关系模型设计
数据库关系模型与实体关系图设计
数据库关系模型与实体关系图设计数据库关系模型是数据库中数据存储的结构化模型，它描述了不同数据表之间的关系。
而实体关系图设计指的是根据数据库关系模型，将其以图形的方式表示出来，呈现各个实体及它们之间的关联。
1. 数据库关系模型数据库关系模型是一种基于关系的数据模型，广泛应用于各种数据库管理系统中。
关系模型使用一种称为关系的结构来组织和表示数据。
关系是一个由域（列名）和元组（数据行）组成的表格。
每个元组代表一个实体或对象，每个属性（列）表示实体的特征或属性。
关系模型通常使用主键来唯一标识每个元组，并使用外键来建立不同表格之间的关联。
在数据库关系模型中，有几种常见的关系类型。
包括一对一关系（one-to-one），一对多关系（one-to-many）和多对多关系（many-to-many）。
这些关系类型与现实世界中对象之间的关系相对应。
2. 实体关系图设计实体关系图设计是数据库设计领域的一项重要工作。
它通过图形化的方式，将实体及其之间的关联直观地展示出来。
在实体关系图中，实体用矩形框表示，属性用椭圆或者矩形表示，关系用菱形表示。
在进行实体关系图设计时，首先需要确定要设计的实体及其属性。
实体指的是现实世界中具有独立存在和自身特征的事物。
属性是实体的特征或描述，例如姓名、年龄等。
其次，需要确定实体之间的关系类型。
根据数据库关系模型的原理，可以判断实体之间的关系类型是一对一、一对多还是多对多。
在图中，用连线表示实体之间的关系，线上标记上对应的关系类型。
最后，根据需求进一步完善实体关系图设计。
可以考虑添加其他约束条件，如参照完整性约束、触发器等，以确保数据的一致性和完整性。
3. 实例为了更好地理解数据库关系模型与实体关系图设计的概念和应用，我们可以通过一个具体的实例进行说明。
假设我们要设计一个学生选课系统的数据库模型。
该系统包括学生、课程和成绩三个实体，它们之间的关系如下：- 一个学生可以选修多门课程，一门课程可以被多个学生选修，即为多对多关系。
关系型数据模型设计
关系型数据模型设计1.引言1.1 概述概述部分的内容应该简要介绍关系型数据模型设计的主要内容和背景。
关系型数据模型是一种广泛应用于数据库管理系统的数据模型，它采用了表格的形式来组织和表示数据。
在关系型数据模型中，数据被组织成一个或多个表格，每个表格包含了若干列和行，其中每一列都代表了一个数据字段，而每一行则代表了一条数据记录。
关系型数据模型设计是指在建立关系型数据库之前需要进行的数据设计过程。
它涉及到定义表格的结构和关系、确定字段的属性和约束、选择适当的数据类型以及设计数据库的完整性规则等。
通过合理的关系型数据模型设计，可以保证数据在存储和访问过程中的一致性、完整性和有效性，从而提高数据管理的效率和可靠性。
关系型数据模型设计在数据库领域有着重要的地位和作用。
它为我们提供了一个结构化的数据管理方法，使得数据可以以统一的方式进行存储、查询和管理。
同时，关系型数据库的设计也是数据库系统设计的基础，它为数据库的构建和优化提供了重要的指导和参考。
在本文中，我们将深入探讨关系型数据模型的设计原则、方法和技巧。
我们将通过介绍关系型数据模型的基本原理和特点，解释关系型数据模型设计的重要性，并展望未来关系型数据模型的发展趋势。
通过学习和理解这些内容，读者将能够更好地掌握关系型数据模型设计的关键要点，为实际的数据库设计和应用提供有力的支撑。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下要点：本文主要围绕关系型数据模型设计展开，旨在介绍关系型数据模型的基本概念、设计原则，以及总结其重要性，并展望未来的发展趋势。
首先，在第一节中，将对文章的概述进行介绍。
这一部分会对关系型数据模型设计的主题进行简要说明，为读者提供一个整体的认识，并引发读者对该主题的兴趣。
接下来，在第二节中，将深入探讨关系型数据模型的基本概念和设计原则。
这一部分将从关系型数据模型的起源、关键概念、以及设计的一般原则等方面展开，帮助读者建立对关系型数据模型的基本了解和认知，为后续内容的理解打下基础。
数据库设计中的实体和关系模型
数据库设计中的实体和关系模型一、引言数据库设计是构建和管理数据的有效工具的过程。
在设计数据库之前，我们需要考虑数据的组织和结构。
实体和关系模型是数据库设计的核心概念，对于合理组织数据起着重要的作用。
二、实体模型1. 定义和概念实体模型是数据库设计中对现实世界中对象的抽象。
实体是一个具体存在、具有独立存在能力并能被区分出的事物。
在数据库设计中，实体常常用表来表示，表的每一行表示一个实体。
