データモデリングとは何ですか? タイプ (概念的、論理、物理)

データモデリングとは?

データモデリング(データモデリング) データベースに保存するデータのデータ モデルを作成するプロセスです。 このデータ モデルは、データ オブジェクト、さまざまなデータ オブジェクト間の関連付け、およびルールを概念的に表現したものです。

データ モデリングは、データの視覚的表現に役立ち、ビジネス ルール、規制遵守、政府のポリシーをデータに適用します。 データ モデルは、データの品質を確保しながら、命名規則、デフォルト値、セマンティクス、セキュリティの一貫性を確保します。

DBMSのデータモデル

また, データ・モデル データの説明、データのセマンティクス、およびデータの一貫性制約を体系化する抽象モデルとして定義されます。データ モデルは、データに対してどのような操作が実行されるかではなく、どのようなデータが必要か、どのように編成されるべきかに重点を置いています。データモデルは次のようなものです architect の構築計画。概念モデルを構築し、データ項目間の関係を設定するのに役立ちます。

データ モデリング手法には次の XNUMX 種類があります。

  1. エンティティ関係 (ER) モデル
  2. UML (統一モデリング言語)

それらについて詳しく説明します later.

このデータ モデリング チュートリアルは、初心者、初心者、経験豊富な専門家に最適です。

データモデルを使用する理由

データ モデルを使用する主な目的は次のとおりです。

  • データベースに必要なすべてのデータ オブジェクトが正確に表現されていることを保証します。 データを省略すると、不完全なレポートが作成され、誤った結果が生成されます。
  • データ モデルは、概念的、物理、論理レベルでデータベースを設計するのに役立ちます。
  • データ モデル構造は、リレーショナル テーブル、主キー、外部キー、ストアド プロシージャを定義するのに役立ちます。
  • これは基本データの明確な全体像を提供し、データベース開発者が物理データベースを作成するために使用できます。
  • 欠落しているデータや冗長なデータを特定するのにも役立ちます。
  • データ モデルの最初の作成には労力と時間がかかりますが、長期的には、IT インフラストラクチャのアップグレードとメンテナンスがより安価かつ迅速になります。

DBMS のデータ モデルの種類

データモデルの種類: データ モデルには主に、概念データ モデル、論理データ モデル、物理データ モデルの XNUMX つの異なるタイプがあり、それぞれに特定の目的があります。 データ モデルは、データとそれがデータベースにどのように保存されるかを表現し、データ項目間の関係を設定するために使用されます。

  1. 概念的なデータモデル: このデータモデルは以下を定義します WHAT システムには含まれています。このモデルは通常、ビジネス関係者とデータによって作成されます。 Archiテクス。目的は、ビジネスの概念とルールを整理し、範囲を定め、定義することです。
  2. 論理データモデル: 定義する HOW DBMS に関係なくシステムを実装する必要があります。このモデルは通常、データによって作成されます。 Archiテクストとビジネスアナリスト。目的は、ルールとデータ構造の技術マップを開発することです。
  3. 物理データモデル: このデータ モデルは次のことを説明します HOW システムは特定の DBMS システムを使用して実装されます。 このモデルは通常、DBA と開発者によって作成されます。 目的はデータベースの実際の実装です。
データモデルの種類
データモデルの種類

概念データ モデル

A 概念データ モデル は、データベースの概念とその関係を整理した図です。概念的なデータ モデルを作成する目的は、エンティティ、その属性、および関係を確立することです。このデータ モデリング レベルでは、実際のデータベース構造に関する詳細はほとんどわかりません。ビジネス関係者とデータ archi通常、tect は概念的なデータ モデルを作成します。

Conceptual Data Model の 3 つの基本テナントは次のとおりです。

  • エンティティ:現実世界のこと
  • 属性: エンティティの特性またはプロパティ
  • 関係: XNUMX つのエンティティ間の依存関係または関連性

データモデルの例:

  • 顧客と製品は XNUMX つのエンティティです。 顧客番号と名前は顧客エンティティの属性です
  • 製品名と価格は製品エンティティの属性です
  • 販売とは顧客と製品との関係です
概念データ モデル

概念データ モデル

概念的なデータモデルの特徴

  • ビジネスコンセプトを組織全体にカバーします。
  • このタイプのデータ モデルは、ビジネス対象者向けに設計および開発されています。
  • 概念モデルは、データ ストレージ容量、場所などのハードウェア仕様や、DBMS ベンダーやテクノロジなどのソフトウェア仕様とは独立して開発されます。 焦点は、ユーザーが「現実世界」で見るデータを表現することです。

