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  • 数据库设计--实体关系图(ERD)

    万次阅读 多人点赞 2015-08-01 15:15:17
    1、E-R图的定义 ...E-R图为实体-联系图,提供了表示实体型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。实体关系图表示在信息系统中概念模型的数据存储。 –百度百科 2.1E-R图表示法(Chen’s模型)

     

    1、E-R图的定义 

    实体关系图:简记E-R图是指以实体、关系、属性三个基本概念概括数据的基本结构,从而描述静态数据结构的概念模式。 –百度百科

     

     

    2、E-R的使用方法 

    E-R图为实体-联系图,提供了表示实体型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。实体关系图表示在信息系统中概念模型的数据存储。 –百度百科

     

     

    2.1E-R图表示法(Chen’s模型)

     

    2.2E-R表示法中各图形的定义

    实体:具有公共性质的可相互区别的现实世界对象的集合,可以是具体的,也可以是抽象的概念或联系。
    属性:实体所具有的模拟特性,一个实体可由若干个属性来刻画。
    关系:数据对象彼此之间相互联系的方式称为关系。
    关系连接线:用来连接实体与关系的线段。
     

    2.3E-R图的局部表示结构

     
         
      实体--属性 实体--关系 实体之间的关系
     

    2.4E-R图中实体与关系详解

    1.联系的类型
    (1)一对一联系(1:1)
    例如:一个球队只能有一个经理,一个经理只在一个球队任职,则球队和经理是一对一的。
    (2)一对多联系(1:n)
    例如:一门课程由一个教师任教,一个教师可以任教多门课程,则教师和课程是一对多的。
    (3)多对多联系(n:n)
    例如:一个学生可以选多门选修课,一门选修课可以被多个学生选修,则学生和选修课是多对多的。
     
    2.多实体之间的关系

    定义:在两个以上多个实体集之间,当一个实体集与其它实体集之间均(注意是均)存在相同关系,而其它实体集之间均(注意是均)没有关系时,这种关系才称之为多个实体集之间的关系。

    例如:有三个实体:供应商、零件、项目,一个供应商可以供应多个项目多个零件,每个项目可以使用多个供应商提供的零件,每种零件可以由不同供应商提供。
    分析这个例子,我们可以看出:供应商和零件是多对多的,供应商和项目是多对多的,但是项目和零件之间却是没有关系的
    这符合多实体之间关系的定义,所以可以画成如下形式:
     
    3.多实体之间的关系和多实体每两个实体之间的关系的区别
        例如:有三个实体:供应商、零件、项目,画出三个实体之间的关系和三个实体两两对应的关系
     
    三个实体之间的关系
     
     
    三个实体两两对应的关系
     
    由此,可以看出三个实体之间的关系和三个实体两两对应的关系是不等价的。
     

    2.5E-R图实例

     
     

     

     

     

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  • 数据库实体联系模型与关系模型

    千次阅读 2020-03-02 19:11:33
    数据库设计是指根据用户的需求,在某一具体...这就需要规划课程、学生、老师、学习资料等数据构成以及相互之间的关系。因此,规划数据构成及数据间关系,并应用某一具体的数据库管理系统如MySQL构建数据库的过程就是...

    数据库设计是指根据用户的需求,在某一具体的数据库管理系统上,设计数据库的结构和建立数据库的过程。例如,编程微课是在线编程教育项目,该项目涉及到课程、学生、老师、学习资料等数据,这些数据都要被存储下来,并且能够方便的增加、修改、删除和查询。这就需要规划课程、学生、老师、学习资料等数据构成以及相互之间的关系。因此,规划数据构成及数据间关系,并应用某一具体的数据库管理系统如MySQL构建数据库的过程就是数据库设计。

    由于项目需求的易变性和数据的复杂性,数据库设计不可能一蹴而就,而只能是一种“反复探寻,逐步求精”的过程。数据库设计步骤如下图所示:

     

     

                                           

                                                                    图2-5 数据库设计过程流程图

     

    需求分析阶段主要分析项目涉及的业务活动和数据的使用情况,弄清所用数据的种类、范围、数量以及在业务活动中的存储情况,确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件等,形成数据库需求说明书

    概念结构设计阶段根据数据库需求说明书,创建数据库概念结构,描述概念结构的有力工具是ER模型

    ER模型表示的概念结构模型独立于任何一种数据模型,并独立于任何一个具体的数据库管理系统。因此,需要把概念结构设计阶段设计的ER模型转换为关系数据模型二维表结构,此阶段为逻辑结构设计阶段

    物理设计阶段是在计算机的物理设备上确定应采取的数据存储结构和存取方法,以及如何分配存储空间等问题。关系数据库物理设计的主要工作是由系统自动完成的,数据库设计者只要关心索引文件的创建即可

    验证设计是在上述设计的基础上,收集数据并建立数据库,运行应用任务来验证数据库的正确性和合理性,当发现设计问题时,可能需要对数据库设计进行修改。

     

    实体联系模型(ER图)

    当前常用的概念数据模型是ER模型。ER模型描述数据库的概念模式,不考虑数据库的逻辑与物理结构,它充分反映现实世界,易于理解,将现实世界的事物以信息结构的形式很方便地表示出来。

    例如,课程是编程微课的主要内容,课程涉及到老师、学生等对象等实体,进一步分析还涉及到课程视频、课程资料、课程价格等各种数据。在用ER模型对课程分析和描述中,对这些实体以及实体之间的联系给出了确切的定义。

    ER模型有四个概念,分别是实体、属性、联系、实体集

     

    实体

    实体是客观存在并且可以互相区分的事物,可以是人或物,也可以是抽象的概念。在现实世界,实体并不是孤立存在的,实体与实体之间也存在联系。例如,课程与学生之间存在学生学习课程的联系,课程与老师之间存在老师创建课程的联系。

     

    属性

    每个实体具有的特征称为属性,一个实体可以由若干属性来描述,属性都有其取值范围,称为值集或值域。例如,课程实体可以由课程编号、课程名称、授课老师、类别、简课程介、价格等属性组成。唯一地标识实体的属性或属性组称为实体的关键字。例如,属性值“20180603,Java编程基础,郎老师,编程语言,课程以浅显易懂的语言,以常见的生活场景为案例,带领大家逐步进入计算机编程世界,86”。其中20180603是课程编号的属性值,该编号在在所有的课程实体中是唯一的,该属性就是课程实体的关键字。

     

    联系

    实体不是孤立存在的,实体之间是有联系的。实体之间的联系可以分为三类:一对一(1:1)、一对多(1:n)和多对多(m:n)。例如,一个老师可以创建多个课程,老师与课程的联系就是一对多的;如果一个老师只能创建一个课程,则老师和课程的联系就是一对一的。在进行问题分析时,要根据客观实际,抓住问题实质进行现实世界的抽象

     

    实体集

    具有相同属性的实体的集合称为实体集。在同一实体集中,每个实体的属性及其值域是相同的,但可能取不同的值。例如,所有的课程实体组成课程实体集,所有的老师实体组成老师实体集。

     

    绘制ER图

    ER图是ER模型的图形化描述。俗话说:一张图胜过千言万语,用ER图可以清晰地描述出ER模型的结构。

    规范的ER图可以帮助人们对ER模型的统一认识,便于沟通和讨论,有助于工作效率的提高。它使用一组预定义的符号来表示ER模型的实体、属性、联系等概念,这些预先定义的符号已经标准化,从而让全世界的开发人员都可以采用这些符号而不会引起混淆。ER图的基本图素有如下的约定:

     

                           

