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  • 数据库 关系模型基本概念

    千次阅读 2020-03-03 14:23:51
    关系模型中:关系、目或度、关系模式、域、元组、属性、分量、主码、外码等名词的解释。

    关系(Relation

    D1 × D2 × ··· × Dn 的子集叫做在域D1,D2,···,Dn 上的关系,表示为 R(D1,D2,···,Dn ),其中R就是关系名,n就是目或度。
    一个关系对应一张二维表,二维表就是关系名。

    • 例如,下图中的整个二维表的值就是一个关系
      01

    目 或 度(degree

    二维表关系R(D1,D2,···,Dn )中的 n 就是关系的

    关系模式(Relation Schema

    在二维表中的行定义,即对关系的描述称为关系模式。

    • 一般表示为(属性1,属性2,…,属性n)
    • 例如:老师的关系模型可以表示为教师(教师号,姓名,性别,年龄,职称,所在系)。

    (值)域(domain

    域是一组具有相同数据类型的值的集合。
    二维表中每列对应一个域。

    • 表述的是属性值的取值范围为值域。同一种类型的数据集合,都是某一个事物的值的集合。
    • 例如:自然数、整数、{男,女}、不大于10的正整数等。
    • 例如:上述关系中的D1 = 学号集合 = {S3001,S3002,S4001}; D2 = 姓名集合 = {张明,李静,赵丽} 等就是域。

    元组(tuple

    笛卡尔积中每一个元素(d1,d2,···,dn),叫作一个n元组(n-tuple)或简称元组。
    二维表中每行对应一个元组。
    关系是一张表, 表中的每行(即数据库中的每条记录)就是一个元组;

    • 在二维表里,元组也称为行。
    • 例如:关系中的某一行
      02

    属性(attribute

    在二维表中为了区分不同的域而对每列取一个名字,称为属性。
    属性的个数称为关系目或度,即 n目关系必有n个属性。
    列的值称为属性值;

    • 例如:二维表中的学号、姓名、性别等都是属性。
      03

    分量(component

    元素中每一个值 di 都叫做一个分量
    为每一行对应的列的属性值,即元组中的一个属性值。

    • 例如:关系中某一行中的S3001、张明、男、外语等等。

    候选码 (候选建)(candidate key

    若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组,而其子集不能,则称该属性组为候选码

    • 例如:在选课表中,只有属性组“学号”和“课程号”才能唯一地标识一个元组,则候选键为(学号,课程号)。
      04

    主码(primary key

    在一个关系的若干候选码中指定一个用来唯一标识该关系的元组,则称这个被指定的候选码称为主关键字,或简称为主键、关键字、主码
    主码不一定只有一个,但是一定要有。

    • 在有多个候选码的情况下,主码是由人为选择的。

    主属性 & 非主属性(prime attribute & non-prime attribute

    关系中包含在任何一个候选码中的属性称为主属性,不包含在任何一个候选码中的属性为非主属性非码属性(non-key attribute

    • 例如关系中的学号、课程号就是主属性;而性别、年龄就是非主属性或非码属性。

      01

    全码(all-key

    在最极端条件下,关系模式中的所有属性都是这个关系模式的候选码,称为全码

    外码(foreign key)

    一个关系R中的一个属性是另外一个关系F中的主码,则关系R中的这个属性称为外码。

    • 有两个实体:其中加粗的属性是主码。
    • 学生(学号,姓名,性别,专业号);专业(专业号,专业名)
    • 则对专业表来说:专业号是专业表的主码;
    • 对学生表来说:专业号是学生表的外码;学号是学生表的主码;

    笛卡尔积(cartesian product

    笛卡尔积是域上的一种集合运算。

    • 给定一组域D1,D2,···,Dn,允许其中的某些域是相同的,D1,D2,···,Dn的笛卡尔积为:D1 × D2 × ··· × Dn = {(d1,d2,···,dn)| di ∈ Di,i = 1,2,···,n}

    资料参考

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  • 关系模型基本概念

    2013-08-18 23:19:52
    关系模型由若干关系模型(记录类型)组成,记录类型又分为实体类型和联系类型;记录类型的实例是关系,关系实际上就是一张二维表。 关系模型靠键来导航,表与表之间靠键关联起来,回到现实中是事物之间的...

