关系数据模型
关系模型
关系模型就是用二维表格结构来表示实体及实体之间 联系的模型。
关系模型是各个关系的框架的集合，即关系模型是一 些表格的格式，其中包括关系名、属性名、关键字等。
例如，教学数据库中教师与课程的关系模型如图2.1所 示。
教师关系Ｔ
TNO 教师号
TN 姓名
SEX 性别
AGE 年龄
课程关系C
m3=3
其中，D1，D2，D3为域名，分别表示教师关系中姓名、性别、 年龄的集合。
域名无排列次序，如D2={男，女}={女，男}
返回
7
2.2.2 笛卡尔积(Cartesian Product)
给定一组域D1，D2，…，Dn（它们可以包含相同的元素， 即 可 以 完 全 不 同 ， 也 可 以 部 分 或 全 部 相 同 ） 。 D1 ， D2，…，Dn的笛卡尔积为D1×D2×……×Dn={（d1， d2，…，dn）|di∈Di，i=1，2，…，n}。
（1，2，3）≠（2，3，1）≠（1，3，2）；
而集合中的元素是没有排序次序的，如（1，2，3）=（2，3，1） =（1，3，2）。
返回
8
3. 若Di（i=1，2，……n）为有限集，Di中的集合元素个数称为 Di 的 基 数 ， 用 mi （ i=1 ， 2 ， ……n ） 表 示 ， 则 笛 卡 尔 积 D1×D2×……×Dn的基数M（即元素（d1,d2,……dn）的个 数）为所有域的基数的累乘之积，即
关系数据模型
关系数据模型
关系数据模型是一种结构化数据模型，它将数据表示为一组关系（表），每个关系（表）由一组属性（字段）组成，每个属性（字段）有一个唯一的名称。每个关系（表）中的每一行都代表一个实体，实体之间可以有一对多或多对多的关系。它使用关系代数来操作数据，包括选择，投影和连接。关系数据模型是最常用的数据模型，它通常被用于关系型数据库管理系统（RDBMS）。
数据模型与数据库之间的关系
数据模型与数据库之间的关系
数据模型是描述数据及其关系的一种抽象模型，而数据库是用于存储和管理数据的软件系统。数据模型与数据库之间存在密切的关系，数据模型为数据库的设计和实施提供了指导，而数据库则是数据模型的具体实现和应用。本文将介绍数据模型与数据库之间的关系，包括数据模型的基本概念、数据库的作用及其与数据模型的联系。
一、数据模型的基本概念
数据模型是对现实世界中某个特定领域的数据和数据之间关系的抽象描述，它定义了数据的结构、操作和约束。常见的数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。
1. 层次模型：层次模型是最早的数据模型之一，它通过树形结构描述数据之间的层次关系。每个节点代表一个记录，节点之间通过父子关系相连。然而，层次模型存在层次深度限制和数据冗余的问题，限制了其在实际应用中的使用。
2. 网状模型：网状模型是对层次模型的改进，它允许多个节点之间存在多对多的关系。节点之间通过指针相连，形成复杂的网状结构。然而，网状模型的复杂性和数据冗余问题使得其难以维护和扩展。
3. 关系模型：关系模型是当前最为广泛使用的数据模型，它基于集合论和谓词逻辑，将数据组织为二维表格的形式。关系模型使用关
系代数和关系演算对数据进行操作和查询，具有结构清晰、灵活性好和数据冗余少的优点，因此在实际应用中得到了广泛应用。
4. 面向对象模型：面向对象模型是基于面向对象编程思想的数据模型，它将数据和操作封装为对象，并通过继承、多态等机制描述对象之间的关系。面向对象模型能够更好地反映现实世界中的问题，适用于复杂的应用场景。
常见的数据模型有三种,开幕式
常见的数据模型有三种,开幕式
一、层次模型
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。
层次模型发展最早，它以树结构为基本结构，典型代表是IMS模型。
优点是存取方便且速度快；结构清晰，容易理解；数据修改和数据库扩展容易实现；检索关键属性十分方便。
二、网状模型
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。
网状数据模型通过网状结构表示数据间联系，开发较早且有一定优点，目前使用仍较多，典型代表是DBTG模型。
