Tutoriel de modélisation de données pour les débutants

30 octobre 2021

La modélisation des données est le processus d'organisation des données de manière structurée dans un base de données . Dans les domaines commerciaux, les modèles de données jouent un rôle essentiel dans la compréhension approfondie de toutes les données. Si les données sont conservées de manière non structurée et non organisée, elles ne seront d'aucune utilité. Chaque personne a son point de vue sur la visualisation des données. Il est nécessaire de transformer toutes les données brutes en une forme compréhensible. Par conséquent, si les données sont transformées en un modèle particulier, tout le monde peut les voir de la même manière.

Table des matières

Qu'est-ce que le modèle de données ?

À modèle de données implique de transformer les données ou informations brutes en un modèle abstrait , ce qui est compréhensible par les gens ordinaires. Toute donnée est composée de plusieurs éléments, comme sa structure, ses propriétés, ses attributs, etc. Un modèle de données est chargé d'organiser tous les éléments de données et de les relier les uns aux autres. Pour bien comprendre le concept de modèle de données, nous allons voir un exemple.

Par exemple, considérons une voiture de modèle de données. Une voiture est composée de plusieurs composants et a des propriétés différentes. Les éléments de données de la voiture modèle de données peuvent être sa couleur, sa taille, sa structure, etc. Par conséquent, la voiture modèle de données organise tous ses éléments de données et représente les relations entre eux.

Le modèle de données représente la façon dont les données sont liées les unes aux autres et comment elles doivent être organisées. Il ne se concentre pas sur les opérations à effectuer sur les données particulières.

Qu'est-ce que la modélisation des données ?

La modélisation des données est le processus d'introduction du modèle de données pour les données particulières enregistrées dans la base de données. En d'autres termes, la modélisation des données implique la représentation conceptuelle d'objets ou d'éléments de données et une relation entre plusieurs objets de données. La modélisation des données est essentielle dans les processus métier, car elle aide les hommes d'affaires à analyser rapidement les données avec leur représentation théorique.

En termes simples, la modélisation des données consiste à représenter la conception logicielle complexe sous la forme de diagrammes compréhensibles et à afficher la relation entre chaque partie de la conception logicielle à l'aide de symboles et de texte.

Nous savons que les architectes établissent un plan du bâtiment sur le papier avant de construire un bâtiment. Ils ont une idée précise et une image claire de la construction du bâtiment. De même, le modèle de données est également une représentation visuelle des données d'une manière organisée qui relie ses objets. Cependant, des modélisateurs de données professionnels sont nécessaires pour concevoir un modèle de données. Ils interagissent avec les clients ou utilisateurs disposant des données brutes et les transforment en un format structuré et compréhensible.

Pourquoi faisons-nous de la modélisation de données ?

Quel est le but de la modélisation des données ? Pourquoi fait-on de la modélisation de données ? Voyons quelques raisons critiques pour l'utilisation de la modélisation des données.

  • L'objectif principal du modèle de données est de représenter toute information nécessaire d'une manière organisée et structurée et compréhensible par les gens ordinaires.
  • Une autre raison d'utiliser le modèle de données est qu'il représente chaque objet de données devant être présent dans la base de données. Si une partie des données reste à ajouter dans la base de données, cela peut créer un faux rapport et générer un résultat erroné.
  • Le modèle de données crée le schéma de base de données et définit clés primaires , clés étrangères , autorisations, droits d'accès et procédures stockées .
  • Un autre besoin du modèle de données est qu'il conçoit une base de données à trois niveaux différents, la phase conceptuelle, la phase logique et la phase physique.
  • Si vos données contiennent des informations en double et manquantes, le modèle de données élimine les données redondantes et trouve les données manquantes.
  • Les développeurs ont une idée claire des données particulières et peuvent développer la base de données rapidement et efficacement.

Phases du modèle de données

Tout modèle de données est conçu en trois phases : le modèle de données conceptuel, le modèle de données logique et le modèle de données physique. Voyons en détail chacune de ces phases du modèle de données.

