- การประมวลผลบนคลาวด์คืออะไร›
- ฮับแนวคิดการประมวลผลบนคลาวด์›
- การโยกย้าย
สคีมาฐานข้อมูลคืออะไร
สคีมาฐานข้อมูลคืออะไร
สคีมาฐานข้อมูลเป็นโครงสร้างทางตรรกะที่กำหนดวิธีการจัดระเบียบข้อมูลภายในฐานข้อมูล ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์และฐานข้อมูลที่ไม่ใช่แบบเชิงสัมพันธ์บางส่วนใช้รูปแบบเพื่ออธิบายโครงสร้างของข้อมูล การเชื่อมต่อระหว่างกัน และกระบวนการภายใน สคีมาฐานข้อมูลให้ภาพพิมพ์เขียวเชิงตรรกะสำหรับพื้นที่เก็บข้อมูลและการจัดระเบียบ เพื่อการเข้าถึงของผู้ใช้ ความสามารถในการปรับขนาด และความสมบูรณ์ของข้อมูลที่ดียิ่งขึ้น
ประโยชน์ของสคีมาฐานข้อมูลคืออะไร
เนื่องจากสคีมาฐานข้อมูลกำหนดวิธีที่ธุรกิจจัดระเบียบข้อมูล การใช้โครงร่างฐานข้อมูลจึงมีข้อดีหลายประการ
ปรับปรุงองค์กร
ธุรกิจสามารถจัดระเบียบข้อมูลของตนให้เป็นโครงสร้างข้อมูลที่ชัดเจนเพื่อปรับปรุงการจัดระเบียบและรับรองว่าความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลมีความชัดเจนและสอดคล้องกัน สคีมาที่กำหนดไว้อย่างดียังช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับขนาดระบบการจัดการฐานข้อมูลได้ง่ายขึ้น
เพิ่มความสมบูรณ์ของข้อมูล
การนำกฎเกณฑ์เกี่ยวกับวิธีที่ธุรกิจของคุณเก็บข้อมูลด้วยสคีมามาใช้ จะช่วยให้คุณมั่นใจได้ถึงความสมบูรณ์ในระดับสูง แม้จะอยู่ในระบบพื้นที่เก็บข้อมูลที่ซับซ้อนก็ตาม การรักษากฎที่สอดคล้องกันจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลถูกต้องและเป็นไปตามข้อกำหนดในการปฏิบัติตาม
เพิ่มการเข้าถึง
สคีมาฐานข้อมูลนำเสนอมุมมองต่าง ๆ ในโครงสร้างข้อมูลโดยรวมที่คุณใช้ เมื่อใช้ระดับต่าง ๆ เหล่านี้ นักออกแบบ ผู้ดูแลระบบ และผู้มีส่วนได้ส่วนได้ส่วนได้ทุกคนสามารถพูดคุยเกี่ยวกับโครงสร้างได้แม้จะไม่มีความรู้ทางเทคนิค
ขั้นตอนในการออกแบบสคีมาฐานข้อมูลมีอะไรบ้าง
มีสามขั้นตอนในการออกแบบสคีมาฐานข้อมูลที่ใช้กันทั่วไปในระบบการจัดการฐานข้อมูล
1. สคีมาฐานข้อมูลเชิงแนวคิด
การออกแบบสคีมาฐานข้อมูลเชิงแนวคิดคือมุมมองระดับสูงสุดของฐานข้อมูล โดยให้มุมมองโดยรวมของฐานข้อมูลโดยไม่มีรายละเอียดที่ไม่สำคัญ การออกแบบสคีมาฐานข้อมูลเชิงแนวคิดมักเป็นการเขียนภาพร่างอย่างรวดเร็วด้วยมือ
ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์จัดเก็บข้อมูลในตาราง โดยแต่ละตารางมีชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง สคีมาฐานข้อมูลเชิงแนวคิดอาจอธิบายตารางผลิตภัณฑ์และแอตทริบิวต์ ตารางลูกค้า และความเชื่อมโยงแบบกลุ่มต่อกลุ่ม อย่างไรก็ตาม สคีมาฐานข้อมูลเชิงแนวคิดอาจไม่มีรายละเอียดการใช้งานที่ละเอียดกว่า เช่น ประเภทข้อมูลหรือข้อจำกัดในการเข้าถึง
สคีมาเชิงแนวคิดมีประโยชน์สำหรับการสร้างแผนภูมิการไหลของข้อมูลโดยรวมในองค์กร โดยไม่ให้รายละเอียดมากเกินไป
2. สคีมาฐานข้อมูลเชิงตรรกะ
