完全で最適なデータ モデルは、冗長性を取り除き、ストレージ要件を減らし、効率的な検索を可能にする合理化された論理データベースの作成に貢献します。 また、すべてのシステムに「信頼できる唯一の情報源」を提供します。これは、効果的な運用と、法律および規制基準への準拠の実証に不可欠です。 データ モデリングは、デジタル組織の XNUMX つの重要な活動における重要なステップです。 データ モデルは、企業のすべてのセグメント (IT、ビジネス アナリスト、管理など) をまとめて、情報システム (およびそれらが依存するデータベース) を共同で構築する上で重要です。 これらのシステムは、正しく定義され、フォーマットされたデータを必要とし、モデルは、必要なデータと、目的のビジネス活動をサポートするためにどのように配置する必要があるかを明らかにします。
データ・モデル
データ モデルは、組織のデータ項目とそれらの間の関係をグラフィカルに表現したものです。 モデルは、重要なビジネス活動のコンテキストでデータの定義と構造化を支援することにより、効果的な情報システムの開発を支援します。 これにより、ビジネス担当者と技術担当者は、企業内でデータを保持、アクセス、共有、更新、および利用する方法について協力できます。 データモデルは、データを収集したいオブジェクトまたは概念であるエンティティで構成され、データベース内のテーブルになります。 データ モデルの潜在的なエンティティには、製品、ベンダー、および顧客が含まれます。
ソフトウェア プロジェクトを計画および作成する前に、完成品がどのように見えるか、およびどのように動作するかについての詳細なビジョンを提示する必要があります。 必要な機能を管理する一連のビジネス ルールは、そのビジョンの重要な要素です。 データ記述は、データ フロー (またはデータ モデル) とそれらをサポートするデータベース設計で構成されます。 データ モデリングは概念を維持し、ソフトウェア開発者のロード マップとして機能します。 データベースとデータフローが完全に確立されて文書化され、それらの仕様に従ってシステムが構築された後、システムはデータを有効に保つために必要な機能を提供する必要があります。
データ モデル ツール
データ モデリング ツールは、企業がデータを組み合わせて整理する方法と、それがより大きなビジネス活動にどのように結びつくかを理解するのに役立ちます。 正しいものを見つけることは、手順と文書化を強化するために重要です。 ソフトウェア 開発、分析、およびビジネス インテリジェンス。 ただし、使用するデータ モデリング ツールを決定するのは難しい場合があります。
＃1。 Draw.io
Draw.io は、ペンと紙、またはホワイトボードと、より形式化されたものとの間のリンクであると考えてください。 これは無料でシンプルなブラウザー ベースのフローチャート メーカーであり、ユーザーはエンティティの形状 (データ モデルに見られる楕円や平行四辺形など) をキャンバスにドラッグ アンド ドロップし、コネクタ ラインを使用してそれらを接続できます。 強力なソフトウェアにアクセスできない場合でも、これは迅速な方法です。 構造化されていないデータが大量にある場合、このような状況では意味がありません。
主な特徴：
1. SQL プラグインが利用可能です。
2. 金融モデルに最適
3. エンティティの形状をドラッグ アンド ドロップする機能
＃2。 ルシッドチャート
Lucidchart は Draw.io に匹敵する図作成ツールですが、より洗練されたフローと優れたデータ セキュリティを提供します。 Draw.io とは異なり、Lucidchart の無制限プランは無料ではありません。 Lucidchart は SQL にリンクされているため、ユーザーはキャンバスを実際のデータベース管理システムにパイプできます。 Google Workspace、Atlassian、Microsoft Office、Asana、Slack と統合されているため、Lucidchart はコラボレーションを促進します。 また、組み込みのチャット、共同編集、およびコメント機能により、コラボレーションが促進されます。
＃3。 MYSQL ワークベンチ
この MySQL データベース用の無料のオープン ソース クロスプラットフォーム データ モデリング GUI レイヤーは、そのシンプルさと使いやすさで知られています。 データベース アーキテクト、開発者、およびデータベース管理者用のツールは、Windows、Linux、および Mac OS X で使用できます。MySQL Workbench には、データ モデリング、SQL 作成、およびサーバー構成、ユーザー管理、バックアップなどのための広範な管理ツールが含まれています。
＃4。 Dbスキーマ
DbSchema は、無料と有料の両方の代替手段を提供し、幅広いデータベースと互換性のあるデータベース設計ツールです。 これは、ビジュアル クエリの作成、スキーマ同期、スキーマ展開などのデータベース プロセスの自動化などのデータ モデリング手法もサポートします。 DbSchema は、データ モデラーがさまざまなレイアウトでテーブルを配置したり、HTML または PDF 形式でレポートを生成したり、さまざまなデータベースやスクリプトを比較してエラーを発見したりするためにも使用できます。
