Explicación del modelado de datos: Conceptual, físico y lógico

RESUMEN

El modelado de datos, un proceso que permite diseñar y gestionar eficazmente las bases de datos, consta de tres etapas: conceptual, lógica y física. En la primera, el modelo conceptual, se definen las entidades y relaciones de alto nivel. La segunda etapa, el modelo lógico, añade detalles técnicos como atributos, tipos de datos y estructuras, y la etapa final, el modelo físico, implementa el diseño en un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) específico. Cada modelo sirve a un propósito único, desde aclarar los requisitos empresariales hasta guiar la implantación del sistema. Estos modelos son cruciales para mantener la integridad de los datos y pueden evolucionar a medida que cambian las necesidades de la empresa.

Continúe leyendo la primera parte de nuestra serie de tres partes sobre modelado de datos para comprender aún mejor los modelos conceptuales, lógicos y físicos.

¿Qué es el modelado de datos?

El modelado de datos es el proceso de organización de estructuras de datos, relaciones y reglas para apoyar el diseño de bases de datos y la gestión de datos. gestión de datos. Consiste en definir cómo se estructuran los datos, cómo se almacenan y cómo se accede a ellos, utilizando diagramas o modelos que describen entidades, atributos y relaciones. Al organizar los datos de forma lógica y coherente, el modelado de datos contribuye a garantizar la precisión, eficacia y escalabilidad de los sistemas de información. Además, un modelo de datos bien diseñado debe ser capaz de responder a los cambios y a las necesidades futuras.

¿Por qué es importante el modelado de datos?

Crear un modelo de datos es un paso importante en desarrollo de aplicaciones. Permite a su equipo decidir qué datos son necesarios y cómo recopilarlos y estructurarlos. Un modelo de datos puede considerarse un conjunto de decisiones, afirmaciones y suposiciones. Incluso si algo se modela incorrectamente, esas suposiciones se anotan y ayudan al equipo a entender por qué se modeló así. Con esta base de información, el equipo puede determinar mejor si hacer un cambio es el curso de acción correcto en el futuro.

Modelado de datos conceptual frente a lógico frente a físico

Los modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos cumplen cada uno una función clave en el proceso de modelado de datos. Un modelo conceptual proporciona una visión general del sistema de alto nivel, centrándose en las principales entidades y relaciones sin entrar en detalles técnicos. Un modelo lógico añade más estructura definiendo elementos de datos, atributos y sus relaciones. Un modelo físico aborda los detalles de implementación, especificando cómo se almacenarán los datos en las tablas de una base de datos, columnase índices.

He aquí cómo concebir cada modelo en los términos más sencillos:

1. 1. Conceptual - el modelo "qué
   2. Lógica: el "cómo" de los detalles
   3. Físico: el "cómo" de la aplicación

Cada nivel de los modelos de datos conceptuales, físicos y lógicos puede implicar diferentes funciones de su equipo.

Modelo conceptual de datos

El modelo conceptual de datos puede considerarse el modelo de datos de la "pizarra". No aborda el "cómo".

Para este modelo, es importante centrarse en capturar todos los tipos de datos (o "entidades") que necesitará el sistema. Además de las entidades, un modelo conceptual de datos también capturará:

• • Atributos: Propiedades individuales de una entidad. Por ejemplo, una entidad "persona" puede tener "nombre" y "talla de zapato". Una entidad "dirección" puede tener "código postal" y "ciudad".
  • Relaciones: Cómo se conecta una entidad con otras entidades. Por ejemplo, una entidad "persona" puede tener una o varias "direcciones".

Además de las entidades, sus atributos y relaciones, un modelo conceptual también puede:

• • Organizar el alcance: Detalla qué entidades están incluidas y cuáles no no incluido.
  • Definir reglas de negocio: Por ejemplo, ¿pueden las personas físicas tener varias direcciones? ¿Y varios correos electrónicos? ¿Deben tener un identificador único?

