Bạn cần lập mô hình dữ liệu để tiết kiệm cho bản thân hoặc tổ chức của bạn rất nhiều tiền, giờ và các vấn đề. Đọc tiếp để tìm hiểu cách mô hình dữ liệu làm được điều kỳ diệu của nó.
Mô hình hóa dữ liệu là quá trình tạo ra một cái nhìn khái niệm về thông tin mà cơ sở dữ liệu chứa hoặc nên chứa. Kết quả của quá trình này, một mô hình dữ liệu được tạo ra, tạo biểu mẫu cho các đối tượng dữ liệu (tất cả các thực thể mà thông tin sẽ được lưu trữ), các liên kết hoặc mối quan hệ giữa chúng và các quy tắc hoặc hạn chế chi phối thông tin đi vào cơ sở dữ liệu .
Rất hay, nhưng nó có thực sự cần thiết để làm việc với các mô hình dữ liệu không? Chúng ta không thể bỏ qua bước này, tiết kiệm thời gian và đi thẳng vào việc tạo các đối tượng trong cơ sở dữ liệu? Một khóa học về lập mô hình cơ sở dữ liệu sẽ trả lời những câu hỏi này, nhưng nếu bạn muốn có một bản tóm tắt, tôi sẽ cung cấp cho bạn đủ lý do để có sẵn mô hình dữ liệu bất cứ khi nào bạn cần làm việc với thông tin được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Khi bạn đọc xong bài viết này, bạn sẽ đồng ý với tôi rằng làm việc với cơ sở dữ liệu mà không có mô hình phù hợp tương đương với việc xây một ngôi nhà - hoặc thậm chí là một tòa nhà chọc trời - mà không có nền móng phù hợp.
Hãy bắt đầu bằng cách xem xét hai bối cảnh mà trong đó việc lập mô hình dữ liệu chủ yếu được thực hiện:
- Mô hình chiến lược, được thực hiện như một phần của chiến lược hệ thống thông tin chung trong một tổ chức.
- Thiết kế cơ sở dữ liệu, là một phần của giai đoạn thiết kế trong quy trình phát triển phần mềm.
Trong cả hai tình huống, có rất nhiều lý do để thực hiện mô hình hóa dữ liệu. Đầu tiên, chúng ta sẽ xem những vấn đề liên quan đến chiến lược hệ thống thông tin, sau đó là những vấn đề liên quan đến phát triển phần mềm.
Chất lượng thông tin cao hơn
Mô hình dữ liệu là điều cần thiết để cung cấp sự rõ ràng và nhất quán trong siêu dữ liệu , định nghĩa của các đối tượng tạo nên cơ sở dữ liệu. Điều này góp phần làm tăng chất lượng thông tin. Ví dụ:một mô hình dữ liệu có thể đảm bảo rằng các định dạng chính xác được sử dụng cho các phần tử dữ liệu như số điện thoại và mã ZIP và trong cơ sở dữ liệu nơi dữ liệu khách hàng được lưu trữ, nó có thể đảm bảo rằng mỗi khách hàng có ít nhất một địa chỉ.
Bạn cũng có thể đảm bảo chất lượng của thông tin được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu bằng cách áp đặt các quy tắc để chỉ dữ liệu hợp lệ mới được đưa vào các bảng. Để thực hiện việc này khi thiết kế mô hình dữ liệu, bạn đặt miền giá trị cho từng trường và phân biệt các trường phải có giá trị với các trường có thể để trống.
Định nghĩa mô hình dữ liệu đảm bảo dữ liệu tuân thủ quy tắc kinh doanh. Ví dụ:bạn có thể muốn bắt buộc mỗi khách hàng phải có một địa chỉ với định dạng mã ZIP chính xác hoặc mỗi địa chỉ được liên kết với một thành phố và mỗi thành phố với một tiểu bang.
Chất lượng thông tin cũng được cải thiện bằng cách áp đặt các hạn chế nhằm đảm bảo tính toàn vẹn của tham chiếu và duy trì tính cơ bản dự kiến trong các mối quan hệ giữa các thực thể. Những hạn chế đó chỉ có thể bắt nguồn từ một mô hình dữ liệu thích hợp.
