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  • 在数据库技术中,用数据模型的概念描述数据库的结构和语义,是对现实世界的数据抽象。数据模型是研究数据库技术的核心和基础。 文章目录1.概念数据模型(CDM)2.逻辑数据模型(LDM)3.物理数据模型(PDM) 1.概念...

        模型是现实世界特征的模拟和抽象。在数据库技术中,用数据模型的概念描述数据库的结构和语义,是对现实世界的数据抽象。数据模型是研究数据库技术的核心和基础。



    1.概念数据模型(CDM)

        现实世界主要涉及以下一些概念:
        (1)实体(Entity)
        客观存在并可相互区别的事物称为实体。
        可以是具体的人、事、物或抽象的概念。
        (2)属性(Attribute)
        实体所具有的某一特性称为属性。
        一个实体可以由若干个属性来刻画。
        (3)码(Key)
        唯一标识实体的属性集称为码。
        (4)实体型(Entity Type)
        用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体称为
    实体型
        (5)实体集(Entity Set)
        同一类型实体的集合称为实体集
        (6)联系(Relationship)
        现实世界中事物内部以及事物之间的联系在信息世界中反映为实体(型)内部的联系和实体(型)之间的联系。
        实体内部的联系通常是指组成实体的各属性之间的联系
        实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系
        实体之间的联系有一对一、一对多和多对多等多种类型

        概念数据模型是现实世界到信息世界的第一层抽象,主要是在高水平和面向业务的角度对信息的一种描述,通常作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁。作为现实世界的概念化结构,这种数据模型使得数据库的设计人员在最初的数据库设计阶段将精力集中在数据之间的联系上,而不用同时关注数据的底层细节(如所用的计算机系统的特性以及数据库管理系统—DBMS的特性)。

        概念数据模型主要的贡献在于分析数据之间的联系,它是用户对数据存储的一种高度抽象,反应的是用户的一种业务层面的综合信息需求。

        在这个阶段一般会形成整个数据模型或者是软件系统中的实体的概念以及实体之间的联系,为构建逻辑数据模型奠定基础。下图中描述了现实世界和信息世界以及最终转换成计算机世界信息的转换流程。

    图 1    数据的抽象以及转换流程图

        设计概念数据模型的主要工具是E-R图,扩展的E-R图。
        概念模型的表示方法最常用的是P.P.Chen于1976年提出的"实体-联系图方法(Entity-Relationship Approach),简称E-R模型"。E-R实体联系图是直观表示概念模型的工具,其中包含了实体、联系、属性三个成分,联系的方法为一对一(1:1)、一对多(1:N)、多对多(M:N)三种方式,联系属于哪种方式取决于客观实际本身。
        E-R模型图,既表示实体,也表示实体之间的联系,是现实世界的抽象,与计算机系统没有关系,是可以被用户理解的数据描述方式。通过E-R模型图可以使用户了解系统设计者对现实世界的抽象是否符合实际情况,从某种程度上说E-R模型图也是用户与系统设计者进行交流的工具,E-R模型图已成为概念模型设计的一个重要设计方法。
      在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述



    2.逻辑数据模型(LDM)

    数据模型由三部分组成:数据结构、数据操作和数据约束。
      (1)数据结构:数据结构主要描述数据的类型、内容、性质、以及数据之间的联系,是整个数据模型的基础,而针对数据的操作和数据之间的约束都是建立在数据结构的基础上的;
      (2)数据操作:主要定义了在相应的数据结构上的操作类型和操作方式(数据库中的增删改查等);
      (3)数据约束:数据约束主要用来描述数据库中数据结构之间的语法、词义联系以及彼此之间的相互约束和制约关系(如MySQL中使用外键保证数据之间的数据完整性)

    逻辑数据模型是对概念数据模型进一步具体化,在概念数据模型定义实体的基础上定义了各个实体的属性,是用户从数据库的角度能够看到的数据的模型,是所使用的数据库管理系统(Database Management System,DBMS)所支持的数据类型(网状数据模型、层次数据模型、关系数据模型)。这种数据模型架起了用户和系统之间的桥梁,既要面向用户,同时也考虑到了所用的DBMS所支持的特性。

