2.数据模型及分类
数据模型标准
数据模型标准数据模型是指描述数据结构、数据性质、数据关系的方式，是信息系统中对现实世界中事物和概念的抽象。
数据模型对于数据库的设计和实现起着重要的作用，它可以规范数据的组织方式，提供数据操作的接口，并且能够确保数据的完整性和一致性。
数据模型标准是指在数据模型设计过程中遵循的一系列规范和标准。
这些标准可以包括数据结构、数据类型、约束条件、关系定义等，旨在规范化数据的存储和处理方式，提高数据的质量和可靠性。
数据模型标准可以分为以下几个方面：1.数据结构标准：数据结构是指数据元素之间的关系和组织方式。
常见的数据结构有层次结构、网络结构、关系结构等。
关系结构是最常见和应用最广泛的一种数据结构，它基于关系模型，使用表格来存储和组织数据，每个表格代表一个实体类型，每一行代表一个实体，每一列代表一个属性。
2.数据类型标准：数据类型是指数据的存储格式和取值范围。
常见的数据类型有整型、字符型、浮点型、日期型等。
数据类型标准规定了每种数据类型的取值范围、存储长度和表示方式，确保数据的有效性和一致性。
3.约束条件标准：约束条件是指对数据的限制和约定。
常见的约束条件有主键约束、唯一约束、外键约束等。
主键约束规定了表中某一列的值必须唯一且非空，唯一约束规定了表中某一列的值必须唯一但可以为空，外键约束规定了表与表之间的关联关系。
约束条件标准可以确保数据的完整性和一致性。
4.关系定义标准：关系定义是指表与表之间的关联关系。
常见的关系定义有一对一关系、一对多关系、多对多关系等。
关系定义标准规定了关系的类型、属性和约束条件，用于描述和管理表与表之间的关联关系。
5.命名标准：命名标准是指命名对象和属性的规范。
对象的命名应该具有描述性、唯一性和易于理解性，属性的命名应该具有明确性和可读性。
命名标准可以方便用户理解和使用数据模型，提高代码的可读性和维护性。
总之，数据模型标准是确保数据模型设计和实现的正确性和可靠性的重要保证。
遵循数据模型标准可以提高数据的质量和可管理性，降低系统开发和维护的成本，提高数据系统的效率和可靠性。
数据分类分布、数据模型
数据分类分布、数据模型数据分类分布是指对一组数据按照其特征或属性进行分类和分组的过程。
数据分类分布可以帮助我们理解数据的结构和特点，从而更好地进行数据分析和建模。
数据分类分布可以根据不同的目的和需求进行不同的分类方式，常见的分类方式包括：1. 数值型数据：数值型数据是指具有数值属性的数据，可以进一步分为离散型数据和连续型数据。
离散型数据是指只能取有限个数值的数据，如人口数量或商品销售数量；连续型数据是指可以取任意数值的数据，如温度或身高。
2. 类别型数据：类别型数据是指数据的取值具有类别属性的数据，比如性别、颜色或地区。
类别型数据通常可以用文字或符号表示，但没有固定的数值含义。
3. 有序型数据：有序型数据是指具有自然顺序或等级关系的数据，如教育程度的分类可以分为高中、本科和研究生，具有一定的数值含义。
数据模型是对实际问题或系统的抽象和描述，通过一定的方式和规则来组织和表示数据的结构、属性和关系。
数据模型可以提供对数据的理解和处理，可以帮助我们更好地分析和管理数据。
常见的数据模型包括：1. 层次模型：层次模型通过树形结构组织数据，将数据按照多对一的层次关系连接起来，使得数据的组织和查询相对简单。
但是层次模型对数据的表示和扩展性较差。
2. 关系模型：关系模型通过表格的形式来组织数据，以实体和实体之间的关系为基础，使用关系代数对数据进行操作和查询。
关系模型具有灵活的数据表示和查询能力，常用于关系型数据库。
3. 对象模型：对象模型将数据视为对象的集合，每个对象具有自己的属性和方法。
对象模型可以更好地描述数据的复杂结构和行为，常用于面向对象的程序设计和对象数据库。
4. NoSQL模型：NoSQL模型是一种非关系型的数据模型，它放弃了关系模型中的严格结构和关系约束，更注重数据的灵活性和扩展性。
NoSQL模型适用于大规模分布式系统和非结构化数据存储。
数据模型的选择需要根据具体的需求和情况来决定，不同的数据模型有不同的优势和适用场景。
数据库的分类及应用场景
数据库的分类及应用场景数据库是指根据某种数据模型建立的、存储数据的仓库，可以实现对数据的高效管理、检索和更新。
数据库的分类及应用场景是一个非常广泛的话题，它涉及到了计算机科学、信息技术、商业管理等多个领域。
本文将对数据库的分类进行详细介绍，并举例说明数据库在不同应用场景下的具体应用。
