数据与模型的关系
[工学]关系数据模型与关系运算
![[工学]关系数据模型与关系运算](https://img.taocdn.com/s3/m/27476e0ff111f18582d05a33.png)
单个关系内属性指定
关系查询
单个关系内元组选择
多个关系的合并
7
第2章 关系模型与运算： 2.1 关系数据模型（3）
2.1.3关系数据操作（2）
关系更新
元组插入 元组删除 元组修改
8
第2章 关系模型与运算： 2.1 关系数据模型（3）
2.1.3关系数据操作（3）
空值处理
限定主键不能取空值 定义空值相应运算
S( R)： 更名运算，将R更名为S
∏ ( (R S.姓名 R.成绩S.成绩 R.课程=数学 S.课程=数学 R.姓名=王红 S( R))
R
姓名 课程 成绩
张军 物理 93 王红 数学 86
2.2.2基于查询的代数运算
元组集合的选择：选择运算
设有k元关系R，条件用一命题公式F表示，则从 关系R中选择出满足条件F的行定义为：
F (R) {t | t R F(t) true}
F是选择的条件: t∈R， F(t)要么为真，要么为假
F的形式：由逻辑运算符连接算术表达式而成
21
R
AB
1 2
S
CDE
10 a 10 a 20 b 10 b
RxS ABCDE
1 10 a 1 19 a 1 20 b 1 10 b 2 10 a 2 10 a 2 20 b 2 10 b
22
• 求数学成绩比王红同学高的学生
逻辑表达式：∧，∨，┐
算术表达式：X Y
X，Y是属性名、常量、或简单函数
是比较算符，∈{ , , , , , ≠}
19
R
A
B
C
3
数据库中的关系模型与关系操作
数据库中的关系模型与关系操作在计算机科学和信息技术领域，数据库是用于存储、管理和检索有组织数据的集合。
在数据库中，关系模型是一种常见的数据模型，它使用表格来表示实体和实体之间的关系。
关系操作则是对这些表格进行的各种操作，用于查询、插入、更新和删除数据。
本文将探讨数据库中的关系模型以及常见的关系操作。
关系模型是由埃德加·科德（Edgar F. Codd）于20世纪70年代提出的，它是一种用数学方法来描述和处理关系型数据的模型。
在关系模型中，数据被组织成表格，每个表格被称为关系。
表格中的每一行表示一个实体，而表格中每一列代表不同的属性。
表格中的每个单元格包含一个值，这些值必须满足给定的数据类型和约束。
关系模型中，表格之间的关系由关系键（primary key）和外键（foreign key）来建立。
关系键是唯一标识表格中每一行的一列或一组列，它用于确保数据的唯一性。
外键是一个列或一组列，它用于在一个表格中建立对另一个表格中数据的引用关系。
关系操作主要包括查询操作和更新操作。
查询操作用于从关系中检索特定的数据，而更新操作用于对关系中的数据进行插入、修改和删除。
最常见的查询操作包括选择（select），投影（project），连接（join），并（union）和差（difference）等。
选择操作指定一个条件，从关系中选取满足该条件的行；投影操作用于从关系中选择指定列的数据；连接操作用于将两个或多个关系的数据合并为一个关系；并操作用于将两个关系的数据合并为一个包含两个关系的数据；差操作用于从一个关系中删除与另一个关系中相同的数据。
关系模型的优点之一是数据的一致性和完整性。
通过使用关系模型，我们可以定义各种数据约束，例如主键约束、唯一约束、外键约束等，以确保数据的一致性和完整性。
在插入、更新和删除数据时，关系模型可以自动执行这些约束，并返回错误信息。
关系操作是对关系模型进行数据处理的重要方式。
数据与模型的关系
数据与模型的关系简介：数据和模型是数据科学和机器学习领域中两个重要的概念。
数据是指采集到的实际观测值或者实验结果，而模型是对数据进行描述、解释和预测的数学或者统计工具。
数据和模型之间的关系密切，数据是模型构建的基础，而模型则是对数据进行分析和判断的工具。
数据的定义和类型：数据是指采集到的实际观测值或者实验结果的集合。
数据可以分为两类：定量数据和定性数据。
定量数据是数值型数据，可以进行数学运算和统计分析，如身高、体重等；定性数据是非数值型数据，用于描述特征或者属性，如性别、颜色等。
数据可以通过观测、实验、调查等方式采集。
模型的定义和类型：模型是对数据进行描述、解释和预测的数学或者统计工具。
模型可以是简单的公式或者复杂的算法，用于捕捉数据中的模式、关系和规律。
常见的模型类型包括线性回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
