Veri örneği - Data model
Bir veri modeli (veya DataModel ) bir olan soyut bir model unsurlarını düzenler verileri ve onlar birbirlerine ve gerçek dünya varlıkların özelliklerine nasıl ilişkilendirildiğini standart hale getirmektedir. Örneğin, bir veri modeli, bir arabayı temsil eden veri elemanının, sırasıyla arabanın rengini ve boyutunu temsil eden ve sahibini tanımlayan bir dizi başka elemandan oluşacağını belirtebilir.
Terimi, veri modeli , iki farklı fakat yakın olarak ilgili kavramlar belirtebilir. Bazen belirli bir uygulama alanında bulunan nesnelerin ve ilişkilerin soyut bir resmileştirilmesine atıfta bulunur: örneğin bir üretim organizasyonunda bulunan müşteriler, ürünler ve siparişler. Diğer zamanlarda, bu tür biçimselleştirmeleri tanımlamada kullanılan kavramlar kümesine atıfta bulunur: örneğin varlıklar, nitelikler, ilişkiler veya tablolar gibi kavramlar. Dolayısıyla bir bankacılık uygulamasının "veri modeli", varlık-ilişki "veri modeli" kullanılarak tanımlanabilir. Bu makale terimi her iki anlamda da kullanır.
Bir veri modeli, verilerin yapısını açıkça belirler. Veri modelleri tipik olarak bir veri uzmanı, veri kütüphanecisi veya bir dijital beşeri bilimler uzmanı tarafından bir veri modelleme gösteriminde belirtilir. Bu gösterimler genellikle grafik biçiminde temsil edilir.
Bir veri modeli , özellikle programlama dilleri bağlamında bazen bir veri yapısı olarak anılabilir . Veri modelleri , özellikle kurumsal modeller bağlamında, genellikle işlev modelleri ile tamamlanır .
genel bakış
Büyük miktarlarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi yönetmek , bilgi sistemlerinin birincil işlevidir . Veri modelleri, ilişkisel veritabanları gibi veri yönetim sistemlerinde depolanan verilerin yapısını, manipülasyonunu ve bütünlüğünü tanımlar. Genellikle kelime işlem belgeleri, e-posta mesajları , resimler, dijital ses ve video gibi yapılandırılmamış verileri açıklamazlar .
Veri modellerinin rolü
Veri modellerinin temel amacı, verinin tanımını ve biçimini sağlayarak bilgi sistemlerinin gelişimini desteklemektir . West ve Fowler'a (1999) göre "Bu, sistemler arasında tutarlı bir şekilde yapılırsa, verilerin uyumluluğu sağlanabilir. Verileri depolamak ve erişmek için aynı veri yapıları kullanılırsa, farklı uygulamalar verileri paylaşabilir. Bunun sonuçları yukarıda belirtilmiştir. Bununla birlikte, sistemler ve arayüzler genellikle inşa etmek, işletmek ve bakımını yapmak için gerekenden daha pahalıya mal olur.Ayrıca işi desteklemekten ziyade kısıtlayabilirler.Bunun başlıca sebeplerinden biri, sistemlerde ve arayüzlerde uygulanan veri modellerinin kalitesinin düşük olmasıdır. ".
- "Belirli bir yerde işlerin nasıl yapıldığına özgü iş kuralları, genellikle bir veri modelinin yapısında sabitlenir. Bu, işin yürütülme biçimindeki küçük değişikliklerin bilgisayar sistemlerinde ve arayüzlerde büyük değişikliklere yol açtığı anlamına gelir".
- "Varlık türleri genellikle tanımlanmaz veya yanlış tanımlanır. Bu, verilerin, veri yapısının ve işlevselliğin çoğaltılmasına ve bu çoğaltmanın geliştirme ve bakımdaki ilgili maliyetlerine yol açabilir".
- "Farklı sistemler için veri modelleri keyfi olarak farklıdır. Bunun sonucu, veri paylaşan sistemler arasında karmaşık arayüzlerin gerekli olmasıdır. Bu arayüzler, mevcut sistemlerin maliyetinin %25-70'ini oluşturabilir".
- "Verilerin yapısı ve anlamı standartlaştırılmadığından, veriler müşteriler ve tedarikçilerle elektronik olarak paylaşılamaz. Örneğin, mühendislik tasarım verileri ve proses tesisi için çizimler hala bazen kağıt üzerinde değiş tokuş edilir".
Bu sorunların nedeni, veri modellerinin hem iş ihtiyaçlarını karşılamasını hem de tutarlı olmasını sağlayacak standartların olmamasıdır.
