物理データ モデル: 知っておくべきこと

物理データ モデルは、データが実際にデータベースにどのように保持されるかを記述するフレームワークまたはスキーマです。

物理データ モデルを始める前に、データ モデリングとは何なのかを理解しましょう。

ユーザーがデータベースを効果的に使用できるようにする特性は何ですか?開発中のデータベースがすべての要件を満たしているとどうやって確信できるのでしょうか?データ モデリングの概念は、データを取得して使用可能なデータベースに変換するための答えであると考えてください。

データモデリングとは何ですか?

データ モデリングは、ソフトウェア アプリケーションとそれに含まれるデータ コンポーネントの合理化された表現を生成するプロセスであり、テキストと記号を使用して情報とそのストリーミング方法を表現します。

これは、ソフトウェア プログラムやアプリケーションがデータを保持するすべてのさまざまな場所と、これらのさまざまな情報ソースがどのように統合され、相互にストリーミングされるかを概説して視覚化するための手法です。

データ モデリングはデータ管理の重要な側面です。データ ポイントとその動作パターンを視覚的に表現することで、ワークフローの情報要件の特定を支援します。

これにより、人々は組織全体でデータがどのように管理、変更、表示、配布されるかを決定し、理解できるようになります。

データモデリングの重要性

現代の組織は、多数のソースから大量のデータを収集します。効果的な戦略的意思決定を行うには、データを調べて実用的な洞察を得る必要があります。

正確なデータ分析には、効果的なデータの収集、保存、計算が必要です。構造化、半構造化、順序などのデータ型に応じて、効率的な分析を行うために多数のツールが使用されます。

データ モデリングを使用すると、データを理解し、それを管理および制御するための最適なソリューションを選択できます。建築家が家を建てる前に計画を作成するのと同じように、企業は業務用のデータベース システムを開発する前にデータ モデルを作成します。

データ モデリングの主な利点は次のとおりです。

• データベース設計プロセスと展開のための迅速かつ効果的なソリューションを提供します。
• 会社全体でのデータ報告と開発作業の均一性を促進します。

また、データ モデリングの概念を実装すると、分析チームとデータベース エンジニアの間の対話が容易になります。

データモデリングの種類

データ モデラーは、マーケティングの概念と手順、関連するデータ項目とその属性と関係、実用的なデータ管理フレームワークを記述するために、3 つの異なるタイプのデータ モデルを使用します。

企業が機能的なプログラムやデータベースを作成する際、多くの場合、データ モデルは段階的に開発されます。以下に、さまざまなデータ モデルの種類とそれぞれの内容を示します。

#1. 概念的なデータモデリング

これは基本的に、データベースの概念とその関係を整理したビューまたは視覚的表現です。これは、データ モデリングの従来の開始点として機能し、組織内のさまざまなデータ ソースとデータ フローを定義します。

これは、論理モデルおよび物理モデルを作成するための高レベルのガイドラインとして機能し、データ アーキテクチャの文書証拠の重要なコンポーネントです。

概念的なデータ モデルは、各オブジェクトの詳細ではなく、全体的なレイアウトとコンテンツを表すだけです。会社の組織構造全体とデータは、概念的なデータ モデルによって記述されます。

データ エンジニアが指定したビジネス概念を整理するために使用されます。データベース構造の詳細だけではなく、エンティティの設計、エンティティの属性の定義、オブジェクト間の関係の定義に重点を置いています。

たとえば、店舗、時間、製品に関するデータがあるとします。これらのデータ セットまたはエンティティはすべて、他のエンティティとの接続を持っています。この概念的なデータ モデルでは、エンティティとエンティティ接続の両方が指定されています。

#2. 論理データモデリング

論理データ モデルは、すべてのエンティティ内の正確なコンテンツ プロパティとこれらの属性間の詳細な接続を備えた概念モデルを拡張します。複雑さの低い論理データ モデルの作成は、概念データ モデルをガイドラインとして使用して行うことができます。

データ項目間の関係は論理データ モデルで表示され、データの技術的な説明も提供されます。たとえば、顧客 A が店舗 C から品目 B を購入するとします。

データ オブジェクトの配置とそれらの間の接続は、このモデルによってさらに定義されます。目標は標準とデータ構造の詳細な図を作成することであるため、通常、特定のプロジェクトには論理データ モデルが使用されます。

