Data model — модель данных

[Архив] Курс Архитектура Модели Данных

Data model - модель данных

Ближайшая дата курса по архитектуре моделей Big Dataв архиве
Стоимость обучения
Код курсаARMG

Курс для ИТ-архитекторов и специалистов по проектированию и разработке архитектуры моделей больших данных (Big Data), планированию инфраструктуры озер данных (Data Lakes) и проектов Big Data в компаниях.

Что такое архитектура моделей больших данных

Сегодня любое предприятие управляется данными.

Многие компании создают и активно используют корпоративные хранилища данных (КХД, Data WareHouse), куда стекается информация из множества источников: интернет, внутренние и внешние информационные системы, технологическое оборудование и т.д.

Традиционные принципы проектирования таких озер данных не справляются с требованиями современного бизнеса: огромные объемы разноформатных файлов, высокая скорость доступа к информации, облачная инфраструктура, гибкие настройки многопользовательского доступа.

Технологии Big Data позволяют обеспечить реализацию этих и других запросов, предоставляя эффективное, безопасное и непротиворечивое управление данными в масштабе всего предприятия. Как сделать это на практике, не разрушая существующие КХД, а дополняя их новыми функциональными возможностями, расскажет наш курс Архитектура моделей данных.

Кому нужны курсы по архитектуре моделей Big Data

Практическийкурс Архитектура модели данных предназначен для аналитиков и инженеров данных, ИТ-архитекторов и специалистов, которые отвечают за проектирование и разработку архитектуры моделей Big Data, планирование инфраструктуры корпоративных хранилищ данных и Data Lakes, а также реализацию бизнес-проектов больших данных.

В рамках обучения вы получите практические рекомендации и узнаете лучшие практики по сопровождению и развитию корпоративных хранилищ данных на протяжении их жизненного цикла в структуре предприятия.

Особое внимание уделено вопросам эффективного управления данными и ИТ-инфраструктурой предприятия.

Поэтому курс Архитектура модели данных также будет полезен ИТ-менеджерам и руководителям проектов по цифровизации.

Как построено обучение по архитектуре моделей данных

Практический курс Архитектура моделей данных содержит теоретический минимум, необходимый для эффективной прикладной работы с архитектурными моделями корпоративных репозиториев и их различными реализациями в виде реляционных хранилищ и NoSQL-сред на базе Hadoop и других технологий Big Data.

В результате обучения вы получите следующие знания и навыки:

  • разберетесь с основными положениями теории построения корпоративных хранилищ данных с учетом современных принципов и технологий Big Data;
  • поймете, что такое Лямбда— и Каппа-архитектуры и как их использовать на практике;
  • освоите принципы виртуализации данных;
  • узнаете особенности процессов построения, внедрения и эксплуатации озер данных;
  • получите базовые навыки обеспечения качества данных и информационной безопасности корпоративных репозиториев.

Предварительный уровень подготовки:

Продолжительность: 3 дня, 24 академических часа

По окончании курса «Архитектура модели данных» в нашем лицензированном учебном центре «Школа Больших Данных», вы получите сертификат или удостоверение установленного образца, которые могут засчитываться в качестве свидетельств о повышении квалификации.

Программа курса Архитектура Модели Данных

    • Классическое реляционное хранилище
      • Слои данных (Stage, ODS, DDS, витрины)
      • Методики моделирования: подходы Р. Кимбалла и Б. Инмона, Data Vault, Anchor modeling
    • Озеро данных (Data lakes)
      • Schemaonwrite vs Schemaonread
      • Виртуализация данных (Data Virtualization)
    • Big Data и NoSQL технологии
    • ETL\ELT процессы
    • Лямбда— и Каппа-архитектуры для модели данных
    • Определение используемого подхода и техники моделирования
    • Проектирование модели данных
    • Определение стека используемых технологий
    • Планирование жизненного цикла и развития хранилищ
    • Разработка проектной документации
    • Организация контуров разработки, тестирования и UAT
    • Разработка управляющих потоков
    • Разработка процессов загрузки и обработки данных
    • Создание справочников и общих измерений
    • Миграция исторических данных
    • Разработка эксплуатационной документации
    • Регламентные процессы обслуживания
    • Обеспечение отказо- и катастрофоустойчивости
    • Организация технической поддержки
    • Управление данными (Data Governance)
    • Качество данных (Data Quality)
    • Информационная безопасность

Скачать программу курса «Архитектура Моделей Больших Данных» в формате pdf

Если у Вас остались вопросы позвоните нам по телефону +7 (995) 100-45-63

Если телефон занят, мы на обучении. Оставьте сообщение, и мы перезвоним Вам в ближайшее время.

