อะไรคือความแตกต่างระหว่างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะและแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ
แบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะและแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพเป็นสองขั้นตอนที่สำคัญในการออกแบบข้อมูล การทำแบบจำลองข้อมูลคือกระบวนการสร้างสิ่งนำเสนอเชิงภาพ หรือพิมพ์เขียวที่ช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนได้ส่วนเสียรายต่างๆ เห็นภาพรวมเบ็ดเสร็จของข้อมูลขององค์กร ซึ่งเริ่มด้วยการทำแบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิด โดยคุณจะสร้างสิ่งนำเสนอแบบระดับสูงและเป็นนามธรรมของเอนทิตีและแอตทริบิวต์ของข้อมูล รวมถึงความสัมพันธ์ของข้อมูลกับอินพุตจากผู้ใช้งานธุรกิจ
แบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะเป็นเวอร์ชันที่ละเอียดยิ่งขึ้นของแบบจำลองเชิงแนวคิด ซึ่งจะแสดงแผนผังของข้อผูกมัดของข้อมูล ข้อมูล ชื่อเอนทิตี และความสัมพันธ์สำหรับการปรับใช้ในลักษณะที่เป็นอิสระจากแพลตฟอร์ม แบบจำลองข้อมูลทางกายภาพยังช่วยปรับแก้แบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะสำหรับการปรับใช้กับเทคโนโลยีฐานข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงอีกด้วย แบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะและแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพเป็นตัวกำหนดโครงสร้าง องค์กร และกฎของข้อมูลเพื่อสนับสนุนการจัดเก็บ ดึง และจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
การนำเสนอ: แบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะเทียบกับแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ
ทั้งแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะและแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ ต่างเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้มั่นใจได้ว่าความต้องการทางธุรกิจจะถูกแสดงในฐานข้อมูลทางกายภาพอย่างถูกต้อง แบบจำลองจะให้รายละเอียดทางเทคนิคในระดับที่แตกต่างกันเพื่อสนับสนุนการออกแบบฐานข้อมูลพร้อมกับรักษามุมมองทางธุรกิจ
การแสดงแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ
ด้วยแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ นักวิเคราะห์ธุรกิจและสถาปนิกข้อมูลสามารถแสดงภาพกระบวนการทำงานหรือการทำธุรกรรมในแผนภาพความสัมพันธ์ของเอนทิตีได้ แบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะจะกำหนดวิธีที่วัตถุข้อมูลทำงานและทำธุรกรรมในแบบที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจสามารถทำเข้าใจได้ ด้วยเหตุนี้ แบบจำลองดังกล่าวจึงได้รับการออกแบบแบบอิสระแยกจากฐานข้อมูลจริงที่แบบจำลองจะถูกนำไปติดตั้งในภายหลัง
แผนภาพต่อไปนี้แสดงถึงตัวอย่างของแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะสำหรับระบบจองตั๋วกีฬา
แต่ละตารางจะอธิบายเอนทิตีของข้อมูลและแอตทริบิวต์ที่เกี่ยวข้องด้วยคำศัพท์ทางธุรกิจที่เราคุ้นเคย ตัวอย่าง เอนทิตี person ประกอบด้วย full_name และมี last_name เป็นแอตทริบิวต์ คุณจะต้องกำหนดคีย์หลัก (PK) เพื่อแยกความแตกต่างแอตทริบิวต์ในแต่ละแถวสำหรับทุกเอนทิตี บางเอนทิตีอาจมีคีย์นอก(FK) เพื่อบ่งชี้ความสัมพันธ์กับเอนทิตีอื่นในความเชื่อมโยงแบบหนึ่งต่อกลุ่ม
การแสดงแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ
แบบจำลองข้อมูลทางกายภาพจะให้รายละเอียดเชิงลึกที่ช่วยให้ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูลและนักพัฒนาปรับใช้ตรรกะทางธุรกิจบนฐานข้อมูลทางกายภาพได้ แบบจำลองเหล่านี้มีแอตทริบิวต์เพิ่มเติมที่ไม่ได้ระบุไว้ในแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ เช่น ทริกเกอร์ ขั้นตอนที่จัดเก็บ และประเภทข้อมูล เนื่องจากแบบจำลองจะแมปองค์ประกอบข้อมูลกับฐานข้อมูลจริง แบบจำลองข้อมูลทางกายภาพจึงต้องปฏิบัติตามข้อจำกัดเฉพาะของแพลตฟอร์ม เช่น แบบการตั้งชื่อและการใช้คำที่สงวนไว้
แผนภาพต่อไปนี้แสดงถึงตัวอย่างของแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพสำหรับระบบจองตั๋วกีฬาเดียวกันนี้
คุณจะต้องระบุประเภทข้อมูลสำหรับวัตถุข้อมูลที่จัดเก็บทั้งหมดในแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ คุณยังต้องแก้ไขชื่อเอนทิตีและแอตทริบิวต์เพื่อใช้รูปแบบที่แพลตฟอร์มรองรับอีกด้วย
วิธีการออกแบบระหว่างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะเทียบกับแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ
การออกแบบทั้งแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะและแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ ต้องใช้ขั้นตอนที่ช่วยให้สามารถทำการเปลี่ยนแปลงจากข้อกำหนดทางธุรกิจไปสู่การปรับใช้ฐานข้อมูลในทางปฏิบัติไดเอย่างราบรื่น แบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะเป็นส่วนขยายของแบบจำลองข้อมูลเชิงแนวคิดของกระบวนการทางธุรกิจเฉพาะ แบบจำลองข้อมูลทางกายภาพยังปรับแก้แบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะสำหรับการออกแบบฐานข้อมูลเพิ่มเติมอีกด้วย
การทำแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ
ปฏิบัติตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ:
- กำหนดเอนทิตีทั้งหมดที่จำเป็นรวมถึงแอตทริบิวต์ที่เกี่ยวข้อง
- เลือก PK ที่เหมาะสมเป็นตัวระบุของกลุ่มแอตทริบิวต์ที่ไม่ซ้ำกัน
- ทำให้แบบจำลองข้อมูลเป็นมาตรฐานหรือลดมาตรฐานแบบจำลองข้อมูลตามข้อกำหนดในการดำเนินงาน
- สร้างความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีธุรกิจต่างๆในแบบจำลองข้อมูล
- ตรวจสอบเอนทิตีข้อมูลและความสัมพันธ์เพื่อให้ตรรกะทางธุรกิจแสดงอย่างถูกต้อง
คุณเป็นผู้กำหนดความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีแยกต่างหาก บางเอนทิตีจะเชื่อมโยงกันโดยตรง และบางเอนทิตีอาจเชื่อมโยงผ่านเอนทิตีทั่วไป โดยปกติแล้ว คุณจะต้องปรึกษากับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เกี่ยวข้องเพื่อให้แน่ใจว่ามีการเชื่อมต่อเอนทิตตีอย่างถูกต้องตามข้อกำหนดทางธุรกิจ นอกจากนี้แล้วคุณยังสามารถทำซ้ำบางเอนทิตีและจำกัดเอนทิตีอื่นๆ ให้เป็นอินสแตนซ์เดียวเพื่อผลทางกลยุทธ์ และเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการสอบถาม และลดพื้นที่จัดเก็บให้น้อยที่สุด
การทำแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ
ปฏิบัติตามขั้นตอนดังต่อไปนี้เพื่อออกแบบแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ:
- แปลงแบบจำลองข้อมูลท้องถิ่นให้เหมาะสมกับแพลตฟอร์มของผู้ให้บริการฐานข้อมูลที่เลือก
- แมปเอนทิตีข้อมูลลงในตารางที่เกี่ยวข้อง
- แมปและสร้าง PK และ FK ในตารางฐานข้อมูลตามที่กำหนด
- ตรวจสอบยืนยันว่าโครงสร้างฐานข้อมูลมีการปรับให้เป็นมาตรฐานอย่างถูกต้องแล้ว เพื่อลบข้อมูลซ้ำซ้อนและปรับปรุงการบูรณาการข้อมูล
- เพิ่มข้อจำกัดของฐานข้อมูล กฎ พาร์ติชัน และคุณสมบัติทางโปรแกรมที่เกี่ยวข้องเพื่อสนับสนุนการพัฒนาแอปพลิเคชัน
- เปรียบเทียบแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพและแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะเพื่อให้แน่ใจว่าข้อกำหนดทางธุรกิจได้รับการแปลอย่างถูกต้อง
ในบางกรณี เอนทิตีหนึ่งอาจแบ่งได้หลายตาราง แต่ละตารางจะมีคอลัมน์จำนวนหนึ่งซึ่งจัดเก็บข้อมูลที่กำหนดโดยแอตทริบิวต์ของแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ ในแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ คอลัมน์จะแตกต่างกันไปตามประเภทข้อมูล เช่น จำนวนเต็ม, varchar, และบูลีน
ข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะกับแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ
แม้ว่าจะเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำแบบจำลองข้อมูล แต่แบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะและแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพก็มีความโดดเด่นด้วยลักษณะที่แตกต่างกัน
วัตถุประสงค์
คุณสามารถแสดงภาพเวิร์กโฟลว์ของกระบวนการในเชิงโครงสร้างทางเทคนิคได้ด้วยแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ คุณสามารถทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างระบบธุรกิจต่างๆ ได้
ในทางกลับกัน แบบจำลองข้อมูลทางกายภาพจะอธิบายวิธีที่ข้อมูลได้รับการจัดระเบียบในตารางฐานข้อมูลจริง คุณจะได้เห็นมุมมองจากบนลงล่างของวิธีที่แอปพลิเคชันจัดเก็บและเข้าถึงข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
ผู้สร้าง
สถาปนิกข้อมูลและนักวิเคราะห์ธุรกิจมักเป็นผู้สร้างสร้างแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ ส่วนนักพัฒนาและผู้ดูแลฐานข้อมูลจะมีหน้าที่รับผิดชอบในการใช้แบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ
ความซับซ้อน
แบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะมีความเรียบง่ายกว่าเพราะเป็นตัวกำหนดการเชื่อมต่อระหว่างกันของวัตถุข้อมูลทางธุรกิจ แต่ละวัตถุข้อมูลจะประกอบด้วยเอนทิตีข้อมูลและแอตทริบิวต์ที่เกี่ยวข้อง
แบบจำลองข้อมูลทางกายภาพจะมีความซับซ้อนมากกว่า คุณจะจัดระเบียบองค์ประกอบข้อมูลในแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพด้วยตาราง คอลัมน์ และดัชนี และปฏิบัติตามข้อจำกัดที่เข้มงวดของแพลตฟอร์ม โครงสร้างข้อมูลในแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพจะถูกผูกมัดด้วยความสัมพันธ์ที่เข้มงวดมากขึ้น เช่น คาร์ดินัลลิตี้และความเป็นโมฆะ
