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    2020-07-22 18:00:38

    网状模型

    在现实世界中事物之间的联系更多的是非层次关系的,用层次模型表示非树形结构是很不直接的,网状模型就可以解决这一问题。
    网状数据库系统采用网状模型作为数据的组织方式。网状数据模型的典型代表是UDBTG系统。

    网状模型的数据结构

    在数据库中,把满足以下两个条件的基本层次联系的集合称为网状模型:

    1. 允许一个以上的节点无双亲。
    2. 一个节点可以有多于一个的双亲。
      网状模型是一种比层次模型更具普遍性的结构。他去掉了层次模型的两个限制,允许多个节点没有双亲结点,允许节点有多个双亲结点;此外还允许了两个节点之间有多种联系(称之为复合联系)。因此,网状模型可以更直接地去描述现实世界。而层次模型则是网状模型的特例。
      与层次模型一样,网状模型中每一个节点表示一个记录类型(实体),每个记录类型可包含若干个字段(实体的属性),节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。
      从定义可以看出,层次模型中子女节点和双亲结点的联系是唯一的,而在网状模型中这种子女节点和双亲结点的联系可以不唯一。因此,要为每个联系命名,并指出与联系有关的双亲记录和子女记录。
      下面是网状模型的例子:
      在这里插入图片描述

    网状模型的数据操纵和完整性约束

    网状模型一般来说没有层次模型那样严格的完整性约束条件,但具体的网状数据库系统对数据操纵都加了一些限制,提供了一定的完整性约束。

    网状模型的优缺点

    网状模型的优点主要有:

    1. 能够更为直接的描述现实世界,如一个点可以有多个双亲,节点之间可以有多种联系。
    2. 具有良好的性能,存取效率较高。

    网状模型的缺点主要有:

    1. 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。
    2. 网状模型的DDL、DML复杂,并且要嵌入某一种高级语言(如COBOL、C)中。用户不容易掌握,不容易使用。
    3. 由于记录之间的联系是通过存取路径实现的,应用程序在访问数据时必须选择适当的存取路径,因此用户必须了解系统结构的细节,加重了编写应用程序的负担。
    更多相关内容
  • 1.2.4 常用的数据模型 1.2.5 层次模型 1.2.6 网状模型

    1.2.4 常用的数据模型

    • 层次模型(Hierarchical Model)
    • 网状模型(Network Model)
    • 关系模型(Relational Modea)
    • 面向对象数据模型(Object Oriented Data Modea)
    • 对象关系数据模型(Object Relational Data Modea)
    • 半结构化数据模型(Semi-struture Data Modea)----如XML
    • 非结构化数据模型、图模型……

    格式化模型中数据结构单位:基本层次联系
    在这里插入图片描述

    1.2.5 层次模型

    层次模型用属性结构来表示各类实体以及实体间的练习
    表示方法
    实体性: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练习
    1.层次模型的定义
    满足以下两个条件的基本层次联系的集合为层次模型

    • 有且只有一个结点没有双亲结点,这个结点称为根节点
    • 根节点意外的其他节点有且只有一个双亲节点
      一个层次模型的示例
      例子:
      这是一个型:
      教员学生层次数据库模型
      这是一个值:
      教员学生层次数据库的一个值
      2.层次模型的数据操纵和完整性约束
      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
    • 无响应的双亲节点值就不能插入子女节点值
    • 如果删除双亲结点值,则相应的子女节点值也被同时删除
    • 更新操作时,应更新所有相应的记录,以保证数据的一致性
      2.层次模型的优缺点
    • 优点
      1. 层次模型的数据结构比较简单清晰
      2. 查询效率高,性能优于关系模型,不低于网状模型
      3. 层次数据模型提供了良好的完整性支持
    • 缺点
      1. 节点之间的多对多联系表示不自然
      2. 对插入和删除操作的限制多,应用程序的编写较为复杂
      3. 查询子女节点必须通过双亲结点
      4. 层次数据库的命令趋于程序化

    1.2.6 网状模型

    网状数据库系统采用网状结构来表示各类实体以及实体间的联系
    表示方法(与层次数据模型相同)
    实体性: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练习
    1.网状模型的定义
    满足以下两个条件的基本层次联系的集合:
    1. 允许一个以上的节点无双亲;
    2. 一个结点可以有多余一个的双亲。

