模块一 数据模型定义.
数据模型的介绍
数据模型的介绍数据模型是指对现实世界的事物和关系进行抽象和描述的一种方式，它是构建信息系统的基础。
通过数据模型，可以对数据进行组织、管理和操作，使其更加高效和可靠。
本文将介绍数据模型的概念、分类和应用。
一、数据模型的概念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一种方式。
它用于描述数据的结构、约束和操作，使得数据可以以一种有意义和一致的方式进行组织和管理。
数据模型可以看作是对现实世界中的事物进行建模的过程，通过对事物进行抽象和描述，可以更好地理解和处理现实世界中的问题。
数据模型可以是物理的或概念的，可以是图形的或数学的，可以是静态的或动态的。
不同的数据模型适用于不同的应用场景和需求。
二、数据模型的分类根据数据模型的特征和表达能力，可以将数据模型分为多种类型，常见的有层次模型、网络模型、关系模型和对象模型等。
1.层次模型层次模型是最早的数据模型之一，它将数据组织成树形结构，每个节点表示一个实体，每个节点之间通过父子关系进行连接。
层次模型的优点是结构简单，易于理解和实现，但缺点是不够灵活，对数据的查询和更新操作有一定限制。
2.网络模型网络模型是在层次模型的基础上进行扩展的，它允许一个节点有多个父节点，通过指针进行连接。
网络模型的优点是可以更好地表示实体之间的复杂关系，但缺点是结构复杂，不易理解和维护。
3.关系模型关系模型是目前应用最广泛的数据模型，它将数据组织成二维表格，通过行和列的交叉表示实体和属性之间的关系。
关系模型的优点是结构简单，易于理解和操作，具有较好的灵活性和扩展性。
4.对象模型对象模型是基于面向对象思想的数据模型，它将数据组织成对象的集合，每个对象具有自己的属性和方法。
对象模型的优点是能够更好地表示现实世界中的复杂关系和行为，但缺点是实现和性能方面的挑战较大。
三、数据模型的应用数据模型广泛应用于信息系统的设计和开发过程中，它是构建数据库、数据仓库、知识库等系统的基础。
数据模型可以帮助开发人员更好地理解和分析业务需求，设计和优化数据结构，实现数据的高效存储和访问。
数据模型的名词解释
数据模型的名词解释数据模型在现代社会存在着越来越重要的地位，它也成为研究诸多决策制定、分析处理许多事物的重要依据。
在计算机技术发展至今，数据模型也日渐被普及到各种行业和企业当中，在提升效率、精确分析领域发挥着重要作用。
本文针对数据模型的概念，相关内容进行详细解读，总结出数据模型的定义、类型和用途等重要部分，以供读者更加深入的了解数据模型的实质及其应用价值。
一、数据模型的定义数据模型的定义是指：数据模型是描述各种数据概念、实体和关系以及它们之间的关系的抽象模型，它将信息储存成抽象关系，以便于进行更加有效的管理和处理。
也就是说，数据模型是一个通用化的系统，它可以把复杂的问题简化，以便于系统的分析和有效的处理。
二、数据模型的类型1、结构化数据模型结构化数据模型是一种以表格形式记录各类实体和关系的模型，通过建立实体与实体之法的多重关系，可以对各类实体属性进行统一的管理和控制。
它包括关系型数据模型、网状数据模型、层次数据模型等。
2、非结构化数据模型非结构化数据模型具有较强的弹性，可以用于存储不规则的、多元的数据，例如开放文本、图像和视频等。
常见的非结构化数据模型包括对象关系模型（Object-Relational Model）、网络模型（NetworkModel）和关联模型（Associative Model）等。
三、数据模型的用途1、储存实体和关系数据模型可以将各类数据项和实体以及它们之间的关系进行统一的存储，可以储存各类的记录、词语和文件等，以及它们之间的关系，使得数据的管理变得更加有效和便捷。
2、数据挖掘（Data Mining）数据模型可以通过它的结构将复杂的信息抽象成更加有效的形式，从而可以大大简化数据挖掘的任务，让数据挖掘更加准确、快速。
3、数据库设计数据模型可以帮助管理者更加有效精确的规划出一个完整的数据库系统，有利于对现实世界概念、实体及其关系的表达，使得数据的管理更加有效。
综上所述，数据模型是管理和处理复杂信息的抽象模型，是各种行业和企业中提高效率、精确分析所不可缺少的重要手段。
《数据模型》课件
第三范式（3NF）
在2NF的基础上，消除传递依 赖，确保非主属性只依赖于主 键。
BCNF范式
更严格的规范化形式，确保所 有决定因素都是候选键。
数据模型的优化
索引优化
