Ein Datenmodell auf höchster Ebene im Geschäft oder für jedes funktionelle Gebiet ist ein abstraktes Modell, dass Dokumente und die Geschäftsdaten für die Kommunikation zwischen funktionellen und technischen Leuten organisieren. Es wird verwendet, um die Daten zu zeigen, die erforderlich und durch Geschäftsprozesse geschaffen sind.

Ein Datenmodell in der Softwaretechnik ist ein abstraktes Modell, dass Dokumente und die Geschäftsdaten für die Kommunikation zwischen Gruppenmitgliedern organisieren und als ein Plan verwendet werden, um Anwendungen spezifisch zu entwickeln, wie Daten versorgt und zugegriffen werden.

Gemäß Hoberman (2009), "Ist ein Datenmodell ein wayfinding Werkzeug sowohl für das Geschäft als auch DAFÜR Fachleuten, der eine Reihe von Symbolen und Text verwendet, um eine Teilmenge der echten Information genau zu erklären, um Kommunikation innerhalb der Organisation zu verbessern und dadurch zu einer flexibleren und stabilen Anwendungsumgebung zu führen."

Ein Datenmodell bestimmt ausführlich die Struktur von Daten oder strukturierten Daten. Typische Anwendungen von Datenmodellen schließen Datenbankmodelle, Design von Informationssystemen und Ermöglichen-Austausch von Daten ein. Gewöhnlich werden Datenmodelle in Daten angegeben, Sprache modellierend.

Kommunikation und Präzision sind die zwei Schlüsselvorteile, die ein Datenmodell wichtig für Anwendungen machen, die verwenden und Daten austauschen. Ein Datenmodell ist das Medium, die planen, dass Gruppenmitglieder von verschiedenen Hintergründen und mit verschiedenen Niveaus der Erfahrung miteinander kommunizieren können. Präzision bedeutet, dass die Begriffe und Regeln auf einem Datenmodell nur ein Weg interpretiert werden können und nicht zweideutig sind.

Ein Datenmodell kann manchmal eine Datenstruktur besonders im Zusammenhang von Programmiersprachen genannt werden. Datenmodelle werden häufig durch Funktionsmodelle besonders im Zusammenhang von Unternehmensmodellen ergänzt.

Übersicht

Das Handhaben großer Mengen von strukturierten und unstrukturierten Daten ist eine primäre Funktion von Informationssystemen. Datenmodelle beschreiben strukturierte Daten für die Lagerung in Datenverwaltungssystemen wie Verwandtschaftsdatenbanken. Sie beschreiben normalerweise unstrukturierte Daten, wie Textverarbeitungsdokumente, E-Mail-Nachrichten, Bilder, Digitalaudio, und Video-nicht.

Die Rolle von Datenmodellen

Das Hauptziel von Datenmodellen ist, die Entwicklung von Informationssystemen durch die Versorgung der Definition und des Formats von Daten zu unterstützen. Gemäß West und Fowler (1999), "wenn das durchweg über Systeme dann getan wird, kann die Vereinbarkeit von Daten erreicht werden. Wenn dieselben Datenstrukturen verwendet werden, um Daten dann zu versorgen und auf sie zuzugreifen, können verschiedene Anwendungen Daten teilen. Die Ergebnisse davon werden oben angezeigt. Jedoch kosten Systeme und Schnittstellen häufig mehr als sie, um zu bauen, sollten funktionieren und aufrechterhalten. Sie können auch das Geschäft beschränken aber nicht es unterstützen. Eine Hauptursache besteht darin, dass die Qualität der Datenmodelle, die in Systemen und Schnittstellen durchgeführt sind, schwach ist".

• "Geschäftsregeln, die dazu spezifisch sind, wie Sachen in einem besonderen Platz gemacht werden, werden häufig in der Struktur eines Datenmodells befestigt. Das bedeutet, dass kleine Änderungen in der Weise, wie Geschäft geführt wird, zu großen Änderungen in Computersystemen und Schnittstellen führen".
• "Entitätstypen werden häufig nicht identifiziert, oder falsch identifiziert. Das kann zu Erwiderung von Daten, Datenstruktur und Funktionalität, zusammen mit den begleitenden Kosten dieser Verdoppelung in der Entwicklung und Wartung führen".
• "Datenmodelle für verschiedene Systeme sind willkürlich verschieden. Das Ergebnis davon besteht darin, dass komplizierte Schnittstellen zwischen Systemen dieser Anteil Daten erforderlich sind. Diese Schnittstellen können zwischen 25-70 % der Kosten von aktuellen Systemen dafür verantwortlich sein".
• "Daten können elektronisch mit Kunden und Lieferanten nicht geteilt werden, weil die Struktur und Bedeutung von Daten nicht standardisiert worden sind. Zum Beispiel werden Technikdesigndaten und Zeichnungen für das Prozess-Werk noch manchmal auf Papier ausgetauscht".

