Veri modelleme, bir veritabanının tasarımını tanımlamaya yardımcı olan bir süreçtir. Veri modelleme nasıl yapılır. Veri modelleme örnekleri Verileri indekslemek için veri tabloları ve “anahtarlar” arasındaki ilişkileri belirlemeye yardımcı olur. Ayrıca, tablolar arasındaki saklı yordamları ve bağlantıları tanımlamaya yardımcı olur. İyi bir veri modeli, iş ihtiyaçlarını veritabanı tasarımıyla uyumlu hale getiren modeldir. Bu süreç, iş paydaşlarından girdi gerektirir. Bu makale, farklı veri modelleme türlerinden bazılarını tanıtacaktır. Ayrıca nasıl oluşturulacağına dair örnekler de sağlar.
Varlık ilişki diyagramı
Veri modelleme. Bir Varlık İlişki Şeması (ERD), varlıklar arasındaki ilişkileri ve verilerin sisteme nasıl girip çıktığını gösterir. Ayrıca sistemin işleyişini diğer insanlara iletmeye yardımcı olur ve ilişkiler kurmanın esnek bir yoludur. Bununla birlikte, bazı insanlar diyagramı anlamakta zorlanırlar ve avantajlarından tam olarak faydalanmazlar. Örneğin, verilerin nasıl saklandığını anlamazlarsa, iki varlık arasındaki ilişkileri anlamak zor olabilir. Açık, anlaşılır bir Varlık İlişki Şeması oluşturmak için varlıkları ve bunların ilişkilerini etiketlemeniz gerekecektir. Bir veritabanında, bir varlık birçok farklı niteliğe sahip olabilir ve bir başkasıyla ilişkili olmayabilir. Bir Varlık İlişki Şeması çizerken, isimlerin anlamlı ve benzersiz olduğundan emin olun. Niteliklerin isimleri de anlaşılması kolay olmalıdır. Diyagramın veri yapısını daha net iletmesi için her varlık için renk kodlaması kullanmak iyi bir fikirdir.
normalleştirilmiş ilişkiler
Veri modelleme. Normalleştirilmiş bir ilişki, tekrarlanan grup içermeyen bir tablodur. Bu tablolar iki boyut ve iki birincil anahtar içerir. Bir tabloyu normalleştirmenin ilk adımı, tekrar eden değerlere sahip tüm grupları silmektir. Bu, SATICI-MÜŞTERİ adında yeni bir ilişki oluşturur. Aşağıdaki tablo normalleştirilmiş bir SATIŞ RAPORUNU göstermektedir. Bu yeni tabloda, SALESPERSON-NUMBER birincil anahtarı tek değerli bir sütunken, diğer tüm değerler yinelenmeyen sütunlardır. Kullanıcı görünümünden türetilen bir ilişki normalleştirilmemişse, zaten üçüncü normal formdadır. Ancak BCNF’den 4NF’ye geçmek için tablonun iki ek ilişkiye bölünmesi gerekir. Bunu başarmak için, iki birincil anahtar arasındaki önemsiz olmayan bağımlılıkları kaldırmak gerekir. Dördüncü nesil normalleştirilmiş bir ilişki, yalnızca iki birincil anahtar arasında önemsiz olmayan bağımlılıklara sahip olmalıdır.
Bağlı veri tabloları
Veri modelleme, bir veritabanını modellemek için bağlantılı veri tablolarını kullanan yaygın bir uygulamadır. Bu tablolar, adları ve fenotipik özellikleri gibi konulara ilişkin bilgileri depolar. Ek veriler genellikle bir anahtar kullanılarak bu konulara bağlanır. Örneğin, bir veritabanı Şarkıcılar içeriyorsa, şarkıcılar, soyağaçları ve diğer aile düzeyindeki ayrıntılar hakkında bilgi içerebilir. Bu veriler, her biri kendi birincil anahtarına sahip farklı sunucularda saklanabilir.
Veri modellemedeki bağlantılı veri tabloları, mantıksal bir şekilde birbiriyle ilişkili herhangi bir tablo kombinasyonuna atıfta bulunur. Örneğin, Date ile ilgili iki olgu tablosu bir araya getirilebilir. Başka bir örnek, Tarih ve Müşteri ile Mağaza Satışlarını ilişkilendirmek olabilir. Ancak, aynı paylaşılan boyutta üç veya daha fazla olgu tablosunu birbiriyle ilişkilendirmek beklenmedik sonuçlar doğurabilir. Bu örnekte, ortaya çıkan veritabanı yapısı benzer görünecek, ancak boyutlu model, tek bir olgu tablosundan daha karmaşık ve daha az ölçeklenebilir olacaktır.
