Angus
Ventajas de un modelo de datos lógicos
Fácil de entender
Los modelos de datos lógicos son fáciles de entender para la mayoría de los usuarios; esto básicamente significa que la mayoría de la gente puede identificar qué información va en cada lugar dentro de la base de datos; esto se debe a que todos los atributos, entidades y relaciones se enumeran claramente, por eso es más fácil de entender.
Fácil de visualizar la actividad del negocio
Los modelos de datos lógicos también ayudan al usuario a identificar cuáles son las actividades del negocio. Esto es una ventaja porque identifica fácilmente qué tipo de información se relaciona con el negocio, como:
ID de cliente
Dirección
Nombre, etc.
Construcción de LDM y ERD
Al construir el modelo de datos lógicos en sí, es muy fácil porque toda la información se presenta claramente; el otro uso de la construcción es que no requiere mucho tiempo para bases de datos pequeñas, toda la información se transfiere a un diagrama con menos palabras.
Desventajas de un modelo de datos lógicos
Tal vez sea difícil de modificar
Los modelos de datos lógicos pueden ser difíciles de cambiar cuando es necesario modificarlos, esto se debe a que cuando un conjunto de datos necesita editarse también puede haber otra información relacionada vinculada a ellos, el usuario tendrá que modificarlos todos los datos para asegurarse de que el LDM sea correcto y esté actualizado.
No es fácil detectar errores
Detectar errores dentro de un modelo de datos lógicos puede resultar difícil en ocasiones, ya que no son fáciles de identificar. Por ejemplo, si se crea un modelo de datos lógicos para una base de datos grande, existe la posibilidad de que ocurra este problema, como insertar el atributo incorrecto con los conjuntos de datos incorrectos, el usuario tendrá que volver al principio y editar los errores. hecha.
No tiene detalles finos
Los modelos de datos lógicos no constan de detalles finos, lo que básicamente significa que los atributos no se describen correctamente o no se desglosan en fragmentos de datos más pequeños; por eso a veces puede resultar difícil de entender.
Pérdida de tiempo
Los modelos de datos lógicos consumen mucho tiempo, especialmente para bases de datos grandes, las bases de datos grandes contienen mucha información y pueden causar dificultades al crear un LDM para cada uno de los atributos y entidades vinculados a él. Es importante que se haga con precisión ya que también será una pérdida de tiempo volver a editar toda la información nuevamente. Es posible que los diagramas no se actualicen, pero el resto de la información sí; esto también lleva mucho tiempo al volver al principio y vincular toda la información.