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  • 概念模型,逻辑模型,物理模型
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    2019-10-24 09:49:49

           自从接触到数据库到如今这三个概念大家理解的还有些不清楚,今天来为大家解答疑惑,共同提高,结合生活理解

    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,提炼出来的用以描写叙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“订单”,还有就是“商品”,“业务员”。

           用USE CASE(用例图)来描写叙述就是:“业务员”与“客户”就购买“商品”之事签定下“订单”。

    逻辑模型(关系模型)

           逻辑模型就是要将概念模型详细化。要实现概念模型所描写叙述的东西,须要那些详细的功能和处理那些详细的信息。这就到了需求分析的细化阶段。
           还以销售业务为例:“客户”信息基本上要包含:单位名称,联系人,联系电话,地址等属性;“商品”信息基本上要包含:名称,类型,规格,单位价格等属性;“订单”信息基本上要包含:日期和时间属性。而且“订单”要与“客户”,“业务员”和“商品”明细关联。
           系统须要建立几个数据表:业务员信息表,客户信息表,商品信息表,订单表。
           系统要包含几个功能:业务员信息维护,客户信息维护,商品信息维护,建立销售订单 。
           以上这些均属于建立逻辑模型,这些说明仅仅表明系统要实现什么,但如何实现,用什么工具实现还没有讲,后者属于物理模型范围。

    物理模型

           编写详细的SQL脚本在数据库server上将数据库建立起来。当中包含业务员信息表,客户信息表,商品信息表,订单表。client使用VS2012开发工具,那么在工作站上用VS建立起功能菜单,包含:业务员信息维护,客户信息维护,商品信息维护,建立销售订单等功能,并用工具将每个功能编码实现。

    总结
           这三个过程,就是实现一个软件系统的三个关键的步骤,是一个从抽象到详细的一个不断细化完好的分析,设计和开发的过程,结合PowerDesigner来依据须要分析、设计、到数据库表就是整个理解的过程,学习这块的内容要联系我们的实际学习,虽说是有些抽象,可是联系生活经常使用的,就显得不那么陌生了,这也是学习联系的优点,学而不乱,学越信息紧密,编制学习的网,生活中无处不再。

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  • 数据结构按照信息细节度和技术性划分概念模型(Conceptual Data Model)、逻辑模型(Logical Data Model)和物理模型(Physical Data Model),抽象程度依次降低,技术性质依次增强,适用对象从业务人员转向技术人员。...

    数据模型的目的在于可视化呈现、设计业务/系统的数据交互/存储的结构和方式,识别实体及其属性、关系,方便业务人员和技术人员沟通和承接。数据结构按照信息细节度和技术性划分概念模型(Conceptual Data Model)、逻辑模型(Logical Data Model)和物理模型(Physical Data Model),抽象程度依次降低,技术性质依次增强,适用对象从业务人员转向技术人员。

    理论上讲,概念模型和逻辑模型一般给领导、业务看;从实际经验来,技术人员一般拿建模工具直接做物理模型,这些工具也可以展现数据的关系模型,完稿时生成和导出DDL(Data Definition Language,数据定义语言,主要是CREATE)并建立库表。同时,一般的数据库客户端都具备数据库的逆向实体关系图生成能力,也就是从既有的数据库中反向生成物理模型。

    三种数据模型比较

    三种数据模型
    模型概念模型逻辑模型物理模型
    面向人员业务业务技术
    目的识别业务实体及关系丰富补充以建立物理模型建立数据库的库表
    实体名称×
    实体关系×
    实体属性可选但不完整有但不完整×
    描述语言业务意义业务意义技术意义
    数据库相关××
    表及其列××
    列及其数据类型和约束××
    主键和外键××
    索引和存储过程等××可选
    数据元素业务元素更多业务元素业务元素+技术元素

    概念模型和逻辑模型都是业务用语,而物理模型是用技术实现的方式来表达业务意义,具有比如varchar(256)、更新时间(update_time)等数据类型及长度的约束、技术配套字段。其中概念模型和逻辑模型之间的界限比较模糊,主要体现在数据丰富度上,实际操作时不用太纠结。

    实体关系区分一对一、一对多和多对多,以及之间的业务动作,在面向对象(Object Oriented)和实体关系(Entity Relationship,E-R)这两种建模技术中可以体现业务动作和数量关系,其他建模技术不好体现。

    五种数据建模方式

    数据建模(Data Modeling)技术与用于系统软件架构设计的UML(Unified Modeling Language,统一建模语言)可以相提并论。其包含五种数据建模方式或者叫数据模型种类,分别为层级(Hierarchical)、网状(Network)、面向对象(Object Oriented)、实体关系(Entity Relationship)、关系(Rational)。其中的面向对象数据模型和UML的用例图有点像。而实体关系图和关系图是最常用的方式,前者可用于系统软件的概要设计阶段,后这可用于详细设计阶段。

