数据库关系模型及完整性
第3章 关系数据库
3）用户定义的完整性 ） 由用户自己根据情况， 由用户自己根据情况，对数据库中数据所做的规定称 为用户定义的完整性规则，也称为域完整性规则。 为用户定义的完整性规则，也称为域完整性规则。通 过这些规则来限制数据库中只能接受符合用户定义完 整性约束条件的数据值， 整性约束条件的数据值，从而保证了数据的正确性和 有效性。 有效性。
关系模型的主要特点有： 关系模型的主要特点有： （1）关系中每一分量不可再分，是最基本的数据单位，即不 ）关系中每一分量不可再分，是最基本的数据单位， 允许有表中表。 允许有表中表。 （2）每一竖列的分量是同属性的，列数根据需要而定，且各 ）每一竖列的分量是同属性的，列数根据需要而定， 列的顺序是任意的。 列的顺序是任意的。 （3）每一横行由一个个体事物的诸多属性构成，且各行的顺 ）每一横行由一个个体事物的诸多属性构成， 序是任意的。 序是任意的。 （4）一个关系是一张二维表，不允许有相同的属性名，也不 ）一个关系是一张二维表，不允许有相同的属性名， 允许有相同的元组。 允许有相同的元组。
（6）关系模式：对关系的描述，一般表示为：关系名 （属性1，属性2，…，属性n） （7）关键字或码（Key）：表中用来唯一确定（标识） 一个元组的某个属性或属性组合。 关键字必须唯一，但它的唯一性不是只对关系的当前元 组构成来确定的。(，)还要考Байду номын сангаас元组构成的将来可能性。 一个关系中，关键字的值不能为空，即关键字的值为空 的元组在关系中是不允许存在的。
3.2.1 传统的集合运算
传统的集合运算，包括并、 传统的集合运算，包括并、差、交、广义笛卡尔积 四种运算。 四种运算。 1、并（Union） 、 ） 关系R与关系 的并记作 关系 与关系S的并记作： 与关系 的并记作： R∪S = { t | t∈R ∨ t∈S } ∪ ∈ ∈ 其结果仍为关系，由属于 或属于 的元组组成。 或属于S的元组组成 其结果仍为关系，由属于R或属于 的元组组成。 2、交（ Intersection） 、 ） 关系R与关系 的交记作 关系 与关系S的交记作： 与关系 的交记作： R∩S = { t | t∈R ∧t∈S } ∈ ∈ 其结果关系仍为关系，由既属于 又属于 的元组组成。 又属于S的元组组成 其结果关系仍为关系，由既属于R又属于 的元组组成。
简述关系模型的完整性规则
简述关系模型的完整性规则
关系模型的完整性规则是一种数据库设计技术，它指定了数据库中的数据必须满足的一系列规则，以确保数据的完整性。
它是一种结构化查询语言（SQL）的一部分，用于确保数据库中的数据满足一定的规则，以确保数据的完整性。
关系模型的完整性规则包括实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。
实体完整性是指数据库中的每一行必须有一个唯一的标识符，以确保数据的完整性。
参照完整性是指数据库中的每一行必须有一个有效的外键，以确保数据的完整性。
用户定义的完整性是指用户可以定义一些规则，以确保数据的完整性。
关系模型的完整性规则是一种重要的数据库设计技术，它可以确保数据库中的数据满足一定的规则，以确保数据的完整性。
它可以帮助数据库管理员确保数据库中的数据满足一定的规则，以确保数据的完整性。
它可以帮助数据库管理员更好地管理数据库，以确保数据的完整性。
第2章 数据库-关系模型1
• 在关系数据模型中一般将数据完整性分为三类
– 实体完整性
– 参照完整性 – 用户定义完整性
需要说明两点
• 关系是元组的集合，集合（关系）中的元素（元组） 是无序的；而元组不是分量di的集合，元组中的分量
是有序的。
例如，在关系中(a,b)≠(b,a)，但在集合中{a,b}={b,a}。
• 若一个关系的元组个数是无限的，则该关系称为无限
实体完整性规则
• 实体完整性是要保证关系中的每个元组都是可识别和唯一的。 • 实体完整性规则要求关系中元组的主键值不可以为空值。
• 实体完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件，也称作是
关系的不变性。 • 关系数据库管理系统用主键实现实体完整性，这是由关系系统 自动支持的。
对实体完整性规则的几点说明
关系数据语言
• 关系代数语言：如ISBL
• 关系演算语言：
– 元组关系演算语言（如Aplha,Quel)
– 域关系演算语言（如QBE)
• 具有关系代数和关系演算双重特点的语言：如SQL
返回
关系完整性约束
• 在数据库中数据完整性是指保证数据正确的特性。
它包括两方面的内容：
– 与现实世界中应用需求的数据的相容性和正确性； – 数据库内数据之间的相容性和正确性。
部门表(R1)
部门编号 01 02 03 04 部门名称 经理办公室 人事部 公关部 技术部 …
