Knowledge

22 phút đọc

Mô hình ERD là gì? Giới thiệu tổng quan về mô hình ERD

ERD (Entity-Relationship Diagram) là một công cụ quan trọng giúp hiểu và biểu diễn mối quan hệ giữa các thực thể, thuộc tính và mối quan hệ trong một hệ thống thông tin hoặc ứng dụng. Trong bài viết này, hãy cùng MDA khám phá các khái niệm ERD là gì cũng như thực thể, thuộc tính, khóa chính và khóa ngoại, cùng với cách xây dựng mối quan hệ giữa chúng. Không chỉ có vậy, 07 bước thiết kế ERD đơn giản, đảm bảo hiệu suất và chất lượng tối ưu cho dự án của bạn cũng sẽ được bật mí trong bài viết này.

ERD là gì?

Mô hình ERD (Entity Relationship Diagram) là một biểu đồ dạng lưu đồ được sử dụng để minh họa mối quan hệ giữa các thực thể đối tượng (entity) trong một hệ thống hoặc cơ sở dữ liệu. Thông qua việc tập trung vào cấu trúc và mối liên kết giữa các đối tượng, ERD giúp hiển thị một cách trực quan cách dữ liệu được tổ chức và tương tác. Đặc biệt, trong việc thiết kế cơ sở dữ liệu, ERD là công cụ hữu ích để xác định bảng, trường dữ liệu và mối quan hệ, đảm bảo cơ sở dữ liệu hoạt động một cách logic và hiệu quả.

Tìm hiểu về ERD là gì?

Vai trò của mô hình thực thể ERD trong phân tích dữ liệu

Vậy vai trò của ERD là gì? Mô hình ERD đóng một vai trò quan trọng trong việc quản lý bán hàng, mang đến sự thuận tiện cho việc xử lý và phân tích thông tin. Đồng thời, nó tương thích hoàn hảo với tình hình hiện có của bạn. Dưới đây là những lợi ích thực tế mà mô hình ERD mang lại:

• Giải quyết vấn đề từ dữ liệu: ERD sử dụng biểu đồ dựa trên cơ sở dữ liệu hiện có để giúp giải quyết và triển khai dự án. Điều này giúp tìm lỗi, phân tích các tác vụ cụ thể và xây dựng kế hoạch phát triển bán hàng hiệu quả, đạt được doanh thu và lợi nhuận cao hơn.
• Hệ thống thông tin kinh doanh: Mô hình ERD tối ưu hóa quy trình thông tin kinh doanh, từ dữ liệu thực tế về các thực thể và hành động tương tác. Nhờ đó, nó mang lại thông tin hiệu quả hơn, đóng góp vào tăng doanh số cho doanh nghiệp.
• Thiết kế và xây dựng cơ sở dữ liệu hoàn chỉnh: Áp dụng ERD vào thiết kế dữ liệu giúp xây dựng cơ sở dữ liệu logic, chặt chẽ và hiệu quả. Công cụ này giúp minh họa các bảng quan hệ một cách dễ hiểu. Trong phát triển phần mềm, ERD thường là bước đầu tiên để xác định yêu cầu hệ thống và đưa ra giải pháp tốt nhất.

Mô hình ERD đóng một vai trò quan trọng trong phân tích dữ liệu

Khi nào cần phát triển ERD?

ERD cần được phát triển trong giai đoạn đầu của quy trình phân tích và thiết kế dữ liệu. Khi bạn cần xác định cách dữ liệu liên quan đến nhau và cách chúng tương tác, ERD sẽ giúp bạn làm điều này một cách rõ ràng. Đây cũng là bước quan trọng trước khi xây dựng cơ sở dữ liệu hoặc ứng dụng. Trên thực tế, có một số tình huống phổ biến thường ứng dụng mô hình ERD là gì? Cùng tìm hiểu sau đây:

• Thiết kế cơ sở dữ liệu: ERD là công cụ hữu ích để trực quan hóa thiết kế của cơ sở dữ liệu quan hệ (relational databases). Nó mô tả logic và quy tắc kinh doanh trong mô hình dữ liệu logic, cùng với các công nghệ áp dụng trong mô hình dữ liệu vật lý. Trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm, thiết kế ERD thường là bước đầu tiên để xác định yêu cầu của hệ thống thông tin. Sau đó, ERD cũng được dùng để xây dựng mô hình cơ sở dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu cụ thể.
• Xác định và gỡ lỗi cơ sở dữ liệu: Khi thay đổi cấu trúc cơ sở dữ liệu trong hệ cơ sở quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS), có nguy cơ gây ra rủi ro, đặc biệt với những thay đổi quy mô lớn. Để tránh lỗi trong cơ sở dữ liệu, cần lập kế hoạch quản lý thay đổi cẩn thận và chính xác. Gỡ lỗi trong quản trị cơ sở dữ liệu cũng là một trong những vấn đề mà doanh nghiệp thường gặp phải, đặc biệt nếu có nhiều bảng và yêu cầu truy vấn phức tạp. ERD tạo ra lược đồ tổng quan, giúp phân tích mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu, viết truy vấn chính xác và tối ưu, và dễ dàng phát hiện, giải quyết lỗi và vấn đề cơ sở dữ liệu.
• Xây dựng hệ thống thông tin và hỗ trợ kinh doanh: Sử dụng ERD để xác định yêu cầu hệ thống thông tin, định nghĩa khái niệm và mô tả các đối tượng trong hệ thống. Điều này giúp tránh thông tin dư thừa hoặc thiếu, đồng thời hỗ trợ xây dựng cơ sở dữ liệu vật lý hoặc phát triển các luồng quy trình và Data Pipeline trong hệ thống thông tin kinh doanh.

ERD được phát triển trong giai đoạn đầu trong phân tích dữ liệu

Các khái niệm và thành phần cơ bản của ERD

ERD là một công cụ quan trọng trong quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu và giúp xây dựng một biểu đồ logic cho cơ sở dữ liệu dựa trên yêu cầu của hệ thống. Chúng ta cùng tìm hiểu một số khái niệm và thành phần cơ bản của ERD là gì ngay sau đây nhé!

Thực thể/ Đối tượng (Entity)

Khái niệm “thực thể” trong mô hình ERD là gì? Khái niệm “thực thể” đại diện cho các đối tượng thực tế hoặc trừu tượng mà chúng ta muốn lưu trữ và theo dõi trong hệ thống. Điều này có thể là con người, đồ vật, địa điểm, sự kiện, hoặc bất kỳ đối tượng nào mà hệ thống của bạn cần ghi nhận thông tin về. Thực thể là đại diện cho một loại đối tượng có thể được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, chẳng hạn như “Sản phẩm” hoặc “Khách hàng”. Mỗi thực thể có các thuộc tính riêng mô tả đặc điểm của nó. Về nhận diện, thực thể trong ERD thường được biểu diễn dưới dạng hình bầu dục hoặc hình vuông, và chúng đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế cơ sở dữ liệu và xác định cấu trúc dữ liệu.

Thực thể/ Đối tượng (Entity)

Về thuộc tính/đặc tính của thực thể (Entity Attributes)

Thuộc tính đại diện cho các thông tin cụ thể liên quan đến mỗi thực thể. Mỗi thực thể có thể có nhiều thuộc tính, và chúng giúp phân biệt và mô tả thêm chi tiết về thực thể đó. Ví dụ, nếu thực thể là “Sản phẩm,” các thuộc tính có thể bao gồm tên sản phẩm, giá, mô tả và ngày sản xuất. Các thuộc tính thường được biểu diễn bằng các hình tròn nhỏ bên trong biểu tượng thực thể.

Primary Key (Khóa chính)

Một khóa chính là một thuộc tính mang ý nghĩa định danh, được sử dụng để duy nhất hóa một bản ghi trong cơ sở dữ liệu. Nói cách khác, khóa chính đảm bảo rằng không có hai bản ghi nào có cùng giá trị cho khóa chính.

Primary Key (Khóa chính)

Foreign Key (Khóa ngoại)

Khóa ngoại là một thuộc tính kết nối hai bảng dữ liệu với nhau, tạo sự liên kết giữa chúng. Không cần phải có giá trị duy nhất cho khóa ngoại, nhiều bản ghi có thể chia sẻ cùng một giá trị khóa ngoại. Thậm chí, một khóa ngoại có thể vừa đóng vai trò là khóa chính trong một bảng dữ liệu và vừa là khóa ngoại trong bảng dữ liệu khác mà nó kết nối tới.

Foreign Key (Khóa ngoại)

Mối quan hệ (Relationship) trong ERD là gì?

