数据库逻辑模型和关系模型
数据库数据模型中逻辑模型的定义
数据库数据模型中逻辑模型的定义
在数据库设计过程中，逻辑模型是指对实际需求进行抽象和建模的过程，用于描述数据的组织结构、关系和约束。
逻辑模型的特点：
•逻辑模型更接近于真实世界的需求，而不是数据库管理系统的具体实现细节。
•逻辑模型使用概念和实体之间的关系来描述数据的逻辑结构。
•逻辑模型可以独立于数据库管理系统的特性进行设计和分析。
逻辑模型的常见类型：
1.关系模型：使用表格和关系来表示数据之间的关系。
2.层次模型：使用树形结构表示数据之间的层次关系。
3.网状模型：使用复杂的链接结构表示数据之间的关系。
通过使用逻辑模型，数据库设计者可以更好地理解和组织数据，从而提高数据库的可维护性和可扩展性。
注意：逻辑模型是数据库设计过程中重要的一步，需要详细考虑实际需求和数据之间的关系。
数据库概念模型、逻辑模型、外部模型、内部模型之间的相互关系
数据库概念模型、逻辑模型、外部模型、内部模型之间的相互关系下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数据库建模：概念模型,逻辑模型和物理模型
数据库建模：概念模型,逻辑模型和物理模型概念模型设计 , 逻辑模型设计 , 物理模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤1. 概念模型概念模型就是在了解了⽤户的需求 , ⽤户的业务领域⼯作情况以后 , 经过分析和总结 , 提炼出来的⽤以描述⽤户业务需求的⼀些概念的东西 ;如销售业务中的客户和定单 , 还有就是商品 , 业务员 , ⽤ USE CASE 来描述就是 : 业务员与客户就购买商品之事签定下定单 , 概念模型使⽤ E-R 图表⽰ , E-R 图主要是由实体 , 属性和联系三个要素构成的 , 该阶段需完成 :1. 该系统的商业⽬的是什么 , 要解决何种业务场景2. 该业务场景中 , 有哪些⼈或组织参与 , ⾓⾊分别是什么3. 该业务场景中 , 有哪些物件参与 ,4. 此外需要具备相关⾏业经验 , 如核⼼业务流程 , 组织架构 , ⾏业术语5. 5w1h , who , what , when , where , why, how2. 逻辑模型逻辑模型是将概念模型转化为具体的数据模型的过程 , 即按照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/⾯向对象) , 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 ;还以销售业务为例 : 客户信息基本上要包括 : 单位名称 , 联系⼈ , 联系电话 , 地址等属性商品信息基本上要包括 : 名称 , 类型 , 规格 , 单价等属性定单信息基本上要包括 : ⽇期和时间属性 ; 并且定单要与客户 , 业务员和商品明细关联 , 该阶段需完成 :1. 分多少个主题 , 每个主题包含的实体2. 每个实体的属性都有什么3. 各个实体之间的关系是什么4. 各个实体间是否有关系约束3. 物理模型物理模型就是针对上述逻辑模型所说的内容 , 在具体的物理介质上实现出来 , 系统需要建⽴⼏个数据表 : 业务员信息表 , 客户信息表 , 商品信息表 , 定单表 ; 系统要包括⼏个功能 : 业务员信息维护 , 客户信息维护 , 商品信息维护 , 建⽴销售定单 ; 表 , 视图 , 字段 , 数据类型 , 长度 , 主键, 外键 , 索引 , 约束 , 是否可为空 , 默认值 , 该阶段需完成 :1. 类型与长度的定义2. 字段的其他详细定义 , ⾮空 , 默认值3. 却准详细的定义 , 枚举类型字段 , 各枚举值具体含义4. 约束的定义 , 主键 , 外键这三个过程 , 就是实现⼀个数据库设计的三个关键的步骤 , 是⼀个从抽象到具体的⼀个不断细化完善的分析 , 设计和开发的过程 ;。
数据库中的数据模型与设计
数据库中的数据模型与设计摘要本文将介绍数据库中的数据模型与设计，包括概念模型、逻辑模型和物理模型，以及如何进行数据库设计。
数据模型是数据库设计的基础，它可以帮助我们理解数据的结构、关系和用途。
1.数据模型的定义数据模型是一种描述系统中数据组织、存储和处理方式的形式化表示。
它是数据库设计的基础，用于描述数据模式和数据结构，以及数据之间的关系。
其中，数据模式是指数据在数据库中的存储方式，包括实体、属性和关系，而数据结构则是指数据的组织方式，包括表、字段和索引等。
数据之间的关系包括一对一、一对多和多对多等。
2.数据模型的分类数据模型可以分为三个层次：概念模型、逻辑模型和物理模型。
其中，概念模型是最高层次的数据模型，用于描述数据的概念和业务规则；逻辑模型是中间层次的数据模型，用于描述数据的结构和关系；而物理模型则是最低层次的模型，用于描述数据在计算机系统中的存储和表示方式。
3.概念模型概念模型是数据库设计的第一步，它用于描述问题域中的概念和业务规则，不涉及到具体的数据库管理系统。
概念模型通常用E-R图表示，其中，E-R图基于实体-关系模型，用于描述实体、属性和关系之间的联系。
实体指问题域中的某个对象，例如学生、教师和课程等；属性指实体所具有的某个特征，例如学生的姓名、年龄和性别等；而关系指实体之间的某种联系，例如学生和课程之间的选课关系等。
4.逻辑模型逻辑模型是在概念模型基础上进一步精细化的数据模型，可以转化为具体的数据库管理系统。
逻辑模型通常用关系模型表示，其中，关系模型基于关系代数和谓词逻辑，用于描述数据的结构和关系。
关系模型由表、字段和索引组成，其中，表用于存储数据，字段用于定义数据的属性，索引用于优化数据的访问。
5.物理模型物理模型是数据库设计的最后一步，用于确定数据在计算机系统中的存储和表示方式。
物理模型通常用DDL语言表示，其中DDL是数据定义语言的缩写，用于定义数据库中的表、字段、索引和约束等。
