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  • 层次网状关系数据库,对于初学这,很实用。
  • 数据库课件,我们上课时用过的课件,对于初学者来说很实用
  • 层次数据模型     定义:层次数据模型是用树状<层次>结构来组织数据的数据模型。     满足下面两个条件的基本层次联系的集合为层次模型     1. 有且只有一个结点没有双亲结点,这个结点称为根结点...
    层次数据模型

        定义:层次数据模型是用树状<层次>结构来组织数据的数据模型。

        满足下面两个条件的基本层次联系的集合为层次模型
        1. 有且只有一个结点没有双亲结点,这个结点称为根结点
        2. 根以外的其它结点有且只有一个双亲结点

    其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有一个根节点,其余的节点都是非根节点。每个节点表示一个记录类型对应与实体的概念,记录类型的各个字段对应实体的各个属性。各个记录类型及其字段都必须记录。
      在这里插入图片描述
      层次模型的特点:
        结点的双亲是唯一的
        只能直接处理一对多的实体联系
        每个记录类型可以定义一个排序字段,也称为码字段
        任何记录值只有按其路径查看时,才能显出它的全部意义
        没有一个子女记录值能够脱离双亲记录值而独立存在
      实例:
        在这里插入图片描述
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        层次模型的完整性约束条件
        无相应的双亲结点值就不能插入子女结点值
        如果删除双亲结点值,则相应的子女结点值也被同时删除
        更新操作时,应更新所有相应记录,以保证数据的一致性

        优点
        层次模型的数据结构比较简单清晰
        查询效率高,性能优于关系模型,不低于网状模型
        层次数据模型提供了良好的完整性支持
        缺点
        结点之间的多对多联系表示不自然
        对插入和删除操作的限制多,应用程序的编写比较复杂
        查询子女结点必须通过双亲结点
        层次命令趋于程序化

    层次数据库系统的典型代表是IBM公司的IMS(Information Management System)数据库管理系统


    网状数据模型

        定义:用有向图表示实体和实体之间的联系的数据结构模型称为网状数据模型。
        满足下面两个条件的基本层次联系的集合称为网状数据模型:
        1. 允许一个以上的结点无双亲;
        2. 一个结点可以有多于一个的双亲。
    在这里插入图片描述
      其实,网状数据模型可以看做是放松层次数据模型的约束性的一种扩展。网状数据模型中所有的节点允许脱离父节点而存在,也就是说说在整个模型中允许存在两个或多个没有根节点的节点,同时也允许一个节点存在一个或者多个的父节点,成为一种网状的有向图。因此节点之间的对应关系不再是1:n,而是一种m:n的关系,从而克服了层次状数据模型的缺点。
      特征:
         1. 可以存在两个或者多个节点没有父节点;
         2. 允许单个节点存在多于一个父节点;
      网状数据模型中的,每个节点表示一个实体,节点之间的有向线段表示实体之间的联系。网状数据模型中需要为每个联系指定对应的名称。
      实例:  
    在这里插入图片描述

        优点:
        网状数据模型可以很方便的表示现实世界中的很多复杂的关系;
        修改网状数据模型时,没有层次状数据模型的那么多的严格限制,可以删除一个节点的父节点而依旧保留该节点;也允许插入一个没有任何父节点的节点,这样的插入在层次状数据模型中是不被允许的,除非是首先插入的是根节点;
        实体之间的关系在底层中可以借由指针指针实现,因此在这种数据库中的执行操作的效率较高;

        缺点:
         网状数据模型的结构复杂,使用不易,随着应用环境的扩大,数据结构越来越复杂,数据的插入、删除牵动的相关数据太多,不利于数据库的维护和重建。
         网状数据模型数据之间的彼此关联比较大,该模型其实一种导航式的数据模型结构,不仅要说明要对数据做些什么,还说明操作的记录的路径;
        DDL、DML语言复杂,用户不容易使用
        记录之间联系是通过存取路径实现的,用户必须了解系统结构的细节

        网状模型与层次模型的区别
        网状模型允许多个结点没有双亲结点
        网状模型允许结点有多个双亲结点
        网状模型允许两个结点之间有多种联系(复合联系)
        网状模型可以更直接地描述现实世界
        层次模型实际上是网状模型的一个特例

