az adatmodellezés egy komplex szoftver rendszertervezés könnyen érthető diagramként történő dokumentálásának folyamata, szöveg és szimbólumok segítségével ábrázolva az adatok áramlásának módját. A diagram felhasználható az adatok hatékony felhasználásának biztosítására, új szoftver építésének tervrajzaként vagy egy régebbi alkalmazás újratervezéséhez.

az adatmodellezés fontos készség az adatkutatók vagy az adatelemzéssel foglalkozó mások számára. Hagyományosan egy projekt elemzési és tervezési fázisai során adatmodelleket építettek ki annak érdekében, hogy az új alkalmazás követelményeit teljes mértékben megértsék. Az adatmodellek később is hivatkozhatók az adat életciklusára, hogy racionalizálják azokat az adattervet, amelyeket eredetileg a programozók hoztak létre ad hoc alapon.

adatmodellezési megközelítések

az adatmodellezés gondos előzetes folyamat lehet, és mint ilyen, néha úgy tekintik, hogy ellentétes a gyors fejlesztési módszertanokkal. Mivel az agilis programozás szélesebb körben alkalmazható a fejlesztési projektek felgyorsítására, az adatmodellezés tény utáni módszereit bizonyos esetekben adaptálják. Jellemzően egy adatmodell úgy tekinthető, mint egy folyamatábra, amely szemlélteti az adatok közötti kapcsolatokat. Lehetővé teszi az érdekelt felek számára, hogy bármilyen programozási kód megírása előtt azonosítsák a hibákat és változtatásokat hajtsanak végre. Alternatív megoldásként a modellek bevezethetők a reverse engineering erőfeszítések részeként, amelyek kivonják a modelleket a meglévő rendszerekből, amint azt a NoSQL adatok is mutatják.

az adatmodellek gyakran több modellt használnak ugyanazon adatok megtekintéséhez, és biztosítják, hogy minden folyamatot, entitást, kapcsolatot és adatáramot azonosítottak. Új projekteket kezdeményeznek azáltal, hogy összegyűjtik az üzleti érdekelt felek követelményeit. Az adatmodellezési szakaszok nagyjából logikai adatmodellek létrehozására bonthatók, amelyek konkrét attribútumokat, entitásokat és kapcsolatokat mutatnak az entitások között, valamint a fizikai adatmodell.

a logikai adatmodell alapul szolgál egy fizikai adatmodell létrehozásához, amely a megvalósítandó alkalmazásra és adatbázisra jellemző. Egy adatmodell lehet A részletesebb adatséma felépítésének alapja.

hierarchikus adatmodellezés

az adatmodellezés az 1960-as években kezdett felmerülni, a használatban lévő upswing kíséretében adatbázis-kezelő rendszerek (dbmses). Az adatmodellezés lehetővé tette a szervezetek számára, hogy következetességet, ismételhetőséget, valamint jól rendezett fejlesztést hozzanak az adatfeldolgozáshoz. Az alkalmazás végfelhasználói és programozói az adatmodellt referenciaként tudták használni az adattervezőkkel folytatott kommunikációban.

hierarchikus adatmodellek, amelyek az adatokat a treelike-ben, egy-sok elrendezésben sorolják fel ezeket a korai erőfeszítéseket, és sok népszerű Felhasználási esetben helyettesítik a fájlalapú rendszereket. Az IBM információkezelő rendszere (IMS) a hierarchikus megközelítés elsődleges példája, amely széles körben elterjedt a vállalkozásokban, különösen a banki tevékenységekben. Bár a hierarchikus adatmodelleket nagyrészt felváltották-az 1980-as évektől kezdve-relációs adatmodellek, a hierarchikus módszer ma is gyakori az XML-ben (Extensible Markup Language) és a földrajzi információs rendszerekben (GISes). Hálózati adatmodellek is keletkeztek az első napokban a DBMSes, mint azt, hogy az adatok tervezők egy széles fogalmi nézet a rendszerek. Az egyik ilyen példa az adatrendszerek nyelveiről szóló konferencia (CODASYL), amely az 1950-es évek végén alakult ki egy szabványos programozási nyelv kifejlesztésének irányítására, amelyet különféle típusú számítógépeken lehet használni.

