Một mô hình dữ liệu hoàn chỉnh và tối ưu góp phần tạo ra một cơ sở dữ liệu hợp lý, hợp lý giúp loại bỏ dư thừa, giảm yêu cầu lưu trữ và cho phép truy xuất hiệu quả. Nó cũng cung cấp cho tất cả các hệ thống một “nguồn sự thật duy nhất”, điều này rất quan trọng để hoạt động hiệu quả và thể hiện sự tuân thủ luật pháp và các tiêu chuẩn quy định. Mô hình hóa dữ liệu là một bước quan trọng trong hai hoạt động quan trọng của một tổ chức kỹ thuật số. Các mô hình dữ liệu rất quan trọng trong việc tập hợp tất cả các bộ phận của một công ty – CNTT, nhà phân tích kinh doanh, ban quản lý và những bộ phận khác – cùng nhau xây dựng hệ thống thông tin (và cơ sở dữ liệu mà chúng dựa vào). Các hệ thống này yêu cầu dữ liệu được định dạng và xác định chính xác, đồng thời các mô hình làm sáng tỏ dữ liệu nào cần thiết và cách sắp xếp dữ liệu đó để hỗ trợ các hoạt động kinh doanh dự kiến.
Mô hình dữ liệu
Mô hình dữ liệu là biểu diễn đồ họa của các mục dữ liệu của một tổ chức và mối quan hệ giữa chúng. Các mô hình hỗ trợ phát triển các hệ thống thông tin hiệu quả bằng cách hỗ trợ định nghĩa và cấu trúc dữ liệu trong bối cảnh các hoạt động kinh doanh quan trọng. Chúng cho phép nhân viên kinh doanh và kỹ thuật cộng tác về cách dữ liệu được lưu giữ, truy cập, chia sẻ, cập nhật và sử dụng trong một công ty. Các mô hình dữ liệu bao gồm các thực thể, là các đối tượng hoặc khái niệm mà chúng ta muốn thu thập dữ liệu và chúng trở thành các bảng trong cơ sở dữ liệu. Các thực thể tiềm năng trong mô hình dữ liệu bao gồm sản phẩm, nhà cung cấp và khách hàng.
Một tầm nhìn chi tiết về sản phẩm hoàn chỉnh sẽ trông như thế nào và nó sẽ hoạt động như thế nào phải có trước khi lập kế hoạch và tạo bất kỳ dự án phần mềm nào. Tập hợp các quy tắc kinh doanh chi phối chức năng được yêu cầu là một thành phần quan trọng của tầm nhìn đó. Mô tả dữ liệu bao gồm các luồng dữ liệu (hoặc mô hình dữ liệu) và thiết kế cơ sở dữ liệu sẽ hỗ trợ chúng. Mô hình hóa dữ liệu bảo tồn khái niệm và phục vụ như một bản đồ chỉ đường cho các nhà phát triển phần mềm. Sau khi cơ sở dữ liệu và các luồng dữ liệu đã được thiết lập và lập thành văn bản đầy đủ, và các hệ thống đã được xây dựng theo các thông số kỹ thuật đó, các hệ thống sẽ cung cấp chức năng cần thiết để giữ cho dữ liệu hợp lệ.
Công cụ mô hình dữ liệu
Các công cụ mô hình hóa dữ liệu hỗ trợ các công ty hiểu cách kết hợp và sắp xếp dữ liệu của họ – và cách dữ liệu đó liên kết với các nỗ lực kinh doanh lớn hơn. Tìm đúng là rất quan trọng để tăng cường các thủ tục và tài liệu của phần mềm phát triển, phân tích và kinh doanh thông minh. Tuy nhiên, việc quyết định sử dụng công cụ mô hình hóa dữ liệu nào có thể khó khăn.
#1. Draw.io
Hãy coi Draw.io là liên kết giữa bút và giấy hoặc bảng trắng và một thứ gì đó trang trọng hơn. Đó là trình tạo sơ đồ miễn phí, đơn giản, dựa trên trình duyệt, cho phép người dùng kéo và thả các hình dạng thực thể (chẳng hạn như hình elip và hình bình hành được thấy trong mô hình dữ liệu) lên khung vẽ và kết nối chúng bằng các đường kết nối. Đó là một phương pháp nhanh chóng để tải xuống mọi thứ, ngay cả khi bạn không có quyền truy cập vào phần mềm mạnh mẽ. Nó không thể có ý nghĩa trong những trường hợp này khi có rất nhiều dữ liệu phi cấu trúc.
