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  • sql概念模型和逻辑模型

    千次阅读 2019-02-12 16:29:19
    概念模型的表示方法很多,目前比较常用的是实体联系模型,简称E-R模型。E-R模型主要用E-R图来表示。 实体间的联系有:一对一联系,一对多联系,多对多联系。 E-R模型用矩形框表示现实世界中的实体,用菱形框表示...

    一:概念模式和E-R图

    概念模型的表示方法很多,目前比较常用的是实体联系模型,简称E-R模型。E-R模型主要用E-R图来表示。

    实体间的联系有:一对一联系,一对多联系,多对多联系。

    E-R模型用矩形框表示现实世界中的实体,用菱形框表示实体间的联系,用椭圆框表示实体和联系的属性,对于作为实体标识符的属性,在属性名下画一条横线

    实体与相应的属性之间,联系与相应的属性之间用线段连接

    联系与其涉及的实体之间也用线段连接,同时在线段旁标注联系的类型(1:1  ,  1:n  ,  m:n)

     

    图1-3所示为学生信息系统中的E-R图,该图建立了学生,课程,学院三个不同的实体及其联系的模型。

    其中“课程号”属性作为课程实体的标识符(不同课程的课程号不同),学号和编号同理

    联系也可以有自己的属性,如学生和课程实体之间的“选课”联系可以有“成绩”属性。

     

     

     

    二:逻辑模型

    常用的逻辑模型有层次模型,网状模型和关系模型三种。

    (1)层次模型

    1)有一个节点没有父节点,这个节点即根节点。

    2)其他节点有且仅有一个父节点。

    缺点:不能直接表示多对多的实体联系,必须分解为几个一对多的联系才能表示出来

     

    (2)网状模型

    1)可以有一个以上的节点无父节点。

    2)至少有一个节点有多于一个的父节点。

     

    (3)关系模型

    关系模型是用二维表格来表示实体及其相互之间的关系,每个二维表称为一个关系。每个关系均有一个名字,称为关系名。

    比如下面表即是一个教师关系

    一个关系就是没有重复行和重复列的二维表,二维表的每一行在关系中称为元组,每一列在关系中称为属性。

    教师关系的每一行代表一个教师的记录,每一列代表教师记录的一个字段。

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  • 根据模型应用的不同目的,可以将模型划分两类,分别属于不同的两个层次,一是概念模型,而是逻辑模型和物理模型。 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,主要用于数据库设计...

    数据模型应满足三方面的要求,一是比较真实的模拟现实世界,二是容易被人理解的方式,三是便于在计算机中实现。一种模型要很好地满足这三方面的要求目前尚很困难,因此数据库中针对不同的对象和使用目的,采用不同的数据模型。

    根据模型应用的不同目的,可以将模型划分两类,分别属于不同的两个层次,一是概念模型,而是逻辑模型和物理模型。

    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,主要用于数据库设计。

    逻辑模型中包括层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型和对象关系模型等。是按计算机系统的观点对数据建模,主要用于DBMS的实现。其中层次模型和网状模型统称非关系模型。

    物理模型是对数据最低层的抽象,描述数据在系统内部的表示方式和存取方法,是面向计算机系统的。

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  • 什么是数据结构?

    千次阅读 2019-06-19 20:25:39
    计算机解决一个具体问题时,大致需要经过下列几个步骤:首先要从具体问题中抽象出一个适当的数学模型,然后设计一个解此数学模型的算法(Algorithm),最后编出程序、进行测试、调整直至得到最终解答。 寻求数学...

    什么是数据结构?数据结构是什么?

     

    数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

     

    定义

    名词定义

    数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。也就是说,数组结构指的是数据集合及数据之间关系的集合,是两个集合。

    记为:Data_Structure=(D,R)

    其中D是数据元素的集合,R是该集合中所有元素之间的关系的有限集合。 

    数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。

     

    其它定义

    Sartaj Sahni在他的《数据结构、算法与应用》一书中称:“数据结构是数据对象,以及存在于该对象的实例和组成实 例的数据元素之间的各种联系。这些联系可以通过定义相关的函数来给出。”他将数据对象(data object)定义为“一个数据对象是实例或值的集合”。
    Clifford A.Shaffer在《数据结构与算法分析》一书中的定义是:“数据结构是ADT(抽象数据类型Abstract Data Type) 的物理实现。”
    Robert L.Kruse在《数据结构与程序设计》一书中,将一个数据结构的设计过程分成抽象层、数据结构层和实现层。其中,抽象层是指抽象数据类型层,它讨论数据的逻辑结构及其运算,数据结构层和实现层讨论一个数据结构的表示和在计算机内的存储细节以及运算的实现。
    数据结构具体指同一类数据元素中,各元素之间的相互关系,包括三个组成成分,数据的逻辑结构,数据的存储结构和数据运算结构。

     

    研究对象

    一、数据的逻辑结构:指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构,其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系,而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构包括:
    集合
    数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外,别无其他关系;
    2.线性结构
    数据结构中的元素存在一对一的相互关系;
    3.树形结构
    数据结构中的元素存在一对多的相互关系;
    4.图形结构
    数据结构中的元素存在多对多的相互关系。
    二、数据的物理结构:指数据的逻辑结构在计算机存储空间的存放形式。 
    数据的物理结构是数据结构在计算机中的表示(又称映像),它包括数据元素的机内表示和关系的机内表示。由于具体实现的方法有顺序、链接、索引、散列等多种,所以,一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。
    数据元素的机内表示(映像方法): 用二进制位(bit)的位串表示数据元素。通常称这种位串为节点(node)。当数据元素有若干个数据项组成时,位串中与个数据项对应的子位串称为数据域(data field)。因此,节点是数据元素的机内表示(或机内映像)。
    关系的机内表示(映像方法):数据元素之间的关系的机内表示可以分为顺序映像和非顺序映像,常用两种存储结构:顺序存储结构和链式存储结构。顺序映像借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系。非顺序映像借助指示元素存储位置的指针(pointer)来表示数据元素之间的逻辑关系。
    三、数据结构的运算。

     

    重要意义

              一般认为,一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构;数据必须在计算机内存储,数据的存储结构是数据结构的实现形式,是其在计算机内的表示;此外讨论一个数据结构必须同时讨论在该类数据上执行的运算才有意义。一个逻辑数据结构可以有多种存储结构,且各种存储结构影响数据处理的效率。

             在许多类型的程序的设计中,数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明,系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。许多时候,确定了数据结构后,算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来,我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况,选择合适的数据结构都是非常重要的。

             选择了数据结构,算法也随之确定,是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现,面向对象的程序设计语言就是其中之一。

     

    研究内容

             在计算机科学中,数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象(数据元素)以及它们之间的关系和运算等的学科,而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。

             “数据结构”作为一门独立的课程在国外是从1968年才开始设立的。 1968年美国唐纳德·克努特(Donald Ervin Knuth)教授开创了数据结构的最初体系,他所著的《计算机程序设计艺术》第一卷《基本算法》是第一本较系统地阐述数据的逻辑结构和存储结构及其操作的著作。“数据结构”在计算机科学中是一门综合性的专业基础课,数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的一门核心课程。数据结构这一门课的内容不仅是一般程序设计(特别是非数值性程序设计)的基础,而且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统及其他系统程序的重要基础。