Modèle de données conceptuel :

Qu'est-ce que le modèle conceptuel de la base de données ? le modèle conceptuel de base de données définit quelles données la base de données contient. Dans la phase du modèle de données conceptuel, seuls les clients et les modélisateurs de données sont impliqués. Le client dispose du système d'information et les modélisateurs de données organisent les données du système d'information dans un modèle spécifique. Les modélisateurs de données représentent les exigences et les concepts commerciaux du client dans le modèle de données.

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Généralement, la phase conceptuelle comprend des entités, des attributs et des relations entre les entités de données de la base de données. Dans le modèle conceptuel de données, la structure de la base de données n'est pas impliquée. Au lieu de cela, il se concentre uniquement sur les règles et les concepts des entités de données métier, leurs relations et leurs attributs.

Entité: Une entité dans la base de données est un objet ou une chose dans le monde réel. Par exemple, n'importe quel lieu, n'importe quelle personne ou un élément est une entité.

Les attributs: Les attributs sont des propriétés de l'entité. Ils stockent toutes les informations sur une entité particulière.

Par exemple, considérons un étudiant d'entité. Les attributs d'une entité étudiants peuvent être un nom, un numéro d'identité, un âge, une classe et une adresse. Tous ces attributs fournissent des informations sur un étudiant spécifique,

Relation amoureuse: Une relation implique la connexion entre deux entités quelconques. L'exemple ci-dessous vous éclairera sur la relation entre deux entités.

Considérez les deux entités, Client et Produit. L'entité Client a des attributs, comme le nom du client et l'ID client. Ensuite, l'entité Product a des attributs, comme le nom du produit et le prix du produit. Les clients achètent un produit particulier après avoir vu son prix, ce que l'on appelle l'offre. Ainsi, l'accord est la relation entre les entités Client et Produit.

Fonctionnalités du modèle conceptuel de données

Le modèle de données conceptuel représente les données qui composent la base de données. Voici quelques caractéristiques importantes du modèle conceptuel de données :

  • Le modèle conceptuel de données couvre un large éventail de règles et de concepts métier.
  • Les modélisateurs de données conçoivent cette étape du modèle de données uniquement pour les parties prenantes ou les publics de l'entreprise, afin de les informer des données dont dispose la base de données.
  • Dans le modèle conceptuel de données, seules les données sont représentées sous la forme d'une entité du monde réel. Il n'est pas concerné par l'emplacement des données, la capacité de stockage des données ou toute autre spécification logicielle.
la modélisation des données

Modèle de données logique :

Dans la section ci-dessus de l'article, nous avons vu ce qu'est le modèle conceptuel de base de données. Maintenant, nous saurons ce que modèle de base de données logique est. Dans le modèle conceptuel de données, nous définissons les entités et leurs attributs. Aucune autre information de la base de données n'est publiée. Dans le modèle de base de données logique, nous décrivons la structure des attributs de données ou des éléments de données. En termes simples, nous décrivons le type d'attributs, comme un entier, une chaîne, un caractère, etc. Cette phase du modèle de données représente la manière dont la base de données doit être implémentée.

Nous avons discuté d'un exemple dans le modèle conceptuel de données. Il a deux entités, Client et Produit. Nous définissons le nom du client et l'ID client comme les attributs du client et le nom du produit et le prix du produit comme les attributs du produit.

Dans le modèle de base de données logique, nous devons représenter le type de chaque attribut des entités. Par conséquent, l'attribut de nom de client aura le type String et l'attribut d'ID client aura un type Integer de l'entité Customer. De même, le nom du produit aura le type String et le prix du produit aura le type Float de l'entité Product.