DPREP: Подготовка данных для Data Mining

Источник: https://www.bigdataschool.ru/bigdata/data-model-architecture.html

Архитектура CMS. Модель данных. Часть 1

Data model - модель данных

Система управления содержимым (CMS) обязана предоставить гибкие всеохватывающие функциональные возможности для управления содержимым сайта, облегчить работу администратора-конфигуратора и способствовать созданию удобного в использовании сайта.

Содержимым сайта можно назвать новости, размещенные на нём, а также статьи, комментарии, фотографии. Содержимым также являются целые структуры информации: новостные ленты, каталоги, форумы, блоги. Обобщенно: содержимое – это данные, размещенные на сайте.

CMS может просто передавать данные по запросу клиентскому приложению, например сетевой программе, flash-клипу или AJAX-приложению. Но чаще всего, CMS предоставляет клиенту уже подготовленные для отображения данные в HTML формате.

В этом случаи, для обеспечения доступности, легкости восприятия и удобства пользования содержимым, выполняется стилизация и объединение его с элементами оформления (темы, шаблоны), навигации (меню, ссылки) и управления (формы и ссылки тоже), и всем этим тоже нужно управлять.

Идея

Окружающий мир воспринимается нами объектным, мы мыслим «объектами», в наших умах выстраивается объектная модель мира. Поэтому нам не составит труда создать объектную модель содержимого сайта и управлять ею.

Новости, товар в каталоге, сообщения на форуме и сами форумы, и все другое можно представить в виде объектов. Устанавливая связи между объектами, можно создавать структуры данных любой сложности, от добавления комментариев к статьям до создания социальных сетей и более.

Объекты, классы и связи данных – это информация, которую нужно уметь создавать, хранить, использовать, изменять и удалять. В нашем распоряжении реляционная база данных для хранения информации.

Действия же совершаемые с информацией – часть логики функционирования CMS, которая в большей части будет реализована модулем данных Data. Речь идет о создаваемой CMS Boolive. Предыдущая статья про архитектуру CMS.

Фактически модуль данных будет осуществлять объектно-реляционную проекцию (ORM) – предоставлять объектно-ориентрованный доступ к базе данных. При этом сущности объектной модели (классы, связи, объекты) будут определяться в базе данных, а не программно, что позволит, не программируя, создавать новые классы данных – новые типы содержимого.

Чтобы не путаться с объектами и классами языка программирования, применяются термины «объект данных» и «класс данных»Для хранения однотипных объектов в реляционной базе данных в принципе достаточно одной таблицы, поля которой будут соответствовать атрибутам объекта. Но объекты могут иметь связи на другие объекты и чаще только их и имеют. Вместо того, чтобы в таблице объектов создавать поля (внешние ключи) для связи с другими объектами, лучше создать отдельную таблицу для связей – это, кстати, позволит хранить дополнительные сведения о связях, в частности, именование и их тип. Связь образует свойство у объекта, владеющего связью. Свойством называется совокупность связи и объекта, на который установлена связь. Атрибуты и свойства объектов определяются классом. Фактически же атрибуты определяются таблицей – её полями. Определение свойств у объектов можно реализовать наличием связей между соответствующими классами. Сами классы тоже нужно хранить, поэтому для них тоже нужно создать таблицу. По имени класса будет определяться таблица с его объектами. Каждая сущность (класс, объект и связь) должна иметь идентификатор – уникальное целое число, уникальное среди всех сущностей. То есть не должно быть, например, класса и объекта с одинаковым идентификатором. Уникальность идентификатора среди разнотипных сущностей позволяет, в частности, хранить связи классов в таблице вместе со связями объектов. Термин «сущность» подразумевает и объект, и класс, и связь. Одно из основных понятий объектной модели – наследование классов. Наследование тоже нужно представить в реляционном виде и это достаточно легко сделать, определив целочисленное поле в таблице классов для хранения идентификатора наследуемого класса (внешний ключ), и оперировать этой информацией для слияния соответствующих таблиц объектов при запросах. Если класс «B» наследует класс «A», то атрибуты объектов класса «B» будут храниться в таблице «А» и «Б». Классы являются объектами! Пока без объяснений. Так как класс – это объект, а у любого объекта имеется класс, значит и у класса есть класс, определяющий атрибуты для него, в частности имя и идентификатор наследуемого класса. Связи тоже являются объектами, соответственно и они имеют свой класс. Таким образом, всё является объектами, но чтобы не путаться с назначениями разнотипных объектов, в целях обобщения будет применяться термин «сущность».

Реализация

Итак, исходя из всего изложенного, каждая сущность обладает идентификатором и классом, точнее связью на класс. Приступим к реализации и для всех сущностей создадим таблицу с названием «id». В таблице два поля – идентификатор сущности и идентификатор класса сущности.

Мы создали (пока ещё не полностью) базовый класс «сущность» – все остальные классы обязаны будут наследовать класс «сущность» иначе смысла в их создании не будет.