    典型代表是DBTG系统,亦称CODASYL系统,是20世纪70年代由DBTG提出的一个系统方案。实际系统:Cullinet Software公司的 IDMS、Univac公司的 DMS1100、Honeywell公司的IDS/2、HP公司的IMAGE。


    三、关系型数据模型
      关系型数据模型对应的数据库自然就是关系型数据库了,这是目前应用最多的数据库。
      定义:使用表格表示实体和实体之间关系的数据模型称之为关系数据模型。
      关系型数据库是目前最流行的数据库,同时也是被普遍使用的数据库,如MySQL就是一种流行的数据库。支持关系数据模型的数据库管理系统称为关系型数据库管理系统。
      特征:
         1. 关系数据模型中,无论是是实体、还是实体之间的联系都是被映射成统一的关系—一张二维表,在关系模型中,操作的对象和结果都是一张二维表,它由行和列组成;
         2. 关系型数据库可用于表示实体之间的多对多的关系,只是此时要借助第三个关系—表,来实现多对多的关系;
         3. 关系必须是规范化的关系,即每个属性是不可分割的实体,不允许表中表的存在;
      实例:

    在这里插入图片描述

        优点:
         结构简单,关系数据模型是一些表格的框架,实体的属性是表格中列的条目,实体之间的关系也是通过表格的公共属性表示,结构简单明了;
        关系数据模型中的存取路径对用户而言是完全隐蔽的,是程序和数据具有高度的独立性,其数据语言的非过程化程度较高;
        操作方便,在关系数据模型中操作的基本对象是集合而不是某一个元祖;
         有坚实的数学理论做基础,包括逻辑计算、数学计算等;

        缺点:
        查询效率低,关系数据模型提供了较高的数据独立性和非过程化的查询功能(查询的时候只需指明数据存在的表和需要的数据所在的列,不用指明具体的查找路径),因此加大了系统的负担;
        由于查询效率较低,因此需要数据库管理系统对查询进行优化,加大了DBMS的负担;

        相关概念:
        关系(Relation):一个关系对应通常说的一张表
        元组(Tuple):表中的一行即为一个元组
        属性(Attribute):表中的一列即为一个属性,给每一个属性起一个名称即属性名
        主码(Key):也称码键。表中的某个属性组,它可以唯一确定一个元组
        域(Domain):是一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。
        分量:元组中的一个属性值。
        关系模式:对关系的描述,关系名(属性1,属性2,…,属性n),如:学生(学号,姓名,年龄,性别,系名,年级)

        关系必须是规范化的,满足一定的规范条件
        最基本的规范条件:关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项, 不允许表中还有表

        术语对比
    在这里插入图片描述

        关系的完整性约束条件
        实体完整性
        实体完整性是指实体的主属性不能取空值。实体完整性规则规定实体的所有主属性都不能为空。实体完整性针对基本关系而言的,一个基本关系对应着现实世界中的一个主题,例如上例中的学生表对应着学生这个实体。现实世界中的实体是可以区分的,他们具有某种唯一性标志,这种标志在关系模型中称之为主码,主码的属性也就是主属性不能为空。
        参照完整性
        在关系数据库中主要是值得外键参照的完整性。若A关系中的某个或者某些属性参照B或其他几个关系中的属性,那么在关系A中该属性要么为空,要么必须出现B或者其他的关系的对应属性中。
        用户定义的完整性
        用户定义完整性是针对某一个具体关系的约束条件。它反映的某一个具体应用所对应的数据必须满足一定的约束条件。例如,某些属性必须取唯一值,某些值的范围为0-100等。

    计算机厂商新推出的数据库管理系统几乎都支持关系模型



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  • 数据模型是指数据库的组织形式,它决定了数据库中数据之间联系的表达方式,即把在计算机中表示...1、传统数据模型(层次模型、网状模型、关系模型) 2、面向对象模型 3、时态GIS模型 4、三维数据模型 二、传统数据模...