优点是能明确而方便地表示数据间的复杂关系。
三、关系模型
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。
优点在于结构特别灵活，概念单一，满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求；能搜索、组合和比较不同类型的数据；增加和删除数据非常方便。
向量数据库 关系模型
向量数据库关系模型
向量数据库是一种基于向量相似度计算的数据库，它使用向量表示数据对象，并利用向量之间的相似度来进行数据检索和分析。与传统的基于关系模型的数据库不同，向量数据库更适用于处理大规模的高维度数据，并且能够支持复杂的相似度查询。
在向量数据库中，数据对象通常被表示为高维度的向量，每个维度对应于对象的某个特征或属性。这种表示方式使得数据对象之间的相似度可以通过向量之间的距离或夹角来度量，从而实现快速的相似度计算和检索。相比之下，关系模型数据库则是基于表格结构，使用行和列来存储和组织数据，通常适用于结构化数据和复杂的事务处理。
在实际应用中，向量数据库常用于图像识别、推荐系统、自然语言处理等领域，因为这些领域的数据往往具有高维度和复杂的相似度计算需求。而关系模型数据库则更适用于传统的企业应用、金融系统、以及需要复杂事务处理和数据一致性的场景。
总的来说，向量数据库和关系模型数据库都有各自的优势和适用场景。选择合适的数据库取决于具体的应用需求和数据特征。在
实际应用中，有时候也会将两者结合使用，以充分发挥它们各自的优势。希望这些信息能够对你有所帮助。
简述数据模型的分类
简述数据模型的分类
数据模型是指对现实世界中的事物和其关系进行抽象和描述的方式。数据模型的分类主要有三种：层次模型、网络模型和关系模型。
1. 层次模型
层次模型是最早的数据模型之一，它将数据组织成一棵树形结构，每个节点代表一个实体，每个实体可以有多个属性。每个节点可以有多个子节点，但只能有一个父节点。层次模型的优点是简单易懂，易于实现和维护，但缺点是不够灵活，只能表示一对多的关系。
2. 网络模型
网络模型是在层次模型的基础上发展而来的，它允许一个实体有多个父节点，这样就可以表示多对多的关系。网络模型中的数据结构是一个图形，节点表示实体，边表示实体之间的关系。网络模型的优点是比层次模型更灵活，可以表示多对多的关系，但缺点是复杂度较高，不易维护。
3. 关系模型
关系模型是目前最流行的数据模型，它将数据组织成一个二维表格，每个表格代表一个实体，每个实体有多个属性。表格之间通过外键建立关系，可以表示一对多、多对多等各种关系。关系模型的优点是简单易懂，易于实现和维护，具有较好的灵活性和扩展性，但缺点是对于复杂的数据结构，需要进行多表联接，查询效率较低。
总之，不同的数据模型适用于不同的场景，需要根据具体情况选择合适的数据模型。在实际应用中，关系模型是最常用的数据模型，因为它具有较好的灵活性和扩展性，可以满足大部分的数据需求。
关系模型_大学计算机基础教程（第2版）_[共3页]
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支持层次数据模型的DBMS称为层次数据库管理系统，在这种系统中建立的数据库是层次数据库。层次数据模型不能直接表示出多对多的关系。
2．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，网状结构可以更直接地去描述现实世界。用网状结构表示实体之间联系的数据模型称网状模型，它反映着现实世界中实体间更为复杂的联系。与层次模型相区别，网状模型的主要特征为：允许一个以上的结点无双亲结点；一个结点可以有多于一个的双亲结点，如图
5-14所示。
图5-14 网状模型示例
下面我们以学生选课为例，一个学生可以选修若干门课程，某一课程可以被多个学生选修，因此学生与课程之间是多对多联系。为此引进一个学生选课的联结记录，它由3个数据项组成，即学号、课程号、成绩，表示某个学生选修某一门课程及其成绩。这样，学生选课数据库包括学生、课程和选课，图5-15
为学生选课数据库的网状数据库模式。
图5-15网状数据库模式
