数据库概念数据模型
数据库基础及实训研究报告
一、引言随着信息技术的飞速发展，数据库技术在各个领域得到了广泛应用。
数据库是信息系统的核心组成部分，它能够高效地存储、管理和处理大量数据。
为了提高我国数据库技术的应用水平，本文从数据库基础理论出发，结合实训项目，对数据库基础及实训进行深入研究，以期为我国数据库技术的发展提供有益参考。
二、数据库基础理论1. 数据库基本概念数据库（Database）是长期存储在计算机内、有组织、可共享的大量数据的集合。
数据库系统（Database System）是数据库、数据库管理系统（DBMS）、应用程序和用户之间的集合。
2. 数据模型数据模型是数据库中数据的组织方式。
目前，常用的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。
其中，关系模型是最常用的数据模型，它将数据表示为二维表，便于用户理解和操作。
3. 数据库设计数据库设计是数据库建设的基础，主要包括概念设计、逻辑设计和物理设计。
（1）概念设计：将用户需求抽象为概念模型，如E-R图。
（2）逻辑设计：将概念模型转换为逻辑模型，如关系模型。
（3）物理设计：将逻辑模型转换为物理模型，如数据库文件、索引等。
4. 数据库查询语言数据库查询语言是用于检索、更新和操作数据库的语言。
目前，常用的数据库查询语言有SQL、PL/SQL等。
三、实训项目1. 实训项目概述本文以一个简单的图书管理系统为例，进行数据库基础及实训项目的研究。
该系统主要包括用户管理、图书管理、借阅管理和统计查询等功能。
2. 实训步骤（1）需求分析：了解用户需求，确定系统功能。
（2）概念设计：根据需求分析，绘制E-R图。
（3）逻辑设计：将E-R图转换为关系模型。
（4）物理设计：确定数据库文件、索引等。
（5）实现：使用数据库查询语言编写SQL语句，实现系统功能。
（6）测试与调试：对系统进行测试，确保功能正常。
3. 实训成果通过实训，我们成功实现了图书管理系统，实现了以下功能：（1）用户管理：注册、登录、修改密码等。
（2）图书管理：添加、删除、修改图书信息等。
数据模型与数据库之间的关系
数据模型与数据库之间的关系数据模型是描述数据及其关系的一种抽象模型，而数据库是用于存储和管理数据的软件系统。
数据模型与数据库之间存在密切的关系，数据模型为数据库的设计和实施提供了指导，而数据库则是数据模型的具体实现和应用。
本文将介绍数据模型与数据库之间的关系，包括数据模型的基本概念、数据库的作用及其与数据模型的联系。
一、数据模型的基本概念数据模型是对现实世界中某个特定领域的数据和数据之间关系的抽象描述，它定义了数据的结构、操作和约束。
常见的数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。
1. 层次模型：层次模型是最早的数据模型之一，它通过树形结构描述数据之间的层次关系。
每个节点代表一个记录，节点之间通过父子关系相连。
然而，层次模型存在层次深度限制和数据冗余的问题，限制了其在实际应用中的使用。
2. 网状模型：网状模型是对层次模型的改进，它允许多个节点之间存在多对多的关系。
节点之间通过指针相连，形成复杂的网状结构。
然而，网状模型的复杂性和数据冗余问题使得其难以维护和扩展。
3. 关系模型：关系模型是当前最为广泛使用的数据模型，它基于集合论和谓词逻辑，将数据组织为二维表格的形式。
关系模型使用关系代数和关系演算对数据进行操作和查询，具有结构清晰、灵活性好和数据冗余少的优点，因此在实际应用中得到了广泛应用。
4. 面向对象模型：面向对象模型是基于面向对象编程思想的数据模型，它将数据和操作封装为对象，并通过继承、多态等机制描述对象之间的关系。
面向对象模型能够更好地反映现实世界中的问题，适用于复杂的应用场景。
二、数据库的作用数据库是用于存储和管理数据的软件系统，它提供了数据的持久化存储、高效的数据访问和安全的数据管理等功能。
数据库的作用主要体现在以下几个方面：1. 数据持久化存储：数据库将数据存储在磁盘等介质上，确保数据的长期保存和可靠性。
即使系统发生故障或断电，数据也能够恢复。
2. 高效的数据访问：数据库通过索引、查询优化等技术实现了高效的数据访问。
数据库概念模型、逻辑模型、外部模型、内部模型之间的相互关系
数据库概念模型、逻辑模型、外部模型、内部模型之间的相互关系下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数据库中的数据模型与设计
数据库中的数据模型与设计摘要本文将介绍数据库中的数据模型与设计，包括概念模型、逻辑模型和物理模型，以及如何进行数据库设计。
数据模型是数据库设计的基础，它可以帮助我们理解数据的结构、关系和用途。
1.数据模型的定义数据模型是一种描述系统中数据组织、存储和处理方式的形式化表示。
它是数据库设计的基础，用于描述数据模式和数据结构，以及数据之间的关系。
其中，数据模式是指数据在数据库中的存储方式，包括实体、属性和关系，而数据结构则是指数据的组织方式，包括表、字段和索引等。
数据之间的关系包括一对一、一对多和多对多等。
2.数据模型的分类数据模型可以分为三个层次：概念模型、逻辑模型和物理模型。