Der Grund für diese Probleme ist ein Mangel an Standards, die sicherstellen werden, dass Datenmodelle Geschäftsbedarf sowohl decken und entsprechen werden. Gemäß Hoberman (2009), "Ist ein Datenmodell ein wayfinding Werkzeug sowohl für das Geschäft als auch DAFÜR Fachleuten, der eine Reihe von Symbolen und Text verwendet, um eine Teilmenge der echten Information genau zu erklären, um Kommunikation innerhalb der Organisation zu verbessern und dadurch zu einer flexibleren und stabilen Anwendungsumgebung zu führen." [2]

Ein Datenmodell bestimmt ausführlich die Struktur von Daten oder strukturierten Daten. Typische Anwendungen von Datenmodellen schließen Datenbankmodelle, Design von Informationssystemen und Ermöglichen-Austausch von Daten ein. Gewöhnlich werden Datenmodelle in Daten angegeben, Sprache modellierend. [3]

Kommunikation und Präzision sind die zwei Schlüsselvorteile, die ein Datenmodell wichtig für Anwendungen machen, die verwenden und Daten austauschen. Ein Datenmodell ist das Medium, die planen, dass Gruppenmitglieder von verschiedenen Hintergründen und mit verschiedenen Niveaus der Erfahrung miteinander kommunizieren können. Präzision bedeutet, dass die Begriffe und Regeln auf einem Datenmodell nur ein Weg interpretiert werden können und nicht zweideutig sind. [2]

Ein Datenmodell kann manchmal eine Datenstruktur besonders im Zusammenhang von Programmiersprachen genannt werden. Datenmodelle werden häufig durch Funktionsmodelle besonders im Zusammenhang von Unternehmensmodellen ergänzt.

Drei Perspektiven

Ein Datenmusterbeispiel kann eine von drei Arten gemäß ANSI 1975 sein:

• Konzeptuelles Schema: Beschreibt die Semantik eines Gebiets, das Spielraum des Modells seiend. Zum Beispiel kann es ein Modell des Interesse-Gebiets einer Organisation oder Industrie sein. Das besteht aus Entitätsklassen, Arten von Dingen der Bedeutung im Gebiet und Beziehungsbehauptungen über Vereinigungen zwischen Paaren von Entitätsklassen vertretend. Ein konzeptuelles Schema gibt die Arten von Tatsachen oder Vorschlägen an, die mit dem Modell ausgedrückt werden können. In diesem Sinn definiert es die erlaubten Ausdrücke auf einer künstlichen 'Sprache' mit einem Spielraum, das durch das Spielraum des Modells beschränkt wird. Der Gebrauch des konzeptuellen Schemas hat sich entwickelt, um ein starkes Nachrichtenwerkzeug mit Geschäftsbenutzern zu werden. Häufig genannt ein Sachgebiet-Modell (SAM) oder Datenmodell auf höchster Ebene (HDM), dieses Modell wird verwendet, um Kerndatenkonzepte, Regeln und Definitionen einem Geschäftsbenutzer als ein Teil einer gesamten Anwendungsentwicklung oder Unternehmensinitiative mitzuteilen. Die Zahl von Gegenständen sollte sehr klein sein und hat sich auf Schlüsselkonzepte konzentriert. Versuchen Sie, dieses Modell auf eine Seite zu beschränken, obwohl für äußerst große Organisationen oder komplizierte Projekte das Modell zwei oder mehr Seiten abmessen könnte.
• Logisches Diagramm: Beschreibt die Semantik, wie vertreten, durch eine besondere Datenmanipulationstechnologie. Das besteht aus Beschreibungen von Tabellen und Säulen, Gegenstand hat Klassen und XML Anhängsel unter anderem orientiert.
• Physisches Diagramm: Beschreibt die physischen Mittel, durch die Daten versorgt werden. Das ist mit Teilungen, Zentraleinheiten, tablespaces und ähnlich beschäftigt.

Die Bedeutung dieser Annäherung, gemäß ANSI, besteht darin, dass es den drei Perspektiven erlaubt, von einander relativ unabhängig zu sein. Speichertechnik kann sich ändern, ohne entweder das logische oder das Begriffsmodell zu betreffen. Die Struktur des Tisches/Säule kann sich ändern, ohne das Begriffsmodell (notwendigerweise) zu betreffen. In jedem Fall, natürlich, müssen die Strukturen im Einklang stehend mit dem anderen Modell bleiben. Die Struktur des Tisches/Säule kann von einer direkten Übersetzung der Entitätsklassen und Attribute verschieden sein, aber sie muss die Ziele der Begriffsentitätsklassenstruktur schließlich ausführen. Frühe Phasen von vielen Softwareentwicklungsprojekten betonen das Design eines Begriffsdatenmodells. Über solch ein Design kann in ein logisches Datenmodell ausführlich berichtet werden. In späteren Stufen kann dieses Modell ins physische Datenmodell übersetzt werden. Jedoch ist es auch möglich, ein Begriffsmodell direkt durchzuführen.