＃5。 Pgモデラー
PgModeler は、Windows、Linux、および macOS で動作するオープンソースの PostgreSQL データベース モデリング ツールです。 このツールは、ソース コードを自分で組み立てたいデータ モデラーには無料ですが、事前にコンパイルされたバイナリ パッケージを含むバージョンを購入したい個人には、いくつかの可能性があります。 このアプリケーションは、基本的な列の配置からユーザー定義言語まで、さまざまな機能を求めるユーザーに適しています。 PgModeler を使用すると、ユーザーは以前のデータベース バージョンを復元し、既存のデータベースに基づいてモデルとスクリプトを開発し、データベースで利用可能な関係を見つけることによって列と制約を自動的に生成できます。
概念データ モデル
ドメイン モデルとも呼ばれる概念データ モデルは、高レベルで不変のビジネス構造と概念を調査し、詳細に説明します。 これらは、新しいプロジェクトの開始時に、高レベルの概念と予備的なニーズが解決されるときに最も一般的に使用されます。 これらは、論理データ モデルという次の段階の先行または代替として開発されることがよくあります。 最も抽象的なレベルまたは要約レベルのデータ モデルは、概念的なデータ モデルです。 このデータ モデルには、プラットフォーム固有の情報や、インターフェイスの定義や手順などの追加の実装情報が含まれていません。 その単純さゆえに、概念データ モデルは価値があります。 戦略的なデータ プロジェクトやアイデアの提示によく使用されます。
概念データ モデルは、ビジネス対象者向けに設計されており、ビジネス トピックを幅広くカバーします。 これは決してソリューション モデルではなく、テクノロジーやアプリケーションにとらわれません。 つまり、概念データ モデルは、データの観点からのビジネス モデルです。 概念データ モデルは、確認と修正のためにビジネスで使用されます。 属性は上位レベルのモデルであるため、通常、概念データ モデルには導入されません。 それらはエンティティ間の関係の確立に役立ちますが、null 機能とカーディナリティの性質が欠けている場合があります。 概念データ モデルは、多くの場合、データ ストレージ テクノロジやデータベース管理システム (DBMS) から独立して構築されます。
概念データ モデルの目標は、さまざまなビジネス ユニットが互いにどのように相互作用するかを説明することによって、会社のデータ駆動型のビューを提供することです。 これは、多くの場合、エンティティ関係図 (ERD) やオブジェクト ロール モデル (ORM) を使用して実現されます。 概念データ モデルは、論理データ モデルや物理データ モデルとは異なり、テクノロジやアプリケーションから独立しています。 これは、既存のシステムや手順の現実と文脈から切り離されていることを意味します。
データ モデルの例
データベースにデータを格納する前に、そのデータ モデルを作成する必要があります。 データ モデルは、データ オブジェクトとその相互作用をグラフィカルに表現したものです。 概念モデルの構築に役立つという点で、建築家の青写真に似ています。 この投稿では、実際のデータ モデリングの例をいくつか見ていきます。
＃1。 ER (エンティティ関係) モデル
このパラダイムは、現実世界のエンティティとその関係の概念に基づいて構築されています。 エンティティ セット、関係セット、一般属性のコレクション、および制約を生成します。 このコンテキストでは、エンティティは現実世界のものです。 たとえば、従業員は従業員データベース内のエンティティです。 属性は値を持つプロパティであり、エンティティ セットは同じ値を持つ属性を共有します。 最後に、エンティティ関係があります。
＃2。 階層モデル
このデータ モデルは、他のデータが接続されている単一のルートを持つツリーとしてデータを編成します。 階層はベースから始まり、ツリーのように成長します。 XNUMX つの異なるタイプのデータ間の XNUMX 対多の関係により、このモデルは多数のリアルタイムの関係をうまく記述します。
＃3。 オブジェクト リレーショナル モデル
このモデルは、オブジェクト指向データベースとリレーショナル データベースのハイブリッドです。 その結果、オブジェクト指向パラダイムの広範な機能とリレーショナル データ モデルのシンプルさが組み合わされています。 データ モデリングは、企業がよりデータドリブンになるのを支援します。 これは、データのクリーニングとモデリングから始まります。
＃4。 オブジェクト指向データ モデル
オブジェクト指向データ モデルは、複雑な実世界のデータ ポイントをより理解しやすくするために項目をクラス階層にグループ化する概念データ モデリングの一種です。 これらは、概念モデリングと同様に、システム開発の初期段階で、特にデータ量の多いマルチメディア テクノロジで最も一般的に使用されます。
論理データ モデル