                                                                              图 2-6 ER图的基本图素

    (1)用长方形表示实体,在框内写上实体名。

    (2)用椭圆表示实体的属性,并用连接线把实体与属性连接起来,属性如果是实体的关键字,可以用双线椭圆表示。

    (3)用菱形表示实体间的联系,菱形内写上联系名,用连接线把菱形分别与有关的实体相连接,在连接线旁标上连接的类型,如果联系也有属性,则联系的属性和菱形连接。

     

                                            

                                                                            图 2-7 用ER图表示的课程管理

    图2-7所示为用ER图表示一个课程管理,这是一个简化的课程管理模型,课程由老师创建并属于老师,两者之间是一对多的联系。课程与学生直接存在学习的联系,课程与学生是多对多的联系,因此联系也有属性,分别是学生编号和课程编号。双线椭圆表示的属性编号是实体的关键字。

    通过图2-7可以看出,ER模型是依赖业务运营方式的,它是企业运营方式的信息化描述。企业业务的改变直接影响着ER图的结构和实体间的联系。即使是相同的业务,数据库设计人员侧重分析的数据不同,给出的ER图也可能是不同的。

    对于设计比较复杂的系统来说,有时为了使ER图简洁明了,在ER图中可以省略属性,只画出实体和联系,将属性以表格的形式另外列出。如图2-8所示,给出的是不包含属性的ER图,

     

                                                    

                                                                     图 2-8 不包含属性的课程管理ER图

    ER图直观易懂,是系统开发人员和客户之间很好的沟通工具。对于客户来说,它概况了企业运营的方式和各种联系;对于系统开发人员来说,它从概念上描述了一个应用系统数据库的信息组织。因此,如能准确画出企业运营方式的ER图,就意味着搞清楚了企业的业务运营方式,以后可以根据ER图,结合具体的数据库管理系统,把ER图转换为数据库管理系统所能支持的数据模型。这种逐步推进的数据库设计方法已经普遍应用于数据库设计中,画出应用系统的ER图成为数据库设计的一个重要步骤。

     

    关系模型

    ER图给出了实体联系模型的图形化描述,增强了开发人员与客户的沟通能力。在需求开发阶段ER模型是非常重要的,也是从企业的业务运营方式到概念模型的映射。

    到了设计阶段。就需要在概念模型的基础上建立关系模型,关系模型是用二维表来表示实体集属性间的关系以及实体间联系的形式化模型。它将用户数据的逻辑结构ER模型归纳为满足一定条件的二维表的形式。

    ER模型中的一个实体或联系对应一张二维表,ER模型中的实体属性转换为二维表的列,也可称为属性,每个属性的名称称为属性名,也可称为列名。每个属性取值范围称为该属性的域。二维表每个属性或列取值后的一行数据称为二维表的一个元组,也可以称为一条记录。二维表可以包含有限个不重复的记录。

    图2-9给出了实体“课程”、“老师”转化为关系模型的二维表。每个课程是课程表中的一条记录或一个元组,即一行;同样,每个老师的属性也反映在老师表中的一行;课程表和老师表的联系反映在课程表属性“老师编号”字段上,该字段和老师表的编号字段为同一个字段,因此通过“老师编号”字段可以确定是哪位老师建立的课程。

     

                               

                                                                   图 2-9 由实体课程和老师转化的课程和

    二维表的不可重复性可知,关系中必然存在一个属性或属性组,能够唯一标识一个元组,该属性或属性组称为关键字。当关系中存在多个关键字时,称它们为候选关键字,指定其中一个为主关键字,简称主键。

    设计二维表时,关系应满足如下性质。

    (1)表中每一列的取值范围都是相同的,也就是数据类型相同。

    (2)不同列的取值范围可以相同,但列名称不能相同。

    (3)表中列的次序可以变换,不影响关系的实际意义。

    (4)同一个表中,不允许存在两个完全相同的元组,这是集合的一个基本性质,保证了关系中元组的唯一性。

    (5)行的次序可以任意交换。

    (6)关系中的任何一个属性值都必须是不可分的元素。

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  • 实体识别和关系抽取的联合模型总结

    万次阅读 多人点赞 2019-02-27 17:15:25
    实体识别和关系抽取的目标是从非结构化的文本中发现(实体1、关系实体2)的三元组,它对知识库的构建和问答任务都很重要,是信息抽取的核心问题。 现有的关系抽取方法主要有两种: 1.使用流水线方法进行抽取:先...