合理使用索引，提高数据查询效率。
查询优化
优化查询语句，减少不必要的计算和数据访 问。
分区优化
根据数据访问模式，将数据分区存储，提高 查询性能。
详细描述
根据数据抽象层次，数据模型可以分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型；根据使用范围，数据模型 可以分为通用数据模型和特定领域数据模型；根据面向对象的不同，数据模型还可以分为对象-关系数据模型、 关系数据模型和非关系数据模型等。
02
常见的数据模型
关系型数据模型
总结词
最常用、最成熟的数据模型
详细描述：关系型数据模型广泛应用于各种领域，如金融、电子商务、社交网络 、企业资源计划（ERP）系统等。它能够满足大量数据的存储、检索和管理需求 ，提供可靠的数据一致性和完整性保障。
面向对象数据模型
总结词
模拟现实世界的对象
VS
详细描述
面向对象数据模型是一种基于对象的模型 ，它模拟现实世界的对象和概念。在面向 对象数据模型中，对象由属性和方法组成 ，属性是对象的特征，方法定义了对象的 行为。面向对象数据模型支持继承和多态 等面向对象特性。
构。
逻辑设计
根据概念设计，构建出 具体的逻辑模型，包括 实体、属性、关系等。
物理设计
将逻辑模型映射到物理 存储，优化数据存储和
查询效率。
数据模型的规范化
第一范式（1NF）
确保每个列都是不可分割的最 小单元，消除重复组。
第二范式（2NF）
【onemodel】数据模型建设方法论
数据模型建设方法论数据模型是数据分析和数据管理中的核心概念，用于描述现实世界中的数据和数据关系。
建设一个合适的数据模型能够帮助企业更好地管理和利用数据，提高决策效率和业务竞争力。
本文将介绍数据模型建设方法论，包括数据模型的定义、分类、设计和实现等方面。
数据模型建设方法论数据模型是数据分析和数据管理中的核心概念，用于描述现实世界中的数据和数据关系。
建设一个合适的数据模型能够帮助企业更好地管理和利用数据，提高决策效率和业务竞争力。
本文将介绍数据模型建设方法论，包括数据模型的定义、分类、设计和实现等方面。
一、数据模型的定义数据模型是指对现实世界中的数据和数据关系进行抽象和描述的一种形式化表达方式。
数据模型可以通过图形化方式呈现，例如实体关系图 (ER 图)、数据流程图等。
数据模型主要包括数据实体、数据属性、数据关系和数据约束等元素。
二、数据模型的分类根据不同的分类标准，数据模型可以分为不同的类型。
以下是常见的几种数据模型分类方式:1. 概念模型和逻辑模型概念模型是指对现实世界中的数据和数据关系进行概念抽象和描述的数据模型。
逻辑模型是指对概念模型进行逻辑设计和实现的数据模型。
2. 关系模型和面向对象模型关系模型是指采用关系代数和二维表格方式表示数据和数据关系的数据模型。
面向对象模型是指采用面向对象编程思想和类、对象、继承、多态等方式表示数据和数据关系的数据模型。
3. 静态模型和动态模型静态模型是指对数据和数据关系进行静态描述的数据模型。
动态模型是指对数据和数据关系进行动态描述的数据模型，包括数据流模型、事件驱动模型等。
三、数据模型的设计数据模型的设计是指根据业务需求和数据特点，设计合适的数据模型，主要包括数据实体的识别、数据属性的定义、数据关系的确定和数据约束的设置等。
四、数据模型的实现数据模型的实现是指根据设计好的数据模型，采用合适的数据库管理系统 (DBMS) 或数据管理工具，实现数据模型并将数据导入到系统中。
什么是数据模型
在非关系模型中，概念模型中的实体型反映为记录型, 实体型的属性反映为记录的字段。因此，图的结点表示为记录型，结点之间的连线表示为记录型之间的联系。
在非关系数据模型中，将两个记录型之间的一对一、一对多和多对多的联系，归结为一个只有1:n联系的基本层次联系，（因为1:1可以看作是1:n的特例，m:n可以分解为两个1:n的联系）。
E－R模型是概念模型的表示。它是对现实世界客观事务及其联系的抽象，是用户对系统的应用需求的概念化表示，计算机不能直接处理它。
要使计算机能够处理E－R模型中的信息。首先必须将它转化为具体的DBMS能处理的数据模型。
E－R模型可以向现有的各种数据模型转换。而目前市场上DBMS大部分是基于关系数据模型的，所以我们只学习E－R模型向关系数据模型的转换方法。
根据联系的类型不同，联系转换为关系后，关系的码的确定也相应有不同的规则：
? 若联系R为1:1联系，则每个相关实体的码均可作为关系的候选码；
? 若联系R为1:n联系，则关系的码为n端实体的码；