模型可以通过训练和优化来提高其预测能力。
数据与模型的关系：数据和模型之间存在着密切的关系。
数据是模型构建的基础，模型的质量和准确性取决于数据的质量和完整性。
数据用于训练模型，通过模型的学习和拟合来找到数据中的模式和规律。
模型可以通过数据的反馈和修正来不断优化和改进。
数据对模型的影响：数据的质量和完整性对模型的准确性和可靠性有重要影响。
如果数据存在错误、缺失或者偏差，模型可能会得出错误的结论或者预测。
因此，在构建模型之前，需要对数据进行清洗、处理和预处理，以确保数据的准确性和可靠性。
模型对数据的影响：模型对数据的影响主要体现在数据的解释和预测能力上。
模型可以通过对数据的学习和拟合来揭示数据中的模式和规律，匡助我们理解数据暗地里的机制和关系。
同时，模型还可以利用已有的数据对未来的数据进行预测和判断，匡助我们做出决策和预测。
数据和模型的迭代：数据和模型之间的关系是一个迭代的过程。
通过对数据的分析和建模，我们可以得到一个初步的模型。
然后，我们可以利用这个模型对新的数据进行预测和分析。
如果新的数据与模型的预测结果不符，我们可以通过对模型的修正和优化来改进模型的准确性和预测能力。
数据管理模型
数据管理模型数据管理模型是指对数据进行管理和组织的一种框架或方法。
它定义了数据的结构、存储方式、操作规则等，使得数据可以被高效地访问、处理和维护。
本文将介绍几种常见的数据管理模型，包括层次模型、网络模型、关系模型和面向对象模型。
层次模型是最早的数据管理模型之一，它将数据组织成树形结构。
在这个模型中，数据被分为多个层次，每个层次都包含多个记录。
每个记录可以有多个子记录，但只能有一个父记录。
这种模型简单易懂，适用于处理具有明显层次结构的数据，例如组织机构、产品分类等。
网络模型是对层次模型的一种扩展。
在网络模型中，数据同样被组织成树形结构，但允许一个记录有多个父记录。
这样的设计使得数据之间的关系更加灵活，可以表达更复杂的关联关系。
网络模型适用于处理多对多的关系，例如学生和课程的关系、作者和书籍的关系等。
关系模型是目前最常用的数据管理模型之一。
它将数据组织成二维表格的形式，表格中的每一行表示一个记录，每一列表示一个属性。
关系模型使用关系代数和关系演算来进行数据操作和查询。
这种模型具有良好的数据独立性和灵活性，可以方便地进行数据的增删改查操作。
关系模型适用于各种类型的数据，例如用户信息、订单数据等。
面向对象模型是一种较为新颖的数据管理模型，它将数据组织成对象的形式。
在这个模型中，数据以对象的方式进行描述，每个对象都有自己的属性和方法。
对象之间可以建立继承关系和关联关系，从而形成复杂的数据结构。
面向对象模型适用于处理实体间的复杂关系，例如人员和工作的关系、学生和课程的关系等。
除了以上介绍的几种数据管理模型，还有其他一些模型，例如面向文档模型、键值模型等。
不同的模型适用于不同类型的数据和应用场景。
在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的数据管理模型，并结合数据库管理系统进行实现和操作。
数据管理模型是对数据进行管理和组织的一种框架或方法。
不同的模型具有不同的特点和适用场景，可以根据实际需求选择合适的模型进行数据管理。
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。
机理模型和数据模型
机理模型和数据模型在科学研究中，模型是一种重要的工具，它可以帮助我们理解现象、预测未来、设计新的实验和技术。
模型可以分为两类：机理模型和数据模型。
机理模型是基于已知的物理、化学和生物学原理，通过建立方程和模拟来描述和解释现象。
数据模型则是通过统计分析和机器学习算法，从大量的观测数据中发现规律和关联，用来预测未来的趋势和结果。
本文将分别介绍机理模型和数据模型的原理、应用和优缺点，并探讨它们之间的关系和互补性。
一、机理模型机理模型是基于物理、化学和生物学原理，建立数学方程和模拟来描述和解释现象的模型。
机理模型通常包括两个部分：一是描述系统结构和组成的方程，二是描述系统行为和响应的方程。
例如，化学反应速率方程、生物代谢方程、电路方程等，都是机理模型的例子。
机理模型的优点是可以精确地描述和预测系统的行为和响应，可以深入理解系统的物理、化学和生物学机制，可以为实验设计和技术开发提供指导和优化。
机理模型的缺点是需要大量的实验数据和参数估计，模型复杂度高，计算量大，对初始条件和边界条件敏感，对误差和不确定性的容忍能力较低。
机理模型适用于研究系统的基本原理和机制，对于复杂的系统和不确定的环境，机理模型的应用受到限制。
