Modèle physique de données : ce que vous devez savoir

Un modèle physique de données est un cadre ou un schéma qui décrit comment les données sont réellement conservées dans une base de données.

Avant de commencer avec le modèle de données physique, comprenons en quoi consiste la modélisation des données.

Quelles caractéristiques permettent aux utilisateurs d'utiliser efficacement une base de données ? Comment pourriez-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 solution pour obtenir des données et les convertir en une base de données pouvant être utilisée.

What is Data Modeling?

La modélisation des données est le processus de génération d'une représentation simplifiée d'une application logicielle et des composants de données qu'elle comprend, en utilisant du texte et des symboles pour décrire les informations et leur flux.

Il s'agit d'une technique permettant de décrire et de visualiser tous les différents endroits où un logiciel ou une application conserve des données et comment ces différentes sources d'informations s'intégreront et se diffuseront les unes dans les autres.

La modélisation des données est un aspect important de gestion des données. Il aide à l'identification des besoins d'information pour workflows en donnant une représentation visuelle des points de données et de leur modèle de comportement.

Il permet aux gens de déterminer et de comprendre comment les données seront gérées, modifiées, visualisées et distribuées dans une organisation.

Importance of Data Modeling

Les organisations modernes rassemblent de nombreuses données provenant de nombreuses sources. Pour prendre des décisions stratégiques efficaces, vous devez examiner les données pour obtenir des informations pratiques.

Une collecte, un stockage et un calcul efficaces des données sont nécessaires pour une l'analyse 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 d'appréhender vos données et de sélectionner 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 :

• Fournit des solutions rapides et efficaces pour conception de base de données processus et déploiement.
• favorise l'uniformité des rapports de données et du travail de développement dans l'ensemble de l'entreprise

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

Types of Data Modeling

Trois types distincts de modèles de données sont utilisés par les modélisateurs de données pour décrire les concepts et procédures 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 que chacun implique :

# 1. Modélisation conceptuelle des données

Il s'agit essentiellement d'une vue organisée ou d'une représentation visuelle des concepts de base de données et de leurs relations. Il sert de point de départ conventionnel pour la modélisation des données, définissant les différentes sources de données et le flux de données à l'intérieur 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 de données conceptuel décrit simplement la disposition et le contenu généraux, 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 commerciaux que votre ingénieurs de données ont spécifié. Il se concentre sur la conception d'entités, la définition des attributs d'une entité et la définition des relations entre les objets au lieu de se limiter aux spécificités de la structure de la base de données.

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

# 2. Modélisation logique des données

Un modèle de données logique développe le modèle conceptuel avec des propriétés de contenu précises dans chaque entité et des connexions détaillées entre ces attributs. La création d'un modèle de données logique peu complexe peut être effectuée en utilisant le modèle de données conceptuel comme ligne directrice.

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

L'agencement des objets de données et les connexions entre eux sont définis plus en détail par ce modèle. Étant donné que l'objectif est de créer un diagramme détaillé des normes et des structures de données, les modèles de données logiques sont généralement utilisés pour un projet particulier.

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

Cela agit comme un modèle technique des principes et des structures de données tels qu'établis par les ingénieurs de données, et il aide à la prise de décision sur le modèle de données physique nécessaire pour répondre à vos exigences opérationnelles et de données.

# 3. Modélisation physique des données

Généralement, l'implémentation d'un modèle de données dans une base de données est décrite par un modèle physique de données. Les modèles de données physiques sont utilisés par les ingénieurs de bases de données pour développer des mises en page et une architecture pour les bases de données.

En simulant les composants RDBMS, y compris les tables, les champs, les index, les clés de colonne, les contraintes, les déclencheurs et autres, le modèle de données physique aide grandement à visualiser 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 gérer les données. Le modèle de données physique explique les détails pertinents de la façon dont le modèle logique sera mis en œuvre.

Il fournit une abstraction de la base de données et aide à créer le schéma ou une mise en page. Cela est dû aux nombreuses métadonnées fournies par un modèle de données physique.

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

Commençons!

What is a Physical Data Model?

Un modèle physique de données est un cadre ou une architecture qui décrit comment les données sont réellement 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. Cela comprend toutes les tables multiples, 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 conception de base de données réelle, prenant en charge l'évolution future de la gestion de l'information. Lors de l'utilisation de plusieurs systèmes de base de données, il est possible que différents modèles physiques soient créés à partir du même modèle logique de données.

