数据建模需要面向对象，数据建模所要实现的功能

数据仓库数据建模的几种思路

1、数据库和逻辑模型有概念模型、层次模型、网状模型和关系模型四种。逻辑模型，是指数据的逻辑结构。逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。

2、数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模，这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。

3、数据仓库模型设计时，常用的三种范式：0范式，即没有范式，只有一列，所有数据信息放到一起，没有字段划分。优点：一列通吃所有数据。缺点：排序、查找不方便。1范式，列拆分，原子性。

4、第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模，我们一般也称之为星型结构建模，有时也加入一些雪花模型在里面。维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法，也是笔者比较喜欢的一种建模方式。

5、ER建模：即实体关系建模，由数据仓库之父BIll Inmon提出，核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构，将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。

相关问答

Q1: 目前大多数数据库管理系统采用什么数据模型?

1、目前大多数数据库管理系统采用关系数据模型。关系数据模型是现代数据库管理系统的基石。自从1970年代IBM的研究员E.F. Codd提出关系模型以来，它已经成为了数据存储和检索的标准方法。

2、数据库管理系统支持的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型3种。 层次模型 层次模型用树型结构来表示实体及它们之间的联系，在层次模型中数据被组织为倒挂的树，如图1-1所示为学校行政机构层次模型。

3、本文将介绍数据库管理系统常见的数据模型，包括层次模型、网状模型和关系模型。层次模型将数据组织成一对多关系的结构，层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分。

4、关系模型是目前数据库中常用的数据模型。关系模型：以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法。

5、网状模型 关系模型：关系模型是基于表格结构的数据组织方式，也是关系数据库管理系统（RDBMS）的基础。数据被组织成表格（关系），其中每个表格由行（记录）和列（字段）组成。

6、常用的数据模型是在数据库设计和数据处理中用来表示数据的方式和结构。不同的数据模型适用于不同的应用和需求。

Q2: 简述如何进行面向对象建模

类建模：根据领域建模的结果，对系统中的类进行建模，包括类的属性、方法、关系等。 状态建模：对系统中的状态进行建模，包括对象的生命周期、状态转换等。

对各对象类建立状态图，反映对象接收和发送的事件，每个事件跟踪都对应于状态图中一条路径。

首先是分析、确定问题域中的对象以及对象的关系，并建立起问题域的对象模型。大型、复杂系统的对象模型通常由五个层次的工作：主题层、类对象层、结构层、属性层和服务层。分别对应着在建立对象模型过程中所应完成的工作。

面向对象分析阶段（包含需求分析阶段的用例建模）常借助于“类图、对象图”，“顺序图、协作图”，“状态图”进行静态模型建模和动态模型建模。这里的类图主要指通过用例分析得到的实体类、控制类和边界类。

面向对象方法是一种基于对象模型的程序设计方法，包括面向对象分析、面向对象设计、面向对象编程，是目前应用范围最广的设计方法。面向对象是软件开发方法。

显然，假如软件能直接表现人求解问题的思维路径(即求解问题的方法)，那么软件不仅容易被人理解，而且易于维护和修改，从而会保证软件的可靠性和可维护性，并能提高公共问题域中的软件模块和模块重用的可靠性。

Q3: 为什么说面向对象数据模型比较适合空间数据库的存储与管理

空间数据模型：空间数据库通常使用对象-关系（Object-Relational）模型或者面向对象（Object-Oriented）模型来描述图形数据，同时考虑地理坐标系、地物属性、拓扑关系等多个维度的信息。

面向对象模型最适用于空间数据的表达和管理，它不仅支持变长记录，而且支持对象的嵌套、信息的继承和集聚。面向对象的空间数据库管理系统允许用户定义对象和对象的数据结构以及它的操作。

大多数数据库管理系统采用的数据模型是“关系模型”。数据模型中结构模型是按计算机系统的观点对数据建模，包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型；其中关系模型是DBMS最为常用的数据模型。

四种空间数据的管理模式分别是：文件管理、数据库管理、对象关系型数据库管理和面向对象的管理。

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