¿Qué es el modelado de datos? Tipos (conceptuales, lógicos, físicos)

¿Qué es el modelado de datos?

Modelado de datos (modelado de datos) Es el proceso de creación de un modelo de datos para que los datos se almacenen en una base de datos. Este modelo de datos es una representación conceptual de los objetos de datos, las asociaciones entre diferentes objetos de datos y las reglas.

El modelado de datos ayuda en la representación visual de los datos y hace cumplir las reglas comerciales, el cumplimiento normativo y las políticas gubernamentales sobre los datos. Los modelos de datos garantizan la coherencia en las convenciones de nomenclatura, los valores predeterminados, la semántica y la seguridad, al tiempo que garantizan la calidad de los datos.

Modelos de datos en DBMS

La Modelo de datos Se define como un modelo abstracto que organiza la descripción de los datos, la semántica de los datos y las restricciones de consistencia de los datos. El modelo de datos se centra en qué datos se necesitan y cómo deben organizarse, en lugar de en qué operaciones se realizarán con los datos. El modelo de datos es como el plano de un arquitecto, que ayuda a construir modelos conceptuales y a establecer una relación entre los elementos de datos.

Los dos tipos de técnicas de modelado de datos son

Modelo entidad-relación (E-R)
UML (Lenguaje de modelado unificado)

Los discutiremos en detalle más adelante.

Este tutorial de modelado de datos es más adecuado para principiantes, principiantes y profesionales experimentados.

¿Por qué utilizar el modelo de datos?

El objetivo principal del uso del modelo de datos es:

Garantiza que todos los objetos de datos requeridos por la base de datos estén representados con precisión. La omisión de datos dará lugar a la creación de informes defectuosos y producirá resultados incorrectos.
Un modelo de datos ayuda a diseñar la base de datos a nivel conceptual, físico y lógico.
La estructura del modelo de datos ayuda a definir las tablas relacionales, las claves primarias y externas y los procedimientos almacenados.
Proporciona una imagen clara de los datos base y los desarrolladores de bases de datos pueden utilizarlo para crear una base de datos física.
También es útil identificar datos faltantes y redundantes.
Si bien la creación inicial del modelo de datos requiere mucho tiempo y trabajo, a largo plazo hace que la actualización y el mantenimiento de su infraestructura de TI sean más económicos y rápidos.

Tipos de modelos de datos en DBMS

Tipos de modelos de datos: Existen principalmente tres tipos diferentes de modelos de datos: modelos de datos conceptuales, modelos de datos lógicos y modelos de datos físicos, y cada uno tiene un propósito específico. Los modelos de datos se utilizan para representar los datos y cómo se almacenan en la base de datos y para establecer la relación entre los elementos de datos.

Modelo de datos conceptuales: Este modelo de datos define LO QUE HACEMOS contiene el sistema. Este modelo normalmente lo crean las partes interesadas del negocio y los datos. ArchiEl propósito es organizar, delimitar y definir conceptos y reglas de negocio.
Modelo de datos lógicos: Define BLOGS el sistema debe implementarse independientemente del DBMS. Este modelo normalmente es creado por Datos Architectos y Analistas de Negocios. El propósito es desarrollar un mapa técnico de reglas y estructuras de datos.
Modelo de datos físicos: Este modelo de datos describe BLOGS El sistema se implementará utilizando un sistema DBMS específico. Este modelo normalmente lo crean DBA y desarrolladores. El propósito es la implementación real de la base de datos.

Modelo de datos conceptual

A Modelo de datos conceptual es una vista organizada de los conceptos de la base de datos y sus relaciones. El propósito de crear un modelo de datos conceptual es establecer entidades, sus atributos y relaciones. En este nivel de modelado de datos, casi no hay detalles disponibles sobre la estructura real de la base de datos. Las partes interesadas del negocio y los arquitectos de datos generalmente crean un modelo de datos conceptual.

Los 3 inquilinos básicos del modelo de datos conceptuales son

Entidad: Algo del mundo real
Atributo: Características o propiedades de una entidad
Relación familiar: Dependencia o asociación entre dos entidades

Ejemplo de modelo de datos:

Cliente y Producto son dos entidades. El número y el nombre del cliente son atributos de la entidad Cliente
El nombre del producto y el precio son atributos de la entidad del producto.
La venta es la relación entre el cliente y el producto.

Características de un modelo de datos conceptual

Ofrece cobertura de los conceptos de negocio en toda la organización.
Este tipo de modelos de datos están diseñados y desarrollados para un público empresarial.
El modelo conceptual se desarrolla independientemente de las especificaciones de hardware, como la capacidad de almacenamiento de datos, la ubicación o las especificaciones de software, como el proveedor y la tecnología de DBMS. El objetivo es representar los datos tal como los verá un usuario en el "mundo real".

