論理データモデルとは

システムエンジニアリングとデータベース開発では、論理データモデル（LDM）の作成は、概念データモデル（CDM）に続き、物理データモデル（PDM）に続くデータモデル全体を作成する2番目のステップです。 論理データモデルでは、エンジニアはビジネスにとって重要なデータを対象とし、あるセクションから別のセクションへのデータベース全体の関係を示します。 LDMダイアグラムには、データタイトル付きのさまざまなテーブルが表示されますが、実際のデータは存在しません。 たとえば、日付テーブルが作成されると、LDM図には「月」や「年」などのタイトルが表示されますが、実際の月と年の値は表示されません。

データマッピングに関しては、最初のモデルはCDMです。 この図は、データモデリングを開始する単純な概念です。 いくつかのテーブルがあり、タイトルはありません。関係を示す行もあります。

概念モデルの後に、論理データモデルが作成されます。 このモデルは、タイトルと関係の両方の観点からはるかに詳細です。 空のテーブルには任意の値が入力されるため、エンジニアはどのデータが重要かを知ることができます。 たとえば、概念モデルには「Store」という名前のテーブルがありますが、LDMは「Store Description」や「Store Name」などのタイトルでテーブルを埋めます。データはこの段階では実装されません。エンジニアは、機能するデータベースに必要な情報を知っています。

異なるテーブル間の関係も詳細であるため、エンジニアはそれらのテーブルを相互作用させる方法を知っています。 通常、他のすべてのテーブルが接続する1つの中央テーブルがあります。 補助テーブルの間には、相互接続が存在することがあり、これらのテーブルは互いに独立して機能できないことを示しています。 1つのテーブルを別のテーブルに接続する線は、これらの関係を示しています。

論理データモデルは多くの理由で必要です。 ビジネスが収集している情報と、すべてのデータがどのように関連しているかを明確にします。 これにより、管理者がドラフトを調べて、さらに情報が必要かどうかを確認することも簡単になります。 情報は図式化されているため、計画が詳細であり、推測の余地がないため、エンジニアはデータモデルの作成に必要な時間を短縮できます。

論理データモデルの後、PDMが作成されます。 これは、データベースの実際の物理的な実装です。 このモデルでは、「年」が「2011」で満たされるなど、すべての任意の値が実際の値で満たされ、データが実際に使用されて収集されます。