การออกแบบสคีมาฐานข้อมูลเชิงตรรกะให้โครงร่างของโครงสร้างข้อมูลภายในฐานข้อมูล โดยอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีและแสดงรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการจัดระเบียบข้อมูล การออกแบบสคีมาฐานข้อมูลเชิงตรรกะโดยทั่วไปจะเป็นการสร้างโมเดลข้อมูลดิจิทัล
แต่ละเอนทิตีในสคีมาข้อมูลถูกกำหนดโดยสัมพันธ์กับข้อมูลเช่น:
- ชื่อตาราง
- ความสัมพันธ์ของเอนทิตี
- ชื่อแอตทริบิวต์
- ค่าเริ่มต้น
- ประเภทข้อมูล
- ข้อจำกัดด้านการรักษาความปลอดภัย
- ขั้นตอน
- มุมมอง
- ดัชนี
- ข้อมูลเมตา
การออกแบบสคีมาเชิงตรรกะที่สมบูรณ์ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความสอดคล้องกันของข้อมูลและความสมบูรณ์ของข้อมูลโดยกำหนดข้อจำกัดสำหรับข้อมูลใหม่และข้อมูลที่มีอยู่
โดยทั่วไปแล้วสคีมาฐานข้อมูลเชิงตรรกะจะไม่รวมข้อกำหนดทางเทคนิคใด ๆ
3. สคีมาฐานข้อมูลทางกายภาพ
สคีมาฐานข้อมูลทางกายภาพอธิบายว่าสามารถพบข้อมูลได้ที่ใดภายในโครงสร้างฐานข้อมูลที่กว้างขึ้น ซึ่งรวมถึงรายละเอียดทางเทคนิคเกี่ยวกับการจัดเก็บ การระบุตำแหน่งไฟล์ รูปแบบการจัดเก็บที่เฉพาะเจาะจง และกลยุทธ์การสร้างดัชนีที่ใช้โดยตารางแต่ละตารางเพื่อจัดเก็บข้อมูล การออกแบบสคีมาทางกายภาพมักเป็นการรวมกันของรูปแบบการออกแบบทางเทคนิคของฐานข้อมูลตายตัวและข้อมูลจำเพาะของผู้ใช้
สคีมาทางกายภาพเป็นรูปแบบของฐานข้อมูลที่มีแนวคิดน้อยที่สุด และให้ข้อมูลเชิงลึกที่แท้จริงเกี่ยวกับตำแหน่งข้อมูล จำเป็นต้องใช้สคีมาเชิงตรรกะและสคีมาทางกายภาพสำหรับการติดตั้งฐานข้อมูล
วิธีการสร้างโมเดลสคีมาฐานข้อมูลคืออะไร
รูปแบบสคีมาฐานข้อมูลประเภทต่าง ๆ เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจและประเภทข้อมูลที่แตกต่างกัน ฐานข้อมูลการประมวลผลธุรกรรมออนไลน์ (OLTP) เช่น ระบบการสั่งซื้อผลิตภัณฑ์ ใช้เทคนิคการสร้างโมเดลสคีมาความสัมพันธ์เอนทิตี ฐานข้อมูลการประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์ (OLAP) เช่น การค้นหาทางธุรกิจที่ซับซ้อน อาจต้องใช้เทคนิคการสร้างโมเดลที่แตกต่างกัน เช่น Star Schema และ Snowflake Schema
นี่คือรูปแบบสคีมาฐานข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากที่สุด
สคีมาความสัมพันธ์เอนทิตี (ER)
สคีมาความสัมพันธ์เอนทิตีจะกำหนดแต่ละเอนทิตีให้กับตารางแล้วทำแผนที่การเชื่อมต่อระหว่างตาราง สคีมา E-R มีความสัมพันธ์เชื่อมโยงหลายประการระหว่างข้อมูลทั้งหมด 1:1, 1:หลายรายการ และหลายรายการ:หลายรายการ สคีมาฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ประเภทนี้ใช้ตาราง คอลัมน์ และแถวเพื่อสร้างระบบข้อมูล ซึ่งเชื่อมต่อผ่านความสัมพันธ์และข้อจำกัด
Star Schema
