Qu’est-ce que la modélisation des données ? Types (conceptuels, logiques, physiques)

Qu'est-ce que la modélisation des données ?

Modélisation des données (modélisation des données) est le processus de création d'un modèle de données pour les données à stocker dans une base de données. Ce modèle de données est une représentation conceptuelle des objets de données, des associations entre différents objets de données et des règles.

La modélisation des données contribue à la représentation visuelle des données et applique les règles commerciales, les conformités réglementaires et les politiques gouvernementales sur les données. Les modèles de données garantissent la cohérence des conventions de dénomination, des valeurs par défaut, de la sémantique et de la sécurité tout en garantissant la qualité des données.

Modèles de données dans le SGBD

Pour Modèle de données est défini comme un modèle abstrait qui organise la description des données, la sémantique des données et les contraintes de cohérence des données. Le modèle de données met l'accent sur les données nécessaires et sur la manière dont elles doivent être organisées plutôt que sur les opérations qui seront effectuées sur les données. Le modèle de données est comme le plan de construction d'un architecte, qui aide à créer des modèles conceptuels et à établir une relation entre les éléments de données.

Les deux types de techniques de modélisation de données sont

Modèle de relation d'entité (ER)
UML (Langage de modélisation unifié)

Nous en discuterons en détail plus tard.

Ce didacticiel de modélisation de données convient parfaitement aux débutants, aux débutants ainsi qu'aux professionnels expérimentés.

Pourquoi utiliser le modèle de données ?

L'objectif principal de l'utilisation du modèle de données est :

Garantit que tous les objets de données requis par la base de données sont représentés avec précision. L'omission de données entraînera la création de rapports erronés et produira des résultats incorrects.
Un modèle de données aide à concevoir la base de données aux niveaux conceptuel, physique et logique.
La structure du modèle de données aide à définir les tables relationnelles, les clés primaires et étrangères et les procédures stockées.
Il fournit une image claire des données de base et peut être utilisé par les développeurs de bases de données pour créer une base de données physique.
Il est également utile d’identifier les données manquantes et redondantes.
Bien que la création initiale d'un modèle de données demande du travail et du temps, à long terme, elle rend la mise à niveau et la maintenance de votre infrastructure informatique moins coûteuses et plus rapides.

Types de modèles de données dans les SGBD

Types de modèles de données: Il existe principalement trois types différents de modèles de données : les modèles de données conceptuels, les modèles de données logiques et les modèles de données physiques, et chacun a un objectif spécifique. Les modèles de données sont utilisés pour représenter les données et la manière dont elles sont stockées dans la base de données et pour définir la relation entre les éléments de données.

Modèle de données conceptuel : Ce modèle de données définit WHAT le système contient. Ce modèle est généralement créé par les parties prenantes de l'entreprise et les données Architectes. L’objectif est d’organiser, de définir et de définir des concepts et des règles commerciales.
Modèle de données logique : Définit FAIRE le système doit être implémenté quel que soit le SGBD. Ce modèle est généralement créé par Data Architectes et analystes commerciaux. Le but est de développer une carte technique des règles et des structures de données.
Modèle de données physique: Ce modèle de données décrit FAIRE le système sera implémenté à l'aide d'un système SGBD spécifique. Ce modèle est généralement créé par le DBA et les développeurs. Le but est la mise en œuvre réelle de la base de données.

Modèle de données conceptuel

A Modèle de données conceptuel est une vue organisée des concepts de bases de données et de leurs relations. Le but de la création d'un modèle de données conceptuel est d'établir des entités, leurs attributs et leurs relations. À ce niveau de modélisation des données, il n'y a pratiquement aucun détail disponible sur la structure réelle de la base de données. Les parties prenantes commerciales et les architectes de données créent généralement un modèle de données conceptuel.

Les 3 locataires de base du modèle de données conceptuel sont

Entité: Une chose du monde réel
Attribut: Caractéristiques ou propriétés d'une entité
Lien familial: Dépendance ou association entre deux entités

Exemple de modèle de données :

Le client et le produit sont deux entités. Le numéro et le nom du client sont des attributs de l'entité Client.
Le nom et le prix du produit sont des attributs de l'entité du produit
La vente est la relation entre le client et le produit

Caractéristiques d'un modèle de données conceptuel

Offre une couverture des concepts commerciaux à l’échelle de l’organisation.
Ce type de modèles de données est conçu et développé pour un public professionnel.
Le modèle conceptuel est développé indépendamment des spécifications matérielles telles que la capacité de stockage des données, l'emplacement ou les spécifications logicielles telles que le fournisseur et la technologie du SGBD. L’objectif est de représenter les données telles qu’un utilisateur les verra dans le « monde réel ».

