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  • 相关介绍:关系数据库是数据库应用主流,许多数据库管理系统数据模型都是基于关系数据模型开发。关系模型结构:1、单一数据结构----关系(表文件)关系数据库表采用二维表格来存储数据,是一种按行与列排列...

    关系数据库中的数据逻辑结构是二维表格。关系数据库的表采用二维表格来存储数据,是一种按行与列排列的具有相关信息的逻辑组。一个数据库可以包含任意多个数据表。

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    关系数据库中的数据逻辑结构是二维表格。

    相关介绍:

    关系数据库是数据库应用的主流,许多数据库管理系统的数据模型都是基于关系数据模型开发的。

    关系模型结构:

    1、单一的数据结构----关系(表文件)

    关系数据库的表采用二维表格来存储数据,是一种按行与列排列的具有相关信息的逻辑组,它类似于Excel工作表。一个数据库可以包含任意多个数据表。

    在用户看来,一个关系模型的逻辑结构是一张二维表,由行和列组成。这个二维表就叫关系,通俗地说,一个关系对应一张表。

    2、元组(记录)

    表中的一行即为一个元组,或称为一条记录。

    3、属性(字段)

    数据表中的每一列称为一个字段,表是由其包含的各种字段定义的,每个字段描述了它所含有的数据的意义,数据表的设计实际上就是对字段的设计。

    创建数据表时,为每个字段分配一个数据类型,定义它们的数据长度和其他属性。字段可以包含各种字符、数字、甚至图形。

    4、属性值

    行和列的交叉位置表示某个属性值,如“数据库原理”就是课程名称的属性值。

    5、主码

    主码(也称主键或主关键字),是表中用于唯一确定一个元组的数据。关键字用来确保表中记录的唯一性,可以是一个字段或多个字段,常用作一个表的索引字段。

    每条记录的关键字都是不同的,因而可以唯一地标识一个记录,关键字也称为主关键字,或简称主键。

    6、域

    属性的取值范围。

    7、关系模式

    关系的描述称为关系模式。对关系的描述,一般表示为:关系名(属性1,属性2.....属性n)。例如上面的关系可描述为:课程(课程号、课程名称、学分、任课老师)。

    但是关系模型的这种简单的数据结构能够表达丰富的语义,描述出现实世界的实体以及实体间的各种关系。

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  • 成绩管理系统大体可以分成二大模块如, 一是学生基本信息模块,里面应该包含学生各方面基本信息;再者便是课程管理模块, 在该模块中应该包含有对学生成绩信息查询和处理,如平均成绩、最好成绩、最差成绩...
  • 现在针对逻辑数据模型中所用到三种数据模型---层次数据模型、网状数据模型以及关系数据模型做一个相信介绍与对比分析。 一、层次数据模型 定义:层次数据模型是用树状<层次>结构来表示实体类型...

    上一篇文章简单介绍了概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型的基本概念、特性以及三者所对应的数据库的开发阶段。现在针对逻辑数据模型中所用到的三种数据模型---层次数据模型、网状数据模型以及关系数据模型做一个相信的介绍与对比分析。

      一、层次数据模型

      定义:层次数据模型是用树状<层次>结构来表示实体类型和实体间联系的数据模型。(来自百度百科)

      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。

      特征:树的性质决定了树状数据模型的特征

         1. 整个模型中有且仅有一个节点没有父节点,其余的节点必须有且仅有一个父节点,但是所有的节点都可以不存在子节点;

         2. 所有的子节点不能脱离父节点而单独存在,也就是说如果要删除父节点,那么父节点下面的所有子节点都要同时删除,但是可以单独删除一些叶子节点;

         3. 每个记录类型有且仅有一条从父节点通向自身的路径;

      实例:

         如图1,以学校某个系的组织结构为例,说明层次数据模型的结构。

         1.  记录类型系是根节点,其属性为系编号和系名;

         2.  记录类型教研室和学生分别构成了记录类型系的子节点,教研室的属性有教研室编号和教研室姓名,学生的属性分别是学号、姓名和成绩;

                3.  记录类型教师是教研室这一实体的子节点,其属性由教师的编号,教师的姓名,教师的研究方向。

      优点:

           1. 层次数据模型的结构简单、清晰、明朗,很容易看到各个实体之间的联系;

