构建PDM的必要条件：LDM基础与设计策略

在IT行业中，将LDM（逻辑数据模型）实现为PDM（物理数据模型）是一个关键步骤，尤其在PDM系统设计中，它涉及到一系列的重要决策和策略。本文档由NCR（中国）有限公司数据仓库事业部的技术经理崔大强提供，重点关注了数据模型的基本概念、建模方法论以及在LDM到PDM转换过程中的关键要素。 首先，数据模型是通过数学抽象表达现实世界的一种方式，其内容描述了数据及其关系，形式反映了数据的组织和管理结构。在数据仓库系统建设中，它是蓝图，是系统的核心，同时也是业务人员与IT人员之间的通用语言和工具。 数据模型的分类主要包括概念数据模型（CDM）、逻辑数据模型（LDM）、物理数据模型（PDM）和应用数据模型（ADM）。CDM是从全局视角提供模型设计的大纲，涉及主题、主题间关系、实体及其关系等；LDM则由业务人员和IT人员共同设计，用于定义数据间的逻辑关系，通过图形化表示客户业务规则，并作为数据仓库建设的蓝图；PDM是面向物理实施的详细设计，基于LDM并依赖数据库技术，需要平衡业务需求和性能；最后，ADM是为了满足最终用户对数据访问的需求，关注内容和形式的适配性。 在LDM到PDM的实现过程中，70%的重要性在于核心业务规则的明确，这包括理解并准确捕捉业务流程中的关键数据和交互关系。剩下的10%和20%分别对应的是软硬件平台的个性化和用户、开发商的个性化需求，这些因素在设计过程中同样不可或缺。 在具体操作上，LDM的建模方法可能采用第三范式（3NF）来确保数据的一致性和完整性。在设计逻辑数据模型时，需要构建实体、关系和属性，并通过符号体系清晰地表达。物理数据模型设计则更关注实际数据库设计的细节，如表设计、索引优化，以及可能的非规范化处理，以便于后续的ETL（提取、转换、加载）过程和元数据管理。 从概念到物理的数据模型转换是一个严谨的过程，需要深入了解业务规则，灵活运用数据模型方法论，并充分考虑平台特性和用户需求。这对于确保PDM系统高效、准确地支持业务运营至关重要。