数据库逻辑模型设计

数据库逻辑模型建模方法==================在数据库设计过程中，逻辑模型是数据库系统的核心部分，它决定了数据库的结构、行为和数据之间的关系。

以下是一套详细的数据库逻辑模型建模方法：1. 确定数据实体---------首先，需要明确数据库中需要存储的数据实体。

这些实体可能包括人、物、事件等。

例如，在一个电商系统中，我们可能需要有用户、商品、订单等实体。

2. 定义实体属性---------对于每个确定的实体，我们需要定义其属性。

属性是对实体的描述性特征。

例如，用户实体可能包括姓名、年龄、性别等属性。

每个属性都有其数据类型，例如字符串、整数或日期等。

3. 建立实体关系---------确定了实体和属性后，我们需要建立实体之间的关系。

这些关系可能包括一对一（1:1）、一对多（1:N）、多对一（N:1）和多对多（N:N）等。

例如，一个用户可以购买多个商品，这是一种一对多的关系。

4. 设计数据表结构-----------根据确定的实体、属性和关系，我们可以设计出相应的数据表结构。

每个表对应一个实体，而表中的列对应属性。

行则表示具体的实体实例。

表结构需要考虑到易用性、效率和扩展性等因素。

5. 约束关系完整性-----------为了保证数据的完整性，我们需要添加适当的约束条件。

这些约束条件可能包括主键约束、外键约束和唯一约束等。

例如，在用户表中，用户ID可以是主键，确保每个用户有唯一的ID。

6. 考虑查询需求---------在设计逻辑模型时，我们需要考虑到查询需求。

查询是数据库使用中最频繁的操作之一，因此我们需要优化查询语句的性能。

这可能涉及到索引的设计、查询条件的优化等。

7. 权限控制-------在数据库设计中，权限控制是非常重要的一部分。

我们需要根据业务需求，为不同的用户或角色设置不同的权限。

例如，某些用户只能查看自己的订单信息，而管理员可以查看所有用户的订单信息。

8. 性能优化-------最后，我们需要考虑数据库的性能优化。

数据库逻辑模型数据库逻辑模型，又叫做逻辑数据模型，是数据库技术中一种重要的基本模型。

它处于物理数据存储和用户使用之间，它表示数据库信息和关系模型之间的映射。

它支持用户定义更通用的视图，可以分解成较低级别的视图，来支持与特定数据库之间的映射，从而扩展应用程序的功能，它可以使应用程序开发者更充分地表达自己的需求，以实现更丰富的应用。

数据库逻辑模型的构建是一种结构的设计，它是一种用于描述数据之间的关系以及如何从数据库中获取和整理信息的技术。

它包含了定义系统的属性，以及确定数据之间的关系的规则。

逻辑模型的最大特点在于它将数据从物理存储中分离出来，因此，在模型中可以实现复杂的关系，并可以更有效地持久化数据，并将其存储在指定的数据库中。

数据库逻辑模型分为三个基本结构，分别为实体，关系和属性。

实体表示一个可以创建或改变的独立的物理对象，它可以包括一个或多个概念或元素，以及可以定义实体之间的关系。

关系是一种映射关系，它定义了不同实体之间的联系，这样，数据库就可以实现数据之间的连接和查询。

最后，属性是实体的描述，可以定义实体的特性和特征，以及特定实体所具有的属性。

在实际应用中，数据库逻辑模型有很多优点。

它极大地提升了灵活性，可以大大降低维护成本，因为可以拆分数据，从而使其可以更容易地更新和维护，可以节省存储空间，减少重复存储的数据，并可以有效提高关系数据库的性能。

在数据库技术中，数据库逻辑模型是一种非常重要的模型，它把数据从物理存储中分离出来，提供了一种方便的方式来实现复杂的关系，有效利用存储空间，提高性能，降低维护成本，从而给企业应用和管理带来更大的便利，可以有效地支持企业更好地进行管控，降低企业的日常管理成本，产生更大的价值。

数据库设计-逻辑设计数据库设计-逻辑设计概念结构设计：定义：将需求分析得到的⽤户需求抽象成信息结构，即概念模型。

概念模型：通常的描述⼯具是E-R模型图。

数据库概念模型的设计⽅法：概念设计的步骤：1. 进⾏数据抽象，设计局部概念模式分解法：将⼀个⼤的需求分解成⼀个个的⼩的需求，具体到单个⽤户的基本需求，为每个⽤户或⽤户组建⽴⼀个对应的局部E-R模型常⽤抽象⽅法：聚集：将若⼲对象和它们之间的联系组合成⼀个新的对象。

