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 数据模型分为两类：一类是概念模型（信息模型），第二类是逻辑模型（数据建模）和物理模型（对数据最底层的抽象）。
 
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 常用的逻辑模型：层次模型、网状模型、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。用于设计数据库系统。
 
2.1层次模型
 
基本层次联系：指两个记录以及它们之间的一对多（包括一对一）的联系。
 
 
满足以下两个条件的基本层次联系的集合为层次模型
 （1）有且只有一个节点没有双亲节点（根结点）
 （2）除根结点外的节点有且只有一个双亲节点
 
 
层次模型的数据操纵与完整性约束
 操作：增删改查
 约束：没有双亲结点不能插入子女结点。删除双亲结点则所带的子女结点一起删除。
 
优点
 （1）数据结构简单清晰
 （2）查询效率高（优于关系数据库，不低于网状数据库）
 （3）良好的完整性支持
 缺点
 （1）对非层次性的联系不适用
 （2）当一个结点具有多个双亲结点时，只能通过引入冗余数据或引入虚拟结点解决，对插入和删除操作的限制比较多
 （3）查询子女结点必须通过双亲结点
 （4）层次命令不灵活

数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。
 1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
 
2）数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
 
3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。
 
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。
 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：简称 概念模型 ，主要用来描述世界的概念化结构，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。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。
 
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。
 以下是概念模型图显示方式
 
2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、 层次数据模型 (Hierarchical Data Model)等等。 此模型既要面向用户，又要面向系统 ，主要用于 数据库管理系统 （DBMS）的实现。
 
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。
 逻辑模型图显示
 
3、物理数据模型（Physical Data Model）:简称 物理模型 ，是面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS 有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实 现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
 物理结构图显示
 
在概念数据模型中最常用的是 E-R模型 、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是 层次模型 、 网状模型 、 关系模型 。
 
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。
 
数据库设计的过程(六个阶段)
 
需求分析阶段
 准确了解与分析用户需求(包括数据与处理)，最困难、最耗费时间的一步
概念结构设计阶段
 整个数据库设计的关键，通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型
逻辑结构设计阶段
 将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，对其进行优化
数据库物理设计阶段
 为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法)
 

数据模型
 
数据模型是对现实世界数据特征的抽象，用来描述、组织、操作数据，通俗来讲是对现实世界的模拟
 数据模型是数据库系统的核心和基础
 
为了把现实世界中的具体事物抽象﹑组织为某一数据库管理系统支持的数据模型,人们常常首先将现实世界抽象为信息世界，然后将信息世界转换为机器世界。也就是说，首先把现实世界中的客观对象抽象为某一种信息结构，这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统，不是某一个数据库管理系统支持的数据模型，而是概念级的模型。
 
 
从现实世界到概念模型的转换是由数据库设计人员完成的
从概念模型到逻辑模型的转换可以由数据库设计人员完成，也可以用数据库设计工具协助设计人员完成
从逻辑模型到物理模型的转换主要是由数据库管理系统完成的。
 
两类数据模型:
 
 
概念模型
 
 
逻辑模型和物理模型
 
 
组成要素：
 
  
 
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。也就是说，数据结构描述的内容有两类:一类是与对象的类型、内容、性质有关的，如网状模型中的数据项、记录，关系模型中的域、属性、关系等;一类是与数据之间联系有关的对象，如网状模型中的系型( set type)。
数据结构是刻画一个数据模型性质最重要的方面。因此在数据库系统中，人们通常按照其数据结构的类型来命名数据模型。例如层次结构、网状结构和关系结构的数据模型分别命名为层次模型、网状模型和关系模型。
 
 
数据操作
 
    
数据操作是指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、删除、修改）两大类操作。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(如优先级)以及实现操作的语言。
数据操作是对系统动态特性的描述。
 
 
数据完整性约束条件
 
    
数据的完整性约束条件是一组完整性规则。完整性规则是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。
 
 
 
 
概念模型
 
基本概念 
  
实体（entity)
 客观存在并可相互区别的事物称为实体。实体可以是具体的人、事、物，也可以是抽象的概念或联系，例如，一个职工、一个学生、一个部门、一门课、学生的一次选课、部门的一次订货、教师与院系的工作关系(即某位教师在某院系工作）等都是实体。
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。例如，学生实体可以由学号、姓名、性别、出生年月、所在院系、入学时间等属性组成，属性组合(201315121，张山，男，199505，计算机系，2013）即表征了一个学生。
码（key）
 唯一标识实体的属性集称为码。例如学号是学生实体的码。
实体型（entity type）
 具有相同属性的实体必然具有共同的特征和性质。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，学生（学号，姓名，性别，出生年月，所在院系，入学时间）就是一个实体型。
实体集（entity set）
 同一类型实体的集合称为实体集。例如，全体学生就是一个实体集。
联系（relationship）
 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些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。
 
 

 
数据库主要有三种数据模型：
 
1、层次模型
 
将数据组织成一对多关系的结构，层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分；
 
2、网状模型
 
用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式；
 
3、关系模型
 
以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法。
 
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。
 
1)数据结构:主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等，是目标类型的集合。目标类型是数据库的组成成分，一般可分为两类：数据类型、数据类型之间的联系。数据类型如DBTG(数据库任务组)网状模型中的记录型、数据项，关系模型中的关系、域等。联系部分有DBTG网状模型中的系型等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都基本建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
 
2)数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。它是操作算符的集合，包括若干操作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。
 
3)数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。它是完整性规则的集合，用以限定符合数据模型的数据库状态，以及状态的变化。约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束；静态约束和动态约束；实体约束和实体间的参照约束等。