Docstoc

E-Commerce business. Technology_1_

Document Sample
E-Commerce business. Technology_1_ Powered By Docstoc
					    แบบจำลองข้ อมูล
    (Data Modeling)




        โดย
อ.พัฒนพงษ์       ั
            โพธิปสสา
Contents :
  1. แบบจำลองข้ อมูล
  2. Data Model
  3. องค์ประกอบใน ER Diagram
  4. สั ญลักษณ์
  5. Entity
                               2
Contents (cont.):
  6. Relationships
  7. Attributes
  8. ควำมสั มพันธ์ ระหว่ ำง ERD กับ DFD
  9. หลักกำรเขียน ERD
  10. ขอบเขตของ Entity
                                          3
Contents (cont.2):
  11. ตัวอย่ ำง ER Diagram
  12. พจนำนุกรมข้ อมูล
  13. โครงสร้ ำงของพจนำนุกรมข้ อมูล
  14. ตัวอย่ ำง Data Dictionary


                                      4
1. แบบจำลองข้ อมูล :
  1.1 แบบจำลองข้ อมูล (Data Modeling) คืออะไร ?

  - คือสิ่ งทีใช้อธิบายขอมูลตางๆ ทีสนับสนุ นกระบวนการทางธุรกิจ
              ่         ้    ่     ่
   (Business Process)
  - แบบจาลองขอมูลจะแสดงออกในเชิง Logical เป็ นหลัก
             ้
  - โดยมากนิยมใช้ ER Diagram : Entity Relationship Diagram หรือ
  ERD
  - http://www.umsl.edu/~sauterv/analysis/er/er_intro.html
  - http://dbcorner.site88.net/page4_3_p.html




                                                                  5
2. Data Model :
           Data model หมายถึงกลุมของ แนวคิดทีช่วยเรากาหนดโครงสราง
                                ่             ่                     ้
                            ่ ่                   ่
  ของฐานขอมูลและ ชุดเซททีเกียวของกับชุดคา สั่ งทีใช้ในการเรียกใช้ และ
              ้                   ้
  เปลียนแปลง ขอมูล และ ในบทนี้นา เสนอแนวคิด Conceptual Data
       ่          ้
  Modeling ทีเรียกวา แบบจา ลอง Entity Relation (ER Model) ทีสามารถ
                ่   ่                                         ่
  อธิบายภาพรวม (Data View) ของทังองคกรไดดีในรูปแบบ ER Diagram
                                    ้ ์     ้
  แบบจา ลองแบบ E-R Model ถูกออกแบบให้งายตอความเขาความเขาใจ
                                          ่     ่      ้          ้
  ของผู้ใช้งาน โดยไมคานึงถึงลักษณะการเก็บทางกายภาพของขอมูลวาเก็บ
                      ่                                   ้     ่
  อยางไรทีใด
     ่      ่
                   ่ ้           ์ ้
          หลังจากทีไดความสั มพันธทังหมดแลว พยายามขจัดความซับซ้อน
                                           ้
  ของ Attribute ในแตละ Entity ให้มากทีสุดเพือเขียนเป็ น Conceptual
                       ่                 ่       ่
  Schema และเพือให้เกิดความเขาใจงาย มนุษยจึงคิด ER Diagram เพือ
                 ่            ้      ่         ์                ่
  อธิบาย Conceptual Schema ให้งายตอการเขาใจและตีความ โดยใช้
                                  ่    ่     ้
  สั ญลักษณดังตอไปนี้
           ์   ่




                                                                        6
2. องค์ ประกอบใน ER Diagram :
  องค์ ประกอบใน ER Diagram หรือ ERD จะประกอบไปด้ วย :
  - เอนทิต ี้ (Entity)
  - ความสั มพันธ ์ (Relationship)
  - แอตตริบวต ์ (Attribute)
           ้ิ




                                                        7
3. สัญลักษณ์ (Symbols) :




                           8
3. สัญลักษณ์ (Symbols) cont.2 :




                                  9
4. Entity :
                                                       ี
  Entity หมำยถึงบุคคล สถำนที่ วัตถุ รวมถึงเหตุกำรณ์ ท่ ทำให้ เกิดกลุ่มของ
  ข้ อมูลที่ต้องทำกำรจัดเก็บ:
  - บุคคล
  - สถานที่
  - วัตถุ
  - เหตุการณ ์
  - แนวความคิด




