本书不是一本关于数据管理的“如何做”的书（如规范数据属性或是创建数据库），而是一本关于数据管理“如何思考”的书。本书将心理学和哲学与数据管理巧妙的融合在一起。将心理学和哲学学科与数据管理结合在一起，以创造有关我们如何感知和管理信息的知识。书中阐述了当今数据库系统通过数据来捕获现实世界的方式及缺陷，作者运用非常清晰的逻辑、仔细地描述了信息系统中所表示的现实世界的各个方面。对系统中所使用的数据模型、语言、语义和现实世界描述下的哲学问题进行了深刻的检视，对这些核心概念、其对信息系统的影响，是坊间遍寻不到的。这本书的价值在于批判性地探索解决现实世界的信息系统建模方法，这是一本令读者愉悦并具有启发性的佳作。适合从事数据建模、大数据、数据管理的人士阅读。

Steve Hoberman<br>史蒂夫?霍伯曼（Steve Hoberman）是数据建模顾问和讲师。他在1992第一堂数据建模培训课以后，已经教授了1万多名数据建模和商务智能从业人员。史蒂夫将正式和精准的数据建模与建设软件系统面临的时间、预算、人员紧缺等现实问题之间做了很好的平衡。在咨询和教学中，重点关注模板、工具和指引原则，以最少的投资获得数据建模。Steve Hoberman写了五本关于数据建模的专业书籍，他是数据建模设计挑战小组的创始人，数据模型记分卡的发明者。<br>William Kent<br>威廉?肯特（William Kent）是ANSI X3H7对象信息管理委员会的创始人和第一任主席，并且是ANSI / SPARC DBSSG面向对象数据库任务组的代理主席。其他活动包括ANSI X3H2（数据库）和IFIP TC2.6（数据库）以及对象管理小组（OMG）。<br>

对本书的赞誉<br>再版说明<br>第3版序言<br>第3版前言<br>第2版前言<br>第1版前言<br>第一章 实体<br>什么是事物、实体；现实工作中如何抽象产生实体单一性、相同性和分类的概念；数据模型中建模的对象是什么。<br>第二章 信息系统特征<br>从对数据的描述角度，信息系统的本质是什么，给出记录与代表的概念区分。<br>第三章 命名<br>深入探讨数据如何通过命名来表示，列举命名的各种方法论与规范，区分符号与事物本身的不同性质，以及如何界定数据命名术语中的同义词功能。<br>第四章 关系<br>详细分析事物之间的关系，不同关系的特征如何界定，关系和实例之间的关系。<br>第五章 属性<br>详细探讨事物的属性的概念，与关系、分类的关系，数据结构如何选择属性的定义。<br>第六章 子类<br>集合、类型、子类的概念区分，概念合并与扩展的原则与常见方法论中的逻辑问题。<br>第七章 模型<br>模型的概念、现实中的事物与模型之间的对应情况。<br>第八章 记录模型（物理模型）<br>模型如何管理事物的记录，厘清描述与信息、实体与模型之间的区别，给出工作中的常见问题和指导原则。<br>第九章 理念<br>回顾模型设计历程中，现实与工具之间的关系，从跨学科角度提供启发性思路。