데이터 모델링의 과정을 문서화하는 복잡한 소프트웨어 시스템 디자인 등을 쉽게 이해한 다이어그램을 사용하여 텍스트와 기호를 나타내는 방법에 필요한 데이터 흐름입니다. 다이어그램을 보장하기 위해 사용할 수 있습 효율적인 데이터의 사용,청사진으로 건설의 새로운 소프트웨어 또는 재 엔지니어링 기존 응용 프로그램.
데이터 모델링은 데이터 과학자 또는 데이터 분석과 관련된 다른 사람들에게 중요한 기술입니다. 전통적으로,데이터 모델을 구축되는 동안 분석과 디자인 단계 프로젝트의하는지 확인 요구 사항에 대한 새로운 응용 프로그램은 완전히 이해된다. 데이터 모델을 호출할 수도 있습에서 나중에 데이터 라이프사이클을 합리화하는 데이터 디자인은 처음에 만들어진 프로그래머 on ad hoc basis.
데이터 모델링 방법
데이터를 모델링할 수 있는 힘든 선행 과정하고,이와 같이,가끔 보이는 것으로 확률이 급속한 개발 방법론. 으로 민첩한 프로그래밍왔으로 넓은 사용하는 속도로 개발 프로젝트,후에 사실의 방법을 데이터 모델링을 하게 되는지에 인스턴스가 있습니다. 일반적으로 데이터 모델은 데이터 간의 관계를 보여주는 순서도로 생각할 수 있습니다. 이를 통해 이해 관계자는 프로그래밍 코드가 작성되기 전에 오류를 식별하고 변경할 수 있습니다. 또는 nosql 데이터와 같이 기존 시스템에서 모델을 추출하는 리버스 엔지니어링 노력의 일환으로 모델을 도입 할 수 있습니다.
데이터 모델러 자주 사용하는 여러 개의 모델이 동일한 데이터를고 모든 프로세스,기관,관계 및 데이터 흐름은 확인되었습니다. 그들은 비즈니스 이해 관계자로부터 요구 사항을 수집하여 새로운 프로젝트를 시작합니다. 데이터 모델링 단계에 대략으로 만들의 논리적 데이터 모델을 표시하는 특정 특성,단체와 간의 관계관 및 물리적 데이터 모델을 제공합니다.
논리적 데이터 모델을 제공 기준으로 만들기 위한 실제 데이터 모델,어느 특정 응용 프로그램 및 데이터베이스를 구현할 수 있다. 데이터 모델은보다 상세한 데이터 스키마를 구축하기위한 기초가 될 수 있습니다.
계층적 데이터 모델링
데이터 모델링으로 훈련하기 시작했다에서 발생하는 1960 년대,동반 상승세에서 사용하의 데이터베이스 관리 시스템(DBMSes). 데이터 모델링을 통해 조직은 일관성,반복성 및 잘 정렬 된 개발을 데이터 처리에 가져올 수있었습니다. 응용 프로그램 최종 사용자와 프로그래머는 데이터 디자이너와의 통신에서 데이터 모델을 참조로 사용할 수있었습니다.
층 데이터 모델을 배열 데이터에서는 나무 모양으로,많은 준비된 이러한 초기에 노력하고 대체 파일시스템에서 많은 인기를 사용 사례를 보여주고 있습니다. IBM 의 Ims(Information Management System)는 계층 적 접근 방식의 주요 예로서 기업,특히 은행 업무에서 폭 넓은 사용을 발견했습니다. 지만 계층적 데이터 모델을 주로 대체–시작 부분에서 1980 년대해 관계형 데이터 모델,계층적 방법은 여전히 일반적인에서는 XML(Extensible Markup Language),지리적 정보 시스템(GISes)오늘입니다. 네트워크 데이터 모델로도 발생한 초기에 DBMSes 수단으로서 데이터를 제공한 디자이너와 함께 광범위한 개념의 시스템입니다. 하나의 예에 회의 데이터가 시스템 개 언어(CODASYL)을 형성에 1950 년대 후반을 안내하는 표준의 개발 프로그래밍 언어를 사용할 수 있는 다양한 형태의 컴퓨터입니다.