         2. 操作层次数据类型的数据库语句比较简单,只需要几条语句就可以完成数据库的操作;(百度百科)

         3. 查询效率较高,在层次数据模型中,节点的有向边表示了节点之间的联系,在DBMS中如果有向边借助指针实现,那么依据路径很容易找到待查的记录;

         4. 层次数据模型提供了较好的数据完整性支持,正如上所说,如果要删除父节点,那么其下的所有子节点都要同时删除;如图1,如果想要删除教研室,则其下的所有教师都要删除;

      缺点:

             1. 层次数据模型只能表示实体之间的1:n的关系,不能表示m:n的复杂关系,因此现实世界中的很多模型不能通过该模型方便的表示;

             2. 查询节点的时候必须知道其双亲节点的,因此限制了对数据库存取路径的控制;

    图 1. 院系人员组成结构图

      二、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。

      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:  

         同样是以教务管理系统为例,下面说明了院系的组成中,教师、学生、课程之间的关系。

    图 2. 院系的教务管理系统

        由上图中可以看出课程(实体)的父节点由专业、教研室、学生。以课程和学生之间的关系来说,他们是一种m:n的关系,也就是说一个学生能够选修多门课程,一门课程也可以被多个学生同时选修。

      优点:

         1. 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;

         2. 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;

         3. 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:

         1. 网状数据模型的结构复杂,使用不易;

         2. 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;

       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,这是是目前笔者最熟悉的数据库。

      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;

         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,如下例子中的学生选课系统中学生和课程之间表现出一种多对多的关系,那么需要借助第三个表,也就是选课表将二者联系起来;

         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:

         下面以学生选课系统为例进行说明。学生选课系统的实体包括:学生、教师、课程;其联系一般为学生与课程之间是一种多对多的关系,教师与课程之间是多对多的关系。学生可以同时选择多门课程,一门课程也可以同时被多个学生同时选择;一位教师可以教授多门课程,一门可能可以由多个教师教授。因此他们之间的联系如下:

     

    图 3 学生选课系统示意图

      将该图映射为关系数据模型中的表格为图4。从中可以看到学生与课程之间的联系以及教师和课程之间的多对多联系都被映射成了表格。其中选课表中的sut_id和cour_id分别是引用学生表和课程表的cour_id的外键;教课表也是如此。

     图 4 关系数据模型的表格

      优点:

         1. 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;

         2. 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;

         3. 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;

         4. 有坚实的数学理论做基础,包括逻辑计算、数学计算等;

      缺点:

         1. 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;

         2. 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;

      关系数据模型的三种约束完整性:

      关系数据模型定义了三种约束完整性:实体完整性、参照完整性以及用户定义完整性。

      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。如上表中的选课关系的stu_id和cour_id分别是参考学生和课程的外键,那么对于现实的系统而言,stu_id和cour_id必须分别出现在学生和课程关系中,这就是外键参考的完整性,同时删除的时候根据设置的不同有不同的处理方式。

      用户定义完整性: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。

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  • 数据结构是数据模型的基础,数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。 2)数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。 3)数据约束:数据模型中...

    数据模型所描述的内容包括三个部分:数据结构、数据操作、数据约束。
    1)数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。

    2)数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。

    3)数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。

    数据模型按不同的应用层次分成三种类型:分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。
    1、概念数据模型(Conceptual Data Model):简称 概念模型 ,主要用来描述世界的概念化结构,它使数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系 等,与具体的数据管理系统(Database Management System,简称DBMS)无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型,才能在DBMS中实现。

    概念数据模型是最终用户对数据存储的看法,反映了最终用户综合性的信息需求,它以数据类的方式描述企业级的数据需求,数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。

    概念数据模型的内容包括重要的 实体及实体之间的关系 。在概念数据模型中 不包括实体的属性 ,也 不用定义实体的主键 。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。

    概念数据模型的目标是统一业务概念,作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁,确定不同实体之间的最高层次的关系。

    在有些数据模型的设计过程中,概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。
    以下是概念模型图显示方式

    2、逻辑数据模型(Logical Data Model):简称数据模型,这是用户从数据库所看到的模型,是具体的DBMS所支持的数据模型,如网状数据模型(Network Data Model)、 层次数据模型 (Hierarchical Data Model)等等。 此模型既要面向用户,又要面向系统 ,主要用于 数据库管理系统 (DBMS)的实现。

