数据建模：分析与设计的工具和技术——数据库技术丛书
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内容提要：
本书包含20多个经过精心调试的工具，这些工具的目的在于改进数据库、数据仓库和操作型应用程序的速度、准确性、适应性和一致性。Steve Hoberman通过示例阐释了每一个工具，展示了如何应用每个工具，以及各工具在操作型和发布型环境中的什么地方才是最有为的。你可以为特定的行业、组织或项目定制本书中的工具。
作者简介：
Steve Hoberman是Mars公司数据仓库开发的领军人物。他自1990年以来一直在从事电信、金融和制造业的数据建模工作。它定期在“The Data Warehousing Institute”关于高级数据建模的研讨会上发表演讲。
编辑推荐：
对于任何一个应用程序来说，数据模型都是它的核心和灵魂，数据模型提供了高效数据输入和获取的基础。它还必须与组织中的其他模型一致，以精确地记录恰当的业务需求，并且能使应用程序适度地扩展和进化，以便支持不断变化的业务需求。
目录：
译者序
序 前言 第一部分 建立基础 第1章 使用趣闻、类比和演示文稿来阐明数据建模的概念 第2章 元数据宾果游戏 第3章 确保高质量的定义 第4章 数据建模者的项目计划 第二部分 分析需求 第5章 主体域分析 第6章 主体域建模 第7章 逻辑数据分析 第三部分 建立需求模型及相关建议 第8章 规范化之旅和反向规范化生存指南 第9章 抽象化安全指南与组件 第10章 数据模型美化技巧 第11章 规划一个长盛不衰的数据建模生涯 译者序：
Steve Hoberman的这本书很值得一读。
所谓工具和技术，就是作者自己在建模工作中创建和使用的一些电子表格，它们就好像放在木工、瓦工工作台上的锤子、钳子和螺丝刀一样，它们就是数据建模者工作台上的各种必不可少(作者的观点)的工具。
目前国内的软件设计人员可能很少会把这些表格看作工具。但是，通过研读这本书，我们认为，这些表格确实能够帮助大家自上而下、由整体到局部地分析和验证数据需求、寻找数据中的缺陷和矛盾、建立正确的规范化和反向规范化的途径，并最终形成逻辑完善、布局美观而实用的逻辑和物理数据模型。
我们还感到，国内的系统分析和软件设计人员可能不太善于总结..
前言：
你是否知道自己在准备外出度假之前，总是往行囊里装哪几样东西?我发现，我自己常装的是牙刷、旅行闹钟、剃刀、剃须膏等等。这些东西对我来说十分重要，它们能保证让我度过一个舒适的假期。如果我忘记带其中的某些东西，我通常不得不在当地的商店里再去购买。如果事先把它们都带齐，我就能节省再次购买所花的时间和金钱。
同样，当我们准备踏上数据建模之旅时，也有一系列东西或者工具，我们需要携带着它们，它们会在设计时派上用场。这些工具以电子表格、指南、问题、提示等形式存在，使用它们会使数据建模工作进行得更有效率，并最终形成一个高质量的设计。使用已有的数据建模工具，较之根本不使用工具..
序言：
如果把专业建模者在日常工作中所面对的所有挑战画成一幅地图，然后再配上文字解说，来评价在每一个挑战面前他们的表现，那将很有趣。这将是一幅很不规则的图片。
规范化可能会赢得“最受关注话题”奖。的确，一个局外人可能会轻易地得出结论，数据建模主要就是指复杂规范化问题的解决方案，数据建模者的主要工具就是有关的代数和算术。
使用语言和示意图表示法的惯例受到了广泛的追捧，我不否认它的重要性，但它们是否真的如此重要?这些年来，不断出现其他的供选择的方法，以及关于这些方法的适用性的许多争论——有时甚至是激烈的争论，这已经形成了一种稳定的潮流。
现在由于近期的一些..
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