二、数据模型数据模型是基于观测数据，通过统计分析和机器学习算法，发现规律和关联，用来预测未来的趋势和结果的模型。
数据模型通常包括两个部分：一是描述变量和关系的模型，二是描述预测和决策的模型。
例如，线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型等，都是数据模型的例子。
数据模型的优点是可以利用大量的观测数据，发现系统的规律和关联，可以预测未来的趋势和结果，可以为决策和优化提供支持和指导。
数据模型的缺点是对数据的质量和数量要求较高，对数据的分布和偏差敏感，对模型的选择和调整需要专业知识和经验。
数据模型适用于研究系统的统计规律和趋势，对于复杂的系统和不确定的环境，数据模型的应用受到限制。
三、机理模型和数据模型的关系和互补性机理模型和数据模型在科学研究中都有重要的作用，它们之间存在一定的关系和互补性。
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。
数据的模型与拟合
数据的模型与拟合数据的模型与拟合是统计学和数据分析中常用的技术，用于探索数据之间的关系和预测未来的趋势。
本文将介绍数据模型的定义、常见的拟合方法以及其在实际应用中的意义。
一、数据模型的定义数据模型是用来描述数据之间关系的一种数学表达式或者函数。
它可以帮助我们理解数据背后的规律，从而进行更准确的预测和决策。
在数据模型中，通常有一个或多个自变量（输入变量）和一个因变量（输出变量）。
数据模型的形式可以是简单的线性函数，也可以是复杂的非线性函数。
常见的数据模型包括线性回归模型、多项式模型、指数模型等。
选择合适的数据模型需要根据实际情况和数据特点进行判断和决策。
二、常见的拟合方法在数据分析中，为了找到最合适的数据模型，需要进行参数估计和拟合。
常见的拟合方法包括最小二乘法、最大似然估计、非线性最小二乘法等。
1. 最小二乘法最小二乘法是一种常用的拟合方法，它通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来确定模型的参数。
具体而言，最小二乘法通过求解最小化残差平方和的优化问题来拟合数据。
它适用于线性回归等简单的模型。
2. 最大似然估计最大似然估计是一种常见的参数估计方法，它主要用于估计数据模型中的未知参数。
通过最大化观测数据的似然函数，最大似然估计能够找到使得实际观测数据出现的概率最大的参数值。
3. 非线性最小二乘法对于复杂的非线性数据模型，最小二乘法无法直接应用。
此时，可以采用非线性最小二乘法来进行参数估计和拟合。
非线性最小二乘法通过迭代优化算法，逐步调整参数值，使得模型的拟合效果达到最优。
三、数据模型与实际应用数据模型与拟合在实际应用中具有重要意义。
以下是几个实际应用的示例：1. 经济预测通过建立合适的经济模型，可以对未来的经济发展趋势进行预测和分析。
例如，通过对历史GDP数据的拟合，可以预测未来的经济增长率。
2. 股票价格预测利用历史股票价格数据建立合适的模型，可以对未来股票价格进行预测。
常见的股票价格模型包括随机漫步模型、自回归移动平均模型等。
关系数据库模型与关系数据库设计
–
属性（ 属性（Attribute） ） 主码（ 主码（Key） ）
表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。 表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。
表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名。 表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名。
–
关系模型的基本概念2 关系模型的基本概念
用户定义的完整性(续 用户定义的完整性 续)
例:
学生学生（学号，姓名，性别，班级代号，年龄） 学生学生（学号，姓名，性别，班级代号，年龄）
– –
例如用户定义 “性别”只能取“男”或“女” 年龄在18到25岁之间
2.1.4. 典型的关系数据库系统
– – – – – – – – –
ORACLE SYBASE INFORMIX DB/2 COBASE PBASE EasyBase DM/2 OpenBase
关系数据模型的数据结构(续 关系数据模型的数据结构 续)
例2
学生实体、专业实体以及专业与学生间 的一对多联系 学生（学号，姓名，性别，班级代号，年龄） 学生（学号，姓名，性别，班级代号，年龄） 班级（班级代号，班级名称） 班级（班级代号，班级名称）
