ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Data Modeling Made Simple with Embarcadero ER/Studio Data Architect: Adapting to Agile Data Modeling in a Big Data World

دانلود کتاب مدل سازی داده ها با Embarcadero ER/Studio Data Architect ساده شده است: سازگاری با مدل سازی داده های چابک در دنیای داده های بزرگ

Data Modeling Made Simple with Embarcadero ER/Studio Data Architect: Adapting to Agile Data Modeling in a Big Data World

مشخصات کتاب

Data Modeling Made Simple with Embarcadero ER/Studio Data Architect: Adapting to Agile Data Modeling in a Big Data World

ویرایش: 2 
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 1634620925, 9781634620925 
ناشر: Technics Publications 
سال نشر: 2015 
تعداد صفحات: 299 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 13 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 47,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 9


در صورت تبدیل فایل کتاب Data Modeling Made Simple with Embarcadero ER/Studio Data Architect: Adapting to Agile Data Modeling in a Big Data World به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب مدل سازی داده ها با Embarcadero ER/Studio Data Architect ساده شده است: سازگاری با مدل سازی داده های چابک در دنیای داده های بزرگ نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب مدل سازی داده ها با Embarcadero ER/Studio Data Architect ساده شده است: سازگاری با مدل سازی داده های چابک در دنیای داده های بزرگ

