版本：Enterprise Architect (企业版) v16.1.1628
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1. Database Modeling简介
Database Modeling（数据库建模）, 是指就是设计数据库的过程，根据一个应用的描述，去构建出最优的数据库模式。
数据库设计建立的模型一般有三个视图：
- 概念数据模型
- 逻辑数据模型
- 物理数据模型
1.1 概念数据模型
概念数据模型也称为领域模型，典型的概念模型只对领域的实体和实体之间的关系建模，与实现细节无关，主要用于项目的分析阶段，在EA中一般使用实体关系图或UML类图来建模，如下图所示：
1.2 逻辑数据模型
逻辑数据模型，描述了数据对象以及这些数据对象的属性和关系。不过它仍然与实现细节无关。可以使用实体关系或UML类图来定义它们。它一个好处是，为物理模型和后续的数据库实现提供了基础，如下图所示：
1.3 物理数据模型
物理数据模型用来表现的存储实现，它建模了数据表、表中的数据列以及数据表的关系。可以使用EA的UML的数据建模扩展进行数据建模，EA中的物理数据模型可帮助我们可视化数据库结构并自动派生相应的数据库模式，如下图所示：
2. EA对Database Modeling的支持
EA对数据库建模提供如下支持：
- 面向具体数据管理系统的正向工程支持的数据库有： Oracle、PostgreSQL、MySQL、DB2、Infomix、Access、 SQL Server、Sybase.
- 可以从已有的数据库逆向数据模型。
- 可以基于模型进行数据库管理。
- 概念数据建模
- 逻辑数据建模
- 物理数据建模
3. Database Modeling概览
如下是一个模型示例-Database Modeling，提供了项目各个阶段的数据建模，具体工作如下：
- 业务分析阶段，业务分析师和客户交流、理解需求、这个阶段使用概念建模。
- 逻辑设计阶段，数据架构师，对实体进行细化，设计数据对象、属性和关系。
- 物理设计阶段，开发工程师针对业务需求和系统的性能需求，把逻辑数据模型转化为物理数据模型，设计物理表的结构和约束和关系。
如下是一个Database Modeling的模型样例，这个模型样例有什么呢？
各个包的内容说明如下：
| 包 | 内容 |
| Conceptual Data Model | 概念数据模型也称为领域模型,主要用于项目的分析阶段，在EA中一般使用实体关系图或UML类图来建模。 |
| Logical Data Model | 逻辑数据模型，描述了数据对象以及这些数据对象的属性和关系 |
| Physical Data Model | 物理数据模型用来表现的存储实现，它建模了数据表、表中的数据列以及数据表的关系。可以使用EA的UML的数据建模扩展进行数据建模。 |
| Tables | 表是数据的矩阵。是一个临时保存数据的网格虚拟表(表示内存中数据的一个表) |
| Database Implement | 数据库实现，制定了数据库的实现内容 |
| Function | 数据库中存在的函数，可以实现某些功能。 |
| Queries | SQL查询语句，从数据库中查询想要信息 |
| Views | 视图，通过SQL生成的查询视图。 |
| Sequences | 序列是序列号生成器,可以为表中的行自动生成序列号,产生一组等间隔的数值 |
下面是对各个实例做个简要介绍。
Conceptual Data Model-概念数据模型
概念数据模型是数据模型中抽象的形式，由于描述简单，有利于数据建模相关人员交流和沟通，在如下这个示例中，元素被定义为UML类，连接使用” 信息工程”符号，如下所示：
Logical Data Model-逻辑数据模型
逻辑数据模型定义了系统中数据元素的详细结构以及数据元素之间的关系。细化概念数据模型引入的数据元素，并形成物理数据模型的基础。在EA中，逻辑数据模型通常使用UML类表示法来表示。
Physical Data Model-物理数据模型
使用EA的内置模型转换，可以从逻辑数据模型生成物理数据库模型，从中可以指定详细的数据类型，以及索引和其他数据库对象，如视图、存储过程和触发器。如下图所示：
Database Implement
数据库实现，制定了数据库的实现内容，包含了Function、Queries、Views、Sequences等，如下所示：
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