             计算机科学是一门研究用计算机进行信息表示和处理的科学。这里面涉及到两个问题:信息的表示,信息的处理 。

             而信息的表示和组织又直接关系到处理信息的程序的效率。随着计算机的普及,信息量的增加,信息范围的拓宽,使许多系统程序和应用程序的规模很大,结构又相当复杂。因此,为了编写出一个“好”的程序,必须分析待处理的对象的特征及各对象之间存在的关系,这就是数据结构这门课所要研究的问题。众所周知,计算机的程序是对信息进行加工处理。在大多数情况下,这些信息并不是没有组织,信息(数据)之间往往具有重要的结构关系,这就是数据结构的内容。数据的结构,直接影响算法的选择和效率。

             计算机解决一个具体问题时,大致需要经过下列几个步骤:首先要从具体问题中抽象出一个适当的数学模型,然后设计一个解此数学模型的算法(Algorithm),最后编出程序、进行测试、调整直至得到最终解答。

             寻求数学模型的实质是分析问题,从中提取操作的对象,并找出这些操作对象之间含有的关系,然后用数学的语言加以描述。当人们用计算机处理数值计算问题时,所用的数学模型是用数学方程描述。所涉及的运算对象一般是简单的整形、实型和逻辑型数据,因此程序设计者的主要精力集中于程序设计技巧上,而不是数据的存储和组织上。然而,计算机应用的更多领域是“非数值型计算问题”,它们的数学模型无法用数学方程描述,而是用数据结构描述,解决此类问题的关键是设计出合适的数据结构,描述非数值型问题的数学模型是用线性表、树、图等结构来描述的。

             计算机算法与数据的结构密切相关,算法无不依附于具体的数据结构,数据结构直接关系到算法的选择和效率。运算是由计算机来完成,这就要设计相应的插入、删除和修改的算法 。也就是说,数据结构还需要给出每种结构类型所定义的各种运算的算法。

             数据是信息的载体,是可以被计算机识别存储并加工处理的描述客观事物的信息符号的总称。所有能被输入计算机中,且能被计算机处理的符号的集合,它是计算机程序加工处理的对象。客观事物包括数值、字符、声音、图形、图像等,它们本身并不是数据,只有通过编码变成能被计算机识别、存储和处理的符号形式后才是数据。

             数据元素是数据的基本单位,在计算机程序中通常作为一个整体考虑。一个数据元素由若干个数据项组成。数据项是数据结构中讨论的最小单位。有两类数据元素:若数据元素可再分,则每一个独立的处理单元就是数据项,数据元素是数据项的集合;若数据元素不可再分,则数据元素和数据项是同一概念,如:整数"5",字符 "N" 等。例如描述一个学生的信息的数据元素可由下列6个数据项组成。其中的出生日期又可以由三个数据项:"年"、"月"和"日"组成,则称"出生日期"为组合项,而其它不可分割的数据项为原子项。

             关键字指的是能识别一个或多个数据元素的数据项。若能起唯一识别作用,则称之为 "主" 关键字,否则称之为 "次" 关键字。

             数据对象是性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集。数据对象可以是有限的,也可以是无限的。

             数据处理是指对数据进行查找、插入、删除、合并、排序、统计以及简单计算等的操作过程。在早期,计算机主要用于科学和工程计算,进入八十年代以后,计算机主要用于数据处理。据有关统计资料表明,计算机用于数据处理的时间比例达到80%以上,随着时间的推移和计算机应用的进一步普及,计算机用于数据处理的时间比例必将进一步增大。

     

    结构分类

             数据结构是指同一数据元素类中各数据元素之间存在的关系。数据结构分别为逻辑结构、存储结构(物理结构)和数据的运算。数据的逻辑结构是从具体问题抽象出来的数学模型,是描述数据元素及其关系的数学特性的,有时就把逻辑结构简称为数据结构。逻辑结构是在计算机存储中的映像,形式地定义为(K,R)(或(D,S)),其中,K是数据元素的有限集,R是K上的关系的有限集。

             根据数据元素间关系的不同特性,通常有下列四类基本的结构: ⑴集合结构。该结构的数据元素间的关系是“属于同一个集合”。 ⑵线性结构。该结构的数据元素之间存在着一对一的关系。 ⑶树型结构。该结构的数据元素之间存在着一对多的关系。 ⑷图形结构。该结构的数据元素之间存在着多对多的关系,也称网状结构。 从上面所介绍的数据结构的概念中可以知道,一个数据结构有两个要素。一个是数据元素的集合,另一个是关系的集合。在形式上,数据结构通常可以采用一个二元组来表示。

             数据结构的形式定义为:数据结构是一个二元组 :Data_Structure=(D,R),其中,D是数据元素的有限集,R是D上关系的有限集。线性结构的特点是数据元素之间是一种线性关系,数据元素“一个接一个的排列”。在一个线性表中数据元素的类型是相同的,或者说线性表是由同一类型的数据元素构成的线性结构。在实际问题中线性表的例子是很多的,如学生情况信息表是一个线性表:表中数据元素的类型为学生类型; 一个字符串也是一个线性表:表中数据元素的类型为字符型,等等。

             线性表是最简单、最基本、也是最常用的一种线性结构。 线性表是具有相同数据类型的n(n>=0)个数据元素的有限序列,通常记为: (a1,a2,… ai-1,ai,ai+1,…an) ,其中n为表长, n=0 时称为空表。 它有两种存储方法:顺序存储和链式存储,它的主要基本操作是插入、删除和检索等。

             数据结构在计算机中的表示(映像)称为数据的物理(存储)结构。它包括数据元素的表示和关系的表示。数据元素之间的关系有两种不同的表示方法:顺序映象和非顺序映象,并由此得到两种不同的存储结构:顺序存储结构和链式存储结构。

             顺序存储方法:它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里,结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现,由此得到的存储表示称为顺序存储结构。顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法,通常借助于程序设计语言中的数组来实现。

             链接存储方法:它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻,结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。由此得到的存储表示称为链式存储结构,链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现

             索引存储方法:除建立存储结点信息外,还建立附加的索引表来标识结点的地址。

             散列存储方法:就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。

             数据结构中,逻辑上(逻辑结构:数据元素之间的逻辑关系)可以把数据结构分成线性结构和非线性结构。线性结构的顺序存储结构是一种顺序存取的存储结构,线性表的链式存储结构是一种随机存取的存储结构。线性表若采用链式存储表示时所有结点之间的存储单元地址可连续可不连续。逻辑结构与数据元素本身的形式、内容、相对位置、所含结点个数都无关。

     

    结构算法

             算法的设计取决于数据(逻辑)结构,而算法的实现依赖于采用的存储结构。数据的存储结构实质上是它的逻辑结构在计算机存储器中的实现,为了全面的反映一个数据的逻辑结构,它在存储器中的映象包括两方面内容,即数据元素之间的信息和数据元素之间的关系。不同数据结构有其相应的若干运算。数据的运算是在数据的逻辑结构上定义的操作算法,如检索、插入、删除、更新和排序等。

             数据的运算是数据结构的一个重要方面,讨论任一种数据结构时都离不开对该结构上的数据运算及其实现算法的讨论。
    数据结构不同于数据类型,也不同于数据对象,它不仅要描述数据类型的数据对象,而且要描述数据对象各元素之间的相互关系。

             数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。数据类型可分为两类:原子类型、结构类型。一方面,在程序设计语言中,每一个数据都属于某种数据类型。类型明显或隐含地规定了数据的取值范围、存储方式以及允许进行的运算。可以认为,数据类型是在程序设计中已经实现了的数据结构。另一方面,在程序设计过程中,当需要引入某种新的数据结构时,总是借助编程语言所提供的数据类型来描述数据的存储结构。