Les modèles de données conceptuels appelés modèles de domaine créent un vocabulaire commun pour toutes les parties prenantes en établissant les concepts de base et la portée.

Modèle de données logique

Pour Modèle de données logique est utilisé pour définir la structure des éléments de données et pour établir les relations entre eux. Le modèle de données logique ajoute des informations supplémentaires aux éléments du modèle de données conceptuel. L'avantage d'utiliser un modèle de données logique est de fournir une base pour former la base du modèle physique. Cependant, la structure de modélisation reste générique.

A ce niveau de modélisation des données, aucune clé primaire ou secondaire n'est définie. À ce niveau de modélisation des données, vous devez vérifier et ajuster les détails du connecteur définis précédemment pour les relations.

Caractéristiques d'un modèle de données logique

Décrit les besoins en données pour un seul projet, mais pourrait s'intégrer à d'autres modèles de données logiques en fonction de la portée du projet.
Conçu et développé indépendamment du SGBD.
Les attributs de données auront des types de données avec des précisions et une longueur exactes.
Les processus de normalisation du modèle sont généralement appliqués jusqu'à 3NF.

Modèle de données physique

A Modèle de données physique décrit une implémentation spécifique à la base de données du modèle de données. Il offre une abstraction de base de données et aide à générer le schéma. Cela est dû à la richesse des métadonnées offertes par un modèle physique de données. Le modèle de données physique aide également à visualiser la structure de la base de données en répliquant les clés de colonne de la base de données, les contraintes, les index, les déclencheurs et autres RDBMS caractéristiques.

Caractéristiques d'un modèle physique de données

Le modèle de données physique décrit les besoins en données pour un projet ou une application unique, bien qu'il puisse être intégré à d'autres modèles de données physiques en fonction de la portée du projet.
Le modèle de données contient des relations entre les tables qui traitent de la cardinalité et de la nullité des relations.
Développé pour une version spécifique d'un SGBD, d'un emplacement, d'un stockage de données ou d'une technologie à utiliser dans le projet.
Les colonnes doivent avoir des types de données exacts, des longueurs attribuées et des valeurs par défaut.
Les clés primaires et étrangères, les vues, les index, les profils d'accès et les autorisations, etc. sont définis.

Avantages et inconvénients du modèle de données

Avantages du modèle de données :

L'objectif principal d'un modèle de données de conception est de garantir que les objets de données proposés par l'équipe fonctionnelle sont représentés avec précision.
Le modèle de données doit être suffisamment détaillé pour être utilisé pour créer la base de données physique.
Les informations du modèle de données peuvent être utilisées pour définir la relation entre les tables, les clés primaires et étrangères et les procédures stockées.
Le modèle de données aide les entreprises à communiquer au sein et entre les organisations.
Le modèle de données aide à documenter les mappages de données dans le processus ETL
Aide à reconnaître les sources de données correctes pour alimenter le modèle

Inconvénients du modèle de données :

Pour développer un modèle de données, il faut connaître les caractéristiques physiques des données stockées.
Il s'agit d'un système de navigation qui produit un développement et une gestion d'applications complexes. Cela nécessite donc une connaissance de la vérité biographique.
Des modifications encore plus minimes apportées à la structure nécessitent une modification de l'ensemble de l'application.
Il n’existe pas de langage défini pour la manipulation des données dans SGBD.

Conclusion

La modélisation des données est le processus de développement d'un modèle de données pour les données à stocker dans une base de données.
Les modèles de données garantissent la cohérence des conventions de dénomination, des valeurs par défaut, de la sémantique et de la sécurité tout en garantissant la qualité des données.
La structure du modèle de données aide à définir les tables relationnelles, les clés primaires et étrangères et les procédures stockées.
Il existe trois types de concepts, logiques et physiques.
L'objectif principal du modèle conceptuel est d'établir les entités, leurs attributs et leurs relations.
Le modèle de données logique définit la structure des éléments de données et définit les relations entre eux.
Un modèle physique de données décrit l'implémentation spécifique à la base de données du modèle de données.
L'objectif principal d'un modèle de données de conception est de garantir que les objets de données proposés par l'équipe fonctionnelle sont représentés avec précision.
Le plus gros inconvénient est que même des modifications mineures apportées à la structure nécessitent une modification de l’ensemble de l’application.
En lisant ce didacticiel sur la modélisation des données, vous apprendrez les concepts de base tels que Qu'est-ce que le modèle de données ? Introduction aux différents types de modèles de données, avantages, inconvénients et exemple de modèle de données.