Physikalisches Datenmodell: Was Sie wissen müssen

Ein physisches Datenmodell ist ein Framework oder Schema, das beschreibt, wie Daten tatsächlich in einer Datenbank gespeichert werden.

Bevor wir mit dem physischen Datenmodell beginnen, wollen wir verstehen, worum es bei der Datenmodellierung geht.

Welche Eigenschaften ermöglichen es Benutzern, eine Datenbank effektiv zu nutzen? Wie können Sie sicher sein, dass die von Ihnen entwickelte Datenbank alle Ihre Anforderungen erfüllt? Stellen Sie sich das Datenmodellierungskonzept als die Antwort auf das Abrufen von Daten und deren Umwandlung in eine verwendbare Datenbank vor.

What is Data Modeling?

Datenmodellierung ist der Prozess der Generierung einer optimierten Darstellung einer Softwareanwendung und der darin enthaltenen Datenkomponenten unter Verwendung von Text und Symbolen zur Darstellung der Informationen und ihrer Übertragung.

Es ist eine Technik zum Skizzieren und Visualisieren all der verschiedenen Stellen, an denen ein Softwareprogramm oder eine Anwendung Daten speichert, und wie diese verschiedenen Informationsquellen integriert und ineinander gestreamt werden.

Datenmodellierung ist ein wichtiger Aspekt von Datenmanagement. Es hilft bei der Identifizierung von Informationsanforderungen für workflows durch eine visuelle Darstellung von Datenpunkten und deren Verhaltensmustern.

Es ermöglicht den Menschen zu bestimmen und zu verstehen, wie Daten innerhalb einer Organisation verwaltet, geändert, angezeigt und verteilt werden.

Importance of Data Modeling

Moderne Organisationen sammeln viele Daten aus zahlreichen Quellen. Um effektive strategische Entscheidungen zu treffen, müssen Sie Daten auf praktische Erkenntnisse untersuchen.

Effektive Datenerhebung, -speicherung und -berechnung sind für genaue Daten erforderlich Datenanalyse. Je nach Datentyp wie strukturiert, halbstrukturiert, ordinal usw. werden zahlreiche Tools zur effizienten Analyse verwendet.

Die Datenmodellierung ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten zu verstehen und die beste Lösung für deren Verwaltung und Kontrolle auszuwählen. Unternehmen erstellen ein Datenmodell, bevor sie Datenbanksysteme für ihren Betrieb entwickeln, so wie ein Architekt einen Plan erstellt, bevor er ein Haus baut.

Die Hauptvorteile der Datenmodellierung sind folgende:

• Bietet schnelle und effektive Lösungen für Datenbank Design Prozess und Bereitstellung.
• fördert die Einheitlichkeit der Datenmeldung und der Entwicklungsarbeit im gesamten Unternehmen

Außerdem erleichtert die Implementierung eines Datenmodellierungskonzepts die Interaktion zwischen den Analyseteams und den Datenbankingenieuren.

Types of Data Modeling

Drei unterschiedliche Arten von Datenmodellen werden von Datenmodellierern verwendet, um Marketingkonzepte und -verfahren, relevante Datenelemente und ihre Attribute und Beziehungen sowie praktische Rahmenbedingungen für das Datenmanagement zu beschreiben.

Da Unternehmen funktionale Programme und Datenbanken erstellen, werden die Datenmodelle oft Schritt für Schritt entwickelt. Hier sind die verschiedenen Arten von Datenmodellen und was sie jeweils beinhalten:

# 1. Konzeptionelle Datenmodellierung

Es ist im Grunde eine organisierte Ansicht oder eine visuelle Darstellung von Datenbankkonzepten und ihren Beziehungen. Es dient als herkömmlicher Ausgangspunkt für die Datenmodellierung und definiert die verschiedenen Datenquellen und den Datenfluss innerhalb der Organisation.

Es dient als allgemeine Richtlinie für die Erstellung logischer und physischer Modelle und ist ein wesentlicher Bestandteil des dokumentarischen Nachweises für die Datenarchitektur.

Das konzeptionelle Datenmodell stellt nur das Gesamtlayout und den Inhalt dar, nicht die Besonderheiten jedes Objekts. Die gesamte Organisationsstruktur und die Daten Ihres Unternehmens werden durch ein konzeptionelles Datenmodell beschrieben.