relációs adatmodellezés

miközben csökkentette a program összetettségét a fájlalapú rendszerekkel szemben, a hierarchikus modell továbbra is részletes megértést igényelt az alkalmazott fizikai adattárolóról. A hierarchikus adatmodell alternatívájaként javasolt relációs adatmodell nem követeli meg a fejlesztőktől az adatútvonalak meghatározását. A relációs adatmodellezést először egy 1970-es MŰSZAKI cikkben írta le E. F. Codd IBM kutató. A Codd relációs modellje meghatározta a relációs adatbázisok iparági használatának szakaszát, amelyben az adatszegmensek kifejezetten csatlakoznak táblázatok használatával, összehasonlítva a hierarchikus modellel, ahol az adatok implicit módon össze vannak kapcsolva. Nem sokkal megalakulása után a relációs adatmodell kapcsolódott a strukturált lekérdezési nyelvhez (SQL), és egyre nagyobb teret nyert a vállalati számítástechnikában, mint az adatok feldolgozásának hatékony eszköze.

az entitás kapcsolat modell

relációs adatmodellezés újabb lépést tett előre az 1970-es évek közepén, mivel az entitás kapcsolat (ER) modellek használata egyre gyakoribbá vált. A relációs adatmodellekkel szorosan integrálva az ER modellek diagramokat használnak az adatbázis elemeinek grafikus ábrázolására, valamint az alapul szolgáló modellek megértésének megkönnyítésére.

relációs modellezéssel az adattípusokat meghatározzák, és az idő múlásával ritkán változnak. Az entitások attribútumokat tartalmaznak; például a munkavállalói entitás attribútumai tartalmazhatnak vezetéknevet, keresztnevet, alkalmazott éveket stb. A kapcsolatokat vizuálisan leképezzük, kész eszközt biztosítva az adattervezési célok kommunikálására az adatfejlesztés és a karbantartás különböző résztvevői számára. Idővel a modellező eszközök, köztük az Idera ‘ s ER / Studio, az Erwin Data Modeler és az SAP PowerDesigner, széles körben elterjedtek az adatépítészek körében a rendszerek tervezéséhez.

mivel az objektumorientált programozás az 1990-es években teret nyert, az objektumorientált modellezés vonzóvá vált, mint a tervezési rendszerek újabb módja. Miközben némi hasonlóságot mutat az ER módszerekkel, az objektumorientált megközelítések abban különböznek, hogy a valós entitások objektumkivonására összpontosítanak. Az objektumok osztályhierarchiákban vannak csoportosítva, az ilyen osztályhierarchiákban lévő objektumok pedig attribútumokat és módszereket örökölhetnek a szülőosztályoktól. Ennek az öröklési tulajdonságnak köszönhetően az objektumorientált adatmodelleknek van néhány előnye az ER modellezéssel szemben az adatok integritásának biztosítása és a bonyolultabb adatkapcsolatok támogatása szempontjából. Az 1990-es években is felmerültek olyan adatmodellek, amelyek kifejezetten az adattárolási igényekre irányultak. Figyelemre méltó példák a hópehely séma és a csillagséma dimenziós modellek.

Grafikon adatok modellek

Egy inda hierarchikus hálózati adatok modellezés az ingatlan gráf modell, amely együtt grafikon adatbázisok, talált fokozott használata leíró komplex kapcsolatok belül adatok, készletek, különösen a szociális média, szponzor, illetve a csalás felderítése, alkalmazások.

a graph data modell segítségével a tervezők rendszerüket csomópontok és kapcsolatok összekapcsolt gráfjaként írják le, ugyanúgy, mint az ER vagy az objektum adatmodellezést. A Graph data modellek szöveges elemzésre használhatók, olyan modellek létrehozására, amelyek feltárják a dokumentumok adatpontjai közötti kapcsolatokat.