odelagem de dados: Tipos de modelos de dados conceituais, lógicos e físicos

O que é modelagem de dados?

Modelagem de dados (modelagem de dados) é o processo de criação de um modelo de dados para os dados a serem armazenados em um banco de dados. Este modelo de dados é uma representação conceitual de objetos de dados, as associações entre diferentes objetos de dados e as regras. A modelagem de dados ajuda na representação visual dos dados e impõe regras de negócios, conformidade regulatória e políticas governamentais sobre os dados. Os Modelos de Dados garantem a consistência nas convenções de nomenclatura, valores padrão, semântica e segurança, garantindo a qualidade dos dados.

Modelo de dados

O Modelo de dados é definido como um modelo abstrato que organiza a descrição dos dados, a semântica dos dados e as restrições de consistência dos dados. O modelo de dados enfatiza quais dados são necessários e como eles devem ser organizados em vez de quais operações serão realizadas nos dados. O Modelo de Dados é como o plano de construção de um arquiteto, o que ajuda a construir modelos conceituais e estabelecer um relacionamento entre os itens de dados.

Os dois tipos de técnicas de modelagem de dados são

  1. Modelo de relacionamento de entidade (E-R)
  2. UML (Unified Modeling Language)

Iremos discuti-los em detalhes mais tarde.

Este tutorial de modelagem de dados é mais adequado para caloiros, iniciantes e também para profissionais experientes. Neste tutorial de modelo de dados, os conceitos de modelagem de dados em detalhes

Por que usar o modelo de dados?

O principal objetivo do uso do modelo de dados é:

  • Garante que todos os objetos de dados exigidos pelo banco de dados sejam representados com precisão. A omissão de dados levará à criação de relatórios defeituosos e produzirá resultados incorretos.
  • Um modelo de dados ajuda a projetar o banco de dados nos níveis conceitual, físico e lógico.
  • A estrutura do modelo de dados ajuda a definir as tabelas relacionais, chaves primárias e estrangeiras e procedimentos armazenados.
  • Ele fornece uma imagem clara dos dados básicos e pode ser usado por desenvolvedores de banco de dados para criar um banco de dados físico.
  • Também é útil identificar dados ausentes e redundantes.
  • Embora a criação inicial do modelo de dados seja trabalhosa e demorada, a longo prazo, ela torna a atualização e manutenção da infraestrutura de TI mais barata e rápida.

Tipos de modelos de dados

Tipos de modelos de dados : Existem basicamente três tipos diferentes de modelos de dados: modelos de dados conceituais, modelos de dados lógicos e modelos de dados físicos, e cada um tem uma finalidade específica. Os modelos de dados são usados ​​para representar os dados e como eles são armazenados no banco de dados e para definir a relação entre os itens de dados.

  1. Modelo de dados conceituais: Este modelo de dados define O QUE o sistema contém. Este modelo é normalmente criado por partes interessadas de negócios e arquitetos de dados. O objetivo é organizar, definir o escopo e definir os conceitos e regras de negócios.
  2. Modelo de dados lógicos: Define COMO AS o sistema deve ser implementado independentemente do SGBD. Este modelo é normalmente criado por arquitetos de dados e analistas de negócios. O objetivo é desenvolver mapa técnico de regras e estruturas de dados.
  3. Modelo de Dados Físicos : Este modelo de dados descreve COMO AS o sistema será implementado usando um sistema DBMS específico. Este modelo é normalmente criado por DBA e desenvolvedores. O objetivo é a implementação real do banco de dados.

Tipos de modelo de dados

diferença entre uma linha e uma coluna

Modelo de Dados Conceituais

PARA Modelo de Dados Conceituais é uma visão organizada dos conceitos de banco de dados e seus relacionamentos. O objetivo de criar um modelo de dados conceitual é estabelecer entidades, seus atributos e relacionamentos. Neste nível de modelagem de dados, quase não há detalhes disponíveis na estrutura real do banco de dados. As partes interessadas de negócios e arquitetos de dados normalmente criam um modelo de dados conceitual.

Os 3 princípios básicos do Modelo de Dados Conceituais são

  • Entidade : Uma coisa do mundo real
  • Atributo : Características ou propriedades de uma entidade
  • Relação : Dependência ou associação entre duas entidades

Exemplo de modelo de dados:

  • Cliente e Produto são duas entidades. O número e o nome do cliente são atributos da entidade Cliente
  • Nome do produto e preço são atributos da entidade do produto
  • Venda é a relação entre o cliente e o produto

Modelo de Dados Conceituais

Características de um modelo de dados conceituais

  • Oferece cobertura dos conceitos de negócios em toda a organização.
  • Este tipo de Modelos de Dados é projetado e desenvolvido para um público empresarial.
  • O modelo conceitual é desenvolvido independentemente das especificações de hardware, como capacidade de armazenamento de dados, localização ou especificações de software, como fornecedor e tecnologia de DBMS. O foco é representar os dados como um usuário os verá no 'mundo real'.