支持网状数据模型的DBMS称为网状数据库管理系统，在这种系统中建立的数据库是网状数据库。
3．关系模型
用二维表格结构表示实体及实体之间联系的数据模型称为关系模型。关系模型有严格的数学基础，是以数学的集合论——关系代数为理论基础的，抽象级别比较高，简单清晰而且便于理解和使用。支持关系数据模型的DBMS称为关系数据库管理系统，在这种系统中建立的数据库是关系数据库。下一节将详细介绍关系模型及其数学背景。
5.2.4 关系模型
关系模型的用户界面非常简单，一个关系的逻辑结构就是一张二维表。这种用二维表的形式表示实体和实体间联系的数据模型称为关系数据模型。关系模型由关系数据结构、关系操作集合及关系完整性约束三部分组成。
数据库系统2-1：关系模型的特点
关系模型有如下优点
1．数据结构简单
在关系模型中，数据模型是⼀些表格的框架，实体通过关系的属性（即表格的栏⽬）表⽰，实体之间的联系通过这些表格中的公共属性（可以不同属性名，但必须同域）表⽰。结构⾮常简单，即使⾮专业⼈员也能⼀看就明⽩。
2．查询与处理⽅便
在关系模型中，数据的操作较⾮关系模型⽅便，它的⼀次操作不只是⼀个元组，⽽可以是⼀个元组集合。特别在⾼级语⾔的条件语句配合下，⼀次可操作所有满⾜条件的记录。
3．数据独⽴性很⾼
在关系模型中，⽤户对数据的操作可以不涉及数据的物理存储位置，⽽只须给出数据所在的表、属性等有关数据⾃⾝的特性即可，具有较⾼的数据独⽴性。
4．坚实的理论基础
与状模型和层次模型不同，关系模型⼀开始便注重理论研究。在数据库领域专家的不懈努⼒下，关系系统的研究⽇趋完善，⽽且也促进了其它软件分⽀如软件⼯程的发展。
关系模型也存在的不⾜的地⽅：
1．查询效率低
关系模型的数据库管理系统提供了较⾼的数据独⽴性和⾮过程化的查询功能，因此系统的负担很重，直接影响查询速度和查询效率。
2．关系DBMS实现较困难
由于关系数据库管理系统的效率⽐较低，必须对关系模型的查询进⾏优化，这⼀⼯作相当复杂，实现难度⽐较⼤。
是关系数据模型的基本数据结构
是关系数据模型的基本数据结构
关系数据模型的基本数据结构是关系。一个关系是由多个元组组成的，每个元组包含若干个属性和对应的属性值，每个属性都有一个名称和数据
类型。关系数据模型的最重要特征是其数据的表格表示形式，其中每个关
系都可以用表格表示，表格的行对应于关系中的元组，而表格的列对应于
元组中的属性。关系数据模型的结构和数据查询基于关系代数和关系演算
等理论，这些理论提供了一种有效的方法来管理和查询关系型数据库。
数据库设计中的实体关系模型与关系图解析
数据库设计中的实体关系模型与关系图解
析
在数据库设计中，实体关系模型（Entity-Relationship Model，简称ER模型）和关系图（E-R Diagram）是至关重要的概念和工具。通过使用实体关
系模型和绘制关系图，我们可以有效地描述和表达数据库中的实体、属性和
它们之间的关系。本文将深入探讨实体关系模型和关系图的概念、用途及其
在数据库设计中的重要性。
实体关系模型是一种用于表示数据库中实体、属性和实体之间关系的概
念模型。它是建立在关系型数据库理论基础上的一种图形化表示方法，旨在
帮助数据库设计者更好地理解和组织数据。实体关系模型基于实体（Entity）和实体之间的关系（Relationship）来描述现实世界中的信息。每个实体都由
一组属性（Attributes）来描述，而实体之间的关系可以是一对一、一对多或
多对多的关系。
关系图是实体关系模型的可视化表示，它使用图形符号来表示实体、属
性和实体之间的关系。关系图通常由矩形框表示实体，圆角矩形表示关系，
箭头表示关系的方向。在关系图中，实体和属性通过线连接，关系用菱形表示，并用线连接实体和关系。
实体关系模型和关系图在数据库设计中有着重要的作用。首先，它们提
供了设计数据库结构的基础。通过使用实体关系模型，我们可以更好地理解
和定义数据的实体、属性和关系，从而更好地组织和管理数据。其次，实体
关系模型和关系图可用于沟通与协作。设计人员和利益相关者可以通过观察
和讨论关系图来共同理解数据库设计，确保设计满足业务需求。此外，实体
