概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型 (原创)
数据库逻辑模型和物理模型
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。
数据模型的3个层次及其组成要素
数据模型的3个层次及其组成要素数据模型是对现实世界的抽象和描述,它可以是物理的也可以是概念性的。
数据模型通常分为三个层次:概念模型、逻辑模型和物理模型。
1.概念模型:概念模型是对现实世界中一组概念的描述,它的构建依赖于现实世界的实体、关系和约束。
以下是概念模型的组成要素:(1) 实体(Entity):实体是现实世界中具有独立存在和独立属性的事物。
实体包括人、地点、物品等。
实体通常被表示为一个矩形,矩形内写有实体的名称。
例如,一个学生可以被建模为一个实体。
(2) 属性(Attribute):属性是实体的性质或特征,用来描述实体的特点。
属性通常被表示为实体的椭圆形或矩形中的文字。
例如,一个学生实体可以有姓名、年龄、性别等属性。
(3) 关系(Relationship):关系是实体之间的相互作用,用来描述实体之间的依赖或连接。
关系通常被表示为箭头,箭头指向实体的表示。
例如,学生与课程之间可以建立一种“选修”关系。
(4) 约束(Constraint):约束是对实体、属性和关系的限制条件的描述,用来规定数据的有效性和完整性。
约束可以包括唯一性约束、参照完整性约束等。
例如,一个学生的学号必须是唯一的。
2.逻辑模型:逻辑模型是对概念模型的拓展和细化,它将概念模型转化为更加具体和可操作的结构。
以下是逻辑模型的组成要素:(1) 实体类型(Entity Type):实体类型是对实体集合的描述,它定义了一组具有相同属性的实体。
实体类型通常用实体集合的名称表示,例如,“学生”实体类型。
(2) 属性集合(Attribute Set):属性集合是对实体类型中所有属性的集合描述,它定义了实体类型所包含的属性和属性之间的依赖关系。
属性集合通常用属性的集合表示。
例如,“学生”实体类型的属性集合包括姓名、年龄、性别等属性。
(3) 关系类型(Relationship Type):关系类型是对关系集合的描述,它定义了实体类型之间的关联和依赖关系。
概念模型 逻辑模型 物理模型
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。
概念模型+逻辑模型+物理模型 简书
概念模型、逻辑模型和物理模型是软件开发和数据库设计中的三个重要概念。
下面我会尽量用简洁明了的语言来解释这三个概念:
概念模型(Conceptual Model):
概念模型是对现实世界的抽象和简化,它描述了系统中的实体、实体之间的关系以及实体的属性。
它不依赖于任何特定的数据库管理系统(DBMS)或编程语言。
主要用于沟通和交流,帮助开发者和用户理解系统的需求。
常见的工具有实体-关系图(ER图)和统一建模语言(UML)。
逻辑模型(Logical Model):
逻辑模型是在概念模型的基础上,根据特定的DBMS或数据库理论进一步细化的模型。
它描述了数据库的逻辑结构,包括表、列、主键、外键、索引等。
逻辑模型仍然是抽象的,与具体的物理存储和访问方法无关。
它主要用于数据库设计和优化,确保数据的一致性和完整性。
物理模型(Physical Model):
物理模型描述了数据在物理存储介质上的存储方式和访问方法。
它考虑了硬件的性能和特点,如磁盘的读写速度、CPU的处理能力、内存的容量等。
物理模型包括数据的存储结构、索引的实现、数据块的划分等。
它主要用于数据库的物理设计和性能调优。
简而言之,概念模型关注业务需求和数据之间的关系,逻辑模型关注数据在数据库中的逻辑结构,而物理模型关注数据在物理存储介质上的具体实现。
这三个模型在数据库的设计和开发过程中起着重要的作用,确保系统能够高效地存储、检索和管理数据。
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
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。
数据库中的数据模型与设计
数据库中的数据模型与设计摘要本文将介绍数据库中的数据模型与设计,包括概念模型、逻辑模型和物理模型,以及如何进行数据库设计。
数据模型是数据库设计的基础,它可以帮助我们理解数据的结构、关系和用途。
1.数据模型的定义数据模型是一种描述系统中数据组织、存储和处理方式的形式化表示。
它是数据库设计的基础,用于描述数据模式和数据结构,以及数据之间的关系。
其中,数据模式是指数据在数据库中的存储方式,包括实体、属性和关系,而数据结构则是指数据的组织方式,包括表、字段和索引等。
数据之间的关系包括一对一、一对多和多对多等。
2.数据模型的分类数据模型可以分为三个层次:概念模型、逻辑模型和物理模型。