    网状模型的例子
    多对多联系在网状模型中的表示
    网状模型间接表示多对多联系
    方法:
    将多对多联系分解成一对多联系
    学生/选课/课程的网状模型
    如上例:
    一个学生可以选修若干课程,某一课程也可以呗多个学生选修,学生与课程之间是多对多俩你想
    引进一个学生选课的联结记录:
    选课(学号,课程号,成绩)//某个学生修某一门课程及其成绩
    2.网状模型的数据操纵和完整性约束

    • 导航式的查询语言和增删改查操作语言
    • 完整性约束条件不严格
      允许插入尚未确定双亲节点值的子女结点值
      允许值删除双亲节点值
      实际的网状数据库系统提供了一定的完整性约束
    • 支持码的概念:唯一标识记录的数据项的集合,取唯一的值;
    • 保证一个联系中双亲记录和子女记录之间是一对多联系;
    • 可以定义双亲记录和子女记录之间某些约束条件。
      例:“属籍类别”的概念
      要求双亲记录存在才能插入子女记录,双亲记录删除时也连同删除。


      选课记录就应该满足这种约束条件:
      学生选课记录值中学号必须是学生记录中某一存在的学生学号,
      课程号必须是课程记录中存在的某一门课程号
      在这里插入图片描述

    2.层次模型的优缺点

    • 优点
      1. 能够更为直接描述现实世界,如一个结点可以有多个双亲;
      2. 具有良好的性能,存取效率较高。
    • 缺点
      1. 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,不利于掌握;
      2. DDL、DML语言复杂,用户不容易使用;
      3. 记录之间联系是通过存取路径实现的,应用程序必须选择存取路径,加重了程序员的负担

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    目    录:《数据库系统概论》
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  • 层次数据模型     定义:层次数据模型是用树状<层次>结构来组织数据的数据模型。     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...
    层次数据模型

        定义:层次数据模型是用树状<层次>结构来组织数据的数据模型。

        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

    其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有一个根节点,其余的节点都是非根节点。每个节点表示一个记录类型对应与实体的概念,记录类型的各个字段对应实体的各个属性。各个记录类型及其字段都必须记录。
      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
      实例:
        在这里插入图片描述
        在这里插入图片描述
        
        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

        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

    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


    网状数据模型

        定义:用有向图表示实体和实体之间的联系的数据结构模型称为网状数据模型。
        满足下面两个条件的基本层次联系的集合称为网状数据模型:
        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。
    在这里插入图片描述
      其实,网状数据模型可以看做是放松层次数据模型的约束性的一种扩展。网状数据模型中所有的节点允许脱离父节点而存在,也就是说说在整个模型中允许存在两个或多个没有根节点的节点,同时也允许一个节点存在一个或者多个的父节点,成为一种网状的有向图。因此节点之间的对应关系不再是1:n,而是一种m:n的关系,从而克服了层次状数据模型的缺点。
      特征:
         1. 可以存在两个或者多个节点没有父节点;
         2. 允许单个节点存在多于一个父节点;
      网状数据模型中的,每个节点表示一个实体,节点之间的有向线段表示实体之间的联系。网状数据模型中需要为每个联系指定对应的名称。
      实例:  
    在这里插入图片描述

        优点:
        网状数据模型可以很方便的表示现实世界中的很多复杂的关系;
        修改网状数据模型时,没有层次状数据模型的那么多的严格限制,可以删除一个节点的父节点而依旧保留该节点;也允许插入一个没有任何父节点的节点,这样的插入在层次状数据模型中是不被允许的,除非是首先插入的是根节点;
        实体之间的关系在底层中可以借由指针指针实现,因此在这种数据库中的执行操作的效率较高;

        缺点:
         网状数据模型的结构复杂,使用不易,随着应用环境的扩大,数据结构越来越复杂,数据的插入、删除牵动的相关数据太多,不利于数据库的维护和重建。
         网状数据模型数据之间的彼此关联比较大,该模型其实一种导航式的数据模型结构,不仅要说明要对数据做些什么,还说明操作的记录的路径;
        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

        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

    典型代表是DBTG系统,亦称CODASYL系统,是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。


    三、关系型数据模型
      关系型数据模型对应的数据库自然就是关系型数据库了,这是目前应用最多的数据库。
      定义:使用表格表示实体和实体之间关系的数据模型称之为关系数据模型。
      关系型数据库是目前最流行的数据库,同时也是被普遍使用的数据库,如MySQL就是一种流行的数据库。支持关系数据模型的数据库管理系统称为关系型数据库管理系统。
      特征:
         1. 关系数据模型中,无论是是实体、还是实体之间的联系都是被映射成统一的关系—一张二维表,在关系模型中,操作的对象和结果都是一张二维表,它由行和列组成;
         2. 关系型数据库可用于表示实体之间的多对多的关系,只是此时要借助第三个关系—表,来实现多对多的关系;
         3. 关系必须是规范化的关系,即每个属性是不可分割的实体,不允许表中表的存在;
      实例:

    在这里插入图片描述

        优点:
         结构简单,关系数据模型是一些表格的框架,实体的属性是表格中列的条目,实体之间的关系也是通过表格的公共属性表示,结构简单明了;
        关系数据模型中的存取路径对用户而言是完全隐蔽的,是程序和数据具有高度的独立性,其数据语言的非过程化程度较高;
        操作方便,在关系数据模型中操作的基本对象是集合而不是某一个元祖;
         有坚实的数学理论做基础,包括逻辑计算、数学计算等;

        缺点:
        查询效率低,关系数据模型提供了较高的数据独立性和非过程化的查询功能(查询的时候只需指明数据存在的表和需要的数据所在的列,不用指明具体的查找路径),因此加大了系统的负担;
        由于查询效率较低,因此需要数据库管理系统对查询进行优化,加大了DBMS的负担;

        相关概念:
        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),如: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

        术语对比
    在这里插入图片描述

        关系的完整性约束条件
        实体完整性
        实体完整性是指实体的主属性不能取空值。实体完整性规则规定实体的所有主属性都不能为空。实体完整性针对基本关系而言的,一个基本关系对应着现实世界中的一个主题,例如上例中的学生表对应着学生这个实体。现实世界中的实体是可以区分的,他们具有某种唯一性标志,这种标志在关系模型中称之为主码,主码的属性也就是主属性不能为空。
        参照完整性
        在关系数据库中主要是值得外键参照的完整性。若A关系中的某个或者某些属性参照B或其他几个关系中的属性,那么在关系A中该属性要么为空,要么必须出现B或者其他的关系的对应属性中。
        用户定义的完整性
        用户定义完整性是针对某一个具体关系的约束条件。它反映的某一个具体应用所对应的数据必须满足一定的约束条件。例如,某些属性必须取唯一值,某些值的范围为0-100等。

    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



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  • 其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有一个根节点,其余的节点都是非根节点。每个节点表示一个记录类型对应与实体的概念,记录类型的...

    本文转载自:http://www.cnblogs.com/yue-blog/p/6010527.html

    一、层次数据模型

    定义:层次数据模型是用树状结构来组织数据的数据模型。

    其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有一个根节点,其余的节点都是非根节点。每个节点表示一个记录类型对应与实体的概念,记录类型的各个字段对应实体的各个属性。各个记录类型及其字段都必须记录。

    特征:树的性质决定了树状数据模型的特征

    1. 整个模型中有且仅有一个节点没有父节点,其余的节点必须有且仅有一个父节点,但是所有的节点都可以不存在子节点;

    2. 所有的子节点不能脱离父节点而单独存在,也就是说如果要删除父节点,那么父节点下面的所有子节点都要同时删除,但是可以单独删除一些叶子节点;

    3. 每个记录类型有且仅有一条从父节点通向自身的路径;

    实例:

    如图1,以学校某个系的组织结构为例,说明层次数据模型的结构。

    1.  记录类型系是根节点,其属性为系编号和系名;

    2.  记录类型教研室和学生分别构成了记录类型系的子节点,教研室的属性有教研室编号和教研室姓名,学生的属性分别是学号、姓名和成绩;

    3.  记录类型教师是教研室这一实体的子节点,其属性由教师的编号,教师的姓名,教师的研究方向。

    优点:

    1. 层次数据模型的结构简单、清晰、明朗,很容易看到各个实体之间的联系;

    2. 操作层次数据类型的数据库语句比较简单,只需要几条语句就可以完成数据库的操作;(百度百科)

    3. 查询效率较高,在层次数据模型中,节点的有向边表示了节点之间的联系,在DBMS中如果有向边借助指针实现,那么依据路径很容易找到待查的记录;

    4. 层次数据模型提供了较好的数据完整性支持,正如上所说,如果要删除父节点,那么其下的所有子节点都要同时删除;如图1,如果想要删除教研室,则其下的所有教师都要删除;

    缺点:

    1.结构呆板,缺乏灵活性。

    2. 层次数据模型只能表示实体之间的1:n的关系,不能表示m:n的复杂关系,因此现实世界中的很多模型不能通过该模型方便的表示;