Bir veri modeli, verilerin yapısını açıkça belirler. Veri modellerinin tipik uygulamaları arasında veri tabanı modelleri, bilgi sistemlerinin tasarımı ve veri alışverişinin sağlanması yer alır. Genellikle veri modelleri bir veri modelleme dilinde belirtilir.[3]
Üç bakış açısı
Bir veri modeli örneği , 1975'teki ANSI'ye göre üç türden biri olabilir :
- Kavramsal veri modeli : modelin kapsamı olan bir etki alanının anlamını tanımlar. Örneğin, bir kuruluşun veya endüstrinin ilgi alanının bir modeli olabilir. Bu, etki alanındaki önemli şeyleri temsil eden varlık sınıflarından ve varlık sınıfı çiftleri arasındaki ilişkilendirmelerle ilgili ilişki iddialarından oluşur. Kavramsal bir şema, model kullanılarak ifade edilebilecek gerçeklerin veya önermelerin türlerini belirtir. Bu anlamda, modelin kapsamı ile sınırlı bir kapsamda, yapay bir 'dilde' izin verilen ifadeleri tanımlar.
- Mantıksal veri modeli : belirli bir veri işleme teknolojisi tarafından temsil edilen anlambilimi tanımlar. Bu, diğer şeylerin yanı sıra tablo ve sütunların, nesne yönelimli sınıfların ve XML etiketlerinin açıklamalarından oluşur.
- Fiziksel veri modeli : verilerin depolandığı fiziksel araçları tanımlar. Bu, bölümler, CPU'lar, tablo alanları ve benzerleriyle ilgilidir.
ANSI'ye göre bu yaklaşımın önemi, üç bakış açısının birbirinden nispeten bağımsız olmasına izin vermesidir. Depolama teknolojisi, mantıksal veya kavramsal modeli etkilemeden değişebilir. Tablo/sütun yapısı, kavramsal modeli etkilemeden (zorunlu olarak) değişebilir. Her durumda, elbette, yapılar diğer modelle tutarlı kalmalıdır. Tablo/sütun yapısı, varlık sınıflarının ve niteliklerinin doğrudan çevirisinden farklı olabilir, ancak nihai olarak kavramsal varlık sınıfı yapısının amaçlarını gerçekleştirmelidir. Birçok yazılım geliştirme projesinin ilk aşamaları, kavramsal bir veri modelinin tasarımını vurgular . Böyle bir tasarım, mantıksal bir veri modeline detaylandırılabilir . Daha sonraki aşamalarda, bu model fiziksel veri modeline çevrilebilir . Ancak kavramsal bir modelin doğrudan uygulanması da mümkündür.
Tarih
Bilgi sistemlerinin modellenmesindeki en erken öncü çalışmalardan biri, "bir veri işleme probleminin bilgi ve zaman özelliklerini belirlemenin kesin ve soyut bir yolunu" savunan Young ve Kent (1958) tarafından yapılmıştır . " Analistin sorunu herhangi bir donanım parçası etrafında düzenlemesini sağlayacak bir notasyon" yaratmak istediler . Çalışmaları, farklı donanım bileşenleri kullanarak farklı alternatif uygulamalar tasarlamak için soyut bir belirtim ve değişmez bir temel oluşturmaya yönelik ilk çabaydı. IS modellemede bir sonraki adım, 1959'da kurulan ve esas olarak Young ve Kent ile aynı şeyi hedefleyen bir BT endüstrisi konsorsiyumu olan CODASYL tarafından atıldı : "sistem düzeyinde makineden bağımsız problem tanımlama dili için uygun bir yapının geliştirilmesi". veri işleme". Bu, belirli bir IS bilgi cebirinin geliştirilmesine yol açtı .
1960'larda veri modelleme, yönetim bilgi sistemi (MIS) kavramının ortaya çıkmasıyla daha da önem kazanmıştır . Leondes'e (2002) göre, "bu süre zarfında, bilgi sistemi yönetim amaçları için veri ve bilgi sağladı. Entegre Veri Deposu (IDS) olarak adlandırılan birinci nesil veri tabanı sistemi , Charles Bachman tarafından General Electric'te tasarlandı . İki ünlü veritabanı modeller, ağ veri modeli ve hiyerarşik veri modeli , bu süre zarfında önerildi". 1960'ların sonuna doğru, Edgar F. Codd veri düzenleme teorilerini geliştirdi ve birinci dereceden yüklem mantığına dayalı veritabanı yönetimi için ilişkisel model önerdi .