ایجاد دانش کاری از مفاهیم مدل‌سازی داده‌ها و بهترین شیوه‌ها، همراه با نحوه اعمال این اصول با ER/Studio. این ویرایش دوم شامل به‌روزرسانی‌های متعدد و بخش‌های جدید از جمله مروری بر پشتیبانی ER/Studio برای توسعه چابک، و همچنین شرح برخی از ویژگی‌های جدیدتر ER/Studio برای NoSQL، مانند ساختار مهار MongoDB است. شما در طول مسیر، مدل های داده ER/Studio زیادی خواهید ساخت، و بهترین شیوه ها را برای تسلط بر این ده هدف به کار خواهید گرفت:
  1. بدانید که چرا یک مدل داده مورد نیاز است و کدام مدل های ER/Studio برای هر موقعیتی مناسب ترین هستند </ li>
  2. درک هر جزء در مدل داده و نحوه نمایش و ایجاد آنها در ER/Studio
  3. آشنایی با نحوه استفاده از آخرین ویژگی های ER/Studio از جمله کمک به تیم های چابک و مهندسی رو به جلو و معکوس پایگاه های داده NoSQL
  4. آشنایی با نحوه اعمال تمام ویژگی های اساسی ER/Studio
  5. توانایی ایجاد مدل های ارتباطی و ابعادی داده های مفهومی، منطقی و فیزیکی در ER/Studio
  6. توانایی استفاده از تکنیک هایی مانند نمایه سازی، تبدیل ها و مهندسی رو به جلو برای تبدیل یک مدل داده های منطقی به یک طراحی فیزیکی کارآمد
  7. بهبود کیفیت مدل داده و نتایج تجزیه و تحلیل تاثیر با استفاده از تبار ER/Studio عملکرد و ابزار مقایسه/ادغام
  8. توانایی استفاده از ویژگی های فرهنگ لغت داده ER/Studio
  9. یادگیری روش های به اشتراک گذاری مدل داده از طریق گزارش دهی و از طریق صادرات مدل در قالب های مختلف < /li>
  10. از عملکرد نام‌گذاری ER/Studio برای بهبود ثبات نام‌گذاری، از جمله ویژگی جدید ترجمه خودکار نام‌گذاری، استفاده کنید.
این کتاب شامل چهار بخش است: بخش اول مدل سازی داده ها و چشم انداز ER/Studio را معرفی می کند. بیاموزید که چرا مدل‌سازی داده برای توسعه نرم‌افزار بسیار حیاتی است و مهم‌تر از آن، چرا مدل‌سازی داده برای درک تجارت بسیار مهم است. با جدیدترین ویژگی‌های ER/Studio (از جمله ویژگی‌های داده‌های بزرگ و چابک)، و محیط ER/Studio آشنا خواهید شد. در پایان این بخش، شما اولین مدل داده خود را در ER/Studio ساخته و ذخیره کرده اید و آماده شروع مدل سازی در بخش II هستید! بخش دوم تمام نمادها و متن های یک مدل داده، از جمله موجودیت ها، ویژگی ها، روابط، دامنه ها و کلیدها را توضیح می دهد. زمانی که این بخش را به پایان می رسانید، می توانید یک مدل داده با هر اندازه یا پیچیدگی را "خوانده" کنید و یک مدل داده کامل در ER/Studio ایجاد کنید. بخش سوم سه سطح مختلف مدل را بررسی می‌کند: مفهومی، منطقی و فیزیکی. یک مدل داده مفهومی (CDM) یک نیاز تجاری را در یک محدوده تعریف شده نشان می دهد. مدل داده‌های منطقی (LDM) یک راه‌حل تجاری دقیق را نشان می‌دهد، نیازهای کسب‌وکار را بدون پیچیده‌تر کردن مدل با نگرانی‌های پیاده‌سازی مانند نرم‌افزار و سخت‌افزار ثبت می‌کند. مدل داده های فیزیکی (PDM) یک راه حل فنی دقیق را نشان می دهد. PDM مدل داده های منطقی است که اغلب برای بهبود عملکرد یا قابلیت استفاده به خطر می افتد. PDM کمبودهای فناوری ما را جبران می کند. در پایان این بخش می توانید مدل های داده های مفهومی، منطقی و فیزیکی را در ER/Studio ایجاد کنید. بخش IV ویژگی های اضافی ER/Studio را مورد بحث قرار می دهد. این ویژگی ها عبارتند از فرهنگ لغت داده، اصل و نسب داده، وظایف خودکار، مخزن و پورتال، صادرات و گزارش، استانداردهای نامگذاری، و عملکرد مقایسه و ادغام.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Build a working knowledge of data modeling concepts and best practices, along with how to apply these principles with ER/Studio. This second edition includes numerous updates and new sections including an overview of ER/Studio's support for agile development, as well as a description of some of ER/Studio's newer features for NoSQL, such as MongoDB's containment structure. You will build many ER/Studio data models along the way, applying best practices to master these ten objectives:
  1. Know why a data model is needed and which ER/Studio models are the most appropriate for each situation
  2. Understand each component on the data model and how to represent and create them in ER/Studio
  3. Know how to leverage ER/Studio's latest features including those assisting agile teams and forward and reverse engineering of NoSQL databases
  4. Know how to apply all the foundational features of ER/Studio
  5. Be able to build relational and dimensional conceptual, logical, and physical data models in ER/Studio
  6. Be able to apply techniques such as indexing, transforms, and forward engineering to turn a logical data model into an efficient physical design
  7. Improve data model quality and impact analysis results by leveraging ER/Studio's lineage functionality and compare/merge utility
  8. Be able to apply ER/Studio's data dictionary features
  9. Learn ways of sharing the data model through reporting and through exporting the model in a variety of formats
  10. Leverage ER/Studio's naming functionality to improve naming consistency, including the new Automatic Naming Translation feature.
This book contains four sections: Section I introduces data modeling and the ER/Studio landscape. Learn why data modeling is so critical to software development and even more importantly, why data modeling is so critical to understanding the business. You will learn about the newest features in ER/Studio (including features on big data and agile), and the ER/Studio environment. By the end of this section, you will have created and saved your first data model in ER/Studio and be ready to start modeling in Section II! Section II explains all of the symbols and text on a data model, including entities, attributes, relationships, domains, and keys. By the time you finish this section, you will be able to 'read' a data model of any size or complexity, and create a complete data model in ER/Studio. Section III explores the three different levels of models: conceptual, logical, and physical. A conceptual data model (CDM) represents a business need within a defined scope. The logical data model (LDM) represents a detailed business solution, capturing the business requirements without complicating the model with implementation concerns such as software and hardware. The physical data model (PDM) represents a detailed technical solution. The PDM is the logical data model compromised often to improve performance or usability. The PDM makes up for deficiencies in our technology. By the end of this section you will be able to create conceptual, logical, and physical data models in ER/Studio. Section IV discusses additional features of ER/Studio. These features include data dictionary, data lineage, automating tasks, repository and portal, exporting and reporting, naming standards, and compare and merge functionality.