    3.查询节点的时候必须知道其双亲节点的,因此限制了对数据库存取路径的控制。

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    二、网状数据模型

    定义:用有向图表示实体和实体之间的联系的数据结构模型称为网状数据模型。

    其实,网状数据模型可以看做是放松层次数据模型的约束性的一种扩展。网状数据模型中所有的节点允许脱离父节点而存在,也就是说说在整个模型中允许存在两个或多个没有根节点的节点,同时也允许一个节点存在一个或者多个的父节点,成为一种网状的有向图。因此节点之间的对应关系不再是1:n,而是一种m:n的关系,从而克服了层次状数据模型的缺点。

    特征:

    1. 可以存在两个或者多个节点没有父节点;

    2. 允许单个节点存在多于一个父节点;

    网状数据模型中的,每个节点表示一个实体,节点之间的有向线段表示实体之间的联系。网状数据模型中需要为每个联系指定对应的名称。

    实例:

    同样是以教务管理系统为例,下面说明了院系的组成中,教师、学生、课程之间的关系。

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    图 2. 院系的教务管理系统

    由上图中可以看出课程(实体)的父节点由专业、教研室、学生。以课程和学生之间的关系来说,他们是一种m:n的关系,也就是说一个学生能够选修多门课程,一门课程也可以被多个学生同时选修。

    优点:

    1. 网状数据模型可以很方便的表示现实世界中的很多复杂的关系;

    2. 修改网状数据模型时,没有层次状数据模型的那么多的严格限制,可以删除一个节点的父节点而依旧保留该节点;也允许插入一个没有任何父节点的节点,这样的插入在层次状数据模型中是不被允许的,除非是首先插入的是根节点;

    3. 实体之间的关系在底层中可以借由指针指针实现,因此在这种数据库中的执行操作的效率较高;

    缺点:

    1. 网状数据模型的结构复杂,使用不易,随着应用环境的扩大,数据结构越来越复杂,数据的插入、删除牵动的相关数据太多,不利于数据库的维护和重建。

    2. 网状数据模型数据之间的彼此关联比较大,该模型其实一种导航式的数据模型结构,不仅要说明要对数据做些什么,还说明操作的记录的路径;

    三、关系型数据模型

    关系型数据模型对应的数据库自然就是关系型数据库了,这是目前应用最多的数据库。

    定义:使用表格表示实体和实体之间关系的数据模型称之为关系数据模型。

    关系型数据库是目前最流行的数据库,同时也是被普遍使用的数据库,如MySQL就是一种流行的数据库。支持关系数据模型的数据库管理系统称为关系型数据库管理系统。

    特征:

    1. 关系数据模型中,无论是是实体、还是实体之间的联系都是被映射成统一的关系---一张二维表,在关系模型中,操作的对象和结果都是一张二维表;

    2. 关系型数据库可用于表示实体之间的多对多的关系,只是此时要借助第三个关系---表,来实现多对多的关系,如下例子中的学生选课系统中学生和课程之间表现出一种多对多的关系,那么需要借助第三个表,也就是选课表将二者联系起来;

    3. 关系必须是规范化的关系,即每个属性是不可分割的实体,不允许表中表的存在;

    实例:

    下面以学生选课系统为例进行说明。学生选课系统的实体包括:学生、教师、课程;其联系一般为学生与课程之间是一种多对多的关系,教师与课程之间是多对多的关系。学生可以同时选择多门课程,一门课程也可以同时被多个学生同时选择;一位教师可以教授多门课程,一门可能可以由多个教师教授。因此他们之间的联系如下:

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    图 3 学生选课系统示意图

    将该图映射为关系数据模型中的表格为图4。从中可以看到学生与课程之间的联系以及教师和课程之间的多对多联系都被映射成了表格。其中选课表中的sut_id和cour_id分别是引用学生表和课程表的cour_id的外键;教课表也是如此。

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    图 4 关系数据模型的表格

    优点:

    1. 结构简单,关系数据模型是一些表格的框架,实体的属性是表格中列的条目,实体之间的关系也是通过表格的公共属性表示,结构简单明了;

    2. 关系数据模型中的存取路径对用户而言是完全隐蔽的,是程序和数据具有高度的独立性,其数据语言的非过程化程度较高;

    3. 操作方便,在关系数据模型中操作的基本对象是集合而不是某一个元祖;

    4. 有坚实的数学理论做基础,包括逻辑计算、数学计算等;

    缺点:

    1. 查询效率低,关系数据模型提供了较高的数据独立性和非过程化的查询功能(查询的时候只需指明数据存在的表和需要的数据所在的列,不用指明具体的查找路径),因此加大了系统的负担;