02 03
外部关系键
主关系键
注意事项：
• 外部关键字和相应的主关键字可以不同名，只要 定义在相同值域即可。 • 两个关系（R和S）也可以是同一个关系模式，表 示了属性之间的联系。 • 外部关键字的值是否为空，应视具体问题而定。
第2章 关系数据库数学模型
关系——二维表（行列），实体及其联系 都用关系表示。在用户看来关系数据的逻辑模 型就是一张二维表。
关系数据模型概述（续I）
关系操作 查询： 1）选择Select； 4）除Divide； Intersection； 编辑： 1）增加Insert； Update；
2）投影Project； 3）连接Join； 5）并Union； 6）交 7）差Difference；
三元关系的转换 一般要引入分离关系 如公司、产品和国家之间的m:n:p的三元关系及销 售联系。
关系代数
关系代数概述 关系代数的运算符 集合运算符
并U 交∩ 差 专门的关系运算符
笛卡尔积 × 选择σ 投影π 连接 除 算术比较符
> ≥ < ≤ = ≠ 逻辑运算符
EER模型到关系模式的转换（续IV）
为此，本例中引入一个分离关系On_Load(借 出的书)，可以避免空值的出现。 这样，存在以下三个关系模式： Borrower(B#,Name,Address,……) Book(ISBN,Title,……) On_Load(ISBN,B#,Date1,Date2) 只有借出的书才会出现在关系On_Load中， 避免空值 的出现，并把属性Date1和Date2加到 关系On_Load中。
D1 x D2 x…x Dn={(d1,d2,…,dn) | di∈Di, i=1,2,…,n} (d1,d2,…,dn) --------n元组(n-tuple) di--------元组的每一分量（Component) Di为有限集时，其基数为mi，则卡积的基 数为M=m1*m2*…*mn
关系数据库
关系模型【数据库概论】
关系模型【数据库概论】(⼀) 关系模型知识引⼊开局⼀张图，知识全靠爆~DBMS 采⽤某种数据模型进⾏建模，提供了在计算机中表⽰数据的⽅式，其包括，数据结构、数据操作、数据完整性三部分。
在关系模型中，通过关系表⽰实体与实体之间的联系，然后基于关系数据集合进⾏数据的查询、更新以及控制等操作同时对数据的更新操作进⾏实体完整性、参照完整性、⽤户⾃定义完整性约束。
⽽在前期，通过关系代数和逻辑⽅式（关系演算）表⽰对关系操作的能⼒，⽽后出现了 SQL 语⾔，其吸纳了关系代数的概念，和关系演算的逻辑思想虽然进⾏了⼀定的解释，但是光看图上的这些名词，还是很懵，没关系，下⾯我们就按照图⽚上的标号，针对关系数据模型进⾏讲解多说⼀句：关系模型⾮常重要，是现在主流的⼀种数据模型，同样 SQL 也⾮常流⾏，现在⼤部分数据库都是⽀持 SQL 的，这也正是我们要针对此部分重点学⼀下的原因(⼆) 关系的数据结构(1) 关系的相关概念A：关系的数学描述关系概念是对事物间数据依赖的⼀种描述，同时集合论提供了关系概念：集合论中的关系本⾝也是⼀个集合，以具有某种联系的对象组合——“序组”为其成员。
关系不是通过描述其内涵来刻画事物间联系的，⽽是通过列举其外延（具有这种联系的对象组合全体）来描述这种联系B：笛卡尔积关系的概念是建⽴在笛卡尔积概念的基础上的，笛卡尔积是定义在给定⼀组域上的有序对的集合，⽽域则是⼀组具有相同数据类型的值的集合，例如⾃然数整数实数，长度⼩于若⼲字节的字符串集合等都可以是域给定⼀组域D1，D2，…，Dn，这n个域的笛卡尔积为：D1×D2×…×Dn＝｛（d1，d2，…，dn）｜ di∈Di，i＝1，2，…，n ｝每⼀个元素（d1，d2，…，dn）叫作⼀个n元组（n-tuple），或简称为元组（Tuple）元素中的每⼀个di值叫作⼀个分量（Component）若Di (i＝1,2,…,n)为有限集，其基数为mi (i＝1,2,…,n)，则D1×D2×…×Dn的基数M为：nM= ∏ mii=1定义可能有⼀些抽象，引⼊⼀个例⼦看⼀下，会直观⼀些【例】设：D1为学⽣集合= {张⼭，李斯，王武}；D2为性别集合= {男，⼥}；D3为年龄集合= {19，20}⽤⼆维表的形式表⽰D1×D2×D3，则为下表格，则有12个元组姓名性别年龄张⼭男19张⼭⼥19张⼭男20张⼭⼥20李斯男19李斯⼥19李斯男20李斯⼥20王武男19王武⼥19王武男20王武⼥20姓名性别年龄C：关系的定义根据上⾯的铺垫可以得出：满⾜⼀定语义的D1×D2×…×Dn的⼦集叫作在域D1、D2、…、Dn上的关系定义：R（D1, D2, …, Dn）R：关系的名字n：关系的⽬或度（Degree）(2) 关系模型的相关概念关系的描述称为关系模式：R（U, D, Dom, F）R：关系名U：组成该关系的属性集合D：属性组U中属性所来⾃的域Dom：属性向域的映像的集合F：属性间数据的依赖关系集合A：属性（U）若关系对应⼀个实体，关系的属性就是所要描述的实体对象的属性，即实体所对应的事物对象的特征，例如姓名，性别，年龄在同⼀关系中，属性名不能相同，但不同的属性可以有相同的域。
