แนวคิดการสร้างแบบจำลองข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

แนวคิดของการสร้างแบบจำลองข้อมูลสนับสนุนภาพองค์รวมของวิธีที่ข้อมูลเคลื่อนผ่านระบบ การสร้างแบบจำลองข้อมูลสามารถอธิบายได้ว่าเป็นกระบวนการของการออกแบบระบบข้อมูลหรือส่วนหนึ่งของระบบข้อมูล โมเดลเหล่านี้มีตั้งแต่ระบบจัดเก็บข้อมูลไปจนถึงฐานข้อมูลไปจนถึงโครงสร้างข้อมูลทั้งหมดขององค์กร แบบจำลองข้อมูลสามารถใช้เป็นการออกแบบสำหรับการนำระบบใหม่ไปใช้ หรือเป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับระบบที่ถูกสร้างขึ้นแล้ว

แบบจำลองข้อมูลที่ "สมบูรณ์" ควรสื่อสารถึงประเภทของข้อมูลที่ใช้และจัดเก็บไว้ในระบบข้อมูล รูปแบบที่ใช้ ความสัมพันธ์ระหว่างไฟล์ข้อมูล และวิธีการจัดกลุ่มและจัดระเบียบข้อมูล

ธุรกิจจำนวนมากพัฒนาแบบจำลองข้อมูลเฉพาะบุคคล (และผลที่ได้คือระบบข้อมูลเฉพาะบุคคลที่ไม่ซ้ำใคร) ซึ่งสร้างขึ้นตามความต้องการและข้อกำหนดเฉพาะขององค์กร โมเดลเหล่านี้สามารถใช้เพื่อแสดงภาพการเคลื่อนไหวของข้อมูลผ่านระบบ แบบจำลองข้อมูลสามารถพยายามครอบคลุมทุกแง่มุมของการไหลของข้อมูลผ่านองค์กร หรือพารามิเตอร์เฉพาะ เช่น แสดงเฉพาะข้อมูลการขายเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัย

แบบจำลองข้อมูลที่ออกแบบอย่างดีจะอธิบาย กฎเกณฑ์ทางธุรกิจตลอดจนความจำเป็นในการ การปฏิบัติตามกฎระเบียบ ของข้อมูล

มีสามขั้นตอนในกระบวนการสร้างแบบจำลองข้อมูล: แบบจำลองแนวคิด แบบจำลองเชิงตรรกะ และแบบจำลองทางกายภาพ แต่ละขั้นตอนหรือขั้นตอนของการพัฒนาแบบจำลองมีจุดประสงค์เฉพาะ นอกจากนี้ยังมีโมเดล "ประเภท" หลายประเภท

แบบจำลองข้อมูลภาพจะคล้ายกับพิมพ์เขียวของสถาปนิก และสามารถสนับสนุนด้วยข้อความเชื่อมโยงเพื่อเป็นแนวทางในการพัฒนาหรือแก้ไขระบบข้อมูล สามารถดูตัวอย่างแบบจำลองข้อมูลภาพได้ โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม.

ประโยชน์และความท้าทายของการสร้างแบบจำลองข้อมูล

การพัฒนาแบบจำลองข้อมูลจัดทำแผนที่และเครื่องมือสื่อสารสำหรับสร้างหรือแก้ไขระบบข้อมูล แนวคิดการสร้างแบบจำลองข้อมูลทำให้การสร้างระบบข้อมูลง่ายขึ้นมาก ฐานข้อมูลและ/หรือระบบข้อมูลที่สร้างขึ้นใหม่ควรสนับสนุนการสื่อสารในองค์กรที่ดี นอกจากนี้ยังควรสนับสนุนโครงการแบบเรียลไทม์ รวมถึงการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบการใช้จ่าย ใบแจ้งหนี้ และกระบวนการทางธุรกิจอื่นๆ

สามารถใช้กระบวนการสร้างแบบจำลองข้อมูลเพื่อระบุ ปัญหาคุณภาพข้อมูลรวมถึงข้อมูลซ้ำ ซ้ำซ้อน และขาดหายไป

