数据模型和系统结构
数据处理中的数据模型和架构设计技巧(二)
数据处理在现代社会中扮演着至关重要的角色。
在数字化时代，我们面对着各种各样的数据，无论是个人信息，商业数据，还是科学研究数据，都需要进行有效的处理和分析。
在数据处理的过程中，数据模型和架构设计技巧是不可或缺的。
一、数据模型的概念和作用数据模型指的是描述数据、数据关系和数据操作的概念模型。
它不依赖于任何具体的数据库管理系统，而是对数据的逻辑结构和操作进行抽象和建模。
数据模型能够帮助我们理解和组织数据，使我们能够更方便地进行数据操作和分析。
常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型等。
其中，关系模型是最常用的数据模型之一，它使用表格的形式来表示数据，通过行和列的组织结构来描述数据之间的关系。
关系模型具有结构清晰、易于理解和扩展的优点，适用于各种规模的数据处理任务。
二、数据模型的设计原则在进行数据模型设计时，我们应该遵循一些基本的设计原则，以确保数据的准确性和完整性。
首先，我们应该合理划分实体和属性。
实体是指我们要处理的对象或事物，而属性是实体的特征或描述。
在划分实体和属性时，我们需要遵循单一职责原则，即每个实体和属性应该只包含自己相关的信息，避免冗余和混淆。
其次，我们需要定义实体之间的关系。
实体之间的关系有多种类型，包括一对一关系、一对多关系和多对多关系等。
在定义实体之间的关系时，我们需要考虑业务需求和实际情况，确保关系的准确性和完整性。
最后，我们需要建立适当的约束和规则。
约束和规则可以帮助我们保证数据的一致性和完整性。
例如，我们可以定义主键和外键来限制实体的唯一性和关联性，可以定义触发器和约束来检查数据的有效性和正确性。
三、架构设计技巧在数据处理中的应用数据处理涉及到大量的计算和存储，需要合理的架构设计来保证系统的性能和可扩展性。
首先，我们可以采用分层架构来组织和管理数据。
分层架构将数据处理过程划分为不同的层次，每个层次负责不同的功能和任务。
例如，我们可以将数据的采集和清洗作为底层的数据处理层，将数据的分析和挖掘作为中间层，将数据的展示和应用作为顶层的数据处理层。
数据库技术中的数据模型与数据结构(四)
数据库技术中的数据模型与数据结构数据模型是指对现实世界中数据进行抽象和表达的方式，是数据库中的核心概念之一。
数据结构则是指在数据库系统中组织数据的方式。
在数据库技术的发展过程中，数据模型和数据结构的不断演进和改进，已经为我们提供了更加高效和灵活的数据管理方式。
一、关系型数据模型关系型数据模型是目前应用最广泛的一种数据模型。
它的核心是关系表的概念，通过表格形式存储数据，并且使用关系代数进行数据查询和操作。
关系型数据模型的优势在于结构清晰，易于理解和使用。
此外，关系型数据库还提供了事务的支持，能够保证数据的一致性和完整性。
关系型数据模型的数据结构是基于表格的，每个表格由多个列组成，每列对应一个属性，每行对应一个记录。
表格之间通过主键和外键进行联系。
关系型数据库中还包括索引、视图等辅助数据结构，用于提高查询效率和数据的灵活性。
二、面向对象数据模型面向对象数据模型是对传统关系型数据模型的扩展和补充。
它将现实世界中的对象和对象之间的关系直接映射到数据库中，提供了更加灵活和直观的数据表达方式。
面向对象数据模型支持面向对象的概念，如继承、多态等。
面向对象数据模型的数据结构是基于对象的，对象包含属性和方法。
数据之间的关系可以通过对象之间的引用来表示。
面向对象数据库还提供了对象标识、类型继承等特性，方便对象的管理和查询。
三、文档型数据模型文档型数据模型是一种非常适用于存储半结构化数据的模型。
在文档型数据模型中，数据以文档的形式存储，文档可以是JSON、XML等格式。
文档型数据模型支持动态的数据结构和灵活的数据查询。
文档型数据模型的数据结构是层次化或嵌套的，文档可以包含文档或数组等复杂结构。
文档型数据库通过索引来提高查询效率。
此外，文档型数据库还支持复杂的数据操作，如嵌套查询、分组统计等。
四、图形数据模型图形数据模型是用于存储和查询图形数据的一种模型。
在图形数据模型中，数据可以表示为节点和边的集合，节点表示实体，边表示实体之间的关系。
地理信息系统原理-空间数据模型与数据结构
面对象 Class
属性
属性
体 3-Complex
面 2-Complex
线对象 Class
属性
线 1-Complex
点对象 Class
属性
点 0-Complex
三角形 2-simplex
线段 1-simplex
节点 0-simplex
33
空间地物
复杂地物
13 类空间对象
复杂
柱状地物
体状地物
数字立体模型
部分
节点 0-simplex
X,Y,Z
31
三维对象的拓扑数据模型
体状对象
面状对象
线状对象
点状对象
1 BodyID
1 SurfaceID
1
LineID
1 PointID
N
体1
N
4
5
面
1
6
N
3 4
边
1
1
2 结点
