我们首先得知道数据库的设计流程：

1.需求分析

2.概念模型设计

3.逻辑模型设计

4.物理模型设计

5.数据库实施

6.数据库运行和维护
在前几篇里我们说过，ER图是描述现实世界的概念模型。

但是关系模型好像讲过。

复习一下吧

复习一下三要素：数据结构、数据操作、数据约束

分类简单的分为第一类、第二类。

第一类是概念模型。

第二类就有逻辑模型和物理模型。

我们这里讲到的逻辑模型，对应的数据结构不同有不同的逻辑模型。

树—层次模型

图—网状模型

二维表—关系模型
那么就是概念模型---->逻辑模型。所以应该是在逻辑模型设计这个阶段。

关系模型的基本概念
关系模型简述
关系模型研究的问题
关系模型的三个要素
一些数学描述的概念

关系模型简述
1.最早由E.F.Codd在1970年提出。

2.是从表（Table）及表的处理方式中抽象出来的，是在对传统表及其操作进行数学化严格定义的基础上，引入集合理论与逻辑学理论提出的。

3.是数据库的三大经典模型（层次模型、网状模型和关系模型）之一，现在大多数数据库系统仍然使用关系数据模型。

4.标准的数据库语言（SQL语言）是建立在关系模型基础之上的，数据库领域的众多理论也都是建立在关系模型基础之上的。
关系模型研究的问题
1.我们把关系（relation）都抽象成了一个一个Table。
2.关系模型就是处理Table的，它由三个部分组成：

①描述DB各种数据的基本结构形式（Table/relation）

②描述Table与Table之间所可能发生的各种操作（关系运算）

③描述这些操作所应遵循的约束条件（完整性约束）
关系模型的三个要素
①基本结构：Relation/Table

②基本操作：Relation Operator（例如：交∩、并∪、差-、投影π等等）

③完整性约束：实体完整性、参照完整性和用户自定义完整性。
一些数学描述的概念
域（Domain）

首先定义列的取值范围“域（Domain）”
1.一组值的集合，这组值具有相同的数据类型。如整数的集合、字符串的集合、全体学生的集合

2.集合中元素的个数为域的基数（Cardinality）
笛卡尔积（Cartesian Product）

定义“元组”及所有可能组合成的元组：笛卡尔积
1.一组域D1，D2，…，Dn的笛卡尔积为：

D1×D2×…×Dn={(d1,d2,…,dn)|di∈Di,i=1…n}
2.笛卡尔积的每个元素（d1,d2,…,dn）称作一个n-元组
元组(d1,d2,…,dn)的每一个值di叫做一个分量（component）

元组(d1,d2,…,dn)是从每一个域任取一个值所形成的一种组合，笛卡尔积是所有这种可能组合的集合，即：笛卡尔积是由n个域形成的所有可能的n-元组的集合

若Di的基数为mi，则笛卡尔积的基数，即元组个数为m1×m1×…×mn
关系（Relation）

1.一组域D1，D2，…，Dn的笛卡尔积的子集
2.笛卡尔积中具有某一方面意义的那些元组被称作一个关系（Relation）

由于关系的不同列可能来自同一个域，为区分，需要为每一列起一个名字，该名字即为属性名。
3.关系可用R(A1😄1,A2😄2,…,An😄n)表示，可简记为R(A1,A2,…,An),这种描述被称为关系模式（Schema）或表标题（head）
4.R是关系的名字，Ai是属性，Di是属性所对应的域，n是关系的度或目（degree），关系中元组的数目称为关系的基数（Cardinality）

例如：家庭（丈夫:男人,妻子:女人,子女:儿童）或家庭(丈夫,妻子,子女)
5.关系模式R中属性向域的映像在很多DBMS种一般直接说明为属性的类型、长度等。

例如：Student(S# char(8),Sname char(10),Ssex char(2),Sage integer,D# char(2),Sclass char(6))
关系模式与关系