    实体识别和关系抽取的目标是从非结构化的文本中发现(实体1、关系、实体2)的三元组,它对知识库的构建和问答任务都很重要,是信息抽取的核心问题。

    现有的关系抽取方法主要有两种:

    1.使用流水线方法进行抽取:先对句子进行实体识别,然后对识别出的实体两两组合,再进行关系分类,最后把存在实体关系的三元组做为输入。

    缺点:1.错误传播,实体识别模块的错误会影响下面的关系分类性能。2.差生了没必要的冗余信息,没有关系的实体会带来多余信息,提升错误率。

    2.实体识别和关系抽取的联合模型:对句子同时做实体识别和关系抽取得到一个有关系的实体三元组。

    模型结构图:

    数据标记策略:采用BIO标记策略。字在句子中的下标(token_id),字(token),标注标签(BIO),实体关系(无关系则为N)(relations),对应关系下标位置(无关系则为当前下标)(heads)。

    比如有如下一句话:张三和李四居住在北京和上海,姓名和地址有live_in关系,标记位置为地址最后一个字的下标。

    数据预处理:

    1.读取所有数据,获得字的部首的全集chars_set,实体标签的全集bios_set,关系的全集relations_set。

    2.遍历训练数据,将每个句子中token_id,token,bio,relations,heads作为列表封装到该句子中。再遍历当前句子将样本数据id化,将句子中字列表embedding_ids,偏旁部首id的列表char_ids,实体标签的列表bio_ids,关系的列表scoringMatrixHeads封装到句子中。其中scoringMatrixHeads的获得:

    1).先获取关系relations的ids,id从relations_set全集里边对应。比如‘三’对应['Live_In', 'Live_In'],而Live_In在relations_set中下标为3,则relations对应的ids为[3,3]

    2).遍历字对应关系relations的列表,将heads*len(relations_set)+relations。比如‘三’对应relations为[23,23],对应heads为[9,12],relations_set长度为10,则scoringMatrixHeads=[9*10+3,12*10+3]=[93,123]

    3.处理句子id化的数据,使其在一个批量数据内每个句子的维度相等,已最长句子的维度作为最大维度,不足的填充0。其中scoringMatrixHeads关系的处理需要特别说明一下,先初始化一个  [句子长度,句子长度*len(relations_set)]的0矩阵scoringMatrix,遍历scoringMatrixHeads,将每个字的通过步骤2计算出来的id作为scoringMatrix矩阵的列向量 填充1,用1来表示字与字之间的关系。

    模型结构:

    1.word Embedding层:先初始化偏旁部首char_ids权重参数,词嵌入,通过双向LSTM提取特征得到char_logitics。加载skip-gram模型预训练的字向量,得到word embedding,将word embedding和char_logitics拼接作为模型的输入inputs。

    2.双向LSTM层:通过三个隐藏层的双向LSTM对输入的inputs进行特征提取得到lstm_out。

    3.对lstm_out做激活函数为relu的全连接,进行实体分类,得到nerScores

    4.通过BIO标记策略,使用CRF引入标签间的依赖关系。1.计算每个词得到不同标签的分数。2.计算句子的标签序列概率。通过最小化交叉熵损失函数得到ner_loss。最后使用viterbi算法得到分数最高的标签preNers。

    5.对步骤4得到的labels(训练则用真实标签,测试则用预测的标签preNers)进行词嵌入得到label Embedding,将步骤2中输出的lstm_out和label Embedding拼接得到rel_inputs,作为实体关系预测的输入。