                                                                            10
4. Entity (cont.1):
  Strong entity คือเกิดขึนดวยตนเองไมขึนกับ entity ใด เช่น นักศึ กษา
                         ้ ้        ่ ้
  หรือ อาจารย ์ หรือสิ นค้า เป็ นตน
                                  ้

  http://th.wikipedia.org/wiki/




                                                                      11
4. Entity (cont.2):
  Weak Entity types
             บาง Entity อาจจะไมมีลกษณะเฉพาะ ของตัวเองเลยนั่น
                                   ่ ั
  หมายถึง เราอาจจะ ไมสามารถหาความมีตวตนของ Entity ได้ (Value
                         ่                ั
  ของ Attribute ไมมีเอกลักษณเฉพาะของตัวเอง) เราเรียก Entity แบบนี้วา
                    ่          ์                                    ่
  Weak Entity types Entity ทีเราเรียกวา Weak Entity type จะถูกกา หนด
                             ่         ่
  โดยอีก Entity หนึ่งโดยใช้ผลรวมของบาง Attribute value ของ Entity นี้
  เราเรียก Entity อันหลังวา Identifying owner และเรียกความสั มพันธแบบนี้
                           ่                                      ์
  วา Identifying relationship
   ่

  Weak entity คือขึนโดยอาศัย entity อืน เช่น เกรดเฉลีย ทีมาจากแฟ้ม
                   ้                  ่               ่   ่
                                                ้
  ผลการเรียน หรือ แฟ้มลงทะเบียน หรือ แฟ้มสั่ งซือ เป็ นตน สิ่ งตาง ๆ
                                                        ้       ่
      ่                     ่ ่
  ทีผู้ใช้งานฐานขอมูลจะตองยุงเกียวดวย เช่น คน แผนก ประเภท การ
                 ้      ้          ้
         ้
  สั่ งซือ




                                                                       12
5. ควำมสัมพันธ์ (Relationships) - 1. :
   ควำมสัมพันธ์ หรือ Relationship หมายถึงความสั มพันธระหวางเอนทิต ี้
                                                      ์   ่
   Constraints : ขอกาหนดในความสั มพันธ ์ เป็ นกฎเกณฑทีใช้บังคับ
                      ้                                  ์ ่
     ่      ่
  เงือนไขเพือให้การจัดเก็บขอมูลในฐานขอมูลเป็ นไปอยางเหมาะสมและถูกตอง
                           ้         ้            ่               ้
   รูปแบบความสั มพันธ ์
  - แบบ 1 ตอ 1
           ่                      เรียกวา one-to-one
                                        ่
  - แบบ 1 ตอ m
           ่               เรียกวา one-to-many
                                 ่
  - แบบ m ตอ n
           ่               เรียกวา many-to-many
                                 ่




                                                                        13
5. ควำมสัมพันธ์ (Relationships) - 2 :
  ความสั มพันธ ์ (Relationship type) ทีเกิดขึนระหวาง entity ในลักษณะของ
                                       ่     ้         ่
  กริยา ดีกรีของความสั มพันธ ์ (Degree of relation) มี 4 แบบ
       Unary relationship คือความสั มพันธภายใน entity เดียวกัน เช่น
                                               ์
      แตงงานของพนักงาน แตถามีระดับแบบลูกน้อง หัวหน้าจะเรียก
         ่                      ่ ้
      Recursive relationship (Unary)
       Binary relationship คือความสั มพันธแบบสอง entity
                                                 ์
       Ternary relationship คือความสั มพันธแบบสาม entity
                                                   ์
       Quaternary relationship คือความสั มพันธแบบสี่ entity
                                                     ์




                                                                          14
           ิ้
6. แอตตริ บวต์ (Attributes) :
            ิ้
   แอตตริ บวต์ (Attributes) เป็ นคุณสมบัตของเอนติต ี้
                                          ิ

   สัญลักษณ์ ของ Attributes จะใช้รูปวงรี




                                                         15
7. ควำมสัมพันธ์ ระหว่ ำง ERD กับ DFD :
   จำนวน Entity ใน ERD จะตองเทากับจานวน Data Store ใน DFD
                           ้   ่

   หำก Data Store ใน DFD ไม่ ปรำกฏใน ERD แสดงวาเกิดความไมสมดุล
                                               ่          ่
    ้
  ขึนในระบบ




                                                              16
8. หลักกำรเขียน ERD :
      ้                        ี
   ขันตอนที่ 1 การกา หนดเอนทิตหลัก
      ้
   ขันตอนที่ 2 กาหนดความสั มพันธ ์ ระหวางเอนทิต ี
                                        ่
      ้
   ขันตอนที่ 3 การกาหนดคียหลักและคียรอง
                           ์         ์
      ้
   ขันตอนที่ 4 การกาหนดคียภายนอก
                           ์
      ้                                       ิ
   ขันตอนที่ 5 พิจารณาขอบเขตคาโดเมนของแอตตริบว
                              ่
      ้
   ขันตอนที่ 6 การวิเคราะหความมีเสถียรภาพและการเติบโตในอนาคต
                           ์




                                                                17
9. ขอบเขตของ Entity :
  1. ชนิดของขอมูล (Data Type) เช่น จา นวนเต็ม, วันที, ตัวอักษร, ทศนิยม
                  ้                                        ่
  2. ความยาว (Length) เช่น 5 หลัก, 35 ตัวอักษร
  3. รูปแบบขอมูล (Format) เช่น dd/mm/yy (วันที)
              ้                                       ่
  4. คาทีอนุ ญาต (Allowable value) เช่น เป็ นไดเฉพาะวันศุกรตนเดือน
       ่ ่                                        ้            ์ ้
  5. ช่วงของขอมูลหรือขอกา หนดอืน ๆ (Range, Constraints)
                ้        ้          ่
  6. ความหมาย (Meaning) อธิบายความหมายของแอตตริบวนั้นวาคืออะไร
                                                             ิ     ่
  7. ความเป็ นหนึ่งเดียว (Uniqueness) ตองมีคาเป็ นหนึ่งเดียว
                                       ้       ่
  8. ความเป็ นนัล (Null support) อนุญาตให้เป็ นนัลไดหรือไม่
                                                        ้
  9. คาโดยปริยาย (Default value) กา หนดให้มีคาเป็ น 0
        ่                                           ่




                                                                     18
10. ตัวอย่ ำง ER Diagram :




                             19
11. พจนำนุ กรมข้ อมูล (Data Dictionary) :
   -   ประกอบไปดวยหน่วยของขอมูล หรือขอมูลยอย (Data Element) ตางๆ
                  ้            ้          ้   ่              ่
   -                     ่ ่
       ขอมูลยอยคือขอมูลทีไมสามารถแตกยอยลงไปไดอีก
        ้    ่      ้                   ่        ้
   -   Data Dictionary จะอธิบายถึงของมูลของระบบธุรกิจในองคกร
                                                          ์

   ตัวอย่ ำง
                                             ่
   ขอมูลนักศึ กษาประกอบไปดวย รหัสนักศึ กษา ชือนักศึ กษา นามสกุล
    ้                      ้
        โปรแกรมวิชา
      ่
   ซึงรวมกันแลวจะเป็ นเรคคอรดของนักศึ กษา
                ้            ์

   http://en.wikipedia.org/wiki/Data_dictionary




                                                                   20
12. โครงสร้ ำงของพจนำนุ กรมข้ อมูล :
  - ชือขอมูล : ชือ Data Floe หรือ Data Store
       ่ ้       ่
  - ชนิดของขอมูล
              ้
  - โครงสร้างของขอมูล : ระบุฟิลดตางๆ
                   ้              ์ ่
  - การใช้งาน ให้ระบุชอโปรเซสทีเรียกใช้ขอมูลนี้ รวมทัง Source หรือ
                      ื่        ่       ้            ้
        Sink ที่
     ่
  เกียวของ ้

  แหล่ งข้ อมูลอ้ ำงอิง :
  http://www.nayoktech.ac.th/~vwinwin/BC21_49/page8.html




                                                                     21
13. ตัวอย่ ำง Data Dictionary:
  ชื่อข้ อมูล :            รายการคา ้
  ชนิดของข้ อมูล :         data flow
  โครงสร้ ำงของข้ อมูล :   Ref#, date, description, account#, amount
  กำรใช้ งำน :             Process# 2
                           Output from source: แผนกบัญชีและระบบบัญชียอย
                                                                     ่




                                                                       22
13. ตัวอย่ ำง Data Dictionary - 2:
  Data Dictionary อีกแบบหนึ่งจะใช้ สัญลักษณ์ ต่อไปนี ้ :
  =               เท่ ำกับ
  +               และ
  {}                           ้
                  กำรกระทำซำของข้ อมูลย่ อย
  []              กำรพิจำรณำทำงเลือกเพียงทำงหนึ่ง
  ()                             ็
                  จะมีหรือไม่ กได้




                                                           23
13. ตัวอย่ ำง Data Dictionary - 3:
  สัญญำเช่ ำรถ   = เลขที่สัญญำเช่ ำ
                 +          ่
                     วันทีทาสั ญญา
                 +   รหัสลูกค้า
                 +   ชือ-นามสกุล
                       ่
                 +       ่
                     ทีอยู่
                 +            ่ ั
                     เลขทีบตรประชาชน




                                       24
End of This Section




                      25

				
DOCUMENT INFO
Shared By:
Categories:
Tags:
Stats:
views:41
posted:4/26/2012
language:Thai
pages:25