逻辑数据模型之层次数据模型、网状数据模型和关系数据模型（转）
逻辑数据模型之层次数据模型、⽹状数据模型和关系数据模型（转） 上⼀篇⽂章简单介绍了概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型的基本概念、特性以及三者所对应的数据库的开发阶段。
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<层次>结构来表⽰实体类型和实体间联系的数据模型。
(来⾃百度百科) 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. 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； 2. 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；图 1. 院系⼈员组成结构图 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。
数据库逻辑模型
数据库逻辑模型数据库是一个存放和管理信息的系统，由于计算机技术发展，数据库应用变得越来越广泛，被大量使用。
这就需要一个更为完善的模型来支撑数据库应用，这就是数据库逻辑模型。
数据库逻辑模型是一种结构性体系，它以复杂的数据组织形式来表示现实世界的结构和实体，并且能够把细节的数据的表示转换成更加合理的数据结构。
数据库逻辑模型通常分为三种不同的基本模型，它们分别是关系模型、网状模型和层次模型。
三种基本模型的定义及它们之间的联系如下：关系模型：关系模型把信息作为表格表示，把相互关联的关系以表格的形式表达出来，每个表有几个列来表示信息，每一行表示一条记录，每一列表示一个属性。
网状模型：网状模型用网络元素表示信息，形成网络模型，并且实现程序开发以及数据管理。
网状模型包含两个概念：节点和链接。
节点是数据的物理存储单元，用节点的集合表示数据的物理结构，链接用来表示数据之间的逻辑关系。
层次模型：层次模型是由父子层构成的数据结构，描述了信息中联系关系和隶属关系，树形结构也是层次模型的一种特殊表示方式。
层次模型因为它的易用性，而被广泛的使用。
数据库的物理机构可能不同，但是它们的逻辑结构是相同的，因此需要数据库逻辑模型。
数据库逻辑模型的最终目的是确保数据的一致性，实现数据的有效管理。
相较于其它模型，数据库逻辑模型有很多优点。
首先它可以把细节的数据表示转换成更加完善的数据库模型，其次它可以实现数据的有效管理以及更高效的处理，最后它也能够有效支撑现实世界的复杂数据组织。
数据库逻辑模型被广泛的使用在许多不同的领域，它可以用于客户关系管理，可以用于网上购物，也可以用于媒体，教育等等。
其实数据库逻辑模型正成为一种不可或缺的部分，它对各种不同领域的数据库应用起到越来越重要的作用。
总之，数据库逻辑模型是一种高效、灵活、实用的模型，它已经成为今天不同领域数据库应用的重要组成部分，未来它也将发挥更加重要的作用。
数据库逻辑设计阶段,常用的模型
数据库逻辑设计阶段,常用的模型1 数据库逻辑设计阶段数据库逻辑设计阶段是数据库设计过程中的一个重要部分，其目的是通过检查系统业务要求，以及通过提取数据模型，充分理解企业的业务运行流程，以及确定应用程序所需的数据要求，系统的使用者的信息需求，从而来完成最终的数据库应用程序的设计与开发。
在数据库逻辑设计阶段，常用的模型包括实体模型、关系模型、数据流模型等。
1.1 实体模型实体模型是最简单基本、最易于理解的数据模型。
实体模型由若干个实体及其关系组成，实体属性反映了某一实体中信息描述的要素。
实体模型有直接图形化展示和记号符号展示两种表达方式，它们均可通过实体-关系模型转换，但是通常由实体模型转换为关系模型。
1.2 关系模型关系模型是由实体和它们之间的关系组成的数据模型，有时也称之为实体-关系模型。
它们通过记录将实体和关系表达出来，将实体模型中各实体和它们之间的关系表示成一个矩阵或表。
关系模型是目前使用最普遍的数据库模型，已经成为数据库开发的标准，它的建立实质上就是在分析系统的功能之后将实体和它们之间的关系进行建模，来描述实体和它们之间的信息关系。
1.3 数据流模型数据流模型是为了更有效地描述过程及过程间的数据流，而使用的模型。
它们能够清楚地表示数据从一个地方流到另一个地方，它也可以用于表示数据处理过程，因为它可以表示一系列活动之间的流程关系，可以描述过程间传递的数据，以及表示数据从一处到另一处所经过的路线和要经过的活动节点。
数据库逻辑设计阶段是组成数据库应用程序的重要一步，最常用的数据模型主要有三种：实体模型、关系模型以及数据流模型。
它们可以将系统的业务要求和所需分析的元数据做出相应的抽象，从而有助于完成最终的数据库应用程序的开发和设计。
数据库名词解释和简答
名词解释:概念模型：表达用户需求观点的DB 全局逻辑结构的模型。
逻辑模型：表达计算机实现观点的DB 全局逻辑结构的模型。
外模式：使用DDL 对外部模型的描述称为外模式。
外模式是用户用到的那部分数据的描述。
内模式：使用DDL 对内部模型的描述称为内模式。
内模式是DB 在物理存储方面的描述。
逻辑模式：使用DDL 对逻辑模型的描述称为逻辑模式。
逻辑模式是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述。
数据独立性：应用程序和DB 的数据结构之间的相互独立，不受影响。
逻辑独立性：在DB 的逻辑结构改变时，尽量不影响应用程序。
过程性语言：用户编程时，不仅需要指出“做什么”，还需要指出“怎么做”的语言。
非过程性语言：用户编程时，只需指出“做什么”，不需要指出“怎么做”的语言。
超键：能唯一标识元组的属性或属性集，称为关系的超键。
候选键：不含有多余属性的超键。
主键：正在使用的、用于标识元组的候选键。
