Modèle logique des données relationnel

Un type d`entité est une représentation d`une personne, d`un lieu, d`une chose, d`un événement ou d`un concept d`intérêt pour un détaillant. Les exemples d`entités incluent le client, l`article, le magasin de détail, le site Web, le bon de commande, la transaction de détail-et la liste peut passer à des centaines de noms. Dans le modèle de données ARTS, chaque type d`entité est défini en termes commerciaux. Dans un diagramme d`entité, les types d`entités sont représentés sous forme de rectangles. Chaque type d`entité possède une expression de nom unique, singulière, attribuée comme prénom. Dans un modèle de données relationnelle, chaque instance de type d`entité est identifiée de manière unique par une clé primaire. Une clé primaire est un ou plusieurs attributs qui ont des valeurs utilisées pour identifier et distinguer de manière unique chaque instance de type d`entité les unes des autres. Chaque requête est considérée comme un programme logique qui retourne un nouvel ensemble de faits, dérivé de la base de données extensionnelle. Vous pouvez considérer les requêtes définissant de nouvelles relations.

Le modèle relationnel a été inventé par Edgar F. Codd comme un modèle général de données, et par la suite promu par Chris date et Hugh Darwen entre autres. Dans le troisième manifeste (publié pour la première fois en 1995) Date et Darwen tentent de montrer comment le modèle relationnel peut prétendument accueillir certaines fonctionnalités «souhaitées» orientées objet. Pour apprécier pleinement le modèle relationnel des données, il est essentiel de comprendre l`interprétation envisagée d`une relation. En tant que concepteur de données, vous devez comprendre toutes les données afin de pouvoir créer une base de données à l`échelle de l`entreprise. En fonction des besoins des différents départements, le modèle conceptuel est le premier modèle créé. Le modèle de données relationnelles a été introduit par C. F. Codd en 1970. Actuellement, c`est le modèle de données le plus largement utilisé.

domaine: les ensembles originaux de valeurs atomiques utilisées pour modéliser des données; un ensemble de valeurs acceptables qu`une colonne est autorisée à contenir un domaine est un type nommé de représentation de données qui peut s`appliquer à un ou plusieurs attributs. La représentation des données définit un type de données tel qu`un entier, une chaîne, un point flottant, une date, une heure ou un autre type de données standard ou une définition étendue qui assigne des propriétés et des contraintes personnalisées à un type de données de base. Les domaines permettent aux types de données spécifiques au détail d`être dérivés des types de données de base SQL. Par exemple, ARTS a un type de domaine IdentityGTIN défini comme: un identificateur pour l`article au point de vente-le numéro d`article commercial global (GTIN) est défini par UCC/EAN. IdentityGTIN est basé sur un type de données de base VARCHAR (14) qui est utilisé par la plupart des bases SQL standard. La création de domaines peut également être utilisée pour définir des contraintes que les valeurs affectées à un attribut assigné à un domaine. Par exemple, les domaines Flag sont limités à deux valeurs «YES» ou «NO. Les modèles de données sont une condition préalable à la navigation dans l`environnement de Reporting réglementaire complexe que les détaillants travaillent aujourd`hui. La loi Sarbanes Oxley Act de 2002 prescrit des rapports détaillés et le suivi des contrôles opérationnels et financiers des entreprises.

Ce suivi détaillé exige que les détaillants comprennent comment les données sont organisées, remplies, stockées et protégées. Les données pour la conformité sont générées par les systèmes d`entreprise pour les finances, les ventes, le marketing, l`inventaire, les achats et les systèmes opérationnels connexes. En fonction de la taille et de la complexité de l`organisation, ces systèmes font partie d`un ensemble d`applications dont les données doivent être transformées en informations, puis distillées en connaissances sur les rapports des cadres supérieurs. Les systèmes de soutien opérationnel et décisionnel reposent sur des données collectées et stockées dans des structures de données telles que des tables et des fichiers, puis transformées et déplacées, pour devenir des connaissances dans les rapports signés par les entités de direction. Les méta-données commerciales et techniques pour ces données de systèmes constituent une architecture d`information qui peut guider le développement des contrôles internes et donner aux directeurs d`entreprise la certitude que les rapports qu`ils signent sont valides.