Johdanto

Olemme ehkä törmänneet sanaan ' Tietokanta ' melko usein. Tämä termi painottaa voimakkaasti käsivarsiaan. Useimmiten se ei liity pelkästään kehittäjän näkökulmaan, vaan sitä käytetään melko usein ei-teknologiaryhmien tai -yhteisöjen kanssa. Teknisesti tietokanta on enemmän tallennustermi, jota käytetään kuvaamaan suhdetta eri tietomuotoihin, jotka on koaguloitu yhteen paikkaan. Näin ollen voimme määritellä tietokannan järjestäytyneeksi tiedon kokoelmaksi, joka yleensä tallennetaan ja jota käytetään sähköisesti tietokonejärjestelmien kautta. Tämä artikkeli on erittäin keskittynyt tietokannan suunnitteluun, ja sen yhdistäminen lainattavissa oleviin termeihin ja menetelmiin otettiin yleisesti huomioon. Keskustelemme näistä tietokannan suunnittelua koskevista termeistä ymmärtääksemme bittejä ja palasia. Puhutaan siitä heti.

parametri shell-skriptissä

Mitä on tietokantasuunnittelu?

Tietokantasuunnittelu voidaan yleisesti määritellä joukoksi tehtäviä tai prosesseja, jotka tehostavat yrityksen tiedonhallintajärjestelmän suunnittelua, kehitystä, toteutusta ja ylläpitoa. Kunnollisen tietokannan suunnittelu vähentää ylläpitokustannuksia ja parantaa näin tietojen yhdenmukaisuutta ja kustannustehokkaisiin toimenpiteisiin vaikuttaa suuresti levytilaa. Siksi tietokannan suunnittelussa on oltava loistava idea. Suunnittelijan tulee noudattaa rajoituksia ja päättää, miten elementit korreloivat ja millaista dataa pitää tallentaa.

Tietokannan suunnittelun päätavoitteet ovat fyysisten ja loogisten suunnittelumallien tuottaminen ehdotetusta tietokantajärjestelmästä. Tämän kehittämiseksi looginen malli on ensisijaisesti keskittynyt datan vaatimuksiin ja huomioita tulee tehdä monoliittisten näkökohtien kannalta ja siten tallennettu fyysinen data on tallennettava fyysisistä olosuhteista riippumatta. Toisaalta fyysinen tietokannan suunnittelumalli sisältää tietokannan loogisen suunnittelumallin käännöksen pitämällä fyysisen median hallinnassa laitteistoresursseja ja ohjelmistojärjestelmiä, kuten tietokannan hallintajärjestelmää (DBMS) käyttämällä.

Miksi tietokantasuunnittelu on tärkeää?

Tärkeä näkökohta, joka voidaan ottaa huomioon korostaessa tietokannan suunnittelun merkitystä, voidaan selittää seuraavilla alla olevilla seikoilla.

1. Tietokantasuunnitelmat tarjoavat suunnitelmat siitä, kuinka tiedot aiotaan tallentaa järjestelmään. Tietokannan oikea suunnittelu vaikuttaa suuresti minkä tahansa sovelluksen yleiseen suorituskykyyn.
2. Tietokannalle määritellyt suunnitteluperiaatteet antavat selkeän kuvan minkä tahansa sovelluksen käyttäytymisestä ja pyyntöjen käsittelystä.
3. Toinen esimerkki tietokannan suunnittelun painottamisesta on, että oikea tietokantasuunnittelu täyttää kaikki käyttäjien vaatimukset.
4. Lopuksi sovelluksen käsittelyaika lyhenee huomattavasti, jos erittäin tehokkaan tietokannan suunnittelun rajoitukset toteutetaan oikein.

Elinkaari

Tietokannan elinkaari ei kuitenkaan ole tärkeä keskustelu, jota on vietävä eteenpäin tässä artikkelissa, koska keskitymme tietokannan suunnitteluun. Mutta ennen kuin siirryt suoraan tietokannan suunnitteluun liittyviin suunnittelumalleihin, on tärkeää ymmärtää tietokannan yleinen työnkulku ja elinkaari.

Vaatimusanalyysi

Ensinnäkin on suunniteltava, mitkä ovat hankkeen perusvaatimukset, joiden mukaisesti tietokannan suunnittelua tulee viedä eteenpäin. Siten ne voidaan määritellä seuraavasti: -

Suunnittelu - Tämä vaihe koskee koko DDLC:n (Database Development Life Cycle) suunnittelua. Strategiset näkökohdat otetaan huomioon ennen jatkamista.

