邏輯數據模型的一般設計目標是正確*、一致*、非宂餘和簡單*。
數據庫切分是一個固有的關係流程，可以通過一些邏輯數據塊將一個表的行分為不同的小組。
如果某個業務域沒有現成的LDM，那麼可根據業務項定義邏輯數據模型(LDM)。
DB 2V8.2.2forLinux現在包含這樣一種能力，即對基於NUMA的服務器上的邏輯數據庫分區支持本地內存numa親和力。
由於“行”的概念與二進制文件無關(邏輯數據結構通常都不是由新行終止)，因此您必須指定需要讀入的字節數。
每個系統都有其專有的語義，但是被映*到一個邏輯數據模型，可以將此模型實例化為一個物理聯合模型或規範消息模型。
比區更大的邏輯數據庫存儲單位是段。
由於模式是根據信息架構定義/支配的邏輯數據模型而定義的，數據服務提供了與這些邏輯模型的對齊。
問題在於，遺留系統並不進行數據輸入編輯和檢驗，因此不能確保應用程序中捕捉的數據與邏輯數據模型保持一致。
它們由邏輯數據模型轉換而來，其中實體和關係轉換為表、列、主鍵、外鍵以及約束。
從這一階段開始，該解決方案就適用自底向上的方法了，這意味着這個邏輯數據模型中僅僅將最重要和緊迫的業務主題領域鎖定為目標。
創建非標準化維度邏輯數據模型。
語義信息建模(本體)不屬於邏輯數據建模，它對數據的語義(含義)和關係建模。
理想情況下，應用程序建模師經過培訓後應該能理解和利用邏輯數據模型。
邏輯數據建模是軟件開發的最佳實踐之一，也是當開發組織在時間和預算壓力之下很容易被忽視的地方。
將多維邏輯數據模型轉換為多維物理數據模型
這種邏輯數據模型，使得使用第四種方法中描述的塊載入工具直接載入數據庫變得不現實起來。
在上面的小節中，討論瞭如何從非標準化多維邏輯數據模型轉換為一個有效的多維物理數據模型。
將非標準化多維邏輯數據模型轉換為多維物理數據模型。
取決於您是否希望更新業務項或邏輯數據模型，中間會合式場景有兩種用例。
邏輯數據模型是數據的理想藍圖。
概念化數據建模驅動規範化數據模型中最初寬度的規範，而邏輯數據建模則在同一個模型中增加進一步的細節。
語義信息建模（本體）不屬於邏輯數據建模，它對數據的語義（含義）和關係建模。
啟用多維符號的第一步是在邏輯數據模型中實現多維功能。
規範化消息模型最終基於邏輯數據模型和業務術語表，中間要通過一個服務分析模型。
執行邏輯數據庫備份，將數據和邏輯定義從數據庫提取到一個文件。
最後，同樣重要的是，僅僅瞭解如何使用工具創建格式良好的業務流程和邏輯數據模型還遠遠不夠。
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