逻辑数据模型

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。

逻辑数据模型以图形化形式定义业务规则，组织数据关系，以达到数据设计目标。其符号体系设计内容反映具体业务需求和设计目标。

Teradata行业逻辑数据模型助力企业数据化转型 Teradata行业逻辑数据模型为各行业提供了一套经过验证的数据仓库解决方案，帮助企业快速构建高效、灵活、可扩展的数据仓库系统。 支持行业: 金融服务业 (Financial Services) 卫生保健业 (Healthcare) 制造业 (Manufacturing) 通讯业 (Communications) 媒体娱乐业 (Media and Entertainment) 旅游业 (Travel) 运输业 (Transportation) 零售业 (Retail) 公用事业 (Utility) Teradata数据仓库建模过程: 业务需求分析: 深入了解企业业务目标和数据需求，确定数据仓库范围和目标。 概念模型设计: 基于业务需求，构建高层次的概念数据模型，明确关键实体和关系。 逻辑模型设计: 将概念模型转化为详细的逻辑数据模型，定义数据结构、属性和关系。 物理模型设计: 根据目标数据库平台（如Teradata），将逻辑模型映射为物理数据模型，包括表、索引、分区等设计。 数据加载和ETL: 建立数据抽取、转换和加载 (ETL) 流程，将源系统数据迁移至数据仓库。 数据仓库部署和测试: 部署数据仓库环境，并进行严格测试，确保数据质量和系统性能。 Teradata行业逻辑数据模型和成熟的建模方法论为企业提供了坚实基础，助力企业快速构建数据驱动的决策支持系统，实现数据价值最大化。

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。

物理数据模型提供的概念通常面向计算机专家，通过定义记录的格式、存储顺序和访问路径等方式来描述数据在计算机中的存储方式。逻辑数据模型则隐藏了部分存储细节，但可以直接在计算机系统中实现，如关系数据模型。数据库系统的介绍。

建立一个统一的、共享的基础数据平台，为各个业务部门的不同业务需求提供一致的、规范的数据；数据的组织围绕银行主要的主题领域进行，如客户、产品、账户和渠道等；一个可扩展的、动态的模型能够经得住时间的考验，当业务改变时（如改变组织结构和产品交易），能够将对数据模型的影响减至最小甚至完全不受影响； DW的数据模型应该是中性的，能够满足各种不同的分析逻辑的要求而设计的，因此它不同于通常所看到的为了支持某个特定的、预先定义的处理过程而设计的模型；数据模型涉及范围广阔，是多功能的和集成的；统一与共享，在于设计的整合。可扩展、动态—范式化/抽象化

比较标准： 使用便捷性 实现效率

启动 PowerDesigner 并创建新模型 打开 PowerDesigner 软件。 在菜单栏中选择“文件” > “新建模型”。 在弹出的“新建模型”窗口中，选择“概念数据模型 (CDM)” 类型。 在“模型名称”字段中输入您想要为模型指定的名称。 点击“确定”按钮创建模型。

数据模型 数据模型是数据库系统的数学框架，描述数据及数据间的联系，包括：- 静态特征：数据结构和联系- 动态特征：操作含义、操作符、运算规则- 完整性约束：数据必须满足的规则 数据模型类型- 数据模型

关系数据模型存在缺陷：访问路径对用户不可见，这可能降低查询效率。为了优化性能，必须对用户查询请求进行优化。这增加了 DBMS 开发的难度。