将非标准化多维逻辑数据模型转换为多维物理数据模型。
它还有助于实现逻辑数据模型和物理模型的同步。
逻辑数据模型的一般设计目标是正确*、一致*、非冗余和简单*。
反过来，LDM2UML转换则从逻辑数据模型中获取同样的信息，并使用获得的信息构建一个uml模型。
理想情况下，应用程序建模师经过培训后应该能理解和利用逻辑数据模型。
右键单击非标准化多维逻辑数据模型节点，然后在上下文菜单中单击TransformtoPhysicalDataModel。
在上面的小节中，讨论了如何从非标准化多维逻辑数据模型转换为一个有效的多维物理数据模型。
在RDA中创建逻辑数据模型，就可以显示各种实体之间的关系、这些实体的属*和所有这些不同对象之间的关系。
创建非标准化维度逻辑数据模型。
业务名称用在概念*或逻辑数据模型中。
逻辑数据模型包含关于业务主题领域的更多详细信息。
数据服务通过跟逻辑数据模型保持一致，有效地将消费者和遗留值与属*进行了解偶。
问题在于，遗留系统并不进行数据输入编辑和检验，因此不能确保应用程序中捕捉的数据与逻辑数据模型保持一致。
它们由逻辑数据模型转换而来，其中实体和关系转换为表、列、主键、外键以及约束。
逻辑数据模型是数据的理想蓝图。
设计了地籍时空逻辑数据模型。
由于模式是根据信息架构定义/支配的逻辑数据模型而定义的，数据服务提供了与这些逻辑模型的对齐。
为了高效地管理XML数据，像传统的SQL数据类型一样，DB 2在内部使用XML数据模型作为逻辑数据模型，同时也作为物理存储的基本单元。
取决于您是否希望更新业务项或逻辑数据模型，中间会合式场景有两种用例。
从这一阶段开始，该解决方案就适用自底向上的方法了，这意味着这个逻辑数据模型中仅仅将最重要和紧迫的业务主题领域锁定为目标。
客户不具备格式良好的企业逻辑数据模型。
在本小节，我们继续将非标准化多维逻辑数据模型转换为多维物理数据模型。
每个系统都有其专有的语义，但是被映*到一个逻辑数据模型，可以将此模型实例化为一个物理联合模型或规范消息模型。
将规范化逻辑数据模型转换为非规范化多维逻辑数据模型。
RDA能够在统一建模语言(uml)与逻辑数据模型之间进行相互转换。
如果某个业务域没有现成的LDM，那么可根据业务项定义逻辑数据模型(LDM)。
将多维逻辑数据模型转换为多维物理数据模型
规范化消息模型最终基于逻辑数据模型和业务术语表，中间要通过一个服务分析模型。
规范化决定在逻辑数据模型中得以完成，并导致实体-实体关系与超类型-子类型层次关系的最终规范化表示。
这种逻辑数据模型，使得使用第四种方法中描述的块载入工具直接载入数据库变得不现实起来。
逻辑数据模型是当前项目的物理数据建模的基础。
它主要用于逻辑数据模型。
启用多维符号的第一步是在逻辑数据模型中实现多维功能。
流行的观点认为EDM需要海量数据库来存储组织所处理的所有数据，但是事实上并非如此，EDM仅仅是一个公共逻辑数据模型。
逻辑数据模型中实体之间的关系是通过外键来表示的，外键与引用实体的主键相关联。
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