Ch02-01-关系模型、关系数据结构、关系完整性new
• 空值，表示尚未分配专业；
• 非空值，必须是专业关系中某个元组的专业号值。
2. 3 关系的完整性
(2) 参照完整性： 例2.9：学生(学号，姓名，性别，专业号，年龄) 课程(课程号，课程名) 选修(学号，课程号，成绩) 学号
学生关系
选修关系
课程号
课程关系
根据参照完整性，选修关系中的学号和课程号属性的可能取值：
在一个给定的应用领域中，所有实体及实体之间联系的关系的集合构成一个 关系数据库，关系数据库模式包括： （1）若干域的定义； （2）在这些域上定义的若干关系模式。
2.2 关系操作
关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。
2.2.1 基本的关系操作
选择、投影、并、差、笛卡尔积
查询操作
Supervisor 张清枚 刘逸
Speciality 计算机 机械
Postgraduate 李勇 王敏 刘琛
2.1.2 关系模式
关系模式是型，关系是值。关系模式应刻画如下方面： (1) 关系是元组的集合，因此关系模式必须指明这些元组集合的结构。即它由 哪些属性构成，这些属性来自哪些域，以及属性与域之间的映像关系。 (2) 一个关系通常是由赋予它的元组语义来确定的，凡使该语义为真的笛卡尔 积中的元素全体就构成了该关系模式的关系。 现实世界的许多已有事实限定了关系模式所有可能的关系必须满足一定的完 整性约束条件，关系模式应当刻画出这些完整性约束条件。
其中每一个元素(d1, d2, …, dn)叫做一个n元组(n-tuple)或简称元组(tuple)。元素 中的每一个值di，叫做一个分量(Component)。
若Di为有限集，其基数为mi，则D1×D2×…×Dn的基数为： n M = ∏mi i=1
02 关系数据库的基本理论
2.2.4 关系系统
2．关系系统的分类 按照E.F.Codd的思想，可以把关系系统分 类如下： （1）最小关系系统 （2）关系上完备的系统 （3）全关系系统
2.2.4 关系系统
3．全关系系统的12条基本准则 【准则2-0】一个关系型的DBMS必须能完全通过 它的关系能力来管理数据库。 【准则2-1】信息准则。 【准则2-2】保证访问准则。 【准则2-3】空值的系统化处理。 【准则2-4】基于关系模型的动态的联机数据字典。 【准则2-5】统一的数据子语言准则。
第2章 关系数据库的基本理论
关系数据库系统具有独特的风格，概括起 来有以下五个特点。
（1）简单明了的数据模型。 （2）具有严谨的理论基础。 （3）实体表示方法和实体之间联系的表示 方法一致。 （4）处理多对多的联系方便。 （5）使用的关系数据语言功能强大。
2.1 关系模型概述
关系模型是关系数据库的基础。关系模型由数据 结构、关系操作集合和完整性约束三部分组成。 2.1.1 关系数据结构
其中，姓名、职称、X称为域名，姓名域和职称域各有4个值， X域有2个值，一般称它们的基数分别为4、4、2。
2.2.1 数学定义
【 定 义 2-2】 给 定 一 组 域 D1,D2,…,Dn ， 则 D1×D2×…×Dn ＝ ｛ (d1,d2,…,dn) ｜ d1∈Di ， i ＝ 1,2,…,n ｝ 称 为 D1,D2,…,Dn 的 笛卡尔积。其中每个(d1,d2,…,dn)叫做一个n元组，元组中的 每个di是Di域中的一个值，称为一个分量。
表达（或描述）关系操作的关系数据语言 可以分为三类，具体分类情况如下：
2.1.2 关系操作
（1）关系代数 关系代数是用对关系的运算来表达查询要
求的方式。 （2）关系演算
关系模型的概念定义是什么
关系模型的概念定义是什么关系模型是数据库管理系统中最经典、最常用的数据模型之一，它是基于数学集合论的一种数据组织和操作方式。
关系模型用于描述数据之间的关系，将数据组织成由二维表格（即关系）组成的数据库。
关系模型的概念定义包括以下几个方面：1. 数据表：关系模型中的基本单位是数据表，也称为关系。
一个数据表由若干行和若干列组成，每行代表一个实体，每列代表一个属性。
数据表中的每个元素称为一个数据项。
2. 元组和属性：数据表中的每一行称为一个元组，每一列称为一个属性。
元组是实体的具体实例，属性定义了实体的特征。
3. 主键：每个数据表都必须有一个主键，用来唯一标识每个元组。
主键可以是一个或多个属性的组合，用来确保每个元组在数据表中的唯一性。
4. 外键：外键用于建立表与表之间的关系，它是一个表的一个属性，引用了另一个表的主键。
外键建立了表与表之间的联系，可以用来进行数据的关联查询。
5. 实体完整性：关系模型要求每个实体在关系中都具有唯一的标识，这称为实体完整性约束。
