Modele conceptuel de données exemple

このエントリーを含むはてなブックマークはてなブックマーク - Modele conceptuel de données exemple

Il semble y avoir de nombreuses variantes de la définition du modèle conceptuel là-bas sur le Web. La troisième étape est la conception de base de données. Au cours de cette étape, nous pourrions avoir deux sous-étapes: l`une appelée conception logique de base de données, qui définit une base de données dans un modèle de donnée d`un SGBD spécifique, et une autre appelée conception physique de base de données, qui définit la structure de stockage de base de données interne, l`organisation de fichiers ou techniques d`indexation. Ces deux sous-étapes sont l`implémentation de base de données et les opérations/interfaces utilisateur étapes de construction. Un modèle de données logique est normalement dérivé de et ou lié de nouveau aux objets dans un modèle de données conceptuel. ADO.NET Data Services de Microsoft, dont nous ferons référence par son nom de code “Astoria”, fournit un cadre pour exposer un service “données pures” sur HTTP avec une interface de programmation de style REST. L`objectif d`Astoria est de rendre les données disponibles aux systèmes faiblement couplés pour l`interrogation et la manipulation. Il est conçu pour créer, récupérer, mettre à jour et supprimer des données relationnelles via une interface uniforme sur le Web. Les ontologies fournissent les éléments constitutifs des modèles conceptuels basés sur la RDF en fournissant une définition formelle de l`ensemble de concepts au sein d`un domaine et les relations entre ces concepts. Une variété de langages d`ontologie ont été dérivées à l`aide de RDF, actuellement cependant, les deux plus couramment utilisés sont RDF Schema (RDFS) et le langage d`ontologie Web (OWL). Il est fréquent que les systèmes logiciels soient centrés sur des modèles de données pour représenter des aspects de leur espace problématique cible. Les modèles de données peuvent décrire les concepts et structures de données pertinents à partir d`un domaine d`application et encoder les connaissances utiles pour piloter le comportement d`une application.

Nous pouvons voir que la complexité augmente de conceptuel à logique à physique. C`est pourquoi nous commençons toujours par le modèle de données conceptuelles (donc nous comprenons à haut niveau quelles sont les différentes entités dans nos données et comment elles se rapportent les unes aux autres), puis passons au modèle de données logique (donc nous comprenons les détails de nos données sans se soucier sur la façon dont ils seront effectivement mis en œuvre), et enfin le modèle de données physiques (donc nous savons exactement comment mettre en œuvre notre modèle de données dans la base de données de choix). Dans un projet d`entreposage de données, parfois le modèle de données conceptuel et le modèle de données logique sont considérés comme un livrable unique. modèle physique: la représentation physique de la base de données le modèle autorise ce qu`on appelle l`héritage en termes orientés objet. L`ensemble d`instances d`une classe d`entité peut être subdivisé en classes d`entité à part entière. Ainsi, chaque instance d`une classe d`entité de sous-type est également une instance du super-type de la classe d`entité. Chaque instance de la classe d`entité de type Super, est également une instance de l`une des classes d`entité de sous-type. modèle conceptuel: structure logique de l`intégralité du SuperType et du sous-type de la base de données dans la modélisation: parfois, peu d`entités dans un modèle de données peuvent partager certaines propriétés courantes (attributs)…

modélisation des données: la première étape du processus de conception de base de données plus important dans le contexte de ce document, le diagramme illustre comment une couche conceptuelle construite autour des données liées peut isoler un consommateur lié de données des détails de la RDFization l`infrastructure et l`hétérogénéité des sources de données sous-jacentes.

Comments are closed.