論理データモデルと概念データモデルの違いは何ですか？

Question

論理データモデルと概念データモデルの違いは何ですか？

Answer 1

概念的なデータモデルでは、存在するテーブルとそれらの間の接続の高水準設計について心配しています。このフェーズでは、モデル内のエンティティとそれらの間の関係を認識します。

論理モデルは、各テーブルの列が何であるかを明示的に定義するとき、概念的なモデリングの後に来ます。論理モデルを作成する際には、デザインに影響を与える場合（つまり、トリガーがない場合は、冗長カラムなどを削除したい場合など）、実際のデータベースシステムを考慮する必要があります。

等があり、論理モデルについて詳しく説明物理モデルもあり、それのタイプ/長さの各カラムを割り当て

Here 3つのレベルの各々を記述する良い写真です。

Answer 2

これらの用語は残念ながらいくつかの可能な定義で過負荷になっています。たとえば、ANSI-SPARCの「3つのスキーマ」モデルによれば、概念的スキーマまたは概念的モデルは、ユーザが見るオブジェクトである外部スキーマとは対照的に、データベース（テーブル、ビューなど）内のオブジェクトのセットで構成されます。データ管理専門職、特にデータモデラー/アーキテクト間で

は、用語概念モデルはしばしば用語論理モデルを予備的又は仮想データベース設計を意味するために使用されるのに対し、セマンティックモデルを意味するために使用されます。これはおそらくあなたが職場で出くわす可能性が最も高い使用法です。

学問的には、論理レベルとは、物理レベル（ファイル、インデックス、ストレージ）とは異なるデータベースオブジェクト（テーブル、ビュー、テーブル、キー、制約など）を意味します。物事をさらに混乱させるために、職場では、物理モデルという用語は、実際のデータベースでの実装のために実装または計画された設計を意味することがよくあります。これには、「物理」レベルの構成と「論理」レベルの構成（表と索引の両方）が含まれます。

これらの用語のいずれかに遭遇したときは、文脈が明らかにしない限り、説明されている内容を明確にする必要があります。

これらの相違点については、SimsionとWittによるデータモデリングの基礎を参照してください。

Answer 3

論理モデルと概念モデルの両方を作成する必要があります。ここの説明はすべてあいまいです。上記のリンクは、概念モデルがフィールドのない論理モデルであるという違いを示しています。名前：いいえ、私はデータベースの名前は言及しません。それは完全に冗長であるようです。

「セマンティック」という意味は本当にわかりません。誰かが私が「英語」を使って別のやり方を説明し、フィールドがある写真とそうでない写真よりも良い例へのリンクを投稿することができます。流行語はすべて井戸といいですが、あまりにも漠然としているため、実際に実装するのには役に立たないのです。

私は論理モデル（基本的に私の物理モデルはDBから作り直され、ツール内のボタンをクリックしてイメージは少し違って見え、その後データ型を取り去ります）以外は何もしませんか？

私は実質的に見ることができるものから、

（およびなしの流行語）

物理モデル：実際のテーブル。小さな画像にはデータ型があり、pk/fkという制約が付いています 論理モデル：私のツール（Oracles SQL Developer Data Modellerを使用して、私はerwinのライセンスと2010 visioを持っていません。画面上の画像が少し変化します。データ型がなくなり、制約の名前がなくなり、テーブル表現の色が紫色に変わります（今はそれらをエンティティと呼びます）。

ok。それで私の概念モデルは他のもののように見えるでしょう：私の論理モデルからフィールドを差し引いたものとまったく同じものです。私はこれ以上にそれがあると思います。データの意味論的表現が本当に素晴らしく思いやりのある音であることを暗唱しますが、前にこれらを作っていない人にとっては意味がありません。

Answer 4

論理データ・モデル

論理データ・モデルは、データベースに物理的に実装されるかに関係なく、可能な限り詳細にデータを記載しています。論理データモデルの機能には、次のものが含まれます。 ・それらの間のすべてのエンティティおよび関係が含まれます。 ・各エンティティのすべての属性が指定されています。 ・各エンティティの主キーが指定されています。 ・外部キー（異なるエンティティ間の関係を識別するキー）が指定されています。 ・このレベルで正規化が行われます。 概念データモデル

概念データモデルは、異なるエンティティ間の最高レベルの関係を識別します。概念的なデータモデルの特徴は次のとおりです。 ・重要なエンティティとそれらの間の関係を含みます。 ・属性が指定されていません。 ・主キーが指定されていません。

Answer 5

論理データベースモデル

論理データベースモデリングは、ビジネス要件をコンパイルし、モデルとしての要件を表現するために必要です。主にデータベース設計ではなくビジネスニーズの収集に関連しています。収集する必要がある情報は、組織単位、ビジネスエンティティ、およびビジネスプロセスに関するものです。

情報がコンパイルされると、レポートや図表はこれらを含めて、製造する：

ERD-実体関連図は、データの異なるカテゴリー間の関係を示しており、データベースの開発に必要なデータの異なるカテゴリを示します。 ビジネスプロセス図 - 企業内の個人の活動を表示します。どのアプリケーションインターフェイスを設計できるかに基づいて組織内でデータがどのように動くかを示します。 ユーザーからのフィードバック文書。