? 若联系R为n:m联系，则关系的码为相关实体的码的集合；
第三步：根据具体情况，把具有相同码的多个关系模式合并成一个关系模式
? 财务处管理职工的工资情况
? 科研处管理科研项目和职工参加项目的情况
第一步：确定局部应用范围，设计局部E－R模型
（1）确定局部应用范围
本例中初步决定按照不同的职能部门划分不同的应用范围，即分为三个子模块：人事管理、工资管理和项目管理。
下面以人事管理为例，说明设计局部E－R模型的一般过程。
? 项目（项目号，名称，起始日期，鉴定日期）
第二步：将每个联系转换为关系模式
用关系表示联系，实质上是用关系的属性描述联系，那么该关系的属性从何而来呢？我们说，对于给定的联系R，由它所转换的关系具有以下属性：
powerbi的模块一内容
powerbi的模块一内容Power BI是一款功能强大的商业智能工具，可以帮助用户将数据转化为有意义的信息和见解。
在Power BI中，模块一是介绍Power BI 的概述和基本概念。
本文将详细介绍Power BI的模块一内容，帮助读者了解Power BI的基本知识。
我们需要了解Power BI的定义和作用。
Power BI是一款由微软开发的商业智能工具，它可以帮助用户从各种数据源中提取数据，并将其可视化为易于理解的报表和仪表盘。
Power BI具有直观的用户界面和丰富的可视化选项，使用户能够轻松地分析和分享数据。
在Power BI中，数据源是非常重要的。
数据源可以是各种各样的，包括Excel表格、数据库、在线服务等。
Power BI支持多种数据源的连接，并提供了强大的数据转换和清洗功能，以确保数据的质量和准确性。
在Power BI中，数据模型是构建可视化报表和仪表盘的基础。
数据模型是一个包含表格和关系的结构，它可以帮助用户组织和处理数据。
用户可以使用Power BI的数据建模工具来创建和编辑数据模型，包括定义表格之间的关系、创建计算列和度量等。
一旦数据模型创建完成，用户就可以使用Power BI的可视化工具来创建报表和仪表盘。
Power BI提供了各种各样的可视化选项，包括柱状图、折线图、饼图等。
用户可以根据自己的需求选择合适的可视化方式，并对其进行自定义和格式化。
除了可视化工具，Power BI还提供了强大的数据分析功能。
用户可以使用Power BI的查询编辑器来进行数据转换和清洗，例如合并表格、拆分列等。
用户还可以使用DAX（数据分析表达式）语言来创建自定义计算列和度量，以满足特定的分析需求。
在Power BI中，数据的共享和发布是非常重要的。
用户可以使用Power BI的共享功能将报表和仪表盘分享给其他人，让他们可以查看和交互数据。
用户可以选择将报表和仪表盘发布到Power BI服务或Power BI桌面应用程序中，并设置权限和访问控制，以确保数据的安全性和机密性。
数据模型
如图2.11所示给出了一个简单的网状模型，其中2.11（a）是 学生选课E-R图。图2.11（b）中，S表示学生记录型，C表示课 程记录型，用联系记录型L表示S和C之间的一个多对多的选修 联系。
图2.12表示一个具体实例，其中C记录有一个指针，指向 该课程号的第一个L记录。L记录有两个指针，第一个指针指 向下一个同课程号的L记录，第二个指针指向下一个同学号 的L记录。S记录有一个指针，指向该学号的第一个L记录。 这里构成的单链表均为循环单链接，用这些链表指针实现联 系。
数据模型
• 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
• 不同的数据模型实际上是提供模型化数据和信息 的不同工具。根据模型应用的不同目的，可以将 这些模型划分为两类，它们分属于两个不同的层 次。 • 第一类模型是概念模型，也称信息模型， 它是按用户的观点来对数据和信息建模，主要用 于数据库设计。 • 另一类模型是数据模型逻辑模型和物理模 型 ，主要包括网状模型、层次模型、关系模型等， 它是按计算机系统的观点对数据建模，主要用于 DBMS的实现。
例如，图2.13给出了一个简单的关系模型，其中图2.13（a） 给出了关系模式： 教师（教师编号，姓名，性别，所在系名） 课程（课程号，课程名，教师编号，上课教室）
图2.13（b）给出了这两个关系模式的关系，关系名称 分别为教师关系和课程关系，均包含两个元组，教师关系 的编号为主码，课程关系的课程号为主码。
2.2.1 信息世界中的基本概念
