Моделирование данных: обзор
Вас окружают миллионы таблиц, запросов, данных, и вы уже не знаете, как всем этим управлять? В этой статье, мы расскажем, как можно легко научиться всем этим большим потоком управлять. Небольшой спойлер: для этого необходимо моделирование данных.
- Что же это такое?
Модель данных используется для выражения, передачи бизнес-требований, наглядного представления характера и организации данных. Главной целью этого процесса является иллюстрация взаимосвязей, способов группировки и организации данных. На начальных этапах определяются бизнес-требования, которые должны будут обрисованы в будущей модели данных. Если ваш бизнес – это дом, то модель данных – это подробный план вашего дома. С ростом потребностей вашего бизнеса модель данных тоже будет меняться, и это одно из главных преимуществ.
- Какие термины нужно знать и хорошо уметь ориентироваться?
• Сущности выступают в роли ценной информации, данные которых нам надо сохранить (информация о клиентах и об их совершенных заказах)
• Атрибуты – это то, что помогает организовывать и структурировать информацию. Если сущность–таблица, то атрибуты – столбцы в таблице.
• Взаимосвязь определяет, по какой модели одна сущность связывается с другой.
• Сущность пересечения используются для декомпозиции типа связи “многие ко многим” и привидения ее к другим, более простым типам.
• ЕR-диаграмма, благодаря которой наглядно показываются сущности и связи между ними.
• Концептуальная модель данных необходима на начальных этапах, потому что в ней отображаются главные сущности и связи.
• Логическая модель данных отличается содержанием более подробной информации. Именно данные из этого типа модели помогают определять конкретные бизнес-правила и бизнес-требования.
• Физическая модель данных используется для способов размещения и методов доступа к данным.
Перейдем к небольшой практике. Вы прочитали нашу статью и решили, что моделирование данных спасёт вас. Так, в ваши цели входит разработка модели данных, чтобы проанализировать какие-то операции в сети магазинов Х. Какие шаги нужно для этого предпринять?
- Поставьте конкретную цель. Чего вы хотите добиться, или какие у вас бизнес-требования? Например, модель можно использовать для анализа, чтобы понять, что покупают клиенты, когда и при каких условиях, в каких именно магазинах и по каким дням.
- Идентифицируйте сущности. Перед тем, как разработать модель, нужно знать весь объем данных (информацию об определённом товаре в конкретный день и в конкретном магазине). Это помогает в представлении и создании нужных сущностей, которые в дальнейшем будут отображаться в вашей таблице.
- Построение и доработка. Сначала вы должны построить концептуальную модель, включающую в себя информацию, которая была необходима для создания сущностей. Далее стоит поработать с атрибутами, которые помогут вам создать логическую модель. Ну и, последний рывок – физически реализовать базы данных на основе ранее сформированной логической модели.
Моделирование данных – процесс сложный и объемный, но без него вам будет тяжело правильно организовать, хранить и извлекать данные.