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Livelli Modellazione dati - concettuale, logico, fisico

I livelli

Quando si parla di modelli dati, si fa spesso riferimento a termini quali "concettuale", "logico" e "fisico". E spesso ci si confonde, in quanto questi termini significano cose diverse per persone diverse. O in strumenti diversi. Puntualizziamo:

• Il livello "concettuale" rappresenta, in modo non necettariamente dettagliato, concetti e relazioni tra concetti. E' completamente indipendente dalla tecnologia DBMS (Data Base Management System) che gestirà le strutture dati.
• Il livello "logico" produce un modello dettagliato, guidato essenzialmente dalle relazioni di significato tra i dati. E' il livello di definizione delle tabelle in un DBMS relazionale, con indicazione di colonne e data type, chiavi primarie ed alternative, regole di integrità. Tutto ciò di cui chi accede alle tabelle deve essere consapevole. A differenza del modello concettuale, può essere un modello ottimizzato. Può, ad esempio, comprendere ridondanze introdotte per migliorare le tempistiche di accesso in consultazione.
• Il livello "fisico" è quello in cui si definiscono caratteristiche utili per l'ottimizzazione delle prestazioni e della memoria (es. indici, percentuali di spazio disponibile per inserimento di nuove righe) o per la gestione del DBMS (es. organizzazione in data base e table space)

Per la progettazione del livello fisico è essenziale una competenza specialistica, tipica di un progettista DB. Per la definizione dei modelli concettuale e logico iniziale, invece, è sufficiente la conoscenza di tecniche di modellazione basilari, che si basano sull'analisi del significato dei dati (Entity-Relationship, normalizzazione).

La tabella seguente sintetizza le differenze tra i livelli:

Precisione del modello dati logico

Il modello logicoè l'input per la progettazione fisica dei Data Base, ed è opportuno che raggiunga il massimo livello di precisione possibile. (Naturalmente, il massimo livello di precisione possibile viene raggiunto progressivamente, nell'ambito di un progetto.) Un modello logico preciso comprende:

• per ogni entità, l'elenco completo degli attributi
• per ogni entità, l'indicazione esplicita della chiave primaria e di eventuali chiavi alternative
• per ogni attributo, l'indicazione esplicita di opzionalità o obbligatorietà
• per ogni attributo, l'indicazione esplicita del data type che ne specifichi il formato e la lunghezza
• per ogni data type per cui sia possibile farlo (pochi valori stabili, oppure range), l'esplicitazione dei valori ammessi
• per ogni relationship, l'indicazione della molteplicità minima e massima in entrambe le direzioni
• per ogni relationship, l'indicazione delle regole di integrità referenziale applicabili

Il modello logico deve, cioè, contenere tutte le informazioni necessarie che non sono legate a competenze di natura tecnica, ma che derivano invece dalla conoscenza approfondita dell'ambito applicativo, e quindi del significato dei dati.

Creazione del modello dati

Il modello dati può essere costruito in modo "top-down" o "bottom up". Il risultato può essere identico, ma le modalità per arrivarci sono diverse.

Un modello è costruito in modo "top-down" se nasce in modo unitario, prescindendo da analisi preventive di porzioni del sistema ("subject area").

E' invece costruito in modo "bottom up" se il modello finale è il frutto dell'aggregazione di più modelli settoriali.

Ad esempio, in un progetto che utilizza i casi d'uso per la specifica dei requisiti, il modello dei dati può essere costruito in due modi alternativi:

1. Prima di avere definito in dettaglio i casi d'uso, in modo unitario, viene creata una versione iniziale del modello. Successivamente, man mano che i singoli casi d'uso vengono dettagliati, il modello unitario viene arricchito e completato con nuovi attributi ed associazioni.

2. Per ogni caso d'uso già dettagliato, viene definito un modello dei dati parziale, o "vista locale". Il modello unitario verrà derivato passo passo, attraverso l'integrazione progressiva delle viste locali create per ogni caso d'uso.