概念模型、逻辑模型、物理模型区别(专业教育)

数据库逻辑模型和物理模型数据库是一个组织数据的集合，可以用来存储和处理各种类型的数据。

在数据库设计过程中，逻辑模型和物理模型是非常重要的概念。

本文将详细介绍数据库逻辑模型和物理模型的定义、区别和应用。

一、数据库逻辑模型数据库逻辑模型是指数据库设计人员在数据库设计过程中所采用的一种抽象模型，用来描述数据之间的逻辑关系。

逻辑模型通常是由实体、属性、关系和约束条件组成。

其中，实体是指现实世界中的一个独立存在的事物，属性是指实体的特征或者属性，关系是指实体之间的联系，约束条件是指对数据的限制和要求。

常见的逻辑模型有层次模型、网状模型、关系模型等。

其中，关系模型是最常用的逻辑模型。

在关系模型中，数据被组织成表格的形式，每个表格代表一个实体，表格中的每一行代表实体的一个实例，每一列代表实体的一个属性。

逻辑模型的优点是可以清晰地描述数据之间的逻辑关系，方便数据库设计人员进行数据库设计和维护。

但是，逻辑模型并不考虑数据的存储方式和物理结构，因此在实际应用中，需要将逻辑模型转换为物理模型。

二、数据库物理模型数据库物理模型是指数据库设计人员在数据库设计过程中所采用的一种具体的模型，用来描述数据在计算机硬件中的存储方式和物理结构。

物理模型通常是由数据块、文件、索引和存储结构组成。

在物理模型中，数据被组织成数据块的形式，数据块是物理存储单元的最小粒度。

数据块可以被组织成文件的形式，文件是一组数据块的集合。

为了提高检索效率，需要对文件进行索引，索引是一种数据结构，可以加速数据的检索速度。

物理模型的优点是可以直接反映数据在计算机硬件中的存储方式和物理结构，方便数据库管理员进行数据库的管理和维护。

但是，物理模型并不考虑数据之间的逻辑关系，因此需要在设计过程中保持逻辑模型和物理模型的一致性。

三、逻辑模型和物理模型的区别逻辑模型和物理模型是两个不同的概念，其主要区别如下：1.定义不同：逻辑模型是用来描述数据之间的逻辑关系的一种抽象模型，而物理模型是用来描述数据在计算机硬件中的存储方式和物理结构的具体模型。

概念模型、逻辑模型、物理模型区别(H Z Q)数据库设计概念模型、逻辑模型、物理模型区别侯在钱目录1.模型种类 (3)1.1.概念模型 (3)1.2.逻辑模型 (4)1.3.物理模型 (4)1.4.模型区别 (4)1.4.1.对象转换 (5)1.4.2.其它对比 (5)2.常用工具 (5)2.1.ERWIN (5)2.1.1.逻辑模型 (5)2.1.2.物理模型 (6)2.1.3.常用操作 (7)2.2.PowerDesigner (9)2.2.1.概念模型 (9)2.2.2.逻辑模型 (10)2.2.3.物理模型 (10)2.2.4.常用操作 (10)1.模型种类一般在建立数据库模型时，会涉及到几种模型种类：概念模型、逻辑模型、物理模型。

数据库设计中概念模型和逻辑模型区别比较模糊，所以在数据库设计工具ERWIN中只提供了逻辑模型和物理模型，而在PowerDesigner早期版本中也只提供了概念模型和物理模型两种模型，只是在PowerDesigner15版本中提供了三种模型：概念模型、逻辑模型、物理模型。

1.1.概念模型概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述，不是对软件设计的描述。

表示概念模型最常用的是"实体-关系"图。

E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。

在E-R图中，使用了下面几种基本的图形符号。

实体，矩形E/R图三要素属性，椭圆形关系，菱形关系：一对一关系，一对多关系，多对多关系。

E/R图中的子类(实体)：子类is a 超类1.2.逻辑模型逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。

