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A abordagem que se dispensa ao assunto normalmente atende a três perspectivas:
Modelagem Conceitual: é usada como representação de alto nível e considera exclusivamente o ponto de vista do usuário criador dos dados;
Modelagem Lógica: agrega mais alguns detalhes de implementação.
Modelagem Física: demonstra como os dados são fisicamente armazenados.
Quanto ao objetivo, podemos identificar as seguintes variações:
modelagem de dados entidade-relacionamento (leitura, construção e validação dos modelos); modelagem de relacionamentos complexos, grupos de dados lógicos e ciclo de vida das entidades; modelagem de dados corporativa; modelagem de dados distribuídos (cliente/servidor); modelagem e reengenharia de dados legados e modelagem de dados para Data Warehouse.
Modelos[editar | editar código-fonte]
4-2 ANSI-SPARC three level architecture.svg
De acordo com a abordagem que utilizam, os modelos de dados normalmente são classificados da seguinte forma:
Modelo Conceitual: O modelo conceitual é um diagrama em blocos que demonstra todas as relações entre as entidades, suas especializações, seus atributos e auto-relações.
Modelo Lógico: O modelo lógico mostra as ligações entre as tabelas de banco de dados, as chaves primárias, os componentes de cada uma, etc.
Modelo Físico: Inclui a análise das características e recursos necessários para armazenamento e manipulação das estruturas de dados (estrutura de armazenamento, endereçamento, acesso e alocação física), sendo uma sequência de comandos executados em SQL a fim de criar as tabelas, estruturas e ligações projetadas até então e finalmente criar o banco