Geschichte

Eine der frühsten Pionierarbeiten im Modellieren von Informationssystemen wurde von Young und Kent (1958) getan, wer "für eine genaue und abstrakte Weise argumentiert hat, die Informationseigenschaften und Zeiteigenschaften Daten anzugeben, die Problem bearbeiten". Sie haben "eine Notation schaffen wollen, die dem Analytiker ermöglichen sollte, das Problem um jedes Stück der Hardware zu organisieren". Ihre Arbeit war eine erste Anstrengung, eine abstrakte Spezifizierung und invariant Basis zu schaffen, um verschiedene alternative Durchführungen mit verschiedenen Hardware-Bestandteilen zu entwerfen. Ein nächster Schritt darin modelliert wurde von CODASYL, ES 1959 gebildetes Industriekonsortium genommen, wer im Wesentlichen nach demselben Ding wie Young und Kent gezielt hat: die Entwicklung "einer richtigen Struktur für die Maschine unabhängige Problem-Definitionssprache, am Systemniveau der Datenverarbeitung". Das hat zur Entwicklung eines spezifischen geführt IST Informationsalgebra.

In den 1960er Jahren hat das Datenmodellieren mehr Bedeutung mit der Einleitung des Konzepts des Verwaltungsinformationssystems (MIS) gewonnen. Gemäß Leondes (2002), "während dieser Zeit hat das Informationssystem die Daten und Information zu Verwaltungszwecken zur Verfügung gestellt. Das erste Generationsdatenbanksystem, genannt Integrated Data Store (IDS), wurde von Charles Bachman an General Electric entworfen. Zwei berühmte Datenbankmodelle, das Netzdatenmodell und das hierarchische Datenmodell, wurden während dieser Zeitspanne vorgeschlagen". Zum Ende der 1960er Jahre hat Edgar F. Codd seine Theorien der Dateneinordnung ausgearbeitet, und hat das Verwandtschaftsmodell für das auf der Prädikat-Logik der ersten Ordnung gestützte Datenbankmanagement vorgeschlagen.

In den 1970er Jahren ist das Entitätsbeziehungsmodellieren als ein neuer Typ des Begriffsdatenmodellierens, ursprünglich vorgeschlagen 1976 von Peter Chen erschienen. Entitätsbeziehungsmodelle wurden in der ersten Stufe des Informationssystemdesigns während der Bedarfsanalyse verwendet, um Informationsbedürfnisse oder den Typ der Information zu beschreiben, die in einer Datenbank versorgt werden soll. Diese Technik kann jede Ontologie, d. h., eine Übersicht und Klassifikation von Konzepten und ihren Beziehungen für ein bestimmtes Gebiet von Interesse beschreiben.

In den 1970er Jahren hat G.M. Nijssen "Informationsanalyse-Methode der Natürlichen Sprache" (NIAM) Methode entwickelt, und hat das in den 1980er Jahren in der Zusammenarbeit mit Terry Halpin in Object-Role Modeling (ORM) entwickelt.

Weiter in den 1980er Jahren gemäß Jan L. Harrington (2000) "hat die Entwicklung des objektorientierten Paradigmas eine grundsätzliche Änderung in der Weise verursacht, wie wir auf Daten und die Verfahren schauen, die auf Daten funktionieren. Traditionell sind Daten und Verfahren getrennt versorgt worden: die Daten und ihre Beziehung in einer Datenbank, die Verfahren in einem Anwendungsprogramm. Gegenstand-Orientierung hat jedoch ein Verfahren einer Entität mit seinen Daten verbunden."

Typen von Datenmodellen

Datenbankmodell

Ein Datenbankmodell ist eine Theorie oder Spezifizierung, die beschreibt, wie eine Datenbank strukturiert und verwendet wird. Solche mehreren Modelle sind angedeutet worden. Allgemeine Modelle schließen ein:

Image:FigFileConvert000a.svg|Flat Modell

Image:Hierarchisches Datenbankmodell.svg|Hierarchical Modell

Image:Network DB-Mustersvg|Networkmodell

Image:Relational Musterkonzeptpng|Relationalmodell

</Galerie> </Zentrum>

• Flaches Modell: Das kann sich als ein Datenmodell nicht ausschließlich qualifizieren. Die Wohnung (oder Tisch) Modell besteht aus einer einzelnen, zweidimensionalen Reihe von Datenelementen, wo, wie man annimmt, alle Mitglieder einer gegebenen Säule ähnliche Werte sind, und, wie man annimmt, alle Mitglieder einer Reihe mit einander verbunden sind.
• Hierarchisches Modell: In dieser Musterdaten wird in eine baumähnliche Struktur organisiert, eine einzelne nach oben gerichtete Verbindung zu jeder Aufzeichnung einbeziehend, um das Nisten und ein Sorte-Feld zu beschreiben, um die Aufzeichnungen in einer besonderen Ordnung in jeder Liste des desselben-Niveaus zu behalten.
• Netzmodell: Dieses Modell organisiert Daten mit zwei grundsätzlichen Konstruktionen, genannt Aufzeichnungen und Sätze. Aufzeichnungen enthalten Felder, und Sätze definieren one-many Beziehungen zwischen Aufzeichnungen: ein Eigentümer, viele Mitglieder.
• Verwandtschaftsmodell: Ist ein auf der Prädikat-Logik der ersten Ordnung gestütztes Datenbankmodell. Seine Kernidee ist, eine Datenbank als eine Sammlung von Prädikaten über einen begrenzten Satz von Prädikat-Variablen zu beschreiben, Einschränkungen auf die möglichen Werte und Kombinationen von Werten beschreibend.