فهرست مطالب

Read me first!
	Conventions Used in This Book
	What’s Different in the 2nd Edition?
	How to Get the Most out of This Book
SECTION I Foundation
CHAPTER 1 Data Model Overview
	Finding Your Way
	Representing an Information Landscape
	Leveraging the Data Model
	Embarking on Our Publishing Adventure
	EXERCISE 1.1: Educating Your Neighbor
CHAPTER 2 ER/Studio Functionality
	EXERCISE 2.1: Learning More About the ER/Studio Family
	New Features in ER/Studio
	My “Top 10” Favorite Features of ER/Studio
	EXERCISE 2.2: Installing and Starting ER/Studio
CHAPTER 3 ER/Studio Landscape
	Using the Windows
		Data Model Explorer
		Data Model Window
		Overview Window
		Zoom Window
	Using the Menus
		Application Menus
		Shortcut Menus
	Using the Toolbars
	Using Keyboard Commands
	Using the Status Bar
	EXERCISE 3.1: Creating a New Data Model
		Creating Title Blocks
		Editing Title Blocks
		Deleting Title Blocks
	EXERCISE 3.2: Saving Your Data Model
	EXERCISE 3.3: Closing and Opening Existing Data Models
	EXERCISE 3.4: Getting Comfortable with ER/Studio
SECTION II Data Model Objects
CHAPTER 4 Entities
	Entity Explanation
	Entity Types
	Entities in ER/Studio
		Creating Entities
			Creating Text Blocks
		Editing Entities
			Changing the Name of an Entity
		Moving Entities
		Resizing Entities
		Changing the Appearance of Entities
		Copying Entities
		Finding Entities
			Find Entity/View
			Universal Naming Utility
		Deleting Entities
	EXERCISE 4.1: Creating Entities
CHAPTER 5 Submodels
	Submodel Explanation
	Submodels in ER/Studio
		Creating Submodels
		Editing Submodels
		Moving Submodels
		Deleting Submodels
	EXERCISE 5.1: Changing Settings in Submodels
	EXERCISE 5.2: Creating Three More Submodels
	EXERCISE 5.3: Creating Title Blocks for Each Submodel
CHAPTER 6 Attributes and Domains
	Attribute Explanation
	Attribute Types
	Attributes in ER/Studio
		Creating Attributes
		Editing Attributes
		Moving Attributes
		Defining Attributes
		Changing the Appearance of Attributes
		Copying Attributes
		Finding Attributes
		Deleting Attributes
	EXERCISE 6.1: Creating Attributes
	Key Explanation
		Candidate Key
		Primary and Alternate Keys
		Surrogate Key
		Foreign Key
		Inversion Entry
	EXERCISE 6.2: Clarifying Customer ID
	Keys in ER/Studio
		Creating a Key
		Editing a Key
	EXERCISE 6.3: Creating Keys
	Domain Explanation
CHAPTER 7 Relationships
	Relationship Explanation
	Relationship Types
	Cardinality
	Independent vs. Dependent Entities
	Recursion
	Containment
	Subtyping
	EXERCISE 7.1: Reading a Model
	Data Modeling Notations
	Relationships in ER/Studio
		Creating Relationships
		Creating Subtypes
		Creating Recursive Relationships
			Duplicate Relationships
			Duplicate Attributes
		Creating Containment Relationships
		Editing Relationships
		Moving Relationships
		Changing the Appearance of Relationships
		Finding Relationships
		Deleting Relationships
	EXERCISE 7.2: Creating Relationships
SECTION III Conceptual, Logical, and Physical Data Models
CHAPTER 8 Conceptual Data Models
	Conceptual Data Model Explanation
	Relational and Dimensional Conceptual Data Models
		Relational CDM Example
		Dimensional CDM Example
	Creating a Conceptual Data Model
		Step 1: Ask the Five Strategic Questions
		Step 2: Identify and Define the Concepts
			For Relational
			For Dimensional
		Step 3: Capture the Relationships
			For Relational
			For Dimensional
		Step 4: Determine the Most Useful Form
			For Relational
			For Dimensional
		Step 5: Review and Confirm
	EXERCISE 8.1: Creating a Conceptual Data Model
	EXERCISE 8.3: Segmenting the Publisher CDM into Submodels
	EXERCISE 8.4: Creating a Conceptual Data Model for Your Organization
CHAPTER 9 Logical Data Models
	Logical Data Model Explanation
	Relational and Dimensional Logical Data Models
		Relational LDM Example
		Dimensional LDM Example
	Creating a Relational Logical Data Model