Los arquitectos suelen crear el modelo conceptual de datos con las partes interesadas del negocio y los expertos del dominio.

Ejemplo de modelo conceptual de datos

Existen muchos "lenguajes" para describir un modelo conceptual de datos. Pero siempre que se documente de forma accesible, puede ser tan fácil como cajas y flechas.

A continuación se muestra un diagrama de un modelo de datos conceptual que incluye dos entidades principales, rutas de viaje (y sus horarios asociados) y líneas aéreas:

Aunque parezcan tablas de un base de datos relacionalEn la fase de modelado conceptual es demasiado pronto para determinar cómo se almacenarán los datos. Esa determinación viene después: podrían ser tablas, documentos JSON, nodos gráficos, archivos CSV, blockchain o cualquier otro medio de almacenamiento.

Modelo lógico de datos

Se decide un modelo lógico de datos después de que las partes interesadas se pongan de acuerdo sobre un modelo conceptual.

En esta fase se completan los detalles del modelo conceptual. Aún es pronto para elegir un sistema de gestión de bases de datos (SGBD)Pero esta etapa puede ayudarle a decidir qué base de datos utilizar (relacional, documental, etc.). Por ejemplo, si elige relacionaltendrá que decidir qué tablas va a crear. Si elige documentotendrá que definir las colecciones.

Durante este paso, también debe decidir los detalles de cada campo o columna y relación. Estos detalles incluyen tipos de datos, tamaños, longitudes, matrices, objetos anidados, etc.

Los arquitectos y analistas de negocio suelen crear el modelo lógico.

Ejemplo de modelo lógico de datos

Por ejemplo, si opta por un modelo relacional, el modelo lógico podría ser el siguiente:

Sin embargo, con un base de datos de documentosel horario puede modelarse directamente como parte de la ruta. No hay necesidad de una clave externa, pero sigue siendo útil considerarla como una subentidad propia. Así que ese modelo lógico podría tener este aspecto:

Un horario, que tiene una huella bastante pequeña y finita, debería incluirse en la misma colección. Las publicaciones en redes sociales, que son ilimitadas, deben modelarse en colecciones separadas.

Modelo de datos físicos

Una vez definido un modelo lógico, es hora de implementarlo en una base de datos.

Si se decide por un modelo relacional, puede elegir entre Microsoft SQL Server, Oracle, PostgreSQL o MySQL. Sin embargo, si tu proceso de modelado revela que es probable que tu modelo de datos cambie con frecuencia para adaptarse a nuevos requisitos, deberías considerar el uso de una base de datos de documentos. Couchbase, una base de datos documental NoSQLsoporta conceptos relacionales como JOINs, transacciones ACID y datos JSON flexibles.

El modelo físico de datos debe incluir:

• • Un SGBD específico
  • Especificaciones para el almacenamiento de datos (por ejemplo, en disco, RAM o híbrido).
  • Instrucciones de alojamiento réplicas, fragmentostabiques, etc.

Los administradores de bases de datos (DBA) y los desarrolladores suelen crear el modelo físico de datos.

Ejemplo de modelo de datos físicos

He aquí un ejemplo de modelo físico para Couchbase:

Suele ser útil mostrar datos de muestra junto con el modelo físico.

He aquí un ejemplo de documento de ruta:

Y aquí tiene un ejemplo de documento de línea aérea:

Los ejemplos anteriores son vistas simplificadas de un modelo de datos físico real. Para trabajar con una versión en profundidad de este modelo de datos, puede inscribirse en un curso de cuenta gratuita de Couchbase Capella.

¿Cómo se utilizan los modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos en las aplicaciones de IA?