CREATE TABLE `id` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL auto_increment, `class` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `index_class` (`class`) );

Создаем второй класс с названием «class». Пока создание класса сводится к созданию таблицы.

Создаем таблицу с именем «class» и полями «id», «sys_name», «extend», «final». Поле «id» используется для связи «один к одному» с таблицей сущностей, поле «id» используется логикой системы для слияния записей при реализации наследования.

«sys_name» – это системное имя класса, совпадающее с именем таблицы, в которой будут храниться объекты соответствующего класса. «extend» – идентификатор наследуемого класса. «final» – признак возможности наследования класса (если 0).

CREATE TABLE class ( `id` int(10) unsigned NOT NULL, `sys_name` VARCHAR(255) NOT NULL, `extend` int(10) unsigned NOT NULL default '1', `final` tinyint(1) unsigned NOT NULL default '0', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE `index_sys_name` (`sys_name`) ); Сейчас понять картину взаимосвязей будет непросто – это как случай с курицей и яйцом, типа, что было первым? В данном случае даже ошибочно рассказывать появление двух сущностей (классов) последовательно, так как они должны появиться одновременно и не могут существовать друг без друга. Созданы две таблицы – как бы созданы два класса, но именно как бы, так таблицы пусты – сущностей нет. Первая сущность – это базовый класс «id» называемый «сущность». От того, что сущность эта является классом, ассоциируемая с ней запись должна быть как в таблице «id» так и в таблице «class». Идентификатор первой сущности равен 1. Обратите внимание на системное имя класса – оно совпадает с именем таблицы «id». Вторая сущность тоже является классом, поэтому запись тоже и в таблице «id» и в таблице «class». Системное имя второго класса «class» совпадает с именем таблицы созданной для классов. Второй класс наследует первый – это определено в поле «extend». Второй класс запрещено наследовать.
Теперь обратим внимание на поле «class» в первой созданной таблице. Обе сущности определяются классом с идентификатором 2. Да, именно так! Первая сущность определяется классом 2, поэтому она является классом, у неё определены все атрибуты характерные классам. Вторая сущность, тоже является классом и наследует первый класс, поэтому объекты класса 2 имеют идентификатор и связь на класс. Проанализируйте взаимосвязи, посмотрите, как все лаконично само себя определяет – и таблицы и атрибуты и то, что обе сущности являются классами.

Создадим теперь класс для связей. Класс-связь определяет атрибуты специфичные для связей:

  • «sys_name» – системное имя связи;
  • «define» – идентификатор связи, определяющей данную связь;
  • «kind» – признак вида связи: «использовать» или «состоять»;
  • «size» – признак мощности связи: «много» или «один»;
  • «is_define» – признак, что связь определяет связь между объектами;
  • «is_mandat» – признак, что связь обязательно должна быть у объекта;
  • «primary» – идентификатор сущности владельца связи;
  • «secondary» – идентификатор сущности, с которым выполняется связь.

CREATE TABLE `link` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL, `define` int(10) unsigned NOT NULL default '0', `sys_name` varchar(255) NOT NULL, `kind` tinyint(1) unsigned NOT NULL default '0', `size` tinyint(1) unsigned NOT NULL default '1', `is_mandat` tinyint(1) unsigned NOT NULL default '1', `is_define` tinyint(1) unsigned NOT NULL default '1', `primary` int(10) unsigned NOT NULL, `secondary` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `index_define` (`define`), KEY `index_sys_name` (`sys_name`), KEY `index_primary` (`primary`), KEY `index_secondary` (`secondary`) );

Связи имеют двойное назначение, используемое логикой модуля Data. Первое назначение – непосредственная связь между объектами для реализации свойств, второе назначение – определение этих свойств классом. Класс, установкой связи с другим классом, определяет свойства для своих объектов. Но если рассматривать класс как объект, то он тоже может иметь свойства.

Значит простым наличием связи между классами нельзя определить, что эта связь описывает свойство у объектов. Поэтому у связи имеются атрибуты «define» и «is_define». По атрибуту «define» можно найти связь между классами, определяющею данную связь.

Атрибут «is_define» является признаком, принимающим значение 0, если это обычная связь между объектами и 1, если эта связь описывает свойство и применяется классом.

Связи бывают двух видов: «использовать» (агрегация, ассоциация) или «состоять» (композиция, быть частью). Вид определяется атрибутом «kind».

Объекты, связанные с другим объектом связью вида «состоять» и являющиеся подчиненными, будут зависеть от объекта-владельца связи.

Зависимость сводится к тому, что удаляя главный объект, будут автоматически удаляться все подчиненные объекты связанные связью вида «состоять». Есть другие особенности, например объект не может «быть частью» более чем для одного объекта.