实体（Entity）:客观存在并可相互区别的事物称为实 体。 属性（Attribute）:实体所具有的某一特性称为属性。 码（Key）:码有时也称关键字。所谓码，是指在实体 属性中，可用于区别实体中不同个体的一个属性或几 个属性的组合，称为该实体集的“码”。 域（Domain）:属性的取值范围称为该属性的域。 实体型（Entity Type）:具有相同属性的实体必然具 有共同的特征和性质。用实体名及其属性名集合来抽 象和刻画同类实体，称为实体型。 实体集（Entity Set）:同型实体的集合称为实体集。
数据模型的名词解释
数据模型的名词解释【引言】数据模型是计算机科学中的一个重要概念，指的是用来描绘和描述现实世界中的数据和数据之间关系的一种抽象方式。
通过数据模型，人们可以更好地理解和组织数据，从而为数据库设计、软件开发以及数据分析等领域提供基础。
本文将解释一些与数据模型相关的名词，帮助读者更好地理解数据模型的概念与应用。
一、实体(Entity)在数据模型中，实体是指具有相同特性和行为的事物、对象或概念。
例如，一个学生、一本书、一辆汽车都可以是实体。
实体通常具有一些属性，用于描述和区分不同的实体。
例如，学生实体的属性可以包括学号、姓名、性别等。
二、属性(Attribute)属性是描述实体特征的细分项，它定义了实体的某个方面。
例如，学生实体的属性可以包括学号、姓名、性别、年龄等。
属性可以用来存储和获取实体的特征信息。
三、关系(Relationship)关系用于描述实体之间的联系和关联。
在数据模型中，关系可以是一对一、一对多或多对多的。
例如，学生和课程之间的关系可以是一对多的关系，一个学生可以选择多门课程，而一门课程也可以有多个学生选修。
四、主键(Primary Key)主键是用来唯一标识实体的属性或属性组合。
在数据库中，主键的值必须唯一，并且不能为空。
通过主键，我们可以快速找到和定位对应的实体。
例如，学生实体的主键可以使用学生的学号来标识。
五、外键(Foreign Key)外键是一个表中的字段，它引用了另外一个表中的主键。
通过外键，我们可以建立不同表之间的关联关系，实现数据的一致性和完整性。
例如，学生表中的班级字段可以作为外键，引用班级表中的班级编号，实现学生表和班级表的关联。
六、范式(Normalization)范式是用来规范数据库设计的一组原则。
通过范式化设计，可以减少数据冗余和数据插入、更新、删除的异常情况。
常见的范式包括第一范式（确保实体属性的原子性）、第二范式（确保实体的属性完全依赖于主键）、第三范式（确保实体之间的传递依赖）等。
数据模型基本概念及建模方法论
数据模型基本概念及建模方法论数据模型是数据库设计过程中的关键步骤，它用于描述现实世界中的实体、属性和关系，这些内容会被转化为关系型数据库的表结构。
数据模型包含了数据的逻辑结构和组织方式，并通过建模方法论来指导我们进行数据的抽象和设计。
本文将介绍数据模型的基本概念以及常用的建模方法论。
1.数据模型的基本概念1.1 实体（Entity）：在现实世界中可以独立存在并具有唯一标识的事物。
实体可以是具体的，如一个人、一辆车，也可以是抽象的，如一个订单，一个公司。
1.2 属性（Attribute）：实体具有的特征或者性质，用于描述实体的一些方面。
属性可以是简单的，如一个人的姓名、性别，也可以是复杂的，如一个产品的描述、详细内容。
2.1实体-关系模型（E-R模型）：E-R模型是最基本也是最常用的数据模型之一，它通过实体、属性和关系来描述现实世界中的实体和它们之间的关系。
E-R模型的核心是实体和实体之间的关系，实体通过属性来描述实体的特征。
2.2属性-关系模型（A-R模型）：A-R模型是对E-R模型的扩展和补充，它将属性看作是独立存在的，可以被多个实体使用，从而增加了模型的灵活性和复用性。
通过将属性提取到一个独立的实体中，可以避免数据冗余和数据一致性的问题。
2.3面向对象建模方法（OO模型）：OO模型是一种用于建立逻辑模型和实现模型的方法，它将现实世界中的事物看作是对象，通过封装、继承和多态来描述对象之间的关系。
OO模型充分利用了面向对象编程的特性，如封装、继承和多态，使得模型更加直观、灵活和易于维护。
2.4关系模型（RDB模型）：关系模型是一种用于建立数据库的方法，它通过用关系、属性和约束来描述数据和数据之间的关系。
关系模型将数据组织为一个或多个关联的表，每个表包含多个行和列，行表示一个实体，列表示实体的属性。