学生学生（学号，姓名，性别，班级代号，年龄）
学号 801 802 803 804 805 姓名 张三 李四 王五 赵六 钱七 性别 女 男 男 女 男 班级代号 年龄 1001 1001 1001 1002 1002 19 20 20 20 19
关系数据模型的数据结构
实体及实体间的联系的表示方法
– – – – –
实体型：直接用关系（二维表）表示。 实体型：直接用关系（二维表）表示。 属性：用属性名（列名）表示。 属性：用属性名（列名）表示。 一对一联系：隐含在实体对应的关系中。 一对一联系：隐含在实体对应的关系中。 一对多联系：隐含在实体对应的关系中。 一对多联系：隐含在实体对应的关系中。 多对多联系：直接用关系表示 多对多联系：直接用关系表示。
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。
大模型与大数据之间的关系
大模型与大数据之间的关系随着科技的迅猛发展，大模型和大数据成为了当下热门的话题。
大模型指的是参数数量巨大的机器学习模型，而大数据则是指海量的数据集。
这两者之间存在着密切的关系，相互促进和相互依赖。
大数据为大模型的发展提供了基础。
大模型的训练需要大量的数据来进行参数的优化和学习。
只有通过大数据集的训练，才能使得模型具备更强的泛化能力和更好的性能。
例如，在自然语言处理领域，训练大规模的语言模型需要庞大的语料库作为数据支撑。
只有通过大数据的训练，才能使得模型在语法、语义等方面达到更高的准确度。
大模型对于大数据的处理能力提出了更高的要求。
传统的数据处理方法在处理大规模数据时可能会遇到效率低下的问题，而大模型则能够通过并行计算、分布式处理等技术更好地应对大数据环境。
例如，深度学习模型在处理大规模图像、视频等数据时能够提供更高的处理速度和更好的效果。
因此，大模型的出现为大数据的处理提供了更加高效和精确的方法。
大模型和大数据之间还存在相互促进的关系。
大数据的增加为大模型的训练提供了更多的样本和信息，使得模型的性能得到提升。
而大模型的发展也推动着大数据的收集和应用。
大模型需要更多的数据来进行训练，促使人们不断地收集、整理和应用更多的数据。
这种相互促进的关系使得大模型和大数据的发展形成了良性循环。
然而，大模型和大数据之间也存在一些挑战和问题。
首先，大数据的收集和处理需要消耗大量的计算资源和存储资源。
而大模型的训练和推理也需要更强大的计算能力。
这就对硬件设备提出了更高的要求，增加了成本和复杂度。
其次，大数据中可能存在噪声、缺失和不一致等问题，这对大模型的训练和应用带来了困难。
同时，大模型的参数数量庞大，对于模型的优化和调整也提出了更高的要求。
大模型和大数据之间存在着密切的关系，相互促进和相互依赖。
大数据为大模型的发展提供了基础，而大模型则提升了对大数据的处理能力。
它们的相互作用推动着科技的进步和应用的创新。
然而，大模型和大数据的发展也面临着一些挑战和问题，需要更多的研究和技术的支持。
关系数据模型
关系数据模型引言：在信息系统中，数据模型是描述数据的结构、特点和关联的抽象表达方式。
数据模型是为了方便数据管理和处理而产生的一种概念模型，可以描述数据之间的关系及其约束。
关系数据模型是最常用的数据模型之一，它通过表格的形式来表示数据及其之间的关联，在数据库管理系统中得到广泛应用。
本文将介绍关系数据模型的特点、基本概念以及如何设计与实现。
一、关系数据模型的特点1. 表格结构：关系数据模型通过表格的形式来组织数据，每个表格包含若干个记录（行）和若干个字段（列），每个字段代表一个属性。
2. 唯一标识：每个表格的记录都有一个唯一的标识，称为主键，它可以用来唯一地标识一个记录。
3. 实体间关系：关系数据模型通过表格之间的关联来表示实体之间的关系，可以在一个表格中引用另一个表格中的数据。
4. 数据的完整性：关系数据模型可以定义若干种约束，包括实体完整性约束、参照完整性约束和域完整性约束，用来保证数据的一致性。
二、关系数据模型的基本概念1. 关系：关系是指一个表格，包含若干个字段和记录，每个字段对应一个属性，每个记录对应一个实体。
2. 元组：元组是指一个表格中的一行，包含了该行中每个字段的具体值。
3. 属性：属性是指一个表格中的一列，对应实体的某个特征或特性。
4. 主键：主键是指一个记录在表格中的唯一标识，可以通过它来查找、修改或删除特定的记录。
5. 外键：外键是指一个表格中引用了另一个表格的主键的字段，用来表示两个表格之间的关联。
6. 关系操作：关系数据模型支持一系列的操作，包括选择（select）、投影（project）、连接（join）和除（divide）等。
