Физическият модел на данни е рамка или схема, която описва как данните всъщност се съхраняват в база данни.
Преди да започнем с физическия модел на данни, нека разберем какво представлява моделирането на данни.
Какви характеристики позволяват на потребителите да използват ефективно база данни? Как можете да сте сигурни, че базата данни, която разработвате, ще удовлетвори всичките ви изисквания? Мислете за концепцията за моделиране на данни като за отговор за получаване на данни и преобразуването им в база данни, която може да се използва.
Съдържание
Какво е моделиране на данни?
Моделирането на данни е процес на генериране на рационализирано представяне на софтуерно приложение и компонентите на данните, които то включва, като се използват текст и символи за изобразяване на информацията и начина, по който тя се предава.
Това е техника за очертаване и визуализиране на всички различни места, където дадена софтуерна програма или приложение съхранява данни и как тези различни източници на информация ще се интегрират и преливат един в друг.
Моделирането на данни е важен аспект от управлението на данни. Той помага при идентифицирането на информационните изисквания за работните потоци, като дава визуално представяне на точки от данни и техния поведенчески модел.
Тя позволява на хората да определят и разбират как данните ще бъдат управлявани, модифицирани, преглеждани и разпространявани в организацията.
Значение на моделирането на данни
Съвременните организации събират много данни от множество източници. За да вземете ефективни стратегически решения, трябва да проучите данните за практически прозрения.
Ефективното събиране, съхранение и изчисление на данни са необходими за точен анализ на данните. Използват се множество инструменти за ефективен анализ в зависимост от типа данни, като структурирани, полуструктурирани, редни и др.
Моделирането на данни ви позволява да разберете вашите данни и да изберете най-доброто решение за тяхното управление и контрол. Компаниите създават модел на данни, преди да разработят системи от бази данни за своите операции, точно както архитектът създава план, преди да построи къща.
Основните предимства на моделирането на данни са следните:
- Осигурява бързи и ефективни решения за процеса на проектиране и внедряване на бази данни.
- насърчава еднаквостта в отчитането на данни и развойната работа в цялата компания
И също така, прилагането на концепция за моделиране на данни улеснява взаимодействието между екипите за анализ и инженерите на бази данни.
Видове моделиране на данни
Три различни типа модели на данни се използват от моделиращите данни, за да опишат маркетингови концепции и процедури, подходящи елементи от данни и техните атрибути и връзки, както и практически рамки за управление на данни.
Докато компаниите създават функционални програми и бази данни, моделите на данни често се разработват стъпка по стъпка. Ето различните видове модели на данни и какво включва всеки от тях:
#1. Концептуално моделиране на данни
Това е основно организиран изглед или визуално представяне на концепции за база данни и техните взаимоотношения. Той служи като конвенционална отправна точка за моделиране на данни, определяйки различните източници на данни и потока от данни в организацията.
Той служи като насока на високо ниво за създаване на логически и физически модели и е жизненоважен компонент на документалните доказателства за архитектурата на данните.
Концептуалният модел на данни просто изобразява цялостното оформление и съдържание, а не спецификата на всеки обект. Цялата организационна структура и данни на вашата компания са описани от концептуален модел на данни.
Използва се за организиране на бизнес концепции, които вашите инженери по данни са посочили. Той се фокусира върху проектирането на обекти, дефиниране на атрибути на обект и дефиниране на връзки между обекти, вместо само върху спецификите на структурата на базата данни.
Например, може да имате данни за магазини, време и продукти. Всички тези набори от данни или обекти имат връзки с други обекти. В този концептуален модел на данни са посочени както обектите, така и връзките на обекти.
#2. Моделиране на логически данни
Логическият модел на данни разширява концептуалния модел с точни свойства на съдържанието във всеки обект и подробни връзки между тези атрибути. Създаването на ниско сложен логически модел на данни може да се извърши с помощта на концептуалния модел на данни като насока.
Връзките между елементите от данни се показват в логически модели на данни, които също дават техническо описание на данните. Например клиент A купува артикул B от магазин C.
Подредбата на обектите с данни и връзките между тях се определят допълнително от този модел. Тъй като целта е да се създаде подробна диаграма на стандарти и структури от данни, логическите модели на данни обикновено се използват за конкретен проект.
