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    2021-02-08 19:19:41

    数据库建模:在设计数据库时,对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系,进而确定数据库的结构,这一过程就称为数据库建模。它主要包括两部分内容:确定最基本的数据结构;对约束建模。

    1.概念模型的表示方法

    E-R图主要是由实体、属性和联系三个要素构成的。在E-R图中,使用了下面四种基本的图形符号。

    2.确定系统实体、属性及联系

    系统分析阶段建立数据字典和数据流程图->建立概念模型->逻辑模型->物理模型

    利用系统分析阶段建立的数据字典,并对照数据流程图对系统中的各个数据项进行分类、组织,确定系统中的实体、实体的属性、标识实体的码以及实体之间联系的类型。

    在数据字典中“数据项”是基本数据单位,一般可以作为实体的属性。“数据结构”、“数据存储”和“数据流”条目都可以作为实体,因为它们总是包含了若干的数据项。作为属性必须是不可再分的数据项,也就是说在属性中不能包含其他的属性。

    3.确定局部(分)E-R图

    根据上面的分析,可以画出部分实体-联系图。

    在这些实体中有下画线的属性可以作为实体的码,这几个实体之间存在着1:1、l:n和m:n几种联系。

    4.集成完整(总)E-R图

    各个局部(分)E-R图画好以后,应当将它们合并起来集成为完整(总)E-R图。在集成时应当注意如下几点:

    (1)消除不必要的冗余实体、属性和联系。

    (2)解决各分E-R图之间的冲突。

    (3)根据情况修改或重构E-R图。

    6.2.3逻辑结构设计

    逻辑结构设计的任务,就是把概念结构设计阶段建立的基本E-R图,按选定的管理系统软件支持的数据模型(层次、网状、关系),转换成相应的逻辑模型。这种转换要符合关系数据模型的原则。

    E-R图向关系模型的转换是要解决如何将实体和实体间的联系转换为关系,并确定这些关系的属性和码。这种转换一般按下面的原则进行:

    (1)一个实体转换为一个关系,实体的属性就是关系的属性,实体的码就是关系的码。

    (2)一个联系也转换为一个关系,联系的属性及联系所连接的实体的码都转换为关系的属性,但是关系的码会根据联系的类型变化,如果是:

    1:1联系,两端实体的码都成为关系的候选码。

    1:n联系,n端实体的码成为关系的码。

    m:n联系,两端实体码的组合成为关系的码。

    总结:

    概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。

    在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model,中文一般翻译为“概念数据模型”。

    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。

    在数据仓库领域有一个概念叫logical data model,中文一般翻译为“逻辑数据模型”。

    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。

    在数据仓库领域有一个概念叫physical data model,中文一般翻译为“物理数据模型”。

    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。

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  • 数据库建模三步骤:概念模型->逻辑模型->物理模型 yimenglin 2020-07-22 10:22:12 ...
      概念模型就是在了解了用户的需求,用户的业务领域工作情况以后,经过分析和总结,提炼出来的用以描述用户业务需求的一些概念的东西。如销售业务中的“客户”和“定单”,还有就是“商品”,“业务员”。 用USECASE来描述就是:“业务员”与“客户”就购买“商品”之事签定下“定单”。(此时可以不包含属性,只有实体集,联系集的分析结构)   逻辑模型就是要将概念模型具体化。要实现概念模型所描述的东西,需要那些具体的功能和处理那些具体的信息。这就到了需求分析的细化阶段。还以销售业务为例:“客户”信息基本上要包括:单位名称,联系人,联系电话,地址等属性;“商品”信息基本上要包括:名称,类型,规格,单价等属性;“定单”信息基本上要包括:日期和时间属性。并且“定单”要与“客户”,“业务员”和“商品”明细关联。       系统需要建立几个数据表:业务员信息表,客户信息表,商品信息表,定单表。
           系统要包括几个功能:业务员信息维护,客户信息维护,商品信息维护,建立销售定单 。
           以上这些均属于建立逻辑模型,这些说明只表明系统要实现什么,但怎样实现,用什么工具实现还没有讲,后者属于物理模型范围。
        物理模型就 是针对上述逻辑模型所说的内容,在具体的物理介质上实现出来。如:数据库使用SQLServer2000,这样就可以编写具体的SQL脚本在数据库服务器上将数据库建立起来。其中包括业务员信息表,客户信息表,商品信息表,定单表。客户端使用VS开发工具,那么在工作站上用VS建立起功能菜单,包括:业务员信息维护,客户信息维护,商品信息维护,建立销售定单等功能,并用工具将每一个功能编码实现。
           这三个过程,就是实现一个软件系统的三个关键的步骤,是一个从抽象到具体的一个不断细化完善的分析,设计和开发的过程。