Tái sử dụng nội dung dữ liệu
Khi phát triển một hệ thống mới hoặc thêm chức năng mới vào hệ thống hiện có, thông thường một số thực thể dữ liệu được yêu cầu bởi sự phát triển mới đã tồn tại trong cơ sở dữ liệu và do đó có thể được sử dụng lại. Cách duy nhất để tìm ra thực thể nào đã tồn tại là duyệt qua các mô hình dữ liệu cập nhật mô tả đầy đủ cấu trúc của cơ sở dữ liệu mà tổ chức đang sử dụng.
Các mô hình dữ liệu khái niệm, logic và vật lý nên được duy trì để cung cấp các chế độ xem với các mức độ trừu tượng khác nhau để cho phép bạn dễ dàng phát hiện các tài sản dữ liệu có thể tái sử dụng. Bạn có thể tận dụng một công cụ thiết kế chuyên biệt, chẳng hạn như nền tảng Vertabelo, để tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo các loại mô hình dữ liệu khác nhau và thậm chí để lấy chúng từ một mô hình khác.
Thực tiễn tốt này tránh tạo ra dữ liệu dư thừa trong các lược đồ khác nhau, dẫn đến thông tin không nhất quán sớm hay muộn (thêm thông tin về điều này bên dưới).
Di chuyển sang môi trường đám mây
Với cơ sở hạ tầng DaaS (Dữ liệu dưới dạng dịch vụ) hoặc cơ sở dữ liệu trên đám mây, các yêu cầu nhất định, chẳng hạn như quyền riêng tư của cơ sở dữ liệu , khả năng mở rộng động và hiệu quả trong việc quản lý nhiều người thuê , trở nên quan trọng hơn.
Mô hình dữ liệu là một công cụ vô giá để đáp ứng những yêu cầu này, vì chúng tạo điều kiện thuận lợi cho việc xác minh rằng thiết kế lược đồ tuân theo chúng. Đổi lại, chúng cho phép bạn xác định các phân vùng của các lược đồ và yêu cầu lưu trữ của chúng, điều này rất cần thiết để xác định đúng thứ nguyên mức dịch vụ cần thiết và mức tăng trưởng bộ nhớ dự kiến khi cơ sở dữ liệu nằm trong các đám mây riêng hoặc công khai.
Các tạo tác thiết kế cơ sở dữ liệu như sơ đồ ER là công cụ được lựa chọn khi chuẩn bị chuyển sang môi trường đám mây. Hướng dẫn về cách sử dụng sơ đồ ER có thể cho bạn cái nhìn sơ lược về tính hữu ích của chúng trong việc di chuyển cơ sở dữ liệu.
Mô hình hóa cơ sở dữ liệu cho dữ liệu lớn và NoSQL
Cơ sở dữ liệu không quan hệ, chẳng hạn như NoSQL và các lược đồ chiều, có thể buộc chúng ta phải gạt sang một bên (ít nhất là trong giây lát) tư duy quan hệ truyền thống của chúng ta. Nhưng điều đó không có nghĩa là chúng ta có thể làm được nếu không có các mô hình dữ liệu. Ngược lại, mô hình dữ liệu thậm chí còn trở nên quan trọng hơn.
Khi bạn cần làm việc với Dữ liệu lớn, bạn thường phải đối mặt với một kho thông tin khổng lồ phải được chia nhỏ, tinh chỉnh và cấu trúc theo cách mà bạn hoặc nhà phân tích dữ liệu có thể nhận được thông tin chi tiết chiến lược từ đó. Cần phải có một thiết kế lược đồ cẩn thận, cho cả kho thông tin hoặc kho dữ liệu đã được tinh chỉnh và các kho lưu trữ tổ chức được sử dụng cho các quy trình làm sạch dữ liệu và cấu trúc dữ liệu.
Có một quan niệm sai lầm, chủ yếu của các lập trình viên, rằng cơ sở dữ liệu NoSQL không sử dụng lược đồ và do đó chúng không yêu cầu mô hình dữ liệu. Không gì có thể hơn sự thật. Vì công nghệ NoSQL không cung cấp một cách chuẩn hóa để xem siêu dữ liệu (điều mà mọi RDBMS đều làm), nên các mô hình dữ liệu trở nên cần thiết trong việc cho phép mọi người sử dụng và chia sẻ thông tin được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.
Sáp nhập và Mua lại
Bất kỳ sự hợp nhất nào giữa hai tổ chức đều đặt ra một thách thức to lớn cho các bộ phận CNTT tương ứng của họ. Một phần quan trọng của thách thức này là trong việc hợp nhất cơ sở dữ liệu. Nếu cả hai tổ chức đều có mô hình dữ liệu cập nhật, thì việc hợp nhất này có thể được thực hiện trong các mô hình thay vì trực tiếp trong cơ sở dữ liệu, làm giảm đáng kể nỗ lực dành cho nhiệm vụ.
