Modèle de données physiques : Ce que vous devez savoir

Un modèle de données physiques est un cadre ou un schéma qui décrit la manière dont les données sont conservées dans une base de données.

Avant d'aborder le modèle physique de données, il convient de comprendre ce qu'est la modélisation des données.

Quelles sont les caractéristiques qui permettent aux utilisateurs d'utiliser efficacement une base de données ? Comment pouvez-vous être certain que la base de données que vous développez répondra à toutes vos exigences ? Considérez le concept de modélisation des données comme la réponse à l'obtention de données et à leur conversion en une base de données utilisable.

Qu'est-ce que la modélisation des données ?

Lamodélisation des données est le processus qui consiste à générer une représentation simplifiée d'une application logicielle et des composants de données qu'elle inclut, en utilisant du texte et des symboles pour décrire les informations et la manière dont elles circulent.

Il s'agit d'une technique permettant de décrire et de visualiser les différents endroits où un logiciel ou une application conserve des données et la manière dont ces différentes sources d'information s'intègrent les unes aux autres.

La modélisation des données est un aspect important de la gestion des données. Elle facilite l'identification des besoins en informations pour les flux de travail en donnant une représentation visuelle des points de données et de leur modèle de comportement.

Elle permet de déterminer et de comprendre comment les données seront gérées, modifiées, visualisées et distribuées au sein d'une organisation.

Importance de la modélisation des données

Les organisations modernes rassemblent une grande quantité de données provenant de nombreuses sources. Pour prendre des décisions stratégiques efficaces, vous devez examiner les données pour en tirer des enseignements pratiques.

Une collecte, un stockage et un calcul efficaces des données sont nécessaires pour une analyser préciser des données. De nombreux outils sont utilisés pour une analyse efficace en fonction du type de données, telles que structurées, semi-structurées, ordinales, etc.

La modélisation des données vous permet de comprendre vos données et de choisir la meilleure solution pour les gérer et les contrôler. Les entreprises créent un modèle de données avant de développer des systèmes de base de données pour leurs opérations, tout comme un architecte crée un plan avant de construire une maison.

Les principaux avantages de la modélisation des données sont les suivants :

• Elle fournit des solutions rapides et efficaces pour le processus de conception et de déploiement des bases de données.
• elle favorise l'uniformité des rapports sur les données et du travail de développement dans l'ensemble de l'entreprise

En outre, la mise en œuvre d'un concept de modélisation des données facilite l'interaction entre les équipes d'analyse et les ingénieurs de base de données.

Types de modélisation des données

Les modélisateurs de données utilisent trois types distincts de modèles de données pour décrire les concepts et les procédures de marketing, les éléments de données pertinents et leurs attributs et relations, ainsi que les cadres pratiques de gestion des données.

Au fur et à mesure que les entreprises créent des programmes fonctionnels et des bases de données, les modèles de données sont souvent développés étape par étape. Voici les différents types de modèles de données et ce qu'ils impliquent :

#1. Modélisation conceptuelle des données

Il s'agit essentiellement d'une vue organisée ou d'une représentation visuelle des concepts de la base de données et de leurs relations. Il sert de point de départ conventionnel à la modélisation des données, en définissant les différentes sources de données et le flux de données au sein de l'organisation.

Il sert de ligne directrice de haut niveau pour la création de modèles logiques et physiques et constitue un élément essentiel de la preuve documentaire de l'architecture des données.

Le modèle conceptuel de données ne décrit que la disposition et le contenu globaux, et non les spécificités de chaque objet. L'ensemble de la structure organisationnelle et des données de votre entreprise est décrit par un modèle conceptuel de données.

Il est utilisé pour organiser les concepts d'entreprise que vos ingénieurs de données ont spécifiés. Il se concentre sur la conception des entités, la définition des attributs d'une entité et la définition des relations entre les objets, plutôt que sur les spécificités de la structure de la base de données.

Par exemple, vous pouvez avoir des données sur les magasins, l'heure et les produits. Ces ensembles de données, ou entités, sont tous reliés à d'autres entités. Dans ce modèle conceptuel de données, les entités et les connexions entre entités sont spécifiées.

#2. Modélisation logique des données

Un modèle logique de données développe le modèle conceptuel en précisant les propriétés du contenu de chaque entité et les connexions détaillées entre ces attributs. La création d'un modèle logique de données peu complexe peut se faire en utilisant le modèle conceptuel de données comme ligne directrice.

Les relations entre les éléments de données sont affichées dans les modèles de données logiques, qui fournissent également une description technique des données. Par exemple, le client A achète l'article B au magasin C.

La disposition des objets de données et les connexions entre eux sont définies plus précisément par ce modèle. L'objectif étant de créer un diagramme détaillé des normes et des structures de données, les modèles logiques de données sont généralement utilisés pour un projet particulier.

