Data Modeling Glossary: Các Thuật Ngữ Quan Trọng & Ví Dụ
Chào mừng đến với Data Modeling Glossary thiết yếu của bạn! Hướng dẫn này được thiết kế đặc biệt để giúp những người học tiếng Anh và các chuyên gia IT đầy tham vọng nắm vững các data modeling terms chính. Hiểu rõ vốn từ vựng chuyên ngành này là hoàn toàn cần thiết cho bất kỳ ai làm việc với cơ sở dữ liệu, phân tích data structures hoặc tham gia vào phát triển phần mềm. Chúng ta sẽ khám phá database design vocabulary cơ bản và cung cấp các ví dụ rõ ràng, súc tích. Mục tiêu của chúng tôi là đưa ra các vocabulary tips có giá trị và tăng cường kỹ năng technical English của bạn, giúp các chủ đề phức tạp trở nên dễ tiếp cận hơn. Hãy cùng đi sâu vào thế giới mô hình hóa dữ liệu (data modeling) và xây dựng sự tự tin của bạn!
Mục lục
Data Modeling Glossary là gì?
Một Data Modeling Glossary là một danh sách được tuyển chọn, nền tảng gồm các thuật ngữ chuyên ngành và định nghĩa của chúng, tất cả đều dành riêng cho lĩnh vực mô hình hóa dữ liệu. Nó đóng vai trò là một tài nguyên không thể thiếu để thực sự hiểu cách dữ liệu được cấu trúc, tổ chức tỉ mỉ và liên kết một cách logic trong các hệ thống thông tin khác nhau. Nắm vững các data modeling terms cốt lõi này là một bước quan trọng trong việc cải thiện đáng kể kỹ năng English for IT professionals của bạn. Hơn nữa, nó rất cần thiết cho bất kỳ ai làm việc với database design vocabulary. Data Modeling Glossary này nhằm mục đích phân tích các ERD terminology và khái niệm có khả năng phức tạp liên quan đến data structures thành các thành phần đơn giản, dễ hiểu. Học cách sử dụng Data Modeling Glossary này một cách hiệu quả cũng sẽ giúp bạn tránh các language learning errors phổ biến khi thảo luận các chủ đề kỹ thuật. Hãy cùng khám phá một số thuật ngữ phổ biến và quan trọng nhất mà chắc chắn bạn sẽ gặp phải.
| Vocabulary | Part of Speech | Simple Definition | Example Sentence(s) |
|---|---|---|---|
| Entity | Noun | Một đối tượng, khái niệm hoặc sự kiện riêng biệt trong thế giới thực mà dữ liệu được thu thập và lưu trữ (ví dụ: Khách hàng, Sản phẩm, Đơn hàng). Nó thường trở thành một bảng trong cơ sở dữ liệu quan hệ (relational database). | In our e-commerce database design, a Customer is considered a key entity, and we will store important information like their name and shipping address. |
| Attribute | Noun | Một thuộc tính, đặc điểm hoặc thông tin cụ thể mô tả một thực thể (ví dụ: Tên khách hàng, Giá sản phẩm, Ngày đặt hàng). Chúng thường trở thành các cột trong bảng cơ sở dữ liệu. | The Attribute 'EmailAddress' for the Customer entity must be unique to avoid duplicates and is stored as a variable character string (VARCHAR). |
| Relationship | Noun | Một liên kết hoặc kết nối được thiết lập giữa hai hoặc nhiều thực thể, mô tả cách chúng tương tác hoặc kết nối (ví dụ: Khách hàng đặt Đơn hàng). | The relationship between the 'Students' entity and the 'Courses' entity is defined as many-to-many because one student can enroll in multiple courses. |
| Primary Key | Noun Phrase | Một thuộc tính, hoặc một tập hợp các thuộc tính, giúp nhận dạng duy nhất mỗi bản ghi hoặc dòng dữ liệu riêng lẻ trong một bảng cụ thể. Nó không thể chứa các giá trị NULL. | The 'StudentID' column, which is unique for every student, serves as the primary key for the Students table, ensuring each student record is distinct. |
| Foreign Key | Noun Phrase | Một thuộc tính (hoặc tập hợp các thuộc tính) trong một bảng tham chiếu đến khóa chính của bảng khác, thiết lập liên kết giữa hai bảng. | In the 'Orders' table, we use 'CustomerID' as a foreign key to accurately link each order back to the specific customer who placed it in the 'Customers' table. |