เมื่อใดควรใช้
คุณจะใช้การทำแบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะ เพื่อแสดงภาพของโฟลว์ข้อมูลในระบบองค์กร นักวิเคราะห์ ผู้จัดการ และผู้ใช้ธุรกิจจะสามารถเข้าใจวิธีการทำงานของระบบเฉพาะและแนวคิดทางทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องได้
นักพัฒนาแอปพลิเคชันจะใช้แบบจำลองข้อมูลทางกายภาพเพื่อวางแผนและเพิ่มประสิทธิภาพพื้นที่เก็บข้อมูลขณะสร้างแอปพลิเคชันสำหรับการใช้งานจริง แบบจำลองข้อมูลทางกายภาพเป็นดั่งพิมพ์เขียวสำหรับการจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์
สรุปความแตกต่าง: แบบจำลองข้อมูลเชิงตรรกะกับแบบจำลองข้อมูลทางกายภาพ
| โมเดลข้อมูลเชิงตรรกะ |
โมเดลข้อมูลเชิงกายภาพ |
|
| ฐานข้อมูลที่ขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์ม |
ไม่ได้ |
ใช่ |
| โครงสร้างข้อมูล |
เอนทิตี แอตทริบิวต์ PK และ FK |
ตารางฐานข้อมูล แถว PK FK และประเภทข้อมูล |
| คุณสมบัติโปรแกรม |
ไม่ได้ |
ทริกเกอร์และขั้นตอนการจัดเก็บ |
| วัตถุประสงค์ |
แสดงภาพตรรกะทางธุรกิจด้วยโครงสร้างข้อมูลบันทึก |
จัดระเบียบโครงสร้างข้อมูลสำหรับการออกแบบฐานข้อมูล |
| ผู้สร้าง |
นักวิเคราะห์ธุรกิจและสถาปนิกข้อมูล |
นักพัฒนาซอฟต์แวร์ โปรแกรมเมอร์ และผู้ดูแลฐานข้อมูล |
| ความซับซ้อน |
เรียบง่าย |
ซับซ้อน |
| เมื่อใดควรใช้ |
เพื่อทำความเข้าใจระบบองค์กรและกฎทางธุรกิจ |
เพื่อวางแผน นำไปใช้ และเพิ่มประสิทธิภาพพื้นที่เก็บข้อมูลขณะที่คุณกำลังพัฒนาแอปพลิเคชัน |
AWS จะช่วยโมเดลข้อมูลเชิงตรรกะและโมเดลข้อมูลทางกายภาพของคุณได้อย่างไร?
ฐานข้อมูล Amazon Web Services (AWS) ประกอบด้วยกลไกได้มากถึง 15 ฐานข้อมูลเพื่อรองรับโมเดลข้อมูลที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) เพื่อใช้โมเดลข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ และAmazon Neptune เพื่อใช้โมเดลข้อมูลแบบกราฟ
นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้ คลังข้อมูล AWS Amplify เพื่อให้โมเดลข้อมูลรวดเร็วขึ้นและง่ายยิ่งขึ้นสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันบนมือถือและเว็บไซต์ บริการนี้มีอินเทอร์เฟซภาพและอิงโค้ดสำหรับกำหนดความเกี่ยวพันธ์ให้กับโมเดลข้อมูลของคุณ ซึ่งจะทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันของคุณดำเนินไปรวดเร็วขึ้น
วิธีที่คุณสามารถทำการสร้างโมเดลข้อมูลบน AWS มีดังต่อไปนี้:
- คุณสามารถสร้างและปรับขนาดฐานข้อมูลด้วย Amazon RDS Amazon Aurora รุ่นที่รองรับ MySQL, Amazon Aurora รุ่นที่รองรับ PostgreSQL เซิร์ฟเวอร์ SQL และเครื่องมือฐานข้อมูลยอดนิยมอื่น ๆ
- คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันกราฟความพร้อมใช้งานสูงได้ด้วย Neptune ซึ่งสามารถจัดการกับคำค้นหามากกว่า 100,000 ครั้งต่อวินาที
- คลังข้อมูล Amplify มีไลบรารีไคลเอ็นต์ที่คุณสามารถใช้เพื่อสืบค้น อัปเดต เรียบเรียง หรือกรองข้อมูลบนคลาวด์ได้อย่างง่ายดาย
เริ่มต้นด้วยโมเดลข้อมูลเชิงตรรกะและโมเดลข้อมูลทางกายภาพบน AWS โดยการ สร้างบัญชี วันนี้
