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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.
Congratulations! You completed the MongoDB application within the given tight timeframe and there is a party to celebrate your application’s release into production. Although people are congratulating you at the celebration, you are feeling some uneasiness inside. To complete the project on time required making a lot of assumptions about the data, such as what terms meant and how calculations are derived. In addition, the poor documentation about the application will be of limited use to the support team, and not investigating all of the inherent rules in the data may eventually lead to poorly-performing structures in the not-so-distant future. Now, what if you had a time machine and could go back and read this book. You would learn that even NoSQL databases like MongoDB require some level of data modeling. Data modeling is the process of learning about the data, and regardless of technology, this process must be performed for a successful application. You would learn the value of conceptual, logical, and physical data modeling and how each stage increases our knowledge of the data and reduces assumptions and poor design decisions. Read this book to learn how to do data modeling for MongoDB applications, and accomplish these five objectives: Understand how data modeling contributes to the process of learning about the data, and is, therefore, a required technique, even when the resulting database is not relational. That is, NoSQL does not mean NoDataModeling! Know how NoSQL databases differ from traditional relational databases, and where MongoDB fits. Explore each MongoDB object and comprehend how each compares to their data modeling and traditional relational database counterparts, and learn the basics of adding, querying, updating, and deleting data in MongoDB. Practice a streamlined, template-driven approach to performing conceptual, logical, and physical data modeling. Recognize that data modeling does not always have to lead to traditional data models! Distinguish top-down from bottom-up development approaches and complete a top-down case study which ties all of the modeling techniques together. This book is written for anyone who is working with, or will be working with MongoDB, including business analysts, data modelers, database administrators, developers, project managers, and data scientists. There are three sections: In Section I, Getting Started, we will reveal the power of data modeling and the tight connections to data models that exist when designing any type of database (Chapter 1), compare NoSQL with traditional relational databases and where MongoDB fits (Chapter 2), explore each MongoDB object and comprehend how each compares to their data modeling and traditional relational database counterparts (Chapter 3), and explain the basics of adding, querying, updating, and deleting data in MongoDB (Chapter 4). In Section II, Levels of Granularity, we cover Conceptual Data Modeling (Chapter 5), Logical Data Modeling (Chapter 6), and Physical Data Modeling (Chapter 7). Notice the “ing” at the end of each of these chapters. We focus on the process of building each of these models, which is where we gain essential business knowledge. In Section III, Case Study, we will explain both top down and bottom up development approaches and go through a top down case study where we start with business requirements and end with the MongoDB database. This case study will tie together all of the techniques in the previous seven chapters. Nike Senior Data Architect Ryan Smith wrote the foreword. Key points are included at the end of each chapter as a way to reinforce concepts. In addition, this book is loaded with hands-on exercises, along with their answers provided in Appendix A. Appendix B contains all of the book’s references and Appendix C contains a glossary of the terms used throughout the text.
Daten sind die strategische Ressource des 21. Jahrhunderts. Es findet kein Geschäftsprozess, keine Kommunikation zwischen Geschäftspartnern, keine Wertschöpfung statt, ohne dass die involvierten Personen, Maschinen und IT-Systeme Daten nutzen, erzeugen oder verändern. Trends wie die Digitalisierung, Industrie 4.0 und Social Media tragen ebenfalls dazu bei, dass Datenmanagement zu einer Kernkompetenz für erfolgreiche Unternehmen dieser Zeit geworden ist. Damit Daten ihren ganzen Wert entfalten können, müssen sie stets in angemessener Qualität zur Verfügung stehen. Dies gilt besonders für Stammdaten, die zentralen Geschäftsobjekte eines Unternehmens. Dieses Buch zeigt einen ganzheitlichen Ansatz zum qualitätsbewussten Management von Stammdaten auf und richtet sich damit sowohl an Praktiker als auch an die Wissenschaft. Das „Framework für Stammdatenqualitätsmanagement“ wurde im Rahmen des „Competence Center Corporate Data Quality“ der Universität St. Gallen seit dem Jahr 2006 gemeinsam mit Unternehmen aus unterschiedlichen Industrien in zahlreichen praktischen Anwendungen entwickelt und verbessert. Neben den theoretischen Grundlagen räumt das Buch der praktischen Sicht mit 10 Fallstudien großen Raum ein, die erfolgreich durchgeführte Datenqualitätsprojekte praxisnah aufbereiten. Schließlich führt das Buch noch Methoden und Werkzeuge für das Datenqualitätsmanagement auf, die (Stamm-)datenmanager bei Projekten im eigenen betrieblichen Umfeld unterstützen können.
SQL kann Spaß machen! Es ist ein erhebendes Gefühl, eine verworrene Datenmanipulation oder einen komplizierten Report mit einer einzigen Anweisung zu bewältigen und so einen Haufen Arbeit vom Tisch zu bekommen. Einführung in SQL bietet einen frischen Blick auf die Sprache, deren Grundlagen jeder Entwickler beherrschen muss. Die aktualisierte 2. Auflage deckt die Versionen MySQL 6.0, Oracle 11g und Microsoft SQL Server 2008 ab. Außerdem enthält sie neue Kapitel zu Views und Metadaten. SQL-Basics - in null Komma nichts durchstarten: Mit diesem leicht verständlichen Tutorial können Sie SQL systematisch und gründlich lernen, ohne sich zu langweilen. Es führt Sie rasch durch die Basics der Sprache und vermittelt darüber hinaus eine Reihe von häufig genutzten fortgeschrittenen Features. Mehr aus SQL-Befehlen herausholen: Alan Beaulieu will mehr vermitteln als die simple Anwendung von SQL-Befehlen: Er legt Wert auf ein tiefes Verständnis der SQL-Features und behandelt daher auch den Umgang mit Mengen, Abfragen innerhalb von Abfragen oder die überaus nützlichen eingebauten Funktionen von SQL. Die MySQL-Beispieldatenbank: Es gibt zwar viele Datenbankprodukte auf dem Markt, aber welches wäre zum Erlernen von SQL besser geeignet als MySQL, das weit verbreitete relationale Datenbanksystem? Der Autor hilft Ihnen, eine MySQL-Datenbank anzulegen, und nutzt diese für die Beispiele in diesem Buch. Übungen mit Lösungen: Zu jedem Thema finden Sie im Buch gut durchdachte Übungen mit Lösungen. So ist sichergestellt, dass Sie schnell Erfolgserlebnisse haben und das Gelernte auch praktisch umsetzen können.

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