    逻辑数据模型 反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点,是对概念数据模型进一步的分解和细化。 逻辑数据模型是根据业务规则确定的,关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。

    逻辑数据模型的 内容包括所有的实体和关系,确定每个实体的属性,定义每个实体的主键,指定实体的外键,需要进行范式化处理。

    逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据,但并不考虑数据在物理上如何来实现。

    逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向,还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多,那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。
    逻辑模型图显示

    3、物理数据模型(Physical Data Model):简称 物理模型 ,是面向计算机物理表示的模型,描述了数据在储存介质上的组织结构,它不但与具体的DBMS 有关,而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性,大部分物理数据模型的实 现工作又系统自动完成,而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
    物理结构图显示

    在概念数据模型中最常用的是 E-R模型 、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是 层次模型 、 网状模型 、 关系模型 。

    物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据库体系结构设计,真正实现数据在数据库中的存放。

    物理数据模型的内容包括确定所有的表和列,定义外键用于确定表之间的关系,基于用户的需求可能进行发范式化等内容。在物理实现上的考虑,可能会导致物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。

    物理数据模型的目标是指定如何用数据库模式来实现逻辑数据模型,以及真正的保存数据。

    数据库设计的过程(六个阶段)

    1. 需求分析阶段
      准确了解与分析用户需求(包括数据与处理),最困难、最耗费时间的一步
    2. 概念结构设计阶段
      整个数据库设计的关键,通过对用户需求进行综合、归纳与抽象,形成一个独立于具体DBMS的概念模型
    3. 逻辑结构设计阶段
      将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型,对其进行优化
    4. 数据库物理设计阶段
      为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法)
      在这里插入图片描述
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  • 数据结构包括数据的逻辑结构数据的物理结构...数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型,它与数据的存储无关。从数学的角度观察,逻辑结构可形式化定义为(D,R),D是数据元素的集合,R是D上关系的有

    数据结构包括数据的逻辑结构和数据的物理结构。

                                                              

    1.逻辑结构

    数据元素之间的逻辑关系称为数据的逻辑结构。数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型,它与数据的存储无关。从数学的角度观察,逻辑结构可形式化定义为(D,R),D是数据元素的集合,R是D上关系的有限数据元素的集合。如文章http://blog.csdn.net/zjsjknd/article/details/7202658 图1-1(b)线性结构,设4个数据元素之间分别为A、B、C和D。那么,描述的数据结构可以定义为:D={A,B,C,D},R={AB,BC,CD}.

    2.物理结构

    数据结构在计算机中的表示(又称映像)称为数据的物理结构,或称存储结构。它所研究的是数据结构在计算机中的实现方法,包括数据结构中元素的表示及元素间关系的表示。

    如线性结构,既要存储数据元素A,B,C,D又要存储他们之间的关系AB,BC,CD那么,是用一片连续的内存单元来存放这些记录(如用数组表示),还是随机存放各结点数据再用指针进行链接呢?这就是物理结构的问题。根据分析该结构是线性关系,故采用数组来存储。


    数据的存储结构可采用顺序存储或链式存储的方法。


    顺序存储方法是把逻辑上相邻的元素存储在物理位置相邻的存储单元中,由此得到的存储表示称为顺序存储结构。顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法,通常借助于程序设计语言中的数组来实现。

    链式存储方法是对逻辑上相邻的元素不要求其物理位置相邻,元素间的逻辑关系通过附设的指针字段来表示,由此得到的存储表示称为链式存储结构。链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。


    除了通常采用的顺序存储方法和链式存储方法外,有时为了查找的方便还采用索引存储方法和散列存储方法。

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  • 数据的逻辑结构包括那些?

    千次阅读 2019-06-30 18:26:15
    数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据,与数据的存储无关,是独立于计算机的。数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。 在不产生混淆的前提下,常将数据的逻辑结构简称为数据结构。数据的逻辑结构...
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  • 2.1.1 关系数据结构

    2020-09-14 08:20:17
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  • 数据库课堂笔记2 关系数据模型

    千次阅读 2018-12-23 14:11:40
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  • 什么是数据模型

    2021-01-30 17:53:50
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关系数据模型的逻辑结构是