外键：属性集F 是模式S 的主键，在模式R 中也出现，那么称F 是模式R 的外键。
实体完整性规则：实体的主键值不允许是空值。
参照完整性规则：依赖关系中的外键值或者为空值，或是相应参照关系中的某个主键值。
基本表：实际存储在数据库中的表。
视图：从基本表或其他视图中导出的表，它本身不独立存储在数据库中，也就是数据库中只存放视图的定义而不存放视图的数据。
平凡的FD ：如果X →Y ，且Y ⊆X ，则称X →Y 是一个“平凡的FD ”。
无损分解：设关系模式R ，F 是R 上的FD 集，ρ=｛R 1,···,R k ｝是R 的一个分解。
如果对于R 中满足F 的每一个关系r ，都有r=⋈πR i (r )，那么称分解ρ相对F 是“无损分解”。
数据库工程：数据库应用系统的开发是一项软件工程，但又有自己特有的特点，所以特称为“数据库工程”。
事务：事务是构成单一逻辑工作单元的操作集合。
封锁：封锁是系统保证对数据项的访问以互斥方式进行的一种手段。
数据库模型的概念、作用和三要素
数据库模型的概念、作用和三要素模型是对现实世界的抽象。
在数据库技术中，表示实体类型及实习类型间联系的模型成为“数据模型”。
数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义的，包括三个方面：1. 概念数据模型（Conceptual Model）：这是面向数据库用户的实现世界的数据模型，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）:这是用户从数据库看到的数据模型，是具体的DBMS 所支持的数据模型，如网状数据模型、层次数据模型等等。
此模型既要面向用户，又要面向系统。
3. 物理数据模型（Physical Data Model）:这是描述数据在存储介质上的组织结构的数据模型它不但与具体的DBMS有关，而且还和操作系统以及硬件有关。
每一种逻辑数据模型在实现时都有其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由系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
数据模型的三要素：一般而言，数据模型是一组严格定义的概念的集合。
这些概念精确地描述了系统的静态特征（数据结构）、动态特征（数据操作）和完整性约束条件，这就是数据模型的三要素。
1. 数据结构数据结构是所研究的对象类型的集合。
这些对象是数据库的组成部分，数据结构指对象和对象间联系的表达和实现，是系统静态特征的描述，包括两个方面：（1）数据本身：类型、内容、性质。
例如关系模型中的域、属性、关系等。
（2）数据之间的联系：数据之间是如何相互联系的，例如关系模型中的主码、外码等联系。
2. 数据操作对数据库中对象的实例允许执行的操作集合，主要指检索和更新（插入、删除、修改）两类操作。
数据库中的数据模型与设计
数据库中的数据模型与设计数据模型是数据库设计的基础，它定义了数据库中的数据结构以及数据之间的关系。
数据模型的设计是数据库系统设计的重要组成部分，决定了数据库系统的性能、可靠性和可扩展性。
本文将介绍数据库中的数据模型和设计的相关概念，并探讨数据模型与设计的重要性及其在数据库系统中的作用。
一、数据模型的概念数据模型是对现实世界的抽象，它描述了数据的逻辑结构以及数据之间的关系。
数据模型可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次。
1.概念模型概念模型是对现实世界的抽象，描述了现实世界中的实体、实体之间的关系和实体的属性。
概念模型通常使用实体-关系图(Entity-Relationship Diagram，ERD)来表示，通过图形化的方式展示了实体之间的联系和属性。
2.逻辑模型逻辑模型是对概念模型的具体化，它将概念模型映射到数据库管理系统中的数据结构。
逻辑模型描述了数据的存储方式、索引、键等逻辑结构。
逻辑模型通常使用实体-关系图或UML类图来表示。
3.物理模型物理模型是对逻辑模型的具体化，它描述了数据在存储介质上的具体组织方式。
物理模型包括了数据库表的建立、索引的建立、存储结构等。
物理模型与数据库管理系统的实现密切相关。
二、数据模型的设计数据模型的设计是数据库系统设计的一部分，它包括了数据结构、数据关系、数据操作等方面的设计。
数据模型的设计可以分为概念设计、逻辑设计和物理设计三个阶段。
1.概念设计概念设计是数据库设计的第一步，它主要是通过对现实世界的抽象来描述数据之间的关系。
概念设计中要识别出实体、实体之间的联系以及实体的属性，并建立概念模型。
在概念设计阶段，通常使用实体-关系图来表示概念模型。
2.逻辑设计逻辑设计是在概念设计的基础上，将概念模型映射到数据库管理系统中的数据结构。
逻辑设计要考虑到数据的操作方式、数据的索引、键和完整性约束等。
在逻辑设计阶段，通常使用实体-关系图或UML类图来表示逻辑模型。
数据库的4个基本概念
数据库的4个基本概念数据库的4个基本概念数据库的4个基本概念1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。
2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。
3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS4.数据库系统(DataBase System，DBS)数据模型数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。
用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。
数据模型是数据库系统的核心和基础。
