ডেটা মডেলিং: ধারণাগত, লজিক্যাল, ফিজিক্যাল ডেটা মডেলের ধরন

ডেটা মডেলিং কি?

ডেটা মডেলিং (ডেটা মডেলিং) ডেটাবেসে ডেটা সংরক্ষণের জন্য একটি ডেটা মডেল তৈরির প্রক্রিয়া। এই ডেটা মডেলটি ডেটা অবজেক্টের একটি ধারণাগত উপস্থাপনা, বিভিন্ন ডেটা অবজেক্টের মধ্যে সম্পর্ক এবং নিয়ম। ডেটা মডেলিং ডেটার চাক্ষুষ উপস্থাপনায় সাহায্য করে এবং ব্যবসার নিয়ম, নিয়ন্ত্রক সম্মতি এবং ডেটার উপর সরকারী নীতি প্রয়োগ করে। ডেটার মডেলগুলি ডেটাগুলির মান নিশ্চিত করার সময় কনভেনশন, ডিফল্ট মান, শব্দার্থবিদ্যা, সুরক্ষার ক্ষেত্রে ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করে।

তথ্য মডেল

দ্য তথ্য মডেল একটি বিমূর্ত মডেল হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা ডেটা বর্ণনা, ডেটা শব্দার্থবিদ্যা এবং ডেটার ধারাবাহিকতা সীমাবদ্ধতা সংগঠিত করে। ডেটা মডেল কি ডেটা প্রয়োজন এবং কিভাবে এটি সংগঠিত করা উচিত পরিবর্তে ডেটা উপর সঞ্চালিত হবে উপর জোর দেওয়া। ডেটা মডেল একটি স্থপতির বিল্ডিং প্ল্যানের মতো, যা ধারণাগত মডেল তৈরি করতে এবং ডেটা আইটেমের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করতে সাহায্য করে।

দুই ধরনের ডেটা মডেলিং টেকনিক

  1. সত্তা সম্পর্ক (E-R) মডেল
  2. ইউএমএল (ইউনিফাইড মডেলিং ল্যাঙ্গুয়েজ)

আমরা তাদের পরে বিস্তারিত আলোচনা করব।

এই ডেটা মডেলিং টিউটোরিয়ালটি ফ্রেশার, নতুনদের পাশাপাশি অভিজ্ঞ পেশাদারদের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত। এই ডেটা মডেল টিউটোরিয়ালে, ডেটা মডেলিং ধারণাগুলি বিস্তারিতভাবে-

কেন ডেটা মডেল ব্যবহার করবেন?

ডেটা মডেল ব্যবহারের প্রাথমিক লক্ষ্য হল:

  • নিশ্চিত করে যে ডাটাবেস দ্বারা প্রয়োজনীয় সমস্ত ডেটা অবজেক্টগুলি সঠিকভাবে উপস্থাপন করা হয়। ডেটা বাদ দিলে ত্রুটিপূর্ণ রিপোর্ট তৈরি হবে এবং ভুল ফলাফল হবে।
  • একটি ডেটা মডেল ধারণাগত, শারীরিক এবং যৌক্তিক স্তরে ডাটাবেস ডিজাইন করতে সাহায্য করে।
  • ডেটা মডেল কাঠামো রিলেশনাল টেবিল, প্রাথমিক এবং বিদেশী কী এবং সঞ্চিত পদ্ধতি নির্ধারণ করতে সাহায্য করে।
  • এটি বেস ডেটার একটি পরিষ্কার ছবি প্রদান করে এবং ডাটাবেস ডেভেলপারদের দ্বারা একটি ফিজিক্যাল ডাটাবেস তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
  • এটি অনুপস্থিত এবং অপ্রয়োজনীয় ডেটা সনাক্ত করতেও সহায়ক।
  • যদিও ডেটা মডেলের প্রাথমিক সৃষ্টি শ্রম এবং সময়সাপেক্ষ, দীর্ঘমেয়াদে, এটি আপনার আইটি অবকাঠামো আপগ্রেড এবং রক্ষণাবেক্ষণকে সস্তা এবং দ্রুত করে তোলে।