Khi nói về mô hình ERD (Entity-Relationship Diagram), khái niệm “độ quan trọng” (Cardinality) đóng vai trò quan trọng trong việc định rõ mối quan hệ giữa các thực thể. Độ quan trọng xác định số lượng thực thể có thể được liên kết thông qua mối quan hệ với các thực thể khác. Để hiển thị độ quan trọng, chúng ta sử dụng các biểu tượng cụ thể bên cạnh biểu tượng mối quan hệ. Có ba loại độ quan trọng cơ bản: one-to-one (một-một), one-to-many (một-nhiều) và many-to-many (nhiều-nhiều).

Mối quan hệ (Relationship) trong ERD

One – to – One (1-1)

1-1 trong ERD là gì? Mối quan hệ 1-1 biểu thị sự liên kết giữa hai thực thể X và Y, trong đó mỗi thuộc tính của thực thể X chỉ có thể tương ứng với tối đa một thuộc tính của thực thể Y. Điều này đồng nghĩa với việc MỘT bản ghi ở bảng này chỉ có thể liên kết với MỘT bản ghi ở bảng kia. Thường thì mối quan hệ 1-1 được dùng để tạo ra một thực thể phụ để chứa thông tin bổ sung.

Ví dụ: Một hệ thống quản lý nhân viên có thể có mối quan hệ 1-1 giữa thực thể “Nhân viên” và “Tài khoản ngân hàng”. Mỗi nhân viên chỉ có một tài khoản ngân hàng riêng và ngược lại, mỗi tài khoản ngân hàng chỉ được liên kết với một nhân viên duy nhất.

One – to – Many (1-n hoặc n-1)

Mối quan hệ 1-n đề cập đến sự liên kết giữa hai thực thể X và Y, trong đó mỗi thuộc tính của thực thể X có thể tương ứng với nhiều thuộc tính của thực thể Y, nhưng mỗi thuộc tính của thực thể Y chỉ tương ứng với một thuộc tính của thực thể X. Thông qua mối quan hệ này, MỘT bản ghi trong một bảng có thể liên kết với NHIỀU bản ghi trong bảng khác.

Ví dụ: Trong hệ thống thư viện, mối quan hệ 1-n có thể tồn tại giữa thực thể “Tác giả” và “Sách”. Mỗi tác giả có thể viết nhiều sách nhưng mỗi cuốn sách chỉ có một tác giả chính.

Many – to – Many (n-n)

Mối quan hệ n-n thể hiện sự liên kết giữa hai thực thể X và Y, trong đó mỗi thuộc tính của thực thể X có thể tương ứng với nhiều thuộc tính của thực thể Y và ngược lại. Mối quan hệ này cho phép NHIỀU bản ghi trong một bảng liên kết với NHIỀU bản ghi trong bảng còn lại.

Ví dụ: Trong hệ thống trường học, mối quan hệ n-n có thể xuất hiện giữa thực thể “Học sinh” và “Môn học”. Mỗi học sinh có thể đăng ký nhiều môn học khác nhau và mỗi môn học có thể có nhiều học sinh tham gia. Điều này tạo ra một mối quan hệ nhiều-nhiều giữa học sinh và môn học.

07 bước thiết kế ERD hiệu quả

Tối ưu hóa tiêu đề và cấu trúc của một bài viết là một phần quan trọng trong việc tạo nội dung hấp dẫn và dễ dàng tiếp cận cho độc giả. Cách bạn xây dựng tiêu đề và cấu trúc có thể ảnh hưởng lớn đến cách người đọc tiếp cận, hiểu và tương tác với nội dung. Cùng tìm hiểu 7 bước thiết kế ERD là gì nhé!

Quy trình thiết kế ERD hiệu quả

Bước 1: Hiểu Rõ Về Mục Đích Của Việc Thiết Kế ERD

Bước đầu tiên, mở đầu quá trình thiết kế ERD, là hiểu rõ mục tiêu chính của dự án. Điều này giúp xác định cấp độ ERD cần thiết – có thể là mô hình khái niệm (Conceptual), mô hình logic (Logical) hoặc mô hình dữ liệu vật lý (Physical Data Models). Bằng cách định rõ mục tiêu, bạn có thể xác định phạm vi và hướng tiếp cận phù hợp cho việc thiết kế ERD.

Bước 2: Xác Định Phạm Vi Thiết Kế Mô Hình

Phạm vi của mô hình cần được định rõ từ đầu. Việc này giúp tránh việc thêm vào mô hình các thực thể và mối quan hệ không liên quan, không quan trọng hoặc dư thừa. Bằng cách hiểu rõ phạm vi, bạn có thể tập trung vào những khía cạnh quan trọng, tạo ra một mô hình trực quan và có ý nghĩa.