    数据模型是指数据库的组织形式,它决定了数据库中数据之间联系的表达方式,即把在计算机中表示客观事物及其联系的数据及结构称为数据模型。本文详细讲述传统三大数据模型和空间数据模型。

     

    一、数据模型概述


    数据模型是指数据库的组织形式,它决定了数据库中数据之间联系的表达方式,即把在计算机中表示客观事物及其联系的数据及结构称为数据模型

    组织方式的不同,常见的有四种:

    1、传统数据模型(层次模型、网状模型、关系模型)

    2、面向对象模型

    3、时态GIS模型

    4、三维数据模型

     

    二、传统数据模型


    1. 层次模型

    层次模型是一种结构模型,它把数据按自然的层次关系组织起来,以反映数据间的隶属关系。

    2. 网状模型

    网状模型是将数据组织成有向图的结构,图中的节点代表数据记录,连线描述不同节点数据间的联系。

    3. 关系模型

    关系模型的基本数据机构是二维表,是一种非格式化的模型。实体跟实体之间的联系用关系来表示,满足一定规范化条件的集合就构成了一个关系模型

     

    三、面向对象数据模型


    面向对象数据模型是一种新兴的数据模型,它采用面向对象的方法来设计数据库。

    面向对象的数据库存储对象是以对象为单位,每个对象包含对象的属性和方法,具有类和继承等特点。

    1. 面向对象的基本思想

    面向对象是模拟人类认识客观世界的方式,将现实世界的一切事物或现象(或称为实体)模型化为对象或对象的集合来表达。实体的静态特征(可以用数据来表达的特征用对象的属性来表示;实体的动态特征(事物的行为)用对象的方法来表示。

    2. 面向对象的几个基本概念

    (1)对象

    对象是现实世界中实际存在的实体.是构成系统的基本单位。-个对象由-组属性和对这组属性进行操作的方法构成。属性用来描述对象的静态特征,方法用来描述对象的动态特征。每个对象都有一个标识号(ID)来唯一标识。

    (2)类

    类是具有相同属性和方法的一组对象的集合,它为属于该类的全部对象提供了统- -的抽象描述,其内部包括属性和方法两个主要部分。类给出了属于该类的全部对象的抽象定义,而对象则是符合这种定义的一个实例。例如,每条河流均具有名称、长度、流域面积等属性,以及查询、计算长度、求流域面积等操作方法,因此可以抽象为河流类。

    (3)继承

    类对象可继承另类对象的特性和能力。子类继承父类的共性,继承不仅可以把父类的特征传递给中间类,还可以向下传递给中间类的子类。例如,建筑物类具有业主、地址.建筑时间等属性,以及显示、删除等(操作)方法,而酒店也属于建筑物,也具有以上属性和方法。因此,建筑物类是酒店类的父类酒店类是建筑物类的子类,若在建筑物类中定义了以上属性和方法,则酒店类会自动继承这些属性和方法,不需要重新定义。

    3. 面向对象数据模型的概念

    面向对象的数据模型即用面向对象的方法建立的数据模型,包括数据模式、建立在模式上的操作和建立在模式上的约束。

    (1)数据模式(数据结构):对象与类结构。

    (2)模式上的操作(数据操作):用对象与类中的方法来构建模式上的操作,这种操作语义范围比传统数据模型更具优势。例如,构建一个矩形类,其操作包括查询、增加、删除、修改,还可以包括放大、缩小、平移、拼接等。因此,面向对象的数据模型比传统的数据模型功能更强。

    (3)模式上的约束(数据约束):与关系模型等传统的数据模型相同,模式上的约束包括实体完整性、参照完整性和用户定义完整性。

    在面向对象的数据模型中,可以采用面向对象中的对象、方法和继承等概念来表示以上三个组成部分。例如,汽车类具有车窗、车门、方向盘、座椅等属性和行驶、刹车、停止、启动等方法,是小汽车类、公共汽车类、大卡车类的父类,其属性和方法均可以被小汽车类、公共汽车类、大卡车类所继承。

     

    四、时态GIS模型


    为了能够表示时空过程,近年来,作为GIS研究和应用的一个领域,时态GIS已经得到GIS界的广泛关注,人们再研究能支持时态GIS产品的时空数据模型。目前有时空数据的四种组织方法。

     参考:【空间数据库】时空数据库,时态数据模型详解

     

    五、三维空间数据模型


    地理空间在本质上是三维的。随着应用的深入和时间的需要,二维GIS逐渐暴露出缺点。现在GIS的研究人员和开发者们不得不重新思考地理空间的三维本质特征及在三维空间概念数据模型下的一系列处理方法。

    从三维GIS的角度出发考虑,地理空间应有如下不同于二维空间的三维特征:

    集合坐标上增加了第三维信息,即垂向坐标信息;

    向坐标信息的增加导致空间拓扑关系的复杂化,其中突出的一点是无论零维、一维、二维还是三维对象,在垂向上都具有复杂的空间拓扑关系;如果说二维拓扑关系是在平面上呈圆状发散伸展的话,那么三维拓扑关系则是在三维空间中呈球状向无穷维方向伸展;

    三维地理空间中的三维对象还具有丰富的内部信息(如属性分布、结构形式等)

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  • 数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件, ...常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型三种。 关系其实就是一个二维表的意思,行列对应,..