一、数据库的分类数据库主要可以按照以下几个维度进行分类：1.按照数据模型分类根据数据模型的不同，数据库可以分为关系型数据库和非关系型数据库两大类。
关系型数据库是以表格的形式来存储和管理数据的数据库，常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。
关系型数据库使用结构化查询语言（SQL）来进行数据操作，具有严密的数据一致性、事务管理和索引优化等特点，适用于需要复杂查询和事务处理的场景。
非关系型数据库则是以文档、键值对、列族等形式来存储数据的数据库，常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis、HBase等。
非关系型数据库适用于数据量大、结构不规则、需求变化频繁的场景，具有高性能、高可扩展性和灵活的数据模型等特点。
2.按照数据存储方式分类根据数据的存储方式，数据库可以分为传统的磁盘数据库和新兴的内存数据库。
磁盘数据库是将数据存储在磁盘上，并通过磁盘I/O来读写数据，例如MySQL、Oracle等数据库。
磁盘数据库适用于数据量较大、不频繁更新的场景，具有较大的存储容量和稳定的持久性特点。
内存数据库则是将数据存储在内存中，并通过内存读写数据，例如Redis、Memcached等数据库。
内存数据库适用于需要高速读写和响应的场景，具有极高的性能和低延迟的特点。
3.按照应用场景分类根据应用场景的不同，数据库可以分为OLTP数据库和OLAP数据库两类。
OLTP数据库（联机事务处理）主要用于对业务数据进行快速交易处理和查询，如银行系统、在线购物系统等。
常见的OLTP数据库有MySQL、SQL Server等，具有高并发、高事务处理能力和快速实时查询的特点。
数据模型数据模型概念模型--ER模型概念模型
举例ER模型基本概念
z两个以上实体型之间的联系
¾也存在一对一、一对多和多对多的联系
¾一对多：若实体集E1,E2,…,En存在联系，
对于实体集Ej( j = 1,2,…,i-1,i+1,…,n)中的
实体与联系--例1
m n
m n
p
实体与联系--例1
z Employee1 95~96 department1
z Employee1 96~97 department2
z Employee1 98~99 department1
z Employee1 95~96 department1
z Employee1 96~97 department2
z Employee1 98~99 department1
例2
：一个部门至多只能有一个管理者，但一个经理可以管理多个部门，经理管理部门有一个起始时间和所自
如果对于每个部门都有一个财务预算，则这种表示方式
实体与联系--例3
二元与三元联系--例1
考虑下列附加的需求
多个雇员不能同时购买同一份保险 每份保险必须由雇员购买 一份保险可以涉及到多位家属 家属(Dependents)是一个弱实体集 每位家属只对应一份保险
思考题：是否Dependents 和Beneficiary 是全参与关系
?
答案: 不是
因为本题没有要求每个雇员必须给家属买保险
实例分析。
数据模型数据模型的三要素数据模型的分类和各自的特点
= 27.8小时
查询优化的必要性（续）
2. Ｑ2＝ ПＳname(бo=' 2' (Student ①
SC))
读取总块数= 2100块
读数据时间=2100/20=105秒
中间结果大小=10000 （减少1000倍）
写中间结果时间=10000/10/20=50秒
②б
读数据时间=50秒
③П
总时间＝105＋50＋50秒＝205秒=3.4分
（1）分解选择运算 利用规则4把形如бF1 ∧F2 ∧ … ∧ Fn (E)变换为 бF1 (бF2(… (бFn(E))… ))
关系代数表达式的优化算法 (续)
（2）通过交换选择运算，将其尽可能移到叶端 对每一个选择，利用规则4～8尽可能把它移
到树的叶端。
（3）通过交换投影运算，将其尽可能移到叶端 对每一个投影利用规则3，9，l0，5中的一般 形式尽可能把它移向树的叶端。
③П
总时间＝5＋5秒＝10秒
查询优化的必要性（续）
4. Ｑ2＝ ПＳname(Student бo='2' (SC)) 假设SC表在Cno上有索引，Student表在Sno上有
索引 ①б
读SC表索引= 读SC表总块数= 50/100<1块 读数据时间 中间结果大小=50条 不必写入外存
查询优化的必要性（续）
8. 选择与差运算的交换
假设：E1与E2有相同的属性名 бF(E1-E2)≡ бF(E1) - бF(E2)
