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  • 第三章 空间数据模型数据结构 空间数据模型 概念空间数据模型是关于现实世界中空间实体及其相互间联系概念它为描述空间数据组织和设计空间数据库模式提供着基本方法 类型 基于对象要素Feature的模型 场Field...
  • 关系模型的数据结构 关系模型源于数学 它用二维表来组织数据 而这个二维表在关系数据库中称为 关系 关系数据库是表的集合 用关系表示实体以及实体间的联系的模型 称为关系模型 下面我们来看看关系 模型中的基本术语 ...
  • 提纲;1基本概念;1.2数据模型Data Model;1.3空间数据模型;1.4三维空间数据模型; 1.5三维空间数据模型与三维空间数据结构的区别 ;2.1三维空间数据模型的...用四面体格网表示三维空间物体的例子及其数据结构(2)八叉树模
  • 关系模型的数据结构

    2021-03-21 08:46:06
    域:一组具有相同数据类型集合。属性取值范围来自某个域。 如:系名域是一个学校所有系名集合。 关系模式:对关系的描述,一般表示为: 关系名(属性1,属性2,…,属性4) 如:学生(学号,姓名,年龄,性别...

    关系:一个关系对应通常所说的一张表。
    元组:表中的一行即为一个元组。
    属性:表中的一列即为一个属性。
    码(码键):表中的某个属性组,它可以唯一确定一个元组。
    分量:元组中的一个属性值。
    :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。
    如:系名的域是一个学校所有系名的集合。
    关系模式:对关系的描述,一般表示为:
    关系名(属性1,属性2,…,属性4)
    如:学生(学号,姓名,年龄,性别,系名,班级)

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  • 已经讲了数据结构的层次模型和网状模型,最后再看下第三种模型,关系模型。...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。  1、基本术语  (1)关系(Rel

      已经讲了数据结构的层次模型和网状模型,最后再看下第三种模型,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,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。

      1、基本术语

      (1)关系(Relation):一个关系对应着一个二维表,二维表就是关系名。

      (2)元组(Tuple):在二维表中的一行,称为一个元组。

      (3)属性(Attribute):在二维表中的列,称为属性。属性的个数称为关系的元或度。列的值称为属性值;

      (4)(值)域(Domain):属性值的取值范围为值域。

      北京整容http://www.bj-swjtu.com

      (5)分量:每一行对应的列的属性值,即元组中的一个属性值。[2]

      (6)关系模式:在二维表中的行定义,即对关系的描述称为关系模式。一般表示为(属性1,属性2,......,属性n),如老师的关系模型可以表示为教师(教师号,姓名,性别,年龄,职称,所在系)。

      (7)键(码):如果在一个关系中存在唯一标识一个实体的一个属性或属性集称为实体的键,即使得在该关系的任何一个关系状态中的两个元组,在该属性上的值的组合都不同。

      (8)候选键(候选码):若关系中的某一属性的值能唯一标识一个元组如果在关系的一个键中不能移去任何一个属性,否则它就不是这个关系的键,则称这个被指定的候选键为该关系的候选键或者候选码。

      例如下列学生表中“学号”或“图书证号”都能唯一标识一个元组,则“学号”和“图书证号”都能唯一地标识一个元组,则“学号”和“图书证号”都可作为学生关系的候选键。

      

      而在选课表中,只有属性组“学号”和“课程号”才能唯一地标识一个元组,则候选键为(学号,课程号)。

      

      2、关系模型的数据操作与完整性约束

      关系数据模型的操作主要包括查询、插入、删除和修改数据;这些操作必须满足关系的完整性约束条件。

      关系模型中数据操作的特点是集合操作方式,即操作对象和操作结果都是集合,这种操作方式也称为一次一集合的方式。

      相应地,非关系数据模型的操作方式是一次一记录的方式。

      关系的完整性约束条件包括三大类:

      实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。

      实体完整性定义数据库中每一个基本关系的主码应满足的条件,能够保证元组的唯一性。参照完整性定义表之间的引用关系,即参照与被参照关系。用户定义完整性是用户针对具体的应用环境制定的数据规则,反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。

      3、关系模型的优缺点

      关系数据模型的优点主要体现在以下几点:

      (1) 关系模型与非关系模型不同,它是建立在严格的数学理论基础上的。

      (2) 关系模型的概念单一,实体与实体间的联系都用关系表示,对数据的检索结果也是关系(即表),所以其数据结构简单、清晰,用户易懂易用。

      (3) 关系模型的物理存储和存取路径对用户透明,从而具有更高的数据独立性、更好的安全保密性,简化了程序员的数据库开发工作。

      关系数据模型的缺点有以下几点:

      (1) 由于存取路径对用户透明,查询效率往往不如非关系数据模型高。因此,为了提高性能,必须对用户的查询请求进行优化,这就增加了开发数据库管理系统的难度和负担。

      (2) 关系数据模型不能以自然的方式表示实体集间的联系,存在语义信息不足、数据类型过少等弱点。

      以上,简单了解~

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  • 3.5.3关系模型的数据结构、操纵和约束 关系是一种数学理论,运用这种理论所得到的逻辑模型称关系模型,关系模型由关系数据结构、关系操纵及关系约束三部分组成。 1 关系数据结构 (1)表结构关系模...

    本节书摘来华章计算机《数据库技术原理与应用教程》一书中的第3章 ,第3.5.3节,徐洁磐 操凤萍 编著更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

    3.5.3关系模型的数据结构、操纵和约束

    关系是一种数学理论,运用这种理论所得到的逻辑模型称关系模型,关系模型由关系数据结构、关系操纵及关系约束三部分组成。

    1 关系数据结构
    (1)表结构
    关系模型统一采用二维表结构。二维表由表框架(frame)及表元组(tuple)组成。表框架由n个命名的属性组成,n称为属性元数(arity),每个属性有一个取值范围(即值域)。
    在表框架中可以按行存放数据,每行数据称为一个元组,或称表的实例(instance)。实际上,一个元组由n个元组分量组成,每个元组分量是表框架中每个属性的投影值。一个表框架可以存放m个元组,m称为表的基数(cardinality)。
    一个n元表框架及框架内m个元组构成了一个完整的二维表。表34给出了二维表的一个例子,这是一个有关学生(S)的二维表。
    表3-4二维表的一个实例


    image

    二维表一般满足下面七个性质:

    • 二维表中元组个数是有限的——元组个数有限性。
    • 二维表中元组均不相同——元组的唯一性。
    • 二维表中元组的次序可以任意交换——元组的次序无关性。
    • 二维表中元组的分量是不可分割的基本数据项——元组分量的原子性。
    • 二维表中属性名各不相同——属性名唯一性。
    • 二维表中属性与次序无关——属性的次序无关性(但属性次序一经确定就不能更改)。
    • 二维表中属性列中分量具有与该属性相同值域——分量值域的同一性。

    (2)关系
    关系(relation) 是二维表的一种抽象,它是关系模型的基本数据单位。具有n个属性的关系称n元关系,n=0时称空关系。每个关系有一个名称(即关系名),关系名及关系中的属性构成了关系框架。设关系名为R,其属性为a1, a2, …, an,则该关系的框架是:
    R(a1, a2, …,an)
    表34所示的关系框架可以表示成:
    S(sno,sn,sd,sa)
    每个关系有m个元组,设关系的框架为R(a1, a2,…, an),则其元组必具有下面的形式:
    (a11, a12, … , a1n)
    (a21, a22, … , a2n)

    (am1, am2, … , amn)
    其中aij(i∈{1,2,…,n},j∈{1,2,…,m})为元组分量。
    按关系框架所组成的关系元组集合可构成一个关系。如表34所示的关系R可表示为:R={(98001,张曼英,CS,18),(98002,丁一明,CS,20),(98003,王爱国,CS,18),(98004,李强,CS,21)}。
    一个语义相关的关系集合构成一个关系数据库(relational database)。而语义相关的关系框架集合则构成关系数据库模式(relational database schema),简称关系模式(relational schema)。
    关系模式支持子模式,关系子模式是关系数据库模式中用户所见到的那部分数据描述。关系子模式也是二维表结构,它对应着用户数据库,即视图(view)。
    关系与二维表是一个概念的两种不同表示形式,一般在理论研究中用关系讨论而在实际应用中则用二维表表示,在本书中基本上按此方法但并不严格区分。
    (3)键
    键是关系模型中的一个重要概念,它具有标识元组、建立元组间联系等重要作用。