Caractéristiques d'un modèle physique de données

• Il couvre les besoins en données pour un projet ou programme spécifique, bien qu'il puisse être combiné avec d'autres modèles physiques en fonction des objectifs du projet.
• Les types de données spécifiques et les tailles allouées, ainsi que les valeurs par défaut des colonnes doivent être spécifiés.
• Les vues (table virtuelle basée sur le jeu de 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 en fonctionnement. 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 physique de données.

• Créez un modèle de données physique à l'aide du modèle de données logique qui existe déjà.
• Au modèle de données physique, ajoutez des attributs et des propriétés de base de données.
• Convertissez les entités en tables et les relations d'entité 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 modifications entre les itérations actuelles et précédentes du modèle de données, générez un enregistrement de journal des modifications.

Physical vs. Conceptual vs. Logical Data Model

Ici, nous comparons ces trois différentes catégories de modèles de données. Les différentes caractéristiques sont contrastées dans le tableau ci-dessous.

Les entités et les connexions sont représentées dans un modèle de données conceptuel. 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.

Après le modèle conceptuel, le modèle logique est créé. Les relations entre les éléments de données sont affichées dans des modèles de données logiques, qui donnent également une description technique des données. De plus, 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.

Data Modelling Learning Resources

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 doit être appris de la bonne manière.

Et si vous essayez d'améliorer vos compétences en gestion de données ou en analyse à des fins personnelles ou professionnelles, consultez cette liste des meilleurs cours et livres sur la modélisation des données.

# 1. Maîtriser les fondamentaux de la modélisation des données

À travers cela Cours Udemy, Vous pouvez apprendre les méthodes requises pour créer des modèles de données pour votre organisation contenant des entités, des caractéristiques, des associations, des structures et d'autres éléments de modélisation sémantiquement précis.

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

# 2. Modélisation avancée des données

Cette 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 de modélisation de données OBIEE 12c

Cette Cours Udemy s'adresse à toute personne intéressée par une carrière dans la modélisation de données OBIEE, y compris les étudiants, les professionnels de l'informatique et les chefs de projet.

À la fin de ce cours, vous serez en mesure de mettre en œuvre plusieurs fonctions de séries chronologiques et concepts de modélisation de données, notamment la dénormalisation des données, la modélisation des données dimensionnelles et la modélisation du schéma en étoile.

# 4. Excel Business Intelligence : Modélisation des données 101

Dans ce nouvel article concernant notre nouveau projet Cours LinkedIn, Le formateur couvre les principes 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 vos connaissances sur les liaisons de tables, les topologies et d'autres concepts en étudiant les sujets présentés dans ce cours. Aucun prérequis n'est requis pour débuter 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 création de bases de données de base. En outre, les modèles de modélisation dimensionnelle de schéma en étoile nouveaux et améliorés sont discutés.

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De plus, 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 de données en lisant ce livre.

# 6. La modélisation des données simplifiée, 2e édition

Ce livre est écrit d'une manière conversationnelle qui incite les utilisateurs à apprendre les objectifs clés, tels que comprendre quand un modèle de données est requis ainsi que la forme qui sera la plus bénéfique, créer un système de base de données relationnelle normalisé, utiliser des méthodes pour transformer un modèle de données dans une disposition physique aussi percutante pour la base de données.

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	La modélisation des données simplifiée, 2e édition : un guide pratique pour les professionnels des affaires et de l'informatique		$32.10	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. Bases de la modélisation des données, troisième édition

Ce livre enseigne les bases de la modélisation des données tout en mettant l'accent sur le développement de techniques plutôt que sur la simple connaissance des « principes ».

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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 des techniques d'analyse linguistique et 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 aidera à économiser du temps et de l'argent et améliorera la productivité. L'utilisation du concept de modélisation des données peut garantir qu'une entreprise peut devenir compétitive en mettant en œuvre des ajustements basés sur les données qu'elle a recueillies.

Il y a une forte demande de professionnels ayant des compétences en modélisation de données ces jours-ci. Un emploi dans cette industrie peut offrir de nombreuses opportunités car les données sont toujours disponibles pour l'étude et le stockage. J'espère que vous avez trouvé cet article utile pour apprendre les concepts liés à la modélisation des données.

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