Modelování dat: Koncepční, logické a fyzikální

Co je datové modelování?

Modelování dat (modelování dat) je proces vytváření datového modelu pro data, která mají být uložena v databázi. Datový model je koncepční reprezentace datových objektů, asociací mezi těmito objekty a pravidel, která je řídí. Díky vizualizaci dat tímto způsobem mohou týmy vynucovat obchodní pravidla, dodržování předpisů a vládní politiky ještě před vytvořením jakýchkoli tabulek.

Datové modely také zajišťují konzistenci v názvoslovných konvencích, výchozích hodnotách, sémantice a zabezpečení a zároveň podporují celkovou kvalitu dat. Níže uvedený diagram ukazuje, jak do sebe tři základní vrstvy datového modelování zapadají s rostoucí úrovní detailů.

Datové modely v DBMS

Jedno Datový model je břišní svaltract model, který organizuje popis dat, sémantiku dat a omezení konzistence aplikovaná na tato data. Model klade důraz na co data jsou potřeba a jak Měl by být organizován, spíše než aby se s ním počítalo s tím, jaké operace s ním budou prováděny. Představte si datový model jako architektův stavební plán: ten nastavuje koncepční strukturu a vztahy mezi datovými položkami dlouho předtím, než je databáze fyzicky vytvořena.

Jako techniky modelování dat se běžně používají dva způsoby notace:

1. Model vztahu entit (ER). — grafická notace, která zobrazuje entity, atributy a vztahy mezi nimi.
2. UML (Jednotný modelovací jazyk) — širší vizuální jazyk, který podporuje diagramy tříd vhodné pro návrh datových struktur.

Tento tutoriál o datovém modelování je nejvhodnější pro úplné začátečníky i zkušené profesionály, kteří si potřebují osvěžit znalosti z koncepčních, logických a fyzických vrstev.

Proč používat datový model?

Než se podíváme na jednotlivé vrstvy, je dobré pochopit obchodní hodnotu, kterou poskytuje kvalitní datový model. Hlavní cíle používání datového modelu jsou:

• Zajišťuje, aby všechny datové objekty požadované databází byly přesně reprezentovány. Vynechání dat vede k chybným reportům a nesprávným výsledkům.
• Pomáhá s návrhem databáze na koncepční, logické a fyzické úrovni.
• Definuje relační tabulky, primární a cizí klíče a uložené procedury, které bude databáze potřebovat.
• Poskytuje jasný přehled o základních datech, aby vývojáři databází mohli s jistotou vytvářet fyzickou databázi.
• Pomáhá včas identifikovat chybějící a redundantní data, než se vady rozšíří dále.
• Přestože je počáteční vytvoření pracné a časově náročné, zlevňuje a zrychluje budoucí modernizace a údržbu IT infrastruktury.

Typy datových modelů v DBMS

Typy datových modelů: Existují tři hlavní typy datových modelů – koncepční, logický a fyzický – a každý z nich má specifický účel. Společně popisují data a způsob jejich ukládání a nastavují vztahy mezi datovými položkami.

1. Koncepční datový model: Definuje CO systém obsahuje. Obvykle jej vytvářejí obchodní zainteresované strany a datoví architekti za účelem organizace, stanovení rozsahu a definování obchodních konceptů a pravidel.
2. Logický datový model: Definuje JAK Systém by měl být implementován bez ohledu na použitý systém správy databází (DBMS). Obvykle jej vytvářejí datoví architekti a obchodní analytici za účelem vytvoření technické mapy pravidel a datových struktur.
3. Fyzický datový model: Popisuje JAK Systém bude implementován pomocí specifického systému pro správu databází (DBMS). Obvykle jej vytvářejí správci databází a vývojáři a představuje skutečnou implementaci databáze.

Koncepční datový model

A Koncepční datový model je organizovaný pohled na databázové koncepty a jejich vztahy. Účelem vytvoření koncepčního datového modelu je stanovit entity, jejich atributy a vztahy mezi nimi. Na této úrovni je zachyceno jen velmi málo podrobností o skutečné struktuře databáze. Tento artefakt obvykle vlastní obchodní subjekty a datoví architekti.

Tři základní principy koncepčního datového modelu jsou:

• Entita: Věc ze skutečného světa.
• Atribut: Charakteristiky nebo vlastnosti entity.
• Vztah: Závislost nebo asociace mezi dvěma entitami.

Příklad datového modelu:

• Zákazník a Produkt jsou dvě entity. Číslo zákazníka a název jsou atributy entity Zákazník.
• Název produktu a cena jsou atributy entity Produkt.
• Prodej je vztah mezi zákazníkem a produktem.

