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  • 关系数据模型中将现实世界中实体以及实体联系都用表来表达,而层次数据模型中是用记录来表示实体,PCR表示关系,网状数据类型中是用记录来表示实体,系来表示关系,关系型数据模型将两者统一采用表来表达,这...

    2018-02-04 23:03:28

    一、关系数据模型

    关系型数据模型的基本的数据结构只有一种:表(relation)。在关系数据模型中将现实世界中的实体以及实体的联系都用表来表达,而层次数据模型中是用记录来表示实体,PCR表示关系,网状数据类型中是用记录来表示实体,系来表示关系,关系型数据模型将两者统一采用表来表达,这是一个很大的区别。

    关系模型的特性:

    • 基于集合论的知识,有更高的抽象级别
    • 屏蔽掉底层的实现算法,容易理解
    • 引入关系代数系统
    • 引入结构化的查询语言
    • Soft link,软连接,通过建立对照表替代了指针

    1、属性(Attributes)和域(Domain)

    在现实世界中,描述一个事物,常常取其若干特征来描述,这些类型称为属性,属性的取值范围称为域。

    在传统的关系数据模型中对域还加上了一个限制,就是所有的域都得是原子数据,也就是只能是基本的数据类型,不能出现表中套表的情况。允许出现空值。这称为一范式

    2、关系(Relation)和元组(Tuple)

    将现实世界中的实体或者联系可以建立一张表或者多张表。

    关系可以看成定义在其所有属性域上的多元关系,这称为关系的模式,n是属性的个数,也被称为关系的目

    对于关系的实例可以这样定义:

    3、主键(Primary Key)

    主键是一组属性集。主键(集)可以唯一确定一条元组,并且其任意子集无法做到这一点。如果不满足后一条我们称之为超键(super key)。比如id可以唯一确定一个人,{id,age}也可以唯一确定一条元组,但是其子集id也可以唯一确定一条元组,因此这被称为超键。

    如果一个表中有多个主键,那么可以选择其中一个作为主键,其他的作为候补键(alternate key)

    如果主键由所有属性组成,则称之为全键(all key)

    4、外键(Foreign Key)及引用完整性

    外键是一组属性集。外键(集)用来引用其他表中的元组,并且这个属性在被引用的表中得是主键。其实就是软连接。

    引用完整性:如果把外键当作逻辑指针,那么它指向的元组必须是存在的,得非空。

    5、其他的完整性约束

    1)域完整性约束(Domain integrity constraint):值域得满足约束

    2)实体完整性约束(Entity integrity constraint):主键的值不允许为空

     

    二、关系代数

    关系代数是关系数据模型的理论基础。

    下面例子中使用的表:

    • Projection

    投影操作就是挑选表中需要的列,将不需要的列的去除掉。投影操作应该要去重(去除重复元组),因为如果两条元组所有属性值都相等是没有意义的。但实际应用中,一般来说不会自动去重。

    • Selection

    将所有满足条件的元组挑选出来。

    • Union, Intersection, Set-Difference

    集合的并交差操作,执行集合的这些操作需要满足并兼容条件属性个数相同且属性的类型相同。

    • Cross-Product

    笛卡尔乘积将两个表进行拼接,具体过程是元组之间两两组合,如果遇到属性重名的情况,需要对属性进行重命名。

    • Join

    单纯的笛卡尔乘积是没有什么意义的,我们真正想要的是Join,也就是连接操作。

    1)条件连接(Condition Join):先笛卡尔乘积,再选择操作(Sometimes called a theta-join)

    2)等值连接(Equi-Join):条件连接中的C只有相等条件,将满足属性值相等的筛选出来

    3)自然连接(Natural Join):在笛卡尔乘积上的所有公共属性上做等值连接,最常用。

    • Division

    虽然不是基本的操作,但是很常用。主要适用于回答类似这种问题:Find sailors who have reserved all boats.