Le modèle logique de données fournit davantage d'informations sur l'ensemble de la conception du modèle conceptuel, mais il néglige les détails de la base de données elle-même, car le modèle peut être utilisé pour décrire divers produits et services de base de données.

Il s'agit d'un modèle technique des principes et des structures de données établis par les ingénieurs de données, qui aide à prendre des décisions sur le modèle de données physique nécessaire pour répondre à vos exigences en matière d'exploitation et de données.

#3. Modélisation physique des données

En règle générale, la mise en œuvre d'un modèle de données dans une base de données est décrite par un modèle de données physique. Les modèles de données physiques sont utilisés par les ingénieurs de bases de données pour développer les schémas et l'architecture des bases de données.

En simulant les composants du SGBDR, notamment les tables, les champs, les index, les clés de colonne, les contraintes, les déclencheurs et autres, le modèle de données physique facilite grandement la visualisation de la conception des bases de données.

Il spécifie les processus organisationnels qu'une base de données ou un système de fichiers utilise pour capturer et traiter les données. Le modèle physique des données explique les détails pertinents de la manière dont le modèle logique sera mis en œuvre.

Il fournit une abstraction de la base de données et aide à créer le schéma ou la présentation. Ceci est dû aux méta-données étendues qu'un modèle de données physique fournit.

Cet article traite principalement du concept de modélisation physique des données.

C'est parti !

Qu'est-ce qu'un modèle physique de données ?

Un modèle de données physique est un cadre ou une architecture qui décrit la manière dont les données sont conservées dans une base de données. Le schéma réel d'une base de données est conçu à l'aide de ce modèle de données physique. Il comprend toutes les tables, leurs colonnes et les connexions entre elles.

Le schéma interne d'une base de données est conçu à l'aide d'un modèle physique. L'objectif est de mettre la base de données en service. Ce modèle physique peut être directement converti en une conception de base de données réelle, ce qui favorise l'évolution de la gestion de l'information. Lorsque plusieurs systèmes de base de données sont utilisés, il est possible de créer différents modèles physiques à partir du même modèle logique de données.

Caractéristiques d'un modèle de données physique

• Il couvre les besoins en données d'un projet ou d'un programme spécifique, bien qu'il puisse être combiné à d'autres modèles physiques en fonction des objectifs du projet.
• Les types de données spécifiques, les tailles allouées et les valeurs par défaut des colonnes doivent être spécifiés.
• Les vues (table virtuelle basée sur l'ensemble des résultats), les index, les transactions et d'autres concepts sont définis, y compris les clés primaires et étrangères.

Les ingénieurs de base de données construisent le modèle de données physique avant d'appliquer le schéma de base de données final. Pour s'assurer que chaque composant de l'architecture a été pris en compte, ils utilisent également des approches complètes de modélisation des données.

Étapes nécessaires à la conception d'un modèle physique de données

Voici les étapes à suivre pour créer un modèle de données physique.

• Construisez un modèle de données physique en utilisant le modèle de données logique qui existe déjà.
• Ajoutez au modèle de données physique les attributs et les propriétés de la base de données.
• Convertissez les entités en tables et les relations entre entités en clés étrangères.
• Convertissez les attributs en colonnes.
• Vérifiez que tout est en ordre en comparant la base de données et le modèle de données.
• S'il y a des changements entre l'itération actuelle et les itérations précédentes du modèle de données, générez un enregistrement du journal des modifications.

Modèle de données physique, conceptuel ou logique

Nous comparons ici ces trois catégories différentes de modèles de données. Les différentes caractéristiques sont comparées dans le tableau ci-dessous.

Les entités et les connexions sont représentées dans un modèle conceptuel de données. Les caractéristiques et la clé primaire ne sont pas mentionnées. Il couvre simplement la conception de haut niveau, y compris les tables qui doivent exister et leurs liens.

Le modèle logique est créé à la suite du modèle conceptuel. Les relations entre les éléments de données sont affichées dans les modèles de données logiques, qui donnent également une description technique des données. En outre, il existe un modèle de données physique qui développe le modèle de données logique et attribue à chaque champ son type de données, sa taille, etc.

Ressources pédagogiques sur la modélisation des données

Vous pouvez trouver de nombreuses ressources en ligne pour vous aider à comprendre la modélisation des données, mais il peut être difficile de choisir les bonnes. La modélisation des données est un talent précieux, mais il faut l'apprendre de la bonne manière.

Et si vous essayez d'améliorer votre gestion des données ou vos compétences analytiques à des fins personnelles ou professionnelles, jetez un coup d'œil à cette liste des meilleurs cours et livres sur la modélisation des données.

#1. Maîtriser les fondamentaux de la modélisation des données

Grâce à ce cours UdemyVous pouvez apprendre les méthodes nécessaires pour créer des modèles de données pour votre organisation contenant des entités, des caractéristiques, des associations, des structures et d'autres éléments de modélisation qui sont sémantiquement exacts.

