Back to the topics list

моделювання даних

Моделювання даних у системах управління базами даних

Моделювання даних є критично важливим процесом у проектуванні та розробці систем баз даних. Він забезпечує структуровану структуру для організації та керування даними, гарантуючи, що бази даних оптимізовані для ефективного пошуку та зберігання даних. У цьому уроці розглядаються основи моделювання даних у контексті систем керування базами даних, включаючи ключові поняття, типи моделей даних і практичні приклади.

Вступ до моделювання даних

Моделювання даних — це процес створення моделі даних для даних, які зберігатимуться в базі даних. Ця модель діє як план для побудови бази даних. Моделювання даних допомагає ідентифікувати необхідні дані, їхні зв’язки та обмеження незалежно від того, як вони будуть фізично реалізовані в базі даних. Результатом ефективного моделювання даних може стати добре структурована база даних, яка працює ефективно та її легко підтримувати й оновлювати.

Розуміння моделей даних

Модель даних — це абстрактне представлення, яке організовує елементи даних і стандартизує їх зв’язок один з одним і властивостями реальних об’єктів. У системах керування базами даних широко відомі три основні типи моделей даних:

• Концептуальна модель даних: це представлення даних найвищого рівня, яке зосереджується на організації, а не на структурі. Він використовується для обговорення ідей на стратегічному рівні та часто використовує діаграми сутності-зв’язку.
• Логічна модель даних: ця модель переходить від абстрактного до більш конкретного погляду на структуру даних. Він визначає, як повинна бути реалізована система незалежно від СУБД. Ця модель містить таблиці, ключі та зв’язки, але не визначає, як їх реалізувати.
• Фізична модель даних: це найдетальніший рівень моделі даних, що точно визначає, як база даних побудована на носії даних. Він включає всі необхідні варіанти фізичного дизайну та параметри фізичного зберігання.

Ключові концепції моделювання даних

Розуміння кількох фундаментальних концепцій має вирішальне значення для моделювання даних:

• Сутності: це об’єкти або поняття, про які зберігаються дані. Кожна сутність представлена ​​у вигляді таблиці в базі даних.
• Атрибути: характеристики або властивості сутності. Наприклад, сутність працівника може мати такі атрибути, як ідентифікатор працівника, ім’я та відділ.
• Відносини: асоціація між сутностями. Відносини відображаються за допомогою зовнішніх ключів.
• Обмеження: правила, застосовані до даних. Вони забезпечують цілісність і точність бази даних. Загальні обмеження включають NOT NULL, UNIQUE, PRIMARY KEY і FOREIGN KEY.

Процес моделювання даних

Процес моделювання даних включає кілька етапів, спрямованих на побудову короткого, організованого представлення бази даних:

1. Збір вимог: Зрозумійте та задокументуйте вимоги системи бази даних з точки зору бізнесу.
2. Концептуальне моделювання: створіть концептуальну модель даних для дослідження концепцій домену та зв’язків між даними.
3. Логічне моделювання: трансформуйте концептуальну модель у логічну модель, включаючи сутності, зв’язки та атрибути без урахування конкретної СУБД.
4. Фізичне моделювання: розробіть остаточну фізичну модель, яка підходить для системи керування базою даних, яка буде використовуватися, вказавши, як дані зберігатимуться та доступні.
5. Реалізація: використовуйте фізичну модель для побудови схеми бази даних у СУБД.

Нормалізація в моделюванні даних

Нормалізація є ключовим поняттям у моделюванні даних, спрямованому на зменшення надмірності та залежності шляхом організації полів і таблиці бази даних. Основною метою нормалізації є розділення великих таблиць на менші, більш керовані, без втрати цілісності даних. Він включає кілька нормальних форм, починаючи від першої нормальної форми (1NF) до нормальної форми Бойса-Кодда (BCNF). Кожна звичайна форма вирішує потенційні проблеми дизайну, забезпечуючи логічну структуру бази даних.

Приклад: моделювання бібліотечної системи

Розглянемо простий приклад проектування бази даних для бібліотечної системи. Системі необхідно керувати інформацією про книги, авторів і позичальників.

• Крок 1: Збір вимог

  Зберіть вимоги щодо інформації, яку має зберігати бібліотечна система, наприклад назви, автори, дати публікації, відомості про позичальника та дати позичання.

• Крок 2: Концептуальне моделювання

  Визначте основні сутності: книга, автор і позичальник. Встановіть стосунки: книга може бути написана одним або кількома авторами, і позичальник може позичити кілька книг.

• Крок 3: Логічне моделювання

  Розробіть логічну модель із таблицями «Книги», «Автори», «Позичальники» та зв’язком «Книга_Автор» для обробки книг із кількома авторами. Визначте атрибути для кожної таблиці, наприклад ідентифікатор книги, ідентифікатор автора, ідентифікатор позичальника тощо.

• Крок 4: Фізичне моделювання

  На основі логічної моделі розробіть фізичні таблиці, включаючи типи даних і обмеження. Визначте стратегії індексування для оптимізації запитів.

• Крок 5: Реалізація

  Створіть структури бази даних у вибраній СУБД, вставте дані та підготуйте систему до використання.

Висновок

Моделювання даних є основоположним кроком у розробці ефективних і надійних систем баз даних. Ретельно створюючи концептуальні, логічні та фізичні моделі даних, розробники можуть переконатися, що база даних відповідає бізнес-вимогам, підтримує цілісність даних і підтримує ефективний пошук даних. Оскільки бази даних відіграють вирішальну роль у сучасному інформаційно-керованому світі, оволодіння методами моделювання даних має важливе значення для всіх, хто займається розробкою та керуванням базами даних.