ERD là viết tắt của Entity-Relationship Diagram, là một công cụ thiết kế cơ sở dữ liệu đơn giản và phổ biến. Trong quá trình phát triển phần mềm, ERD giúp các nhà phát triển xác định được các đối tượng (entity) trong hệ thống, cũng như mối quan hệ giữa chúng. Đây là một công cụ hữu ích giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu được lưu trữ trong hệ thống, giúp đơn giản hóa quá trình phân tích và thiết kế cơ sở dữ liệu. Trong bài viết này, hãy cùng tuhocmarketingonline.info tìm hiểu các khái niệm cơ bản trong ERD để có thể hiểu rõ hơn về công cụ này.
ERD là gì?
ERD (Entity-Relationship Diagram) là một công cụ để mô hình hóa các mối quan hệ giữa các thực thể trong hệ thống thông tin, thường được sử dụng trong việc thiết kế cơ sở dữ liệu. Nó được sử dụng để mô tả một tập hợp các thực thể và mối quan hệ giữa chúng trong một hệ thống.
Trong ERD, mỗi thực thể được đại diện bằng một hình hộp, và mối quan hệ giữa các thực thể được thể hiện bằng các mũi tên. Mỗi mũi tên thể hiện một mối quan hệ và có thể có các thuộc tính để chỉ định loại mối quan hệ. Các mối quan hệ thường được chia thành ba loại chính: one-to-one, one-to-many và many-to-many.
Các khái niệm cơ bản trong ERD bao gồm:
- Thực thể (Entity): Đại diện cho một đối tượng, một sự kiện hoặc một người trong hệ thống dữ liệu. Mỗi thực thể có một tên duy nhất và một số thuộc tính mô tả thông tin về thực thể đó.
- Mối quan hệ (Relationship): Mô tả cách thực thể liên kết với nhau trong hệ thống dữ liệu. Mối quan hệ có thể được xác định bằng cách sử dụng các thuộc tính như số lượng, độ mạnh/yếu của mối quan hệ.
- Thuộc tính (Attribute): Mô tả các thông tin chi tiết về thực thể. Mỗi thuộc tính có tên và giá trị tương ứng.
- Khóa (Key): Là thuộc tính hoặc tập hợp thuộc tính đặc biệt được sử dụng để định danh mỗi thực thể một cách duy nhất.
Sử dụng ERD trong thiết kế cơ sở dữ liệu giúp cho việc quản lý và truy xuất dữ liệu được hiệu quả hơn, giúp định hình các mối quan hệ giữa các thực thể một cách rõ ràng và dễ dàng hơn.
Khi nào cần phát triển ERD?
ERD (Entity Relationship Diagram) thường được sử dụng trong quá trình phát triển các hệ thống cơ sở dữ liệu. Khi bắt đầu xây dựng một hệ thống cơ sở dữ liệu mới, ERD được sử dụng để tạo ra một mô hình dữ liệu, giúp hiểu rõ các đối tượng trong hệ thống và quan hệ giữa chúng. ERD cũng có thể được sử dụng để tối ưu hóa hệ thống cơ sở dữ liệu hiện có hoặc để thực hiện các thay đổi trong hệ thống cơ sở dữ liệu hiện có.
ERD còn được sử dụng để thiết kế các hệ thống thông tin khác, bao gồm cả các ứng dụng web và phần mềm. Nó giúp xác định các yêu cầu của khách hàng, đánh giá mức độ phức tạp của hệ thống và đưa ra các giải pháp để giải quyết các vấn đề. Trong một số trường hợp, ERD còn được sử dụng để đưa ra các quyết định về kiến trúc hệ thống hoặc về cách triển khai hệ thống.
Tóm lại, ERD là một công cụ quan trọng trong quá trình phát triển và tối ưu hóa các hệ thống cơ sở dữ liệu và hệ thống thông tin. Việc sử dụng ERD giúp cho các nhà phát triển hiểu rõ hơn về cấu trúc và quan hệ giữa các đối tượng trong hệ thống và đưa ra các giải pháp tối ưu cho các vấn đề phát sinh.
Một số khái niệm và thành phần cơ bản của ERD
Một ERD bao gồm các thực thể/đối tượng (entity), các thuộc tính (attribute), và mối quan hệ giữa chúng (relationship).
Thực thể/đối tượng (Entity)
Trong lý thuyết ERD, thực thể hay đối tượng (entity) là một đối tượng, vật hoặc khái niệm có ý nghĩa trong một hệ thống thông tin. Thực thể có thể là đối tượng vật lý như người, sản phẩm, đơn hàng, hoặc có thể là đối tượng trừu tượng như khách hàng, nhà cung cấp, hoạt động kinh doanh, v.v.
