Що таке модель даних?

Інтерпретацію та документацію існуючих процедур розробки та розробки програмного забезпечення та транзакцій називають інформаційним моделюванням. Методи та інструменти інформаційного моделювання спрощують складні конструкції системи, щоб спростити реінжиніринг для управління інформацією. Він використовується для проектування інформаційного складу логічно та фізично. У цій темі ми дізнаємось про моделювання сховищ даних.

Потреба в моделюванні сховищ даних

  1. Збір вимог бізнесу
  2. Підвищення продуктивності бази даних
  3. Забезпечує документацію джерела та цільової системи

1. Збір бізнес-вимог

Сховище даних, як правило, призначене для визначення сутностей, необхідних для сховища даних, та фактів, які повинні бути записані архітекторами даних та бізнес-користувачами. Цей перший дизайн має багато ітерацій до того, як буде прийнято остаточну модель.

Нам доводиться долати найпоширеніші недоліки на етапі проектування. Оскільки існуюча система реалізує сховище даних, архітектори іноді включають велику частку старої системи в новий дизайн, економлячи час або розкриття інформації.

Логічна модель ефективно фіксує потреби компанії і слугує основою фізичної моделі.

2. Підвищення продуктивності бази даних

Перевірка ефективності є важливою характеристикою сховища даних. У сховищі даних береться величезна кількість інформації, тому дуже важливо використовувати продукт моделі даних для метаданих та управління даними, які використовуються споживачами BI.

Фізична модель додає індексацію для оптимізації ефективності бази даних. Схеми також іноді змінюються. Наприклад, якщо схема зірки обіцяє швидше відновлення даних, вона може змінитися на схему сніжинки

3. Забезпечує документацію джерельної та цільової системи

При розробці системи ETL дуже важливими для перевірки є фізичні та логічні моделі вихідної та цільової систем.

Ця документація пропонується інформаційним моделюванням як орієнтиром на майбутнє.

Концептуальна модель даних

Найвищий взаємозв'язок між окремими сутностями визначається концептуальною моделлю даних.

Це перший крок до створення моделі даних зверху вниз, яка представляє точну презентацію бізнес-організації.

Створює загальну структуру бази даних та перелічує предметні області

Складає види та взаємодії сутностей. Символічні позначення (IDEF1X або IE) являють собою зв'язок між тематичними полями. У інформаційній моделі кардинальність показує відносини один до одного або багато

Модель даних про відносини

Використовується моделювання відносної інформації в орієнтованих на транзакцію схемах OLTP. Реляційна модель даних має суттєві особливості:

  • Використання ключа
  • Зменшення даних
  • Зв’язок між даними

Використання ключа

Основний ключ у таблиці - ключ. Його використовують як єдину ідентифікацію. Ненульовий стовпчик - це первинний ключ. Для основного ключа використовується зовнішній ключ. Вони пов'язують інформацію з однієї таблиці в іншу таблицю і з'єднують.

Зменшення даних

Інформаційна модель відносин застосовує закони про цілісність інформації

Надмір даних усувається. Інформація не раз збирається. Це забезпечує узгодженість даних та обмежене зберігання даних

Зв'язок між даними

Усі дані зберігаються в таблицях, і кожне співвідношення має стовпці та рядки.

Заголовок і тіло повинні бути на столі. Заголовок - це список таблиць стовпців, а таблиця складається з рядків. Кортеж - це єдине значення, яке створюється перетином стовпця та рядків.

Багатовимірна модель даних

Організація, яка відображає значні суб'єкти компанії та зв’язок між ними, є логічною перспективою багатовимірної моделі даних. Бази даних та таблиці не обмежуються природними базами даних. Діаграми ER не зображені.

  • Атрибути
  • Факти
  • Вимір

а. Вимір

  1. Аспект - це збір даних, що складається з окремих компонентів інформації, які не перетинаються
  2. Ви можете встановлювати, групувати та фільтрувати інформацію для перегляду та перегляду кінцевими користувачами.

б. Факти

  1. Таблиця стовпців, що використовується для відповіді на проблеми компанії з числових причин.
  2. Заходи - це добавка, напівдобавка та неаддитивна добавка

c. Атрибути

  1. Абстрактні умови покликані полегшити підсумок інформації в дослідженні
  2. Вони також можуть бути описані як заголовки стовпців, які не включаються до розрахунку звіту.

Переваги розмірної моделі

  1. Стандартизація розмірів дозволяє легко звітувати в різних сферах бізнесу.
  2. Розмірна також для зберігання даних для полегшення отримання даних з даних, коли дані зберігаються в базі даних.
  3. Компанія дуже зрозуміла для розмірної моделі. Ця модель базується на термінах компанії, щоб компанія розуміла значення кожної реальності, аспекту чи особливості.
  4. Для швидкого запиту інформації розмірні моделі деформуються та оптимізуються. Багато платформ баз даних стосунків визнають цю модель та оптимізують плани виконання запитів.
  5. Габаритні моделі можуть зручно розміщувати зміни. Таблиці розмірів можуть включати додаткові стовпці, не впливаючи на використання цих таблиць поточними програмами розвідки компанії.

Найкращі практики моделювання даних

Перш ніж розпочати модель даних, слід провести повний аналіз потреб клієнтської компанії. Надзвичайно важливо зустріти клієнтів для обговорення запитів та методів інформаційного моделювання та негайно підтвердити це спеціалістами-суб'єктами компанії.

Компанія повинна розуміти модель даних, будь то у форматі графічних / метаданих або як бізнес-правила для текстів.

Рекомендовані статті

Це посібник із моделювання сховищ даних. Тут ми обговорюємо Модель даних, чому вона потрібна у сховищах даних, а також її переваги, а також типи моделей. Ви також можете переглянути наступну статтю, щоб дізнатися більше -

  1. Інструменти для зберігання даних
  2. Типи сховища даних
  3. Інструменти аналізу даних
  4. Інструменти наукових даних
  5. Зберігання даних Oracle

Категорія:

Великі дані