論理データ モデルは、概念モデルの設計全体に関する詳細情報を提供しますが、モデルはさまざまなデータベース製品やサービスを記述するために利用できるため、データベース自体に関する詳細は無視されます。

これは、データ エンジニアによって確立された原則とデータ構造の技術モデルとして機能し、運用要件とデータ要件を満たすために必要な物理データ モデルに関する意思決定に役立ちます。

#3. 物理データモデリング

一般に、データベース内のデータ モデルの実装は、物理データ モデルによって記述されます。物理データ モデルは、データベース エンジニアがデータベースのレイアウトとアーキテクチャを開発するために使用します。

物理データ モデルは、テーブル、フィールド、インデックス、列キー、制約、トリガーなどを含む RDBMS コンポーネントをシミュレートすることにより、データベースの設計を視覚化するのに非常に役立ちます。

これは、データベースまたはファイル システムがデータをキャプチャして処理するために利用する組織プロセスを指定します。物理データ モデルは、論理モデルの実装方法に関する詳細を説明します。

これはデータベースの抽象化を提供し、スキーマまたはレイアウトの作成を支援します。これは、物理データ モデルが提供する広範なメタデータによるものです。

この記事では主に物理データ モデリングの概念について説明します。

始めましょう！

物理データモデルとは何ですか?

物理データ モデルは、データが実際にデータベースにどのように保持されるかを記述するフレームワークまたはアーキテクチャです。データベースの実際のスキーマは、この物理データ モデルを使用して設計されます。これは、複数のテーブル、その列、およびそれらの間の接続のすべてで構成されます。

データベースの内部スキーマは、物理モデルを使用して設計されます。目標はデータベースを活用することです。この物理モデルをそのまま実際のデータベース設計に落とし込むことができ、情報管理のさらなる進化をサポートします。複数のデータベース システムを使用する場合、同じ論理データ モデルから異なる物理モデルを作成することができます。

物理データモデルの特徴

• これは特定のプロジェクトまたはプログラムのデータ要件をカバーしますが、プロジェクトの目的に応じて他の物理モデルと組み合わせられる場合もあります。
• 特定のデータ型と割り当てられたサイズ、および列のデフォルト値を指定する必要があります。
• ビュー (結果セットに基づく仮想テーブル)、インデックス、トランザクション、および主キーと外部キーを含むその他の概念が定義されます。

データベース エンジニアは、最終的なデータベース スキーマを運用に適用する前に、物理データ モデルを構築します。すべてのアーキテクチャ コンポーネントが考慮されていることを確認するために、包括的なデータ モデリング アプローチも使用しています。

物理データモデルの設計に必要な手順

以下は、物理データ モデルを作成するために実行する手順です。

• 既存の論理データ モデルを使用して物理データ モデルを構築します。
• 物理データ モデルに、データベースの属性とプロパティを追加します。
• エンティティをテーブルに変換し、エンティティの関係を外部キーに変換します。
• 属性を列に変換します。
• データベースとデータ モデルを比較して、すべてが正常であることを確認します。
• データ モデルの現在の反復と以前の反復の間に変更があった場合は、変更ログ レコードを生成します。

物理データ モデル vs 概念的データ モデル vs 論理データ モデル

ここでは、これら 3 つの異なるカテゴリのデータ モデルを比較します。さまざまな機能を以下の表で対比させます。

特徴	概念的な	論理的	物理的な
エンティティ名	✓	✓
エンティティの関係	✓	✓
属性		✓
主キー		✓	✓
外部キー		✓	✓
テーブル名			✓
列名			✓
列のデータ型			✓

エンティティと接続は概念的なデータ モデルで表現されます。特性と主キーについては言及されていません。これは、どのテーブルが存在する必要があるか、およびそのリンクを含む、高レベルの設計をカバーするだけです。

概念モデルに続いて、論理モデルが作成されます。データ項目間の関係は論理データ モデルで表示され、データの技術的な説明も提供されます。さらに、論理データ モデルを拡張し、各フィールドにデータ型、サイズなどを割り当てる物理データ モデルがあります。