論理データベースモデルは基本的に、ビジネスのすべての要件が収集されているかどうかを判断します。開発者、管理者、最終的にはエンドユーザーが物理モデルを開始する前に、より多くの情報を収集する必要があるかどうかを検討します。

物理データベースモデル 物理データベースモデル作成では、論理データベースのモデリング中に収集された要件に基づいて実際のデータベースを設計します。収集されたすべての情報は、リレーショナル・モデルとビジネス・モデルに変換されます。物理モデリングの間、オブジェクトはスキーマレベルと呼ばれるレベルで定義されます。スキーマは、データベース内で互いに関連するオブジェクトのグループとみなされます。 表と列は、論理モデリング中に提供される情報に従って作成されます。主キー、一意キー、および外部キーは、制約を提供するために定義されています。インデックスとスナップショットが定義されています。データが集計され、テーブルが作成されると、ユーザーには代替パースペクティブが提供されます。

物理データベースのモデリングは、組織内ですでに使用されているソフトウェアによって異なります。これはソフトウェア特有のものです。物理モデリングには次のものが含まれます。

サーバーモデル図 - データベース内に存在するテーブルと列、およびさまざまな関係が含まれます。 データベース設計のドキュメント。 ユーザーのフィードバック文書。

概要：

1.Logicalデータベースモデリングは、ビジネスニーズに関する情報を収集するため、主であり、データベースの設計を必要としません。データベースの実際の設計には物理データベースのモデリングが主に必要です。 2.論理データベースのモデリングにはインデックスと制約が含まれていません。アプリケーションの論理データベース・モデルは、さまざまなデータベース・ソフトウェアおよび実装全体で使用できます。物理データベースのモデリングはソフトウェアとハ​​ードウェアに固有であり、インデックスと制約があります。 3.論理データベースのモデリングには、 ERD、ビジネス・プロセス・ダイアグラム、およびユーザー・フィードバック・ドキュメント。物理データベースのモデリングには次のものがあります。サーバー・モデル・ダイアグラム、データベース設計資料、およびユーザーのフィードバック文書が含まれています。

続きを読む：論理データベースモデルと物理データベースモデルの違い| |論理型と物理型のデータベースモデルhttp://www.differencebetween.net/technology/software-technology/difference-between-logical-and-physical-database-model/#ixzz3AxPVhTlg

Answer 6

多くの回答は、さまざまな抽象化レベルでのデータモデルの表記法および構文と厳密に関連しています。重要な違いは誰にも言及されていません。概念モデルは概念を表面化する。概念は、抽象概念の論理レベルでエンティティが別のエンティティに関連するという点で、他の概念とは異なる方法で関係します。概念はタイプに近い。概念レベルでは、物事の種類を表示します（これは、命名規則で「型」という用語を使用しなければならないわけではありません）。したがって、多対多の関係の存在は規則ではなく、むしろ型指向の要素間の関係の結果です。論理モデルでは、エンティティは現実世界におけるその事例の1つのインスタンスを表します。概念モデルでは、エンティティのインスタンスとその関係の記述ではなく、その特定のエンティティの「タイプ」または「クラス」の記述が必要です。 例： - 車両には車にホイールとホイールが搭載されています。概念レベルでは、これは多対多の関係です - 特定の登録番号を持つ特定の車両（インスタンスごとの車）は、5つの車輪とそれぞれの特定の車輪を持ち、シリアル番号を持つものはその特定の車のみに関連しています。論理レベルでは、これは1対多の関係です。

概念的な「種類/クラス」をカバーしています。論理は「インスタンス」をカバーします。

データベースについて別のコメントを追加します。私は、概念モデルと論理モデルがデータベースに関して全く何も持っていないという上記のコメントをした同僚の一人に同意する。概念モデルと論理モデルは、ERやUMLなどの表記法を使用して、データの観点から実世界を記述します。データベースベンダーは、世界を論理的にモデル化するのと同じ理念に従うように自社の製品を設計し、リレーショナルデータベースを作成して、すべての人生をより簡単にしました。概念モデルと論理モデルを使用して、すべてのレベルで組織のデータランドスケープを記述し、リレーショナルデータベースを使用することはできません。

さて私は、これはあなたがそれぞれのモデルの違いを見ることができます私の2セント...このテーブルで

Answer 7

だと思います：

は、より多くの情報といくつかのデータモデルの例については、http://www.1keydata.com/datawarehousing/data-modeling-levels.htmlを参照してください。

Answer 8

概念スキーマ - エンティティと関係をカバーしています。最初に作成する必要があります。他の答えのいくつかとは対照的に;テーブルはここでは定義されていません。たとえば、「多対多」表は概念データ・モデルには含まれていませんが、エンティティー間の「多対多」関係として定義されています。

論理スキーマ - 物理的な実装に関係なく、テーブル、属性、キー、必須のロール制約、および参照整合性をカバーします。インデックスのようなものは定義されていませんが、属性タイプは論理的に保たれるべきです。 varchar2の代わりにテキスト。概念スキーマに基づいて作成する必要があります。