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  • 数据库逻辑模型是什么,数据模型是什么?
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    2021-01-28 08:09:04

    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(Data Model)是数据特征的抽象,是数据库管理的教学形式框架。

    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,是面向数据库用户的实现世界的模型,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。

    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。

    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。

    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。

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    2021-04-21 03:07:16
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    上图(图是百度找的)

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    msql_en.jpg

    9f66d20646d9

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    mysql逻辑架构:连接层、服务层、引擎层、存储层,四层。

    Connectors

    连接,指不同语言与数据库的交互,比如:java里的JDBC

    Management Serveices & Utilities

    系统管理和控制工具

    Connection Pool

    连接池,管理缓冲用户连接,线程处理等需要缓存的需求。负责监听对MySQL Server的各种请求,接收连接请求,转发所有连接请求到线程管理模块。每一个连接上MySQL Server的客户端请求都会被分配(或创建)一个连接线程为其单独服务。而连接线程的主要工作就是负责MySQL Server与客户端的通信,接收客户端的命令请求,传递Server端的结果信息等。线程管理模块则负责管理维护这些连接线程。包括线程的创建,线程的cache等。

    SQL Interface

    SQL接口,接受用户的SQL命令,并且返回用户需要查询的结果。

    Parser

    解析器,SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。可以理解为过滤器,对不同的Query进行分类、筛选,比如:insert、selcet、del等将SQL语句进行语义和语法的分析,分解成数据结构,按照不同的操作类型进行分类,然后做出针对性的转发到后续步骤。SQL语句的传递和处理就是基于这个结构。

    Optimizer

    查询优化器,SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化。及优化客户端请求的query(sql语句),根据客户端请求的query语句,和数据库中的一些统计信息,在一系列算法的基础上进行分析,得出一个最优的策略,告诉后面的程序如何去得这个query语句的结果。

    他使用的是“选取-投影-联接”策略进行查询。

    select uid,name from user where gender = 1;

    其查询过程,先将where的筛选条件提出 (gender = 1),然后将表中的需要查询的数据提出(uid,name)组成新的映射表,最后通过筛选条件筛选映射表生成最后结果。

    Cache和Buffer

    查询缓存,主要功能将客户端提交给MySQL的Select 类 query 请求的返回结果集缓存到内存中,与该query的一个hash值做一个对应。如果该query的基表发生了数据变化,MySQL就会自动使该query的cache失效,并重新生成。

    优点:提高性能;缺点:内存消耗大。

    Pluggable Storage Engines

    mysql中存储引擎是可插拔的,及插件式管理。存储引擎是基于表的,而不是数据库。此模块实际上是一个抽象类,但正因为它成功地将各种数据处理高度抽象化,才成就今天MySQL可插拔存储引擎的特色。

    mysql有十几种存储引擎,常用的有:Innodb、Myisam等。不同的存储引擎抽象数据的算法也不尽相同。比如:Innodb底层使用的B+树,而Myisam则使用的B-树等。

    只有了解mysql的系统架构,才能更好的去了解深入的原理、算法等。比如:如果mysql性能下降,到底是什么导致的呢?是那一层的问题?是哪一个组件的问题?确定了位置,我们才好去确定具体的解决方案和措施。

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    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
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    数据库常用的逻辑模型有哪些优缺点?

    发布时间:2020-04-17 15:22:19

    来源:亿速云

    阅读:234

    作者:小新

    数据库常用的逻辑模型有哪些优缺点?很多人都不太了解,今天小编为了让大家更加了解数据库常用的逻辑模型,所以给大家总结了以下内容,一起往下看吧。

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    数据库常用的逻辑模型有哪些?

    数据库领域中最常用的逻辑模型有:层次模型(树状图)、网状模型(网,图)、关系模型。

    1.层次模型:

    优点:

    1.结构清晰,便于观看实体间的联系

    2.操作简单

    3.查询效率高

    缺点:

    1.结构灵活性低,当需要更新或修改一个实体时,会影响到其他的数据

    2.加大了DBMS的管理负担

    2.网状模型:

    优点:

    1.允许单个节点存在多于一个父亲节点

    2.可以存在俩个或多个节点没有父节点

    3.真实反映现实世界

    缺点:

    1.联系复杂,难以实现,数据库维护重建难度大

    3.关系模型:

    优点:

    1.结构简单明了

    2.独立性比较强

    3.操作方便

    4.有坚实的数学理论做基础

    缺点:

    与层次模型比查询效率低,加大了系统的查询负担

    以上就是数据库常用的逻辑模型有哪些优缺点的详细内容了,看完之后是否有所收获呢?如果想了解更多相关内容,欢迎来亿速云行业资讯!

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