Связи второго вида – вида «использовать» сохраняют независимость связанным объектам. Без ограничений и последствий может быть независимо удален как объект владелец свойства, так и объект являющийся свойством. Объект может «использоваться» любым количеством объектов. Если бы не были бы оптимизированы связи объекта с классом и связь наследования у классов, то в общем счете было бы четыре вида связи. Вдобавок к описанным были бы связи вида «являться» и «наследует».

Следующий важный атрибут связи – «size» (мощность), принимающий значение «много» или «один». Например, у статьи может быть несколько комментариев, что будет определяться множественным свойством. Этот атрибут используется связью класса, описывающей свойства для объектов.

На самом деле статья будет иметь ровно столько связей, сколько комментариев должно быть с ней связано, но эти связи будут иметь одинаковые значения атрибутов, отличие только в идентификаторе и объекте (комментарии), с которым выполняется связывание.

Ниже в таблице приведены примеры свойств объекта статьи (в скобках указана мощность связей). Атрибуты, кроме идентификатора, у статьи отсутствуют.

Статья:

состоитиспользует
заголовок (1); ­дата создания (1);­текст (1).

Источник: https://habr.com/ru/post/53388/

Урок 39Виды моделей данных

Data model - модель данных

Изучив эту тему, вы узнаете и повторите:: — что представляет собой модель данных; — в чем особенность иерархической модели данных; — в чем особенность сетевой модели данных; — в чем особенность реляционной модели данных; — как устанавливаются связи в реляционной модели.

Сетевая модель данных

Сетевая модель, как и иерархическая, отражает взаимосвязь информационных объектов. Она базируется на тех же основных понятиях: узел, уровень, связь. Основным ее отличием является то, что каждый элемент одного уровня в сетевой модели может быть связан с любым количеством элементов другого уровня. Свойства сетевой модели:

♦ Каждый узел имеет имя (идентификатор).

♦ Узлы одного уровня образуют один класс объектов.

♦ Каждый узел одного уровня может быть связан с произвольным количеством узлов другого уровня.

В качестве примера можно рассмотреть базу данных, в которой хранятся сведения об увлечениях подростков (рис. 4.8). В модели представлены два уровня (класса): увлечения и подростки.

Связи показывают увлечения конкретных подростков. С одной стороны, каждый подросток может иметь несколько увлечений. С другой стороны, одно увлечение может быть у многих подростков.

Связи такого типа называются «многие-ко-многим», для них введено условное обозначение М:М.

Рис. 4.8. Пример сетевой модели

Реляционная модель данных

Таблица является одним из наиболее удобных и привычных человеку способов представления данных. Это свойство и определило основу реляционной модели данных, на которую сориентировано большинство современных СУБД — систем управления базами данных.

Реляционная модель данных представляет собой совокупность таблиц с установленными между ними связями. Название «реляционная» происходит от английского слова relation — отношение. Этот термин указывает, что модель отражает отношения составляющих ее частей.

В реляционной модели каждая таблица описывает один класс объектов.

Рассмотрим таблицу, содержащую сведения об учениках школы: номер личного дела, фамилия, имя, отчество, дата рождения (табл. 4.2). В ней описывается класс объектов Ученики.

Каждый столбец в такой таблице называется полем. Верхняя строка содержит названия параметров объекта и отображает структуру записи.

Каждая последующая строка является записью.

С такой формой хранения данных мы знакомились уже в начале этого раздела. Реляционная модель данных имеет следующие свойства.

Таблица 4.2. Ученики

1. Каждый элемент таблицы — один элемент данных. Элементом таблицы является ячейка. Данное свойство означает, что в одной ячейке реляционной таблицы не может указываться более одного значения параметра. Ниже показано правильное и неправильное представление данных.

2. Все элементы одного столбца (поля) имеют одинаковый тип (числовой, символьный и т. п.), формат и смысл. Данное свойство указывает, что в одном столбце таблицы не могут содержаться данные разных типов, например, и текст, и числа.

Кроме того, данные одного типа (например, дата) должны иметь одинаковый формат, то есть нельзя в одном столбце записать дату сначала так: 8 сентября 2003 года, а потом так: 23.11.2001. И наконец, все данные одного столбца должны иметь одинаковый смысл.

Иначе говоря, если в столбце установлен тип «Дата», то она должна для всех записей означать одно и то же, например дату рождения.

3. Каждый столбец (поле) имеет уникальное имя. Это свойство означает, что в таблице не может быть столбца, не имеющего имени, и не может быть двух столбцов с одинаковыми именами. В разных таблицах одной модели одинаковые имена столбцов допустимы, но нежелательны.

4. Одинаковые строки в таблице отсутствуют. Это означает, что каждая строка описывает конкретный объект.

Если, например, в базе данных описываются автомобили, то в реальной жизни вполне допустимо, что два автомобиля имеют одинаковые характеристики: и марку, и цвет, и объем двигателя и пр.