ডেটা মডেলের ধরন

ডেটা মডেলের ধরন : প্রধানত তিনটি ভিন্ন ধরণের ডেটা মডেল রয়েছে: ধারণাগত ডেটা মডেল, লজিক্যাল ডেটা মডেল এবং ফিজিক্যাল ডেটা মডেল এবং প্রত্যেকটির একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য রয়েছে। ডেটা মডেলগুলি ডেটা প্রতিনিধিত্ব করতে এবং এটি কীভাবে ডাটাবেসে সংরক্ষণ করা হয় এবং ডেটা আইটেমের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করতে ব্যবহৃত হয়।

  1. ধারণাগত ডেটা মডেল: এই ডেটা মডেল সংজ্ঞায়িত করে কি সিস্টেম রয়েছে। এই মডেলটি সাধারণত ব্যবসার স্টেকহোল্ডার এবং ডেটা আর্কিটেক্টস দ্বারা তৈরি করা হয়। উদ্দেশ্য ব্যবসার ধারণা এবং নিয়মগুলি সংগঠিত করা, সুযোগ দেওয়া এবং সংজ্ঞায়িত করা।
  2. লজিক্যাল ডেটা মডেল: সংজ্ঞায়িত করে কিভাবে DBMS নির্বিশেষে সিস্টেমটি প্রয়োগ করা উচিত। এই মডেলটি সাধারণত ডেটা আর্কিটেক্টস এবং বিজনেস অ্যানালিস্ট দ্বারা তৈরি করা হয়। উদ্দেশ্য হল নিয়ম এবং তথ্য কাঠামোর প্রযুক্তিগত মানচিত্র তৈরি করা।
  3. শারীরিক তথ্য মডেল : এই ডেটা মডেল বর্ণনা করে কিভাবে একটি নির্দিষ্ট DBMS সিস্টেম ব্যবহার করে সিস্টেমটি বাস্তবায়িত হবে। এই মডেলটি সাধারণত ডিবিএ এবং ডেভেলপারদের দ্বারা তৈরি করা হয়। উদ্দেশ্য হলো ডাটাবেজের বাস্তব বাস্তবায়ন।

ডেটা মডেলের প্রকারভেদ



মুছে ফেলা ইউটিউব ভিডিও কি ছিল খুঁজে বের করুন

ধারণাগত ডেটা মডেল

প্রতি ধারণাগত ডেটা মডেল ডাটাবেস ধারণা এবং তাদের সম্পর্কের একটি সংগঠিত দৃশ্য। একটি ধারণাগত ডেটা মডেল তৈরির উদ্দেশ্য হল সত্তা, তাদের বৈশিষ্ট্য এবং সম্পর্ক স্থাপন করা। এই ডেটা মডেলিং স্তরে, প্রকৃত ডাটাবেস কাঠামোর উপর খুব কমই কোন বিবরণ পাওয়া যায়। ব্যবসার অংশীদার এবং ডেটা স্থপতিরা সাধারণত একটি ধারণাগত ডেটা মডেল তৈরি করে।

ধারণাগত ডেটা মডেলের basic টি মৌলিক ভাড়াটে

  • সত্তা : একটি বাস্তব জগতের জিনিস
  • গুণ : কোনো সত্তার বৈশিষ্ট্য বা বৈশিষ্ট্য
  • সম্পর্ক : দুটি সত্তার মধ্যে নির্ভরতা বা মেলামেশা

ডেটা মডেলের উদাহরণ:

  • গ্রাহক এবং পণ্য দুটি সত্তা। গ্রাহক সংখ্যা এবং নাম গ্রাহক সত্তার বৈশিষ্ট্য
  • পণ্যের নাম এবং মূল্য পণ্য সত্তার বৈশিষ্ট্য
  • বিক্রয় হল গ্রাহক এবং পণ্যের মধ্যে সম্পর্ক

ধারণাগত ডেটা মডেল

একটি ধারণাগত ডেটা মডেলের বৈশিষ্ট্য

  • ব্যবসায়িক ধারণার সংগঠন-বিস্তৃত কভারেজ প্রদান করে।
  • এই ধরণের ডেটা মডেলগুলি ব্যবসায়িক দর্শকদের জন্য ডিজাইন এবং বিকাশ করা হয়েছে।
  • ধারণাগত মডেলটি স্বাধীনভাবে হার্ডওয়্যার স্পেসিফিকেশন যেমন ডেটা স্টোরেজ ক্যাপাসিটি, লোকেশন বা সফটওয়্যার স্পেসিফিকেশন যেমন DBMS বিক্রেতা এবং প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে। ফোকাস হচ্ছে ডেটাকে প্রতিনিধিত্ব করা কারণ একজন ব্যবহারকারী এটিকে 'বাস্তব জগতে' দেখতে পাবেন।

