数据模型之概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型

数据建模的艺术：数字转换浪潮中的三个概念，逻辑和物理学，数据建模是构建有效信息系统的核心步骤。
本文将深入分析概念数据模型（CDM），逻辑数据模型（LDM）和物理数据模型（PDM），并揭示其在数据库设计中的核心位置和交互，并帮助您了解过程的每个步骤。
1 概念数据模型（CDM）：业务逻辑CDM的抽象图板是数据建模的起点，这是业务需求和单位条件的第一个表达。
它不涉及技术细节，而是使用单位比率图（是图表）来描绘设备之间现实世界之间的业务流程和关系。
通过概念数据模型，公司的所有各方都可以分享理解，澄清数据需求和业务规则，为后续设计奠定了坚实的基础。
2 谁是CDM的建筑师这个过程不是对程序员的专利，而是需要智慧和洞察力的专家。
只有对业务流程中业务或内部专家有深入了解的高级专家才能根据其理论基础和行业经验建立准确，战略性的概念模型。
第三逻辑数据模型（LDM）：业务需求的明确定义基于CDM。
它进一步阐明了业务逻辑，并区分关系逻辑模型（适用于OLTP）和维逻辑模型（适用于OLAP），例如数据仓库分析。
LDM以ER图或UML显示，这是业务需求的准确表达。
3 .1 物理数据模型（PDM）：从摘要到具体，最终PDM是在技术实施中实施业务逻辑的关键。
物理数据模型是系统开发的直接指南，以确保数据库中数据的有效存储和查询。
从摘要到罚款：工具应用程序的模型和数据建模之间的转换过程是从概念到逻辑的迭代过程，然后是从逻辑到物理学的迭代过程。
通过诸如Erwin，Power Designer等的专业工具，概念模型可以转换为逻辑模型，然后可以根据特定的技术环境设计物理模型。
这是一个从策略到技术的过程，从摘要到具体。
结论：整个数据建模链中概念模型的黄金价值是概念数据模型的灵魂，它决定了业务逻辑的清晰度和系统的项目质量。
尽管工具可以提供帮助，但了解业务的能力是深层的，并将其抽象为模型，这是计算机模型必不可少的和宝贵的技能。
通过了解和掌握这三个模型，您将能够有效地促进业务的数字化转型，确保系统设计和业务需求无缝链接并实现真实数据驱动的价值。

简述需求分析的必要性。

[答案]：对需求的分析是数据库设计的第一步和设计数据的起点。
结果是概念概念的基础。

数据库设计的六个步骤

1 个数据库设计是起源。
在此阶段，支持数据库的项目背景，目的和要求以及业务活动的目的和要求必须具有与项目相关交流有关的合同。
例如，电子商务论坛必须注册产品信息，管理用户帐户，流程或交易。
2 理论设计设计设计设计设计数据库数据分析的数据分析，即理论设计。
设计师经常使用表达数据和关系的内部通信表达。
电子复合论坛可能包括信息信息信息，用户，订单等，并且可能包括购买购买，世代等。
3 博客结构设计设计的设计已将数据库的数据库更改为相关的模型设计。
在此阶段，设计师必须确定其数据完整性。
例如，将最初的图形更改为数据库部分，以描述主键，外键和必要的索引。
4 物理结构设计。
物理存储选择和存储媒体（包括物理结构设计）集中在物理存储级别上，包括媒体媒体。
必须考虑它们以存储数据存储和一个校区论坛，并考虑到有效的数据恢复和更新。
5 数据库结构，数据迁移，测试等的数据库应用程序级别。
电子竞争论坛项目应用程序可能包括项目应用程序，即数据，表，视图和存储过程。
6 .设计人员的设计以及数据库和维修的维护，您必须调整并调整数据库的数据库，以连接到重复和维修后业务兴趣所需的更改。
此外，常规背景和数据安全也是操作和维护级别的重要活动。

数据起点数据起点的界定。

数据的起点定义需要满足一系列关键要素：首先，它应该从交易过程中的所有管理活动完全涵盖从接受和处理阶段开始，直到交易当事方确认交易已完成，包括所有交易数据（包括所有交易数据（数据项）。
如果需要修改，将启动新的交易过程。
其次，起点数据应保持原始，也就是说，应保留交易结果的原始信息，而无需辅助处理。
完整性要求包括交易过程中所有参与者的数据，包括双方的交互记录，参与顺序和结果显示样式。
数据交换应确保它一口气完成，以确保数据的完整性和不变性。
此外，数据的起点必须充当数据移交的清晰边界和载体。
边界意味着明确的界面，因此双方都可以一致地理解并确认。
运营商是实际数据实体，提供者应该能够组织并确保接收者可以理解和使用它们，并具有验证和比较的可能性。
基于数据属性，必须设置一个固定的跨界点，例如业务每日关闭时间点和对帐时间点。
这些时间点是与事务应用程序数据进行比较的数据空间的常用时间基准。
在此期间生成的所有数据将在随后的跨界点处。
通常，数据的起点是交易过程的基石。
它确保了数据交换的全面，真实性和准确性，并且是各种交易应用程序之间数据交换的稳定起点和终点。
基于信息技术的扩展数据处理已贯穿三个阶段：数据库[1 ]，数据仓库[2 ]和数据空间：数据库旨在捕获数据和主要分析数据，数据仓库旨在分析和应用数据[2 ]，并且数据空间旨在组织，应用，应用和管理数据； 该数据库设计用于有效的交易处理，服务对象是相关组织业务处理中的员工； 数据仓库旨在将分析数据用于决策，服务对象是相关组织中的高级决策者[2 ]，并且数据空间旨在全面应用和管理数据，而服务对象是相关组织中的所有人员。
作为涵盖全面管理活动信息并管理其描述，状态和历史记录的数据空间，所涉及的管理对象是一组完整的各种管理信息。
因此，在“数据起点”中考虑了数据空间中数据源，数据空间中的数据来源，如何获得等。