关系代数等价变换规则（续）
9. 投影与笛卡尔积的交换
假设：E1和E2是两个关系表达式， A1，…，An是E1的属性， B1，…，Bm是E2的属性
π A1,A2, …,An,B1,B2, …,Bm （E1×E2)≡ π A1,A2, …,An（E1)× π B1,B2, …,Bm(E2)
数据模型设计 基础知识
数据模型设计基础知识-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据模型设计是指按照一定的规则和原则对数据进行组织和描述的过程，是数据库设计的基础工作。
数据模型设计涉及到数据的结构、关系、约束条件等内容，在数据库系统中扮演着非常重要的角色。
正确的数据模型设计可以保证数据库系统的高效性、可靠性和安全性，为业务运作提供坚实的基础支撑。
在数据模型设计中，需要考虑到数据的组织方式、数据之间的关系以及对数据的操作和管理。
不同的数据模型设计方法可以应用于不同的应用场景，因此对数据模型设计的理解和应用是非常重要的。
本文将从数据模型的基本概念入手，介绍常见的数据模型类型和设计原则，以及对数据模型设计在实际应用中的重要性和展望未来的发展趋势。
希望通过本文的介绍，读者能够对数据模型设计有更深入的理解，并能够在实际工作中灵活运用相关知识，为数据管理和应用提供更好的支持。
1.2 文章结构文章结构本文将分为三个部分来讨论数据模型设计的基础知识。
首先，引言部分将介绍本文的概述，文章结构和目的。
其次，正文部分将详细讨论数据模型的概念，常见数据模型类型以及数据模型设计的原则。
最后，结论部分将总结数据模型设计的重要性，应用和展望未来数据模型设计的发展。
通过这样的结构，读者可以系统地了解和学习数据模型设计的基础知识。
文章1.3 目的：本篇文章的目的是为读者提供关于数据模型设计的基础知识，包括数据模型的概念、常见类型和设计原则。
通过本文的阐述，读者将能够了解数据模型设计的重要性，以及如何应用数据模型设计的原则和方法进行实际的数据建模工作。
此外，本文还将展望未来数据模型设计的发展方向，为读者提供对数据模型设计领域的整体认识，帮助其更好地理解和应用数据模型设计相关的知识。
2.正文2.1 数据模型概念数据模型是描述数据、数据关系、数据操作和数据约束的概念工具或技术。
数据模型用于帮助我们理解数据的结构，组织和处理方式，并为数据库设计和应用程序开发提供指导。
数据库模型基础知识及数据库基础知识总结
数据库模型基础知识及数据库基础知识总结数据库的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。
数据模型基本概念及建模方法论
崔大强 技术经理
NCR(中国)有限公司数据仓库事业部
内容安排
什么是数据模型 数据模型相关术语 数据模型方法论 建模注意事项
2
什么是数据模型？
以数学的方式对现实事物的一种抽象表达,„ 特征： 内容：描述了数据、及其之间的关系 形式：反映了数据的组织与管理形式
设计人员：业务人员、IT人员
设计目标
设计蓝图，指导整个数据仓库系统的建设 业务语言，业务人员与技术人员沟通的手段和方法 业务视图，独立于数据库技术实现
设计内容：实体、关系和属性 建模方法：3NF的设计方法 后续工作：物理数据模型的输入
7
物理数据模型
Physical Data Model（PDM）物理数据模型
解
决 方 案 集 成
使用工具：
ERWin
交付项目：
物理数据模型（PDM） 《物理数据模型说明书》 《数据库描述语言DDL》
33
物理数据模型命名规范
序号 主题
1 PARTY 2 OFFER
缩写
PAR OFR
中文
参与人 产品策划
3 FINANCE
4 LOCATION 5 ADVERTISEMENT 6 EVENT 7 NETWORK 8 REFERENCE CODE
31
Step 5: 确认模型 (2)
1. 通过回答以下问题，持续地对模型的范围进行验证: • • 这一模型组件的含义、与业务的关系是什么？ 这一模型组件驱动的业务需求是什么？
2. 对模型是否已经满足所有业务需求、业务问题及限制条件等，进行验证 3. 绝对不要考虑任何与物理实施相关的问题！ 4. 当所有回答业务需求所必须的数据已经齐备时，停止对模型进行优化
数据模型及组成要素
数据模型及组成要素数据模型是描述数据结构、数据操作、数据约束和数据语义的一种抽象表示。
它定义了如何组织、存储和操作数据，以及数据之间的关系。
