مدل سازی داده چیست؟ تعریف، مزایا و انواع اساسی

مدل سازی داده ها یک مرحله مفید قبل از کدنویسی پایگاه داده است، زیرا به شما امکان می دهد قبل از شروع کار توسعه دهندگان، تغییرات لازم را انجام دهید. در حالی که انجام موثر این کار به زمان نیاز دارد، شناسایی خطاها قبل از وقوع می تواند در زمان و هزینه قابل توجهی صرفه جویی کند. درک اینکه چگونه مدل سازی داده ها کار می کند اولین قدم مهم در تصمیم گیری است که آیا می خواهید آن را برای پروژه خود انجام دهید یا خیر.

در این مقاله از ایوسی، به مدل سازی داده ها، رایج ترین انواع، مزایا و معایب آن و زمان استفاده از آن می پردازیم.

مدل سازی داده چیست؟

مدل‌سازی داده‌ها فرآیند مستندسازی طراحی سیستم نرم‌افزاری به‌عنوان یک نمودار آسان برای درک است. مدل سازی داده به شما اجازه می دهد تا به صورت مفهومی داده ها و ارتباط بین اشیاء داده و قوانین را نشان دهید. مدل‌سازی داده‌ها سودمند است زیرا به شما امکان می‌دهد قبل از اینکه برنامه‌نویس هر کدی را بنویسد، خطاها را شناسایی کنید یا تغییرات لازم را ایجاد کنید. مدل‌سازی داده‌ها همچنین می‌تواند به مهندسی معکوس تلاش‌های برنامه‌نویسان و استخراج مدل‌ها از سیستم‌های موجود کمک کند.

اهداف اولیه برای مدل سازی داده ها عبارتند از:

• از نمایش دقیق داده ها اطمینان حاصل کنید، زیرا هر گونه داده حذف شده از پایگاه داده ممکن است منجر به نتایج نادرست و گزارش نادرست شود.

• کمک به تعریف پایگاه داده و سطوح مفهومی، منطقی و فیزیکی

• در تعیین کلیدهای اصلی و خارجی، جداول رابطه ای و رویه های ذخیره شده کمک کنید

• یک تصویر واضح برای داده های پایه بدست آورید که توسعه دهندگان می توانند هنگام ایجاد پایگاه داده واقعی استفاده کنند

• هر گونه داده اضافی یا گمشده را شناسایی کنید

• تعمیر و نگهداری و ارتقاء زیرساخت فناوری اطلاعات را سریعتر و مقرون به صرفه تر کنید

چه زمانی از مدل داده استفاده می کنید؟

شما به طور سنتی مدل های داده را در طول مراحل تحلیل و طراحی یک پروژه می سازید. این به شما امکان می دهد اطمینان حاصل کنید که الزامات پروژه را کاملاً درک کرده اید و قادر به برآورده کردن آنها هستید. گفته شد، آنها همچنین می توانند بعداً در چرخه عمر داده ها برای منطقی کردن طرح هایی که توسط برنامه نویسان برای اهداف خاص ایجاد شده اند مفید باشند.

انواع مدل سازی داده ها

نوع داده‌ای که ارزیابی می‌کنید و اطلاعاتی که می‌خواهید به آنها نگاه کنید، می‌تواند بر نوع مدل‌سازی داده‌ای که استفاده می‌کنید تأثیر بگذارد. در اینجا انواع مدل های داده وجود دارد:

مدل داده های مفهومی

مدل داده مفهومی یک نمای تجاری ساختار یافته و سطح بالا از داده های مورد نیاز برای ردیابی معیارهای عملکرد، پشتیبانی از فرآیندهای تجاری و ثبت رویدادهای تجاری است. این مدل بر شناسایی داده‌هایی که کسب‌وکار استفاده می‌کند اما نه ویژگی‌های فیزیکی یا جریان پردازش آن تمرکز دارد. دامنه تجاری کلی مدل نقطه شروعی برای بحث در میان ذینفعان است. شما کلاس های مهم را در داده ها انتخاب می کنید و روابط را بر اساس نمونه های دنیای واقعی که کلاس ها نشان می دهند، توصیف می کنید.

مدل داده سلسله مراتبی

با مدل های داده سلسله مراتبی، داده ها را در یک ساختار درخت مانند سازماندهی می کنید. شما داده ها را به عنوان رکوردهای جداگانه ذخیره می کنید که از طریق پیوندها به هم متصل می شوند. این نوع مدل‌سازی داده مستلزم آن است که هر رکورد فرزند فقط یک والد داشته باشد، اگرچه یک رکورد والد می‌تواند چندین رکورد فرزند داشته باشد.