1970'lerde varlık ilişkisi modellemesi , ilk olarak 1976'da Peter Chen tarafından önerilen yeni bir kavramsal veri modelleme türü olarak ortaya çıktı . Varlık-ilişki modelleri, bilgi ihtiyaçlarını veya bir veritabanında saklanacak bilgi türünü tanımlamak için gereksinim analizi sırasında bilgi sistemi tasarımının ilk aşamasında kullanılıyordu . Bu teknik, herhangi bir ontolojiyi , yani belirli bir ilgi alanı için kavramların ve bunların ilişkilerinin genel bir görünümünü ve sınıflandırılmasını tanımlayabilir .
1970'lerde GM Nijssen "Doğal Dil Bilgi Analizi Yöntemi" (NIAM) yöntemini geliştirdi ve bunu 1980'lerde Terry Halpin ile birlikte Nesne-Rol Modelleme (ORM) olarak geliştirdi. Ancak, Nesne-Rol Modellemenin dayandığı resmi temeli oluşturan Terry Halpin'in 1989 doktora teziydi.
Bill Kent, 1978 tarihli Veri ve Gerçeklik kitabında , bir veri modelini bir bölge haritasına benzeterek, gerçek dünyada, "otoyolların kırmızıya boyanmadığını, nehirlerin ortasından geçen ilçe hatlarının olmadığını ve bir dağda kontur çizgilerini göremiyorum". Matematiksel olarak temiz ve zarif modeller yaratmaya çalışan diğer araştırmacıların aksine Kent, gerçek dünyanın temel karmaşıklığını ve veri modelleyicinin gerçeği aşırı derecede çarpıtmadan kaostan düzen yaratma görevini vurguladı.
1980'lerde, Jan L. Harrington'a (2000) göre, " nesne yönelimli paradigmanın gelişimi , verilere bakışımızda ve veriler üzerinde çalışan prosedürlerde temel bir değişiklik getirdi. Geleneksel olarak, veriler ve prosedürler, ayrı olarak saklanır: bir veri tabanındaki veriler ve ilişkileri, bir uygulama programındaki prosedürler. Bununla birlikte, nesne yönelimi, bir varlığın prosedürünü verileriyle birleştirdi."
1990'ların başında, üç Hollandalı matematikçi Guido Bakema, Harm van der Lek ve JanPieter Zwart, GM Nijssen'in çalışmalarını geliştirmeye devam ettiler . Anlambilimin iletişim kısmına daha fazla odaklandılar. 1997'de Tam İletişim Odaklı Bilgi Modelleme FCO-IM yöntemini resmileştirdiler .
Türler
Veritabanı modeli
Bir veritabanı modeli, bir veritabanının nasıl yapılandırıldığını ve kullanıldığını açıklayan bir belirtimdir.
Bu tür birkaç model önerilmiştir. Yaygın modeller şunları içerir:
- Düz model
- Bu kesinlikle bir veri modeli olarak nitelendirilmeyebilir. Düz (veya tablo) modeli, belirli bir sütunun tüm üyelerinin benzer değerler olduğu ve bir satırın tüm üyelerinin birbiriyle ilişkili olduğu varsayıldığında, tek, iki boyutlu bir veri öğesi dizisinden oluşur.
- hiyerarşik model
- Hiyerarşik model, ağ modeline benzer, ancak hiyerarşik modeldeki bağlantıların bir ağaç yapısı oluşturması, ağ modeli ise rastgele grafiğe izin vermesi dışında.
- ağ modeli
- Bu model, kayıtlar ve kümeler adı verilen iki temel yapıyı kullanarak verileri düzenler. Kayıtlar alanlar içerir ve kümeler, kayıtlar arasında bire çok ilişkileri tanımlar: bir sahip, birçok üye. Ağ veri modeli, veritabanlarının uygulanmasında kullanılan tasarım konseptinin bir soyutlamasıdır.
- ilişkisel model
- birinci dereceden yüklem mantığına dayalı bir veritabanı modelidir. Temel fikri, bir veritabanını, olası değerler ve değer kombinasyonları üzerindeki kısıtlamaları tanımlayan, sonlu bir yüklem değişkenleri kümesi üzerindeki bir yüklemler topluluğu olarak tanımlamaktır. İlişkisel veri modelinin gücü, matematiksel temellerinde ve basit bir kullanıcı düzeyinde paradigmasında yatmaktadır.
- Nesne-ilişkisel model
- İlişkisel bir veritabanı modeline benzer, ancak nesneler, sınıflar ve kalıtım, veritabanı şemalarında ve sorgu dilinde doğrudan desteklenir .