    2. 由于查询效率较低,因此需要数据库管理系统对查询进行优化,加大了DBMS的负担;

    关系数据模型的三种约束完整性:

    关系数据模型定义了三种约束完整性:实体完整性、参照完整性以及用户定义完整性。

    实体完整性:实体完整性是指实体的主属性不能取空值。实体完整性规则规定实体的所有主属性都不能为空。实体完整性针对基本关系而言的,一个基本关系对应着现实世界中的一个主题,例如上例中的学生表对应着学生这个实体。现实世界中的实体是可以区分的,他们具有某种唯一性标志,这种标志在关系模型中称之为主码,主码的属性也就是主属性不能为空。

    参照完整性:在关系数据库中主要是值得外键参照的完整性。若A关系中的某个或者某些属性参照B或其他几个关系中的属性,那么在关系A中该属性要么为空,要么必须出现B或者其他的关系的对应属性中。如上表中的选课关系的stu_id和cour_id分别是参考学生和课程的外键,那么对于现实的系统而言,stu_id和cour_id必须分别出现在学生和课程关系中,这就是外键参考的完整性,同时删除的时候根据设置的不同有不同的处理方式。

    用户定义完整性:用户定义完整性是针对某一个具体关系的约束条件。它反映的某一个具体应用所对应的数据必须满足一定的约束条件。例如,某些属性必须取唯一值,某些值的范围为0-100等。

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  • 数据模型的概念 在数据库中用数据模型这个工具来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。...逻辑模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型等,按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS实现。 物理模
  • 层次模型的实例 (1)教员学生层次数据库模型 (2)行政机构层次数据库模型 (3)行政区域层次数据库模型 论述网状模型的概念 举例子: 满足下面两个条件的基本层次联系集合为网状模型。 (1)允许一个以上的结点无双亲; ...
  • 网状模型简介

    2022-05-15 19:26:54
    用有向图结构表示实体类型及实体间联系的数据结构模型称为网状模型。 二、特点 (1)允许有一个以上的节点无双亲。 (2)至少有一个节点可以有多于一个的双亲。 三、优缺点 优点: (1) 能够更为直接地描述现实客观世界。...
  • 数据库系统的数据模型:层次、网状、关系模型
  • 最先出现的数据模型,因为现实世界中的很多数据本身就存在层次关系,层次模型将客观世界描述成树状结构。 由IBM于1968年推出的IMS(Information Management System)数据库管理系统是第一个层次模型数据库管理系统...
  • 层次、网状、关系模型

    万次阅读 多人点赞 2017-11-18 17:12:44
    格式化模型层次模型和网状模型统称为格式化模型。格式化模型中数据结构的基本单位是基本层次联系,基本层次联系指的是两个记录以及他们之间的一对多(包括一对一)的联系。它是单记录的操作方式。 格式化模型中实体...
  • 数据模型

    千次阅读 2021-09-07 22:53:00
    四、网状模型 五、关系模型 六、数据库系统的结构 七、数据库系统的组成 数据模型也是一种模型,它是对现实世界数据特征的抽象。数据模型是数据库系统的核心和基础。 一、两类数据模型 第一类是概念模型,第二类是...
  • 现在针对逻辑数据模型中所用到的三种数据模型---层次数据模型网状数据模型以及关系数据模型做一个相信的介绍与对比分析。 一、层次数据模型 定义:层次数据模型是用树状&lt;层次&gt;结构来表示实体类型...
  • 关系数据库模型设计

    千次阅读 2020-05-19 17:13:17
    本文从现实世界-概念世界(信息世界)-机器世界(数据世界)逐级抽象,旨在以浅显易懂的语言描述关系数据库应该如何建模,最后用简单名了的描述给出关系模型的设计范式的含义。
  • 什么是概念模型 有什么作用: 实际是现实世界到信息世界的第一中间层次 对数据库设计的有力工具 数据库设计人员与用户交流的语言 、 论述层次模型的概念 举例子: 满足下面的基本层次联系的集合为层次模型 1)有且...
  • 网状模型网状模型以网状结构表示实体与实体之间的联系。网中的每一个结点代表一个记录类型,联系用链接指针来实现。网状模型可以表示多个从属关系的联系,也可以表示数据间的交叉关系,即数据间的横向关系与纵向关系...
  • 数据库复习123_绪论_关系数据库_SQL

    千次阅读 2020-06-26 17:11:57
    【常用数据模型】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 ×××层次模型是比网状模型更具普遍性的结构,网状模型是层次模型的一个特例 【层次模型】:1、有且只有...

空空如也

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