論理スキーマとも呼ばれる論理データ モデルは、概念モデルで概説されている基本構造を拡張したものですが、より多くのリレーショナル要素が考慮されています。 全体的な品質やデータの特徴に関するいくつかの基本的な注釈が含まれていますが、実際のデータ ユニットへの詳細な焦点が欠けています。 このモデルは、物理インフラストラクチャから完全に独立しており、システム内のデータを利用するための青写真として機能できるため、データ ウェアハウスの設計において非常に価値があります。 システムの重要性に浸りすぎずに、データ ポイントとシステムの関係を視覚的に把握できます。 論理データ モデルは、組織の日常業務に不可欠なすべての情報を組み合わせたものです。
論理データ モデル コンポーネント
論理データ モデルは、次の XNUMX つの主要なコンポーネントで構成されています。
エンティティ: 各エンティティは、ビジネスに関連するアイテム、人、または考えの集まりです。
の関係: 各関係は、上記の XNUMX つのエンティティ間の接続を表します。
属性： それらは、アイテムをさらに特徴付けるために使用できる説明的な部分、特性、またはその他の情報です。
これらの論理データ モデルの各コンポーネントには、名前と記述された定義が与えられます。 前述のビジネス ニーズがどのように処理、実行、または保存されるかについては関心がありません。 データはあらゆるアプリケーション、プログラム、またはシステムの最も重要な部分であるため、高品質のデータ処理およびストレージ システムは、堅牢で正しいデータ構造上に構築する必要があります。 堅牢なデータ構造により、アプリケーション開発者は、最適なユーザー インターフェイス、処理システム、または統計分析とレポートの設定を実現可能に作成できます。 システムがどれほど洗練されていても技術的であっても、要件を満たし、規制に従い、設計されたビジネスまたは企業の目的に役立つ必要があります。そうでなければ、システムは役に立ちません。
論理データ モデルの機能
- 論理データ モデルは、各プロジェクトのデータ要件を説明できます。 ただし、プロジェクトで必要な場合は、他の論理データ モデルと簡単に接続できるように設計されています。
- 論理データ モデルの開発と設計は、データベース管理システムから独立して行うことができます。 データベース管理システムの種類には影響されません。
- データ特性には、データ型の特定の長さと精度が含まれます。
- 論理データ モデリングでは、メイン キーまたはセカンダリ キーは定義されません。 このレベルのデータ モデリングでは、関係を構築する前に確立されたコネクタの詳細を再確認して微調整する必要があります。
データモデルとは何を意味しますか?
データ モデルは、組織のデータ項目とそれらの間の関係をグラフィカルに表現したものです。 モデルは、主要なビジネス活動のコンテキストでデータの定義と構造化を支援することにより、効果的な情報システムの開発を支援します。
5つのデータモデルとは?
XNUMX つのデータベース モデルは次のとおりです。
- 階層データ モデル。
- リレーショナル データ モデル。
- エンティティ関係 (ER) データ モデル。
- オブジェクト指向のデータ モデル。
- 次元データ モデル。
データ モデルの 3 つの主要コンポーネントとは?
Edgar Codd (1980) は、データ モデルの最も詳細な定義を提供しています。
例のあるデータ モデルとは
「データ モデル」という用語は、XNUMX つの異なるが関連する概念に適用できます。 また、製造会社の顧客、製品、注文など、特定のアプリケーション領域で見られるオブジェクトと接続の抽象的な形式化を参照することもできます。
データモデルの書き方
データ モデリング プロセスの手順
- ユース ケースと論理データ モデルを決定します。
- 初期費用の見積もりを作成します。
- データ アクセス パターンを認識します。
- 技術仕様を決定します。
- DynamoDB データモデルを作成します。
- データクエリを作成します。
- データ モデルを確認します。
- コスト見積もりを調べます。
データモデリングのXNUMXつのステップとは?
- ビジネスニーズの収集
- エンティティの識別
- 概念データ モデルの作成
- 属性を完成させ、論理データ モデルを設計します。
- データベースに物理テーブルを作成する
データモデリングはどのように行われますか?
データ モデリングは、データ オブジェクトとそれらの相互関係の概念的な表現を開発するプロセスです。 多くの場合、データ モデリングは、要件の収集、概念設計、論理設計、物理設計、実装など、多数のプロセスで構成されます。
まとめ
データ モデリングは、さまざまなレベルの概念化、詳細、および複雑さでグラフや図にデータを視覚的に表示する方法です。 データ モデリングにはさまざまな形式と方法がありますが、その主な利点は、データベースに依存するシステムの設計を支援し、開発をリードできることです。 無料のオープンソース ツールからエンタープライズ対応のソリューションやプラットフォームに至るまで、データ モデリング プロセスの大部分を自動化および簡素化できるため、限られた予算で小規模なチームや緊急のプロジェクトがよりアクセスしやすくなります。
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参考文献