             计算机中表示数据的最小单位是二进制数的一位,叫做位。我们用一个由若干位组合起来形成的一个位串表示一个数据元素,通常称这个位串为元素或结点。当数据元素由若干数据项组成时,位串中对应于各个数据项的子位串称为数据域。元素或结点可看成是数据元素在计算机中的映象。

             一个软件系统框架应建立在数据之上,而不是建立在操作之上。一个含抽象数据类型的软件模块应包含定义、表示、实现三个部分。
    对每一个数据结构而言,必定存在与它密切相关的一组操作。若操作的种类和数目不同,即使逻辑结构相同,数据结构能起的作用也不同。

             不同的数据结构其操作集不同,但下列操作必不可缺:
             1,结构的生成;
             2.结构的销毁;
             3,在结构中查找满足规定条件的数据元素;
             4,在结构中插入新的数据元素;
             5,删除结构中已经存在的数据元素;
             6,遍历。

             抽象数据类型:一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。抽象数据类型实际上就是对该数据结构的定义。因为它定义了一个数据的逻辑结构以及在此结构上的一组算法。抽象数据类型可用以下三元组表示:(D,S,P)。D是数据对象,S是D上的关系集,P是对D的基本操作集。ADT的定义为:

             ADT 抽象数据类型名:{数据对象:(数据元素集合),数据关系:(数据关系二元组结合),基本操作:(操作函数的罗列)}; ADT抽象数据类型名;抽象数据类型有两个重要特性:

             数据抽象

             用ADT描述程序处理的实体时,强调的是其本质的特征、其所能完成的功能以及它和外部用户的接口(即外界使用它的方法)。

             数据封装

             将实体的外部特性和其内部实现细节分离,并且对外部用户隐藏其内部实现细节。

             数据(Data)是信息的载体,它能够被计算机识别、存储和加工处理。它是计算机程序加工的原料,应用程序处理各种各样的数据。计算机科学中,所谓数据就是计算机加工处理的对象,它可以是数值数据,也可以是非数值数据。数值数据是一些整数、实数或复数,主要用于工程计算、科学计算和商务处理等;非数值数据包括字符、文字、图形、图像、语音等。数据元素(Data Element)是数据的基本单位。在不同的条件下,数据元素又可称为元素、结点、顶点、记录等。例如,学生信息检索系统中学生信息表中的一个记录等,都被称为一个数据元素。
    有时,一个数据元素可由若干个数据项(Data Item)组成,例如,学籍管理系统中学生信息表的每一个数据元素就是一个学生记录。它包括学生的学号、姓名、性别、籍贯、出生年月、成绩等数据项。这些数据项可以分为两种:一种叫做初等项,如学生的性别、籍贯等,这些数据项是在数据处理时不能再分割的最小单位;另一种叫做组合项,如学生的成绩,它可以再划分为数学、物理、化学等更小的项。通常,在解决实际应用问题时是把每个学生记录当作一个基本单位进行访问和处理的。

             数据对象(Data Object)或数据元素类(Data Element Class)是具有相同性质的数据元素的集合。在某个具体问题中,数据元素都具有相同的性质(元素值不一定相等),属于同一数据对象(数据元素类),数据元素是数据元素类的一个实例。例如,在交通咨询系统的交通网中,所有的顶点是一个数据元素类,顶点A和顶点B各自代表一个城市,是该数据元素类中的两个实例,其数据元素的值分别为A和B。 数据结构(Data Structure)是指互相之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合。在任何问题中,数据元素之间都不会是孤立的,在它们之间都存在着这样或那样的关系,这种数据元素之间的关系称为结构。

     

    常用结构

    数组
             在程序设计中,为了处理方便, 把具有相同类型的若干变量按有序的形式组织起来。这些按序排列的同类数据元素的集合称为数组。在C语言中, 数组属于构造数据类型。一个数组可以分解为多个数组元素,这些数组元素可以是基本数据类型或是构造类型。因此按数组元素的类型不同,数组又可分为数值数组、字符数组、指针数组、结构数组等各种类别。


             是只能在某一端插入和删除的特殊线性表。它按照先进后出的原则存储数据,先进入的数据被压入栈底,最后的数据在栈顶,需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据(最后一个数据被第一个读出来)。

    队列
             一种特殊的线性表,它只允许在表的前端(front)进行删除操作,而在表的后端(rear)进行插入操作。进行插入操作的端称为队尾,进行删除操作的端称为队头。队列是按照“先进先出”或“后进后出”的原则组织数据的。队列中没有元素时,称为空队列。

    链表
             是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构,它既可以表示线性结构,也可以用于表示非线性结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点(链表中每一个元素称为结点)组成,结点可以在运行时动态生成。每个结点包括两个部分:一个是存储数据元素的数据域,另一个是存储下一个结点地址的指针域。


             是包含n(n>0)个结点的有穷集合K,且在K中定义了一个关系N,N满足 以下条件:
             (1)有且仅有一个结点 K0,他对于关系N来说没有前驱,称K0为树的根结点。简称为根(root)。  
             (2)除K0外,K中的每个结点,对于关系N来说有且仅有一个前驱。
             (3)K中各结点,对关系N来说可以有m个后继(m>=0)。


             图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。其中,为了与树形结构加以区别,在图结构中常常将结点称为顶点,边是顶点的有序偶对,若两个顶点之间存在一条边,就表示这两个顶点具有相邻关系。


             在计算机科学中,堆是一种特殊的树形数据结构,每个结点都有一个值。通常我们所说的堆的数据结构,是指二叉堆。堆的特点是根结点的值最小(或最大),且根结点的两个子树也是一个堆。

    散列表
             若结构中存在关键字和K相等的记录,则必定在f(K)的存储位置上。由此,不需比较便可直接取得所查记录。称这个对应关系f为散列函数(Hash function),按这个思想建立的表为散列表。

     

    简而言之,数据结构说的是:计算机组织数据和存储数据的方式。

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  • 一、概念数据模型概述 数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求: 1)能够比较真实地模拟现实世界 2)容易为人所理解 3)便于计算机实现 概念数据模型也称信息模型,它以实体-...

    一、概念数据模型概述
    数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求:
    1)能够比较真实地模拟现实世界
    2)容易为人所理解
    3)便于计算机实现

    概念数据模型也称信息模型,它以实体-联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础,并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模,主要用于数据库的概念级设计。

    通 常人们先将现实世界抽象为概念世界,然后再将概念世界转为机器世界。换句话说,就是先将现实世界中的客观对象抽象为实体(Entity)和联系 (Relationship),它并不依赖于具体的计算机系统或某个DBMS系统,这种模型就是我们所说的CDM;然后再将CDM转换为计算机上某个 DBMS所支持的数据模型,这样的模型就是物理数据模型,即PDM。

    CDM是一组严格定义的模型元素的集合,这些模型元素精确地描述了系统的静态特性、动态特性以及完整性约束条件 等,其中包括了数据结构、数据操作和完整性约束 三部分。
    1)数据结构表达为实体和属性;
    2)数据操作表达为实体中的记录的插入、删除、修改、查询等操作;
    3)完整性约束表达为数据的自身完整性约束(如数据类型、检查、规则等)和数据间的参照完整性约束(如联系、继承联系等);


    二、实体、属性及标识符的定义 
    实体(Entity),也称为实例,对应现实世界中可区别于其他对象的“事件”或“事物”。例如,学校中的每个学生,医院中的每个手术。
    每个实体都有用来描述实体特征的一组性质,称之为属性,一个实体由若干个属性来描述。如学生实体可由学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等属性组成。

