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  • 数据库数据模型

    2018-05-20 15:30:18
    数据库数据模型:包含数据结构、数据操作和完整性约束三个部分。1、数据结构描述数据库组成对象以及对象之间的联系,是对系统的静态的描述。包括以下两类:(1)与对象的类型、内容、性质有关(比如关系模型中的域...

    数据模型作用:现实世界数据特征的抽象。

    数据库的数据模型:包含数据结构、数据操作和完整性约束三个部分。

    1、数据结构

    描述数据库组成对象以及对象之间的联系,是对系统的静态的描述。包括以下两类:

    (1)与对象的类型、内容、性质有关(比如关系模型中的域、属、关系等)。

    (2)与对象之间联系有关。

    2、数据操作

     对数据库中各种对象(型)的实例(值)允许执行的操作的集合。包括操作及有关的操作规则。数据库主要有查询和更新(包括插入、修改、删除)两个类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则(比如优先级)以及实现操作的语言。是对系统动态特征的描述。

    3、完整性约束条件

    完整性规则是给定数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则,用于限定符合数据模型的数据库状态的变化,以保证数据的正确、有效和一致。

    两种重要的数据模型





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  • 数据模型是研究数据库技术的核心和基础。 文章目录1.概念数据模型(CDM)2.逻辑数据模型(LDM)3.物理数据模型(PDM) 1.概念数据模型(CDM)     现实世界主要涉及以下一些概念:     (1)实体(Entity...

        模型是现实世界特征的模拟和抽象。在数据库技术中,用数据模型的概念描述数据库的结构和语义,是对现实世界的数据抽象。数据模型是研究数据库技术的核心和基础。



    1.概念数据模型(CDM)

        现实世界主要涉及以下一些概念:
        (1)实体(Entity)
        客观存在并可相互区别的事物称为实体。
        可以是具体的人、事、物或抽象的概念。
        (2)属性(Attribute)
        实体所具有的某一特性称为属性。
        一个实体可以由若干个属性来刻画。
        (3)码(Key)
        唯一标识实体的属性集称为码。
        (4)实体型(Entity Type)
        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
        (5)实体集(Entity Set)
        同一类型实体的集合称为实体集
        (6)联系(Relationship)
        现实世界中事物内部以及事物之间的联系在信息世界中反映为实体(型)内部的联系和实体(型)之间的联系。
        实体内部的联系通常是指组成实体的各属性之间的联系
        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

        概念数据模型是现实世界到信息世界的第一层抽象,主要是在高水平和面向业务的角度对信息的一种描述,通常作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁。作为现实世界的概念化结构,这种数据模型使得数据库的设计人员在最初的数据库设计阶段将精力集中在数据之间的联系上,而不用同时关注数据的底层细节(如所用的计算机系统的特性以及数据库管理系统—DBMS的特性)。

        概念数据模型主要的贡献在于分析数据之间的联系,它是用户对数据存储的一种高度抽象,反应的是用户的一种业务层面的综合信息需求。

        在这个阶段一般会形成整个数据模型或者是软件系统中的实体的概念以及实体之间的联系,为构建逻辑数据模型奠定基础。下图中描述了现实世界和信息世界以及最终转换成计算机世界信息的转换流程。

    图 1    数据的抽象以及转换流程图

        设计概念数据模型的主要工具是E-R图,扩展的E-R图。
        概念模型的表示方法最常用的是P.P.Chen于1976年提出的"实体-联系图方法(Entity-Relationship Approach),简称E-R模型"。E-R实体联系图是直观表示概念模型的工具,其中包含了实体、联系、属性三个成分,联系的方法为一对一(1:1)、一对多(1:N)、多对多(M:N)三种方式,联系属于哪种方式取决于客观实际本身。
        E-R模型图,既表示实体,也表示实体之间的联系,是现实世界的抽象,与计算机系统没有关系,是可以被用户理解的数据描述方式。通过E-R模型图可以使用户了解系统设计者对现实世界的抽象是否符合实际情况,从某种程度上说E-R模型图也是用户与系统设计者进行交流的工具,E-R模型图已成为概念模型设计的一个重要设计方法。
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    2.逻辑数据模型(LDM)