ธุรกิจสามารถใช้ Star Schema เพื่อจัดการและจัดระเบียบชุดข้อมูลขนาดใหญ่ตามหลักหลักสองประการ ได้แก่ ข้อเท็จจริงและมิติ ในบริบทของ Star Schema ข้อเท็จจริงเป็นศูนย์กลางของโครงสร้างและให้ข้อมูลตามการวัด ตัวอย่างของข้อเท็จจริงหลักดังกล่าว ได้แก่ จำนวนธุรกรรม การคลิกเว็บไซต์ หรือการซื้อทั้งหมด จากนั้นมิติจะให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อเท็จจริง เช่น ลูกค้าที่ซื้อสินค้าจากที่ไหน และซื้อผลิตภัณฑ์อะไร
Snowflake Schema
Snowflake Schema คล้ายกับ Star Schema mujใช้ตารางข้อเท็จจริงส่วนกลางที่เชื่อมต่อกับตารางหลายมิติ อย่างไรก็ตาม ซึ่งแตกต่างจาก Star Schema ตารางมิติ Snowflake Schema จะมีตารางฐานข้อมูลเพิ่มเติมที่แยกออกจากกัน โดยให้รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับมิติเหล่านั้น การใช้ Snowflake Schema มีประโยชน์สำหรับข้อมูลที่มีขนาดและมิติย่อยจำนวนมาก ทั้ง Star Schema และ Snowflake Schema มักใช้ในธุรกิจอัจฉริยะ ทั้งสองวิธีนี้ช่วยให้ผู้ใช้ฐานข้อมูลสามารถจัดระเบียบมุมมองของข้อมูลที่จัดเรียงตามมิติทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง
สคีมาแบบลำดับชั้น
สคีมาฐานข้อมูลแบบลำดับชั้นใช้โครงสร้างคล้ายต้นไม้ โดยมีโหนดรากอยู่ที่ด้านบนซึ่งแตกแขนงออกไปสู่สาขาโหนดอื่น ๆ ในโมเดลแบบลำดับชั้น ข้อมูล 'หลัก' แต่ละชิ้นสามารถมีโหนดย่อยหลายโหนดได้ ในขณะที่โหนดย่อยแต่ละโหนดสามารถมีโหนดหลักเพียงตัวเดียวเท่านั้น ตัวอย่างเช่นโมเดลแบบลำดับชั้นอาจเริ่มต้นจากบริษัท ขยายไปยังแต่ละแผนก จากนั้นจึงขยายไปยังพนักงานแต่ละคนในแต่ละแผนก
กระบวนการออกแบบสคีมาฐานข้อมูล OLTP คืออะไร
กระบวนการออกแบบสคีมาฐานข้อมูลเรียกว่าการสร้างโมเดลข้อมูล
นี่คือขั้นตอนหลักในการสร้างโมเดลข้อมูลของระบบ OLTP
รวบรวมข้อกำหนด
ก่อนที่จะสร้างฐานข้อมูล คุณต้องระบุวัตถุประสงค์และสรุปข้อมูลสำคัญ เช่น ข้อมูลที่คุณต้องการให้ฐานข้อมูลมี และวิธีการที่คุณวางแผนที่จะใช้ฐานข้อมูล ฐานข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับคุณจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับ:
- ข้อมูลเฉพาะที่คุณใช้
- การสืบค้นที่คุณต้องการในการมีปฏิสัมพันธ์กับฐานข้อมูล
- รายงานที่คุณต้องการสร้าง
ขั้นตอนนี้สรุปวัตถุประสงค์ของคุณ โดยชี้นำกระบวนการออกแบบสคีมาฐานข้อมูลของคุณ
สร้างไดอะแกรมความสัมพันธ์กับองค์กร
แผนภาพความสัมพันธ์ของเอนทิตี (ERD) จะแสดงแผนที่ว่าตาราง อ็อบเจกต์ฐานข้อมูล และเอนทิตีแต่ละรายการภายในฐานข้อมูลเชื่อมต่อกันอย่างไร การสร้างมุมมองสคีมาแนวคิดของฐานข้อมูลของคุณช่วยให้คุณเห็นภาพการทำงานของฐานข้อมูล และได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลที่จัดเก็บไว้
ในขั้นตอนนี้ คุณยังสามารถกำหนดกฎที่ใช้กำหนดรูปแบบการตั้งชื่อที่ตาราง คอลัมน์ อ็อบเจกต์ฐานข้อมูล และดัชนีใช้ในฐานข้อมูลของคุณได้ กฎที่ใช้กำหนดรูปแบบช่วยให้ทุกคนมีแนวทางมาตรฐานเมื่อมีการป้อนข้อมูล
