主题域模型-概念模型-逻辑模型-物理模型的理解

理解数据建模从主题域模型→概念模型→逻辑模型→物理模型的演进过程，可以类比为城市规划的四个阶段。通过这个比喻，结合具体示例，可以轻松掌握各层模型的核心要点。

1. 主题域模型：划分城市功能区

比喻：
就像城市规划先划分「商业区」「住宅区」「工业区」等大板块，主题域模型是对企业数据的「高空俯视图」。

关键点：

• 做什么：识别数据的「大分类」
• 核心输出：用业务语言描述的高层数据分组
• 示例（以电商为例）：

如何理解：

• 用户、订单、商品、支付是电商最核心的「主题域」
• 不关心具体字段，只明确「订单与用户有关联」这种高层关系

2. 概念模型：设计区域蓝图

比喻：
像绘制每个功能区的建筑类型（商场/学校/公园），概念模型定义每个主题域下的「核心实体」及其关系。

关键点：

• 做什么：明确「谁」和「谁」有什么关系
• 核心输出：实体关系图（ERD）
• 示例：

如何理解：

• 用户（USER）可以下多个订单（ORDER）
• 订单包含多个订单项（ORDER_ITEM）
• 每个订单项对应一个商品（PRODUCT）

3. 逻辑模型：制定建筑规范

比喻：
像规定「住宅楼限高50米」「商场需配200个车位」，逻辑模型定义数据的详细规则，但不管具体用什么材料建造。

关键点：

• 做什么：设计表结构、字段、约束
• 核心输出：数据库无关的表设计
• 示例（订单逻辑表）：

如何理解：

• 明确user_id是字符串，order_id是数字
• 定义主外键关系，但不说用MySQL还是Oracle实现

4. 物理模型：施工图纸

比喻：
像最终确定「用钢筋混凝土」「空调型号XX」，物理模型是具体的数据库实现方案。

关键点：

• 做什么：优化存储和性能
• 核心输出：带技术参数的DDL语句
• 示例：

CREATE TABLE `order` (
  `order_id` BIGINT PRIMARY KEY,
  `user_id` VARCHAR(20) NOT NULL,
  `create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  INDEX `idx_user` (`user_id`)  -- 为用户查询添加索引
) ENGINE=InnoDB PARTITION BY RANGE (YEAR(create_time));

如何理解：

• 选择InnoDB引擎、按年分区、为user_id建索引
• 这些决策会影响实际查询速度

5. 四层模型快速对比

6. 实际案例串联（电商系统）

1. 主题域：确定有「用户」「订单」「商品」三大块
2. 概念模型：画ER图表示用户可下多个订单
3. 逻辑模型：设计USER表、ORDER表及其字段
4. 物理模型：决定ORDER表用MySQL分库分表

记忆口诀：

• 主题域：分大类（What）
• 概念模型：画关系（Who with Who）
• 逻辑模型：定规则（How to Define）
• 物理模型：搞落地（How to Implement）

通过这种分层理解，既能避免过早陷入技术细节，又能确保最终落地可行性。就像城市规划不能直接跳到选建材，数据建模也需要逐层细化。