其中，概念模型是最高层次的数据模型，用于描述数据的概念和业务规则；逻辑模型是中间层次的数据模型，用于描述数据的结构和关系；而物理模型则是最低层次的模型，用于描述数据在计算机系统中的存储和表示方式。
3.概念模型概念模型是数据库设计的第一步，它用于描述问题域中的概念和业务规则，不涉及到具体的数据库管理系统。
概念模型通常用E-R图表示，其中，E-R图基于实体-关系模型，用于描述实体、属性和关系之间的联系。
实体指问题域中的某个对象，例如学生、教师和课程等；属性指实体所具有的某个特征，例如学生的姓名、年龄和性别等；而关系指实体之间的某种联系，例如学生和课程之间的选课关系等。
4.逻辑模型逻辑模型是在概念模型基础上进一步精细化的数据模型，可以转化为具体的数据库管理系统。
逻辑模型通常用关系模型表示，其中，关系模型基于关系代数和谓词逻辑，用于描述数据的结构和关系。
关系模型由表、字段和索引组成，其中，表用于存储数据，字段用于定义数据的属性，索引用于优化数据的访问。
5.物理模型物理模型是数据库设计的最后一步，用于确定数据在计算机系统中的存储和表示方式。
物理模型通常用DDL语言表示，其中DDL是数据定义语言的缩写，用于定义数据库中的表、字段、索引和约束等。
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。
数据库系统概念
数据库系统概念数据库系统是指利用计算机和软件技术来组织、存储、管理和访问大量有关联的数据的系统。
它是在计算机硬件和计算机操作系统的支持下建立起来的，用于有效地存储、检索和处理结构化数据。
以下是数据库系统的一些核心概念：1.数据库：数据库是结构化数据的集合，以一种组织良好的方式存储，并能够通过特定的操作和查询访问。
数据库可以包含多个数据表、关系、实体和属性等。
2.数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是用来创建、操作和管理数据库的软件系统。
它提供了对数据库的访问、查询和维护等功能。
常见的DBMS包括MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等。
3.数据模型：数据模型是用来描述和组织数据的方法。
常见的数据模型包括关系型数据模型（如表格）、层次结构模型和面向对象模型等。
不同的模型有不同的特性和适用场景。
4.数据库表：数据库表是数据以行和列的形式组织起来的数据结构。
表由一个或多个字段组成，每个字段代表一个特定的数据项。
表可以通过主键来唯一标识每一行。
5.查询语言：数据库支持各种查询语言，如结构化查询语言（SQL）。
查询语言用于从数据库中检索和操作数据，例如选择、插入、更新和删除数据。
6.数据完整性：数据库系统提供了严格的数据完整性约束。
这些约束用于确保数据的准确性、一致性和有效性，如主键、外键和唯一性约束等。
7.数据库索引：索引是用于快速查找和访问数据库中数据的数据结构。
它可以加快数据库查询的速度，并提高查询性能。
8.数据库事务：事务是对数据库进行的一系列操作单元的集合，要么全部执行成功，要么全部回滚。
数据库事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）的特性。
数据库系统的目标是提供一个可靠、高效和安全的数据存储和访问机制。
它在各种应用场景中广泛应用，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统和电子商务平台等。
数据库的概念模型
数据库的概念模型
数据库概念模型是一种展示数据库构架和作用的形式化表示，它反映了数据的整体结构。
它的重要性在于允许开发人员在设计和使用一个数据库之前概览其构成以及说明他们如何运行和交互。
数据库概念模型有几种不同的表现形式，例如实体/联系模型、关系模型和对象数据模型。
实体/关系模型描述存储在数据库中的数据，其中每个数据实体或实体组合之间存在联系。
这种模型也将实体和联系中的属性作为“实体类型”和“属性”建立关联。
关系模型描述实体之间的关系，包括那些实体的属性，以及彼此之间的联接点。
它使用表格表示每个实体，允许开发人员将实体以及它们之间的关系表示出来，以方便查询和管理基于数据库的信息。
对象数据模型是将数据表示为一组对象的方法。
与关系数据模型不同，对象数据模型存储对象的属性，而不是将其分解为属性的属性。
这也允许开发人员将数据构建成可以更容易理解的概念，如“顾客”和“产品”。
它也提供了更加健壮的关系处理方式，使得在两个表中的相互关联的数据可以更加容易地建模和访问，并且可以应用在大型数据库中，以支持高级分析。
对于一个数据库应用系统而言，采用哪种模型一般取决于应用程序的目的和功能，开发人员常常倾向于使用可以有效地支持和管理具有特定特性的数据库模型。
因此，选择数据库模型的方式需要考虑其功能，性能和扩展性，以及表示数据的最佳方式。
系统数据库概念模型设计
系统数据库概念模型设计介绍在计算机系统中，数据库是一种用于储存和组织数据的系统。
概念模型设计是数据库设计过程中的一环，它用于描述数据库的结构、组织和数据的关系。
本文将详细讨论系统数据库概念模型设计的过程和要点。
数据库概念模型数据库概念模型是用于描述数据库中数据存储和结构的方式。
它不依赖于任何特定的数据库管理系统或实现细节，而是提供了一种抽象的视图。
