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数据库概念模型、逻辑模型、外部模型、内部模型之间的相互关系下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数据库建模：概念模型,逻辑模型和物理模型概念模型设计 , 逻辑模型设计 , 物理模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤1. 概念模型概念模型就是在了解了⽤户的需求 , ⽤户的业务领域⼯作情况以后 , 经过分析和总结 , 提炼出来的⽤以描述⽤户业务需求的⼀些概念的东西 ;如销售业务中的客户和定单 , 还有就是商品 , 业务员 , ⽤ USE CASE 来描述就是 : 业务员与客户就购买商品之事签定下定单 , 概念模型使⽤ 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 , 该阶段需完成 :1. 该系统的商业⽬的是什么 , 要解决何种业务场景2. 该业务场景中 , 有哪些⼈或组织参与 , ⾓⾊分别是什么3. 该业务场景中 , 有哪些物件参与 ,4. 此外需要具备相关⾏业经验 , 如核⼼业务流程 , 组织架构 , ⾏业术语5. 5w1h , who , what , when , where , why, how2. 逻辑模型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 ;还以销售业务为例 : 客户信息基本上要包括 : 单位名称 , 联系⼈ , 联系电话 , 地址等属性商品信息基本上要包括 : 名称 , 类型 , 规格 , 单价等属性定单信息基本上要包括 : ⽇期和时间属性 ; 并且定单要与客户 , 业务员和商品明细关联 , 该阶段需完成 :1. 分多少个主题 , 每个主题包含的实体2. 每个实体的属性都有什么3. 各个实体之间的关系是什么4. 各个实体间是否有关系约束3. 物理模型物理模型就是针对上述逻辑模型所说的内容 , 在具体的物理介质上实现出来 , 系统需要建⽴⼏个数据表 : 业务员信息表 , 客户信息表 , 商品信息表 , 定单表 ; 系统要包括⼏个功能 : 业务员信息维护 , 客户信息维护 , 商品信息维护 , 建⽴销售定单 ; 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 , 该阶段需完成 :1. 类型与长度的定义2. 字段的其他详细定义 , ⾮空 , 默认值3. 却准详细的定义 , 枚举类型字段 , 各枚举值具体含义4. 约束的定义 , 主键 , 外键这三个过程 , 就是实现⼀个数据库设计的三个关键的步骤 , 是⼀个从抽象到具体的⼀个不断细化完善的分析 , 设计和开发的过程 ;。
数据模型基本概念及建模方法论数据模型是数据库设计过程中的关键步骤，它用于描述现实世界中的实体、属性和关系，这些内容会被转化为关系型数据库的表结构。
数据模型包含了数据的逻辑结构和组织方式，并通过建模方法论来指导我们进行数据的抽象和设计。
本文将介绍数据模型的基本概念以及常用的建模方法论。
1.数据模型的基本概念1.1 实体（Entity）：在现实世界中可以独立存在并具有唯一标识的事物。
实体可以是具体的，如一个人、一辆车，也可以是抽象的，如一个订单，一个公司。
1.2 属性（Attribute）：实体具有的特征或者性质，用于描述实体的一些方面。
属性可以是简单的，如一个人的姓名、性别，也可以是复杂的，如一个产品的描述、详细内容。
2.1实体-关系模型（E-R模型）：E-R模型是最基本也是最常用的数据模型之一，它通过实体、属性和关系来描述现实世界中的实体和它们之间的关系。
E-R模型的核心是实体和实体之间的关系，实体通过属性来描述实体的特征。
2.2属性-关系模型（A-R模型）：A-R模型是对E-R模型的扩展和补充，它将属性看作是独立存在的，可以被多个实体使用，从而增加了模型的灵活性和复用性。
通过将属性提取到一个独立的实体中，可以避免数据冗余和数据一致性的问题。
2.3面向对象建模方法（OO模型）：OO模型是一种用于建立逻辑模型和实现模型的方法，它将现实世界中的事物看作是对象，通过封装、继承和多态来描述对象之间的关系。
OO模型充分利用了面向对象编程的特性，如封装、继承和多态，使得模型更加直观、灵活和易于维护。
2.4关系模型（RDB模型）：关系模型是一种用于建立数据库的方法，它通过用关系、属性和约束来描述数据和数据之间的关系。
关系模型将数据组织为一个或多个关联的表，每个表包含多个行和列，行表示一个实体，列表示实体的属性。
关系模型是最常用和最成熟的数据模型之一，大部分商业数据库都是基于关系模型实现的。
3.数据建模的过程3.1需求分析：收集用户需求，理解业务流程和数据处理逻辑，明确数据建模的目标和范围。
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，而数据库技术则是处理和管理数据的关键工具。
在数据库设计和开发中，概念模型和逻辑模型是两个核心概念。
