逻辑数据模型和物理数据模型有什么区别？
逻辑数据模型和物理数据模型是数据设计中的两个重要步骤。数据建模指创建可视化表示或蓝图，可帮助不同的利益相关者生成组织数据的统一视图。它从概念数据建模开始，其中您可以创建数据实体、属性以及与业务用户输入的关系的高级抽象表示形式。
逻辑数据模型是概念模型的更精细版本。它以一种与平台无关的方式以图表形式表示数据约束、实体名称和实现关系。物理数据模型进一步细化了逻辑数据模型，以便采用特定数据库技术实现。逻辑数据模型和物理数据模型定义了数据的结构、组织和规则，以支持高效的存储、检索和操作。
表示：逻辑数据模型与物理数据模型
逻辑数据模型和物理数据模型都是确保在物理数据库上准确表示业务需求的工具。它们可提供不同等级的技术细节，支持数据库设计，同时保障业务视角。
逻辑数据模型的表示
通过逻辑数据模型，业务分析师和数据架构师可以在实体关系图中可视化运营或事务流程。逻辑数据模型定义了数据对象如何以业务利益相关者理解的方式运行和交易。因此，其设计独立于之后部署的实际数据库。
下图为体育票务系统的逻辑数据模型示例。
每个表格都使用常见的业务术语描述了数据实体及其各自的属性。例如，实体人包含 full_name 和 last_name 属性。对于所有实体，您可以指定一个主键（PK）来区分每行中的属性。有些实体包含外键（FK），表示它们在一对多关系中与另一个实体的关系。
物理数据模型的表示
物理数据模型提供了深入的细节，可帮助数据库管理员和开发人员在物理数据库上实施业务逻辑。这些模型提供逻辑数据模型中未指定的其他属性，例如触发器、存储过程和数据类型。由于物理数据模型将数据元素映射到实际数据库，因此它们必须遵守平台的特定限制，例如命名规则和保留字的使用。
下图为同一体育票务系统的物理数据模型示例。
在物理数据模型中，您可以说明所有存储的数据对象的数据类型。您还可以修改实体和属性名称，以便使用平台支持的格式。
如何设计：逻辑数据模型与物理数据模型
设计逻辑数据模型和物理数据模型都需要一些步骤，以实现从业务需求到实现实际数据库的无缝过渡。逻辑数据模型是特定业务流程概念数据模型的扩展。物理数据模型进一步细化了用于数据库设计的逻辑数据模型。
创建逻辑数据模型
按照以下步骤构建逻辑数据模型：
- 确定所需的所有实体及其各自的属性。
- 选择适当的 PK 作为属性组的唯一标识符。
- 根据操作要求对数据模型进行标准化和反标准化。
- 在数据模型中建立不同业务实体之间的关系。
- 验证数据实体及其关系，以准确地表示业务逻辑。
您可以定义不同实体之间的关系。有些实体直接相互关联，而另一些实体则可能通过共同实体链接。通常，您需要咨询各自的利益相关者，以确保各实体根据业务需求正确连接。您还可以复制某些实体，并从战略上将其他实体限制为单个实例，以提高查询效率并最大限度地减少存储空间。
创建物理数据模型
按照以下步骤设计物理数据模型：
- 转换本地数据模型以适合所选数据库提供商的平台。
- 将数据实体映射到各自的表中。
- 根据需要在数据库表中映射和创建 PK 和 FK。
- 验证数据库结构是否已适当标准化，以移除冗余数据并提高数据完整性。
- 添加相关的数据库约束、规则、分区和编程功能以支持应用程序开发。
- 比较物理数据模型和逻辑数据模型，确保业务需求得到正确转换。
在某些情况下，一个实体被分成多个表。每个表都包含几列，这些列存储由逻辑数据模型的属性指定的信息。在物理数据模型中，列按其数据类型（例如整数、可变长字符串和布尔值）进行区分。
主要区别：逻辑数据模型与物理数据模型
尽管逻辑数据模型和物理数据模型都是数据建模过程的一部分，但它们具有不同的特征。
目标
使用逻辑数据模型，您可以以技术结构化的方式可视化工作流程。您可以了解各种业务系统之间的关系。
另一方面，物理数据模型描述了实际数据库表中数据的组织方式。您可以自上而下地了解应用程序如何存储和访问真实数据。
创建者
数据架构师和业务分析师通常会创建逻辑数据模型。开发人员和数据库管理员负责实现物理数据模型。
复杂性
逻辑数据模型更简单，因为它们定义了业务数据对象的互连。每个数据对象都由数据实体及其关联属性组成。
物理数据模型更为复杂。您可以使用表、列和索引在物理数据模型中组织数据元素，并满足严格的平台限制要求。物理数据模型中的数据结构受更严格的关系（例如基数和可空性）的约束。
使用时机
您可以使用逻辑数据建模来可视化企业系统中的信息流。分析师、经理和业务用户可以了解特定系统的工作原理和适用的业务概念。
应用程序开发人员在构建用于生产的应用程序时，使用物理数据模型来规划和优化数据存储。物理数据模型是在关系数据库中存储数据的蓝图。
差异摘要：逻辑数据模型与物理数据模型
| 逻辑数据模型 |
物理数据模型 |
|
| 依赖平台的数据库 |
不是。 |
可以。 |
| 数据结构 |
实体、属性、PK 和 FK。 |
数据库表、行、PK、FK 和数据类型。 |
| 编程功能 |
不是。 |
触发器和存储过程。 |
| 目标 |
使用数据结构可视化业务逻辑。 |
组织数据结构以进行数据库设计。 |
| 创建者 |
业务分析师和数据架构师。 |
软件开发人员、程序员和数据库管理员。 |
| 复杂性 |
简单。 |
复杂。 |
| 使用时机 |
了解企业系统和业务规则。 |
在开发应用程序时规划、实施和优化数据存储。 |
AWS 如何为您的逻辑数据模型和物理数据模型提供帮助？
Amazon Web Services（AWS）数据库提供了超过 15 个数据库引擎，可支持不同的数据模型。例如，您可以使用 Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）实施逻辑关系数据模型，以及使用 Amazon Neptune 实施逻辑图形数据模型。
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