实体的标识由主键来确定，主键的值不能为NULL，而且不能重复。
6. 参照完整性：参照完整性是关系模型中的一个重要约束条件，用来保证数据的完整性和一致性。
参照完整性要求每个外键的值必须等于另一个表的主键值，或者为NULL。
参照完整性可以防止数据的孤立和冗余。
7. 数据操作：关系模型提供了一组基本的操作来对数据进行增、删、改、查。
包括插入新的元组、删除已有的元组、修改元组的属性值以及查询元组的操作。
这些操作可以通过结构化查询语言（SQL）来实现。
8. 数据完整性：关系模型还要求数据必须满足事先定义的一些完整性约束。
例如，数据表中的某个属性要求非空、取值范围在一定范围内等。
这些完整性约束可以保证数据的一致性和正确性。
总之，关系模型是一种以二维表格的形式组织和操作数据的模型，通过定义实体和属性之间的关系，提供了一种结构化的方法来存储和处理数据。
关系模型的概念定义包括数据表、元组和属性、主键和外键、实体完整性、参照完整性、数据操作和数据完整性等内容。
数据库完整性
数据库完整性本节要点：实体完整性参照完整性⽤户定义的完整性完整性约束命名⼦句触发器数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。
例如，学⽣的学号必须唯⼀；性别只能是男或⼥；本科学⽣年龄的取值范围为14~50的整数；学⽣选的课程必须是学校开设的课程；学⽣所在的院系必须是学校已经成⽴的院系等。
数据的完整性和安全性是两个不同概念。
为维护数据库的完整性，DBMS必须：提供定义完整性约束条件的机制提供完整性检查的⽅法违约处理1 实体完整性1.1 实体完整性定义关系模型的实体完整性在CREATE TABLE中⽤PRIMARY KEY定义。
对单属性构成的码有两种说明⽅法，⼀种是定义为列级约束条件，另⼀种是定义为表级约束条件。
对多个属性构成的码只有⼀种说明⽅法，即定义为表级约束条件。
⽰例：将Student表中的Sno属性定义为码（单属性构成的码）(1)在列级定义主码CREATE TABLE Student(Sno CHAR(9) PRIMARY KEY，Sname CHAR(20) NOT NULL，Ssex CHAR(2) ，Sage SMALLINT，Sdept CHAR(20));(2)在表级定义主码CREATE TABLE Student(Sno CHAR(9)，Sname CHAR(20) NOT NULL，Ssex CHAR(2) ，Sage SMALLINT，Sdept CHAR(20)，PRIMARY KEY (Sno));⽰例：将SC表中的Sno，Cno属性组定义为码（多属性构成的码）CREATE TABLE SC(Sno CHAR(9) ，Cno CHAR(4) ，Grade SMALLINT，PRIMARY KEY (Sno，Cno) /*只能在表级定义主码*/);1.2 实体完整性检查和违约处理插⼊或对主码列进⾏更新操作时，RDBMS⾃动进⾏检查：1. 检查主码值是否唯⼀，如果不唯⼀则拒绝插⼊或修改2. 检查主码的各个属性是否为空，只要有⼀个为空就拒绝插⼊或修改2 参照完整性2.1 参照完整性定义关系模型的参照完整性在CREATE TABLE中⽤FOREIGN KEY短语定义哪些列为外码，⽤REFERENCES短语指明这些外码参照哪些表的主码。
关系数据库的数据模型
关系数据库的数据模型是关系模型。
关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束三部分组成。
1. 关系数据结构：关系模型用二维表来组织数据，这个二维表在关系数据库中称为关系。
关系数据库就是表的集合。
2. 关系操作集合：传统的关系运算、专门的关系运算、有关的数据操作。
3. 关系完整性约束：数据的完整性是指保证数据正确性的特征，包括与现实世界中应用需求的数据的相容性和正确性，以及数据库内数据之间的相容性和正确性。
在关系模型中，将现实世界中的实体、实体与实体之间的联系都用关系来表示，它源于数学，有自己的严格的定义和一些固有的术语。
关系数据库重点
第2章关系数据库教学课时：6课时本章学习目标：1.掌握数据模型的基本概念2.掌握实体-联系模型3.掌握关系模型的概念和性质4.掌握关系的完整性规则5.掌握关系数据库的规范化理论、范式的基本概念和分解方法教学重点：1.关系数据模型2.关系的规范化3.关系完整性教学难点：1.实体—联系模型2.关系模型的三要素3.范式4.实体完整性5.参照完整性教学方法：讲授法、讲解法、演示法、讨论法教学过程及内容：2.1 数据模型2.1.1 数据模型的概念一般地讲，数据模型是严格定义的一组概念的集合。
这些概念精确地描述了系统的静态特性、动态特性和完整性约束条件。
因此，数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束三部分组成。
