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

数据库建模过程本质上是一个真正的世界理解和抽象，最终是数据库结构的形成。
在此过程中，概念模型，逻辑模型和物理模型各自扮演不同的角色，并且它们之间存在明显的区别。
概念模型是建模的第一步，它将现实世界转变为信息世界，具体来说，它定义了域及其属性的实体以及这些主题之间的关系。
在概念模型中，E-R图通常用于表示，该图由三个要素组成：实体，属性和连接。
逻辑模型是将概念模型转换为特定数据模型的过程。
此过程需要基于数据模型（例如层次结构，网格，关系 - 面向）的转换，由所选管理系统软件返回。
目前最受欢迎的是关系模型，即关系数据库。
从E-R图向关系模型的转换主要解决了如何在关系中转换单位和受试者之间的连接，同时定义这些关系的属性和代码。
转换的原则包括：实体成为一种关系，实体的属性是关系的属性，经济单位法规是关系守则；连接和关联实体代码的属性被转换为关系的属性。
关系代码根据连接类型（例如1 ：1 ）而变化，两端的实体代码成为关系的候选代码。
两端的实体代码成为关系代码；两端的实体代码成为关系代码；两端的实体代码成为关系代码。
基于逻辑模型将物理模型应用于真实数据库。
物理模型包括特定的数据结构，例如表，视图，字段，数据类型，长度，主键，外键，索引，限制，是否可以为空，预定值等。
通过这三个阶段，我们可以逐渐从现实世界中抽象数据库结构，并最终执行数据管理和应用。

什么是数据库中的物理模型

数据库中的实际模型是实际数据模型，它提供了系统初始设计所需的基本元素以及相关元素之间的关系。
这意味着描述了最高级别的存储结构和访问机制，描述如何将数据存储在计算机上，以及如何表达信息，例如注册结构，安排记录和访问路径。
使用实际数据模型，可以在系统级别实现数据库。
数据库的实际设计阶段应基于此详细的背景设计，包括存储的数据库过程，操作，操作员，索引表等。

数据模型之概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型

数据库原理中经常提到数据建模作为数字系统构建中的核心链接。
概念数据模型，逻辑数据模型和物理数据模型是数据建模过程中的重要产品。
它极大地提高了企业的通信效率，确保了数字系统结构的标准化和建筑统一。
在本文中，我们将为这三种模型提供详细的介绍，以帮助不熟悉它们的读者。
1 概念数据模型（CDM）1 什么是概念数据模型？概念数据模型是用于定义和描述需求分析业务流程中概念与实体之间的关系的数据建模的第一阶段。
它不包括特定的技术实施详细信息，而是商业逻辑的抽象和定义。
2 谁是建立概念数据模型的最佳方法？构建概念数据模型需要扎实的理论基础，广泛的行业经验和战略愿景。
最适合进行这项活动的人是高素质的现场专家，甚至精通自己的业务流程的专家。
3 如何表示概念数据模型？概念数据模型通常由实体相关图（ER图）表示。
实体由矩形框表示，属性由椭圆形表示，实体之间的关系由连接线表示。
2 逻辑数据模型（LDM）1 什么是逻辑数据模型？逻辑数据模型是数据建模的第二阶段产品。
考虑到数据完整性，一致性和安全性，它将根据概念数据模型进一步完善和完善。
2 如何表示逻辑数据模型？逻辑数据模型还以实体关系图（ER）或统一建模语言（UML）等形式表示。
3 物理数据模型（PDM）1 什么是物理数据模型？物理数据模型是数据建模的最后阶段，将逻辑数据模型转换为具有实现详细信息和物理存储结构的数据库表。
2 如何代表物理数据模型？物理数据模型能够容纳数据库的表结构。
4 .这三个模型的转换关系存在密切的关系和这三个模型之间的转换过程。
新构建的系统必须从概念数据模型转换为逻辑数据模型，并转换为其结构的物理数据模型。
对于现有数据库系统，您还可以执行从物理数据模型到逻辑数据模型到概念数据模型的逆向工程。
5 概念数据模型，逻辑数据模型和物理数据模型的概述是数据建模过程的核心要素。
其中，概念数据模型的设计阶段测试了最大的技能，最大的工作量和大多数沟通参与，这是IT系统或数字项目成功的关键。