关系模型是最常用和最成熟的数据模型之一，大部分商业数据库都是基于关系模型实现的。
3.数据建模的过程3.1需求分析：收集用户需求，理解业务流程和数据处理逻辑，明确数据建模的目标和范围。
数据模型基本概念及建模方法论课件
Relationship
PPT学习交流
15
逻辑数据模型基本术语 (四)
关系
二元关系
父实体的一个实例严格关系子实体的0，1或多个实例的这种 关系是二元关系
基数 父、子实体实例的比例，如1：1，1：M
识别（型）关系
子实体实例唯一性的识别与父实体相关联，父实体的主键属 性成为子实体的主键属性
非识别（型）关系
子实体不需要与父实体的关系就可以确定实例唯一性,父实体 的主键属性成为子实体的非键属性
PPT学习交流
3NF
基础数据模型
Star Schema
汇总数据/已知应 用模型
Snowflake
星型结构的演变
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逻辑数据模型基本术语 (二)
实体 独立型实体 依赖型实体
子类实体
主题域 层面
核心实体 关系实体 特征实体 分类实体
PPT学习交流
14
逻辑数据模型基本术语 (三)
属性： （描述真实或抽象事物相关联的特征或性质） 主键 （识别实体实例唯一性的属性、属性组） 可选键 （能识别实体实例唯一性的其他属性、属性组） 外键 （通过父实体到子实体关系转移到子实体的属性） 非键属性（不是实体主键属性的其他属性 ） 基础名 （外键的原来名称 ） 角色名 （外键的新名称，表明取值是父实体属性的子集 ） 鉴别器 （取值决定父实体实例属于哪个子类的属性 ）
用途： ➢(数据仓库)系统建设中的数据信息的蓝图 ➢(数据仓库)系统建设的核心 ➢业务人员与IT人员沟通的语言和工具
PPT学习交流型可以分为以下几种：
Conceptual Data Model （CDM） 概念数据模型 Logical Data Model （LDM） 逻辑数据模型 Physical Data Model（PDM）物理数据模型 Application Data Model（ADM）应用数据模型
简述数据模型的概念及其要素
简述数据模型的概念及其要素
数据模型是一种用于描述和组织数据的概念工具，它提供了一种抽象的、独立于具体数据库管理系统的方式来表示数据结构、数据操作和数据约束。
数据模型通常包括以下几个要素：
1. 数据结构：数据模型定义了数据的组织方式和结构，包括数据的类型、关系、层次结构等。
例如，在关系型数据模型中，数据以表格的形式组织，每个表格包含若干列和行，用来存储不同类型的数据。
2. 数据操作：数据模型定义了对数据进行操作的方式，包括插入、删除、更新和查询等操作。
这些操作可以用于维护数据的完整性、一致性和准确性。
3. 数据约束：数据模型定义了数据之间的约束条件，以确保数据的合法性和一致性。
这些约束条件可以包括主键约束、外键约束、唯一约束、非空约束等。
4. 数据完整性规则：数据模型定义了数据的完整性规则，以确保数据的准确性和可靠性。
这些规则可以包括参照完整性、实体完整性和域完整性等。
5. 数据存储：数据模型定义了数据的存储方式，包括物理存储结构、索引、存储策略等。
这些因素会影响数据的查询性能和存储效率。
通过使用数据模型，数据库管理员和开发人员可以更好地理解和管理数据库中的数据，提高数据的质量和可靠性，并确保数据的一致性和安全性。
不同类型的数据库管理系统可能使用不同的数据模型，如关系型数据模型、层次型数据模型、网状数据模型等。
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。
数据模型概述
数据模型概述随着信息技术的不断发展，数据的重要性越来越凸显。
各行各业都在积极地开展数据的采集、存储、处理和分析工作，以便更好地服务于用户和市场需求。
而数据模型作为数据处理的关键环节之一，也越来越受到关注。
本文将简要介绍数据模型，包括其定义、类型、应用等方面，以期为读者提供一些有用的信息和参考。
一、什么是数据模型数据模型是指描述数据在特定领域或系统中的组织方式和结构的抽象表示。
它可以用来定义数据的属性、关系、约束和操作等，以及数据在不同层次和时间上的演进过程。
数据模型是数据管理和应用的基础，它直接影响着数据的质量、可靠性和可用性。
数据模型可以分为三种类型：概念模型、逻辑模型和物理模型。
概念模型是从用户和业务需求出发，对数据进行高度抽象和概括的模型，它不依赖于任何具体的实现技术和平台，主要用于沟通和协调各方的理解和期望。