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。
2. 数据操作数据操作是指对数据库中各种对象型的实例(如关系模型中的关系的值)所允许执行的操作的集合，包括操作及有关的操作规则。
数据库主要有检索和更新(包括插入、删除、修改)两大类操作。
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。
完整性规则是给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则，用以限定符合数据模型的数据库状态以及状态的变化，以保证数据的正确、有效、相容。
2.1.2 数据之间的联系数据模型是数据库系统的核心和基础，各种数据库管理系统都是基于某种数据模型的。
而具体的数据库管理系统所支持的数据模型不便于非计算机专业人员理解和应用。
概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象。
它不是面向机器实现，而是面向现实世界，是按照用户的观点来对数据和信息建模。
图2.1 数据抽象层次现实世界抽象信息世界概念模型转换机器世界DBMS支持的数据模型1. 实体及其属性1) 实体客观存在并可相互区分的事物称为实体。
2) 属性实体所具有的某一特性称为属性。
3) 实体和属性的型与值实体和属性有型与值之分。
数据库的安全性和完整性及其实现机制
数据库的安全性和完整性及其实现机制为了保证数据库数据的安全可靠性和正确有效，DBMS必须提供统一的数据保护功能。
数据保护也为数据控制，主要包括数据库的安全性、完整性、并发控制和恢复。
一、数据库的安全性数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。
计算机系统都有这个问题，在数据库系统中大量数据集中存放，为许多用户共享，使安全问题更为突出。
在一般的计算机系统中，安全措施是一级一级设置的。
在DB存储这一级可采用密码技术，当物理存储设备失窃后，它起到保密作用。
在数据库系统这一级中提供两种控制：用户标识和鉴定，数据存取控制。
在ORACLE多用户数据库系统中，安全机制作下列工作：防止非授权的数据库存取；防止非授权的对模式对象的存取；控制磁盘使用；控制系统资源使用；审计用户动作。
数据库安全可分为二类：系统安全性和数据安全性。
系统安全性是指在系统级控制数据库的存取和使用的机制，包含：有效的用户名/口令的组合；一个用户是否授权可连接数据库；用户对象可用的磁盘空间的数量；用户的资源限制；数据库审计是否是有效的；用户可执行哪些系统操作。
数据安全性是指在对象级控制数据库的存取和使用的机制，包含：哪些用户可存取一指定的模式对象及在对象上允许作哪些操作类型。
在ORACLE服务器上提供了一种任意存取控制，是一种基于特权限制信息存取的方法。
用户要存取一对象必须有相应的特权授给该用户。
已授权的用户可任意地可将它授权给其它用户，由于这个原因，这种安全性类型叫做任意型。
ORACLE利用下列机制管理数据库安全性：数据库用户和模式；特权；角色；存储设置和空间份额；资源限制；审计。
1．数据库的存取控制ORACLE保护信息的方法采用任意存取控制来控制全部用户对命名对象的存取。
用户对对象的存取受特权控制。
一种特权是存取一命名对象的许可，为一种规定格式。
ORACLE使用多种不同的机制管理数据库安全性，其中有两种机制：模式和用户。
数据库 第二章 关系数据库
关系的描述称为关系模式，在上图中二维表的表头那行
称为关系模式，又称表的框架。
（2）形式化定义 ：
R（U，D，Dom，F）
其中：R表示关系名；
U表示组成该关系的属性集合；
D表示U中属性所来自的域；
Dom表示属性向域的映像的集合
F表示属性间数据的依赖关系集合
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第一节 关系数据结构及形式化定义
一、和”关系”相关的概念定义 二、“关系”相关的概念 三、关系数据库中关系的类型 四、数据库中基本关系的性质
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一、和”关系”相关的概念定义
1、域:P47 2、笛卡儿积：P48 3、关系：P48
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域的定义
专业号 001 002
专业名 计算机应用 信息管理
二、DBMS在维护完整性方面具备的功能
1、提供定义完整性约束条件的机制 2、提供完整性检查的方法 3、违约处理
1、实体完整性
(1)定义:Primary key ->主键 (2)检查:
①对基本表插入一条记录 ②对基本表的主码进行更新 (3)违约处理 ① 若主码不唯一则拒绝插入或修改 ②若主码的各个属性有一个为空则拒绝插入或修改
3、参照完整性(Referential Integrity)
(1)外码 (2)参照完整性规则
外码(Foreign Key)
• 外码的定义:设F是基本关系R的一个或一组属性，但 不是R的码，如果F与基本关系S的主码相对应，则 称F为基本关系R的外码。并称R为参照关系，S为被 参照关系。
• 外码举例: 学生（学号，姓名，性别，专业号，年龄） 专业（专业号，专业名）
数据库的数据模型与关系模型的解析与对比
数据库的数据模型与关系模型的解析与对比数据库是计算机系统中非常重要的组成部分，它用于存储、管理和操作数据，为各种应用程序提供数据支持。
在数据库的设计和实现中，数据模型是一个关键概念。
数据模型定义了数据的结构、约束和操作方式，而关系模型则是其中较为常用和广泛应用的一种数据模型。
本文将对数据库的数据模型和关系模型进行解析与比较。
一、数据模型数据模型是用于描述现实世界中数据的结构、行为和属性等方面信息的形式化工具。
它是一个抽象的概念，用于帮助我们理解和组织数据。
数据模型可以分为几种不同的类型，包括层次模型、网状模型、关系模型和对象模型等。
1. 层次模型层次模型是数据库中最早出现的数据模型之一。
它将数据组织成一种层次结构，其中每个节点可以有多个子节点，但只能有一个父节点。
层次模型适用于描述具有父子关系的数据，例如树形结构。
然而，层次模型存在访问和维护的复杂性，限制了其在实际应用中的广泛使用。
2. 网状模型网状模型是在层次模型的基础上进行改进和发展的，它克服了层次模型中只能有一个父节点的限制。
在网状模型中，一个节点可以有多个父节点和多个子节点，通过指针来建立关系。
网状模型提供了更灵活的数据组织方式，但其复杂的结构和指针的使用给数据操作和管理带来了困难。
3. 关系模型关系模型是现代数据库中最为常用和广泛应用的一种数据模型。
它使用表格（关系）来表示数据，每个表格包含多个行（记录）和列（字段），并通过主键和外键等约束来建立表格之间的关系。
关系模型具有结构简单、易于理解和使用的优点，同时也支持数据的增删改查操作，是目前应用最广泛的数据模型之一。
4. 对象模型对象模型是在关系模型的基础上进行扩展和改进的。
它将数据组织成对象的形式，允许存储和操作更复杂的数据结构，如对象、类和继承等。
对象模型适用于面向对象的程序设计和数据库需求较为复杂的场景，但其在性能和查询效率上可能存在一些问题。
二、关系模型关系模型是一种基于关系代数和集合论的数据模型，它以表格的形式来表示和操作数据。
数据库设计——完整性(quan)
约束3：检查约束
作用：通过一个或多个字段上的输入值 是否符合设定的检查条件来保证数据库 数据的完整性。 一个表中可以定义多个检查约束； 每个CREATE TABLE语句中每个字段只 能定义一个检查约束； 当执行INSERT语句或者UPDATE语句时， 检查约束将验证数据；
数据库完整性
为维护数据库的完整性，DBMS必须：
1.提供定义完整性约束条件的机制 2.提供完整性检查的方法 3.违约处理
关系数据库的数据完整性
数据完整性就是指存储在数据库中的 数据的一致性和准确性。 在关系数据库中，主要有以下三种 类型： 行完整性 列完整性 参照完整性
• • •
关系数据库的数据完整性
create table customers ( CustomerID int identity(1,1) primary key, FirstName varchar(20) not null, LastName varchar(20) not null, Address varchar(100), City varchar(20), Tel varchar(20) UNIQUE, Company varchar(50), Birthday datetime, Type tinyint default 1 )
实现完整性的方法之一 —— 约束
使用CREATE TABLE语句(ALTER TABLE语 句)表示在创建(或修改)表的时候定义约束。 定义约束时，既可以把约束放在一个列上，也 可以把约束放在多个列上。如果把约束放在一 个列上，那么该约束称为列级约束；如果把约 束放在多个列上，那么把该约束称为表级约束。
Customers
字段号 1 2 3 4 5 6 7 8 字段名 客户ID 客户姓名 地址 城市 电话 公司 客户类型 出生日期 数据类型 整型 变长字符串 变长字符串 变长字符串 变长字符串 变长字符串 Tinyint 日期/时间 约束说明 标识列，主键 非空
数据库关系模型
引言概述：数据库关系模型是指在关系数据库中对数据进行组织和管理的一种方法。
它基于关系代数与集合论的理论基础，通过定义表、行和列的关系来描述数据之间的联系。
数据库关系模型被广泛应用于各种应用领域，如企业管理系统、网络应用和数据分析等。