三、关系数据模型的设计与实现1. 实体与属性的识别：在进行关系数据模型的设计时，首先需要识别实体和其属性。
实体是具有独立存在意义的事物，而属性是实体的特征或者描述。
2. 确定实体之间的关系：根据实际情况确定实体之间的关系，包括一对一关系、一对多关系和多对多关系等。
数据库的关系模型和非关系模型
数据库的关系模型和非关系模型数据库是计算机系统重要的组成部分之一，通常用来存储大量的数据和信息。
随着信息技术的发展和应用范围的扩大，数据库的种类也越来越多，其中主要包括关系数据库和非关系数据库两种类型。
关系数据库是数据之间以及表之间存在关联的数据库，而非关系数据库则不是以表格之间存在关系进行连接的数据库。
为了更好地理解数据库的关系模型和非关系模型，本文将从以下几个方面进行详细地探讨。
一、数据库的关系模型1.1什么是关系模型关系模型是一种基于数学理论的数据库模型，它使用表格（也称为关系）来存储和管理数据。
一个表格表示一个实体或一个概念，其行表示记录或元组，而列表示属性或字段。
关系数据库的设计需要通过规范化过程来减少数据冗余和保证数据的一致性。
1.2关系模型的特点关系模型有以下几个特点：(1)基于表格：关系模型使用表格来表示数据对象，它将每个数据的每个属性放到一个列中，而每行则代表一个实例或一个记录。
(2)容易理解：关系模型的设计方法和语义非常清晰和直接，使得数据库系统易于理解和操作。
(3)高度规范化：关系数据库系统的数据设计需要遵循严格规范化的要求，以避免数据冗余和数据一致性的问题。
(4)安全性强：关系模型提供了许多安全机制，例如用户认证、访问控制和数据加密等，可以保证数据的机密性和完整性。
1.3关系模型的实例例如，一家公司可以使用关系模型的方式来存储员工信息，其中每个员工表示一个实体或记录，每个列则表示员工的属性或字段。
表格的列可以包括员工的名字、性别、工号、入职时间和工资等信息。
这些属性可以用来制定许多查询和报表，以便管理人员进行分析和决策。
二、数据库的非关系模型2.1什么是非关系模型非关系模型是一种采用不同形式的数据结构来存储数据的数据库模型。
与关系模型不同，非关系模型不需要表格或具有明确定义的关系来表示数据对象之间的关系，而是使用不同类型的数据结构来存储数据，例如文件系统、文档存储库和键值对存储库等。
数据模型设计
数据模型设计数据模型设计是一个关键的环节，它涉及到数据的组织、存储和操作方式的规划。
一个合理的数据模型设计不仅能够提高数据的管理效率，还能够为后续的系统开发提供基础支持。
一、数据模型定义数据模型是对现实世界的抽象和概括，它描述了数据之间的关系和相互作用。
常见的数据模型有层次模型、网络模型和关系模型等。
二、关系模型设计关系模型是目前最为常用的数据模型，它以表格的形式表示数据，使用行和列来描述实体和属性之间的关系。
在关系模型设计中，需要首先确定实体和属性，然后确定它们之间的关系。
1. 实体识别实体是现实世界中的事物、对象或概念，可以用一个单一的名词来表示。
在数据模型设计中，需要识别出所有的实体，并为每个实体确定一个唯一的标识符。
例如，在一个学生管理系统中，可能涉及到的实体有学生、课程和成绩等。
2. 属性确定属性是实体所具有的特征或性质，可以用一个名词或形容词来表示。
在关系模型设计中，需要确定每个实体的属性，并为每个属性确定合适的数据类型。
以学生为例，可能需要确定的属性有学号、姓名、性别和年龄等。
3. 关系建立关系是不同实体之间的联系，可以用一个动词来表示。
在关系模型设计中，需要确定不同实体之间的关系，并通过合适的方式来建立关系。
例如，在一个学生管理系统中，学生和课程之间可能存在着选课的关系，可以通过一个选课关系表来建立它们之间的关系。
三、数据库表设计在关系模型设计的基础上，需要将数据模型转化为数据库中的表结构。
数据库表设计主要包括表格的命名、列的定义和主键的确定等。
1. 表格命名表格的命名应当具有一定的描述性，能够清晰地表达表格所存储的数据内容。
命名应当简洁明了，避免过长的名称，同时也要避免使用特殊字符和空格等。
2. 列的定义列的定义包括列名、数据类型和约束条件等。
列名应当具有描述性，能够清楚地表达列所存储的数据内容。
数据类型应当合理选择，能够准确地表示列所存储的数据类型。
约束条件可以用来限制列的取值范围，保证数据的有效性和一致性。
数据模型和业务模型
数据模型和业务模型
数据模型和业务模型是两个不同的概念，但它们在许多方面都存在关联。
数据模型主要关注企业内部的数据结构、存储、访问和管理。
它描述了数据实体、属性、关系以及它们之间的约束条件。
