逻辑模型/物理模型
在信息系统和数据仓库的设计中，逻辑模型和物理模型是两个关键的概念，它们分别代表了从不同的视角来理解数据结构的方式。
1、逻辑模型（Logical Model）
逻辑模型是数据结构的一个高层次抽象，它描述了数据的逻辑结构，而不关心具体的实现细节。逻辑模型通常关注的是数据实体（entities）、实体的属性（attributes）以及实体之间的关系（relationships）。
主要特点：
- 业务导向：逻辑模型主要是从业务角度来描述数据，它强调的是数据元素的意义而不是它们在存储介质上的具体表示。
- 独立性：逻辑模型相对独立于具体的数据库管理系统（DBMS）或存储介质，这意味着同一个逻辑模型可以适用于不同的数据库平台。
- 细节：逻辑模型通常包含实体、属性、关系等元素，并且这些元素通常会通过ER图（实体关系图）来可视化展示。
- 标准化：逻辑模型追求数据的一致性和标准化，避免数据冗余和不一致性。
用途：
- 需求定义：逻辑模型有助于清晰地定义业务需求，并确保所有相关方都对数据结构有一个共同的理解。
- 设计指导：逻辑模型为物理模型的设计提供了基础，确保了后续设计阶段的方向正确。
- 数据字典：逻辑模型可以作为一个数据字典，定义每个数据元素的含义、用途和约束条件。
2、物理模型（Physical Model）
物理模型是逻辑模型的具体实现，它描述了数据在特定存储介质上的表示方式。物理模型涉及到数据库表结构、索引、存储位置等具体的实现细节。
主要特点：
- 实现细节：物理模型关注的是数据如何在具体的存储介质上布局，包括字段名、数据类型、存储大小等。
- DBMS相关：物理模型的设计往往与特定的数据库管理系统密切相关，不同的DBMS可能需要不同的物理模型设计。
- 性能优化：物理模型的设计要考虑性能因素，如查询速度、存储效率等，因此可能会包含索引、分区策略等内容。
- 可实施性：物理模型直接对应于数据库的实际创建，是数据库管理员用来创建和管理数据库的基础。
用途：
- 数据库创建：物理模型提供了创建数据库的具体指令，包括创建表、定义字段类型等。
- 性能调优：物理模型允许通过合理的数据分布、索引创建等方式来优化查询性能。
- 运维支持：物理模型对于数据库的日常管理和维护至关重要，它提供了数据库结构的详细信息。
关系
1】逻辑模型和物理模型之间存在着密切的关系。逻辑模型是物理模型设计的基础，它定义了数据的结构和关系。物理模型则是逻辑模型的具体实现，它决定了数据如何存储以及如何高效地进行检索。两者共同作用，确保了数据的一致性、完整性和可用性。
2】在实际的数据仓库或信息系统开发过程中，通常先建立逻辑模型来明确数据的需求和关系，然后再根据所选的数据库管理系统来构建物理模型，以实现最佳的性能和可维护性。