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数据模型的分类
2020-8-26    点击量:
  数据模型的分类   按照不同的应用层次和抽象级别的由高到低,数据模型可依次划分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型。概念数据模型主要用于数据库的设计,逻辑数据模型主要用于DBMS的实现。
  
  数据模型是对现实世界特征的模拟和抽象,主要通过以下两个步骤来完成(如图1-6所示):
  现实世界抽象过程
  图1-6 现实世界抽象过程
  
  1)将现实世界抽象为信息世界。通过对现实世界中事物或现象及其联系的概念化抽象,形成了信息世界中的概念模型。
  
  2)将信息世界转换为计算机世界。即将概念模型转换为计算机能接受的逻辑数据模型。通常将逻辑数据模型简称为数据模型。
  
  1. 概念数据模型
  
  念数据模型(Conceptual Data Model, CDM)也称信息模型,它面向现实世界建模,按照用户的观点对数据进行描述,是面向用户的模型。
  

  CDM对现实世界中的事物和特征进行数据抽象,只关心现实世界中的事物、事物的特征以及联系,与具体的DBMS和具体的计算机平台无关。CDM强调语义表达,描述信息结构,是对现实世界的第一层抽象,也是系统分析员、程序设计员、维护人员、用户之间进行交流的语言。常用的概念数据模型是实体-联系模型,简称E-R模型。有关E-R模型的内容将在第2章详细介绍。

        2. 逻辑数据模型逻辑

        数据模型(Logical Data Model, LDM)也称结构数据模型(Structural Data Model),它是用户从数据库中看到的数据模型,是计算机实际支持的数据模型,与具体的DBMS有关。通常,DBMS只支持一种LDM。

  
  LDM按照计算机系统的观点对数据进行描述,主要用于描述数据库中数据的表示方法和数据库结构的实现方法。目前,数据库领域中最常用的逻辑数据模型有4种:层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型。
  
  3. 物理数据模型物理
  
  数据模型(Physical Data Model, PDM)是在计算机系统的底层对数据进行抽象,它描述数据在存储介质上的存储方式和存取方法,是面向计算机系统的数据模型。PDM与具体的DBMS有关,还与DBMS所依赖的操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。大部分PDM的实现工作由系统自动完成,以保证PDM的独立性。
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