Modelowanie danych: koncepcyjne, logiczne i fizyczne
Zespół redakcyjny
⚡ Inteligentne podsumowanie
Modelowanie danych tworzy ustrukturyzowany, wizualny plan relacji obiektów danych w bazie danych, egzekwując reguły, konwencje nazewnictwa i zapewniając integralność. Ten materiał wyjaśnia trzy podstawowe poziomy – koncepcyjny, logiczny i fizyczny – i pokazuje, jak każda warstwa wpływa na decyzje projektowe i implementacyjne.
Co to jest modelowanie danych?
Modelowanie danych (modelowanie danych) to proces tworzenia modelu danych, który ma być przechowywany w bazie danych. Model danych to koncepcyjna reprezentacja obiektów danych, powiązań między nimi oraz reguł, które nimi rządzą. Wizualizacja danych w ten sposób pozwala zespołom egzekwować reguły biznesowe, zgodność z przepisami i politykę rządową przed utworzeniem jakichkolwiek tabel.
Modele danych zapewniają również spójność konwencji nazewnictwa, wartości domyślnych, semantyki i bezpieczeństwa, jednocześnie wspierając ogólną jakość danych. Poniższy diagram pokazuje, jak trzy podstawowe warstwy modelowania danych łączą się ze sobą przy rosnącym poziomie szczegółowości.
Modele danych w DBMS
Model danych jest abstracModel t, który organizuje opis danych, semantykę danych i ograniczenia spójności stosowane do tych danych. Model kładzie nacisk co dane są potrzebne i w jaki sposób Powinien być zorganizowany, a nie to, jakie operacje będą na nim wykonywane. Wyobraź sobie model danych jako plan budynku architekta: ustala on strukturę koncepcyjną i relacje między elementami danych na długo przed fizycznym utworzeniem bazy danych.
W technikach modelowania danych powszechnie stosuje się dwie notacje:
- Model relacji encji (ER). — graficzna notacja przedstawiająca jednostki, atrybuty i relacje między nimi.
- UML-a (Ujednolicony język modelowania) — szerszy język wizualny, który obsługuje diagramy klas przydatne do projektowania struktur danych.
Ten samouczek dotyczący modelowania danych najlepiej sprawdzi się zarówno początkującym, początkującym, jak i doświadczonym profesjonalistom, którzy potrzebują odświeżenia wiedzy na temat warstw koncepcyjnych, logicznych i fizycznych.
Dlaczego warto używać modelu danych?
Przed eksploracją każdej warstwy warto zrozumieć wartość biznesową, jaką zapewnia solidny model danych. Główne cele korzystania z modelu danych to:
- Zapewnia, że wszystkie obiekty danych wymagane przez bazę danych są dokładnie reprezentowane. Pominięcie danych prowadzi do błędnych raportów i niepoprawnych wyników.
- Pomaga projektować bazę danych na poziomie koncepcyjnym, logicznym i fizycznym.
- Definiuje tabele relacyjne, klucze podstawowe i obce oraz procedury składowane, których będzie potrzebować baza danych.
- Zapewnia przejrzysty obraz danych bazowych, dzięki czemu programiści baz danych mogą pewnie tworzyć fizyczną bazę danych.
- Pomaga wcześnie identyfikować brakujące i zbędne dane, zanim błędy rozprzestrzenią się dalej.
- Chociaż początkowe prace są pracochłonne i czasochłonne, dzięki temu przyszłe modernizacje i konserwacja infrastruktury IT staną się tańsze i szybsze.
Typy modeli danych w DBMS
Typy modeli danych: Istnieją trzy główne typy modeli danych – koncepcyjny, logiczny i fizyczny – i każdy z nich ma określone przeznaczenie. Razem opisują dane i sposób ich przechowywania, a także określają relacje między elementami danych.
- Koncepcyjny model danych: Definiuje CO System zawiera. Jest on zazwyczaj tworzony przez interesariuszy biznesowych i architektów danych w celu organizacji, określenia zakresu i zdefiniowania koncepcji i reguł biznesowych.
- Logiczny model danych: Definiuje JAK System powinien zostać wdrożony niezależnie od systemu DBMS. Zazwyczaj tworzą go architekci danych i analitycy biznesowi w celu opracowania technicznej mapy reguł i struktur danych.
- Model danych fizycznych: Opisuje JAK System zostanie wdrożony przy użyciu konkretnego systemu DBMS. Jest on zazwyczaj tworzony przez administratorów baz danych i programistów i stanowi rzeczywistą implementację bazy danych.
Konceptualny model danych
A Konceptualny model danych to uporządkowany widok koncepcji bazy danych i ich relacji. Celem tworzenia koncepcyjnego modelu danych jest określenie encji, ich atrybutów i relacji między nimi. Na tym poziomie rejestruje się bardzo niewiele szczegółów dotyczących rzeczywistej struktury bazy danych. Zazwyczaj artefakt ten należy do interesariuszy biznesowych i architektów danych.
Trzy podstawowe zasady koncepcyjnego modelu danych to:
- Jednostka: Rzecz z prawdziwego świata.
- Atrybut: Cechy lub właściwości jednostki.
- Związek: Zależność lub związek między dwoma podmiotami.
Przykład modelu danych:
- Klient i Produkt to dwie jednostki. Numer i nazwa klienta to atrybuty jednostki Klient.
- Nazwa i cena produktu są atrybutami jednostki Produkt.
- Sprzedaż to relacja pomiędzy Klientem a Produktem.