数据模型的分类第一类：概念模型按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。
可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。
每个实体集必须命名。
属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。
属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。
域(Domain): 属性值的取值范围。
码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。
学号是学生的码实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。
如：实体名(属性1,属性2,。
) 联系(Relationship): 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。
有一对一，一对多，多对多等。
第二类：逻辑模型和物理模型逻辑模型是数据在计算机中的组织方式物理模型是数据在计算机中的存储方式数据模型的组成要素数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成关系模型（数据模型的一种，最重要的一种）从用户观点看关系模型由一组关系组成。
每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。
试述数据模型的概念
试述数据模型的概念数据模型是指对数据的结构和性质进行抽象和建模，以便于数据的管理、处理、存储和传输。
数据模型是数据管理领域中的一个重要概念，也是软件系统开发的重要基础。
下面从定义、类型、设计和实现等方面对数据模型进行详细介绍。
一、数据模型的定义数据模型是抽象和概括真实世界中复杂的数据关系和数据属性的一种工具，它描述了数据在计算机中的存储方式。
数据模型可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次。
概念模型是面向用户的，描述了用户对数据的理解；逻辑模型是面向开发人员的，描述了数据的逻辑结构；物理模型是面向数据库管理员的，描述了数据在物理存储介质中的存储方式。
二、数据模型的类型数据模型可以分为层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等类型。
层次模型和网状模型都是早期的数据库模型，层次模型是基于树形结构设计的，网状模型是基于图形结构设计的。
关系模型是目前主流的数据库模型，它是基于关系代数理论设计的。
面向对象模型是近年来发展起来的一种数据库模型，它将数据和方法封装成对象，适合于面向对象编程。
三、数据模型的设计数据模型的设计是根据需求定义数据表和数据之间的关系。
在设计数据模型时，需要考虑数据的完整性、一致性、稳定性和可扩展性等因素，同时还需要考虑性能、安全等方面的要求。
在进行数据模型设计时，可以使用ER图和E-R模型，通过图形化的方式来辅助设计和表达复杂的数据结构和数据之间的关系。
四、数据模型的实现数据模型的实现是将设计好的数据模型转化为实际的数据库。
在实现数据模型时，需要选取合适的数据库管理系统（DBMS），比如MySQL、Oracle、SQL Server等，然后根据设计好的模型来进行建库、建表、插入数据和查询等操作。
在实现数据模型时，还需要考虑到数据的备份、维护和优化等问题，确保数据模型的可靠性和高效性。
综上，数据模型是数据管理领域中一个非常重要的概念，它不仅影响着数据的管理和处理，也影响着软件系统的开发和运行。
数据库逻辑结构图
数据库逻辑结构图一、实体的关系模型1）、管理员（用户名，密码）2）、个人（帐号，密码，姓名，年龄，出生日期，电话号码）3）、备忘录（时间，地点，事件）4）、通讯录（姓名，城市，备注，工作地点，联系方式）5）、日记（日期，地点，人物，事情）6）、财务（标志，消费项目，消费时间，消费金额，剩余金额，总收入）其中有下划线的是主键。
二、关系模型合并1）、管理员（用户名，密码）2）、个人（帐号，密码，姓名，年龄，出生日期，电话号码）3）、备忘录（时间，地点，事件）4）、通讯录（姓名，城市，备注，工作地点，联系方式）5）、日记（日期，地点，人物，事情）6）、财务（标志，消费项目，消费时间，消费金额，剩余金额，总收入）三、关系模型的函数依赖关系1）、用户名——>密码2）、（帐号，密码）——>姓名，（帐号，密码）——>年龄，（帐号，密码）——>出生日期，（帐号，密码）——>电话号码3）、时间——>地点，时间——>事件4）、姓名——>城市，姓名——>备注，姓名——>工作地点，姓名——>联系方式；5）、日期——>地点，日期——>人物，日期——>事情6）、标志——>消费时间，消费时间——>消费项目，消费时间——>消费金额，标志——>总收入，标志——>剩余金额。
其中6不是第一范式其他都是第一范式，且6为第二范式.四、优化1）、管理员（用户名，密码）2）、个人（帐号，密码，姓名，年龄，出生日期，电话号码）3）、备忘录（时间，地点，事件）4）、通讯录（姓名，城市，备注，工作地点，联系方式）5）、日记（日期，地点，人物，事情）6）、财务（标志，消费时间，剩余金额，总收入）消费（消费时间，消费项目，消费金额）。
数据库逻辑模型
数据库逻辑模型
数据库逻辑模型是用来表示存储在数据库中的数据及其相互之间的关系的一种结构化模型。
它是一种抽象数据模型，用来指定实际存储在数据库中的数据以及其相互之间的关系。
它没有关于如何存储和处理数据的细节，它只在概念上定义数据间的关系。
数据库逻辑模型最常见的形式是关系模型。
它把数据以表格的形式组织起来，表的列表示实体的属性，表的行表示实体的实例。
表之间的关系通过外键连接建立起来。
