O que é modelagem de dados
Em termos simples, a Modelagem de Dados se refere à construção de um modelo de dados que pode ser armazenado em algum banco de dados. O modelo de dados é uma representação conceitual de uma associação entre diferentes objetos de dados.
Noções básicas sobre modelagem / escopo de dados
Ocorre em três camadas diferentes:
- Modelo físico: é um esquema que diz como os dados são armazenados fisicamente no banco de dados
- Modelo conceitual: é a visão do usuário dos dados, ou seja, o alto nível que o usuário vê.
- Modelo lógico: fica entre o modelo físico e o modelo conceitual e representa os dados logicamente, separados de suas lojas físicas.
Modelagem hierárquica de dados: esses modelos foram usados para substituir sistemas baseados em arquivos. Os dados foram mantidos em uma árvore como muitos arranjos.
Modelagem relacional de dados: É verdade que o modelo hierárquico nos ajudou a mudar de sistemas baseados em arquivos que reduziram a complexidade, mas ainda assim conhecíamos o armazenamento físico específico de dados empregado. O banco de dados relacional segue o modelo relacional em que os dados são armazenados em tabelas, ao contrário do banco de dados hierárquico em que são armazenados em uma estrutura semelhante a uma árvore. Em resumo, reduziu mais a complexidade quando comparado ao modelo hierárquico.
Como a modelagem de dados facilita o trabalho / por que devemos usá-la?
Ele nos ajuda a uma representação visual dos dados e aplica a lógica de negócios, regulamentos, políticas, etc. aos dados. É um guia usado por cientistas e analistas no design e na implementação de um banco de dados. Portanto, sem modelagem de dados, o trabalho de analistas e cientistas na implementação dos requisitos de negócios no banco de dados se torna difícil.
Por que precisamos da modelagem de dados? / O que você pode fazer com isso?
O principal objetivo de usá-lo é:
- Para garantir que todos os objetos de dados sejam representados corretamente, como se isso não fosse feito corretamente, obteríamos resultados incorretos.
- Ajuda como declarado anteriormente a projetar banco de dados nos níveis conceitual, físico e lógico.
- Ajuda a projetar tabelas relacionais, chaves primárias, chaves estrangeiras, etc.
- Os desenvolvedores de banco de dados podem criar um melhor banco de dados físico com um bom modelo, pois ele se torna uma ferramenta de orientação para eles.
- Ajuda a identificar dados ausentes e redundantes.
- Isso nos ajuda a ter uma infraestrutura de TI melhor e a manutenção fácil e barata quando necessário a longo prazo, embora consuma muito tempo inicialmente.
Trabalhando com modelagem de dados
Agora vamos criar um modelo de dados de amostra para entender como trabalhar com um modelo. Para fazer isso, precisamos seguir alguns passos:
- Primeiro, precisamos entender os requisitos. Nesse caso, criaremos um modelo para uma loja online. Portanto, lembrando que precisamos de duas tabelas a) clientes b) produtos
- O próximo passo é obter os atributos das tabelas ou entidades
uma. tabela de cliente pode ter atributos como:
- Eu iria
- Nome
- O email
- Endereço
b. A tabela de produtos pode ter atributos como:
- Eu iria
- Nome
Na tabela do cliente, podemos ter o ID como chave primária e, da mesma forma, o ID do produto na tabela Produto será a chave primária, conforme mostrado nos diagramas abaixo.
Agora, projetaremos o relacionamento entre essas duas tabelas. Portanto, para conectar a tabela de clientes e produtos, criaremos uma tabela chamada compra que será como uma tabela de pedidos (ou seja, qual cliente solicitou qual produto).
Se você olhar na figura acima, a referência de compra do cliente está OK, pois cada compra tem um cliente e um cliente tem muitas compras. Então, esta referência está bem. Mais uma coisa que consideramos user_account_id como uma chave estrangeira (a referência ao ID na chave do cliente). Da mesma forma product_id. Ainda existe um problema com a referência de compra do produto, pois vários produtos podem ser comprados em uma compra e várias compras podem incluir o mesmo produto.
Para superar isso, projetaremos uma tabela intermediária conhecida como item_compra que será conectada à compra e ao produto. Na figura abaixo, podemos ver o problema resolvido.
Vantagens
Existem várias vantagens são as seguintes:
- Ajuda as empresas a se comunicarem e planejarem em toda a organização.
- Ajuda a reconhecer a fonte correta de dados que pode ser usada para preencher o modelo.
- Isso pode ser usado para definir relacionamentos entre diferentes tabelas, como chave primária, chave estrangeira etc.
Quem é o público certo para aprender esta tecnologia?
Isso é muito essencial. O público certo para aprender técnicas de modelagem são indivíduos que são arquitetos e analistas de dados. A maioria das pessoas começa como analista de dados e depois sobe a escada.
Como essa tecnologia o ajudará no crescimento da carreira?
De acordo com a Glassdoor, o salário médio no mercado para modelistas deverá ganhar cerca de US $ 78.601 em média. Então você pode ver que é um trabalho bem remunerado. A maioria das grandes empresas investe em modeladores, pois são muito essenciais para manter a integridade dos dados.
Conclusão
Em conclusão, podemos dizer que o modelo criado pelos modeladores garante consistência nas convenções de nomenclatura, integridade e segurança dos dados. porque bons dados permitirão às empresas a correta utilização eficiente de seus dados.
Artigos recomendados
Este foi um guia para o que é modelagem de dados. Aqui discutimos a definição, crescimento na carreira, habilidades, vantagens e Trabalho de modelagem de dados com a ajuda de exemplos. Você também pode consultar nossos outros artigos sugeridos para saber mais -
- O que é gerenciamento ágil de projetos?
- Perguntas da entrevista sobre data warehousing
- O que é SAS?
- O que é a tecnologia de Big Data?
- Guia para o Modelo de Dados no Cassandra