Đặc điểm chính:
1. Plugin SQL có sẵn.
2. Lý tưởng cho các mô hình tài chính
3. Khả năng kéo và thả hình dạng thực thể
#2. Lucidchart
Lucidchart là một trình tạo sơ đồ có thể so sánh với Draw.io, nhưng nó cung cấp các luồng tinh vi hơn và bảo mật dữ liệu tốt hơn. Không giống như Draw.io, các gói không giới hạn của Lucidchart không miễn phí. Vì Lucidchart được liên kết với SQL, nên người dùng có thể chuyển canvas của họ vào hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu thực tế của họ. Vì nó tích hợp với Google Workspace, Atlassian, Microsoft Office, Asana và Slack nên Lucidchart khuyến khích cộng tác. Nó cũng tạo điều kiện cộng tác thông qua các khả năng trò chuyện, đồng tác giả và nhận xét tích hợp sẵn.
#3. Bàn làm việc MYSQL
Lớp GUI mô hình hóa dữ liệu đa nền tảng, mã nguồn mở, miễn phí này dành cho cơ sở dữ liệu MySQL được biết đến với tính đơn giản và dễ sử dụng. Công cụ kiến trúc cơ sở dữ liệu, nhà phát triển và quản trị viên cơ sở dữ liệu có sẵn cho Windows, Linux và Mac OS X. MySQL Workbench bao gồm mô hình hóa dữ liệu, tạo SQL và các công cụ quản trị mở rộng dành cho cấu hình máy chủ, quản lý người dùng, sao lưu, v.v.
#4. Lược đồ Db
DbSchema là một công cụ thiết kế cơ sở dữ liệu cung cấp cả lựa chọn thay thế miễn phí và trả phí, đồng thời tương thích với nhiều loại cơ sở dữ liệu. Điều này cũng hỗ trợ các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu như tạo các truy vấn trực quan, đồng bộ hóa lược đồ và tự động hóa các quy trình cơ sở dữ liệu như triển khai lược đồ, trong số những thứ khác. DbSchema cũng có thể được các nhà lập mô hình dữ liệu sử dụng để sắp xếp các bảng theo các bố cục khác nhau, tạo báo cáo ở định dạng HTML hoặc PDF và so sánh các cơ sở dữ liệu hoặc tập lệnh khác nhau để phát hiện lỗi.
#5. pgmodeler
PgModeler là một công cụ lập mô hình cơ sở dữ liệu PostgreSQL mã nguồn mở chạy trên Windows, Linux và macOS. Mặc dù công cụ này miễn phí cho những người lập mô hình dữ liệu muốn tự lắp ráp mã nguồn của nó, nhưng những cá nhân muốn mua phiên bản có các gói nhị phân được biên dịch sẵn có một số khả năng. Ứng dụng này phù hợp với người dùng đang tìm kiếm nhiều tính năng khác nhau, từ sắp xếp cột cơ bản đến ngôn ngữ do người dùng xác định. PgModeler cho phép người dùng khôi phục các phiên bản cơ sở dữ liệu trước đó, phát triển các mô hình và tập lệnh dựa trên cơ sở dữ liệu hiện có, đồng thời tự động tạo các cột và ràng buộc bằng cách tìm các mối quan hệ có sẵn trong cơ sở dữ liệu.
Mô hình dữ liệu khái niệm
Mô hình dữ liệu khái niệm, còn được gọi là mô hình miền, điều tra và trình bày chi tiết các khái niệm và cấu trúc kinh doanh cấp cao, không thay đổi của bạn. Chúng được sử dụng phổ biến nhất khi bắt đầu một dự án mới khi các khái niệm cấp cao và nhu cầu sơ bộ được thực hiện. Chúng thường được phát triển như tiền đề hoặc thay thế cho giai đoạn sau: mô hình dữ liệu logic. Mô hình dữ liệu mức trừu tượng hoặc mức tóm tắt nhất là mô hình dữ liệu khái niệm. Mô hình dữ liệu này không bao gồm thông tin dành riêng cho nền tảng cũng như thông tin triển khai bổ sung, chẳng hạn như quy trình và định nghĩa giao diện. Do tính đơn giản của nó, một mô hình dữ liệu khái niệm rất có giá trị. Nó thường được sử dụng trong các dự án dữ liệu chiến lược và để trình bày ý tưởng.