Les apprenants ont juste besoin d'une compréhension fondamentale des termes et des structures de gestion des données, tels que les tables RDBMS et la façon dont les différents ensembles de données se rapportent conceptuellement les uns aux autres.

#2. Modélisation avancée des données

Ce cours Coursera est fantastique pour ceux qui cherchent à faire progresser leur carrière. À la fin de ce cours, vous aurez une solide compréhension de la façon d'utiliser les techniques fondamentales de modélisation des données et de parcourir les solutions de stockage contemporaines pour un système de base de données. Aucune connaissance préalable de l'ingénierie des bases de données n'est requise pour les apprenants.

#3. Cours sur la modélisation des données OBIEE 12c

Ce cours Udemy est destiné à toute personne intéressée par une carrière dans la modélisation des données OBIEE, y compris les étudiants, les professionnels de l'informatique et les chefs de projet.

A la fin de ce cours, vous serez en mesure de mettre en œuvre plusieurs fonctions de séries temporelles et des concepts de modélisation des données, y compris la dénormalisation des données, la modélisation des données dimensionnelles, et la modélisation des schémas en étoile.

#4. Excel Business Intelligence : Modélisation des données 101

Dans ce cours LinkedIn, le formateur couvre les fondamentaux de l'architecture et de la normalisation des bases de données, parcourt l'interface du modèle de données d'Excel et fournit des techniques testées.

Vous pouvez améliorer votre connaissance des liens entre les tables, des topologies et d'autres concepts en étudiant les sujets présentés dans ce cours. Aucun prérequis n'est nécessaire pour commencer ce cours.

#5. La boîte à outils de l'entrepôt de données

Dans ce livre, les auteurs présentent aux étudiants des approches de modélisation dimensionnelle telles que la facturation, les interactions avec les clients et la construction de bases de données de base. Ils abordent également les modèles de modélisation dimensionnelle nouveaux et améliorés que sont les schémas en étoile.

Aperçu	Produit	L'évaluation	Prix
	La boîte à outils de l'entrepôt de données : Le guide définitif de la modélisation dimensionnelle, 3e édition		$53.46	Acheter sur Amazon

En outre, ce livre comprend des lignes directrices pour les réunions de simulation avancées avec les parties prenantes de l'entreprise. Aucune connaissance préalable de la modélisation des données n'est requise. Même les débutants se sentent à l'aise pour apprendre les concepts de modélisation des données en lisant ce livre.

#6. La modélisation des données en toute simplicité, 2e édition

Ce livre est écrit d'une manière qui inspire les utilisateurs à apprendre les objectifs clés, tels que comprendre quand un modèle de données est nécessaire et quelle forme sera la plus bénéfique, créer un système de base de données relationnel normalisé, utiliser des méthodes pour transformer un modèle de données en une disposition physique ayant un impact sur la base de données.

Aperçu	Produit	L'évaluation	Prix
	La modélisation des données en toute simplicité, 2e édition : Un guide pratique pour les professionnels de l'entreprise et de l'informatique		$44.95	Acheter sur Amazon

Ce livre offre une compréhension fonctionnelle réaliste des principes de modélisation des données et des meilleures pratiques à des fins commerciales ou informatiques.

#7. L'essentiel de la modélisation des données, troisième édition

Ce livre enseigne les principes fondamentaux de la modélisation des données tout en mettant l'accent sur le développement de techniques plutôt que sur la connaissance des "principes"

Aperçu	Produit	L'évaluation	Prix
	L'essentiel de la modélisation des données, troisième édition		$69.00	Acheter sur Amazon

Ce livre examine les complexités de la création de systèmes dans des circonstances réelles en pesant le pour et le contre de diverses alternatives et en utilisant un langage et des techniques d'analyse graphique qui reflètent les normes de l'industrie. Cela encourage les apprenants à appliquer les principes fondamentaux de la modélisation des données à des modèles réels.

Conclusion

Les organisations et les entreprises tentent continuellement de gagner des clients et, pour ce faire, elles doivent établir des tactiques qui propulseront leurs services vers l'avant. Ces tactiques impliquent l'utilisation de modèles de données pour améliorer les opérations commerciales.

Un bon modèle de données vous permettra d'économiser de l'argent et du temps et d'améliorer la productivité. L'utilisation du concept de modélisation des données peut permettre à une entreprise de devenir compétitive en mettant en œuvre des ajustements basés sur les données qu'elle a recueillies.

Il existe aujourd'hui une forte demande de professionnels ayant des compétences en modélisation de données. Un emploi dans ce secteur peut offrir de nombreuses opportunités, car les données sont toujours disponibles pour être étudiées et stockées. J'espère que cet article vous a aidé à vous familiariser avec les concepts liés à la modélisation des données.

Vous pourriez également être intéressé par l'apprentissage des déclencheurs SQL.