Modèle physique de données definition

Le modèle de données logique sert de base à la création d`un modèle de données physique, qui est spécifique à l`application et à la base de données à implémenter. Un modèle de données peut devenir la base de la création d`un schéma de données plus détaillé. À l`aide du modèle de données de graphe, les concepteurs décrivent leur système comme un graphique connecté de nœuds et de relations, tout comme ils pourraient le faire avec ER ou modélisation de données d`objet. Les modèles de données graphiques peuvent être utilisés pour l`analyse de texte, créant des modèles qui découvrent les relations entre les points de données dans les documents. La modélisation des données est un processus utilisé pour définir et analyser les besoins en données nécessaires pour prendre en charge les processus métier dans le cadre des systèmes d`information correspondants dans les organisations. Par conséquent, le processus de modélisation des données implique des modélisateurs de données professionnels travaillant en étroite collaboration avec les acteurs de l`entreprise, ainsi que les utilisateurs potentiels du système d`information. Les modélisateurs de données utilisent souvent plusieurs modèles pour afficher les mêmes données et s`assurer que tous les processus, entités, relations et flux de données ont été identifiés. Ils lancent de nouveaux projets en rassemblant les exigences des acteurs de l`entreprise. Les étapes de modélisation des données se décomposent grossièrement dans la création de modèles de données logiques qui affichent des attributs, des entités et des relations spécifiques entre les entités et le modèle de données physique. Il ne s`agit pas d`une notation de modélisation de données officielle (encore). Bien que plusieurs suggestions pour un profil de modélisation de données pour l`UML existent, aucun sont complets et plus important ne sont pas “officiel” UML encore. Toutefois, le groupe de gestion des objets (OMG) en décembre 2005 a annoncé une DP pour les modèles orientés données. Il s`avère que le principal obstacle à un contexte large est la mise en œuvre de règles qui s`appliquent dans le contexte étroit de l`utilisation et de l`intention initiales du modèle de données, mais qui ne s`appliquent pas dans un contexte plus large.

L`architecture à trois schémas pour les données gamme2 montre que, pour n`importe quel modèle de données, il est possible de construire des vues sur le modèle d`origine. Ce principe peut être étendu pour couvrir d`autres types de modèles. Dans l`intégration des modèles, ce processus est inversé: un modèle est créé pour lequel les modèles initiaux sont des vues. Un modèle créé de cette façon est un modèle d`intégration en ce qui concerne les modèles initiaux en ce qu`il est capable de représenter des informations avec la portée de l`un ou l`autre ou les deux modèles originaux. Ceci est illustré à la figure 3. Le contenu d`un modèle d`intégration peut être divisé en concepts primitifs et concepts dérivés. Les concepts primitifs sont ceux qui ne peuvent pas être définis en termes d`autres concepts dans le modèle d`intégration, sont à leur tour les éléments constitutifs de la définition d`autres concepts, et peuvent être divisés en concepts de base, concepts généraux et spécifiques concepts tels que représentés à la figure 9. Les modèles de données génériques sont des généralisations de modèles de données conventionnels. Ils définissent des types de relations générales standardisées, ainsi que les types de choses qui peuvent être liées par un tel type de relation.

La définition du modèle de données génériques est similaire à la définition d`un langage naturel. Par exemple, un modèle de données génériques peut définir des types de relation tels qu`une «relation de classification», étant une relation binaire entre une chose individuelle et une sorte de chose (une classe) et une «relation de partie entière», étant une relation binaire entre deux choses, l`une avec le rôle de part, l`autre avec le rôle de l`ensemble, indépendamment du genre de choses qui sont liées. Dans 1975 ANSI décrit trois types d`instance de modèle de données: [5] avec la modélisation relationnelle, les types de données sont déterminés et rarement modifiés au fil du temps.

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