其中,概念模型是最高层次的数据模型,用于描述数据的概念和业务规则;逻辑模型是中间层次的数据模型,用于描述数据的结构和关系;而物理模型则是最低层次的模型,用于描述数据在计算机系统中的存储和表示方式。
3.概念模型概念模型是数据库设计的第一步,它用于描述问题域中的概念和业务规则,不涉及到具体的数据库管理系统。
概念模型通常用E-R图表示,其中,E-R图基于实体-关系模型,用于描述实体、属性和关系之间的联系。
实体指问题域中的某个对象,例如学生、教师和课程等;属性指实体所具有的某个特征,例如学生的姓名、年龄和性别等;而关系指实体之间的某种联系,例如学生和课程之间的选课关系等。
4.逻辑模型逻辑模型是在概念模型基础上进一步精细化的数据模型,可以转化为具体的数据库管理系统。
逻辑模型通常用关系模型表示,其中,关系模型基于关系代数和谓词逻辑,用于描述数据的结构和关系。
关系模型由表、字段和索引组成,其中,表用于存储数据,字段用于定义数据的属性,索引用于优化数据的访问。
5.物理模型物理模型是数据库设计的最后一步,用于确定数据在计算机系统中的存储和表示方式。
物理模型通常用DDL语言表示,其中DDL是数据定义语言的缩写,用于定义数据库中的表、字段、索引和约束等。
数据模型
1.1 数据模型数据模型是对现实世界数据特征的一种抽象。
一个完整的数据模型包括数据结构、数据操作和完整性约束三部分。
在数据模型多级描述中,主要包括概念模型、逻辑数据模型和物理数据模型。
概念模型是以客户的观点和想法为基础,对现实世界事物的抽象;逻辑数据模型是指用户看到的数据库中的数据模型,常用的是关系数据模型;物理数据模型是用来表示数据的存储结构的。
这一小节主要介绍概念模型和关系数据模型。
1.1.1 概念模型在关系数据库的设计中,概念模型通常是通过E-R图来描述的。
其中,E表示实体的以上;R表示关系的意思。
因此E—R图也叫做实体—关系图。
在E-R图中的E是英文单词Entity的缩写,表示实体的意思。
这里所说的实体可以理解为现实世界中的事物,例如,高等院校中的院系、教师等。
E-R图中的R是英文单词Relationship的缩写,表示关系的意思。
这里所说的关系可以理解为实体与实体之间的相互联系。
例如,高等院校中院系与教师之间的相互联系。
在E-R图中还涉及到的一个概念是属性,英文单词为Attribute,它用来描述实体的特征。
例如,高等院校中院系的编号、名称;教师的姓名、编号、工资、所在院系等。
在E-R图中,关系是用来表示实体与实体之间相互联系的。
关系可以分为一对一,一对多和多对多三种类型。
下面通过例子来讲解关系中的这三种类型。
❑一对一(1:1):在高等院校中,校长和学校的关系就是一对一的关系。
每一个学校只有一名校长,一名校长只能管理一个学校。
❑一对多(1:n):在高等院校中,院系和学生之间就是一对多的关系。
一个院系中可以对应多个学生,而每一个学生只是其中某一个院系中的成员。
❑多对多(n:m):在高等院校中,课程与授课教师之间就是多对多关系。
一门课程可以由几个不同的教师来讲授,一名教师也可以讲授多门不同的课程。
在E-R图共有三种符号:矩形、椭圆(或者圆形)和菱形。
其中,矩形用来表示实体,椭圆或者圆形用来表示属性,菱形用来表示关系。
数据模型的3个层次及其组成要素
数据模型的3个层次及其组成要素
数据模型是数据管理领域中最重要的概念之一,它主要指的是数据在计算机系统中的表示方式,可以帮助我们更好地理解和管理数据。
一般来说,数据模型可以分为三个层次,它们分别是:
1. 概念层数据模型
概念层数据模型是从用户的角度出发,对现实世界中的数据进行抽象和模拟的模型。
它主要关注的是数据的逻辑结构和数据之间的关系,而不关心具体的物理实现方式。
在概念层数据模型中,我们会使用一些实体、关系、属性等概念来描述数据。
其中,实体表示现实世界中的某些对象,关系表示实体之间的联系,属性则是实体的特征。
2. 逻辑层数据模型
逻辑层数据模型是将概念层数据模型转化为计算机系统中的实
现方式的模型。
它主要关注的是数据的组织方式和存储方式,并且会考虑到数据的完整性、安全性等因素。
在逻辑层数据模型中,我们会使用一些表格、字段等概念来描述数据。
其中,表格表示实体,字段表示属性。
3. 物理层数据模型
物理层数据模型是将逻辑层数据模型进一步转化为计算机系统
中的具体实现方式的模型。
它主要关注的是数据在磁盘上的存储方式和访问方式。
在物理层数据模型中,我们会使用一些磁盘块、索引等概念来描述数据的存储方式和访问方式。
综上所述,数据模型的三个层次分别是概念层数据模型、逻辑层
数据模型和物理层数据模型。
它们分别关注不同的数据表示层次,涉及到的组成要素也不尽相同。
熟练掌握这些概念,对于数据管理工作将是非常有帮助的。
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。
概念模型、逻辑模型、物理模型区别
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。