     关系模型由若干关系模型(记录类型)组成,记录类型又分为实体类型和联系类型;记录类型的实例是关系,关系实际上就是一张二维表。





    关系模型靠键来导航,表与表之间靠键关联起来,回到现实中是事物之间的联系。

     

    用图和表来表示思路,有几个好处,第一是简化了表达,一目了然;第二是提供了角度观察和思考问题的另一个角度。

     

    这里的概念比较晦涩,不必太纠结在这里,离实际的应用还比较遥远。

    (这里的知识点有什么作用,在整个知识链中是一个什么地位,需要掌握它到什么程度)

    对所学的,所经历的东西,不能麻木,需要有清晰的认识,要不然很容易迷失方向,陷入到一个漩涡中去。

    就这里的关系模型的概念而言,只稍需了解,在以后不断的实践中,还会发现问题,进一步加深理解的。

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  • (1)关系模型的三个基本概念 关系模型的三个要素: 1)基本结构: 关系/table2 2)基本操作: 关系操作 3)完整性约束: 实体完整性(关系中的主码中的属性值不能为空(对主码而言)) 参照完整性(如果关系...

    (1)关系模型的三个基本概念

    关系模型的三个要素:

    1)基本结构: 关系/table2

    2)基本操作: 关系操作           

    3)完整性约束:

    实体完整性(关系中的主码中的属性值不能为空(对主码而言))

    参照完整性(如果关系R1的外码FkR2的主码Pk相对应,R1的每一个元组Fk值或者等于R2的某个主码值或者为空值。(对外码而言))

    用户自定义完整性(用户针对具体的应用环境定义的完整性约束条件。)。

    注:实体完整性、参照完整性由DBMS自动支持。

    (2)关系代数基于集合,提供了一系列的关系代数操作:并、差、积(笛卡尔积)、选择(选出指定的行)投影(选择指定的列)、更名等(黑色字体的为基本操作)

    注:并相容性:参与运算的两个关系及其相关属性之间有一定的对应性 可比性 或者意义关联性

    关联性

    定义:关系R与关系S存在相容性,当且仅当:

    (1) 关系R和关系S的属性数目必须相同;

    (2) 对于任意i,关系R的第i个属性的域必须和关系S的第i个属性的域相同

    假设:R(A1, A2, … , An) , S(B1, B2, … ,Bm)

    R和S满足并相容性:n = m 并且Domain(Ai) = Domain(Bi)

    注:条件的书写很重要,尤其是当不同运算符在一起的时候,要注意运算符的运算顺序。

     

    自然连接:由关系R和关系S中选取相同属性组上值相等的元祖所组成(特殊的等值连接)并且要除去重复列。

    除操作: 前提:S是R的真子集 从R中除去S中包含的属性,并保留和S中元素都相同的行 去掉其他行。(不是很明白)

    (****)外链接:两个关系RS进行连接时,如果关系R(S)中的元组在S(R)中找不到相匹配的元组,则为了避免该元组信息丢失,从而将该元组与S(R)中假定存在的全为空值的元组形成连接,放置在结果关系中,这种连接称之为外连接(Outer Join)。 

    左外连接:自然连接+左侧表中失配的元组(左边元组不丢失)

    SELECT    e.ename,s.ename FROM emp e LEFT JOIN  emp s ON s.empno = e.mgr; 

    //最大的老板没有项目经理 所以这一行失配 结果是用失配元组+空元组 左侧的s失配+右侧的空元组 因而使用的是左外连接

    右外连接:自然连接+右侧表中失配的元组(右边元组不丢失)

    关系代数、关系元组演算与关系域演算

    关系代数可以转为关系元组演算 但是关系元组演算转换为关系代数需要一定条件

    在一定条件下关系元组演算和关系域演算可以相互转换。

    关系代数与安全的元组演算表达式与安全的域演算表达式是等价的。即一种形式的表达式可以被等价地转换为另一种形式

    三种关系运算都可说是非过程性的。相比之下:域演算的非过程性最好,元组演算次之,关系代数最差

    三种关系运算虽是抽象的,但却是衡量数据库语言完备性的基础

    一个数据库语言如果能够等价地实现这三种关系运算的操作,则说该语言是完备的

    目前多数数据库语言都能够实现这三种运算的操作,在此基础上还增加了许多其他的操作,如赋值操作、聚集操作等

     

    关系运算的安全性:指的是“不产生无限关系和无穷验证的运算成为是安全的”

    关系代数是一种集合运算,有限集合的有限运算依旧是有限的

    关系演算不一定是安全的

    真是因为关系演算不一定安全,因此我们可以对其进行约束。

     

     

     

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  • 浅析ER模型与关系模型

    千次阅读 热门讨论 2018-03-28 10:31:16
     ER模型与关系模型的区别以及转换是“数据库系统原理”中常考的考点,今天就带领大家梳理一下知识点,并以形象的形式理解!----------------------------------------------------------------ER...

    前言:

      实体联系模型(ER模型)是广泛被采用的概念设计方法,此博客介绍ER模型的基本元素、属性的分类和联系的设计,以及才用ER模型的概念设计步骤。

      ER模型与关系模型的区别以及转换是“数据库系统原理”中常考的考点,今天就带领大家梳理一下知识点,并以形象的形式理解!

    ----------------------------------------------------------------

    ER模型

    什么是ER模型?

      1.实体:是一个数据对象,指应用中可以区别的客观存在的事物。

      2.联系:表示一个或多个实体之间的关联关系。

      同一个实体集内部实体之间的联系,称为一元联系(递归联系);两个不同实体集、实体之间的联系称为二元联系;以此类推···

      3.属性:实体的某一特性称为属性。

       ·简单属性和复合属性

       ·单值属性和多值属性

       ·存储属性和派生属性

       ·允许为空值的属性

    ER模型的操作?

          在数据库设计中,通常要对ER图进行种种变化:实体类型、联系类型、属性的分裂、合并、增删等。

    ER模型设计步骤?

      局部ER模型

       ·确定局部结构范围

       ·定义实体

       ·定义联系

       ·分配属性

      全局ER模型

       ·确定公共实体类型

       ·合并局部ER模型

       ·消除冲突

      全局ER模型优化

       ·合并实体类型

       ·消除冗余属性

       ·消除冗余联系

    ----------------------------------------------------------------

    关系模型

    什么是关系模型?

      用二维表格表示实体集,用关键码表示实体之间的联系的数据模型称为关系模型。

      ·关系中每一个属性值都是不可分解的;

      ·关系中不允许出现重复元组;

      ·由于关系是一个集合,因此不考虑元组间的顺序;

      ·元组中的属性也是无序的,但习惯按照考虑列的顺序。

    完整性规则

      ·实体完整性

      ·参照完整性

      ·用户定义完整性

    ------------------------------------------------------------------

    ER模型与关系模型的转换

    例:ER模型与关系模型的转换


    小结:

      ER模型与关系模型这一部分在数据库系统原理中是必考的知识点,需要同学们加以练习,掌握技巧。另外对这两模型的理解也对建库有所帮助!


    ·全方面的夯实自己、了解并尽量精通各个领域的知识。

    ·如果你想很好的给别人分享你的交流表达能力,要做好充足的准备、具有清晰的思路。 

     

      事实证明,点赞的人都是精英!

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    千次阅读 多人点赞 2019-01-22 00:11:41
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空空如也

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关系模型的基本思想