Résumé
En informatique, un modèle de données est un modèle qui décrit la manière dont sont représentées les données dans une organisation métier, un système d'information ou une base de données. Le terme modèle de données peut avoir deux significations : Un modèle de données théorique, c'est-à-dire une description formelle ou un modèle mathématique. Voir aussi modèle de base de données Un modèle de données instance, c'est-à-dire qui applique un modèle de données théorique (modélisation des données) pour créer un modèle de données instance. Voir infra. En général, un modèle de données théorique décrit ce qui suit : Structure de données : définit comment les données sont organisées (hiérarchique, réseau, relationnel, orienté objet). Intégrité des données : fournit un langage ou des règles implicites pour la maintenance de l'intégrité des données dans le modèle de données instance. Manipulation des données : fournit un langage pour créer, mettre à jour et supprimer les données. Recherche de données : fournit un langage pour chercher les données. Par exemple, dans le modèle relationnel, toutes les données sont représentées par des relations mathématiques (ou, pour être précis, une version légèrement extrapolée à partir de cela). Il existe un langage général de spécification des contraintes (first-order logic), et pour les manipulations et la recherche de données, on a introduit l'algèbre relationnelle, tuple calculus et domain calculus. On peut trouver des informations complémentaires sur ce sujet dans système de gestion de base de données. Une théorie de modèle de données définit généralement des niveaux de préoccupation. Par exemple, dans la méthode MERISE ou dans les modèles entité-relation employés dans les modèles (SSADM, SDM/S), on définit des niveaux de préoccupation tels que : Conceptuel, Logique, Physique. Le contenu des modèles pour chaque niveau peut varier selon la méthode. Le cadre d'architecture Zachman contient également ces trois niveaux de préoccupation.
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Cours associés (32)
CS-423: Distributed information systems
This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems.
ENG-209: Data science for engineers with Python
Ce cours est divisé en deux partie. La première partie présente le langage Python et les différences notables entre Python et C++ (utilisé dans le cours précédent ICC). La seconde partie est une intro
BIO-378: Physiology lab I
Le TP de physiologie introduit les approches expérimentales du domaine biomédical, avec les montages de mesure, les capteurs, le conditionnement des signaux, l'acquisition et traitement de données. Le
Afficher plus