数据模型描述了数据的结构和关联方式。它定义了实体、属性和关系。例如，客户有地址，订单有明细项，产品属于某个类别。数据模型就像一张蓝图，它指导开发人员如何构建数据库，也指导分析师如何查询数据库。好的模型能够反映业务需求，而糟糕的模型则会造成持续多年的混乱。

模型分为多个层次。概念模型从宏观层面描述业务实体及其关系。逻辑模型则添加细节：属性、键和规范化。物理模型具体定义表、列、索引和存储。每个层次服务于不同的受众。业务利益相关者理解概念模型，而开发人员则使用物理模型。建模过程能够带来清晰的认知。客户究竟是什么？潜在客户是客户吗？订单取消时会发生什么？这些问题在建模过程中得到解答，而不是在危机发生时才去解决。设计糟糕的模型会导致难以修复的问题。非规范化的表会导致更新异常。缺少键会导致重复数据。命名不一致会导致混乱。数据加载后修改模型成本很高。虽然一开始就做好模型并不容易，但成本更低。

模型级别

• 概念——商业实体和关系
• 逻辑——属性、键和规范化
• 物理层——表、列、索引和存储
• 维度——用于分析的星形和雪花模式

数据模型是一种契约。它阐明了数据的含义以及数据之间的关联方式。一旦违反了这份契约，所有基于它构建的事物都将崩溃。