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数据模型:在公司中可能的应用

亚尼娜-霍恩

通过数据模型或数据建模,你可以对组织中不同类型信息之间的关系进行图形化建模。 

数据模型帮助所有用户存储数据并将其用于各种使用情况。 

通过准确地表示数据对象,数据模型可以帮助组织适应新的环境并简化复杂情况下的决策。

数据模型的定义

数据模型和数据建模:定义

数据建模描述了创建信息系统或其组成部分的可视化表示的过程,以显示数据点和结构之间的联系。 

目的是说明系统中使用和存储的数据、它们的关系、分组和组织、格式和属性。

创建数据模型的基础是公司的要求。 

这些都是通过业务伙伴的反馈提前确定的,以确保它们被纳入新系统的设计中,或在修订现有系统时被考虑在内。

有可能在不同的抽象层次上对数据进行建模:

  1. 该过程从 关于业务需求的信息 从利益相关者和终端用户那里收集到的信息。 
  2. 随后,这些 业务规则转化为数据结构来创建一个具体的数据库设计。 
  3. ǞǞǞ 数据模型可以与路线图相比较 设计可以是建筑师的设计,也可以是其他任何能让人更深入了解所设计内容的正式图表。

数据建模使用 标准化方案和正式技术创建一个统一的、一致的和可预测的方法来定义和管理一个组织内或跨组织的数据资源。

在最好的情况下,数据模型是动态的文件,不断适应不断变化的业务需求。 

它们是支持业务流程和推动IT架构和战术规划的核心。数据模型可以与供应商、协作伙伴和/或行业合作者共享。

数据模型模型

3种不同的数据模型

每一个数据库和信息系统的设计过程都是从一个抽象的层次开始的,然后变得越来越具体,越来越具体。有三个主要类别的数据模型,它们的抽象程度不同。 

这个过程从概念模型开始,然后转到逻辑模型,最后以物理模型结束。下面将详细解释这些不同类型的数据模型。

概念性数据模型

概念性数据模型,也被称为领域模型,提供了一个系统的内容、组织和业务规则的全面视图。 

这些模型通常是在 记录最初的项目要求

它们通常包括实体类--代表数据模型中与公司相关的对象--以及它们的属性和约束。 

此外,实体之间的关系以及相关的安全和数据完整性要求也被考虑在内。这些模型的表述大多保持简单,以确保清晰和令人信服的沟通。

逻辑数据模型

逻辑数据模型以抽象模型的形式提供了特定领域内概念和关系的详细表述。 

它们是由用于数据建模的正式符号系统创建的,包含数据属性,如数据类型和实体之间的关系。 

与技术系统要求相比,在逻辑数据模型中 没有技术细节 特定的。 

尽管这一阶段在敏捷或DevOps实践中经常被跳过,但逻辑数据模型在程序化的实施环境或面向数据的项目中特别有用,如数据仓库设计或报告系统开发。

物理数据模型

物理数据结构提供了一个在数据库中存储信息的详细概念。 

与抽象的方法相比,它们代表了一个具体的计划,可以作为一个关系型数据库来实现。 

他们考虑到了映射不同元素之间联系的关联表,以及维护这些联系的必要主键和外键。 

此外,物理数据模型可以包含数据库管理系统(DBMS)的特殊功能以优化性能。

数据建模过程

数据建模需要对数据处理和存储进行彻底的评估,直到最小的细节。 

有各种规范决定了哪些符号是用来表示数据的,模型是如何构建的,以及业务需求是如何沟通的。 

不管这种方法如何,正式的工作流程提供了一个迭代的任务序列。这些工作流程通常包括

1.认识要素

数据建模过程开始于对要设计的数据集中存在的对象、过程或想法的认识。每个元素都应该是连贯的,并且在逻辑上与所有其他元素不同。

2.确定每个实体的核心特征 

每个实体类型都可以与其他实体区分开来,因为它有一个或多个特定的属性,称为属性。 

例如,一个名为 "客户 "的实体可能有诸如名字、姓氏、电话号码和敬语等属性,而一个名为 "地址 "的实体可能包括街道名称和号码、城市、州、国家和邮政编码。

3.找到各要素之间的联系

在数据模型的第一个概念阶段,各种元素的连接方式被确定。 

在上面的例子中,每个客户都位于一个特定的地方。如果一个名为 "订单 "的元素被添加到模型中,每个订单将被连接到一个特定的地址,并且也将在那里计费。通常情况下,这些连接是用统一建模语言(UML)来捕获的。

