Data Modeling Concepts For Beginners

由柏拉图重新发布

关注： 0

数据建模的概念支持数据如何在系统中移动的整体视图。数据建模可以描述为设计数据系统或数据系统的一部分的过程。这些模型的范围可以从存储系统到数据库再到组织的整个数据结构。数据模型可以用作实现新系统的设计，也可以用作已建立系统的参考材料。

“完整”的数据模型应该传达数据系统中使用和存储的数据类型、使用的格式、数据文件之间的关系以及数据分组和组织的方式。

许多企业围绕组织的特定需求和要求开发独特的、单独的数据模型（以及由此产生的独特的、单独的数据系统）。这些模型可用于可视化系统中的数据移动。数据模型可以尝试涵盖组织中数据流的所有方面或特定参数，例如仅显示用于研究目的的销售数据。

一个精心设计的数据模型将解释业务规则，以及需要合规性的数据。

数据建模过程分为三个阶段：概念模型、逻辑模型和物理模型。模型开发的每个阶段都有特定的目的。此外，模型还有多种“类型”。

可视化数据模型类似于架构师的蓝图，可以通过链接文本支持，以在开发或更改数据系统时提供指导。可以找到可视化数据模型的示例此处.

数据建模的好处和挑战

开发数据模型提供了用于创建或修改数据系统的地图和通信工具。数据建模概念使数据系统的构建变得非常非常容易。新建的数据库和/或数据系统应支持良好的组织沟通。它还应该支持实时项目，包括收集有关支出模式、发票和其他业务流程的数据。

数据建模过程可用于识别数据质量问题，包括重复、冗余和缺失数据。

创建数据模型的一个困难是缺乏对数据系统的理解——这个问题通常可以通过构建模型来消除。另一个问题是，一个领域的微小变化可能需要其他领域的重大变化。此外，人们很容易过于关注数据系统的结构，而忽略了各个应用程序的优点和缺点。

要问的重要问题

开发数据模型首先收集有关组织的需求、要求和目标的信息。与为全新系统开发模型相比，系统部分模型需要的问题更少。对于系统部分模型需要询问的一些基本问题是：

变革的目的或目标是什么？
系统当前正在处理哪些类型的数据？
需要什么数据？
需要什么工具或软件来实现目标？
这些工具或软件兼容吗？

数据模型应围绕组织的需求构建，并且是开发新模型或调整旧模型的重要因素。设计数据库或全新系统时提出的问题通常需要更广泛的答案。回答这些问题时最好结合五年商业计划：

企业的目标是什么（研究、销售、应用程序开发、会计服务）？这将确定支持业务的最佳软件类型（用于研究的 NoSQL 或图形、用于基本销售或会计的 SQL、访问各种云或用于应用程序开发的多种云服务）。
哪些类型的软件最适合组织且最具成本效益？
有多少人同时访问该系统？
有多少个部门，每个部门有多少人？
不同部门需要不同种类的软件吗？
是否有任何需要考虑的异常需求？
需要存储多少数据？
可扩展性是一个问题吗？
数据库会连接到商业智能工具?
是否需要在线分析查询 (OLAP)、事务处理 (OLTP)，或两者都需要？
数据库会与当前的技术堆栈集成吗？
数据格式需要转换吗？
您首选的编程语言是什么？
它会与任何机器学习软件集成吗？

数据建模的三个阶段

数据建模变得重要在1960s期间，当管理信息系统第一次流行时。（在 60 年代之前，实际数据存储方式很少。当时的计算机基本上是巨型计算器。）

就数据建模概念而言，一个完全开发的数据模型通常分三个阶段构建：概念模型、逻辑模型和物理模型。此设计过程可以让您清楚地了解数据系统以及数据如何在其中流动。此过程还显示了存储过程如何工作，并有助于确保系统中的所有数据对象都得到表示。（如果数据是以电子方式存储的信息，那么数据对象就是以电子方式存储的信息的单独集合，例如文件或数据表。）

概念数据模型 通常用于描述系统最基本的组件以及数据如何在系统中移动。这概念数据模型传达信息如何在一个部门传递到下一个部门。它显示了广泛的实体（现实中存在的事物的表示）及其关系（两个或多个实体之间存在的关联）。一般省略详细信息。

逻辑数据模型 通常关注模型内数据对象的布局和结构，并建立它们之间的关系。它还为构建物理模型提供了基础。这逻辑数据模型向概念模型添加有用的信息。

物理数据模型 本质上是实施前模型并且非常详细并且通常专注于数据库设计。它显示了开发数据库所需的详细信息（但也可用于实现系统的新部分）。这种数据建模概念通过传达数据库约束、列键、触发器和其他数据管理功能，使数据结构的可视化变得更加容易。该模型还传达访问配置文件、授权、主键和外键等。