Image:Company codm.gif|Concept-orientiertes Modell

Image:Star-schema.png|Star Diagramm

</Galerie> </Zentrum>

• Mit dem Gegenstandverwandtschaftsmodell: Ähnlich einem Verwandtschaftsdatenbankmodell, aber Gegenständen, werden Klassen und Erbe in Datenbankdiagrammen und auf der Anfragensprache direkt unterstützt.
• Sterndiagramm ist der einfachste Stil des Datenlager-Diagramms. Das Sterndiagramm besteht aus einigen "Tatsache-Tischen" (vielleicht nur ein, den Namen rechtfertigend), in jeder Zahl von "Dimensionstischen" Verweise anbringend. Das Sterndiagramm wird ein wichtiger spezieller Fall des Schneeflocke-Diagramms in Betracht gezogen.

Datenstruktur-Diagramm

Ein Datenstruktur-Diagramm (DSD) ist ein Diagramm, und Datenmodell hat gepflegt, Begriffsdatenmodelle durch die Versorgung von grafischen Notationen zu beschreiben, welche Dokumentenentitäten und ihre Beziehungen und die Einschränkungen, die sie binden. Die grundlegenden grafischen Elemente von DSDs sind Kästen, Entitäten und Pfeile vertretend, Beziehungen vertretend. Datenstruktur-Diagramme sind am nützlichsten, um komplizierte Datenentitäten zu dokumentieren.

Datenstruktur-Diagramme sind eine Erweiterung des Entitätsbeziehungsmodells (ER Modell). In DSDs werden Attribute innerhalb der Entitätskästen aber nicht außerhalb ihrer angegeben, während Beziehungen als Kästen gezogen werden, die aus Attributen zusammengesetzt sind, die die Einschränkungen angeben, die Entitäten zusammen binden. Das E-R Modell, während robust, stellt keine Weise zur Verfügung, die Einschränkungen zwischen Beziehungen anzugeben, und wird visuell beschwerlich, wenn es Entitäten mit mehreren Attributen vertritt. DSDs unterscheiden sich vom ER Modell darin das ER Modell konzentriert sich auf die Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten, wohingegen sich DSDs auf die Beziehungen der Elemente innerhalb einer Entität konzentrieren und Benutzern ermöglichen, die Verbindungen und Beziehungen zwischen jeder Entität völlig zu sehen.

Es gibt mehrere Stile, um Datenstruktur-Diagramme mit dem bemerkenswerten Unterschied auf diese Art zu vertreten, cardinality zu definieren. Die Wahlen sind zwischen Pfeilspitzen, umgekehrte Pfeilspitzen (die Füße der Krähe), oder numerische Darstellung des cardinality.

Entitätsbeziehungsmodell

Ein Entitätsbeziehungsmodell (ERM) ist ein abstraktes Begriffsdatenmodell (oder semantisches Datenmodell) verwendet in der Softwaretechnik, um strukturierte Daten zu vertreten. Es gibt mehrere für ERMs verwendete Notationen.

Geografisches Datenmodell

Ein Datenmodell in Geografischen Informationssystemen ist eine mathematische Konstruktion, um geografische Gegenstände oder Oberflächen als Daten zu vertreten. Zum Beispiel,

• das Vektor-Datenmodell vertritt Erdkunde als Sammlungen von Punkten, Linien und Vielecken;
• das Rasterdatenmodell vertritt Erdkunde als Zellmatrizen, die numerische Werte versorgen;
• und das Datenmodell des Triangulierten Unregelmäßigen Netzes (TIN) vertritt Erdkunde als Sätze von aneinander grenzenden, nichtüberlappenden Dreiecken.

Image:Groups beziehen sich auf den Prozess, sich eine Karte jpg|Groups auf den Prozess beziehen zu lassen, eine Karte zu machen

Image:NGMDB Datenmusterdatenmusteranwendungen der Anwendung jpg|NGMDB

Image:NGMDB Datenbanken haben zusammen jpg|NGMDB Datenbanken verbunden zusammen verbunden

Image:Representing dreidimensionale Karte-Information jpg|Representing 3D-Karte-Information

</Galerie> </Zentrum>

Allgemeines Datenmodell

Allgemeine Datenmodelle sind Generalisationen von herkömmlichen Datenmodellen. Sie definieren standardisierte allgemeine Beziehungstypen zusammen mit den Arten von Dingen, die durch solch einen Beziehungstyp verbunden sein können. Allgemeine Datenmodelle werden als eine Annäherung entwickelt, um einige Mängel von herkömmlichen Datenmodellen zu lösen. Zum Beispiel erzeugen verschiedene Modellierer gewöhnlich verschiedene herkömmliche Datenmodelle desselben Gebiets. Das kann zu Schwierigkeit führen, die Modelle von verschiedenen Leuten zusammenzubringen, und ist ein Hindernis für den Datenaustausch und die Datenintegration. Unveränderlich, jedoch, ist dieser Unterschied verschiedenen Niveaus der Abstraktion in den Modellen und Unterschiede in den Arten von Tatsachen zuzuschreibend, die (die semantischen Ausdruck-Fähigkeiten zu den Modellen) realisiert werden können. Die Modellierer müssen kommunizieren und sich über bestimmte Elemente einigen, die konkreter gemacht werden sollen, um die Unterschiede weniger bedeutend zu machen.

