論理データベース モデルと物理データベース モデル: 違いと比較

データベース モデルは、データをどのように編成、保存、および操作できるかを示す一種のデータ モデルです。 また、データベースの論理構造を決定するのにも役立ちます。

データベース モデルの最も一般的な例は、テーブル形式で構成されるリレーショナル モデルです。 ネットワーク、オブジェクト、ドキュメントなど、さまざまなタイプのデータベース モデルがあります。論理データベース モデルと物理データベース モデルもその一部です。

主要な取り組み

1. 論理モデルは、データ構造、関係、および制約に焦点を当てています。 物理モデルは、ストレージ、インデックス作成、およびパフォーマンスの最適化を扱います。
2. 論理モデルはデータベースに依存しませんが、物理モデルは特定のデータベース管理システム用に調整されています。
3. 論理モデルは、データベースを設計するための青写真として機能します。 実装と保守には物理モデルが使用されます。

論理データベースモデル vs 物理データベース モデル

データベース設計プロセスの段階では、論理データベース モデルはデータ構造と関係に重点を置きますが、物理モデルはデータベース内でのデータの保存方法とアクセス方法を指定します。 物理データベース モデルは、データを編成するためのテーブルで構成できます。

論理データベースは、論理データ モデルまたは論理スキーマとも呼ばれ、データ モデルの一種です。 ビジネスのプロセスで最もよく使用されます。 それは図で表されます。

論理モデルが承認されると、それを物理データベース モデルを形成するための基礎にすることができます。 モデルを通じてデータを説明しようとしますが、それを実装しません。 論理データベース モデルは、DBMS の助けを借りずに独立して設計することもできます。

物理データベース モデルは、データベース管理システム、つまり DBMS で実装されるモデルです。 ここでは、モデルまたはデータがデザインによって表現されます。 これは、論理データベースから派生します。

物理データベース モデルは、テーブル間の関係を作成したり、定義、リンク テーブル、パーティション テーブルまたはクラスタ、インデックス、制約などの目標を達成したりするために必要なすべてのアーティファクトで構成されます。

比較表

比較のパラメータ	論理データベースモデル	物理データベース モデル
定義	データについて説明しています。	データを展示しています。
によって作成された	データ アーキテクトとビジネス アナリスト	データベース管理者および開発者
単純/複雑	より簡単です。	コンプレックスです。
DevOps Tools Engineer試験のObjective	技術構造とルールの技術マップを作成します。	データベースの実装
モデリング	ビジネス プロセス図、ERD、およびユーザー フィードバックのドキュメント。	データベース設計サーバーのモデル図、ドキュメントなど

論理データベース モデルとは

論理データベース モデルは、ビジネス ニーズに関する情報の収集に関係します。 データベース設計には焦点を当てていません。 論理データベース Model は、ビジネス エンティティ、組織単位、およびビジネス プロセスに関する情報を収集します。

主に図で表します。 その構造は抽象的で、情報の領域を示しています。 これは、物理データベース モデルよりもはるかに単純です。

論理データベース モデルとドメイン モデルは密接にリンクされているため、同じ意味で使用されることがあります。 どちらもデータの構造ではなくデータまたはドメインのキャプチャに関係しているため、どちらも同じ目標を持っています。

論理データベース モデルは、1975 年に ANSI によって初めて導入されました。 当時、この論理スキーマをサポートするソフトウェアは存在しませんでした。 論理モデルは階層的でネットワーク化されていました。

論理データベース モデルの後、オブジェクト指向のアプローチが実装されました。これは、属性、クラス、および関連付けの観点からデータを記述することができます。 論理データベースは、DBMSを使用せずに独立して作成できます。

これは、DIV-2 Viewpoint や OV-7 View などのプラットフォームを通じて表されます。 論理データベースは、ソフトウェアであるため、あらゆる種類のデータベースに適用できます。 通常、論理データ モデルはビジネス アナリストとデータ アーキテクトによって作成されます。

物理データベース モデルとは

物理データベース モデルまたは物理スキーマは通常、データ管理で使用され、DBMS を使用してデータがどのように表現および格納されるかを説明および紹介します。

ここでは、プロジェクトのライフサイクルを示すためにデザインが実装されています。 特定のデータベースからリバース エンジニアリングすることもできます。 通常、これは論理データベース モデルから派生します。 これには、ハードウェアとソフトウェアの仕様と制約、およびインデックスがあります。

市場では、Informix、SQL Server、Sybase、DB2、Oracle、Postgres、および MySQL.Physical Schema は非常に特殊であり、実装においてのみ特定のデータベースに対応します。

たとえば、SQL は Microsoft の Windows オペレーティング システムでのみ実行されます。このモデルはスキーマの生成に使用されます。また、データベースの列キー、インデックス、トリガー、制約、およびその他の RDBMS 機能をモデル化するのに便利です。 

要件に基づいて物理モデルの変更が可能です。 開発者とデータベース管理者は物理スキーマを開発します。 開発には DBMS および RDBMS システムが必要です。 論理データベース モデルと比較すると、非常に複雑になります。

物理スキーマで収集されたすべての情報は、ビジネスおよびリレーショナル モデルに変換されます。 テーブルと列は、論理モデルによって提供される情報に従って作成されます。

論理データベース モデルと物理データベース モデルの主な違い

1. 論理データベース モデルはデータを説明するものであり、その実装方法を説明するものではありません。 物理データベース モデルは、実装されるデータを示します。
2. 論理データベース モデルは、ビジネス アナリストとデータ アーキテクトによって作成されます。 物理データベース モデルは、データベース管理者と開発者によって作成されます。
3. 論理データベース モデルは、物理データベース モデルよりも単純です。 物理データベース モデルは、論理データベース モデルよりもはるかに複雑です。
4. 論理データベース モデルは、技術的な構造とルールの技術的なマップを作成します。 物理データベース モデルの目的は、データベースを実装することです。
5. 論理データベース モデルのモデリングには、ビジネス プロセス図、ERD、ユーザー フィードバックのドキュメントが含まれます。 物理データベース モデルのモデリングには、データベース設計サーバー モデル図、ドキュメントなどが含まれます。

参考情報

1. https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/172224
2. https://escholarship.org/content/qt5bw2m3z5/qt5bw2m3z5.pdf#page=257