请详细解释如何从概念数据模型出发，设计逻辑数据模型和物理数据模型，并讨论如何维护逻辑独立性和物理独立性以适应业务变化。

在数据库设计过程中，概念数据模型（如E-R模型）是理解业务需求并将其抽象成数据模型的基础。概念数据模型通常使用实体和它们之间的联系来表达业务需求。设计逻辑数据模型（如关系模型）时，需要将E-R模型转换为一系列规范化的关系模式，确保数据的逻辑结构既满足业务需求，又能高效地支持数据操作和查询。这一转换过程需要考虑到数据的完整性、一致性和安全性。物理数据模型则根据逻辑数据模型来定义具体的存储结构和访问方法，涉及到数据库文件的组织方式、索引策略和数据的存储介质等物理细节。设计物理数据模型时需要考虑性能优化和存储成本。

参考资源链接：[全国计算机四级数据库工程师：复习资料详解与概念模型解析](https://wenku.csdn.net/doc/721zg1osi4?spm=1055.2569.3001.10343)

为了保持逻辑独立性，当业务需求发生变化导致逻辑数据模型需要调整时，可以通过修改模式与外模式映像来实现，而不影响应用程序。例如，如果业务需求发生变化，需要增加新的数据项，我们可以调整关系模式而不改变应用程序中的SQL查询语句。这种分离允许应用程序与数据模式保持独立，应用程序不需要修改即可继续运行。

物理独立性的保持则更加关注存储结构的变化，这些变化不应该影响到逻辑数据模型。例如，当数据库从一个存储系统迁移到另一个效率更高的存储系统时，只需调整模式与内模式映像即可，无需对应用程序或逻辑数据模型做任何改动。通过外模式与内模式的映像调整，可以实现物理数据模型的改变而不干扰到业务逻辑。

在设计过程中，确保数据独立性是非常重要的。设计者可以通过创建视图来维护逻辑独立性，使用触发器和存储过程来封装数据操作逻辑，从而减少应用程序对外模式变化的依赖。同时，合理设计索引和数据分割策略可以提高数据库性能，从而维护物理独立性。

总结来说，设计数据模型并维护数据独立性是一个涉及多个阶段和维度的过程。从概念数据模型到逻辑和物理数据模型的转换需要综合考虑业务需求、数据完整性和系统性能。通过合理的数据模型设计和适当的抽象层次，可以确保数据库系统能够适应业务变化，同时保持高可用性和稳定性。

参考资源链接：[全国计算机四级数据库工程师：复习资料详解与概念模型解析](https://wenku.csdn.net/doc/721zg1osi4?spm=1055.2569.3001.10343)