概念的データモデルと論理的データモデルの主な違いは、概念的データモデルが実体とその関係を表すのに対し、論理的データモデルは実体とその関係に加え、属性、主キー、外部キーなど、より詳細な情報を提供する点です。
一般に、データモデリングは、利用可能なデータのデータモデルを作成するプロセスである。
データモデルは、データオブジェクトとデータオブジェクト間の関連性を表現する。
全体として、このプロセスはデータを視覚的に表現し、ビジネス上の洞察を得るのに役立つ。
データモデルにはさまざまな種類があり、概念的データモデルと論理的データモデルの2つがあります。
概念的データモデルとは
概念データモデルとは、エンティティとリレーションシップを表現したものです。
エンティティは現実世界のオブジェクトであり、リレーションシップは2つのエンティティ間の関連性または依存関係です。
概念データモデルは、最も重要なエンティティとその関係を表現する。
属性や主キーは指定しない。
全体として、概念データモデルは、本質的なエンティティとエンティティ間の関係を表現する。
つまり、論理データモデルや物理データモデルのような情報を提供するものではない。
論理データモデルとは
論理データモデルとは、概念モデルよりもさらに高度にデータを記述したものです。
ただし、実際のデータベースの構築には使用されない。
論理データモデルには、すべてのエンティティ、リレーションシップ、属性が含まれる。
これらの属性は、エンティティの特性や性質を示す。
さらに、論理データモデルも主キーと外部キーで構成される。
さらに、正規化を適用することも可能である。
一般に、正規化のレベルは第3正規形（3NF）です。
概念モデル、論理モデルのほかに、物理データモデルと呼ばれるデータモデルがあります。
これは、実際のデータベースを実装するのに役立ちます。
論理データモデルよりも複雑で、テーブル名、カラム名、カラムのデータ型などの詳細が含まれる。
概念的データモデルと論理的データモデルの違い
定義
概念データモデルとは、異なるエンティティ間の最上位の関係を特定するためのモデルであり、論理データモデルとは、データがデータベース内で物理的にどのように実装されるかは考慮せず、可能な限り詳細に記述したモデルである。
このように、概念的データモデルと論理的データモデルの主な違いを説明する。
構成
また、概念データモデルが実体と実体間の関係からなるのに対し、論理データモデルは実体、属性、関係、主キー、外部キーから構成される。
属性
また、概念的データモデルと論理的データモデルのもう一つの違いは、概念的データモデルが属性を表現しないのに対し、論理的データモデルは属性を表現する点です。
主キー／外部キー
さらに、概念的データモデルでは主キーと外部キーが指定されていないが、論理モデルでは主キーと外部キーが指定されている。
使用方法
さらに、概念データモデルは論理データモデルを開発するための基礎となり、論理データモデルは物理データモデルを開発するための基礎となる。
複雑さ
また、概念データモデルは、論理データモデルよりも単純です。
結論
データモデリングとは、簡単に言えば、データベースに格納しなければならないデータを認識する作業です。
さらに、データモデリングに関わるモデルは主に3つあります。
そのうちの2つは、概念的データ・モデリングと論理的データ・モデリングです。
概念的データモデルと論理的データモデルの主な違いは、概念的データモデルが実体とその関係を表すのに対し、論理的データモデルは実体と関係以外の属性、主キーと外部キーを含む概念的データモデルより詳細な情報を提供することである。
