Co to jest model danych?
Interpretacja i dokumentacja istniejących procedur i transakcji w zakresie projektowania i opracowywania oprogramowania są nazywane modelowaniem informacji. Metody i instrumenty modelowania informacji upraszczają złożone projekty systemów, aby ułatwić ponowne przetwarzanie informacji. Służy do logicznego i fizycznego zaprojektowania magazynu informacji. W tym temacie poznamy Modelowanie hurtowni danych.
Potrzeba modelowania hurtowni danych
- Zbieranie wymagań biznesowych
- Poprawa wydajności bazy danych
- Udostępnia dokumentację systemu źródłowego i docelowego
1. Zbieranie wymagań biznesowych
Hurtownia danych jest zwykle zaprojektowana w celu określenia podmiotów wymaganych dla hurtowni danych oraz faktów, które muszą zostać zarejestrowane przez architektów danych i użytkowników biznesowych. Ten pierwszy projekt ma wiele iteracji przed wyborem ostatecznego modelu.
W tym momencie musimy przezwyciężyć powszechne wady na etapie projektowania. Ponieważ istniejący system wdraża hurtownię danych, architekci czasami włączają dużą część starego systemu do nowego projektu, oszczędzając czas lub ujawniając informacje.
Model logiczny skutecznie wychwytuje potrzeby firmy i służy jako podstawa modelu fizycznego.
2. Poprawa wydajności bazy danych
Sprawdzanie wydajności jest podstawową cechą magazynu danych. W hurtowni danych zaangażowane są olbrzymie informacje, dlatego bardzo ważne jest użycie produktu modelu danych do metadanych i zarządzania danymi wykorzystywanych przez konsumentów BI.
Model fizyczny dodaje indeksowanie w celu optymalizacji wydajności bazy danych. Schematy są również czasami modyfikowane. Na przykład, jeśli schemat gwiazdy obiecuje szybsze odzyskiwanie danych, może zmienić się w schemat płatka śniegu
3. Zapewnia dokumentację systemu źródłowego i docelowego
Przy opracowywaniu systemu ETL bardzo ważne jest sprawdzenie fizycznych i logicznych modeli systemów źródłowego i docelowego.
Ta dokumentacja jest oferowana przez modelowanie informacji jako odniesienie na przyszłość.
Koncepcyjny model danych
Najwyższy związek między odrębnymi bytami określa konceptualny model danych.
Jest to pierwszy krok w kierunku stworzenia odgórnego modelu danych, który reprezentuje precyzyjną prezentację organizacji biznesowej.
Projektuje całkowitą strukturę bazy danych i wymienia obszary tematyczne
Obejmuje rodzaje i interakcje podmiotów. Notacje symboliczne (IDEF1X lub IE) reprezentują połączenie między polami tematu. W modelu informacyjnym liczność pokazuje relacje jeden do jednego lub wiele
Model danych relacji
Wykorzystywane jest modelowanie informacji względnych w zorientowanych na transakcje schematach OLTP. Relacyjny model danych ma istotne cechy:
- Zastosowania klucza
- Nadmiarowość danych
- Związek między danymi
Zastosowania klucza
Klucz główny w tabeli jest kluczem. Służy jako pojedyncza identyfikacja. Niezerowa kolumna jest kluczem podstawowym. W przypadku klucza głównego używany jest klucz obcy. Łączą informacje z jednej tabeli do drugiej i łączą się.
Nadmiarowość danych
Model informacji o związku stosuje przepisy dotyczące integralności informacji
Nadmiarowość danych jest wyeliminowana. Informacje nie są wielokrotnie gromadzone. Zapewnia to spójność danych i ograniczone przechowywanie danych
Związek między danymi
Wszystkie dane są przechowywane w tabelach, a każda relacja ma kolumny i wiersze.
Nagłówek i treść powinny znajdować się na stole. Nagłówek to lista kolumn, a tabela składa się z wierszy. Krotka to pojedyncza wartość generowana przez przecięcie kolumny i wiersza.
Wielowymiarowy model danych
Organizacja, która odzwierciedla istotne podmioty firmy i połączenie między nimi, jest logiczną perspektywą wielowymiarowego modelu danych. Bazy danych i tabele nie są ograniczone do naturalnej bazy danych. Diagramy ER nie są przedstawione.
- Atrybuty
- Fakty
- Wymiar
za. Wymiar
- Aspektem jest gromadzenie danych składające się z pojedynczych składników informacji, które się nie pokrywają
- Możesz ustawiać, grupować i filtrować informacje do celów przeglądania i przeglądania przez użytkowników końcowych.
b. Fakty
- Tabela kolumn używanych do reagowania na problemy firmy z powodów numerycznych.
- Środki są addytywne, póładdytywne i nieaddytywne
do. Atrybuty
- Warunki abstrakcyjne mają na celu ułatwienie podsumowania informacji w badaniu
- Można je również opisać jako nagłówki kolumn, które nie są uwzględnione w obliczeniach raportu.
Zalety modelu wymiarowego
- Standaryzacja wymiarów ułatwia raportowanie w różnych obszarach biznesowych.
- Wymiarowe również do przechowywania danych, aby ułatwić pobieranie danych z danych, gdy dane są przechowywane w bazie danych.
- Firma jest bardzo zrozumiała dla modelu wymiarowego. Model ten opiera się na warunkach firmy, dzięki czemu firma rozumie znaczenie każdej rzeczywistości, aspektu lub cechy.
- W celu szybkiego wyszukiwania informacji modele wymiarowe są zdeformowane i zoptymalizowane. Wiele platform baz danych relacji uznaje ten model i optymalizuje plany wydajności zapytań.
- Modele wymiarowe mogą wygodnie dostosowywać się do zmian. Tabele wymiarów mogą zawierać dodatkowe kolumny bez wpływu na użycie tych tabel przez obecne aplikacje wywiadowcze firmy.
Modelowanie danych najlepszych praktyk
Przed rozpoczęciem modelu danych należy przeprowadzić pełną analizę potrzeb firmy klienta. Niezwykle ważne jest, aby spotkać się z klientami w celu omówienia wymagań i technik modelowania informacji oraz aby specjaliści tematyki firmy natychmiast je potwierdzili.
Firma powinna rozumieć model danych, czy to w formacie graficznym / metadanych, czy jako reguły biznesowe dla tekstów.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po modelowaniu hurtowni danych. Tutaj omawiamy model danych, dlaczego jest on potrzebny w hurtowni danych wraz z jego zaletami i rodzajami modeli. Możesz także spojrzeć na następujący artykuł, aby dowiedzieć się więcej -
- Narzędzia hurtowni danych
- Rodzaje hurtowni danych
- Narzędzia analizy danych
- Narzędzia do nauki danych
- Oracle Data Warehousing