数据库管理的数据模型

概念层数据模型（即概念模型）是对真实世界的抽象表达，独立于具体的计算机系统，作为连接现实世界与计算机世界的中介层次。它用于信息建模，专注于用户和现实世界的数据模型，与具体的DBMS无直接关系。

数据模型是数据库中用于抽象、表示和处理现实世界数据和信息的工具。 简单来说，数据模型就是对现实世界的一种模拟，它需要满足以下三个要求： 能够真实地反映现实世界 易于理解 便于在计算机上实现

信息描述与数据模型是现实世界特征的模拟和抽象，根据模型应用的不同目的，可以分为两个层次：一是概念模型（也称信息模型），它是从数据的应用语义视角来抽取模型并按用户的观点来对数据和信息进行建模。这类模型主要用于数据库设计阶段，与具体的数据库管理系统无关。二是数据模型，按计算机系统的观点对数据进行建模，是数据库系统的核心和基础。数据模型包括层次模型（用树型结构组织数据）、网状模型（用图形结构组织数据）、关系模型（用简单二维表结构组织数据）和对象关系模型（用复杂的表格及其他结构组织数据）。

《菜鸟网络数据模型管理的最佳实践》详细探讨了菜鸟末端业务数据模型的规范化建设过程。这份报告由菜鸟末端数仓公共层模型负责人王智龙和公共数据数仓研发工程师董晃共同撰写，解决业务快速迭代过程中的数据建模规范、管理及效率等问题。菜鸟末端业务主要涉及社区和校园的物流服务，包括包裹代收、代寄等，通过数智驿站和消费者服务等多个方面提供多样化的最后一公里服务。在数据仓库架构方面，菜鸟采用了包括OneService API、分布式KV存储、关系型数据库等多种技术手段。报告指出的挑战包括统一建模工具缺失、中间层表烟囱式开发、模型中英文映射不全等，针对这些问题提出了提高稳定性、扩展性、时效性和易用性的解决方案。最后，通过组织保障、制度流程和产品工具相结合的策略，菜鸟成功实现了模型管理的规范化和优化，为业务变化提供了更灵活的数据服务。

关系模型是数据库中常见的数据结构，表面向对象模型也是重要的数据结构之一。

从概念模型到物理实现：Oracle数据库数据模型解析 理解数据模型在关系型数据库中的应用至关重要，它连接着用户抽象的业务需求与数据库具体的物理实现。以下，我们以 Oracle 数据库为例，逐步解析数据模型的构成： 用户概念模型: 这是用户对系统数据的初步理解，反映了用户对业务实体、属性和关系的认知。 实体模型: 在用户概念模型的基础上，提炼出关键实体及其属性，并明确实体之间的关系，形成更规范的模型。 表模型: 将实体模型转换为关系数据库中的表结构，实体对应表，属性对应列，关系通过外键等方式实现。 物理存储: 最终，表模型被转化为数据库文件，存储在磁盘上。 Oracle 提供了丰富的 SQL 语句，支持用户对数据模型进行定义、操作和管理，例如： DDL（数据定义语言）： 用于创建、修改和删除数据库对象，例如 CREATE TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE 等。 DML（数据操作语言）： 用于操作数据库中的数据，例如 INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT 等。 DCL（数据控制语言）： 用于控制数据库的访问权限和安全设置，例如 GRANT、REVOKE 等。 通过熟练运用这些 SQL 语句，开发者能够在 Oracle 数据库中构建高效、可靠的数据模型，满足复杂的业务需求。

数据模型是对现实世界的抽象，特指数据库中数据的逻辑结构描述。在数据库技术中，数据模型用于描述信息世界到机器世界的映射，包括实体类型和它们之间的联系。常见的逻辑数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型和对象关系模型。

逻辑数据模型涵盖层次模型（树型结构）、网状模型（图型结构）以及关系模型（表结构），分别描述了行称元组、列为属性的关系数据结构、关系运算和关系完整性规则。在数据库设计中，这些模型体现了主键和外键的重要概念和作用。

关系数据模型是E.F. Codd于1970年提出的，自20世纪80年代中期以来，已被广泛支持于DBMS系统中。这种模型以坚实的数学基础为支持，采用简洁的数据表示形式，支持说明性语言，具备强大的数据建模能力，能够有效满足事务处理建模的需求。