Database design 语义与逻辑数据模型

不设计语义数据模型而直接使用逻辑模型是否有用？我的意思是，文献大多建议首先设计一个语义模型

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但我认为大多数时候，它只是做了两倍的工作

这一切都取决于数据模型。如果你正在为一个技术问题做一个小的设计，我倾向于同意它可以立即完成

如果您正在设计一个大型系统，并且需要与用户进行大量交互，并且/或者目标系统尚未定义（您甚至可能最终使用nosql系统），那么首先对数据（结构）进行分析，然后将结果转换为适合目标系统是有意义的

这种方法的一些优点是

• 在知道要存储的内容后，可以选择目标系统
• 支持多个数据库系统将相对容易
• 您可以对数据结构进行非常清晰的描述，以便用户更好地理解（这将提高设计质量）
• 您可以稍后做出设计决策，这使得测试不同方法变得更容易（因为您仍然知道数据的真实结构）
• 如果您想将其中的几个组合起来，那么语义数据模型非常有用

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如果我再考虑一下，我会发现更多的优势，但我认为上面提到的优势已经非常强大。

这一切都取决于数据模型。如果你正在为一个技术问题做一个小的设计，我倾向于同意它可以立即完成

如果您正在设计一个大型系统，并且需要与用户进行大量交互，并且/或者目标系统尚未定义（您甚至可能最终使用nosql系统），那么首先对数据（结构）进行分析，然后将结果转换为适合目标系统是有意义的

这种方法的一些优点是

• 在知道要存储的内容后，可以选择目标系统
• 支持多个数据库系统将相对容易
• 您可以对数据结构进行非常清晰的描述，以便用户更好地理解（这将提高设计质量）
• 您可以稍后做出设计决策，这使得测试不同方法变得更容易（因为您仍然知道数据的真实结构）
• 如果您想将其中的几个组合起来，那么语义数据模型非常有用

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如果我再考虑一下，我会发现更多的优势，但我认为上面提到的优势已经非常强大。

这一切都取决于数据模型。如果你正在为一个技术问题做一个小的设计，我倾向于同意它可以立即完成

如果您正在设计一个大型系统，并且需要与用户进行大量交互，并且/或者目标系统尚未定义（您甚至可能最终使用nosql系统），那么首先对数据（结构）进行分析，然后将结果转换为适合目标系统是有意义的

这种方法的一些优点是

• 在知道要存储的内容后，可以选择目标系统
• 支持多个数据库系统将相对容易
• 您可以对数据结构进行非常清晰的描述，以便用户更好地理解（这将提高设计质量）
• 您可以稍后做出设计决策，这使得测试不同方法变得更容易（因为您仍然知道数据的真实结构）
• 如果您想将其中的几个组合起来，那么语义数据模型非常有用

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如果我再考虑一下，我会发现更多的优势，但我认为上面提到的优势已经非常强大。

这一切都取决于数据模型。如果你正在为一个技术问题做一个小的设计，我倾向于同意它可以立即完成

如果您正在设计一个大型系统，并且需要与用户进行大量交互，并且/或者目标系统尚未定义（您甚至可能最终使用nosql系统），那么首先对数据（结构）进行分析，然后将结果转换为适合目标系统是有意义的

这种方法的一些优点是

• 在知道要存储的内容后，可以选择目标系统
• 支持多个数据库系统将相对容易
• 您可以对数据结构进行非常清晰的描述，以便用户更好地理解（这将提高设计质量）
• 您可以稍后做出设计决策，这使得测试不同方法变得更容易（因为您仍然知道数据的真实结构）
• 如果您想将其中的几个组合起来，那么语义数据模型非常有用

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如果我想得久一点，我会发现更多的优势，但我认为上面提到的已经非常强大。

许多人所说的“逻辑”模型通常有很多语义建模内容。它不是一个黑白的划分，更像是一个不同类型模型的连续体。一端是语义：对业务领域的描述。频谱的另一端是“物理”：一种技术实现。“逻辑”介于两者之间，但具体位置在很大程度上取决于建模者及其意图

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很有可能直接从语义模型过渡到物理实现，而不需要任何中间环节。（例如，参见Terry Halpin的“RMap”程序）。在没有某种语义模型的情况下工作可能不太可行。您将如何记录需求，以及如何验证所实现的内容是该需求的准确表示？

许多人称之为“逻辑”的内容