ডোমেইন মডেল হিসাবে পরিচিত ধারণাগত ডেটা মডেলগুলি মৌলিক ধারণা এবং সুযোগ প্রতিষ্ঠার মাধ্যমে সমস্ত স্টেকহোল্ডারদের জন্য একটি সাধারণ শব্দভাণ্ডার তৈরি করে।

লজিক্যাল ডেটা মডেল

দ্য লজিক্যাল ডেটা মডেল ডেটা উপাদানগুলির গঠন নির্ধারণ এবং তাদের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করতে ব্যবহৃত হয়। লজিক্যাল ডেটা মডেল ধারণাগত ডেটা মডেল উপাদানগুলিতে আরও তথ্য যুক্ত করে। লজিক্যাল ডেটা মডেল ব্যবহারের সুবিধা হল ফিজিক্যাল মডেলের ভিত্তি তৈরির জন্য একটি ভিত্তি প্রদান করা। যাইহোক, মডেলিং কাঠামো জেনেরিক রয়ে গেছে।

লজিক্যাল ডেটা মডেল



এই ডেটা মডেলিং স্তরে, কোন প্রাথমিক বা মাধ্যমিক কী সংজ্ঞায়িত করা হয় না। এই ডেটা মডেলিং স্তরে, আপনাকে সংযোগের বিশদ যাচাই এবং সমন্বয় করতে হবে যা সম্পর্কের জন্য আগে সেট করা ছিল।

লজিক্যাল ডেটা মডেলের বৈশিষ্ট্য

  • একটি একক প্রকল্পের জন্য তথ্য প্রয়োজন বর্ণনা করে কিন্তু প্রকল্পের সুযোগের উপর ভিত্তি করে অন্যান্য লজিক্যাল ডেটা মডেলের সাথে সংহত করতে পারে।
  • DBMS থেকে স্বাধীনভাবে ডিজাইন এবং ডেভেলপ করা হয়েছে।
  • ডেটা অ্যাট্রিবিউটগুলিতে সঠিক নির্ভুলতা এবং দৈর্ঘ্যের সাথে ডেটাটাইপ থাকবে।
  • মডেলটিতে সাধারণকরণ প্রক্রিয়াগুলি সাধারণত 3NF পর্যন্ত প্রয়োগ করা হয়।

শারীরিক তথ্য মডেল

প্রতি শারীরিক তথ্য মডেল ডেটা মডেলের একটি ডাটাবেস-নির্দিষ্ট বাস্তবায়ন বর্ণনা করে। এটি ডাটাবেস বিমূর্ততা প্রদান করে এবং স্কিমা তৈরি করতে সাহায্য করে। এটি একটি ফিজিক্যাল ডেটা মডেল দ্বারা প্রদত্ত মেটা-ডেটার সমৃদ্ধির কারণে। ফিজিক্যাল ডেটা মডেল ডাটাবেস কলাম কী, সীমাবদ্ধতা, ইনডেক্স, ট্রিগার এবং অন্যান্য RDBMS বৈশিষ্ট্যের প্রতিলিপি করে ডাটাবেস কাঠামো কল্পনা করতে সাহায্য করে।

শারীরিক তথ্য মডেল

গেমিংয়ের জন্য সেরা অভ্যন্তরীণ হার্ড ড্রাইভ

একটি শারীরিক তথ্য মডেলের বৈশিষ্ট্য:

  • ফিজিক্যাল ডেটা মডেল একটি একক প্রকল্প বা অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডেটার প্রয়োজনীয়তা বর্ণনা করে যদিও এটি প্রকল্পের সুযোগের উপর ভিত্তি করে অন্যান্য ভৌত ডেটা মডেলের সাথে একীভূত হতে পারে।
  • ডেটা মডেলের মধ্যে টেবিলের মধ্যে সম্পর্ক রয়েছে যা সম্পর্কের কার্ডিনালিটি এবং শূন্যতাকে সম্বোধন করে।
  • একটি DBMS, অবস্থান, ডেটা স্টোরেজ বা প্রজেক্টে ব্যবহৃত প্রযুক্তির একটি নির্দিষ্ট সংস্করণের জন্য তৈরি করা হয়েছে।
  • কলামগুলির সঠিক ডেটা টাইপ, দৈর্ঘ্য বরাদ্দ এবং ডিফল্ট মান থাকতে হবে।
  • প্রাথমিক এবং বিদেশী কী, ভিউ, ইনডেক্স, অ্যাক্সেস প্রোফাইল এবং অনুমোদন ইত্যাদি সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে।