ElementID
FaceID
EdgeID
NodeID
X
Y
Z
32
三维复杂实体的逻辑模型
体对象 Class
• 模型：
• 时间作为属性（time stamp）
• 序列快照模型( Sequent Snap shots) • 基态修正模型(Base State with Amendments) • 时空复合模型( Space - time Composite) • 时空立方体模型( Space - time Cube)
表示形成三维空间目标表示,其优点是便于显示和数据更新, 不足之 处是空间分析难以进行。 （2）体模型(Volume model)
IRP技术--系统建模(功能模型、数据模型、体系结构模型)
建 功能模块定义
模 程序模块定义
1-DFD 2-DFD
E-R图
数据需求分析
用户视图分析 数据元素分析 数据流分析
系统数据建模 业务主题定义 用户视图分组 基本表定义 数据元素规范化
系统体系结构建模( C-U矩阵)
3
第3页，共23页。
小结：需求分析确认——系统建模的准备
职能域 划分 定义
1-DFD
业务过程识别 定义
示。
录入材料需求计划
物资
物资计划
生成采购计划表 编审采购资金计划
X公司 MIS
物资采购
录入供应商信息 录如采购信息
打印订货通知单
库存管理
关键是功能模块的定义， 可重用模块的识别。 6 第6页，共23页。
对业务模型的计算机化分析：
业务过程 业务活动
物资计划
编审材料需求计划
编审采购计划表 配置大宗物质资源
22
第22页，共23页。
23
第23页，共23页。
2-DFD
业务活动识别
命名
复查 确认
系统建 模
用户视图识别 登记
用户视图组成 整理
第4页，共23页。
数据流量 化分析
4
系统建模的工作内容：
系统建模目的：使企业领导、管理人员和信息技术人员对所
规划的信息系统有统一的、概括的、完整的认识，从而能科学地制
定总体方案—通信网络方案、计算机体系结构方案、信息管理 制度与人员机构建设方案等。
系统功能建模——
系统功能结构的抽象(系统“做什么”)
系统数据建模—— 系统信息结构的抽象 (系统“数据怎样组织”)
系统体系结构建模—— 功能与数据的关联（“数据怎样维护使用”)
数据库技术中的数据模型与数据结构(二)
数据库技术中的数据模型与数据结构引言：数据库技术在信息时代的快速发展中扮演着重要的角色。
作为存储、管理和检索数据的工具，数据库系统的设计与实现中，数据模型和数据结构是不可忽视的要素。
本文将论述数据库技术中的数据模型与数据结构的相关概念、作用和应用。
一、数据模型的定义与分类数据模型是描述数据、数据之间关系以及数据约束的一种概念性工具。
它是数据库设计的基础，也是数据库系统与用户之间的纽带。
根据表示数据的方式和抽象程度的不同，数据模型可以分为三种类型：层次型数据模型、网状型数据模型和关系型数据模型。
1. 层次型数据模型层次型数据模型将数据组织为树形结构，其中每个结点代表一个数据项，结点之间通过父子关系连接。
这种模型适用于描述具有层次结构的数据，如组织机构和文件系统。
然而，层次型数据模型的缺点是数据间的关系较为复杂且不易修改。
2. 网状型数据模型网状型数据模型采用图形表示数据之间的联系，数据通过指针或链接连接。
这种模型能够描述复杂的数据关系和多对多的联系，还可以支持数据之间的逻辑和物理独立性。
但是，网状型数据模型的实现和维护较为复杂，不易理解和操作。
3. 关系型数据模型关系型数据模型以二维表的形式表示数据和数据之间的关系，其中每个表的列表示属性，每个表的行表示元组。
这种模型简单易懂，易于查询和维护，广泛应用于企业和组织的数据管理系统中。
关系型数据模型的主要特点是数据的组织和处理具有良好的一致性和可扩展性。
二、数据结构与数据库系统设计数据结构是一种表示和组织数据的方法，它定义了数据元素间的关系和操作。
在数据库系统设计中，数据结构用于存储和管理数据，使得数据的检索和修改更加高效。
1. 哈希表哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，它将数据存储在数组中，并通过哈希函数将关键字映射为数组的下标。
哈希表能够实现常数时间的数据查找和插入操作，适用于需要快速访问数据的场景。
在数据库系统中，哈希表常被用于实现索引和加速关键字搜索。
数据库数据模型和系统结构
现实世界中事物内部以及事物之间的联系在信息世界中反映为实体内部的联系和实体之间的联系。 实体内部的联系通常是指组成实体的各属性之间的联系 实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系
概念模型的一种表示方法
实体－联系方法(E-R方法) ：用E-R图来描述现实世界的概念模型 ，E-R方法也称为E-R模型 E-R图 实体型：用矩形表示，矩形框内写明实体名。 属性 ：用椭圆形表示，并用无向边将其与相应的实体连接起来。 联系 ：用菱形表示，菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关实体连接起来，同时在无向边旁标上联系的类型（1:1、 1:n或m:n）
