¿Cuál es la diferencia entre un modelo de datos lógico y un modelo de datos físico?
¿Cuál es la diferencia entre un modelo de datos lógico y un modelo de datos físico?
Los modelos de datos lógicos y los modelos de datos físicos son dos pasos importantes en el diseño de datos. El modelado de datos es el proceso de creación de una representación visual o de un esquema para ayudar a las diferentes partes interesadas a generar una vista unificada de los datos de la organización. Comienza con el modelado de datos conceptuales, donde se crea una representación abstracta de alto nivel de las entidades de datos, los atributos y las relaciones con las entradas de los usuarios empresariales.
El modelo de datos lógico es una versión más refinada del modelo conceptual. Representa esquemáticamente las restricciones de datos, los nombres de las entidades y las relaciones para su implementación de forma independiente de la plataforma. El modelo de datos físico perfecciona aún más el modelo de datos lógico para su implementación en una tecnología de base de datos específica. Los modelos de datos lógicos y los modelos de datos físicos definen la estructura, la organización y las reglas de los datos para respaldar el almacenamiento, la recuperación y la manipulación eficientes.
Representación: el modelo de datos lógico en comparación con el modelo de datos físico
Tanto los modelos de datos lógicos como los modelos de datos físicos son herramientas que garantizan que los requisitos empresariales se representen con precisión en una base de datos física. Proporcionan diferentes niveles de detalle técnico para respaldar el diseño de la base de datos y, al mismo tiempo, mantener la perspectiva empresarial.
Representación de un modelo de datos lógico
Con un modelo de datos lógico, los analistas de negocios y los arquitectos de datos pueden visualizar los procesos operativos o transaccionales en un diagrama de relaciones entre entidades. Los modelos de datos lógicos definen cómo funcionan y realizan transacciones los objetos de datos de manera que las partes interesadas de la empresa entiendan. Por lo tanto, se diseñan de forma independiente de la base de datos real en la que se implementan más adelante.
El siguiente diagrama muestra un ejemplo de un modelo de datos lógico para un sistema de venta de entradas deportivas.
Cada tabla describe las entidades de datos y sus respectivos atributos en términos empresariales conocidos. Por ejemplo, la persona de la entidad contiene nombre_completo y apellido como atributos. Para todas las entidades, usted designa una clave principal (PK) para diferenciar los atributos de cada fila. Algunas entidades contienen claves externas (FK) para indicar su relación con otra entidad en relaciones de uno a varios.
Representación de un modelo de datos físico
Los modelos de datos físicos proporcionan información detallada que ayuda a los administradores y desarrolladores de bases de datos a implementar la lógica empresarial en una base de datos física. Estos modelos ofrecen atributos adicionales no especificados en un modelo de datos lógico, como disparadores, procedimientos almacenados y tipos de datos. Dado que asignan los elementos de datos a una base de datos real, los modelos de datos físicos deben cumplir con las restricciones específicas de la plataforma, como las convenciones de nomenclatura y el uso de palabras reservadas.
El siguiente diagrama muestra un ejemplo del modelo de datos físico para el mismo sistema de venta de entradas para eventos deportivos.
En el modelo de datos físico, se indican los tipos de datos de todos los objetos de datos almacenados. También se revisan los nombres de las entidades y los atributos para utilizar formatos compatibles con la plataforma.
Cómo diseñar un modelo de datos lógico y un modelo de datos físicos
El diseño de los modelos de datos lógicos y de los modelos de datos físicos requiere ciertos pasos para lograr una transición perfecta de los requisitos empresariales a las implementaciones prácticas de las bases de datos. El modelo de datos lógico es una extensión del modelo de datos conceptual de un proceso empresarial específico. El modelo de datos físico refina aún más el modelo de datos lógico para el diseño de bases de datos.
Creación de un modelo de datos lógico
Siga estos pasos para crear un modelo de datos lógico:
- Determine todas las entidades requeridas y sus atributos respectivos.
- Elija las claves principales apropiadas como identificadores únicos para los grupos de atributos.
- Normalice y desnormalice el modelo de datos de acuerdo con los requisitos operativos.
- Establezca las relaciones entre las diferentes entidades comerciales del modelo de datos.
- Valide las entidades de datos y sus relaciones para representar la lógica empresarial con precisión.
Defina las relaciones entre entidades independientes. Algunas entidades están directamente asociadas entre sí y otras pueden vincularse a través de una entidad común. Se suele consultar a las respectivas partes interesadas para garantizar que las entidades estén conectadas correctamente de acuerdo con los requisitos empresariales. También puede duplicar algunas entidades y limitar estratégicamente otras a una sola instancia para mejorar la eficiencia de las consultas y minimizar el espacio de almacenamiento.
Creación de un modelo de datos físico
Siga estos pasos para diseñar un modelo de datos físico:
- Ajuste el modelo de datos local a la plataforma del proveedor de bases de datos elegido.
- Asigne las entidades de datos a sus tablas respectivas.