관계형 데이터 모델링
는 동안 그것을 감소 프로그램의 복잡성에 대 파일이 기반 시스템은 계층적 모델의 필요에 대한 자세한 이해의 특정한 실제 데이터 저장에 채용된다. 계층 적 데이터 모델의 대안으로 제안 된 관계형 데이터 모델은 개발자가 데이터 경로를 정의 할 필요가 없습니다. 관계형 데이터 모델링은 IBM 연구원 E.F.Codd 의 1970 기술 논문에서 처음 설명되었습니다. 커드의 관계형 모델을 설정 단계 기업 사용을 위한 관계형 데이터베이스의 데이터 세그먼트는 명시적으로 합류하여 사용의 테이블과 비교하여 계층 모델 데이터는 암시적으로 합류했다. 후 곧 그것의 처음부터,관계형 데이터 모델과 결합 구조적 질의 언어(SQL)과를 얻기 시작했다는 지금까지 큰 발판을 마련 엔터프라이즈 컴퓨팅 효율적인 수단으로 데이터를 처리.
entity 관계 모델
관계형 데이터 모델링했다 앞으로 또 다른 단계에서부터 1970 년대 중반으로 사업의 관계(ER)모델이 되었다. 밀접하게 통합된 관계형 데이터 모델,ER 모델을 사용하여 다이어그램 그래픽으로 묘사하는 요소에서 데이터베이스를 쉽게 이해를 근본적인 모델입니다.
관계형 모델링을 사용하면 데이터 유형이 결정되고 시간이 지남에 따라 거의 변경되지 않습니다. 엔티티는 속성을 포함하며,예를 들어 직원 엔티티의 속성에는 성,이름,고용 된 연도 등이 포함될 수 있습니다. 관계가 시각적으로 매핑을 제공하는 준비 방법을 통한 데이터 디자인 목표는 여러 참가자의 데이터 개발 및 유지 보수입니다. 시간이 지남에 따라 Idera 의 ER/Studio,Erwin Data Modeler 및 SAP PowerDesigner 를 포함한 모델링 도구는 시스템 설계를위한 데이터 아키텍트 사이에서 폭 넓은 사용을 얻었습니다.
으로 객체-지향 프로그래밍을 얻은 땅에서,1990 년대 객체지향 모델링을 견인을 얻으로 또 다른 길을 디자인하는 시스템입니다. ER 메소드와 약간의 유사성을 지니고 있지만 객체 지향 접근법은 실제 엔티티의 객체 추상화에 초점을 맞추는 점에서 다릅니다. 체에 그룹화되어 있는 클래스 계층 구조,그리고 물체에서 이러한 클래스 계층을 상속받을 수 있 특성 및 방법에서 부모 클래스입니다. 이 때문에 상속 특성,객체 지향 데이터 모델은 몇 가지 이점에 대 ER 모델링의 측면에서,데이터 무결성을 보장하고 지원하는 더 복잡한 데이터 관계입니다. 또한 1990 년대에 발생한 것은 데이터웨어 하우징 요구를 특별히 지향하는 데이터 모델이었습니다. 주목할만한 예는 눈송이 스키마 및 스타 스키마 차원 모델입니다.
데이터 그래프 모형
파생물의 계층적 및 네트워크 데이터 모델링을 제공 그래프 모형과 함께,그래프로 데이터베이스,발견 사용 증가를 설명하기 위한 복잡한 관계 내에서 데이터 세트,특히 소셜 미디어에서,추천 및 사기 행위 감지 어플리케이션용.
그래프를 사용하여 데이터 모델,디자이너들은 시스템으로 연결된 그래프의 노드들과의 관계,많은 사람들과 함께 할 수 ER 또는 개체는 데이터 모델링. 그래프 데이터 모델은 텍스트 분석에 사용되어 문서 내의 데이터 요소 간의 관계를 밝혀내는 모델을 만들 수 있습니다.