1.3.物理模型物理模型是对真实数据库的描述。

数据库中的一些对象如下：表，视图，字段，数据类型、长度、主键、外键、索引、是否可为空，默认值。

概念模型到物理模型的转换即是把概念模型中的对象转换成物理模型的对象。

1.4.模型区别1.4.1.对象转换1.4.2.其它对比2.常用工具2.1.ERWINERWIN提供两种模型类型：Logical Model，Physical Model。

1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。

分别是：数据仓库技术、Hadoop。

当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据，如下图：2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。

1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。

3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。

1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。

数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。

概念模型逻辑模型物理模型
概念模型、逻辑模型、物理模型是三种不同类型的模型，分别用于不同的领域和目的。

1. 概念模型：概念模型是描述事物或现象的抽象概念表示形式，通常用于理解和分析复杂系统。

概念模型重点在于提供概念性的理解和思考，而不是具体的实现和操作。

概念模型通常以图形、文字或符号等形式表达。

2. 逻辑模型：逻辑模型是对问题、系统或流程进行抽象和描述的一种模型，它强调事物之间的关系和逻辑结构，通常用于描述系统的输入、处理和输出等逻辑关系。

逻辑模型通常采用流程图、数据流图、层次图、决策树等形式表达，并且可以通过计算机程序来实现。

3. 物理模型：物理模型是对现实世界中物体、系统或过程进行建模和描述的一种模型，它通常依据实际物理规律和实验结果进行构建和验证。

物理模型可以是实物模型、仿真模型、数学模型等形式，用于研究和预测物理系统的性质和行为。

总之，概念模型、逻辑模型和物理模型是三种不同类型的模型，它们各自适用于不同的领域和目的，可以帮助人们更好地理解、分析和解决问题。

关于数据库建模，概念模型、逻辑模型、物理模型的区别和转
化
一、关于数据库理论中概念模型、逻辑模型、物理模型之间的区别。

二、数据库建模是对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构。

1、概念模型：就是从现实世界到信息世界的第一层抽象，确定领域实体属性关系等，使用E-R图表示，E-R图主要是由实体、属性和联系三个要素构成的。

2、逻辑模型：是将概念模型转化为具体的数据模型的过程，即按照概念结构设计阶段建立的基本E-R图，按选定的管理系统软件支持的数据模型（层次、网状、关系、面向对象），转换成相应的逻辑模型。

这种转换要符合关系数据模型的原则。

目前最流行就是关系模型（也就是对应的关系数据库）
E-R图向关系模型的转换是要解决如何将实体和实体间的联系转换为关系，并确定这些关系的属性和码。

这种转换一般按下面的原则进行：
（1）一个实体转换为一个关系，实体的属性就是关系的属性，实体的码就是关系的码。

（2）一个联系也转换为一个关系，联系的属性及联系所连接的实体的码都转换为关系的属性，但是关系的码会根据联系的类型变化，如果是：
1：1联系，两端实体的码都成为关系的候选码。

1：n联系，n端实体的码成为关系的码。

m：n联系，两端实体码的组合成为关系的码。

3、物理模型就是根据逻辑模型对应到具体的数据模型的机器实现。

物理模型是对真实数据库的描述。

如关系数据库中的一些对象为表、视图、字段、数据类型、长度、主键、外键、索引、约束、是否可为空、默认值。

第一章绪论4个基本概念：数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统数据：描述事物的符号记录数据的含义称为数据的语义计算机系统层次结构：硬件、操作系统、数据库管理系统、应用开发工具、应用系统数据库发展阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段。

从文件系统到数据库系统标着着数据管理技术的飞跃。

数据库是计算机的基础软件数据库系统特点：数据结构化数据共享性高、冗余度低且易扩充数据独立性高物理独立性：指用户的应用程序与数据库中数据的物理储存时相互独立的。

逻辑独立性：指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。

数据由数据库管理系统统一管理和控制数据模型：是数据库系统的核心和基础。

描述了系统的静态特性、动态特性和完整性约束条件。

第一类：概念模型第二类：逻辑模型和物理模型概念模型表示法：实体联系方法：用E-R图表示。

数据模型的组成要素：数据结构数据操作数据的完整性约束条件常用数据模型：层次模型网状模型关系模型：最重要的数据模型，是用二维表的形式表示实体和实体间联系的数据模型。