Es wird verwendet, um Geschäftskonzepte zu organisieren, die Ihre Dateningenieure angegeben haben. Es konzentriert sich auf das Entwerfen von Entitäten, das Definieren der Attribute einer Entität und das Definieren von Beziehungen zwischen Objekten und nicht nur auf die Besonderheiten der Datenbankstruktur.

Sie könnten beispielsweise Daten zu Geschäften, Zeiten und Produkten haben. Diese Datensätze oder Entitäten haben alle Verbindungen zu anderen Entitäten. In diesem konzeptionellen Datenmodell werden sowohl die Entitäten als auch die Entitätsverbindungen spezifiziert.

# 2. Logische Datenmodellierung

Ein logisches Datenmodell erweitert das konzeptionelle Modell um präzise Inhaltseigenschaften innerhalb jeder Entität und detaillierte Verbindungen zwischen diesen Attributen. Die Erstellung eines wenig komplexen logischen Datenmodells kann anhand des konzeptionellen Datenmodells als Richtlinie erfolgen.

Die Beziehungen zwischen Datenelementen werden in logischen Datenmodellen abgebildet, die auch eine technische Beschreibung der Daten geben. Beispiel: Kunde A kauft Artikel B in Geschäft C.

Die Anordnung der Datenobjekte und die Verbindungen zwischen ihnen werden durch dieses Modell weiter definiert. Da das Ziel darin besteht, ein detailliertes Diagramm von Standards und Datenstrukturen zu erstellen, werden typischerweise logische Datenmodelle für ein bestimmtes Projekt verwendet.

Das logische Datenmodell stellt mehr Informationen über den gesamten Entwurf des konzeptionellen Modells bereit, vernachlässigt jedoch Details über die Datenbank selbst, da das Modell verwendet werden kann, um verschiedene Datenbankprodukte und -dienste zu beschreiben.

Dies fungiert als technisches Modell der Prinzipien und Datenstrukturen, wie sie von Dateningenieuren festgelegt wurden, und hilft bei der Entscheidungsfindung über das physische Datenmodell, das zur Erfüllung Ihrer Betriebs- und Datenanforderungen erforderlich ist.

# 3. Physikalische Datenmodellierung

Im Allgemeinen wird die Implementierung eines Datenmodells in einer Datenbank durch ein physisches Datenmodell beschrieben. Physische Datenmodelle werden von Datenbankingenieuren verwendet, um Layouts und Architekturen für Datenbanken zu entwickeln.

Durch die Simulation der RDBMS-Komponenten, einschließlich Tabellen, Felder, Indizes, Spaltenschlüssel, Einschränkungen, Trigger und anderer, hilft das physische Datenmodell in hohem Maße bei der Visualisierung des Designs von Datenbanken.

Es gibt die organisatorischen Prozesse an, die eine Datenbank oder ein Dateisystem verwendet, um die Daten zu erfassen und zu verarbeiten. Das physische Datenmodell erläutert die relevanten Details, wie das logische Modell implementiert wird.

Es bietet Datenbankabstraktion und hilft beim Erstellen des Schemas oder eines Layouts. Dies liegt an den umfangreichen Metadaten, die ein physisches Datenmodell bereitstellt.

In diesem Artikel wird hauptsächlich das Konzept der physischen Datenmodellierung erörtert.

Lassen Sie uns loslegen!

What is a Physical Data Model?

Ein physisches Datenmodell ist ein Framework oder eine Architektur, die beschreibt, wie Daten tatsächlich in einer Datenbank gespeichert werden. Das eigentliche Schema einer Datenbank wird anhand dieses physikalischen Datenmodells entworfen. Dies umfasst alle Mehrfachtabellen, ihre Spalten und die Verbindungen zwischen ihnen.

Das interne Schema einer Datenbank wird mithilfe eines physischen Modells entworfen. Ziel ist es, die Datenbank in Betrieb zu nehmen. Dieses physische Modell kann direkt in ein tatsächliches Datenbankdesign umgewandelt werden, wodurch die Weiterentwicklung des Informationsmanagements unterstützt wird. Beim Einsatz mehrerer Datenbanksysteme können aus dem gleichen logischen Datenmodell unterschiedliche physikalische Modelle entstehen.

