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

逻辑数据模型的设计是数据库开发中的一个重要环节，是在数据库系统(DBMS)的实现上，能让你更清晰地理解数据和它们之间的关系。层次数据模型、网状数据模型、关系数据模型和面向对象的数据模型各有不同的结构表现形式，适用于不同的应用场景。比如，层次模型就像树状结构，可以好地表现父子关系；网状模型则适用于更复杂的多对多关系。对于想要深入了解数据库模型的你来说，掌握这些不同模型的使用方法会有。如果你正在学习数据库，尤其是想要更好地理解数据是如何组织和管理的，可以尝试结合这四种模型，比较它们的优缺点，找出最适合自己需求的模型。

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

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。

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

逻辑数据模型的存在，就像搭房子要先有图纸一样。没有它，数据仓库想建得靠谱挺难的。嗯，说白了，它就是个“沟通翻译器”，让业务和技术说同一种话。是在需求复杂、跨部门合作多的时候，用它能把业务逻辑讲清楚，还能统一术语，避免鸡同鸭讲。挺适合做中大型数据仓库的项目用，别小看这一步，后期能省不少返工麻烦。 逻辑模型的蓝图作用，业务部门想的那一套，不靠模型转一下技术根本理解不了。而且有了它，结构清晰，开发效率也能提高不少。 比如你在做多主题数据集成时，逻辑模型能帮你把重复字段、混乱命名理顺。你定义了一个客户，它到底是下单用户？注册用户？这模型里都能说清楚。对了，命名也别含糊，像customer_id这种别名

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。