高职院校数据建模教学浅议

左 岚

随着我国计算机技术和网络信息技术高速发展，数据的应用在各个行业都发挥了巨大的作用，其范围包括了金融行业、医学行业、经济行业、环境行业、地质勘察、交通行业、人口调查等多方面，涉及到数据的学科以及技术已成为目前高新技术中的重要组成成分。无论是利用数据方法来解决实际遇到的生活工作问题，还是将数据技术和其他技术结合成为多功能的交叉技术，首先需要关注的是对对象的数据建模，并通过数据建模来进行相对应的计算。所以数据建模具有重要的作用和意义，这无疑对高校的数据建模教育提出了更高的要求，本文就主要讲解了数据建模方面的技术和注意的问题。

一、概念模型教学

1．相关概念。模型:在生活中模型对于人民来说并不陌生，例如一张关于城市或世界的地图、建设设计的沙盘、建筑的设计图、一个设计精妙的车模或航模等这些都可以称之为模型，通过这些模型可以让人们直观的想象到真实的事物。模型就可以理解为现实世界中事物的特征的抽象和模拟。

数据模型:同样的，数据模型就是对现实数据的特征进行抽象和模拟。数据模型在数据库技术中属于基础模型，它主要描述的数据、数据间的关系、数据完整性、数据定义。

2.信息的三种世界。所谓的信息三种世界就是现实世界、信息世界、数据世界，我们要做的就是对现实世界的事物特征进行抽象和模拟，从而形成信息世界，再将信息世界转换成数据世界。

第一，现实世界数据的描述。对现实世界的描述可以从实体、特征、实体集、集体间的联系进行说明。实体就是现实事物客观存在并且可以相互区分的概念或事物，实体可以分为概念实体与事物实体。特征就是现实事物具备的客观特点，可以用特征对实体进行区分或描述。实体集就是各实体间具有相同的特征或能够用相同的特征来进行描述的集合。

第二，信息世界数据的描述。人们认识一个事物总会在脑海中反映出这个事物的特征，人们通过综合的分析形成了关于这个事物的印象与概念，这个形成的印象和概念就是信息，当我们用这个信息来描述事物时，就相当于在信息世界中。信息世界的专业术语有对象、属性、实例等，信息世界就是通过概念模型来描述或反映现实世界中的事物。

二、逻辑建模教学

1.关系范式。如果域中的元素无法再分，我们就可以说域是原子的，如果在关系模式中，属性的域均为原子的，那么该关系模式就属于第一范式。如果关系模式是第一范式，并且各个非键属性都依赖候选键，那么该关系模式就是第二范式。如果关系模式中的非主属性不部分依赖，并且也不传递依赖关系模式的候选键，则该关系模式为第三范式。如果关系模式是第一范式，并且其中的各个属性均不互粉依赖候选键，也不传递依赖候选键，那么该关系模式就是BC范式。

2．关系范式的运用。范式是数据库逻辑模型设计的基础，关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解，该过程成为规范化。如果数据量不大、报表较为固定可以选择星型模型，如果数据库为中央数据仓库，考虑到系统的开发成本、管理和可扩展性等因素，最好采用第三范式。目前对数据库的模型设计多数采用的是第三范式，其具有严格的教学定义，上述也提到了第三范式的特征，可以看出第三范式基本上是围绕主键和非主属性间的关系来讨论的，如果满足第一个条件则称为第一范式，满足前面两个条件为第二范式，依次类推。

3.逻辑模式的设计。逻辑模式设计的基本步骤如下:一是初始逻辑数据库的模式转换，该点主要根据若干规则来实现。二是规范化处理，规范化处理主要是清除或者减少关系模式中存在的一些异常情况，以保证数据的一致性、完整性和存储效率。三是模式评价，评价主要是功能评价，主要是看规范后的关系模式能否满足客户的需求，方便客户能够轻松的访问数据的各项属性。四是模式修正，根据用户的需求和现实世界的环境进行相应的修改、完善，以保证其能够被正常的运用。

三、物理建模教学

1.物理建模的模型相关概述。物理模型是计算模型的基础，并确认出对象和目标。对物理设计，开发人员都希望通过输入相关的信息需求、软硬件环境、处理要求等来设计出物理模式。一般物理建模的方法和概念建模并没有直接的关联，但是概念建模中有很多细节可以作为物理建模输入内容。物理建模主要是根据客户的需求细节判断出容量处理完整性分析，然后实现决策，再确定出物理的模式和逻辑模式，物理模式和逻辑模式还和软硬件的特性有关。

