模型是现实世界特征的模拟和抽象。在数据库技术中，用数据模型的概念描述数据库的结构和语义，是对现实世界的数据抽象。数据模型是研究数据库技术的核心和基础。
文章目录
1.概念数据模型（CDM）
2.逻辑数据模型（LDM）
3.物理数据模型（PDM）





1.概念数据模型（CDM）
    现实世界主要涉及以下一些概念：

    （1）实体（Entity）

    客观存在并可相互区别的事物称为实体。

    可以是具体的人、事、物或抽象的概念。

    （2）属性（Attribute）

    实体所具有的某一特性称为属性。

    一个实体可以由若干个属性来刻画。

    （3）码（Key）

    唯一标识实体的属性集称为码。

    （4）实体型（Entity Type）

    用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体称为

实体型

    （5）实体集（Entity Set）

    同一类型实体的集合称为实体集

    （6）联系（Relationship）

    现实世界中事物内部以及事物之间的联系在信息世界中反映为实体（型）内部的联系和实体（型）之间的联系。

    实体内部的联系通常是指组成实体的各属性之间的联系

    实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系

    实体之间的联系有一对一、一对多和多对多等多种类型
    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换流程。




    设计概念数据模型的主要工具是E-R图，扩展的E-R图。

    概念模型的表示方法最常用的是P.P.Chen于1976年提出的"实体-联系图方法（Entity-Relationship Approach），简称E-R模型"。E-R实体联系图是直观表示概念模型的工具，其中包含了实体、联系、属性三个成分，联系的方法为一对一（1:1）、一对多（1:N）、多对多（M:N）三种方式，联系属于哪种方式取决于客观实际本身。

    E-R模型图，既表示实体，也表示实体之间的联系，是现实世界的抽象，与计算机系统没有关系，是可以被用户理解的数据描述方式。通过E-R模型图可以使用户了解系统设计者对现实世界的抽象是否符合实际情况，从某种程度上说E-R模型图也是用户与系统设计者进行交流的工具，E-R模型图已成为概念模型设计的一个重要设计方法。

　　








2.逻辑数据模型（LDM）
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）
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。
逻辑数据模型反映了系统分析设计人员针对数据在特定的存储系统（如MySQL）的观点，是对概念数据模型的进一步细化和划分。逻辑数据模型是根据业务之间的规则产生的，是关于业务对象、业务对象数据以及业务对象彼此之间关系的蓝图。
逻辑数据模型的内容包括所有的实体、实体的属性、实体之间的关系以及每个实体的主键、实体的外键（用于维护数据完整性）。其主要目标是尽可能详细的描述数据，但是并不涉及这些数据的具体物理实现。逻辑数据模型不仅会最终影响数据库的设计方向，并最终会影响到数据库的性能（如主键设计、外键等都会最终影响数据库的查询性能）。
逻辑数据模型是开发物理数据库的完整文档，逻辑数据模型主要采用的是层次模型、网状模型、关系模型，其中最常用的是关系模型，对应的数据库称之为关系型数据库，如MySQL。

　　常用的结构数据模型是关系模型和面向对象模型，关系模型的理论基础是数学理论，数据的操作通过关系运算实现。在关系模型中用二维表表示实体及实体之间的联系，关系模型的实例称为关系。从数学的观点上看，关系是集合，其元素是元组（记录）。遵循一定的规则后，可以将E-R模型图转换成关系模型。




    将E-R模型图转换成关系模型的规则：

E-R模型图中的主要成分是实体及实体之间的联系，对于实体的转换方式是：

　　1)  将一个实体转换成一个关系模型。实体的属性为关系模型的属性，实体的标识符为关系模型的关键字，如上图所示的E-R模式中有两个实体：学生、课程，可以分别转换学生模型和课程模型：

