Что такое моделирование данных? |

22 февраля 2021 г.

Моделирование данных — это полезный шаг перед кодированием базы данных, поскольку он позволяет вам внести любые необходимые изменения до того, как ваши разработчики начнут работать. Хотя для эффективного выполнения этой задачи требуется время, она может значительно сэкономить время и деньги, выявляя ошибки до их возникновения.

Понимание того, как работает моделирование данных, является важным первым шагом при принятии решения о том, хотите ли вы выполнять моделирование базы данных для своего собственного проекта. В этой статье мы обсудим, что такое моделирование данных, когда его следует использовать и каковы наиболее распространенные типы моделирования данных. Мы также разделяем основные преимущества и недостатки моделирования данных.

Определение моделирования данных

Моделирование данных — это процесс документирования дизайна программной системы в виде простой для понимания диаграммы. Моделирование данных позволяет концептуально представить данные и связь между объектами данных и правилами. Моделирование данных выгодно, потому что оно позволяет выявлять ошибки или вносить необходимые изменения до того, как программисты напишут какой-либо код. Моделирование данных также можно использовать для реинжиниринга усилий программистов и извлечения моделей из существующих систем.

Основная цель моделирования данных состоит в том, чтобы:

• Убедитесь, что данные представлены точно, так как любые данные, опущенные из базы данных, приведут к неправильным результатам и неточным отчетам.

• Помогите определить базу данных и концептуальный, логический и физический уровни

• Помогите определить первичные и внешние ключи, реляционные таблицы и хранимые процедуры

• Получите четкое представление о базовых данных, которые разработчики могут использовать при создании фактической базы данных.

• Определите любые избыточные или отсутствующие данные

• Сделайте обслуживание и обновление ИТ-инфраструктуры более быстрым и доступным

Когда следует использовать модель данных?

Модели данных традиционно строятся на этапах анализа и проектирования проекта. Это позволяет вам убедиться, что требования проекта полностью поняты и будут выполнены. Тем не менее, они также могут быть полезны позже в жизненном цикле данных для рационализации проектов, созданных программистами для конкретных целей.

Типы моделирования данных

Несколько различных подходов к моделированию данных зависят от типа используемых данных и информации, которую вы пытаетесь просмотреть.

Типы моделирования данных включают в себя:

• Концептуальный

• Иерархический

• Рациональный

• Сущность-отношение

• Логический

• График

• Физический

Концептуальная модель данных

Концептуальная модель данных — это высокоуровневое структурированное бизнес-представление данных, необходимых для отслеживания показателей производительности, поддержки бизнес-процессов и регистрации бизнес-событий. Эта модель ориентирована на идентификацию данных, которые использует бизнес, но не на их физические характеристики или поток обработки. Общая бизнес-сфера модели используется в качестве отправной точки для обсуждения между заинтересованными сторонами. Важные классы в данных выбираются, а отношения описываются на основе реальных экземпляров, которые представляют классы.

Иерархическая модель данных

В иерархических моделях данных данные организованы в древовидную структуру. Данные хранятся в виде отдельных записей, которые связаны ссылками. Этот тип моделирования данных требует, чтобы у каждой дочерней записи был только один родитель, хотя у родительской записи может быть несколько дочерних записей.

Рациональная модель данных

Этот подход к моделированию данных представляет базу данных как набор отношений, где отношение представляет собой таблицу значений. Каждая строка в таблице представляет набор связанных значений данных. Центральная идея реляционной модели состоит в том, чтобы описать базу данных как набор предикатов над набором значений предикатов, описывающих ограничения на значения и комбинации значений.

Модель данных “сущность-связь”

Этот тип модели данных, тесно связанный с реляционными моделями, использует диаграммы для изображения элементов базы данных и упрощения понимания. Модель сущность-связь (модель ER) описывает взаимосвязанные вещи, представляющие интерес в конкретной области знаний. Сущность — это часть данных, объект или понятие, о котором хранятся данные. Отношения — это то, как данные распределяются между сущностями.

Логическая модель данных

Этот тип модели данных описывает данные как можно более подробно, независимо от физической реализации или технологии системы управления базой данных, которая используется для хранения данных. Логическая модель данных включает в себя всю информацию о сущностях и отношениях между ними, присутствующих в базе данных.

Графическая модель данных

Моделирование графовых данных — это процесс описания произвольной области в виде связного графа узлов и отношений со свойствами и метками. Он используется для решения технических и бизнес-задач путем организации структуры данных для графовой базы данных.

Физическая модель данных

Это представление схемы данных, которая будет реализована в системе управления базами данных. Используя эту модель, вы описываете отдельные таблицы базы данных, столбцы компонентов и детали отношений и ключей, а также принимаете во внимание производительность, распределение ресурсов и доступ. Используя этот подход, вы достигнете наивысшего уровня детализации до фактического развертывания.

Преимущества моделирования данных

Моделирование данных имеет ряд преимуществ, в том числе:

• Обеспечение точного представления объектов

• Позволяет определить связь между таблицами, хранимыми процедурами и первичными и внешними ключами.

• Помогая бизнесу общаться внутри и между организациями

• Помощь в распознавании точных источников данных для заполнения модели

• Предоставление бизнесу возможности документировать сопоставления данных в процессе ETL.

Недостатки моделирования данных

У моделирования данных есть некоторые недостатки, в том числе:

• Вы должны знать сохраненные характеристики физических данных, чтобы разработать модель данных.

• Навигационная система использует сложную разработку приложений и управление ими, что требует продвинутых навыков.

• Небольшие изменения в структуре требуют модификации всего приложения.

• В системах управления базами данных нет установленного языка манипулирования.