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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。
概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型
概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型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。
笔记:数据建模基本流程,概念模型,逻辑模型和物理模型
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。
数据模型概述
数据模型概述随着信息技术的不断发展,数据的重要性越来越凸显。
各行各业都在积极地开展数据的采集、存储、处理和分析工作,以便更好地服务于用户和市场需求。
而数据模型作为数据处理的关键环节之一,也越来越受到关注。
本文将简要介绍数据模型,包括其定义、类型、应用等方面,以期为读者提供一些有用的信息和参考。
一、什么是数据模型数据模型是指描述数据在特定领域或系统中的组织方式和结构的抽象表示。
它可以用来定义数据的属性、关系、约束和操作等,以及数据在不同层次和时间上的演进过程。
数据模型是数据管理和应用的基础,它直接影响着数据的质量、可靠性和可用性。
数据模型可以分为三种类型:概念模型、逻辑模型和物理模型。
概念模型是从用户和业务需求出发,对数据进行高度抽象和概括的模型,它不依赖于任何具体的实现技术和平台,主要用于沟通和协调各方的理解和期望。
逻辑模型是在概念模型基础上,进一步明确和具体化数据的结构和关系,它通常采用ER图、UML等形式进行表示,以便于程序员和数据库管理员进行实际的设计和实现。
物理模型是在逻辑模型的基础上,考虑具体的存储和访问方式,包括表、索引、视图、存储过程等,它通常采用SQL语言进行描述和操作。
二、数据模型的应用数据模型在各种信息系统和应用中都有广泛的应用。
下面列举一些常见的应用场景和实例:1.关系型数据库关系型数据库是以关系模型为基础的数据库管理系统,它采用表格形式来存储数据,表格中的行表示记录,列表示属性。
关系型数据库的优点是结构清晰、易于理解和操作,适用于大多数常规的数据处理和管理任务。
常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server 等。
2.面向对象数据库面向对象数据库是以对象模型为基础的数据库管理系统,它采用类、对象、继承、多态等概念来描述数据的属性和行为,具有更好的灵活性和扩展性。
面向对象数据库适用于复杂、动态、多变的数据处理和管理任务,如嵌入式系统、人工智能、仿真模拟等。
简述数据模型的概念及其分类
简述数据模型的概念及其分类
数据模型的概念是指数据库系统中用于提供信息表示和操作手段的一种形式架构,它也是对数据特征的抽象。
数据模型主要从抽象的层次上描述系统的静态特征、动态行为和约束条件。
其描述的内容可以分为三个部分:数据结构、数据操作和数据约束。
数据结构是数据模型的基础,主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。
数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
数据约束则主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、它们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。
根据不同的应用层次,数据模型可以分为三种类型:概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型。
概念数据模型主要面向用户和客观世界,描述世界的概念化结构,它与具体的数据管理系统无关。
逻辑数据模型是与具体的数据管理系统相关的模型,它定义了数据库的逻辑结构,包括记录的结构和关系。
物理数据模型则描述了数据库的物理实现,包括存储结构、数据存储方式和访问路径等。
以上内容仅供参考,如需更多信息,建议查阅数据库相关书籍或咨询计算机专业人士。
1.2《数据库系统概论》之数据模型(概念模型、逻辑模型--物理模型、层次模型、网状模型、关。。。
1.2《数据库系统概论》之数据模型(概念模型、逻辑模型--物理模型、层次模型、⽹状模型、关。
前⾔本篇⽂章学习书籍:《数据库系统概论》第5版王珊萨师煊编著视频资源来⾃:由于学长已经系统的整理过本书了,我在学习课本和视频以及学长⽂章的同时在学长⽂章的基础上进⾏相应学习修改。
(学长原系列⽬录:)资料参考⽹站:0.思维导图1.数据模型的概念在数据库中⽤数据模型这个⼯具来抽象、表⽰和处理现实世界中的数据和信息。