Một mô hình dữ liệu khái niệm được thiết kế cho đối tượng doanh nghiệp và cung cấp phạm vi bao phủ rộng rãi các chủ đề kinh doanh. Nó không bao giờ là một mô hình giải pháp và là công nghệ và ứng dụng bất khả tri. Nói cách khác, mô hình dữ liệu khái niệm là một mô hình kinh doanh từ quan điểm dữ liệu. Mô hình dữ liệu khái niệm được sử dụng trong kinh doanh để xác nhận và hiệu chỉnh. Các thuộc tính thường không được đưa vào các mô hình dữ liệu khái niệm vì chúng là các mô hình cấp cao hơn. Chúng hỗ trợ thiết lập mối quan hệ giữa các thực thể, tuy nhiên, chúng có thể thiếu khả năng vô hiệu và phẩm chất cardinality. Các mô hình dữ liệu khái niệm thường được xây dựng để độc lập với mọi công nghệ lưu trữ dữ liệu hoặc hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS).
Mục tiêu của mô hình dữ liệu khái niệm là đưa ra một cái nhìn dựa trên dữ liệu về công ty bằng cách mô tả cách các đơn vị kinh doanh khác nhau tương tác với nhau. Điều này thường được thực hiện thông qua việc sử dụng sơ đồ mối quan hệ thực thể (ERD) và/hoặc mô hình vai trò đối tượng (ORM). Các mô hình dữ liệu khái niệm, không giống như các mô hình dữ liệu logic và vật lý, độc lập với công nghệ và ứng dụng. Điều này có nghĩa là họ bị ngắt kết nối với thực tế và bối cảnh của các hệ thống và thủ tục hiện có.
Ví dụ về mô hình dữ liệu
Trước khi lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu, chúng ta phải tạo một mô hình dữ liệu cho nó. Một mô hình dữ liệu là một biểu diễn đồ họa của các đối tượng dữ liệu và các tương tác của chúng. Nó tương tự như bản thiết kế của kiến trúc sư ở chỗ nó giúp xây dựng một mô hình khái niệm. Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét một số ví dụ về mô hình hóa dữ liệu trong thế giới thực.
#1. Mô hình ER (Thực thể-Mối quan hệ)
Mô hình này được xây dựng trên khái niệm về các thực thể trong thế giới thực và các mối quan hệ của chúng. Nó tạo ra một tập thực thể, một tập quan hệ, một tập hợp các thuộc tính chung và các ràng buộc. Một thực thể là một thứ trong thế giới thực trong bối cảnh này; ví dụ, một nhân viên là một thực thể trong cơ sở dữ liệu nhân viên. Thuộc tính là thuộc tính có giá trị và thực thể đặt thuộc tính chia sẻ có cùng giá trị. Cuối cùng là mối quan hệ thực thể.
#2. Mô hình phân cấp
Mô hình dữ liệu này tổ chức dữ liệu dưới dạng cây với một gốc duy nhất, mà dữ liệu khác được đính kèm. Hệ thống phân cấp bắt đầu từ gốc và phát triển như một cái cây. Với mối quan hệ một-nhiều giữa hai loại dữ liệu khác nhau, mô hình này mô tả thành công nhiều mối quan hệ thời gian thực.
#3. Mô hình quan hệ đối tượng
Mô hình này là sự kết hợp giữa cơ sở dữ liệu hướng đối tượng và cơ sở dữ liệu quan hệ. Kết quả là, nó kết hợp chức năng mở rộng của mô hình hướng đối tượng với sự đơn giản của mô hình dữ liệu quan hệ. Mô hình hóa dữ liệu hỗ trợ các công ty trở nên dựa trên dữ liệu nhiều hơn. Điều này bắt đầu với việc làm sạch dữ liệu và lập mô hình.