En Aplicaciones de IALos modelos de datos conceptuales definen entidades de alto nivel y sus relaciones, como "usuario", "interacción" o "datos de sensores", para establecer lo que el sistema de IA necesita comprender. Los modelos de datos lógicos se construyen sobre esta base detallando los atributos, los tipos de datos y las relaciones, creando un proyecto claro sobre cómo se organizarán los datos estructurados para el entrenamiento, la validación y la inferencia. A continuación, se traducen en modelos de datos físicos, que definen esquemas de bases de datos o estructuras de lagos de datos optimizados para el rendimiento, el almacenamiento y la accesibilidad. Juntos, estos modelos garantizan una gestión eficaz de los datos a lo largo de todo el proceso de IA, desde la formación del modelo hasta las predicciones y los análisis en tiempo real.

Ventajas del modelado de datos

El modelado de datos ofrece muchas ventajas que mejoran la calidad, eficacia y escalabilidad de las bases de datos. Proporcionar un plano de las estructuras y relaciones de datos ayuda a los equipos a alinear los requisitos de datos y reduce los malentendidos durante el desarrollo. También contribuye a mejorar el diseño de las bases de datos al identificar redundancias, incoherencias y lagunas en una fase temprana del proceso de planificación. Con un modelo bien estructurado, las organizaciones pueden reforzar la integridad de los datos, agilizar el acceso a ellos y mejorar rendimiento de las aplicaciones. Además, el modelado de datos facilita la adaptación a las necesidades cambiantes de la empresa al ofrecer una base flexible para futuras actualizaciones e integraciones.

Retos del modelado de datos

Uno de los retos habituales del modelado de datos es captar los requisitos empresariales y plasmarlos en un modelo estructurado, sobre todo cuando las partes interesadas tienen perspectivas diferentes. Si no se gestionan adecuadamente, los modelos de datos también pueden volverse demasiado complicados o rígidos, lo que dificulta su mantenimiento o ampliación a medida que cambian los requisitos. Además, la alineación de modelos entre distintos equipos y departamentos puede dar lugar a incoherencias si no se prioriza la colaboración. Garantizar que los modelos se mantienen actualizados en función de los cambios en las fuentes de datos y los procesos empresariales requiere una coordinación continua.

Próximos pasos y recursos

En segunda parteEn esta sección, analizamos los distintos modelos de datos físicos, como el relacional, el de documentos, el de gráficos y el de tablas amplias, para ayudarle a decidir qué modelo de datos se adapta mejor a sus necesidades.

Antes de dirigirse a esa entrada del blog, puede consultar los recursos que figuran a continuación para obtener más información sobre el tema que acabamos de tratar:

• • El modelo de datos de Couchbase
  • Fases del modelado de datos - Portal del Desarrollador Couchbase
  • Guía de modelado de datos - PDF
  • Soporte de modelado de datos JSON para desarrolladores

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los tres tipos de modelos de datos? Los tres tipos de modelos de datos son conceptual, lógico y físico, y cada uno de ellos representa distintos niveles de detalle en el diseño de bases de datos.

¿Cómo se modelan los datos? Para modelar los datos, hay que empezar por identificar las entidades, atributos y relaciones clave en función de los requisitos de la empresa. A continuación, cree un modelo de datos conceptual para esbozar la estructura de alto nivel, seguido de un modelo lógico que añada detalles como tipos de datos y reglas. Por último, desarrolle un modelo físico de datos que asigne el diseño a un tipo específico de base de datos.

¿Cuáles son ejemplos de modelos de datos conceptuales, físicos y lógicos? Un ejemplo de modelo de datos conceptual es un diagrama entidad-relación (ERD) que describe entidades de alto nivel como "Cliente", "Pedido" y "Producto" sin detalles técnicos. Un modelo de datos lógico añade más estructura, como la definición de atributos como "CustomerID" y "OrderDate", y la especificación de tipos de datos y reglas. Un modelo de datos físico traduce esto a un formato de base de datos específico, detallando nombres de tablas, tipos de columnas, índices y configuraciones de almacenamiento adaptadas a una plataforma como PostgreSQL o Couchbase.