Che cos’è uno schema del database?
Che cos’è uno schema del database?
Uno schema di database è una struttura logica che definisce il modo in cui i dati sono organizzati all’interno di un database. I database relazionali e alcuni database non relazionali utilizzano schemi per descrivere la struttura dei dati, le relative interconnessioni e i processi interni. Gli schemi di database forniscono un blueprint logico per l’archiviazione e l’organizzazione dei dati, per una maggiore accessibilità, scalabilità e integrità dei dati da parte degli utenti.
Quali sono i vantaggi di uno schema del database?
Poiché uno schema del database definisce il modo in cui un’azienda organizza i propri dati, ci sono diversi vantaggi nell’utilizzarne uno.
Miglioramento dell’organizzazione
Le aziende possono organizzare le proprie informazioni in strutture di dati chiare per migliorare l’organizzazione e garantire che le relazioni tra i set di dati siano chiare e coerenti. Uno schema ben definito consente inoltre alle aziende di scalare più facilmente il proprio sistema di gestione dei database.
Miglioramento dell’integrità dei dati
Implementando regole su come l’azienda archivia i dati con uno schema, si garantisce un elevato livello di integrità, anche in sistemi di archiviazione complessi. Il mantenimento di regole coerenti aiuta a garantire la validità dei dati e a soddisfare i requisiti di conformità.
Aumento dell’accessibilità
Uno schema di database offre varie visualizzazioni delle strutture dati complessive utilizzate. Utilizzando questi diversi livelli, i progettisti, gli amministratori e le parti interessate possono discutere della struttura anche senza conoscenze tecniche.
Quali sono le fasi di progettazione di uno schema del database?
Esistono tre fasi per la progettazione degli schemi del database comunemente utilizzati in un sistema di gestione di database.
1. Schema concettuale del database
Una progettazione concettuale dello schema del database è la panoramica di più alto livello di un database, che fornisce una visualizzazione generale del database senza i singoli dettagli. La progettazione concettuale dello schema del database è in genere un rapido disegno a mano.
Ad esempio, i database relazionali archiviano i dati in tabelle, ciascuna delle quali contiene un set di dati correlati. Uno schema concettuale di database potrebbe descrivere una tabella di prodotto e i relativi attributi, una tabella clienti e una relazione molti a molti tra le tabelle. Tuttavia, uno schema concettuale di database potrebbe non contenere dettagli di implementazione più precisi, come tipi di dati o vincoli di accesso.
Uno schema concettuale è utile per tracciare il flusso complessivo di dati in un’organizzazione, senza fornire troppi dettagli.
2. Schema logico del database
Una progettazione logica dello schema del database fornisce uno schema di come sono strutturati i dati all’interno di un database. Descrive la relazione tra le entità e mostra maggiori dettagli su come sono organizzati i dati. La progettazione logica di uno schema del database è in genere un esercizio di modellazione digitale dei dati.
Ogni entità nello schema dei dati è definita in relazione a informazioni quali:
- Nomi delle tabelle
- Relazioni tra entità
- Nomi degli attributi
- Valori predefiniti
- Tipi di dati
- Vincoli di sicurezza
- Procedure
- Visualizzazioni
- Indici
- Metadati
Una progettazione logica completa dello schema garantisce la coerenza e l’integrità dei dati fornendo vincoli per i dati nuovi ed esistenti.
Gli schemi logici del database in genere non includono alcun requisito tecnico.
3. Schema del database fisico
Uno schema del database fisico descrive esattamente dove è possibile trovare i dati all’interno di una struttura di database più ampia. Include dettagli tecnici di archiviazione, identificazione delle posizioni dei file, formati di archiviazione specifici e strategie di indicizzazione utilizzate da ciascuna tabella per archiviare i dati. La progettazione di uno schema fisico è in genere una combinazione di modelli di progettazione tecnica di database fissi e specifiche dell’utente.
Lo schema fisico è la forma meno concettuale di schema del database e offre una visione reale delle posizioni dei dati. Per la creazione di istanze del database sono necessari schemi logici e fisici.
Quali sono i modi per modellare gli schemi del database?
Diversi tipi di stili di schema di database soddisfano esigenze aziendali e tipi di dati diversi. I database di elaborazione delle transazioni online (OLTP), come i sistemi di ordinazione dei prodotti, utilizzano la tecnica di modellazione dello schema entità-relazione. I database di elaborazione analitica online (OLAP), ad esempio esecuzione di query aziendali complesse, possono richiedere tecniche di modellazione diverse, come lo schema a stella e lo schema a fiocco di neve.