本文将深入探讨数据库关系模型的原理、设计和应用。
正文内容：一、关系模型的基本概念1. 表、行和列的定义：关系模型以表的形式组织数据，表由行和列构成，行表示记录，列表示属性。
2. 主键和外键：主键是唯一标识表中每条记录的属性，外键则是关联两个或多个表的属性。
3. 实体、属性和关系：实体指具体的事物，属性是实体的特征或描述，关系表示不同实体之间的联系。
二、关系模型的设计原则1. 数据规范化：通过将数据分解成更小的、关联性更强的组件，避免数据冗余和不一致性，提高数据的灵活性和完整性。
2. 完整性约束：定义适当的规则和限制，确保数据的完整性和正确性。
3. 性能优化：考虑数据查询和更新操作的效率，设计合适的索引和约束。
三、关系模型的应用1. 数据存储与检索：关系模型提供了高效的数据存储和检索方法，用户可以通过结构化查询语言（SQL）进行各种数据操作。
2. 数据分析与决策支持：利用关系模型进行数据分析可以发现数据间的关联和趋势，为决策制定提供有力的支持。
3. 数据安全与保密性：关系模型提供了安全性控制的手段，可以对数据进行加密和权限管理，保护数据的隐私和机密性。
4. 分布式数据库：关系模型适用于分布式环境，可以将数据分布在多个节点上，实现数据共享和并行处理。
5. 多用户并发控制：关系模型允许多个用户同时对数据库进行访问和操作，通过并发控制机制保证事务的一致性和隔离性。
四、关系模型的进一步发展1. 面向对象数据库：面向对象数据库扩展了关系模型的能力，支持对象的继承、封装和多态性，并提供了更加灵活的数据表示方式。
2. 大数据与NoSQL数据库：关系模型在处理大规模、非结构化数据方面存在一定的局限性，NoSQL数据库的出现填补了这一空白。
关系数据结构关系定义关系性质关系模式关系的完整性实体
2019年9月6日12时13分
数据库原理
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关系数据库语言
关系代数 用关系运算来表达查询，以ISBL为代表
关系演算
元组演算、域演算
元组演算
用谓词公式来表达查询元组演算(以行为变量)，以ALPHA为代表
域演算
域演算(以列为变量)，以QBE为代表
关系数据库 标准语言SQL
花色
A
基数 ： 13×4 = 52
A
..
..
笛卡尔积可表示为一个二维表。
K
表中的每行对应一个元组，表中的每列对应一个域。
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数据库原理
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3.关 系 (relation)
定义2.3
D1×D2×…×Dn的子集称为在域D1，D2,…,Dn上的关系， 表示为R(D1,D2,…,Dn) 。 其中：R为关系的名；n为关系的度或目(Degree)。
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数据库原理
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2.2.2 关系模式
定义2.4 对关系的描述称为关系模式，记为 R(U，D，dom，F）；
其中：R为关系名，U为组成该关系的属性名集合，D为U中属性所来自的 域，dom为属性向域的映象集合，F为属性间数据的依赖关系集合。
关系模式通常简记为: R(U)
S(S#,SNAME,SA,SD)
逻辑运算符（非、与、或）
运算结果——关系
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数据库原理
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2.4.1 传统的集合运算
并(Union)运算
设关系R和关系S具有相同的目n（即两个关系都有n个属性），
且相应的属性取自同一个域，则关系R与关系S的并由属于R或属
关系模型概述
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关系模型概述
2022年9月12日
（三）
函数依赖
所谓函数依赖是指一个或一组属性的值可以决定其它属性的值。例如，一个 学生的学号可以决定一个学生的姓名；一个学生的学号和他所选课程的课程
为了消除部分函数依赖，将REPORT关系模式分解为REPORT1和COURSE这二个 关系模式：
REPORT1(S#, C#, MARKS)
函数依赖是(S#, C#) →MARKS
COURSE(C#, TITLE, LNAME, ROOM#)
函数依赖是C#→TITLE, C#→LNAME, LNAME→ROOM#。
