Was ist der Unterschied zwischen einem logischen Datenmodell und einem physischen Datenmodell?
Was ist der Unterschied zwischen einem logischen Datenmodell und einem physischen Datenmodell?
Logische Datenmodelle und physische Datenmodelle sind zwei wichtige Schritte beim Datendesign. Datenmodellierung ist der Prozess der Erstellung einer visuellen Darstellung oder einer Vorlage, der verschiedenen Interessengruppen hilft, eine einheitliche Sicht auf die Daten des Unternehmens zu erhalten. Es beginnt mit der konzeptionellen Datenmodellierung, bei der Sie eine abstrakte Darstellung Ihrer Datenentitäten, Attribute und Beziehungen mit Eingaben von Geschäftsanwendern auf hoher Ebene erstellen.
Das logische Datenmodell ist eine ausgefeiltere Version des konzeptionellen Modells. Es stellt Datenbeschränkungen, Entitätsnamen und Beziehungen für die plattformunabhängige Implementierung schematisch dar. Das physische Datenmodell verfeinert das logische Datenmodell für die Implementierung über eine bestimmte Datenbanktechnologie weiter. Logische Datenmodelle und physische Datenmodelle definieren die Struktur, Organisation und Regeln von Daten, um ein effizientes Speichern, Abrufen und Bearbeiten zu unterstützen.
Repräsentation: logisches Datenmodell im Vergleich zum physischen Datenmodell
Sowohl logische Datenmodelle als auch physische Datenmodelle sind Tools, die sicherstellen, dass Geschäftsanforderungen in einer physischen Datenbank korrekt dargestellt werden. Sie bieten unterschiedliche technische Details, um das Datenbankdesign zu unterstützen und gleichzeitig die Geschäftsperspektive beizubehalten.
Repräsentation eines logischen Datenmodells
Mit einem logischen Datenmodell können Geschäftsanalysten und Datenarchitekten betriebliche oder transaktionale Prozesse in einem Entitätsbeziehungsdiagramm visualisieren. Logische Datenmodelle definieren, wie Datenobjekte funktionieren und wie Transaktionen durchgeführt werden, und zwar auf eine Weise, die die Geschäftsbeteiligten verstehen. Daher werden sie unabhängig von der eigentlichen Datenbank entworfen, in der sie später bereitgestellt werden.
Das folgende Diagramm zeigt ein Beispiel für ein logisches Datenmodell für ein Sportticketsystem.
Jede Tabelle beschreibt die Datenentitäten und ihre jeweiligen Attribute in vertrauten Geschäftsbegriffen. Zum Beispiel enthält die Entität Person full_name und last_name als Attribute. Für alle Entitäten legen Sie einen Primärschlüssel (PK) fest, um die Attribute in jeder Zeile zu unterscheiden. Einige Entitäten enthalten Fremdschlüssel (FK), um ihre Beziehung zu einer anderen Entität in 1:n-Beziehungen anzuzeigen.
Darstellung eines physikalischen Datenmodells
Physikalische Datenmodelle bieten detaillierte Informationen, die Datenbankadministratoren und -entwicklern helfen, die Geschäftslogik in einer physischen Datenbank zu implementieren. Diese Modelle bieten zusätzliche Attribute, die in einem logischen Datenmodell nicht spezifiziert sind, wie Trigger, gespeicherte Prozeduren und Datentypen. Da sie die Datenelemente einer tatsächlichen Datenbank zuordnen, müssen physische Datenmodelle plattformspezifische Einschränkungen wie Namenskonventionen und die Verwendung reservierter Wörter einhalten.
Das folgende Diagramm zeigt ein Beispiel für das physische Datenmodell für dasselbe Sportticketsystem.
Im physikalischen Datenmodell geben Sie die Datentypen für alle gespeicherten Datenobjekte an. Sie überarbeiten auch die Entitäts- und Attributnamen, um plattformunterstützte Formate zu verwenden.
