¿Sabes qué es el data modelling y cuáles son las diferencias entre modelos de datos? ¿cuáles son las diferencias entre un modelo conceptual, lógico y físico?
El modelado de datos (o data modelling, por su traducción al inglés) es el proceso mediante el que se crean modelos de datos para ser almacenados en una base de datos, ya sea base de datos drelacional o base de datos NoSQL.
Este fenómeno permite generar representaciones conceptuales de los objetos almacenados en un modelo de datos y realizar asociaciones entre esos objetos por medio de unas reglas establecidas, al tiempo que posee sustanciales diferencias entre modelos de datos.
Objetivos del modelo de datos
Antes de profundizar en las diferencias entre modelos de datos, o la diferencia entre modelo lógico y físico de base de datos, debes conocer algunos de los objetivos que tiene el modelado de datos, entre los que se encuentran:
- Garantizar que todos los objetos que la base de datos solicite estén representados con precisión. Es importante no omitir datos en este tipo de procesos, ya que su supresión puede causar la creación de informes incompletos y resultados incorrectos.
- El modelado de datos apoya la creación de los modelos y establece las diferencias entre modelos de datos.
- También ayuda a definir entidades, atributos, relaciones, llaves primarias y secundarias y todos los elementos que se incluyen en una base de datos.
- Evita la ausencia de datos o redundancia de datos.
Diferencias entre modelos de datos en un SGBD
Ahora, hablemos sobre la diferencia entre modelo lógico y físico de base de datos, respondiendo a la pregunta: ¿Cuáles son las diferencias entre un modelo conceptual, lógico y diagrama fisico base de datos? Existen varios modelos de datos implicados en el data modelling que se usan para representar los datos y cómo se almacenan en la base de datos. Esto produce que existan una diferencia entre modelo lógico y físico de base de datoss, que son:
Modelo conceptual
En este modelo de red se define qué va a contener el sistema. Es diseñado generalmente por stakeholders comerciales y arquitectos de datos. Busca organizar y definir el alcance, conceptos y reglas de negocio.
Generalmente se le llama modelo relacional y posee atributos, entidades y relaciones. En este nivel no se tienen datos tan detallados de la base de datos, ya que apenas se está trabajando sobre la estructura real de la misma. Aquí puede trabajarse con lenguaje de consultas o SQL, ya que esta es una base de datos orientada hacia las relaciones entre las distintas entidades.
Modelo lógico
Un modelo de datos lógico es en el que se define cómo se debe implementar el sistema independientemente del SGBD. También es creado generalmente por los stakeholders comerciales y los arquitectos de datos.
Aquí se agrega un poco más de información que en el modelo conceptual y se busca proporcionar una base para formar el modelo físico como tal. No obstante, aún se posee una estructura un poco genérica de modelado.
En este modelo aún no se define ninguna llave primaria ni secundaria y se desarrolla independientemente del sistema de gestión de bases de datos. Al mismo tiempo, los atributos de datos tendrán tipos de datos con extensiones exactas, por ejemplo de modelo logico, VARCHAR (20).
Modelo físico
El modelo físico de datos es un modelo orientado a objetos que describe cómo se implementará el sistema utilizando un sistema gestor de bases de datos específico. Generalmente es creado por los administradores de bases de datos y los desarrolladores, al contrario que los dos modelos anteriores, que no requerían de alguna especialización muy avanzada para su realización. Esta es una de las principales diferencias entre modelos de datos.
El modelo de datos físicos describe una implementación específica de la base de datos. Brinda un esquema abstracto de la BD; esto se produce por la cantidad de metadatos que posee, lo cual ayuda también a visualizar la estructura de la base de datos de forma más detallada.
Otra de las diferencias entre modelos de datos es que el modelo físico define llaves primarias y foráneas, visualizaciones de datos claros y específicos, índices, perfiles de acceso y autorizaciones, entre otros.
Así pues, has respondido algunas de las preguntas que formulamos al principio sobre base de datos modelo logico y fisico, también conceptual: ¿Sabes qué es el data modelling y cuáles son las diferencias entre modelos de datos? ¿cuáles son las diferencias entre un modelo conceptual, lógico y físico?
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El data modelling y las diferencias entre modelos de datos son un tema ampliamente tratado, pero con miles de subtemáticas, entre las que están cómo creamos unos modelos a partir de otros o qué herramientas son más adecuadas para qué tipos modelos, dependiendo de las diferencias entre modelos de datos y del uso que se le vaya a dar a cada uno de ellos.
Los modelos de datos son herramientas sumamente útiles cuando de diseñar bases de datos se trata, ya que nos ayudan a organizar la información que tenemos sobre las distintas entidades de la empresa y de los proyectos. Gracias a este modelo también se pueden detectar errores.
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