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. Aufgrund vieler überlappender Prinzipien bleiben Menschen, die eines dieser Modelle verwenden möchten, jedoch verwirrt. Ihre Verwirrung wird aufgrund von Fachjargon und Terminologie weiter erhöht. In diesem Artikel wird versucht, Unterschiede zwischen konzeptuellen und logischen Modellen in einfachen Worten herauszufinden, um Zweifel aus den Köpfen der Leser zu entfernen.
Konzeptionelle Datenmodellierung
Das Entity Relationship Model ist das Grundmerkmal des konzeptionellen Datenmodells. In der ERD dieses Modells werden die Entitäten als Kästchen dargestellt, während Beziehungen in Form von Diamanten dargestellt werden. Ein Beispiel für eine Beziehung kann als Auftrag für einen Kunden genommen werden, während ein Beispiel für eine Entität alles ist, woran ein Unternehmen interessiert sein könnte. Dieses Modell wurde 1976 von Peter Chen entwickelt. Seitdem wurde dieses Modell jedoch verwässert und wird nur noch selten verwendet in seiner reinen Form heute.
In einem konzeptionellen Datenmodell gibt es neben Entitäten und Beziehungen auch Datenelemente. Diese Datenelemente sind als 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 werden. Obwohl das konzeptionelle Modell relativ einfach ist, bleibt es angesichts der Komplexität der heutigen Unternehmen nicht so. Um die Entitäten und ihre Beziehungen im heutigen Kontext zu beschreiben, ist bei der konzeptionellen Datenmodellierung ein sehr hoher Abstraktionsgrad erforderlich.
Logische Datenmodellierung
Wenn IT-Daten in Geschäftsdaten implementiert werden sollen, verwendet man ein logisches Datenmodell. 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 Ersatzschlüssel wählen, um es einfacher zu machen, wenn Fremdschlüssel Tabellen kompliziert aussehen lassen. Einmal vervollständigt. Das logische Modell scheint dem physischen Modell nahe zu sein. Es hat jedoch immer noch Ähnlichkeiten mit dem konzeptionellen Modell. Das logische Modell verfügt über Primär-, Fremd- und Alternativschlüssel, jedoch nichts Besonderes für eine Zieldatenbankplattform.
Was ist der Unterschied zwischen konzeptionellem und logischem Datenmodell?
• Sowohl konzeptionelle als auch logische Datenmodelle sind für die Datenmodellierung wichtig
• Während das konzeptionelle Datenmodell die Kommunikation mit einer Beschreibung der Datenanforderungen vereinfacht, ermöglicht das logische Datenmodell IT-Mitarbeitern, sich einzumischen, ohne sich um Datenbankbeschränkungen kümmern zu müssen.
