MỤC ĐÍCH
Mô hình dữ liệu mô tả các thực thể, lớp hoặc đối tượng dữ liệu có liên quan đến một miền, các thuộc tính được sử dụng để mô tả chúng và mối quan hệ giữa chúng để cung cấp một bộ ngữ nghĩa chung cho phân tích và triển khai.
MÔ TẢ
Mô hình dữ liệu thường có dạng sơ đồ được hỗ trợ bởi các mô tả bằng văn bản. Nó thể hiện một cách trực quan các yếu tố quan trọng đối với doanh nghiệp (ví dụ: con người, địa điểm, sự vật và giao dịch nghiệp vụ), các thuộc tính liên kết với các yếu tố đó và mối quan hệ quan trọng giữa chúng.
Các mô hình dữ liệu thường được sử dụng trong phân tích và thiết kế yêu cầu, cũng như để hỗ trợ triển khai và cải tiến liên tục.
Có một số biến thể của mô hình dữ liệu:
- Mô hình dữ liệu khái niệm: độc lập với bất kỳ giải pháp hoặc công nghệ nào và có thể được sử dụng để thể hiện cách doanh nghiệp cảm nhận thông tin của mình. Nó có thể được sử dụng để giúp thiết lập một từ vựng nhất quán mô tả thông tin nghiệp vụ và các mối quan hệ trong thông tin đó.
- Mô hình dữ liệu logic: là sự trừu tượng hóa của mô hình dữ liệu khái niệm kết hợp các quy tắc chuẩn hóa để quản lý chính thức tính toàn vẹn của dữ liệu và các mối quan hệ. Nó được liên kết với việc thiết kế một giải pháp.
- Mô hình dữ liệu vật lý: được các chuyên gia triển khai sử dụng để mô tả cơ sở dữ liệu được tổ chức về mặt vật lý như thế nào. Nó giải quyết các mối quan tâm như hiệu suất, đồng thời và bảo mật.
Các mô hình dữ liệu khái niệm, logic và vật lý được phát triển cho các mục đích khác nhau và có thể khác biệt đáng kể ngay cả khi mô tả cùng một lĩnh vực.
Ở cấp độ khái niệm, các ký hiệu mô hình hóa dữ liệu khác nhau có khả năng tạo ra các kết quả tương tự nhau và có thể được coi là một kỹ thuật duy nhất (như được trình bày ở đây). Các mô hình dữ liệu logic và vật lý bao gồm các yếu tố dành riêng cho các giải pháp mà chúng hỗ trợ và thường được phát triển bởi các bên liên quan có chuyên môn trong việc triển khai các giải pháp kỹ thuật cụ thể. Ví dụ, sơ đồmối quan hệ thực thể (ERD) mang tính logic và vật lý sẽ được sử dụng để triển khai cơ sở dữ liệu quan hệ, trong khi sơ đồ lớp logic hoặc vật lý sẽ được sử dụng để hỗ trợ phát triển phần mềm hướng đối tượng.
Sơ đồ đối tượng có thể được sử dụng để minh họa các trường hợp cụ thể của các thực thể từ một mô hình dữ liệu. Chúng có thể bao gồm các giá trị mẫu thực tế cho các thuộc tính, làm cho sơ đồ đối tượng cụ thể hơn và dễ hiểu hơn.
YẾU TỐ
Thực thể hoặc lớp
Trong một mô hình dữ liệu, tổ chức giữ dữ liệu trên các thực thể (hoặc lớp hoặc đối tượng dữ liệu). Một thực thể có thể đại diện cho một thứ gì đó vật lý (chẳng hạn như Nhà kho), thứ gì đó thuộc tổ chức (chẳng hạn như Khu vực bán hàng), thứ gì đó trừu tượng (chẳng hạn như Dòng sản phẩm) hoặc một sự kiện (chẳng hạn như Cuộc hẹn). Một thực thể chứa các thuộc tính và có mối quan hệ với các thực thể khác trong mô hình.
Trong sơ đồ lớp, các thực thể được gọi là các lớp. Giống như một thực thể trong mô hình dữ liệu, một lớp chứa các thuộc tính và có mối quan hệ với các lớp khác. Một lớp cũng chứa các hoạt động hoặc chức năng mô tả những gì có thể được thực hiện với lớp đó, chẳng hạn như tạo hóa đơn hoặc mở tài khoản ngân hàng.
Mỗi phiên bản của một thực thể hoặc lớp sẽ có một mã định danh duy nhất phân biệt nó với các phiên bản khác.