Semantisches Datenmodell

Ein semantisches Datenmodell in der Softwaretechnik ist eine Technik, um die Bedeutung von Daten innerhalb des Zusammenhangs seiner Wechselbeziehungen mit anderen Daten zu definieren. Ein semantisches Datenmodell ist eine Abstraktion, die definiert, wie sich die versorgten Symbole auf die echte Welt beziehen. Ein semantisches Datenmodell wird manchmal ein Begriffsdatenmodell genannt.

Die logische Datenstruktur eines Datenbankverwaltungssystems (DBMS), ob hierarchisch Netz, oder Verwandtschafts-, die Voraussetzungen für eine Begriffsdefinition von Daten nicht völlig befriedigen kann, weil es im Spielraum beschränkt und zur durch den DBMS verwendeten Durchführungsstrategie beeinflusst wird. Deshalb hat das Bedürfnis, Daten von einer Begriffsansicht zu definieren, zur Entwicklung von semantischen Daten geführt, Techniken modellierend. D. h. Techniken, um die Bedeutung von Daten innerhalb des Zusammenhangs seiner Wechselbeziehungen mit anderen Daten zu definieren. Wie illustriert, in der Zahl. Die echte Welt, in Bezug auf Mittel, Ideen, Ereignisse wird usw. innerhalb von physischen Datenläden symbolisch definiert. Ein semantisches Datenmodell ist eine Abstraktion, die definiert, wie sich die versorgten Symbole auf die echte Welt beziehen. So muss das Modell eine wahre Darstellung der echten Welt sein.

Datenmusterthemen

Datenarchitektur

Datenarchitektur ist das Design von Daten für den Gebrauch im Definieren des Zielstaates, und die nachfolgende Planung musste den Zielstaat schlagen. Es ist gewöhnlich eines von mehreren Architektur-Gebieten, die die Säulen einer Unternehmensarchitektur oder Lösungsarchitektur bilden.

Eine Datenarchitektur beschreibt die Datenstrukturen, die durch ein Geschäft und/oder seine Anwendungen verwendet sind. Es gibt Beschreibungen von Daten in der Lagerung und Daten in der Bewegung; Beschreibungen von Datenläden, Datengruppen und Datensachen; und mappings jener Datenkunsterzeugnisse zu Datenqualitäten, Anwendungen, Positionen usw.

Notwendig für das Verständnis des Zielstaates beschreibt Datenarchitektur, wie Daten bearbeitet, versorgt, und in einem gegebenen System verwertet werden. Es stellt Kriterien für in einer Prozession gehende Datenoperationen zur Verfügung, die es möglich machen, Datenflüsse zu entwerfen und auch den Datenfluss im System zu kontrollieren.

Das Datenmodellieren

Daten, die in der Softwaretechnik modellieren, sind der Prozess, ein Datenmodell durch die Verwendung formeller Datenmusterbeschreibungen mit Daten zu schaffen, Techniken modellierend. Das Datenmodellieren ist eine Technik, um Geschäftsvoraussetzungen für eine Datenbank zu definieren. Es wird manchmal das Datenbankmodellieren genannt, weil ein Datenmodell schließlich in einer Datenbank durchgeführt wird.

Die Zahl illustriert die Weise, wie Datenmodelle entwickelt und heute verwendet werden. Ein Begriffsdatenmodell wird gestützt auf den Datenvoraussetzungen für die Anwendung entwickelt, die vielleicht im Zusammenhang eines Tätigkeitsmodells entwickelt wird. Das Datenmodell wird normalerweise aus Entitätstypen, Attributen, Beziehungen, Integritätsregeln und den Definitionen jener Gegenstände bestehen. Das wird dann als der Anfang-Punkt für die Schnittstelle oder das Datenbankdesign verwendet.

Dateneigenschaften

Einige wichtige Eigenschaften von Daten, für die Anforderungen entsprochen werden muss, sind:

• Definitionszusammenhängende Eigenschaften
• Relevanz: die Nützlichkeit der Daten im Zusammenhang Ihres Geschäfts.
• Klarheit: die Verfügbarkeit einer klaren und geteilten Definition für die Daten.
• Konsistenz: die Vereinbarkeit desselben Typs von Daten von verschiedenen Quellen.
• Inhalt-zusammenhängende Eigenschaften
• Rechtzeitigkeit: Die Verfügbarkeit von Daten hat zurzeit verlangt, und wie aktuell, dass Daten sind.
• Genauigkeit: Wie in der Nähe von der Wahrheit die Daten ist.
• Eigenschaften haben sich sowohl auf die Definition als auch auf den Inhalt bezogen
• Vollständigkeit: Wie viel der erforderlichen Daten verfügbar ist.
• Zugänglichkeit: Wo, wie, und für wen die Daten verfügbar oder (z.B Sicherheit) nicht verfügbar ist.
• Kosten: Die Kosten, die im Erreichen der Daten und Bereitstellen davon für den Gebrauch übernommen sind.