    • Outer Joins

    外连接就是自然连接的扩展。首先进行自然连接,然后将不符合条件的补空值保留下来。外连接又分左外连接,右外连接和全外连接。

    • Outer Unions

    外并操作就是把两个不满足并兼容的表进行合并。结果的属性集是两张表的属性的并集,元组是每张表的元素加上不存在属性补上空值。

     

    三、关系演算

    除了使用关系代数来表示关系操作外,还可以使用谓词演算来表达关系的操作,这称为关系演算。用关系代数来表达关系操作需要表明操作之间的次序,因此关系代数是一种过程性语言。用关系演算表示关系的操作,只要说明需要得到的结果,而不必表明操作的过程,因此这是一种非过程语言。目前SQL语言的就是以关系演算作为基础的。

    关系演算随着所用变量的不同又可分为一下两种,这两种的本质是一样的:

    1)元组关系演算(Tuple Relational Calculus,TRC)

    2)域关系演算(Domain Relational Calculus,DRC)

    • 域关系演算

    所谓域关系演算就是变量是表中的各个属性,结果就是使谓词逻辑为真的元组组成的表。

    另外,值得一提的是在使用谓词演算的时候要防止不安全的查询,不安全查询是指结果元组是无穷多个的查询。例如:

    就是要查询所有不在Sailors这张表里的元素,这里的查询结果就是无穷多个,是个不安全的查询。

    • 元组关系演算

    元组关系演算和域关系演算的本质上一样的,只是在变量的选择上有一点差别,元组关系演算顾名思义变量选择的是元组。

     

    四、ER图

    E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram),提供了表示实体类型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。
    它是描述现实世界关系概念模型的有效方法。是表示概念关系模型的一种方式。用“矩形框”表示实体型,矩形框内写明实体名称;用“椭圆图框”表示实体的属性,并用“实心线段”将其与相应关系的“实体型”连接起来;
    用”菱形框“表示实体型之间的联系成因,在菱形框内写明联系名,并用”实心线段“分别与有关实体型连接起来,同时在”实心线段“旁标上联系的类型(1:1,1:n或m:n)。

    1)基数比约束

    2)参与度约束

    可以进一步的约束每个实体参与联系的最小最大次数称为参与度约束。可以用括号给出。

     

    五、传统数据模型的弊端

    我们将层次,网状和关系数据模型称为传统数据模型,传统数据模型有如下的弊端和局限:

    • 适合OLTP(On-Line Transaction Processing)联机事务处理的应用,是一种结构化数据的处理
    • 基于记录,不能很好的面向用户和应用
    • 缺乏基本的语义信息,无法直观的看出各个表之间的联系

     

    六、其他数据模型

    1. Logic-based data model ,基于逻辑的数据模型:支持递归查询,提升DBMS的推理能力;
    2. Temporal data model,时态数据模型:有时间线信息
    3. Spatial data model,空间数据模型:更好的表达空间物体的关系
    4. XML data model

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/hyserendipity/p/8414745.html

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  • 关系数据模型中将现实世界中实体以及实体联系都用表来表达,而层次数据模型中是用记录来表示实体,PCR表示关系,网状数据类型中是用记录来表示实体,系来表示关系,关系型数据模型将两者统一采用表来表达,这...

    2018-02-04 23:03:28

    一、关系数据模型

    关系型数据模型的基本的数据结构只有一种:表(relation)。在关系数据模型中将现实世界中的实体以及实体的联系都用表来表达,而层次数据模型中是用记录来表示实体,PCR表示关系,网状数据类型中是用记录来表示实体,系来表示关系,关系型数据模型将两者统一采用表来表达,这是一个很大的区别。

    关系模型的特性:

    基于集合论的知识,有更高的抽象级别

    屏蔽掉底层的实现算法,容易理解

    引入关系代数系统

    引入结构化的查询语言

    Soft link,软连接,通过建立对照表替代了指针

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    1、属性(Attributes)和域(Domain)