2. 实体属性每个实体都有一组属性来描述它的特点和状态。
属性通常包括实体的名称、类型、大小、取值范围等。
属性一般对应表中的列。
3. 实体间的关系实体间的关系是描述实体之间的联系以及相互依赖的方式。
常见的关系有一对一关系、一对多关系和多对多关系。
- 一对一关系：一个实体实例只能与另一个实体实例相对应。
- 一对多关系：一个实体实例可以与多个实体实例相对应。
- 多对多关系：多个实体实例可以与多个实体实例相对应。
4. 示例比如我们设计一个图书管理系统的数据库，其中包含实体图书、作者和出版社，它们之间的关系可以表示为：- 一本书只能有一个作者，一个作者可以写多本书，这是一个一对多关系。
- 一本书只能属于一个出版社，一个出版社可以出版多本书，也是一个一对多关系。
- 多本书可以由多个作者共同完成，这是一个多对多关系。
三、关系模型1. 定义和概念关系模型是基于关系代数的数学模型，用来描述实体、关系和约束之间的关系。
关系模型以表的形式表示数据，并通过表间的关系来描述数据的逻辑结构。
在关系模型中，我们常用主键和外键来表示表间的关联，主键是唯一标识一条记录的字段，外键是关联到其他表的字段。
2. 关系操作关系模型通过一些操作来查询和操作数据，并保证数据的完整性和一致性。
- 选择操作：根据条件选择满足要求的记录。
- 投影操作：提取表中某些列的数据。
- 连接操作：基于两个或多个表之间的关联，获得满足条件的组合数据。
- 更新操作：修改表中的数据。
生物机制类实验设计题的变量关系模型
生物机制类实验设计题的变量关系模型在构建实验设计模型时,可以将试题中的实验目的作为研究对象,分析实验目的中隐含的自变量和因变量之间的逻辑关系,通过概括、提炼,构建实验变量关系模型。
常见的生物机制类实验适用于研究生物系统内部各种成分之间的相互关系,或者某种外部因素对系统发挥作用的机制。
以此类研究为素材所创设的试题情境,往往聚焦研究某个因素(自变量)是否通过另一种或两种因素(中间变量)而实现对某种生物学效应(因变量)的影响。
由此初步构建模型“X→M→Y”(X、M和Y 分别表示自变量、中间变量和因变量),通过中间变量M识别并解释自变量X和因变量Y之间的关系。
根据中间变量M是否可测或可控,进一步将模型细化为如图1所示的两种模型,即中间因变量模型和中间自变量模型。
图1中间因变量模型和中间自变量模型。
中间因变量模型表示自变量 X是通过改变中间变量M而影响因变量Y。
首先,由控制自变量入手设置两组实验(图2),含X(用“+”表示)的甲组和不含X(用“-”表示)的乙组。
随后测量两组中间变量M的值(分别用“测量值1”和“测量值2”表示)和因变量Y的具体检测指标(分别用“结果1”和“结果2”表示)。
最后通过比较测量值1和2、结果1和2得出结论。
例1：(2021年湖南省新高考适应卷第17题,节选改编)人体过量饮酒后尿量会增加。
有人推测乙醇会通过抑制抗利尿激素的释放来影响尿量,请以大鼠为实验材料设计实验加以验证。
简要写出实验思路并预期实验结果(所用乙醇溶液浓度为20%)。
实验思路分析:实验目的是验证乙醇会通过抑制抗利尿激素的释放来增加尿量。
自变量是“乙醇”,采用加法原理进行控制:一组“灌胃乙醇溶液”,另一组“灌胃蒸馏水”。
因变量是“尿量的变化”,以“尿量的多少”作为检测指标。
中间变量是“抑制抗利尿激素的释放”,意味着抗利尿激素的含量会降低,属于一个可测的变量,故符合中间因变量模型。
答案:实验思路是将长势相同的大鼠随机均分成两组,编号甲、乙,甲组大鼠灌胃适量乙醇溶液,乙组灌胃等量蒸馏水,将两组大鼠放置于相同且适宜的环境中饲养。
关系模型ppt课件
关系代数
并(Union)
关系R和S的并其结果由属于R或属于S的所有元组组成，其结 果为一个新关系。记为： Q = R∪S = { t | t ∈R 或 t ∈ S}
例： R∪S
A
B
C
a1
b1
c1
a1
b2
c2
a1
b3
c2
a2
b2
c1
RA
B
C
a1
b1
c1
a1
b2
c2
例，描述产品的关系Product
1
烧伤病人的治疗通常是取烧伤病人的 健康皮 肤进行 自体移 植，但 对于大 面积烧 伤病人 来讲， 健康皮 肤很有 限，请 同学们 想一想 如何来 治疗该 病人
关系模型的数据结构
描述产品的关系Product
pCode 101 102 201 202 301 302 401 402 403
关系模型的数据结构
关系的数学定义
域：具有相同数据类型的值的集合。
笛卡尔积：域 D1,D2,...,Dn 的笛卡尔积为： D1D2...Dn ={(d1,d2,...,dn)diDi，i=1,2,...,n }。 其中每一个元素(d1,d2,...,dn)叫做一个n元组(n-tuple)，元素 中第i个值di叫做第i个分量。