Datenorganisation

Eine andere Art des Datenmodells beschreibt, wie man Daten mit einem Datenbankverwaltungssystem oder anderer Datenverwaltungstechnologie organisiert. Es, beschreibt zum Beispiel, Verwandtschaftstabellen und Säulen oder objektorientierte Klassen und Attribute. Solch ein Datenmodell wird manchmal das physische Datenmodell genannt, aber im ursprünglichen ANSI drei Diagramm-Architektur wird es "logisch" genannt. In dieser Architektur beschreibt das physische Modell die Speichermedien (Zylinder, Spuren und tablespaces). Ideal wird dieses Modell aus dem mehr begrifflichen Datenmodell abgeleitet, das oben beschrieben ist. Es kann sich jedoch unterscheiden, um für Einschränkungen wie in einer Prozession gehende Kapazität und Gebrauch-Muster verantwortlich zu sein.

Während Datenanalyse ein verbreiteter Ausdruck für das Datenmodellieren ist, hat die Tätigkeit wirklich mit den Ideen und Methoden dessen mehr gemeinsam (das Schließen von Gesamtkonzepten von besonderen Beispielen), als es mit (das Identifizieren von Teilkonzepten von allgemeineren) tut. {Vermutlich nennen wir uns Systemanalytiker, weil keiner Systeme synthesists.} sagen kann, müht sich das Datenmodellieren, die Datenstrukturen von Interesse zusammen in einen zusammenhaltenden, untrennbares, ganzes durch das Beseitigen unnötiger Datenredundanzen und durch die Verbindung von Datenstrukturen mit Beziehungen zu bringen.

Eine verschiedene Annäherung ist durch den Gebrauch von anpassungsfähigen Systemen wie künstliche Nervennetze, die implizite Modelle von Daten autonom schaffen können.

Datenstruktur

Eine Datenstruktur ist eine Weise, Daten in einem Computer zu versorgen, so dass sie effizient verwendet werden kann. Es ist eine Organisation von mathematischen und logischen Konzepten von Daten. Häufig wird eine sorgfältig gewählte Datenstruktur dem effizientesten Algorithmus erlauben, verwendet zu werden. Die Wahl der Datenstruktur beginnt häufig von der Wahl eines abstrakten Datentyps.

Ein Datenmodell beschreibt die Struktur der Daten innerhalb eines gegebenen Gebiets und, als natürliche Folgerung, die zu Grunde liegende Struktur dieses Gebiets selbst. Das bedeutet, dass ein Datenmodell tatsächlich eine hingebungsvolle Grammatik für eine hingebungsvolle künstliche Sprache für dieses Gebiet angibt. Ein Datenmodell vertritt Klassen von Entitäten (Arten von Dingen), über den eine Gesellschaft Information, die Attribute dieser Information und Beziehungen unter jenen Entitäten und (häufig implizit) Beziehungen unter jenen Attributen halten möchte. Das Modell beschreibt die Organisation der Daten einigermaßen ohne Rücksicht darauf, wie Daten in einem Computersystem vertreten werden könnten.

Die durch ein Datenmodell vertretenen Entitäten können die greifbaren Entitäten sein, aber Modelle, die solche konkreten Entitätsklassen einschließen, neigen dazu, sich mit der Zeit zu ändern. Robuste Datenmodelle identifizieren häufig Abstraktionen solcher Entitäten. Zum Beispiel könnte ein Datenmodell eine Entitätsklasse genannt "die Person" einschließen, alle Leute vertretend, die mit einer Organisation aufeinander wirken. Solch eine abstrakte Entitätsklasse ist normalerweise passender als genannt "der Verkäufer" oder "Angestellte", die spezifische von jenen Leuten gespielte Rollen identifizieren.

Image:Array der Reihe-Lagerung svg|Array

Tisch von Image:HASHTB08 en.svg|Hash

Image:Singly hat Listeneinsatz nach png|Linked der Liste verbunden

Image:Data Stapel svg|Stack (Datenstruktur)

</Galerie> </Zentrum>

Datenmustertheorie

Das Begriff-Datenmodell kann zwei Bedeutungen haben:

1. Eine Datenmustertheorie, d. h. eine formelle Beschreibung dessen, wie Daten strukturiert und zugegriffen werden können.
2. Ein Datenmusterbeispiel, d. h. Verwendung einer Datenmustertheorie, ein praktisches Datenmusterbeispiel für eine besondere Anwendung zu schaffen.

