上周和一個做了3年數據產品經理的朋友吃飯，他苦笑著告訴我："老大讓我寫PRD時要加上邏輯模型設計，我當場就懵了。概念模型、邏輯模型、物理模型，聽起來都很高大上，可我真的分不清楚啊！" 

這話聽起來熟悉嗎？在我接觸過的數據產品經理中，至少有90%的人都被這三個模型搞得頭暈腦漲。明明都是"模型"，為什么要分得這么細？它們到底有什么區別？ 

其實，搞懂這三個模型，就像學會了一門"翻譯語言"——把業務需求翻譯成技術實現的語言。

三個模型，其實就是三種"語言"

我喜歡用蓋房子來解釋這三個模型的區別。

概念模型就像是你跟建筑師描述理想中的房子："我要一個有花園的兩層小樓，樓下要有客廳和廚房，樓上要有臥室和書房。"

這時候你在乎的是功能和需求，不會去考慮用什么材料、怎么布線。

邏輯模型則是建筑師根據你的需求畫出的設計圖紙：客廳20平米，廚房15平米，樓梯在哪里，門窗怎么開。

圖紙上標注得清清楚楚，但還沒有涉及具體用什么牌子的水泥、鋼筋。

物理模型好比是施工隊拿到圖紙后制定的施工方案：用多少號鋼筋、什么型號的水泥、電線怎么走、水管怎么布。

每一個細節都要考慮到實際施工的可行性。

在數據庫設計中，這三個模型扮演的角色完全一樣。

概念模型關心的是業務邏輯：用戶、訂單、商品之間是什么關系？

邏輯模型關心的是數據結構：需要建幾張表，表之間怎么關聯？

物理模型關心的是技術實現：用MySQL還是Oracle，怎么建索引，怎么分庫分表？

一個電商案例，讓你徹底搞懂

我曾經參與過一個電商平臺的數據庫設計項目，正好用這個案例來說明三個模型是怎么一步步演進的。

項目剛開始時，業務方提出需求："我們要管理商品、處理訂單、跟蹤庫存。"聽起來簡單，但具體怎么實現？

概念模型階段，我們開始梳理業務關系：

用戶可以下訂單，訂單里包含商品，商品有庫存，商品來自供應商。這些業務對象之間的關系，就構成了概念模型的核心。我們不需要考慮技術細節，只需要把業務邏輯理清楚。

當時我們畫了一張很簡單的關系圖：用戶→訂單→商品←供應商，商品→庫存。

業務方一看就明白了，連非技術出身的運營同事都能參與討論。

邏輯模型階段，我們開始考慮數據結構：

用戶表需要哪些字段？用戶ID、姓名、手機號、郵箱。

訂單表呢？訂單ID、用戶ID、下單時間、訂單狀態。商品表包含商品ID、商品名稱、價格、供應商ID。

最復雜的是訂單和商品的關系。一個訂單可以包含多個商品，一個商品也可能出現在多個訂單中，這是典型的多對多關系。

我們需要創建一個中間表"訂單商品表"，包含訂單ID、商品ID和購買數量。

這個階段，技術人員開始介入，但我們討論的還是純粹的數據邏輯，不涉及具體的數據庫選擇。

物理模型階段，我們要考慮具體的技術實現：

選擇什么數據庫？經過評估，我們選擇了Apache Doris。

訂單表數據量大，需要按月分區。商品ID、訂單ID這些經常查詢的字段要建索引。Doris的易用，且查詢快。

這個階段，DBA成為主角，每個技術細節都要仔細考慮，性能測試必不可少。

經過這三個階段，一個完整的電商數據庫系統就設計出來了。業務需求通過概念模型轉化為數據結構，再通過物理模型落地為可運行的系統。

結語

很多產品經理覺得這三個模型太復雜，其實是沒有理解它們的本質作用——它們就像三種不同的"語言"，幫助不同角色的人進行有效溝通。

概念模型是"業務語言"，運營、市場、產品經理都能看懂。邏輯模型是"設計語言"，架構師、開發人員用它來溝通。物理模型是"實現語言"，DBA、運維工程師靠它來具體操作。

作為數據產品經理，你的價值就在于能夠在這三種語言之間自由切換，做好"翻譯官"的角色。

當業務方提出需求時，你能快速構建概念模型，讓所有人對業務邏輯達成共識。當技術方開始設計時，你能參與邏輯模型的討論，確保技術方案符合業務需求。當系統上線后出現性能問題時，你也能理解物理模型的優化思路。

這套方法論不僅適用于數據庫設計，任何復雜的產品設計都可以借鑒：先理清業務邏輯，再設計功能架構，最后考慮技術實現。

下次老板再讓你設計邏輯模型時，你就不會再懵了。