缺点 存取路径对用户透明导致查询效率往往不如非关系数据模型 为提高性能，必须对用户的查询请求进行优化增加了开发DBMS的难度
2 数据库系统结构
从数据库管理系统角度看，数据库系统通常采用三级模式结构，是数据库系统内部的系统结构
2.1 数据库系统模式的概念
型(Type)对某一类数据的结构和属性的说明
值(Value)是型的一个具体赋值
联系的属性： 联系本身也是一种实体型，也可以有属性。如果一个联系具有属性，则这些属性也要用无向边与该联系连接起来
1.4 最常用的数据模型
1）非关系模型 层次模型(Hierarchical Model) 网状模型(Network Model) 2）关系模型(Relational Model) 3）面向对象模型(Object Oriented Model） 4）对象关系模型(Object Relational Model)
数据模型与数据库结构解析
数据模型与数据库结构解析在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织决策的重要依据。
无论是处理大规模的业务数据，还是构建复杂的信息系统，都离不开对数据模型和数据库结构的深入理解。
数据模型和数据库结构就像是信息世界的蓝图和骨架，它们决定了数据的组织、存储和访问方式，对系统的性能、可扩展性和数据的一致性起着至关重要的作用。
数据模型是对现实世界数据特征的抽象描述。
它通过一系列的概念、实体、属性和关系，来模拟和表达业务领域中的各种对象和它们之间的联系。
常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型等。
层次模型将数据组织成类似于树状的结构，具有明确的上下级关系。
这种模型简单直观，但在处理复杂的多对多关系时显得力不从心。
网状模型则允许节点之间存在多个联系，更能灵活地表示复杂的关系。
然而，其结构复杂，实现和维护难度较大。
关系模型是目前应用最为广泛的数据模型。
它以二维表格的形式来组织数据，通过主键和外键来建立表之间的关系。
关系模型具有数据结构简单、易于理解、数据独立性高和易于维护等优点。
数据库结构则是基于选定的数据模型，在数据库管理系统中具体实现的数据存储和组织方式。
它包括表的定义、字段的属性、索引的创建、约束的设置等方面。
表是数据库中最基本的存储单元，用于存储具有相同结构的数据。
每个表都由若干列（字段）组成，每列具有特定的数据类型和约束。
例如，一个“学生”表可能包含“学号”“姓名”“年龄”“性别”等字段。
字段的数据类型决定了其所能存储的数据的格式和范围。
常见的数据类型包括整数、浮点数、字符串、日期等。
选择合适的数据类型对于节省存储空间和提高数据处理效率至关重要。
索引是提高数据库查询性能的重要手段。
通过为表中的某些字段创建索引，可以加快数据的检索速度。
但过多的索引也会带来额外的维护成本和写入性能的下降，因此需要根据实际业务需求谨慎创建。
约束用于保证数据的完整性和一致性。
常见的约束有主键约束（确保每行数据的唯一性）、外键约束（维护表之间的关系）、非空约束（保证字段不为空）等。
数据库技术中的数据模型与数据结构(六)
数据库技术中的数据模型与数据结构近年来，随着大数据时代的到来，数据库技术得到了极大的发展和应用。
在数据库系统中，数据模型和数据结构是两个核心概念。
本文将从不同的角度探讨数据库技术中的数据模型与数据结构，并分析它们在实际应用中的重要性。
一、数据模型的概念与分类在数据库技术中，数据模型是用来描述现实世界的一种抽象表示方式。
常见的数据模型有关系模型、层次模型、网络模型和面向对象模型等。
其中，关系模型是最为常用的一种模型。
它基于数学中的关系理论，采用二维表的形式来表示数据，具有结构清晰、易于理解和扩展性强的优点。
二、关系模型的特点与应用关系模型是基于关系代数和谓词逻辑理论的一种数据模型。
它由一组数据表（称为关系）组成，每个表由行（元组）和列（属性）组成。
关系模型具有数据独立性、数据完整性和数据安全性等重要特点。
关系模型在实际应用中具有广泛的应用场景。
例如，在银行业务中，关系模型可以用来表示顾客信息、账户信息以及交易记录等。
它可以方便地进行数据查询和统计分析，并保证数据的一致性和可靠性。
三、数据结构在数据库中的作用数据结构是指在计算机中组织和存储数据的方式和方法。
在数据库系统中，数据结构是实现数据模型的基础。
常用的数据库数据结构包括数组、链表、栈、队列和树等。
数据结构的选择对数据库系统的性能和效率有重要影响。
例如，在数据库索引中，通常会使用B树或B+树作为数据结构来提高查找速度和维护效率。
这些数据结构具有快速查找和插入的特点，适用于大规模数据的存储和查询。
四、数据模型与数据结构的设计原则在数据库技术中，数据模型与数据结构的设计应遵循一些重要原则。