- Nesne-rol modelleme
- "Öznitelikten bağımsız" ve "olguya dayalı" olarak tanımlanan bir veri modelleme yöntemi. Sonuç, ERD, UML ve semantik modeller gibi diğer yaygın yapıtların türetilebileceği, doğrulanabilir şekilde doğru bir sistemdir. Veri nesneleri arasındaki ilişkiler, veritabanı tasarım prosedürü sırasında tanımlanır, öyle ki normalleştirme işlemin kaçınılmaz bir sonucu olur.
- Yıldız şeması
- En basit veri ambarı şeması stili. Yıldız şeması, herhangi bir sayıda "boyut tablosuna" atıfta bulunan birkaç "olgu tablosundan" (muhtemelen yalnızca bir tane, adı doğrulayan) oluşur. Yıldız şeması, kar tanesi şemasının önemli bir özel durumu olarak kabul edilir .
Veri yapısı diyagramı
Bir veri yapısı diyagramı (DSD), varlıkları ve bunların ilişkilerini ve onları bağlayan kısıtlamaları belgeleyen grafiksel gösterimler sağlayarak kavramsal veri modellerini tanımlamak için kullanılan bir diyagram ve veri modelidir . Dsds temel grafik elemanları olan kutular temsil kişiler, ve oklar ilişkileri temsil eden. Veri yapısı diyagramları en çok karmaşık veri varlıklarını belgelemek için kullanışlıdır.
Veri yapısı diyagramları, varlık-ilişki modelinin (ER modeli) bir uzantısıdır . DSD'lerde, nitelikler varlık kutularının dışında değil içinde belirtilirken, ilişkiler varlıkları birbirine bağlayan kısıtlamaları belirten niteliklerden oluşan kutular olarak çizilir. DSD'ler ER modelinden farklıdır, çünkü ER modeli farklı varlıklar arasındaki ilişkilere odaklanırken, DSD'ler bir varlık içindeki öğelerin ilişkilerine odaklanır ve kullanıcıların her varlık arasındaki bağlantıları ve ilişkileri tam olarak görmelerini sağlar.
Kardinaliteyi tanımlama biçimindeki dikkate değer farkla, veri yapısı diyagramlarını temsil etmek için çeşitli stiller vardır . Seçenekler, ok uçları, ters çevrilmiş ok uçları ( kaz ayağı ) veya kardinalitenin sayısal gösterimi arasındadır.
Varlık-ilişki modeli
Bazen varlık-ilişki diyagramı (ERD) olarak adlandırılan bir varlık-ilişki modeli (ERM), yazılım mühendisliğinde yapılandırılmış verileri temsil etmek için kullanılan soyut bir kavramsal veri modelini (veya anlamsal veri modelini veya fiziksel veri modelini) temsil etmek için kullanılabilir. . ERM'ler için kullanılan birkaç gösterim vardır. DSD'ler gibi, nitelikler varlık kutularının dışında değil içinde belirtilirken, ilişkiler çizgiler olarak çizilir ve ilişki kısıtlamaları satırda açıklamalar olarak bulunur. ER modeli, sağlam olmakla birlikte, çeşitli niteliklere sahip varlıkları temsil ederken görsel olarak hantal hale gelebilir.
Kardinaliteyi tanımlama biçiminde dikkate değer bir farkla, veri yapısı diyagramlarını temsil etmek için çeşitli stiller vardır. Seçenekler, ok uçları, ters çevrilmiş ok uçları (kaz ayağı) veya kardinalitenin sayısal gösterimi arasındadır.
Coğrafi veri modeli
Coğrafi bilgi sistemlerinde bir veri modeli, coğrafi nesneleri veya yüzeyleri veri olarak temsil etmek için matematiksel bir yapıdır. Örneğin,
- Vektör veri modeli raster veri modeli olarak bölgeyi ifade sayısal değerleri depolamak hücre matrisleri gibi coğrafya temsil eder;
- ve Üçgenleştirilmiş düzensiz ağ (TIN) veri modeli, coğrafyayı bitişik, örtüşmeyen üçgenler kümeleri olarak temsil eder.