它的目的是把数据分组，以便更容易的提取和操作它们。
关系模型的另一个形式是实体联系模型。
它以不同的方式定义了表之间的关系，而不是像关系模型一样使用外键来定义。
实体联系模型用联系来定义表之间的关系。
联系是实体之间有意义的互相关系的表示，它可以为我们提供有关两个实体之间的关系的信息。
除了关系模型和实体联系模型，还有其他一些更特定的数据库逻辑模型，例如网络模型、层次模型和对象模型等。
网络模型是其中一种，它使用网络结构来表示表之间的关系，并允许节点和联系有多种形式。
层次模型也是一种数据库逻辑模型，它把数据组织成一个多层次树状结构，每一层都有不同的属性和操作。
最后，对象模型是一种以对象的形式组织数据的模型。
数据库的逻辑模型是管理数据的重要部分，它可以帮助我们理解存储在数据库中的数据和它们之间的关系，从而更好地管理数据。
数据库的逻辑模型有许多不同的形式，用户可以根据自己的需要来选择
适合自己的模型。
不管选择什么模型，都是为了让用户更好地理解数据之间的关系，更加容易地管理数据。
数据库逻辑设计与实体关系模型的建立
数据库逻辑设计与实体关系模型的建立数据库逻辑设计是数据库系统开发过程中非常重要的一部分，它确定了数据库中存储的数据的逻辑结构和关联关系。
逻辑设计是在需求分析的基础上，通过实体关系模型的建立来描述数据库中各个实体之间的关系和属性，从而达到有效地存储和管理数据的目的。
在进行数据库逻辑设计前，我们需要明确数据库的目标和需求，了解业务流程和数据交互的要求。
然后，我们可以开始建立实体关系模型。
实体关系模型是数据库逻辑设计的关键部分。
它通过实体、属性和关系三个元素来描述数据库中的数据结构。
实体是指在数据库中存储的对象，例如，一个学生、一本书或者一个订单。
每个实体都有一组属性，这些属性用于描述实体的特征和属性。
例如，一个学生实体可能有学号、姓名、年龄等属性。
关系则是实体之间的联系和依赖关系，例如，一个学生可以选修多门课程，这种关系可以用关系模型中的外键实现。
在建立实体关系模型时，我们需要遵循一些基本原则。
首先，每个实体都应该有一个唯一标识符，以便能够对其进行唯一的识别和操作。
这通常是通过添加一个主键来实现的。
其次，我们需要确立实体之间的关系类型，如一对一关系、一对多关系或多对多关系。
根据实际需求，我们可以使用外键来实现这些关系。
最后，我们还需要考虑实体的属性和属性值之间的约束和依赖关系，如属性的数据类型、长度和取值范围。
建立完实体关系模型后，我们需要将其转化为关系数据库中的表结构。
表是数据库中组织和存储数据的最基本单位，每个表对应一个实体。
在表中，每个属性对应一个表的列，并且每一行对应一个实体实例。
通过表和列之间的对应关系，我们可以在数据库中查询、插入、更新和删除数据。
在将实体关系模型转化为表结构时，我们需要注意一些细节。
首先，每个表应该有一个主键列，用于唯一标识每一行数据。
其次，我们需要使用外键来实现实体之间的关联关系。
外键是一个指向其他表的列，它引用了其他表的主键列，从而实现了表之间的关联。
此外，我们还需要选择适当的数据类型来存储数据，并为每个列定义约束条件，如唯一性、非空和默认值等。
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型(一)
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型在当今数字化时代，数据已经成为各行各业的核心资源，数据库技术的应用也越来越广泛。
而要有效地管理和利用数据，数据概念模型与逻辑模型是至关重要的工具。
本文将分析和讨论数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型的概念、作用以及它们在具体应用中的实践。
一、数据概念模型数据概念模型是数据库设计的起点，它描述了现实世界中数据的抽象、组织和关系。
数据概念模型主要分为层次模型、网络模型、关系模型和面向对象模型等。
其中，关系模型是目前应用最广泛的模型。
关系模型以表的形式来表示数据，其中每个表代表一个实体或概念，表的每一行代表一个实体的具体实例。
在关系模型中，通过定义实体之间的关系（即表之间的连接）来描述数据之间的联系。
数据概念模型的作用在于提供了对数据进行抽象和组织的框架，为数据库的设计和构建提供了基础。
通过数据概念模型，数据库专家和设计者能够更好地理解业务需求，明确数据之间的关系，准确建立和管理数据库。
此外，数据概念模型还可以作为数据交流和沟通的工具，帮助不同角色的人员理解和协调数据的使用和管理。
二、逻辑模型逻辑模型是在数据概念模型的基础上进一步细化和明确的模型，它描述了数据的具体结构和操作。
逻辑模型主要包括层次模型、网状模型和关系模型等。
层次模型和网状模型是早期的逻辑模型，它们在数据组织和操作上有一定的局限性。
而关系模型采用了更加灵活和简洁的数据组织方式，通过表和关系的方式来描述数据，更加符合现实世界。
关系模型以表结构和关系为基础，通过关系代数和关系演算等形式化的方法，定义了对数据的操作和查询。
通过关系模型，用户可以使用结构化的查询语言（如SQL）对数据库进行增删改查等操作，实现对数据的灵活管理和利用。
逻辑模型的作用在于对数据进行进一步的精细化和抽象化，为实际的数据库应用提供了具体的操作和查询方式。
逻辑模型不仅可以促进数据库的建立和管理工作，还能够方便用户对数据的使用和操作。
通过逻辑模型，用户只需要了解基本的数据操作规则，而无需了解底层的物理存储细节，从而提高了数据库的易用性和效率。
1.2《数据库系统概论》之数据模型（概念模型、逻辑模型--物理模型、层次模型、网状模型、关。。。
1.2《数据库系统概论》之数据模型（概念模型、逻辑模型--物理模型、层次模型、⽹状模型、关。
前⾔本篇⽂章学习书籍：《数据库系统概论》第5版王珊萨师煊编著视频资源来⾃：由于学长已经系统的整理过本书了，我在学习课本和视频以及学长⽂章的同时在学长⽂章的基础上进⾏相应学习修改。
