Моделирование данных: концептуальное, логическое и физическое.

Что такое моделирование данных?

Моделирование данных (data modeling) Это процесс создания модели данных для хранения информации в базе данных. Модель данных представляет собой концептуальное описание объектов данных, связей между этими объектами и правил, которые ими управляют. Визуализируя данные таким образом, команды могут обеспечивать соблюдение бизнес-правил, нормативных требований и государственной политики еще до создания каких-либо таблиц.

Модели данных также обеспечивают согласованность в соглашениях об именовании, значениях по умолчанию, семантике и безопасности, поддерживая при этом общее качество данных. На диаграмме ниже показано, как три основных уровня моделирования данных взаимодействуют друг с другом на возрастающих уровнях детализации.

Модели данных в СУБД

Модель данных это прессtracМодель, которая организует описание данных, семантику данных и ограничения согласованности, применяемые к этим данным. Модель делает акцент на... почему необходимы данные, и это Следует организовывать данные, а не определять, какие операции над ними будут выполняться. Представьте себе модель данных как план здания, разработанный архитектором: она задает концептуальную структуру и взаимосвязь между элементами данных задолго до физического создания базы данных.

В качестве методов моделирования данных обычно используются две нотации:

1. Модель отношений сущностей (ER) — графическая нотация, отображающая сущности, атрибуты и взаимосвязи между ними.
2. UML (Единый язык моделирования) — более широкий визуальный язык, поддерживающий диаграммы классов, подходящий для проектирования структур данных.

Этот учебный курс по моделированию данных лучше всего подходит для новичков, начинающих и опытных специалистов, которым необходимо освежить знания по концептуальному, логическому и физическому уровням.

Зачем использовать модель данных?

Прежде чем рассматривать каждый слой, полезно понять, какую бизнес-ценность обеспечивает грамотная модель данных. Основные цели использования модели данных:

• Обеспечивает точное представление всех необходимых для базы данных объектов данных. Отсутствие данных приводит к некорректным отчетам и неправильным результатам.
• Помогает проектировать базу данных на концептуальном, логическом и физическом уровнях.
• Определяет реляционные таблицы, первичные и внешние ключи, а также хранимые процедуры, необходимые для работы базы данных.
• Предоставляет четкое представление об исходных данных, позволяя разработчикам баз данных уверенно создавать физическую базу данных.
• Помогает выявлять отсутствующие и избыточные данные на ранней стадии, до того, как дефекты распространятся на последующие этапы обработки.
• Хотя первоначальная разработка требует значительных трудозатрат и времени, в будущем это позволит удешевить и ускорить модернизацию и обслуживание ИТ-инфраструктуры.

Типы моделей данных в СУБД

Типы моделей данных: Существует три основных типа моделей данных — концептуальная, логическая и физическая — и каждая из них имеет своё определённое назначение. Вместе они описывают данные и способ их хранения, а также устанавливают взаимосвязи между элементами данных.

1. Концептуальная модель данных: Определяет FAQ Система содержит в себе определенные элементы. Как правило, она создается заинтересованными сторонами из бизнеса и архитекторами данных для организации, определения масштабов и формулирования бизнес-концепций и правил.
2. Логическая модель данных: Определяет КАК МЫ РАБОТАЕМ Систему следует внедрять независимо от используемой СУБД. Обычно её создают архитекторы данных и бизнес-аналитики для разработки технической карты правил и структур данных.
3. Физическая модель данных: Описывает КАК МЫ РАБОТАЕМ Система будет реализована с использованием конкретной СУБД. Обычно она создается администраторами баз данных и разработчиками и представляет собой фактическую реализацию базы данных.

Концептуальная модель данных

A Концептуальная модель данных Это структурированное представление концепций баз данных и их взаимосвязей. Цель создания концептуальной модели данных — определить сущности, их атрибуты и связи между ними. На этом уровне фиксируется очень мало деталей о фактической структуре базы данных. Как правило, этот артефакт принадлежит заинтересованным сторонам из бизнеса и архитекторам данных.

Три основных принципа концептуальной модели данных:

• Сущность: Это происходит в реальной жизни.
• Атрибут: Характеристики или свойства объекта.
• Отношения: Зависимость или связь между двумя сущностями.

Пример модели данных:

• Клиент и Продукт — это две сущности. Номер и имя клиента являются атрибутами сущности «Клиент».
• Название и цена товара являются атрибутами сущности "Товар".
• Продажа — это взаимоотношения между покупателем и товаром.