    • 键(key):二维表中凡能唯一最小标识元组的属性集称为该表的键。
    • 候选键(candidate key):二维表中可能有若干个键,它们称为该表的候选键。
    • 主键(primary key):从二维表的所有候选键中选取一个作为用户使用的键称为主键。主键一般也简称键。
    • 外键(foreign key):若表A中的某属性集是表B的键,则称该属性集为A的外键。

    表一定有键,因为如果表中所有属性子集均不是键则至少表中属性全集必为键,因此也一定有主键。
    (4)关系与ER模型
    虽然关系的结构简单,但它的表示范围广,ER模型中的属性、实体(集)及联系均可用它表示,表35给出了ER模型与关系间的比较。

    image

    在关系模型中,关系既能表示实体集又能表示联系。表36给出了某公司职工间上下级联系的关系表示。

    image

    2关系操纵
    关系模型的数据操纵就是建立在关系上的一些操作,一般有查询、删除、插入及修改四种操作。
    (1)数据查询
    用户可以查询关系数据库中的数据,它包括一个关系内的查询以及多个关系间的查询。
    1)一个关系内查询的基本单位是元组分量,其基本过程是先定位后操作。所谓定位,包括纵向定位与横向定位,纵向定位就是指定关系中的一些属性(称列指定),横向定位就是选择满足某些逻辑条件的元组(称行选择)。通过纵向与横向定位后就可确定一个关系中的元组分量了。在定位后即可进行查询操作,即将定位的数据从关系数据库中取出并放入至指定内存。
    2)多个关系间的数据查询可分为3步进行。第1步将多个关系合并成一个关系,第2步对合并后的一个关系进行定位,最后进行查询操作。其中,第2步与第3步可看作一个关系内的查询,故我们只介绍第1步。多个关系的合并可分解成两个关系的逐步合并,如果有3个关系R1、R2与R3,那么合并过程是先将R1与R2合并成R4,然后再将R4与R3合并成最终结果R5。
    因此,对关系数据库的查询可以分解成三个基本定位操作与一个查询操作:

    • 一个关系内的属性指定。
    • 一个关系内的元组选择。
    • 两个关系的合并。
    • 查询操作。

    (2)数据删除
    数据删除的基本单位是元组,用于将指定关系内的指定元组删除。它也分为定位与操作两部分,其中定位部分只需要横向定位而无需纵向定位,定位后即是执行删除操作。因此,数据删除可以分解为两个基本操作:

    • 一个关系内的元组选择。
    • 关系中元组的删除操作。

    (3)数据插入
    数据插入仅用于一个关系,即在指定关系中插入一个或多个元组。插入数据时不需定位,只需将元组插入关系。因此,数据插入只有一个基本操作:
    关系中的元组插入操作。
    (4)数据修改
    数据修改是在一个关系中修改指定的元组与属性值。数据修改不是一个基本操作,它可以分解为两个更基本的操作:先删除需修改的元组,然后插入修改后的元组。
    (5)关系操作小结
    以上四种操作的对象都是关系,而操作结果也是关系,因此它们都是建立在关系上的操作。这四种操作可以分解成6种基本操作。这样,关系模型的数据操纵可以总结如下:
    1)关系模型数据操纵的对象是关系,而操纵结果也是关系。
    2)关系模型基本操作有如下六种(其中三种为定位操作,三种为查询、插入及删除操作):

    • 关系属性的指定。
    • 关系元组的选择。
    • 两个关系合并。
    • 关系的查询操作。
    • 关系中元组的插入操作。
    • 关系中元组的删除操作。

    (6)空值处理
    在关系元组的分量中允许出现空值(null value)以表示信息的空缺,空值的含义如下:

    • 未知的值。
    • 不可能出现的值。

    在出现空值的元组分量中一般可用NULL表示。目前的关系数据库系统都支持空值,但是它们都具有如下两个限制:
    1)关系的主键中不允许出现空值。因为主键是关系元组的标识,如主键为空值则失去了其标识的作用。
    2)需要定义有关空值的运算。在算术运算中如果出现空值则其结果为空值,在比较运算中如果出现空值则其结果为F(假)。此外,在统计时,如果SUM、AVG、MAX、MIN中有空值输入,其结果也为空值,而在作COUNT时如有空值输入则其值为0。
    3 关系中的数据约束
    关系模型允许定义三类数据约束,分别是实体完整性约束、参照完整性约束以及用户定义的完整性约束。此外,关系的安全性约束、故障恢复与多用户的并发控制实际上也是数据约束,其具体说明可见第5章。

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  • 单一的数据结构----关系 现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示 域是一组具有相同数据类型的值的集合。 笛卡尔积给定一组域D1,D2, …,Dn,这些域中可以有相同的。笛卡尔积中每一个元素(d1, d2,...

