Explicação da modelagem de dados: Conceitual, físico, lógico

RESUMO

A modelagem de dados, um processo que apoia o design e o gerenciamento eficientes de bancos de dados, envolve três estágios: conceitual, lógico e físico. O primeiro estágio, o modelo conceitual, define entidades e relacionamentos de alto nível. O segundo estágio, o modelo lógico, acrescenta detalhes técnicos, como atributos, tipos de dados e estruturas, e o estágio final, o modelo físico, implementa o projeto em um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) específico. Cada modelo serve a um propósito exclusivo, desde o esclarecimento dos requisitos comerciais até a orientação da implementação do sistema. Esses modelos são cruciais para manter a integridade dos dados e podem evoluir à medida que suas necessidades comerciais mudam.

Continue lendo a primeira parte de nossa série de três partes sobre modelagem de dados para obter uma compreensão ainda maior dos modelos conceituais, lógicos e físicos.

O que é modelagem de dados?

A modelagem de dados é o processo de organização de estruturas de dados, relacionamentos e regras para dar suporte ao projeto de banco de dados e gerenciamento de dados. Ela envolve a definição de como os dados são estruturados, armazenados e acessados, usando diagramas ou modelos que mapeiam entidades, atributos e relacionamentos. Ao organizar os dados de forma lógica e consistente, a modelagem de dados ajuda a garantir a precisão, a eficiência e a escalabilidade dos sistemas de informação. Um modelo de dados bem projetado também deve ser capaz de responder a mudanças e lidar com requisitos futuros.

Por que a modelagem de dados é importante?

A criação de um modelo de dados é uma etapa importante na desenvolvimento de aplicativos. Ele permite que sua equipe decida quais dados são necessários e como coletá-los e estruturá-los. Um modelo de dados pode ser considerado um conjunto de decisões, afirmações e suposições. Mesmo que algo seja modelado incorretamente, essas suposições são anotadas e ajudam a equipe a entender por que foi modelado dessa forma. Com essa linha de base de informações, a equipe pode determinar melhor se fazer uma alteração é o curso de ação correto no futuro.

Modelagem de dados conceitual vs. lógica vs. física

Os modelos de dados conceituais, lógicos e físicos desempenham uma função fundamental no processo de modelagem de dados. Um modelo conceitual fornece uma visão geral de alto nível do sistema, concentrando-se nas principais entidades e relacionamentos sem entrar em detalhes técnicos. Um modelo lógico acrescenta mais estrutura ao definir elementos de dados, atributos e seus relacionamentos. Um modelo físico aborda os detalhes da implementação, especificando como os dados serão armazenados nas tabelas de um banco de dados, colunase índices.

Veja a seguir como pensar em cada modelo em termos mais simples:

1. 1. Conceitual - o modelo "o quê"
   2. Lógico - o "como" dos detalhes
   3. Físico - o "como" da implementação

Cada nível dos modelos de dados conceituais, físicos e lógicos pode envolver diferentes funções da sua equipe.

Modelo de dados conceituais

O modelo de dados conceitual pode ser considerado o modelo de dados do "quadro branco". Ele não aborda o "como".

Para esse modelo, é importante concentrar-se na captura de todos os tipos de dados (ou "entidades") de que o sistema precisará. Além das entidades, um modelo de dados conceituais também captura:

• • Atributos: Propriedades individuais de uma entidade. Por exemplo, uma entidade "pessoa" pode ter "nome" e "tamanho do sapato". Uma entidade "endereço" pode ter "código postal" e "cidade".
  • Relacionamentos: Como uma entidade se conecta a outras entidades. Por exemplo, uma entidade "pessoa" pode ter um ou mais "endereços".

Junto com as entidades, seus atributos e relacionamentos, um modelo conceitual também pode:

• • Organizar o escopo: Detalha quais entidades estão incluídas e quais não estão não incluído.
  • Definir regras de negócios: Por exemplo, as entidades pessoais podem ter vários endereços? E quanto a vários e-mails? Elas precisam ter um identificador exclusivo?