首先，设计时要符合现实世界的实际需求，能够准确地表达和处理数据。
其次，要追求数据的一致性和完整性，保证数据的可靠性和安全性。
此外，还需要考虑数据的存储和查询效率，选择适合的数据结构来优化系统性能。
五、数据模型与数据结构的发展趋势随着技术的不断发展，数据库技术也在不断演进。
用户数据管理知识：数据库的数据模型与架构分析实践
用户数据管理知识：数据库的数据模型与架构分析实践随着时代发展，数据管理也越来越受到人们的重视。
而数据管理的核心就在于数据库的设计和架构。
本文将从数据库的数据模型入手，结合实践案例，深入剖析数据库的架构设计原理。
一、数据模型数据模型是指表示和分析数据的概念框架，其可以对数据进行描述、组织和处理，是数据库设计的第一步。
目前常见的数据模型有三种：1.层次化模型这种模型将数据组织成树形结构，其中每个节点只能有一个父节点和多个子节点。
例如，一个组织机构可以用树形结构来表示，根节点是公司总部，子节点是各部门，再下一级是各小组。
这种模型的缺点是不够灵活，只能描述层次关系。
2.网状模型这种模型使用指针表示数据对象之间的联系，比层次化模型更灵活。
它可以描述一个对象与多个其他对象之间的联系。
但是，这样的指针增加了数据的复杂度，不便维护。
3.关系模型关系模型是目前最常用的数据模型，将数据组织成二元组（即属性名和属性值）。
每个属性名对应的是一个属性域，每个属性值对应的是一个值域，每个二元组对应的是一条记录。
在关系模型中，数据之间没有具体的指针关系，而是用外部键（Foreign Key）来表示联系。
这样，数据冗余降低了，更易于维护。
关系模型可以进一步分为三种：基本关系模型、规范化关系模型和面向对象关系模型。
二、数据库架构1.三层架构三层架构是当前最常用的数据库架构。
它将整个系统分为三层：表示层、业务逻辑层和数据访问层。
表示层是用户直接面对的层，包括用于显示信息的界面和用户输入信息的部分。
业务逻辑层是连接表示层与数据访问层的关键。
它处理用户的请求并执行相应的操作，保证了数据的安全性和完整性。
数据访问层是与数据库直接交互的层。
它与业务逻辑层分离，抽离出了对于具体数据库操作，使系统更加灵活和易于维护。
2.分布式架构分布式架构将整个数据库分为多个节点，每个节点可以独立工作，也可以相互通信协作。
这样可以提高数据库的运作效率和安全性。
数据模型和系统结构.ppt
• 数据模型的构成要素
2.1 数据模型的基本概念
(1) 实体Βιβλιοθήκη 实体是现实世界中任何可被识别的事物的抽象 。
可以是具体的人、事、物或抽象的概念。
(2) 属性
事物的性质和特征的抽象表示被称为属性 。 属性是对实体的描述；一个实体可以由若干个属性来刻画。
(3) 实体和属性的型与值
实体与属性的结构称为型，在结构约束下的取值称为值。
一对一联系
(7) 实体间的联系 (续)
②一对多联系：如果实体集E1中每个实体可以与 实体集E2中任意个（零个或多个）实体间有联系， 而E2中每个实体至多和E1中一个实体有联系，那 么称E1对E2的联系是“一对多联系”，记为 “1:n”。
一对多联系
(7) 实体间的联系 (续)
③多对多联系：如果实体集E1中每个实体可以与实 体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，反 之亦然，那么称E1和E2的联系是“多对多联系”， 记为“m:n”。
机器世界 是按计算机系统的观点对数据建模，是对信息世界的具体描述。
2.1 数据模型的基本概念（续）
(6) 三个世界的观点 信息世界中研究结果又分三个层次：物理模型、逻辑模 型和外部模型。 物理模型描述数据在计算机外存上的存储方式和方法，它 依赖于硬件和软件，是最低层次的抽象。 逻辑模型按照选定的 DBMS描述整体数据的逻辑关系，它
2.1 数据模型的基本概念（续）
(4) 关键字
在实体的属性中，可惟一标识一个个体的属性或属性组（该属性
组为极小属性组，即去掉其中任一属性就不能惟一标识一个个体） 称为关键字 ，又称“标准码”、“候选码”或“码”。
码中的属性称为“主属性”，未包含在任一码中的属性称为“非
第3章_DSS的系统结构、模型库和数据库
（1） “对话、模型、数据”三部件结构的优点
①明确了三部件之间关系，即它们之间的接口关 系和集成关系，便于决策支持系统的设计和关键技 术的解决。
②便于和其他系统的区别。 它和“管理信息系统(MIS)”的区别在于DSS多了 模型部件。
它和“专家系统(ES)”的区别在于DSS中是以 “模型、数据”部件进行数值计算为主体的系统， 而ES是以定性知识进行推理为主体）初始数据的装入； （2）修改、更新数据库； （3）恢复故障的数据库；
4、数据通信 完成数据的传输
数据库语言
数据库管理系统是通过数据库语言来实 现的。
1、数据描述语言（DDL）及其编译程序 用于描述数据库的数据结构。 2、数据操作语言（DML）及其编译程序 操作语言供用户存储、检索、修改数据库 中的数据。