在计算机科学领域，常见的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型和对象模型等。
一、层次模型层次模型是最早出现的数据库模型之一，它将数据组织成一个树形结构。
在层次模型中，每个节点都可以有多个子节点，但只能有一个父节点。
这种父子关系反映了实际世界中的“一对多”关系。
1.1 节点在层次模型中，每个节点代表一个实体或记录。
节点可以包含属性，用于存储实体的相关信息。
在一个学生信息管理系统中，每个学生可以被表示为一个节点，包含姓名、年龄、性别等属性。
1.2 关系在层次模型中，父子节点之间通过关系连接起来。
父节点与其子节点之间存在着“一对多”的关系。
在学生信息管理系统中，每个班级可以被表示为一个父节点，而每个学生则是该班级的子节点。
1.3 根节点在层次模型中，根节点是位于最顶层的节点，并且没有父节点。
根节点代表了整个数据结构的起点。
在学生信息管理系统中，根节点可以表示整个学校，而每个班级则是根节点的子节点。
1.4 子节点在层次模型中，子节点是位于父节点下方的节点。
一个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。
在学生信息管理系统中，每个班级可以有多个学生作为其子节点。
1.5 属性在层次模型中，属性是存储在每个节点中的数据项。
它们用于描述实体或记录的特征和属性。
在学生信息管理系统中，姓名、年龄、性别等都可以作为学生节点的属性。
二、网络模型网络模型是对层次模型的扩展和改进，它引入了更灵活的关系定义和多对多关系。
网络模型通过使用指针来建立不同实体之间的连接。
2.1 实体集在网络模型中，实体集是具有相同结构和属性的一组实体。
每个实体集都有一个唯一标识符，并且可以包含其他实体集作为其成员。
2.2 关系类型在网络模型中，关系类型定义了不同实体集之间的连接方式。
关系类型描述了一个实体与其他实体之间的联系，并定义了该联系所包含的属性。
建立数学模型的方法步骤特点及分类
建立数学模型的方法步骤特点及分类方法：1.归纳法：通过观察和分析问题的特点，总结规律，建立数学模型。
这种方法适用于一些具有规律性的问题。
2.拟合法：通过收集和分析实际数据，找到数据之间的关系，并用数学函数来拟合数据，建立数学模型。
这种方法常用于实际问题中的数据分析和预测。
3.分析法：通过对问题进行分析，找出问题的关键因素和数学关系，建立数学模型。
这种方法适用于复杂和抽象的问题。
步骤：1.确定问题：明确问题的背景、条件和目标。
2.收集数据：收集相关的实际数据，了解问题的现状。
3.建立假设：对问题进行分析，提出一些可能的假设。
4.建立模型：根据问题的性质和假设，选择合适的数学方法和函数，建立数学模型，将实际问题转化为数学问题。
5.求解模型：通过数学计算和推理，解决建立的数学模型，得出结论。
6.模型验证：将模型的结果与实际情况进行比较和分析，检验模型的准确性和可靠性。
7.结果解释：将模型的结果解释给决策者或用户，提供对问题的认识和决策依据。
特点：1.抽象性：数学模型对实际问题进行了抽象和简化，从而能够更好地描述和解决问题。
2.精确性：数学模型具有精确的语言和推理，能够给出准确的数值结果。
3.可行性：数学模型能够通过计算和推理得出结果，帮助解决实际问题。
4.替代性：数学模型可以替代实验或观测，节省时间和成本。
分类：1.数量模型：用数学表达式和符号来描述问题的数量关系，包括线性模型、非线性模型、离散模型、连续模型等。
2.质量模型：用数学方法描述问题的质量关系，包括概率模型、统计模型、优化模型等。
3.动态模型：描述问题随时间变化的规律和趋势，包括微分方程模型、差分方程模型、随机过程模型等。
4.静态模型：描述问题的状态和平衡点，包括线性规划模型、非线性规划模型、输入输出模型等。
总之，建立数学模型是解决实际问题的重要方法之一、根据问题的性质和要求，选择合适的建模方法和模型类型，通过建立、求解和验证数学模型，可以得出有关问题的结论和解决方案。
最常用的数据模型
1.2.3 最常用的数据模型最常用的数据模型包括四种：注1：非关系模型在20世纪70-80年代很流行，现在逐步被关系模型取代。
注2：下面讲的数据模型都是指逻辑上的数据模型，即用户眼中看到的数据围。
一、层次模型定义：①有只有一个结点没有双亲结点，这个结点称为根结点；②根以外的其他结点有且只有一个双亲结点。
代表产品：IBM公司的IMS(Information Management System)数据库管理系统。