مطالب مرتبط:  ۱۰ مهارت برتر مدل‌سازی بعدی برای مدل‌سازان داده

مدل داده های منطقی

این رویکرد به مدل‌سازی داده، پایگاه داده را به عنوان مجموعه‌ای از روابط نشان می‌دهد، که در آن یک رابطه جدولی از مقادیر است. هر ردیف در جدول مجموعه ای از مقادیر داده مرتبط را نشان می دهد. ایده اصلی یک مدل رابطه‌ای این است که پایگاه داده را به عنوان مجموعه‌ای از محمولات بر روی مجموعه‌ای از ارزش‌های محمول، توصیف محدودیت‌ها بر روی مقادیر و ترکیبی از مقادیر، توصیف کند.

مدل داده های موجودیت-رابطه

این نوع مدل داده که به مدل های رابطه ای نزدیک است، از نمودارها برای به تصویر کشیدن عناصر موجود در پایگاه داده استفاده می کند و درک آن را آسان تر می کند. مدل رابطه نهاد (مدل ER) چیزهای مرتبط با یکدیگر را توصیف می کند که در حوزه خاصی از دانش مورد علاقه هستند. یک موجودیت قطعه ای از داده، شی یا مفهومی است که داده ها را در مورد آن ذخیره می کنید. این رابطه نحوه به اشتراک گذاری داده ها بین موجودیت ها است.

مدل داده های منطقی

این نوع مدل داده، داده ها را تا حد امکان با جزئیات توصیف می کند، بدون در نظر گرفتن پیاده سازی فیزیکی یا فناوری سیستم مدیریت پایگاه داده که برای ذخیره داده ها استفاده می شود. یک مدل داده منطقی شامل تمام اطلاعات موجود در مورد موجودیت ها و روابط بین آنها است که در یک پایگاه داده وجود دارد.

مرتبط:  ۲۴ ابزار مدل‌سازی داده‌های منبع باز برای سیستم‌های اطلاعاتی

مدل داده های نموداری

مدل‌سازی داده‌های گراف، فرآیند توصیف یک دامنه دلخواه به عنوان یک نمودار متصل از گره‌ها و روابط با ویژگی‌ها و برچسب‌ها است. شما از آن برای حل مشکلات فنی و تجاری استفاده می کنید. مدل‌سازی داده‌های نمودار با سازماندهی ساختار داده برای پایگاه داده گراف به این امر دست می‌یابد.

مدل داده های فیزیکی

این نمایشی از طراحی داده ای است که آن را در سیستم مدیریت پایگاه داده پیاده سازی می کنید. با استفاده از این مدل، جداول پایگاه داده، ستون های مؤلفه و جزئیات روابط و کلیدها را توصیف می کنید، در حالی که عملکرد، تخصیص منابع و دسترسی را نیز در نظر می گیرید. با استفاده از این رویکرد، قبل از استقرار واقعی به بالاترین سطح دانه بندی می رسید.

مطالب مرتبط:  مدل سازی مالی چیست؟

مزایای مدل سازی داده ها

چندین مزیت مدل سازی داده ها وجود دارد که عبارتند از:

• اطمینان از اینکه اشیاء را به طور دقیق نشان می دهید

• به شما امکان می دهد رابطه بین جداول، رویه های ذخیره شده و کلیدهای اصلی و خارجی را تعریف کنید

• کمک به کسب و کارها برای برقراری ارتباط در درون و بین سازمان ها.

• کمک به شناسایی منابع دقیق داده برای پر کردن مدل

• به کسب و کار اجازه می دهد تا نگاشت داده ها را در فرآیند استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL) مستند کند

مطالب مرتبط:  مهارت های مدل سازی مالی چیست؟ (به علاوه نحوه بهبود آنها)

معایب مدل سازی داده ها

برخی از معایب احتمالی مدل سازی داده وجود دارد که عبارتند از:

• دانستن ویژگی های ذخیره شده داده های فیزیکی یک نیاز برای توسعه یک مدل داده است.

• یک سیستم ناوبری از توسعه و مدیریت برنامه های پیچیده استفاده می کند که به مهارت های پیشرفته نیاز دارد.

• تغییرات کوچک در ساختار نیاز به اصلاح کل یک برنامه دارد.

• هیچ زبان دستکاری مجموعه ای در سیستم های مدیریت پایگاه داده وجود ندارد.

مرتبط: مدیر پایگاه داده چه کاری انجام می دهد؟