数据模型基本概念与建模方法论_logic
数据建模
针对产品实体，我们需要构建产品基本信息表（Product），通常情况下，我们产品会有自己的产品大类 （ProductCategory）甚至产品小类（ProductSubCategory），某些产品会因为节假日等原因进行打折，因为 为了得到更好的Performance我们会创建相应ProductDiscount表，一个产品会有多张图片，因此产品图片表 （ProductPicture）以及产品图片关系表（ProductPictureRelationship），（当然我们也可以只设计一张 Picture表，用来存放所有图片，用户，产品以及其他）有人说产品和图片是一对多的关系，不需要创建一个关 系表啊?是的，我认为只要不是一对一的关系，我都希望创建一个关系表来关联两个实体。
如何进行
概念建模 概念建模阶段
逻辑建模 物理建模
数据建模大致分为三个阶段，概念建模阶段，逻辑建模阶段和物理建模阶段。其中概念建模和逻辑建模阶段 与数据库厂商毫无关系，换言之，与MySQL，SQL Server，Oracle没有关系。物理建模阶段和数据库厂商存在很 大的，因为不同厂商对同一功能的支持方式不同，如高可用性，读写分离，甚至是索引，分区等。
对实体进行细化，细化成具体的表，同时丰富表结构。这个阶段的产物是，可以在数据库中生成的具体表及 其他数据库对象（包括，主键，外键，属性列，索引，约束甚至是视图以及存储过程）。我在实际项目中，除了 主外键之外，其他的数据库对象我都是在物理建模阶段建立，因为其他数据库对象更贴近于开发，需要结合开发 一起进行。如约束，我们可以在web page上做JavaScript约束，也可以在业务逻辑层做，也可以在数据库中做， 在哪里做，要结合实际需求，性能以及安全性而定。
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
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
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。
数据模型.
关系模型的基本特征是：
1. 建立在关系数据理论之上，有可靠的数据基础。 2.可以描述一对一，一对多和多对多的联系。 3.表示的一致性。实体本身和实体间联系都使用关系 描述。 4.关系的每个分量的不可分性，也就是不允许表中表。 关系模型概念清晰，结构简单，实体、实体联系和 查询结果都采用关系表示，用户比较容易理解。另 外，关系模型的存取路径对用户是透明的，程序员 不用关心具体的存取过程，减轻了程序员的工作负 担，具有较好的数据独立性和安全保密性。 关系模 型也有一些缺点，在某些实际应用中，关系模型的 查询效率有时不如层次和网状模型。为了提高查询 的效率，有时需要对查询进行一些特别的优化
返回
网状数据模型的应用
由网状数据模型的特点我们可以看到， 该模型特别适用于数据间的相互关系非常 复杂的情况，不同企业部门之间的生产和 消耗联系也可以很方便地用该模型来表示。
关系数据模型
• 关系数据模型是以关系数学理论为基础的，用 二维表结构来表示实体以及实体之间联系的模 型称为关系模型。在关系模型中把数据看成是 二维表中的元素，操作的对象和结果都是二维 表，一张二维表就是一个关系。
4
返回
网状数据模型的特点
1. 2.
3.