1. 数据结构基本结构①用树形结构来表示各类实体以及实体间的联系。
②每个结点表示一个记录类型（实体），结点之间的连线表示记录类型间一对多的父子联系，这种联系只能是父子联系。
③每个记录类型可包含若干个字段（属性）。
图1.12 教员学生层次数据库模型图1.13 教员学生层次数据库的一个值多对多联系在层次模型中的表示①必须首先将其分解成一对多联系。
②分解方法有两种：冗余结点法和虚拟结点法。
图1.14(a) 一个学生选课的多对多联系图1.14(b) 冗余结点法将多对多联系转化为一对多联系图1.14(c) 虚拟结点法将多对多联系转化为一对多联系2. 数据操作与完整性约束数据操作：查询、插入、删除和修改。
完整性约束：①插入：如果没有相应的双亲结点值就不能插入子女结点值。
如：图1.13中，若新调入一名教师，在未分配到某个教研室以前，不能将新教员插入到数据库。
②删除：如果删除双亲结点值，则相应的子女结点值也被同时删除。
如：图1.9中，若删除网络教研室，需要首先删除属于网络教研室的所有教师的数据。
③修改：应修改所有相应记录，以保证数据的一致性。
如：图1.14(b)中，若一个学生要改，则两处学生记录值均要修改。
3. 存储结构存储容：数据本身；数据之间的联系。
两种方法：邻接法；法。
图 1.15(a) 数据模型图1.15(b) 数据值图1.15(c) 邻接法存储图1.16(a) 图1.15(a)的数据值图1.16(b) 法存储4. 优缺点优点①数据模型比较简单，操作简单；②对于实体间联系是固定的，且预先定义好的应用系统，性能较高；③提供良好的完整性支持。
常见的数据挖掘模型类型
常见的数据挖掘模型类型
常见的数据挖掘模型类型包括：
1. 分类模型：用于将数据分为不同的类别或标签，常见的分类模型包括决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归等。
2. 回归模型：用于预测数值型的目标变量，常见的回归模型包括线性回归、多项式回归、岭回归等。
3. 聚类模型：用于将数据分成不同的群组，常见的聚类模型包括K 均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
4. 关联规则模型：用于发现数据中的关联关系，常见的关联规则模型包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
5. 神经网络模型：用于模拟人脑神经元之间的连接和传递信息的过程，常见的神经网络模型包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
6. 文本挖掘模型：用于处理和分析文本数据，常见的文本挖掘模型包括词袋模型、主题模型、情感分析等。
7. 时间序列模型：用于预测未来的趋势和模式，常见的时间序列模型包括ARIMA模型、长短期记忆网络（LSTM）等。
8. 强化学习模型：通过与环境不断互动学习最优策略，常见的强化
学习模型包括Q-learning、深度强化学习等。
这些模型可以根据数据类型、问题类型和任务目标选择合适的模型进行数据挖掘。
数据模型管理学习笔记
数据模型管理学习笔记1.数据分类数据：对客观事物的记录（1）主数据是关于业务实体的数据，描述组织内的“物”，如人、地点、用户、产品等。
在企业中存在很多IT系统，然而主数据信息是需要跨系统流转的，所以主数据是企业中记录数据的核心。
（2）交易数据描述组织业务运营过程中的内部或外部“事件”。
交易数据也可以理解为主数据中的对象产生的一些行为数据，如销售订单、通话记录等。
（3）统计分析数据是对企业业务活动进行统计分析的数值型数据，即指标，如用户数、销售额等。
用户数是对主数据中存在的用户进行统计，销售额是对交易销售行为的订单、额度进行统计。
（4）参考数据是将其他数据进行分类或进行目录整编的数据，参考数据值是几个允许值之一。
参考数据也可以理解为码值，是为了对一些数据定义进行解释和规范的。
例如，用户等级可以分为A、B、C三级，但是单纯从A、B、C并不能看出具体的用户等级是怎样的，参考数据可以帮助公司规定A等级用户代表优质用户，B等级用户代表一般用户，C等级用户代表大众用户。
参考数据的制定可以参考国际标准、行业标准或公司内部标准。
（5）元数据是描述数据的数据，帮助理解、获取、使用数据，分为技术元数据、业务元数据等。
2.数据建模数据架构的基本概念数据模型介绍（1）建模技术：借助模型来分析、设计应用系统的技术。