关系模型的数据结构
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数据库设计中的关系模型与ER模型
数据库设计中的关系模型与ER模型在数据库设计中，关系模型和实体-关系（ER）模型是两种常用的模型，用于描述和规划数据库结构。
关系模型是一种基于表格的模型，而ER模型则强调实体、关系和属性之间的关系。
一、关系模型关系模型是最常见和广泛使用的数据库模型之一。
它基于数学关系理论，通过表格的形式来表示数据之间的关系。
关系模型主要由以下几个要素组成：1. 表格（关系）：关系模型使用表格来存储数据，每个表格表示一个实体集。
表格由行和列组成，行代表元组（实体的一个具体实例），列代表属性。
2. 元组（tuple）：元组是表格中的行，代表了一个具体的实体实例，每个元组的属性值对应该实体的属性值。
3. 属性（attribute）：属性是元组的列，表示实体的某个特征。
4. 关键字（primary key）：关键字是表格中的一个属性或属性组合，用于唯一标识一个元组。
5. 外键（foreign key）：外键是关系模型中不同表格之间的关系，它通过引用其他表格的关键字来建立关联关系。
6. 组合关系（composite relationship）：组合关系是关系模型中的一种关系类型，用于建立多个实体之间的关联关系。
关系模型的优点是结构清晰、容易理解和维护，数据操作相对简单。
但它也有一些限制，例如对复杂关系的处理不够灵活，无法表达实体之间的继承关系等。
二、实体-关系（ER）模型实体-关系（ER）模型是由彼得·钱（Peter Chen）在1976年提出的，它通过实体、关系和属性之间的图形表示来描述数据库结构。
1. 实体（entity）：实体代表现实世界中的一个具体事物，可以是一个对象、人、地点等。
实体在ER模型中用矩形表示。
2. 属性（attribute）：属性是实体的特征或性质，用椭圆形表示。
3. 关系（relationship）：关系表示实体之间的联系，可以是一对一、一对多或多对多等。
关系在ER模型中用菱形表示。
4. 箭头（cardinality）：箭头表示实体之间的关系类型，如一对一关系、一对多关系等。
数据库管理中的关系模型设计
数据库管理中的关系模型设计随着信息技术的快速发展，各行各业的数据量也不断增大，数据管理和数据分析变得日益重要。
在数据管理中，数据库是一个非常重要的工具。
数据库的关系模型设计是数据库设计中最核心的部分之一。
本文将从关系模型的概念、设计方法和实现流程等方面，介绍数据库管理中的关系模型设计。
一、关系模型的概念关系模型是一种数据模型，它描述了数据之间的关系。
在关系模型中，数据被组织为一个或多个表格。
每个表格都由若干列组成，每一列称为一个属性，每一行称为一个元组。
不同的表格之间通过共同的属性建立联系，这些联系称为关系。
关系模型的数据结构简单、易于理解，已经成为目前主流的数据模型之一。
二、关系模型的设计方法在设计关系模型时，需要遵循一定的设计方法。
下面是一个较为完整的关系模型设计流程：1.需求分析：根据用户需求，确定数据中包含哪些元素，以及这些元素之间的关系。
2.概念设计：根据需求分析的结果，建立实体-关系图（ER 图）。
实体图表示了数据中的实体及其属性，关系图描述了实体之间的关系。
3.逻辑设计：在完成概念设计后，需要确定数据库的范式。
范式是数据库设计的一个标准，评估数据模式的正确性和一致性。
一般来说，最高的范式是第三范式，但在实际设计过程中，也需考虑范式之间的平衡。
4.物理设计：物理设计是将隐含在逻辑设计中的数据结构转换为实际可以在计算机上存储和访问的数据结构。
5.实现：在数据库设计完成后，可以通过SQL语言和数据库管理系统实现数据库的建立和数据的输入、查询、修改和删除等操作。
三、关系模型的实现流程在上一部分中，已经介绍了设计关系模型的各个环节。
在实现关系模型时，需要根据设计流程进行实现。
下面是一个较为详细的关系模型实现流程：1.确定概念模型：根据需求分析，确定实体-关系图（ER图），并对关系进行设计和约束。
2.创建表格：根据概念模型，创建相关的表格结构，并确定表格中各属性的数据类型、取值范围、数据约束等。
数据库关系模式设计
数据库关系模式设计
数据库关系模式设计
一、定义
数据库关系模型是一种逻辑数据模式，它以一个个表格的形式，把数据表示成一个或多个关系的形式。
关系模型可以视作一种抽象，它把实体和他们之间的关系用最接近自然语言的方式表达出来。
二、设计过程
1、需求分析