Чтобы различить автомобили-близнецы вводят специальный параметр — заводской номер двигателя. Таким образом, в таблице может оказаться несколько похожих записей, которые будут отличаться только заводским номером двигателя.

5. Порядок следования строк в таблице может быть произвольным. Это означает, что информация об объекте одного класса не зависит от информации о другом объекте этого же класса.

6. Каждая таблица должна иметь ключ. Ключ (ключевой элемент) — это поле или совокупность полей, которые единственным образом определяют каждую строку (запись) в таблице.

Таким образом, все строки таблицы являются уникальными, то есть не может быть строк с одинаковыми ключами. Например, в табл. 4.

2 в качестве ключевого поля можно выбрать поле Номер личного дела, а другие поля в качестве ключа выбрать нельзя, потому что значения в них могут повторяться.

7. Таблицы, входящие в модель данных, могут характеризоваться разным количеством полей и записей. Каждая таблица описывает определенный класс объектов, который может характеризоваться своим набором параметров, и, соответственно, таблицы могут иметь разную структуру, а также количество записей.

Рассмотрим приведенную выше табл. 4.2, в которой хранятся сведения об учениках школы. Эта модель данных является реляционной, так как она удовлетворяет всем перечисленным свойствам реляционных таблиц. В каждой ячейке таблицы записано только одно значение какого-либо признака (свойство 1).

Информация в каждом столбце имеет одинаковый тип, формат записи и смысл (свойство 2). Заголовки столбцов имеют разные имена (свойство 3). Одинаковые строки отсутствуют (свойство 4). Сведения об одном ученике никак не зависит от сведений о других учениках, следовательно, строки можно расположить в любом порядке (свойство 5).

Поле Номер личного дела можно выбрать в качестве ключа (свойство 6).

Над данной моделью базы удобно производить следующие действия: — сортировку данных (например, по алфавиту); — выборку данных по группам (например, по датам рождения или по фамилиям); — поиск записей (например, по фамилиям) и т. д.

Контрольные вопросы и задания

1. Что такое модель данных и для чего она нужна?

2. Приведите определение информационной модели и сопоставьте его с определением модели данных. Найдите у них общие и различающиеся характеристики.

3. Какие вы знаете формы представления информационной модели? Сравните их и сделайте вывод о том, когда лучше использовать ту или иную форму представления.

4. Приведите примеры моделей данных для разных предметных областей.

5. Что представляет собой иерархическая модель данных в общем виде?

6. Что такое узел иерархической модели данных?

7. В чем состоят свойства иерархической модели данных?

8. Приведите примеры иерархических моделей данных.

9. Что представляет собой сетевая модель данных в общем виде?

10. В чем состоят свойства сетевой модели данных?

11. Приведите примеры сетевых моделей данных.

12. Что представляет собой реляционная модель данных в общем виде?

13. Как вы понимаете связь между информационными объектами 1:1? Приведите примеры такого типа связей.

14. Как вы понимаете связь между информационными объектами 1:М? Приведите примеры этого типа связей.

15. Как вы понимаете связь между информационными объектами М:М? Приведите примеры данного типа связей.

16. В чем состоят свойства реляционной модели данных?

17. Приведите примеры реляционных моделей данных.

18. Как графически отображается реляционная модель данных?

19. Приведите примеры преобразования иерархической модели в реляционную.

20. Приведите примеры преобразования сетевой модели в реляционную.

Источник: https://xn----7sbbfb7a7aej.xn--p1ai/informatika_11/informatika_materialy_zanytii_11_39.html

Модели данных

Data model - модель данных

Определение 1

Модель данных является некоторой абстракцией, которая прикладывается к конкретным данным и позволяет трактовать их, как информацию, т.е. сведения содержат не только набор определенных данных, но и связи между ними.

Иначе говоря, моделью данных (МД) описывается определенный набор родовых понятий и признаков, которыми обладают все конкретные системы управления базами данных (СУБД) и управляемые ими базы данных (БД), если они используют эту модель. Наличие модели данных дает возможность сравнить конкретные реализации с помощью одного общего языка.

Классификация моделей данных

Физическая модель данных работает с категориями, которые касаются организации внешней памяти и структур хранения, которые используются в данной операционной среде.

В настоящее время в качестве физических моделей применяют разные методы размещения данных, которые основаны на файловых структурах: организации файлов прямого и последовательного доступов, индексных и инвертированных файлов, файлов, использующих разные способы кэширования, взаимосвязанных файлов.

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту Узнать стоимость

Помимо этого, современными БД широко используются страничные организации данных. Физические модели данных, которые основаны на страничной организации, наиболее перспективны в наши дни.

На рисунке 1 представлена схема классификации моделей данных.