    逻辑数据模型反映了系统分析设计人员针对数据在特定的存储系统(如MySQL)的观点,是对概念数据模型的进一步细化和划分。逻辑数据模型是根据业务之间的规则产生的,是关于业务对象、业务对象数据以及业务对象彼此之间关系的蓝图。

    逻辑数据模型的内容包括所有的实体、实体的属性、实体之间的关系以及每个实体的主键、实体的外键(用于维护数据完整性)。其主要目标是尽可能详细的描述数据,但是并不涉及这些数据的具体物理实现。逻辑数据模型不仅会最终影响数据库的设计方向,并最终会影响到数据库的性能(如主键设计、外键等都会最终影响数据库的查询性能)。

    逻辑数据模型是开发物理数据库的完整文档,逻辑数据模型主要采用的是层次模型、网状模型、关系模型,其中最常用的是关系模型,对应的数据库称之为关系型数据库,如MySQL。
      常用的结构数据模型是关系模型和面向对象模型,关系模型的理论基础是数学理论,数据的操作通过关系运算实现。在关系模型中用二维表表示实体及实体之间的联系,关系模型的实例称为关系。从数学的观点上看,关系是集合,其元素是元组(记录)。遵循一定的规则后,可以将E-R模型图转换成关系模型。


        将E-R模型图转换成关系模型的规则
    E-R模型图中的主要成分是实体及实体之间的联系,对于实体的转换方式是:
      1) 将一个实体转换成一个关系模型。实体的属性为关系模型的属性,实体的标识符为关系模型的关键字,如上图所示的E-R模式中有两个实体:学生、课程,可以分别转换学生模型和课程模型:
        学生模型(学号,姓名,性别,年龄),学号是学生模型的关键字
        课程模型(课程号,课程名,学时数),课程号是课程模型的关键字
        2) 联系转换为关系模型。联系转换成关系模型时,要根据联系方式的不同采用不同的转换方式:
        若联系的方式是一对一的(1:1),可以在两个实体关系模型中的任意一个关系模型中加入另一个关系模型的关键字和联系类型的属性。
        若联系方式是一对多的(1:N),则在N端(为多的一端)实体的关系模型中加入1端实体关系模型的关键字和联系类型的属性
        若联系方式是多对多的(M:N),则将联系也转换成关系模型,其属性是互为联系的两个实体的关键字和联系的属性
    在这里插入图片描述



    3.物理数据模型(PDM)

    物理数据模型,又称为物理模型,是概念数据模型和逻辑数据模型在计算机中的具体表示。该模型描述了数据在物理存储介质上的具体组织结构,不但与具体的数据库管理系统相关,同时还与具体的操作系统以及硬件有关,但是很多工作都是由DBMS自动完成的,用户所要做的工作其实就是添加自己的索引等结构即可。

    物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,综合考虑各种存储条件的限制,进行数据库的设计,从而真正实现数据在数据库中的存放。其主要的工作是根据逻辑数据模型中的实体、属性、联系转换成对应的物理模型中的元素,包括定义所有的表和列,定义外键以维持表之间的联系等,具体例子如下:

    图2 逻辑数据模型到对应的数据库之间的转换示例

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  • 数据建模中的二维表和一维表!

    千次阅读 2012-05-04 22:19:36
    什么是表/一维表/二维表,哪位给个准确的定义 [复制链接] <!-- .pcb {margin-right:0} --> 透视表要求是一维表, 那什么是表、一维表、二维表呢?查了一下午也没有找到准确的定义, 把找到...

    [讨论] 什么是表/一维表/二维表,哪位给个准确的定义 [复制链接]

    透视表要求是一维表,
    那什么是表、一维表、二维表呢?查了一下午也没有找到准确的定义,
    把找到的内容罗列如下:
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    13.在关系数据模型中,一维表的列称为属性,二维表的行称为    。
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    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    系统将表定义为有关联的元素组成的一个整体。可以表示数学中的集合、向量、矩阵,也可以表示数据库中的一组记录。
    一维表的表示形式是用花括号括起来的且中间用逗号分开的若干元素。例如:
                          {1,2,100,x,y}
    表示由1,2,100,x,y这5个元素组成的一维表。
    二维表的表示形式是用花括号括起来的且中间用逗号分开的若干个一维表。例如:
    {{1,2,5},{2,4,4},{3,5,8,a,b},{1,2,1,x,y}}
    均是二维表,二维表就是“表中表”。
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++