（2）“对话、模型、数据”三部件结构的缺点
①没有突出DSS的问题处理特性。 问题处理系统是解决决策问题的核心，它虽然 用到模型和数据，但对不同的DSS，问题处理 是大不相同的。
②没有突出语言系统。 DSS所采用的语言包含数据库语言和高级语言 的双重功能。作为该三部件结构，可以理解为 问题处理系统和语言系统都隐含在人机交互系 统中。
(2)“LS、PPS、KS”三系统结构的缺点
①忽略了数据库系统、模型库系统的相互关系 对于开发决策支持系统是不利的。 ②不适合与其它系统的区别。
如果把LS看成是数据库语言，把KS看成是数据库，把 PPS看成是管理信息处理，则该“LS、PPS、KS”就是MIS。
如果把LS看成是PROLOG，把KS看成知识库，把PPS看 成是推理机，则该“LS、PPS、KS”就是ES。
对模型与方法的看法有不同的理解。 1、“模型与方法”的第一种理解
用数学结构表示模型，用求解算法表示方法。
数据库技术中的数据建模与数据架构(五)
数据库技术中的数据建模与数据架构数据库技术是现代信息系统中必不可少的一部分，而数据建模与数据架构作为数据库技术的重要组成部分，对于系统的正常运行和数据的高效管理起着至关重要的作用。
本文将从数据建模和数据架构两个方面，分析并讨论数据库技术中的相关问题。
一、数据建模数据建模是数据库设计的基础，它决定了数据库中数据的组织方式和关系。
在进行数据建模时，需考虑到系统的需求和功能特点，进而选择合适的数据模型。
目前常用的数据模型主要有层次模型、网状模型和关系模型。
层次模型是较早的一种数据模型，它以树状结构表示数据之间的层次关系。
然而，由于其扩展性和灵活性较差，层次模型已逐渐被其他模型替代。
网状模型是相对于层次模型而言的一种改进，在网状模型中，数据之间的关系更加复杂，可以实现多对多的关联。
然而，网状模型的复杂性往往导致了设计的复杂和难以理解。
关系模型是最常用的一种数据模型，它以二维表的方式存储数据，并通过关系代数和关系演算来操作数据。
关系模型具有简单明了、易于理解和扩展的特点，被广泛应用于各种数据库系统中。
数据建模的过程中，还需要考虑到数据的完整性和一致性。
完整性约束是对数据的有效性进行限制，保证数据的正确性和可靠性。
一致性约束是针对数据之间的关系进行限定，确保数据的一致性和合理性。
二、数据架构数据架构是数据库系统中的一项重要任务，它负责确定数据库的存储结构和数据访问方式。
数据架构的设计直接影响着数据库系统的性能和效率。
在数据库系统中，常见的数据架构包括两层架构、三层架构和多层架构。
两层架构是最简单的一种架构方式，将数据存储和数据处理合并在一起。
三层架构将数据存储与数据处理拆分开来，使数据的访问更加灵活和高效。
多层架构则进一步将数据处理进行分层，实现更加复杂的功能和扩展性。
除了架构的选择，还需要考虑到数据的存储格式和索引的设计。
数据的存储格式直接影响了数据的存取速度和存储空间的利用率。
索引的设计同样重要，它能够提高数据的检索速度，减少系统的负载。
数据库的数据模型和结构说明书
数据库的数据模型和结构说明书一、引言数据库的数据模型和结构说明书是为了对数据库的设计和结构进行详细的阐述和说明，以便其他开发人员能够理解和使用该数据库。
本文将详细介绍数据库的数据模型和结构，包括实体关系模型（ER模型）、关系数据库模型等。
二、实体关系模型（ER模型）实体关系模型是一种用于描述现实世界中事物、事物之间关系的概念模型。
在数据库设计中，我们可以通过实体关系模型来表示各个实体之间的联系，并确定实体间的属性和关系。
通过实体关系模型的描述，我们可以有效地组织和管理数据。
1. 实体（Entity）实体是指在现实世界中可以区别和独立存在的事物或对象，如学生、课程、教师等。
每个实体都有唯一的标识符（主键），并拥有自己的属性。
2. 属性（Attribute）属性是实体所拥有的特征或性质，在数据库中以字段的形式表示。
例如，学生实体可以有学号、姓名、性别等属性。
3. 关系（Relationship）关系是实体之间的联系和互动，可以是一对一、一对多或多对多的关系。
例如，学生和课程之间存在选课的关系，一个学生可以选择多门课程，而一门课程也可以有多名学生选择。
三、关系数据库模型关系数据库模型是一种基于关系代数的数据库模型，它是以关系表（二维表格）的形式来组织和存储数据。
在关系数据库模型中，数据以行和列的形式存储，并使用关系运算来操作和查询数据。
1. 表（Table）表是关系数据库模型中的基本组织单元，用于存储具有相同属性的数据。
每个表由一组字段（列）组成，每一行代表一条记录。
表的设计需要考虑字段的数据类型、长度、约束等。
2. 主键（Primary Key）主键是表中用于唯一标识每条记录的字段或字段组合。
它可以保证表中的每条记录都有唯一的标识符，用于实现数据的关联和查询。
3. 外键（Foreign Key）外键是一个表中的字段，它引用了另一个表中的主键。
通过外键的引用关系，我们可以建立表与表之间的联系，实现数据的关联和一致性。