Максимальный интерес вызван моделями данных, которые используются на концептуальном уровне. По отношению к ним внешние модели называют подсхемами и используют те же абстрактные категории, что и концептуальные модели данных.

Инфологические модели данных используют на ранних стадиях проектирования в целях описания структуры данных в процессе разработки приложения, а даталогические модели уже поддерживаются конкретной СУБД.

Физическими моделями описываются структуры и принципы их хранения во внешней памяти, а также доступ к ним, зависящий от используемых аппаратных средств и программного обеспечения низкого уровня.

Среди разновидностей инфологических моделей наиболее распространена модель Сущность-связь.

Различают даталогические модели двух основных категорий:

  1. Документальные модели данных. Эти модели относятся к слабоструктурированной информации, которая ориентирована, как правило, на свободные форматы документов и текстов на естественном языке.
  2. Модели, которые ориентированы на формат документа. Данные модели основаны на разных языках разметки документов, но связаны со стандартным общим языком разметки – SGML (Standart Generalised Markup Language), утвержденном ISO в качестве стандарта в 80-е годы прошлого столетия. Данный язык используется при создании других языков разметки, им определяются допустимые наборы тегов (ссылок), их атрибуты и внутренняя структура документа. Контроль за правильностью применения тегов возлагается на специальный набор правил, которые называют DTD-описаниями, используемыми программой клиента при разборе документа. Каждому классу документов соответствует свой набор правил грамматики используемого языка разметки. Язык SGML применяется для описания структурированных данных, организации информации, содержащейся в документах, представления этой информации в стандартизованном формате. В связи со сложностью самого SGML его использовали, как правило, при описании синтаксисов других языков (например, HTML), и малое количество приложений работало непосредственно с SGML-документами.

Гораздо более простым и удобным, чем SGML, является язык HTML, позволяющий оформлять элементы документа с помощью некоторого ограниченного набора инструкций (тегов) для осуществления процесса разметки.

Инструкции HTML в основном используются в управлении процессом вывода содержимого документа на экран программы-клиента и определяют таким образом способ представления документа, а не его структуру. Как элемент гипертекстовой БД, описываемой HTML, представлен текстовый файл, легко передаваемый по сети с использованием протокола HTTP.

Данная особенность, а также тот факт, что HTML представляет собой открытый стандарт и большая масса пользователей может применять возможности данного языка при оформлении своих документов повлияли на рост популярности HTML, ставшим на сегодняшний день главным механизмом представления информации в Интернете.

Однако и HTML уже перестает удовлетворять в полном объеме требованиям, которые предъявляются современными разработчиками к языкам такого типа. Поэтому ему на смену пришел новый язык гипертекстовой разметки, более мощный, гибкий и удобный язык XML.

Определение 2

XML (Extensible Markup Language) является языком разметки, описывающим целый класс объектов данных, которые называются XML-документами.

Замечание 1

Кроме того, его используют как средство описания грамматики других языков и как средство контроля за правильностью составления документов. Сам XML не содержит никаких тегов разметки, он лишь определяет порядок их создания.

Тезаурусные модели построены по принципу организации словарей, они включают в себя определенные языковые конструкции и принципы их взаимодействия в заданной грамматике. Данные модели эффективно применяются в системах перевода, особенно многоязыковых. Принцип хранения информации в данных системах именно и подчиняется тезаурусным моделям.

Дескрипторные модели являются самыми простыми из документальных моделей, их широко применяли на ранних стадиях использования документальных БД.

В данных моделях каждому документу соответствовал дескриптор — описатель, который имел жесткую структуру и описывал документ в соответствии с характеристиками, требующимися для работы с документами в разрабатываемой документальной БД.

Хранимые в базе данные представлены определенной логической структурой, т.е. описаны определенной моделью представления данных (моделью данных), которая поддерживается СУБД.

К классическим моделям данных относятся:

  • иерархическая;
  • сетевая;
  • реляционная.

Помимо этого, в последние годы стали появляться и активно внедряться на практике следующие модели данных:

  • постреляционная;
  • многомерная;
  • объектно-ориентированная.

Разрабатывают также всевозможные системы, которые основаны на других моделях данных, расширяющих известные модели. К ним относят; объектно-реляционные, дедуктивно-объектно-ориентированные, семантические, концептуальные и ориентированные модели.

Иерархическая модель

Первая версия СУБД появилась в 1968г. Она содержала модель, представляющую собой упорядоченные наборы деревьев. Данная модель данных построена по принципу иерархии типов объектов (один тип объекта — главный, другие – подчиненные).

Определение 3

Узел дерева — это совокупность атрибутов описания объекта.

Главный и подчиненные объекты связаны по типу «один ко многим». Для каждого подчиненного типа объекта имеется лишь один исходный тип объекта.

Основной недостаток данной модели – достаточно длительный поиск необходимой информации.