    数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件,

    为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽象的框架。

    数据模型所描述的内容有三部分,分别是数据结构、数据操作和数据约束 。

    数据模型是数据库设计中用来对现实世界进行抽象的工具,是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。

    数据模型是数据库系统的核心和基础。

     

    其实就是一种E-R图的表现形式。

    常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型三种。

    关系其实就是一个二维表的意思,行列对应,类似于y和x的意思,关系类似于f(x)的函数关系的意思。

    层次模型和网状模型很好理解,看一下图就知道了。主要还是说说关系模型。

    层次模型:

    网状模型:

    现实世界中事物之间的联系更多的是非层次关系的,用层次模型表示这种关系很不直观,网状克服了这一弊病,可以清晰的表示这种非层次关系。

    关系模型的特点:

    (1)数据结构单一。关系模型中,不管是实体还是实体之间的联系,都用关系来表示,而关系都对应一张二维数据表,数据结构简单、清晰。
    (2)关系规范化,并建立在严格的理论基础上.构成关系的基本规范要求关系中每个属性不可再分割,同时关系建立在具有坚实的理论基础的严格数学概念基础上。

    (3)概念简单,操作方便。关系模型最大的优点就是简单,用户容易理解和掌握,一个关系就是一张二维表格,用户只需用简单的查询语言就能对数据库进行操作。

    https://zhidao.baidu.com/question/1927530017544265747.html

     

    我们已经知道,关系数据库是建立在关系模型上的。

    而关系模型本质上就是若干个存储数据的二维表,可以把它们看作很多Excel表。

    https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1177760294764384/1218728991649984

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  • 层次模型,网状模型,关系模型的优缺点总结

    层次模型

    优点:

    1. 数据结构简单清晰。
    2. 因为记录之间的联系用有向边表示,这种联系在DBMS中通常使用指针实现,查询效率高。层次模型数据库性能优于关系数据库,不低于网状数据库。
    3. 提供了良好的完整性支持。进行插入操作时,如果没有对应的双亲结点就不能插入它的子女结点值。进行删除操作时,如果删除双亲结点,则相应的子女结点值也将被同时删除。

    缺点:

    1. 现实世界中的很多联系是非层次性的。如果结点之间具有多对多联系,不再适合使用层次模型表示。如果一个子女结点确实具有多个双亲结点,使用层次结构模型表示的时候就会出现大量的冗余,且操作复杂。
    2. 查询子女结点必须通过双亲结点。
    3. 由于结构严密,层次命令趋于程序化。

    网状模型

    优点:

    1. 能够更为直接地表示现实世界。
    2. 具有良好的性能,存取效率高。

    缺点:

    1. 结构复杂,伴随应用环境的扩大,数据结构变得越来越复杂,不利于最终用户掌握。
    2. 网状模型的数据定义语言和数据管理语言复杂。
    3. 由于记录之间的联系通过存取路径实现,应用程序在访问数据的时候必须选择恰当的存取路径,因此用户必须了解系统结构的细节,导致加重了编写应用程序的负担。

    关系模型

    优点:

    1. 关系模型建立在严格的数学概念的基础之上。
    2. 关系模型概念单一。无论是实体还是实体之间的联系都用关系来表示。对数据的检索和更新结果也是基于关系(表)的。所以,数据结构简单清晰,用户易懂易用。
    3. 关系模型的存取路径对用户透明,从而具有较高的数据独立性,更好的安全保密性,也简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作。

    缺点:

    1. 由于存取路径对用户是透明的,查询效率往往不如格式化数据模型。
    2. 为了提高系统性能,数据库管理系统必须对用户的查询请求进行优化。
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空空如也

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关系层次网状数据库的区别