首先，我们需要进行需求分析，分析业务目标，定义需要存储和查询的数据，以及应用的各项功能。
2、实体联系分析
在需求分析的基础上，确定各实体之间的关系，实体之间的关系可以分为单向关系、双向关系和多向关系。
3、关系模型构造
根据实体之间的关系，构建关系模型，确定各个表以及每个表的属性和表之间的关系。
4、归纳汇总
在构建完关系模型后，根据业务需求进行归纳汇总，增加或删除一些表和属性，使关系模型完善。
三、特性
关系模型的优点：
1.易于理解：它可以以较接近自然语言的形式表达实体和实体之间的关系，容易理解。
2.提高效率：关系模型可以通过特定的查询语言进行数据查询，大大提高了查询效率。
3.灵活性强：在关系模型中，可以轻松地进行表的增删改查，特别是在多表关联查询方面，不会降低系统的性能。
4.安全性高：在关系模型中可以通过加密算法和权限控制来保证数据的安全性。
四、缺点
关系模型也有一定的缺点：
1.数据冗余：一些必要的数据可能会被多次存储，这样会浪费存储空间，增加记录访问的时间。
2.编程复杂：在实际应用中，程序员需要考虑很多问题，如索引的结构，数据库的架构，以及多表查询等，都需要耗费大量的编程时间。
关系模型设计(范式)_图文
第一范式（1NF）：数据库表中的字段 都是单一属性的，不可再分。
字段1
字段2
字段3
字段4
第一范式(1NF)
• 例如，如下的数据库表是符合第一范式的：
字段1 字段第2 一范式字(段13NF) 字段4
第二范式举例
• 假定选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年 龄, 课程名称, 成绩, 学分)，关键字为组合关键字( 学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系： (学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)
这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决 定关系：
(课程名称) → (学分) (学号) → (姓名, 年龄)
关系模式规范化的作用
•
关系数据库的设计主要是关
系模式设计。关系模式设计的好
坏直接影响到数据库设计的成败
。将关系模式规范化，是设计较
好的关系模式的惟一途径。
•
关系模式的规范化主要是
由关系范式来完成的。
关系范式
所谓范式（Normal Form,NF）是指规 范化的关系模式。由规范化程度不同，就产 生了不同的范式。根据满足条件的不同，经 常称某一关系模式Ｒ为“第几范式”。
• 原则：遵从概念单一化 “一事一地”原则，即一个关系 模式描述一个实体或实体间的一种联系。
• 方法：将关系模式投影分解成两个或两个以上的关系模式 。
• 要求：分解后的关系模式集合应当与原关系模式“等价” ，即经过自然联接可以恢复原关系而不丢失信息，并保持 属性间合理的联系。
关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y
数据库设计中的关系模型
数据库设计中的关系模型数据库设计是现代信息技术的重要组成部分，它是数据管理领域的核心内容之一。
关系模型作为数据库中最为基础的一种结构模型，也是数据库设计的核心和基石之一。
本文将结合实例进行阐述，详细介绍数据库设计中的关系模型以及其相关内容。
一、关系模型的定义和特点关系模型是一种用于数据库设计的模型，它采用了表格的形式来存储数据，并且采用了关系代数的思想来操作数据。
相对于其他数据结构模型，比如层次模型和网状模型，它具有以下几个特点：1、关系模型采用表格的形式来表示数据，可以更好的表达数据之间的关系，容易理解和操作。
2、关系模型的数据结构简单，易于实现和维护。
3、关系模型支持事务的一致性和复原，保证了数据的可靠性和安全性。
二、关系模型中的主键和外键在关系模型中，每张表都有一个主键，它用于唯一的标识表中的每一行数据。
主键是一种特殊的列，其中的值必须是唯一的，并且不能为空值。
使用主键可以更加方便地对数据进行查询和更新操作。
除了主键之外，关系模型还有外键这一概念。
外键是一种用于连接表格之间关系的机制，它实际上是另外一张表的主键。
例如，在一个订单表中，每一个订单都对应一个客户，订单表中就可以定义一个外键，来连接客户表中的主键。
这样，就可以通过订单表中的这个外键，来查询对应的客户信息。
三、关系模型中的范式在关系模型中，范式是指一种设计规范，它要求在一个表格中，每一个属性都应该只依赖于主键。
关系模型定义了一系列范式，包括1NF、2NF、3NF、BCNF等等。
其中，1NF是最为基础的范式，它要求表格中的每一个属性都是原子的，不可再分。
