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数据模型之概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型

逻辑数据模型是数据建模的第二阶段产物，基于概念数据模型进一步细化和精炼，考虑数据的完整性、一致性和安全性等方面。 逻辑数据模型怎么表示？逻辑数据模型也使用实体-关系图（ER）或统一建模语言（UML）等形式表示。

逻辑数据模型是概念数据模型向物理数据模型过渡的关键步骤，它确保了数据的逻辑一致性。物理数据模型（Physical Data Model）则是面向计算机物理表示的数据模型，它描述了数据在存储介质上的组织结构，包括数据的存储位置、存储格式等细节。物理数据模型不仅与具体的DBMS相关，还与操作系统和硬件紧密相连。

数据模型主要有三种，它们分别是：概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型。概念数据模型：这是最高层的数据模型，它按照用户的观点来对数据和信息进行建模。这种模型用于数据库设计初期阶段，主要目的是将客观世界中的事物转换成计算机世界能够识别的信息。

概念数据模型是最高抽象层级，定义数据需求和业务背景，对应企业业务架构，指导需求梳理和技术方案设计。逻辑数据模型在概念数据模型基础上细化，聚焦于具体业务应用场景，对应企业应用架构，提供明确的业务定义和表示。

数仓建模全流程

1、因此，建模的第一个步骤是描述需要建模的业务流程。例如，需要了解和分析一个零售店的销售情况，那么与该零售店销售相关的所有业务流程都是需要关注的。为了描述业务流程，可以简单地使用纯文本将相关内容记录下来，或者使用“业务流程建模标注”（BPMN）方法，也可以使用统一建模语言（UML）或其他类似的方法。

2、首先，模拟生成用户日志数据和电商业务数据。用户日志数据采用JSON格式，通过脚本工具生成，生成日志数据时注意日期配置；电商业务数据通过脚本工具模拟存储在MySQL中的表。接着，用户日志数据通过编写采集脚本导入HDFS，使用日志采集平台搭建实现数据收集，检查HDFS路径下是否产生数据。

3、核心概念 维度建模：数据仓库领域中的一个核心概念，旨在构建数据模型以支持决策分析，提供快速查询性能并简化数据展现。核心组件 事实表：用于记录度量数据，如销售金额、订单数量等。维度表：提供描述性信息，如产品、客户、时间等，是数据仓库的“灵魂”。

4、维度建模分为四个步骤：选择业务过程、声明粒度、确认维度和确认事实。首先，选择业务过程是基于业务需求进行的，确保模型与实际业务紧密相关。其次，声明粒度是确定维度的最小单位，确保一致性，便于查询优化。接着，确认维度属性，即确定哪些列提供描述性信息。

5、维度建模的核心理念是为分析服务，它解决了如何快速满足用户需求和优化大规模复杂查询性能的问题。在设计上，它将数据仓库划分为事实表和维度表，遵循简单性原则，以业务流程为基础，从原子粒度开始构建。