Eigenschaften eines physikalischen Datenmodells

• Es deckt die Datenanforderungen für ein bestimmtes Projekt oder Programm ab, obwohl es je nach Projektzielen mit einigen anderen physikalischen Modellen kombiniert werden kann.
• Die spezifischen Datentypen und zugewiesenen Größen sowie Standardwerte für Spalten sollten angegeben werden.
• Views (virtuelle Tabellen basierend auf der Ergebnismenge), Indizes, Transaktionen und andere Konzepte werden definiert, einschließlich Primär- und Fremdschlüssel.

Datenbankingenieure erstellen das physische Datenmodell, bevor sie das endgültige Datenbankschema in Betrieb nehmen. Um sicherzustellen, dass jede Architekturkomponente berücksichtigt wurde, verwenden sie auch umfassende Datenmodellierungsansätze.

Erforderliche Schritte zum Entwerfen eines physischen Datenmodells

Dies sind die Schritte, die befolgt werden müssen, um ein physisches Datenmodell zu erstellen.

• Erstellen Sie ein physisches Datenmodell unter Verwendung des bereits vorhandenen logischen Datenmodells.
• Fügen Sie dem physischen Datenmodell Datenbankattribute und -eigenschaften hinzu.
• Konvertieren Sie Entitäten in Tabellen und Entitätsbeziehungen in Fremdschlüssel.
• Konvertieren Sie Attribute in Spalten.
• Überprüfen Sie, ob alles in Ordnung ist, indem Sie die Datenbank und das Datenmodell vergleichen.
• Wenn es Änderungen zwischen der aktuellen und früheren Iterationen des Datenmodells gibt, generieren Sie einen Änderungsprotokolldatensatz.

Physical vs. Conceptual vs. Logical Data Model

Hier vergleichen wir diese drei verschiedenen Kategorien von Datenmodellen. Die verschiedenen Merkmale sind in der folgenden Tabelle gegenübergestellt.

Entitäten und Verbindungen werden in einem konzeptionellen Datenmodell dargestellt. Die Merkmale und der Primärschlüssel werden nicht erwähnt. Es deckt lediglich das Design auf hoher Ebene ab, einschließlich der Tabellen, die vorhanden sein sollten, und ihrer Verknüpfungen.

Nach dem konzeptionellen Modell wird das logische Modell erstellt. Die Beziehungen zwischen Datenelementen werden in logischen Datenmodellen abgebildet, die auch eine technische Beschreibung der Daten geben. Zusätzlich gibt es ein physisches Datenmodell, das das logische Datenmodell erweitert und jedem Feld seinen Datentyp, seine Größe usw. zuweist.

Data Modelling Learning Resources

Sie können online viele Ressourcen finden, die Ihnen helfen, die Datenmodellierung zu verstehen, aber es könnte schwierig sein, die guten auszuwählen. Datenmodellierung ist ein wertvolles Talent, aber es muss auf die richtige Weise erlernt werden.

Und wenn Sie versuchen, Ihre Datenverwaltungs- oder Analysefähigkeiten für persönliche oder geschäftliche Zwecke zu verbessern, werfen Sie einen Blick auf diese Liste der besten Kurse und Bücher zur Datenmodellierung.

# 1. Grundlagen der Datenmodellierung beherrschen

Durch dies Udemy natürlich, Sie können die Methoden erlernen, die zum Erstellen von Datenmodellen für Ihre Organisation erforderlich sind, die Entitäten, Merkmale, Zuordnungen, Strukturen und andere Modellierungselemente enthalten, die semantisch korrekt sind.

Die Lernenden benötigen lediglich ein grundlegendes Verständnis der Begriffe und Strukturen des Datenmanagements, wie z. B. RDBMS-Tabellen und wie verschiedene Datensätze konzeptionell miteinander in Beziehung stehen.

# 2. Erweiterte Datenmodellierung

Diese Coursera-Kurs ist fantastisch für diejenigen, die ihre Karriere vorantreiben möchten. Am Ende dieses Kurses haben Sie ein solides Verständnis dafür, wie Sie grundlegende Datenmodellierungstechniken anwenden und zeitgemäße Speicherlösungen für ein Datenbanksystem durchlaufen. Für die Lernenden sind keine Vorkenntnisse in Datenbanktechnik erforderlich.

