論理データモデルとは何ですか？

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）の後に来るデータモデル全体を作成する2番目のステップであり、物理データモデル（PDM）によって進行されます。論理データモデルでは、エンジニアはビジネスの重要なデータをターゲットにし、データベースの関係全体をあるセクションから別のセクションに示します。 LDM図には、データタイトルを含む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、日付表が作成された場合、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存在しません。

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、データモデリングから始まる単純な概念です。タイトルが含まれていないいくつかのテーブルがあり、関係を示すためのいくつかの行があるかもしれません。

概念モデルの後、論理データモデルが作成されます。このモデルの観点からは、はるかに詳細ですタイトルと関係の両方。空白のテーブルは任意の値で満たされているため、エンジニアはどのデータが重要であるかを知っています。たとえば、概念モデルには「ストア」という名前のテーブルがあり、LDMは「ストアの説明」や「ストア名」などのタイトルをテーブルに記入します。データはこの段階では実装されていません。これは、機能するデータベースに必要な情報をエンジニアに知らせることのみを目的としています。

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を対話す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中央テーブルが1つあります。補助テーブルの間には、相互接続が時々あり、これらのテーブルが互いに独立して機能できないことを示しています。ある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。

多くの理由で論理データモデルが必要です。どの情報を明確にします彼のビジネスは、すべてのデータがどのように関連しているかを収集しています。これにより、経営陣がドラフトを調べて、より多くの情報が必要かどうかを簡単に確認できます。情報は配定されているため、計画が詳細であり、推測がないため、エンジニアはデータモデルの作成に必要な時間が少なくなります。

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実装です。このモデルでは、すべての任意の値は、「2011年」で満たされている「年」などの実際の値で満たされ、データは実際に使用され、収集されます。