（学长原系列⽬录：）资料参考⽹站：0.思维导图1.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。
通俗地讲数据模型就是现实世界的模拟。
数据模型应满⾜三⽅⾯要求：能⽐较真实地模拟现实世界容易为⼈所理解便于在计算机上实现2.两⼤类数据模型数据模型分为两类（分属两个不同的层次）(1) 概念模型也称信息模型，它是按⽤户的观点来对数据和信息建模，⽤于数据库设计。
(2) 逻辑模型和物理模型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。
物理模型是对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表⽰⽅式和存取⽅法，在磁盘或磁带上的存储⽅式和存取⽅法。
客观对象的抽象过程—两步抽象现实世界中的客观对象抽象为概念模型；把概念模型转换为某⼀DBMS⽀持的数据模型。
3.数据模型的组成要素(1)数据结构数据结构是所研究的对象类型的集合。
这些对象是数据库的组成成分，数据结构指对象和对象间联系的表达和实现，是对系统静态特征的描述，包括两个⽅⾯：（1）数据本⾝：类型、内容、性质。
例如关系模型中的域、属性、关系等。
（2）数据之间的联系：数据之间是如何相互关联的，例如关系模型中的主码、外码联系等。
(2)数据操作数据操作对数据库中各种对象(型)的实例(值)允许执⾏的操作，及有关的操作规则数据操作的类型查询更新(包括插⼊、删除、修改)(3)数据的完整性约束条件数据的完整性约束条件是⼀组完整性规则的集合，规定数据库状态及状态变化所应满⾜的条件，以保证数据的正确性、有效性和相容性。
完整性规则：给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和储存规则4.概念模型(1)⽤途与基本要求概念模型的⽤途:概念模型⽤于信息世界的建模是现实世界到机器世界的⼀个中间层次是数据库设计的有⼒⼯具数据库设计⼈员和⽤户之间进⾏交流的语⾔对概念模型的基本要求:较强的语义表达能⼒能够⽅便、直接地表达应⽤中的各种语义知识简单、清晰、易于⽤户理解(2) 信息世界中的基本概念(1) 实体（Entity）客观存在并可相互区别的事物称为实体。
《数据库原理》知识点总结归纳
《数据库原理》知识点总结归纳数据库原理是计算机科学中的重要基础课程，它涉及到数据库的架构、数据模型设计、数据操作和查询、事务处理等方面的知识。
下面对《数据库原理》的主要知识点进行总结归纳。
1.数据库基本概念-数据：存储在计算机中的描述事物属性和关系的符号记录。
-数据库：长期存储在计算机内、有组织地、可共享的大量数据的集合。
-数据库管理系统（DBMS）：用于管理和操作数据库的软件系统。
-数据库系统：由DBMS、数据库和应用程序组成的完整系统。
2.数据模型-关系模型：基于关系理论，将数据组织成二维表格形式。
-实体-关系模型：基于实体和实体之间的关系来描述现实世界。
-层次模型：数据组织为树形结构。
-网状模型：数据组织为图形结构。
-对象模型：以对象为中心来描述数据。
3.关系代数和关系演算-关系代数：一组运算符和规则，用于操作关系数据库的各种操作，包括选择、投影、并、差、交、连接等。
-关系演算：基于数理逻辑的一种查询方式，分为元组关系演算和域关系演算。
4.数据库设计-概念设计：确定数据库的整体结构和模式。
-逻辑设计：将概念模型转化为关系模型。
-物理设计：确定存储结构、访问路径、索引等。
5.数据库查询-SQL语言：结构化查询语言，用于对数据库进行操作和查询。
-查询优化：通过优化查询计划来提高查询效率。
6.事务处理-事务：是对数据库进行访问和更新的基本单位，具有原子性、一致性、隔离性和持久性的特性。
-并发控制：用于处理多个事务并发执行时可能出现的并发不一致问题，包括锁、并发控制技术等。
7.数据库完整性和安全性-完整性约束：用于保证数据库中数据的完整性，包括实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性等。
-安全性：包括用户权限管理、数据加密、备份和恢复等。
8.数据库备份和恢复-备份：将数据库的副本存储在其他位置，以防止数据丢失。
-恢复：将备份的数据库恢复到原来的状态，包括崩溃恢复和事务恢复。
以上是《数据库原理》的主要知识点总结归纳，通过对这些知识点的掌握，可以深入理解数据库的基本原理和操作，为实际应用提供支持。
数据库工程师复习重点：关系数据库逻辑设计
数据库工程师复习重点：关系数据库逻辑设计关系数据库逻辑设计5.1 概述5.2 基本概念5.2.1 关系模型1、关系模型采用一个二维表格在计算机中组织、存储、处理和管理数据。
(1) 关系名(数据库名)：由字母数字组成;(2) 属性名;(3) 关系模式和关系：描述模式描述关系的静态结构，由模式名、关系模式所包含的属性及属性值所满足的条件组成模式定义。
(4) 元组：描述关系中的行;(5) 域：它定义关系的每个属性取值的类型;(6) 主码：能够惟一标识关系中每一个元组的属性或属性组;(7) 关系的数学定义：关系模式是建立在集合集论的基础上的，用数学的概念定义关系有;(A) 定义一：域是值的集合，同一个域中的值具有相同的数据类型;(B) 定义二：(C) 定义三：(D) 当关系引用了属性名后关系具有以下属性：[1] 不能有重复的元组;[2] 元组上下无序;[3] 按属性名引用时属性左右无序;[4] 所有属性值都是原子项(不可再分);(8) 总结：关系是一张二维表，表中的一行被称为一个元组，一列称为属性，由一组域值组成。
关系是元组的集合，关系中的每个元组在数学上被定义为这个关系所涉及的全部域值中笛卡儿积的一个元素。