逻辑模型是在概念模型基础上，进一步明确和具体化数据的结构和关系，它通常采用ER图、UML等形式进行表示，以便于程序员和数据库管理员进行实际的设计和实现。
物理模型是在逻辑模型的基础上，考虑具体的存储和访问方式，包括表、索引、视图、存储过程等，它通常采用SQL语言进行描述和操作。
二、数据模型的应用数据模型在各种信息系统和应用中都有广泛的应用。
下面列举一些常见的应用场景和实例：1.关系型数据库关系型数据库是以关系模型为基础的数据库管理系统，它采用表格形式来存储数据，表格中的行表示记录，列表示属性。
关系型数据库的优点是结构清晰、易于理解和操作，适用于大多数常规的数据处理和管理任务。
常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server 等。
2.面向对象数据库面向对象数据库是以对象模型为基础的数据库管理系统，它采用类、对象、继承、多态等概念来描述数据的属性和行为，具有更好的灵活性和扩展性。
面向对象数据库适用于复杂、动态、多变的数据处理和管理任务，如嵌入式系统、人工智能、仿真模拟等。
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。
数据模型的概念是啥啊
数据模型的概念是啥啊数据模型是从概念上对现实世界的事物及其关系进行抽象和描述的工具。
它是将现实世界中的实体、属性、关系和约束等要素转化为计算机能够处理的数据结构的方式之一。
数据模型可以帮助我们理解和分析现实世界，并且能够为设计和实现数据库系统提供指导。
数据模型的本质是对真实世界进行的一种抽象和近似。
在现实世界中，存在着各种复杂的事物及其之间的关系，而数据模型通过对这些事物进行抽象，将其转化为计算机可处理的形式，从而方便数据的存储、管理和处理。
数据模型包括三个层次：概念层、逻辑层和物理层。
概念层描述实体（Entity）、属性（Attribute）、关系（Relationship）和约束（Constraint）等要素，逻辑层描述数据的逻辑结构和操作方式，物理层描述数据的存储方式和存取方式。
在数据模型中，实体是指现实世界中可以独立存在并具有唯一标识的事物，例如一个人、一辆汽车或一本书。
属性是实体具有的某种性质或特征，例如人的姓名、汽车的颜色或书的作者。
关系是实体之间的联系或连接，例如人与汽车之间的拥有关系或书与作者之间的创作关系。
约束是对实体、属性和关系的限制或要求，例如人的年龄不能为负数、汽车的颜色只能为红、绿或蓝，或书与作者之间的关系必须是一对多。
数据模型有多种类型，常见的有层次数据模型、网状数据模型、关系数据模型和面向对象数据模型等。
层次数据模型是最早提出的一种数据模型，它以树状结构描述数据之间的层次关系。
在层次数据模型中，每个实体可以有一个或多个子实体，并且每个子实体只能有一个父实体。
这种模型适用于具有明确层次结构的数据，如组织机构、文件系统等。
网状数据模型是在层次数据模型的基础上发展起来的一种模型，它克服了层次数据模型中一个实体只能有一个父实体的限制。
在网状数据模型中，一个实体可以有多个父实体，也可以有多个子实体。
这种模型适用于需要描述复杂关系的数据，如计算机网络、电力系统等。
关系数据模型是目前应用最广泛的数据模型。
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。
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直接面向数据库的逻辑结构，它是现实世界的第 二层抽象。这类模型涉及到计算机系统和数据库 管理系统，又称为“基本数据模型”或“结构数
据模型”。
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概念模型及其表示
1. 概念模型的基本概念
对象（Object）和实例（Instance）
对象也称为实体型。具有相同性质、服从相同规则的 一类事物（概念）的抽象称为对象，对象是实体集数据 化的结果。对象中的每一个具体的事物（实体）为该对 象的实例。
2.3.3 关系数据模型
关系模型（relaction data model）的主要特征 是用表格结构表达实体集，用外键表示实体间联系。 数据结构是严格建立在数学概念的基础上。 关系模型是由若干个关系模式组成的集合。