Trong ERD, thực thể được biểu diễn bởi một hình chữ nhật. Tên của thực thể được viết bên trong hình chữ nhật. Các thực thể được kết nối với nhau bằng các mối quan hệ để thể hiện sự tương tác giữa chúng.
Các thuộc tính (attributes) của thực thể là các thông tin cụ thể về đối tượng đó. Ví dụ, nếu thực thể là sản phẩm, các thuộc tính có thể là tên sản phẩm, mô tả sản phẩm, giá sản phẩm, v.v. Thuộc tính được biểu diễn bằng các đường kẻ dọc trên hình chữ nhật thể hiện thực thể.
Việc xác định chính xác các thực thể và thuộc tính của chúng là rất quan trọng trong thiết kế ERD, vì nó sẽ ảnh hưởng đến cách thức thiết kế và triển khai cơ sở dữ liệu.
Thuộc tính/đặc tính của thực thể (Entity Attributes)
Thuộc tính hay đặc tính của thực thể (Entity Attributes) là các thông tin mô tả cho một thực thể cụ thể. Các thuộc tính thường được sử dụng để mô tả các đặc điểm hoặc tính năng của thực thể và thường được đặt tên sao cho rõ ràng và dễ hiểu.
Ví dụ, với thực thể “Sản phẩm”, các thuộc tính có thể bao gồm tên sản phẩm, giá cả, mô tả sản phẩm, ngày sản xuất, hạn sử dụng, nhà sản xuất, mã sản phẩm, số lượng còn lại, và nhiều thuộc tính khác. Các thuộc tính này cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm và được sử dụng để giúp quản lý và thao tác với các thông tin liên quan đến sản phẩm trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu.
Việc xác định và mô tả các thuộc tính của thực thể là một bước quan trọng trong quá trình thiết kế ERD và giúp định nghĩa cấu trúc dữ liệu cho hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu.
Ví dụ về các thuộc tính của thực thể:
Primary Key (khóa chính)
Primary Key (khóa chính) trong ERD là một thuộc tính hoặc tập hợp các thuộc tính của thực thể (entity) được sử dụng để định danh duy nhất cho từng bản ghi trong cơ sở dữ liệu. Một khóa chính đảm bảo tính duy nhất cho mỗi bản ghi trong cơ sở dữ liệu và cho phép liên kết dữ liệu giữa các bảng trong cơ sở dữ liệu.
Ví dụ, trong bảng khách hàng, một số thuộc tính như họ tên, địa chỉ, số điện thoại, email có thể không đảm bảo tính duy nhất cho mỗi bản ghi. Tuy nhiên, thuộc tính “Mã khách hàng” có thể được sử dụng làm khóa chính để đảm bảo tính duy nhất cho mỗi bản ghi trong bảng khách hàng.
Các khóa chính còn đóng vai trò quan trọng trong quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu và xử lý dữ liệu, đặc biệt là trong việc thiết kế các quan hệ giữa các bảng. Việc thiết lập các khóa chính đúng cách giúp đảm bảo tính toàn vẹn và chính xác của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.
Foreign Key (khóa ngoại)
Foreign Key (khóa ngoại) là một thuộc tính của bảng trong cơ sở dữ liệu, được sử dụng để tạo quan hệ giữa hai bảng. Khóa ngoại thường là một trường trong bảng, nó tham chiếu đến khóa chính của bảng khác để xác định quan hệ giữa hai bảng.
Ví dụ, nếu bạn có một bảng “Sản phẩm” và một bảng “Đơn đặt hàng”, khóa chính của bảng “Sản phẩm” có thể được sử dụng làm khóa ngoại trong bảng “Đơn đặt hàng”. Điều này sẽ tạo ra một quan hệ giữa hai bảng, cho phép bạn ánh xạ các sản phẩm từ bảng “Sản phẩm” đến các đơn đặt hàng trong bảng “Đơn đặt hàng”.
Việc sử dụng khóa ngoại trong ERD rất quan trọng trong việc thiết kế cơ sở dữ liệu và quản lý các quan hệ giữa các bảng khác nhau. Nó cho phép bạn tạo các liên kết giữa các bảng, xử lý các truy vấn phức tạp và bảo đảm tính toàn vẹn của dữ liệu.
Mối quan hệ (Relationship)
Mối quan hệ (Relationship) trong ERD chỉ ra sự liên kết giữa các thực thể (Entities). Nó thể hiện cách các thực thể liên kết với nhau trong hệ thống. Mối quan hệ này thường được biểu diễn bằng các đường nối (lines) giữa các thực thể trên sơ đồ ERD.