จัดระเบียบเอนทิตีข้อมูลเป็นตาราง
จากแผนที่ ERD ของคุณ ตอนนี้คุณสามารถจัดระเบียบข้อมูลทั้งหมดของคุณลงในตารางเฉพาะได้ แต่ละเอนทิตีในโครงสร้างฐานข้อมูลของคุณควรมีตารางของตัวเอง โดยมีคอลัมน์แต่ละคอลัมน์ที่มีแอตทริบิวต์ที่เกี่ยวข้อง กำหนดคีย์หลักที่จะช่วยให้คุณสามารถระบุและดึงค่าข้อมูลเฉพาะได้อย่างง่ายดาย
ทำให้โครงสร้างข้อมูลเป็นมาตรฐาน
การทำให้เป็นมาตรฐานเป็นกระบวนการในการออกแบบสคีมาฐานข้อมูลที่มุ่งเน้นไปที่การลดความซ้ำซ้อนของข้อมูลและปรับปรุงความสมบูรณ์ของข้อมูล สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการจัดระเบียบข้อมูลลงในตารางในลักษณะที่ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลมีโครงสร้างที่ดีและลดความผิดปกติให้น้อยที่สุด
มีรูปแบบปกติหลายรูปแบบ โดยแต่ละรูปแบบมีข้อกำหนดเฉพาะ รูปแบบปกติแต่ละรูปแบบที่ต่อเนื่องกันจะกล่าวถึงความซ้ำซ้อนหรือประเภทการอ้างอิงที่แตกต่างกันเพื่อปรับปรุงความสอดคล้องกันของข้อมูลและทำให้โครงร่างมีความแข็งแกร่งมากขึ้น
1NF
1NF กำหนดให้แต่ละคอลัมน์มีค่าอะตอม (แบ่งแยกไม่ได้) และแต่ละรายการต้องไม่ซ้ำกัน มันจะลบกลุ่มที่ทำซ้ำและฟิลด์ที่มีค่าหลายค่า
2NF
2NF สร้างขึ้นบน 1NF โดยให้แน่ใจว่าแอตทริบิวต์ที่ไม่ใช่คีย์ทั้งหมดจะขึ้นอยู่กับคีย์หลักทั้งหมดอย่างเต็มรูปแบบ (กล่าวคือ ช่วยขจัดการอ้างอิงบางส่วน)
3NF
3NF เพิ่มเติมว่าแอตทริบิวต์ที่ไม่ใช่คีย์ทั้งหมดจะต้องขึ้นอยู่กับคีย์หลักเท่านั้น และไม่ขึ้นอยู่กับแอตทริบิวต์ที่ไม่ใช่คีย์อื่น ๆ (กล่าวคือ จะลบความสัมพันธ์แบบสกรรมกริยาออก)
ใช้มาตรการรักษาความปลอดภัย
สร้างโครงสร้างการอนุญาตเพื่อให้แน่ใจว่าเฉพาะผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่จะสามารถเข้าถึงฐานข้อมูลของคุณและดูข้อมูลที่มีอยู่ในนั้นได้ คุณสามารถกำหนดสิทธิ์ที่แตกต่างกันให้กับกลุ่มผู้ใช้ที่แตกต่างกันในฐานข้อมูล เช่น ความสามารถในการอ่าน เขียน หรือลบข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของคุณปลอดภัย กำหนดการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาทเพื่อให้แน่ใจว่าเฉพาะผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถดูหรือแก้ไขข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้
ทดสอบ
การทดสอบการออกแบบสคีมาฐานข้อมูลของคุณด้วยการสืบค้นพื้นฐานและการโต้ตอบอื่น ๆ ช่วยให้มั่นใจได้ว่าทุกอย่างทำงานตามที่ตั้งใจไว้ การรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการทำงานของฐานข้อมูลในขั้นตอนนี้จะแจ้งให้ทราบถึงการเปลี่ยนแปลงเพิ่มเติมใด ๆ ที่คุณต้องทำเพื่อให้แน่ใจว่าสคีมาของคุณมีประสิทธิภาพและไม่มีปัญหาเรื่องประสิทธิภาพ
อะไรคือความแตกต่างระหว่างสคีมาฐานข้อมูลและอินสแตนซ์ฐานข้อมูล