Сетевая модель

В данной модели любой объект может быть как главным, так и подчиненным. Каждый объект имеет возможность участвовать в любом числе взаимодействий. Другими словами, любая информационная единица может иметь множество предков и множество потомков.

В моделях подобного рода связи заложены внутри описаний объектов.

Достоинством является гибкость модели, т.е. имеется возможность повышения быстродействия системы.

Недостатком является нагрузка на информационные ресурсы.

Реляционная модель данных (РМД) свое название получила от английского термина relation, что означает «отношение». При соблюдении определенных условий отношение можно представить в виде двумерной привычной для человека таблицы. Основная масса современных БД для компьютеров являются реляционными.

Определение 4

Достоинства реляционной модели данных – это простота, удобство реализации на ЭВМ, наличие теоретического обоснования и возможность формирования гибкой схемы БД, которая допускает настройку при формировании запросов.

Замечание 2

Подобная модель используется, как правило, в базах данных среднего размера. При увеличении количества таблиц в базе данных снижается скорость работы с ней. Возникают также проблемы при создании систем со сложными структурами данных (например, систем автоматизации проектирования).

Объектно-ориентированные БД включают в свой состав 2 модели данных: реляционную и сетевую, и применяются при создании крупных баз данных со сложными структурами.

По характеру использования СУБД бывают:

  • персональными (СУБДП):
  • многопользова¬тельскими (СУБДМ).

К персональным СУБД относят Visual FoxPro, Paradox, Clipper, dBase, Access и др. К многопользовательским СУБД относят Oracle и Informix.

Многопользовательские СУБД состоят из сервера БД и клиентской части, работают в неоднородной вычислительной среде (разные типы ЭВМ и различные операционные системы).

Поэтому СУБДМ можно использовать для создания информационной системы, функционирующей по технологии «клиент-сервер». Универсальность многопользовательских СУБД отражается на их высокой цене и компьютерных ресурсах, необходимых для их поддержки.

Определение 5

СУБДП — это совокупность языковых и программных средств создания, ведения и использования БД. С их помощью можно создавать персональные БД и недорогие приложения, работающие с ними, и при необходимости приложения, работающие с сервером БД.

Источник: https://spravochnick.ru/bazy_dannyh/bazy_dannyh_i_subd_na_primere_microsoft_access/modeli_dannyh/

6) Что такое моделирование данных?

Data model - модель данных

Моделирование данных (моделирование данных) — это процесс создания модели данных для хранения данных в базе данных. Эта модель данных представляет собой концептуальное представление объектов данных, связей между различными объектами данных и правилами.

Моделирование данных помогает визуально представлять данные и обеспечивает соблюдение бизнес-правил, нормативных требований и государственных политик в отношении данных.

Модели данных обеспечивают согласованность в соглашениях об именах, значениях по умолчанию, семантике, безопасности при обеспечении качества данных.

Модель данных подчеркивает, какие данные необходимы и как они должны быть организованы, а не какие операции должны выполняться с данными. Модель данных похожа на план здания архитектора, который помогает построить концептуальную модель и установить отношения между элементами данных.

Два типа методов моделей данных:

  1. Модель отношений сущностей (ER)
  2. UML (унифицированный язык моделирования)

Мы обсудим их подробно позже.

В этом уроке вы узнаете больше о

Зачем использовать модель данных?

Основная цель использования модели данных:

  • Обеспечивает точное представление всех объектов данных, необходимых для базы данных. Пропуск данных приведет к созданию ошибочных отчетов и даст неправильные результаты.
  • Модель данных помогает проектировать базу данных на концептуальном, физическом и логическом уровнях.
  • Структура модели данных помогает определить реляционные таблицы, первичные и внешние ключи и хранимые процедуры.
  • Он обеспечивает четкое представление о базовых данных и может использоваться разработчиками базы данных для создания физической базы данных.
  • Также полезно определить отсутствующие и избыточные данные.
  • Несмотря на то, что первоначальное создание модели данных является трудоемким и длительным, в конечном итоге это делает обновление и обслуживание ИТ-инфраструктуры дешевле и быстрее.

Типы моделей данных

Существует в основном три различных типа моделей данных:

  1. Концептуальный: эта модель данных определяет ЧТО система содержит. Эта модель обычно создается заинтересованными сторонами и архитекторами данных. Цель состоит в том, чтобы организовать, охватить и определить бизнес-концепции и правила.
  2. Логический: определяет, КАК система должна быть реализована независимо от СУБД. Эта модель обычно создается архитекторами данных и бизнес-аналитиками. Целью является разработка технической карты правил и структур данных.
  3. Физические : Эта модель данных описывает КАК система будет реализована с использованием конкретной системы СУБД. Эта модель обычно создается администратором базы данных и разработчиками. Цель — фактическая реализация базы данных.

