Dicas de modelagem conceitual de dados

DICAS DE MODELAGEM CONCEITUAL

Este artigo apresenta um conjunto bastante abrangente de dicas de modelagem. Muitos dos problemas encontrados após a implementação de um banco de dados têm sua origem em uma modelagem de dados feita sem uma análise mais profunda do escopo do projeto. Outro fator que colabora para uma má modelagem é o desconhecimento de técnicas como a normalização e desnormalização de tabelas, bem como a não adoção de integridade referencial, que auxiliam na definição mais ajustada do modelo à realidade que irá atender. Modelagem de dados: projeto conceitual Sempre faça modelagem de dados, isso ajuda no entendimento do problema e no planejamento de uma solução mais aderente aos seus objetivos. O objetivo do modelo conceitual é a definição do problema, não da solução. 2. Existem diferentes terminologias para modelagem conceitual. Os exemplos da figura 1 representam diferentes notações para um relacionamento 1:n, sendo as mais comuns de serem implementadas pelas atuais ferramentas case. A primeira notação, de Peter Chen, é a mais utilizada para a construção do modelo conceitual enquanto a segunda, do “pé de galinha”, é a mais utilizada para a construção do modelo lógico. 1.

figura 1. notações para modelagem de dados. 3. Elimine qualquer redundância de dados. Redundâncias permitidas são aquelas relativas a chaves estrangeiras, que fazem referência à chave primária de outra tabela. Por exemplo, não se deve repetir o nome do cliente em seus pedidos, pois ele pode ser facilmente obtido através do relacionamento. 4. Utilize um padrão para dar nomes a entidades. Normalmente, nomes de entidades são no singular. 5. Dê nomes significativos a entidades, atributos e relacionamentos. Nomes que não representam seu real objetivo dificultam a compreensão do modelo. 6. Deve-se determinar os relacionamentos e, decidir como é a relação de dependência entre cada entidade é sempre importante. Os tipos de relacionamento podem ser: · 0:1 (mínimo: nenhum – máximo: um); ·