Co to jest modelowanie danych
Mówiąc najprościej, modelowanie danych odnosi się do budowy modelu danych, który można przechowywać w niektórych bazach danych. Model danych jest koncepcyjnym przedstawieniem powiązania między różnymi obiektami danych.
Zrozumienie modelowania / zakresu danych
Występuje na trzech różnych warstwach:
- Model fizyczny: jest to schemat, który mówi, w jaki sposób dane są fizycznie przechowywane w bazie danych
- Model koncepcyjny: jest to widok danych użytkownika, tj. Wysoki poziom, który widzi użytkownik.
- Model logiczny: znajduje się między modelem fizycznym a modelem koncepcyjnym i reprezentuje dane logicznie, niezależnie od ich fizycznych magazynów.
Hierarchiczne modelowanie danych: modele te zostały użyte do zastąpienia systemów opartych na plikach. Dane były przechowywane w drzewie jak jeden zbyt wiele aranżacji.
Relacyjne modelowanie danych: Prawdą jest, że model hierarchiczny pomógł nam przejść z systemów opartych na plikach, co zmniejszyło złożoność, ale nadal znano konkretną zastosowaną fizyczną pamięć masową. Relacyjna baza danych działa zgodnie z modelem relacyjnym, w którym dane są przechowywane w tabelach, w przeciwieństwie do hierarchicznej bazy danych, w której są przechowywane w strukturze drzewiastej. Krótko mówiąc, bardziej ograniczyło złożoność w porównaniu do modelu hierarchicznego.
W jaki sposób modelowanie danych sprawia, że praca jest tak łatwa / dlaczego warto z niej korzystać?
Pomaga nam w wizualnej prezentacji danych i egzekwuje logikę biznesową, przepisy, zasady itp. Dotyczące danych. Jest to przewodnik wykorzystywany przez naukowców i analityków przy projektowaniu i wdrażaniu bazy danych. Zatem bez modelowania danych zadanie analityków i naukowców w zakresie wdrażania wymagań biznesowych dotyczących bazy danych staje się trudne.
Dlaczego potrzebujemy Modelowania danych? / Co możesz z tym zrobić?
Głównym celem korzystania z niego jest:
- Aby upewnić się, że wszystkie obiekty danych są poprawnie reprezentowane, tak jakby nie zostały wykonane poprawnie, otrzymalibyśmy nieprawidłowe wyniki.
- Jak wspomniano wcześniej, pomaga projektować bazę danych na poziomie koncepcyjnym, fizycznym i logicznym.
- Pomaga zaprojektować tabele relacyjne, klucze podstawowe, klucze obce itp.
- Twórcy baz danych mogą stworzyć lepszą fizyczną bazę danych z dobrym modelem, ponieważ staje się ona dla nich narzędziem przewodnim.
- Pomaga zidentyfikować brakujące i zbędne dane.
- Pomaga nam mieć lepszą infrastrukturę IT oraz łatwą i tanią konserwację, jeśli jest to wymagane w dłuższej perspektywie, choć początkowo jest to czasochłonne.
Praca z modelowaniem danych
Teraz stwórzmy przykładowy model danych, aby zrozumieć, jak pracować z modelem. Aby to zrobić, musimy wykonać pewne kroki:
- Najpierw musimy zrozumieć wymagania, w tym przypadku stworzymy model sklepu internetowego. Mając to na uwadze, potrzebujemy dwóch tabel a) klientów b) produktów
- Następnym krokiem jest uzyskanie atrybutów tabel lub encji
za. tabela klientów może mieć atrybuty takie jak:
- ID
- Nazwa
- Adres
b. Tabela produktów może mieć takie atrybuty jak:
- ID
- Nazwa
W tabeli klientów możemy mieć identyfikator jako klucz podstawowy i podobnie identyfikator produktu w tabeli produktu będzie kluczem podstawowym, jak pokazano na poniższych schematach.
Teraz zaprojektujemy relacje między tymi dwiema tabelami. Aby połączyć tabelę klientów i produktów, utworzymy tabelę o nazwie zakup, która będzie podobna do tabeli zamówień (tzn. Który klient zamówił dany produkt).
Jeśli spojrzysz na powyższy rysunek, odniesienie do zakupu przez klienta jest OK, ponieważ każdy zakup ma jednego klienta, a jeden klient ma wiele zakupów. To odniesienie jest w porządku. Jeszcze jedną rzeczą, którą wzięliśmy user_account_id jako klucz obcy (odniesienie do identyfikatora w kluczu klienta). Podobnie id_produktu. Nadal występuje problem z odniesieniem do zakupu produktu, ponieważ kilka produktów można kupić za jednym razem, a kilka zakupów może obejmować ten sam produkt.
Aby temu zaradzić, zaprojektujemy tabelę pośrednią o nazwie buy_item, która będzie związana z zakupem i produktem. Na poniższym rysunku problem został rozwiązany.
Zalety
Istnieją różne zalety:
- Pomaga firmom komunikować się, planować w całej organizacji.
- Pomaga rozpoznać prawidłowe źródło danych, które można wykorzystać do wypełnienia modelu.
- Można to wykorzystać do zdefiniowania relacji między różnymi tabelami, takimi jak klucz podstawowy, klucz obcy itp.
Kto jest odpowiedni do nauki tej technologii?
To bardzo ważne. Odpowiednimi odbiorcami do nauki technik modelowania są osoby, które są architektami danych i analitykami danych. Większość osób zaczyna pracę jako analityk danych, a następnie idzie po drabinie.
W jaki sposób ta technologia pomoże ci w rozwoju kariery?
Według Glassdoor przewiduje się, że średnia pensja na rynku modelarzy zarobi średnio około 78 601 USD. Możesz więc zobaczyć, że jest to dobrze płatna praca. Większość dużych firm inwestuje w modelarzy, ponieważ są one bardzo niezbędne do zachowania integralności danych.
Wniosek
Podsumowując, możemy powiedzieć, że model stworzony przez modelerów zapewnia spójność konwencji nazewnictwa, integralność i bezpieczeństwo danych. ponieważ dobre dane umożliwią firmie prawidłowe i efektywne wykorzystanie ich danych.
Polecane artykuły
To był przewodnik po tym, czym jest modelowanie danych. Tutaj omówiliśmy definicję, rozwój kariery, umiejętności, zalety i działanie modelowania danych za pomocą przykładów. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Co to jest Agile Project Management?
- Pytania do wywiadu dotyczącego hurtowni danych
- Co to jest SAS?
- Co to jest technologia Big Data?
- Przewodnik po modelu danych w Cassandrze