例如：学⽣属性信息（学号，姓名，性别）聚集成⼀个学⽣实体。

概括：将⼀组具有某些共同特征的对象合并成更⾼层⾯的对象。

例如：对不同学⽣（本科⽣，研究⽣）统⼀概括出共同特征，并抽象成学⽣实体。

2. 将局部概念模式综合成全局概念模式将各个局部概念模式合并成⼀个全局概念模式。

解决冗余问题解决对象定义不⼀致问题：同名异意，异名同意。

概念设计中涉及到的专有名词：关系：⼀个关系对应⼀张表。

元组：⼀个元组对应表中的⼀⾏记录。

属性：⼀个属性对应表中的⼀列记录。

主属性：候选码中出现的属性。

⾮主属性：没有在任何候选码中出现。

候选码：可以唯⼀标识元组的属性组。

主码：候选码之中的⼀个。

域：属性的取值范围。

分量：元组中的⼀个属性值。

ER图图例说明：矩形：表⽰实体集。

菱形：联系集。

椭圆：实体的属性。

线段：实体与属性之间的联系。

局部概念结构设计：1. 选择局部应⽤：根据系统具体情况，在多层的数据流图中选择⼀个适当层次的数据流图，从该数据流图出发，设计局部E-R模型。

2. 逐⼀设计局部E-R模型：参照数据字典和数据流图，确定每个局部应⽤应该包含那些实体，实体有包含那些属性，以及实体之间的联系和类型。

1. 实体的定义：现实世界中事物。

例如：学⽣2. 属性的定义：描述实体的性质。

例如：学号，姓名，性别联系的定义：实体之间的关系:⼀对⼀；⼀对多；多对多。

例如：⼀个学⽣对应⼀个班级，⼀个班级对应多个学⽣，多个⽼师对应多个班级。

全局概念结构设计：1. 合并局部E-R模型，⽣成初步的全局E-R图。

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 ;。

数据库逻辑设计阶段,常用的模型1 数据库逻辑设计阶段数据库逻辑设计阶段是数据库设计过程中的一个重要部分，其目的是通过检查系统业务要求，以及通过提取数据模型，充分理解企业的业务运行流程，以及确定应用程序所需的数据要求，系统的使用者的信息需求，从而来完成最终的数据库应用程序的设计与开发。

在数据库逻辑设计阶段，常用的模型包括实体模型、关系模型、数据流模型等。

1.1 实体模型实体模型是最简单基本、最易于理解的数据模型。

实体模型由若干个实体及其关系组成，实体属性反映了某一实体中信息描述的要素。

实体模型有直接图形化展示和记号符号展示两种表达方式，它们均可通过实体-关系模型转换，但是通常由实体模型转换为关系模型。

1.2 关系模型关系模型是由实体和它们之间的关系组成的数据模型，有时也称之为实体-关系模型。

它们通过记录将实体和关系表达出来，将实体模型中各实体和它们之间的关系表示成一个矩阵或表。

关系模型是目前使用最普遍的数据库模型，已经成为数据库开发的标准，它的建立实质上就是在分析系统的功能之后将实体和它们之间的关系进行建模，来描述实体和它们之间的信息关系。

1.3 数据流模型数据流模型是为了更有效地描述过程及过程间的数据流，而使用的模型。

它们能够清楚地表示数据从一个地方流到另一个地方，它也可以用于表示数据处理过程，因为它可以表示一系列活动之间的流程关系，可以描述过程间传递的数据，以及表示数据从一处到另一处所经过的路线和要经过的活动节点。