（2）模型：现实世界中某些事物的一种抽象表示。
（3）抽象：抽取事物的本质特性，忽略事物的其他次要因素（4）建模：是理解、分析、开发或改造事物原型的一种常用手段数据建模基础（1）概念模型(CDM)描述预设范围内的业务需求：以实体—关系(Entity-Relationship, E-R)理论为基础，通过主题域形式描述概念化的结构。
（2）逻辑模型(LDM)是详细的业务解决方案：对概念模型的进一步细化，通过关键数据属性描述更多的业务细节。
（3）物理模型(PDM)是详细的技术解决方案：将逻辑模型转换成数据库的设计表达，涉及数据库中的表、数据类型、字段长度等信息。
数据库数据模型
层次型数据模型的特点
层次清晰
层次型数据模型的数据结构简单明了， 易于理解和操作。
查询效率
由于层次型数据模型的数据结构相对 简单，因此在查询和检索数据时通常
02 03
关系型数据库中的表
关系型数据库中的表也可以看作是层次型数据模型的实现 。表中的行表示记录或实体，表之间的关系则通过主键和 外键来维护。
XML文档
XML文档是一种自描述的数据格式，它采用树状结构来表 示数据之间的关系。XML文档可以被视为一种特殊的层次 型数据模型，其中每个元素节点表示一个记录或实体，元 素之间的关系表示父子关系或其他层次关系。
数据库数据模型
目 录
• 数据模型概述 • 关系型数据模型 • 面向对象数据模型 • 层次型数据模型 • 网状型数据模型
01
数据模型概述
数据模型的定义
数据模型是用于描述数据、数据关系 以及数据操作的抽象表示方法。它是 对现实世界数据特征的抽象，并使用 图形、表格等形式来表示。
数据模型通常包括数据结构、数据操 作和数据约束三个部分，用于描述数 据的组成、关系以及数据操作的规则。
灵活性
网状型数据模型可以方便地表示实体 和实体之间的关系，并且可以灵活地 添加、删除和修改数据。
高效性
由于网状型数据模型的结构简单，因 此在处理大量数据时具有较高的效率。
可扩展性
网状型数据模型可以容纳大量的数据 和复杂的结构，因此具有较好的可扩 展性。
复杂性
相对于层次型和关系型数据模型，网 状型数据模型的结构更加复杂，需要 更多的存储空间和计算资源。
数据模型
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
信息世界中的基本概念
•信息世界中的基本概念包括：用户；系统分析员；实体； 用户；系统分析员；实体； 用户 属性；关键字； 实体型；实体集； 属性；关键字；域；实体型；实体集；联系 •用户（user） 关心的是现实世界中的事物、事物的属性 用户（ ） 用户 及其相互关系。例如，用户可能关心他的顾客及其属性， 如顾客地址、银行帐号等等。用户也关心自己的定货帐 目，如谁订的货、订的什么和订多少等等。 •系统分析员（analyst） 同样也关心现实世界，但是系统 系统分析员（ 系统分析员 ） 分析员需要分析用户的信息需求。作为需求分析的结果， 分析员必须以文档的形式对需求进行结构化的描述;这 个文档就是信息模型。
– 仓库： 仓库号、面积、电话号码 – 零件 ：零件号、名称、规格、单价、描述 – 供应商：供应商号、姓名、地址、电话号码、 帐号 – 项目：项目号、预算、开工日期 – 职工：职工号、姓名、年龄、职称
• 实体之间的联系如下：
Hale Waihona Puke (1)一个仓库可以存放多种零件，一种零件可以存放在多个仓
库中。仓库和零件具有多对多的联系。用库存量来表示某 种零件在某个仓库中的数量。 (2)一个仓库有多个职工当仓库保管员，一个职工只能在一个 仓库工作，仓库和职工之间是一对多的联系。职工实体型 中具有一对多的联系 (3)职工之间具有领导-被领导关系。即仓库主任领导若干保管 员。 (4)供应商、项目和零件三者之间具有多对多的联系
数据模型数据模型的三要素数据模型的分类和各自的特点
数据模型数据模型的三要素数据模型的分类和各自的特点数据模型是用于描述和表示现实世界中数据的一种抽象工具。
它提供了一种方法来组织和存储数据，并定义了数据之间的关系。
数据模型主要包括三个要素：数据结构、数据操作和数据约束。
以下将介绍数据模型的分类以及各自的特点。
一、数据模型分类1. 层次数据模型（Hierarchy Data Model）层次数据模型是最早被提出的数据模型之一，其结构类似于一棵树，由节点和子节点组成。
节点之间的关系是一对多的关系，即一个节点可以有多个子节点，但一个子节点只能有一个父节点。
这种数据模型适用于描述具有明确层次结构的数据，例如组织机构和文件系统等。