可有一个以上的节点无父特点。 父节点与某个子节点记录之间可以有多种 关系（一对一、一对多、多对多） 在该模型中各记录类型间可用任意个连接 关系， 一个子节点可有多个父节点。
返回
网状数据模型的缺点
由于数据间的联系要通过指针表示，指针 数据项的存在使数据量大大增加，当数据 关系复杂时，指针部分会占用大量数据库 存储空间。另外，修改数据库中的数据， 指针也必须随着变化，。因此，网络数据 库中的指针的建立和维护可能成为相当大 的额外负担。
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型
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
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(十)
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。
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存在An部d分N键O属T性H就I决NG定的B非U键T属th性e）Key - Third Normal Form (3NF)
第三范式:完全键值依赖
-- E. F. Codd
非键属性完全依赖且只依赖与键属性。
（不存在非主键属性依赖其他非主键属
性的情况）
BCNF
第四范式
第五范式
关系数据库理论中对于实体划分、实例（记录）设计的规则
设计目标
满足最终用户对数据的访问（性能、存储要求）
主要特征
面向Power User和业务人员 与具体的应用相关 多维分析时一般采用星型结构或者雪花状结构
的设计方法 是事实表和维度表的组合
9
逻辑数据模型与物理数据模型比较
包含内容 定位记录 使用名称
• 可选: 使用带样本数据的表格形式与用户进行确认 • 必须: 使用ER图制定最终版本的交付材料
28
STEP 3: 定义关系
1. 识别实体间的关系
2. 对于每一个关系 • 删除超出项目范围的关系 • 删除间接的关系 • 为每一个剩余的关系进行定义 • 识别每一个可用的关系的基数 (1:1, 1:M, M:M)
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STEP 5: 确认模型 (2)
1. 通过回答以下问题，持续地对模型的范围进行验证: • 这一模型组件的含义、与业务的关系是什么？ • 这一模型组件驱动的业务需求是什么？
2. 对模型是否已经满足所有业务需求、业务问题及限制条件等，进行验证 3. 绝对不要考虑任何与物理实施相关的问题！ 4. 当所有回答业务需求所必须的数据已经齐备时，停止对模型进行优化
23
内容安排
什么是数据模型 数据模型相关术语 数据模型方法论 建模注意事项
24
NCR数据仓库实施方法论
规划
设计与实现
支持与增强
现成解决方案规划
修改
业务 探索
验证 解决 方案
逻辑 数据 模型
数
解解
据
详决 决
?仓
库 策 略 开
细方 方 数案 案 据准 实 分备 施
发
析就 建
业务 探索
3
数据模型的分类
数据仓库项目中数据模型可以分为以下几种：
Conceptual Data Model （CDM） 概念数据模型 Logical Data Model （LDM） 逻辑数据模型 Physical Data Model（PDM）物理数据模型 Application Data Model（ADM）应用数据模型
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物理数据库设计
物理数据 模型
系 统 体 系 结 构
元解
数据转换 数
决
据方
应用开发 管
案
理集
数据挖掘
成
设
服务
计 数据仓库管理
主要任务：
转换逻辑数据模型（LDM）为物理数据模型 定义主索引、次索引 非正规化处理（demoralizations） 数据库建立 设计优化 数据库功能测试
解决 方案 定义
逻辑 数据 模型 设计
绪议
定制解决方案规划
物理数据库 设计
解
决 方 案 体 系 结
数据转换 元 解
数决
据方
应用开发
管案 理集
成
数 据 仓 库 评
构
设
数据挖掘
估
计
服务
数据仓库管理 (处理流程与操作)
解决方案支持
应用增强
逻辑数据 模型回顾 物理数据 库回顾
性能调整
容量规划
数据仓库的循环过程
Star Schema
汇总数据/已知应 用模型
Snowflake
星型结构的演变
13
逻辑数据模型基本术语 (二)
实体 独立型实体 依赖型实体
子类实体
主题域 层面
核心实体 关系实体 特征实体 分类实体
14
逻辑数据模型基本术语 (三)
属性： （描述真实或抽象事物相关联的特征或性质） 主键 （识别实体实例唯一性的属性、属性组） 可选键 （能识别实体实例唯一性的其他属性、属性组） 外键 （通过父实体到子实体关系转移到子实体的属性） 非键属性（不是实体主键属性的其他属性 ） 基础名 （外键的原来名称 ） 角色名 （外键的新名称，表明取值是父实体属性的子集 ） 鉴别器 （取值决定父实体实例属于哪个子类的属性 ）
• 可选: 使用带样本数据的表格形式与用户进行确认 • 必须: 使用ER图制定最终版本的交付材料 6. 在模型的最终交付文档中添加业务限制条件
