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電商商品分類(lèi)的數(shù)據(jù)庫(kù)是怎么設(shè)計(jì)的以滿(mǎn)足查詢(xún)的高效?

來(lái)源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時(shí)間: 2023-10-13 00:43:47 1697129027

一、電商商品分類(lèi)的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)庫(kù)并不是憑空想象出來(lái)的,而是根據(jù)業(yè)務(wù)部門(mén)的需要設(shè)計(jì)符合業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)庫(kù)。因此在形成數(shù)據(jù)庫(kù)之前需要充分了解業(yè)務(wù)需求。

1.充分理解業(yè)務(wù)需求

需求分析是整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程的基礎(chǔ),是最困難、最耗費(fèi)時(shí)間的一步。在這期間通過(guò)與業(yè)務(wù)部門(mén)交流,了解用戶(hù)的想法以及工作流程,通過(guò)雙方多次交流,會(huì)形成初步的數(shù)據(jù)模型,當(dāng)然這時(shí)的數(shù)據(jù)模型不會(huì)是最終的模型,還需要和用戶(hù)進(jìn)行交流,并且在以后的信息系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中還會(huì)反復(fù)修改。

2. 重視輸入輸出

在定義數(shù)據(jù)庫(kù)表和字段需求(輸入)時(shí),首先應(yīng)了解數(shù)據(jù)產(chǎn)生源和數(shù)據(jù)流程,也就是必需要知道每個(gè)數(shù)據(jù)在那兒產(chǎn)生,數(shù)據(jù)在那兒表現(xiàn),以什么樣的形式表現(xiàn)等等,然后根據(jù)用戶(hù)提供的報(bào)表或者設(shè)計(jì)出的報(bào)表、查詢(xún)和視圖(輸出)以決定為了支持這些輸出哪些是必要的表和字段。

3.創(chuàng)建數(shù)據(jù)字典和ER 圖表

ER 圖表和數(shù)據(jù)字典可以讓任何了解數(shù)據(jù)庫(kù)的人都明確如何從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得數(shù)據(jù)。ER圖對(duì)表明表之間關(guān)系很有用,而數(shù)據(jù)字典則說(shuō)明了每個(gè)字段的用途以及任何可能存在的別名。對(duì)SQL 表達(dá)式的文檔化來(lái)說(shuō)這是完全必要的。 需要注意的是,在需求分析調(diào)研過(guò)程中,并不是一帆風(fēng)順的,因?yàn)闃I(yè)務(wù)人員對(duì)于業(yè)務(wù)的理解不同,以及對(duì)于信息知識(shí)的缺乏,會(huì)影響需求分析的質(zhì)量,為了提高質(zhì)量,各方要用更多的時(shí)間交流與相互理解,業(yè)務(wù)部門(mén)需要精通業(yè)務(wù)的人員自始至終全力配合,而開(kāi)發(fā)人員則盡量使用用戶(hù)理解的業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)交流,這樣會(huì)避免出現(xiàn)理解不同而產(chǎn)生的歧義。

延伸閱讀:

二、Power BI是什么

Power BI(power business intelligence)是軟件服務(wù)、應(yīng)用和連接器的集合,它們協(xié)同工作以將相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源轉(zhuǎn)換為連貫的視覺(jué)逼真的交互式見(jiàn)解。 無(wú)論用戶(hù)的數(shù)據(jù)是簡(jiǎn)單的 Excel 電子表格,還是基于云和本地混合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的集合,Power BI 都可讓用戶(hù)輕松地連接到數(shù)據(jù)源,直觀(guān)看到(或發(fā)現(xiàn))重要內(nèi)容,與任何所希望的人進(jìn)行共享。

Power BI 簡(jiǎn)單且快速,能夠從 Excel 電子表格或本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建快速見(jiàn)解。 同時(shí) Power BI 也可進(jìn)行豐富的建模和實(shí)時(shí)分析,及自定義開(kāi)發(fā)。 因此它既是用戶(hù)的個(gè)人報(bào)表和可視化工具,還可用作組項(xiàng)目、部門(mén)或整個(gè)企業(yè)背后的分析和決策引擎。

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