2. 网络数据模型（Network Data Model）网络数据模型是在层次数据模型的基础上进行了扩展，它允许一个节点可以有多个父节点。
网络数据模型中的数据结构以图的形式表示，节点代表实体，连接线代表关系。
这种数据模型适用于描述复杂的关系和多对多的连接结构，例如图书馆系统和银行系统等。
3. 关系数据模型（Relational Data Model）4. 面向对象数据模型（Object-Oriented Data Model）面向对象数据模型是将面向对象的概念引入数据模型中，将数据表示为对象的集合。
每个对象可以有自己的属性和方法，并且对象之间可以进行继承和关联。
面向对象数据模型适用于描述现实世界中具有复杂结构和行为的数据，例如图形系统和多媒体系统等。
5. 半结构化数据模型（Semi-Structured Data Model）半结构化数据模型是一种介于关系数据模型和面向对象数据模型之间的数据模型。
它允许数据具有不完全的结构，即数据可以有不同的模式和层次。
半结构化数据模型适用于描述存在大量冗余和重复数据的场景，例如XML文件和JSON数据等。
二、各数据模型的特点1.层次数据模型的特点：-数据之间的关系为一对多的层次关系。
-数据的访问和查询效率较高，但扩展性较差。
常用的数据模型及其特点
常用的数据模型及其特点
1.层次模型
2.网状模型
网状模型采用的是一种网状结构，它允许多对多的关系，而且每个记录都可以有多个父亲或子孙。
这种模型主要用于处理复杂的数据关系，并且能够处理复杂的数据查询，但其缺点是难以维护和扩展。
3.关系模型
关系模型是目前最流行的数据模型之一，它建立在关系代数的基础之上，数据被组织成几个表格（也称为关系），每个表格内有多个数据项构成字段，每个数据项为字段中的一个元素。
这种模型具有良好的表达能力和查询能力，易于扩充和管理。
但是对于复杂查询处理，性能不够高效。
4.对象模型
对象模型是基于面向对象技术的一种新的数据模型，它采用了对象、类、继承等概念，将数据封装到对象中。
这种模型具有面向对象技术的各种特点，例如继承、多态等，也具备了传统的数据模型的数据管理特点。
这种模型的优点是可以很好地处理复杂的数据关系和对象继承等高层次性质，能够处理灵活、复杂的应用。
但是因为是面向对象技术，所以其使用和维护的成本比较高。
总的来说，不同的数据模型具有各自的优点和缺点，具体应用根据需要来选择。
在实际应用中，为了充分利用每种模型的优势，通常会选择多种数据模型进行整合使用。
数据模型数据模型的三要素数据模型的分类和各自的特点 精选文档PPT文档61页
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
数据模型数据模型的三要素 数据模型的分类的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
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关系模型的数据结构是二维表，由行和列组成。通常，一张二维表称为一个关系。
3、德育目标
激发学生的学习兴趣，使学生树立学习Access2010的信心
教学重点
基本概念的理解、掌握
教学难点
概念的理解、记忆。
教学关键
理解、熟记、练习、实习
教学方法
讲解法、列举法、提问法
教
学
过
程
1、数据模型涉及以下几个术语。
1)实体
客观存在并可相互区别的事物称为实体(Entity)。实体可以是实际事物，也可以是抽象事件。例如，一个职工、一个部门属于实际事物；一次订货、借阅若干本图书、一场演出是比较抽象的事件。
图1.5所示是一个表示学生和教师任课情况的关系模型，其中的两张表分别表示学生关系和教师任课关系。这两个关系也表示了学生和任课教师间的多对多联系，他们之间的联系是由在两个关系中的同名属性“班级”表示的。
关系模型中的主要概念有关系、属性、元组、域和关键字等。
与层次模型和网状模型相比，关系模型有下列优点。
在Access中，一对一联系表现为主表中的每一条记录只与相关表中的一条记录相关联。例如，人事部门的教师名单表和财务部门的教师工资表之间就是一对一联系，因为一名教师在同一时间只能领一份工资。
②一对多联系(One to Many Relationship)。如果对于实体集A中的每一个实体，实体集B中有n个实体(n≥0)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，则称实体集A与实体集B具有一对多联系，记为1∶n。例如，学院和学生之间存在一对多联系。
