逻辑模型

逻辑模型是一种用于描述数据结构的概念模型，它能够直观地体现业务部门的需求，并对系统的物理实施具有指导意义。通过实体和关系的构建，可以描绘出企业的数据架构。

历史沿革

逻辑模型的发展经历了不同的阶段。早期的层次模型和网状模型被称为非关系模型，它们在20世纪70年代至80年代初期广泛使用，当时占据着数据库系统市场的主导地位。然而，随着技术的进步，这些模型逐渐被关系模型所替代。尽管如此，在某些地区，如美国，由于历史原因，仍然有许多基于层次或网状数据库的系统在运行。自20世纪80年代起，面向对象的思想和技术开始影响计算机科学的各个方面，包括程序设计语言、软件工程和计算机硬件等领域。这一趋势也催生了面向对象的数据模型。

分类

常见的逻辑模型主要包括层次模型、网状模型和关系模型。这些模型的区别在于其数据结构的不同，即数据之间联系的表现形式。层次模型采用树形结构，网状模型则使用图形结构，而关系模型则是通过二维表格的形式来表示数据间的联系。

构成要素

逻辑模型由三个核心要素构成：数据结构、数据操作和完整性约束。数据结构描述了数据的组织方式和数据之间的联系框架，是系统静态特征的体现。数据操作涵盖了对数据库中各种对象的操作集及其相关规则，反映了系统的动态特性。完整性约束则是一组确保数据完整性的规则集合，包括基本的通用规则和用户定义的具体规则。

设计流程

逻辑模型的设计过程包括以下几个关键步骤：

分析主题域

在概念模型设计的基础上，需要对确定的主题域进行深入分析，并选择首先实施的主题域。这个选择应考虑到主题域的规模，既要足以支持一个可行的系统，又要便于开发和快速实施。

粒度层次划分

数据仓库逻辑设计的重要任务之一是确定数据仓库的粒度层次。适当的粒度层次划分对于数据仓库的数据量和适用的查询类型至关重要。为了满足企业级业务OLTP需求，主题数据库需要保存最精细的数据，并根据业务部门的查询需求考虑多重粒度，以提升复杂查询的速度。

确定数据分割策略

在这个步骤中，需要选择合适的数据分割标准，综合考虑数据量、数据分析处理的实际需求、简单易行等因素。数据量通常是决定是否进行数据分割以及如何分割的主要依据，而数据分析处理的要求则是选择数据分割标准的关键考量。

关系模式定义

数据仓库的每个主题通常由多个表组成，这些表通过主题的公共码键相互关联，形成一个完整的主题。在此过程中，需要对选定的主题进行模式划分，创建多个表，并定义各表的关系模式。

参考资料

逻辑模型.CSDN博客.2024-10-21

逻辑模型.博客.2024-10-21

逻辑模型.薪火数据.2024-10-21