Domänen und Schlüssel. Am Ende dieses Abschnitts werden Sie in der Lage sein, ein Datenmodell beliebiger Größe und Komplexität zu "lesen" und ein vollständiges Datenmodell in ER/Studio zu erstellen.
In Abschnitt III werden die drei verschiedenen Ebenen von Modellen untersucht: konzeptionelle, logische und physische Modelle. Ein konzeptionelles Datenmodell (CDM) stellt einen Geschäftsbedarf innerhalb eines definierten Rahmens dar. Das logische Datenmodell (LDM) stellt eine detaillierte Geschäftslösung dar, die die Geschäftsanforderungen erfasst, ohne das Modell durch Implementierungsbelange wie Software und Hardware zu verkomplizieren. Das physische Datenmodell (PDM) stellt eine detaillierte technische Lösung dar. Das PDM ist das logische Datenmodell, bei dem häufig Kompromisse eingegangen werden, um die Leistung oder Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Das PDM gleicht Unzulänglichkeiten in unserer Technologie aus. Am Ende dieses Abschnitts werden Sie in der Lage sein, konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle in ER/Studio zu erstellen.
In Abschnitt IV werden zusätzliche Funktionen von ER/Studio erörtert. Zu diesen Funktionen gehören das Datenwörterbuch, die Datenabfolge, die Automatisierung von Aufgaben, das Repository und das Portal, der Export und die Berichterstellung, die Benennungsstandards sowie die Vergleichs- und Zusammenführungsfunktionen.
| ISBN: | 9781634620925 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2015 |
| Seitenzahl: | 350 |
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