Caractéristiques du Modèle Logique de Données

Le modèle de base de données logique définit le type de données de chaque attribut. Voici quelques caractéristiques principales du modèle de données logique :

  • Tous les attributs de chaque entité unique auront des types de données.
  • Le modèle logique de données est implémenté indépendamment de l'ensemble de la base de données.
  • Il ne spécifie aucune clé primaire ou secondaire des entités.
  • Le modèle de données logique suit la normalisation de la base de données jusqu'à 3e forme normale (3NF) .
  • Les analystes métier et les architectes de données gèrent la mise en œuvre du modèle de base de données logique.
  • Les exigences en matière de données d'un seul projet peuvent être utilisées pour de nombreux autres projets en fonction de la portée du projet.
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Modèle physique de données :

le modèle physique de données est la dernière phase de tout modèle de données. Les phases conceptuelles et logiques du modèle de données servent de base à la phase physique. Dans le modèle de données physique, l'implémentation spécifique à la base de données du modèle de données a lieu. Il génère le schéma de base de données pour le modèle de données en raison des métadonnées du modèle de données physique. Le modèle de données physique décrit comment le modèle de données est mis en œuvre à l'aide du système de gestion de base de données.

Ce modèle de données définit le schéma de la base de données ; il spécifie les contraintes, les clés primaires des attributs, les index et d'autres fonctionnalités du système de gestion de base de données. Il traite de la capacité de stockage de la base de données, de l'emplacement et des spécifications logicielles.

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Fonctionnalités du Modèle Physique de Données

Voici quelques caractéristiques principales du modèle physique de données :

  • Le modèle de données physique représente la mise en œuvre du modèle de données à l'aide du système de gestion de base de données.
  • Il précise l'emplacement des données, la capacité de stockage des données et la méthodologie utilisée.
  • Le schéma de base de données est développé dans le modèle physique de données. Il est nécessaire de définir des clés étrangères, des clés primaires, des profils d'accès, des autorisations, etc.
  • Chaque attribut ou colonne doit être défini avec le Types de données , longueur ou capacité de stockage et valeurs.
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Types de modèle de données

En règle générale, il existe quatre types différents de modèles de données couramment utilisés. Ils sont les suivants :

Modèle hiérarchique :

L'un des types de modèles de données est le modèle hiérarchique. Dans ce modèle de données, les données sont représentées dans une structure arborescente. Il a un nœud racine appelé nœud parent. Le nœud racine ou le nœud parent a des nœuds enfants. De plus, ces nœuds enfants agissent comme des nœuds parents de leurs nœuds enfants, et ainsi de suite. Chaque nœud enfant dans la structure arborescente n'a qu'un seul nœud parent, mais un parent peut avoir plusieurs nœuds enfants. Par conséquent, la relation entre les nœuds parents et enfants est un-à-plusieurs.

Un exemple concret du modèle hiérarchique est celui des étudiants et des cours. Un seul étudiant peut choisir plusieurs cours. Un autre exemple est celui des sites commerciaux. Si vous cliquez sur la catégorie de chaussures, vous devez choisir des chaussures pour hommes ou pour femmes. Après cela, ils proposent diverses sous-catégories, comme les baskets, les chaussures de sport, les talons, etc.

Avantages :

  • Le modèle de données hiérarchique est simple à utiliser, car il a une structure arborescente.
  • Un autre avantage significatif du modèle hiérarchique est qu'il maintient l'intégrité des données. S'il y a une modification dans le nœud parent, son nœud enfant est automatiquement modifié.

Désavantages:

  • Comme ce modèle de données est très simple, il ne prend pas en charge les relations compliquées.
  • Toute modification du nœud parent est visible dans son nœud enfant. Par conséquent, si nous supprimons le nœud parent, le nœud enfant est également supprimé.
  • Aucun nœud enfant ne peut avoir deux nœuds parents différents.
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Modèle entité-relation :

Le modèle entité-relation est l'un des modèles de base de données couramment utilisés. Il implique des entités, des attributs et des relations. Ce type de modèle de données est spécialement conçu pour décrire des exemples concrets. Le modèle de données entité-relation est le type le plus simple qui soit compréhensible par les clients et les gens ordinaires. Il représente les informations sous forme de diagrammes.