Charakteristika konceptuálního datového modelu

• Nabízí pokrytí obchodních konceptů v celé organizaci.
• Navrženo a vyvinuto pro firemní publikum.
• Vytvořeno nezávisle na hardwarových specifikacích, jako je kapacita úložiště dat nebo umístění, a softwarových specifikacích, jako je dodavatel a technologie DBMS. Důraz je kladen na reprezentaci dat tak, jak je uživatel uvidí v „reálném světě“.

Konceptuální datové modely – někdy nazývané doménové modely – vytvářejí společnou slovní zásobu pro všechny zúčastněné strany stanovením základních pojmů a rozsahu.

Logický datový model

Jedno Logický datový model Definuje strukturu datových prvků a nastavuje vztahy mezi nimi. Přidává další informace k prvkům koncepčního datového modelu a poskytuje základ, na kterém bude nakonec stavět fyzický datový model, ačkoli modelovací struktura zůstává nezávislá na SŘBD.

Na této úrovni modelování dat nejsou primární ani sekundární klíče ještě finalizovány. Ověřujete a upravujete podrobnosti konektoru, které byly dříve nastaveny pro vztahy, a upřesňujete kardinality.

Charakteristiky logického datového modelu

• Popisuje datové potřeby pro jeden projekt, ale lze jej integrovat s dalšími logickými datovými modely v závislosti na rozsahu projektu.
• Navrženo a vyvinuto nezávisle na DBMS.
• Datové atributy nesou datové typy s přesnou přesností a délkou.
• Normalizace se obvykle aplikuje až do třetí normální formy (3NF).

Fyzický datový model

A Fyzický datový model popisuje implementaci datového modelu specifickou pro databázi. Nabízí databázové abstraca pomáhá generovat schéma přímo díky bohatým metadatům, která obsahuje. Fyzický datový model také pomáhá vizualizovat strukturu databáze replikací klíčů sloupců, omezení, indexů, triggerů a dalších RDBMS rysy.

Charakteristiky fyzického datového modelu

• Popisuje datové potřeby pro jeden projekt nebo aplikaci, ačkoli jej lze integrovat s jinými fyzickými datovými modely na základě rozsahu projektu.
• Definuje vztahy mezi tabulkami, které řeší mohutnost a hodnotu null každého vztahu.
• Vyvinuto pro konkrétní verzi DBMS, umístění, rozvržení úložiště dat nebo technologii použitou v projektu.
• Sloupce obsahují přesné datové typy, délky a výchozí hodnoty.
• Primární a cizí klíče, pohledy, indexy, přístupové profily a autorizace jsou explicitně definovány.

Konceptuální vs. logický vs. fyzický datový model

Jakmile pochopíte každou vrstvu jednotlivě, nejjednodušší způsob, jak si uchovat rozdíly, je porovnat je vedle sebe. Níže uvedená tabulka shrnuje zaměření, vlastníky a úroveň detailů v každé fázi.

Vzhled	Koncepční	logický	Fyzický
Účel	Definujte, CO systém obsahuje	Definujte, JAK by měl systém fungovat, bez ohledu na DBMS	Definujte, JAK je systém implementován v konkrétním DBMS
Publikum	Obchodní zainteresované strany, datoví architekti	Datoví architekti, obchodní analytici	DBA, vývojáři
Úroveň podrobností	Entity vysoké úrovně, atributy, vztahy	Datové typy, normalizace, atributy	Tabulky, sloupce, klíče, indexy, triggery
Definované klíče	Nevyplněno	Konceptuální primární a cizí klíče	Konkrétní primární, cizí a náhradní klíče
Závislost DBMS	Nezávislý	Nezávislý	Vázáno na konkrétní DBMS

Výhody a nevýhody datového modelu

Výhody datového modelu:

• Hlavním cílem datového modelu je zajistit, aby datové objekty nabízené funkčním týmem byly reprezentovány přesně.
• Datový model je dostatečně podrobný, aby mohl být použit jako plán pro budování fyzické databáze.
• Informace v datovém modelu lze použít k definování vztahů mezi tabulkami, primárními a cizími klíči a uloženými procedurami.
• Datový model pomáhá firmě konzistentně komunikovat v rámci organizací i napříč nimi.
• Datový model pomáhá dokumentovat mapování datpingv procesu ETL.
• Pomáhá rozpoznat správné zdroje dat pro naplnění modelu.

Nevýhody datového modelu:

• Pro vývoj datového modelu musíte pochopit fyzikální vlastnosti uložených dat.
• Navigační systémy postavené na datovém modelu mohou produkovat komplexní práci s vývojem a správou aplikací, což vyžaduje hluboké znalosti oboru.
• I malá změna struktury může vyžadovat úpravy v celé aplikaci.
• Neexistuje univerzální jazyk pro manipulaci s daty pro všechny DBMS, takže modely je často nutné přizpůsobit dané platformě.

Nejčastější dotazy