数据建模：概念模型、逻辑模型和物理模型

什么是数据建模？

数据建模（数据建模） 数据模型是指为存储在数据库中的数据创建数据模型的过程。数据模型是对数据对象、对象之间的关联以及管理这些关联的规则的概念性表示。通过这种方式可视化数据，团队可以在构建任何表之前就确保业务规则、法规遵从性和政府政策得到落实。

数据模型还能确保命名规范、默认值、语义和安全性的一致性，同时保障整体数据质量。下图展示了数据建模的三个核心层如何以递增的细节层次相互契合。

DBMS 中的数据模型

此 资料模型 是腹肌trac该模型组织了数据描述、数据语义以及应用于该数据的一致性约束。该模型强调： 什么 需要数据， 形成一种 应该关注的是数据模型的组织结构，而不是将要对其执行的操作。可以将数据模型想象成建筑师的建筑平面图：它在数据库实际创建之前很久就设定了概念结构以及数据项之间的关系。

数据建模技术中常用的符号有两种：

1. 实体关系 (ER) 模型 — 一种图形符号，用于描述实体、属性以及它们之间的关系。
2. UML（统一建模语言) — 一种更广泛的视觉语言，支持适用于数据结构设计的类图。

本数据建模教程最适合需要复习概念层、逻辑层和物理层的新手、初学者和经验丰富的专业人士。

为什么要使用数据模型？

在深入探讨每一层之前，了解一个完善的数据模型能够带来的业务价值至关重要。使用数据模型的主要目标包括：

• 确保数据库所需的所有数据对象均得到准确表示。数据缺失会导致报告错误和结果不准确。
• 帮助从概念、逻辑和物理层面设计数据库。
• 定义数据库所需的关联表、主键、外键和存储过程。
• 清晰展现基础数据，使数据库开发人员能够自信地构建物理数据库。
• 有助于及早发现缺失和冗余数据，防止缺陷向下游扩散。
• 虽然最初的创建过程需要耗费大量的人力和时间，但它可以使未来的 IT 基础设施升级和维护更加便宜快捷。

DBMS 中的数据模型类型

数据模型类型： 数据模型主要分为三种类型：概念模型、逻辑模型和物理模型，每种模型都有其特定的用途。它们共同描述了数据及其存储方式，并建立了数据项之间的关系。

1. 概念数据模型： 定义 什么是 该系统包含以下内容。它通常由业务利益相关者和数据架构师创建，用于组织、界定和定义业务概念和规则。
2. 逻辑数据模型： 定义 如何 无论采用何种数据库管理系统，都应该实施该系统。它通常由数据架构师和业务分析师创建，以制定规则和数据结构的技术路线图。
3. 物理数据模型： 介绍 如何 该系统将使用特定的数据库管理系统（DBMS）来实现。它通常由数据库管理员和开发人员创建，代表了数据库的实际实现。

概念数据模型

A 概念数据模型 概念数据模型是对数据库概念及其关系的系统化描述。创建概念数据模型的目的是建立实体、实体属性以及实体之间的关系。在这个层面上，很少涉及实际的数据库结构细节。业务利益相关者和数据架构师通常负责维护此模型。

概念数据模型的三大基本原则是：

• 实体： 一件真实存在的事情。
• 属性： 实体的特征或属性。
• 关系： 两个实体之间的依赖关系或关联关系。

数据模型示例：

• 客户和产品是两个实体。客户编号和名称是客户实体的属性。
• 产品名称和价格是产品实体的属性。
• 销售是顾客与产品之间的关系。

概念数据模型的特征

• 提供全组织范围的业务概念。
• 专为商业用户设计和开发。
• 它独立于硬件规格（例如数据存储容量或位置）和软件规格（例如数据库管理系统供应商和技术）而构建。其重点在于以用户在“真实世界”中看到的方式呈现数据。

概念数据模型（有时也称为领域模型）通过建立基本概念和范围，为所有利益相关者创建通用词汇。

逻辑数据模型

此 逻辑数据模型 它定义了数据元素的结构并建立了它们之间的关系。它为概念数据模型元素添加了更多信息，并为物理数据模型最终构建的基础提供了保障，尽管建模结构与数据库管理系统无关。

在数据建模的这个阶段，主键和辅助键尚未最终确定。您需要验证并调整之前为关系设置的连接器详细信息，并优化基数。

逻辑数据模型的特征

• 描述单个项目的数据需求，但可根据项目范围与其他逻辑数据模型集成。
• 独立于 DBMS 进行设计和开发。
• 数据属性携带具有精确精度和长度的数据类型。
• 规范化通常应用到第三范式（3NF）。

物理数据模型

A 物理数据模型 它描述了数据模型的数据库特定实现。它提供了数据库抽象层。trac物理数据模型能够帮助用户直接生成数据库模式，这得益于它所包含的丰富元数据。此外，物理数据模型还能通过复制列键、约束、索引、触发器和其他信息，帮助用户可视化数据库结构。 RDBMS 功能。

物理数据模型的特征

• 描述单个项目或应用程序的数据需求，但可以根据项目范围与其他物理数据模型集成。
• 定义表之间的关系，并说明每种关系的基数和可空性。
• 专为项目中使用的特定版本的数据库管理系统、位置、数据存储布局或技术而开发。
• 列包含精确的数据类型、长度和默认值。
• 主键和外键、视图、索引、访问配置文件和授权均已明确定义。

概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型

一旦你分别理解了每一层，记住它们之间差异的最简单方法就是将它们并排比较。下表总结了每个阶段的重点、负责人和详细程度。

方面	概念	合乎逻辑	物理性能
目的	明确系统包含哪些内容	定义系统应如何工作，与数据库管理系统无关	定义该系统如何在特定的数据库管理系统中实现。
目的	业务利益相关者、数据架构师	数据架构师、业务分析师	数据库管理员、开发人员
详细程度	高级实体、属性、关系	数据类型、规范化、属性	表、列、键、索引、触发器
已定义的键	没有	概念主键和外键	具体主键、外键和代理键
数据库管理系统依赖性	独立	独立	与特定的数据库管理系统绑定

数据模型的优点和缺点

数据模型的优势：

• 数据模型的主要目标是确保功能团队提供的数据对象能够被准确地表示出来。
• 该数据模型足够详细，可以作为构建物理数据库的蓝图。
• 数据模型中的信息可用于定义表、主键和外键以及存储过程之间的关系。
• 数据模型有助于企业在组织内部和组织之间进行一致的沟通。
• 数据模型有助于记录数据映射。ping在 ETL 过程中。
• 它有助于识别填充模型所需的正确数据来源。

数据模型的缺点：

• 要建立数据模型，必须了解所存储数据的物理特性。
• 基于数据模型构建的导航系统会产生复杂的应用程序开发和管理工作，这需要深厚的领域知识。
• 即使结构上发生微小的变化，也可能需要对整个应用程序进行修改。
• 不存在适用于所有领域的通用数据操作语言 DBMS因此，模型通常需要根据平台进行调整。

常见问题