    备注:E-R图(Entiry Relationship Digram,ERD,实体关系图)日常使用、称呼上包括了关系模型(Rational)和实体关系模型(Entity Relationship)两种方式,也可能泛指了以上5种方式,甚至更偏向于关系模型。这里不纠结。我的理解是,这五种建模方式都可以用来做概念模型,不一定能或者适合做逻辑模型,只有关系模型能用来做物理模型(全文针对关系数据库RDBMS来说)。

    1、层级 

    这里借图,表达的是一个概念模型,局限比较多,如只能一对一或者一对多,有点像二叉树。

    2、网状

     这里借图,表达的是一个概念模型,虽然解决了不能多对多的问题,但是数据量大的时候这个图就非常庞大,不易读。

    3、面向对象

    这里借图,表达的是一个概念模型,但可以体现业务动作和数量关系,不过是站在一个业务对象的视角来画图,对象多了估计整个图就不好画、不好看了。

    4、实体关系

    这里借图,表达的是一个逻辑模型,很好的体现了实体及其业务动作、数量关系。其中矩形表示实体,圆圈表示实体属性,菱形表示实体之间的关系,关系连线上的数字就是数量关系。一对一用1表示,一对多用1:M表示,多对多用N:M表示。反过头来看看,如果实体和属性太多,整个图就会五颜六色、枝繁叶茂、群魔乱舞,不过用实体关系图非常适合做概念模型和逻辑模型。

    5、关系

     这里借图,表达的是一个物理模型,业务对象名已经更换为表名(英文),属性更改为了列(英文),且列有字符类型、长度,有主键、外键,根据建模工具功能还可以添加索引等元素。这里的实体数量关系使用了特别的符号,具体见下图的解释。关系模型有个缺点,就是不能表达业务动作,不过在做技术落地实现的时候,业务逻辑可以体现,不用在数据层面体现。再说数据库客户端可以正向逆向生成库表和关系模型图,这个让DBA、开发很喜欢,也是最常用的数据建模方式。

    三种数据模型示例

    通过上面的五种数据建模方式的配图,可以看到三种数据模型的样子。

    数据建模工具举例

    数据建模工具非常多,只要是能画上面的图的任何工具都可以,比如Powerpoint也可以拿来画实体关系图,不过类似用记事本写代码,没有那边边界。数据建模有非常多的专业工具,一般的流程图软件支持实体关系图、UML图等,但用来形成物理模型的关系模型需要更加专业的工具,它们可以导出生成SQL语句(DDL)。下面就列举些关系模型的建模工具。

    • PowerDesigner(收费)
    • erwin(收费)
    • PDMan(开源)

    参考文档

    What Is Data Modeling – Conceptual, Logical, Physical Models

    Data Modeling: Conceptual vs Logical vs Physical Data Model

    Data Modelling: Conceptual, Logical, Physical Data Model Types

    What Are Conceptual, Logical, and Physical Data Models?

    展开全文
  • 数据模型 数据模型是由数据结构、数据操作和数据完整性约束条件组成的。...数据模型按不同的应用层次分成三种类型:分别是概念数据模型逻辑数据模型、物理数据模型。 1、概念模型(Conceptual Data Model):是一

    数据模型

    数据模型是由数据结构数据操作数据完整性约束条件组成的。(所有的数据模型从这三类要素进行研究


    1)数据结构:

    数据结构描述数据库的组成对象及对象之间的联系


    2)数据库操作:
    数据操作是指对数据库中各种对象的实例允许执行的操作集合,包括操作有关操作规则


    3)数据库完整性约束条件:
    数据的完整性约束条件是一组完整的规则

    数据模型按不同的应用层次分成三种类型:分别是概念数据模型逻辑数据模型物理数据模型

    1、概念模型(Conceptual Data Model):是一种面向用户、面向客观世界的模型,主要用来描述世界的概念化结构,它是数据库的设计人员在设计的初始阶段。

    2、逻辑模型(Logical Data Model):是一种面向数据库系统的模型,是具体的DBMS所支持的数据模型。

    3、物理模型(Physical Data Model):是一种面向计算机物理表示的模型,描述了数据在储存介质上的组织结构,它不但与具体的DBMS有关,而且还与操作系统和硬件有关。
     

    概念模型(是什么?

    基本概念:


    (1)实体(entity):客观存在并可相互区别的实物称为实体。

            实体可以是具体的人、事、物,也可以是抽象的概念或联系,例如:一个职工、一个学生等是实体。
    (2)属性(attribute):实体所具有的某一个特性称为属性。

            一个实体可以由若干个属性来刻画。一个学生实体可以由学生号、姓名、出生年月等,属性组合(2019001,张三,男,19940505)即表征了一个学生。
    (3)码(key):唯一标识实体的属性集称为码。

            例如学号是学生实体的码。
    (4)实体型(entity type):具有相同属性的实体必然具有相同的特征和性质。

            用实体名及其属性名来抽象和刻画同类实体,称为实体型,如学生(学生号、姓名、出生年月)就是一个实体型
    (5)实体集(entity set):同一类型实体的集合称为实体集。

