逻辑模型设计

逻辑模型的应用案例丰富多样，已在多个领域得到验证和应用。

建立一个统一的、共享的基础数据平台，为各个业务部门的不同业务需求提供一致的、规范的数据；数据的组织围绕银行主要的主题领域进行，如客户、产品、账户和渠道等；一个可扩展的、动态的模型能够经得住时间的考验，当业务改变时（如改变组织结构和产品交易），能够将对数据模型的影响减至最小甚至完全不受影响； DW的数据模型应该是中性的，能够满足各种不同的分析逻辑的要求而设计的，因此它不同于通常所看到的为了支持某个特定的、预先定义的处理过程而设计的模型；数据模型涉及范围广阔，是多功能的和集成的；统一与共享，在于设计的整合。可扩展、动态—范式化/抽象化

在逻辑结构设计中，任务主要围绕E-R图的创建与应用。具体内容包括将E-R图转化为关系模型，并进行数据模型优化。通过优化数据模型，我们能够提高数据库的运行效率和存储管理能力，确保逻辑结构的科学性和合理性。

将概念 E-R 图转换为 DBMS 支持的数据模型 概念结构转化为关系、网状、层次模型 转换模型转换为特定 DBMS 支持的模型 数据模型优化

逻辑数据模型：数据仓库的核心 逻辑数据模型在数据仓库中扮演着关键角色，它连接着源数据和最终用于分析的应用数据模型。它负责： 存储和管理数据: 定义数据结构、组织和存储采集的数据，为后续分析奠定基础。 回答业务问题: 通过逻辑模型，可以将业务问题转化为数据查询，从而提取有价值的信息。 数据清洗和转换: 定义数据清洗和转换规则，确保数据质量和一致性。 支持多种应用: 为数据集市、商业智能 (BI) 工具和数据挖掘等应用提供数据基础。 建模方法论： 构建逻辑数据模型通常采用以下方法： 实体关系 (ER) 建模: 识别数据实体及其关系，构建实体关系图 (ERD)。 维度建模: 定义事

逻辑数据模型的设计是数据库开发中的一个重要环节，是在数据库系统(DBMS)的实现上，能让你更清晰地理解数据和它们之间的关系。层次数据模型、网状数据模型、关系数据模型和面向对象的数据模型各有不同的结构表现形式，适用于不同的应用场景。比如，层次模型就像树状结构，可以好地表现父子关系；网状模型则适用于更复杂的多对多关系。对于想要深入了解数据库模型的你来说，掌握这些不同模型的使用方法会有。如果你正在学习数据库，尤其是想要更好地理解数据是如何组织和管理的，可以尝试结合这四种模型，比较它们的优缺点，找出最适合自己需求的模型。

Teradata行业逻辑数据模型助力企业数据化转型 Teradata行业逻辑数据模型为各行业提供了一套经过验证的数据仓库解决方案，帮助企业快速构建高效、灵活、可扩展的数据仓库系统。 支持行业: 金融服务业 (Financial Services) 卫生保健业 (Healthcare) 制造业 (Manufacturing) 通讯业 (Communications) 媒体娱乐业 (Media and Entertainment) 旅游业 (Travel) 运输业 (Transportation) 零售业 (Retail) 公用事业 (Utility) Teradata数据仓库建模过程: 业

逻辑数据模型以图形化形式定义业务规则，组织数据关系，以达到数据设计目标。其符号体系设计内容反映具体业务需求和设计目标。

逻辑结构设计的任务：将概念结构设计阶段创建的基本 E-R 图 转换为符合所选 DBMS 产品支持的数据模型的逻辑结构。 关系、网状、层次三种数据模型 在此仅讨论 关系数据模型 的逻辑结构设计。 逻辑结构设计阶段的步骤： E-R 图向关系模型的转换 关系模型的规范化（基于关系数据理论） 关系模型的优化

一系列由Matlab建立的模型，适合学习和参考。这些模型包括各种应用场景，帮助用户更好地理解和应用Matlab技术。