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数据架构重要的输出是数据 - 实体关系图,简称 ER 图。ER 图中包含了实体(数据对象)、关系和属性 3 种基本成分。ER 图可以用来建立数据模型。如何准确的建立产品的数据模型,需要分解出业务需要什么样的数据。数据域的分解过程是站在业务架构的基础上,对业务域进行模型分析的过程。说起业务建模,大家很快会想到领域模型这个概念。这里的思路是通过领域建模来逐步提取系统的数据架构图。

说到领域模型,这里采用四色原型法进行业务模型的抽象。在进行四色模型分析前,我们先了解下四色模型的一些基本概念。

四色模型,顾名思义是通过四种不同颜色代表四种不同的原型。

  1. Moment-Interval Archetype 时标 性原型
    1. 表示事物在某个时刻或某一段时间内发生的。使用红色表示,简写为 MI.
  2. Part-Place-Thing Archetype 参与方 - 地点 - 物品原型.
    1. 表示参与扮演不同角色的人或事物。使用绿色表示。简写为 PPT。
  3. Role Archetype 角色 原型
    1. 角色是一种参与方式,它由人或组织机构、地点或物品来承担。使用黄色表示。简写为 Role。
  4. Description Archetype 描述 原型
    1. 表示资料类型的资源,它可以被其它原型反复使用,并为其它原型提供行为。使用蓝色表示。简写为 DESC。

还是以风控系统为例,进行领域建模的过程如下:

1. 关键流程

在进行业务建模前,首先需要梳理出业务的流程,这一步在业务架构分解环节中已经完成。按照四色建模法的原则,将业务流程图进行一点改造。在原来的流程图上,将流程涉及的事务和角色添加进来。

改造之后的流程图如下:

2. 领域模型骨干

从业务流中,我们可以清晰的定义出 Moment-Interval Archetype (时标性原型),流程中的每个节点符合 MI 的定义,即事物在某个时间段内发生。在 MI 的定义过程中,一种方法是通过名词 + 动词进行定义。那么,风控的 MI 即为:数据采集、规则 & 模型设置、风险识别、告警通知、风险处置、风险分析(MI 使用红色表示)。

在得到骨干之后,我们需要丰富这个模型,使它可以更好的描述业务概念。这里需要补充一些实体对象,通常实体对象包括:参与方、地点、物(party/place/thing)。

Part-Place-Thing Archetype(参与方 - 地点 - 物品原型):业务对象、规则、模型、异常风险、通知、异常事件、分析报告(PPT 使用绿色表示)。

领域模型骨干图,如下:

3. 领域模型角色

在领域模型骨干的基础上,需要把参与的角色(role)带进来。Role 使用黄色表示。如下图:

4. 领域模型描述

最后将模型的描述信息添加进来,模型的描述信息中涵盖模型的具体属性。这些描述信息对于后面数据库设计有很大的影响。

模型描述使用蓝色标注,如下图:

5. 提取 ER 图

领域模型构建完成之后,在此基础上,我们已经能够初步的掌握整个系统的数据模型。其中绿色的 Part-Place-Thing Archetype(参与方 - 地点 - 物品原型),可以用来表示 ER 图中的实体模型。红色的 Moment-Interval Archetype(时标性原型),可以用来表示 ER 图中的关系。对领域模型架构图进行提炼,得到如下图:

实体(Entity)和联系(RelationShip)存在一定的关联关系,一般存在 3 种约束性关系: 一对一约束、一对多约束和多对多约束。将这些约束性关系表现在 ER 图中,用于展现实体与实体间具体的关联关系,最终输出 ER 图。(考虑保证 ER 的简洁性,这里并没有把模型的属性画进来)

最终一种好的 ER 图需要具备以下原则:

  • 同一实体在同一个 ER 图中只能出现一次

  • 先设计局部 ER 图,再把每一个局部 ER 图综合起来,生成总体的 ER 图。

数据架构重要的输出是数据 - 实体关系图,简称 ER 图。ER 图中包含了实体(数据对象)、关系和属性 3 种基本成分。ER 图可以用来建立数据模型。如何准确的建立产品的数据模型,需要分解出业务需要什么样的数据。数据域的分解过程是站在业务架构的基础上,对业务域进行模型分析的过程。说起业务建模,大家很快会想到领域模型这个概念。这里的思路是通过领域建模来逐步提取系统的数据架构图。说到领域模型,这里采用四色原型法进行业务模型的抽象。在进行四色模型分析前,我们先了解下四色模型的一些基本概念。四色模型,顾名思
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