Thuộc tính
Một thuộc tính xác định một phần thông tin cụ thể được liên kết với một thực thể, bao gồm lượng thông tin có thể được nắm bắt trong đó, các giá trị được phép của nó và loại thông tin mà nó đại diện. Các thuộc tính có thể được mô tả trong từ điển dữ liệu (xem Từ điển dữ liệu). Giá trị cho phép có thể được chỉ định thông qua quy tắc nghiệp vụ (xem Phân tích quy tắc nghiệp vụ).
Các thuộc tính có thể bao gồm các giá trị như:
- Tên: tên duy nhất cho thuộc tính. Các tên khác được sử dụng bởi các bên liên quan có thể được lấy làm bí danh.
- Giá trị/Ý nghĩa: danh sách các giá trị được chấp nhận cho thuộc tính. Điều này có thể được thể hiện dưới dạng danh sách liệt kê hoặc dưới dạng mô tả các định dạng được phép cho dữ liệu (bao gồm thông tin như số lượng ký tự). Nếu các giá trị được viết tắt, điều này sẽ bao gồm một lời giải thích về ý nghĩa.
- Mô tả: định nghĩa của thuộc tính trong ngữ cảnh của giải pháp.
Mối quan hệ hoặc sự liên kết
Mối quan hệ giữa các thực thể cung cấp cấu trúc cho mô hình dữ liệu, chỉ ra cụ thể thực thể nào liên quan đến thực thể nào và liên quan như thế nào.
Thông số kỹ thuật cho một mối quan hệ thường cho biết số lần xuất hiện tối thiểu và tối đa được phép ở mỗi bên của mối quan hệ đó (ví dụ: mọi khách hàng có liên quan đến chính xác một khu vực bán hàng, trong khi một khu vực bán hàng có thể liên quan đến không, một hoặc nhiều khách hàng). Thuật ngữ “bản chất” (cardinality) được sử dụng để chỉ số lần xuất hiện tối thiểu và tối đa mà một thực thể có thể có liên quan. Các giá trị cardinality điển hình là 0, 1 và nhiều.
Mối quan hệ giữa hai thực thể có thể được đọc theo cả hai hướng, sử dụng định dạng sau:
Mỗi lần xuất hiện (của thực thể này) đều liên quan đến (tối thiểu, tối đa) (của thực thể này khác).
Trong một mô hình lớp, thuật ngữ liên kết được sử dụng thay cho mối quan hệ và bội số được sử dụng thay cho số lượng.
Sơ đồ
Cả mô hình dữ liệu và mô hình lớp đều có thể có một hoặc nhiều sơ đồ hiển thị các thực thể, thuộc tính và mối quan hệ.
Sơ đồ trong mô hình dữ liệu được gọi là sơ đồ mối quan hệ thực thể (ERD). Trong một mô hình lớp, sơ đồ được gọi là sơ đồ lớp.
Siêu dữ liệu
Một mô hình dữ liệu có thể tùy chọn chứa siêu dữ liệu mô tả những gì mà các thực thể đại diện, khi nào và tại sao chúng được tạo hoặc thay đổi, chúng nên được sử dụng như thế nào, tần suất chúng được sử dụng như thế nào, khi nào và bởi ai.
Có thể có các hạn chế đối với việc tạo hoặc sử dụng chúng, cũng như các ràng buộc về bảo mật, quyền riêng tư và kiểm tra đối với các thực thể cụ thể hoặc toàn bộ nhóm thực thể.
CÂN NHẮC SỬ DỤNG
Điểm mạnh
- Có thể được sử dụng để xác định và truyền đạt một từ vựng nhất quán được sử dụng bởi các chuyên gia về lĩnh vực nghiệp vụ và chuyên gia về chủ đề triển khai.
- Đánh giá mô hình dữ liệu logic giúp đảm bảo rằng thiết kế logic của dữ liệu liên tục thể hiện chính xác nhu cầu nghiệp vụ.
- Cung cấp một cách tiếp cận nhất quán để phân tích và ghi lại dữ liệu và các mối quan hệ của nó.
- Cung cấp sự linh hoạt của các cấp độ chi tiết khác nhau, cung cấp thông tin vừa đủ cho đối tượng tương ứng.
- Mô hình chính thức của thông tin do doanh nghiệp nắm giữ có thể đưa ra các yêu cầu mới khi xác định được sự không nhất quán.
Hạn chế
- Việc tuân theo các tiêu chuẩn mô hình hóa dữ liệu quá khắt khe có thể dẫn đến những mô hình không quen thuộc với những người không có nền tảng về CNTT.
- Có thể mở rộng trên nhiều lĩnh vực chức năng của tổ chức và vượt ra ngoài cơ sở kiến thức nghiệp vụ của từng bên liên quan.