    二维表由行和列组成,一列对应于一个字段,称为属性
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++

    Q:经常看到关于一维表转为二维表、二维表转为一维列表等说法,那么,什么是“一维表”、“二维表”呢?
    A:从数据库的观点来说,一维表是最合适于透视和数据分析的数据存储结构。
    很多人容易将它与一维数组、二维数组、三维引用等等联系在一起,把“一维表”想象为只有一行或一列的表,这个想法是错误的。
    实际上,这里的“维”指的是分析数据的角度,因此,
           
    比如一个简单人事数据表如下:
    序号        姓名        年龄        博士        硕士        本科        大专及以下
    1        张三        36        √                           
    2        李四        11                 √                  
    3        王老五        50                                   √
    4        肖萍儿        11                          √         
    5        李仨儿        45                          √         
    6        黄蓉        12                 √                  
    7        严翠翠        33                                   √


    表中的“博士、硕士、本科、大专及以下”从数据的角度来说,应该都是“学历”范畴,是人事档案中描述的一个因素,应该使用同一个字段,因此上面的表格可以称为一个“二维表”。而下面这个形式则为一维表:
    序号        姓名        年龄        学历
    1        张三        36        博士
    2        李四        11        硕士
    3        王老五        50        大专及以下
    4        肖萍儿        11        本科
    5        李仨儿        45        本科
    6        黄蓉        12        硕士
    7        严翠翠        33        大专及以下


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    系统将报表的数据、规则以及报表的描述相分离,提供了功能强大的报表设计工具,它可以绘制一维表、二维表、定长表、不定长表以及混合表;对大表可以折行处理,可以加多个时点值,可以绘制类似“刀形”的表格等。绘制报表时只需定义好各指标间的关系,然后用鼠标简单拖拽即可画出想要的报表。另外在报表引擎处提供了调用规则引擎来设置审核关系的功能;
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++
    这里有一个一维表,如下所示:
    T1    W1    0
    T1    W2    0
    T1    W3    0
    T2    W1    1
    T2    W2    1
    T3    W1    2
    ...  ...  ...
    这个表是动态生成的,需要转换成如下二维表:
          T1    T2    T3    ...
    W1    0    1    2    ...
    W2    0    1    -1    ...
    W3    0    -1    -1    ...
    ...  ...  ...  ...  ...
    主要难点是T和W的个数不确定,并且有些是没有数据的,例如T3-W2等,当没有数据时需要用-1来进行填充,求各位大虾,把这个一维表转成二维表的sql语句怎么写?谢谢!!!
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      二维表(一维是科目,二维是数据行)

        1.二维表:是关系数据库中“表达关系”记录数据的基本形式。

        2.二维表栏目不能嵌套,(表中不能再套表了)
    ++++++++++++++++++++++++++++++++++++


    各位,给个定义吧。准确
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  • 地理信息系统中数字表面模型,描述的是地球表面地形的数据模型,被称为数字地形模型(DTM,digital terrain model)或者数字高程模型(DEM,digital elevation model)

        地理信息系统中数字表面模型,描述的是地球表面地形的数据模型,被称为数字地形模型(DTM,digital terrain model)或者数字高程模型(DEM,digital elevation model),表面地形数据模型主要有两个基本元素组成,分别是连续高程的连续表面和点构成的几何网。汤国安对于数字表面模型分类研究中,按照数据组织方式,将其分为:基于面单元、基于线单元、基于点,分类描述如表1所示。其中基于面的规则数据组织中,吴信才将其定义为规则格网模型,作为栅格或者网格的观点进行解释。不规则结构面通过不规则镶嵌数据模型进行表面构建,不规则镶嵌数据模型是指用来进行镶嵌的小面快具有不规则形状和边界[汤国安(数字高程模型教程)],其中规则格网模型和不规则三角面(random tringles)运用较为广泛。在二维数字表面地形表达,等高线结构的应用较多。散点数据一般是测量数据,通常转换为线结构或者面结构进行表达。

