什么是实体关系图（ERD）？

实体关系图（ERD），也称为实体关系模型，是一种图形化表示法，用于描述信息技术（IT）系统中人员、对象、地点、概念或事件之间的关系。ERD采用数据建模技术，可以帮助定义业务流程，并作为关系数据库的基础。

实体关系图的重要性

ERD为数据库设计提供了可视化起点，也可用于帮助确定整个组织的信息系统需求。在关系数据库部署后，ERD仍可作为参考点，以便后续进行调试或业务流程再造。

虽然ERD对于组织可由关系结构表示的数据很有用，但它不能充分表示半结构化或非结构化数据。在将数据集成到现有信息系统时，仅靠ERD本身也不太可能有所帮助。

关键实体关系图应用场景

应用场景描述个人或实体如何与系统或产品交互以实现特定目标。它们描述了系统在现实情况中的功能使用方式。以下是一些示例：

• 机场值机：描述乘客在线值机、选择/确认座位和打印登机牌的过程
• 银行与金融：客户查询账户余额、转账或支付账单的示例
• 业务流程再造：在分析数据库以进行业务流程再造计划时至关重要
• 数据库设计：是建模和设计关系数据库的重要工具
• 数据库故障排除：可使用数据库ERD中的数据来分析现有数据库的问题
• 教育：ERD用于创建关系数据库，存储用于教育目的的关系信息
• 航班预订系统：定义了预订过程中的各个步骤，如查看航班时刻表、选择航班、添加服务（如行政酒廊）和支付
• 处方药系统：可以使用ERD定义许多不同的药物相关活动，如医生开药、患者请求续药和药房送药
• 创建购物愿望清单：适用于希望在线浏览产品然后创建和管理愿望清单的客户
• 研究：ERD用于设置可用于分析结构化数据的数据库
• 餐厅互动：可包括查看菜单、发起订单、设置配送说明和支付

如何创建实体关系图

ERD通常以以下一种或多种模型表示：

• 概念数据模型：缺乏具体细节，但提供了项目范围和数据集合如何相互关联的概述
• 逻辑数据模型：比概念数据模型更详细，说明了数据点的特定属性和关系。虽然逻辑数据模型之前不需要设计概念数据模型，但物理数据模型基于逻辑数据模型
• 物理数据模型：为逻辑数据模型的物理表现形式（如关系数据库）提供蓝图。可以基于一个逻辑数据模型开发一个或多个物理数据模型

实体关系图有五个基本组成部分。相似组件由相同形状指定。例如，所有实体类型可能用矩形括起来，而所有属性用菱形括起来。

组件包括：

• 实体：可以存储数据的对象或概念。实体指的是数据库中使用的表
• 属性：实体的属性或特征。ERD属性可以表示为主键（标识唯一属性）或外键（可分配给多个属性）
• 实体之间的关系
• 操作：描述实体如何在数据库中共享信息
• 连接线

考虑一个显示销售代表、客户和产品订单之间关系的ERD。如下图所示，代表公司销售部门信息系统的ERD可能从图形化表示实体开始，如销售代表、客户、客户地址、客户订单、产品和仓库。然后可以使用线条或其他符号来表示实体之间的关系，并使用文本来标记关系。

然后，基数符号可以定义实体之间关系的属性。基数可以表示实体是可选的（例如，销售代表可能没有客户或有很多客户）或强制的（订单中必须至少列出一个产品）。

这是三个主要的基数：

• 一对一关系（1-1）：例如，如果数据库中的每个客户都与一个邮寄地址相关联
• 一对多关系（1-M）：例如，单个客户可能下订单购买多个产品。该客户与多个实体相关联，但所有这些实体都有一个连接回同一客户的单一连接
• 多对多关系（M-N）：例如，在一家所有呼叫中心座席都与多个客户合作的公司中，每个座席与多个客户相关联，多个客户也可能与多个座席相关联

虽然有工具可以帮助绘制实体关系图，例如计算机辅助软件工程工具，但一些关系数据库管理系统也内置了设计功能。

ERD中的高级组件和符号

除了传统的数据库设计，ERD越来越多地应用于设计NoSQL数据库、服务架构，以及识别微服务及其交互。

ERD在复杂IT系统中捕获关系和数据流的更广泛效用在于促进开发可扩展、可维护系统的更结构化方法。

虽然基本ERD侧重于实体、属性、关系、操作和连接线，但某些应用中使用的高级建模需要更深入地研究更复杂的组件和符号：

• 弱实体：依赖于另一个实体（所有者）且不能没有它而存在
• 派生属性：表示从数据库中其他属性计算得出的值
• 自反关系：当实体与自身相关时发生，便于建模复杂的层次结构

这些高级组件，连同各种符号系统（如Crow’s Foot、Chen’s或IDEF1X），使高级建模者能够创建更精确、详细的数据表示。

解决ERD的挑战

虽然ERD在建模结构化数据方面表现出色，但它们在处理半结构化或非结构化数据时面临限制。为了应对这些挑战，现代数据库系统和数据建模实践通常用其他模型补充ERD，例如用于半结构化数据的JSON或XML模式，或利用固有支持非结构化数据的NoSQL数据库。

这种整体方法确保信息系统中的所有数据类型都得到有效表示和管理。

此外，随着《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）等法规使数据隐私和安全变得至关重要，ERD在规划数据保护措施方面发挥着关键作用。通过映射敏感数据的存储位置及其在系统中的流动方式，ERD有助于识别潜在漏洞并确保在正确的位置实施适当的安全控制。

现代数据建模工具和ERD实践

ERD仍然是数据建模中的基本工具。ERD的相关性和应用已经发展，无缝集成到敏捷和DevOps方法中，增强了跨职能团队之间的沟通，并适应了结构化和非结构化数据环境的细微差别。

将ERD集成到敏捷和DevOps方法中促进了对数据库结构的共享理解，确保所有利益相关者在开发过程早期就对数据关系和流动达成一致。ERD的这种协作使用促进了数据模型的迭代改进，允许快速调整以应对不断变化的需求和反馈。

ERD工具的格局也扩大了，现代解决方案（如Lucidchart、Microsoft Visio和dbForge Studio）提供了用于数据建模的高级功能。这些工具通过提供直观的拖放界面、实时协作功能和广泛的模板库超越了传统选项。

选择正确的工具和建模策略通常取决于特定的项目需求，包括协作需求、数据模型复杂性和集成需求。

创建ERD的最佳实践和陷阱

即使不尝试一些更高级的技术，创建服务于业务的有效ERD也可能具有挑战性。在准备ERD时遵循以下最佳实践：

• 从明确定义实体及其关系开始
• 使用一致的符号以避免混淆
• 通过逻辑排列实体和关系来优先考虑可读性
• 让利益相关者参与建模过程，确保ERD满足业务需求
• 避免用不必要的细节使图表过于复杂
• 随着系统的发展更新ERD

借助可用的现代应用程序和工具，本着最佳实践构建的ERD继续成为信息系统开发和维护中宝贵的资产；它们支持数据关系和结构的可视化、规划和沟通。