面向对象数据类型对象关系的数据模型半结构化数据模型实体：客观存在且相互可区别的事物。

实体间联系：一对一、一对多、多对多。

基本层次联系：指两个记录以及它们之间一对多（包括一对一）的联系。

关系模型要求关系必须是规范化的。

模式：是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述。

只涉及“型”，不涉及值。

实例：模式的一个具体值。

模式是相对稳定的、实例是相对变动的。

三级模式结构：模式，也称为逻辑模式外模式，也称为子模式或用户模式。

内模式：也曾内存储模式。

一个数据库中只能有一个内模式。

两种映像：外模式/模式映像、模式/内模式映像。

第二章关系数据库数据模型一般来说是由三个部分组成：数据结构数据操作数据约束域：一组具有相同数据类型的值的集合。

一个域允许不同取值的个数称为这个域的基数。

候选码：某一个属性组的值能唯一标识一个元组，而其子集不能，成该属性组为候选码。

概念模型逻辑模型和物理模型概念模型、逻辑模型和物理模型，听起来是不是有点晦涩？别担心，咱们今天就来聊聊这些东西，让它们变得简单易懂，甚至还有点幽默。

想象一下，你在一个厨房里，准备做一顿大餐，先得有个大概的菜单吧，这就是我们的概念模型。

就像你想做一道麻辣火锅，你得知道需要什么材料，调料准备得妥妥的。

那概念模型就是在告诉你，“嘿，伙计，你得有牛肉、豆腐和辣椒！”这时候，你的脑海里可能已经浮现出一大锅热腾腾的火锅了。

逻辑模型就像是把这锅火锅的具体做法列出来。

想想看，你得有锅，火，水，还得搞清楚每种食材的搭配比例，得根据口味来调整。

这时候，你就要把想法变得更加具体。

牛肉先切薄片，豆腐要用水泡一泡，调料要按比例混合。

逻辑模型就像是一个清晰的食谱，帮你把想法变成现实。

这里面你得考虑一下，怎么煮才能让牛肉鲜嫩，豆腐不烂，辣椒够味。

咱们说的就是这层逻辑关系，不能乱了套。

物理模型就是真正下厨的过程。

哎呀，伙计，这时候你可得小心了，火不能太大，锅得先热。

你一边放油一边想着，“这道菜可不能翻车啊！”这里的每一步都是实打实的行动，你得用实际的材料，调料，甚至还有时间来实现之前的设想。

物理模型就是你动手的那一刻，想象中的火锅终于在你面前冒着热气，香气四溢。

这可不是说说而已，你得亲自上阵，才能知道火锅的温度、食材的熟度。

说到底，概念模型、逻辑模型和物理模型就像是一场大厨的表演，从头到尾都得心里有数。

概念是大框架，逻辑是详细步骤，物理就是实打实的操作。

每一个环节都缺一不可，缺了哪个都可能让这顿大餐不如人意。

想象中火锅的味道特别好，可是动手一做，哎哟，火候掌握得不对，结果成了一锅糊。

人生就是这么有趣，计划和现实之间总是有那么一点距离。

可是没关系，这就是我们成长的过程嘛。

再说，生活中其实也有很多类似的例子。

就拿我们写论文来说，先得有个主题，这是概念模型。

然后要找到相应的资料，列出大纲，这是逻辑模型。

真正动笔写出来，修改润色，这就是物理模型了。

、名词解释Data ：数据，是数据库中存储的基本对象，是描述事物的符号记录。

Database ： 数据库，是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。

DBMS ： 数据库管理系统，是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，用于科学 地组织、存储和管理数据、高效地获取和维护数据。

DBS ： 数据库系统，指在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由数据库、数据库管 理系统、应用系统、数据库管理员（ DBA ）构成。

数据模型： 是用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息的工具，是对现实世界的 模拟，是数据库系统的核心和基础；其组成元素有数据结构、数据操作和完整性约束。

概念模型： 也称信息模型， 是按用户的观点来对数据和信息建模， 主要用于数据库设计。

逻辑模型： 是按计算机系统的观点对数据建模，用于 DBMS 实现。

物理模型： 是对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，在磁 盘或磁带上的存储方式和存取方法，是面向计算机系统的。

