数据建模是指采用实体-关系的方法，用图形化的形式去描述业务规则的过程。数据建模主要关注的是企业的信息需求和各种业务活动。主要包括概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计，数据模型最终要转化成数据库存储的物理表。数据模型是指用实体、实体的属性、实体之间的关系对企业在运营活动中涉及的所有业务概念和业务活动进行统一的定义和描述。数据模型是业务人员和技术开发人员之间沟通的平台。
1）概念模型是一种高层次的数据模型。它定义了主要的业务概念及其关系，通过对业务需求和调研访谈内容的分析，对业务模型进行初步的归纳和提炼。概念模型的主题域主要反映了企业活动中某方面的业务概念和内容，一般由同一类别的或者关系较为紧密的主题组成。主题是通过分析业务的需求，业务活动的流程和各种活动得到的。主题根据实际的业务需求可以进一步细化成更小的主题或者实体，而实体是概念模型的最小单元，是不可再分的。主题域、主题、实体以及它们之间的关系组成了整个概念模型的基础架构，如图2-6所示。
例如：人员基本信息主题域由人员职位信息、人员社会关系信息、人员教育背景信息、人员通信地址信息、人员社会保险信息等主题或实体组成。
主题域、主题和实体之间的关系如图2-7所示。
图2-6 概念模型的基础架构
图2-7 主题域、主题和实体之间的关系(www.xing528.com)
2）逻辑模型是对概念模型的进一步分解和细化，描述了实体、属性以及实体之间的关系，一般采用第三范式。模型中的主要元素为主题、实体、属性、关系。所谓主题，是指与业务相关的数据主要类别；实体通常定义为一个概念、一件事或者一个人，是唯一的；属性用来描述实体的特性，处于最低层次；关系用来描述实体之间的业务规则。例如：客户实体包括客户姓名、地址、出生日期等属性，客户姓名可以是字符类型，长度是20。逻辑模型的作用主要有两点。一是便于技术开发人员和业务人员或者用户进行沟通交流，进一步明确需求。二是作为物理模型设计的基础，保证物理模型充分满足用户的需求。
3）物理模型在逻辑模型的基础上描述模型实体的细节，包括选择什么样的数据库平台，数据库产品所对应的数据类型、长度、索引等因素，为逻辑模型选择一个最优的物理存储环境。逻辑模型转化成物理模型的过程也就是实体名转化成表名，属性名转化成物理表列名的过程。在设计物理模型时，还需要考虑数据存储空间的分配，包括对列的属性必须作出明确的定义。例如：客户姓名的数据类型是Varchar2，长度是20，存储在Oracle数据库中，并且建立索引用于提高该字段的查询效率。
数据库模型的设计一般是从现实世界到概念模型、逻辑模型、物理模型到最后数据仓库设计的完成，如图2-8所示。其中概念模型主要关注业务相关的核心问题和核心概念，逻辑模型主要关注业务细节信息，而物理模型则偏重于数据存储方面的技术细节。数据模型之间的关系如图2-9所示。
图2-8 数据库模型的设计流程
图2-9 数据模型之间的关系
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