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  • 数据库数据模型思维导图: 数据库的理解 数据库可以理解为存储数据的仓库,每个数据项在数据仓库中都有编号,通过编号就可以找到该数据项。例如,图书馆就是存储图书的仓库,在图书馆存储的每本图书都有一个编号,...

    数据库数据模型思维导图:
    在这里插入图片描述
    数据库的理解

    • 数据库可以理解为存储数据的仓库,每个数据项在数据仓库中都有编号,通过编号就可以找到该数据项。例如,图书馆就是存储图书的仓库,在图书馆存储的每本图书都有一个编号,编号表示了书的类别和顺序号,同类别的书放在一个书架上,便于图书管理员和读者查找图书。图书馆存储的是图书,数据库存储的是数据,每条数据称为数据项。数据是对客观事物的符号表示,如文字、图形、数字等。
      在计算机中,为了存储和处理这些事物,就要将事物的特征抽象出来组成一个记录来描述。
      例如,将课程事物抽象为数据项记录(课程名称,授课老师,类别、学生对象,课程简介)。课程事物的一条数据可以描述为(Java编程课程—入门篇,郎老师,编程语言,面向青少年爱好者,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)。
      当需要存储多个课程数据项时,就构成了数据库。因此,数据库是存储在一起的相关数据的集合,这些数据是结构化的,无有害的或不必要的冗余,并为多种应用提供数据服务。

    数据库与数据模型关系&概念模型、逻辑模型、物理模型
    数据模型是数据库的基础,数据是对客观事物的符号表示,模型是现实世界的抽象。数据模型是对数据特征的抽象。将客观事物抽象为数据模型,是一个逐步转化的过程,经历了现实世界、信息世界和计算机世界这三个不同的世界,经历了两级抽象和转换,如下图所示:
    在这里插入图片描述
    现实世界是指客观存在的事物及其相互间的联系,人们一般选择事物的基本特征来描述事物。事物可以是抽象的,也可以是具体的,如课程属于抽象的事物,人们通常用课程名称、授课老师、类别、学生对象、课程简介等特征来描述和区分。学生就属于具体的事物,通常用学号、姓名、班级、成绩等特征来描述和区分。
    信息世界是对现实世界的抽象,人们把事物的特征和联系通过符号记录下来,并用规范化的语言描述现实世界的事物,从而构成一个基于现实世界的信息世界,这个信息世界就是概念模型。概念模型主要用来描述显示世界的概念化结构,它使数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及数据库管理系统的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系。
    简单理解概念模型、逻辑模型和物理模型:
    概念模型:包含少数中文字段和一些表之间的关联关系‘
    逻辑模型:全部的中文字段,包括实体和属性,对应的表和字段
    物理模型:逻辑模型中的中文字段转换成英文字段,映射到数据库中,还包含了表的索引、表的分区等等。

    在概念模型中,最常用的设计模型就是实体—联系模型(ER模型),关于课程的ER模型如下图所示:
    在这里插入图片描述
    信息世界的概念模型还不能被数据库管理系统直接使用,需要将概念模型进一步转换为逻辑数据模型,形成便于计算机处理的数据形式。
    逻辑数据模型是具体的数据库管理系统所支持的数据模型,主要有关系数据模型、层次数据模型和网状数据模型。关系数据模型是目前最流行的数据库模型,支持关系数据模型的数据库管理系统称为关系数据库管理系统,MySQL就属于关系数据库管理系统。关系数据模型以二维表结构来表示事物与事物之间的联系,也可以称为实体与实体之间的联系。关于课程关系的二维表如下表所示:
    在这里插入图片描述
    逻辑数据模型反映了数据的逻辑结构,当需要把逻辑模型数据存储到物理介质时,就需要用到物理数据模型了,物理数据模型是面向计算机物理表示的模型,描述了数据在存储介质上的组织结构,它不但与具体的数据库管理系统有关,而且还与操作系统和硬件相关,每一种逻辑数据模型在实现时都有对应的物理数据模型。

    参考资料:
    http://baijiahao.baidu.com/s?id=1602074893676428650&wfr=spider&for=pc

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  • 数据库三种数据模型

    万次阅读 2018-07-20 19:27:33
    层次模型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: 有且只有一个根结点 其他结点有且仅有一个父结点 网状模型 网状...
    • 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:

      • 有且只有一个根结点
      • 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:

      • 允许结点有多于一个父结点;
      • 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。

      • 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;
      • 可直接表示多对多的联系;
      • 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;
      • 关系模型是建立在数学概念基础上的,有较强的理论依据。
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  • 数据库系统的三种数据模型

    千次阅读 2019-04-26 20:01:28
    数据模型数据模型(Data Model)是数据特征的抽象。数据(Data)是描述事物的...数据模型所描述的内容有部分:数据结构、数据操作和数据约束。 数据结构:数据结构描述数据库的组成对象以及对象之间的联...

    数据模型:

            数据模型(Data Model)是数据特征的抽象。数据(Data)是描述事物的符号记录,模型(Model)是现实世界的抽象。数据模型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了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分:数据结构数据操作和数据约束。

            数据结构:数据结构描述数据库的组成对象以及对象之间的联系。例如(表与表之间的关系),数据结构是刻画一个数据模型性质最重要的方面,是对系统静态特性的描述。人们通常按照数据结构的类型来命名数据模型,如层次结构、网状结构、关系结构的数据模型分别命名为层次模型、网状模型、关系模型。

            数据操作:是指对数据库里的各种对象的实例、型的值,允许执行的操作的集合,包括操作及有关的操作规则。

            数据的完整性约束条件:数据的完整性约束条件是一种完整性规则。

     

            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。

            概念模型(Conceptual Data Model),是一种面向用户、面向客观世界的模型,主要用来描述世界的概念化结构,它是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。

            概念模型用于信息世界的建模,一方面应该具有较强的语义表达能力,能够方便直接表达应用中的各种语义知识,另一方面它还应该简单、清晰、易于用户理解。

    信息世界的基本概念:

    • 实体:客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。
    • 属性:实体所具有的某一特性称为属性。一个实体可以有多个属性来描述。
    • 码(key):能唯一标识实体的属性值称为码。例如学号这个属性集就是学生实体的码。
    • 实体型:用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体,称为实体型。例如java中的动物类Animal可以刻画其他动物。
    • 实体集:同一类型实体的集合成为实体集。
    • 联系:实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系。实体之间的联系有一对一、一对多和多对多等多种类型。

    实体-联系方法:

            在概念数据模型中最常用的是E-R模型

    常用的逻辑数据模型:

    • 层次模型
    • 网状模型
    • 关系模型

     

     

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  • 三种数据库模型

    千次阅读 2019-11-16 12:00:01
    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...

    本文转自:https://www.cnblogs.com/daniumeng/p/8717438.html

    一、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。

    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,其属性有教师的编号,教师的姓名,教师的研究方向
    在这里插入图片描述

    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.结构呆板,缺乏灵活性。

    2. 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;

    3.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。

    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。
    在这里插入图片描述图 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,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。

    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;

    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:
    在这里插入图片描述

    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。
    在这里插入图片描述

    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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常见的三种数据库数据模型