数据建模是什么?概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型分别是什么意思

目录

  • 什么是数据建模?
  • 为什么使用数据模型?
  • 数据模型的类型
    • 概念数据模型
    • 逻辑数据模型
    • 物理数据模型
  • 数据模型的优缺点

什么是数据建模?

数据建模是为要存储在数据库中的数据创建数据模型的过程。这个数据模型是一个概念表示

  • 数据对象
  • 不同数据对象之间的关联
  • 这些规则。

数据建模有助于数据的可视化表示,并对数据执行业务规则、法规遵从性和政府政策。数据模型确保命名约定、默认值、语义和安全性的一致性,同时确保数据的质量。

数据模型强调需要什么数据以及如何组织数据,而不是需要对数据执行什么操作。数据模型类似于架构师的构建计划,它帮助构建概念模型并设置数据项之间的关系。

两种类型的数据模型技术是

  1. 实体关系(E-R)模型
  2. UML(统一建模语言)

我们稍后将详细讨论它们。

为什么使用数据模型?

使用数据模型的主要目的是:

  • 确保准确地表示数据库所需的所有数据对象。遗漏数据将导致创建错误的报告并产生不正确的结果。
  • 数据模型有助于在概念、物理和逻辑层次上设计数据库。
  • 数据模型结构有助于定义关系表、主键和外键以及存储过程。
  • 它提供了基本数据的清洗画像,数据库开发人员可以使用它创建物理数据库。
  • 对识别丢失和冗余的数据也很有帮助。
  • 虽然最初创建数据模型是要话费很大开发时间和经理的,但从长远来看,它使您的基础设施升级和维护更便宜、更快。

数据模型的类型

主要有三种不同类型的数据模型:

  1. 概念性:这个数据模型定义了系统包含的内容。此模型通常由业务设计用户和数据架构师创建。其目的是组织、确定范围和定义业务概念和规则。
  2. 逻辑性:定义无论DBMS是什么,系统都应该如何实现。该模型通常由数据架构师和业务分析师创建。其目的是构建出开发规则和数据结构的技术地图。
  3. 物理性:这个数据模型描述了如何使用特定的DBMS系统来实现系统。此模型通常由DBA和开发人员创建。目的是实际实现数据库。

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概念数据模型

这个模型的主要目的是建立实体、它们的属性以及它们之间的关系。在这个数据建模级别,几乎没有任何实际数据库结构的细节。

数据模型的三个基本租户是

  • 实体:现实世界的东西
  • 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

例如:

  • 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

 

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概念数据模型的特征

  • 提供组织范围内的业务概念。
  • 这种类型的数据模型是为业务受众设计和开发的。
  • 概念模型的开发独立于硬件规范(如数据存储容量、位置或软件规范(如DBMS供应商和技术)。重点是将数据表示为用户将在“真实世界”中看到的数据。

被称为域模型的概念数据模型通过建立基本概念和范围为所有涉及用户创建了一个公共词汇表。

逻辑数据模型

逻辑数据模型向概念模型元素添加进一步的信息。它定义数据元素的结构并设置它们之间的关系。

逻辑数据模型的优点是为形成物理模型的基础提供了基础。然而,建模结构仍然是通用的。

在这个数据建模级别,没有定义主键或辅助键。在这个数据建模级别,您需要验证和调整前面为关系设置的连接器详细信息。

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逻辑数据模型的特征

  • 描述单个项目的数据需求,但可以根据项目的范围与其他逻辑数据模型集成。
  • 独立于DBMS设计和开发。
  • 数据属性将具有精确精度和长度的数据类型。
  • 模型的规范化过程通常应用到3NF。

物理数据模型

物理数据模型描述数据模型的数据库特定实现。它提供了数据库的抽象,并帮助生成模式。这是因为物理数据模型提供了丰富的元数据。

这种类型的数据模型还有助于可视化数据库结构。它有助于对数据库列键、约束、索引、触发器和其他RDBMS特性建模。

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物理数据模型的特征:

  • 物理数据模型描述单个项目或应用程序的数据需求,尽管它可能与基于项目范围的其他物理数据模型集成。
  • 数据模型包含表之间的关系,它处理关系的基数性和可空性。
  • 为在项目中使用的DBMS的特定版本、位置、数据存储或技术而开发的。
  • 列应该具有确切的数据类型、指定的长度和默认值。
  • 定义了主键和外键、视图、索引、访问概要文件和授权等。

数据模型的优缺点:

数据模型的优点:

  • 设计数据模型的主要目标是确保功能团队提供的数据对象得到准确的表示。
  • 数据模型应该足够详细,以便用于构建物理数据库。
  • 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。
  • 数据模型帮助业务在组织内部和跨组织之间进行通信。
  • 数据模型有助于在ETL过程中记录数据映射
  • 帮助识别填充模型的正确数据源

数据模型的缺点:

  • 要开发数据模型,必须了解物理数据存储特性。
  • 这是一个完整系统产生的复杂应用程序的开发、管理。因此,它需要了解数据整体流程和结构。
  • 即使在结构上做出更小的更改,也需要在整个应用程序中进行修改。
  • DBMS中没有set data操作语言。

结论

  • 数据建模是为要存储在数据库中的数据开发数据模型的过程。
  • 数据模型确保命名约定、默认值、语义和安全性的一致性,同时确保数据的质量。
  • 数据模型结构有助于定义关系表、主键和外键以及存储过程。
  • 有三种类型:概念、逻辑和物理。
  • 概念模型的主要目的是建立实体、实体的属性及其关系。
  • 逻辑数据模型定义数据元素的结构并设置它们之间的关系。
  • 物理数据模型描述数据模型的数据库特定实现。
  • 设计数据模型的主要目标是确保功能团队提供的数据对象得到准确的表示。
  • 最大的缺点是,即使在结构上做更小的更改,也需要在整个应用程序中进行修改。

文章说明:

本文翻译自国外技术文章:https://www.guru99.com/data-modelling-conceptual-logical.html

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