Mikä on tietojen mallintaminen
Yksinkertaisesti sanottuna datamallinnuksella tarkoitetaan tietomallin rakentamista, joka voidaan tallentaa johonkin tietokantaan. Tietomalli on käsitteellinen esitys eri dataobjektien välisestä assosiaatiosta.
Tietojen mallinnuksen / laajuuden ymmärtäminen
Se esiintyy kolmessa eri kerroksessa:
- Fyysinen malli: Se on kaavio, joka kertoo, kuinka tietoja fyysisesti tallennetaan tietokantaan
- Käsitteellinen malli: Se on käyttäjän näkemys tiedoista, ts. Käyttäjän näkemä korkeataso.
- Looginen malli: Se on fyysisen mallin ja käsitteellisen mallin välissä ja edustaa tietoa loogisesti, erillään fyysisistä varastoistaan.
Hierarkkinen datan mallintaminen: Näitä malleja käytettiin korvaamaan tiedostopohjaiset järjestelmät. Tietoja pidettiin puussa, kuten yksi liian monista järjestelyistä.
Relaatiotietojen mallinnus: On totta, että hierarkkinen malli auttoi meitä siirtymään tiedostopohjaisista järjestelmistä, jotka vähensivät monimutkaisuutta, mutta silti oli tiedossa käytetty fyysinen tietojen tallennus. Relaatiotietokanta seuraa relaatiomallia, jossa tiedot tallennetaan taulukoihin, toisin kuin hierarkkinen tietokanta, jossa se on tallennettu puumaiseen rakenteeseen. Lyhyesti sanottuna, se vähensi monimutkaisuutta enemmän verrattuna hierarkkiseen malliin.
Kuinka tietojen mallintaminen tekee työstä niin helppoa / miksi meidän pitäisi käyttää sitä?
Se auttaa meitä tietojen visuaalisessa esittelyssä ja valvoo liiketoimintalogiikkaa, -sääntöjä, -käytäntöjä jne. Se on opas, jota tutkijat ja analyytikot käyttävät tietokannan suunnittelussa ja toteuttamisessa. Joten ilman tietojen mallintaa analyytikoiden ja tutkijoiden työtä tietokannan liiketoimintavaatimusten toteuttamisessa on vaikeaa.
Miksi tarvitsemme tietojen mallintaa? / Mitä voit tehdä sillä?
Sen käytön päätavoite on:
- Varmistaaksemme, että kaikki tietoobjektit esitetään oikein kuin jos niitä ei olisi tehty oikein, saamme väärät tulokset.
- Se auttaa, kuten aiemmin todettiin, suunnittelemaan tietokantaa käsitteellisellä, fyysisellä ja loogisella tasolla.
- Se auttaa suunnittelemaan relaatiotaulukoita, pääavaimia, vieraita avaimia jne.
- Tietokantakehittäjät voivat luoda paremman fyysisen tietokannan hyvällä mallilla, koska siitä tulee ohjattava työkalu heille.
- Se auttaa tunnistamaan puuttuvat ja tarpeettomat tiedot.
- Se auttaa meitä parantamaan IT-infrastruktuuria ja saamaan helpon ja halvan ylläpidon tarvittaessa pitkällä aikavälillä, vaikka se on alun perin aikaa vievää.
Työskentely tietojen mallinnuksen kanssa
Nyt luodaan mallitietomalli ymmärtääksesi miten työskennellä mallin kanssa. Tätä varten meidän on noudatettava tiettyjä vaiheita:
- Ensin on ymmärrettävä vaatimukset. Tässä tapauksessa luomme malli verkkokaupalle. Joten pitämällä tämä mielessä, tarvitsemme kaksi taulukkoa a) asiakkaita b) tuotteita
- Seuraava vaihe on saada taulukoiden tai entiteettien määritteet
a. asiakastaululla voi olla määritteitä, kuten:
- Id
- Nimi
- Sähköposti
- Osoite
b. Tuotetaululla voi olla määritteitä, kuten:
- Id
- Nimi
Asiakastaulukossa meillä voi olla tunnus ensisijaisena avaimena ja vastaavasti tuotetaulukon tuotetunnus on ensisijainen avain alla olevien kaavioiden mukaisesti.
Suunnittelemme nyt näiden kahden taulukon välisen suhteen. Joten yhdistääksemme asiakas- ja tuotetaulukon luomme ostotaulukon, joka on kuin tilaustaulukko (ts. Mikä asiakas tilasi minkä tuotteen).
Jos katsot yllä olevaa kuvaa, asiakasostosviite on OK, koska jokaisella ostolla on yksi asiakas ja yhdellä asiakkaalla on paljon ostoksia. Joten tämä viittaus on kunnossa. Vielä yksi asia, jonka olemme ottaneet käyttäjän_tilit_id vieraana avaimena (viittaus tunnukseen asiakasavaimessa). Samoin tuotetunnus. Tuotteen ostoviitteillä on edelleen ongelma, koska useita tuotteita voi ostaa yhdestä ostoksesta, samoin kuin useat ostokset voivat sisältää saman tuotteen.
Tämän ratkaisemiseksi suunnittelemme ostamisen nimeltä välittäjätaulun, joka liitetään ostoon ja tuotteeseen. Oheisessa kuvassa näemme ongelman ratkaistu.
edut
Erilaisia etuja ovat seuraavat:
- Se auttaa yrityksiä kommunikoimaan, suunnittelemaan organisaationsa kautta.
- Se auttaa tunnistamaan oikean tietolähteen, jota voidaan käyttää mallin asuttamiseen.
- Tätä voidaan käyttää määrittelemään suhteita eri taulukkojen, kuten ensisijaisen avaimen, vieraan avaimen, jne. Välillä.
Kuka on oikea yleisö oppimaan tätä tekniikkaa?
Se on erittäin välttämätöntä. Mallinnustekniikoiden oppimiseen oikeat yleisöt ovat henkilöitä, jotka ovat data-arkkitehteja ja data-analyytikoita. Useimmat ihmiset alkavat data-analyytikoina ja siirtyvät sitten tikkaita ylöspäin.
Kuinka tämä tekniikka auttaa sinua uran kasvussa?
Glassoorsin mukaan mallinntajan keskimääräisen palkan ennustetaan keskimäärin ansaitsevan noin 78 601 dollaria. Joten voit nähdä, että se on hyvin palkattua työtä. Useimmat suuret yritykset investoivat mallintajiin, koska ne ovat erittäin tärkeitä tietojen eheyden säilyttämiseksi.
johtopäätös
Yhteenvetona voidaan todeta, että mallintajien luoma malli varmistaa johdonmukaisuuden nimityssopimuksissa, eheydessä ja tietojen turvallisuudessa. koska hyvä tieto antaa yritykselle mahdollisuuden hyödyntää heidän tietojaan oikein ja tehokkaasti.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Mikä on tietojen mallintaminen. Tässä keskustelimme esimerkkien avulla määritelmästä, urakehityksestä, taidoista, eduista ja tietomallinnuksen käytöstä. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Mikä on ketterä projektijohtaminen?
- Tietovarastohaastattelua koskevat kysymykset
- Mikä on SAS?
- Mikä on Big Data Technology?
- Opas tietomalliin Cassandrassa