    数据模型由三部分组成:数据结构、数据操作和数据约束。
      (1)数据结构:数据结构主要描述数据的类型、内容、性质、以及数据之间的联系,是整个数据模型的基础,而针对数据的操作和数据之间的约束都是建立在数据结构的基础上的;
      (2)数据操作:主要定义了在相应的数据结构上的操作类型和操作方式(数据库中的增删改查等);
      (3)数据约束:数据约束主要用来描述数据库中数据结构之间的语法、词义联系以及彼此之间的相互约束和制约关系(如MySQL中使用外键保证数据之间的数据完整性)

    逻辑数据模型是对概念数据模型进一步具体化,在概念数据模型定义实体的基础上定义了各个实体的属性,是用户从数据库的角度能够看到的数据的模型,是所使用的数据库管理系统(Database Management System,DBMS)所支持的数据类型(网状数据模型、层次数据模型、关系数据模型)。这种数据模型架起了用户和系统之间的桥梁,既要面向用户,同时也考虑到了所用的DBMS所支持的特性。

    逻辑数据模型反映了系统分析设计人员针对数据在特定的存储系统(如MySQL)的观点,是对概念数据模型的进一步细化和划分。逻辑数据模型是根据业务之间的规则产生的,是关于业务对象、业务对象数据以及业务对象彼此之间关系的蓝图。

    逻辑数据模型的内容包括所有的实体、实体的属性、实体之间的关系以及每个实体的主键、实体的外键(用于维护数据完整性)。其主要目标是尽可能详细的描述数据,但是并不涉及这些数据的具体物理实现。逻辑数据模型不仅会最终影响数据库的设计方向,并最终会影响到数据库的性能(如主键设计、外键等都会最终影响数据库的查询性能)。

    逻辑数据模型是开发物理数据库的完整文档,逻辑数据模型主要采用的是层次模型、网状模型、关系模型,其中最常用的是关系模型,对应的数据库称之为关系型数据库,如MySQL。
      常用的结构数据模型是关系模型和面向对象模型,关系模型的理论基础是数学理论,数据的操作通过关系运算实现。在关系模型中用二维表表示实体及实体之间的联系,关系模型的实例称为关系。从数学的观点上看,关系是集合,其元素是元组(记录)。遵循一定的规则后,可以将E-R模型图转换成关系模型。


        将E-R模型图转换成关系模型的规则
    E-R模型图中的主要成分是实体及实体之间的联系,对于实体的转换方式是:
      1) 将一个实体转换成一个关系模型。实体的属性为关系模型的属性,实体的标识符为关系模型的关键字,如上图所示的E-R模式中有两个实体:学生、课程,可以分别转换学生模型和课程模型:
        学生模型(学号,姓名,性别,年龄),学号是学生模型的关键字
        课程模型(课程号,课程名,学时数),课程号是课程模型的关键字
        2) 联系转换为关系模型。联系转换成关系模型时,要根据联系方式的不同采用不同的转换方式:
        若联系的方式是一对一的(1:1),可以在两个实体关系模型中的任意一个关系模型中加入另一个关系模型的关键字和联系类型的属性。
        若联系方式是一对多的(1:N),则在N端(为多的一端)实体的关系模型中加入1端实体关系模型的关键字和联系类型的属性
        若联系方式是多对多的(M:N),则将联系也转换成关系模型,其属性是互为联系的两个实体的关键字和联系的属性
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    3.物理数据模型(PDM)

    物理数据模型,又称为物理模型,是概念数据模型和逻辑数据模型在计算机中的具体表示。该模型描述了数据在物理存储介质上的具体组织结构,不但与具体的数据库管理系统相关,同时还与具体的操作系统以及硬件有关,但是很多工作都是由DBMS自动完成的,用户所要做的工作其实就是添加自己的索引等结构即可。