# 3. OBIEE 12c Datenmodellierungskurs

Diese Udemy natürlich richtet sich an alle, die an einer Karriere in der OBIEE-Datenmodellierung interessiert sind, einschließlich Studenten, IT-Experten und Projektmanager.

Am Ende dieses Kurses sind Sie in der Lage, mehrere Zeitreihenfunktionen und Datenmodellierungskonzepte zu implementieren, einschließlich Datendenormalisierung, Dimensionsdatenmodellierung und Sternschemamodellierung.

# 4. Excel Business Intelligence: Datenmodellierung 101

In diesem LinkedIn-Kurs, Der Trainer behandelt die Grundlagen der Datenbankarchitektur und -normalisierung, geht durch die Datenmodellschnittstelle von Excel und stellt getestete Techniken bereit.

Sie können Ihr Wissen über Tabellenverknüpfungen, Topologien und andere Konzepte verbessern, indem Sie die in diesem Kurs vorgestellten Themen studieren. Es sind keine Voraussetzungen erforderlich, um mit diesem Kurs zu beginnen.

# 5. Das Data Warehouse Toolkit

In diesem Buch führen die Autoren Studenten in dimensionale Modellierungsansätze wie Rechnungsstellung, Kundeninteraktionen und grundlegende Datenbankerstellung ein. Außerdem werden die neuen und verbesserten dimensionalen Modellierungsmuster des Sternschemas diskutiert.

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Darüber hinaus enthält dieses Buch Richtlinien für fortgeschrittene Simulationsmeetings mit Stakeholdern des Unternehmens. Es sind keine Vorkenntnisse in Datenmodellierung erforderlich. Selbst Anfänger fühlen sich beim Lesen dieses Buches wohl beim Erlernen von Datenmodellierungskonzepten.

# 6. Datenmodellierung leicht gemacht, 2. Auflage

Dieses Buch ist in einer dialogorientierten Art und Weise geschrieben, die die Benutzer dazu anregt, die wichtigsten Ziele zu lernen, z. B. zu verstehen, wann ein Datenmodell erforderlich ist und welche Form am vorteilhaftesten ist, ein normalisiertes relationales Datenbanksystem zu erstellen und Methoden zur Transformation eines Datenmodells zu verwenden in ein so wirkungsvolles physisches Layout für die Datenbank.

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Dieses Buch bietet ein realistisches funktionales Verständnis der Datenmodellierungsprinzipien und Best Practices für Geschäfts- oder IT-Zwecke.

# 7. Grundlagen der Datenmodellierung, dritte Ausgabe

Dieses Buch vermittelt die Grundlagen der Datenmodellierung, wobei der Schwerpunkt auf der Technikentwicklung liegt, anstatt sich nur mit „den Prinzipien“ vertraut zu machen.

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Dieses Buch untersucht die Komplexität der Erstellung von Systemen unter realen Bedingungen, indem es die Vor- und Nachteile verschiedener Alternativen abwägt und sprachliche und grafische Analysetechniken verwendet, die Industriestandards widerspiegeln. Dies ermutigt die Lernenden, die Grundlagen der Datenmodellierung auf tatsächliche Modelle anzuwenden.

Fazit

Organisationen und Unternehmen versuchen ständig, Kunden für sich zu gewinnen, und dazu müssen sie Taktiken entwickeln, die ihre Dienstleistungen vorantreiben. Diese Taktiken beinhalten die Verwendung von Datenmodellen zur Verbesserung des Geschäftsbetriebs.

Ein gutes Datenmodell hilft Ihnen, Geld und Zeit zu sparen und die Produktivität zu steigern. Die Nutzung des Datenmodellierungskonzepts kann sicherstellen, dass ein Unternehmen wettbewerbsfähig wird, indem Anpassungen auf der Grundlage der gesammelten Daten vorgenommen werden.

Heutzutage besteht eine große Nachfrage nach Fachleuten mit Datenmodellierungskenntnissen. Ein Job in dieser Branche könnte zahlreiche Möglichkeiten bieten, da Daten immer zum Studium und zur Speicherung verfügbar sind. Ich hoffe, Sie fanden diesen Artikel hilfreich beim Erlernen von Konzepten im Zusammenhang mit der Datenmodellierung.

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