Mối quan hệ có thể là one-to-one, one-to-many hoặc many-to-many. Trong mối quan hệ one-to-one, mỗi thực thể của một bảng được liên kết với một thực thể của bảng khác. Trong mối quan hệ one-to-many, một thực thể của bảng này có thể được liên kết với nhiều thực thể của bảng kia. Trong mối quan hệ many-to-many, nhiều thực thể của bảng này có thể được liên kết với nhiều thực thể của bảng kia.
Mối quan hệ còn có thể có các thuộc tính (attributes) của chính mối quan hệ đó, ví dụ như thời gian bắt đầu hoặc kết thúc của mối quan hệ. Các thuộc tính này được gọi là thuộc tính mối quan hệ (relationship attributes) và được thể hiện dưới dạng các thuộc tính ở giữa các đường nối.
One-to-One (1-1)
One-to-One (1-1) là mối quan hệ giữa hai thực thể trong đó mỗi thực thể của một bảng chỉ có thể được liên kết với một thực thể của bảng khác và ngược lại. Ví dụ, trong một cơ sở dữ liệu nhân viên, mỗi nhân viên chỉ có thể có một tài khoản ngân hàng và mỗi tài khoản ngân hàng chỉ có thể được sử dụng bởi một nhân viên. Do đó, đây là một mối quan hệ One-to-One. Các mối quan hệ One-to-One thường được sử dụng để chia nhỏ các bảng lớn hơn thành các bảng nhỏ hơn, dễ quản lý hơn và giảm thiểu việc lặp lại dữ liệu.
Ví dụ: Một nhân viên được tạo duy nhất một tài khoản nhân viên trong hệ thống thông tin của công ty.
One-to-Many (1-n hoặc n-1)
Mối quan hệ One-to-Many (1-n hoặc n-1) là một mối quan hệ giữa hai thực thể trong đó một thực thể của một bảng có thể có mối quan hệ với nhiều thực thể của bảng khác, nhưng một thực thể của bảng khác chỉ có thể có mối quan hệ với một thực thể của bảng đó.
Ví dụ, trong một hệ thống quản lý khách sạn, mỗi khách sạn có thể có nhiều phòng khách, nhưng mỗi phòng khách chỉ thuộc về một khách sạn. Trong trường hợp này, bảng khách sạn sẽ có khóa chính là id của khách sạn và bảng phòng khách sạn sẽ có khóa chính là id của phòng khách sạn cùng với khóa ngoại của id khách sạn. Điều này cho phép ta liên kết thông tin về phòng khách sạn với thông tin về khách sạn, và cho phép tìm kiếm các phòng khách sạn dựa trên thông tin của khách sạn mà chúng thuộc về.
Ví dụ: Một phòng ban bao gồm nhiều nhân viên và một nhân viên chỉ được thuộc về phòng ban.
Many-to-Many (n-n)
Mối quan hệ Many-to-Many (n-n) thể hiện một thực thể của bảng A có thể được liên kết với nhiều thực thể của bảng B và ngược lại, một thực thể của bảng B cũng có thể được liên kết với nhiều thực thể của bảng A.
Ví dụ, trong một cơ sở dữ liệu cho phép đăng ký khóa học, một sinh viên có thể đăng ký nhiều khóa học, và mỗi khóa học có thể có nhiều sinh viên đăng ký. Để lưu trữ thông tin về đăng ký này, ta cần sử dụng mối quan hệ Many-to-Many giữa hai bảng Students và Courses.
Trong mối quan hệ Many-to-Many, ta cần sử dụng bảng trung gian (Intermediate Table) để lưu trữ các khóa chính của hai bảng A và B. Bảng trung gian này sẽ có các cột chứa khóa chính của A và B, đồng thời cũng có thể chứa các thuộc tính khác liên quan đến mối quan hệ này.
Với ví dụ về đăng ký khóa học, bảng trung gian sẽ có các cột chứa khóa chính của Students và Courses, và có thể có thêm một số thuộc tính khác như thời gian đăng ký, điểm số, v.v.
Mối quan hệ Many-to-Many có thể được biểu diễn bằng một đường thẳng kép nối giữa hai thực thể, với ký hiệu “M” ở cả hai đầu để chỉ số lượng thực thể có thể liên kết với nhau là nhiều.