    6.通过下列公式计算每个词最有可能对应的关系和头向量(即为样本中的relations和heads)得到rel_scores。

    7.对得到的rel_scores与数据预处理中得到的scoringMatrix矩阵做sigmod交叉熵,得到损失rel_loss。对rel_scores做sigmod预测实体关系得到pre_Rel。

    8.对抗训练层:通过在原来的embedding上加入最坏的扰动使损失函数最大,来得到对抗样本。

    噪音数据:损失对词向量求导,再L2正则化,再乘以一个系数。

    使用如下公式得到最终损失:

    9.使用Adam优化函数优化损失。

    代码地址:https://github.com/NeilGY/NER_entityRelationExtration

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  • 实体集(Entity Sets) 是实际存在的事物(可以是抽象的) 具有属性(attributes) 实体集是具有共同性质的同类实体的集合 实体集的属性类型划分 ...双线表示实体集对于关系集的全参与 双菱形表示

    实体集(Entity Sets)

    • 是实际存在的事物(可以是抽象的)
    • 具有属性(attributes)
    • 实体集是具有共同性质的同类实体的集合

    实体集的属性类型划分

    • 简单的和复合的(conposite,如名字等等)
    • 单值的/多值的(如电话号码等)
    • 直接的/派生的(可以由其他属性计算得来,如生日等)

    关系集(待补充)

    E-R图

    • 矩形代表实体集,上方为名字,下方是属性,主键用下划线标出
    • 菱形代表关系集
    • 线段连接实体集和关系集
    • 虚线连接一个关系集和它的描述属性
      在这里插入图片描述
    • 双线表示实体集对于关系集的全参与
    • 双菱形表示与一个弱实体集联系的鉴别关系集

    角色关系

    自环联系集是一种角色关系集,它建立在一个实体集上:在这里插入图片描述

    基数约束

    有两种表示基数约束的方法:使用箭头与线段或者使用数字标注的线段

    1. 一对一关系:在这里插入图片描述
      两侧都使用箭头,如上如的规定:一名学生只能有一位导师,一位导师也只能教导一名学生。
    2. 一对多关系
      在这里插入图片描述
      箭头指向单参与(或者说不会多个对应一个)的实体集,表示一名导师可以教导多个学生,但一个学生只能选取一个老师。
    3. 多对一联系(同上项理)
    4. 多对多联系在这里插入图片描述
      应当注意到,没有声明全参与时,一名导师可能不教导学员,一名学生也可能不会选取导师(适用于以上任何一种情况

    参与约束

    • 全参与(Total participation ):双线,表示某个实体集的所以元素都参加了对应的关系集
    • 部分参与(partial participation):与之相反
      在这里插入图片描述
    • 其他用于表示的方法:在线段上添加数字:
      如下图:
      导师的线段上标注了其对应的学生是0~++\infty,其中以0为下限意味着instructor之于advisor是部分参与,而没有上限意味着导师1个导师可以对应多个学生(但这并不意味着整个关系是1对多);而学生部分以1为下限意味着学生必须是全参与,又以1为上线意味着1名学生有且仅有1位导师,它和之前的条件共同确定了整个关系是个1对多关系。
      在这里插入图片描述

    将非二元关系转化为二元关系形式

    有些关系集本身并不能切分成若干个二元关系集,如
    在这里插入图片描述
    导师指导学生进行某个项目的相关工作,这很难分为若干个二元关系集而不损失本身的性质,所以需要一些技术进行转换。
    另一个例子:在这里插入图片描述
    图中存在一个四元的关系集,而上面的方法没有强行分解四元集,而是以course为中心,建立三个二元关系将实体集串联起来。
    可以看到,这种问题的通式是从实体集中寻找有代表性者,或者创建一个新的鉴别性的实体集,之后以它为中心构建连接其他实体集的二元关系集,另一种想法如下:
    在这里插入图片描述