2.物理建模的要素。如果从概念模型驱动入手，物理建模的具有三个要素:一是稳态分析和容量分析，二是完整性分析，三是事务分析和频率分析。

第一，容量分析与稳态分析。容量分析中会运用到实例均值与实例峰值，都由概念模型中给出，实例均值说明的是存取能力，实例峰值可以抉择出实际存储量需求。表中可以加入文件峰值、均值的容量，也可以记录实例的流动率。

在考虑数据库的实例流动率，我们用一个形象的例子来说明，将数据库想象为一个水库，数据就是水库中的水，我们更新或者插入事务数据时就是相当于水流进了水库，反之删除数据就是水流出水库，而数据库中数据总含量相当于水库总蓄水量，水库的总蓄水量主要是由两个方面的因素决定的，即注水的时间和水流动的速率，那么数据库也可以认为有如此一条稳态的规则，记录文件所花费的时间乘以文件记录流动的速率就是数据库的总数据量，总数据量即活动文件的实例数。如果数据库中的实例增加数目大于删除数目，则数据库容量在增大，反之则减少，那么同样的，上面的公式可以反过来使用，文件的平均滞留时间=总数据量/流量。

第二，完整性分析。完整性分析主要包括了两个方面:附加完整性约束与固有完整性约束，前者主要是按照参照约束和传递约束，该类约束能够将数据库的状态进行转换，或者在当前对事务进行操作，使得当前操作的文件发生改变。后者的约束主要有三类，分别是文件完整性约束、域完整性约束、访问完整性约束。

四、数据建模教学设想

1.构建具有特色的数据建模课程和教材。高校教学过程中，除了要给学生们提供相应的数据基础教学，而且还要让学生们在实际学习中可学到相应的数据应用知识。值得注意的是高职院校在进行教学过程中需要具备相应的数据建设能力和意识。只有这样才能够在学校建立起具有自己特色的数据建模课程，具体来说在进行教学过程中需要从下面几个方面着手。第一，教学内容选取适宜。学校教材在进行编写的时候需要注重知识长新性，不能够将教学的范围封闭，需要考虑到各个专业的性质特点，然后完成有针对性的教材编写。教材编写过程中要注重学校的特色，根据教学的理论问题、知识、实践问题以及热点问题等进行创新性的组合在一起，完成数据建模教学。第二，数据教学要符合我们生活。所谓学习均是源于生活但是又高于生活，其实这种说法一点都不为过，因为数据教学过中其实很多东西都是一种生活的总结，从不断知识总结中寻求思想的升华，而这种升华又是在不断发生着进步。第三，结合专业特征进行数据建模。例如，在我们学习和工作中涉及到出租车的计价问题，电路短路问题，线性规划问题以及银行借贷问题。

2.强化教师队伍建设。数据建模其涉及的领域非常广阔，不仅会涉及到数学类知识，而且还会涉及到其他学科的专业知识。高职院校需要根据学校自身的情况制定出相应的数据教学建模计划，建立起联合教学方案。第一，加强教育改革研究力度。制定出相应的政策，并创造相应的条件，积极鼓励学校加强现代化教学，参与教学理论研究，积极探索和实践教材的编写，做好相应的职称评定、岗位津贴补足。第二，积极探索数据教学教育实践培训，由于教育主管部门数据教学过程中目前尚未成熟，还需要对教师队伍进行集中培训。

3.数据建模教学方法

第一，使得学生认识数据建模思想、步骤。教师在教学过程中可以选择一些结合教学课程、做一些简单、符合学生实际情况的教学题目。不断培养学生们在学习过程中的建模兴趣，努力激发学生们的数据建模积极性，并且使得学生拥有初步的建模能力。

第二，使得学生掌握数据建模思想、步骤。学生经过一段认识数据建模思想、步骤时，其已经具备了相应的数据建模能力。教师在选取教学题目的时候，需要知道学生们展开独立指导，积极分析问题的重点所在。引导学生们掌握数据建模，了解模型设计、建立、求解以及检验，不断巩固和提升学生的数据建模能力。

第三，使得学生熟练掌握数据建模思想、步骤。让学生们处理一些较为复杂的数学建模问题，积极挖掘一些有用信息，努力探索、猜想、联想一些有用的假设模型。并且寻求多种多样的求解模型。从对设计的数据模型掌握中不断进行反复修改中进行论证、分析，从根本上实现建模征答活动，积极鼓励学生参与建模竞赛。

本文主要详细分析了数据建模中的三个阶段，即概念建模、逻辑建模和物理建模。高职院校的数据建模教学可以从这三个阶段循序渐进的进行讲解，能够让学生从最先的基本知识了解数据建模的过程，从而让学生能够掌握数据建模的方法和过程。

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