Järjestelmän määritelmä - Tämä vaihe kattaa oikean tietokannan rajat ja laajuudet suunnittelun jälkeen.

Tietokannan suunnittelu

Seuraavassa vaiheessa tietokanta suunnitellaan ottaen huomioon käyttäjäkohtaiset vaatimukset ja jaetaan ne eri malleiksi siten, että yhdestä näkökulmasta ei synny kuormitusta tai raskaita riippuvuuksia. Siksi on ollut jonkin verran mallikeskeistä lähestymistapaa, ja siinä loogiset ja fyysiset mallit ovat ratkaisevassa roolissa.

Fyysinen malli - Fyysinen malli käsittelee loogisen mallin käytäntöjä ja toteutuksia.

kuvien keskittäminen css:ssä

Looginen malli - Tämä vaihe koskee ensisijaisesti mallin kehittämistä ehdotettujen vaatimusten pohjalta. Koko malli on suunniteltu paperille ilman toteutusta tai DBMS-näkökohtia.

Toteutus

Viimeinen vaihe kattaa toteutustavat ja vaatimuksiamme vastaavan käyttäytymisen tarkistamisen. Se varmistetaan jatkuvalla tietokannan integrointitestauksella eri tietosarjoilla ja tietojen muuntamisella koneen ymmärrettäväksi kieleksi. Tietojen käsittely keskittyy ensisijaisesti näihin vaiheisiin, joissa kyselyt suoritetaan ja tarkistetaan, onko sovellus suunniteltu tyydyttävästi vai ei.

Tietojen muuntaminen ja lataus - Tätä osiota käytetään tietojen tuomiseen ja muuntamiseen vanhasta järjestelmästä uuteen.

Testaus - Tämä vaihe koskee virheiden tunnistamista vasta käyttöönotetussa järjestelmässä. Testaus on ratkaiseva vaihe, koska se tarkistaa tietokannan suoraan ja vertaa vaatimusmäärityksiä.

Tietokannan suunnitteluprosessi

Tietokannan suunnitteluprosessissa on useita käsitteellisiä lähestymistapoja, jotka on pidettävä mielessä. Ihanteellisen ja hyvin jäsennellyn tietokantasuunnittelun on kyettävä:

1. Säästä levytilaa poistamalla ylimääräiset tiedot.
2. Säilyttää tietojen eheyden ja tarkkuuden.
3. Tarjoaa tietojen käytön hyödyllisillä tavoilla.
4. Loogisten ja fyysisten tietomallien vertailu.

Looginen

Looginen tietomalli kuvaa yleensä tiedot mahdollisimman yksityiskohtaisesti ilman, että tarvitsee huolehtia tietokannan fyysisistä toteutuksista. Loogisen tietomallin ominaisuuksia voivat olla:

1. Kaikki entiteetit ja niiden väliset suhteet.
2. Jokaisella entiteetillä on hyvin määritellyt attribuutit.
3. Jokaiselle entiteetille on määritetty ensisijainen avain.
4. Vieraat avaimet, joita käytetään tunnistamaan eri entiteettien välinen suhde, on määritelty.
5. Normalisointi tapahtuu tällä tasolla.

Looginen malli voidaan suunnitella käyttämällä seuraavaa lähestymistapaa:

1-100 roomalainen nro

1. Määritä kaikki entiteetit ensisijaisilla avaimilla.
2. Määritä samanaikaiset suhteet eri entiteettien välillä.
3. Selvitä kunkin entiteetin attribuutit
4. Ratkaise monista moneen -suhteita.
5. Suorita normalisointiprosessi.

Lisäksi yksi tärkeä tekijä yllä olevan lähestymistavan noudattamisen jälkeen on tarkastella kriittisesti suunnittelua vaatimusten keräämisen perusteella. Jos yllä olevia vaiheita noudatetaan tarkasti, on mahdollista luoda erittäin tehokas tietokantasuunnittelu, joka noudattaa alkuperäistä lähestymistapaa.

Ymmärtääksesi nämä kohdat, katso alla oleva kuva saadaksesi selkeän kuvan.

Jos vertaamme yllä olevan kuvan mukaista loogista datamallia joihinkin kaavion esimerkkitietoihin, voimme päätellä, että käsitteellisessä tietomallissa ei ole ensisijaista avainta, kun taas loogisessa tietomallissa on ensisijaisia ​​avaimia kaikki sen ominaisuudet. Myös looginen data mallintaa eri entiteettien välistä kansisuhdetta ja jättää vieraavaimille tilaa suhteiden muodostamiseksi niiden välille.