| Schema | Noun | Cấu trúc logic tổng thể hoặc bản thiết kế của một cơ sở dữ liệu. Nó định nghĩa tất cả các bảng, các trường, kiểu dữ liệu, mối quan hệ và các ràng buộc của chúng. | The database schema provides a complete map of our information system, detailing how all data elements are organized and interconnected. |
| Normalization | Noun | Quá trình có hệ thống để tổ chức dữ liệu trong cơ sở dữ liệu nhằm giảm thiểu sự dư thừa (trùng lặp dữ liệu) và cải thiện tính toàn vẹn và nhất quán của dữ liệu. Read more about database normalization on Wikipedia. | Applying normalization techniques, such as breaking down large tables into smaller, more manageable ones, helps to prevent data anomalies and ensures data consistency. |
| Cardinality | Noun | Mô tả bản chất số học của mối quan hệ giữa các thể hiện của thực thể (ví dụ: một-một (1:1), một-nhiều (1:N), nhiều-nhiều (M:N)). | The cardinality between a 'Manager' entity and a 'Department' entity is typically one-to-one, meaning one manager oversees one department. |
| ERD (Entity-Relationship Diagram) | Noun Phrase | Một biểu diễn đồ họa, trực quan minh họa rõ ràng các thực thể trong một hệ thống thông tin và các mối quan hệ tồn tại giữa chúng. | The development team uses the ERD as a blueprint to understand the database structure before starting any coding work. |
| Data Type | Noun Phrase | Một phân loại chỉ rõ loại dữ liệu mà một thuộc tính có thể chứa (ví dụ: văn bản, số nguyên, số thập phân, boolean, ngày, dấu thời gian). | It's crucial to choose the correct data type, like 'INTEGER' for an 'Age' attribute, to ensure data validity and efficient storage. |
| Index | Noun | Một bảng tra cứu đặc biệt hoặc cấu trúc dữ liệu mà công cụ tìm kiếm cơ sở dữ liệu có thể sử dụng để tăng tốc các thao tác truy xuất dữ liệu trên một bảng. | Creating an index on the 'LastName' column in the 'Employees' table will significantly speed up search queries based on last names. |
| Constraint | Noun | Một quy tắc hoặc điều kiện được áp dụng trên các cột hoặc bảng dữ liệu để đảm bảo tính chính xác, độ tin cậy và tính toàn vẹn của dữ liệu. Ví dụ bao gồm NOT NULL, UNIQUE, PRIMARY KEY. | A 'NOT NULL' constraint on the 'ProductName' field ensures that every product record in the table must have a name. |
| View | Noun | Một bảng ảo dựa trên tập kết quả của một truy vấn SQL đã được định nghĩa trước, được lưu trữ. Nó không tự lưu trữ dữ liệu mà hiển thị dữ liệu từ một hoặc nhiều bảng. | The financial department uses a view called 'ActiveCustomers_HighValue' which shows only customers who have made a purchase over $1000 in the last year. |
| Data Warehouse | Noun Phrase | Một kho lưu trữ tập trung lớn chứa dữ liệu được tích hợp thu thập từ nhiều nguồn phân tán khác nhau, chủ yếu được sử dụng cho báo cáo, business intelligence và ra quyết định phân tích. Learn more about data warehouses from AWS. | Our company's data warehouse aggregates sales data from all regional branches, marketing campaigns, and online platforms for comprehensive analysis. |
| ETL (Extract, Transform, Load) | Noun Phrase | Một quy trình ba giai đoạn trong data warehousing chịu trách nhiệm lấy dữ liệu từ các hệ thống nguồn (Extract - Trích xuất), chuyển đổi nó sang định dạng có thể sử dụng được (Transform - Chuyển đổi), và đưa nó vào kho dữ liệu đích (Load - Tải). | The automated ETL process runs nightly to extract transactional data from our operational databases, transform it, and load it into the analytical data warehouse. |
Hiểu các thành phần cốt lõi này của Data Modeling Glossary là rất quan trọng. Các data modeling terms này tạo thành các khối xây dựng của tất cả database design vocabulary. Khi bạn tiến bộ, bạn sẽ thấy cách các yếu tố này, như data structures và ERD terminology, kết nối với nhau để tạo ra các hệ thống cơ sở dữ liệu mạnh mẽ và hiệu quả. Việc tiếp tục nghiên cứu sẽ cải thiện conceptual understanding (hiểu biết về khái niệm) của bạn.