Conceptual, Logical và Physical data models
Conceptual, logical, và physical data models là các mô hình dữ liệu được sử dụng để thiết kế và phát triển các hệ thống cơ sở dữ liệu. Chúng có mối liên hệ chặt chẽ và đều đóng vai trò quan trọng trong việc mô tả cách thức dữ liệu được tổ chức và quản lý trong một hệ thống cơ sở dữ liệu.
Ba cấp độ này đều chứa các thực thể có thuộc tính và mối quan hệ, điểm khác biệt giữa ba mức độ chủ yếu là mục đích và đối tượng mà chúng hướng đến.
Các Business Analyst (BA – chuyên viên phân tích nghiệp vụ) cần có hiểu biết nhất định về conceptual data model và logical data model để lập mô hình mô tả mối quan hệ của các đối tượng nghiệp vụ trong hệ thống. Trong khi đó, các database designer hoặc database engineer thì sẽ thường sử dụng hai cấp độ mô hình ERD này để phát triển physical data model nhằm sử dụng cấu trúc cơ sở dữ liệu để tạo ra cơ sở dữ liệu.
Bảng dưới đây cho thấy sự khác biệt giữa ba cấp độ mô hình dữ liệu.
| Thành phần của ERD | Conceptual | Logical | Physical |
| Thực thể/Đối tượng | x | x | x |
| Mối quan hệ | x | x | x |
| Cột dữ liệu | x | x | |
| Dạng dữ liệu của cột | Không bắt buộc | x | |
| Primary Key | x | ||
| Foreign Key | x |
Conceptual data model (Mô hình dữ liệu khái niệm)
Conceptual data model (Mô hình dữ liệu khái niệm) là một phần trong quá trình thiết kế cơ sở dữ liệu, nó mô tả một cách trừu tượng các đối tượng và mối quan hệ giữa chúng trong cơ sở dữ liệu. Mô hình này được sử dụng để đưa ra các quyết định về cấu trúc dữ liệu và quan hệ giữa các đối tượng, bao gồm cả thuộc tính và các ràng buộc.
Conceptual data model được sử dụng để hiển thị các mô tả trừu tượng về các đối tượng dữ liệu mà sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Nó cung cấp một cái nhìn toàn diện về cơ sở dữ liệu và cho phép các nhà thiết kế dễ dàng hình dung các quan hệ giữa các đối tượng dữ liệu. Nó cũng giúp các nhà thiết kế xác định các ràng buộc giữa các đối tượng dữ liệu và quyết định về cấu trúc của cơ sở dữ liệu.
Một mô hình dữ liệu khái niệm chứa các đối tượng chính, thuộc tính của chúng và các mối quan hệ giữa chúng. Mô hình này không bao gồm các chi tiết kỹ thuật về cấu trúc cơ sở dữ liệu như kiểu dữ liệu, chỉ mô tả các đối tượng dữ liệu và mối quan hệ giữa chúng.
Conceptual data model là bước đầu tiên trong việc thiết kế cơ sở dữ liệu và nó rất quan trọng để xác định các yêu cầu của khách hàng và các quan hệ giữa các đối tượng dữ liệu. Một khi mô hình khái niệm được xác định, các nhà thiết kế có thể sử dụng nó để tạo mô hình dữ liệu logic và vật lý.
Logical data model (Mô hình dữ liệu logic)
Logical data model là một mô hình dữ liệu sử dụng các đối tượng, thuộc tính và mối quan hệ để mô tả các đối tượng và quan hệ giữa chúng. Logical data model cung cấp một trình tự xác định các mục tiêu và hướng dẫn các quá trình phát triển. Nó được sử dụng để thiết kế cơ sở dữ liệu, xác định các ràng buộc dữ liệu và mối quan hệ giữa các bảng dữ liệu.
Logical data model tập trung vào dữ liệu và các quan hệ giữa chúng, không quan tâm đến các yếu tố khác như cơ sở dữ liệu, hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu, hoặc các chi tiết về cấu trúc bảng cụ thể. Nó giúp xác định các quan hệ giữa các bảng và các quan hệ này sẽ được sử dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh cụ thể.
Một logical data model là một mô hình trừu tượng, không được dựa trên bất kỳ cấu trúc hoặc hệ thống cụ thể nào. Nó được biểu thị dưới dạng một sơ đồ tương tác các thực thể và các mối quan hệ giữa chúng. Logical data model cung cấp các công cụ và quy trình để xác định các yêu cầu kinh doanh và thiết kế cơ sở dữ liệu theo cách phù hợp nhất với nhu cầu của tổ chức.