            例如全体学生就是一个实体集。
    (6)联系(relationship):实体之间的联系是指不同实体集之间的联系。

    单个实体内部的联系也有一对一、一对多、多对多的关系


    一对一:实体集A中每一个实体,实体集B中至多有一个(也可以没有)实体与之联系,反之亦然,则实体集A与实体集B具有一对一关系。

    独生子女家庭是一个实体,一个爸爸有一个孩子,一个孩子也有一个爸爸


    一对多:实体集A中每一个实体,实体集B中有n个实体(n>=0)与之联系,反之,实体B中的每一个实体,实体集A中至多只有一个实体与之联系,则实体A与B有一对多联系。

    员工是一个实体,员工中存在着领导与被领导的关系。一个具有领导地位的员工可以领到多个员工,而普通员工只能被一个员工领导


    多对多:实体集A中每一个实体,实体集B中有n个实体(n>=0)与之联系,反之,实体B中的每一个实体,实体集A中也有M个实体,则实体A与实体B具有多对多联系

    例如:

    1、零件是一个实体,零件中有大零件和小零件。一个大零件可以有很多小零件来构成,一个小零件也可以构成许多种类型的大零件。

    2、一门课程有若干个学生选修,而一个学生同时选修多门课程,则课程实体与学生实体具有多对多联系。

    三个实体内部的联系 实体型之间的多对多联系和三个实体型两两之间的多对多联系)


    实体型之间的多对多联系:供应商、项目、零件之间的关系。

    一个供应商可以供给多个项目多种零件,每个项目可以使用多个供应商供应的零件,每种零件可以有多个不同的供应商供给。但是项目和零件之间没有联系。就是有一种联系、三种相关


    三个实体型两两之间的多对多联系:银行、贷款、存款之间的关系。

    一个银行可以为许多人提供贷款服务和存款服务,一个人也可以到多个银行贷款和存款。但是存款和贷款可以以私人借贷的联系存在。就是有三种联系。
     

    概念模型是对信息世界的建模,实体——联系方法(Entity—Relationship approach)

    E-R模型用矩形框表示现实世界中的实体,用菱形框表示实体间的联系,用椭圆框表示实体和联系的属性,对于作为实体标识符的属性,在属性名下画一条横线

    实体相应的属性之间联系相应的属性之间线段连接

    联系与其涉及的实体之间也用线段连接,同时在线段旁标注联系的类型1:1  ,  1:n  ,  m:n
     

    逻辑模型(做什么?)

    逻辑模型就是要将概念模型具体化,就是要实现概念模型所描述的东西,需要哪些具体的功能,处理哪些具体的信息,是对概念模型的进一步细化。

      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。

      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 。

    常用的逻辑模型有层次模型网状模型关系模型三种。

    (1)层次模型(倒转的树)(被淘汰,现少用)

    1)有一个节点没有父节点,这个节点即根节点。

    2)其他节点有且仅有一个父节点。

    缺点:不能直接表示多对多的实体联系,必须分解为几个一对多的联系才能表示出来

    (2)网状模型(被淘汰,现少用)

    1)可以有一个以上的节点无父节点。

    2)至少有一个节点有多于一个的父节点。

    (3)关系模型(现在用)

    关系模型是用二维表格来表示实体及其相互之间的关系,每个二维表称为一个关系。每个关系均有一个名字,称为关系名。

    重点研究了关系模型的

    数据结构实体与实体之间的联系用关系来表示,而关系一张规范化的二维表,关系模型中的数据项不能再分不能出现表套表的情况

    数据操作:查找()、插入(insert)、删除()、修改()

    完整性约束条件:(三类完整性)

    实体完整性参照完整性用户定义的完整性

    物理模型(怎么做?

      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。

      在具体的物理介质上实现出来。如:数据库使用SQL Server 2000,这样就可以编写具体的SQL脚本在数据库服务器上将数据库建立起来。其中包括业务员信息表,客户信息表,商品信息表,定单表。

    数据独立性研究的就是:应用程序与数据(数据逻辑独立性和数据物理独立性)的独立关系

    数据库系统(DBS)>  数据库(DB)> 数据库管理系统


     

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  • 空间数据库技术应用概念模型向逻辑模型转换主讲人马娟昆明冶金高等专科学校01概念模型向逻辑模型转换02实例目录CONTENTS01概念模型向逻辑模型转换 概念模型向逻辑模型转换实质上是将概念模型阶段设计的E-R图转换成...
  • 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...

    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。

    E/R图三要素:实体矩形、属性椭圆形、关系菱形

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    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. 对象转换对象概念模型逻辑模型物理模型

    实体实体实体表

    属性属性属性字段

    关系一对一、一对多、多对一关系外键

    关系一对多、多对一实体表(关系表)

    例如订单和产品的关系是一对多、这种关系确定为订单产品明细表。

    关系多对多实体表(关系表)

    1.4.2. 其它对比对比项概念模型逻辑模型物理模型

    属性不需完整定义实体属性定义实体完整的属性确定字段名长度、数据类型、是否可以为空、初始值等

    主键无需确定主键无需确定主键确定主键

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