Xem thêm: Data Queries Glossary Hướng dẫn các thuật ngữ truy vấn dữ liệu chính
Các Cụm Từ Thông Dụng Được Sử Dụng
Ngoài các từ riêng lẻ từ Data Modeling Glossary, một số cụm từ thường được các chuyên gia sử dụng trong các cuộc thảo luận về các dự án mô hình hóa dữ liệu. Hiểu các cách diễn đạt và thành ngữ thông dụng này sẽ giúp bạn giao tiếp hiệu quả hơn đáng kể. Nó cũng sẽ cho phép bạn nắm bắt được các sắc thái và đạt được conceptual understanding sâu hơn trong các cuộc trò chuyện kỹ thuật. Những cụm từ này là một phần không thể thiếu của technical English hàng ngày được sử dụng bởi các chuyên gia IT làm việc với relational database concepts và data modeling basics. Học chúng mang lại các vocabulary tips tuyệt vời để áp dụng thực tế trong các tình huống đời thực, nâng cao kỹ năng tiếng Anh của bạn cho các môi trường chuyên nghiệp.
| Phrase | Usage Explanation | Example Sentence(s) |
|---|---|---|
| Define the scope of the model | Cụm từ này được sử dụng khi bắt đầu một dự án mô hình hóa dữ liệu để xác định rõ ràng những gì mô hình sẽ bao gồm và, quan trọng không kém, những gì nó sẽ loại trừ. | Before we start designing the database, our first crucial step is to define the scope of the model to ensure we only focus on relevant entities and processes. |
| Establish relationships between entities | Điều này đề cập đến quy trình quan trọng là xác định, định nghĩa và ghi lại cách các thực thể (bảng) khác nhau được kết nối và tương tác với nhau một cách tỉ mỉ. | A key task in conceptual data modeling is to meticulously establish relationships between entities such as 'Orders' and 'Products' using foreign keys. |
| Normalize the database schema | Điều này mô tả hành động áp dụng các quy tắc chuẩn hóa chính thức (như 1NF, 2NF, 3NF) vào thiết kế cơ sở dữ liệu để cải thiện cấu trúc, giảm sự dư thừa và tăng cường tính toàn vẹn dữ liệu. | To reduce data duplication and avoid update anomalies, the database administrator decided to normalize the database schema up to the third normal form (3NF). |
| Identify key attributes | Điều này bao gồm quy trình cẩn thận là tìm kiếm và chọn lọc các thuộc tính quan trọng nhất để nhận dạng duy nhất một thực thể (khóa chính) hoặc liên kết các thực thể (khóa ngoại). | During the logical design phase, the data architect must identify key attributes for each entity, such as 'EmployeeID' for the 'Employees' table. |
| Map business requirements to data structures | Bước chuyển đổi quan trọng này bao gồm việc chuyển đổi các nhu cầu chức năng và thông tin của doanh nghiệp (thường được thu thập từ các bên liên quan) thành định dạng mô hình dữ liệu logic và sau đó vật lý. | The business analyst's primary responsibility on this project is to accurately map business requirements to data structures that the new database system can efficiently implement. |
| Ensure data integrity | Điều này có nghĩa là triển khai một tập hợp các quy tắc, ràng buộc (như NOT NULL, UNIQUE, CHECK) và quy trình để duy trì tính chính xác, nhất quán, hợp lệ và đầy đủ của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. | Using foreign key constraints, check constraints, and data type validation helps to ensure data integrity across all related tables in the database. |
| Optimize for query performance | Điều này đề cập đến việc thiết kế hoặc tinh chỉnh mô hình dữ liệu (và các đối tượng cơ sở dữ liệu liên quan như index) sao cho cho phép các thao tác truy xuất dữ liệu (truy vấn) nhanh, hiệu quả và phản hồi nhanh. | When dealing with extremely large datasets in our analytics platform, it's absolutely crucial to optimize for query performance by adding appropriate indexes and denormalizing where necessary. |
Việc đưa các cụm từ thông dụng này vào vốn từ vựng của bạn sẽ giúp các cuộc thảo luận về data modeling terms của bạn trôi chảy và chuyên nghiệp hơn. Chúng thường được sử dụng khi giải thích ERD terminology hoặc tranh luận về các cách tiếp cận khác nhau đối với data structures. Việc sử dụng tích cực các cụm từ này là một cách tuyệt vời để củng cố kỹ năng technical English của bạn.
Xem thêm: Database Management Systems Glossary Các Thuật Ngữ Chính
Kết luận
Nắm vững Data Modeling Glossary này và các cụm từ thông dụng liên quan là một thành tựu đáng kể trong hành trình trở nên thành thạo các lĩnh vực liên quan đến dữ liệu của bạn. Các thuật ngữ và cách diễn đạt được đề cập là nền tảng để hiểu database design vocabulary phức tạp và để giao tiếp các technical concepts phức tạp một cách hiệu quả với sự rõ ràng và chính xác. Hãy tiếp tục luyện tập, áp dụng vốn từ vựng chuyên ngành này vào ngữ cảnh và đừng ngại đặt câu hỏi. Sự tự tin và conceptual understanding về data modeling basics của bạn chắc chắn sẽ tăng lên với mỗi thuật ngữ mới học được và mỗi cụm từ được sử dụng tích cực. Hãy tiếp tục làm thật tốt trên language learning journey của bạn!