ความยากประการหนึ่งในการสร้างแบบจำลองข้อมูลคือการขาดความเข้าใจในระบบข้อมูล ซึ่งโดยปกติแล้วปัญหาจะถูกกำจัดโดยการสร้างแบบจำลอง ปัญหาอีกประการหนึ่งคือการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในพื้นที่หนึ่งอาจต้องมีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในพื้นที่อื่น นอกจากนี้ยังสามารถเป็นเรื่องง่ายที่จะมุ่งเน้นไปที่โครงสร้างของระบบข้อมูลจนมองข้ามจุดแข็งและจุดอ่อนของแต่ละแอปพลิเคชัน

คำถามสำคัญที่ต้องถาม

การพัฒนาแบบจำลองข้อมูลเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความจำเป็น ความต้องการ และเป้าหมายขององค์กร โมเดลส่วนหนึ่งของระบบต้องการคำถามน้อยกว่าการพัฒนาโมเดลสำหรับระบบใหม่ทั้งหมด คำถามพื้นฐานสำหรับถามแบบจำลองของส่วนหนึ่งของระบบคือ:

จุดประสงค์หรือเป้าหมายของการเปลี่ยนแปลงคืออะไร?
ขณะนี้ระบบกำลังทำงานกับข้อมูลประเภทใด
ต้องการข้อมูลอะไร
เครื่องมือหรือซอฟต์แวร์ใดที่จำเป็นเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย
เครื่องมือหรือซอฟต์แวร์เข้ากันได้หรือไม่

ควรสร้างโมเดลข้อมูลตามความต้องการขององค์กรและเป็นปัจจัยสำคัญในการพัฒนาโมเดลใหม่หรือปรับโมเดลเก่า คำถามที่ถามเมื่อออกแบบฐานข้อมูลหรือระบบใหม่ทั้งหมด มักต้องการคำตอบที่ละเอียดกว่านั้นมาก เป็นการดีที่สุดที่จะรวมแผนธุรกิจห้าปีเมื่อตอบคำถามเหล่านี้:

เป้าหมายของธุรกิจคืออะไร (การวิจัย การขาย การพัฒนาแอพ บริการบัญชี)? ซึ่งจะเป็นตัวกำหนดประเภทซอฟต์แวร์ที่ดีที่สุดเพื่อสนับสนุนธุรกิจ (NoSQL หรือกราฟิกสำหรับการวิจัย SQL สำหรับการขายหรือการบัญชีขั้นพื้นฐาน การเข้าถึงระบบคลาวด์ต่างๆ หรือบริการระบบคลาวด์ต่างๆ สำหรับการพัฒนาแอป)
ซอฟต์แวร์ประเภทใดที่เหมาะสมและคุ้มค่าที่สุดสำหรับองค์กร
จะเข้าระบบพร้อมกันกี่คน?
มีกี่แผนก แผนกละกี่คน
แผนกต่างๆ จะต้องการซอฟต์แวร์ประเภทต่างๆ หรือไม่
มีความต้องการที่ผิดปกติที่ควรพิจารณาหรือไม่?
จะต้องเก็บข้อมูลจำนวนเท่าใด
ความสามารถในการปรับขนาดเป็นปัญหาหรือไม่?
ฐานข้อมูลจะเชื่อมต่อกับ เครื่องมืออัจฉริยะทางธุรกิจ?
แบบสอบถามการวิเคราะห์ออนไลน์ (OLAP) การประมวลผลธุรกรรม (OLTP) หรือทั้งสองอย่างจำเป็นหรือไม่
ฐานข้อมูลจะรวมเข้ากับกองเทคโนโลยีปัจจุบันหรือไม่
จะต้องแปลงรูปแบบของข้อมูลหรือไม่
ภาษาโปรแกรมที่คุณต้องการคืออะไร?
จะรวมเข้ากับซอฟต์แวร์แมชชีนเลิร์นนิงหรือไม่

สามขั้นตอนของการสร้างแบบจำลองข้อมูล

การสร้างแบบจำลองข้อมูลมีความสำคัญ ในช่วงทศวรรษที่ 1960เมื่อระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการได้รับความนิยมเป็นครั้งแรก (ก่อนทศวรรษที่ 60 มีการจัดเก็บข้อมูลจริงเพียงเล็กน้อย คอมพิวเตอร์ในยุคนั้นเป็นเครื่องคิดเลขขนาดยักษ์โดยทั่วไป)