1.同一关系模式下，可有很多的关系

2.关系模式是关系的结构，关系是关系模式在某一时刻的数据

3.关系模式是稳定的：而关系是某一时刻的值，是随时间可能变化的
关系的特性及相关概念

1.列是同质的：即每一列中的分量来自同一个域，是同一类型的数据

2.不同的列可来自同一个域，称其中的每一列为一个属性，不同的属性要给予不同的属性名。

3.列位置互换性（无关性）

4.行位置互换性（无关性）

5.理论上，关系的任意两个元组不能完全相同。（集合的要求：集合内不能有相同的两个元素）；现实应用中，表（Table）可能并不完全遵守此特性。

（这也说明了关系和表并不是完全相同的）。

6.元组相同是指两个元组的每个分量都相同。

7.属性的不可再分特性：又被称为关系第一范式
关系上的一些重要概念

候选码（Candidate Key）/候选键

关系中的一个属性组，其值能唯一标识一个元组，若从该属性组中去掉任何一个属性，它就不具有这一性质了，这样的属性组称作候选码。

候选码不一定只有一个，候选码也可能是多个属性的集合。

例如学生表中学生的学号就是一个候选键。
主码（Primary Key）/主键

当有多个候选码时，可以选定一个作为主码。

DBMS以主码为主要线索管理关系中的各个元组。
主属性与非主属性

包含在任何一个候选码中的属性被称作主属性，而其他属性被称作非主属性

最简单的，候选码只包含一个属性。

最极端的，所有属性构成这个关系的候选码，称为全码（All-Key）。
外码（Foreign Key）/外键

关系R中的一个属性组，它不是R的候选码，但它与另一个关系S的候选码相对应，则称这个属性组为R的外码或外键。

两个关系通常是靠外码连接起来的。
关系模型的完整性

实体完整性

关系的主码中的属性值不能为空值。
空值：不知道、不存在或者无意义的值

数据库中有了空值，会影响许多方面，如影响聚集函数运算的正确性，不能参加与算术、比较或逻辑运算等。

有空值的时候是需要特殊处理的，要特别注意。
参照完整性

一个关系的外码一定要在该外码多对应的关系的属性范围内。

一个关系的某一元组可以没有外码。
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。

当有更新操作发生时，DBMS将自动安照完整性约束条件检验更新操作的正确性。

数据架构：是对数据管理构成要素的有组织安排，能够优化整个结构或系统的功能、性能、可行性、成本。当结构和系统变得复杂时，人员和组织都可从了解架构中收益。系统越复杂，人们通过了解架构收益越多。

数据模型：是数据特征的抽象，是对数据内容以及数据实体和属性之间关系的一个可视化表示，可帮助理解数据如何被组织或结构化创建。数据结构、数据操作、数据的完整性约束是其要素。

 

企业数据架构：



数据架构设计

1、逻辑模型设计

2、物理模型设计

3、数据生命周期策略设计

4、数据质量设计

5、数据分布设计

6、数据存储设计

数据模型

数据模型定义
	
数据模型的类型
	
数据的物理特征
	
元数据模型
	
主数据模型
	
信息链和信息声明周期
	
数据谱系和影响分析
 

关系模型概述
（1）关系模型研究什么

形象地说，一个关系就是一个Table
关系模型就是处理Table的，它由三个部分组成:

描述DB各种数据的基本结构形式(Table和Relation）

描述Table与Table之间所可能发生的各种操作(关系运算)

描述这些操作所应遵循的约束条件(完整约束性）

就是要学习:Table如何描述,有哪些操作，结果是什么，有哪些约束条件

（2）关系模型的三要素

基本结构：Relation/Table
基本操作：并，差，广义积，选择，投影，交，连接，除
完整约束性：实体完整性，参照完整性和用户自定义的完整性

（3）关系模型与关系数据库语言的关系

关系运算：关系代数和关系预演；关系演算；元组演算和域演算。
关系代数示例：基于集合运算
基于关系代数设计的数据库语言(ISBL）：用计算机可识别的符号表征关系代数的运算符号
…

什么是关系
（1）什么是‘表’

（2）“表”的严格定义–关系？

首先定义“列”的取值范围“域”

域(Domain)

(1)一组值的集合，这组值具有相同的数据类型

(2)如整数的集合，字符串的集合，全体学生的集合

(3)集合中元素的个数称为域的基数(Cardinality)
再定义“元组”及所有可能组合成的元组，笛卡尔积

笛卡尔积(Cartesian Product)

一组域D1，D2… D的笛卡尔积为:

D1xD2x…xDn={(d1,d2,…,dn)|di∈D, i=1,…n}

笛卡尔积的每个元素(d,，d2… dn)称作-一个n- 元组(n-tuple)