Концептуальная модель

Основная цель этой модели — установить сущности, их атрибуты и их взаимосвязи. На этом уровне моделирования данных едва ли есть какая-либо подробная информация о фактической структуре базы данных.

3 основных арендатора модели данных

Entity : реальная вещь

Атрибут : характеристики или свойства объекта

Отношения : Зависимость или связь между двумя объектами

Например:

  • Клиент и Продукт — это две сущности. Номер и имя клиента являются атрибутами объекта «Клиент»
  • Название продукта и цена являются атрибутами объекта продукта
  • Продажа — это отношения между клиентом и продуктом

Характеристики концептуальной модели данных

  • Предлагает общеорганизационный охват бизнес-концепций.
  • Этот тип моделей данных предназначен для бизнес-аудитории.
  • Концептуальная модель разрабатывается независимо от технических характеристик оборудования, таких как емкость хранилища данных, расположение или спецификации программного обеспечения, таких как поставщик СУБД и технологии. Цель состоит в том, чтобы представлять данные так, как их увидит пользователь в «реальном мире».

Концептуальные модели данных, известные как доменные модели, создают общий словарь для всех заинтересованных сторон, устанавливая основные понятия и объем.

Логическая модель данных

Логические модели данных добавляют дополнительную информацию к элементам концептуальной модели. Он определяет структуру элементов данных и устанавливает отношения между ними.

Преимущество логической модели данных состоит в том, чтобы обеспечить основу для формирования физической модели. Тем не менее, структура моделирования остается общей.

На этом уровне моделирования данных первичный или вторичный ключ не определен. На этом уровне моделирования данных необходимо проверить и настроить детали соединителя, которые были установлены ранее для отношений.

Характеристики логической модели данных

  • Описывает потребности в данных для одного проекта, но может интегрироваться с другими логическими моделями данных в зависимости от объема проекта.
  • Разработан и разработан независимо от СУБД.
  • Атрибуты данных будут иметь типы данных с точной точностью и длиной.
  • Процесс нормализации к модели применяется обычно до 3NF.

Физическая модель данных

Физическая модель данных описывает специфическую для базы данных реализацию модели данных. Он предлагает абстракцию базы данных и помогает создавать схемы. Это связано с богатством метаданных, предлагаемых физической моделью данных.

Этот тип модели данных также помогает визуализировать структуру базы данных. Это помогает моделировать ключи столбцов базы данных, ограничения, индексы, триггеры и другие функции РСУБД.

Характеристики физической модели данных:

  • Физическая модель данных описывает потребность в данных для одного проекта или приложения, хотя она может быть интегрирована с другими физическими моделями данных на основе объема проекта.
  • Модель данных содержит отношения между таблицами, которые обращаются к количеству и обнуляемости отношений.
  • Разработано для конкретной версии СУБД, местоположения, хранилища данных или технологии, которая будет использоваться в проекте.
  • Столбцы должны иметь точные типы данных, назначенные длины и значения по умолчанию.
  • Определены первичные и внешние ключи, представления, индексы, профили доступа, авторизации и т.

    Д.

Преимущества и недостатки модели данных:

Преимущества модели данных:

  • Основная цель разработки модели данных — обеспечить точное представление объектов данных, предлагаемых функциональной группой.
  • Модель данных должна быть достаточно подробной, чтобы ее можно было использовать для построения физической базы данных.
  • Информация в модели данных может использоваться для определения отношений между таблицами, первичным и внешним ключами и хранимыми процедурами.
  • Модель данных помогает бизнесу общаться внутри и между организациями.
  • Модель данных помогает документировать отображения данных в процессе ETL
  • Help to recognize correct sources of data to populate the model

Disadvantages of Data model:

  • To develop Data model one should know physical data stored characteristics.
  • This is a navigational system produces complex application development, management. Thus, it requires a knowledge of the biographical truth.
  • Even smaller change made in structure require modification in the entire application.
  • There is no set data manipulation language in DBMS.

Conclusion

  • Data modeling is the process of developing data model for the data to be stored in a Database.
  • Data Models ensure consistency in naming conventions, default values, semantics, security while ensuring quality of the data.
  • Data Model structure helps to define the relational tables, primary and foreign keys and stored procedures.
  • There are three types of conceptual, logical, and physical.
  • The main aim of conceptual model is to establish the entities, their attributes, and their relationships.
  • Logical data model defines the structure of the data elements and set the relationships between them.
  • A Physical Data Model describes the database specific implementation of the data model.
  • The main goal of a designing data model is to make certain that data objects offered by the functional team are represented accurately.
  • The biggest drawback is that even smaller change made in structure require modification in the entire application.

Источник: https://coderlessons.com/tutorials/bolshie-dannye-i-analitika/teoriia-khraneniia-dannykh/6-chto-takoe-modelirovanie-dannykh

Все термины
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: