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durumis AI 总结的文章
- 關聯式數據模型是將現實世界的資訊分割成表格和數據的任務，它包括需求分析、概念性數據模型、邏輯性數據模型、物理性數據模型等階段。
- 需求分析是數據模型過程中最重要的階段，需要與想要製作程式的人一起繪製UI，讓想法一致。
- 概念性模型使用ERD來分割概念並表達相互作用，邏輯性模型將ERD轉換為邏輯表格，物理性模型將表格表示為SQL語句。
關聯式資料模型是將現實世界中複雜的資訊拆分成表格和資料的過程。
關聯式資料模型主要分為多個步驟。
需求分析
需求分析是了解現實世界中資訊的用途。
通常，開發人員會接收企劃書等產出物，並從中獲取程式所需的資訊。
需求分析是資料模型過程中最重要的環節，大多數問題都源於需求分析階段。
避免需求分析階段出現問題的最佳方法是，與想要製作程式的使用者一起繪製UI（User Interface），以達成共識。
概念性資料模型
將所需概念進行分類，並建立這些概念之間的交互作用模型。
通常使用烏鴉腳符號繪製ERD（Entity Relationship Diagram）來以圖示的方式呈現。
邏輯資料模型
將概念性資料模型產出的 ERD 轉換為邏輯表格。
[邏輯資料模型]
物理資料模型
將邏輯資料模型中建立的表格以實際資料庫可使用的 SQL 語法呈現。
關聯式資料模型是指將現實世界中複雜的問題拆解，並透過抽象化過程轉換為電腦可理解的過程。