So entwerfen Sie: logisches Datenmodell vs. physisches Datenmodell
Das Entwerfen sowohl logischer Datenmodelle als auch physischer Datenmodelle erfordert Schritte, die einen nahtlosen Übergang von Geschäftsanforderungen zu praktischen Datenbankimplementierungen ermöglichen. Das logische Datenmodell ist eine Erweiterung des konzeptionellen Datenmodells eines bestimmten Geschäftsprozesses. Das physische Datenmodell verfeinert das logische Datenmodell für das Datenbankdesign weiter.
Ein logisches Datenmodell erstellen
Gehen Sie wie folgt vor, um ein logisches Datenmodell zu erstellen:
- Ermitteln Sie alle erforderlichen Entitäten und ihre jeweiligen Attribute.
- Wählen Sie die entsprechenden PKs als eindeutige Identifikatoren für die Gruppen von Attributen.
- Normalisieren und denormalisieren Sie das Datenmodell entsprechend den betrieblichen Anforderungen.
- Stellen Sie die Beziehungen zwischen verschiedenen Geschäftseinheiten im Datenmodell her.
- Validieren Sie die Datenentitäten und ihre Beziehungen, um die Geschäftslogik korrekt darzustellen.
Sie definieren die Beziehungen zwischen einzelnen Entitäten. Einige Entitäten sind direkt miteinander verknüpft, andere können durch eine gemeinsame Entität verknüpft sein. In der Regel beraten Sie sich mit den jeweiligen Stakeholdern, um sicherzustellen, dass die Entitäten gemäß den Geschäftsanforderungen korrekt miteinander verbunden sind. Sie können auch einige Entitäten duplizieren und andere strategisch auf eine einzige Instance beschränken, um die Effizienz der Abfragen zu verbessern und den Speicherplatz zu minimieren.
Ein physisches Datenmodell erstellen
Gehen Sie wie folgt vor, um ein physisches Datenmodell zu entwerfen:
- Konvertieren Sie das lokale Datenmodell so, dass es zur Plattform eines ausgewählten Datenbankanbieters passt.
- Ordnen Sie Datenentitäten ihren jeweiligen Tabellen zu.
- Ordnen Sie PKs und FKs in den Datenbanktabellen nach Bedarf zu und erstellen Sie sie.
- Stellen Sie sicher, dass die Datenbankstruktur angemessen normalisiert ist, um redundante Daten zu entfernen und die Datenintegrität zu verbessern.
- Fügen Sie relevante Datenbankeinschränkungen, Regeln, Partitionen und programmgesteuerte Features hinzu, um die Anwendungsentwicklung zu unterstützen.
- Vergleichen Sie das physische Datenmodell und das logische Datenmodell, um sicherzustellen, dass die Geschäftsanforderungen korrekt übersetzt werden.
In einigen Fällen ist eine Entität in mehrere Tabellen aufgeteilt. Jede Tabelle enthält mehrere Spalten, in denen Informationen gespeichert werden, die durch die Attribute des logischen Datenmodells spezifiziert werden. In einem physikalischen Datenmodell werden Spalten nach ihren Datentypen unterschieden, z. B. Integer, Varchar und Boolean.
Hauptunterschiede: logisches Datenmodell im Vergleich zum physischen Datenmodell
Obwohl logische Datenmodelle und physische Datenmodelle Teil des Datenmodellierungsprozesses sind, unterscheiden sie sich durch unterschiedliche Merkmale.
Zielsetzung
Mit logischen Datenmodellen können Sie Prozessabläufe technisch strukturiert visualisieren. Sie können die Beziehungen zwischen verschiedenen Geschäftssystemen erfassen.
Andererseits beschreibt ein physisches Datenmodell, wie Daten in tatsächlichen Datenbanktabellen organisiert sind. Sie erhalten einen Überblick darüber, wie eine Anwendung Daten aus der realen Welt speichert und darauf zugreift.