    弱实体集

    弱实体集指不存在主键的实体集。

    这样的集合是有意义的,因为对于一些实体,他们的任何属性都有可能重复出现,如section(sec_id,semester,year),对于某项课程,课程在不同学期和学年都可能开课,而学期和学年更是会大量重复的属性。但是这三个属性却又唯一确定一门课程,此时需要引入与弱实体集和标识实体集相关的内容来表示这样的关系。
    可以明确的是,所有弱实体集都依托于某个其他实体而存在,我们称之为标识实体集(identifying entityset),他们通过标识性关系(identifying relationship)连接,这一关系集的性质如下:

    • 弱实体集一侧是全参与
    • 是一对多的关系,一条标识实体集中的元组可能对应多条弱实体集中的元组
    • 弱实体集中存在分辨符(discriminator)或部分码(partial key)
      部分码的存在是由对应的标识实体集决定的,部分码可以唯一确定对应于标识实体集的一条唯一记录(在上述section例子中,section的三个属性一同构成了部分码),这也意味着标识实体集的主键+部分码才构成了弱实体集的主键。
      示意图如下:
      在这里插入图片描述

    扩展的实体-关系特性

    实体集的层次(stratum)

    层序结构以为着两种字面意义上的操作:

    1. 具体化(Specialization):类似于类继承操作,子实体从高级实体继承属性并添加自己的属性,他们能参加高级实体参加的关系,但也参加高级实体无法参加的关系
      在这里插入图片描述
    2. 泛化(Generalization):自底向上的过程,类似于从类似的类中抽象出接口/父类

    事实上,具体化与泛化仅仅只是简单的互逆操作。我们往往用可交性来描述这样的层序结构:在这里插入图片描述
    我们可以用disjoint对一个泛化模型进行描述,来表示它的泛化子集不会有重叠;如果没有disjoint,则意味着可能有重叠。
    和关系集一样,泛化操作也有完全参与与部分参与之分,完全泛化也使用双线表示在这里插入图片描述

    E-R模型标记总结:

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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    用实体关系图进行数据库建模
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  • 两个实体m:n联系到关系模型的转化

    千次阅读 2018-03-26 10:30:07
    两个实体m:n联系到关系模型的转化,原有的实体关系表不变,再单独建立一个关系表,分别两个实体的关键属性作为外键即可,并且,如果联系有属性,也要归入这个关系中。m:n联系转化为关系模型:如图深圳蓝快IT外包...
  • 什么是实体关系图(ERD)? 转

    千次阅读 2019-07-09 20:52:00
    实体关系图也被称为 ERD、ER 图、实体联系模型实体联系模式图或 ER 模型,是一种用于数据库设计的结构图。一幅 ERD 包含不同的符号和连接符,用于显示两个重要的資訊: 系统范围内的主要实体,以及这些实体之间的...
  • PD的CDM模型中的三种实体关系

    千次阅读 2015-05-22 18:07:50
    PD的CDM模型中的三种实体关系 CDM是大多数开发者使用PD时最先创建的模型,也是整个数据库设计最高层的抽象。CDM是建立在传统的ER图模型理论之上的,ER图中有三大主要元素:实体型,属性和联系。其中实体型对应到...
  • 文章目录一,实体集1,实体表示为表2,有复合属性的实体集3,有多值属性的实体集二,联系集1,联系集的定义与性质2,联系集的度三,映射基数四,键、码五,约束1,基数约束2,参与约束3,关系约束的另一种表示法六...
  • PowerDesigner如何表示实体

    千次阅读 2016-04-05 09:25:34
    在建立概念数据模型(CDM) 的时候遇到了不知如何表示实体集的问题。其实PowerDesigner中的ER图是通过在联系端使用三角符号的方式进行标示。 具体操作:打开你要设置的多对一关系,在Cardinalities里将关系中的多...

空空如也

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关系模型是用什么表示实体