Tout nouveau développeur peut se faire une idée précise de n'importe quel projet en consultant le modèle relationnel. Le modèle entité-relation est également appelé modèle ER. Chaque modèle ER se compose d'entités, d'attributs et de relations. Une entité est tout objet du monde réel. La relation implique une connexion entre deux entités quelconques. Enfin, les attributs désignent les propriétés de l'entité.

Avantages :

  • La génération du modèle entité-relation est très simple et sans effort. Mais, vous devez savoir exactement quels attributs sont liés à quelles entités.
  • Ce modèle de base de données est largement utilisé par les développeurs de logiciels pour accélérer leurs idées à travers des diagrammes.
  • Le modèle entité-relation est le modèle flexible car il se transforme en n'importe quel autre modèle de données.

Désavantages:

  • Il n'y a pas de notations spécifiques utilisées dans le modèle entité-relation. Ainsi, chaque développeur peut utiliser les notations souhaitées, qui ne peuvent pas être comprises par les autres.
  • Le modèle entité-relation représente une vue d'ensemble de l'information. Par conséquent, certaines informations peuvent rester cachées.
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Modèle de base de données réseau :

Le modèle de base de données réseau utilise le même concept que celui du modèle de données hiérarchique. Il représente également les données dans la structure arborescente. Contrairement au modèle hiérarchique, un seul nœud enfant peut avoir deux parents dans le modèle de base de données réseau. Les graphiques remplacent le système arborescent dans le modèle de base de données réseau. Un seul nœud enfant peut relier deux nœuds parents différents.

Par exemple, un seul étudiant d'un collège particulier peut faire partie du l'informatique département et la bibliothèque. Mais, en mode hiérarchique, les élèves ne pouvaient se rapporter qu'à un seul nœud. À l'aide du modèle de base de données réseau, vous pouvez accéder à un nœud parent particulier via deux chemins différents. Il prend en charge les relations un à un et plusieurs à plusieurs.

Avantages :

  • Le modèle de base de données réseau a une vitesse relativement plus rapide que le modèle de base de données hiérarchique. Il peut accéder rapidement à n'importe quel enregistrement car chaque enregistrement peut avoir plusieurs chemins différents.
  • L'intégrité des données est également prise en charge dans le modèle de base de données réseau. Comme il s'agit d'une structure arborescente, tout changement dans le nœud parent se reflète dans son nœud enfant.

Désavantages:

  • Dans le modèle de base de données réseau, les opérations de base de données, telles que l'insertion, la suppression et la mise à jour de données, sont très complexes.
  • Ce modèle a plusieurs relations. Par conséquent, avoir plusieurs relations peut compliquer votre système ou votre base de données.
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Modèle relationnel :

Un autre modèle de base de données couramment utilisé est le modèle de base de données relationnelle. Ce type de modèle de données est également compréhensible par les gens ordinaires. Toutes les informations ou données sont représentées sous la forme de tableaux à deux dimensions, c'est-à-dire des lignes et des colonnes. Ces tables sont appelées relations.

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Chaque relation a un nombre spécifique de lignes et de colonnes. Une ligne s'appelle un tuple et la colonne s'appelle un attribut ou un champ. Considérez une relation, des étudiants, ayant un nom, un âge, un identifiant et un département comme attributs. Les tuples de la relation de l'élève contiennent des informations sur l'instance de l'objet.

NomÂgeidentifiantdépartement
Jean183031CSE
Samuel193032CSE
Watson183033CSE

Étudiants

Avantages :

  • Le modèle de données relationnelles est un autre modèle plus simple et facile à utiliser que les modèles de base de données hiérarchique et réseau.
  • Toute modification des tuples est gérable. Le modèle de base de données relationnelle est également l'un des modèles les plus évolutifs, car nous pouvons insérer n'importe quelle information facilement et rapidement.