数据模型与数据库系统结构.pptx
缺点：共享性差，冗余度大；独立性差
数据库系统阶段
时间：20世纪60年代末以来
背景：计算机应用广泛，数据量剧增，共享需求强烈，硬件发展且价
低
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1.1.3 数据库系统的特点 数据结构化
整体结构化 不再仅仅针对某一个应用，而是面向全组织 不仅数据内部结构化，整体是结构化的，数据之间具有联系 数据的共享性高，冗余度低，易扩充
数据操作的类型 • 查询 • 更新(包括插入、删除、修改)
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c)完整性约束条件 – 一组完整性规则的集合。 – 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 – 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。
19
1.2.3 概念模型 概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。 概念模型的用途
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。
15
现实世界信息世界 机器世界来自概念模型认识 抽象
现实世界 概念模型 数据库设计人员完成
概念模型 逻辑模型 数据库设计人员完成
DBMS支持的数据模型
逻辑模型 物理模型 由DBMS完成
6
数据库系统(DBS) 数据库系统（Database System，DBS）
在计算机系统中引入数据库后的系统构成 数据库系统的构成
数据库 数据库管理系统（及其开发工具） 应用系统 数据库管理员
7
用户
用户
用户
应用系 统 应用开发工 具 数据库管理系统
数据库管理员
操作系 统
数据库
数据库系统
8
1.1.2 数据管理技术的产生和发展
数据库中的数据模型与数据结构研究
数据库中的数据模型与数据结构研究数据模型与数据结构是数据库中重要的概念，它们对于数据库的设计与管理具有重要的意义。
在本文中，将对数据库中的数据模型与数据结构展开研究与探讨。
首先，我们了解什么是数据模型。
数据模型可以理解为对现实世界中实体及实体之间关系的抽象表示。
常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。
其中，关系模型是目前应用最广泛的一种模型。
关系模型基于关系代数和集合论的原理建立，是以二维表的形式来表示数据之间的关系。
在关系模型中，数据被组织成了一个或多个数据表，每个数据表都由行和列组成。
行表示实体记录，列表示实体属性。
数据表之间通过主键和外键建立关联。
继续研究数据结构，数据结构是指组织和存储数据的方式。
数据结构对于数据库的性能和效率有着至关重要的影响。
对于数据结构的选择要考虑到数据的特点和业务需求。
常用的数据结构有线性结构、树结构和图结构。
线性结构是最简单的一种结构，数据元素之间是一对一的关系。
线性结构的代表是数组和链表。
数组是在内存中连续存储的数据结构，通过索引可以直接定位到元素，但插入和删除元素会涉及到数据的移动操作。
链表是非连续存储的数据结构，每个元素都包含自身的数据和指向下一个元素的指针，插入和删除元素只需要修改指针即可，但读取某个元素需要从头遍历链表。
树结构是一种数据元素之间存在一对多关系的结构。
树结构的代表是二叉树，二叉树的每个节点最多有两个子节点。
二叉树的特点可以通过递归的方式进行遍历，包括前序遍历、中序遍历和后序遍历。
二叉树的应用十分广泛，例如在数据库的索引中常用到的B树和B+树就是一种特殊的二叉树。
图结构是一种复杂的数据结构，数据元素之间可以存在多对多的关系。
图结构的代表是无向图和有向图。
图的遍历可以使用深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）算法进行。
图结构在数据库中的应用较少，多用于网络和图像等领域。
除了关系模型和数据结构，数据库中还存在其他的概念和技术，例如事务、并发控制、索引和视图等。
数据架构 术语
数据架构术语数据架构是指组织和设计数据以满足信息系统需求的一种框架。
在数据架构中，有一些常用的术语被广泛使用，以下是其中一些常见的术语解释。
1. 数据模型：数据模型是用于描述数据、数据关系和数据操作的一种抽象表示。
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。
数据模型对于数据的组织和管理起着重要的指导作用。
2. 数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是一种软件工具，用于管理和操作数据库。
它提供了创建、访问、更新和维护数据库的功能。