    物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,综合考虑各种存储条件的限制,进行数据库的设计,从而真正实现数据在数据库中的存放。其主要的工作是根据逻辑数据模型中的实体、属性、联系转换成对应的物理模型中的元素,包括定义所有的表和列,定义外键以维持表之间的联系等,具体例子如下:

    图2 逻辑数据模型到对应的数据库之间的转换示例

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  • 数据库技术中,用数据模型对现实世界数据特征进行抽象,来描述数据库的结构与语义。 数据模型分类 目前广泛使用的数据模型有两种: 概念数据模型:简称为概念模型,它表示实体类型及实体间的联系,是独立于...

    模型是对现实世界特征的模拟和抽象,数据模型也是一种模型。在数据库技术中,用数据模型对现实世界数据特征进行抽象,来描述数据库的结构与语义。

    数据模型分类

    目前广泛使用的数据模型有两种:

    • 概念数据模型:简称为概念模型,它表示实体类型及实体间的联系,是独立于计算机系统的模型。概念模型用于建立信息世界的数据模型,强调其语义表达功能,要求概念简单、清晰,易于用户理解,它是现实世界的第1层抽象,是用户和数据库设计人员之间进行交流的工具。

    • 结构数据模型:简称为数据模型,它是直接面向数据库的逻辑结构,是现实世界的第2层抽象。数据模型涉及计算机系统和数据库管理系统,如层次模型、网状模型、关系模型等。

    概念模型

    概念模型是对信息世界的建模,它应当能够全面、准确地描述信息世界,是信息世界的基本概念。

    概念模型的表示方法很多,其中最为著名和使用最为广泛的是P.P.Chen于1976年提出的E-R模型(Entity-Relationship)。E-R模型直接从现实世界中抽象出实体类型及实体间的联系,是对现实世界的一种抽象,它的主要成分是实体、联系和属性。利用E-R模型进行数据库的概念设计,可以分为3步:首先设计局部E-R模型,然后把各个局部E-R模型综合成一个全局E-R模型,最后对全局E-R模型进行优化,得到最终的E-R模型。

    E-R图通用的表示方式如下:

    • 用矩形框表示实体型,在框内写上实体名。

    • 用椭圆形框表示实体的属性,并用无向边把实体和属性连接起来。

    • 用菱形框表示实体间的联系,在菱形框内写上联系名,用无向边分别把菱形框与有关实体连接起来,在无向边旁注明联系的类型。

    E-R模型有两个明显的优点:接近于人的思维,容易理解;与计算机无关,用户容易接受。

    E-R方法是抽象和描述现实世界的有利工具。用E-R图表示的概念模型与数据模型相互独立,是各种数据模型的共同基础,因而比数据模型更一般、更抽象、更接近现实世界。

    数据模型的要素和种类

    数据模型是严格定义的一组概念的集合,这些概念精确地描述了系统的静态特征、动态特征和数据约束条件,这是数据模型的三要素。

    • 数据结构:用于描述系统的静态特征,是所研究的对象类型的集合,这些对象是数据库的组成部分,包括两个方面。

      • 数据本身:数据的类型、内容和性质等。

      • 数据之间的联系:数据之间是如何相互关联的。

    • 数据操作:是对数据库中的各种对象的实例允许执行的操作集合。数据操作包括操作对象有关的操作规则,主要有检索和更新(包括插入、删除和修改)两类。

    • 数据约束条件:是一组完整性规则的集合。完整性规则是给定数据模型中的数据及其联系所具有的制约和依存规则,用以限定符合数据模型的数据库状态及其状态的变化,以保证数据的正确、有效和相容。

    数据模型是数据库系统的一个关键概念,数据模型不同,相应的数据库系统就完全不同,任何一个数据库管理系统都是基于某种数据模型的。数据库管理系统支持的数据模型分为4种:

    • 层次模型:用“树”结构来表示数据之间的关系。

    • 网状模型:用“图”结构来表示数据之间的关系。

    • 关系模型:用“表”结构来表示数据之间的关系。在层次模型、网状模型、关系模型三种数据模型中,关系模型结构简单、数据之间的关系容易实现,因此关系模型是目前广泛使用的数据模型,并且关系数据库也是目前留下的数据库。

    • 关系对象模型:一方面对数据结构方面的关系结构进行改进;另一方面,人们对数据操作引入了对象操作的概念和手段。

    关系模型

    关系模型是目前最重要的一种数据模型,关系数据库系统采用关系模型作为数据的组织方式。关系模型是在20实际70年代初由美国IBM公司的E.F.Codd提出的,为数据库技术的发展奠定了理论基础。

    关系模型与以往的模型不同,它是建立在严格的数据概念基础上的。关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表,它由行和列组成。下面分别介绍关系模型中的相关术语:

    • 关系(Relation):一个关系就是一张二维表。

    • 元组(tuple):也称记录,关系表中每行对应一个元组,组成元组的元素称为分量。数据库中的一个实体或实体之间的一个联系均使用一个元组来表示。

    • 属性(Attribute):表中的一列即为一个属性,给每个属性取一个名称为属性名。属性具有型和值两层含义:属性的型是指属性名和属性值域;属性的值是指属性具体的取值。

    • (Domain):属性的取值范围。

    • 分量(Component):元组中的一个属性值。

    • 候选码(Candidate Key):若关系中的某一属性或属性组的值能唯一标识一个元组,且从这个属性组中去除任何一个属性,都不再具有这样的性质,则称该属性或属性组为候选码,简称为码。

    • 主码(Primary Key):若一个关系中有多个候选码,则选定其中一个为主码。

    • 全码(All Key):在最简单的情况下,候选码只包含一个属性;在最极端的情况下,关系模式的所有属性都是这个关系模式的候选码,称为全码。全码是候选码的特例。

    • 主属性(Prime Attribute)和非主属性(Non-prime Attribute):在关系中,候选码中的属性称为主属性,不包含在任何候选码中的属性称为非主属性。

    • 关系模式(Relation Schema):关系的描述称为关系模式,它可以形式化地表示为R(U, D, Dom, F)。其中,R为关系名;U为组成该关系的属性的集合;D为属性组U中的属性来自的域;Dom为属性向域的映像集合;F为属性间数据依赖关系的集合。关系模式通常可以简记为R(U)R(A1, A2, ..., An)。其中R为关系名,A1, A2, …, An为属性名。而域名及属性向域的映像常直接称为属性的类型及长度。关系是关系模式在某一时刻的状态或内容,关系模式是静态的、稳定的,而关系是动态的、随时间不断变化的,因为关系操作在不断地更新着数据库中的数据。

    关系的性质
    • 同一属性的数据具有同质性,即每一列中分量是同一类型的数据,它们来自同一个域。

    • 同一关系的属性名具有不可重复性,即同一关系中不同属性的数据可出自同一个域,但不同属性的属性名不能相同。

    • 关系中列的为止具有顺序无关性,即列的次序可以任意交换、重新组织。

    • 关系具有元组无冗余性,即关系中的任意两个元组不能完全相同。

    • 关系中元组的位置具有顺序无关性,即元组的顺序可以任意交换。

    • 关系中每个分量必须取原子值,即每个分量都必须是不可分的数据项。

    关系模型要求关系必须是规范化的,即要求关系模式必须满足一定的规范条件,这些规范条件中最基本的一条就是关系的每个分量必须是一个不可分割的数据项。规划化的关系简称范式(Normal Form)。

    关系的完整性

    关系模型的完整性规则是对关系的某种约束条件。关系模型中允许定义3类完整性约束:实体完整性、参照完整性和用户自定义的完整性。其中实体完整性和参照完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件,称为两个不变性,应该由关系系统自动支持;用户自定义的完整性是应用领域需要遵循的约束条件,体现了具体领域中的语义约束。