Eine Datenmustertheorie hat drei Hauptbestandteile:

• Der Strukturteil: Datenerfassungsstrukturen, die verwendet werden, um Datenbanken zu schaffen, die die Entitäten oder durch die Datenbank modellierten Gegenstände vertreten.
• Der Integritätsteil: Eine Sammlung von Regeln, die auf diesen Datenstrukturen gelegten Einschränkungen regelnd, um Strukturintegrität zu sichern.
• Der Manipulationsteil: Eine Sammlung von Maschinenbedienern, die auf die Datenstrukturen angewandt werden können, um die in der Datenbank enthaltenen Daten zu aktualisieren und zu fragen.

Zum Beispiel, im Verwandtschaftsmodell, basiert der Strukturteil auf einem modifizierten Konzept der mathematischen Beziehung; der Integritätsteil wird in der Logik der ersten Ordnung ausgedrückt, und der Manipulationsteil wird mit der Verwandtschaftsalgebra, Tupel-Rechnung und Bereichsrechnung ausgedrückt.

Ein Datenmusterbeispiel wird durch die Verwendung einer Datenmustertheorie geschaffen. Das wird normalerweise getan, um eine Geschäftsunternehmensvoraussetzung zu lösen. Geschäftsvoraussetzungen werden normalerweise durch ein semantisches logisches Datenmodell gewonnen. Das wird in ein physisches Datenmusterbeispiel umgestaltet, von dem eine physische Datenbank erzeugt wird. Zum Beispiel kann ein Datenmodellierer ein modellierendes Datenwerkzeug verwenden, um ein Entitätsbeziehungsmodell des korporativen Datenbehältnisses von einem Geschäftsunternehmen zu schaffen. Dieses Modell wird in ein Verwandtschaftsmodell umgestaltet, das der Reihe nach eine Verwandtschaftsdatenbank erzeugt.

Muster

Muster sind allgemeine Daten, Strukturen modellierend, die in vielen Datenmodellen vorkommen.

Zusammenhängende Modelle

Datenflussschema

Ein Datenflussschema (DFD) ist eine grafische Darstellung des "Flusses" von Daten durch ein Informationssystem. Es unterscheidet sich vom Flussschema, weil es den Datenfluss statt des Kontrollflusses des Programms zeigt. Ein Datenflussschema kann auch für die Vergegenwärtigung der Datenverarbeitung (strukturiertes Design) verwendet werden. Datenflussschemen wurden von Larry Constantine erfunden, der ursprüngliche Entwickler des strukturierten Designs, das auf Martin und den "Daten von Estrin gestützt ist, überflutet Graphen" Modell der Berechnung.

Es ist übliche Praxis, um ein Datenflussschema des Zusammenhang-Niveaus zuerst zu ziehen, das die Wechselwirkung zwischen dem System und außerhalb Entitäten zeigt. Der DFD wird entworfen, um zu zeigen, wie ein System in kleinere Teile geteilt wird und den Datenfluss zwischen jenen Teilen hervorzuheben. Dieses Datenflussschema des Zusammenhang-Niveaus wird dann "gesprengt", um mehr Detail des Systems zu zeigen, das wird modelliert

Informationsmodell

Ein Informationsmodell ist nicht ein Typ des Datenmodells, aber mehr oder weniger eines alternativen Modells. Innerhalb des Feldes der Softwaretechnik können sowohl ein Datenmodell als auch ein Informationsmodell abstrakte, formelle Darstellungen von Entitätstypen sein, der ihre Eigenschaften, Beziehungen und die Operationen einschließt, die auf ihnen durchgeführt werden können. Die Entitätstypen im Modell können Arten von wirklichen Gegenständen wie Geräte in einem Netz sein, oder sie können selbst, solcher bezüglich der in einem Gebührenabrechnungssystem verwendeten Entitäten abstrakt sein. Gewöhnlich werden sie verwendet, um ein gezwungenes Gebiet zu modellieren, das durch einen geschlossenen Satz von Entitätstypen, Eigenschaften, Beziehungen und Operationen beschrieben werden kann.

Gemäß der Lee (1999) ist ein Informationsmodell eine Darstellung von Konzepten, Beziehungen, Einschränkungen, Regeln und Operationen, um Datensemantik für ein gewähltes Gebiet des Gesprächs anzugeben. Es kann sharable, stabile und organisierte Struktur von Informationsvoraussetzungen für den Bereichszusammenhang zur Verfügung stellen. Mehr im Allgemeinen wird das Begriff-Informationsmodell für Modelle von individuellen Dingen, wie Möglichkeiten, Gebäude, Prozess-Werke usw. verwendet. In jenen Fällen wird das Konzept zum Möglichkeitsinformationsmodell spezialisiert, Informationsmodell, Pflanzeninformationsmodell usw. Bauend. Solch ein Informationsmodell ist eine Integration eines Modells der Möglichkeit mit den Daten und Dokumenten über die Möglichkeit.

