Angus
Avantages d'un modèle de données logique
Facile à comprendre
Les modèles de données logiques sont faciles à comprendre par la plupart des utilisateurs ; cela signifie essentiellement que la plupart des gens peuvent identifier quelles informations vont où dans la base de données ; c'est parce que tous les attributs, entités et relations sont répertoriés clairement, c'est pourquoi il est plus facile à comprendre.
Facile à visualiser l'activité de l'entreprise
Les modèles de données logiques aident également l'utilisateur à identifier quelles sont les activités de l'entreprise. C'est un avantage car il est facile d'identifier le type d'informations relatives à l'entreprise telles que :
ID client
Adresse
Nom etc.
Construction de LDM et ERD
Lors de la construction du modèle de données logique lui-même, c'est très facile car toutes les informations sont présentées clairement ; l'autre utilisation pour la construction est qu'elle ne prend pas beaucoup de temps pour les petites bases de données, toutes les informations sont transférées dans un diagramme avec moins de mots.
Inconvénients d'un modèle de données logique
Peut-être difficile à modifier
Les modèles de données logiques peuvent être difficiles à modifier lorsqu'ils doivent être modifiés, car lorsqu'un ensemble de données doit être modifié, d'autres informations connexes peuvent également y être liées, l'utilisateur devra alors modifier toutes les données pour s'assurer que le LDM est correct et à jour.
Erreurs pas faciles à repérer
Repérer les erreurs dans un modèle de données logique peut parfois devenir difficile car elles ne sont pas faciles à identifier. Par exemple, si un modèle de données logique est créé pour une grande base de données, il est possible que ce problème se produise, comme l'insertion du mauvais attribut avec les mauvais ensembles de données, l'utilisateur devra alors revenir au début et modifier les erreurs. fabriqué.
N'a pas de détails fins
Les modèles de données logiques ne sont pas constitués de détails fins, ce qui signifie essentiellement que les attributs ne sont pas décrits correctement ou qu'ils ne sont pas décomposés en plus petits morceaux de données ; c'est pourquoi il peut parfois être difficile à comprendre.
Long
Les modèles de données logiques prennent du temps, en particulier pour les grandes bases de données, les grandes bases de données contiennent de nombreuses informations et peuvent entraîner des difficultés lors de la création d'un MLD pour chacun des attributs et entités qui y sont liés. Il est important que cela soit fait avec précision car ce sera également une perte de temps lorsque vous reviendrez pour modifier à nouveau toutes les informations. Les diagrammes peuvent ne pas être mis à jour mais le reste des informations le sera ; cela prend également beaucoup de temps lorsque l'on revient au début et que l'on relie toutes les informations entre elles.