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STEP 5: 确认模型 (1)
根据需要重复以上步骤 1. 多次反复经常是必须的（需求、业务规则、操作的复杂性决定） 2. 模型中的任何变更都会带来连锁反应，因此需要非常认真的回顾 与评审： • 实体的变更经常影响关系的定义和属性的位置摆放 • 关系的变更经常影响属性的位置摆放 • 属性的位置的变更可能影响其他属性的摆放
25
逻辑数据模型设计步骤
Step 1: 定义业务需求与范围 Step 2: 定义实体 Step 3: 定义关系 Step 4: 定义非键属性 Step 5: 确认模型
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STEP 1: 定义业务需求与范围
1. 确认已经理解全部业务需求 • 什么困难或问题需要解决？一般情况下这些问题主要关 系到增加收入或降低成本等 • 模型必须能够回答哪些业务问题？ • 有哪些业务功能必须处理？ • 有哪些业务限制存在？ • 是否每一个参与人员都可以共享他们的业务需求？
正则化LDM对数据库物理实现的优势
保留了更多的业务关系 更多的主索引选择 最佳的数据分布 更少的全表扫描 更多的连接选择 增强优化器使用更有利于提高性能的合并、聚合连接方法
最佳的数据分离（要耦合考度）虑正则化对数据库性能的要求
最佳的底层模型与用户分离 最佳的数据控制 每行更少的字段 最佳的与应用分离 更小的行 最佳的数据块大小 减少临时与永久日志空间 减少物理 I/O
4
概念数据模型
Conceptual Data Model（CDM）概念数据模型
从全局上、宏观上介绍模型设计思路、范围和内容。 主要组成元素
主题 主题间关系 主题中的重要实体 实体间的相互关系
目标与用途
圈定建模的范围 划分建设主题 理清主要业务关系 构造逻辑数据模型的框架
3. 参照完整性 • 确保每一个关系（PK/FK参照）是完整的、有效的
4. 为模型中可用的关系编写文档，使用FK定义关系 • 可选: 使用带样本数据的表格形式与用户进行确认 • 必须: 使用ER图制定最终版本的交付材料
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STEP 4: 定义非键属性
1. 识别并定义相关的非键属性 2. 删除超出项目范围的属性 3. 根据直觉或经验将剩余的可用属性放入一个表中 4. 逐一验证每一个可用属性的摆放位置 5. 为模型中的每一个可用属性编写文档
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违反第一范式
110
152
如果数Quantity属性被定义为“不是与Order相关，就是与Part相关”
例如：在OLTP系统中常见的字段复用现象，属此类问题 20
违反第二范式
客户经理/地域 客户经理编号
依赖了复合主键的一部分
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违反第三范式
依赖了非主键属性（不参与主键的外键属性）
22
Relationship
Nonkey Attribute
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范式理论 NORMAL FORM
关系数据库:原子性
第一范式：
每个属性的值唯一
第二Th范e式K：E键Y值-依1s赖t Normal Form (1NF)
非T键h属e W性依H赖O所LE有的K主ey键-属S性ec。on（d不Normal Form (2NF)
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逻辑数据模型基本术语 (五)
关系 确定关系
父实体的一个实例对应子实体的0、1或多个实例，并且子实体 的一个实例对应0或1个父实体的实例
非确定关系
多对多关系
子类关系
子类实体和所属父实体的关系
完全子类群
所属父实体的每个实例都能够与子类群的一个实体实例相关联
不完全子类群
所属父实体的每个实例不一定都有子类相关联
应 用
模 型
数
据
模
型
11
内容安排
什么是数据模型 数据模型相关术语 数据模型方法论 建模注意事项
12
逻辑数据模型基本术语 (一)
模型分类 概念数据模型 逻辑数据模型 物理数据模型 应用数据模型
模型结构 第三范式（3NF）结构 星型结构（多星型结构） 雪花型结构
3NF
基础数据模型
正则化
冗余数据 派生数据 开发人员
10
逻辑数据模型 实体、属性 主键 业务名称
物理数据模型 表、字段 主索引 物理名称（受限于DBMS）
3NF 建设
可能会按照性能、空间要求进行非正则化
无冗余数据 无派生数据 业务人员与建模人员
含冗余数据 包含派生数据 物理数据库设计人员
逻辑数据模型在数据仓库中的定位
5
逻辑数据模型
定义： 符号体系 使用逻辑建模语言 设计内容 定义数据与数据之间的逻辑关系 表现形式 以图形化的形式 反映内容 反映客户的业务规则 设计目标 达到数据组织的设计目标
6
逻辑数据模型
Logical Data Model （LDM） 逻辑数据模型
设计人员：业务人员、IT人员 设计目标
15
逻辑数据模型基本术语 (四)
关系 二元关系
父实体的一个实例严格关系子实体的0，1或多个实例的这种 关系是二元关系 基数 父、子实体实例的比例，如1：1，1：M