Data characteristics are defined du

Data characteristics are defined during data modeling, a process where a data model is created by applying a data model theory in order to create a data model instance. A data model theory is a formal description of a data model.

Data modeling is also a process of structuring data and organizing data so that the data structures will then be the basis for the implementation of a database management system. Also in addition to organizing and defining data, the data modeling process also implicitly or explicitly imposes limitation and constraints on the data within the structure.

Data models are based on business rules. This is because business rules are abstracts and intangible concept that the database management system, which is basically a computer system, cannot understand. Business rules converted to data models convert data into format that the computer will finally be able to understand and thus implement.

Here is an example of a draft business rule that will be the basis of a data model:

A. The aspect being modeled is a Product Line

B. The things of interest, herein referred to as "Things" include
(1) Products
(2) Product Categories
(3) Product Characteristics

C. These "Things" are related as follows:
(1) A product can be in one and only one Product_Category;
(2) a product can have zero, one or many Product_Characteristics.

D. The other characteristics of the "Things" include
(1) A product which can have either zero or one typical_buying_price and
(2) A product can have either zero or one typical_selling_price.

E. Sample data may include products to be determined by the company

F. Typical inquiries may include typically selling price for a certain number of products

It is apparent from the draft business rule that data characteristics are everywhere. As mentioned earlier, data characteristics can either be developed directly through measurement or indirectly through derivation, from a feature of an object or event.

For instance, if a product is a T-shirt, the data characteristics that are developed by direct measurement are
(1) material composition of the T-shirt,
(2) size range of available T-shirts,
(3) style of the T-shirt and
(4) supplier of the T-shirts.

On the other hand, some of the data characteristics which can be developed through derivation may include
(1) bulk price of the T-shirts which can be derived depending on the number of orders and
(2) shipment price of the T-shirts which also depends on the number of orders.

Data characteristics are very important in an area of data modeling called entity-relationship model (ERM). The ERM is a representation of structured data where final product is an entity-relationship diagram (ERD).

From the data models where the data characteristics are defined, relationships among the data, or more technically known as "entities" defined. Data characteristics are also known as "attributes" in data modeling jargon. Relationships could be as simple as "An employee entity may have a attribute which a social security number.

There are various types of relationships in ERM. Some may have many to one, one to many, many to many or one to one. Database implementers need to give ERM design a very careful consideration because any slight failure can result in weak data integrity and the resulting flaw could be hard to trace. As recommended by database experts, it is always good to draft a database plan using plain English language and data characteristics should also be defined likewise.

Kết quả (Việt) 1:

Dữ liệu đặc điểm được xác định trong dữ liệu mô hình, một quá trình mà một mô hình dữ liệu được tạo ra bằng cách áp dụng một lý thuyết mô hình dữ liệu để tạo ra một trường hợp mô hình dữ liệu. Một lý thuyết mô hình dữ liệu là một mô tả chính thức của một mô hình dữ liệu.Dữ liệu mô hình hóa là một quá trình cấu trúc dữ liệu và sắp xếp dữ liệu do đó các cấu trúc dữ liệu sau đó sẽ là cơ sở cho việc thực hiện một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu. Cũng ngoài việc tổ chức và xác định dữ liệu, dữ liệu mô hình hóa quá trình cũng ngầm hoặc một cách rõ ràng áp đặt hạn chế và khó khăn về dữ liệu trong cơ cấu.Mô hình dữ liệu dựa trên quy tắc kinh doanh. Điều này là do quy định kinh doanh là bản tóm tắt và khái niệm vô hình hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu, mà về cơ bản là một hệ thống máy tính, không thể hiểu. Kinh doanh quy tắc chuyển đổi mô hình dữ liệu dữ liệu chuyển đổi thành định dạng máy tính sẽ cuối cùng có thể hiểu và do đó thực hiện.Dưới đây là một ví dụ về một quy tắc kinh doanh dự thảo sẽ là cơ sở của một mô hình dữ liệu:A. các khía cạnh được mô phỏng là một dòng sản phẩmB. những điều quan tâm, ở đây gọi là "Những điều" bao gồm(1) sản phẩm(2) thể loại sản phẩm(3) đặc tính sản phẩmC. các "điều" có liên quan như sau:(1) một sản phẩm có thể trong một và chỉ có một Product_Category;(2) một sản phẩm có thể có zero, một hoặc nhiều Product_Characteristics.Mất các đặc tính khác của "Những điều" bao gồm(1) một sản phẩm mà có thể có hoặc không hoặc một typical_buying_price và(2) một sản phẩm có thể có hoặc không hoặc một typical_selling_price.E. mẫu dữ liệu có thể bao gồm các sản phẩm được xác định bởi công tyF. tiêu biểu yêu cầu có thể bao gồm thường bán giá cho một số lượng nhất định của sản phẩmNó là rõ ràng từ quy tắc kinh doanh dự thảo đặc điểm dữ liệu là ở khắp mọi nơi. Như đã đề cập trước đó, đặc điểm dữ liệu có thể hoặc là được phát triển trực tiếp thông qua đo lường hoặc gián tiếp thông qua derivation, từ một tính năng của một đối tượng hoặc sự kiện.Ví dụ, nếu một sản phẩm là một T-shirt, các đặc điểm dữ liệu đó được phát triển bởi trực tiếp đo lường(1) các thành phần tài liệu của T-shirt,(2) kích thước phạm vi của áo thun thể thao có sẵn,(3) phong cách của T-shirt và(4) nhà cung cấp của T-shirts các.Mặt khác, một số đặc điểm dữ liệu mà có thể được phát triển thông qua lấy đạo hàm có thể bao gồm (1) số lượng lớn giá của áo thun thể thao có thể được tính tùy thuộc vào số lượng đơn đặt hàng và(2) lô hàng giá của các áo thun mà cũng phụ thuộc vào số lượng đơn đặt hàng.Đặc điểm dữ liệu là rất quan trọng trong một khu vực của dữ liệu mô hình hóa mối quan hệ thực thể được gọi là mô hình (ERM). ERM là một đại diện của dữ liệu có cấu trúc nơi sản phẩm cuối cùng là một sơ đồ mối quan hệ thực thể (ERD).Từ các dữ liệu mô hình nơi đặc điểm dữ liệu được xác định, mối quan hệ giữa các dữ liệu, hoặc hơn về mặt kỹ thuật được gọi là "thực thể" được xác định. Đặc điểm dữ liệu là cũng được gọi là "thuộc tính" trong dữ liệu mô hình hóa biệt ngữ. Mối quan hệ có thể như đơn giản như "một thực thể nhân viên có thể có thuộc tính mà một số an sinh xã hội.Có rất nhiều loại của mối quan hệ trong ERM. Một số có thể có nhiều người đến một, một với nhiều người, nhiều người để nhiều hoặc một. Cơ quan thực hiện cơ sở dữ liệu cần phải cung cấp cho thiết kế ERM một xem xét rất cẩn thận vì bất kỳ sai lầm nhỏ có thể gây ra yếu dữ liệu toàn vẹn và các lỗ hổng kết quả có thể là khó để theo dõi. Theo khuyến cáo của các chuyên gia cơ sở dữ liệu, nó luôn luôn là tốt để dự thảo một kế hoạch cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng đồng bằng tiếng Anh và đặc điểm dữ liệu nên cũng được định nghĩa tương tự như vậy.