    实体完整性(Entity Integrity)
    # 实体完整性规则
    
    若属性A是基本关系R的主属性,则属性A不能取空值。
    

    实体完整性规则规定基本关系的所有主属性都不能取空值,而不仅是指主码不能取空值。对于实体完整性规则说明如下:

    • 实体完整性规则是针对基本关系而言的

    • 信息世界中的实体是可区分的

    • 关系模型中以主码作为唯一性标识

    • 主属性不能取空值

    参照完整性(Referential Integrity)

    在信息世界中,实体之间往往存在某种联系,在关系模型中,实体及实体间的联系都是用关系来描述的,这样就自然存在关系与关系间的引用。

    参照完整性规则定义了外码与主码之间的引用规则。

    若属性(或属性组)F是基本关系R的外码,它与基本关系S的主码Ks相对应(基本关系R和S有可能是同一关系),则R中每个元组在F上的值必须为以下值之一:

    • 取空值(F的每个属性值均为空值)

    • 等于S中某个元组的主码值

    用户自定义的完整性(User-Defined Integrity)

    用户自定义的完整性就是针对某一具体关系数据库的约束条件,它反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。

    (最近更新:2019年09月03日)

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  • 数据库存储模型-数据存储

    千次阅读 2018-04-25 10:20:58
    按照存储模型来说分为以下4类。 键值存储 列式存储 文档存储 图形存储 ...键值数据模型的主要思想来自于哈希表:在...但是若对整个海量数据存储系统需要更侧重于批量数据的查询,更新操作,键值数据模型则在效...

    按照存储模型来说分为以下4类。

    键值模型

    键值数据模型的主要思想来自于哈希表:在哈希表中有一个特定的key和一个value指针,指向特定的数据。键值模型对于海量数据存储系统来说,最大的优势在于数据模型简单,易于实现,非常适合通过key对数据进行查询和修改等操作。但是若对整个海量数据存储系统需要更侧重于批量数据的查询,更新操作,键值数据模型则在效率上处于明显的不足。同样的,键值存储不支持特别复杂逻辑的数据操作。

    1)Redis

    Redis在本质上是一个键值模型的内存数据库,整个数据库加载在内存中进行数据操作,并定期通过异步操作把数据库数据写回到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过10万次读写操作。Redis的出色之处不仅仅是性能,其最大特色是支持诸如链表和集合这样的复杂数据结构,而且还支持对链表进行各种操作。

    主要缺点是:数据库容量受到物理内存的限制,不能简单地用作大量数据的高性能读写,而且他没有原生的可扩展机制,不具有可扩展能力,要依赖于客户端来实现分布式读写。因此,Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
    redis数据结构底层原理可以参考:redis底层原理

    2)Dynamo

    Dynamo是Amazon提出的一个分布式键值存储系统,它具有高度可用,可升级的分布式数据存储中心。Dynamo是一个动态自适配的分布式系统。存储节点可以简单地从Dynamo上添加和删除,而不需要任何人工的划分和重新分配。

    作为一个商业应用,Dynamo并没有公开技术文档和源代码。了解更多可以参考:Amazon Dynamo系统架构

    列式存储

    列式存储主要使用类似于表这样的传统数据模型,但是它并不支持类似表连接这样的多表操作,它的主要特点是在存储数据时,主要围绕着列,而不像传统的关系型db那样根据行进行存储。也就是说,属于同一列的数据尽可能的存储在硬盘同一页中,而不是将属于同一行的数据存放在一起,这样将会节省大量的I/O操作。

    大多数列式数据库都支持”列族“这个特性,所谓列族即将多个列并为一个组。总之,这种数据模型的优点是比较适合数据分析和数据仓库这类需要迅速查找且数据量大的应用。

    1)BigTable

    Bigtable是一个为管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统,可以扩展到PB级数据和上千台服务器。
    本质上说,Bigtable是一个键值(key-value)映射。按作者的说法,Bigtable是一个稀疏的,分布式的,持久化的,多维的排序映射。