    在现实世界中,描述一个事物,常常取其若干特征来描述,这些类型称为属性,属性的取值范围称为域。

    在传统的关系数据模型中对域还加上了一个限制,就是所有的域都得是原子数据,也就是只能是基本的数据类型,不能出现表中套表的情况。允许出现空值。这称为一范式。

    2、关系(Relation)和元组(Tuple)

    将现实世界中的实体或者联系可以建立一张表或者多张表。

    关系可以看成定义在其所有属性域上的多元关系,这称为关系的模式,n是属性的个数,也被称为关系的目。

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    对于关系的实例可以这样定义:

    791198fbaab68f4180586278f460dc4c.png

    3、主键(Primary Key)

    主键是一组属性集。主键(集)可以唯一确定一条元组,并且其任意子集无法做到这一点。如果不满足后一条我们称之为超键(super key)。比如id可以唯一确定一个人,{id,age}也可以唯一确定一条元组,但是其子集id也可以唯一确定一条元组,因此这被称为超键。

    如果一个表中有多个主键,那么可以选择其中一个作为主键,其他的作为候补键(alternate key)。

    如果主键由所有属性组成,则称之为全键(all key)。

    4、外键(Foreign Key)及引用完整性

    外键是一组属性集。外键(集)用来引用其他表中的元组,并且这个属性在被引用的表中得是主键。其实就是软连接。

    引用完整性:如果把外键当作逻辑指针,那么它指向的元组必须是存在的,得非空。

    5、其他的完整性约束

    1)域完整性约束(Domain integrity constraint):值域得满足约束

    2)实体完整性约束(Entity integrity constraint):主键的值不允许为空

    二、关系代数

    关系代数是关系数据模型的理论基础。

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    下面例子中使用的表:

    390c9d780ec32055e2b26f71a050f574.png

    Projection

    投影操作就是挑选表中需要的列,将不需要的列的去除掉。投影操作应该要去重(去除重复元组),因为如果两条元组所有属性值都相等是没有意义的。但实际应用中,一般来说不会自动去重。

    c87fc33f11093a16fc1a9e607886bd4c.png

    Selection

    将所有满足条件的元组挑选出来。

    52412bfd3a1de77768f242a5853ac5ca.png

    Union, Intersection, Set-Difference

    集合的并交差操作,执行集合的这些操作需要满足并兼容条件:属性个数相同且属性的类型相同。

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    Cross-Product

    笛卡尔乘积将两个表进行拼接,具体过程是元组之间两两组合,如果遇到属性重名的情况,需要对属性进行重命名。

    d3443d54b36bc009918fcca35d782d5e.png

    Join

    单纯的笛卡尔乘积是没有什么意义的,我们真正想要的是Join,也就是连接操作。

    1)条件连接(Condition Join):先笛卡尔乘积,再选择操作(Sometimes called a theta-join)

    dc8f9c3864e23164df5c5fc78b672786.png

    db874047338ae2a68cbfe507da41ef10.png

    2)等值连接(Equi-Join):条件连接中的C只有相等条件,将满足属性值相等的筛选出来

    d078549d054b9b789aaa95c0996bc392.png

    3)自然连接(Natural Join):在笛卡尔乘积上的所有公共属性上做等值连接,最常用。

    Division

    虽然不是基本的操作,但是很常用。主要适用于回答类似这种问题:Find sailors who have reserved all boats.

    ec45d4617934b75d7e4a0573f0203b7f.png

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    Outer Joins

    外连接就是自然连接的扩展。首先进行自然连接,然后将不符合条件的补空值保留下来。外连接又分左外连接,右外连接和全外连接。

    d0a1b99e19dd0249687092ad859a1f48.png

    Outer Unions

    外并操作就是把两个不满足并兼容的表进行合并。结果的属性集是两张表的属性的并集,元组是每张表的元素加上不存在属性补上空值。

    a4176f3fe7210590e354b7415ef48be6.png

    三、关系演算

    除了使用关系代数来表示关系操作外,还可以使用谓词演算来表达关系的操作,这称为关系演算。用关系代数来表达关系操作需要表明操作之间的次序,因此关系代数是一种过程性语言。用关系演算表示关系的操作,只要说明需要得到的结果,而不必表明操作的过程,因此这是一种非过程语言。目前SQL语言的就是以关系演算作为基础的。