通俗地讲数据模型就是现实世界的模拟。
数据模型应满⾜三⽅⾯要求:能⽐较真实地模拟现实世界容易为⼈所理解便于在计算机上实现2.两⼤类数据模型数据模型分为两类(分属两个不同的层次)(1) 概念模型也称信息模型,它是按⽤户的观点来对数据和信息建模,⽤于数据库设计。
(2) 逻辑模型和物理模型逻辑模型主要包括⽹状模型、层次模型、关系模型、⾯向对象模型等,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。
客观对象的抽象过程—两步抽象现实世界中的客观对象抽象为概念模型;把概念模型转换为某⼀DBMS⽀持的数据模型。
3.数据模型的组成要素(1)数据结构数据结构是所研究的对象类型的集合。
这些对象是数据库的组成成分,数据结构指对象和对象间联系的表达和实现,是对系统静态特征的描述,包括两个⽅⾯:(1)数据本⾝:类型、内容、性质。
例如关系模型中的域、属性、关系等。
(2)数据之间的联系:数据之间是如何相互关联的,例如关系模型中的主码、外码联系等。
(2)数据操作数据操作对数据库中各种对象(型)的实例(值)允许执⾏的操作,及有关的操作规则数据操作的类型查询更新(包括插⼊、删除、修改)(3)数据的完整性约束条件数据的完整性约束条件是⼀组完整性规则的集合,规定数据库状态及状态变化所应满⾜的条件,以保证数据的正确性、有效性和相容性。
完整性规则:给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和储存规则4.概念模型(1)⽤途与基本要求概念模型的⽤途:概念模型⽤于信息世界的建模是现实世界到机器世界的⼀个中间层次是数据库设计的有⼒⼯具数据库设计⼈员和⽤户之间进⾏交流的语⾔对概念模型的基本要求:较强的语义表达能⼒能够⽅便、直接地表达应⽤中的各种语义知识简单、清晰、易于⽤户理解(2) 信息世界中的基本概念(1) 实体(Entity)客观存在并可相互区别的事物称为实体。
数据库逻辑模型和物理模型
数据库逻辑模型和物理模型数据库逻辑模型和物理模型数据库中逻辑模型和物理模型是两个不同的概念,它们在数据结构和功能上有着本质的差异,在理解数据库时,需要考虑这两种模型的概念。
一、数据库逻辑模型数据库逻辑模型是一种抽象的数据模型,它将数据表示成实体和实体之间的关系。
它涵盖了数据库所涉及的实体、实体的属性、实体之间的关系以及实体之间的属性联系等概念。
数据库逻辑模型主要有三种:关系模型、网状模型和对象模型。
关系模型是最常用的数据库逻辑模型,它将实体和实体之间的关系视为表格,表格的每一行列出一个实体,每一列列出一个属性,经过关联后形成一张表格。
网状模型视实体和实体之间的关系为网状,它将实体当作点,将实体之间的关系当作边,将实体和实体之间的属性当作节点,将实体的某一特定属性值当作实体节点的值来表示实体,经过关联后形成一个网状结构。
对象模型将实体和实体之间的关系看做是一个对象,它将实体当作对象,实体之间的关系当作对象的属性,实体的某一特定属性值当作对象属性的值,经过关联后形成一个对象结构。
数据库逻辑模型不仅可以用来表示数据库的概念,而且还可以用来提高数据库的可用性和可理解性。
二、数据库物理模型数据库物理模型是一种描述数据库物理结构和存储结构的模型,它将物理存储空间和文件结构等内容进行建模。
常用的数据库物理模型有哈希模型、索引模型、树模型和网状模型等。
哈希模型是一种数据库物理模型的简单形式,它将数据表示成为哈希表,其中每条数据都有一个唯一的地址,每条数据都有一个相应的哈希值,通过哈希函数来定位数据,它可以提高数据库的存取效率。
索引模型是一种考虑空间利用率的物理模型,它将数据表示成索引表,使数据可以通过索引访问,可以提高检索效率。
树模型是一种考虑空间利用率和存取效率的物理模型,它将数据表示成树形结构,以便在查询时可以更快地找到搜索结果。
网状模型用于描述存储空间的物理特性,它将存储空间中的数据表示成网状结构,使得数据能够更有效地存储和检索。
数据库模型的概念、作用和三要素
数据库模型的概念、作用和三要素模型是对现实世界的抽象。
在数据库技术中,表示实体类型及实习类型间联系的模型成为“数据模型”。
数据模型是数据库管理的教学形式框架,是用来描述一组数据的概念和定义的,包括三个方面:1. 概念数据模型(Conceptual Model):这是面向数据库用户的实现世界的数据模型,主要用来描述世界的概念化结构,它使数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系等,与具体的DBMS无关。
概念数据模型必须换成逻辑数据模型,才能在DBMS中实现。
2. 逻辑数据模型(Logical Data Model):这是用户从数据库看到的数据模型,是具体的DBMS 所支持的数据模型,如网状数据模型、层次数据模型等等。
此模型既要面向用户,又要面向系统。