ডেটা মডেলের সুবিধা এবং অসুবিধা:

ডেটা মডেলের সুবিধা:

  • একটি ডিজাইনিং ডেটা মডেলের প্রধান লক্ষ্য হল নিশ্চিত করা যে কার্যকরী দল দ্বারা প্রদত্ত ডেটা বস্তুগুলি সঠিকভাবে উপস্থাপন করা হয়।
  • ফিজিক্যাল ডাটাবেস তৈরির জন্য ডেটা মডেল যথেষ্ট বিশদ হতে হবে।
  • ডেটা মডেলের তথ্যগুলি টেবিল, প্রাথমিক এবং বিদেশী কী এবং সঞ্চিত পদ্ধতির মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
  • ডেটা মডেল ব্যবসাকে সংগঠনের মধ্যে এবং জুড়ে যোগাযোগ করতে সহায়তা করে।
  • ডেটা মডেল ETL প্রক্রিয়ায় ডেটা ম্যাপিং ডকুমেন্ট করতে সাহায্য করে
  • মডেল তৈরির জন্য ডেটার সঠিক উৎস চিনতে সাহায্য করুন

ডেটা মডেলের অসুবিধা:

  • ডেটা মডেল ডেভেলপ করার জন্য একজনকে ফিজিক্যাল ডেটা স্টোর করা বৈশিষ্ট্য জানতে হবে।
  • এটি একটি নেভিগেশনাল সিস্টেম জটিল অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট, ম্যানেজমেন্ট তৈরি করে। সুতরাং, এর জন্য জীবনীগত সত্যের জ্ঞান প্রয়োজন।
  • এমনকি কাঠামোতে করা ছোট পরিবর্তনের জন্য পুরো অ্যাপ্লিকেশনটিতে পরিবর্তন প্রয়োজন।
  • ডিবিএমএসে কোন সেট ডেটা ম্যানিপুলেশন ভাষা নেই।

উপসংহার

  • ডেটা মডেলিং হচ্ছে ডেটাবেসে ডেটা সংরক্ষণের জন্য ডেটা মডেল তৈরির প্রক্রিয়া।
  • ডেটার মডেলগুলি ডেটাগুলির মান নিশ্চিত করার সময় কনভেনশন, ডিফল্ট মান, শব্দার্থবিদ্যা, সুরক্ষার ক্ষেত্রে ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করে।
  • ডেটা মডেল কাঠামো রিলেশনাল টেবিল, প্রাথমিক এবং বিদেশী কী এবং সঞ্চিত পদ্ধতি নির্ধারণ করতে সাহায্য করে।
  • ধারণাগত, যৌক্তিক এবং শারীরিক তিন ধরনের আছে।
  • ধারণাগত মডেলের প্রধান লক্ষ্য হল সত্তা, তাদের বৈশিষ্ট্য এবং তাদের সম্পর্ক স্থাপন করা।
  • লজিক্যাল ডেটা মডেল ডেটা উপাদানগুলির গঠন নির্ধারণ করে এবং তাদের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে।
  • একটি ফিজিক্যাল ডেটা মডেল ডাটা মডেলের ডাটাবেস নির্দিষ্ট বাস্তবায়ন বর্ণনা করে।
  • একটি ডিজাইনিং ডেটা মডেলের প্রধান লক্ষ্য হল নিশ্চিত করা যে কার্যকরী দল দ্বারা প্রদত্ত ডেটা বস্তুগুলি সঠিকভাবে উপস্থাপন করা হয়।
  • সবচেয়ে বড় অসুবিধা হল যে কাঠামোতে করা এমনকি ছোট পরিবর্তনের জন্য পুরো অ্যাপ্লিকেশনটিতে পরিবর্তন প্রয়োজন।
  • এই ডেটা মডেলিং টিউটোরিয়ালটি পড়লে, আপনি মৌলিক ধারণাগুলি থেকে শিখবেন যেমন ডেটা মডেল কী? বিভিন্ন ধরনের ডেটা মডেলের ভূমিকা, সুবিধা, অসুবিধা এবং ডেটা মডেলের উদাহরণ।