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1. 关系模型的数据结构
(2) 网状模型的数据表示方法
使用记录和记录值表示实体集和实体，每个结点也表 示一个记录，每个记录可包含若干个字段； 联系(系)用结点间的有向线段表示，每个有向线段表 示一个记录间的一对多的联系。网状模型的联系称为“ 系”
R1
L1 L2
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学生
学号
姓名
性别
年龄
学院
学生及其属性E-R图
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姓名 供应商号
电话
地址
帐号 项目号
m 供应商 供应
供应量 项目名
项目号
n
p
零件号 重量
项目
项目开工日期
零件
零件号
材料 零件名
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合。 包括：与数据类型、内容、性质有关的对象；与数 据之间联系有关的对象。 数据操作：对数据库中各种数据对象允许执行的操作 集合。包括操作对象和有关的操作规则两部分。 数据约束条件：一组数据完整性规则的集合。
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网状数据模型
用有向图（网络结构）表示实体及实体之间联系的数据 模型称为网状数据模型（network data model）。有向图 中的结点是记录类型，箭头表示从箭尾的记录类型到箭头 的记录类型间联系是1：N联系。
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属性（Attribute）
属性为实体的某一方面特征的抽象表示。 主码（Primary Key）和次码(Secondary Key) 主码也称关键字，它能够惟一标识一个实体；实体集中不 能惟一标识实体属性的叫次码。 域（Domain） 属性的取值范围称为属性的域。
2. 网状模型的完整性约束条件
支持记录码的概念。码即惟一标识记录的数据项的集合。 保证一个联系中双亲记录和子女记录之间是一对多的联系。 可以支持双亲记录和子女记录之间某些约束条件。
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网状模型的特点
记录之间联系通过指针实现，M：N联系也 容易实现（一个M：N联系可拆成两个1：N联系）， 查询效率较高。
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E-R方法：实体联系法（Entity-Relationship Approach)
用长方形表示实体集，长方形内写明实体集名。 用椭圆表示实体集的属性，并用线段将其与相应的实体 集连接起来。 用菱形表示实体集间的联系，菱形内写上联系名，并用 线段分别与有关实体集连接起来，在线段旁标出联系的类 型。
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模块一 项目需求确认 任务1-3 数据模型定义
北京信息职业技术学院 主讲教师 张治斌
目录
子任务——设计定义软件数据模型
——根据数据模型创建数据库
知识点讲授
1. 软件数据模型的设计定义方法 2. 根据数据模型创建数据库的方法
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(1) 两个实体集之间的联系
一对一联系（1:1）、 一对多联系（1:n） 、多对多联系（m:n） 工厂 学校 职工
1
负责 工作
1
参加
m
n
体育团体
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1
厂长 教师
m
2 .实体联系的类型
(1) 关系模型中的主要术语 关系
一个关系就是通常的一张二维表。
元组
表中的一行称为元组（也称记录)。行必须是唯一可表 示的。
属性
属性------用来描述事物特征。表中的一列称为属性。
列名必须唯一。
例如：学生的姓名、学号、性别、出生年月等。
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4. 现实世界、信息世界和计算机世界的关系
现实世界 实体 特征 信息世界 实例 属性 计算机世界 记录 数据项
实体集