    数据库建模:在设计数据库时,对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系,进而确定数据库的结构,这一过程就称为数据库建模。它主要包括两部分内容:确定最基本的数据结构;对约束建模。

    1.概念模型的表示方法
     
     E-R图主要是由实体、属性和联系三个要素构成的。在E-R图中,使用了下面四种基本的图形符号。
     
      2.确定系统实体、属性及联系
      系统分析阶段建立数据字典和数据流程图->建立概念模型->逻辑模型->物理模型
     利用系统分析阶段建立的数据字典,并对照数据流程图对系统中的各个数据项进行分类、组织,确定系统中的实体、实体的属性、标识实体的码以及实体之间联系的类型。
     
     在数据字典中“数据项”是基本数据单位,一般可以作为实体的属性。“数据结构”、“数据存储”和“数据流”条目都可以作为实体,因为它们总是包含了若干的数据项。作为属性必须是不可再分的数据项,也就是说在属性中不能包含其他的属性。
     
      3.确定局部(分)E-R图
     
      根据上面的分析,可以画出部分实体-联系图。
     
     在这些实体中有下画线的属性可以作为实体的码,这几个实体之间存在着1:1、l:n和m:n几种联系。
     
      4.集成完整(总)E-R图
     
     各个局部(分)E-R图画好以后,应当将它们合并起来集成为完整(总)E-R图。在集成时应当注意如下几点:
     
      (1)消除不必要的冗余实体、属性和联系。
     
      (2)解决各分E-R图之间的冲突。
     
      (3)根据情况修改或重构E-R图。
     
      6.2.3逻辑结构设计
     
     逻辑结构设计的任务,就是把概念结构设计阶段建立的基本E-R图,按选定的管理系统软件支持的数据模型(层次、网状、关系),转换成相应的逻辑模型。这种转换要符合关系数据模型的原则。
     
     E-R图向关系模型的转换是要解决如何将实体和实体间的联系转换为关系,并确定这些关系的属性和码。这种转换一般按下面的原则进行:
     
      (1)一个实体转换为一个关系,实体的属性就是关系的属性,实体的码就是关系的码。
     
     (2)一个联系也转换为一个关系,联系的属性及联系所连接的实体的码都转换为关系的属性,但是关系的码会根据联系的类型变化,如果是:
     
      1:1联系,两端实体的码都成为关系的候选码。
     
      1:n联系,n端实体的码成为关系的码。
     
      m:n联系,两端实体码的组合成为关系的码。



    总结:

    概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。  

    在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model,中文一般翻译为“概念数据模型”。  

    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。  

    在数据仓库领域有一个概念叫logical data model,中文一般翻译为“逻辑数据模型”。  

    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。  

    在数据仓库领域有一个概念叫physical data model,中文一般翻译为“物理数据模型”。  

    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。

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  • 3、逻辑结构设计:设计系统的模式和外模式,对于关系模型主要是基本表和视图; 4、物理结构设计:设计数据的存储结构和存取方法,如索引的设计; 5、系统实施:组织数据入库、编制应用程序、试运行; 6、运行维护:...

    设计数据库有如下6个主要步骤:

    1、需求分析:了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求;
    2、概念设计:通过数据抽象,设计系统概念模型,一般为E-R模型;
    3、逻辑结构设计:设计系统的模式和外模式,对于关系模型主要是基本表和视图;
    4、物理结构设计:设计数据的存储结构和存取方法,如索引的设计;
    5、系统实施:组织数据入库、编制应用程序、试运行;
    6、运行维护:系统投入运行,长期的维护工作。

     