    实体集(Entity Set)是具体相同类型及相同性质实体的集合。例如学校所有学生的集合可定义为“学生”实体集,“学生”实体集中的每个实体均具有学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等性质。

    实体类型(Entity Type)是实体集中每个实体所具有的共同性质的集合,例如“患者”实体类型为:患者{门诊号,姓名,性别,年龄,身份证号.............}。实体是实体类型的一个实例,在含义明确的情况下,实体、实体类型通常互换使用。

    实体类型中的每个实体包含唯一标识它的一个或一组属性,这些属性称为实体类型的标识符(Identifier),如“学号”是学生实体类型的标识符,“姓名”、“出生日期”、“信址”共同组成“公民”实体类型的标识符。

    有些实体类型可以有几组属性充当标识符,选定其中一组属性作为实体类型的主标识符,其他的作为次标识符。

    三、实体、属性及标识符的表达 

    介绍PowerDesigner概念数据模型以及实体、属性创建。

    一、新建概念数据模型 
    1)选择File-->New,弹出如图所示对话框,选择CDM模型(即概念数据模型)建立模型。
     

    2)完成概念数据模型的创建。以下图示,对当前的工作空间进行简单介绍。(以后再更详细说明)
     

    3) 选择新增的CDM模型,右击,在弹出的菜单中选择“Properties”属性项,弹出如图所示对话框。在“General”标签里可以输入所建模型的名 称、代码、描述、创建者、版本以及默认的图表等等信息。在“Notes”标签里可以输入相关描述及说明信息。当然再有更多的标签,可以点击 "More>>"按钮,这里就不再进行详细解释。
     

    二、创建新实体 
    1)在CDM的图形窗口中,单击工具选项版上的Entity工具,再单击图形窗口的空白处,在单击的位置就出现一个实体符号。点击Pointer工具或右击鼠标,释放Entitiy工具。如图所示
     
    2)双击刚创建的实体符号,打开下列图标窗口,在此窗口“General”标签中可以输入实体的名称、代码、描述等信息。
     

    三、添加实体属性 
    1)在上述窗口的“Attribute”选项标签上可以添加属性,如下图所示。
     

    注意:
    数据项中的“添加属性”和“重用已有数据项”这两项功能与模型中Data Item的Unique code 和Allow reuse选项有关。
    P列表示该属性是否为主标识符;D列表示该属性是否在图形窗口中显示;M列表示该属性是否为强制的,即该列是否为空值。

    如果一个实体属性为强制的,那么, 这个属性在每条记录中都必须被赋值,不能为空。2)在上图所示窗口中,点击插入属性按钮,弹出属性对话框,如下图所示。
     
    注意:这里涉及到域的概念,即一种标准的数据结构,它可应用至数据项或实体的属性上

    一、定义属性的标准检查约束
    标准检查约束是一组确保属性有效的表达式。在实体属性的特性窗口,打开如图所示的检查选项卡。 
     

    在这个选项卡可以定义属性的标准检查约束,窗口中每项的参数的含义,如下 
    参 数说明Minimum属性可接受的最小数Maximum 属性可接受的最大数Default属性不赋值时,系统提供的默认值Unit单位,如公里、吨、元Format属性的数据显示格式Lowercase属性的 赋值全部变为小写字母Uppercase属性的赋值全部变为大写字母Cannot modify该属性一旦赋值不能再修改List Of Values属性赋值列表,除列表中的值,不能有其他的值Label属性列表值的标签
    二、定义属性的附加检查
    当Standard checks 或Rules 不能满足检查的要求时,可以在Additional Checks选项卡的Server子页上,通过SQL语句中使用%MINMAX%、%LISTVAL%、%RULES%、%UPPER%、%LOWER% 几个变量来定义Standard和Rule,如图所示
     

    %MINMAX%、%LISTVAL%、%UPPER%、%LOWER%
    在Standard Check中定义的Minimum 和Maximum、List values 、uppervalues、lowervalues

    %RULES%
    在Rules特性窗口Expression选项卡中定义的有效性规则表达式

    一、标识符
    标识符是实体中一个或多个属性的集合,可用来唯一标识实体中的一个实例。要强调的是,CDM中的标识符等价于PDM中的主键或候选键。 
    每个实体都必须至少有一个标识符。如果实体只有一个标识符,则它为实体的主标识符。如果实体有多个标识符,则其中一个被指定为主标识符,其余的标识符就是次标识符了。 

    二、如果定义主、次标识符 
    1)选择某个实体双击弹出实体的属性对话框。在Identifiers选项卡上可以进行实体标识符的定义。如下图所示 

     

    2)选择第一行“主标识符”,点击属性按钮或双击第一行“主标识符”,弹出属性对话框,如图所示 
     
    3)选择"Attributes"选项卡,再点击“Add Attributes”工具,弹出如图所示窗口,选择某个属性作为标识符就行了。

    一、数据项
    数据项(Data Item)是信息存储的最小单位,它可以附加在实体上作为实体的属性。 
    注意:模型中允许存在没有附加至任何实体上的数据项。 

    二、新建数据项 
    1)使用“Model”---> Data Items 菜单,在打开的窗口中显示已有的数据项的列表,点击 “Add a Row”按钮,创建一个新数据项,如图所示 
     

    2)当然您可以继续设置具体数据项的Code、DataType、Length等等信息。这里就不再详细说明了。 

    三、数据项的唯一性代码选项和重用选项 
    使用Tools--->Model Options->Model Settings。在Data Item组框中定义数据项的唯一性代码选项(Unique Code)与重用选项(Allow Reuse)。 
    注意: 
    如果选择Unique Code复选框 ,每个数据项在同一个命名空间有唯一的代码,而选择Allow reuse ,一个数据项可以充当多个实体的属性。 
     

    四、在实体中添加数据项 
    1)双击一个实体符号,打开该实体的属性窗口。 
    2)单击Attributes选项卡,打开如下图所示窗口 
     

    注意: 
    Add a DataItem 与 Reuse a DataItem的区别在于 
    Add a DataItem 情况下,选择一个已经存在的数据项,系统会自动复制所选择的数据项。如果您设置了UniqueCode选项,那系统在复制过程中,新数据项的Code会自动生成一个唯一的号码,否则与所选择的数据项完全一致。 


    Reuse a DataItem情况下,只引用不新增,就是引用那些已经存在的数据项,作为新实体的数据项

    一、 联系
    联系(Relationship)是指实体集这间或实体集内部实例之间的连接。

    实体之间可以通过联系来相互关联。与实体和实体集对应,联系也可以分为联系和联系集,联系集是实体集之间的联系,联系是实体之间的联系,联系是具有方向性的。联系和联系集在含义明确的情况之下均可称为联系。

    按照实体类型中实例之间的数量对应关系,通常可将联系分为4类,即一对一(ONE TO ONE)联系、一对多(ONE TO MANY)联系、多对一(MANY TO ONE)联系和多对多联系(MANY TO MANY)。 二、 建立联系 
    在CDM工具选项板中除了公共的工具外,还包括如下图所示的其它对象产生工具。
     
    在图形窗口中创建两个实体后,单击“实体间建立联系”工具,单击一个实体,在按下鼠标左键的同时把光标拖至别一个实体上并释放鼠标左键,这样就在两个实体间创建了联系,右键单击图形窗口,释放Relationship工具。如下图所示
     

    三、 四种基本的联系
    即一对一(ONE TO ONE)联系、一对多(ONE TO MANY)联系、多对一(MANY TO ONE)联系和多对多联系(MANY TO MANY)。如图所示
     