Ein Informationsmodell stellt Formalismus der Beschreibung eines Problem-Gebiets zur Verfügung ohne zu beschränken, wie diese Beschreibung zu einer wirklichen Durchführung in der Software kartografisch dargestellt wird. Es kann viele mappings des Informationsmodells geben. Solche mappings werden Datenmodelle, ohne Rücksicht darauf genannt, ob sie Gegenstand-Modelle sind (z.B UML verwendend), Entitätsbeziehungsmodelle oder XML Diagramme.

Gegenstand-Modell

Ein Gegenstand-Modell in der Informatik ist eine Sammlung von Gegenständen oder Klassen, durch die ein Programm untersuchen und einige spezifische Teile seiner Welt manipulieren kann. Mit anderen Worten, die objektorientierte Schnittstelle zu einem Dienst oder System. Wie man sagt, ist solch eine Schnittstelle das Gegenstand-Modell des vertretenen Dienstes oder Systems. Zum Beispiel ist Document Object Model (DOM) http://www.w3.org/DOM/ eine Sammlung von Gegenständen, die eine Seite in einem WWW-Browser vertreten, der durch Schrift-Programme verwendet ist, um die Seite zu untersuchen und dynamisch zu ändern. Es gibt ein Gegenstand-Modell von Microsoft Excel, für Microsoft Excel aus einem anderen Programm zu kontrollieren, und der ASCOM Fernrohr-Fahrer ist ein Gegenstand-Modell, für ein astronomisches Fernrohr zu kontrollieren.

In der Computerwissenschaft des Begriff-Gegenstand-Modells hat eine verschiedene zweite Bedeutung der allgemeinen Eigenschaften von Gegenständen auf einer spezifischen Computerprogrammiersprache, Technologie, Notation oder Methodik, die sie verwendet. Zum Beispiel, das javanische Gegenstand-Modell, wenden die COM Modell oder das Gegenstand-Modell von OMT ein. Solche Gegenstand-Modelle werden gewöhnlich mit Konzepten wie Klasse, Nachricht, Erbe, polymorphism, und encapsulation definiert. Es gibt eine umfassende Literatur auf formalisierten Gegenstand-Modellen als eine Teilmenge der formellen Semantik von Programmiersprachen.

Gegenstand-Vorbild

Object-Role Modeling (ORM) ist eine Methode für das Begriffsmodellieren, und kann als ein Werkzeug für die Information und Regel-Analyse verwendet werden.

Das Modellieren der Gegenstand-Rolle ist eine Tatsache-orientierte Methode, um Systemanalyse am Begriffsniveau durchzuführen. Die Qualität einer Datenbankanwendung hängt kritisch von seinem Design ab. Um zu helfen, Genauigkeit, Klarheit, Anpassungsfähigkeit und Produktivität zu sichern, werden Informationssysteme am besten zuerst am Begriffsniveau, mit Konzepten und Sprache angegeben, die Leute sogleich verstehen können.

Die Konzeption kann Daten, Prozess und Verhaltensperspektiven einschließen, und der wirkliche DBMS, der verwendet ist, um das Design durchzuführen, könnte auf einem von vielen logischen Datenmodellen (Verwandtschafts-, hierarchisch, Netz, objektorientiert usw.) basieren.

Vereinigte modellierende Sprachmodelle

Unified Modeling Language (UML) ist eine standardisierte modellierende Mehrzwecksprache im Feld der Softwaretechnik. Es ist eine grafische Sprache für das Vergegenwärtigen, Spezifizieren, Konstruieren und Dokumentieren der Kunsterzeugnisse eines softwareintensiven Systems. Die Vereinigte modellierende Sprache bietet eine Standardweise an, Entwürfe eines Systems zu schreiben, einschließlich:

• Begriffsdinge wie Geschäftsprozesse und System fungieren
• Konkrete Dinge wie Programmiersprache-Erklärungen, Datenbankdiagramme und
• Mehrwegsoftwarebestandteile.

UML bietet eine Mischung von funktionellen Modellen, Datenmodellen und Datenbankmodellen an.

Siehe auch

• Geschäftsprozess-Modell
• Kernarchitektur-Datenmodell
• Datenwörterbuch
• JC3IEDM
• Prozessmodell
• Data Format Description Language (DFDL)

Weiterführende Literatur

• David C. Hay (1996). Datenmustermuster: Vereinbarung des Gedankens. New York:Dorset House Publishers, Inc.
• Matthew nach Westen und Julian Fowler (1999). Das Entwickeln hoher Qualitätsdatenmodelle. European Process Industries STEP Technical Liaison Executive (EPISTLE).
• Len Silverston (2001). Der Datenmusterquellenbuchband 1/2. John Wiley & Sons.
• RFC 3444 - Auf dem Unterschied zwischen Informationsmodellen und Datenmodellen
• Len Silverston & Paul Agnew (2008). Das Datenmusterquellenbuch: Universale Muster für Daten, Band 3 Modellierend. John Wiley & Sons.
• Steve Hoberman, Donna Burbank, & Chris Bradley (2009). Daten, die für das Geschäft modellieren. Technics Publications, LLC
• Andy Graham (2010), Das Unternehmensdatenmodell: ein Fachwerk für die Unternehmensdatenarchitektur