Genel veri modeli
Genel veri modelleri, geleneksel veri modellerinin genellemeleridir. Standartlaştırılmış genel ilişki türlerini, böyle bir ilişki türüyle ilişkilendirilebilecek türlerle birlikte tanımlarlar. Genel veri modelleri, geleneksel veri modellerinin bazı eksikliklerini çözmeye yönelik bir yaklaşım olarak geliştirilmiştir. Örneğin, farklı modelleyiciler genellikle aynı etki alanının farklı geleneksel veri modellerini üretir. Bu, farklı kişilerin modellerini bir araya getirmede zorluklara yol açabilir ve veri alışverişi ve veri entegrasyonu için bir engeldir. Ancak değişmez bir şekilde, bu farklılık modellerdeki farklı soyutlama seviyelerine ve somutlaştırılabilen gerçeklerin türlerindeki farklılıklara (modellerin anlamsal ifade yetenekleri) atfedilebilir. Modelcilerin, farklılıkları daha az önemli hale getirmek için daha somut hale getirilecek belirli unsurlar üzerinde iletişim kurması ve üzerinde anlaşmaya varması gerekir.
anlamsal veri modeli
Yazılım mühendisliğinde anlamsal bir veri modeli, diğer verilerle olan ilişkileri bağlamında verilerin anlamını tanımlamaya yönelik bir tekniktir. Anlamsal bir veri modeli, saklanan sembollerin gerçek dünyayla nasıl ilişkili olduğunu tanımlayan bir soyutlamadır. Anlamsal bir veri modeli bazen kavramsal veri modeli olarak adlandırılır .
Hiyerarşik , ağ veya ilişkisel olsun , bir veritabanı yönetim sisteminin (DBMS) mantıksal veri yapısı, kapsam açısından sınırlı olduğu ve VTYS tarafından kullanılan uygulama stratejisine yönelik olduğu için kavramsal bir veri tanımının gereksinimlerini tam olarak karşılayamaz . Bu nedenle, kavramsal bir bakış açısıyla verileri tanımlama ihtiyacı , anlamsal veri modelleme tekniklerinin geliştirilmesine yol açmıştır. Yani, diğer verilerle karşılıklı ilişkileri bağlamında verilerin anlamını tanımlama teknikleri. Şekilde gösterildiği gibi. Kaynaklar, fikirler, olaylar vb. açısından gerçek dünya, fiziksel veri depolarında sembolik olarak tanımlanır. Anlamsal bir veri modeli, saklanan sembollerin gerçek dünyayla nasıl ilişkili olduğunu tanımlayan bir soyutlamadır. Bu nedenle, model gerçek dünyanın gerçek bir temsili olmalıdır.
Konular
Veri mimarisi
Veri mimarisi, hedef durumu tanımlamada kullanılacak verilerin tasarımı ve hedef duruma ulaşmak için gereken sonraki planlamadır. Genellikle bir kurumsal mimarinin veya çözüm mimarisinin sütunlarını oluşturan birkaç mimari etki alanından biridir .
Bir veri mimarisi, bir işletme ve/veya uygulamaları tarafından kullanılan veri yapılarını tanımlar. Depolanan ve hareket halindeki verilerin açıklamaları vardır; veri depolarının, veri gruplarının ve veri öğelerinin açıklamaları; ve bu veri yapılarının veri niteliklerine, uygulamalarına, konumlarına vb. eşlenmesi.
Hedef durumu gerçekleştirmek için gerekli olan Veri mimarisi, verilerin belirli bir sistemde nasıl işlendiğini, depolandığını ve kullanıldığını açıklar. Veri akışlarını tasarlamayı ve ayrıca sistemdeki veri akışını kontrol etmeyi mümkün kılan veri işleme işlemleri için kriterler sağlar.
Veri modelleme
Veri modelleme yazılım mühendisliği teknikleri modelleme verileri kullanarak resmi veri modeli açıklamaları uygulayarak bir veri modelini oluşturma sürecidir. Veri modelleme, bir veritabanı için iş gereksinimlerini tanımlamaya yönelik bir tekniktir . Bir veri modeli sonunda bir veritabanında uygulandığı için bazen veritabanı modellemesi olarak adlandırılır .
Şekil, veri modellerinin günümüzde nasıl geliştirildiğini ve kullanıldığını göstermektedir. Bir kavramsal veri modeli verileri temelinde geliştirilmiştir gereksinimleri belki de bağlamında, geliştirilmekte olan bir uygulama için etkinlik modeli . Veri modeli normalde varlık türleri, nitelikler, ilişkiler, bütünlük kuralları ve bu nesnelerin tanımlarından oluşacaktır. Bu daha sonra arayüz veya veritabanı tasarımı için başlangıç noktası olarak kullanılır .
Veri özellikleri
Gereksinimlerin karşılanması gereken verilerin bazı önemli özellikleri şunlardır:
- tanımla ilgili özellikler
- alaka düzeyi : işiniz bağlamında verilerin kullanışlılığı.
- netlik : veriler için açık ve paylaşılan bir tanımın mevcudiyeti.
- Tutarlılık : Farklı kaynaklardan aynı türdeki verilerin uyumluluğu.
