4.1  數(shù)據(jù)模型體系

數(shù)據(jù)庫設計是一項龐大的工程項目，數(shù)據(jù)庫設計質量的好壞直接影響系統(tǒng)中各個處理過程的性能和質量。為了更好地進行數(shù)據(jù)庫設計，業(yè)界提出各種數(shù)據(jù)庫設計方法，并運用軟件工程的思想和方法，提出各種設計準則和規(guī)范。其中關鍵一點就是數(shù)據(jù)模型體系的設計。商45銀行數(shù)據(jù)治理業(yè)銀行的數(shù)據(jù)模型體系一般分為4層，包括：企業(yè)級概念數(shù)據(jù)模型、企業(yè)級邏輯數(shù)據(jù)模型、應用級邏輯數(shù)據(jù)模型、應用級物理數(shù)據(jù)模型。

一個典型的數(shù)據(jù)模型項目或新系統(tǒng)開發(fā)項目中的數(shù)據(jù)庫設計工作可包括以下階段：需求收集階段、分析與設計階段、，實現(xiàn)階段。

1．需求收集階段

概念數(shù)據(jù)模型( Conceptual Data Model，CDM)是需求收集階段的階段性結果，它包含了重要的業(yè)務概念以及需求，并且通過相應的方法論將這些高級的業(yè)務概念關聯(lián)起來。

2．分析與設計階段

邏輯數(shù)據(jù)模型( Logic Data Model，LDM)是分析與設計階段的產(chǎn)物，將高級的業(yè)務概念以數(shù)據(jù)實體或屬性及其關系的形態(tài)在邏輯層面更詳細地表達出來，主要的表現(xiàn)形式是ERD（實體關系圖）。

3．實現(xiàn)階段

物理數(shù)據(jù)模型( Physical Data Model，PDM)是考慮到物理實現(xiàn)上效率的實現(xiàn)以及很多限制而獲得的數(shù)據(jù)模型，是最終結合數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實現(xiàn)的產(chǎn)物。

企業(yè)級概念數(shù)據(jù)模型指導企業(yè)級邏輯數(shù)據(jù)模型，企業(yè)級邏輯數(shù)據(jù)模型指導應用級邏輯數(shù)據(jù)模型，應用級邏輯數(shù)據(jù)模型反向指導與完善企業(yè)級邏輯數(shù)據(jù)模型，并指導生成應用級物理數(shù)據(jù)模型。

設計一個完善的數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)不是一蹴而就的，它往往是上述幾個階段的循環(huán)反復。

如果沒有科學的數(shù)據(jù)庫設計方法，數(shù)據(jù)庫設計質量難以保證，往往使數(shù)據(jù)庫運行一段時間后出現(xiàn)各種不同程度的功能或性能問題，無形之中增加了系統(tǒng)維護的代價。為保證數(shù)據(jù)模型的設計質量，數(shù)據(jù)模型的設計應遵循先概念數(shù)據(jù)模型，再邏輯數(shù)據(jù)模型，最后物理數(shù)據(jù)模型的順序。

圖4-1所示為數(shù)據(jù)模型體系。