Mô hình hóa dữ liệu trong lập trình mạng (tiếp tục)
Nó có thể dường như như chúng ta đang lạc vào lãnh địa của nhà phát triển phần mềm ở đây. Trong khi nó là đúng rằng
một vài trong số những khái niệm này có thể căn chỉnh hơn với công việc hàng ngày của các nhà phát triển chuyên nghiệp.
Nó không có nghĩa bạn sẽ không bao giờ cần tạo các data models của bản thân bạn (thậm chí những cái đơn giản), và nó
chắc chắn không có nghĩa rằng hiểu các khái niệm đằng sau data modeling, các công nghệ liên quan, hay data model hiện
tại không là các kĩ năng hữu dụng sâu sắc để có như một chuyên gia tự động hóa mạng.
Cái đó đã nói rằng, nhiều hơn đi vào tạo data model vững chắc hơn ném một vài trường cùng với nhau. Nó có thể thường
yêu cầu một hiểu biết sâu hơn về các mối quan hệ giữa dữ liệu, số lượng và bình thường hóa dữ liệu (hay trong một vài
trường hợp, phi bình thường hóa), cái có thể là khó cho thậm chí các nhà phát triển phần mềm để đến đúng.
Kết quả là, phần này không bao quát mọi khía cạnh của data modeling, cho mọi trường hợp sử dụng có thể. Thay vào, chúng
ta cung cấp cho bạn đủ cái nhìn bên trong vào các khái niệm quan trọng liên quan với các data models, một vài công cụ
và kĩ thuật cụ thể cho tạo và phát triển chúng, và các cách thức có khả năng nhất bạn sẽ cần sử dụng kiến thức này trong
công việc của bạn như kĩ sư tự động hóa mạng.
Trong khi chúng ta không sẽ đào sâu vào database schema trong học phần này, ý tưởng schema khi áp dụng cho các hình
thức dữ liệu , chúng ta vừa thảo luận là áp dụng xa hơn nhiều. Trong định nghĩa chung nhất của nó, một schema chính
là một cách thức để mô tả cấu trúc dữ liệu. Kết quả là, chúng ta sử dụng thuật ngữ data model và schema hơi trao đổi
lẫn nhau trong học phần này, vì chúng cả hai gần xấp xỉ đủ cho hoàn thành các mục tiêu của chúng ta.