Mis on andmete modelleerimine
Lihtsamalt öeldes viitab andmete modelleerimine andmemudeli loomisele, mida saab salvestada mõnes andmebaasis. Andmemudel on erinevate andmeobjektide vahelise seose kontseptuaalne esitus.
Andmete modelleerimise / ulatuse mõistmine
See toimub kolmes erinevas kihis:
- Füüsiline mudel: see on skeem, mis ütleb, kuidas andmeid füüsiliselt andmebaasi hoitakse
- Kontseptuaalne mudel: see on andmete vaade kasutajale, st kõrge tase, mida kasutaja näeb.
- Loogiline mudel: see asub füüsilise mudeli ja kontseptuaalse mudeli vahel ning see kujutab andmeid loogiliselt, oma füüsilistest poodidest eraldi.
Hierarhiline andmete modelleerimine: Neid mudeleid kasutati failipõhiste süsteemide asendamiseks. Andmeid hoiti puus nagu liiga palju seadistusi.
Suhete andmete modelleerimine: On tõsi, et hierarhiline mudel aitas meil liikuda failipõhistest süsteemidest, mis vähendasid keerukust, kuid siiski oli teada konkreetne kasutatav füüsiliste andmete salvestusruum. Relatsioonandmebaas järgib relatsioonimudelit, kus andmeid hoitakse tabelites, erinevalt hierarhilisest andmebaasist, kus neid hoitakse puudetaolises struktuuris. Lühidalt, see vähendas keerukust rohkem, võrreldes hierarhilise mudeliga.
Kuidas muudab andmete modelleerimine töö nii lihtsaks / miks peaksime seda kasutama?
See aitab meil andmete visuaalset esitust ja rakendab andmete äriloogikat, määrusi, põhimõtteid jne. See on juhend, mida teadlased ja analüütikud kasutavad andmebaasi kavandamisel ja rakendamisel. Niisiis, ilma andmete modelleerimiseta on analüütikute ja teadlaste töö andmebaaside ärinõuete rakendamisel keeruline.
Miks me vajame andmete modelleerimist? / Mida saate sellega teha?
Selle kasutamise peamine eesmärk on:
- Et tagada kõigi andmeobjektide õigesti esitamine, nagu poleks seda õigesti tehtud, saadaksime valesid tulemusi.
- Nagu juba öeldud, aitab see andmebaasi kujundada kontseptuaalsel, füüsilisel ja loogilisel tasemel.
- See aitab kujundada relatsioonitabeleid, primaarvõtmeid, võõrvõtmeid jne.
- Andmebaaside arendajad saavad luua hea mudeli abil parema füüsilise andmebaasi, kuna see saab neile suunavaks tööriistaks.
- See aitab tuvastada puuduvaid ja üleliigseid andmeid.
- See aitab meil paremat IT-infrastruktuuri ning vajadusel lihtsat ja odavat hooldust, ehkki see on esialgu aeganõudev.
Töö andmete modelleerimisega
Nüüd loome näidisandmemudeli, et mõista, kuidas mudeliga töötada. Selleks peame järgima teatud samme:
- Esmalt peame mõistma nõudeid. Sel juhul loome veebipoe mudeli. Nii et seda silmas pidades on meil vaja kahte tabelit a) kliendid b) tooteid
- Järgmine samm on tabelite või üksuste atribuutide hankimine
a. klienditabelil võivad olla sellised atribuudid nagu:
- Id
- Nimi
- E-post
- Aadress
b. Tootetabelil võivad olla atribuudid, näiteks:
- Id
- Nimi
Klienditabelis võib meil esmase võtmena olla ID ja sarnaselt järgmiste diagrammidega on esmaseks võtmeks ka tabelis toote ID.
Nüüd kujundame nende kahe tabeli seose. Nii et kliendi ja tootetabeli ühendamiseks loome tabeli nimega ost, mis on nagu tellimustabel (st milline klient tellis millise toote).
Kui vaatate ülaltoodud joonist, on kliendi ostu viide OK, kuna igal ostul on üks klient ja ühel kliendil on palju oste. Niisiis, see viide sobib. Veel üks asi, mille oleme võtnud kasutaja_konto_id võõra võtmena (viide ID-le kliendi võtmes). Samamoodi toode_id. Tooteostu viitega on endiselt probleeme, kuna mitu toodet saab osta ühe ostuga, samuti võivad mitu ostu sisaldada sama toodet.
Selle ületamiseks kavandame vahelaua nimega buy_item, mis ühendatakse ostu ja tootega. Alloleval joonisel näeme, kuidas probleem on lahendatud.
Eelised
Sellel on mitmeid eeliseid:
- See aitab ettevõtetel kogu organisatsioonis suhelda, planeerida.
- See aitab ära tunda õige andmeallika, mida saab kasutada mudeli asustamiseks.
- Seda saab kasutada suhete määratlemiseks erinevate tabelite vahel, näiteks primaarvõti, võõrvõti jne.
Kes on selle tehnoloogia õppimiseks õige publik?
See on väga oluline. Modelleerimisvõtete õppimiseks sobivad sihtrühmad on inimesed, kes on andmearhitektid ja andmeanalüütikud. Enamik inimesi alustab andmeanalüütikutena ja liigub seejärel redelist üles.
Kuidas see tehnoloogia aitab teid karjääri kasvamisel?
Glassoorsi sõnul teenib modelleerijate keskmine palk prognoositavalt keskmiselt umbes 78 601 dollarit. Nii et näete, et see on hästi tasustatud töö. Enamik suuri ettevõtteid investeerib modelleerijatesse, kuna need on andmete terviklikkuse säilitamiseks väga olulised.
Järeldus
Kokkuvõtteks võib öelda, et modelleerijate loodud mudel tagab tavapäraste nimede järjepidevuse, andmete terviklikkuse ja turvalisuse. kuna head andmed võimaldavad ettevõttel oma andmeid korrektselt ja tõhusalt kasutada.
Soovitatavad artiklid
See on olnud teemaks Mis on andmete modelleerimine. Siin arutasime näidete abil määratlust, karjääri kasvu, oskusi, eeliseid ja andmete modelleerimise kasutamist. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Mis on Agile projektijuhtimine?
- Andmete ladustamise intervjuu küsimused
- Mis on SAS?
- Mis on suurandmete tehnoloogia?
- Cassandra andmemudeli juhend