2NF要求表格中的每一个非主键属性都完全依赖于主键。
3NF要求表格中的每一个非主键属性都不依赖于其他非主键属性。
BCNF则要求表格中每一个函数依赖都满足一定的条件。
使用范式可以有效的减少数据冗余和不一致性，提高数据存储的效率和安全性。
四、关系模型中的重要性质在关系模型中，有两个重要的性质：ACID和CAP。
数据库概念模型和关系模型设计实验
数据库概念模型和关系模型设计实验好嘞，今天我们聊聊数据库的概念模型和关系模型设计实验。
这可不是枯燥的技术术语，咱们轻松点，随便聊聊，像老朋友聚在一起，喝着茶，顺便讲个笑话。
说到数据库，很多人第一反应就是：“这玩意儿和我有啥关系？”咱们的日常生活中，数据库就像是那隐形的朋友，默默支持着我们的各种活动，想想咱们平时用的手机应用、网上购物，背后可都是数据库在打转呢。
概念模型就像是咱们画画的草图，想要画一幅大作，得先有个初步的构思。
这个阶段，咱们需要把想法梳理清楚，把所有的要素都列出来。
比如，你想设计一个图书馆管理系统，这时候你得考虑哪些东西要纳入模型，比如书籍、借阅人、借阅记录等等。
想象一下，咱们在酒吧里，点了一杯调酒，调酒师得先知道你想要什么口味，才能调出你心仪的那杯。
概念模型就是在说：“嘿，我知道你想要啥！”进入了关系模型的阶段，嗯，这可就有意思了。
关系模型就像是把草图变成了真正的画作。
你要开始定义每一个元素之间的关系。
书籍和借阅人之间是什么关系？他们是一对多的关系，书籍可以被多个借阅人借走，而每个借阅人也能借走多本书。
这时候，像个侦探似的，你得把每一个细节都弄清楚，就像探讨一下邻居家的猫和狗的关系一样，哈哈。
说到这里，咱们得提提“关系”的重要性。
就像咱们的人际关系，建立良好的关系，才能让事情顺利进行。
在数据库里，关系模型通过表格来展示这些关系。
每个表就像一张名片，上面记录着重要的信息。
你把所有的表连起来，哇，瞬间就像一张巨大的网络，信息在里面流动，自由穿梭，真是让人惊叹。
想象一下，朋友们聚在一起，聊天热火朝天，信息就像火花一样迸发，真是让人心潮澎湃。
再说说实验吧，哎呀，这可是检验咱们设计成果的好机会。
实验就像是一个小小的舞台，咱们把自己设计的模型搬上去，看它能不能闪闪发光。
每当你输入数据，提取信息，看到系统运转如飞，简直像在看一场精彩的魔术表演，心里那个激动啊，仿佛自己也成了魔术师。
试想一下，你的一句话，系统立马反应过来，真是令人感叹科技的魅力。
第3章 数据概念模型及关系模型设计
3.2 概念模型与数据模型
例：“课程”实体集、“教师”实体集及相互间的联系。
教师号 课程号 姓名 性别 职称 电话号 码 教师 E-mail地址 家庭地址
课程名 学分 周学时
课程
m
教授
n
城市
区
街道
邮政编 码
23
3.2 概念模型与数据模型
其中：“E-mail地址”属性是一个多值属性，故用双椭圆形 框表示； “家庭地址”属性是一个复合属性，在其下面还有4个 属性与其相连。 “教师号”下有一下划线，表示此属性是“教师”实 体的码（键）。 总之：E-R模型是数据库设计人员与用户进行交互的最有 效工具，用E-R模型来描述概念模非常接近人的思维，易被人 理解，而且E-R模型与具体的计算机系统无关，易被不具备计 算机知识的最终用户接受。
概念模型、关系模型
关系规范化
3
第3章 数据概念模型及关系模型设计
【知识框架】 本章知识内容为数据库应用系统开发流程中需求分 析、概念模型设计和逻辑模型设计，学习内容知识 框架如图3-1所示。
第3章 数据概念模型及关系模型设计
总项目：学生选课管理系统数据模型设计 总项目概述：学生学籍管理系统包括班级、学生、 课程、教师等实体，含有学生选课管理子模块、学生 档案管理子模块、学生成绩管理子模块、课程管理子 模块、教师授课管理子模块、教师档案管理子模块等， 其中学生选课子模块中包含“学生”和“课程”两个 实体，在“学生”和“课程”之间，学生通过“选课” 与“课程”发生联系，因此把“选修”确定为联系类 型，并且“学生”和“课程”之间是m:n联系。
a1
b1 b2 b3 b4 1
A
a2
a3
a4
a5 示范
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。
数据库设计关系模型
数据库设计关系模型嘿，朋友！咱今儿来聊聊数据库设计关系模型这事儿。
您想想，数据库就像一个大仓库，里面存着各种各样的宝贝数据。
而关系模型呢，就是给这个大仓库规划布局的巧妙方法。
这关系模型就好比给一群调皮的孩子排座位。
要是没安排好，那不得乱套呀！得让他们相互之间有合理的联系，又不会互相干扰。
在数据库里，实体就像是一个个具体的“人”，属性就是这些“人”的特点。