数据模型通常分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型，分别对应不同的抽象层级。
业务模型关注的是企业的核心业务过程、业务规则和实体之间的关系。
它描述了企业如何创造价值、服务客户和进行运营。
业务模型通常使用业务流程图、用例图、状态图等方法进行可视化表示。
业务模型和数据模型之间存在相互依赖的关系。
业务模型描述的业务实体和过程需要数据模型来支持，而数据模型的设计则需要基于业务模型的需求。
业务模型的关注点是理解并确定企业业务的结构和运营模式，而数据模型的关注点是理解和构建数据的结构和存储方式。
因此，业务模型和数据模型在业务分析、设计和实施过程中起着非常重要的作用，两者缺一不可，只有同时理解和掌握这两个概念，才能更好地完成企业信息化工作。
系统数据库的关系模型
系统数据库的关系模型《系统数据库的关系模型》系统数据库的关系模型啊，这就像是一个复杂又有序的社会网络。
你看，在这个模型里，有好多的元素就像社会里形形色色的人一样，它们之间存在着各种各样的关系。
咱们先来说说数据表，这数据表就好比是一个大家庭的族谱。
族谱里记录着家族里每一个成员的各种信息，数据表也是一样，它把相关的数据按照一定的规则放在一起。
比如说一个学校的学生数据表，里面可能就有学生的姓名、年龄、学号、成绩等各种信息。
这些信息在表里面是一行一行排列的，就像族谱里每一个家族成员都有自己的一行介绍一样。
再看这些数据表中的列，列就像是每个家族成员的某种特定属性。
就像家族成员都有性别、出生日期这些属性一样，数据表中的列也是专门用来表示某种特定类型的数据。
像年龄那一列，就只用来记录年龄相关的数字，不会把姓名写在这个列里，这就像你不能把一个人的性别当成他的名字一样，这多混乱啊。
关系模型里的键呢，那可是相当重要的东西。
主键就像是家族里最权威的长辈，它是唯一能确定表中每一行数据的标志。
比如说学号在学生数据表中就可以作为主键，因为每个学生的学号都是唯一的。
外键就像是家族之间的联姻关系，它把不同的数据表联系起来。
想象一个学校的数据库，有学生表和课程表，课程表里面有一个课程编号列，学生表里面有一个选课的课程编号列，这个选课的课程编号列就是外键，通过这个外键就能把学生和他所选的课程联系起来。
这就像通过联姻关系能把两个家族联系起来，互相有了关联。
在关系模型里，数据的完整性约束就像是家族的规矩。
你不能随便破坏这些规矩。
比如说一个人的年龄不可能是负数，在数据表中也一样，我们可以设定规则让年龄这一列只能输入合理的正数。
这就像家族里规定不能违背伦理道德一样，是一种必须遵守的准则。
关系模型中的关系运算呢，就像是家族成员之间的互动方式。
比如说选择运算，就像是从家族里挑选出符合某种条件的成员。
如果我们想找出成绩优秀的学生，就相当于从学生家族里挑选出成绩好的那些成员。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
计量经济学模型对数据依赖性的探索一、引言在计量经济学模型的应用研究中，经常有人提出类似于“鸡生蛋还是蛋生鸡”的问题，即究竟是根据数据设定模型．还是根据模型选择数据?不同的是．鸡与蛋的关系问题是没有答案的，而模型与数据的关系问题是有答案的。
表示计量经济学应用模型的类型依赖于表征研究对象状态的数据类型，不同类型的数据。
必须选择不同类型的模型。
在模型类型确定之后，依据对研究对象的系统动力学关系的分析，设定总体模型。
在这个过程中，必须对在经济理论指导下所分析的系统动力学关系进行统计必要性检验。
当总体模型被正确设定后，接下来的任务是进行模型参数的估计，毫无疑问，模型估计必须得到样本数据的支持，模型估计结果依赖于样本数据的质量。
模型经过估计和检验后进人应用，根据应用目的的不同，需要不同的数据支持，例如用于预测，必须首先给出预测期的外生变量的数据，这就是所表示的步骤。
计量经济学模型对数据的依赖性的一个人所共知的例子是关于我国广义技术进步对经济增长的贡献的测算。
国内外许多学者进行了经验研究。
结果差异极大，技术进步对GDP增长的贡献率．最低的估计为0，最高估计达到40％。
甚至所建立的模型都是C—D型总量生产函数模型．选择的投入要素都是资本和劳动．甚至选择的样本区间也是相同的．数据都来自于中国统计年鉴，仍然会得到不同的结论。
为什么?关键是不同的研究者对资本投入的数据或者未进行任何处理，或者进行了不同方式的处理，以消除价格因素的影响最近几年．我们对农户借贷需求进行了较为广泛的调查，采集了青海、新疆、甘肃、河北、黑龙江、吉林、山西、湖南、湖北、河南、安徽、江西、陕西、山东、辽宁、内蒙古等16省区的72个县、440多个村庄的5100家农户的数据。