实体和属性： 客观存在并可相互区别的事物称为实体。

实体所具有的某一特性称为属性。

E-R 图： 即实体 -关系图， 用于描述现实世界的事物及其相互关系，是数据库概念模型设 计的主要工具。

关系模式： 从用户观点看，关系模式是由一组关系组成，每个关系的数据结构是一张规 范化的二维表。

型/值： 型是对某一类数据的结构和属性的说明；值是型的一个具体赋值，是型的实例。

数据库模式：是对数据库中全体数据的逻辑结构（数据项的名字、类型、取值范围等） 和特征（数据之间的联系以及数据有关的安全性、完整性要求）的描述。

数据库的三级系统结构： 外模式、模式和内模式。

数据库内模式： 又称为存储模式，是对数据库物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式。

一个数据库只有一个内模式。

数据库外模式： 又称为子模式或用户模式，它是数据库用户能够看见和使用的局部数据 的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图。

数据库设计概念模型、逻辑模型、物理模型区别侯在钱目录1.模型种类................................................. 错误!未定义书签。

.概念模型........................................... 错误!未定义书签。

.逻辑模型........................................... 错误!未定义书签。

.物理模型........................................... 错误!未定义书签。

.模型区别........................................... 错误!未定义书签。

对象转换..................................... 错误!未定义书签。

其它对比..................................... 错误!未定义书签。

2.常用工具................................................. 错误!未定义书签。

.ERWIN.............................................. 错误!未定义书签。

逻辑模型..................................... 错误!未定义书签。

物理模型..................................... 错误!未定义书签。

常用操作..................................... 错误!未定义书签。

.PowerDesigner ..................................... 错误!未定义书签。

概念模型..................................... 错误!未定义书签。

第四章作业1.数据仓库的需求分析的任务是什么？P67需求分析的任务是通过详细调查现实世界要处理的对象（企业、部门用户等），充分了解源系统工作概况，明确用户的各种需求，为设计数据仓库服务。

概括地说，需求分析要明确用那些数据经过分析来实现用户的决策支持需求。

2.数据仓库系统需要确定的问题有哪些？P67、、（1）确定主题域a)明确对于决策分析最有价值的主题领域有哪些b)每个主题域的商业维度是那些？每个维度的粒度层次有哪些？c)制定决策的商业分区是什么？d)不同地区需要哪些信息来制定决策？e)对那个区域提供特定的商品和服务？（2）支持决策的数据来源a)那些源数据与商品的主题有关？b)在已有的报表和在线查询（OLTP）中得到什么样的信息？c)提供决策支持的细节程度是怎么样的？（3）数据仓库的成功标准和关键性指标a)衡量数据仓库成功的标准是什么？b)有哪些关键的性能指标？如何监控？c)对数据仓库的期望是什么？d)对数据仓库的预期用途有哪些？e)对计划中的数据仓库的考虑要点是什么？（4）数据量与更新频率a)数据仓库的总数据量有多少？b)决策支持所需的数据更新频率是多少？时间间隔是多长？c)每种决策分析与不同时间的标准对比如何？d)数据仓库中的信息需求的时间界限是什么？3.实现决策支持所需要的数据包括哪些内容？P68（1）源数据（2）数据转换（3）数据存储（4）决策分析4．概念：将需求分析过程中得到的用户需求抽象为计算机表示的信息结构，叫做概念模型。

特点：（1）能真实反映现实世界，能满足用户对数据的分析，达到决策支持的要求，它是现实世界的一个真实模型。

（2）易于理解，便利和用户交换意见，在用户的参与下，能有效地完成对数据仓库的成功设计。

（3）易于更改，当用户需求发生变化时，容易对概念模型修改和扩充。

（4）易于向数据仓库的数据模型（星型模型）转换。

5．用长方形表示实体，在数据仓库中就表示主题，椭圆形表示主题的属性，并用无向边把主题与其属性连接起来；用菱形表示主题之间的联系，用无向边把菱形分别与有关的主题连接；若主题之间的联系也具有属性，则把属性和菱形也用无向边连接上。