Mantıksal veri modeli
Veri modelleme. Mantıksal bir veri modeli, bilgi ve kavramların bir temsilidir. Bu tür bir model, süreçleri, kuruluş çapındaki ölçüleri ve veri türlerini temsil etmek için kullanılabilir. Tasarımcıların bilgi vizyonunu iş analistlerine ve veritabanı yöneticilerine ilettiği için tasarım aşamasında faydalıdır. Ancak mantıksal veri modeli ile kavramsal veri modeli arasında önemli farklılıklar vardır. Bu yazıda, iki model arasındaki farkları tartışacağız.
Veri modelleme. Mantıksal bir veri modeli, tüm varlıklardan ve bunların ilişkilerinden oluşur. Birincil anahtarları ve yabancı anahtarları ve her bir varlıkla ilişkili tüm öznitelikleri belirtir. Ayrıca varlıklar arasındaki ve her bir varlık içindeki ilişkileri belirtir. Buna karşılık, kavramsal bir veri modelinin nitelikleri yoktur. Bu farklılıklar, modeli iş analistleri ve geliştiriciler için kullanışlı bir araç haline getirir. İster kavramsal ister mantıksal bir veri modeli kullanılsın, her birinin ne içerdiğini anlamak önemlidir.
Birincil ve yabancı anahtarlar
Veri modelleme. Bir veri kümesindeki boş değerleri önlemek için bir anahtar kısıtlaması kullanılır. Birincil anahtar kısıtlaması, verilerin yanlış tabloya eklenmesini önler ve tek bir tabloda tanımlanan eylemler tarafından yönetilir. Yabancı anahtarlar, iki veya daha fazla tabloyu birbirine bağlamak ve veri bütünlüğünü korumak için kullanılır. Birincil anahtar kısıtlaması ihlal edilirse, bu tablolardaki veriler güncellenmez ve kaybolabilir. Yabancı anahtarlar, boş değerlerin yanlış tablolara eklenmesini önlemeye yardımcı olur.
Veri modelleme. Bir veritabanının tasarım sürecinde, sisteminizin kaç tane birincil ve yabancı anahtara ihtiyacı olduğuna karar vermelisiniz. Örneğin, satış bilgilerine yönelik bir veritabanında biri müşteri bilgilerini, diğeri ise ürün ayrıntılarını içeren iki tablo olacaktır. Müşteri tablosunda müşterinin adı ve adresi, ürün tablosunda ise ürünlerin adları, fiyatları ve kalitesi yer alır. product_id’yi müşteri tablosuna koyarak tablolar arasında bir ilişki oluşturuyorsunuz. Bu bir yabancı anahtardır.
İki tür Veri Modeli tekniği bulunur.
Veri modeli tekniği UML ve Er olarak ikiye ayrılır.
UML, Birleşik Modelleme Dili anlamı ifade etmektedir.
ER Şeması Varlık İlişki Şeması anlamına gelir .
Bir veri modeli, bir bilgi sisteminde farklı düzeylerde (kavramsal, mantıksal ve fiziksel) kullanılan verileri tanımlamanıza izin veren bir modeldir.
Kavramsal Veri Modeli Nedir? Kavramsal Veri Modeli, veri perspektifinden kuruluşun işini anlamak, yansıtmak ve belgelemek için iş kavramlarını (varlıkları) ve bu kavramlar arasındaki ilişkileri tanımlayan bir diyagramdır
Veri ambarı modelleme, veri ambarının ayrıntılı ve özetlenmiş bilgilerinin şemalarını tasarlama sürecidir . Veri ambarı modellemenin amacı, veri ambarının desteklemesi gereken gerçeği veya en azından gerçeğin bir kısmını tanımlayan bir şema geliştirmektir.
Bir yapı, veri değerleri, aralarındaki ilişkiler ve verilere uygulanabilecek işlevler veya işlemler topluluğudur, yani verilere atıfta bulunan cebirsel bir yapıdır.
İş gereksinimleri alın.
İş gereksinimlerini analiz edin.
Üst Düzey Kavramsal Veri Modeli oluşturun.
Yeni bir Mantıksal Veri Modeli oluşturun.
Veri modelleme aracının fiziksel şema için komut dosyalarını oluşturduğu hedef veritabanını seçin.