Bước 3: Xác Định Các Thực Thể Chính và Tuân Thủ Quy Tắc ERD

Trong bước này, bạn xác định các thực thể chính và tuân thủ các quy tắc chuẩn của ERD để biểu thị chúng. Việc này giúp tạo ra một cơ sở cho mô hình với những yếu tố quan trọng. Quy tắc ERD đảm bảo rằng mô hình của bạn sẽ rõ ràng, dễ đọc và dễ hiểu cho những người tham gia trong dự án.

Bước 4: Xác Định Thuộc Tính và Phát Triển Thực Thể

Bước tiếp theo là xác định các thuộc tính và phát triển chi tiết cho từng thực thể. Công việc này bao gồm việc xác định khóa chính (primary key) và khóa ngoại (foreign key) của các bảng dữ liệu. Thông qua việc mô tả các thuộc tính chi tiết, bạn xây dựng sự rõ ràng và minh bạch cho dữ liệu của bạn.

Bước 5: Đánh Giá Lại ERD và Đảm Bảo Đầy Đủ

Sau khi hoàn thành mô hình, việc đánh giá lại ERD là cần thiết. Đảm bảo rằng tất cả các bảng dữ liệu và thành phần cần thiết đã được bao gồm. Điều này đảm bảo tính đầy đủ và hoàn thiện cho việc lưu trữ dữ liệu của hệ thống.

Bước 6: Xác Định Mối Quan Hệ và Liên Kết

Trong bước này, bạn xác định mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu và liên kết chúng bằng cách áp dụng các mối quan hệ thích hợp. Các biểu đồ thể hiện mối quan hệ này giúp minh họa rõ ràng và mạch lạc. Điều này cho phép người đọc dễ dàng tương tác với mối quan hệ phức tạp.

Bước 7: Chuẩn Hóa Cơ Sở Dữ Liệu

Cuối cùng, áp dụng các kỹ thuật chuẩn hóa cơ sở dữ liệu để tối ưu hóa cấu trúc bảng dữ liệu. Điều này giúp loại bỏ dữ liệu dư thừa, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu và cải thiện hiệu suất của hệ thống.

Học phân tích dữ liệu kinh doanh tại Mastering Data Analytics (MDA)

Bạn đang tìm kiếm cơ hội để học phân tích dữ liệu kinh doanh một cách chuyên sâu và hiệu quả? Hãy để Mastering Data Analytics (MDA) là đối tác đáng tin cậy của bạn trong hành trình này. Mastering Data Analytics chuyên cung cấp các khóa học phân tích dữ liệu kinh doanh hàng đầu cho cá nhân và doanh nghiệp, giúp bạn trở thành chuyên gia trong việc tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh.

Tham gia khoá học phân tích dữ liệu kinh doanh tại MDA

Tại MDA, chúng tôi hiểu rằng phân tích dữ liệu không chỉ là một khả năng cần thiết, mà còn đóng một vai trò quan trọng trong môi trường kinh doanh ngày nay. Với hơn 3 năm hoạt động, chúng tôi đã tạo ra những khóa học và dịch vụ đa dạng nhằm đáp ứng nhu cầu đa dạng của học viên.

MDA cung cấp các khóa học Business Intelligence và Business Analytics giúp bạn nắm vững kiến thức cơ bản và áp dụng phân tích dữ liệu trong thực tế kinh doanh. Với hơn 22 doanh nghiệp và tổ chức đã được đào tạo, cùng hơn 40 khóa học Business Intelligence và hơn 1.500 học viên tham gia, chúng tôi tự hào về những thành công mà học viên của chúng tôi đã đạt được. Hơn 95% học viên đã phản hồi tích cực và tiếp tục giới thiệu khóa học đến người thân và bạn bè. Không chỉ có vậy, MDA còn là đối tác chính thức của Microsoft và Lark – một trong những những tên tuổi hàng đầu trong ngành công nghệ thông tin.

Bài viết trên đã tổng hợp tất tần tật thông tin về ERD là gì cũng như tầm quan trọng của EDR trong việc thiết kế và quản lý cơ sở dữ liệu. Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về ERD, hãy tham khảo khóa học phân tích dữ liệu kinh doanh tại MDA để trở thành người chủ động và thành công trong việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thông minh các bạn nhé!

Chia sẻ bài viết