Ecco alcuni degli stili di schema di database più diffusi.
Schema entità-relazione (ER)
Uno schema entità-relazione assegna ciascuna entità a una tabella e quindi associa le connessioni tra le tabelle. Gli schemi ER hanno molteplici relazioni di collegamento tra tutti i dati; 1 a 1, 1 a molti e molti a molti. Questo tipo di schema di database relazionale utilizza tabelle, colonne e righe per costruire sistemi di dati, che connettono tramite relazioni e vincoli.
Schema a stella
Le aziende possono utilizzare uno schema a stella per gestire e organizzare set di dati di grandi dimensioni sulla base di due principi primari: fatti e dimensioni. Nel contesto di uno schema a stella, i fatti sono al centro della struttura e forniscono dati basati su misurazioni. Esempi di tali fatti fondamentali sono il numero di transazioni, i clic sul sito Web o il totale degli acquisti. Le dimensioni forniscono quindi informazioni aggiuntive sul fatto, ad esempio quale cliente ha effettuato l’acquisto, da dove l’ha effettuato e quale prodotto ha acquistato.
Schema a fiocco di neve
Uno schema a fiocco di neve, molto simile a uno schema a stella, utilizza una tabella dei fatti centrale che si collega a più tabelle di dimensioni. Tuttavia, a differenza dello schema a stella, le tabelle delle dimensioni dello schema a fiocco di neve avranno quindi una serie di tabelle di database aggiuntive che si diramano da esse, offrendo maggiori dettagli su tali dimensioni. L’utilizzo di uno schema a fiocco di neve è utile per i dati con un numero elevato di dimensioni e sottodimensioni. Sia gli schemi a stella che quelli a fiocco di neve vengono spesso utilizzati nella business intelligence. Entrambi questi approcci consentono agli utenti del database di organizzare la propria visualizzazione dei dati in base a dimensioni aziendali specifiche.
Schema gerarchico
Uno schema del database gerarchico utilizza una struttura ad albero, con un nodo radice nella parte superiore che si ramifica in altri rami di nodi. In un modello gerarchico, ogni dato “padre” può avere più nodi figlio, mentre ogni nodo figlio può avere un solo dato padre. Ad esempio, un modello gerarchico potrebbe iniziare con un’azienda, estendersi a ciascun reparto e quindi ramificarsi ulteriormente ai singoli dipendenti all’interno di ciascun reparto.
Qual è il processo di progettazione di uno schema del database OLTP?
Il processo di progettazione di uno schema del database è chiamato modellazione dei dati.
Ecco i passaggi principali per produrre un modello di dati di un sistema OLTP.
Raccolta dei requisiti
Prima di creare un database, è necessario identificarne lo scopo e delineare le informazioni chiave, ad esempio i dati che si desidera che contenga e il modo in cui si intende utilizzare il database. Il database più adatto al tuo caso varierà in base a:
- Dati specifici che utilizzi
- Query necessarie per interagire con il database
- Report che desideri generare
Questo passaggio delinea i tuoi obiettivi, guidando il processo di progettazione dello schema del database.
Creazione di diagrammi entità-relazione
Un diagramma entità-relazione (ERD) illustra come le tabelle, gli oggetti del database e le singole entità all’interno di un database si connettono. La creazione di una vista concettuale dello schema del database consente di visualizzare il funzionamento del database e di ottenere informazioni dettagliate sui dati che archivia.
In questa fase, puoi anche definire le convenzioni di denominazione utilizzate nel database da tabelle, colonne, oggetti di database e indici. Le convenzioni aiutano tutti ad avere un approccio standard durante l’immissione dei dati.
Organizzazione delle entità di dati in tabelle
In base alla mappa ERD, ora puoi organizzare tutti i tuoi dati in tabelle specifiche. Ogni entità nella struttura del database dovrebbe avere una propria tabella, con singole colonne contenenti gli attributi correlati. Definisci la chiave primaria che ti consentirà di identificare e recuperare facilmente valori di dati specifici.
Normalizzazione delle strutture di dati
La normalizzazione è un processo di progettazione dello schema del database volto a ridurre la ridondanza dei dati e a migliorarne l’integrità. Implica l’organizzazione dei dati in tabelle in modo tale che le relazioni tra i dati siano ben strutturate e le anomalie siano ridotte al minimo.