    关系演算随着所用变量的不同又可分为一下两种,这两种的本质是一样的:

    1)元组关系演算(Tuple Relational Calculus,TRC)

    2)域关系演算(Domain Relational Calculus,DRC)

    域关系演算

    所谓域关系演算就是变量是表中的各个属性,结果就是使谓词逻辑为真的元组组成的表。

    3e19c7e9dbea6321de7c952fd171d2e9.png

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    另外,值得一提的是在使用谓词演算的时候要防止不安全的查询,不安全查询是指结果元组是无穷多个的查询。例如:

    2b43d81988baecd0a7ddeb8550c693a1.png

    就是要查询所有不在Sailors这张表里的元素,这里的查询结果就是无穷多个,是个不安全的查询。

    元组关系演算

    元组关系演算和域关系演算的本质上一样的,只是在变量的选择上有一点差别,元组关系演算顾名思义变量选择的是元组。

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    四、ER图

    E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram),提供了表示实体类型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。

    它是描述现实世界关系概念模型的有效方法。是表示概念关系模型的一种方式。用“矩形框”表示实体型,矩形框内写明实体名称;用“椭圆图框”表示实体的属性,并用“实心线段”将其与相应关系的“实体型”连接起来;

    用”菱形框“表示实体型之间的联系成因,在菱形框内写明联系名,并用”实心线段“分别与有关实体型连接起来,同时在”实心线段“旁标上联系的类型(1:1,1:n或m:n)。

    539a04e7559ec8d6eb399ebd60b9003a.png

    1)基数比约束

    7712be03fe25dfee871bbc49adc174eb.png

    2)参与度约束

    可以进一步的约束每个实体参与联系的最小最大次数称为参与度约束。可以用括号给出。

    五、传统数据模型的弊端

    我们将层次,网状和关系数据模型称为传统数据模型,传统数据模型有如下的弊端和局限:

    适合OLTP(On-Line Transaction Processing)联机事务处理的应用,是一种结构化数据的处理

    基于记录,不能很好的面向用户和应用

    缺乏基本的语义信息,无法直观的看出各个表之间的联系

    六、其他数据模型

    Logic-based data model ,基于逻辑的数据模型:支持递归查询,提升DBMS的推理能力;

    Temporal data model,时态数据模型:有时间线信息

    Spatial data model,空间数据模型:更好的表达空间物体的关系

    XML data model

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  • 层次模型层次模型是数据库系统最早使用一种模型,它的数据结构是一棵“有向树”。根结点在最上端,层次最高,...网状模型可以表示多个从属关系的联系,也可以表示数据交叉关系,即数据横向关系与纵向关系...

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    层次模型

    层次模型是数据库系统最早使用的一种模型,它的数据结构是一棵“有向树”。根结点在最上端,层次最高,子结点在下,逐层排列。层次模型的特征是:

    1、有且只有一个根结点;

    2、其他结点有且仅有一个父结点。

    网状模型

    网状模型以网状结构表示实体与实体之间的联系。网中的每一个结点代表一个记录类型,联系用链接指针来实现。网状模型可以表示多个从属关系的联系,也可以表示数据间的交叉关系,即数据间的横向关系与纵向关系,它是层次模型的扩展。网状模型可以方便地表示各种类型的联系,但结构复杂,实现的算法难以规范化。其特征是:

    1、允许结点有多于一个父结点;