比如说，“学生”是个实体，“姓名”“年龄”“性别”就是它的属性。
而关系呢，就像是人与人之间的连线。
比如“学生”和“课程”之间的选课关系。
这可不能随便乱连，得有规矩，有逻辑。
比如说，一个学生可以选多门课程，一门课程也可以被多个学生选。
这是不是有点像一个老师可以教多个学生，一个学生也可以有多个老师教？再打个比方，关系模型中的主键，就像是每个人的身份证号码，独一无二，能准确识别出每个实体。
要是没有这个主键，那可就像一群没有名字的人，分不清谁是谁啦！还有外键，这就像是两个实体之间的“介绍信”，能把它们联系起来。
设计关系模型的时候，可得仔细考虑清楚各种关系。
不然，等数据多起来，就像一团乱麻，越理越乱。
您说要是一个数据库设计得乱七八糟，找个数据得费半天劲，那得多头疼啊！所以啊，在设计关系模型时，一定要思路清晰，把各种实体、属性和关系都安排得妥妥当当。
就像盖房子，得先有个好的设计图纸，才能盖出坚固漂亮的房子。
总之，数据库设计关系模型可不是件轻松的事儿，但只要用心琢磨，就能让我们的数据库变得井井有条，用起来方便又高效！。
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。
数据库设计中的多态关系模型与实例分析
数据库设计中的多态关系模型与实例分析多态关系模型是数据库设计中的重要概念之一。
它描述了一个实体类（父类）与其子类之间的关系，在不同的角色和属性之间建立联系。
在实际应用中，多态关系模型为数据库设计带来了很多便利和灵活性。
本文将介绍多态关系模型的基本概念和原理，并通过实例分析来说明其在数据库设计中的应用。
一、多态关系模型的基本概念多态关系模型是指在数据库设计中，一个父类与多个子类之间建立的关联关系。
父类包含了多个子类共有的属性和操作，而子类则拥有各自特有的属性和操作。
通过多态关系模型，可以将不同类型的实体对象存储在同一个关系表中，提高了数据库的灵活性和扩展性。
多态关系模型的主要特点包括：1. 继承关系：多态关系模型通过继承实现父类与子类之间的关联。
子类继承了父类的属性和操作，并可以扩展自己的特有属性和操作。
2. 接口描述：父类包含子类的共有属性和操作，通过定义接口描述这些共有的特征，子类可以根据需要选择性地进行实现。
3. 多态性：数据库查询操作可以根据实例的具体类型自动选择执行合适的操作。
这样，同一类型的多个实例可以使用统一的接口进行管理和操作，提高了代码的重用性和可维护性。
二、多态关系模型的实例分析为了更好地理解多态关系模型在数据库设计中的应用，我们将通过一个实例来进行分析。
假设我们要设计一个餐厅管理系统，其中包含了不同类型的员工和顾客。
我们可以使用多态关系模型来描述员工和顾客之间的关系。
1. 数据库表设计我们首先设计两个表，分别是员工表（Employee）和顾客表（Customer）。
员工表包含了所有员工的共有属性，如编号、姓名、年龄等；顾客表则包含了顾客的共有属性，如编号、姓名、电话等。
这两个表可以作为父类。
2. 员工子类设计在员工表的基础上，可以根据具体角色设计不同的子类，如厨师、服务员等。
这些子类可以继承员工表的属性，并扩展自己特有的属性，如技能、职称等。
3. 顾客子类设计在顾客表的基础上，可以设计不同类型的顾客子类，如会员、非会员等。
数据库——关系模型设计
数据库——关系模型设计数据库关系模型设计背景⽬前公司内部主流数据库是关系型数据库MySQL，数据库设计是对数据进⾏组织化和结构化的过程，即关系模型的设计。
对于项⽬规模⼩、⽤户数量少的情况，处理数据库中的表结构相对轻松；⽬前公司的发展速度快、⽤户数量多、项⽬规模⼤、业务逻辑极其复杂；相应的数据库架构、关系模型表结构越来越复杂，这时我们往往会发现我们写出来的SQL语句是很笨拙并且效率低下的。
更可怕的是，由于表结构定义不合理，会导致对数据的增删改查不⽅便不⾼效；最致命的是，扩展性极差，不能应对业务的变化。
此时对我们开发⼈员关系模式设计能⼒要求提⾼了，我们要学习和掌握数据库的规范化流程，以指导我们更好的设计数据库的表结构，减少冗余的数据，借此可以提⾼数据库的存储效率，数据完整性和可扩展性。
简洁、结构明晰的表结构对数据库的设计是相当重要的。
规范化的表结构设计，在以后的数据维护中，不会发⽣插⼊（insert）、删除（delete）和更新（update）时的异常。
反之，数据库表结构设计不合理，不仅会给数据库的使⽤和维护带来各种各样的问题，⽽且可能存储了⼤量不需要的冗余信息，浪费系统资源。
关于数据库关系模型设计的问题，就是在实际项⽬中，我们应该构造⼏个关系模型，每个关系（表）由哪些属性（列）组成，不同关系之间有什么关联。