    1 关系数据结构及形式化定义

    1.1 关系

    单一的数据结构----关系

    现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示


    域是一组具有相同数据类型的值的集合。
    笛卡尔积
    给定一组域D1, D2, …, Dn,这些域中可以有相同的。 
    笛卡尔积中每一个元素(d1, d2, …, dn)叫作一个n元组(n-tuple)或简称元组(Tuple) 
    笛卡尔积元素(d1, d2, …, dn)中的每一个值di叫作一个分量
    笛卡尔积的表示方法
    笛卡尔积可表示为一个二维表
    表中的每行对应一个元组,表中的每列对应一个域
    DD2×…×Dn的子集叫作在域D1, D2, …, Dn上的关系,表示为RD1, D2, …, DnR:关系名 n:关系的目或度(Degree)

    关系也是一个二维表,表的每行对应一个元组,表的每列对应一个域 



    候选码(Candidate key)
    若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组,则称该属性组为候选码
    简单的情况:候选码只包含一个属性
    全码(All-key)
    最极端的情况:关系模式的所有属性组是这个关系模式的候选码,称为全码(All-key)
    主码
    若一个关系有多个候选码,则选定其中一个为主码(Primary key)
    主属性
    候选码的诸属性称为主属性(Prime attribute)不包含在任何侯选码中的属性称为非主属性(Non-Prime attribute)或非码属性(Non-key attribute)
    三类关系

    基本关系(基本表或基表)
    查询表
    视图表

    1.2 关系模式

    关系模式(Relation Schema)是型
    关系是值
    关系模式是对关系的描述


    关系模式可以形式化地表示为:
    RUDDOMF
    R 关系名
    U 组成该关系的属性名集合
    D 属性组U中属性所来自的域
    DOM 属性向域的映象集合
    F 属性间的数据依赖关系集合

     

    关系模式通常可以简记为:
    R(U) R(A1A2An)
    R: 关系名
    A1, A2, …, An
    : 属性名

    关系模式与关系
    关系模式
    对关系的描述
    静态的、稳定的
    关系
    关系模式在某一时刻的状态或内容
    动态的、随时间不断变化的

    1.3 关系数据库
    在一个给定的应用领域中,所有关系的集合构成一个关系数据库 
    关系数据库语言的分类

    • 关系代数语言 用对关系的运算来表达查询要求 代表: ISBL
    • 关系演算语言:用谓词来表达查询要求 代表: ALPHA, QUEL
    • 域关系演算语言 谓词变元的基本对象是域变量 代表: QBE
    • 具有关系代数和关系演算双重特点的语言 代表: SQL 


    2 关系操作

    常用的关系操作
    查询:选择、投影、连接、除、并、交、差
    数据更新:插入、删除、修改
    查询的表达能力是其中最主要的部分
    选择、投影、并、差、笛卡尔基是5种基本操作
    关系操作的特点 :集合操作方式:操作的对象和结果都是集合,一次一集合的方式 

    3 关系的完整性

    关系的三类完整性约束

    实体完整性

    实体完整性规则(Entity Integrity)若属性A是基本关系R的主属性,则属性A不能取空值
    实体完整性规则的说明
    (1) 实体完整性规则是针对基本关系而言的。一个基本表通常对应现实世界的一个实体集。
    (2) 现实世界中的实体是可区分的,即它们具有某种唯一性标识。
    (3) 关系模型中以主码作为唯一性标识。
    (4) 主码中的属性即主属性不能取空值。
    主属性取空值,就说明存在某个不可标识的实体,即存在不可区分的实体,这与第(2)点相矛盾,因此这个规则称为实体完整性 