    四、 其他几类特殊联系 

    除了4种基本的联系之外,实体集与实体集之间还存在标定联系(Identify Relationship)、非标定联系(Non-Identify RelationShip)和递归联系(Recursive Relationship)。

    标定联系: 
    每个实体类型都有自己的标识符,如果两个实体集之间发生联系,其中一个实体类型的标识符进入另一个实体类型并与该实体类型中的标识符共同组成其标识符时,这种联系则称为标定联系,也叫依赖联系。反之称为非标定联系,也叫非依赖联系。
    注意:
    在 非标定联系中,一个实体集中的部分实例依赖于另一个实例集中的实例,在这种依赖联系中,每个实体必须至少有一个标识符。而在标定联系中,一个实体集中的全 部实例完全依赖于另个实体集中的实例,在这种依赖联系中一个实体必须至少有一个标识符,而另一个实体却可以没有自己的标识符。没有标识符的实体用它所依赖 的实体的标识符作为自己的标识符。

    换句话来理解,在标定联系中,一个实体(选课)依赖 一个实体(学生),那么(学生)实体必须至少有一个标识符,而(选课)实体可以没有自己的标识符,没有标标识符的实体可以用实体(学生)的标识符作为自己的标识符。
     


    递归联系: 
    递归联系是实体集内部实例之间的一种联系,通常形象地称为自反联系。同一实体类型中不同实体集之间的联系也称为递归联系。

    例 如:在“职工”实体集中存在很多的职工,这些职工之间必须存在一种领导与被领导的关系。又如“学生”实体信中的实体包含“班长”子实体集与“普通学生”子 实体集,这两个子实体集之间的联系就是一种递归联系。创建递归联系时,只需要单击“实体间建立联系”工具从实体的一部分拖至该实体的别一个部分即可。如图
     

    五、 定义联系的特性 

    在两个实体间建立了联系后,双击联系线,打开联系特性窗口,如图所示。
     

    六、 定义联系的角色名
    在联系的两个方向上各自包含有一个分组框,其中的参数只对这个方向起作用,Role Name为角色名,描述该方向联系的作用,一般用一个动词或动宾组表。
    如:“学生 to 课目 ” 组框中应该填写“拥有”,而在“课目To 学生”组框中填写“属于”。(在此只是举例说明,可能有些用词不太合理)。
    七、 定义联系的强制性 
    Mandatory 表洋这个方向联系的强制关系。选中这个复选框,则在联系线上产生一个联系线垂直的竖线。不选择这个复选框则表示联系这个方向上是可选的,在联系线上产生一个小圆圈。

    八、 有关联系的基数 
    联系具有方向性,每个方向上都有一个基数。

    举例,
    “系” 与“学生”两个实体之间的联系是一对多联系,换句话说“学生”和“系”之间的联系是多对一联系。而且一个学生必须属于一个系,并且只能属于一个系,不能属 于零个系,所以从“学生”实体至“系”实体的基数为“1,1”,从联系的另一方向考虑,一个系可以拥有多个学生,也可以没有任何学生,即零个学生,所以该 方向联系的基数就为“0,n”,如图所示
     
    CDM 是大多数开发者使用PD时最先创建的模型,也是整个数据库设计最高层的抽象。CDM是建立在传统的ER图模型理论之上的,ER图中有三大主要元素:实体 型,属性和联系。其中实体型对应到CDM中的Entity,属性对应到CDM中每个Entity的Attribute,在概念上基本上是一一对应的。但在 联系上,CDM有了比较大的扩展,除了保留ER图原有的RelationShip概念之外,还增加了Association,Inheritance两种 实体关系,下面就让我们分别看看这些关系的用法和之间的区别(下图中被标红的工具栏按钮就是用来向实体中添加这些关系的)。
     
      另外,在介绍所有这些CDM中的元素之前,笔者先给出一个很简单的CDM图,是对我们最最熟悉的学校场景的一个建模,下文中提到的所有概念在图中都有体现,大家在看下文的时候可以对照着来看:
     

    一. RelationShip(联系)
      先 给出PD手册里对联系的定义:“A relationship is a link between entities. For example, in a CDM that manages human resources, the relationship Member links the entities Employee and Team, because employees can be members of teams. This relationship expresses that each employee works in a team and that each team has employees.” 可见,也许联系的概念真的太简单了吧,所以反而不那么好表述,所以PD的文档里也是用一个例子来说明出现了什么样的情况我们就认为两个实体间是有联系的。
      当 我们提起实体间联系的时候,最先想到的恐怕是one to one,one to many 和many to many这三种联系类型,这些联系类型也是大家最熟悉的。笔者对ER图原本的概念并不精通,但在CDM中,联系还有另外三个可以设置的属 性:mandatory(强制性联系), dependent(依赖性联系/标定关联) 和dominant(统制联系)。这些属性对后面PDM的生成都有比较大的影响,需要我们一一有所了解。它们都是在联系的属性控制面板中设定的,见下图:
     
    1.mandatory
      联 系是否具有强制性,指的是实体间是不是一定会出现这种联系;或者换句话说,当我们在谈及一个联系的应用场景的时候,联系对应的那两个实体型的实体实例的个 数可不可能为零。也许这样的解释还是有点抽象,让我们举两个联系的例子,一个是对两边的实体都有强制性的,另一个则不然。
    (1)教师--学生 联系
      这个联系首先是一个多对多联系,因为每个老师可以教多个学生,每个学生也都有多个老师来负责他们的学业。同时,这个联系对教师和学生都是强制性的,也就是说,不存在任何一个老师,他不负责任何一个学生的教学;也不存在任何一个学生,他没有任何一个任课老师。
    (2)学生--俱乐部 联系
      这个联系也是一个多对多关系,但它对学生这个实体型而言就不是强制的(Optional,可选的)。每个俱乐部都有至少一个学生参加,但并不是每个学生都要去参加俱乐部的活动。完全可以有一些学生,他们什么俱乐部都没参加。
    上 面的例子主要是从概念的角度来区分了mandatory和optional的区别。实际上如果把这个模型对应到我们最后生成的表,如果A-B间的联系对A 是mandatory的话,那么如果在A里面如果包含B的外键,这个外键不能为空值,反之可以为空值。后面我们谈到PDM和实际数据库的时候,大家会看到 这一点。
    2.dependent
      每 一个Entity型都有自己的Identifier,如果两个Entity型之间发生关联时,其中一个Entity型的Identifier进入另一个 Entity型并与该 Entity型中的Identifier共同组成其Identifier时,这种关联称为标定关联,也叫依赖性关联(dependent relationship)。一个Entity型的Identifier进入另一个Entity型后充当其非Identifier时,这种关联称为非标定 关联,也叫非依赖关联。
      概念的定义说起来还是有些拗口,说白了其实就是主-从表关 系,从表要依赖于主表。比如在我们系统里要记录教师休假的情况,有一个实体型Holiday,其属性包括休假的开始时间和天数,每次有教师休假的时候,都 要在这个表留下记录。从我们的场景描述中可以看到,实体型假期必须依附于实体型教师,即对于每一个假期实例,必须指向某一个教师实例。
      对于依赖型联系,必须注意它不可能是一个多对多联系,在这个联系中,必须有一个作为主体的实体型。一个dependent联系的从实体可以没有自己的identifier.
    3.dominant
      这 个联系属性是最为简单的,它仅作用于一对一联系,并指明这种联系中的主从表关系。在A,B两个实体型的联系中,如果A-->B被指定为 dominant,那么A为这个一对一联系的主表,B为从表,并且在以后生成的PDM中会产生一个引用(如果不指定dominant属性的话会产生两个引 用)。比如老师和班级之间的联系,因为每个班级都有一个老师做班主任,每个老师也最多只能做一个班级的班主任,所以是一个一对一关系。同时,我们可以将老 师作为主表,用老师的工号来唯一确定一个班主任联系。