    概念模型就是在了解了用户的需求,用户的业务领域工作情况以后,经过分析和总结,提炼出来的用以描述用户业务需求的一些概念的东西。如销售业务中的“客户”和“定单”,还有就是“商品”,“业务员”。  用USE CASE来描述就是:“业务员”与“客户”就购买“商品”之事签定下“定单”。(此时可以不包含属性,只有实体集,联系集的分析结构)
       逻辑模型就是要将概念模型具体化。要实现概念模型所描述的东西,需要那些具体的功能和处理那些具体的信息。这就到了需求分析的细化阶段。还以销售业务为例:“客户” 信息基本上要包括:单位名称,联系人,联系电话,地址等属性;“商品”信息基本上要包括:名称,类型,规格,单价等属性;“定单”信息基本上要包括:日期 和时间属性。并且“定单”要与“客户”,“业务员”和“商品”明细关联。
            系统需要建立几个数据表:业务员信息表,客户信息表,商品信息表,定单表。
            系统要包括几个功能:业务员信息维护,客户信息维护,商品信息维护,建立销售定单 。
            以上这些均属于建立逻辑模型,这些说明只表明系统要实现什么,但怎样实现,用什么工具实现还没有讲,后者属于物理模型范围。
        物理模型就 是针对上述逻辑模型所说的内容,在具体的物理介质上实现出来。如:数据库使用SQL Server 2000,这样就可以编写具体的SQL脚本在数据库服务器上将数据库建立起来。其中包括业务员信息表,客户信息表,商品信息表,定单表。客户端使用VS开 发工具,那么在工作站上用VS建立起功能菜单,包括:业务员信息维护,客户信息维护,商品信息维护,建立销售定单等功能,并用工具将每一个功能编码实现。
            这三个过程,就是实现一个软件系统的三个关键的步骤,是一个从抽象到具体的一个不断细化完善的分析,设计和开发的过程。
     

    数据库建模:在设计数据库时,对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系,进而确定数据库的结构,这一过程就称为数据库建模。它主要包括两部分内容:确定最基本的数据结构;对约束建模。

    1.概念模型的表示方法
     
      E-R图主要是由实体、属性和联系三个要素构成的。在E-R图中,使用了下面四种基本的图形符号。
     
      2.确定系统实体、属性及联系
      系统分析阶段建立数据字典和数据流程图->建立概念模型->逻辑模型->物理模型
      利用系统分析阶段建立的数据字典,并对照数据流程图对系统中的各个数据项进行分类、组织,确定系统中的实体、实体的属性、标识实体的码以及实体之间联系的类型。
     
      在数据字典中“数据项”是基本数据单位,一般可以作为实体的属性。“数据结构”、“数据存储”和“数据流”条目都可以作为实体,因为它们总是包含了若干的数据项。作为属性必须是不可再分的数据项,也就是说在属性中不能包含其他的属性。
     
      3.确定局部(分)E-R图
     
      根据上面的分析,可以画出部分实体-联系图。
     
      在这些实体中有下画线的属性可以作为实体的码,这几个实体之间存在着1:1、l:n和m:n几种联系。
     
      4.集成完整(总)E-R图
     
      各个局部(分)E-R图画好以后,应当将它们合并起来集成为完整(总)E-R图。在集成时应当注意如下几点:
     
      (1)消除不必要的冗余实体、属性和联系。
     
      (2)解决各分E-R图之间的冲突。
     
      (3)根据情况修改或重构E-R图。
     
      6.2.3逻辑结构设计
     
      逻辑结构设计的任务,就是把概念结构设计阶段建立的基本E-R图,按选定的管理系统软件支持的数据模型(层次、网状、关系),转换成相应的逻辑模型。这种转换要符合关系数据模型的原则。
     
      E-R图向关系模型的转换是要解决如何将实体和实体间的联系转换为关系,并确定这些关系的属性和码。这种转换一般按下面的原则进行:
     
      (1)一个实体转换为一个关系,实体的属性就是关系的属性,实体的码就是关系的码。
     
      (2)一个联系也转换为一个关系,联系的属性及联系所连接的实体的码都转换为关系的属性,但是关系的码会根据联系的类型变化,如果是:
     
      1:1联系,两端实体的码都成为关系的候选码。
     
      1:n联系,n端实体的码成为关系的码。
     
      m:n联系,两端实体码的组合成为关系的码。

     

     

    总结

    概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。  

    在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model,中文一般翻译为“概念数据模型”。  

    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。  

    在数据仓库领域有一个概念叫logical data model,中文一般翻译为“逻辑数据模型”。  

    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。  

    在数据仓库领域有一个概念叫physical data model,中文一般翻译为“物理数据模型”。  

    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

    展开全文
  • 数据库数据模型

    千次阅读 2021-11-15 11:09:56
    逻辑模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型、面向对象数据模型、对象关系数据模型、半结构化数据模型等。按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS实现。 物理模型是对数据最底层的抽象,描述数据在系统内部的...