    2、可以有一个以上的结点没有父结点。

    关系模型

    关系模型以二维表结构来表示实体与实体之间的联系,它是以关系数学理论为基础的。关系模型的数据结构是一个“二维表框架”组成的集合。每个二维表又可称为关系。在关系模型中,操作的对象和结果都是二维表。关系模型是目前最流行的数据库模型。支持关系模型的数据库管理系统称为关系数据库管理系统,Access就是一种关系数据库管理系统。

    特征:

    1、描述的一致性,不仅用关系描述实体本身,而且也用关系描述实体之间的联系;

    2、可直接表示多对多的联系;

    3、关系必须是规范化的关系,即每个属性是不可分的数据项,不许表中有表;

    4、关系模型是建立在数学概念基础上的,有较强的理论依据。

    展开全文
  • 本体是概念化一个显式规格说明,能够将领域中各种概念及相互关系显式地、形式化地表达出 ...本文首先介绍了本体基本概念,然后利用本体建立了元数据模型,最后采用*+,- 语言来表示这种元数据 模型。
  • 数据模型

    2020-09-15 17:37:14
    数据模型的三要素:数据结构,数据操作和数据约束 数据模型按不同的应用层次分为: (1)概念数据模型:E-R模型 (2)逻辑数据模型:层次模型,网状模型,关系模型,面向对象模型 (3)物理数据模型 E-R模型(实体...

    数据模型

    数据模型的三要素:数据结构,数据操作和数据约束
    数据模型按不同的应用层次分为:
    (1)概念数据模型:E-R模型
    (2)逻辑数据模型:层次模型,网状模型,关系模型,面向对象模型
    (3)物理数据模型

    E-R模型(实体联系模型)

    (1)实体:矩形口
    (2)属性:椭圆形o
    (3)联系:菱形
    (4)联结关系:——

    数据模型

    (1)层次模型:树
    (2)网状模型:无向图
    (3)关系模型:二维表

    关系模型

    采用二维表来表示,简称表,每一个二维表称为一个关系。
    属性:二维表中的一列称为属性
    元组:二维表中的一行称为元组
    (分量不可再分)
    关系操纵:查询,增加,删除和修改

    关系中的数据约束

    1实体完整性约束
    2参照完整性约束
    3用户定义的完整性约束

    展开全文
  • 层次模型、网状模型和关系模型是三种重要的数据模型。这三种模型是按其数据结构而命名。前两种采用格式化结构。在这类结构中实体用记录型表示,而记录型抽象为图顶点。记录型之间联系抽象为顶点间连接弧。...
  • 关系模型关系运算

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    一、关系模型 为什么学习关系模型?...关系模型是采用二维表格结构表达实体类型及实体间联系的数据模型关系模型是1970年由E.F.Codd提出。 它和层次、网状模型相比,有以下特点: 1.数据结构简单
  • 数据库学习:数据模型

    万次阅读 2018-05-30 14:31:59
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    2021-04-17 13:13:56
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    2019-01-28 06:20:00
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  • 采用通用贝叶斯网络表示数据与融合结果之间的关系。它有选择地基于概率图形模型马尔可夫毯子,选择信息量最大且决策相关的数据。同时,我们提出了一种特殊增量学习方法来更新融合模型以反映环境时间变化。...
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  • 数据仓库模型设计

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    b  前些日子在阿里数据仓库平台官网上看了一文章标题为:"ETL模型设计"的贴子,文章对数据仓库的星型模型及基于星型模型的雪花模型扩展描述的比较详细.个人只是感觉标题有些不妥,故文章标题改...关系数据的基础是关
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    2009-11-05 15:14:00
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  • 按照OSI的模型,上层利用相邻下层服务,与通信对端同一层建立对等服务,最高一层叫应用层,最下一层叫物理层。比如你说你要告诉你朋友,你兰花开了,“兰花开了”是一条信息,是“应用层”需要传递。你...
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空空如也

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关系数据模型的表示采用