Os arquitetos geralmente criam o modelo de dados conceituais com os participantes do negócio e especialistas no domínio.

Exemplo de modelo de dados conceituais

Há muitas "linguagens" para descrever um modelo de dados conceitual. Mas, desde que seja documentado de forma acessível, pode ser tão fácil quanto caixas e setas.

Aqui está um diagrama de um modelo de dados conceitual que envolve duas entidades principais, rotas de viagem (e suas programações associadas) e companhias aéreas:

Embora possam parecer tabelas em um banco de dados relacionalNa fase de modelagem conceitual, é muito cedo para determinar como os dados serão armazenados. Essa determinação vem depois: podem ser tabelas, documentos JSON, nós de gráficos, arquivos CSV, blockchain ou qualquer outro número de mídias de armazenamento.

Modelo de dados lógicos

Um modelo de dados lógico é decidido depois que as partes interessadas concordam com um modelo conceitual.

Esta etapa envolve o preenchimento dos detalhes do modelo conceitual. Ainda é muito cedo para escolher um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS)Mas esse estágio pode ajudá-lo a decidir qual banco de dados usar (relacional, documento etc.). Por exemplo, se você escolher relacionalSe você escolher a opção "tabelas", precisará decidir quais tabelas criar. Se você escolher documentoVocê precisará definir as coleções.

Durante essa etapa, você também deve decidir os detalhes de cada campo ou coluna e relacionamento. Esses detalhes incluem tipos de dados, tamanhos, comprimentos, matrizes, objetos aninhados etc.

Os arquitetos e analistas de negócios geralmente criam o modelo lógico.

Exemplo de modelo de dados lógicos

Por exemplo, se você estiver optando por um modelo relacional, o modelo lógico poderá ser assim:

No entanto, com um banco de dados de documentosSe o cronograma for um modelo, o cronograma pode ser modelado diretamente como parte da rota. Não há necessidade de uma chave estrangeira, mas ainda é útil considerá-la sua própria subentidade. Portanto, esse modelo lógico pode ter a seguinte aparência:

Uma agenda, que tem uma pegada relativamente pequena e finita, deve ser incorporada na mesma coleção. As publicações em mídias sociais, que não têm limites, devem ser modeladas em coleções separadas.

Modelo de dados físicos

Depois de definir um modelo lógico, é hora de implementá-lo em um banco de dados.

Se você optar por um modelo relacional, algumas opções incluem Microsoft SQL Server, Oracle, PostgreSQL ou MySQL. No entanto, se o processo de modelagem revelar que o modelo de dados provavelmente mudará com frequência para se adaptar a novos requisitos, considere a possibilidade de usar um banco de dados de documentos. Couchbase, um banco de dados de documentos NoSQLO JSON é um sistema de gerenciamento de dados que suporta conceitos relacionais como JOINs, transações ACID e dados JSON flexíveis.

O modelo de dados físicos deve incluir:

• • Um DBMS específico
  • Especificações para o armazenamento de dados (por exemplo, em disco, RAM ou híbrido)
  • Instruções para acomodação replicações, fragmentos, partições, etc.

Os administradores de banco de dados (DBAs) e os desenvolvedores geralmente criam o modelo de dados físicos.

Exemplo de modelo de dados físicos

Aqui está um exemplo de um modelo físico para o Couchbase:

Geralmente, é útil mostrar dados de amostra junto com o modelo físico.

Aqui está um exemplo de documento de rota:

E aqui está um exemplo de documento da companhia aérea:

Os exemplos acima são visualizações simplificadas de um modelo de dados físicos real. Para trabalhar com uma versão detalhada desse modelo de dados, você pode se inscrever em um conta gratuita do Couchbase Capella.

Como os modelos de dados conceituais, lógicos e físicos são usados nos aplicativos de IA?

