"PowerDesigner数据建模：逻辑数据模型设计与创建详解"

本文主要讨论了逻辑数据模型(LDM)的概念和设计过程。PowerDesigner的数据模型包括概念数据模型CDM、逻辑数据模型LDM和物理数据模型PDM。逻辑数据模型LDM是概念数据模型CDM的延伸，较概念数据模型更易于理解，同时又不依赖于具体的数据库。逻辑数据模型(LDM)介于概念数据模型(CDM)和物理数据模型(PDM)之间，表示概念之间的逻辑次序，是一个属于方法层次的模型。逻辑数据模型一方面描述了实体、实体属性以及实体之间关系，另一方面又将继承、实体关系中的引用等在实体的属性中进行展示。逻辑数据模型使得整个概念数据模型更易于理解，同时又不依赖于具体的数据库实现，使用逻辑数据模型可以生成针对具体数据库管理系统的物理数据模型。在创建LDM之前，与CDM类似，首先要根据需求分析结果，从中提取系统需要处理的数据。包括实体、联系、特殊的业务规则等等，为创建LDM奠定基础。逻辑数据模型设计不是必须的，可以由概念数据模型直接生成物理数据模型。 逻辑数据模型(LDM)是PowerDesigner数据模型中的一个重要部分。它是概念数据模型(CDM)的延伸，更明确地表达了数据模型的逻辑次序。LDM主要描述了实体、实体属性以及实体之间的逻辑关系，同时展示了继承和实体关系中的引用等内容。与CDM相比，LDM更加易于理解，同时也不依赖于具体的数据库实现，可以方便地生成针对具体数据库管理系统的物理数据模型。在创建LDM之前，需要进行需求分析，从中提取系统需要处理的数据，包括实体、联系、特殊业务规则等，为创建LDM奠定基础。 具体来说，逻辑数据模型(LDM)是数据模型中的一个属于方法层次的模型，表示了概念之间的逻辑次序。逻辑数据模型不仅可以帮助我们理解整个概念数据模型，还可以为物理数据模型的生成提供基础。采用PowerDesigner完成数据建模时，逻辑数据模型的设计并不是必须的，因为可以直接由概念数据模型生成物理数据模型。因此，在实际应用中，根据需求和实际情况来决定是否需要创建逻辑数据模型。 在创建LDM时，首先要根据需求分析的结果提取系统需要处理的数据，包括实体、联系、特殊业务规则等内容，为LDM的创建奠定基础。创建LDM的过程与CDM类似，需要逐步完善实体、实体属性以及实体之间的逻辑关系，同时展示继承和实体关系中的引用等内容。通过创建LDM，可以更清晰地描述整个数据模型的逻辑结构，为后续的物理数据模型的生成提供重要支持。 总的来说，逻辑数据模型(LDM)在数据建模过程中起着至关重要的作用。它不仅可以帮助我们更好地理解数据模型的逻辑结构，还可以为物理数据模型的生成提供支持。在实际应用中，根据需求和具体情况来决定是否需要创建逻辑数据模型，以确保数据模型的准确性和有效性。