本文将深入探讨数据库技术中的数据概念模型和逻辑模型的概念和应用。
一、概念模型概念模型是数据库设计和规划的起点，它描述了现实世界中的实体、实体之间的关系以及这些关系的属性。
概念模型通常使用实体-关系(ER)模型进行描述，它以实体和实体之间的关系为核心元素，表达现实世界中的事物和它们之间的联系。
通过概念模型的建立，数据库开发者可以更好地理解应用领域的需求，从而更好地设计和规划数据库。
以一个学生管理系统为例，我们可以使用概念模型来描述系统中的实体和关系。
在这个模型中，学生、课程和教师都是实体，它们之间的关系可以用学生选修课程、教师教授课程等来表示。
每个实体都有一些属性，如学生的学号、姓名，课程的名称、学分等等。
通过这个概念模型，我们可以更好地理解学生管理系统中的各种数据对象及其之间的关系，从而更好地进行数据库设计和规划。
二、逻辑模型逻辑模型是在概念模型的基础上进一步抽象和精炼的模型，它使用数据库领域专用的表示方式来描述数据库的结构和功能。
逻辑模型通常使用关系模型进行描述，它以表格形式表示数据，通过表格中的行和列来表示实体和属性，利用主键和外键等约束关系来表示实体之间的联系。
关系模型是一种二维表格的表示方法，在表格中，每一行代表一个实体，每一列代表一个属性。
通过表格中的属性值，我们可以了解到实体之间的关系和属性的特性。
例如，可以使用一张学生表格来表示学生实体，其中的每一行代表一个学生，每一列代表一个属性，如学号、姓名、年龄等。
通过这样的表格表示，我们可以进行各种数据操作，如插入、查询、更新和删除。
逻辑模型在数据库设计和开发中起到了关键作用。
通过逻辑模型的建立，我们可以更好地理解概念模型中的实体和关系，将其转化为具体的表结构。
在设计过程中，我们需要定义表格之间的约束关系，如主键约束、外键约束等，以保证数据的一致性和完整性。
概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。
在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model，中文一般翻译为“概念数据模型”。
概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。
概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。
在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。
这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。
概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。
在有些数据模型的设计过程中，概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。
在数据仓库领域有一个概念叫logical data model，中文一般翻译为“逻辑数据模型”。
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。
逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。
逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。
逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。
逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。
如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多，那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。
在数据仓库领域有一个概念叫physical data model，中文一般翻译为“物理数据模型”。
物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。
物理数据模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用于确定表之间的关系，基于用户的需求可能进行发范式化等内容。
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型随着信息时代的到来，数据库技术成为了各个行业中不可或缺的一部分。
而在数据库技术当中，数据概念模型和逻辑模型是非常重要的概念。
本文将从两者的定义、应用以及比较等方面进行论述。
一、数据概念模型数据概念模型是数据库设计过程中的一个关键环节。
它用于描述现实世界中的数据和数据之间的关系。
常见的数据概念模型有层次模型、网状模型、关系模型等。
这些模型在数据库领域中都有着广泛的应用。
层次模型层次模型是一种以树结构组织数据的模型。
它将数据组织成一个层次结构，每个节点都有一个父节点和任意数量的子节点。
