Physisches Datenmodell im DBMS: Was Sie wissen müssen

A physical data model is a framework or schema that describes how data is actually kept in a database.

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.

Was ist Datenmodellierung?

Datenmodellierung lernen muss die process of generating a streamlined representation of a software application and the data components it includes, using text and symbols to depict the information and how it streams.

It is a technique for outlining and visualizing all the different spots where a software program or application keeps data and how these different sources of information will integrate and stream into each other.

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.

Bedeutung der Datenmodellierung

Modern organizations gather a lot of data from numerous sources. To make effective strategic decisions, you must examine data for practical insights.

Effective data collection, storage, and computation are necessary for accurate Datenanalyse. Je nach Datentyp wie strukturiert, halbstrukturiert, ordinal usw. werden zahlreiche Tools zur effizienten Analyse verwendet.

Data modeling allows you to comprehend your data and select the best solution to manage and control it. Companies create a data model before they develop database systems for their operations, just as an architect creates a plan before building a house.

Die Hauptvorteile der Datenmodellierung sind folgende:

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

And also, implementing a data modeling concept facilitates the interaction between the analytics teams and the database engineers.

Arten der Datenmodellierung

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.

As companies create functional programs and databases, the data models are often developed step-by-step. Here are the various data model kinds and what each one entails:

# 1. Konzeptionelle Datenmodellierung

Es ist einfachally an organized view or a visual representation of database concepts and their relationships. It serves as the conventional beginning point for data modeling, defining the various data sources and data flow inside the organization.

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

A logical data model expands on the conceptual model with precise content properties within every entity and detailed connections between these attributes. The creation of a low-complex logical data model can be done using the conceptual data model as a guideline.

The relationships between data items are displayed in logical data models, which also give a technical description of the data. For example, Customer A purchases Item B from Store C.

The arrangement of the data objects and the connections between them are further defined by this model. Since the goal is to create a detailed diagram of standards and data structures, logical data models are typically employed for a particular project.

The logical data model provides more information about the conceptual model’s entire design, but it neglects details about the database itself because the model can be utilized to describe various database products and services.

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

Generally, the Implementation of a data model in a database is described by a physical data model. Physical data models are used by database engineers to develop layouts and architecture for databases.

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.

It specifies the organizational processes that a database or file system utilizes to capture and handle the data. The physical data model explains the relevant details of how the logical model will be implemented.

It provides database abstraction and aids in creating the schema or a layout. This is due to the extensive meta-data that a physical data model provides.

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

Lass uns loslegen!

Was ist ein physisches Datenmodell?

A physical data model is a framework or architecture that describes how data is actually kept in a database. The actual schema of a database is designed using this physical data model. This comprises all of the multiple tables, their columns, and the connections between them.

Der internal schema of a database is designed using a physical model. The goal is to put the database into use. This physical model can be directly converted into actual database design, supporting the further evolution of information management. When using several database systems, it is possible for different physical models to be created from the same logical data model.

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.
• The specific datatypes & allocated sizes, and default values for columns should be specified.
• 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

These are the steps to be followed to create a physical data model.

• 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.
• If there are any changes between the current and earlier iterations of the data model, generate a change log record.

Physisches vs. konzeptionelles vs. logisches Datenmodell

Here, we compare these three different categories of data models. The various features are contrasted in the table below.

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.

Following the conceptual model, the logical model is created. The relationships between data items are displayed in logical data models, which also give a technical description of the data. Additionally, there is a physical data model that expands on the logical data model and allocates each field with its data type, size, etc.

Lernressourcen zur Datenmodellierung

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. Beherrschen der Grundlagen der Datenmodellierung

Durch dies Udemy natürlich, You can Learn the methods required to create data models for your organization containing entities, characteristics, associations, structures, and other modeling elements that are semantically accurate.

Learners just require a fundamental understanding of data management terms and structures, such as RDBMS tables and how various data sets conceptually relate zueinander.

# 2. Erweiterte Datenmodellierung

Dieser 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

Dieser 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.

Vorspann	Produkt	Rating	Preis
	Das Data Warehouse Toolkit: Der endgültige Leitfaden zur Dimensionsmodellierung, 3. Ausgabe		$53.46	Bei Amazon kaufen

Zusatzally, this book includes guidelines for advanced simulation meetings with corporate stakeholders. No prior knowledge of data modeling is required. Even beginners feel comfortable learning data modeling concepts by reading this book.

# 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.

Vorspann	Produkt	Rating	Preis
	Datenmodellierung leicht gemacht, 2. Auflage: Ein praktischer Leitfaden für Geschäfts- und IT-Experten		$34.30	Bei Amazon kaufen

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

# 7. Data Modeling Essentials, Third Ausgabe

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

Vorspann	Produkt	Rating	Preis
	Data Modeling Essentials, Third Ausgabe		$67.31	Bei Amazon kaufen

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.

Schlussfolgerung

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.

There is a great demand for professionals with data modeling skills these days. A job in this industry might offer numerous opportunities because data is always available for study and storage. I hope you found this article helpful in learning data modeling-related Konzepte.

Sie könnten auch daran interessiert sein, mehr über . zu erfahren SQL-Trigger.