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步骤3：标识属性域( Domain)

对于在多个分类（实体）中出现的数据项，可以标记这些项的属性域，这样对于这些项可以直接在域中维护，无须到每一实体中去修改。
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步骤2：标识实体( Entity)

局部逻辑模型主要由实体、属性和关系组成，构建局部逻辑模型的第一步就是标识模型的实体。
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步骤1：手工录入模块

考察机构信息录入模块、领导班子信息录入模块的输入数据，同时结合一些系统需求说明等资料，选取以下数据项：机构标识、机构名称、机构类别、机构地址、联系电话、直接上级机构，以及员工编号、姓名、出生日期、性别、民族、参加工作时间。
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确定数据信息

每个数据项的名称、别名、类型、长度、取值范围、数据量的大小和代码等基本特征。
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围绕功能模块构建局部逻辑模型

结合某商业银行具体案例，对逻辑数据模型、物理数据模型设计展开详细描述。
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数据模型设计要求

为了更好地设计数据模型，应该明确一些设计原则来规范数据模型的设计，以下为推荐的一些模型设计要求。
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模型设计应与项目结合

模型设计流程一般包括概念数据模型（需求收集阶段）、逻辑数据模型（分析与设计阶段）、物理数据模型（实现阶段）三个阶段，与项目各阶段的对应关系见表4-2。
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数据模型建模要求之数据模型包含的内容

数据模型建模标准主要针对企业级逻辑数据模型和应用级逻辑数据模型。企业级逻辑数据模型和应用级逻辑数据模型应包含逻辑数据模型ER图和逻辑数据模型说明文档两部分内容。
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数据模型的意义

统一业务概念使业务和信息技术之间的沟通更准确、更有效，对新系统的需求和范围的理解更准确。
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数据建模的原则

每个关系通过关系类型的不同加以区别。
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数据建模的方法、原则及意义之数据建模考虑因素

通过子类来精确分类事物；概念层面的分类将概念分成一系列的子类；子类还可以继续划分子类。
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概念数据模型(CDM)

概念数据模型(CDM) 概念数据模型用于表示数据的逻辑特性，即只是在概念上表示数据库中将存储什么信息，而忽略这些信息的实现细节。同时，它也是对系统主要实体的高层次业务见解，比如识别关键主题领域、定义核心实体的主键。
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数据模型体系

数据库设计是一项庞大的工程项目，数据库设计质量的好坏直接影响系统中各个处理过程的性能和质量。为了更好地进行数据库设计，业界提出各种数据库设计方法，并运用软件工程的思想和方法
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数据结构、数据操作、数据约束

数据模型中的数据结构主要用来描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和数据约束都基本上是建立在数据结构之上的。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
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第4章数据模型

数据模型( Data Model)是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是表示实体及实体之间联系的形式。韦伯斯特字典中对模型的定义是“对不能直接观察的事物进行形象的描述和模拟”，即模型是对客观世界中复杂事物的抽象描述。
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