数据模型是数据库系统的核心，它如同桥梁，连接着抽象的数字世界与具体的现实世界。
通过数据模型，我们可以对现实世界的信息进行抽象、表示和处理。简单来说，数据模型就是对现实世界的一种模拟，它需要满足两个基本要求：
- 真实性与易理解性: 数据模型应该尽可能真实地反映现实世界，并且易于人们理解。
- 可实现性: 数据模型的设计要考虑到在计算机系统上的实现难度，确保其能够高效地存储和处理数据。
数据模型：构建软件数据的基石
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逻辑数据模型：数据仓库的基石
逻辑数据模型：数据仓库的核心
逻辑数据模型在数据仓库中扮演着关键角色，它连接着源数据和最终用于分析的应用数据模型。它负责：
存储和管理数据: 定义数据结构、组织和存储采集的数据，为后续分析奠定基础。
回答业务问题: 通过逻辑模型，可以将业务问题转化为数据查询，从而提取有价值的信息。
数据清洗和转换: 定义数据清洗和转换规则，确保数据质量和一致性。
支持多种应用: 为数据集市、商业智能 (BI) 工具和数据挖掘等应用提供数据基础。
建模方法论：
构建逻辑数据模型通常采用以下方法：
实体关系 (ER) 建模: 识别数据实体及其关系，构建实体关系图 (ERD)。
维度建模: 定义事实表和维度表，适用于分析型应用。
逻辑数据模型的价值：
数据理解和沟通: 提供清晰的数据视图，方便业务人员和技术人员理解数据。
数据质量保证: 通过定义数据规则，确保数据的一致性和准确性。
应用开发效率: 简化数据访问，提高应用开发效率。
逻辑数据模型是数据仓库建设的基石，它为数据整合、分析和应用提供了一个坚实的基础。
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四种基本关系:
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一对多 (ONE TO MANY)
多对一 (MANY TO ONE)
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三种特殊关系:
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非标定联系 (Non-Identify Relationship)
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