我最近开始阅读Martin Fowler＆＃34;分析模式＆＃34;为了提高我的数据建模技能，我发现就面向对象的方法而言，这本书真的很有趣并具有启发性。但是，尽管我认为我理解大多数模式将如何转换为关系数据库模式，但我没有看到如何以实际方式实现它们。
例如，实施＆＃34;测量＆＃34; （非对象 - ）关系数据库中的模式（第3.4章）需要：
在RDBMS中，所有这些都相当于几个排序操作，以实现连接和大量需要连接的记录，特别是如果我们为每个人存储大量的人员和大量的测量。我怀疑它表现不佳。
我想，问题在于我是否对我的怀疑是正确的。如果有人能够通过书籍或其他来源向我指出正确的方向，那就是讨论这种分析模式对关系数据库的实施。
非常感谢您提前， 尼科
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这并不复杂。从实体 - 关系建模的角度来看，您将描述听起来像4个实体的内容：
他们之间有一些关系：
所以...数据库中有4个表和3个关系。
如此描述的模型可能不正确：假设测量和数量之间的1：1关系是强制性的 - 每个测量都有一个数量;每个数量描述一次测量 - 是一种气味。
与1：1基数的关系通常（通常是？）表明所涉及的两个实体实际上是同一基础逻辑实体的部分视图。该模型应该重构为包含所有属性的单个实体。进行重构可以使您获得3个表和2个关系。但请注意，可选一元关系（0：1）不一定如此。
无论哪种方式都没有，只要实现逻辑实体模型的物理数据库设计具有适当的覆盖索引。
具有正确规范化模型的东西是，您通常有许多缩小的表：窄表意味着每个数据页面的行数更多，因此搜索速度更快。如果由于数据库设计存在实际性能问题，则总是可以非规范化。如果您使用非规范化模型启动，那么一旦您拥有一个包含千兆字节数据的实时数据库，投入正确的表单将变得困难且耗时。
答案 1 :(得分：0)
我不知道你提到的这本书。因此，我不明白＆＃34;测量＆＃34;和＆＃34;数量＆＃34;。我假设＆＃34;测量＆＃34;将与测量行为有关，即。即包含测量的日期和时间，以及＆＃34;数量＆＃34;是测量的值，例如180厘米，以厘米为单位的人的身高。
对于使用关系数据库的分析，star schema是一种常见方法：您将拥有一个包含数量的中心事实表，以及维度表的外键，如Date，Phenomenon ，和Person。