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一、第一范式（1NF）
第一范式规定关系的每一个分量必须是一个不可分的数 据项。
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关系模型概述
2022年9月12日
例如：设有一关系模式R(S#，C#，G，TN，D)，其中 (S#)为学号，C#为课程号，G为成绩，TN为任课教师 姓名，D为教师所在系名，这些数据具有下列语义：
1）学号是一个学生的标识，课程号是一门课程的标识。 2） 一位学生所修的每门课程都有一个成绩。 3） 每门课程只有一位任课教师，但一位教师可以教多门课。 4） 教师中没有重名，每位教师只属于一个系。
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关系模型概述
2022年9月12日
下面是一个具体关系实例的数据，如表3- 3： 表3- 3 关系实例1
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关系数据模型的基本概念
关系数据模型的基本概念1. 关系（Relation）关系是关系数据模型的基本概念，它是一个二维表，由行和列组成。
每一列代表一个属性，每一行代表一条记录。
关系可以用来描述现实世界中的一个实体集合，如学生、图书等。
重要性：关系是关系数据库的核心，它提供了一种结构化的方式来存储和组织数据。
关系模型的简洁性和灵活性使得它成为现代数据库系统的基石。
应用：关系数据库是目前最广泛使用的数据库类型，被广泛应用于组织、管理和查询各种类型的数据，例如企业管理系统、电子商务平台、社交网络等。
2. 属性（Attribute）属性是关系中的列，用来描述一个实体的某个特征。
每个属性都有一个名字和一个预定义的数据类型，如整数、字符串等。
属性的取值来自于一个预定义的域（Domain），表示该属性可以取的值的集合。
重要性：属性是关系模型中承载数据的基本单元，用于描述实体的各个特征。
属性的预定义数据类型和取值域可以保证数据的一致性和完整性。
应用：属性用于描述数据的各个特征，如在学生关系中，属性可以包括学号、姓名、年龄、性别等。
3. 元组（Tuple）元组是关系中的行，代表关系中的一条记录。
一个元组包含了关系中所有属性的值，其中每个属性的值与该属性在元组所在的列对应。
重要性：元组是关系数据模型中的一条记录，包含了实体的所有属性信息。
通过元组，可以表示和组织各类实体，如学生、图书、订单等。
应用：元组常用于表示和操作关系数据库中的具体数据，如查询、新增、删除、更新等操作。
4. 候选码（Candidate Key）候选码是能唯一标识元组的一个或多个属性组合。
候选码的属性组合必须满足唯一性和最小性原则，即任意两个元组不具有相同的候选码值，同时候选码属性组合中的任何一个属性都不能被去除而保持唯一性。
重要性：候选码用于标识关系中的元组，它能够确保每个元组的唯一性。
候选码也是关系数据库设计的基础，通过选择合适的候选码可以提高查询效率和数据完整性。
详述关系型数据库概念及优缺点
详述关系型数据库概念及优缺点
关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，它使用表格来存储数据，并通过关联不同的表格来表示不同实体之间的关系。
关系型数据库的核心概念包括表格、列、行、主键、外键、关系等。
关系型数据库的优点包括：
1. 结构清晰：关系型数据库使用表格来存储数据，表格之间通过主键和外键进行关联，因此数据结构非常清晰，易于理解和维护。
2. 数据一致性：关系型数据库支持事务，可以保证数据的一致性和完整性，避免了数据的不一致和冗余。
3. 高性能：关系型数据库使用索引来提高查询性能，支持复杂的查询操作，因此可以高效地处理大规模数据。
4. 安全性：关系型数据库提供了完善的用户认证和授权机制，可以保证数据的安全性。
5. 兼容性：关系型数据库是一种成熟的技术，被广泛应用于各种应用场景，因此具有很好的兼容性和可扩展性。
关系型数据库的缺点包括：
1. 数据扩展性：关系型数据库在处理大规模数据时，性能可能会受到限制，需要进行分表或分区等操作来提高性能。
2. 灵活性：关系型数据库的表结构和数据类型比较固定，不太适合处理复杂的数据结构和非结构化数据。
3. 并发性：关系型数据库在处理高并发请求时，可能会出现锁冲突等问题，需要进行优化。
4. SQL 语言限制：关系型数据库使用 SQL 语言进行查询和操作，SQL 语言在表达复杂业务逻辑时可能会受到限制。
总之，关系型数据库是一种成熟的技术，具有结构清晰、数据一致性、高性能、安全性等优点，被广泛应用于各种应用场景。
但是，在处理大规模数据、复杂数据结构和高并发请求时，可能会出现一些性能和扩展性方面的问题，需要进行优化或选择其他更适合的数据库技术。