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随着互联网的不断发展，企业对数据的应用越来越多样化，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据建模类型与应用方法。
一、数据建模类型
概念数据模型:
概念数据模型也称为领域模型，典型的概念模型只对领域的实体和实体之间的关系建模，与实现细节无关，主要用于项目的分析阶段，在EA中一般使用实体关系图或UML类图来建模。
概念数据模型是数据建模抽象的形式，使用简单有利于概念模型省略了特定的平台信息，例如：数据类型、索引和键，除此之外还省略了其他实现细节，比如过程和接口定义。
逻辑数据模型:
逻辑数据模型，描述了数据对象以及这些数据对象的属性和关系。不过它仍然与实现细节无关。可以使用实体关系或UML类图来定义它们。它一个好处是，为物理模型和后续的数据库实现提供了基础。
逻辑数据模型有助于定义系统中数据元素的详细结构以及数据元素之间的关系。他们完善了概念数据模型引入的数据元素，并构成了物理数据模型的基础。在EA中，逻辑数据模型通常使用UML类图建模。
物理数据模型：
用来表现数据的存储实现，它建模了数据表、表中的数据列以及数据表的关系。可以使用EA的UML的数据建模扩展进行数据建模，EA中的物理数据模型可帮助我们可视化数据库结构并自动派生相应的数据库模式。
物理数据模型直观地表示由关系数据库模式实现的数据结构。它可以利用的元数据非常丰富，并且与数据库模式的各个方面(如数据库表、列、主键和外键)的紧密映射。
二、数据建模应用方法
在实际工作中，在项目各个阶段的数据建模工作如下：
业务分析阶段，业务分析师和客户交流、理解需求、使用概念建模建模实体。
逻辑设计阶段，数据架构师，对实体进行细化，设计数据对象、属性和关系。
物理设计阶段，开发工程师针对业务需求和系统的性能需求，把逻辑数据模型转化为物理数据模型，设计物理表的结构和约束和关系。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请在707945861群中学习了解。
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