关系模型和关系图还可以用于生成数据库架构的脚本代码，并作为数据库开发的指导。
数据库关系数据模型
第3章关系数据模型
3.1 关系数据模型和关系数据库
关系模型由三部分组成：
·数据结构
·操作集合
·完整性约束
这三部分也称为关系模型三要素。
3.1.1 数据结构
·关系数据模型用二维表来组织数据。
·这个二维表在关系数据库中就称为关系。
·关系数据库就是表或者说是关系的集合。
·表是逻辑结构而不是物理结构。
3.1.2 数据操作
关系数据模型中的操作包括：
·传统的关系运算：并、交、差、广义笛卡尔乘积；
·专门的关系运算：选择、投影、连接、除;
·有关的数据操作：查询、插入、删除、更改。
操作特点
·关系模型中操作的数据以及查询的结果都是完整的集合（或表），
·这些集合可以只包含一行数据，也可以是不包含任何数据的空集合。
·非关系模型数据库中典型的操作是一次一行或一次一个记录。
·集合处理能力是关系系统区别于其他系统的重要特征。
关系模型与非关系模型区别
·在非关系模型中，各个数据记录之间是通过指针等方式连接的，当要定位到某条记录时，需要用户自己按指针的链接方向逐层查找——导航。
·在关系模型中，用户只需指定数据的定位条件，数据库管理系统就可以自动定位到该数据记录——非导航。
关系操作
关系模型的数据操作主要包括：
查询、插入、删除、更改
关系数据库中的信息表示方式：表中的行列位置有明确的值——逻辑层。
关系数据库的物理层
关系数据库在物理层也使用指针，但这些物理层的存储细节对用户来说都是不可见的，用户所看到的物理层实际上就是存放数据的数据库文件: ·文件名
·存放位置
·关系语言特点
关系操作是通过关系语言实现的，关系语言的特点是高度非过程化：
简述关系模型的特点
简述关系模型的特点
关系模型是数据库管理系统中最常用的数据模型之一，它是一种基于集合论和谓词逻辑的数据模型，可以将数据表示为关系或表格的形式。关系模型的特点包括以下几个方面。
1. 数据的组织方式
关系模型中的数据以表格的形式组织，每个表格都包含若干行和若干列，其中每一行表示一个记录，每一列表示一个属性。每个表格都有一个唯一的标识符，称为主键，用于标识表格中的每个记录。
2. 数据的完整性
关系模型中的数据必须满足一定的完整性约束，包括实体完整性、参照完整性和域完整性。实体完整性要求每个记录都必须有一个唯一的主键，参照完整性要求在两个表格之间建立参照关系时，被参照表格的主键必须在参照表格中存在，域完整性要求每个属性的取值都必须满足一定的约束条件。
3. 数据的操作方式
关系模型中的数据可以通过结构化查询语言（SQL）进行操作，
包括查询、插入、更新和删除等操作。SQL语言提供了丰富的语法和语义，可以实现复杂的数据操作。
4. 数据的共享和保护
关系模型中的数据可以被多个用户或应用程序共享，因此需要进行数据访问控制和安全保护。数据库管理系统可以通过用户身份验证、权限管理、加密和审计等措施，保障数据的安全性和可靠性。
5. 数据的扩展性和灵活性
关系模型可以很容易地扩展和修改，可以添加新的表格、属性和约束条件，也可以修改已有的表格、属性和约束条件。这使得关系模型具有很强的灵活性和适应性，可以应对不同的数据需求和变化。
6. 数据的可管理性和可维护性
关系模型可以通过数据库管理系统进行管理和维护，包括数据备份、恢复、性能优化和故障排除等。数据库管理系统提供了丰富的工具和技术，可以帮助管理员有效地管理和维护数据库。
简述关系模型的三个组成要素
简述关系模型的三个组成要素
关系模型是一种用于描述数据的方法，它将数据组织成表格形式，每个表格代表一个实体集合，每行代表实体集合中的一个元组，每列代表一个属性。关系模型有三个组成要素：实体集合、属性和关系。
一、实体集合
实体集合是指具有相同特征的事物或对象的集合。在关系模型中，每个实体集合都对应着一个表格。例如，在一个学生管理系统中，可以有学生、课程、教师等实体集合。每个实体集合都有自己的属性。
二、属性
属性是指描述实体的特征或性质的数据项。在关系模型中，每个属性都对应着一个列。例如，在学生管理系统中，学生这个实体集合可以包含姓名、性别、年龄等属性。每个属性都有自己的数据类型和取值范围。
三、关系