    参照完整性

    1. 关系间的引用

    在关系模型中实体及实体间的联系都是用关系来描述的,因此可能存在着关系与关系间的引用。 

    2. 外码

    设F是基本关系R的一个或一组属性,但不是关系R的码。如果F与基本关系S的主码K相对应,则称F是基本关系R的外码 
    eg:

    选修关系的‚学号‛ 与学生关系的主码‚学号‛相对应
    选修关系的‚课程号‛与课程关系的主码‚课程号‛相对应
    学号和课程号是选修关系的外码
    学生关系和课程关系均为被参照关系
    选修关系为参照关系

    3. 参照完整性规则

    参照完整性规则

    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K相对应(基本关系R和S不一定是不同的关系),则对于R中每个元组在F上的值必须为:或者取空值(F的每个属性值均为空值)或者等于S中某个元组的主码值 

    用户定义的完整性

    针对某一具体关系数据库的约束条件,反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求 

    4 关系代数

    集合运算

    比较运算

    专门关系运算符

    选择(Selection) 

    σF(R)={t|t∈R∧F(t)=‘真'} F:选择条件,是一个逻辑表达式,基本形式为:X1θY1 
    投影(Projection)
    πA(R) = { t[A] | t R } A: R中的属性列   投影操作主要是从列的角度进行运算
    投影之后不仅取消了原关系中的某些列,而且还可能
    取消某些元组(避免重复行) 
    连接(Join)
    连接也称为θ连接

    从两个关系的笛卡尔积中选取属性间满足一定条件的元组 

    AB: 分别为RS上度数相等且可比的属性组
    θ:比较运算符
    连接运算从RS的广义笛卡尔积R×S中选取(R关系)在
    A属性组上的值与(S关系)在B属性组上值满足比较关系的元组。

    两类常用连接运算

    等值连接(equijoin)

    从关系RS的广义笛卡尔积中选取AB属性值相等的那些元组 

    自然连接(Natural join)
    自然连接是一种特殊的等值连接 ,两个关系中进行比较的分量必须是相同的属性组 ,在结果中把重复的属性列去掉
    自然连接还需要取消重复列,所以是同时从行和列的角度进行运算
    外连接
    如果把舍弃的元组也保存在结果关系中,而在其他属性上填空值(Null),这种连接就叫做外连接(OUTERJOIN)。
    左外连接
    如果只把左边关系R中要舍弃的元组保留就叫做左外连接(LEFT OUTER JOIN或LEFT JOIN)
    右外连接
    如果只把右边关系S中要舍弃的元组保留就叫做右外连接(RIGHT OUTER JOIN或RIGHT JOIN)。
    除(Division)

    给定关系R(X, Y)和S(Y, Z),其中X, Y, Z为属性组。

    R中的Y与S中的Y可以有不同的属性名,但必须出自相同的域集 R与S的除运算得到一个新的关系P(X), P是R中满足下列条件的元组在X属性列上的投影: 元组在X上分量值x的象集Yx,包含S在Y上投影的集合。 

     

    Yx: x在R中的象集, x=tr[X] 
    除操作是同时从行和列角度进行运算

    eg:设关系R、 S分别为下图的(a)和(b), R÷S的结果为图(c)



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  • 关系型数据模型的基本的数据结构只有一种:表(relation)。在关系数据模型中将现实世界中的实体以及实体的联系都用表来表达,而层次数据模型中是用记录来表示实体,PCR表示关系,网状数据类型中是用记录来表示实体...
  • 这些建议的不同之处在于,时间维既被合并到被定义为这些扩展模型的一部分的扩展关系结构中,又被合并到模型的扩展关系代数或演算组件的运算中。 由于存在这些差异,因此很难比较所提出的模型并做出判断其中哪个...
  • 无限结构关系模型的动态重新移植 - 关系数据中的层次结构 在这个在丹麦技术大学进行的项目中,我们实现了风格的层次关系模型 ,但对于简单的无向关系数据具有伯努利似然(和适当的 Beta 先验)。 所有的实现都是...
  • 能够向模型的数据添加逻辑 将值转换为已知类型,例如整数,字符串,浮点数,布尔值 将值强制转换为Carbon对象以轻松处理日期属性 能够实现自定义类型转换 操作和处理对象模型而不是数组,并使它们成为数组或序列...

空空如也

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