Qu'est-ce que la modélisation des données?
La modélisation des données (modélisation des données) est le processus de création d'un modèle de données pour les données à stocker dans une base de données. Ce modèle de données est une représentation conceptuelle des objets de données, des associations entre différents objets de données et des règles. La modélisation des données aide à la représentation visuelle des données et applique les règles métier, la conformité réglementaire et les politiques gouvernementales sur les données. Les modèles de données garantissent la cohérence des conventions de dénomination, des valeurs par défaut, de la sémantique, de la sécurité tout en garantissant la qualité des données.
Modèle de données
Le modèle de données est défini comme un modèle abstrait qui organise la description des données, la sémantique des données et les contraintes de cohérence des données. Le modèle de données met l'accent sur les données nécessaires et sur la manière dont elles doivent être organisées au lieu des opérations qui seront effectuées sur les données. Le modèle de données est comme le plan de construction d'un architecte, qui aide à créer des modèles conceptuels et à établir une relation entre les éléments de données.
Les deux types de techniques de modélisation des données sont
- Modèle de relation d'entité (ER)
- UML (langage de modélisation unifié)
Nous en discuterons en détail plus tard.
Ce didacticiel de modélisation de données est le mieux adapté pour les débutants, les débutants ainsi que les professionnels expérimentés. Dans ce didacticiel de modèle de données, les concepts de modélisation de données en détail
- Pourquoi utiliser le modèle de données?
- Types de modèles de données
- Modèle de données conceptuel
- Modèle de données logique
- Modèle de données physique
- Avantages et inconvénients du modèle de données
Pourquoi utiliser le modèle de données?
Les principaux objectifs de l'utilisation du modèle de données sont les suivants:
- Garantit que tous les objets de données requis par la base de données sont représentés avec précision. L'omission de données entraînera la création de rapports défectueux et produira des résultats incorrects.
- Un modèle de données aide à concevoir la base de données aux niveaux conceptuel, physique et logique.
- La structure du modèle de données permet de définir les tables relationnelles, les clés primaires et étrangères et les procédures stockées.
- Il fournit une image claire des données de base et peut être utilisé par les développeurs de bases de données pour créer une base de données physique.
- Il est également utile d'identifier les données manquantes et redondantes.
- Bien que la création initiale du modèle de données demande du travail et du temps, à long terme, la mise à niveau et la maintenance de votre infrastructure informatique sont moins chères et plus rapides.
Types de modèles de données
Types de modèles de données : Il existe principalement trois types différents de modèles de données: les modèles de données conceptuels, les modèles de données logiques et les modèles de données physiques, et chacun a un objectif spécifique. Les modèles de données sont utilisés pour représenter les données et comment elles sont stockées dans la base de données et pour définir la relation entre les éléments de données.
- Modèle conceptuel des données: Ce modèle définit les données QU'EST - CE QUE le système contient. Ce modèle est généralement créé par les parties prenantes de l'entreprise et les architectes de données. Le but est d'organiser, d'étendre et de définir des concepts et des règles métier.
- Modèle de données logiques: définit COMMENT le système doit être implémenté quel que soit le SGBD. Ce modèle est généralement créé par les architectes de données et les analystes commerciaux. Le but est de développer une carte technique des règles et des structures de données.
- Modèle de données physique : Ce modèle de données décrit COMMENT le système sera implémenté à l'aide d'un système de SGBD spécifique. Ce modèle est généralement créé par DBA et les développeurs. Le but est la mise en œuvre réelle de la base de données.
Modèle de données conceptuel
Un modèle de données conceptuel est une vue organisée des concepts de base de données et de leurs relations. Le but de la création d'un modèle de données conceptuel est d'établir des entités, leurs attributs et leurs relations. Dans ce niveau de modélisation des données, il n'y a guère de détails disponibles sur la structure réelle de la base de données. Les acteurs métier et les architectes de données créent généralement un modèle de données conceptuel.
Les 3 locataires de base du modèle conceptuel de données sont
- Entité : une chose du monde réel
- Attribut : caractéristiques ou propriétés d'une entité
- Relation : dépendance ou association entre deux entités
Exemple de modèle de données:
- Le client et le produit sont deux entités. Le numéro et le nom du client sont des attributs de l'entité client
- Le nom et le prix du produit sont des attributs de l'entité produit
- La vente est la relation entre le client et le produit
Caractéristiques d'un modèle de données conceptuel
- Offre une couverture des concepts commerciaux à l'échelle de l'organisation.
- Ce type de modèles de données est conçu et développé pour un public professionnel.
- Le modèle conceptuel est développé indépendamment des spécifications matérielles telles que la capacité de stockage des données, l'emplacement ou les spécifications logicielles telles que le fournisseur et la technologie du SGBD. L'objectif est de représenter les données telles qu'un utilisateur les verra dans le «monde réel».