关系是指不同实体之间的联系或连接方式。在关系模型中，关系通常
用外键来表示。例如，在学生管理系统中，课程这个实体集合和学生这个实体集合之间可以建立一种多对多的关系，即一个学生可以选修多门课程，一门课程也可以被多名学生选修。
分层次排版：
一、实体集合
1.1 定义
1.2 表格形式
1.3 举例说明
二、属性
2.1 定义
2.2 列形式
2.3 数据类型和取值范围
2.4 举例说明
三、关系
3.1 定义
3.2 外键表示方式
3.3 多对多关系示例说明
数据库的数据模型与实体关系设计
数据库的数据模型与实体关系设计数据库的数据模型是一种用于表示现实世界实体和实体之间关系的抽象模型。在数据库设计中，数据模型的选择和实体关系的设计是非常重要的，它们直接影响到数据库的性能和可扩展性。本文将介绍数据库的数据模型和实体关系设计的重要性，并给出一些常用的数据模型和实体关系设计的原则。
一、数据库的数据模型
1. 层次模型
层次模型是早期数据库设计中常用的一种模型，它将数据组织成层次结构，其中每个实体都有一个上级和多个下级。这种模型适合表示具有树状结构的数据，但随着数据复杂性的增加，层次模型的局限性也逐渐暴露出来。
2. 网状模型
网状模型是一种将数据组织成网状结构的模型，其中每个实体可以直接与其他多个实体相关联。相比层次模型，网状模型可以更好地表示多对多的关系，但建立和维护起来较为困难，并且不易扩展。
3. 关系模型
关系模型是现代数据库设计中最常用的一种数据模型，它将数据组织成二维表格的形式，其中每个表格表示一个实体，每行表示一个实
体的记录，每列表示一个属性。关系模型通过定义实体之间的关系来
实现实体之间的联系，具有结构清晰、数据存储和查询效率高等优点。
二、实体关系设计的原则
1. 数据冗余的最小化
在进行实体关系设计时，要尽量避免数据冗余，即同一信息在不同
地方重复存储。冗余数据不仅浪费存储空间，还容易造成数据一致性
问题。
2. 实体和关系的准确定义
每个实体和关系都应该有清晰准确的定义和描述，包括属性和关系
的定义、数据类型、长度等，以确保数据的完整性和一致性。
3. 主键和外键的设计
主键是用于唯一标识实体的属性，外键用于建立不同实体之间的关联。在设计数据库时，要合理选择主键和外键，并建立正确的关联关系，以确保数据关系的正确性。
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1．关系
属性
数据库原理
2．元组
二维表中的每一行数据总称为一个元组或记录。一个元组是对应概 念模型中一个实体的所有属性值的总称。由若干个元组就可构成一 个具体的关系，一个关系中不允许有两个完全相同的元组。
3．属性
二维表中的每一列即为一个属性，每个属性都有一个显示在每一列 首行的属性名。在一个关系表当中不能有两个同名属性。关系的属 性对应概念模型中实体型及联系的属性。
关系中每个属性的值是有一定变化范围，每一个属性所对应的变化 范围叫做属性的变域或简称域，它是属性值的集合，关系中所有属 性的实际取值必须来自于它对应的域。
4．域
数据库原理
5．分量
一个元组在一个属性域上的取值称为该元组在此属 性上的分量。 二维表的表头那一行称为关系模式，即一个关系的 关系名及其全部属性名的集合。关系模式是概念模 型中实体型及实体型之间联系的数据模型表示。 一般表示为：关系名（属性名1，属性名2，……， 属性名n）
在关系数据库中，对每个指定的关系经常需要根据某 些属性的值来唯一地操作一个元组，也就是要通过某 个或某几个属性来唯一地标识一个元组，把这样的属 性或属性组称为指定关系的关键字。 1．超关键字 2．候选关键字 3．合成关键字 4．主关键字 5．主属性 6．外部关键字
数据库原理
1．超关键字
在一个关系中若通过一个属性集合的取 值就能唯一确定每一个元组，即该关系 中所有元组在这个属性集合上的分量是 不同的，则称该属性集合为该关系的超 关键字或者简称为超键（super key）。 因此超关键字具有唯一的标识性。 例：图2-1
数据库原理
2．候选关键字
如果某一集合是超关键字，但去掉其中 任意属性后就不再是超关键字，则称该 属性集合为候选关键字（Candidate key）。候选关键字不但要求属性集合具 有唯一的标识性，还要求属性集合的元 素数目最少。 例：图2-1
