软件开发需要了解的概念 – 物理模型 – 逻辑模型

逻辑模型、物理模型和概念实体

可以通过数据模型的构建和数据库设计的过程来理解。在数据库设计和系统分析中，这些术语具有特定的含义和作用，它们相互之间存在着层次化的关系，每一层面向不同的设计目标和抽象级别。

1. 概念实体 (Conceptual Entity):
   • 概念实体通常指的是现实世界中可以被识别的对象或事物。在数据库设计的上下文中，它们通常通过概念模型来表示，如ER模型（实体-关系模型）。这一层面是最为抽象的，主要关注于业务需求和业务实体之间的关系，而不涉及具体的数据存储细节。
   • 概念实体模型帮助设计者和业务分析师理解系统需求，确定系统应该处理的数据类型以及这些数据之间的关系。
2. 逻辑模型 (Logical Model):
   • 逻辑模型是概念模型向更具体实现的过渡。它基于概念模型，但进一步定义了数据的结构，包括实体的属性、数据类型、键（主键、外键）以及实体之间的关系。逻辑模型是独立于任何具体数据库管理系统（DBMS）的，它关注于数据应该如何组织，而不是数据将如何在特定的数据库系统中存储。
   • 逻辑模型的目的是将业务需求转化为数据结构，但仍保持一定级别的抽象，不涉及物理存储的细节。
3. 物理模型 (Physical Model):
   • 物理模型是基于逻辑模型的，但它进一步详细说明了数据如何在数据库中存储。这包括数据表的创建、索引的设计、存储过程、触发器、分区策略等。物理模型是特定于数据库管理系统的，它需要考虑到特定DBMS的性能优化、存储限制和其他技术细节。
   • 物理模型的设计旨在实现高效的数据存取，确保数据的完整性、安全性和可维护性。

总结来说，概念实体、逻辑模型和物理模型之间的关系是一种从抽象到具体的层次关系。概念实体关注业务逻辑和需求，逻辑模型将这些需求转化为具体的数据结构，而物理模型则实现这些结构在特定数据库系统中的存储和管理。这个过程反映了从理解业务需求到实现具体数据库解决方案的全过程。

部署层级

1、单机部署：将应用程序部署在单个服务器上，适用于小型应用程序或开发和测试环境。

2、垂直扩展：增加单个服务器的硬件资源，例如CPU、内存或存储，以提高性能和容量。

3、水平扩展：增加应用程序实例的数量，并将流量分配到多个服务器上，以提高性能和容量。

4、网级部署：将应用程序部署在网络层，而不是在应用层，以提高性能和可扩展性。

5、容器化部署：使用容器技术，如Docker，将应用程序打包成可移植的容器，并在多个服务器上运行。

6、云部署：将应用程序部署在云平台上，如AWS、Azure或Google Cloud，以获得弹性、可伸缩和高可用性。

7、无服务部署：使用无服务器计算平台，如AWS Lambda或Azure Functions，将应用程序部署为事件驱动的函数。

不同的部署方式适用于不同的应用程序和环境，开发人员应该根据具体情况选择最适合自己的部署方式。