Ecco una ripartizione del processo:
1. Modellazione dei dati: Questo è il nucleo dell'approccio interno. Inizi definendo meticolosamente entità, attributi, relazioni (one-to-one, one-to-many, molti-to-many), tipi di dati, vincoli (chiavi primarie, chiavi straniere, vincoli unici, vincoli di controllo) e indici. Ciò comporta spesso l'utilizzo di diagrammi di relazioni di entità (ERD) o altri strumenti di modellazione dei dati. L'obiettivo è creare una struttura di dati normalizzata ed efficiente.
2. Progettazione e implementazione dello schema: Il modello di dati dettagliato viene quindi tradotto in uno schema di database utilizzando il sistema di gestione del database scelto (DBMS):SQL Server, MySQL, PostgreSQL, ecc. Ciò comporta la scrittura delle istruzioni SQL per creare tabelle, definire colonne e stabilire relazioni.
3. Sviluppo delle applicazioni: Solo dopo che lo schema del database è stato completamente progettato e implementato, inizia lo sviluppo dell'applicazione. L'applicazione è creata per interagire con il database predefinito, recuperando e manipolando i dati in base alla struttura stabilita.
Contrasto con l'approccio esterno:
L'approccio opposto, l'approccio esterno, inizia con i requisiti e l'interfaccia utente dell'applicazione e lo schema del database è progettato * dopo che * le esigenze dell'applicazione sono state comprese.
Vantaggi dell'approccio interno:
* Integrità dei dati: L'enfasi sulla modellazione dei dati in anticipo aiuta a garantire l'integrità e la coerenza dei dati.
* Scalabilità e manutenibilità: Uno schema di database ben progettato ha maggiori probabilità di essere scalabile e più facile da mantenere nel tempo.
* Riusabilità: Il database può essere riutilizzato da più applicazioni.
* ridondanza di dati ridotta: La corretta normalizzazione, un componente chiave di questo approccio, minimizza la ridondanza dei dati e migliora l'efficienza dei dati.
Svantaggi dell'approccio interno:
* che richiede tempo: La fase di progettazione iniziale può essere lunga e richiedere competenze nella modellazione dei dati.
* potenzialmente disallineato con le esigenze dell'applicazione: Se il modello di dati non viene accuratamente considerato in relazione alle eventuali esigenze di applicazione, potrebbe non adattarsi perfettamente alle funzionalità dell'applicazione in seguito. Ciò può portare a inefficienze o alla necessità di modifiche dello schema.
* meno agile: Le modifiche ai requisiti dell'applicazione potrebbero richiedere modifiche significative allo schema del database, rendendo il processo meno agile.
In pratica, raramente viene utilizzato un approccio puramente all'interno. La maggior parte dei progetti di sviluppo del database utilizza un approccio ibrido, fondendo aspetti delle metodologie all'interno e all'esterno per sfruttare i punti di forza di entrambi. L'equilibrio tra i due dipende fortemente dalla complessità del progetto, dal livello di comprensione dei requisiti dell'applicazione e dall'esperienza del team.
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