Характеристики концептуальной модели данных

• Обеспечивает охват бизнес-концепций в масштабах всей организации.
• Разработано и предназначено для деловой аудитории.
• Разработан независимо от аппаратных характеристик, таких как объем или местоположение хранилища данных, и программных характеристик, таких как поставщик СУБД и используемые технологии. Основная задача — представить данные так, как пользователь будет видеть их в «реальном мире».

Концептуальные модели данных — иногда называемые доменными моделями — создают общий словарь для всех заинтересованных сторон, устанавливая основные понятия и область применения.

Логическая модель данных

Логическая модель данных Определяет структуру элементов данных и устанавливает связи между ними. Он добавляет дополнительную информацию к элементам концептуальной модели данных и обеспечивает основу, на которой в конечном итоге будет строиться физическая модель данных, хотя структура моделирования остается независимой от СУБД.

На этом уровне моделирования данных первичные и вторичные ключи еще не определены. Вы проверяете и корректируете параметры коннектора, заданные ранее для связей, и уточняете кардинальность.

Характеристики логической модели данных

• Описывает потребности в данных для конкретного проекта, но может интегрироваться с другими логическими моделями данных в зависимости от масштаба проекта.
• Разработан и разработан независимо от СУБД.
• Атрибуты данных содержат информацию о типах данных с указанием точной точности и длины.
• Обычно нормализация применяется до третьей нормальной формы (3NF).

Физическая модель данных

A Физическая модель данных Описывает реализацию модели данных, специфичную для конкретной базы данных. Она предлагает абстракции базы данных.tracи помогает напрямую генерировать схему благодаря богатым метаданным, которые она содержит. Физическая модель данных также помогает визуализировать структуру базы данных, реплицируя ключи столбцов, ограничения, индексы, триггеры и другие данные. RDBMS особенности.

Характеристики физической модели данных

• Описывает потребности в данных для конкретного проекта или приложения, хотя может быть интегрирована с другими физическими моделями данных в зависимости от масштаба проекта.
• Определяет взаимосвязи между таблицами, которые учитывают мощность множества и возможность наличия значений NULL в каждой из этих связей.
• Разработано для конкретной версии СУБД, местоположения, схемы хранения данных или технологии, используемой в проекте.
• Столбцы содержат точные типы данных, длину и значения по умолчанию.
• Первичные и внешние ключи, представления, индексы, профили доступа и авторизации определены явно.

Концептуальная, логическая и физическая модель данных

После того как вы разберетесь с каждым уровнем по отдельности, самый простой способ запомнить различия — сравнить их рядом. В таблице ниже приведена сводная информация о направленности, владельцах и уровне детализации на каждом этапе.

Аспект	Концептуальный	логический	Физический
Цель	Определите, ЧТО содержит система.	Определите, КАК должна работать система, независимо от используемой СУБД.	Опишите, КАК система реализована в конкретной СУБД.
Аудитория	Представители бизнеса, архитекторы данных	Архитекторы данных, бизнес-аналитики	Администраторы баз данных, разработчики
Уровень детализации	Главные сущности, атрибуты, отношения	Типы данных, нормализация, атрибуты	Таблицы, столбцы, ключи, индексы, триггеры
Определены ключи	Ничто	Концептуальные первичные и внешние ключи	Конкретные первичные, внешние и суррогатные ключи
зависимость СУБД	Независмая платформа	Независмая платформа	Привязан к конкретной СУБД

Преимущества и недостатки модели данных

Преимущества модели данных:

• Главная цель модели данных — обеспечить точное представление объектов данных, предоставляемых функциональной командой.
• Модель данных достаточно детализирована, чтобы ее можно было использовать в качестве основы для построения физической базы данных.
• Информация, содержащаяся в модели данных, может использоваться для определения связей между таблицами, первичными и внешними ключами, а также хранимыми процедурами.
• Модель данных помогает бизнесу обеспечивать согласованную коммуникацию внутри организации и между ее подразделениями.
• Модель данных помогает составить карту данных.pingв процессе ETL.
• Это помогает определить правильные источники данных для заполнения модели.

Недостатки модели данных:

• Для разработки модели данных необходимо понимать физические характеристики хранимых данных.
• Навигационные системы, построенные на основе модели данных, могут приводить к сложной разработке и управлению приложениями, что требует глубоких знаний в предметной области.
• Даже небольшое изменение структуры может потребовать внесения изменений во всё приложение в целом.
• Универсального языка для работы с данными не существует. СУБДПоэтому модели часто приходится адаптировать под конкретную платформу.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)