- içerikle ilgili özellikler
- zamanlılık : Verilerin gereken zamanda mevcudiyeti ve bu verilerin ne kadar güncel olduğu.
- doğruluk : verilerin gerçeğe ne kadar yakın olduğu.
- hem tanım hem de içerikle ilgili özellikler
- bütünlük : gerekli verilerin ne kadarının mevcut olduğu.
- erişilebilirlik : verilerin nerede, nasıl ve kimin için mevcut olup olmadığı (ör. güvenlik).
- maliyet : Verilerin elde edilmesi ve kullanıma hazır hale getirilmesi için katlanılan maliyet.
Veri organizasyonu
Başka bir tür veri modeli, bir veri tabanı yönetim sistemi veya diğer veri yönetim teknolojisi kullanılarak verilerin nasıl düzenleneceğini açıklar . Örneğin, ilişkisel tabloları ve sütunları veya nesne yönelimli sınıfları ve nitelikleri açıklar. Böyle bir veri modeli bazen fiziksel veri modeli olarak adlandırılır , ancak orijinal ANSI üç şema mimarisinde buna "mantıksal" denir. Bu mimaride, fiziksel model depolama ortamını (silindirler, raylar ve tablo alanları) tanımlar. İdeal olarak, bu model yukarıda açıklanan daha kavramsal veri modelinden türetilmiştir. Bununla birlikte, işleme kapasitesi ve kullanım kalıpları gibi kısıtlamaları hesaba katmak için farklılık gösterebilir.
Veri analizi , veri modelleme için ortak bir terim olsa da , aktivitenin fikir ve sentez yöntemleriyle (belirli örneklerden genel kavramları çıkarma) analizden (bileşen kavramlarını daha genel olanlardan tanımlama) daha fazla ortak noktası vardır. { Muhtemelen kendimize sistem analistleri diyoruz çünkü kimse sistem sentezcisi diyemez . } Veri modelleme, gereksiz veri fazlalıklarını ortadan kaldırarak ve veri yapılarını ilişkilerle ilişkilendirerek ilgili veri yapılarını uyumlu, ayrılmaz bir bütün halinde bir araya getirmeye çalışır .
Veri yapısı
Veri yapısı, verimli bir şekilde kullanılabilecek şekilde bir bilgisayarda veri depolamanın bir yoludur. Verilerin matematiksel ve mantıksal kavramlarının bir organizasyonudur. Genellikle özenle seçilmiş bir veri yapısı, en verimli algoritmanın kullanılmasına izin verecektir . Veri yapısının seçimi genellikle soyut bir veri tipinin seçiminden başlar .
Bir veri modeli, belirli bir etki alanındaki verilerin yapısını ve dolaylı olarak bu etki alanının kendisinin temel yapısını tanımlar. Bu, bir veri modelinin aslında o etki alanı için ayrılmış bir yapay dil için ayrılmış bir dilbilgisi belirttiği anlamına gelir . Bir veri modeli, bir şirketin hakkında bilgi tutmak istediği varlık sınıflarını (türleri), bu bilgilerin niteliklerini ve bu varlıklar arasındaki ilişkileri ve bu nitelikler arasındaki (genellikle örtük) ilişkileri temsil eder. Model, verilerin bir bilgisayar sisteminde nasıl temsil edilebileceğinden bağımsız olarak bir dereceye kadar verilerin organizasyonunu tanımlar.
Bir veri modeli tarafından temsil edilen varlıklar somut varlıklar olabilir, ancak bu tür somut varlık sınıflarını içeren modeller zaman içinde değişme eğilimindedir. Sağlam veri modelleri genellikle bu tür varlıkların soyutlamalarını tanımlar . Örneğin, bir veri modeli, bir kuruluşla etkileşime giren tüm kişileri temsil eden "Kişi" adlı bir varlık sınıfını içerebilir. Böyle bir soyut varlık sınıfı, tipik olarak, bu insanlar tarafından oynanan belirli rolleri tanımlayan "Satıcı" veya "Çalışan" olarak adlandırılanlardan daha uygundur.
Veri modeli teorisi
Veri modeli teriminin iki anlamı olabilir:
- Bir veri modeli teorisi , yani verilerin nasıl yapılandırılabileceği ve erişilebileceğinin resmi bir açıklaması.
- Bir veri modeli örneği , yani belirli bir uygulama için pratik bir veri modeli örneği oluşturmak üzere bir veri modeli teorisinin uygulanması.
Bir veri modeli teorisinin üç ana bileşeni vardır:
- Yapısal kısım: Veritabanı tarafından modellenen varlıkları veya nesneleri temsil eden veritabanları oluşturmak için kullanılan veri yapılarının bir koleksiyonu.