实体间的联系
对象或实体型
对象间的联系
数据或文件
数据间的联系
概念模型
数据模型
数据库 设计 数据化
现实世 界事务 及联系
系统分析
域------属性的取值范围。 例如：姓名的取值范围是合法姓名的集合。 学号的域是若干位数字组成的字符串的集合。 性别的域是｛男｝，｛女｝，……
分量（element）。元组中的一个属性值 称为分量。
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关系模式 关系的型称为关系模式，关系模式是对关系 的描述。关系模式的一般表示是：
信息化
信息世 界概念 模型
计算机 世界
数据模型
信息的三个世界的联系和转换过程 dot NET 企业级项目开发 dot NET 企业级项目开发
数据模型
数据模型分为两类:
概念数据模型
基本数据模型
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独立于计算机系统的数据模型，它完全不涉 及信息在计算机系统中的表示，只是用来描述 某个特定组织所关心的信息结构，这类模型称 为 “概念数据模型 ”。
(2) 多实体集之间的联系 •多实体集之间的一对多联系 （1:n) •多实体集之间的多对多联系 (m:n)
课程
供应商
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讲授
m
n
供应
m
教师
n
项目 零件
p
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参考书
3 概念模型的表示方法
概念模型的表示方法很多，其中最著名、 也最常用的表示方法是由美籍华人陈平山 （Peter Chen）于1976年提出来的实体— 联系（Entity-Relationship，简称E-R） 方法，该方法用E-R图来描述概念模型， 即E-R模型。
2.3 数据模型基本概念
什么叫数据模型?
数据模型是数据特征的抽象, 用来描述数据的基本 结构及其相互间的关系以及定义在数据上的操作。
数据模型三要素 数据结构 数据操作 数据约束条件
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数据结构：所研究的对象类型（Object Type）的集
课后作业
• 内容：根据所学习的内容完成数据模型的定 义。 • 考核依据：数据模型的定义。
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谢 谢！
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信息的三种世界及其描述
1. 信息的现实世界
信息的现实世界是指要管理的客观存在的各 种事物、事务之间的相互联系及事物的发生、 变化过程。信息的现实世界通过实体、特征、 实体集及联系进行划分和认识。
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实体(Entity)
现实世界中存在的可以相互区分的事物或概念称 为实体。例如：一个学生、一门课
选修(学号，课程号，成绩)。
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子任务
• 1、根据本节内容设计并定义软件数据模型 • 2、根据实体模型创建数据库
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总结
• 数据模型分类 • 数据模型定义方法
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1 网状模型的数据结构
(1) 网状模型结构的基本特征
有一个以上的结点没有双亲。
结点可以有多于一个的双亲。
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关系名（属性1，属性2，…，属性n）
例：学生学籍表关系描述为：
学生学籍（学号, 姓名, 性别, 年龄）
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（2）关系模型中的数据全部用关系表示
例如，关系模型中，学生、课程、学生与 课程之间的联系表示为： 学生(学号，姓名，性别，年龄，所在系)； 课程(课程号，课程名，先行课)；