    来看看多维、排序、映射。Bigtable的键有三维,分别是行键(row key)、列键(column key)和时间戳(timestamp),行键和列键都是字节串,时间戳是64位整型;而值是一个字节串。可以用 (row:string, column:string, time:int64)→string 来表示一条键值对记录。

    例子:

    table{  
      // ...  
      "aaaaa" : { //一行  
        "A:foo" : { //一列  
            15 : "y", //一个版本  
            4 : "m"  
          },  
        "A:bar" : { //一列  
            15 : "d",  
          },  
        "B:" : { //一列  
            6 : "w"  
            3 : "o"  
            1 : "w"  
          }  
      },  
      // ...  
    }  

    查询时,如果只给出行列,那么返回的是最新版本的数据;如果给出了行列时间戳,那么返回的是时间小于或等于时间戳的数据。比如,我们查询”aaaaa”/”A:foo”,返回的值是”y”;查询”aaaaa”/”A:foo”/10,返回的结果就是”m”;查询”aaaaa”/”A:foo”/2,返回的结果是空。

    2)Cassandra与Hbase

    Cassandra项目是Facebook于2008年开发出来的。Hbase全称为Hadoop Database,是一个构建在Apache Hadoop上的 列式数据库。Hbase有很好的扩展性,被认为是Bigtable的一个克隆,可以存储数以亿计的行。

    Cassandra和Hbase的数据模型都借鉴自google的bigtable:每一行数据的各项被存储在不同的列中,这些列的集合称为列族。而每一列中每一个数据都包含一个时间戳属性,这样列中的同一个数据项的多个版本都能保存下来。

    文档存储

    文档存储的目标是在键值存储方式(提供高性能和高伸缩性)和传统的关系数据系统(丰富的功能)之间架起一个桥梁,集两者的优势于一身。其数据主要以JSON或者类JSON格式的文档来进行存储,是有语义的。文档型数据库可以看做是键值数据库的升级版,允许在存储的值中再嵌套键值,且文档存储模型一般可以对其值创建索引方便上层应用,而这一点是普通键值数据库无法支持的。

    1)MongoDB

    MongoDB是一种可扩展,高性能,开源的面相文档的数据库,采用c++开发。它介于关系数据库和非关系数据库之间。MongoDB支持的数据结构非常松散,是类似JSON的BJSON格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。其最大特点是支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言。

    它只要解决的是海量数据的访问效率问题,当数据量达到50G以上时,他的数据库访问速度是MySQL的10倍以上。
    了解更多看可以查看:图解MongoDB原理

    2)CouchDB

    CouchDB是Apache组织发布的一款NoSQL开源数据库项目,是面向文档数据类型的Nosql,它由Enlang编写而成,使用JSON格式保存数据。他的数据结构很简单,字段只有三个:文档ID,文档版本号和内容。

    它的优势在于:他的数据存储格式是JSON,而JSON作为一种文本数据可以广泛用于多种语言模块之间的数据传递,便于学习。

    图形存储

    采用图结构存储数据可以应用图论算法进行各种复杂的算法,如最短路径,集中度测量等。

    1)Neo4J

    它是一个嵌入式,基于磁盘的,支持完整实物的JAVA持久化引擎。它采用图结构而不是表结构存储数据。Neo4J可以支持大规模可扩展性,在一台机器上可以处理数10亿节点,关系或者属性的图形结构,也可以扩展到多台机器并行运行。

    图形数据库善于处理大量复杂,互连结,低结构的数据。这些数据变化迅速,需要频繁的查询。它重要解决传统关系数据库在查询时需要进行大量表连接而出现性能衰退的问题。
    了解更多可以查看:neo4j-底层存储结构分析