ドメイン モデルとして知られる概念的なデータ モデルは、基本的な概念と範囲を確立することによって、すべての関係者に共通の語彙を作成します。

論理データ モデル

また, 論理データ モデル データ要素の構造を定義し、それらの間の関係を設定するために使用されます。論理データ モデルは、概念データ モデル要素にさらに情報を追加します。論理データ モデルを使用する利点は、 foundation 物理モデルのベースを形成します。ただし、モデリング構造は汎用的なままです。

論理データ モデル

論理データ モデル

このデータ モデリング レベルでは、主キーや副キーは定義されていません。このデータ モデリング レベルでは、コネクタの検証と調整が必要です。tails 関係のために以前に設定されたもの。

論理データモデルの特徴

  • 単一プロジェクトのデータ ニーズについて説明しますが、プロジェクトの範囲に基づいて他の論理データ モデルと統合できます。
  • DBMS から独立して設計および開発されました。
  • データ属性には、正確な精度と長さのデータ型があります。
  • モデルへの正規化プロセスは通常 3NF まで適用されます。

物理データモデル

A 物理データモデル では、データベース固有のデータ モデルの実装について説明します。 これはデータベースの抽象化を提供し、スキーマの生成を支援します。 これは、物理データ モデルによって提供されるメタデータが豊富であるためです。 物理データ モデルは、データベースの列キー、制約、インデックス、トリガーなどを複製することにより、データベース構造を視覚化するのにも役立ちます。 RDBMS 機能。

物理データモデル

物理データモデル

物理データモデルの特徴

  • 物理データ モデルは、単一のプロジェクトまたはアプリケーションに必要なデータを記述しますが、プロジェクトの範囲に基づいて他の物理データ モデルと統合される場合もあります。
  • データ モデルには、リレーションシップのカーディナリティと NULL 可能性を扱うテーブル間のリレーションシップが含まれています。
  • プロジェクトで使用される DBMS、場所、データ ストレージ、またはテクノロジの特定のバージョン用に開発されました。
  • 列には正確なデータ型、割り当てられた長さ、およびデフォルト値が必要です。
  • 主キーと外部キー、ビュー、インデックス、アクセス プロファイル、承認などが定義されます。

データモデルの長所と短所

データモデルの利点:

  • データ モデルの設計の主な目的は、機能チームが提供するデータ オブジェクトが正確に表現されていることを確認することです。
  • データ モデルは、物理データベースの構築に使用できるほど詳細なものである必要があります。
  • データ モデル内の情報は、テーブル、主キーと外部キー、ストアド プロシージャの間の関係を定義するために使用できます。
  • データ モデルは、ビジネスが組織内および組織間のコミュニケーションを行うのに役立ちます。
  • データ モデルは、ETL プロセスでのデータ マッピングの文書化に役立ちます
  • モデルに入力するための正しいデータ ソースを認識するのに役立ちます。

データモデルの欠点:

  • データ モデルを開発するには、物理​​データに保存されている特性を知る必要があります。
  • これは、com がプロデュースするナビゲーション システムです。plex アプリケーション開発、管理。 したがって、伝記の真実についての知識が必要です。
  • 構造に加えられた小さな変更でも、アプリケーション全体の変更が必要になります。
  • 設定されたデータ操作言語はありません DBMS.

要約

  • データ モデリングは、データベースに保存されるデータのデータ モデルを開発するプロセスです。
  • データ モデルは、データの品質を確保しながら、命名規則、デフォルト値、セマンティクス、セキュリティの一貫性を確保します。
  • データ モデル構造は、リレーショナル テーブル、主キー、外部キー、ストアド プロシージャを定義するのに役立ちます。
  • 概念型、論理型、物理型の XNUMX 種類があります。
  • 概念モデルの主な目的は、エンティティ、その属性、およびそれらの関係を確立することです。
  • 論理データ モデルは、データ要素の構造を定義し、それらの間の関係を設定します。
  • 物理データ モデルは、データ モデルのデータベース固有の実装を記述します。
  • データ モデルの設計の主な目的は、機能チームが提供するデータ オブジェクトが正確に表現されていることを確認することです。
  • 最大の欠点は、構造に加えられた小さな変更でもアプリケーション全体の修正が必要になることです。
  • このデータ モデリング チュートリアルを読むと、「データ モデルとは何ですか?」などの基本概念から学ぶことができます。 さまざまなタイプのデータ モデル、利点、欠点、およびデータ モデルの例の紹介。