4.将所有属性分配给相应的元素

这可以确保模型正确地代表公司对数据的使用。对于正式的数据建模,有许多既定的模式。 

面向对象领域的开发者经常使用分析或设计模式,而来自其他商业领域的利益相关者可能使用其他模式。

5.分配钥匙并选择一个规范化水平

这样一来,你就在减少冗余和性能要求之间取得了平衡。 

规范化是一种结构化数据模型(及其相关的数据库)的方法,它通过给数据集分配数字标识符(称为键)来表示它们之间的联系,而不重复数据。 

例如,如果为每个客户分配一个键,这个键就可以与地址和订单历史联系起来,而不必在表中重复这些信息与客户名称。 

规范化通常需要较少的数据库存储空间,但这可能是以牺牲查询性能为代价的。

6. 完成并审查数据模型 

数据模型的创建是一个经常性的过程,应该不断优化以适应不断变化的业务需求。

选择

不同类型的数据建模

在数据库管理系统的发展过程中,数据建模也变得更加复杂,以满足公司不断增长的数据存储要求。 

已经出现了各种类型的模式,包括以下几种:

分层数据模型

分层数据模型是以树状格式组织的一对多关系的结构化表示。 

每条记录都有一个根或父元素,指向一个或多个子表。 

尽管较新的数据库模型更有效率,但分层方法仍被用于XML(可扩展标记语言)系统和地理信息系统(GIS)中。

关系型数据库

关系模型的优点是不需要详细了解数据存储的物理属性,而且数据是通过使用表来连接的。这降低了数据库的复杂性。

通常关系型数据库使用有序查询语言(SQL)进行数据管理。这样的数据库在保持数据完整性和减少重叠方面非常出色。它们经常被用于收银机和各种形式的交易处理中。

实体-关系(ER)数据模型

实体-关系(ER)数据模型使用精确的图表来表示数据库内元素之间的联系。 

数据架构师使用各种ER建模工具来生成说明数据库设计目标的描述性表示。

面向对象的数据模型

面向对象的数据模型的相关 "对象 "代表真实实体的抽象。 

它们被组织在类结构中,并有相关的属性。面向对象的数据库不仅可以包含表格,还可以支持更复杂的数据链接。 

面向对象的数据库在实践中很少使用。关系型数据库系统在商业和研究的应用系统中占主导地位。然而,随着面向对象的编程语言的普及,它们正变得越来越重要。

与关系型数据库系统相比,交易的性能随着需要处理的数据的增加而迅速下降。

由于面向对象的数据库的普及率很低,只有少数的兼容接口。

这种方法除其他外,还用于多媒体和超文本数据库。

维度数据模型

维度数据模型可以提高数据仓库的分析速度。 

与关系模型和ER模型不同,它们的目的是有效的存储、 维度模型增加了冗余度以使其更容易为报告和查询找到信息。 

这种类型的建模通常用在 OLAP系统 在使用中。

有两种常见的模式可以在多个维度上对数据进行结构化。 

在这一过程中,我们发现了一些问题。 星形模式它将数据划分为事实和维度。每个事实都被其相关的维度所包围,形成一个星形图案。 

第二个模型是 雪花计划,它类似于星形模式,但包含额外的分配维度层。这使得分支模式更加复杂。

数据模型的优势

数据建模使程序员、数据架构师、业务分析师和其他相关人员更容易看到和理解数据库或数据仓库中信息之间的联系。 

它还具有以下优点:

  • 减少软件和数据库开发中的错误
  • 提高整个组织的文件和系统设计的一致性 
  • 提高应用程序和数据库的性能
  • 促进整个企业的数据映射
  • 优化开发人员和商业智能团队之间的沟通
  • 简化并加速概念、逻辑和物理层面的数据库设计。

数据建模工具的例子

在计算机辅助软件工程(CASE)方面,有多种商业和开放源码的选择,这些选择都是广泛存在的。 

其中有各种用于数据建模、制图和可视化的工具。 

用例Konfuzio

Konfuzio的数据建模方法具有全面的灵活性 

的数据建模方法。 Konfuzio 它非常灵活,这使它成为对使用不同数据源和结构的公司有吸引力的解决方案。 

这种灵活性来自于适应不同的数据类型、格式和存储系统的能力,而不需要僵化的预定义方案。 

通过使用 机器学习算法 和一个 动态数据建模策略 Konfuzio服务器可以有效地处理非结构化、半结构化和结构化的数据,使组织能够从他们的数据中获得有价值的洞察力,无论其复杂性和多样性如何。 

这种适应性也有利于与现有的数据处理工作流程和技术的无缝整合,使组织能够在最小的干扰下优化其数据管理和分析流程。

数据模型的其他例子有::

  • Erwin数据建模器 是一个基于信息建模集成定义(IDEF1X)语言的数据建模软件。该方案现在也允许使用其他符号方法,如维度方法。
  • 企业架构师 是一个可视化建模和设计企业信息系统、架构、软件应用程序和数据库的有效工具。它使用面向对象的语言和标准,能够精确和详细地表示各种组件。
  • 该软件 ER/工作室 它使有效的数据库设计成为可能,并与许多常见的数据库管理系统兼容。它同时支持关系型和维度型数据建模。
  • 有各种免费的数据建模工具可供选择,包括开源的替代工具,如 开放的ModelSphere.

结论:数据模型优化了公司的数据管理

由于数据模型的灵活应用可能性,你可以将其最佳地整合到你的公司。

你不仅节省了成本,降低了错误率,而且还优化了数据库和文件的性能,这将对你公司的数字和成功统计产生长期影响。

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