其中，在一年中发生借贷行为的农户占55．3％(包括向亲友借贷)，为2820户，其余2280户没有发生借贷。
对于这一宝贵的数据资源．当然要充分利用。
于是。
为了对农户借贷行为进行因素分析．不同的研究者建立了不同的计量经济学模型。
上述例子从不同的角度反映了计量经济学模型与数据之间的关系。
前者反映了计量经济学模型估计结果对数据质量的依赖性：后者反映了计量经济学模型类型对数据类型的依赖性。
正如李子奈(2007)指出的．在我国计量经济学应用研究广泛开展的今天，问题和错误也普遍存在。
重要的原因之一是对计量经济学模型方法论基础缺乏正确的理解，其中包括计量经济学模型的数据基础问题下面将着重就当前计量经济学应用研究中有关模型与数据之间关系的几个迫切、重要的问题进行讨论。
最后对“数据陷阱”问题进行简单的讨论。
二、模型类型设定对数据的依赖性在经济、社会问题研究中，当研究对象确定之后．表征该经济、社会活动结果的数据自然地被确定了。
计量经济学应用研究的第一步，就是根据表征所要研究的经济、社会活动结果的数据类型确定应该建立什么类型的计量经济学模型，在这一步骤中．数据的类型决定了计量经济学模型的类型。
李子奈(2008)指出．一个成功的计量经济学应用研究，最重要的是设定正确的总体回归模型：并且提出了总体模型设定的若干原则，包括唯一性、一般性、现实性、统计检验必要性和经济系统动力学关系导向原则。
但是这些是在模型类型确定之后的任务．确定模型类型仍然是首要的任务。
用于宏观和微观计量经济分析的数据分为三类：截面数据(Cross—sectional Data)、时间序列数据(Time—se~es Data) 和面板数据(Panel Data，也译为平行数据、综列数据)。
对于截面数据，只有当数据是在截面总体中由随机抽样得到的样本观测值．并且变量具有连续的随机分布时，才能够将模型类型设定为经典的计量经济学模型。
经典计量经济学模型的数学基础是建立在随机抽样的截面数据之上的。
但是，在实际的经验实证研究中．面对的截面数据经常是非随机抽样得到的．或者是离散的，如果仍然采用经典计量经济学的模型设定，错误就不可避免了。
例如在前述的农户借贷的实例中．如果只利用2820户发生借贷的农户为样本，建立经典的回归模型，被称为“截断数据”(Trunca—tion Data)。
这类数据在实际经济分析中十分常见，特别在微观经济社会问题研究中大量存在。
人们抽取的样本经常是“掐头”或者“去尾”的。
对于这类数据，因为抽取每个样本的概率发生了变化，如果仍然采用经典计量经济学模型，其估计结果就产生了“选择性偏误”，应该建立截断数据模型，在这方面J．J．Heckman(1974．1979)做出了基础性贡献。
例如，我们研究的对象是选择的结果，或者是二元选择问题，或者是多元选择问题。
作为模型被解释变量的观测值只能是0、1或者0、1、2、…。
这类问题人们几乎每时每刻都面临着。
选择结果受哪些因素的影响?各个因素的影响程度有多大?当然可以通过建立计量经济学模型来分析。
但是，经典计量经济学模型显然是不适用的，应该建立专门的离散选择模型，在这方面．D．LMcFadden(1974)做出了基础性贡献。
再如，我们经常要研究表现为计数数据(Count Data)的社会、经济活动结果受哪些因素的影响。
例如，汽车一个月内发生事故的次数、学生本科4年内不及格的课程门数、大学毕业生参加工作前5年内调换工作的次数、个人一年内到医院就诊的次数，等等。
这些数据都是离散的非负整数，在随机抽取的一组样本中．零元素和绝对值较小的数据出现得较为频繁，重复抽样的正态分布假设不再适用。
显然，对于这样的问题，不可以建立以正态性假设为基础的经典计量经济学模型，应该建立专门发展的计数数据模型，Gilbert(1979)提出了泊松回归模型，Hausman，Hall&Gfiliches(1984)提出了负二项回归模型。
对于时间序列数据，经典计量经济学模型只能建立在平稳时间序列基础之上，因为只有对满足渐进不相关的协方差平稳序列，才可以适用基于截面数据的统计推断方法，建立时间序列模型。
协方差平稳性和渐进不相关性为时间序列分析适用大数定律和中心极限定理创造了条件，替代了截面数据分析中的随机抽样假定(Wooldfidge，2003)。
否则．数据的时间序列性破坏了随机抽样假定．取消了样本点之间的独立性，样本点将发生序列相关。
如果序列相关性不能足够快地趋于零．在统计推断中发挥关键作用的大数定律、中心极限定理等极限法则缺乏应用基础。
很可惜，实际的时间序列很少是平稳的。