    在这里插入图片描述

    两类数据模型

    数据模型分为两类(两个不同的层次)

    (1) 概念模型 也称信息模型,它是按用户的观点来对数据和信息建模,用于数据库设计。
    (2) 逻辑模型和物理模型
    逻辑模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型、面向对象数据模型、对象关系数据模型、半结构化数据模型等。按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS实现。
    物理模型是对数据最底层的抽象,描述数据在系统内部的表示方式和存取方法,在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法。

    客观对象的抽象过程—两步抽象

    现实世界中的客观对象抽象为概念模型;
    将现实世界抽象为信息世界
    把概念模型转换为某一数据库管理系统支持的数据模型。
    将信息世界转换为机器世界
    在这里插入图片描述

    概念模型

    概念模型的用途

    概念模型用于信息世界的建模
    是现实世界到机器世界的一个中间层次
    是数据库设计的有力工具
    数据库设计人员和用户之间进行交流的语言

    对概念模型的基本要求

    较强的语义表达能力
    简单、清晰、易于用户理解

    1.信息世界中的基本概念

    (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

    2. 概念模型的一种表示方法:实体-联系方法

    实体-联系方法(Entity-Relationship Approach)
    用E-R图来描述现实世界的概念模型
    E-R方法也称为E-R模型

    数据模型的组成要素

    数据结构

    数据模型的数据结构
    描述数据库的组成对象,以及对象之间的联系
    描述的内容

    1. 与对象的类型、内容、性质有关
    2. 与数据之间联系有关
      数据结构是对系统静态特性的描述

    数据操作

    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
    数据操作的类型
    查询
    更新(包括插入、删除、修改)
    数据模型对操作的定义
    操作的确切含义
    操作符号
    操作规则(如优先级)
    实现操作的语言
    数据操作是对系统动态特性的描述

    数据的完整性约束条件

    数据的完整性约束条件
    一组完整性规则的集合
    完整性规则:给定的数据模型中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以及状态的变化,以保证数据的正确、有效和相容
    数据模型对完整性约束条件的定义
    反映和规定必须遵守的基本的通用的完整性约束条件。
    提供定义完整性约束条件的机制,以反映具体应用所涉及的数据必须遵守的特定的语义约束条件。

    常用的数据模型

    层次模型(Hierarchical Model)
    网状模型(Network Model)
    关系模型(Relational Model))
    面向对象数据模型(Object Oriented Data Model)
    对象关系数据模型(Object Relational Data Model)
    半结构化数据模型(Semistruture Data Model)

    层次模型

    层次模型是数据库系统中最早出现的数据模型
    层次数据库系统的典型代表是IBM公司的IMS(Information Management System)数据库管理系统
    层次模型用树形结构来表示各类实体以及实体间的联系

    层次模型的数据结构

    层次模型
    满足下面两个条件的基本层次联系的集合为层次模型

    1. 有且只有一个结点没有双亲结点,这个结点称为根结点
    2. 根以外的其它结点有且只有一个双亲结点
      层次模型中的几个术语
      根结点,双亲结点,兄弟结点,叶结点
      在这里插入图片描述

    层次模型的特点:
    结点的双亲是唯一的
    只能直接处理一对多的实体联系
    每个记录类型可以定义一个排序字段,也称为码字段
    任何记录值只有按其路径查看时,才能显出它的全部意义
    没有一个子女记录值能够脱离双亲记录值而独立存在
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    层次模型的数据操纵与完整性约束

    层次模型的数据操纵
    查询
    插入
    删除
    更新
    层次模型的完整性约束条件
    无相应的双亲结点值就不能插入子女结点值
    如果删除双亲结点值,则相应的子女结点值也被同时删除
    更新操作时,应更新所有相应记录,以保证数据的一致性

    层次模型的优缺点

    优点
    层次模型的数据结构比较简单清晰
    查询效率高,性能优于关系模型,不低于网状模型
    层次数据模型提供了良好的完整性支持
    缺点
    结点之间的多对多联系表示不自然
    对插入和删除操作的限制多,应用程序的编写比较复杂
    查询子女结点必须通过双亲结点
    层次命令趋于程序化