3. 物理数据模型(Physical Data Model):这是描述数据在存储介质上的组织结构的数据模型它不但与具体的DBMS有关,而且还和操作系统以及硬件有关。
每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。
DBMS为了保证其独立性与可移植性,大部分物理数据模型的实现工作由系统自动完成,而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
数据模型的三要素:一般而言,数据模型是一组严格定义的概念的集合。
这些概念精确地描述了系统的静态特征(数据结构)、动态特征(数据操作)和完整性约束条件,这就是数据模型的三要素。
1. 数据结构数据结构是所研究的对象类型的集合。
这些对象是数据库的组成部分,数据结构指对象和对象间联系的表达和实现,是系统静态特征的描述,包括两个方面:(1)数据本身:类型、内容、性质。
例如关系模型中的域、属性、关系等。
(2)数据之间的联系:数据之间是如何相互联系的,例如关系模型中的主码、外码等联系。
2. 数据操作对数据库中对象的实例允许执行的操作集合,主要指检索和更新(插入、删除、修改)两类操作。
概念数据模型(ConceptDataModel,CDM)、逻辑数据模型(LogicalDa。。。
概念数据模型(ConceptDataModel,CDM)、逻辑数据模型(LogicalDa。
在讨论三种数据模型之前,我们⾸先学习⼀下所谓的数据模型。
数据模型由三部分组成:数据结构、数据操作和数据约束。
1. 数据结构:数据结构主要描述数据的类型、内容、性质、以及数据之间的联系,是整个数据模型的基础,⽽针对数据的操作和数据之间的约束都是建⽴在数据结构的基础上的;2. 数据操作:主要定义了在相应的数据结构上的操作类型和操作⽅式(数据库中的增删改查等);3. 数据约束:数据约束主要⽤来描述数据库中数据结构之间的语法、词义联系以及彼此之间的相互约束和制约关系(如MySQL中使⽤外键保证数据之间的数据完整性);1.概念数据模型(CDM)概念数据模型是现实世界到信息世界的第⼀层抽象,主要是在⾼⽔平和⾯向业务的⾓度对信息的⼀种描述,通常作为业务⼈员和技术⼈员之间沟通的桥梁。
作为现实世界的概念化结构,这种数据模型使得数据库的设计⼈员在最初的数据库设计阶段将精⼒集中在数据之间的联系上,⽽不⽤同时关注数据的底层细节(如所⽤的计算机系统的特性以及数据库管理系统---DBMS的特性)。
概念数据模型主要的贡献在于分析数据之间的联系,它是⽤户对数据存储的⼀种⾼度抽象,反应的是⽤户的⼀种业务层⾯的综合信息需求。
在这个阶段⼀般会形成整个数据模型或者是软件系统中的实体的概念以及实体之间的联系,为构建逻辑数据模型奠定基础。
下图中描述了现实世界和信息世界以及最终转换成计算机世界信息的转流程。
2.逻辑数据模型(LDM) 逻辑数据模型是对概念数据模型进⼀步具体化,在概念数据模型定义实体的基础上定义了各个实体的属性,是⽤户从数据库的⾓度能够看到的数据的模型,是所使⽤的数据库管理系统(Database Management System,DBMS)所⽀持的数据类型(⽹状数据模型、层次数据模型、关系数据模型)。
这种数据模型架起了⽤户和系统之间的桥梁,既要⾯向⽤户,同时也考虑到了所⽤的DBMS所⽀持的特性。
概念模型、逻辑模型、物理模型区别(HZQ)
概念模型、逻辑模型、物理模型区别(H Z Q) -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN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。
概念模型、逻辑模型、物理模型区别(HZQ)
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 (2)1.1.概念模型 (2)1.2.逻辑模型 (3)1.3.物理模型 (3)1.4.模型区别 (3)1.4.1.对象转换 (4)1.4.2.其它对比 (4)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 (5)2.1.3.常用操作 (6)2.2.PowerDesigner (8)2.2.1.概念模型 (8)2.2.2.逻辑模型 (9)2.2.3.物理模型 (9)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。
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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。
在物理实现上的考虑,可能会导致物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。
物理数据模型的目标是指定如何用数据库模式来实现逻辑数据模型,以及真正的保存数据。