    二.Association(关联)
      先 来看一下PD给association的定义:“An association is a connection between entities. In the Merise modeling methodology an association is used to connect several entities that each represents clearly defined objects, but are linked by an event, which may not be so clearly represented by another entity.”。
      在上一小段提到的那些RelationShip,在很多情况下 (特别是多对多关系中),我们会把联系专门提出来,作为一个实体型放在两个需要被关联的实体型中间(在PD中,选中任何一个联系,在右键的弹出菜单中选择 “Change to Entity”命令即可完成联系转实体的操作)。但有的时候,把若干个实体型之间的联系抽象为一个实体型可能不太合适,这个时候你可以选择为这些实体型建 立一个association,那么在生成PDM的时候,所有这些相关实体型的identifier都会被加入到association对应生成的表模型 中。所以,说白了,其实association就是实体型的一种特例,用来在建模的时候更确切的表达实体间的关联信息。在PD的文档中举了一个录音带、顾 客、商店三个实体型在租借录音带这个场景上发生关联,然后把租借定义为上述三个实体型之间的association的例子,非常确切。在我们的学校模型 里,我定义了家访做为老师和学生实体型中间的一个association,在接下来产生的PDM中大家就可能看到这种定义所产生的效果。

    三.Inheritance(继承)
      这种关系在概念层面是最容易理解的了,本文就不赘述了。

    前面已经介绍了CDM中关于实体间关系的主要内容,接下来我们就来看看根据这个CDM所生成的PDM是一个什么样子:
     
    上图中所有标红的部分是我们最应该关注的内容,因为他们都是由于我们对实体型间的关系的定义而产生的,下面给出一些简单的说明。
    1. “师生关系”和“学生俱乐部”这两个表是由于我们的多对多关系而产生的。
    2. “假期”表的“工号”字段是由于我们将教师-假期关系指定为dependent而产生的。
    3. “班级”表的“工号”字段是由于我们将教师-班级关系制定为dominant而产生的。
    4. “家访”表中的“工号”和“学号”字段是由于家访是教师和学生实体型的association而产生的。
    另 外,记得我们在提到dominant属性的时候说过,一个没指定dominant方向的一对一联系将产生两个引用,下面我们就把原本的CDM中的教师-班 级关系进行一个小小的修改,去掉这个relationship的dominant定义,那么最终产生的PDM中教师表和班级表将互相包含对方的主键(由于 我们的班级表没有自己的主键,所以只能在班级表中看到多出来的列),截图如下:
     
    对照这个PDM截图和上一个PDM截图之间的区别,大家可以很容易得看出dominant属性对一个一对一关系的作用。

    一、概念数据模型概述
    数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求:
    1)能够比较真实地模拟现实世界
    2)容易为人所理解
    3)便于计算机实现

    概念数据模型也称信息模型,它以实体-联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础,并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模,主要用于数据库的概念级设计。

    通 常人们先将现实世界抽象为概念世界,然后再将概念世界转为机器世界。换句话说,就是先将现实世界中的客观对象抽象为实体(Entity)和联系 (Relationship),它并不依赖于具体的计算机系统或某个DBMS系统,这种模型就是我们所说的CDM;然后再将CDM转换为计算机上某个 DBMS所支持的数据模型,这样的模型就是物理数据模型,即PDM。

    CDM是一组严格定义的模型元素的集合,这些模型元素精确地描述了系统的静态特性、动态特性以及完整性约束条件 等,其中包括了数据结构、数据操作和完整性约束 三部分。
    1)数据结构表达为实体和属性;
    2)数据操作表达为实体中的记录的插入、删除、修改、查询等操作;
    3)完整性约束表达为数据的自身完整性约束(如数据类型、检查、规则等)和数据间的参照完整性约束(如联系、继承联系等);


    二、实体、属性及标识符的定义 
    实体(Entity),也称为实例,对应现实世界中可区别于其他对象的“事件”或“事物”。例如,学校中的每个学生,医院中的每个手术。
    每个实体都有用来描述实体特征的一组性质,称之为属性,一个实体由若干个属性来描述。如学生实体可由学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等属性组成。

    实体集(Entity Set)是具体相同类型及相同性质实体的集合。例如学校所有学生的集合可定义为“学生”实体集,“学生”实体集中的每个实体均具有学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等性质。

    实体类型(Entity Type)是实体集中每个实体所具有的共同性质的集合,例如“患者”实体类型为:患者{门诊号,姓名,性别,年龄,身份证号.............}。实体是实体类型的一个实例,在含义明确的情况下,实体、实体类型通常互换使用。

    实体类型中的每个实体包含唯一标识它的一个或一组属性,这些属性称为实体类型的标识符(Identifier),如“学号”是学生实体类型的标识符,“姓名”、“出生日期”、“信址”共同组成“公民”实体类型的标识符。

    有些实体类型可以有几组属性充当标识符,选定其中一组属性作为实体类型的主标识符,其他的作为次标识符。

    三、实体、属性及标识符的表达 

    介绍PowerDesigner概念数据模型以及实体、属性创建。

    一、新建概念数据模型 
    1)选择File-->New,弹出如图所示对话框,选择CDM模型(即概念数据模型)建立模型。
     

    2)完成概念数据模型的创建。以下图示,对当前的工作空间进行简单介绍。(以后再更详细说明)
     

    3) 选择新增的CDM模型,右击,在弹出的菜单中选择“Properties”属性项,弹出如图所示对话框。在“General”标签里可以输入所建模型的名 称、代码、描述、创建者、版本以及默认的图表等等信息。在“Notes”标签里可以输入相关描述及说明信息。当然再有更多的标签,可以点击 "More>>"按钮,这里就不再进行详细解释。
     

    二、创建新实体 
    1)在CDM的图形窗口中,单击工具选项版上的Entity工具,再单击图形窗口的空白处,在单击的位置就出现一个实体符号。点击Pointer工具或右击鼠标,释放Entitiy工具。如图所示
     
    2)双击刚创建的实体符号,打开下列图标窗口,在此窗口“General”标签中可以输入实体的名称、代码、描述等信息。
     

    三、添加实体属性 
    1)在上述窗口的“Attribute”选项标签上可以添加属性,如下图所示。
     

    注意:
    数据项中的“添加属性”和“重用已有数据项”这两项功能与模型中Data Item的Unique code 和Allow reuse选项有关。
    P列表示该属性是否为主标识符;D列表示该属性是否在图形窗口中显示;M列表示该属性是否为强制的,即该列是否为空值。