#4. Mô hình dữ liệu hướng đối tượng
Các mô hình dữ liệu hướng đối tượng là một biến thể của mô hình hóa dữ liệu khái niệm trong đó các mục được nhóm thành các hệ thống phân cấp lớp để làm cho các điểm dữ liệu phức tạp trong thế giới thực trở nên dễ hiểu hơn. Chúng, giống như mô hình hóa khái niệm, được sử dụng phổ biến nhất trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển hệ thống, đặc biệt đối với các công nghệ đa phương tiện nặng về dữ liệu.
Mô hình dữ liệu logic
Các mô hình dữ liệu logic, còn được gọi là lược đồ logic, là phần mở rộng của cấu trúc cơ bản được phác thảo trong các mô hình khái niệm, nhưng chúng tính đến nhiều yếu tố quan hệ hơn. Nó có một số chú thích cơ bản về chất lượng tổng thể hoặc tính năng dữ liệu, nhưng nó thiếu sự tập trung sâu vào các đơn vị dữ liệu thực tế. Mô hình này rất có giá trị trong các thiết kế kho dữ liệu vì nó hoàn toàn độc lập với cơ sở hạ tầng vật lý và có thể đóng vai trò là bản thiết kế để sử dụng dữ liệu trong hệ thống. Nó cho phép nắm bắt trực quan mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu và hệ thống mà không quá đắm chìm trong tính trọng yếu của hệ thống. Mô hình dữ liệu logic kết hợp tất cả các mẩu thông tin quan trọng đối với hoạt động hàng ngày của tổ chức.
Các thành phần mô hình dữ liệu logic
Một mô hình dữ liệu logic được tạo thành từ ba thành phần chính:
Thực thể: Mỗi thực thể là một tập hợp các vật phẩm, con người hoặc suy nghĩ có liên quan đến một doanh nghiệp.
Mối quan hệ: Mỗi mối quan hệ đại diện cho một kết nối giữa hai trong số các thực thể được liệt kê ở trên.
Các thuộc tính: Chúng là những phần mô tả, đặc điểm hoặc bất kỳ thông tin nào khác có thể được sử dụng để mô tả thêm một mặt hàng.
Mỗi thành phần mô hình dữ liệu logic này được đặt tên và định nghĩa bằng văn bản. Họ không quan tâm đến cách các nhu cầu kinh doanh nói trên được xử lý, thực hiện hoặc lưu trữ. Vì dữ liệu là phần thiết yếu nhất của bất kỳ ứng dụng, chương trình hoặc hệ thống nào, nên hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu chất lượng phải được xây dựng trên cấu trúc dữ liệu chính xác và vững chắc. Cấu trúc dữ liệu vững chắc cho phép các nhà phát triển ứng dụng tạo giao diện người dùng tốt nhất, hệ thống xử lý hoặc phân tích thống kê và thiết lập báo cáo khả thi. Cho dù hệ thống của bạn tinh vi hay kỹ thuật đến đâu, thì nó phải đáp ứng các yêu cầu, tuân thủ các quy định và phục vụ các mục tiêu của doanh nghiệp hoặc doanh nghiệp mà nó được thiết kế—nếu không, nó sẽ trở nên vô dụng.
Các tính năng của một mô hình dữ liệu logic
- Một mô hình dữ liệu logic có thể giải thích các yêu cầu dữ liệu cho từng dự án. Tuy nhiên, nó được thiết kế để kết nối dễ dàng với các mô hình dữ liệu logic khác nếu dự án yêu cầu.
- Việc phát triển và thiết kế một mô hình dữ liệu logic có thể được thực hiện độc lập với hệ quản trị cơ sở dữ liệu. Nó không bị ảnh hưởng bởi loại hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu.
- Đặc điểm dữ liệu chứa độ dài và độ chính xác cụ thể cho các loại dữ liệu.
- Không có khóa chính hoặc khóa phụ nào được xác định trong mô hình hóa dữ liệu logic. Ở cấp độ mô hình hóa dữ liệu này, cần phải kiểm tra kỹ và tinh chỉnh các chi tiết trình kết nối đã được thiết lập trước khi xây dựng mối quan hệ.
Bạn có ý nghĩa gì bởi mô hình dữ liệu?