- Bütünlük kısmı: yapısal bütünlüğü sağlamak için bu veri yapılarına getirilen kısıtlamaları yöneten kurallar topluluğu.
- Manipülasyon kısmı: veritabanında bulunan verileri güncellemek ve sorgulamak için veri yapılarına uygulanabilen bir operatörler topluluğu.
Örneğin, ilişkisel modelde , yapısal kısım, matematiksel ilişkinin değiştirilmiş bir kavramına dayanmaktadır ; bütünlük kısmı birinci mertebeden mantıkta ifade edilir ve manipülasyon kısmı ilişkisel cebir , demet hesabı ve alan hesabı kullanılarak ifade edilir .
Bir veri modeli teorisi uygulanarak bir veri modeli örneği oluşturulur. Bu genellikle bazı ticari işletme gereksinimlerini çözmek için yapılır. İş gereksinimleri normalde bir anlamsal mantıksal veri modeli tarafından yakalanır . Bu, fiziksel bir veritabanının oluşturulduğu bir fiziksel veri modeli örneğine dönüştürülür. Örneğin, bir veri modelleyici , bazı ticari girişimlerin kurumsal veri havuzunun bir varlık-ilişki modelini oluşturmak için bir veri modelleme aracı kullanabilir . Bu model, ilişkisel bir veritabanı oluşturan bir ilişkisel modele dönüştürülür .
desenler
Kalıplar, birçok veri modelinde ortaya çıkan yaygın veri modelleme yapılarıdır.
İlgili modeller
Veri akışı diyagramı
Bir veri akışı diyagramı (DFD), bir bilgi sistemi aracılığıyla verilerin "akışının" grafiksel bir temsilidir . Programın kontrol akışı yerine veri akışını gösterdiği için akış şemasından farklıdır . Bir veri-akış diyagramıdır de kullanılabilir görselleştirme ve veri işleme (yapısal tasarım). Veri akışı diyagramları , Martin ve Estrin'in "veri akışı grafiği" hesaplama modeline dayanan yapısal tasarımın orijinal geliştiricisi Larry Constantine tarafından icat edildi .
Önce sistem ve dış varlıklar arasındaki etkileşimi gösteren bağlam düzeyinde bir veri akışı diyagramı çizmek yaygın bir uygulamadır . DFD bir sistem küçük kısımlar ayrılır ve bu iki parça arasında veri akışını vurgulamak için göstermek için tasarlanmıştır. Bu bağlam düzeyindeki veri akışı diyagramı daha sonra modellenen sistemin daha fazla ayrıntısını göstermek için "patlatılır".
bilgi modeli
Bilgi modeli, bir tür veri modeli değil, aşağı yukarı alternatif bir modeldir. Yazılım mühendisliği alanında, hem bir veri modeli hem de bir bilgi modeli, özelliklerini, ilişkilerini ve bunlar üzerinde gerçekleştirilebilecek işlemleri içeren varlık türlerinin soyut, resmi temsilleri olabilir. Modeldeki varlık türleri, bir ağdaki cihazlar gibi gerçek dünya nesnelerinin türleri olabilir veya bir faturalama sisteminde kullanılan varlıklar gibi soyut olabilirler. Tipik olarak, kapalı bir varlık türleri, özellikler, ilişkiler ve işlemler kümesi tarafından tanımlanabilen kısıtlı bir etki alanını modellemek için kullanılırlar.
Lee'ye (1999) göre bir bilgi modeli, seçilen bir söylem alanı için veri semantiğini belirtmek için kavramların, ilişkilerin, kısıtlamaların, kuralların ve işlemlerin bir temsilidir . Etki alanı bağlamı için paylaşılabilir, istikrarlı ve organize bilgi gereksinimleri yapısı sağlayabilir. Daha genel olarak bilgi modeli terimi , tesisler, binalar, proses tesisleri vb. gibi bireysel şeylerin modelleri için kullanılır. Bu durumlarda konsept Tesis Bilgi Modeli , Bina Bilgi Modeli , Tesis Bilgi Modeli vb. için uzmanlaşmıştır. bilgi modeli, tesise ait bir modelin tesisle ilgili veri ve belgelerle bütünleştirilmesidir.