データモデリング学習リソース

データ モデリングを理解するのに役立つ多くのリソースをオンラインで見つけることができますが、適切なリソースを選択するのは難しい場合があります。データ モデリングは貴重な才能ですが、正しい方法で学ぶ必要があります。

個人またはビジネス目的でデータ管理や分析スキルを向上させたい場合は、この人気のデータ モデリング コースと書籍のリストをご覧ください。

#1. データモデリングの基礎をマスターする

この Udemyコース を通じて、エンティティ、特性、関連付け、構造、および意味的に正確なその他のモデリング要素を含む組織のデータモデルを作成するために必要な方法を学ぶことができます。

学習者は、RDBMS テーブルやさまざまなデータ セットが概念的にどのように相互に関連するかなど、データ管理の用語と構造についての基本的な理解だけを必要とします。

#2. 高度なデータモデリング

この Coursera コースは、 キャリアアップを目指す人にとって素晴らしいコースです。このコースを終了するまでに、基本的なデータ モデリング技術の使用方法と、データベース システムの最新のストレージ ソリューションを横断する方法をしっかりと理解できるようになります。学習者にはデータベース エンジニアリングに関する事前知識は必要ありません。

#3. OBIEE 12c データモデリングコース

この Udemyコースは 、学生、ITプロフェッショナル、プロジェクトマネージャーなど、OBIEEデータモデリングのキャリアに興味がある人を対象としています。

このコースを終了するまでに、データの非正規化、次元データ モデリング、スター スキーマ モデリングなど、いくつかの時系列関数とデータ モデリングの概念を実装できるようになります。

#4. Excel ビジネス インテリジェンス: データ モデリング 101

この LinkedIn コース では、トレーナーがデータベース アーキテクチャと正規化の基礎をカバーし、Excel のデータ モデル インターフェイスについて説明し、テスト済みのテクニックを提供します。

このコースで紹介されるトピックを学習することで、テーブルのリンケージ、トポロジ、その他の概念に関する知識を向上させることができます。このコースを開始するのに前提条件は必要ありません。

#5. データ ウェアハウス ツールキット

この本で著者は、請求書発行、顧客とのやり取り、基本的なデータベース構築などの次元モデリングのアプローチを学生に紹介します。また、新しく改良されたスター スキーマの次元モデリング パターンについても説明します。

さらに、本書には企業関係者との高度なシミュレーション会議のためのガイドラインも含まれています。データ モデリングに関する事前の知識は必要ありません。初心者でも、この本を読めばデータ モデリングの概念を快適に学ぶことができます。

#6. シンプルになったデータモデリング、第 2 版

この本は、データ モデルがいつ必要になるか、どの形式が最も有益であるかを理解すること、正規化されたリレーショナル データベース システムを作成すること、データ モデルを変換する方法を使用することなど、主要な目的をユーザーに学習させる会話形式で書かれています。データベースの物理的なレイアウトに大きな影響を与えます。

この本は、ビジネスまたは IT 目的のデータ モデリングの原則とベスト プラクティスについて、現実的な機能的理解を提供します。

＃7。 データ モデリングの基礎、第 3 版

本書は、「原則」を理解するだけでなく、技術開発に重点を置きながら、データ モデリングの基礎を教えます。

この本では、さまざまな選択肢の長所と短所を比較検討し、業界標準を反映した言語およびグラフィック分析技術を利用することによって、現実世界の状況でシステムを作成する際の複雑さを検証します。これにより、学習者はデータ モデリングの基礎を実際のモデルに適用することができます。

結論

組織や企業は継続的に顧客を獲得しようと試みており、そのためにはサービスを推進する戦術を確立する必要があります。これらの戦術には、ビジネス運営を改善するためのデータ モデルの使用が伴います。

優れたデータ モデルは、お金と時間を節約し、生産性を向上させるのに役立ちます。データ モデリングの概念を利用すると、収集したデータに基づいて調整を実施することで、企業の競争力を確保できます。

最近、データ モデリングのスキルを持つ専門家に対する需要が非常に高まっています。データはいつでも研究や保存に利用できるため、この業界での仕事には多くの機会が与えられる可能性があります。この記事がデータ モデリング関連の概念の学習に役立つことを願っています。

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