Cho đến nay, chúng ta đã thấy những lợi ích của việc lập mô hình dữ liệu gắn với việc hoạch định chiến lược CNTT của một tổ chức. Nếu những lý do này không đủ thuyết phục bạn về tầm quan trọng của việc lập mô hình dữ liệu, hãy cũng xem xét những lợi ích mà nó mang lại cho việc phát triển phần mềm.
Giảm chi phí phát triển
Trong giai đoạn đầu của một dự án phát triển khi ngân sách đang được phân tích, có thể đặt câu hỏi về sự cần thiết phải nỗ lực xây dựng mô hình dữ liệu. Nếu các nhà lãnh đạo và quản lý dự án đủ thông minh, họ sẽ so sánh chi phí xây dựng và duy trì mô hình dữ liệu với chi phí sẽ tiết kiệm được và quyết định có lợi cho việc xây dựng mô hình.
Mô hình hóa dữ liệu chỉ chiếm 10% của ngân sách dự án phát triển và có khả năng giảm chi phí thực tế của dự án xuống dưới một phần ba.
Chỉ cần xem xét những điều sau đây. Trong hầu hết các trường hợp, chi phí của mô hình hóa dữ liệu (nghĩa là chi phí của nỗ lực cần thiết để xây dựng và duy trì mô hình) nhỏ hơn 10% tổng ngân sách cho một dự án phần mềm. Trong khi đó, việc tiết kiệm chi phí liên quan đến việc sử dụng các mô hình dữ liệu lên đến 70%, tất cả đều từ việc giảm thời gian viết mã và bảo trì.
Vì vậy, trong phát triển phần mềm, lý do đầu tiên và quan trọng nhất để thực hiện mô hình hóa dữ liệu là ROI (lợi tức đầu tư) không thể nghi ngờ, mà các nhà lãnh đạo dự án phải xem xét trong giai đoạn đầu của mọi dự án.
Định nghĩa tốt hơn về yêu cầu
Trong phát triển phần mềm, bạn có thể đảm bảo hiểu biết nhiều hơn về hệ thống sẽ được phát triển nếu các hoạt động mô hình hóa dữ liệu được thực hiện song song với việc thu thập các yêu cầu. Các yêu cầu sẽ đầy đủ hơn và đúng hơn.
Mô hình hóa dữ liệu giúp khám phá các quy tắc kinh doanh và đặt câu hỏi trong quá trình thiết kế yêu cầu, đồng thời đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Nó hiệu quả hơn các hoạt động mô hình hóa quy trình như thiết kế ca sử dụng hoặc thiết kế quy trình làm việc và rõ ràng là diễn đạt hơn và ít dài dòng hơn so với mô tả văn xuôi về các quy tắc kinh doanh.
Phát triển nhanh hơn
Khi các nhà phát triển có trong tay các mô hình dữ liệu phù hợp, họ có thể thực hiện công việc của mình với ít lỗi hơn. Các công cụ mô hình hóa dữ liệu tự động tạo và duy trì các lược đồ cơ sở dữ liệu, tạo các tập lệnh ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu (DDL) thường quá dài, phức tạp và lộn xộn để các nhà phát triển có thể tạo theo cách thủ công.
Đổi lại, những công cụ đó thúc đẩy sự hợp tác bằng cách cho phép các mô hình được chia sẻ giữa các nhà phát triển. Khi cần thay đổi, bạn có thể thực hiện chúng trong mô hình dữ liệu, đảm bảo rằng tất cả các nhà phát triển sẽ được thông báo và chúng sẽ được áp dụng cho cơ sở dữ liệu mà không vi phạm bất kỳ điều gì.
Tất cả những điều này cho phép hệ thống được phân phối sớm hơn và ít lỗi hơn.
Thúc đẩy các phương pháp Agile
Các phương pháp Agile nhằm mục đích đẩy nhanh quá trình phát triển bằng cách tập trung nỗ lực vào việc cung cấp phần mềm hoạt động và tránh quan liêu, tài liệu thừa và các giai đoạn được thực hiện lần lượt.