Fyysinen

Fyysinen datatila edustaa yleensä tietokannan suunnittelun lähestymistapaa tai konseptia. Fyysisen tietomallin päätarkoitus on näyttää kaikki rakenteet taulukosta mukaan lukien sarakkeen nimi, sarakkeen tietotyyppi, rajoitukset, avaimet (ensisijainen ja vieras) , ja taulukoiden väliset suhteet. Seuraavat ovat fyysisen tietomallin ominaisuuksia:

1. Määrittää kaikki sarakkeet ja taulukot.
2. Määrittää vieraat avaimet, jotka yleensä määrittävät taulukoiden välisen suhteen.
3. Käyttäjien vaatimusten perusteella saattaa tapahtua denormalisaatiota.
4. Koska fyysinen huomio on otettu huomioon, eroon on selkeät syyt kuin looginen malli.
5. Fyysiset mallit voivat olla erilaisia ​​eri RDBMS-järjestelmissä. Esimerkiksi tietotyyppisarake voi olla erilainen MySQL:ssä ja SQL Serverissä.

Fyysistä tietomallia suunniteltaessa tulee ottaa huomioon seuraavat seikat:

1. Muunna entiteetit taulukoiksi.
2. Muunna määritetyt suhteet vieraiksi avaimille.
3. Muunna tietomääritteet sarakkeiksi.
4. Muokkaa tietomallin rajoituksia fyysisten vaatimusten perusteella.

Vertaamalla tätä fyysistä tietomallia loogiseen aiempaan loogiseen malliin, voimme päätellä erot, että fyysisessä tietokannassa entiteettien nimiä pidetään taulukoiden niminä ja attribuutteja sarakkeiden niminä. Lisäksi kunkin sarakkeen tietotyyppi määritellään fyysisessä mallissa todellisen käytetyn tietokannan mukaan.

Sanasto

Entiteetti - Tietokannan kokonaisuus voidaan määritellä abstraktiksi tiedoksi, jonka tallennamme tietokantaan. Esimerkiksi asiakas, tuotteet.

vicky kaushal ikä

Attribuutit - Attribuutti on yksityiskohtainen tietomuoto, joka koostuu kokonaisuuksista, kuten pituus, nimi, hinta jne.

Suhde - Suhde voidaan määritellä kahden kokonaisuuden tai hahmon väliseksi yhteydeksi. Esimerkiksi henkilö voi olla yhteydessä useisiin henkilöihin perheessä.

Vieras avain - Se toimii viittauksena toisen taulukon ensisijaiseen avaimeen. Vierasavain sisältää sarakkeita, joiden arvot ovat olemassa vain siinä ensisijaisessa avaimessa, johon ne viittaavat.

Pääavain - Ensisijainen avain on tietueiden osoitin, joka on ainutlaatuinen eikä nolla ja jota käytetään yksilöimään taulukon attribuutteja.

java ohjelmoinnin alkuluvut

Normalisointi - Joustavan tietomallin on noudatettava tiettyjä sääntöjä. Näiden sääntöjen soveltamista kutsutaan normalisoimiseksi.

Yhteenveto

Tietokannan suunnittelu on tapa tunnistaa puutteet ja mahdollisuudet suunnitella oikea käyttötapa. Se on järjestelmän pääkomponentti, joka antaa suunnitelman tiedoista ja sen käyttäytymisestä järjestelmän sisällä. Asianmukainen tietokannan suunnittelu pidetään aina etusijalla, koska käyttäjien vaatimukset pidetään liian korkeina ja tietokannan suunnittelun rajoituskäytäntöjen seuraaminen saattaa olla vain mahdollisuus saavuttaa vaadittu tehokkuus. Lisäksi opimme erikseen erilaisista suunnittelumalleista, jotka kuvaavat ihanteellista tietokantasuunnittelua sekä rajattoman keskustelun niiden ominaisuuksista ja niiden hyödyntämisestä. Lisäksi opimme kuinka tietokannan elinkaari ratkaisee tietokannan suunnittelun ja miten suunnittelun käsite saatetaan osaksi elinkaarimenetelmiä, jotta voidaan suunnitella tehokkaita ja pitkälle kehitettyjä tietokantoja käyttäjien tarpeiden mukaan.