    学生模型（学号,姓名,性别,年龄），学号是学生模型的关键字

    课程模型（课程号，课程名，学时数），课程号是课程模型的关键字

    2)  联系转换为关系模型。联系转换成关系模型时，要根据联系方式的不同采用不同的转换方式：

    若联系的方式是一对一的(1:1)，可以在两个实体关系模型中的任意一个关系模型中加入另一个关系模型的关键字和联系类型的属性。

    若联系方式是一对多的(1:N)，则在N端（为多的一端）实体的关系模型中加入1端实体关系模型的关键字和联系类型的属性

    若联系方式是多对多的（M:N），则将联系也转换成关系模型，其属性是互为联系的两个实体的关键字和联系的属性






3.物理数据模型（PDM）
物理数据模型，又称为物理模型，是概念数据模型和逻辑数据模型在计算机中的具体表示。该模型描述了数据在物理存储介质上的具体组织结构，不但与具体的数据库管理系统相关，同时还与具体的操作系统以及硬件有关，但是很多工作都是由DBMS自动完成的，用户所要做的工作其实就是添加自己的索引等结构即可。
物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，综合考虑各种存储条件的限制，进行数据库的设计，从而真正实现数据在数据库中的存放。其主要的工作是根据逻辑数据模型中的实体、属性、联系转换成对应的物理模型中的元素，包括定义所有的表和列，定义外键以维持表之间的联系等，具体例子如下：

前几天看了一下数据库的数据模型的一篇文章，感觉还不错，就给大家分享一下

1 数据模型

数据模型是指数据库中数据的存贮和组织方式，即如何表示实体以及实体之间的联系。数据模型是数据库系统的核心和基础，了解数据库的数据模型特征，可以帮助用户在建立和配置数据库时确定合理的系统应用结构，在使用中灵活高效地发挥不同数据库系统的优势。
1.1基本概念
数据模型是对现实事物的模拟和抽象。一般来说，数据从现实世界到计算机数据库的具体表示要经历三个领域，即现实世界、信息世界和计算机世界，三者的关系如图11.5所示：

1．现实世界
现实世界是指客观存在的事物及其联系，现实世界有个体和总体等概念。
· 个体 
一个客观存在的可识别事物。例如一本具体的书，一名公司员工等。个体也可以是抽象的，例如某个城市的天气等。
· 个体特征 
每个个体都有一些区别于其他个体的特征。例如一本书的特征可以有：书名，作者，价格，出版社，页数等等。
· 同类个体 
具有相同特征要求的个体属于同类个体。例如一个书架上的几本书，公司内部的不同员工等等。是否属于同类个体取决于我们研究的分类或侧面。
· 总体 
所有同类个体的集合成为总体。例如所有的“书”就是一个总体。
2．信息世界
现实世界反映在人的头脑中，经过收集、认识、分类和抽象后产生认识，形成了信息。信息世界是对客观世界的一种抽象描述。目前一般采用E-R（实体-关系）图表示。信息世界的常用术语如下：
· 实体 
被认识的个体即为实体。
· 实体集 
同类实体的集合称为实体集。例如全体员工即为一个实体集。
· 属性 
实体具有的某一特性称为属性。
· 属性值 
属性的具体取值即为属性值。
· 域 
属性的取值范围称为属性的域
· 码（或关键字） 
能够唯一地表示实体集中的每个实体的一个或多个属性的集合称为码。
· 联系 
实体内部或实体之间的对应关系称为联系。联系分为两种，一种是实体内部各属性之间的联系，另一种是实体之间的联系。

两个实体型之间的联系可以分为三种：一对一联系（1：1）、一对多联系（1：n）和多对多联系（m：n）。
3． 计算机世界
计算机世界是在信息世界上的进一步抽象，数据库管理系统的数据模型在该层上实现。常用的术语如下：
· 字段（或数据项） 
描述实体属性的数据表示。可以是数字或者字符串。
· 记录 
记录是实体的数据表示，由若干个属性值组成。
· 文件 
同类记录的集合。文件包括记录的结构和记录的值。
· 数据模型 
实体的联系在计算机世界里要按照一定的模式去表示，即采用不同的数据模型。
三个世界的术语的联系如图11.6所示。

 

