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

逻辑结构的步骤：
（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、层次模型向特定的DBMS支持下的数据模型转换；
（3）对数据模型进行优化。

如图：
E-R图向关系模型的转换
E-R图向关系模型的转换要解决的问题是如何将实体型和实体间的联系转换为
关系模式，如何确定这些模式的属性和码。

关系模型的逻辑结构是一组关系模式的集合。

E-R图则是由实体型、实体的属性和实体型之间的联系3个要素组成的。

所以将E-R图
转换为关系模型实际上就是要将实体型、实体的属性和实体型之间的联系转换为关系模式，这种转换一般遵循如下原则：
一个实体型转换为一个关系模式。

实体的属性就是关系的属性，实体的码就是关系的码。

学生资料（用户名，姓名，户口，年龄，月基本消费，所在学校，所在年级，家庭所在地）
此为学生资料实体对应的关系模式。

该关系模式已包含了联系“领导”所对应的关系模式。

学生（用户名，密码）
此为学生实体对应的关系模式。

日消费（用户名，日常用品，饮食，话费，学习用品，日期）
此为日消费实体对应的关系模式。

额外消费（用户名，消费金额，消费详情，日期）
此为额外消费实体对应的关系模式。

月消费统计（用户名，消费金额，月份）
此为月消费统计实体对应的关系模式。

建议（用户名，分析员用户名，分析结果，消费评价）
此为建议实体对应的关系模式。

分析师用户名是关系的候选码。

此位分析师实体对应的关系模式。

数据模型的优化
数据库逻辑结构设计的结果不是唯一的。

为进一步提高数据库应用系统的性能，还应该根据应用需要适当地修改、调整数据模型的结构，这是数据模型的优化。

关系模型通常以规范化理论为指导，方法为：
1.确定数据依赖。

2.对各个关系模式之间的数据依赖进行极小化处理，消除冗余联系。

3.按照数据依赖理论对关系模式逐一进行分析。

4.按照需求分析阶段得到的处理要求，分析对于这样的应用环境这些模式是否合适，确定是否要求对某些模式进行合并或分解。

5.对关系模式进行必要的分解，提高数据操作的效率和存储空间的利用率。

为了方便程序查询，建立了如下用户视图：
学生资料视图（用户名，姓名，户口，年龄，月基本消费，所在学校，所在年级，家庭所在地）
额外消费视图（用户名，消费金额，消费详情，日期）
日消费视图（用户名，日常用品，饮食，话费，学习用品，日期）
建议视图（用户名，分析员用户名，分析结果，消费评价）
月消费统计视图（用户名，消费金额，月份）。