数据模型之概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型

数据建模技术：数据建模是数字转换浪潮中的三个概念，逻辑和物理学的三重奏，是构建有效的信息系统的重要步骤。
本文通过分析概念数据模型（CDM），逻辑数据模型（LDMS）和PDM（物理数据模型）（PDM）来帮助了解过程的所有阶段，通过披露数据库设计中的核心位置和交互。
1 概念数据模型（CDM）：绿色图纸业务逻辑CDM是数据建模的起点，是业务需求和实体关系的初始表示。
技术细节不包括在内，但它们使用实体关系图（ER图）来描述实际业务流程与实体之间的关系。
通过概念数据模型，公司的所有各方都可以阐明理解，数据要求和业务规则，以奠定后续设计的坚实基础。
2 CDM的建筑师不是程序员的专利，而是现场专家的智慧和见解。
只有了解业务流程业务或内部专家的高级专家才能基于理论基础和工业经验建立准确，战略性的概念模型。
3 逻辑数据模型（LDM）：业务需求的明确定义基于CDM。
LDM考虑了数据完整性，一致性和安全性，改善了模型。
它还区分业务逻辑并区分维度逻辑模型（应用于OLAP），例如关系逻辑模型（适用于OLTP）和数据仓库分析。
LDM以ER图或UML显示，这是业务需求的确切表达。
3 .1 PDM（物理数据模型）：从绿色到混凝土的最终PDM是在技术实施中实施业务逻辑的关键。
将逻辑模型转换为物理存储细节，例如数据库管理系统的表结构和索引。
物理数据模型是开发系统以确保数据库有效存储和数据查询的直接指南。
从绿色到罚款：模型和工具应用程序数据建模之间的转换过程是从概念到逻辑的重复过程。
诸如Erwin，PowerDesigner等的特殊工具可以转换为逻辑模型，并且可以根据特定的技术环境设计物理模型。
这是一个从战略到技术的过程，绿色到具体。
结论：整个数据建模链中概念模型的黄金价值和概念数据模型是灵魂，并确定系统的业务逻辑和项目质量的清晰度。
尽管工具可能会有所帮助，但深入理解和抽象作为模型的能力对于数据建模者来说至关重要且有价值。
通过了解和掌握这三个模型，您可以更有效地促进企业数字创新，并平稳地连接系统设计和业务需求，并实现面向数据的价值。

数据库建模,概念模型、逻辑模型、物理模型的区别和转化

数据库建模包括将现实世界信息转换为数据库中有组织的数据。
此过程通常分为三个主要阶段：概念模型设计，逻辑模型设计和物理模型设计。
以下是对这三种类型的模型和相互转换的详细讨论。
1 概念模型：概念模型是数据库设计中的第一步。
它在简单的结构中提高了现实世界中的实体及其相互关系，通常由E-R Fees（实体之间的关系图）表示。
在此阶段，设计师专注于识别现场实体之间的实体，功能和通信，而无需涉及特定数据库的实现细节。
2 逻辑模型：逻辑模型取决于概念模型，该模型将概念模型中的抽象结构转换为由特定数据库管理系统（DBMS）支持的逻辑结构。
在此阶段，设计人员将E-R图表中的实体和通信转换为数据库中的社会学模式，确定功能和符号，并进行统一的操作，以确保数据的一致性和效率。
逻辑模型可以具有层次，视网膜，关系或针对生物体的层次，并且目前使用的关系模型。
3 实际模型：实际模型是在特定设备和软件环境中实现逻辑模型的实现。
它包括数据的实际存储方法，例如文件类型，索引结构，数据存储的布置和BIT逻辑。
物理设计的目的是改善数据访问性能，减少存储空间的使用以及确保数据安全性和安全性。
在数据库设计过程中，从概念模型到逻辑模型，然后到物理模型的转换是一个逐步改进过程。
调解模型提供了高级抽象，它会爆炸逻辑模型以适合特定的DBM，而物理模型则将这些逻辑结构用于特定的设备和程序。
简而言之，从高级抽象到具体实现，数据库建模是实用的，该实现包括抽象和现实信息结构，以及最终存储和访问数据库系统。