Désavantages:

  • La structure du modèle relationnel est très simple et facile à comprendre. Les utilisateurs ne savent pas comment les données sont stockées. Mais, si une grande quantité d'informations est insérée, la base de données peut ralentir.
  • Un autre inconvénient de l'utilisation du modèle relationnel est la surcharge matérielle. Cela nécessite des systèmes informatiques et des périphériques de stockage robustes et robustes.

Outre le modèle hiérarchique, le modèle de réseau, le modèle entité-relation et le modèle relationnel, plusieurs autres modèles de données sont disponibles. Ces modèles de données sont le modèle de données orienté objet, le modèle de données relationnel objet, le modèle de données plat, le modèle de données associatif et le modèle de données contextuelles.

Dans le modèle de données orienté objet, toutes les entités de données et leurs relations sont traitées sous la forme d'objets. Le modèle de données plat est similaire au modèle relationnel. Toutes les informations sont représentées dans les lignes et les colonnes d'un tableau. Un modèle de données associatif se compose d'entités et d'associations. Tout objet indépendant est appelé une entité et la connexion entre deux entités indépendantes est appelée association.

Avantages et inconvénients du modèle de données

Nous avons discuté des raisons pour lesquelles nous faisons de la modélisation de données. Nous connaissons les raisons de représenter les données dans le modèle de données de formulaire. Cette partie de l'article nous permet d'avancer sur les avantages et les inconvénients du modèle de données.

Avantages du modèle de données

  1. Le modèle de données agit comme un modèle pour tout processus de développement logiciel. Sans aucune planification préalable, de nombreux processus de développement de logiciels échouent et entraînent une perte de temps et d'argent. Cependant, le modèle de données permet aux développeurs de trouver toutes les stratégies de développement logiciel possibles et de trouver la meilleure d'entre elles.
  2. Lorsque les développeurs utilisent le modèle de données, le coût du développement logiciel diminue. Au cours du processus de développement, le modèle de données permet aux développeurs de détecter les erreurs dès les premières étapes. Ainsi, les développeurs peuvent corriger ces erreurs immédiatement.
  3. Le modèle de données permet aux développeurs de créer une base de données bien organisée. Il les aide à choisir la meilleure approche pour développer des bases de données logicielles. Une base de données bien organisée s'exécute plus rapidement et produit des résultats rapidement.
  4. Il réduit les erreurs d'application et les erreurs de données. De plus, le modèle de données est responsable de la gestion des risques dans une plus grande mesure.
  5. Le modèle de données mappe les informations sous forme de diagramme, ce qui permet aux développeurs de définir plus facilement les clés primaires, les clés étrangères, la relation entre les entités, les tables, etc.

Inconvénients du modèle de données

  1. Le processus du modèle de données consiste à cartographier les données sous une forme compréhensible et schématique. Par conséquent, la connaissance des caractéristiques physiques des données est obligatoire.
  2. Si une modification est apportée à la structure du modèle de données, elle doit être reflétée dans l'ensemble de l'application ou du logiciel en cours de développement.
  3. La modélisation des données nécessite une programmation très complexe.
  4. Le système de gestion de base de données n'a pas de langage de manipulation défini.
  5. La modélisation des données est le système de navigation. Par conséquent, cela nécessite des connaissances et des compétences plus avancées dans les processus de développement et de gestion de logiciels.

Conclusion

Le modèle de données est une représentation schématique ou visuelle des données très facile à comprendre et à interpréter. La modélisation des données implique la conception de modèles de données qui stockent des informations dans la base de données. Le modèle de données est conçu à trois étapes différentes, la phase conceptuelle, la phase logique et la phase physique. Nous avons couvert chaque étape des modèles de données en détail.

Plus tard, nous avons discuté de quatre types différents de modèle de données, de modèle hiérarchique, de modèle de réseau, de modèle entité-relation et de modèle relationnel. Chaque modèle est décrit en détail, avec ses avantages et ses inconvénients. Enfin, nous avons couvert les avantages et les inconvénients de la modélisation des données.