Los modelos de datos conceptuales, conocidos como modelos de dominio, crean un vocabulario común para todas las partes interesadas al establecer conceptos y alcances básicos.

Modelo de datos lógicos

La Modelo de datos lógicos Se utiliza para definir la estructura de los elementos de datos y establecer relaciones entre ellos. El modelo de datos lógicos añade más información a los elementos del modelo de datos conceptuales. La ventaja de utilizar un modelo de datos lógicos es que proporciona una base para el modelo físico. Sin embargo, la estructura de modelado sigue siendo genérica.

En este nivel de modelado de datos, no se define ninguna clave principal ni secundaria. En este nivel de modelado de datos, debe verificar y ajustar los detalles del conector que se establecieron anteriormente para las relaciones.

Características de un modelo de datos lógico

Describe las necesidades de datos para un solo proyecto, pero podría integrarse con otros modelos de datos lógicos según el alcance del proyecto.
Diseñado y desarrollado independientemente del DBMS.
Los atributos de datos tendrán tipos de datos con precisiones y longitud exactas.
Los procesos de normalización del modelo se aplican normalmente hasta 3NF.

Modelo de datos físicos

A Modelo de datos físicos describe una implementación específica de la base de datos del modelo de datos. Ofrece abstracción de bases de datos y ayuda a generar el esquema. Esto se debe a la riqueza de metadatos que ofrece un modelo de datos físicos. El modelo de datos físicos también ayuda a visualizar la estructura de la base de datos al replicar claves de columna, restricciones, índices, activadores y otros elementos de la base de datos. RDBMS características.

Características de un modelo físico de datos

El modelo de datos físicos describe la necesidad de datos para un único proyecto o aplicación, aunque puede integrarse con otros modelos de datos físicos según el alcance del proyecto.
El modelo de datos contiene relaciones entre tablas que abordan la cardinalidad y la nulidad de las relaciones.
Desarrollado para una versión específica de un DBMS, ubicación, almacenamiento de datos o tecnología a utilizar en el proyecto.
Las columnas deben tener tipos de datos exactos, longitudes asignadas y valores predeterminados.
Se definen claves primarias y externas, vistas, índices, perfiles de acceso, autorizaciones, etc.

Ventajas y desventajas del modelo de datos

Ventajas del modelo de datos:

El objetivo principal del diseño de un modelo de datos es garantizar que los objetos de datos ofrecidos por el equipo funcional estén representados con precisión.
El modelo de datos debe ser lo suficientemente detallado como para usarlo en la construcción de la base de datos física.
La información del modelo de datos se puede utilizar para definir la relación entre tablas, claves primarias y externas y procedimientos almacenados.
El modelo de datos ayuda a las empresas a comunicar dentro y entre organizaciones.
El modelo de datos ayuda a documentar las asignaciones de datos en el proceso ETL
Ayuda a reconocer fuentes correctas de datos para poblar el modelo.

Desventajas del modelo de datos:

Para desarrollar un modelo de datos se deben conocer las características físicas almacenadas de los datos.
Se trata de un sistema de navegación que genera un desarrollo y gestión de aplicaciones complejas, por lo que requiere un conocimiento de la verdad biográfica.
Incluso los cambios más pequeños realizados en la estructura requieren modificaciones en toda la aplicación.
No existe un lenguaje de manipulación de datos establecido en DBMS.

Conclusión

El modelado de datos es el proceso de desarrollar un modelo de datos para que los datos se almacenen en una base de datos.
Los modelos de datos garantizan la coherencia en las convenciones de nomenclatura, los valores predeterminados, la semántica y la seguridad, al tiempo que garantizan la calidad de los datos.
La estructura del modelo de datos ayuda a definir las tablas relacionales, las claves primarias y externas y los procedimientos almacenados.
Hay tres tipos de conceptuales, lógicos y físicos.
El objetivo principal del modelo conceptual es establecer las entidades, sus atributos y sus relaciones.
El modelo de datos lógico define la estructura de los elementos de datos y establece las relaciones entre ellos.
Un modelo de datos físicos describe la implementación específica de la base de datos del modelo de datos.
El objetivo principal del diseño de un modelo de datos es garantizar que los objetos de datos ofrecidos por el equipo funcional estén representados con precisión.
El mayor inconveniente es que incluso los cambios más pequeños realizados en la estructura requieren modificaciones en toda la aplicación.
Al leer este tutorial de modelado de datos, aprenderá conceptos básicos como ¿Qué es un modelo de datos?, introducción a los diferentes tipos de modelos de datos, ventajas, desventajas y ejemplos de modelos de datos.

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