数据库数据模型思维导图：



数据库的理解

数据库可以理解为存储数据的仓库，每个数据项在数据仓库中都有编号，通过编号就可以找到该数据项。例如，图书馆就是存储图书的仓库，在图书馆存储的每本图书都有一个编号，编号表示了书的类别和顺序号，同类别的书放在一个书架上，便于图书管理员和读者查找图书。图书馆存储的是图书，数据库存储的是数据，每条数据称为数据项。数据是对客观事物的符号表示，如文字、图形、数字等。

在计算机中，为了存储和处理这些事物，就要将事物的特征抽象出来组成一个记录来描述。

例如，将课程事物抽象为数据项记录（课程名称，授课老师，类别、学生对象，课程简介）。课程事物的一条数据可以描述为（Java编程课程—入门篇，郎老师，编程语言，面向青少年爱好者，课程以浅显易懂的语言，以常见的生活场景为案例，带领大家逐步进入计算机编程世界）。

当需要存储多个课程数据项时，就构成了数据库。因此，数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用提供数据服务。

数据库与数据模型关系&概念模型、逻辑模型、物理模型

数据模型是数据库的基础，数据是对客观事物的符号表示，模型是现实世界的抽象。数据模型是对数据特征的抽象。将客观事物抽象为数据模型，是一个逐步转化的过程，经历了现实世界、信息世界和计算机世界这三个不同的世界，经历了两级抽象和转换，如下图所示：



现实世界是指客观存在的事物及其相互间的联系，人们一般选择事物的基本特征来描述事物。事物可以是抽象的，也可以是具体的，如课程属于抽象的事物，人们通常用课程名称、授课老师、类别、学生对象、课程简介等特征来描述和区分。学生就属于具体的事物，通常用学号、姓名、班级、成绩等特征来描述和区分。

信息世界是对现实世界的抽象，人们把事物的特征和联系通过符号记录下来，并用规范化的语言描述现实世界的事物，从而构成一个基于现实世界的信息世界，这个信息世界就是概念模型。概念模型主要用来描述显示世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及数据库管理系统的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系。

简单理解概念模型、逻辑模型和物理模型：

概念模型：包含少数中文字段和一些表之间的关联关系‘

逻辑模型：全部的中文字段，包括实体和属性，对应的表和字段

物理模型：逻辑模型中的中文字段转换成英文字段，映射到数据库中，还包含了表的索引、表的分区等等。
在概念模型中，最常用的设计模型就是实体—联系模型（ER模型），关于课程的ER模型如下图所示：



信息世界的概念模型还不能被数据库管理系统直接使用，需要将概念模型进一步转换为逻辑数据模型，形成便于计算机处理的数据形式。

逻辑数据模型是具体的数据库管理系统所支持的数据模型，主要有关系数据模型、层次数据模型和网状数据模型。关系数据模型是目前最流行的数据库模型，支持关系数据模型的数据库管理系统称为关系数据库管理系统，MySQL就属于关系数据库管理系统。关系数据模型以二维表结构来表示事物与事物之间的联系，也可以称为实体与实体之间的联系。关于课程关系的二维表如下表所示：



逻辑数据模型反映了数据的逻辑结构，当需要把逻辑模型数据存储到物理介质时，就需要用到物理数据模型了，物理数据模型是面向计算机物理表示的模型，描述了数据在存储介质上的组织结构，它不但与具体的数据库管理系统有关，而且还与操作系统和硬件相关，每一种逻辑数据模型在实现时都有对应的物理数据模型。
参考资料：

http://baijiahao.baidu.com/s?id=1602074893676428650&wfr=spider&for=pc

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、概念数据模型（Conceptual Data Model）：简称 概念模型 ，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，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称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。
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。
2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、 层次数据模型 (Hierarchical Data Model)等等。 
此模型既要面向用户，又要面向系统 ，主要用于 数据库管理系统 （DBMS）的实现。
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。
3、物理数据模型（Physical Data Model）:简称 物理模型 ，是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。每一种逻辑数据模型在实现时都有起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 现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
物理结构图显示
 总结：
在概念数据模型中最常用的是 E-R模型 、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。
在逻辑数据类型中最常用的是 层次模型 、 网状模型 、 关系模型 。    
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。