由于宏观经济仍然是我国学者进行经验实证研究的主要领域，而宏观时间序列大量是非平稳的，于是出现了大量的错误。
只有经济行为上存在长期均衡关系。
在数据上存在协整关系的非平稳时间序列，才能够建立经典的结构模型．C．W．Granger(1974，1987)等的贡献解决了非平稳时间序列模型设定的数学基础问题。
至于面板数据，截面数据和时间序列数据存在的问题同时存在，并且还提出了模型设定的专门问题，例如变截距和变系数问题、随机影响和固定影响问题等．已经发展形成了一套完整的模型方法体系(见Cheng Hsiao，1986，2003)。
依据新的模型方法体系设定总体理论模型，才能进行可靠的经验实证。
三、总体回归模型设定对数据关系的依赖性李子奈(2008)曾经用图2描述数据在总体回归模型设定中的作用。
在经济学理论指导下，通过经济主体动力学关系分析，得到了对研究对象(在单方程计量经济学模型中被称为被解释变量)具有恒常的、显著的影响的因素。
这些关系是否真的存在?这些因素如何被引入模型?仍然需要依赖数据。
即经济关系的确认，是以数据之间存在统计相关关系为条件的。
这就是总体回归模型设定对数据关系的依赖性。
所以．在经济主体动力学关系分析的基础上．必须进行数据的统计相关性检验．包括时间序列的因果关系检验．对经济行为分析的结论加以“甄别”，去伪存真。
这里必须强调的是，在图2中．首先是在经济学理论的指导下．对研究对象进行经济行为分析，然后利用数据进行统计分析。
以检验行为分析得到的假设。
如果简单地依据数据关系确定经济关系．显然是不正确的。
数据之间存在统计相关关系，并不是存在经济关系的充分条件，而只是必要条件。
列举一个错误不易被发现的例子．时间序列结构突变点的内生与外生问题。
时间序列的结构变化是计量经济学应用研究中的一个普遍现象，它既是一个经济现象，也是一个统计现象。
在时间序列分析中，将结构突变点外生，是从经济现象人手，然后用统计现象进行检验．将统计检验看作必要条件。
近年来的许多应用研究将结构突变点内生，即从统计现象人手．然后用经济现象进行解释，将统计检验看作充分条件。
结构突变点内生，从统计学方法技术上讲是先进的，但是从逻辑学上讲是存在问题的，误将必要条件作为充分条件。
另一个重要的问题是．用什么“变量”表征“因素”?经济系统的动力学分析。
得到的只是“恒常的、显著的影响因素”。
例如，资本和劳动是产出量的直接影响因素．收入和价格是需求量的直接影响因素。
用什么“变量”来表征这些“因素”，并且作为解释变量引入模型?仍然需要依赖数据。
根据数据的可得性和代表性原则，选择恰当的变量。
例如，表征资本的变量应该是固定资本与流动资本之和．但是在很多情况下(例如以企业为研究对象)缺少流动资本的数据，只能采用固定资本，那么会带来什么问题?固定资本又有原值和净值之分．又应该如何选择?另外还大量涉及总量与部分之间的选择问题．应该采用总量的必须采用总量，如果用部分代替总量，必须假设在所有的样本点上部分在总量中的比例是相同的．这又是一个需要利用数据进行检验的问题。
四、模型估计对数据质量的依赖性确定了模型类型，并正确地完成了总体回归模型的设定．接下来的任务就是根据总体模型采集用于模型估计的样本数据。
前述的关于我国广义技术进步对经济增长贡献的测算一例．已经说明了计量经济学模型的估计结果对样本数据质量存在着依赖性。
在20世纪80年代以前，国际统计界基本上是以提高数据准确性为出发点对数据质量问题展开研究，但是数据质量的内涵远超过单纯的数据准确的概念。
之后，学者们更多地从数据使用者的角度去评判数据的质量，从而形成了数据质量的众多维度。
李子奈(1992)将计量经济学模型的样本数据质量概括为一致性、完整性、准确性和可比性四个方面。
所谓一致性．即母体与样本的一致性，样本必须是从母体中随机抽取的。
在实际应用中．违反一致性的情况经常会发生。
例如。
用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据．用31个省份的数据作为全国总量模型的样本数据，等等。
所谓完整性．即总体模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。
这既是模型参数估计的需要，也是经济现象本身应该具有的特征。
但是，在实际中，“遗失数据”的现象是经常发生的。
在出现“遗失数据”时．如果样本容量足够大，样本点之间的联系并不紧密的情况下，可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉：如果样本容量有限，或者样本点之间的联系紧密，去掉某个样本点会影响模型的估计质量．则要采取特定的技术将“遗失数据”补上。