İlişkisel veri modeli, veritabanları, modeller ve tasarım şemaları

Herhangi bir veritabanının özü ve temelimodeli. Veri yapılarının bir koleksiyonu ve üzerinde yapılan işlemlerin bir listesidir. En yaygın olanı hiyerarşik, ağ ve ilişkisel veri modelidir. Tüm bunlar, kullanıcının bilgisayarının belleğinde saklandığı gibi, amaçlanan amaçları için kullanabilir: disk alanında saklanır ve gerekirse, sistem RAM'ına yerleştirilir. İşte onların işleme başlar. Başka bir deyişle, veri tabanı, dış dünyadan, özel bir şekilde modellenen ve belirli bir konu alanını kapsayan bilgidir. Kural olarak, bunlar farklı özellikler, özellikler ve benzer şeylerdir. Dünyadaki her şey birbirine bağlı olduğu için, bu veritabanına yansıtılır.

Çoğu için, benzetim yapmak içinHerhangi bir veritabanı, sadece ilişkisel bir veri modeli yeterlidir. Fakat bir ilişki planında pratikteki tasarımı zorluklara neden olabilir. Herhangi bir alandaki nesnelerde her zaman bulunan semantikleri tanımlamak için mekanizmaların oluşturulmasını sağlamaz.

Bu kalite,veritabanının kavramsal modeli. Daha sezgisel, ancak aynı zamanda ve oldukça resmî olarak, belirli bir nesne alanını tanımlamayı sağlar. Çoğu zaman böyle bir modelleme şeması sadece bir veritabanı oluşturmanın ilk aşamasında kullanılır. Temel için somut bir semantik model alınır. Temel olarak, kavramsal bir şema tasarlanır ve ancak tüm bunlar dönüştürülür ve sözde ilişkisel veritabanı modeli ortaya çıkar.

Tasarım dünyasında,belirli yöntemler. Pratikte bu tür eylemlerin tüm aşamalarını çok açık ve net bir şekilde tanımlarlar. Onların bilgisi, semantik modellerin oluşturulmasına katılan ek programların çalışma ihtiyacını içermez. İçerik oluşturucunun yalnızca seçilen programın temellerini barındırması ve dönüşümün temel kurallarını bilmesi yeterlidir. Bu durumda, her şey iyi gider ve kavramsal olarak, gereksiz problemler olmadan, ilişkisel bir veri modeli elde edeceksiniz.

Burada bazı yeni başlayanlar dikkat edilmelidirVeri tabanı yapıcıları, semantik modelleme şemasının önemini elden ele geçirme hatasını yanlış yaparlar. Elbette, teknolojik ilerlemenin dünyasında, bu gereksiz bir zaman ve çaba kaybı olarak değerlendirilmektedir. Ancak bu görüş kesinlikle yanlıştır. Ve bu şudur:

1. El ile modelleme, gelecekteki veritabanının güçlü ve sezgisel semantik diyagramını oluşturmanızı sağlar. Ve bu daha sonra, ilişkisel modelin sahnesine geçtiğinizde, ciddi hataları önleyebilir ve belirli bir konu alanına özgü ayrıntıları tam olarak değerlendirebilirsiniz.

2. Anlamsal modelleme aşaması, daha doğru bir şekilde elle girilecek olan önemli belgelerin oluşturulmasını sağlar. Örneğin, diyagramlar, tablolar, yorumlar. Sadece oluşturma işleminde değil, aynı zamanda zaten oluşturulmuş veritabanının daha da çalışması için de yararlı olabilirler.

Ama eğer adil bir şekilde tartışırsanızBir "ilişkisel veri modeli" olarak adlandırılana bir sonraki geçişi ile kavramsal bir şemanın yaratılmasının zor ve sorunlu bir süreç olduğunu belirtmek isteriz. Tablo ve diyagramların binden fazla olduğu bir veritabanı düşünün. Dahası, sanırım konuşmak hiç mantıklı değil.

Bir veritabanının oluşturulmasına izin verme süreci tam olarak başladıBu tabloların çizilmesiyle, proje faaliyetinin bu belgelerinin bir arşivinin oluşturulması. Bu tasarımcı çalışmasını büyük ölçüde kolaylaştırır, veritabanını kullanma sürecinde yardımcı olur. Ancak sistem, verileri girmek, düzenlemek ve doğrulamak için sadece temel komutları destekleyen normal bir metin düzenleyiciyi andırıyor. Derleyicinin ek işlevleri ile genişletmek için doğal bir istek var. Ve bu oldukça basit bir düşünce uzak durmadı. Bu, ilişkisel veritabanında kavramsal veritabanı şemasının otomatikleştirilmesi sürecinin başlangıcıdır.