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Modèle conceptuel de données traduction

La longueur des données n`est pas en question ici car elle peut également être utilisée pour décrire le type de données génériques. Ce que je trouve un peu flou est le terme “DataType” puisque dans l`article, il n`est pas spécifié comme générique ou SGBDR dépendant. Personnellement, dans la description du modèle de données logique, je voudrais écrire comme ceci: comme un schéma conceptuel représente la sémantique d`une organisation, et non pas une conception de base de données, il peut exister sur différents niveaux d`abstraction. L`architecture de quatre schémas ANSI originale a commencé avec l`ensemble de schéma externe qui représentent chacun la vue d`une personne du monde qui l`entoure. Ceux-ci sont consolidés dans un schéma conceptuel unique qui est le sur-ensemble de toutes ces vues externes. Un modèle de données peut être aussi concret que la perspective de chaque personne, mais cela tend à le rendre inflexible. Si le monde de cette personne change, le modèle doit changer. Les modèles de données conceptuelles prennent une perspective plus abstraite, identifiant les choses fondamentales, dont les choses qu`un individu traite sont juste des exemples. La vue un peu moins traditionnelle de la modélisation des données commence par la modélisation conceptuelle des données. Les modèles de données conceptuelles utilisent un système standard de symboles qui forment un langage formel, bien que non compliqué, qui communique une abondance de connaissances sur les informations modélisées.

Ce langage visuel simple est efficace pour communiquer la vue des utilisateurs professionnels sur les données avec lesquelles ils travaillent. Par conception, le modèle entièrement attribué créé dans le modèle logique ARTS a toutes les relations nombreuses à nombreuses résolues à l`aide d`entités de jointure. De même, toutes les clés primaires et étrangères sont entièrement identifiées et définies. En conséquence, les modèles de relation d`entité de base affichés dans un modèle logique sont traduits de façon un à un dans les tables SQL du modèle de données physique. Cette traduction un-à-un signifie que les entités sont mappées aux tables, les attributs sont mappés aux colonnes, les domaines sont mappés aux types de données et les relations sont mappées aux contraintes de clé étrangère dans le modèle physique. Au cours des années 1990, l`application de techniques de modélisation sémantique a abouti aux modèles de données sémantiques du second type. Un exemple de tel est le modèle de données sémantiques qui est normalisé comme ISO 15926-2 (2002), qui est encore développé dans le langage de modélisation sémantique Gellish (2005). La définition de la langue Gellish est documentée sous la forme d`un modèle de données sémantiques.

Gellish lui-même est un langage de modélisation sémantique, qui peut être utilisé pour créer d`autres modèles sémantiques. Ces modèles sémantiques peuvent être stockés dans des bases de données Gellish, étant des bases de données sémantiques. Les tests et l`évaluation peuvent être anticipés et exécutés sur les modèles IFML plutôt que sur le code final. La vérification de modèle peut détecter des incohérences dans la conception de l`extrémité avant (par exemple, les statuts inaccessibles de l`interface) et suggérer des façons de refactoriser l`interface utilisateur pour une meilleure utilisabilité (par exemple, recommander des modèles de conception uniformes pour les différents types d`utilisateurs interactions, telles que la recherche, la navigation, la création. modification et suppression d`objets). Alan Simon, dans Enterprise Business Intelligence and Data Management, 2014 étape 2: logiciel de modélisation de données-VertabeloNow que j`ai eu l`idée de base en face de moi, il était tout simplement une tâche de choisir un logiciel approprié et la traduction de l`esquisse dans un schéma avec Détails. Pour le logiciel, il y avait beaucoup de bonnes options telles que DbDesigner.net, LucidChart et PonyORM (qui a été recommandé dans un de nos webinaires).

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