常见的DBMS包括MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等。
3. 实体关系图（ER图）：实体关系图是用于表示实体、属性和实体之间关系的图形模型。
它是数据库设计中常用的工具，用于描述和分析实体之间的联系和属性。
4. 数据字典：数据字典是一个集中管理和维护数据信息的文档或数据库。
它包含了所有数据元素的定义、描述和属性信息，以便于数据管理和数据使用。
5. 数据仓库：数据仓库是一种集成和存储大量历史性数据的系统。
它用于支持决策支持和分析任务，并且通常具有高度抽象、灵活和易用的特点。
6. 数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。
它涵盖了各种技术和方法，包括聚类、分类、关联规则等，用于发现数据中隐藏的模式和规律。
7. 数据沙盒：数据沙盒是一个独立于企业级数据仓库的小型数据分析环境。
它提供给分析师和决策者一个自助式的数据探索和分析平台，以快速获得新的见解和洞察。
8. 数据湖：数据湖是一个存储原始、未加工数据的集合。
它通常以扁平化和非结构化的方式存储数据，支持各种数据类型和格式。
数据湖提供了灵活的存储和分析能力，以满足数据驱动的应用需求。
9. 数据治理：数据治理是一种管理和控制数据的过程，旨在确保数据质量、一致性和合规性。
它涵盖了数据策略、数据定义、数据分类、数据安全等方面，以确保数据在整个生命周期中的合理使用和管理。
以上是数据架构中一些常见的术语，了解这些术语有助于我们更好地理解和应用数据架构的原理和方法。
数据库技术中的数据模型与数据结构(七)
数据库技术中的数据模型与数据结构在现代信息时代，数据已经成为了人类社会运转的重要支撑。
为了有效地存储、管理和应用数据，数据库技术应运而生。
在数据库技术的发展过程中，数据模型与数据结构是两个不可或缺的概念。
本文将从数据模型和数据结构的定义、分类、应用等方面进行探讨。
一、数据模型数据模型是对现实世界的抽象和建模，它描述了数据的结构、性质和关系。
数据模型分为三种：层次模型、网状模型和关系模型。
1. 层次模型层次模型是最早出现的数据模型，它以树状结构组织数据元素之间的层次关系。
父节点与子节点之间的关系形成了一种自上而下的层级结构。
层次模型的代表作是IBM的IMS，它在60年代末进入市场并取得了巨大成功。
2. 网状模型网状模型是在层次模型基础上的一种改进，它引入了“指针”概念来描述数据元素之间的关系。
指针允许多个节点之间存在互相关系，数据元素的关系不再依赖于严格的层次结构。
Cullinet的IDMS是网状模型的代表产品，在70年代大获成功。
3. 关系模型关系模型是目前应用最广泛的一种数据模型，它以表格的形式组织数据，并通过关系来描述数据元素之间的关联关系。
关系模型充分利用了关系代数和集合论的相关理论，使得数据操作更加简单和直观。
关系数据库管理系统（RDBMS）如Oracle、MySQL等都采用了关系模型。
二、数据结构数据结构是指数据元素之间的关系和存储方式，它直接影响了数据的访问效率和存储空间的利用率。
数据库技术中的数据结构主要包括索引、哈希和树等。
1. 索引索引是一种数据结构，用于提高数据的检索效率。
它通过创建一个有序的索引表，将数据元素与索引表中的关键字相对应。
当需要查找特定数据时，可以通过索引表快速定位到特定数据所在的位置，而不需要逐一扫描整个数据库。
索引可以大大提高数据库查询的速度，是数据库技术中常用的优化策略。
2. 哈希哈希是一种将数据元素映射到指定位置的方法，通过哈希函数将数据元素转换为哈希码，再将哈希码映射到存储位置。
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m 教师
n
参考书
两个以上实体型间1:n联系
联系的表示方法示例
• 多个实体型间的一对一联系 • 两个以上实体型间的多对多联系
实例
供应商、项目、零件三个实体型
一个供应商可以供给多个项目多种零件
n
每个项目可以使用多个供应商供应的零件
每种零件可由不同供应商供给
项目
供应商 m
供应
p 零件
两个以上实体型间m:n联系
2.1 数据模型的基本概念（续）
(4) 关键字
在实体的属性中，可惟一标识一个个体的属性或属性组（该属性 组为极小属性组，即去掉其中任一属性就不能惟一标识一个个体） 称为关键字 ，又称“标准码”、“候选码”或“码”。
码中的属性称为“主属性”，未包含在任一码中的属性称为“非 主属性”。若存在多个码，则选定其中一个作“主码”。
多对多联系
2.1 数据模型的基本概念（续）
(8) 数据模型的构成要素
数据结构 数据操作 数据的完整性约束条件
2.1 数据模型的基本概念（续）
(8) 数据模型的构成要素
数据结构
是所研究的数据类型和数据之间联系的集合。 对数据模型的静态描述。
数据操作
指对数据模型中的各种对象的值允许执行的操作的集合。 是对数据模型的动态描述 。
一对一联系
(7) 实体间的联系 (续)