		Normalization
			Initial Chaos
			First Normal Form (1NF)
			Second Normal Form (2NF)
			Third Normal Form (3NF)
		Abstraction
	Creating a Dimensional Logical Data Model
	EXERCISE 9.1: Creating a Dimensional Logical Data Model
CHAPTER 10 Physical Data Models
	Physical Data Model Explanation
	Relational and Dimensional Physical Data Models
		Relational PDM Example
		Dimensional PDM Example
	Creating a Physical Data Model in ER/Studio
		Generating a Physical Data Model from a Logical Data Model
		Generating a Physical Data Model from a Database (Reverse Engineering)
			Reverse Engineering from Microsoft Access®
			Reverse Engineering from MongoDB®
			Reverse Engineering from Hive®
		Generating a Physical Data Model from a SQL File
	Generating a Database Using ER/Studio
	Editing Tables
	Customizing Datatype Mapping
	Denormalization
		Rolldown Denormalization
		Rollup Denormalization
		Star Schema
	Denormalizing in ER/Studio
	EXERCISE 10.1: Denormalizing
	Views
	Views in ER/Studio
	EXERCISE 10.2: Creating Views
	Indexing
	Indexing in ER/Studio
	EXERCISE 10.3: Indexing
	Partitioning
	Partitioning in ER/Studio
	EXERCISE 10.4: Partitioning
	EXERCISE 10.5: Tracing from Physical Back to Logical
SECTION IV Additional ER/Studio Features
CHAPTER 11 Data Dictionary
	Importing a Data Dictionary
	Types of Objects Imported from a Data Dictionary
		Domains
		Domains in ER/Studio
		EXERCISE 11.1: Creating Domains
		User-Defined Datatypes
		User-Defined Datatypes in ER/Studio
		EXERCISE 11.2: Creating User-Defined Datatypes
		Reference Values
		Reference Values in ER/Studio
		EXERCISE 11.3: Creating Reference Values
		Attachments
		Attachments in ER/Studio
		Exercise 11.4: Creating Attachments
CHAPTER 12 Data Lineage
	Using the Data Lineage Tab
	Defining Source Systems in ER/Studio
	Creating Data Movement Rules in ER/Studio
	Creating a Data Flow in ER/Studio
	Using the Table Editor to Further Document Lineage
	Using the Column Editor to Further Document Lineage
	Exercise 12.1: Creating a Data Lineage
	A Less Formal Way to Connect Things: User-Defined Mappings
CHAPTER 13 Importing, Exporting, Printing, and Reporting
	Importing into ER/Studio
		Importing from External Metadata
		Importing from an ERX File
		Importing from a SQL File
	Exporting out of ER/Studio
		Exporting to External Metadata
		Exporting to XML
		Exporting to a SQL file
		Exporting an Image
	Printing in ER/Studio
	Reporting in ER/Studio
	Exercise 13.1: Importing, Exporting, Printing, and Reporting
CHAPTER 14 Naming Standards
	Creating a Naming Standards Template
	Applying the Naming Standards Utility
	Assigning Naming Standards to Objects
	Automatic Naming Translation
	Exercise 14.1: Creating a Naming Standard Template
CHAPTER 15 Compare/Merge Utility
	Comparing Models and Submodels in ER/Studio
	Exercise 15.1: Running the Compare and Merge Utility
CHAPTER 16 Features for Agile Teams and Continuous Improvement
	Macros
		Running Macros
		Top 5 Favorite Macros
		Creating Macros
		Editing Macros
		Deleting Macros
		Renaming Macros
		Exercise 16.1: Creating and Running Macros
	Reusable Procedure Logic
		Reusable Triggers
		Reusable Procedures
		Libraries
	Change Management
	Named Releases
	Model Validation
APPENDIX A References
APPENDIX B Answers to Exercises
	EXERCISE 1.1: Educating Your Neighbor
	EXERCISE 5.1: Changing Settings in Submodels
	EXERCISE 6.2: Clarifying Customer ID
		Document Uniqueness Properties
		Document the Characteristics of the Identifier
		Define the Customer
	EXERCISE 7.1: Reading a Model
	EXERCISE 8.1: Creating a Conceptual Data Model
APPENDIX C Glossary
APPENDIX D ER/Studio Commands Quick Reference
	Most Frequently Used Commands
	Model Level Commands
	Entity and Table Level Commands
	Sublevel Commands
	Attribute and Key Commands
	Relationship Commands
	Macro Commands
Index




نظرات کاربران