    2)GraphDB

    GraphDB是2007年Sones公司开发的一款企业图形数据存储系统。它使用c#开发。GraphDB的一大优势是善于处理一类特定的问题:数据集包含了大量的关系,处理这些数据时需要快速高效的遍历这些关系。

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  • 理解数据库数据模型的概念

    千次阅读 2020-03-02 19:07:15
    本篇首先引入编程微课项目作为数据库的应用...● 数据库的基本原理及数据模型 ● 关系数据库 1、编程微课 编程微课项目使用图文,语言,视频等方式进行内容教学,再附加各种训练题,帮助练习和巩固知识。 微课...
  • 数据库学习:数据模型

    万次阅读 2018-05-30 14:31:59
    前言正题在开始编写文章前,有几个问题需要思考一下:什么数据模型生成数据模型的业务规则数据模型构成...而在数据库环境中,数据模型则是表示数据结构及其特征、关系、约束、变换以及为特定问题域提供支持的其他组...
  • 数据库系统常用的数据模型一、层次模型二、网状模型三、关系模型 数据库的发展经历了初始阶段、萌芽阶段、初级阶段、中级阶段、高级阶段,这个过程也产生了多个不同的数据模型,接下来我们讲详细介绍数据库的模型 ...
  • 声明:本博文即使自己学习知识的一种简单记录,方便自己使用,也是把自己在遇到问题,找到解决...关系数据库数据模型设计及设计工具PowerDesigner中实现CDM(概念模型)设计并转化为PDM(物理模型)    博文摘要
  • 数据库----数据库的概念及数据模型

    千次阅读 2019-09-26 01:53:05
    数据模型 数据模型:对现实世界的数据特征的抽象。 什么叫抽象?因为显示世界很多东西是一种概念,不是具体的,因此我们抽象出其数据特征来衡量。 概念模型:也叫信息模型。是人们的需要,其对世界事物数据特征...
  • 数据库逻辑模型

    千次阅读 2011-03-26 09:37:00
    数据模型应满足三方面要求:一是能比较真实地模拟现实世界;...在数据库中,满足以下条件的数据模型称为层次模型: ① 有且仅有一个结点无父结点,这个结点称为根结点; ② 其他结点有且仅有一个父结点。
  • 数据库系统概论习题 数据模型

    千次阅读 2020-06-21 10:36:28
    传统的数据模型分类,数据库系统可以分为三种类型( ) 数据、图形和多媒体 西文、中文和兼容 层次、网状和关系 大型、中型和小型 [参考答案] 层次、网状和关系 试题2 ( )的存取路径对用户透明,从而具有更高...
  • 数据库课堂笔记2 关系数据模型

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    数据模型概述 数据模型的不同层次 逻辑模型(外模式) 面向用户建模 概念模型(概念模式) 面向现实世界建模 物理模型(内模式) 面向具体的DBMS,面向机器 数据模型的三要素 数据结构 与数据类型、内容、性质...
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  • 数据库应用系统中三种不同的数据模型 概念模型(E-R模型):为了实现用户的需求定义的模型,主要是初步表达用户需求 逻辑模型:按照用户观点对数据进行建模,主要用于数据库设计。 逻辑模型具体包括:层次模型、...
  • 要求设计一个数据库数据模型,统计出你的宿舍每个人(4个人)的信息,要求包括 个人信息:学号、姓名、班级、年级、学院 选课情况:学号、课程号、课程名称、学分 获奖情况:学号、获奖内容、颁发单位 1 抽象:...
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    2020-04-23 15:58:26
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  • 数据库物理模型设计

    千次阅读 2008-09-22 21:34:00
    原创:胖子刘(转载请注明出处及作者,谢谢。... 在正式开始之前,我先向大家介绍两本书——《数据模型资源手册卷一》、《数据模型资源手册卷二》,国内有机械工业出版社出版的中文译本,很多同行可能都已看过,我

空空如也

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以下是数据库的数据模型