    如果一个实体属性为强制的,那么, 这个属性在每条记录中都必须被赋值,不能为空。2)在上图所示窗口中,点击插入属性按钮,弹出属性对话框,如下图所示。
     
    注意:这里涉及到域的概念,即一种标准的数据结构,它可应用至数据项或实体的属性上

    一、定义属性的标准检查约束
    标准检查约束是一组确保属性有效的表达式。在实体属性的特性窗口,打开如图所示的检查选项卡。 
     

    在这个选项卡可以定义属性的标准检查约束,窗口中每项的参数的含义,如下 
    参 数说明Minimum属性可接受的最小数Maximum 属性可接受的最大数Default属性不赋值时,系统提供的默认值Unit单位,如公里、吨、元Format属性的数据显示格式Lowercase属性的 赋值全部变为小写字母Uppercase属性的赋值全部变为大写字母Cannot modify该属性一旦赋值不能再修改List Of Values属性赋值列表,除列表中的值,不能有其他的值Label属性列表值的标签
    二、定义属性的附加检查
    当Standard checks 或Rules 不能满足检查的要求时,可以在Additional Checks选项卡的Server子页上,通过SQL语句中使用%MINMAX%、%LISTVAL%、%RULES%、%UPPER%、%LOWER% 几个变量来定义Standard和Rule,如图所示
     

    %MINMAX%、%LISTVAL%、%UPPER%、%LOWER%
    在Standard Check中定义的Minimum 和Maximum、List values 、uppervalues、lowervalues

    %RULES%
    在Rules特性窗口Expression选项卡中定义的有效性规则表达式

    一、标识符
    标识符是实体中一个或多个属性的集合,可用来唯一标识实体中的一个实例。要强调的是,CDM中的标识符等价于PDM中的主键或候选键。 
    每个实体都必须至少有一个标识符。如果实体只有一个标识符,则它为实体的主标识符。如果实体有多个标识符,则其中一个被指定为主标识符,其余的标识符就是次标识符了。 

    二、如果定义主、次标识符 
    1)选择某个实体双击弹出实体的属性对话框。在Identifiers选项卡上可以进行实体标识符的定义。如下图所示 

     

    2)选择第一行“主标识符”,点击属性按钮或双击第一行“主标识符”,弹出属性对话框,如图所示 
     
    3)选择"Attributes"选项卡,再点击“Add Attributes”工具,弹出如图所示窗口,选择某个属性作为标识符就行了。

    一、数据项
    数据项(Data Item)是信息存储的最小单位,它可以附加在实体上作为实体的属性。 
    注意:模型中允许存在没有附加至任何实体上的数据项。 

    二、新建数据项 
    1)使用“Model”---> Data Items 菜单,在打开的窗口中显示已有的数据项的列表,点击 “Add a Row”按钮,创建一个新数据项,如图所示 
     

    2)当然您可以继续设置具体数据项的Code、DataType、Length等等信息。这里就不再详细说明了。 

    三、数据项的唯一性代码选项和重用选项 
    使用Tools--->Model Options->Model Settings。在Data Item组框中定义数据项的唯一性代码选项(Unique Code)与重用选项(Allow Reuse)。 
    注意: 
    如果选择Unique Code复选框 ,每个数据项在同一个命名空间有唯一的代码,而选择Allow reuse ,一个数据项可以充当多个实体的属性。 
     

    四、在实体中添加数据项 
    1)双击一个实体符号,打开该实体的属性窗口。 
    2)单击Attributes选项卡,打开如下图所示窗口 
     

    注意: 
    Add a DataItem 与 Reuse a DataItem的区别在于 
    Add a DataItem 情况下,选择一个已经存在的数据项,系统会自动复制所选择的数据项。如果您设置了UniqueCode选项,那系统在复制过程中,新数据项的Code会自动生成一个唯一的号码,否则与所选择的数据项完全一致。 


    Reuse a DataItem情况下,只引用不新增,就是引用那些已经存在的数据项,作为新实体的数据项

    一、 联系
    联系(Relationship)是指实体集这间或实体集内部实例之间的连接。

    实体之间可以通过联系来相互关联。与实体和实体集对应,联系也可以分为联系和联系集,联系集是实体集之间的联系,联系是实体之间的联系,联系是具有方向性的。联系和联系集在含义明确的情况之下均可称为联系。

    按照实体类型中实例之间的数量对应关系,通常可将联系分为4类,即一对一(ONE TO ONE)联系、一对多(ONE TO MANY)联系、多对一(MANY TO ONE)联系和多对多联系(MANY TO MANY)。 二、 建立联系 
    在CDM工具选项板中除了公共的工具外,还包括如下图所示的其它对象产生工具。
     
    在图形窗口中创建两个实体后,单击“实体间建立联系”工具,单击一个实体,在按下鼠标左键的同时把光标拖至别一个实体上并释放鼠标左键,这样就在两个实体间创建了联系,右键单击图形窗口,释放Relationship工具。如下图所示
     

    三、 四种基本的联系
    即一对一(ONE TO ONE)联系、一对多(ONE TO MANY)联系、多对一(MANY TO ONE)联系和多对多联系(MANY TO MANY)。如图所示
     
    四、 其他几类特殊联系 

    除了4种基本的联系之外,实体集与实体集之间还存在标定联系(Identify Relationship)、非标定联系(Non-Identify RelationShip)和递归联系(Recursive Relationship)。

    标定联系: 
    每个实体类型都有自己的标识符,如果两个实体集之间发生联系,其中一个实体类型的标识符进入另一个实体类型并与该实体类型中的标识符共同组成其标识符时,这种联系则称为标定联系,也叫依赖联系。反之称为非标定联系,也叫非依赖联系。
    注意:
    在 非标定联系中,一个实体集中的部分实例依赖于另一个实例集中的实例,在这种依赖联系中,每个实体必须至少有一个标识符。而在标定联系中,一个实体集中的全 部实例完全依赖于另个实体集中的实例,在这种依赖联系中一个实体必须至少有一个标识符,而另一个实体却可以没有自己的标识符。没有标识符的实体用它所依赖 的实体的标识符作为自己的标识符。

    换句话来理解,在标定联系中,一个实体(选课)依赖 一个实体(学生),那么(学生)实体必须至少有一个标识符,而(选课)实体可以没有自己的标识符,没有标标识符的实体可以用实体(学生)的标识符作为自己的标识符。
     


    递归联系: 
    递归联系是实体集内部实例之间的一种联系,通常形象地称为自反联系。同一实体类型中不同实体集之间的联系也称为递归联系。

    例 如:在“职工”实体集中存在很多的职工,这些职工之间必须存在一种领导与被领导的关系。又如“学生”实体信中的实体包含“班长”子实体集与“普通学生”子 实体集,这两个子实体集之间的联系就是一种递归联系。创建递归联系时,只需要单击“实体间建立联系”工具从实体的一部分拖至该实体的别一个部分即可。如图
     

    五、 定义联系的特性 

    在两个实体间建立了联系后,双击联系线,打开联系特性窗口,如图所示。
     

    六、 定义联系的角色名
    在联系的两个方向上各自包含有一个分组框,其中的参数只对这个方向起作用,Role Name为角色名,描述该方向联系的作用,一般用一个动词或动宾组表。
    如:“学生 to 课目 ” 组框中应该填写“拥有”,而在“课目To 学生”组框中填写“属于”。(在此只是举例说明,可能有些用词不太合理)。
    七、 定义联系的强制性 
    Mandatory 表洋这个方向联系的强制关系。选中这个复选框,则在联系线上产生一个联系线垂直的竖线。不选择这个复选框则表示联系这个方向上是可选的,在联系线上产生一个小圆圈。

    八、 有关联系的基数 
    联系具有方向性,每个方向上都有一个基数。

    举例,
    “系” 与“学生”两个实体之间的联系是一对多联系,换句话说“学生”和“系”之间的联系是多对一联系。而且一个学生必须属于一个系,并且只能属于一个系,不能属 于零个系,所以从“学生”实体至“系”实体的基数为“1,1”,从联系的另一方向考虑,一个系可以拥有多个学生,也可以没有任何学生,即零个学生,所以该 方向联系的基数就为“0,n”,如图所示
     