- Asigne y cree las claves primarias y externas en las tablas de la base de datos según sea necesario.
- Verifique que la estructura de la base de datos esté correctamente normalizada para eliminar los datos redundantes y mejorar la integridad de los datos.
- Agregue restricciones, reglas, particiones y características programáticas relevantes a la base de datos para respaldar el desarrollo de aplicaciones.
- Compare el modelo de datos físico con el modelo de datos lógico para garantizar que los requisitos empresariales se entiendan correctamente.
En algunos casos, una entidad se divide en varias tablas. Cada tabla contiene varias columnas que almacenan la información especificada por los atributos del modelo de datos lógico. En un modelo de datos físico, las columnas se diferencian por sus tipos de datos, como números enteros, varchar y booleanos.
Diferencias importantes entre el modelo de datos lógico y el modelo de datos físico:
A pesar de ser parte del proceso de modelado de datos, los modelos de datos lógicos y los modelos de datos físicos se distinguen por características diferentes.
Objetivo
En los modelos de datos lógico, se pueden visualizar los flujos de trabajo de los procesos de una manera técnicamente estructurada. Puede comprender las relaciones entre los distintos sistemas empresariales.
Por otro lado, un modelo de datos físico describe cómo se organizan los datos en las tablas de bases de datos reales. Entenderá de manera completa cómo una aplicación almacena y accede a los datos del mundo real.
Creadores
Los arquitectos de datos y los analistas de negocios suelen crear modelos de datos lógico. Los desarrolladores y administradores de bases de datos son responsables de implementar los modelos de datos físicos.
Complejidad
Los modelos de datos lógicos son más sencillos porque definen la interconexión de los objetos de datos empresariales. Cada objeto de datos se compone de entidades de datos y sus atributos asociados.
Los modelos de datos físicos son más complejos. Organice los elementos de datos en un modelo de datos físico con tablas, columnas e índices, y cumpla las estrictas restricciones de la plataforma. Las estructuras de datos de un modelo de datos físico están limitadas por una relación más rígida, como la cardinalidad y la nulidad.
Cuándo utilizar
El modelado de datos lógico se utiliza para visualizar el flujo de información en los sistemas empresariales. Los analistas, gerentes y usuarios empresariales pueden entender cómo funciona un sistema en particular y los conceptos empresariales aplicables.
Los desarrolladores de aplicaciones utilizan modelos de datos físicos para planificar y optimizar el almacenamiento de datos cuando crean aplicaciones para uso en producción. Los modelos de datos físicos consisten en un esquema para almacenar datos en una base de datos relacional.
Obtenga más información sobre las bases de datos relacionales
Resumen de las diferencias: modelo de datos lógicos frente al modelo de datos físicos
| Modelo de datos lógico |
Modelo de datos físico |
|
| Base de datos dependiente de la plataforma |
No. |
Sí. |
| Estructura de datos |
Entidades, atributos, PK y FK |
Tablas, filas, PK, FK y tipos de datos de bases de datos |
| Características programáticas |
No. |
Disparadores y procedimientos almacenados |
| Objetivo |
Visualiza la lógica empresarial con estructuras de datos. |
Organiza la estructura de datos para el diseño de bases de datos. |
| Creadores |
Analistas de negocios y arquitectos de datos |
Desarrolladores de software, programadores y administradores de bases de datos |
| Complejidad |
Sencillo |
Complejo |
| Cuándo utilizar |
Para entender los sistemas empresariales y las reglas de negocio |
Para planificar, implementar y optimizar el almacenamiento de datos al desarrollar aplicaciones |
¿Cómo puede ayudarlo AWS con sus modelos de datos lógicos y físicos?
Las bases de datos de Amazon Web Services (AWS) incluyen más de 15 motores de bases de datos que admiten diversos modelos de datos. Por ejemplo, puede usar Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para implementar modelos de datos relacionales lógicos y Amazon Neptune para implementar modelos de datos gráficos lógicos.
Además, puede usar el almacén de datos de AWS Amplify para modelar datos de manera más rápida y sencilla a fin de crear aplicaciones móviles y web. Esta cuenta con una interfaz visual y basada en código para definir su modelo de datos con relaciones, lo que acelerará el desarrollo de su aplicación.
Estas son las formas en las que puede realizar el modelado de datos en AWS:
- Con Amazon RDS, puede crear y escalar bases de datos con la edición compatible con Amazon Aurora MySQL,la edición compatible con Amazon Aurora PostgreSQL, SQL Server y otros motores de bases de datos populares
- Con Neptune, puede crear aplicaciones gráficas de alta disponibilidad que puedan gestionar más de 100 000 consultas por segundo
- El almacén de datos Amplify proporciona bibliotecas de clientes que puede utilizar para consultar, actualizar, ordenar o filtrar datos en la nube con facilidad
Para comenzar a utilizar modelos de datos lógicos y modelos de datos físicos en AWS, cree una cuenta hoy mismo.
