Modelarea datelor: conceptuală, logică și fizică

Ce este modelarea datelor?

Modelarea datelor (modelarea datelor) este procesul de creare a unui model de date pentru datele care urmează să fie stocate într-o bază de date. Modelul de date este o reprezentare conceptuală a obiectelor de date, a asocierilor dintre aceste obiecte și a regulilor care le guvernează. Prin vizualizarea datelor în acest fel, echipele pot aplica regulile de business, conformitatea cu reglementările și politicile guvernamentale înainte de construirea oricăror tabele.

Modelele de date asigură, de asemenea, consecvența în ceea ce privește convențiile de denumire, valorile implicite, semantica și securitatea, susținând în același timp calitatea generală a datelor. Diagrama de mai jos arată cum se îmbină cele trei straturi principale ale modelării datelor la niveluri crescânde de detaliu.

Modele de date în SGBD

Model de date este un abdomentracmodelul t care organizează descrierea datelor, semantica datelor și constrângerile de consistență aplicate acelor date. Modelul pune accentul pe ceea ce sunt necesare date și cum Ar trebui să fie organizat, mai degrabă decât operațiunile care vor fi efectuate asupra lui. Gândiți-vă la un model de date ca la planul de construcție al unui arhitect: acesta stabilește structura conceptuală și relația dintre elementele de date cu mult înainte ca baza de date să fie creată fizic.

Două notații sunt utilizate în mod obișnuit ca tehnici de modelare a datelor:

1. Model de relație cu entitate (ER). — o notație grafică care descrie entități, atribute și relațiile dintre acestea.
2. UML (Limbajul de modelare unificat) — un limbaj vizual mai larg care acceptă diagrame de clase potrivite pentru proiectarea structurilor de date.

Acest tutorial despre modelarea datelor este cel mai potrivit pentru începători, absolvenți și profesioniști experimentați care au nevoie de o reîmprospătare a cunoștințelor despre nivelurile conceptuale, logice și fizice.

De ce să folosiți modelul de date?

Înainte de a explora fiecare strat, este util să înțelegem valoarea comercială pe care o oferă un model de date solid. Obiectivele principale ale utilizării unui model de date sunt:

• Asigură reprezentarea corectă a tuturor obiectelor de date necesare bazei de date. Omiterea datelor duce la rapoarte eronate și rezultate incorecte.
• Ajută la proiectarea bazei de date la nivel conceptual, logic și fizic.
• Definește tabelele relaționale, cheile primare și externe și procedurile stocate de care va avea nevoie baza de date.
• Oferă o imagine clară a datelor de bază, astfel încât dezvoltatorii de baze de date să poată construi o bază de date fizică cu încredere.
• Ajută la identificarea timpurie a datelor lipsă și redundante, înainte ca defectele să se propagă în aval.
• Deși crearea inițială necesită multă muncă și timp, aceasta face ca viitoarele modernizări și întreținere a infrastructurii IT să fie mai ieftine și mai rapide.

Tipuri de modele de date în DBMS

Tipuri de modele de date: Există trei tipuri principale de modele de date — conceptuale, logice și fizice — și fiecare are un scop specific. Împreună, acestea descriu datele și modul în care sunt stocate și stabilesc relațiile dintre elementele de date.

1. Model conceptual de date: defineste CE sistemul conține. De obicei, este creat de părțile interesate din cadrul afacerii și de arhitecții de date pentru a organiza, defini și defini concepte și reguli de afaceri.
2. Model logic de date: defineste CUM Sistemul ar trebui implementat indiferent de SGBD. De obicei, este creat de arhitecți de date și analiști de afaceri pentru a dezvolta o hartă tehnică a regulilor și structurilor de date.
3. Modelul fizic de date: Descrie CUM Sistemul va fi implementat folosind un SGBD specific. Acesta este de obicei creat de administratori de baze de date și dezvoltatori și reprezintă implementarea propriu-zisă a bazei de date.

Model conceptual de date

A Model conceptual de date este o vizualizare organizată a conceptelor bazei de date și a relațiilor dintre acestea. Scopul creării unui model de date conceptual este de a stabili entități, atributele acestora și relațiile dintre ele. La acest nivel, sunt surprinse foarte puține detalii despre structura reală a bazei de date. Părțile interesate din cadrul afacerii și arhitecții de date dețin de obicei acest artefact.

Cele trei principii de bază ale unui model conceptual de date sunt:

• Entitate: O chestie din lumea reală.
• Atribut: Caracteristicile sau proprietățile unei entități.
• Relaţie: Dependență sau asociere între două entități.

Exemplu de model de date:

• Clientul și Produsul sunt două entități. Numărul și numele clientului sunt atribute ale entității Client.
• Numele și prețul produsului sunt atribute ale entității Produs.
• Vânzarea este relația dintre Client și Produs.