3)关键字
如果某个属性或属性组合能够唯一地标识出实体集中的各个实体，可以将其选作关键字(Key)，也称为码。
4)联系
实体集之间的对应关系称为联系(Relationship)，它反映了现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种：一种是实体内部各属性之间的联系；另一种是实体之间的联系。
2、实体之间的联系
①一对一联系(One to One Relationship)。如果对于实体集A中的每一个实体，实体集B中至多有一个实体与之联系，反之亦然，则称实体集A与实体集B具有一对一联系，记为1∶1。例如，学校和校长这两个实体型，如果一个学校只能有一个正校长，一个校长不能同时在其他学校和单位兼任校长，在这种情况下，学校和校长之间存在一对一联系。
在Access中，一对多联系表现为主表中的每一条记录与相关表中的多条记录相关联。即表A中的一条记录在表B中可以有多条记录与之对应，但表B中的一条记录最多只能与表A中的一条记录对应。
③多对多联系(Many to Many Relationship)。如果对于实体集A中的每一个实体，实体集B中有n个实体(n≥0)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m个实体(m≥0)与之联系，则称实体集A与实体集B具有多对多联系，记为m∶n。例如，学生和课程之间存在多对多联系。
(1)数据结构单一，不管实体还是实体间的联系都用关系来表示。
(2)建立在严格的数学概念基础上，具有坚实的理论基础。
(3)将数据定义和数据操纵统一在一种语言中，使用方便，易学易用。
学生关系表
学生编号
姓名
班级
…
130102
刘力
1301
…
130104
刘洪
1301
…
130301
王海
1303
…
130401
任伟
层次模型和网状模型是最早用于数据库系统的数据模型。层次模型的基本数据结构是层次结构，也称树形结构，树中每个节点表示一个实体类型。这些节点应满足：有且只有一个节点无双亲节点(这个节点称为根节点)；其他节点有且仅有一个双亲节点。
在层次结构中，每个节点表示一个记录类型(实体)，节点之间的连线(有向边)表示实体间的联系。现实世界中许多实体间存在着自然的层次关系，如组织机构、家庭关系和物品分类等。图1.3所示就是一个层次模型的例子。
同一类实体的集合称为实体集。例如，全体学生的集合、全馆图书等。用命名的实体型表示抽象的实体集。例如，实体型“学生”表示全体学生的概念，并不具体指学生甲或学生乙。
2)属性
描述实体的特性称为属性(Attribute)。例如，学生实体用若干个属性(学生编号、姓名、性别、出生日期、籍贯等)来描述。属性的具体取值称为属性值，用以刻画一个具体实体。
Access2010应用基础理论教学教案
计算机专业 课程：Access2010应用基础授课教师
课 题
数据模型
课型
新授课
授课时间
第一周第2次课
授课时数
2课时
教学目标
1、知识目标
1）理解关系型数据库系统的几个常用术语
2）理解数据模型及分类。
3）掌握实体之间的关系的判断方法。
2、技能目标
能正确进行实体间关系的判断。
网状模型的数据结构是一个网络结构。在数据库中，把满足以下两个条件的基本层次联系集合称为网状模型：一个节点可以有多个双亲节点；多个节点可以无双亲节点。
在网状模型中，每个节点表示一个实体类型，节点间的连线表示实体间的联系。与层次模型不同，网状模型中的任意节点间都可以有联系，适用于表示多对多的联系，因此，与层次模型相比，网状模型更具有普遍性。
1304
…
…
…
…
…
教师任课关系表
教师姓名
系别
任课名称
班级
…
张乐
中药
中药学
1301
…
李燕
中医
中医基础
1303
…
杨灵
护理
计算机
计算机组成原理
1307
…
…
…
…
…
…
三、学生讨论交流。
四、小结
五、作业
教学后记
学生对实体之间的关系、数据模型掌握较好，能正确判断两实体之间的关系。
在Access中，多对多联系表现为主表中的多条记录在相关表中同样可以有多条记录与之对应。即表A中的一条记录在表B中可以对应多条记录，而表B中的一条记录在表A中也可对应多条记录。
每个数据库管理系统都是基于某种数据模型的。在目前的数据库领域中，常用的数据模型有4种：层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型。