Một trong những lợi ích của logical data model là nó giúp đơn giản hóa việc thiết kế và bảo trì cơ sở dữ liệu. Nó cũng giúp tối ưu hóa cấu trúc dữ liệu và quản lý dữ liệu hiệu quả hơn, đồng thời cung cấp khả năng mở rộng cho các nhu cầu kinh doanh trong tương lai.
Physical data model (Mô hình dữ liệu vật lý)
Physical data model (PDM) là một mô hình dữ liệu được sử dụng để miêu tả cấu trúc dữ liệu của một hệ thống cụ thể, đại diện cho các thông tin trong cơ sở dữ liệu (database) và cách chúng được tổ chức trên bộ nhớ đĩa. Nó bao gồm các chi tiết cụ thể về cách dữ liệu được lưu trữ, bao gồm các thuộc tính như kích thước của cột, kiểu dữ liệu, các ràng buộc, khóa và các chi tiết khác về tổ chức dữ liệu.
Ví dụ, một PDM cho một cơ sở dữ liệu quản lý khách hàng có thể định nghĩa các bảng dữ liệu cụ thể (như khách hàng, địa chỉ, sản phẩm, hóa đơn), các trường dữ liệu cho mỗi bảng (như tên, địa chỉ, điện thoại, số lượng), và các ràng buộc như khóa chính và khóa ngoại giữa các bảng.
PDM là một bước quan trọng trong việc thiết kế cơ sở dữ liệu, nó giúp các nhà phát triển hiểu rõ cấu trúc dữ liệu và đảm bảo rằng các mô hình dữ liệu phù hợp với nhu cầu của hệ thống và đáp ứng các yêu cầu kinh doanh.
07 bước thiết kế ERD hiệu quả
Việc thiết kế một mô hình dữ liệu hiệu quả đòi hỏi kỹ năng và kiến thức về thiết kế cơ sở dữ liệu. Dưới đây là 7 bước thiết kế ERD hiệu quả:
- Xác định yêu cầu: Đầu tiên, bạn cần xác định yêu cầu của người sử dụng, bao gồm các tính năng, chức năng và mục đích sử dụng của hệ thống.
- Xác định các thực thể: Tiếp theo, bạn cần xác định các thực thể trong hệ thống, bao gồm các đối tượng, sự kiện, địa điểm, vật phẩm, con người và các đơn vị tổ chức khác.
- Xác định các mối quan hệ: Sau khi xác định các thực thể, bạn cần xác định các mối quan hệ giữa chúng. Các mối quan hệ này có thể là one-to-one, one-to-many hoặc many-to-many.
- Xác định các thuộc tính: Tiếp theo, bạn cần xác định các thuộc tính của các thực thể, bao gồm các thuộc tính bắt buộc và tùy chọn.
- Xác định các khóa chính: Sau khi xác định các thuộc tính, bạn cần xác định các khóa chính của các thực thể.
- Tổ chức các thực thể và mối quan hệ: Tiếp theo, bạn cần tổ chức các thực thể và mối quan hệ bằng cách sử dụng mô hình ERD.
- Kiểm tra và tinh chỉnh: Cuối cùng, bạn cần kiểm tra và tinh chỉnh mô hình dữ liệu của mình để đảm bảo rằng nó đáp ứng đầy đủ yêu cầu của người sử dụng và các tiêu chuẩn thiết kế cơ sở dữ liệu.
Tổng hợp lại, để thiết kế ERD hiệu quả, bạn cần có các bước chuẩn bị, phân tích, thiết kế và kiểm tra mô hình dữ liệu. Việc hiểu và áp dụng các bước này sẽ giúp bạn tạo ra một mô hình dữ liệu chính xác và dễ dàng sử dụng.
Ví dụ về ERD
ERD của một doanh nghiệp cung cấp dịch vụ cho thuê phim tại nhà
ERD của một hệ thống cho vay
ERD của một cửa hàng trực tuyến
Kết luận
Tóm lại, Entity Relationship Diagram (ERD) là một công cụ hữu ích giúp cho nhà phát triển và quản lý cơ sở dữ liệu hình dung được quan hệ giữa các thực thể và các mối quan hệ giữa chúng. Với kiến thức về các khái niệm cơ bản trong ERD như entity, attribute, relationship, cardinality và các loại quan hệ thì bạn có thể xây dựng được một mô hình ERD đơn giản và sử dụng để thiết kế và quản lý cơ sở dữ liệu một cách hiệu quả. Tuy nhiên, để xây dựng được một ERD chính xác và thực tế, cần phải có kiến thức chuyên sâu về cơ sở dữ liệu và quy trình phát triển phần mềm. Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về ERD và các khái niệm cơ bản liên quan đến nó.