Datamodellering: conceptueel, logisch en fysiek

Wat is datamodellering?

Datamodellering (data modeling) Datamodellering is het proces waarbij een datamodel wordt gecreëerd voor de gegevens die in een database moeten worden opgeslagen. Het datamodel is een conceptuele weergave van dataobjecten, de relaties tussen die objecten en de regels die erop van toepassing zijn. Door gegevens op deze manier te visualiseren, kunnen teams bedrijfsregels, wettelijke voorschriften en overheidsbeleid afdwingen voordat er tabellen worden aangemaakt.

Datamodellen zorgen ook voor consistentie in naamgevingsconventies, standaardwaarden, semantiek en beveiliging, en ondersteunen tegelijkertijd de algehele datakwaliteit. Het onderstaande diagram laat zien hoe de drie kernlagen van datamodellering op steeds gedetailleerdere niveaus in elkaar passen.

Gegevensmodellen in DBMS

De Gegevensmodel is een buiktracEen model dat de gegevensbeschrijving, de gegevenssemantiek en de op die gegevens toegepaste consistentiebeperkingen organiseert. Het model legt de nadruk op... wat Er zijn gegevens nodig en hoe Het moet georganiseerd zijn, in plaats van te bepalen welke bewerkingen erop zullen worden uitgevoerd. Zie een datamodel als een bouwplan van een architect: het legt de conceptuele structuur en de relatie tussen data-items vast, lang voordat de database fysiek wordt gecreëerd.

Twee notaties worden vaak gebruikt als datamodelleringstechnieken:

1. Entiteitsrelatie (ER)-model — een grafische notatie die entiteiten, attributen en de relaties daartussen weergeeft.
2. UML-(Uniforme modelleringstaal) — een bredere visuele taal die klassendiagrammen ondersteunt die geschikt zijn voor het ontwerpen van datastructuren.

Deze tutorial over datamodellering is het meest geschikt voor starters, beginners en ervaren professionals die hun kennis van de conceptuele, logische en fysieke lagen willen opfrissen.

Waarom een ​​datamodel gebruiken?

Voordat we elke laag verder onderzoeken, is het nuttig om de zakelijke waarde van een degelijk datamodel te begrijpen. De belangrijkste doelen van het gebruik van een datamodel zijn:

• Garandeert dat alle dataobjecten die de database vereist, correct worden weergegeven. Het weglaten van gegevens leidt tot foutieve rapporten en onjuiste resultaten.
• Helpt bij het ontwerpen van de database op conceptueel, logisch en fysiek niveau.
• Definieert de relationele tabellen, primaire en externe sleutels en opgeslagen procedures die de database nodig heeft.
• Biedt een helder beeld van de basisgegevens, zodat databaseontwikkelaars met vertrouwen een fysieke database kunnen bouwen.
• Helpt bij het vroegtijdig opsporen van ontbrekende en redundante gegevens, voordat defecten zich verder verspreiden.
• Hoewel de initiële ontwikkeling arbeidsintensief en tijdrovend is, maakt het toekomstige upgrades en het onderhoud van de IT-infrastructuur goedkoper en sneller.

Soorten gegevensmodellen in DBMS

Soorten datamodellen: Er zijn drie hoofdtypen datamodellen: conceptueel, logisch en fysiek. Elk model heeft een specifiek doel. Samen beschrijven ze de data en hoe deze is opgeslagen, en leggen ze de relaties tussen de data-items vast.

1. Conceptueel gegevensmodel: definieert WAT Het systeem bevat de inhoud ervan. Het wordt doorgaans gecreëerd door zakelijke belanghebbenden en data-architecten om bedrijfsconcepten en -regels te organiseren, af te bakenen en te definiëren.
2. Logisch gegevensmodel: definieert HOE Het systeem moet worden geïmplementeerd, ongeacht het DBMS. Het wordt doorgaans ontwikkeld door data-architecten en businessanalisten om een ​​technisch overzicht van regels en datastructuren te creëren.
3. Fysiek gegevensmodel: beschrijft HOE Het systeem zal worden geïmplementeerd met behulp van een specifiek DBMS. Dit wordt doorgaans ontwikkeld door databasebeheerders en ontwikkelaars en vertegenwoordigt de daadwerkelijke implementatie van de database.

Conceptueel gegevensmodel

A Conceptueel gegevensmodel Een conceptueel datamodel is een georganiseerde weergave van databaseconcepten en hun onderlinge relaties. Het doel van een conceptueel datamodel is het vaststellen van entiteiten, hun attributen en de relaties daartussen. Op dit niveau wordt er weinig detail over de daadwerkelijke databasestructuur vastgelegd. Dit artefact is doorgaans eigendom van zakelijke belanghebbenden en data-architecten.

De drie basisprincipes van een conceptueel datamodel zijn:

• Entiteit: Iets uit de praktijk.
• Attribuut: Kenmerken of eigenschappen van een entiteit.
• relatie: Afhankelijkheid of samenhang tussen twee entiteiten.

Voorbeeld van een datamodel:

• Klant en product zijn twee afzonderlijke entiteiten. Klantnummer en naam zijn attributen van de entiteit Klant.
• De productnaam en de prijs zijn attributen van de entiteit Product.
• Verkoop is de relatie tussen klant en product.