元组(d1，d2,…，dn)的每一 个值d,叫做一个分量(component)

元组(d1, d2, … dn)是从每一个域任取一个值所形成的一种组合， 笛卡尔积是所有这种可能组合的集合，即:笛卡尔积是由n个域形成的所有可能的n-元组的集合

若D1的基数为m1,则笛卡尔积的基数，即元组个数为m1xm2x…xmn
由于笛卡尔积中的所有元组并不都是有意义的，因此…

关系(Relation)

一组域D1，D2，…， Dn的笛卡尔积的子集

笛卡尔积中具有某一方面意义的那些元组被称作一个关系(Relation)

由于关系的不同列可能来自同一一个域，为区分，需要为每一列起一个名字，该名字即为属性名。



关系可用R(A1:D1, A2:D… ,An:Dn )表示，可简记为R(A1，A2.,…An ),这种描述又被称为关系模式(Schema)或表标题(head)

(degree),关系中元组的数目称为关系的基数(Cardinalit)

例如3关系，描述为家庭(丈夫:男人，妻子:女人，子女:儿童)或家庭(丈夫，妻子，子女)
关系与关系模式

同一关系模式下，可能有很多的关系

关系模式是关系的结构，关系是关系模式在某一时刻的数据

关系模式是稳定的；而关系是某一时刻的值，是随时间可能变化的

（3）关系的特性

列是同质：即每一列中的分量来自同一域，是同一类型的数据
不同的列可来自同一个域，称其中的每一列为一个属性，不同的属性要给予不同的属性名
关系模式R(A1:D1,A2:D2,…,An:Dn)中，Ai(i=1,…n)必须是不同的，而Di(i=1,…n）可以是不同的。


理论上，关系得到任意两个元组不能完全相同。（集合的要求：集合内不能有相同的两个元素）；现实应用中，表（Table）可能并不完全遵守此特性。

元组相同是指两个元组的每个分量都相同
属性不可再分特性：又被称为关系第一范式

（4）关系上的一些重要概念——候选码/候选键

关系中的一个属性组，其值能唯一标识一个元组，若从该属性组中去掉任何一个属性，它就不具有这一性质了，这样的属性组称作候选码。
例如:“学生(S#, Sname, Sage, Sclass)”，S#就是一个候选码， 在此关系中，任何两个元组的S#是一-定不同的，而这两个元组的Sname,Sage, Sclass都可能相同(同名、同龄、同班)，所以S#是候选码。
再如:“选课(S#, C#, Sname, Cname, Grade)", (S#,C#)联合起来是一个候选码
有时，关系中有很多组候选码，例如:学生(S#, Sname, Sage, Sclass, Saddress)其中属性S#是候选码，属性组(Sname, Saddress)也是候选码(同名同地址的两个同学是不存在的)
再如:Employee(EmplD, EmpName, Mobile)每一一雇员有唯一-的EmplD,没有两个雇员有相同的手机号Mobile,则EmpID是候选码，Mobile 也是候选码

（5）关系上的一些重要概念——主码/主键

主码(Primary Key)/主键

当有多个候选码时，可以选定一个作为主码。

ODBMS以主码为主要线索管理关系中的各个元组。

例如可选定属性S#作为“学生"表的主码，也可以选定属性组(Sname,Saddress)作为“学生"表的主码。选       定EmpID为Employee的主码。

（6）关系上的一些重要概念——主属性与非主属性

主属性和非主属性

包含在任何一个候选码中的属性被称作主属性，而其他属性被称作非主属性

如“选课”中的S#，C#为主属性，而Sname, Cname, Grade则为非主属性;

最简单的，候选码只包含一个属性

最极端的，所有属性构成这个关系的候选码，称为全码(All-Key)。比如:关系“教师授课"(T#,C#)中的候选码(T#,C#)就是全码。

（7）关系上的一些重要概念——外码/外键



关系模型中的完整性约束
（1）实体完整性

关系的主码中的属性值不能为空值
空值：不知道或无意义的值；
意义：关系中的元组对应到现实世界相互之间可区分的一个个个体，这些个体是通过主码来唯一标识的；若主码为空，则出现不可标识的个体，这是不容许的。



（3）参照完整性

（4）用户自定义完整性

（5）DBMS对关系完整性的支持