Логическият модел на данни предоставя повече информация за целия дизайн на концептуалния модел, но пренебрегва подробности за самата база данни, тъй като моделът може да се използва за описание на различни продукти и услуги на база данни.
Това действа като технически модел на принципите и структурите на данни, установени от инженерите по данни, и помага при вземането на решения относно физическия модел на данни, необходим за удовлетворяване на вашите оперативни изисквания и изисквания за данни.
#3. Моделиране на физически данни
Като цяло, внедряването на модел на данни в база данни се описва от физически модел на данни. Физическите модели на данни се използват от инженерите на бази данни за разработване на оформления и архитектура за бази данни.
Чрез симулиране на компонентите на RDBMS, включително таблици, полета, индекси, ключове на колони, ограничения, тригери и други, физическият модел на данни значително помага при визуализирането на дизайна на базите данни.
Той определя организационните процеси, които една база данни или файлова система използва за улавяне и обработка на данните. Физическият модел на данни обяснява съответните подробности за това как ще бъде внедрен логическият модел.
Той осигурява абстракция на база данни и подпомага създаването на схема или оформление. Това се дължи на обширните метаданни, които физическият модел на данни предоставя.
Тази статия ще обсъди основно концепцията за моделиране на физически данни.
Да започваме!
Какво е физически модел на данни?
Физическият модел на данни е рамка или архитектура, която описва как данните всъщност се съхраняват в база данни. Действителната схема на база данни е проектирана с помощта на този физически модел на данни. Това включва всички множество таблици, техните колони и връзките между тях.
Вътрешната схема на база данни е проектирана с помощта на физически модел. Целта е базата данни да се използва. Този физически модел може директно да се преобразува в действителен дизайн на база данни, подпомагайки по-нататъшното развитие на управлението на информацията. При използване на няколко системи от бази данни е възможно да се създават различни физически модели от един и същ логически модел на данни.
Характеристики на физически модел на данни
- Той покрива изискванията за данни за конкретен проект или програма, въпреки че може да се комбинира с някои други физически модели в зависимост от целите на проекта.
- Конкретните типове данни и разпределените размери и стойностите по подразбиране за колоните трябва да бъдат посочени.
- Дефинират се изгледи (виртуална таблица, базирана на набора от резултати), индекси, транзакции и други концепции, включително първични и външни ключове.
Инженерите на бази данни изграждат физическия модел на данни, преди да приложат крайната схема на базата данни в действие. За да гарантират, че всеки компонент на архитектурата е взет предвид, те също така използват всеобхватни подходи за моделиране на данни.
Необходими стъпки за проектиране на физически модел на данни
Това са стъпките, които трябва да се следват, за да се създаде физически модел на данни.
- Изградете физически модел на данни, като използвате логическия модел на данни, който вече съществува.
- Към физическия модел на данни добавете атрибути и свойства на базата данни.
- Преобразувайте обекти в таблици и взаимоотношения на обекти във външни ключове.
- Преобразувайте атрибути в колони.
- Проверете дали всичко е наред, като сравните базата данни и модела на данни.
- Ако има промени между текущата и по-ранните итерации на модела на данни, генерирайте запис в регистъра на промените.
Физически срещу концептуален срещу логически модел на данни
Тук сравняваме тези три различни категории модели на данни. Различните функции са контрастирани в таблицата по-долу.
Характеристика Концептуални Логически имена на физически обект✓✓Връзки на обекти✓✓Атрибути✓Първични ключове✓✓Външни ключове✓✓Имена на таблици✓Имена на колони✓Типове данни на колони✓
Обектите и връзките са представени в концептуален модел на данни. Характеристиките и първичният ключ не са споменати. Той просто покрива дизайна на високо ниво, включително кои таблици трябва да съществуват и техните връзки.
Следвайки концептуалния модел, се създава логическият модел. Връзките между елементите от данни се показват в логически модели на данни, които също дават техническо описание на данните. Освен това има физически модел на данни, който разширява логическия модел на данни и разпределя всяко поле с неговия тип данни, размер и т.н.
Ресурси за обучение по моделиране на данни
Можете да намерите много ресурси онлайн, които да ви помогнат да разберете моделирането на данни, но може да е трудно да изберете добрите. Моделирането на данни е ценен талант, но трябва да се научи по правилния начин.