规范化⼀个低级范式的关系模型通过模式分解可以转为若⼲个⾼⼀级别范式的关系模型的集合，这个过程就叫规范化。
为了说明⽅便，我们⽤⼀个订单场景，来⼀步⼀步分析规范化的过程如下只是为了演⽰，关系模型规范化的过程，存在不规范的地⽅create table order_info (order_no varchar(10) not null comment '订单编号',account_name varchar(10) not null comment '会员姓名',account_address varchar(10) not null comment '会员地址',product_name varchar(10) not null comment '商品',product_address varchar(10) not null comment '产地',product_num int unsigned not null default 0 comment '数量',product_price double not null comment '单价',sum_price double not null comment '总价',primary key(order_no,account_name,product_name)) engine=innodb default character set=utf8;|order_no|account_name|account_address|product_name|product_address|product_num|product_price|sum_price|-|-|-|-|-|-|-|-|-||201907080001|⼩明|北京|bose降噪⽿机|美国|1|2000|2000|201907080001|⼩明|北京|华为p20|中国|1|1000|1000|201907080002|⼩刚|上海|bose降噪⽿机|美国|1|2000|2000|201907080003|⼩明|北京|iphone X|美国|1|2000|2000|201907080004|⼩丽|唐⼭|华为p20|中国|1|1000|1000这张表⼀共有8个字段，分析每个字段都有重复的值出现，也就是说，存在数据冗余问题。
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关系模式规范化的作用
关系数据库的设计主要是关系模 式设计。关系模式设计的好坏直 接影响到数据库设计的成败。将 关系模式规范化，是设计较好的 关系模式的惟一途径。
关系模式的规范化主要是由关 系范式来完成的。
关系范式
所谓范式（Normal Form,NF）是指规 范化的关系模式。由规范化程度不同，就产 生了不同的范式。根据满足条件的不同，经 常称某一关系模式Ｒ为“第几范式”。
• 原则：遵从概念单一化 “一事一地”原则，即一个关系 模式描述一个实体或实体间的一种联系。
• 方法：将关系模式投影分解成两个或两个以上的关系模式。
• 要求：分解后的关系模式集合应当与原关系模式“等价”， 即经过自然联接可以恢复原关系而不丢失信息，并保持属 性间合理的联系。
总结
• 注意：一个关系模式结合分解可以得到不同关系模式集合， 也就是说分解方法不是唯一的。最小冗余的要求必须以分 解后的数据库能够表达原来数据库所有信息为前提来实现。 其根本目标是节省存储空间，避免数据不一致性，提高对 关系的操作效率，同时满足应用需求。实际上，并不一定 要求全部模式都达到BCNF不可。有时故意保留部分冗余可 能更方便数据查询。尤其对于那些更新频度不高，查询频 度极高的数据库系统更是如此。 在关系数据库中，除了函数依赖之外还有多值依赖， 联接依赖的问题，从而提出了第四范式，第五范式等更高 一级的规范化要求。
第三范式举例
• 假定学生关系表为Student(学号, 姓名, 年 龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)，关键字 为单一关键字“学号”，因为存在如下决定关 系： (学号) → (姓名, 年龄, 所在学院, 学院 地点, 学院电话 )
即存在非关键字段“学院地点”、“学院 电话”对关键字段“学号”的传递函数依赖。
从1971年起，E．F．Ｃodd相继提出了 第一范式、第二范式、第三范式，Codd与 Boyce合作提出了Boyce-Codd范式。在 1976-1978年间，Fagin、Delobe以及 Zaniolo又定义了第四范式。到目前为止， 已经提出了第五范式。每种范式都规定了一 些限制约束条件。
为什么要设计规范化的数据库?
