Шта је моделирање података
Једноставно речено, моделирање података односи се на изградњу модела података који се може похранити у неку базу података. Модел података је концептуални приказ повезаности између различитих података података.
Разумевање моделирања података / обим података
Јавља се у три различита слоја:
- Физички модел: То је шема која каже како се подаци физички похрањују у бази података
- Концептуални модел: Кориснички приказ података, односно високи ниво који корисник види.
- Логички модел: Лежи између физичког модела и концептуалног модела и представља податке логички, одвојено од физичких складишта.
Хијерархијско моделирање података: Ови модели су коришћени за замену система заснованих на датотекама. Подаци су чувани на дрвету попут једног превише аранжмана.
Релационо моделирање података: Тачно је да нам је хијерархијски модел помогао да се пребацимо из датотека заснованих на системима који су смањили сложеност, али још увек је знао специфично коришћено физичко складиште података. Релациона база података следи релациони модел где се подаци чувају у табелама, за разлику од хијерархијске базе података где се чувају у дрвеној структури. Укратко, она је сложеност више смањила у поређењу са хијерархијским моделом.
Како моделирање података чини рад тако лаким / зашто бисмо га требали користити?
Помаже нам у визуелном представљању података и намеће пословну логику, прописе, политике итд. На подацима. То је водич који научници и аналитичари користе приликом дизајнирања и имплементације базе података. Дакле, без моделирања података посао аналитичара и научника на спровођењу пословних захтева у бази података постаје тешко.
Зашто нам треба моделирање података? / Шта можете учинити са тим?
Главни циљ његове употребе је:
- Да би се осигурало да су сви објекти података правилно приказани као да то није правилно изведено, добили бисмо погрешне резултате.
- Као што је раније речено, помаже да се креира база података на концептуалном, физичком и логичком нивоу.
- Помаже у дизајнирању релацијских таблица, примарних кључева, страних кључева итд.
- Програмери база података могу да створе бољу физичку базу података са добрим моделом, јер за њих постаје водич.
- Помаже у идентификацији несталих и сувишних података.
- Помаже нам да имамо бољу ИТ инфраструктуру и да имамо лако и јефтино одржавање када је то потребно дугорочно, мада то у почетку захтева много времена.
Рад са моделирањем података
Сада направимо пример узорка података да бисмо разумели како радити са моделом. Да бисмо то учинили, морамо да следимо одређене кораке:
- Прво морамо да разумемо захтеве. У овом случају, направићемо модел за интернет продавницу. Дакле, имајући то на уму потребне су нам две табеле а) купци б) производи
- Следећи корак је добијање атрибута табела или ентитета
а. табела корисника може имати атрибуте као што су:
- Ид
- Име
- Емаил
- Адреса
б. Табела производа може имати атрибуте као што су:
- Ид
- Име
У табели корисника можемо имати Ид као примарни кључ и слично, Ид производа у табели производа биће примарни кључ као што је приказано на дијаграмима који следе.
Сада ћемо дизајнирати однос између ове две табеле. Дакле, за повезивање табеле купца и производа креираћемо табелу која се зове куповина која ће бити попут табеле наруџби (тј. Који је купац наручио који производ).
Ако погледате слику изнад референце купца је у реду јер свака куповина има једног купца и један купац има много куповина. Дакле, ова референца је у реду. Још једна ствар коју смо користили усер_аццоунт_ид као инострани кључ (референца на ид у корисничком кључу). Слично производ_ид. Још увек постоји проблем са референцом за куповину производа, јер се у једној куповини може купити неколико производа, а неколико производа може укључивати исти производ.
Да бисмо то превазишли направићемо интермедијарну табелу познату као пурцхасе_итем која ће бити повезана са куповином и производом. На слици испод видимо проблем решен.
Предности
Постоје следеће предности:
- Помаже послу да комуницира, планира преко своје организације.
- Помаже у препознавању исправног извора података који се могу користити за попуњавање модела.
- Ово се може користити за дефинисање односа између различитих табела попут примарног кључа, страног кључа итд.
Ко је права публика за учење ове технологије?
Веома је битно. Права публика за учење техника моделирања су појединци који су архитекти података и аналитичари података. Већина појединаца започиње као аналитичар података и затим се креће уз степенице.
Како ће вам ова технологија помоћи у развоју каријере?
Према Глассдоор-у, просечна зарада на тржишту за моделере предвиђа се да у просеку зарађују око 78.601 долара. Тако да можете видети да је то добро плаћен посао. Већина великих компанија инвестира у моделе јер су они врло битни за очување интегритета података.
Закључак
Закључно, можемо рећи да модел креиран од стране моделара осигурава доследност у именовању конвенција, интегритета и сигурности података. јер добри подаци ће омогућити предузећу правилно коришћење њихових података.
Препоручени чланци
Ово је водич за шта је моделирање података. Овдје смо разговарали о дефиницији, расту каријере, вјештинама, предностима и раду на моделирању података уз помоћ примјера. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Шта је Агиле Пројецт Манагемент?
- Интервјуи о складиштењу података
- Шта је САС?
- Шта је технологија великих података?
- Водич за модел података у Касандри