ในแง่ของแนวคิดการสร้างแบบจำลองข้อมูล แบบจำลองข้อมูลที่พัฒนาอย่างสมบูรณ์มักจะสร้างขึ้นในสามขั้นตอน: แบบจำลองแนวความคิด แบบจำลองเชิงตรรกะ และแบบจำลองทางกายภาพ กระบวนการออกแบบนี้ให้ความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับระบบข้อมูลและวิธีการที่ข้อมูลไหลผ่าน กระบวนการนี้ยังแสดงวิธีการทำงานของขั้นตอนการจัดเก็บและช่วยให้แน่ใจว่าวัตถุข้อมูลทั้งหมดในระบบถูกแสดง (หากข้อมูลเป็นข้อมูลที่จัดเก็บทางอิเล็กทรอนิกส์ วัตถุข้อมูลก็คือการรวบรวมข้อมูลแต่ละรายการที่จัดเก็บทางอิเล็กทรอนิกส์ เช่น ไฟล์หรือตารางข้อมูล)

โมเดลข้อมูลเชิงแนวคิด โดยทั่วไปจะใช้เพื่ออธิบายส่วนประกอบพื้นฐานที่สุดของระบบและวิธีการที่ข้อมูลเคลื่อนผ่านระบบ เดอะ แบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิด สื่อสารว่าข้อมูลเคลื่อนผ่านแผนกหนึ่งไปยังแผนกถัดไปได้อย่างไร มันแสดงให้เห็นหน่วยงานกว้าง ๆ (เป็นตัวแทนของสิ่งต่าง ๆ ที่มีอยู่จริง) และความสัมพันธ์ของพวกเขา (สมาคมที่มีอยู่ระหว่างสองหน่วยงานขึ้นไป) โดยทั่วไปจะละเว้นข้อมูลรายละเอียด

โมเดลข้อมูลเชิงตรรกะ โดยปกติจะมุ่งเน้นไปที่โครงร่างและโครงสร้างของวัตถุข้อมูลภายในแบบจำลอง และสร้างความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุเหล่านั้น นอกจากนี้ยังเป็นรากฐานสำหรับการสร้างแบบจำลองทางกายภาพ เดอะ แบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ เพิ่มข้อมูลที่เป็นประโยชน์ให้กับโมเดลแนวคิด

แบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ เป็นหลัก รูปแบบก่อนการดำเนินการ และมีรายละเอียดมากและมักมุ่งเน้นไปที่การออกแบบฐานข้อมูล แสดงรายละเอียดที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาฐานข้อมูล (แต่ยังสามารถใช้เพื่อติดตั้งส่วนใหม่ของระบบ) แนวคิดการสร้างแบบจำลองข้อมูลนี้ทำให้การแสดงภาพโครงสร้างข้อมูลง่ายขึ้นมากโดยการสื่อสารข้อจำกัดของฐานข้อมูล คีย์คอลัมน์ ทริกเกอร์ และคุณลักษณะการจัดการข้อมูลอื่นๆ โมเดลนี้ยังสื่อสารถึงโปรไฟล์การเข้าถึง การอนุญาต คีย์หลักและคีย์นอก เป็นต้น

โมเดลข้อมูลประเภทต่างๆ

ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างบางส่วนของโมเดลข้อมูลประเภทต่างๆ

แบบจำลองลำดับชั้น ค่อนข้างเก่าและได้รับความนิยมมากในช่วงปี 1960 และ 70 จัดระเบียบข้อมูลให้เป็นโครงสร้างแบบต้นไม้ ทุกวันนี้ มันถูกใช้เพื่อจัดเก็บระบบไฟล์และข้อมูลทางภูมิศาสตร์เป็นหลัก ใน แบบจำลองลำดับชั้นข้อมูลจะถูกจัดระเบียบเป็นความสัมพันธ์แบบหนึ่ง-ต่อ-กลุ่มกับไฟล์ข้อมูล

รูปแบบเครือข่าย คล้ายกับแบบจำลองลำดับชั้นและอนุญาตให้สร้างความสัมพันธ์ที่หลากหลายกับเรกคอร์ดที่เชื่อมโยง เดอะ โมเดลเครือข่าย อนุญาตให้ผู้คนสร้างแบบจำลองโดยใช้ชุดของเรกคอร์ดที่เกี่ยวข้อง แต่ละเรกคอร์ดเชื่อมโยงกับไฟล์และอ็อบเจ็กต์ข้อมูลหลายรายการ ส่งเสริมและนำเสนอความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน

โมเดลความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี เป็นการแสดงกราฟิกของไฟล์ข้อมูลและเอนทิตีและความสัมพันธ์ มันพยายามสร้างสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง เป็นแบบจำลองระบบข้อมูล, the โมเดลความสัมพันธ์เอนทิตี พัฒนาชุดเอนทิตี ชุดความสัมพันธ์ คุณลักษณะ และข้อจำกัด มักใช้ในการออกแบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

แบบจำลองข้อมูลกราฟ ต้องมีการกำหนดว่าเอนทิตีใดในชุดข้อมูลของคุณควรกำหนดโหนด ซึ่งควรกำหนดลิงก์ และอันไหนควรละทิ้ง แบบจำลองข้อมูลกราฟ ให้เค้าโครงของเอนทิตี คุณสมบัติ และความสัมพันธ์ของข้อมูล กระบวนการนี้ซ้ำซาก อาศัยการลองผิดลองถูก และอาจน่าเบื่อ แต่ก็คุ้มค่าที่จะทำอย่างถูกต้อง

โมเดลฐานข้อมูลเชิงวัตถุ มุ่งเน้นไปที่วัตถุข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับวิธีการและคุณสมบัติ ประกอบด้วยตาราง แต่ไม่จำเป็นต้องจำกัดเฉพาะตาราง ข้อมูลและความสัมพันธ์จะถูกเก็บไว้ด้วยกันเป็นเอนทิตีเดียว (วัตถุข้อมูล) วัตถุข้อมูลเป็นตัวแทนของหน่วยงานในโลกแห่งความเป็นจริง เดอะ โมเดลฐานข้อมูลเชิงวัตถุ จัดการกับรูปแบบที่หลากหลายและใช้สำหรับการวิจัย

โมเดลเชิงสัมพันธ์ซึ่งมักเรียกว่า SQL ปัจจุบันเป็นรูปแบบข้อมูลที่ได้รับความนิยมสูงสุด ใช้ตารางสองมิติในการจัดเก็บข้อมูลและสื่อสารความสัมพันธ์ ข้อมูลบางประเภททั้งหมดจะถูกจัดเก็บไว้ในแถวโดยเป็นส่วนหนึ่งของตาราง ตารางแสดงถึงความสัมพันธ์ และการรวมเข้าด้วยกันจะสร้างความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่เก็บไว้ โมเดลฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เป็นโมเดลที่สมบูรณ์ซึ่งรองรับโดยซอฟต์แวร์จำนวนมหาศาลเพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย

โมเดลข้อมูล NoSQL ไม่ใช้แถวและคอลัมน์และไม่ใช้โครงสร้างชุดใดๆ การพัฒนาและการออกแบบของพวกเขา โดยทั่วไปจะมุ่งเน้นไปที่การสร้างแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ ความสามารถในการปรับขนาดพร้อมกับนิสัยใจคอและปัญหาเฉพาะนั้นเป็นปัญหาที่สำคัญ

โมเดลฐานข้อมูลเชิงวัตถุ รวมโมเดลฐานข้อมูลเชิงวัตถุเข้ากับโมเดลฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ มันจัดเก็บวัตถุ คลาส การสืบทอด ฯลฯ ในลักษณะเดียวกับโมเดลเชิงวัตถุ แต่ยังรองรับโครงสร้างแบบตาราง เช่น โมเดลฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ การออกแบบนี้ ช่วยให้นักออกแบบรวมคุณสมบัติเข้ากับโครงสร้างตาราง

ความสำคัญของแนวคิดการสร้างแบบจำลองข้อมูล

โมเดลข้อมูลเป็นเหมือนพิมพ์เขียว แต่เป็นตัวกำหนดความสัมพันธ์ เอนทิตี และแอตทริบิวต์ของฐานข้อมูลหรือระบบข้อมูล แบบจำลองข้อมูลที่มีการจัดระเบียบและได้รับการออกแบบมาอย่างดีเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนาฐานข้อมูลเชิงกายภาพและระบบข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับแนวคิดการสร้างแบบจำลองข้อมูลเพื่อขจัดปัญหาพื้นที่จัดเก็บและปัญหาความซ้ำซ้อน ในขณะเดียวกันก็สนับสนุนการดึงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

การสร้างแบบจำลองข้อมูลอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย และสิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าแบบจำลองแต่ละประเภทมีข้อดีและข้อเสียในตัวเอง

รูปภาพที่ใช้ภายใต้ลิขสิทธิ์จาก Shutterstock.com