Em Aplicativos de IAOs modelos de dados conceituais definem entidades de alto nível e seus relacionamentos, como "usuário", "interação" ou "dados do sensor", para estabelecer o que o sistema de IA precisa entender. Os modelos de dados lógicos se baseiam nessa base, detalhando os atributos, os tipos de dados e os relacionamentos, criando um plano claro de como os dados estruturados serão organizados para treinamento, validação e inferência. Em seguida, esses modelos são traduzidos em modelos de dados físicos, que definem esquemas de banco de dados ou estruturas de data lake otimizadas para desempenho, armazenamento e acessibilidade. Juntos, esses modelos garantem o manuseio eficiente dos dados em todo o pipeline de IA, desde o treinamento do modelo até as previsões e análises em tempo real.

Vantagens da modelagem de dados

A modelagem de dados oferece muitas vantagens que melhoram a qualidade, a eficiência e a escalabilidade dos bancos de dados. O fornecimento de um plano de estruturas e relacionamentos de dados ajuda as equipes a se alinharem aos requisitos de dados e reduz os mal-entendidos durante o desenvolvimento. Além disso, ele oferece suporte a um melhor projeto de banco de dados, identificando redundâncias, inconsistências e lacunas no início do processo de planejamento. Com um modelo bem estruturado, as organizações podem fortalecer a integridade dos dados, otimizar o acesso aos dados e melhorar desempenho do aplicativo. Além disso, a modelagem de dados facilita a adaptação às necessidades comerciais em constante mudança, oferecendo uma base flexível para futuras atualizações e integrações.

Desafios da modelagem de dados

Um desafio comum na modelagem de dados é capturar os requisitos de negócios e traduzi-los em um modelo estruturado, especialmente quando as partes interessadas têm perspectivas diferentes. Se não forem gerenciados adequadamente, os modelos de dados também podem se tornar excessivamente complicados ou rígidos, dificultando sua manutenção ou dimensionamento à medida que os requisitos mudam. Além disso, o alinhamento de modelos entre diferentes equipes e departamentos pode levar a inconsistências se a colaboração não for priorizada. Garantir que os modelos permaneçam atualizados com as mudanças nas fontes de dados e nos processos de negócios exige coordenação contínua.

Próximas etapas e recursos

Em segunda parteNa seção "Dados físicos", discutimos os vários modelos de dados físicos, incluindo relacional, documento, gráfico e tabela ampla, para ajudá-lo a decidir qual modelo de dados é mais adequado às suas necessidades.

Antes de ir para essa publicação do blog, você pode consultar os recursos abaixo para saber mais sobre o tópico que acabamos de abordar:

• • O modelo de dados do Couchbase
  • Fases da modelagem de dados - Portal do desenvolvedor do Couchbase
  • Guia de modelagem de dados - PDF
  • Suporte à modelagem de dados JSON para desenvolvedores

Perguntas frequentes

Quais são os três tipos de modelos de dados? Os três tipos de modelos de dados são conceituais, lógicos e físicos, cada um representando diferentes níveis de detalhes no design do banco de dados.

Como faço para modelar os dados? Para modelar os dados, comece identificando as principais entidades, atributos e relacionamentos com base nos requisitos comerciais. Em seguida, crie um modelo de dados conceitual para delinear a estrutura de alto nível, seguido de um modelo lógico que acrescente detalhes como tipos e regras de dados. Por fim, desenvolva um modelo de dados físicos que mapeie o projeto para um tipo específico de banco de dados.

Quais são os exemplos de modelos de dados conceituais, físicos e lógicos? Um exemplo de modelo de dados conceitual é um diagrama entidade-relacionamento (ERD) que descreve entidades de alto nível como "Cliente", "Pedido" e "Produto" sem detalhes técnicos. Um modelo de dados lógico acrescenta mais estrutura, como a definição de atributos como "CustomerID" e "OrderDate", e a especificação de tipos e regras de dados. Um modelo de dados físicos traduz isso em um formato de banco de dados específico, detalhando nomes de tabelas, tipos de colunas, índices e configurações de armazenamento adaptadas a uma plataforma como PostgreSQL ou Couchbase.