这种模型适合表示具有上下级关系的数据，比如公司的组织架构、亲属关系等。
然而，层次模型的缺点是不具备对事务的完全支持，查询复杂度高。
网状模型网状模型是一种以网状结构组织数据的模型。
它通过使用指针来连接数据元素，形成一个复杂的网络。
与层次模型不同的是，网状模型中的数据元素可以有多个父节点。
这种模型适合描述复杂的实体及其关系，比如物流网络、人际关系等。
然而，网状模型的缺点是数据的维护和修改非常复杂。
关系模型关系模型是一种用二维表格结构描述数据和数据之间关系的模型。
表格中的每一行代表一个实例，而每一列代表一个属性。
通过使用关系操作（如选择、投影、连接等），可以进行灵活的数据查询和操作。
关系模型是目前最为流行和广泛应用的数据模型，如MySQL、Oracle等常见数据库管理系统都是基于关系模型构建的。
二、逻辑模型逻辑模型是对数据概念模型进一步抽象的结果，它用于描述数据库中的实体、属性以及实体间的关系。
逻辑模型通常包括实体关系模型（ERM）、面向对象数据模型（OODM）以及面向对象关系模型（OORM）等。
实体关系模型（ERM）实体关系模型是一种以实体和它们之间的关系作为核心进行数据建模的方法。
在ERM中，每个实体都被表示为一个独立的表格，表格中的每一列则代表实体的属性。
通过定义实体间的关系，可以建立表格之间的连接。
笔记：数据建模基本流程，概念模型，逻辑模型和物理模型注：本文的数据建模基本流程适用于OLTP系统数据建模，同样也涵盖了DW的数据建模数据建模基本流程：概念模型->逻辑模型->物理模型概念模型：确定系统的核心以及划清系统范围和边界该阶段需完成：1.该系统的商业目的是什么，要解决何种业务场景2.该业务场景中，有哪些人或组织参与，角色分别是什么3.该业务场景中，有哪些物件参与，4.此外需要具备相关行业经验：如核心业务流程，组织架构，行业术语5.5w1h：who， what，when，where，why, how概念模型tips：1.注重全局的理解而非细节2.在概念模型阶段，就需要对整体架构做思考3.概念模型阶段通常是自上而下的模式，这里需要读大量的文档做课前工作，并且通过大量的会议进行反复沟通、澄清需求确认需求。
4.在此阶段，应粗略地估算出整个项目需要的时间以及项目计划草案5.出品的概念模型可以帮助划定系统边界，也就是说什么地方做什么地方不做，另外也能够帮助避免一些方向性的错误6.当然业务和数据都精通的专家更好了，但对比数据专家，这个阶段更需要业务专家来配合7.可以说概念模型是一个沟通的基础，假设你和客户讨论，讨论的内容是什么？依据什么来讨论？这个就是概念模型存在的意义，同时它也是逻辑模型非常重要的输入，逻辑模型其实就是概念模型逐步求精的结果。
8.要用与客户一致的商业语言，这个目的主要是避免双方沟通产生歧义9.通常用实体关系图表示，但不需要添加实体的属性逻辑模型：梳理业务规则以及对概念模型的求精该阶段需完成：1.分多少个主题？每个主题包含的实体2.每个实体的属性都有什么？3.各个实体之间的关系是什么？4.各个实体间是否有关系约束？逻辑模型tips：1.当你结束了逻辑建模，如果项目是以数据为核心应用的话，你就能够更精确推算出整个项目需要的时间，同时你也能估算出更精确的费用。
2.如果你的实体数量超过100个，建议你使用术语表进行统一的规划定义3.建议采用3NF进行规范化建模4.一定要先规范化，再逆规范化5.不可缺少约束的定义，比如主键，比如外键，比如特殊属性的范围定义等。
数据建模方法数据建模是指通过对现实世界的数据进行抽象和描述，从而构建出能够反映现实世界特征的模型。
在当今信息爆炸的时代，数据建模方法成为了数据分析领域中不可或缺的一部分。
本文将介绍数据建模的基本概念、常用方法以及应用场景，希望能够为读者提供一些有益的参考。
数据建模的基本概念。
数据建模的基本概念包括数据抽象、数据描述和模型构建。
数据抽象是指从海量的现实世界数据中提取出与问题相关的特征，将其进行简化和概括。
数据描述是指对抽象后的数据进行详细的描述和分析，包括数据的分布、相关性等特征。
模型构建是指基于数据的抽象和描述，构建出能够反映数据特征的数学模型。
常用的数据建模方法。
常用的数据建模方法包括统计建模、机器学习和深度学习等。
统计建模是指基于统计学原理构建模型，常用的方法包括线性回归、逻辑回归、决策树等。
机器学习是指利用计算机算法构建模型，常用的方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
深度学习是机器学习的一个分支，主要应用于大规模数据和复杂模式识别，常用的方法包括卷积神经网络、循环神经网络等。
数据建模的应用场景。
数据建模在各个领域都有着广泛的应用，比如金融领域的信用评分模型、医疗领域的疾病诊断模型、电商领域的推荐系统模型等。
通过数据建模，可以帮助企业和组织更好地理解和利用数据，从而提高决策的准确性和效率。
总结。
数据建模是数据分析领域中的重要组成部分，通过对现实世界的数据进行抽象和描述，构建出能够反映数据特征的模型。
在实际应用中，我们可以根据具体问题选择合适的数据建模方法，并结合领域知识和实际数据进行建模分析，从而得出有益的结论和预测。
希望本文能够为读者对数据建模有更深入的了解和认识。