สคีมาฐานข้อมูลหมายถึงการออกแบบโดยรวมของฐานข้อมูล ให้ข้อมูลเกี่ยวกับโครงสร้าง สิ่งที่อาจรวมอยู่และความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูล อย่างไรก็ตาม สคีมาข้อมูลเป็นเพียงพิมพ์เขียวสำหรับการจัดระเบียบข้อมูล สคีมาดังกล่าวไม่มีข้อมูลใด ๆ
อินสแตนซ์ฐานข้อมูลคือเซสชันที่ใช้งานอยู่ซึ่งสคีมาฐานข้อมูลอธิบายไว้และเก็บข้อมูลไว้ในเวลาใดก็ได้ อินสแตนซ์คือค่าข้อมูลจริงและจะเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องเมื่อมีการเพิ่ม ลบ หรืออัปเดตข้อมูลใหม่ แตกต่างจากสคีมาฐานข้อมูล อินสแตนซ์ฐานข้อมูลประกอบด้วยข้อมูลทั้งหมด
การแปลงสคีมาฐานข้อมูลคืออะไร
การแปลงสคีมาฐานข้อมูลคือกระบวนการปรับสคีมาฐานข้อมูลที่มีอยู่ให้เป็นรูปแบบใหม่ การดำเนินการนี้อาจเกี่ยวข้องกับการเพิ่มหรือแก้ไขตาราง คอลัมน์ ดัชนี ข้อจำกัด หรือความสัมพันธ์ระหว่างตาราง
เป้าหมายมักจะเป็นการสนับสนุนข้อกำหนดของแอปพลิเคชันใหม่ปรับปรุงประสิทธิภาพหรือย้ายไปยังระบบฐานข้อมูลอื่น การแปลงสคีมาช่วยให้การจัดระเบียบข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้นหรือรองรับฟีเจอร์ของระบบใหม่
การย้ายข้อมูลอาจหรือไม่จำเป็นต้องมีการแปลงสคีมา ขึ้นอยู่กับต้นทางและปลายทางของฐานข้อมูล
AWS สามารถรองรับข้อกำหนดสคีมาฐานข้อมูลของคุณได้อย่างไร
กระบวนการสร้างโมเดลข้อมูลมักจะทำนอกฐานข้อมูล เมื่อสร้างโมเดลแล้ว Amazon Relational Database Service (RDS) รองรับการสร้างและจัดการสคีมาผ่าน SQL มาตรฐาน Amazon RDS ให้บริการระบบการจัดการฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ที่มีการจัดการเช่น PostgreSQL, MySQL และ Amazon Aurora
สำหรับการย้ายฐานข้อมูล WS Database Migration Service (DMS) เป็นบริการย้ายข้อมูลที่มีการจัดการซึ่งช่วยคุณย้ายฐานข้อมูลและเวิร์กโหลดการวิเคราะห์ของคุณไปยัง AWS อย่างรวดเร็ว และมีความปลอดภัย โดยฐานข้อมูลต้นทางจะยังคงปฏิบัติงานอย่างเต็มระบบในระหว่างที่โยกย้าย ทำให้ลดเวลาหยุดทำงานของแอปพลิเคชันที่ต้องพึ่งพาฐานข้อมูลดังกล่าว
การแปลงสคีมา DMS ใน AWS DMS ทำให้การย้ายฐานข้อมูลระหว่างฐานข้อมูลประเภทต่าง ๆ สามารถคาดเดาได้มากขึ้น สามารถประเมินความซับซ้อนของการย้ายข้อมูลสำหรับผู้ให้บริการข้อมูลต้นทางของคุณและสคีมาฐานข้อมูลและวัตถุโค้ดได้ จากนั้นคุณสามารถใช้โค้ดที่แปลงแล้วกับฐานข้อมูลเป้าหมายของคุณ
ความสามารถของ AI ช่วยสร้างใหม่ใน AWS DMS Schema Conversion ทำให้งานการแปลงสคีมาที่ใช้เวลานานที่สุดบางส่วนเป็นแบบอัตโนมัติ ฟีเจอร์นี้จะแปลงอ็อบเจ็กต์สคีมาได้ถึง 90 เปอร์เซ็นต์จากฐานข้อมูลเชิงพาณิชย์เป็นการย้าย PostgreSQL โดยอัตโนมัติ
คุณยังสามารถใช้ AWS Schema Conversion Tool (SCT) เพื่อแปลงสคีมาฐานข้อมูลที่มีอยู่ของคุณจากกลไกฐานข้อมูลแบบหนึ่งเป็นอีกแบบหนึ่ง
เริ่มต้นด้วยการแปลงสคีมาฐานข้อมูลบน AWS โดยการสร้างบัญชีฟรีวันนี้