第三范式(3NF)
第三范式（3NF）：如果关系模式R为2NF， 并且Ｒ中的每个非主属性不传递依赖于Ｒ的主 码，则称关系R是属于第3范式的。
所谓传递依赖，指的是如果存在"A → B → C"的决定关系，则C传递依赖于A。
因此，满足第三范式的数据库表应该不存 在如下依赖关系：
关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y
字段1 字段2
字段3
字段4
字段3.1 字段3.2
第一范式(1NF)
• 例：如职工号，姓名，电话号码组成一个表（一 个人可能有一个办公室电话 和一个家里电话号码） 规范成为1NF
• 总结：不能有重复的列,列不可再分. • 不满足第一范式条件的关系为非范式关系,在关系
数据库中,凡非范式关系必须要化成范式关系.
• 未经规范化的数据库一般都有下述缺点：
较大的数据冗余，数据一致性差，数据修 改复杂，对表进行插入、删除、更新时会产生 插入、更新、删除异常。规范化的作用就在于 尽量去除冗余，使数据保持一致，使数据修改 简单，除去在表中进行插入、删除时产生的异 常，规范化后的表一般都较小。
第一范式(1NF)
在任何一个关系数据库中，第一范式 （1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第 一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库
第二范式(2NF)
• 第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立 起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范 式（1NF） 。
定义：如果关系模式R∈1NF，且每一个非主属性都 完全依赖于主码，则称关系R 是属于第二范式的， 记作R∈2NF
第二范式（2NF）说明： 要求实体的属性完 全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能 存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存 在，那么这个属性和主关键字的这一部分应 该分离出来形成一个新的实体，新实体与原 实体之间是一对多的关系
• 它也会存在数据冗余、更新异常、插入异 常和删除异常的情况，试分析
第三范式举例
• 学生：(学号, 姓名, 年龄, 所在学院)；
学院：(学院, 地点, 电话)。
这样的数据库表是符合第三范式的，消除 了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
总结
• 规范化目的是使结构更合理，消除存储异常，使数据冗余 尽量小，便于插入、删除和更新
第二范式举例
• 假 姓名, 年 龄, 课程名称, 成绩, 学分)，关键字为组合关键字 (学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系： (学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)
这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决 定关系：
(课程名称) → (学分) (学号) → (姓名, 年龄)
第二范式举例
•
(3) 插入异常：
假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。
这样，由于还没有"学号"关键字，课程名称和学
分也无法记录入数据库。
(4) 删除异常： 假设一批学生已经完成课程的选修，这些选 修记录就应该从数据库表中删除。但是，与此同 时，课程名称和学分信息也被删除了。很显然， 这也会导致插入异常。
第二范式举例
•
把选课关系表SelectCourse改为如下三个表：
学生：Student(学号, 姓名, 年龄)；
课程：Course(课程名称, 学分)；
选课关系：SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。
这样的数据库表是符合第二范式的，消除了数据冗 余、更新异常、插入异常和删除异常。
另外，所有单关键字的数据库表都符合第二范式， 因为不可能存在组合关键字。
定义:在关系模型中的每一个具体关系R中， 如果每个属性 都是不可再分的，则称R属于 第一范式（1NF），记作R∈1NF。
第一范式（1NF）：数据库表中的字段 都是单一属性的，不可再分。
第一范式(1NF)
• 例如，如下的数据库表是符合第一范式的：
字段1
字段2
字段3
字段4
第一范式(1NF)
• 而这样的数据库表是不符合第一范式的：
第13章 关系模式的规范化
• 了解关系模式规范化的作用 • 掌握第一范式—重点 • 掌握第二范式—重点 • 掌握第三范式—重点
回顾关系模式
关系模式:关系模式相当于一张二维表 的框架,在这个框架下填入数据，称为关系模 式的一个实例，或者叫关系(R)。
R(A1,A2,A3...Ai):R是关系名，Ai是 关系的属性名。 一个关系名对应一张表，关 系名对应表名，属性对应表中的列名。
即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。
第二范式举例
•
由于不符合2NF，这个选课关系表会存在如
下问题：
(1) 数据冗余：
同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复
n-1次；同一个学生选修了m门课程，姓名和年
龄就重复了m-1次。
(2) 更新异常： 若调整了某门课程的学分，数据表中所有行 的"学分"值都要更新，否则会出现同一门课程学 分不同的情况。