    CDM 是大多数开发者使用PD时最先创建的模型,也是整个数据库设计最高层的抽象。CDM是建立在传统的ER图模型理论之上的,ER图中有三大主要元素:实体 型,属性和联系。其中实体型对应到CDM中的Entity,属性对应到CDM中每个Entity的Attribute,在概念上基本上是一一对应的。但在 联系上,CDM有了比较大的扩展,除了保留ER图原有的RelationShip概念之外,还增加了Association,Inheritance两种 实体关系,下面就让我们分别看看这些关系的用法和之间的区别(下图中被标红的工具栏按钮就是用来向实体中添加这些关系的)。
     
      另外,在介绍所有这些CDM中的元素之前,笔者先给出一个很简单的CDM图,是对我们最最熟悉的学校场景的一个建模,下文中提到的所有概念在图中都有体现,大家在看下文的时候可以对照着来看:
     

    一. RelationShip(联系)
      先 给出PD手册里对联系的定义:“A relationship is a link between entities. For example, in a CDM that manages human resources, the relationship Member links the entities Employee and Team, because employees can be members of teams. This relationship expresses that each employee works in a team and that each team has employees.” 可见,也许联系的概念真的太简单了吧,所以反而不那么好表述,所以PD的文档里也是用一个例子来说明出现了什么样的情况我们就认为两个实体间是有联系的。
      当 我们提起实体间联系的时候,最先想到的恐怕是one to one,one to many 和many to many这三种联系类型,这些联系类型也是大家最熟悉的。笔者对ER图原本的概念并不精通,但在CDM中,联系还有另外三个可以设置的属 性:mandatory(强制性联系), dependent(依赖性联系/标定关联) 和dominant(统制联系)。这些属性对后面PDM的生成都有比较大的影响,需要我们一一有所了解。它们都是在联系的属性控制面板中设定的,见下图:
     
    1.mandatory
      联 系是否具有强制性,指的是实体间是不是一定会出现这种联系;或者换句话说,当我们在谈及一个联系的应用场景的时候,联系对应的那两个实体型的实体实例的个 数可不可能为零。也许这样的解释还是有点抽象,让我们举两个联系的例子,一个是对两边的实体都有强制性的,另一个则不然。
    (1)教师--学生 联系
      这个联系首先是一个多对多联系,因为每个老师可以教多个学生,每个学生也都有多个老师来负责他们的学业。同时,这个联系对教师和学生都是强制性的,也就是说,不存在任何一个老师,他不负责任何一个学生的教学;也不存在任何一个学生,他没有任何一个任课老师。
    (2)学生--俱乐部 联系
      这个联系也是一个多对多关系,但它对学生这个实体型而言就不是强制的(Optional,可选的)。每个俱乐部都有至少一个学生参加,但并不是每个学生都要去参加俱乐部的活动。完全可以有一些学生,他们什么俱乐部都没参加。
    上 面的例子主要是从概念的角度来区分了mandatory和optional的区别。实际上如果把这个模型对应到我们最后生成的表,如果A-B间的联系对A 是mandatory的话,那么如果在A里面如果包含B的外键,这个外键不能为空值,反之可以为空值。后面我们谈到PDM和实际数据库的时候,大家会看到 这一点。
    2.dependent
      每 一个Entity型都有自己的Identifier,如果两个Entity型之间发生关联时,其中一个Entity型的Identifier进入另一个 Entity型并与该 Entity型中的Identifier共同组成其Identifier时,这种关联称为标定关联,也叫依赖性关联(dependent relationship)。一个Entity型的Identifier进入另一个Entity型后充当其非Identifier时,这种关联称为非标定 关联,也叫非依赖关联。
      概念的定义说起来还是有些拗口,说白了其实就是主-从表关 系,从表要依赖于主表。比如在我们系统里要记录教师休假的情况,有一个实体型Holiday,其属性包括休假的开始时间和天数,每次有教师休假的时候,都 要在这个表留下记录。从我们的场景描述中可以看到,实体型假期必须依附于实体型教师,即对于每一个假期实例,必须指向某一个教师实例。
      对于依赖型联系,必须注意它不可能是一个多对多联系,在这个联系中,必须有一个作为主体的实体型。一个dependent联系的从实体可以没有自己的identifier.
    3.dominant
      这 个联系属性是最为简单的,它仅作用于一对一联系,并指明这种联系中的主从表关系。在A,B两个实体型的联系中,如果A-->B被指定为 dominant,那么A为这个一对一联系的主表,B为从表,并且在以后生成的PDM中会产生一个引用(如果不指定dominant属性的话会产生两个引 用)。比如老师和班级之间的联系,因为每个班级都有一个老师做班主任,每个老师也最多只能做一个班级的班主任,所以是一个一对一关系。同时,我们可以将老 师作为主表,用老师的工号来唯一确定一个班主任联系。

    二.Association(关联)
      先 来看一下PD给association的定义:“An association is a connection between entities. In the Merise modeling methodology an association is used to connect several entities that each represents clearly defined objects, but are linked by an event, which may not be so clearly represented by another entity.”。
      在上一小段提到的那些RelationShip,在很多情况下 (特别是多对多关系中),我们会把联系专门提出来,作为一个实体型放在两个需要被关联的实体型中间(在PD中,选中任何一个联系,在右键的弹出菜单中选择 “Change to Entity”命令即可完成联系转实体的操作)。但有的时候,把若干个实体型之间的联系抽象为一个实体型可能不太合适,这个时候你可以选择为这些实体型建 立一个association,那么在生成PDM的时候,所有这些相关实体型的identifier都会被加入到association对应生成的表模型 中。所以,说白了,其实association就是实体型的一种特例,用来在建模的时候更确切的表达实体间的关联信息。在PD的文档中举了一个录音带、顾 客、商店三个实体型在租借录音带这个场景上发生关联,然后把租借定义为上述三个实体型之间的association的例子,非常确切。在我们的学校模型 里,我定义了家访做为老师和学生实体型中间的一个association,在接下来产生的PDM中大家就可能看到这种定义所产生的效果。

    三.Inheritance(继承)
      这种关系在概念层面是最容易理解的了,本文就不赘述了。

    前面已经介绍了CDM中关于实体间关系的主要内容,接下来我们就来看看根据这个CDM所生成的PDM是一个什么样子:
     
    上图中所有标红的部分是我们最应该关注的内容,因为他们都是由于我们对实体型间的关系的定义而产生的,下面给出一些简单的说明。
    1. “师生关系”和“学生俱乐部”这两个表是由于我们的多对多关系而产生的。
    2. “假期”表的“工号”字段是由于我们将教师-假期关系指定为dependent而产生的。
    3. “班级”表的“工号”字段是由于我们将教师-班级关系制定为dominant而产生的。
    4. “家访”表中的“工号”和“学号”字段是由于家访是教师和学生实体型的association而产生的。
    另 外,记得我们在提到dominant属性的时候说过,一个没指定dominant方向的一对一联系将产生两个引用,下面我们就把原本的CDM中的教师-班 级关系进行一个小小的修改,去掉这个relationship的dominant定义,那么最终产生的PDM中教师表和班级表将互相包含对方的主键(由于 我们的班级表没有自己的主键,所以只能在班级表中看到多出来的列),截图如下:
     
    对照这个PDM截图和上一个PDM截图之间的区别,大家可以很容易得看出dominant属性对一个一对一关系的作用。

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