数据分类与数据模型

最近几年太忙了，一直没时间写博客，希望开始写，主要是数据方面的，今天先说说数据分类和数据模型。

主数据：主数据是指组织里的人，地点和事务。比如：客户，供应商，产品，设备等。一般这种数据会跨越多个业务流程多信息系统共享。

参考数据：就是我们常说的代码表，编程里的枚举，比如国家代码，性别，会计科目，订单的状态，像国家代码，会计，性别这些是非组织所特有，而像订单状态，可能每个组织都不一样，和自己业务相关。

交易数据：组织用来记录主数据之间发生的业务事件，比如客户购买产品行为，是发生在客户和产品之间的购买业务事件，典型的交易数据，比如订单，货运单，采购订单，申请单等。

元数据：元数据又称“数据的数据”，一种是技术元数据，比如表名，字段，长度，类型，用来描述数据模型；一种是业务元数据，用来描述数据处理过程，比如ETL过程，用来描述有哪些报表可以使用的报表元数据。

下面说说数据模型，什么是数据模型呢？人们习惯于依赖模型获取对事物的直观的理解。常见的对数据模型按照描述详细程度分为三种，分别是概念数据模型，逻辑数据模型，以及物理数据模型。

概念数据模型：粗粒度的描述概念和概念之间的关系。一个普通电子商务网站的核心概念，就是客户，商品，订单，物流商。概念数据模型并不包含字段。

逻辑数据模型：逻辑数据模型不仅包含概念，而且细化了数据，要详细描述实体的字段。逻辑模型是严格三范式以上的，逻辑数据模型能将数据的本质关联关系表达清楚。

物理数据模型：这个时候，物理数据模型就是特定平台了，比如oracle，mysql，字段类型是什么，逻辑模型里的字段都会在物理模型中找到，物理模型也会添加和业务本身没关，但跟应用处理相关的，比如创建时间，修改时间。同样物理模型也要考虑性能问题，考虑所以该如何建立。

概念理解不清楚，可能会导致逻辑模型不清晰，业务发展时，物理模型会发生很大的改动，比如“渠道”这个概念，一开始理解：“渠道就是订单从哪里创建的”，设计的时候就在订单表里加了一个渠道字段，后来发现，一个订单可能来自多个渠道，因为渠道可能有多级代理商，这个时候一个渠道字段就无法记录了，导致模型扩展非常困难。