Les modèles de données conceptuels connus sous le nom de modèles de domaine créent un vocabulaire commun pour toutes les parties prenantes en établissant des concepts et une portée de base.
Modèle de données logique
Le modèle logique de données est utilisé pour définir la structure des éléments de données et pour établir les relations entre eux. Le modèle de données logique ajoute des informations supplémentaires aux éléments du modèle de données conceptuel. L'avantage d'utiliser un modèle de données logique est de fournir une base pour former la base du modèle physique. Cependant, la structure de modélisation reste générique.
À ce niveau de modélisation des données, aucune clé primaire ou secondaire n'est définie. À ce niveau de modélisation des données, vous devez vérifier et ajuster les détails du connecteur définis précédemment pour les relations.
Caractéristiques d'un modèle de données logique
- Décrit les besoins en données pour un seul projet, mais pourrait s'intégrer à d'autres modèles de données logiques en fonction de la portée du projet.
- Conçu et développé indépendamment du SGBD.
- Les attributs de données auront des types de données avec des précisions et une longueur exactes.
- Les processus de normalisation du modèle sont généralement appliqués jusqu'à 3NF.
Modèle de données physique
Un modèle de données physique décrit une implémentation spécifique à la base de données du modèle de données. Il offre une abstraction de base de données et aide à générer le schéma. Ceci est dû à la richesse des méta-données offertes par un modèle de données physiques. Le modèle de données physique aide également à visualiser la structure de la base de données en répliquant les clés de colonne de base de données, les contraintes, les index, les déclencheurs et d'autres fonctionnalités du SGBDR.
Caractéristiques d'un modèle de données physique:
- Le modèle de données physique décrit les besoins en données pour un projet ou une application unique, bien qu'il puisse être intégré à d'autres modèles de données physiques en fonction de la portée du projet.
- Le modèle de données contient des relations entre les tables qui traitent de la cardinalité et de la nullité des relations.
- Développé pour une version spécifique d'un SGBD, d'un emplacement, d'un stockage de données ou d'une technologie à utiliser dans le projet.
- Les colonnes doivent avoir des types de données exacts, des longueurs attribuées et des valeurs par défaut.
- Les clés primaires et étrangères, les vues, les index, les profils d'accès et les autorisations, etc. sont définis.
Avantages et inconvénients du modèle de données:
Avantages du modèle de données:
- L'objectif principal d'un modèle de données de conception est de s'assurer que les objets de données proposés par l'équipe fonctionnelle sont représentés avec précision.
- Le modèle de données doit être suffisamment détaillé pour être utilisé pour la construction de la base de données physique.
- Les informations du modèle de données peuvent être utilisées pour définir la relation entre les tables, les clés primaires et étrangères et les procédures stockées.
- Le modèle de données aide les entreprises à communiquer au sein et entre les organisations.
- Le modèle de données aide à documenter les mappages de données dans le processus ETL
- Aide à reconnaître les sources de données correctes pour remplir le modèle
Inconvénients du modèle de données:
- Pour développer un modèle de données, il faut connaître les caractéristiques physiques des données stockées.
- Ceci est un système de navigation produit le développement d'applications complexes, la gestion. Ainsi, cela nécessite une connaissance de la vérité biographique.
- Des modifications encore plus petites apportées à la structure nécessitent des modifications dans l'ensemble de l'application.
- Il n'y a pas de langage de manipulation de données défini dans le SGBD.
Conclusion
- La modélisation des données est le processus de développement d'un modèle de données pour les données à stocker dans une base de données.
- Les modèles de données garantissent la cohérence des conventions de dénomination, des valeurs par défaut, de la sémantique, de la sécurité tout en garantissant la qualité des données.
- La structure du modèle de données permet de définir les tables relationnelles, les clés primaires et étrangères et les procédures stockées.
- Il existe trois types de conceptuel, logique et physique.
- Le principal objectif du modèle conceptuel est d'établir les entités, leurs attributs et leurs relations.
- Le modèle de données logique définit la structure des éléments de données et définit les relations entre eux.
- Un modèle de données physique décrit l'implémentation spécifique à la base de données du modèle de données.
- L'objectif principal d'un modèle de données de conception est de s'assurer que les objets de données proposés par l'équipe fonctionnelle sont représentés avec précision.
- Le plus gros inconvénient est que des modifications encore plus petites apportées à la structure nécessitent une modification dans l'ensemble de l'application.
- En lisant ce didacticiel sur la modélisation de données, vous apprendrez des concepts de base tels que Qu'est-ce que le modèle de données? Introduction à différents types de modèle de données, avantages, inconvénients et exemple de modèle de données.