Mô hình dữ liệu là biểu diễn đồ họa của các mục dữ liệu của một tổ chức và mối quan hệ giữa chúng. Các mô hình hỗ trợ phát triển các hệ thống thông tin hiệu quả bằng cách hỗ trợ định nghĩa và cấu trúc dữ liệu trong bối cảnh các hoạt động kinh doanh chính.
5 Mô hình Dữ liệu là gì?
Năm mô hình cơ sở dữ liệu là
- Mô hình dữ liệu phân cấp.
- Mô hình dữ liệu quan hệ.
- Mô hình dữ liệu mối quan hệ thực thể (ER).
- Mô hình dữ liệu hướng đối tượng.
- Mô hình dữ liệu thứ nguyên.
3 thành phần chính của mô hình dữ liệu là gì?
Edgar Codd (1980) đưa ra định nghĩa chi tiết nhất về mô hình dữ liệu: Mô hình dữ liệu được tạo thành từ ba phần: 1) cấu trúc dữ liệu, 2) hoạt động của cấu trúc dữ liệu và 3) ràng buộc toàn vẹn đối với hoạt động và cấu trúc
Mô hình dữ liệu với ví dụ là gì?
Thuật ngữ “mô hình dữ liệu” có thể áp dụng cho hai ý tưởng riêng biệt nhưng có liên quan với nhau. Nó cũng có thể đề cập đến một hình thức hóa trừu tượng của các đối tượng và kết nối được tìm thấy trong một lĩnh vực ứng dụng nhất định, chẳng hạn như khách hàng, sản phẩm và đơn đặt hàng trong một công ty sản xuất.
Làm thế nào để bạn viết một mô hình dữ liệu?
Các bước trong quy trình lập mô hình dữ liệu
- Xác định các trường hợp sử dụng và mô hình dữ liệu logic.
- Lập dự toán chi phí ban đầu.
- Nhận dạng các mẫu truy cập dữ liệu của bạn.
- Xác định các thông số kỹ thuật.
- Tạo mô hình dữ liệu DynamoDB.
- Thực hiện các truy vấn dữ liệu của bạn.
- Xác minh mô hình dữ liệu.
- Kiểm tra dự toán chi phí.
Năm bước của mô hình hóa dữ liệu là gì?
- Thu thập nhu cầu kinh doanh
- Nhận dạng thực thể
- Tạo một mô hình dữ liệu khái niệm
- Hoàn thiện các thuộc tính và thiết kế mô hình dữ liệu logic.
- Tạo các bảng vật lý trong cơ sở dữ liệu
Mô hình hóa dữ liệu được thực hiện như thế nào?
Mô hình hóa dữ liệu là quá trình phát triển biểu diễn khái niệm của các đối tượng dữ liệu và mối quan hệ qua lại của chúng. Mô hình hóa dữ liệu thường bao gồm nhiều quy trình, bao gồm thu thập yêu cầu, thiết kế khái niệm, thiết kế logic, thiết kế vật lý và triển khai.
Kết luận
Mô hình hóa dữ liệu là một phương pháp hiển thị trực quan dữ liệu dưới dạng biểu đồ và sơ đồ với các mức độ khái niệm hóa, chi tiết và độ phức tạp khác nhau. Mô hình hóa dữ liệu có nhiều dạng và nhiều cách, nhưng ưu điểm chính của nó là nó có thể hỗ trợ thiết kế và dẫn dắt sự phát triển của một hệ thống dựa trên cơ sở dữ liệu. Bạn có thể tự động hóa và đơn giản hóa phần lớn quy trình lập mô hình dữ liệu, từ các công cụ nguồn mở, miễn phí đến các giải pháp và nền tảng sẵn sàng cho doanh nghiệp, giúp các nhóm nhỏ hơn và các dự án khẩn cấp với ngân sách hạn chế dễ tiếp cận hơn.
Bài viết liên quan
- Kỹ năng phân tích là gì? Ví dụ và Mẹo
- MÔ HÌNH QUY TRÌNH KINH DOANH LÀ GÌ: Kỹ thuật hàng đầu, Phần mềm, Ví dụ và Khóa họcses
- MÔ HÌNH DỮ LIỆU: Định nghĩa, Loại và Kỹ thuật
dự án