5.2.2 关系数据库1、关系数据库是按照二维表组织和存储的相互关联的关系的集合，关系数据库模式是关系模式的集合;5.2.3 关系的完整性1、关系的完整性(完整性约束)：是对关系的某种约束规则和关系满足的定义。
通常这组约束规则用来限定和检查数据库所含实例的合法性和正确性;2、完整性约束分静态和动态两种，静态完整性约束是基于关系模式的，主要有主码、外码约束和域约束组成;动态完整性约束是基于企业的业务规则的。
3、静态完整性约束规则：(1) 主码约束：主码必须满足：(A) 惟一性：在一个关系中不存在两个元组，它们具有相同的主码值;(B) 最小性：不存在从组成主码的属性集中去掉一个属性，还仍能保持数据的惟一性;(2) 外码约束：(3) 用户定义的完整性：5.3 关系数据库设计理论5.3.1 问题的提出究竟一个关系数据库包含哪些属性是合理的，如何评价一个关系模式设计的优劣?5.3.2 函数依赖函数依理论利用一个关系中属性之间的依赖关系评价和优化关系模式，以保证存储到数据库中的关系具有较好特性;1、函数依赖：(1) 设R(U)为一关系模式，X和Y为属性全集U的子集，若对于R(U)的任意一个可能的关系r，r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等，而在Y上的属性值不等，则称“X函数决定Y”或“Y函数依赖于X”，并记作X Y，其中X称为决定因素，因为根据函数依赖定义，给定一个X，就能惟一决定一个Y。
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© Prentice Hall, 2002 7
Primary key(Ms access) An attribute (or combination) that uniquely identifies each row in a relation Foreign key(eg) Represents relationship between 2 tables Attribute (or combination) in a relation that is the primary key of another relation in same database Composite key Key consists of more than one attribute
Course_Title Date SPSS Surveys Tax Acc 6/19/1996 10/7/1996 10/7/1996
Emp_ID 100 140
Name Margaret Simpson Allen Beeton
Dept_Name Salary Marketing Accounting 48,000 52,000
© Prentice Hall, 2002
4
Relational Data Model
Relation showing sample data
Fields(Attributes,columns)
Emp_ID 100
Name
Dept_Name
Salary 48,000 52,000 43,000 55,000 42,000
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002
5
Relational Notation
EMPLOYEE1 Emp_ID Name
Dept_Name
Salary
EMPLOYEE1(Emp_ID, Name, Dept_Name, Salary) DEPARTMENT(Dept_Name, Location)
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002 8
Key Fields
Figure 6-5 -- Schema for four relations (Pine Valley Furniture)
Primary Key Foreign Key
Combined, these are a composite primary key (uniquely identifies the order line)…individually they are foreign keys
14
Example schema from textbook(p212)
CUSTOMER
Customer_ID
Customer_Name
Address
…
ORDER
Order_ID
ORDER_LINE
Order_Date Product_ID
Customer_ID Quantity
Order_ID
PRODUCT
Dept_Name Salary Marketing Marketing Accounting 48,000 48,000 52,000
Course_Title Date SPSS Surveys Tax Acc SPSS C++ SPSS Java 6/19/1996 10/7/1996 10/7/1996 1/12/1995 4/22/1996 1/25/1997 8/30/1999
Margaret Simpson Marketing Allen Beeton Chris Lucero Lorenzo Davis Susan Martin Accounting Info Systems Finance Marketing
Tuples (Records,Rows)
140 110 190 150
– Short text statements using relational notation – Graphical like ERD but with attributes listed within
the rectangle for each relation
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002