Ersteller
Datenarchitekten und Geschäftsanalysten erstellen in der Regel logische Datenmodelle. Entwickler und Datenbankadministratoren sind für die Implementierung physischer Datenmodelle verantwortlich.
Komplexität
Logische Datenmodelle sind einfacher, weil sie die Verbindung von Geschäftsdatenobjekten definieren. Jedes Datenobjekt besteht aus Datenentitäten und den zugehörigen Attributen.
Physikalische Datenmodelle sind komplexer. Sie organisieren Datenelemente in einem physischen Datenmodell mit Tabellen, Spalten und Indizes und erfüllen strenge Plattformbeschränkungen. Datenstrukturen in einem physikalischen Datenmodell unterliegen einer starreren Beziehung wie Kardinalität und Nullbarkeit.
Einsatzbereich
Sie verwenden logische Datenmodellierung, um den Informationsfluss in Unternehmenssystemen zu visualisieren. So können Analysten, Manager und Geschäftsanwender verstehen, wie ein bestimmtes System funktioniert und wie die entsprechenden Geschäftskonzepte aussehen.
Anwendungsentwickler verwenden physische Datenmodelle, um die Datenspeicherung zu planen und zu optimieren, wenn sie Anwendungen für den Produktionseinsatz erstellen. Physikalische Datenmodelle sind die Vorlage für das Speichern von Daten in einer relationalen Datenbank.
Zusammenfassung der Unterschiede: logisches Datenmodell vs. physisches Datenmodell
| Logisches Datenmodell |
Physische Datenmodell |
|
| Plattformabhängige Datenbank |
Nein. |
Ja. |
| Struktur der Daten |
Entitäten, Attribute, PKs und FKs. |
Datenbanktabellen, Zeilen, PKs, FKs und Datentypen. |
| Programmatische Features |
Nein. |
Trigger und gespeicherte Prozeduren. |
| Zielsetzung |
Visualisieren Sie Geschäftslogik mit Datenstrukturen. |
Organisieren Sie die Datenstruktur für das Datenbankdesign. |
| Ersteller |
Geschäftsanalysten und Datenarchitekten. |
Softwareentwickler, Programmierer und Datenbankadministratoren. |
| Komplexität |
Einfach. |
Komplex. |
| Einsatzbereich |
Um Unternehmenssysteme und Geschäftsregeln zu verstehen. |
Zur Planung, Implementierung und Optimierung der Datenspeicherung bei der Entwicklung von Anwendungen. |
Wie kann AWS Ihnen bei Ihren logischen Datenmodellen und physischen Datenmodellen helfen?
Amazon-Web-Services-(AWS)-Datenbanken umfassen über 15 Datenbank-Engines zur Unterstützung verschiedener Datenmodelle. Beispielsweise können Sie Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) verwenden, um logische relationale Datenmodelle zu implementieren, und Amazon Neptune, um logische Diagramm-Datenmodelle zu implementieren.
Sie können AWS Amplify DataStore auch für eine schnelle und einfache Datenmodellierung zum Erstellen von Mobil- und Webanwendungen verwenden. Es verfügt über eine visuelle und codebasierte Schnittstelle, um Ihr Datenmodell mit Beziehungen zu definieren, was Ihre Anwendungsentwicklung beschleunigt.
So können Sie Datenmodellierung in AWS durchführen:
- Mit Amazon RDS können Sie Datenbanken mit Amazon-Aurora-MySQL-kompatibler Edition, Amazon-Aurora-PostgreSQL-kompatibler Edition, SQL Server und anderen beliebten Datenbank-Engines erstellen und skalieren
- Mit Neptune können Sie hochverfügbare Diagrammanwendungen erstellen, die mehr als 100.000 Abfragen pro Sekunde verarbeiten können
- Amplify Datastore bietet Clientbibliotheken, mit denen Sie Daten in der Cloud einfach abfragen, aktualisieren, sortieren oder filtern können
Beginnen Sie mit logischen Datenmodellen und physischen Datenmodellen auf AWS, indem Sie noch heute ein Konto erstellen.