数据库逻辑设计阶段是组成数据库应用程序的重要一步，最常用的数据模型主要有三种：实体模型、关系模型以及数据流模型。

它们可以将系统的业务要求和所需分析的元数据做出相应的抽象，从而有助于完成最终的数据库应用程序的开发和设计。

软件系统数据库设计中的数据库的逻辑设计在软件系统的开发过程中，数据库设计是至关重要的一环。

而数据库的逻辑设计则是整个数据库设计的关键阶段，它决定了数据库的结构是否合理、数据是否易于管理和使用。

接下来，让我们深入探讨一下数据库的逻辑设计。

数据库的逻辑设计主要是将现实世界中的业务需求转化为数据库中的逻辑模型。

这个过程需要对业务流程和数据关系有清晰的理解。

比如说，一个电商系统，需要管理用户信息、商品信息、订单信息等。

我们要明确这些信息之间的关联，比如用户可以下多个订单，一个订单可以包含多个商品。

在进行逻辑设计时，首先要进行需求分析。

这包括与相关人员沟通，了解业务的运作方式、数据的来源和去向、数据的使用频率和重要性等。

以一个学校的成绩管理系统为例，老师需要录入学生的成绩，学生可以查询自己的成绩，学校领导要统计各班级的成绩情况。

那么我们就要明确这些不同角色对数据的操作和需求。

接下来，就是概念模型的设计。

概念模型通常使用 ER 图（EntityRelationship Diagram，实体关系图）来表示。

在 ER 图中，实体代表系统中的对象，如学生、课程、成绩等；关系则表示实体之间的关联，如学生选修课程、课程有相应的成绩。

通过绘制 ER 图，可以直观地看到系统中各个实体和它们之间的关系，有助于发现潜在的问题和优化数据结构。

完成概念模型设计后，就进入了逻辑模型的设计阶段。

常见的逻辑模型有层次模型、网状模型和关系模型。

目前，关系模型是应用最广泛的，如 MySQL、Oracle 等数据库管理系统都是基于关系模型的。

在关系模型中，数据被组织成一张张二维表，表与表之间通过主键和外键建立联系。

在设计逻辑模型时，要确定每个表的字段（属性）、数据类型、约束条件等。

字段的选择要根据需求来确定，只包含必要的信息，避免冗余。

数据类型的选择要考虑数据的取值范围和存储效率。

例如，整数类型适合存储数量、年龄等整数数据；字符串类型适合存储姓名、地址等文本数据。

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。

数据库逻辑设计
数据库逻辑设计是数据库系统开发的重要环节，是数据库系统开发效率及性能的重要影响因素。

本文从数据库逻辑设计的定义、逻辑设计的过程以及特点等几个方面来阐述什么是数据库逻辑设计以及它的作用。

数据库逻辑设计一般指的是一种数据库系统设计方法，它将用户对数据库系统的要求以逻辑模型形式表示出来。

逻辑模型是一种抽象概念，它将外部主题（如用户、项目等）及其关系表示出来，数据库系统将根据逻辑模型制定数据库设计及数据存储规范。

数据库逻辑设计是一个有系统的过程，有别于物理设计，它不会直接参与实际数据存储介质的选择及映射。

它的主要内容包括：确定数据的组织形式、建立概念模型、定义数据元素及其结构、建立关系模型及关系表、分析及确定数据依赖关系等。

数据库逻辑设计具有以下特点：
1.象性。

数据库逻辑设计是逻辑模型的抽象，它不会涉及底层实现的细节。

2.容易调整。

逻辑模型的构建不会局限于特定的物理实现，主观开发者可以轻松调整以适应新的需求。

3.于编程。

由于已经定义了数据的结构及关系，程序开发者可以轻松的在逻辑模型的基础上进行编程。

以上是有关数据库逻辑设计的概况，它是数据库系统开发中最重要也是最基本的一部分，只有正确合理的逻辑设计，才能保证后续的
物理设计及程序开发能够得到正确的运行效果，因此数据库逻辑设计活动在创建和维护数据库系统中占据重要比例。

数据库的逻辑设计数据库的逻辑设计是指在数据库物理设计之前，对数据库进行概念上的设计，包括数据模型的选择、实体关系图的绘制、数据属性的定义等。

其主要目的是为了确保数据库的正确性、完整性、一致性和可扩展性，以满足用户的需求。

逻辑设计的主要内容包括以下几个方面：1. 数据模型的选择数据模型是数据库逻辑设计的基础，它描述了数据之间的关系和约束条件。

常见的数据模型有层次模型、网状模型、关系模型等。

在选择数据模型时，需要考虑数据的复杂性、应用的需求、数据的可扩展性等因素。

2. 实体关系图的绘制实体关系图是逻辑设计的重要工具，它用于描述数据实体之间的关系。

在绘制实体关系图时，需要确定实体、属性和关系，并定义它们之间的约束条件。

实体关系图的绘制需要遵循一定的规范，以确保图形的清晰、简洁和易于理解。

3. 数据属性的定义数据属性是指数据实体所包含的属性，包括数据类型、长度、精度、默认值等。

在定义数据属性时，需要考虑数据的完整性、一致性和可扩展性，以确保数据的正确性和有效性。

4. 数据库的规范化规范化是指将数据库中的数据分解成更小的、更简单的数据结构，以消除数据冗余和不一致性。

规范化可以提高数据库的性能和可维护性，但也需要考虑数据的可用性和查询效率。

5. 数据库的安全性设计数据库的安全性设计是指在逻辑设计阶段考虑数据的保密性、完整性和可用性。

安全性设计包括用户权限管理、数据加密、备份和恢复等措施，以确保数据的安全和可靠性。

总之，数据库的逻辑设计是数据库设计的重要环节，它直接影响到数据库的性能、可维护性和安全性。

在进行逻辑设计时，需要充分考虑用户的需求和数据的特点，以确保数据库的正确性和有效性。