    网状模型

    网状数据库系统采用网状模型作为数据的组织方式
    典型代表是DBTG系统:
    亦称CODASYL系统
    20世纪70年代由DBTG提出的一个系统方案
    实际系统
    Cullinet Software公司的 IDMS
    Univac公司的 DMS1100
    Honeywell公司的IDS/2
    HP公司的IMAGE

    网状模型的数据结构

    网状模型
    满足下面两个条件的基本层次联系的集合:

    1. 允许一个以上的结点无双亲;
    2. 一个结点可以有多于一个的双亲。
      表示方法(与层次数据模型相同)
      实体型:用记录类型描述每个结点表示一个记录类型(实体)
      属性:用字段描述每个记录类型可包含若干个字段
      联系:用结点之间的连线表示记录类型(实体)之间的一对多的父子联系
      网状模型与层次模型的区别
      网状模型允许多个结点没有双亲结点
      网状模型允许结点有多个双亲结点
      网状模型允许两个结点之间有多种联系(复合联系)
      网状模型可以更直接地描述现实世界
      层次模型实际上是网状模型的一个特例
      网状模型中子女结点与双亲结点的联系可以不唯一要为每个联系命名,并指出与该联系有关的双亲记录和子女记录
      在这里插入图片描述

    多对多联系在网状模型中的表示
    用网状模型间接表示多对多联系
    方法:将多对多联系直接分解成一对多联系
    例如:一个学生可以选修若干门课程,某一课程可以被多个学生选修,学生与课程之间是多对多联系
    引进一个学生选课的联结记录,由3个数据项组成
    学号
    课程号
    成绩
    表示某个学生选修某一门课程及其成绩
    在这里插入图片描述

    网状模型的操纵与完整性约束

    网状数据库系统(如DBTG)对数据操纵加了一些限制,提供了一定的完整性约束
    码:唯一标识记录的数据项的集合
    一个联系中双亲记录与子女记录之间是一对多联系
    支持双亲记录和子女记录之间某些约束条件

    网状模型的优缺点

    优点
    能够更为直接地描述现实世界,如一个结点可以有多个双亲
    具有良好的性能,存取效率较高
    缺点
    结构比较复杂,而且随着应用环境的扩大,数据库的结构就变得越来越复杂,不利于最终用户掌握
    DDL、DML语言复杂,用户不容易使用
    记录之间联系是通过存取路径实现的,用户必须了解系统结构的细节

    关系模型

    关系数据库系统采用关系模型作为数据的组织方式
    1970年美国IBM公司San Jose研究室的研究员E.F.Codd首次提出了数据库系统的关系模型
    计算机厂商新推出的数据库管理系统几乎都支持关系模型

    关系模型的数据结构

    在用户观点下,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。
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    关系(Relation)
    一个关系对应通常说的一张表
    元组(Tuple)
    表中的一行即为一个元组
    属性(Attribute)
    表中的一列即为一个属性,给每一个属性起一个名称即属性名
    主码(Key)
    也称码键。表中的某个属性组,它可以唯一确定一个元组
    域(Domain)
    是一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域。
    分量
    元组中的一个属性值。
    关系模式
    对关系的描述
    关系名(属性1,属性2,…,属性n)
    学生(学号,姓名,年龄,性别,系名,年级)
    关系必须是规范化的,满足一定的规范条件
    最基本的规范条件:关系的每一个分量必须是一个不可分的数据项, 不允许表中还有表
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    关系模型的操纵与完整性约束

    数据操作是集合操作,操作对象和操作结果都是关系
    查询
    插入
    删除
    更新
    存取路径对用户隐蔽,用户只要指出“干什么”,不必详细说明“怎么干”
    关系的完整性约束条件
    实体完整性
    参照完整性
    用户定义的完整性

    关系模型的优缺点

    优点
    建立在严格的数学概念的基础上
    概念单一
    实体和各类联系都用关系来表示
    对数据的检索结果也是关系
    关系模型的存取路径对用户透明
    具有更高的数据独立性,更好的安全保密性
    简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作
    缺点
    存取路径对用户透明,查询效率往往不如格式化数据模型
    为提高性能,必须对用户的查询请求进行优化,增加了开发数据库管理系统的难度
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