Kenmerken van een conceptueel datamodel

• Biedt organisatiebrede dekking van bedrijfsconcepten.
• Ontworpen en ontwikkeld voor een zakelijk publiek.
• De database is onafhankelijk van hardwarespecificaties zoals dataopslagcapaciteit of -locatie, en softwarespecificaties zoals DBMS-leverancier en -technologie. De focus ligt op het weergeven van data zoals een gebruiker die in de "echte wereld" zal zien.

Conceptuele datamodellen – soms ook wel domeinmodellen genoemd – creëren een gemeenschappelijke vocabulaire voor alle belanghebbenden door basisconcepten en de reikwijdte vast te stellen.

Logisch gegevensmodel

De Logisch gegevensmodel Het definieert de structuur van gegevenselementen en legt relaties tussen deze elementen vast. Het voegt verdere informatie toe aan de elementen van het conceptuele datamodel en vormt de basis waarop het fysieke datamodel uiteindelijk zal voortbouwen, hoewel de modelleringsstructuur onafhankelijk blijft van het databasemanagementsysteem (DBMS).

Op dit niveau van gegevensmodellering zijn de primaire of secundaire sleutels nog niet definitief vastgesteld. U controleert en past de eerder ingestelde verbindingsdetails voor relaties aan en verfijnt de kardinaliteiten.

Kenmerken van een logisch datamodel

• Beschrijft de datavereisten voor een specifiek project, maar kan, afhankelijk van de projectomvang, worden geïntegreerd met andere logische datamodellen.
• Onafhankelijk van het DBMS ontworpen en ontwikkeld.
• Gegevenskenmerken bevatten gegevenstypen met exacte precisie en lengte.
• Normalisatie wordt doorgaans toegepast tot en met de derde normale vorm (3NF).

Fysiek gegevensmodel

A Fysiek gegevensmodel Het beschrijft een databasespecifieke implementatie van het datamodel. Het biedt database-abs.tracHet fysieke datamodel helpt bij het direct genereren van het schema, dankzij de rijke metadata die het bevat. Het helpt ook bij het visualiseren van de databasestructuur door kolom-sleutels, beperkingen, indexen, triggers en andere elementen te repliceren. RDBMS kenmerken.

Kenmerken van een fysiek datamodel

• Beschrijft de datavereisten voor een enkel project of applicatie, hoewel deze, afhankelijk van de projectomvang, kan worden geïntegreerd met andere fysieke datamodellen.
• Definieert relaties tussen tabellen, waarbij rekening wordt gehouden met de kardinaliteit en de mogelijkheid tot null-waarden binnen elke relatie.
• Ontwikkeld voor een specifieke versie van een DBMS, locatie, dataopslagindeling of technologie die in het project wordt gebruikt.
• Kolommen bevatten exacte gegevenstypen, lengtes en standaardwaarden.
• Primaire en externe sleutels, weergaven, indexen, toegangsprofielen en autorisaties worden expliciet gedefinieerd.

Conceptueel versus logisch versus fysiek datamodel

Als je eenmaal elke laag afzonderlijk begrijpt, is de gemakkelijkste manier om de verschillen te onthouden door ze naast elkaar te vergelijken. De onderstaande tabel vat de focus, verantwoordelijken en het detailniveau van elke fase samen.

Aspect	Conceptuele	logisch	fysiek
Doel	Definieer WAT het systeem bevat	Definieer HOE het systeem moet werken, onafhankelijk van het databasebeheersysteem.	Beschrijf HOE het systeem in een specifiek DBMS wordt geïmplementeerd.
Toehoorders	Zakelijke belanghebbenden, data-architecten	Data-architecten, bedrijfsanalisten	DBA's, ontwikkelaars
Detailniveau	Entiteiten, attributen en relaties op hoog niveau	Gegevenstypen, normalisatie, attributen	Tabellen, kolommen, sleutels, indexen, triggers
Sleutels gedefinieerd	Geen	Conceptuele primaire en vreemde sleutels	Concrete primaire, vreemde en vervangende sleutels
afhankelijkheid van het DBMS	Zelfstandigen	Zelfstandigen	Gekoppeld aan een specifiek DBMS

Voor- en nadelen van datamodel

Voordelen van een datamodel:

• Het hoofddoel van een datamodel is ervoor te zorgen dat de dataobjecten die door het functionele team worden aangeleverd, nauwkeurig worden weergegeven.
• Het datamodel is gedetailleerd genoeg om als blauwdruk te dienen voor het bouwen van de fysieke database.
• De informatie in het datamodel kan worden gebruikt om de relaties tussen tabellen, primaire en externe sleutels en opgeslagen procedures te definiëren.
• Een datamodel helpt bedrijven om consistent te communiceren binnen en tussen organisaties.
• Een datamodel helpt bij het documenteren van een datakaart.pings in het ETL-proces.
• Het helpt bij het herkennen van de juiste gegevensbronnen om het model te vullen.

Nadelen van een datamodel:

• Om een ​​datamodel te ontwikkelen, moet je de fysieke kenmerken van de opgeslagen data begrijpen.
• Navigatiesystemen die gebouwd zijn op basis van een datamodel kunnen leiden tot complexe applicatieontwikkeling en -beheer, waarvoor diepgaande domeinkennis vereist is.
• Zelfs een kleine wijziging in de structuur kan aanpassingen in de gehele applicatie vereisen.
• Er bestaat geen universele taal voor gegevensmanipulatie die overal toepasbaar is. dbmsDaarom moeten modellen vaak per platform worden aangepast.

Veelgestelde vragen