Konzeptionelles vs. logisches Modell
Datenmodellierung ist eine Aufgabe, die viele Modellierer aufgrund der Verwendung unterschiedlicher Modellierungsdesigns verwirrt. Drei sehr beliebte Arten der Datenmodellierung sind konzeptionelle, physikalische und logische Modelle, aber aufgrund vieler sich überschneidender Prinzipien bleiben Menschen, die eines dieser Modelle verwenden möchten, verwirrt. Ihre Verwirrung wird durch Fachjargon und Terminologie noch verstärkt. Dieser Artikel wird versuchen, die Unterschiede zwischen konzeptuellen und logischen Modellen in einfachen Worten herauszufinden, um Zweifel aus den Köpfen der Leser zu beseitigen.
Konzeptionelle Datenmodellierung
Entity Relationship Model ist das grundlegende Merkmal des konzeptionellen Datenmodells. In der ERD dieses Modells werden die Entitäten als Kästchen dargestellt, während Beziehungen in Form von Rauten dargestellt werden. Ein Beispiel für eine Beziehung kann ein Kunde sein, der eine Bestellung aufgibt, während ein Beispiel für eine Entität alle Dinge sind, an denen ein Unternehmen interessiert sein könnte. Dieses Modell wurde 1976 von Peter Chen entwickelt. Seitdem wurde dieses Modell jedoch verwässert und wird selten verwendet heute in seiner reinen Form.
In einem konzeptionellen Datenmodell gibt es neben Entitäten und Beziehungen auch Datenelemente. Diese Datenelemente sind als ihre Attribute mit Entitäten verknüpft. Einige Datenelemente, die allen Entitäten gemeinsam sind, können mit vielen Entitäten im Modell verknüpft werden. Ein Merkmal jedes konzeptionellen Datenmodells ist die Verwendung derselben Terminologie für Entitäten, die im Unternehmen verwendet wird. Obwohl das konzeptionelle Modell relativ einfach ist, bleibt es angesichts der Komplexität heutiger Unternehmen nicht so. Um die Entitäten und ihre Beziehungen im heutigen Kontext zu beschreiben, ist ein sehr hoher Abstraktionsgrad in der konzeptionellen Datenmodellierung erforderlich.
Logische Datenmodellierung
Gerade wenn IT-Daten in Geschäftsdaten umgesetzt werden sollen, bedient man sich logischer Datenmodelle. Während beim Benennen von Entitäten und Beziehungen im konzeptionellen Modell keine Reihenfolge erforderlich ist, muss beim logischen Modell die Organisation beim Erstellen von Attributen berücksichtigt werden. Dann kann man sich für Ersatzschlüssel entscheiden, um es einfacher zu machen, wenn Fremdschlüssel Tabellen kompliziert aussehen lassen. Einmal vervollständigt. Das logische Modell scheint dem physikalischen Modell nahe zu sein. Es hat jedoch immer noch Ähnlichkeiten mit dem konzeptionellen Modell. Das logische Modell hat Primär-, Fremd- und Alternativschlüssel, aber nichts Besonderes für eine Zieldatenbankplattform.
Was ist der Unterschied zwischen konzeptionellem und logischem Datenmodell?
• Sowohl konzeptionelle als auch logische Datenmodelle sind wichtig für die Datenmodellierung
• Während das konzeptionelle Datenmodell die Kommunikation mit einer Beschreibung der Datenanforderungen erleichtert, ermöglicht das logische Datenmodell IT-Mitarbeitern, sich einzubringen, ohne sich um Datenbankbeschränkungen kümmern zu müssen.
