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第二章 数据模型与概念模型,主要内容 模型 概念模型 数据模型 层次模型 网状模型 关系模型 本章重点 概念模型；关系模型,模型,利用模型对事物进行描述是人们在认识、改造世界过程中广泛采用的一种方法，如汽车、飞机模型等。 模型可以形象直观揭示事物的本质特征，使人们对事物有一个更全面深入的认识，从而帮助人们更好地解决问题。 数据库中的模型主要是对现实世界数据特征的抽象，通俗地讲就是对现实世界的模拟。,现实世界到机器世界的抽象,现实世界：即客观世界，产生最原始的数据。 信息世界：是现实世界在人们头脑中反映并用文字或符号记载下来，是人对现实世界的认识抽象过程，经选择、命名、分类等抽象工作后进入信息世界。 机器世界：用数据模型描述现实世界中的事物及其联系。,现实世界 事物总体 事物个体 特征 事物间联系,信息世界 实体集 实体 属性 概念模型,机器世界 文件 记录 字段 数据模型,概念模型与数据模型,概念模型：也称为信息模型，是按用户的观点来对数据和信息建模。是对信息世界的管理对象、属性及联系等信息的描述形式。是对现实世界真实全面的反映。 数据模型：按计算机的观点对数据建模。数据模型是DBMS的核心和基础。,概念模型,1、信息世界中的基本概念 (1)实体：客观存在并可相互区别的事物。 实体可以是可触及的对象，也可以是抽象的事件。如学生、选课等。 (2)属性：实体所具有的某一特性。 如学号、姓名、身高、体重、性别等 (3)码：唯一标识实体的属性或属性集。 如学号 (4)域：属性的取值范围。 如学号的取值范围为10位数字,概念模型,(5)实体型：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。 如学生（学号，姓名，性别） (6)实体集：同型实体的集合。 (7)联系：实体内部及实体间的联系。 两个实体型之间的联系可以分为： 一对一联系(1:1)：对于实体集A中的每一个实体，在实体集B中至多有一个实体与之联系；反之，对于实体集B中的每一个实体，实体集A中也至多只有一个实体与之联系。例如：班级和班长,概念模型,一对多联系(1:n)：对于实体集A中的每一个实体，在实体集B中有一个或多个实体与之联系；反之，对于实体集B中的每一个实体，实体集A中至多只有一个实体与之联系。 例如：班级和学生 多对多联系(m:n) ：对于实体集A中的每一个实体，在实体集B中有一个或多个实体与之联系；反之，对于实体集B中的每一个实体，实体集A中也有一个或多个实体与之联系。 例如：课程和学生 一对一联系是一对多联系的特例，一对多联系是多对多联系的特例。,概念模型,多实体集之间的联系 联系类型：一对一、一对多和多对多。 如：学生、课程、教师、教室 同一实体集实体之间的联系 联系类型：一对多、多对多 如：职工内部有领导与一般员工之分。,概念模型,2、概念模型的表示方法(E-R图) P.P.S.Chen于1976年提出实体-联系方法(Entity-Relationship Approach)，简称E-R图。该方法用E-R图来描述信息世界的概念模型，提供了表示实体集、属性和联系的方法。亦称E-R模型。 具体符号： 实体型：用矩形表示 属性：用椭圆形表示 联系：用菱形表示,示例：学生选修课程,用矩形表 示实体,用椭圆表示实体的属性,用无向边把实体与其属性连接起来,用菱形表示实体间的联系,实体与联系用线段连接并注明类型,概念模型,例：学生（学号，姓名，性别，年龄） 班级（班号，所在专业） 课程（课程号，名称，专业） 教师（职工号，姓名，性别，年龄职称） 这些实体之间的联系如下： 一门课程可以有若干个教师讲授，而每一个教师只讲授一门课程。 一门课程可以同时有若干个学生选修，一个学生也可以同时选修多门课程。 一个班级中有若干名学生，而每个学生只在一个班级中学习。,概念模型,教师,职工号,班级,课程,学生,讲授,选修,学号,课程号,组成,班号,成绩,学生数,n,1,1,n,m,n,数据模型,数据模型的组成要素 1、数据结构：是所研究的对象类型的集合。用于描述数据的静态特征。包括：数据的类型、内容和性质的对象（事物）；数据之间联系的对象（联系）。 2、数据操作：是对数据库中各种对象的实例允许执行的操作的集合。用于描述数据的动态特征。 3、数据的约束条件：完整性规则的集合。如性别只能有男和女，年龄不能为等等。,数据模型,数据模型分类： 非关系模型(层次、网状)、关系模型、面向对象模型 非关系模型：实体：记录 属性：数据项（字段） 联系：记录之间的联系 非关系模型中数据结构的单位是基本层次联系。 基本层次联系：两个记录以及它们之间的一对多（包括一对一）的联系。,Ri：双亲节点 Rj：子女节点 Lij：一对多(包括一对一)联系名,数据模型,1、层次数据模型(IMS) 层次模型是最早出现的数据模型，它用树形结构表示各类实体以及实体之间的联系。 层次模型的两个条件： 有且只有一个结点没有双亲结点(根结点)。 根以外的其他节点有且只有一个双亲结点。,数据模型,班级,系编号,系名,教研室编号,名称,教师号,姓名,职称,专业号,专业名,班级号,班级名称,学号,姓名,性别,出生日期,系,教师,教研室,专业,学生,（a）,数据模型,数据模型,层次数据模型的主要特点： 层次模型比较简单，容易理解。 对于实体间联系是固定的，并且预先定义好的应用系统，采用层次模型来实现，其性能优于关系模型，不低于网状模型。 层次数据模型提供了良好的完整性支持。对插入和删除操作的限制比较多。 对现实世界中的非层次联系，表示方法笨拙。,数据模型,2、网状数据模型(DBTG) 网状模型是一种比层次模型更具有普遍性的结构。它去掉了层次模型的两个限制。 允许一个以上的结点无双亲。 允许一个节点可以有多于一个的双亲。,数据模型,网状数据模型的特点： 能够更直接的描述现实世界。 具有良好的性能，存取效率较高。 数据结构复杂，数据定义及操纵语言复杂，不利于用户掌握和使用。,数据模型,3、关系数据模型 实体以及实体之间的联系都是用关系来表示的。 关系：二维表（规范化的） 元组：行 属性：列(属性名唯一) 主码：唯一确定一个元组的属性组。 域：属性的取值范围。 分量：元组中的一个属性值。 关系模式：对关系的描述。 关系名(属性名1，属性名2，),数据模型,学生,课程,选修,数据模型,关系数据模型的特点： 关系模型数据结构简单，实体以及实体之间的联系均用关系来表示。 关系模型与非关系模型不同，它是建立在严格的数学概念的基础上的。 关系模型的存取路径对用户透明，从而具有更高的数据独立性，也简化了程序员的工作和数据库开发建立的工