Mô hình hóa cơ sở dữ liệu phải đối mặt với một thách thức đáng kể khi làm việc trong môi trường nhanh nhẹn, vì nhà thiết kế cần có khả năng làm việc trên “bức tranh lớn”, trong khi các nhà phát triển chỉ cần các đối tượng dữ liệu cần thiết cho mỗi câu chuyện của người dùng. Để đạt được sự đồng thuận giữa người lập mô hình dữ liệu và nhà phát triển, các phương pháp linh hoạt sử dụng các kỹ thuật như hộp cát và phân nhánh .
Hộp cát là môi trường làm việc của mỗi nhà phát triển. Nhà thiết kế có thể làm việc với các nhánh của mô hình dữ liệu chính trong hộp cát của mỗi nhà phát triển, họ sẽ cung cấp phản hồi để tinh chỉnh nó. Vào cuối mỗi giai đoạn (hoặc sprint), nhà thiết kế cơ sở dữ liệu hợp nhất các nhánh khác nhau để giữ cho mô hình hoàn chỉnh được cập nhật.
Bạn có thể nghĩ rằng mô hình hóa dữ liệu làm chậm các nhóm nhanh nhẹn và các nhà phát triển phải đợi cho đến khi các mô hình sẵn sàng để bắt đầu công việc của họ. Nhưng trên thực tế, việc sử dụng các kỹ thuật như sandboxing và phân nhánh sẽ duy trì các nguyên tắc nhanh nhẹn và đồng thời đạt được các cải tiến về tốc độ được đề cập ở trên.
Điều gì sẽ xảy ra nếu tôi không sử dụng mô hình dữ liệu?
Bạn có thể nghĩ rằng bạn vẫn có thể tồn tại mà không cần đến những lợi ích của các mô hình dữ liệu đã đề cập từ trước đến nay để tiết kiệm thời gian. Nhưng nếu bạn quyết định chống lại việc lập mô hình dữ liệu, bạn có nguy cơ gặp phải các vấn đề nghiêm trọng như:
- Dư thừa không cần thiết:Vì không có mô hình nào để nhìn rõ các đối tượng dữ liệu, các phiên bản khác nhau của cùng một đối tượng sẽ xuất hiện với các thông tin khác nhau. Ví dụ:hệ thống kiểm kê có thể báo cáo rằng 500 đơn vị của một mặt hàng đã được bán trong tháng trước, trong khi hệ thống hậu cần có thể báo cáo rằng 1000 đơn vị của cùng một mặt hàng đã được vận chuyển trong cùng một khoảng thời gian. Cái nào đúng? Ai biết được.
- Ứng dụng chậm chạp:Việc không có mô hình dữ liệu khiến các tác vụ tối ưu hóa trở nên khó khăn, điều này làm giảm khả năng phản hồi của ứng dụng.
- Không có khả năng đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng:Nếu không có mô hình dữ liệu, cơ sở dữ liệu của bạn sẽ không được ghi lại, điều này là bắt buộc trong các tình huống như di chuyển cơ sở dữ liệu.
- Chất lượng phần mềm kém:Các yêu cầu phát triển phần mềm sẽ kém và người dùng sẽ không có ứng dụng họ cần hoặc mong muốn.
- Chi phí phát triển cao hơn:Tôi đã đề cập đến việc tiết kiệm chi phí đáng kể có thể đạt được trong một dự án phát triển bằng cách sử dụng các mô hình dữ liệu. Nếu bạn chọn không sử dụng chúng, bạn sẽ phải quyết định ai là người trả thêm chi phí phát triển và bảo trì. Và ai sẽ viện lý do khi thời hạn không được đáp ứng.
Vẫn chưa thuyết phục?
Nếu những gì bạn đã đọc cho đến nay vẫn chưa đủ để thuyết phục bạn về tầm quan trọng của việc lập mô hình dữ liệu, hãy nhớ rằng dữ liệu đang ngày càng trở thành tài sản có giá trị đối với tất cả các loại tổ chức. Ngày nay, việc mô hình hóa các cấu trúc để tận dụng thông tin có mức độ liên quan chưa từng có.
Hãy xem xét điều này:trong cơn sốt vàng, những người kiếm được nhiều tiền nhất không phải là những người đào vàng cốm mà là những người cung cấp công cụ để khai thác vàng. Vào năm 2021, vàng cốm xuất hiện dưới dạng thông tin sâu sắc và những người khai thác khai thác vật liệu quý giá đó cần được cung cấp các mô hình dữ liệu.
