論理データモデルと物理データモデルの違いとは？

論理データモデルと物理データモデルの主な違いは、論理データモデルがデータ要素とその関係を定義するのに役立ち、物理データモデルが論理データモデリングで集めた要件に基づいて実際のデータベースを設計するのに役立つという点です。

一般に、データをデータベースに格納する前に、データをモデル化することが必要である。

したがって、データモデリングは、データベースに格納するデータのデータモデルを作成するプロセスです。

データモデルは、データオブジェクトとそれらのオブジェクト間の関連性を表現する。

データモデルには、さまざまな利点があります。

テーブルの構造や、テーブル上の主キーや外部キーなどのキーを定義するのに役立ちます。

初期段階でデータモデルを作成することで、開発期間とコストを削減することができます。

また、データベース開発者は、モデルを使って簡単に実際のデータベースを作成することができます。

モデルには大きく分けて、論理データモデルと物理データモデルがあります。

論理データモデルとは

ビジネス要件を把握した後、論理モデルはデータをかなり詳細に記述するが、データベースの実装には関与しない。

言い換えれば、物理モデルを開発するための基礎となるものです。

論理モデルには、すべてのエンティティ、エンティティ間の関係、エンティティの属性が含まれる。

一般に、論理データモデルはDBMSから独立して設計・開発することができる。

さらに、正規化を適用することも可能である。

通常は、第3正規形(3NF)までです。

物理データモデルとは、データベースを実装するためのモデルです。

言い換えれば、データベースの構築方法を表す。

さらに、物理データモデルはデータベースを抽象化し、スキーマを生成するのに役立つ。

物理データモデルは、データベースのカラムキー、制約、インデックス、トリガー、その他の RDBMS 機能をモデル化するのに役立つ。

また、エンティティをテーブルに、リレーションシップを外部キーに、属性をカラムに変換する。

さらに、物理的な制約や要件に基づいて、物理的なデータモデルを修正することも可能である。

論理データモデルとは、データが物理的にどのようにデータベース内に実装されるかを考慮せず、可能な限りデータを記述したモデルである。

これに対し、物理データモデルとは、実際のデータベースがどのように構築されるかを表現したモデルです。

したがって、ここが論理データモデルと物理データモデルの大きな違いです。

論理データモデルと物理データモデルのもう一つの違いは、論理データモデルがデータ要素とその関係を定義するのに対し、物理データモデルは実際のデータベースを開発することができる点です。

データアーキテクトやビジネスアナリストは論理データモデルを作成し、データベース管理者や開発者は物理データモデルを作成します。

論理データモデルの目的は、ルールとデータ構造の技術マップを作成することである。

一方、物理モデルの目的は、実際のデータベースを実装することである。

これが、論理データモデルと物理データモデルの重要な違いです。

また、物理データモデルは、論理データモデルよりも複雑です。

データベース設計において、データモデルには3つの種類があります。

そのうちの2つは論理的データモデルと物理的データモデルです。

論理データモデルと物理データモデルの主な違いは、論理データモデルはデータ要素とその関係を定義するのに役立ち、物理データモデルは論理データモデリングで集めた要件に基づいて実際のデータベースを設計するのに役立つという点です。