И ако се опитвате да подобрите своите умения за управление на данни или анализ за лични или бизнес цели, погледнете този списък с най-добрите курсове и книги за моделиране на данни.
#1. Овладяване на основите на моделирането на данни
Чрез този курс на Udemy можете да научите методите, необходими за създаване на модели на данни за вашата организация, съдържащи обекти, характеристики, асоциации, структури и други елементи за моделиране, които са семантично точни.
Обучаемите просто изискват фундаментално разбиране на термините и структурите за управление на данни, като RDBMS таблици и как различните набори от данни концептуално се свързват един с друг.
#2. Разширено моделиране на данни
Този курс на Coursera е фантастичен за тези, които искат да напреднат в кариерата си. До края на този курс ще имате солидно разбиране за това как да използвате фундаментални техники за моделиране на данни и да преминете през съвременните решения за съхранение за система от бази данни. Не са необходими предварителни познания по инженерство на бази данни от обучаемите.
#3. OBIEE 12c Курс за моделиране на данни
Този курс по Udemy е за всеки, който се интересува от кариера в OBIEE Data Modeling, включително студенти, ИТ специалисти и ръководители на проекти.
До края на този курс ще можете да внедрите няколко функции за времеви редове и концепции за моделиране на данни, включително денормализиране на данни, моделиране на размерни данни и моделиране на звездна схема.
#4. Excel Business Intelligence: Моделиране на данни 101
В този курс на LinkedIn обучителят обхваща основите на архитектурата и нормализирането на бази данни, преминава през интерфейса на модела на данни на Excel и предоставя изпитани техники.
Можете да подобрите знанията си за връзки на таблици, топологии и други концепции, като изучавате темите, представени в този курс. Не са необходими предварителни условия, за да започнете с този курс.
#5. Инструментариумът Data Warehouse
В тази книга авторите запознават студентите с подходи за моделиране на измеренията, като фактуриране, взаимодействие с клиенти и основно изграждане на база данни. Също така се обсъждат новите и подобрени модели на размерно моделиране на звездна схема.
Освен това тази книга включва насоки за напреднали симулационни срещи с корпоративни заинтересовани страни. Не са необходими предварителни познания за моделиране на данни. Дори начинаещите се чувстват комфортно да научат концепции за моделиране на данни, като прочетат тази книга.
#6. Моделирането на данни Made Simple, 2-ро издание
Тази книга е написана по разговорен начин, който вдъхновява потребителите да научат ключовите цели, като разбиране кога е необходим модел на данни, както и коя форма ще бъде най-полезна, създаване на нормализирана система от релационни бази данни, използване на методи за трансформиране на модел на данни в такова въздействащо физическо оформление на базата данни.
Тази книга предлага реалистично функционално разбиране на принципите за моделиране на данни и най-добрите практики за бизнес или ИТ цели.
#7. Data Modeling Essentials, трето издание
Тази книга преподава основите на моделирането на данни, като същевременно набляга на разработването на техника, а не само на запознаване с „принципите“.
Тази книга разглежда сложността на създаването на системи в реални обстоятелства, като претегля плюсовете и минусите на различни алтернативи и използва езикови и графични техники за анализ, които отразяват индустриалните стандарти. Това насърчава обучаемите да прилагат основите на моделирането на данни към действителни модели.
Заключение
Организациите и компаниите непрекъснато се опитват да спечелят клиенти и за да направят това, те трябва да установят тактики, които ще прокарат техните услуги напред. Тези тактики включват използването на модели на данни за подобряване на бизнес операциите.
Един добър модел на данни ще ви помогне да спестите пари и време и ще повиши производителността. Използването на концепцията за моделиране на данни може да гарантира, че една компания може да стане конкурентоспособна чрез прилагане на корекции въз основа на данните, които е събрала.
В наши дни има голямо търсене на професионалисти с умения за моделиране на данни. Работата в тази индустрия може да предложи многобройни възможности, тъй като данните винаги са достъпни за проучване и съхранение. Надявам се, че сте намерили тази статия за полезна при изучаването на концепции, свързани с моделирането на данни.
Може също да ви е интересно да научите за SQL Triggers.