    表1 数字高程模型分类体系


       数字表面模型中的矢量地图数据模型,一般包含的内容是不规则面结构、线结构。其中三角形的不规则镶嵌模型又称为不规则三角网模型(triangulated irregular network TIN),是数字表面模型主要表达形式之一,TIN数据模型与格网数据阵列结构相比更加复杂,TIN模型是通过矢量要素(点、线、面)进行三维场景下表面模型表达,基本元素表达如图2所示。线模型主要通过二维的等高线法表示地形。下面分别通过介绍等高线模型和TIN模型,来对矢量地图表面模型进行分析。

     


    图2  TIN及TIN的组成元素

    1、等高线模型
         等高线是高程相等的临近点连线,是数字表面模型中地形表达的常用方式,能有效反应地形高程、山体、坡向等地貌的基本形态。当地形表面变化较大时,点的密度较大,但是介于等高线之间的地形变化则是未知的。
        数字等高线模型,多以几何“简单”的闭合LineString进行存储。
    2、TIN模型(2.5维)
        TIN是集合了地表形态和地形要素的2.5维数据模型,地表形态表示的地球表面的几何结构,地形要素表示的是空间对象的2维表象。TIN中每一个三角形都描述了局部倾斜状态,具有唯一的坡度值。对于每一个三角形在公共节点和边上是无缝的,或者说三角形是不能重叠的。

        TIN的数据存储方式比格网DEM的存储形式要复杂的多,不仅要存储点的坐标值和高程值,还需要存储网格节点的拓扑关系、邻接三角形。有许多表达TIN的存储方式,一种简单并且用处比较广的是,如图3所示。直接通过记录每个三角形的三个顶点值和相邻的三角形,其中顶点存储坐标的X,Y,Z值。[吴信才]这种拓扑网络数据结构的特点是,查询任何一个三角形三个顶点的值和相邻三角形所用的时间是相同的,同时在沿直线计算地形剖面线时效率较高。同时该数据结构的扩展性较强,对于某个顶点可以记录关联三角形的指针,便于地形演变的展示。

     

    图3 TIN存储模型





     
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  • ARCGIS Pro如何实现已入库二维数据生成三维模型二维要素是否带高程Z判断如何判断要素是否带有高程Z信息 :二维要素进行三维的展示二维要素生成三维模型 常规状态下已入库的数据一般是二维的点面线数据,有时需要进行...

    常规状态下已入库的数据一般是二维的点面线数据,有时需要进行三维的显示:本篇我们来介绍如何对二维数据进行三维模型展示和生成。

    二维要素是否带高程Z判断

    查看手中的数据是否带有高程Z值:二维面高程Z值的要素是否带有高程Z值 ,arcgis pro中edit状态下查看要素的节点:使用vertices工具选中需要查看的要素进行判断;

    如何判断要素是否带有高程Z信息 :

    查看要素节点带不带高程Z值,通过vertices工具选中节点即可完成;图中要素节点不带Z值:
    在这里插入图片描述

    1. 不带高程Z值要素 ,我们将会使用工具生成要素的高程Z值;
      1 根据DEM高程生成要素节点高程Z值 进行展示;
      在这里插入图片描述
      插值出来得要素Z值节点是根据DEM的高程生成的:在这里插入图片描述
      2 根据属性字段生成高程Z值
      二维要素根据要素的属性字段生成具有高程Z值得要素;
      在这里插入图片描述
      插值出来得要素Z值节点是根据属性字段生成的:在这里插入图片描述
      完成高程Z值的提取后查看是否已完成高程Z值的生成 :同样使用Vertices工具查看,图中可以看到我们已经把手中的要素生成了带有高程Z的要素:
      在这里插入图片描述

    二维要素进行三维的展示

    使用选中我们生成的具有高程Z值的要素,使用菜单栏Apprance工具Extrusion进行设置:
    在这里插入图片描述
    type选中基础高,fields选中属性表中高度字段:对模型进行高度的展示
    在这里插入图片描述

    二维要素生成三维模型

    我们已经完成上面工作,那么这些数据还仍然是polygon数据:选中要素在properties的source查看
    在这里插入图片描述
    如何将其变为多面体数据(multipatce):接下来我们将使用arcgis pro的Layer 3D to Feature Class 工具即可完成三维模型的生成:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    验证是否已变为多面体数据
    在这里插入图片描述

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