数据库和逻辑数据库是一样的吗有啥区别吗

数据库和逻辑数据库是两码事，二者区别如下：

1、定义的区别：

逻辑结构：数据元素之间的逻辑关系,即人对数据的理解,而进行抽象的模型

物理结构：数据元素在计算机中的存储方法,即计算机对数据的理解,逻辑结构在计算机语言中的映射。

2、设计的区别：

构设计的步骤：概念模型、一般数据模型、特定的数据模型、优化的数据模型。

物理设计的任务是根据具体计算机系统的特点,为给定的数据模型确定合理的存储结构和存取方法所谓的“合理”主要有两个含义：一个是要使设计出的物理数据库占用较少的存储空间,另一个对数据库的 *** 作具有尽可能高的速度。

举个SQL Server 2005数据库的例子吧!

SQL Server 2005数据库的结构可以从物理角度和逻辑角度来考察：

1)物理角度的SQL Server 2005数据库呈现为 *** 作系统中的各种文件。在默认安装路径C:|\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL1\MSSQL\Data目录下存放了数据库的文件，包括数据文件(mdf)和日志文件(ldf)。

2)逻辑角度的SQL Server 2005数据库呈现为各种数据对象。这些数据对象是用于编写数据库应用系统和管理数据库的，主要由表、视图、索引等各种不同的对象所组成。

对普通用户而言，数据库的日常管理中主要从逻辑角度来考虑；作为数据库管理员(DBA)，想要进一步管好和用好SQL Server 2005数据库，就必须从物理角度来考虑。

逻辑结构设计是将概念结构设计阶段完成的概念模型，转换成能被选定的数据库管理系统(DBMS)支持的数据模型。这里主要将E-R模型转换为关系模型。需要具体说明把原始数据进行分解、合并后重新组织起来的数据库全局逻辑结构，包括所确定的关键字和属性、重新确定的记录结构和文件结构、所建立的各个文件之间的相互关系，形成本数据库的数据库管理员视图。

逻辑结构设计一般分为三步进行：

1从E-R图向关系模式转化数据库的逻辑设计主要是将概念模型转换成一般的关系模式，也就是将E-R图中的实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式。在转化过程中会遇到如下问题：

(1)命名问题。命名问题可以采用原名，也可以另行命名，避免重名。

(2)非原子属性问题。非原子属性问题可将其进行纵向和横行展开。

(3)联系转换问题。联系可用关系表示。

2数据模型的优化数据库逻辑设计的结果不是唯一的。为了进一步提高数据库应用系统的性能，还应该适当修改数据模型的结构，提高查询的速度。

3关系视图设计关系视图的设计又称为外模式的设计，也叫用户模式设计，是用户可直接访问的数据模式。同一系统中，不同用户可有不同的关系视图。关系视图来自逻辑模式，但在结构和形式上可能不同于逻辑模式，所以它不是逻辑模式的简单子集。

关系视图主要有三个作用：

(1)通过外模式对逻辑模式的屏蔽，为应用程序提供了一定的逻辑独立性。

(2)更好地适应不同用户对数据的不同需求。

(3)为不同用户划定了访问数据的不同范围，有利于数据的保密。

数据结构有哪些》一节讲到，数据的存储方式可分为线性表、树和图三种存储结构，而每种存储结构又可细分为顺序存储结构和链式存储结构。数据存储方式如此之多，针对不同类型的数据选择合适的存储方式是至关重要的。

那么，到底如何选择呢？数据存储结构的选择取决于两方面，即数据的逻辑结构和存储结构（又称物理结构）。

逻辑结构

数据的逻辑结构，简单地理解，就是指的数据之间的逻辑关系。

家庭成员关系图

图 1 家庭成员关系图

例如，图 1 显示是一张家庭的成员关系图，从图中可以看到，张平、张华和张群是兄弟，他们的父亲是张亮，其中张平有两个儿子，分别是张晶和张磊。

以上所说，父子、兄弟等这些关系都指的是数据间的逻辑关系，假设我们要存储这样一张家庭成员关系图，不仅要存储张平、张华等数据，还要存储它们之间的关系，两者缺一不可。

一组数据成功存储到计算机的衡量标准是要能将其完整的复原。例如图 1 所示的成员关系图，如果所存储的数据能将此成员关系图彻底复原，则说明数据存储成功。

“多对多”关系示意图

图 2 “多对多”关系示意图

数据之间的逻辑关系可细分为三类，“一对一”、“一对多”和“多对多”：

“一对一”：类似集合 {1,2,3,,n} 这类的数据，每个数据的左侧有且仅有一个数据与其相邻（除 1 外）；同样，每个数据的右侧也只有一个数据与其相邻（除 n 外），所有的数据都是如此，就说数据之间是“一对一”的逻辑关系；

“一对多”：图 1 中的数据就属于“一对多”，因为对于张平来说，有且仅有一个父亲（张亮），但是有 2（多）个孩子；

“多对多”：拿图 2 来说，从 V1 可以到达 V2、V3、V4，同样，从 V2、V3、V4 也可以到达 V1，对于V1、V2、V3和V4来说，它们之间就是“多对多”的关系；

通过学习数据结构，我们可以学到 3 种存储结构分别存储这 3 类逻辑关系的数据，换句话说：

线性表用于存储具有“一对一”逻辑关系的数据；

树结构用于存储具有“一对多”关系的数据；

图结构用于存储具有“多对多”关系的数据；

由此，我们可以通过分析数据之间的逻辑关系来决定使用哪种存储结构，但具体使用顺序存储还是链式存储，还要通过数据的物理结构来决定。

存储结构（物理结构）

数据的存储结构，也就是物理结构，指的是数据在物理存储空间上选择集中存放还是分散存放。假设要存储大小为 10G 的数据，则集中存放就如图 3a) 所示，分散存放就如图 3b）所示。

数据的物理存储方式

图 3 数据的物理存储方式

如果选择集中存储，就使用顺序存储结构；反之，就使用链式存储。至于如何选择，主要取决于存储设备的状态以及数据的用途。

我们知道，集中存储（底层实现使用的是数组）需要使用一大块连续的物理空间，假设要存储大小为 1G 的数据，若存储设备上没有整块大小超过 1G 的空间，就无法使用顺序存储，此时就要选择链式存储，因为链式存储是随机存储数据，占用的都是存储设备中比较小的存储空间，因此有一定几率可以存储成功。

并且，数据的用途不同，选择的存储结构也不同。将数据进行集中存储有利于后期对数据进行遍历 *** 作，而分散存储更有利于后期增加或删除数据。因此，如果后期需要对数据进行大量的检索（遍历），就选择集中存储；反之，若后期需要对数据做进一步更新（增加或删除），则选择分散存储。

逻辑结构设计就是把概念结构设计阶段设计好的基本E-R图转换为与选用DBMS产品所支持的数据模型相符合的逻辑结构。

步骤：

（1）将概念结构转换为一般的关系、网状、层次模型；

（2）将转换来的关系、网状、层次模型向特定DBMS支持下的数据模型转换；

（3）对数据模型进行优化。

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