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数据建模是对现实世界各类数据进行抽象组织、界定数据库需管辖的范围、确定数据的组织形式等直至转化成现实数据库的过程。而数据模型是构建应用系统的核心，是尽可能精准地表示业务运转的概念性框架。

斯蒂夫·霍伯曼著的这本《数据模型记分卡》重在介绍数据建模领域的经典理论——数据模型记分卡。全书通过16章内容，分3个部分介绍了如何使用数据模型记分卡来改进数据模型。 部分介绍了数据建模和验证；第2部分介绍了数据模型记分卡的分类，列举了10种数据模型记分卡；第3部分介绍了记分卡在模型评审中的使用。

作为一本经典大师级著作，本书 适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据库等相关工作的专业人士参考阅读。通过阅读本书，读者将对记分卡这一经典理论有 加全面、深入的理解。

部分 数据建模和验证

第1章 数据模型基础

1.1 实体

1.2 属性

1.3 域

1.4 关系

1.5 键

1.6 代理键

1.7 外键

1.8 次键

1.9 子类型

第2章 数据模型质量的重要性

2.1 精que性

2.2 杠杆

2.3 数据质量

第3章 数据模型记分卡概述

3.1 记分卡的特征

3.2 记分卡模板

3.3 DMM上下文

3.3.1 DMM和数据建模

3.3.2 功能实践陈述

3.4 DMBOK上下文

第2部分 数据模型记分卡分类

第4章 分类1：正确性

4.1 模型是否正确地捕获了需求

4.2 分类的期望

4.3 对正确性检查的小结

第5章 分类2：完整性

5.1 模型的完整性如何

5.2 类别期望

5.2.1 确认获得所有的业务元数据

5.2.2 确认获得所有的技术元数据

5.2.3 确认每个需求都被wan全捕获

5.2.4 确认没有提供免费的服务

5.2.5 确认澄清了所有模糊的需求

5.3 对完整性检查的小结

第6章 分类3：模式

6.1 模型与其模式匹配得如何

6.2 类型期望

6.2.1 概念模型遵从

6.2.2 逻辑模型遵从

6.2.3 物理模型遵从

6.3 模式检查的小结

第7章 分类4：结构

7.1 分类期望

7.1.1 模型是一致的

7.1.2 模型有完整性

7.1.3 模型遵从核心原则

7.2 结构检查的小结

第8章 分类5：抽象

8.1 模型是否很好地利用了通用的结构

8.2 类型期望

8.2.1 模型是可扩展的

8.2.2 模型是可用的

8.3 抽象检查的小结

第9章 分类6：标准

9.1 模型是否很好地遵从命名规范

9.2 分类期望

9.2.1 模型要结构良好

9.2.2 模型使用正确的术语

9.2.3 模型有一致的样式

9.3 标准检查的小结

0章 分类7：可读性

10.1 模型是否具有可读性

10.2 分类期望

10.2.1 模型是可读的

10.2.2 实体布局可接受

10.2.3 属性顺序可接受

10.2.4 关系布局可接受

10.3 可读性检查的小结

1章 分类8：定义

11.1 定义是否做得足够好

11.2 分类期望

11.2.1 定义是清晰的

11.2.2 定义是完整的

11.2.3 定义是正确的

11.3 定义检查的小结

2章 类别9：一致性

12.1 模型与企业的一致性如何

12.2 分类期望

12.3 一致性检查的小结

3章 分类10：数据

13.1 元数据与数据匹配得如何

13.2 分类期望

13.3 数据检查的小结

第3部分 用记分卡验证数据模型

4章 准备模型评审

14.1 必需的文档

14.2 附加的信用文档

14.3 评审结构

14.3.1 将模型分块评审

14.3.2 决定谁参加评审

14.3.3 座位模式

5章 模型评审

15.1 一米深胜过一里宽

15.2 设置阶段

15.3 建立一个支持小组

15.4 平均分数

15.5 从CDM开始

15.6 知道何时停止

15.7 保持有趣

6章 数据模型记分卡案例研究：消费者互动

16.1 正确性

16.2 完整性

16.3 模式

1*** 结构

16.5 抽象

16.6 标准

16.7 可读性

16.8 定义

16.9 一致性

16.10 数据

16.11 完成的记分卡

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