XML和数据模型的扩展性.ppt

XML 和数据模型的扩展性,数据模型分为两种类型： 一种是独立于任何计算机系统实现的，如实体联系模型，这类模型完全不涉及信息在计算机系统中的表示，只是用来描述某个特定组织所关心的信息结构，因而又被称作“概念数据模型”。 另一类数据模型则是直接面向数据库中数据逻辑结构的，例如有关系、网状、层次、面向对象等模型。这类模型涉及到计算机系统，一般又称为“基本数据模型”或“结构数据模型”。,现实世界 （抽象） 信息世界 （转化） 数据世界 （建立概念模型） （建立数据模型） 概念模型必须具有： （1）抽象的真实性：是对现实世界本质的、确实存在的内容的抽象。而忽略了现实世界中非本质的和与研究主题无关的内容。 （2）完整、精确的语义表达力，能够模拟现实世界中本质的、与研究主题有关的各种情况 （3）易于理解和修改 （4）易于向DBMS所持的数据模型转换，现实世界抽象成信息世界的目的，是为了用计算机处理现实世界中的信息。 概念模型，作为从现实世界到其数据世界转换的中间模型，它不考虑数据的操作，而只是用比较有效的、自然的方式来描述现实世界的数据及其联系。 ER模型。,数据模型和业务系统之间的关系,业务层面：这个层次是我们客观世界中真实的业务层面的问题。 数据模型层面：这个层次是将真实的业务层面的个体抽象成抽象的,独立的实体和概念。 业务模板层面：这个层次介于业务层面和业务层面之间，通过该层面来实现数据模型层对业务层面的具体问题的映射。,数据和业务关系图,数据模型层其实是一个个抽象的，独立的概念和实体。实体与实体之间发生的关系是实体组合，组成了不同的业务模板。在这三个层次中，数据模型层的一个个实体就是整个数据模型的基础，通过实体间不同组合生成的业务模板，可以解决具体的业务中的相应问题。,理论上来说，如果一个完美的数据模型应该包含了所有的业务问题，所有的业务层的业务问题，都能通过相应的业务模板层找到相对应的业务模板。但是，在实际的数据建模的过程中，由于各种条件的限制，对业务理解的不够深入，以及业务本身的发展，往往会导致数据模型随着时间的推移也需要做出符合业务需要的修改。那么，在数据建模的过程中，必须要充分考虑到未来数据模型的扩展可能。,数据模型面临的挑战,业务发展的挑战 业务整合的挑战,业务的发展包含两个层面： 业务过程发生变化，指随着新的业务规则的变化，可能会影响到旧有的业务过程，需要按照新的业务规则生成相应的数据模型。 业务主体发生变更，指随着业务的发展，出现了新的事物主体或者原有的事物主体的新的属性的增加，需要我们按照新的业务主体修改我们原有的数据模型。,图 2. 业务流程的变化,图 3. 数据模型的改动,系统数据模型的兼容性,从上面的图中，我们能够非常清楚地看到，在新系统的建设中，由于A，B 两个系统是已经存在的现有系统，而 A 和 B 系统需要和我们新系统的数据实现兼容，就是说，我们需要新系统能够完全兼容已有的 A 和 B 系统的客户数据。那么在这种情况下，基于关系型数据库设计的原理，我们在新系统的客户数据模型的设计的时候，就必须要考虑到 A 系统特有的属性“职务”和 B 系统特有的属性“职业”。所以在上面的模型设计的时候，我们必须给新系统的客户加上属性“职务”和“职业”。,混合数据库 DB2 V9,图书的 XML 文件描述示例,XML 存储数据有以下优势：,XML 是标注型的数据格式，能够让业务人员非常容易理解。 XML 层次型的数据格式，更能实际的反应出对象和业务的层次关系。 XML 灵活的数据存储方式，更能反应业务的变化，能够存储相对更广泛的数据。,XML 技术提高数据模型的扩展能力,上面介绍了XML 相对于关系型的优势，在数据建模的过程中，我们采用XML的技术将极大的帮助我们提高数据模型的扩展能力，同时，帮助我们简化数据建模的复杂程度。在我们实际进行数据模型设计的时候，有两种使用XML的方式： 完全XML 化的数据模型设计 部分XML 化的数据模型设计,完全 XML 化的数据模型设计,完全采用XML的方式来设计我们的数据模型同样会带来以下的一些问题： 完全XML化的数据模型设计虽然简化了很多数据模型的工作，但是要求开发人员必须熟悉 XML 的 Xquery 语言，而且完全抛弃掉已有的SQL规范，给现有的技术体系的延续性带来了一定的难度。 完全XML化的数据模型设计虽然节省了模型设计的工作，但是现有的一些开发工具可能还不能很好的支持XML的技术，因此，在某些时候需要手工的进行一些开发的工作，在这个意义上增加了一定的开发工作量。,部分 XML 化的数据模型,采用部分 XML 化数据模型的设计，其实是兼容了关系模型和 XML 模型的优点，发挥了两者的长处，规避了两者的短处。可以概括成以下两点： 部分 XML 化数据模型的设计，完全延续了现有的关系模型的体系，兼容了现有的开发环境，使得开发人员能够很容易理解和执行。 部分 XML 化数据模型的设计，充分考虑了未来业务发展的需要，以及系统整合的需要，能够灵活的针对现有的数据模型进行数据的扩充。,这个系统的难点在于：,业务需求可能随时发生变化：目前还不能准确地掌握所有的业务需求，每个城市可能有自己对劳动用工备案信息的特殊要求，因此，录入到系统中的指标可能不尽相同。 数据的兼容性问题：目前有些城市已经收集了一些相关的数据，并且按照自己的分类标准进行分类，在这个系统完成之后，需要完全兼容这些城市的数据。,劳动用工备案信息表的关系模型,如上图所示，整个劳动用工备案信息包含了三张表，其中，劳动用工备案信息表记录的是每一个劳动者的当前状态的所用劳动用工备案信息，而副表中记录的是每一个劳动者的过往的所用劳动用工备案信息历史，扩充表中记录的是当前没有考虑到的，预留给将来业务变动，以及每个城市专门特有的一些指标，将来需要和各地进行数据兼容的字段也需要从这里预留一些相应的字段。,数据模型的设计存在的问题： 用户需求是有层次需求的，而我们的扩充表方式不能表达这种需求。采用关系模型的设计，我们只能把上一级政府的需求和各个城市的需求归结在一个层次的扩充表中，导致这个扩充表的字段可能会不可控。 需求的不确定性，而我们只能通过预留字段的方式来实现。由于我们不能明确的了解各地数据的分类情况，因此我们也不能准确地估计需要预留多少字段，因此，我们在设计的时候只能做一个大概的估计而已，而这一点，可能会成为一个潜在的问题。,结合 XML 的数据模型设计,XML 扩展字段的方式,结合 SQL 和 Xquery 进行查询,同 XML 技术结合后的数据模型模型的优势如下：,能够同时满足不同层次的业务需求。通过 XML