Caracteristicile unui model de date conceptual

• Oferă o acoperire la nivelul întregii organizații a conceptelor de afaceri.
• Conceput și dezvoltat pentru un public de afaceri.
• Construit independent de specificațiile hardware, cum ar fi capacitatea de stocare a datelor sau locația, și de specificațiile software, cum ar fi furnizorul și tehnologia SGBD. Accentul este de a reprezenta datele așa cum le va vedea un utilizator în „lumea reală”.

Modelele de date conceptuale — uneori numite modele de domeniu — creează un vocabular comun pentru toate părțile interesate prin stabilirea conceptelor de bază și a domeniului de aplicare.

Model logic de date

Model logic de date definește structura elementelor de date și stabilește relațiile dintre acestea. Adaugă informații suplimentare elementelor modelului de date conceptual și oferă fundația pe care se va construi în cele din urmă Modelul Fizic de Date, deși structura de modelare rămâne independentă de SGBD.

La acest nivel de modelare a datelor, cheile primare sau secundare nu sunt încă finalizate. Verificați și ajustați detaliile conectorului care au fost setate anterior pentru relații și rafinați cardinalitățile.

Caracteristicile unui model logic de date

• Descrie nevoile de date pentru un singur proiect, dar se poate integra cu alte modele logice de date, în funcție de domeniul de aplicare al proiectului.
• Proiectat și dezvoltat independent de SGBD.
• Atributele de date poartă tipuri de date cu precizii și lungimi exacte.
• Normalizarea se aplică de obicei până la a treia formă normală (3FN).

Model de date fizice

A Model de date fizice descrie o implementare specifică bazei de date a modelului de date. Oferă absoarberea bazei de datetracși ajută la generarea directă a schemei, datorită metadatelor bogate pe care le conține. Modelul fizic de date ajută, de asemenea, la vizualizarea structurii bazei de date prin replicarea cheilor de coloană, a constrângerilor, a indexurilor, a declanșatoarelor și a altor elemente. RDBMS caracteristici.

Caracteristicile unui model fizic de date

• Descrie nevoile de date pentru un singur proiect sau o singură aplicație, deși poate fi integrat cu alte modele fizice de date în funcție de domeniul de aplicare al proiectului.
• Definește relațiile dintre tabele care abordează cardinalitatea și nulabilitatea fiecărei relații.
• Dezvoltat pentru o versiune specifică a unui SGBD, locație, aspect de stocare a datelor sau tehnologie utilizată în cadrul proiectului.
• Coloanele conțin tipuri de date exacte, lungimi și valori implicite.
• Cheile primare și externe, vizualizările, indexurile, profilurile de acces și autorizațiile sunt definite explicit.

Model de date conceptual vs. logic vs. fizic

Odată ce înțelegeți fiecare strat în parte, cea mai ușoară modalitate de a reține diferențele este să le comparați unul lângă altul. Tabelul de mai jos prezintă pe scurt accentul, proprietarii și nivelul de detaliu în fiecare etapă.

Aspect	Conceptual	Logic	Fizic
Scop	Definiți CE conține sistemul	Definiți CUM ar trebui să funcționeze sistemul, indiferent de SGBD	Definiți modul în care sistemul este implementat într-un anumit SGBD
Public	Părți interesate din domeniul afacerilor, arhitecți de date	Arhitecți de date, analiști de afaceri	Administratori de baze de date, dezvoltatori
Nivel de detaliu	Entități, atribute și relații de nivel înalt	Tipuri de date, normalizare, atribute	Tabele, coloane, chei, indexuri, declanșatoare
Chei definite	Nici unul	Chei primare și externe conceptuale	Chei primare, externe și surogat concrete
Dependență DBMS	Independent	Independent	Legat de un anumit SGBD

Avantajele și dezavantajele modelului de date

Avantajele unui model de date:

• Scopul principal al unui model de date este de a asigura reprezentarea corectă a obiectelor de date oferite de echipa funcțională.
• Modelul de date este suficient de detaliat pentru a fi utilizat ca plan pentru construirea bazei de date fizice.
• Informațiile din modelul de date pot fi utilizate pentru definirea relațiilor dintre tabele, chei primare și externe și proceduri stocate.
• Un model de date ajută afacerea să comunice consecvent în cadrul și între organizații.
• Un model de date ajută la documentarea hărții de datepings în procesul ETL.
• Ajută la recunoașterea surselor corecte de date pentru popularea modelului.

Dezavantaje ale unui model de date:

• Pentru a dezvolta un model de date, trebuie să înțelegeți caracteristicile fizice ale datelor stocate.
• Sistemele de navigație construite pe baza unui model de date pot produce lucrări complexe de dezvoltare și gestionare a aplicațiilor, care necesită cunoștințe aprofundate ale domeniului.
• Chiar și o mică modificare a structurii poate necesita modificări la nivelul întregii aplicații.
• Nu există un limbaj universal de manipulare a datelor în toate Baze de date, așa că modelele trebuie adesea adaptate în funcție de platformă.

Întrebări frecvente