Modelos de dados conceituais, conhecidos como modelos de domínio, criam um vocabulário comum para todas as partes interessadas, estabelecendo conceitos básicos e escopo.

Modelo Lógico de Dados

O Modelo Lógico de Dados é usado para definir a estrutura dos elementos de dados e para estabelecer relacionamentos entre eles. O modelo de dados lógico adiciona mais informações aos elementos do modelo de dados conceituais. A vantagem de usar um modelo de dados lógico é fornecer uma base para formar a base para o modelo físico. No entanto, a estrutura de modelagem permanece genérica.

Modelo Lógico de Dados

Neste nível de modelagem de dados, nenhuma chave primária ou secundária é definida. Neste nível de modelagem de dados, você precisa verificar e ajustar os detalhes do conector que foram definidos anteriormente para relacionamentos.

Características de um modelo lógico de dados

  • Descreve as necessidades de dados para um único projeto, mas pode se integrar a outros modelos de dados lógicos com base no escopo do projeto.
  • Projetado e desenvolvido independentemente do DBMS.
  • Os atributos de dados terão tipos de dados com precisão e comprimento exatos.
  • Os processos de normalização para o modelo são aplicados tipicamente até 3NF.

Modelo de Dados Físicos

PARA Modelo de Dados Físicos descreve uma implementação específica do banco de dados do modelo de dados. Ele oferece abstração de banco de dados e ajuda a gerar o esquema. Isso se deve à riqueza de metadados oferecidos por um Modelo de Dados Físicos. O modelo de dados físicos também ajuda a visualizar a estrutura do banco de dados, replicando chaves de coluna do banco de dados, restrições, índices, gatilhos e outros recursos RDBMS.

Modelo de Dados Físicos

c # conectando ao servidor sql

Características de um modelo de dados físicos:

  • O modelo de dados físicos descreve a necessidade de dados para um único projeto ou aplicativo, embora possa ser integrado a outros modelos de dados físicos com base no escopo do projeto.
  • O Modelo de Dados contém relacionamentos entre tabelas que tratam da cardinalidade e nulidade dos relacionamentos.
  • Desenvolvido para uma versão específica de um SGBD, local, armazenamento de dados ou tecnologia a ser utilizada no projeto.
  • As colunas devem ter tipos de dados exatos, comprimentos atribuídos e valores padrão.
  • Chaves primárias e estrangeiras, visualizações, índices, perfis de acesso e autorizações, etc. são definidos.

Vantagens e desvantagens do modelo de dados:

Vantagens do modelo de dados:

  • O principal objetivo de um modelo de dados de projeto é garantir que os objetos de dados oferecidos pela equipe funcional sejam representados com precisão.
  • O modelo de dados deve ser detalhado o suficiente para ser usado na construção do banco de dados físico.
  • As informações no modelo de dados podem ser usadas para definir o relacionamento entre tabelas, chaves primárias e estrangeiras e procedimentos armazenados.
  • O modelo de dados ajuda os negócios a se comunicarem dentro e entre as organizações.
  • O modelo de dados ajuda a documentar os mapeamentos de dados no processo ETL
  • Ajude a reconhecer fontes corretas de dados para preencher o modelo

Desvantagens do modelo de dados:

  • Para desenvolver o modelo de dados, deve-se conhecer as características físicas dos dados armazenados.
  • Este é um sistema de navegação que produz desenvolvimento e gerenciamento de aplicativos complexos. Portanto, requer um conhecimento da verdade biográfica.
  • Alterações ainda menores feitas na estrutura requerem modificações em todo o aplicativo.
  • Não há linguagem de manipulação de dados definida no DBMS.

Conclusão

  • Modelagem de dados é o processo de desenvolvimento de modelo de dados para os dados a serem armazenados em um banco de dados.
  • Os Modelos de Dados garantem a consistência nas convenções de nomenclatura, valores padrão, semântica e segurança, garantindo a qualidade dos dados.
  • A estrutura do modelo de dados ajuda a definir as tabelas relacionais, chaves primárias e estrangeiras e procedimentos armazenados.
  • Existem três tipos de conceitual, lógico e físico.
  • O principal objetivo do modelo conceitual é estabelecer as entidades, seus atributos e seus relacionamentos.
  • O modelo lógico de dados define a estrutura dos elementos de dados e define as relações entre eles.
  • Um Modelo de Dados Físicos descreve a implementação específica do banco de dados do modelo de dados.
  • O principal objetivo de um modelo de dados de projeto é garantir que os objetos de dados oferecidos pela equipe funcional sejam representados com precisão.
  • A maior desvantagem é que mudanças ainda menores feitas na estrutura requerem modificações em todo o aplicativo.
  • Lendo este tutorial de modelagem de dados, você aprenderá com os conceitos básicos, como O que é modelo de dados? Introdução a diferentes tipos de modelo de dados, vantagens, desvantagens e exemplo de modelo de dados.