Esistono diverse forme normali (NF), ciascuna con requisiti specifici. Ogni forma normale successiva affronta un diverso tipo di ridondanza o dipendenza per migliorare la coerenza dei dati e rendere lo schema più robusto.
1NF
1NF richiede che ogni colonna contenga valori atomici (indivisibili) e che ogni record sia univoco. Rimuove i gruppi ripetuti e i campi multivalore.
2NF
2NF si basa su 1NF assicurando che tutti gli attributi non chiave dipendano completamente in modo funzionale dall’intera chiave primaria (ad esempio, elimina le dipendenze parziali).
3NF
3NF aggiunge che tutti gli attributi non chiave devono dipendere solo dalla chiave primaria e non da altri attributi non chiave (ad esempio, rimuove le dipendenze transitive).
Implementazione di misure di sicurezza
Crea una struttura di autorizzazioni per garantire che solo gli utenti autorizzati possano accedere al database e visualizzare le informazioni in esso contenute. È possibile assegnare privilegi distinti a diversi gruppi di utenti nel database, ad esempio la capacità di leggere, scrivere o eliminare informazioni, che aiuta a proteggere i dati sensibili. Definisci i controlli di accesso basati sui ruoli per garantire che solo gli utenti autorizzati possano visualizzare o modificare i dati sensibili.
Test
Testare la progettazione dello schema del database con alcune query di base e altre interazioni garantisce che tutto funzioni come previsto. La raccolta di dati sul funzionamento del database in questa fase fornirà informazioni su eventuali modifiche aggiuntive da apportare per garantire che lo schema sia efficace e privo di problemi di performance.
Qual è la differenza tra uno schema del database e un’istanza del database?
Uno schema del database si riferisce alla struttura complessiva di un database, che fornisce informazioni sulla sua struttura, su cosa può includere e sulle relazioni tra i set di dati. Tuttavia, uno schema di dati è solo il blueprint per l’organizzazione dei dati; lo schema non contiene dati.
Un’istanza di database è la sessione attiva che uno schema del database descrive e contiene i dati in un determinato momento. Un’istanza è dove i valori effettivi dei dati sono e cambieranno costantemente man mano che nuovi dati vengono aggiunti, eliminati o aggiornati. A differenza degli schemi del database, le istanze di database contengono tutti i dati.
Che cos’è la conversione dello schema del database?
Una conversione dello schema del database è il processo di adattamento di uno schema del database esistente a un nuovo formato. Ciò può comportare l’aggiunta o la modifica di tabelle, colonne, indici, vincoli o relazioni tra tabelle.
L’obiettivo è spesso supportare i nuovi requisiti delle applicazioni, migliorare le prestazioni o passare a un sistema di database diverso. La conversione dello schema consente un’organizzazione dei dati più efficiente o supporta le funzionalità di un nuovo sistema.
La migrazione dei dati può richiedere o meno la conversione dello schema, a seconda dei database di origine e di destinazione.
In che modo AWS può supportare i requisiti dello schema del database?
Il processo di modellazione dei dati viene in genere eseguito all’esterno del database. Una volta creato il modello, Amazon Relational Database Service (RDS) supporta la creazione e la gestione dello schema tramite SQL standard. Amazon RDS fornisce sistemi gestiti di gestione di database relazionali come PostgreSQL, MySQL e Amazon Aurora.
Per le migrazioni del database, AWS Database Migration Service (DMS) è un servizio gestito di migrazione che ti aiuta a trasferire i carichi di lavoro di database e analisi su AWS in modo veloce e sicuro. Il database di origine resterà completamente operativo anche durante la migrazione, per ridurre al minimo i tempi di inattività delle applicazioni che lo utilizzano.
DMS Schema Conversion un AWS DMS rende più prevedibili le migrazioni di database tra diversi tipi di database. Può valutare la complessità della migrazione per il fornitore di dati di origine e convertire schemi del database e oggetti di codice. Puoi quindi applicare il codice convertito al database di destinazione.
La nuova funzionalità di IA generativa in AWS DMS Schema Conversion automatizza alcune delle attività di conversione degli schemi più dispendiose in termini di tempo. La funzionalità converte automaticamente fino al 90 percento degli oggetti dello schema dai database commerciali alle migrazioni PostgreSQL.
Puoi anche usare AWS Schema Conversion Tool (SCT) per convertire lo schema di database esistente da un motore di database a un altro.
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