Was ist Datenmodellierung?
In einfachen Worten bezieht sich Datenmodellierung auf das Erstellen eines Datenmodells, das in einer Datenbank gespeichert werden kann. Das Datenmodell ist eine konzeptionelle Darstellung einer Zuordnung zwischen verschiedenen Datenobjekten.
Grundlegendes zur Datenmodellierung / zum Datenumfang
Es tritt in drei verschiedenen Schichten auf:
- Physikalisches Modell: Dies ist ein Schema, das angibt, wie Daten physisch in der Datenbank gespeichert werden
- Konzeptionelles Modell: Es ist die Benutzeransicht der Daten, dh das hohe Niveau, das der Benutzer sieht.
- Logisches Modell: Es befindet sich zwischen dem physischen Modell und dem konzeptuellen Modell und stellt die Daten logisch getrennt von den physischen Speichern dar.
Hierarchische Datenmodellierung: Diese Modelle wurden verwendet, um dateibasierte Systeme zu ersetzen. Die Daten wurden in einem Baum wie eine zu viele Arrangements gehalten.
Relationale Datenmodellierung: Es ist richtig, dass das hierarchische Modell uns geholfen hat, von dateibasierten Systemen abzuweichen, die die Komplexität reduzierten, aber man wusste immer noch, welcher physische Datenspeicher verwendet wurde. Die relationale Datenbank folgt dem relationalen Modell, in dem Daten in Tabellen gespeichert werden, im Gegensatz zur hierarchischen Datenbank, in der sie in einer baumartigen Struktur gespeichert werden. Kurz gesagt, es hat die Komplexität im Vergleich zum hierarchischen Modell stärker verringert.
Wie macht die Datenmodellierung die Arbeit so einfach / warum sollten wir sie verwenden?
Es hilft uns bei der visuellen Darstellung von Daten und setzt Geschäftslogik, Vorschriften, Richtlinien usw. für Daten durch. Es ist ein Leitfaden, der von Wissenschaftlern und Analysten beim Entwerfen und Implementieren einer Datenbank verwendet wird. Ohne Datenmodellierung wird es für Analysten und Wissenschaftler schwierig, die Geschäftsanforderungen für Datenbanken umzusetzen.
Warum brauchen wir Datenmodellierung? / Was kannst du damit machen?
Das Hauptziel der Verwendung ist:
- Um sicherzustellen, dass alle Datenobjekte korrekt dargestellt werden, als ob sie nicht korrekt ausgeführt würden, erhalten wir falsche Ergebnisse.
- Wie bereits erwähnt, ist es hilfreich, Datenbanken auf konzeptioneller, physischer und logischer Ebene zu entwerfen.
- Es hilft beim Entwerfen der relationalen Tabellen, Primärschlüssel, Fremdschlüssel usw.
- Datenbankentwickler können mit einem guten Modell eine bessere physische Datenbank erstellen, da sie zu einem Leitfaden für sie wird.
- Es hilft, fehlende und redundante Daten zu identifizieren.
- Es hilft uns, eine bessere IT-Infrastruktur und eine einfache und kostengünstige Wartung zu haben, wenn dies auf lange Sicht erforderlich ist, obwohl dies zunächst zeitaufwendig ist.
Arbeiten mit der Datenmodellierung
Erstellen wir nun ein Beispieldatenmodell, um zu verstehen, wie mit einem Modell gearbeitet wird. Dazu müssen wir bestimmte Schritte befolgen:
- Zuerst müssen wir die Anforderungen verstehen. In diesem Fall erstellen wir ein Modell für einen Online-Shop. Unter Berücksichtigung dessen benötigen wir also zwei Tabellen: a) Kunden, b) Produkte
- Der nächste Schritt besteht darin, die Attribute der Tabellen oder Entitäten abzurufen
ein. Kundentabelle kann Attribute haben wie:
- Ich würde
- Name
- Adresse
b. Die Produkttabelle kann Attribute haben wie:
- Ich würde
- Name
In der Kundentabelle können wir die ID als Primärschlüssel haben, und in ähnlicher Weise ist die Produkt-ID in der Produkttabelle der Primärschlüssel, wie in den folgenden Diagrammen gezeigt.
Nun werden wir die Beziehung zwischen diesen beiden Tabellen entwerfen. Um die Kunden- und Produkttabelle zu verbinden, erstellen wir eine Tabelle mit dem Namen purchase, die einer Bestellungstabelle ähnelt (dh welcher Kunde hat welches Produkt bestellt).
Wenn Sie in der Abbildung oben nachsehen, ist die Kundenreferenz in Ordnung, da jeder Einkauf einen Kunden und ein Kunde viele Einkäufe hat. Diese Referenz ist also in Ordnung. Eine weitere Sache, die wir user_account_id als Fremdschlüssel genommen haben (der Verweis auf die ID im Kundenschlüssel). Ebenso product_id. Es gibt immer noch ein Problem mit der Produktbezugsnummer, da mehrere Produkte in einem Einkauf gekauft werden können und mehrere Einkäufe dasselbe Produkt enthalten können.
Um dies zu überwinden, werden wir eine Zwischentabelle namens purchase_item entwerfen, die mit purchase und product verbunden wird. In der folgenden Abbildung sehen wir, wie das Problem behoben wurde.
Vorteile
Es gibt verschiedene Vorteile wie folgt:
- Es hilft Unternehmen zu kommunizieren und unternehmensweit zu planen.
- Es hilft, die richtige Datenquelle zu erkennen, die zum Auffüllen des Modells verwendet werden kann.
- Hiermit können Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen wie Primärschlüssel, Fremdschlüssel usw. definiert werden.
Wer ist das richtige Publikum, um diese Technologie zu erlernen?
Es ist sehr wichtig. Die richtige Zielgruppe für das Erlernen von Modellierungstechniken sind Personen, die Datenarchitekten und Datenanalysten sind. Die meisten Personen beginnen als Datenanalysten und steigen dann die Leiter hinauf.
Wie hilft Ihnen diese Technologie beim beruflichen Aufstieg?
Laut Glassdoor wird das Durchschnittsgehalt auf dem Markt für Modellbauer mit durchschnittlich 78.601 USD veranschlagt. Sie sehen also, dass es sich um einen gut bezahlten Job handelt. Die meisten großen Unternehmen investieren in Modellierer, da sie für die Integrität der Daten von entscheidender Bedeutung sind.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das von Modellierern erstellte Modell die Konsistenz in Bezug auf Namenskonventionen, Integrität und Datensicherheit gewährleistet. Denn gute Daten ermöglichen dem Unternehmen eine korrekte und effiziente Nutzung seiner Daten.
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