Charakterystyka koncepcyjnego modelu danych
- Oferuje omówienie koncepcji biznesowych w obrębie całej organizacji.
- Zaprojektowane i opracowane dla odbiorców biznesowych.
- Zbudowany niezależnie od specyfikacji sprzętowych, takich jak pojemność lub lokalizacja pamięci masowej, oraz specyfikacji oprogramowania, takich jak dostawca i technologia systemu DBMS. Celem jest przedstawienie danych w taki sposób, w jaki użytkownik będzie je widział w „rzeczywistym świecie”.
Konceptualne modele danych — czasami nazywane modelami domenowymi — tworzą wspólny słownik dla wszystkich interesariuszy, ustalając podstawowe koncepcje i zakres.
Logiczny model danych
Logiczny model danych Definiuje strukturę elementów danych i ustala relacje między nimi. Dodaje dalsze informacje do elementów koncepcyjnego modelu danych i stanowi podstawę, na której ostatecznie powstanie fizyczny model danych, chociaż struktura modelowania pozostaje niezależna od systemu DBMS.
Na tym poziomie modelowania danych klucze podstawowe i pomocnicze nie są jeszcze sfinalizowane. Weryfikujesz i dostosowujesz szczegóły łącznika ustawione wcześniej dla relacji oraz dopracowujesz kardynalności.
Charakterystyka logicznego modelu danych
- Opisuje potrzeby danych dla pojedynczego projektu, ale może być zintegrowany z innymi logicznymi modelami danych, w zależności od zakresu projektu.
- Zaprojektowany i opracowany niezależnie od DBMS.
- Atrybuty danych przechowują typy danych o określonej precyzji i długości.
- Normalizację stosuje się zwykle do trzeciej postaci normalnej (3NF).
Fizyczny model danych
A Fizyczny model danych Opisuje implementację modelu danych specyficzną dla bazy danych. Oferuje ona abs bazy danych.traci pomaga bezpośrednio generować schemat dzięki bogatym metadanym, które zawiera. Fizyczny model danych pomaga również wizualizować strukturę bazy danych poprzez replikację kluczy kolumn, ograniczeń, indeksów, wyzwalaczy i innych RDBMS funkcje.
Charakterystyka fizycznego modelu danych
- Opisuje potrzeby danych dla pojedynczego projektu lub aplikacji, choć można je zintegrować z innymi fizycznymi modelami danych w zależności od zakresu projektu.
- Definiuje relacje między tabelami, które regulują kardynalność i dopuszczalność wartości null w każdej relacji.
- Opracowane dla konkretnej wersji systemu DBMS, lokalizacji, układu przechowywania danych lub technologii wykorzystywanej w projekcie.
- Kolumny zawierają konkretne typy danych, długości i wartości domyślne.
- Klucze podstawowe i obce, widoki, indeksy, profile dostępu i uprawnienia są wyraźnie zdefiniowane.
Model danych koncepcyjny, logiczny i fizyczny
Gdy zrozumiesz każdą warstwę z osobna, najłatwiejszym sposobem na zapamiętanie różnic jest porównanie ich ze sobą. Poniższa tabela podsumowuje priorytety, właścicieli i poziom szczegółowości na każdym etapie.
| WYGLĄD | Konceptualistyczny | logiczny | Fizyczny |
|---|---|---|---|
| Cel | Zdefiniuj CO zawiera system | Zdefiniuj JAK system powinien działać, niezależnie od systemu DBMS | Zdefiniuj SPOSÓB implementacji systemu w konkretnym systemie DBMS |
| Publiczność | Interesariusze biznesowi, architekci danych | Architekci danych, analitycy biznesowi | Administratorzy baz danych, programiści |
| Poziom szczegółowości | Jednostki wysokiego poziomu, atrybuty, relacje | Typy danych, normalizacja, atrybuty | Tabele, kolumny, klucze, indeksy, wyzwalacze |
| Zdefiniowane klucze | żaden | Konceptualne klucze podstawowe i obce | Konkretne klucze podstawowe, obce i zastępcze |
| Zależność DBMS | Niezależny | Niezależny | Powiązany ze specyficznym systemem DBMS |
Zalety i wady modelu danych
Zalety modelu danych:
- Głównym celem modelu danych jest zapewnienie dokładnej reprezentacji obiektów danych udostępnianych przez zespół funkcjonalny.
- Model danych jest wystarczająco szczegółowy, aby posłużyć jako plan budowy fizycznej bazy danych.
- Informacje zawarte w modelu danych można wykorzystać do definiowania relacji między tabelami, kluczami podstawowymi i obcymi oraz procedurami składowanymi.
- Model danych pomaga przedsiębiorstwu komunikować się spójnie w obrębie organizacji i między nią.
- Model danych pomaga dokumentować mapę danychpingw procesie ETL.
- Pomaga rozpoznać właściwe źródła danych służące do wypełnienia modelu.
Wady modelu danych:
- Aby opracować model danych, należy zrozumieć cechy fizyczne przechowywanych danych.
- Systemy nawigacyjne zbudowane na bazie modelu danych mogą być podstawą skomplikowanych prac związanych z rozwojem aplikacji i zarządzaniem nimi, które wymagają dogłębnej wiedzy specjalistycznej.
- Nawet niewielka zmiana struktury może wymagać modyfikacji w całej aplikacji.
- Nie ma uniwersalnego języka manipulacji danymi dla wszystkich DBMS, dlatego modele często muszą być dostosowywane do konkretnej platformy.