Bir bilgi modeli, bir problem alanının tanımına, bu açıklamanın yazılımdaki gerçek bir uygulama ile nasıl eşleştirildiğini kısıtlamadan formalizm sağlar. Bilgi modelinin birçok eşlemesi olabilir. Bu tür eşlemelere, nesne modelleri (örneğin UML kullanarak ), varlık ilişki modelleri veya XML şemaları olmalarına bakılmaksızın veri modelleri denir .
nesne modeli
Bilgisayar biliminde bir nesne modeli, bir programın dünyasının belirli kısımlarını inceleyip manipüle edebildiği nesneler veya sınıflar topluluğudur. Başka bir deyişle, bazı hizmet veya sistemlere yönelik nesne yönelimli arayüz. Böyle bir arabirimin, temsil edilen hizmetin veya sistemin nesne modeli olduğu söylenir . Örneğin, Belge Nesne Modeli (DOM) [1] , bir web tarayıcısında bir sayfayı temsil eden , komut dosyası programları tarafından sayfayı incelemek ve dinamik olarak değiştirmek için kullanılan bir nesneler topluluğudur . Microsoft Excel'i başka bir programdan kontrol etmek için bir Microsoft Excel nesne modeli vardır ve ASCOM Teleskop Sürücüsü bir astronomik teleskopu kontrol etmek için bir nesne modelidir.
Olarak işlem terimi, nesne modeli genel özelliklerini belirgin bir ikinci anlama sahiptir nesneler belirli bir bilgisayar içinde programlama dili , teknoloji, gösterim ya da yöntem kullanımları bunların bu. Örneğin, Java nesne modeli , COM nesne modeli veya OMT'nin nesne modeli . Bu tür nesne modelleri genellikle sınıf , mesaj , kalıtım , polimorfizm ve kapsülleme gibi kavramlar kullanılarak tanımlanır . Programlama dillerinin biçimsel anlambiliminin bir alt kümesi olarak biçimselleştirilmiş nesne modelleri hakkında kapsamlı bir literatür vardır .
Nesne-Rol Modeli
Nesne-Rol Modelleme (ORM), kavramsal modelleme için bir yöntemdir ve bilgi ve kural analizi için bir araç olarak kullanılabilir.
Nesne-Rol Modelleme, kavramsal düzeyde sistem analizi yapmak için gerçek odaklı bir yöntemdir . Bir veritabanı uygulamasının kalitesi, kritik olarak tasarımına bağlıdır. Doğruluğu, açıklığı, uyarlanabilirliği ve üretkenliği sağlamaya yardımcı olmak için, bilgi sistemleri en iyi ilk olarak kavramsal düzeyde, insanların kolayca anlayabileceği kavramlar ve dil kullanılarak belirlenir.
Kavramsal tasarım, veri, süreç ve davranış perspektiflerini içerebilir ve tasarımı uygulamak için kullanılan gerçek VTYS, birçok mantıksal veri modelinden (ilişkisel, hiyerarşik, ağ, nesne yönelimli vb.) birine dayalı olabilir.
Birleşik Modelleme Dili modelleri
Birleşik Modelleme Dili (UML), yazılım mühendisliği alanında standartlaştırılmış genel amaçlı bir modelleme dilidir . Bu bir olan grafiksel dil , görselleştirme belirterek, inşa ve belgelenmesi için eserler bir yazılım yoğun sistem. Birleşik Modelleme Dili, bir sistemin planlarını yazmak için aşağıdakiler de dahil olmak üzere standart bir yol sunar:
- İş süreçleri ve sistem işlevleri gibi kavramsal şeyler
- Gibi Beton şeyler programlama dili ifadeleri, veritabanı şemaları ve
- Yeniden kullanılabilir yazılım bileşenleri .
Ayrıca bakınız
- İş süreci modeli
- Çekirdek Mimari Veri Modeli
- Veri toplama sistemi
- Bilgi sözlüğü
- Veri Biçimi Açıklama Dili (DFDL)
- Dağıtımsal-ilişkisel veritabanı
- JC3IEDM
- İşlem modeli
Referanslar
daha fazla okuma
- David C. Hay (1996). Veri Modeli Kalıpları: Düşünce Uzlaşımları . New York: Dorset House Publishers, Inc.
- Len Silverston (2001). Veri Modeli Kaynak Kitabı Cilt 1/2. John Wiley ve Oğulları.
- Len Silverston ve Paul Agnew (2008). Veri Modeli Kaynak Kitabı: Veri Modelleme için Evrensel Modeller Cilt 3. John Wiley & Sons.
- Matthew West ve Julian Fowler (1999). Yüksek Kaliteli Veri Modelleri Geliştirme . Avrupa Proses Endüstrileri STEP Teknik İrtibat Yöneticisi (EPISTLE).
- Matthew West (2011) Yüksek Kaliteli Veri Modelleri Geliştirme Morgan Kaufmann