Info Systems 43,000 Info Systems 43,000 Finance Marketing Marketing 55,000 42,000 42,000
Eg2
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002
13
Relational Database
Consists of any number of relations Structure described through use of conceptual schema TWO methods for expressing a schema:
© Prentice Hall, 2002
Emp_ID 100 140 110 190 150
Name Margaret Simpson Allen Beeton Chris Lucero Lorenzo Davis Susan Martin
Dept_Name Salary Marketing Accounting 48,000 52,000
Product_ID
Chapter 5
Product_Description
…
15
© Prentice Hall, 2002
Textual Notation
CUSTOMER(Customer_ID, Customer_Name, Address, City, State, Zip) ORDER(Order_ID, Order_Date, Customer_ID) ORDER_LINE(Order_ID, Product_ID, Quantity) PRODUCT(Product_ID, Product_Description, Product_Finish, Unit_Price, On_Hand) Note Customer_ID is FKey on ORDER Both Order_ID and Product_ID are Fkey on ORDER_LINE, but difficult to show Chapter 5
48,000 52,000 43,000 55,000 42,000
Not all tables qualify as relations Requirements:(MS access) – Every relation has a unique name. – Attributes (columns) in tables have unique names – The order of the columns is irrelevant – The order of the rows is irrelevant – Every attribute value is atomic (not multivalued, not composite) – Every row is unique (can’t have two rows with exactly the same values for all their fields) 10 Chapter 5
Course_Title Date_Compl eted SPSS Surveys Tax Acc SPSS C++ SPSS Java 6/19/1996 10/7/1996 10/7/1996 1/12/1995 4/22/1996 1/25/1997 8/30/1999
Info Systems 43,000 Finance Marketing 55,000 42,000
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002 3
Relational Data Model
Relation Named two dimensional table of data
– Set of named column
Chapter 5
Course_Title Date SPSS Surveys Tax Acc 6/19/1996 10/7/1996 10/7/1996
12
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002
Emp_ID 100 100 140 110 110 190 150 150
Name Margaret Simpson Margaret Simpson Allen Beeton Chris Lucero Chris Lucero Lorenzo Davis Susan Martin Susan Martin
– Notation for relational data model – Integrity Constraints – Transforming ERD to relational model – Normalization and Normal Form (NF)
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002 2
Relational Data Model
Represents data in the form of tables
Data Structure – Data organized in the form of tables with rows and columns Data Manipulation – Operations to manipulate the data stored in the tables Data Integrity – Facilities to specify business rules that maintain the integrity of the data when manipulated