数据库原理
3．合成关键字
当某个候选关键字包含多个属性时，则称该候选关键 字为合成关键字（Composite key）。 为关系组织物理文件存储时，通常选用一个候选关键 字作为插入、删除、检索元组的操作变量。这个被选 用的候选关键字称为主关键字（Primary key），有时 也称为“主码”。 包含在任何一个候选关键字之中的属性称为主属性 （Main attribute），不包含在任何一个候选关键字之 中的属性称为非主属性。
数据库原理
4．主关键字
5．主属性
如果关系R1的某一（些）属性A不是R1的候选关 键字，但是在另一关系R2中属性A是候选关键字， 则称A是R1的外部关键字（Foreign key），有时 也称“外码”。
学生（学号，姓名，性别，年龄，籍贯）
6．外部关键字
学生选课（学号，课程号，成绩）
数据库原理
2.1.3 关系数据模型的集合论定义
D1 D2 Dn {(d1 , d2 , d3 ,, dn ) | di Di , i 1, 2,3,, n}
其中每一个元素 (d1，d2，d3，…，dn)叫做一个n元组（n-tuple）或简称元组 （Tuple）。元素中的每一个值叫做一个分量 （Component）。
数据库原理
数据库原理
Principles of Database
第2 章
关系数据模型
湖南工学院计算机系
数据库原理
第2 章
关系数据模型
1970年，美国IBM公司的E. F. Codd在发表的 著名论文《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》中首先提出了关系 数据模型，之后他又发表了多篇文章，奠定了 关系数据库的理论基础，标志着数据库系统新 时代的来临。20世纪80年代以来，计算机厂商 推出的数据库管理系统（DBMS）几乎都支持 关系模型，非关系系统的产品也都加上了关系 接口。关系数据库系统几乎成了当今数据库的 代名词。
数据库原理
6．关系模式
关系模式和关系是型与值的联系
关系模式指出了一个关系的结构；而关系则是 由满足关系模式结构的元组构成的集合。关系 模式是稳定的、静态的，而关系则是随时间变 化的、动态的。但通常在不引起混淆的情况下， 两者可都称为关系。
数据库原理
2.1.2 关键字
关系数据模型是从集合论中的关系 （Relation）概念发展过来的，它有严格 的数学理论基础。 1．笛卡儿积 2．关系 3．关系模式
数据库原理
1．笛卡儿积
定义2.1 设有一个有限集合D1，D2，D3、…， Dn，则在D1，D2，D3，…，Dn上的笛卡儿积 （Cartesian Product）为：
数据库原理
第2 章
关系数据模型
【本章掌握内容】 1、关系的定义 2、关系代数 3、关系演算
【本章了解内容】 1、关系运算的安全限制 2、关系代数表达式的优化
数据库原理
2.1 关系数据模型的基本概念
2.1.1 关系、元组、属性、域、分量、 关系模式 2.1.2 关键字 2.1.3 关系数据模型的集合论定义 2.1.4 关系数据模型的完整性约束
笛卡儿积的元素个数
若Di（i=1,2,3,…,n）为有限集，其基数 （Cardinal Number）为mi (i=1,2,3,…,n)，则 D1×D2×D3×n ……×Dn的基数为：
M mi
iห้องสมุดไป่ตู้1
数据库原理
例2.1 设有三个集合如下：A={a1，a2}，B={b1， b2}，C={c1，c2}则集合A、B、C上的笛卡儿积为
数据库原理
每一个关系用一张二维表来表示，常称为表。每一个关系 表都有个区别于其他关系表的名称，称为关系名。关系是 概念模型中同一类实体及实体之间联系集合的数据模型表 示，如图2-1所示的员工人事数据表。
关系模式 员工编号 430425 430430 关系 430211 430121 430248 姓名 王天喜 莫玉 肖剑峰 杨琼英 赵继平 年龄 25 27 33 23 41 性别 男 女 男 女 男 部门号 Deno1 Deno2 Deno3 Deno2 Deno3 元组