②一对多联系：如果实体集E1中每个实体可以与 实体集E2中任意个（零个或多个）实体间有联系， 而E2中每个实体至多和E1中一个实体有联系，那 么称E1对E2的联系是“一对多联系”，记为 “1:n”。
一对多联系
(7) 实体间的联系 (续)
③多对多联系：如果实体集E1中每个实体可以与实 体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，反 之亦然，那么称E1和E2的联系是“多对多联系”， 记为“m:n”。
(5) 实体集合
同一类型实体的集合称为实体集，也就是同一类型事物的抽象。
2.1 数据模型的基本概念（续）
(6) 三个世界的观点
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，对现实世界 数据特征的抽象 。
从事物的客观特性到计算机里的具体表现经历了现实 世界、信息世界和机器世界三个数据领域。
概念模型的一种表示方法
• 实体－联系方法(E-R方法)
用E-R图来描述现实世界的概念模型 E-R方法也称为E-R模型
E-R图
• 实体型
用矩形表示，矩形框内写明实体名。
学生
教师
• 属性
用椭圆形表示，并用无向边将其与相应的实体连接起来
学生
学号
姓名
性别
年龄
E-R图(续)
• 联系 联系本身：
课程
m 选修
n 学生
成绩
联系的表示方法示例
班级 1
班级-班长
1 班长
1:1联系
班级 1
组成
n 学生
1:n联系
课程 m
选修
n 学生
m:n联系
联系的表示方法示例
• 多个实体型间的一对多联系
课程
例如，课程、教师与参考书三个实体型 一门课程可以有若干个教师讲授， 使用若干本参考书，
1 讲授
每一个教师只讲授一门课程， 每一本参考书只供一门课程使用
数据的完整性约束条件
是数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则的集合。 用来限定基于这种数据模型的数据库的状态及变化，保证数据的正确、有效和一
致性。
2.2 概念数据模型
• 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 独立于计算机系统，完全不涉及信息在计算机中的表 示，只是用来描述某个特定组织所关心的信息结构 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
机器世界 是按计算机系统的观点对数据建模，是对信息世界的具体描述。
2.1 数据模型的基本概念（续）
(6) 三个世界的观点 信息世界中研究结果又分三个层次：物理模型、逻辑模
型和外部模型。 物理模型描述数据在计算机外存上的存储方式和方法，它
依赖于硬件和软件，是最低层次的抽象。 逻辑模型按照选定的DBMS描述整体数据的逻辑关系，它
数据库原理及应用
第2章 数据模型与系统结构
第2章 数据模型与系统结构
2.1 数据模型的基本概念 2.2 概念数据模型 2.3 逻辑数据模型 2.4 数据库的系统结构
2.1 数据模型的基本概念
• 实体 • 属性 • 实体和属性的型与值 • 关键字 • 实体集合 • 三个世界的观点 • 实体间的联系 • 数据模型的构成要素
用菱形表示，菱形框内写明联系名，并用无向边分别 与有关实体连接起来，同时在无向边旁标上联系的类 型（1:1、1:n或m:n）
联系的表示方法
实体型A 1 联系名
1 实体型B 1:1联系
实体型A 1 联系名
n 实体型B 1:n联系
实体型A m 联系名
n 实体型B m:n联系
联系的属性
联系的属性：
联系本身也是一种实体型，也 可以有属性。如果一个联系具 有属性，则这些属性也要用无 向边与该联系连接起来
不依赖计算机硬件，但依赖软件(DBMS)。 外部模型面向用户，是逻辑模型的一部分。
2.1 数据模型的基本概念（续）
(7) 实体间的联系 以下三种类型：
一对一联系（记为 1:1） 一对多联系（记为 1:n ） 多对多联系（记为 m:n）
(7) 实体间的联系 (续)
①一对一联系：如果实体集E1中每个实体至多和实体 集E2中的一个实体有联系，反之亦然，那么实体集 E1和E2的联系称为“一对一联系”，记为“1:1”。
2.1 数据模型的基本概念（续）
(6) 三个世界的观点 现实世界
又称物质世界，涉及的对象是客观存在的事物。这些事物可以是具体的， 也可以是抽象的。
信息世界
信息世界又称抽象世界、概念世界，是现实世界在人们头脑中的反映，是 对现实世界事物的抽象。
在进行数据处理时对现实世界事物的最高级抽象，抽象结果称为概念模型。
2.1 数据模型的基本概念
(1) 实体
实体是现实世界中任何可被识别的事物的抽象 。 可以是具体的人、事、物或抽象的概念。
(2) 属性
事物的性质和特征的抽象表示被称为属性 。 属性是对实体的描述；一个实体可以由若干个属性来刻画。
(3) 实体和属性的型与值
实体与属性的结构称为型，在结构约束下的取值称为值。