数据库概念模型通常包括实体-关系模型（Entity-Relationship Model）和层次模型（Hierarchical Model）等。
实体-关系模型实体-关系模型是一种用于描述实体之间关系的数据模型。
在实体-关系模型中，实体可以表示具体的对象，例如人、产品等，它们具有各自的属性，比如姓名、价格等。
关系表示实体之间的联系，例如人和产品之间的购买关系。
实体-关系模型使用图形符号来表示实体和关系，其中矩形表示实体，椭圆形表示属性，菱形表示关系。
层次模型层次模型是一种以树状结构组织数据的数据模型。
在层次模型中，数据按照父子关系进行组织，每个节点可以有多个子节点。
根节点表示顶级数据，叶节点表示最底层的数据。
层次模型适合描述具有明确层级关系的数据，例如文件系统中的文件夹和文件。
系统数据库概念模型设计的步骤系统数据库概念模型设计过程通常包括以下步骤：需求分析、概念模型设计、验证和修改。
需求分析在需求分析阶段，设计人员与用户讨论并确定数据库所需的功能和数据要求。
设计人员需要了解业务流程、数据流转和数据关系，以便能够准确理解用户需求和设计数据库的结构。
概念模型设计在概念模型设计阶段，设计人员使用合适的数据模型来描述数据库的结构和关系。
设计人员可以使用实体-关系模型等工具来绘制概念模型的图示，以便更好地展示实体、属性和关系之间的关系。
实体识别和属性设计在设计实体时，设计人员需要确定具体的实体类型，并为每个实体类型定义属性。
属性是实体具有的特征或性质，例如人的属性可以包括姓名、性别、年龄等。
概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型
概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。
在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model，中文一般翻译为“概念数据模型”。
概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。
概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。
在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。
这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。
概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。
在有些数据模型的设计过程中，概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。
在数据仓库领域有一个概念叫logical data model，中文一般翻译为“逻辑数据模型”。
逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。
逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。
逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。
逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。
逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。
如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多，那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。
在数据仓库领域有一个概念叫physical data model，中文一般翻译为“物理数据模型”。
物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。
物理数据模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用于确定表之间的关系，基于用户的需求可能进行发范式化等内容。
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。
数据库模型的基本概念
数据库模型的基本概念
数据库模型是指对数据库中数据和数据之间关系的抽象描述，它是数据库设计的基础。
数据库模型包括三个基本概念：数据结构、数据操作、数据完整性。
1. 数据结构：数据库的数据结构是指数据在数据库中的组织形式。
数据库中的数据结构可以分为两种类型：关系型和非关系型。
关系型数据结构采用表格的形式，以行和列的形式存储数据。
非关系型数据结构则不采用表格的形式，可以使用图形、树形等方式存储数据。
2. 数据操作：数据库中的数据操作包括增、删、改、查等操作。
这些操作可以通过SQL语言来实现。
SQL语言是一种结构化查询语言，它可以用于执行各种数据库操作。
3. 数据完整性：数据完整性是指保持数据库中数据的正确性和一致性。
数据库有多种完整性约束条件，例如主键约束、外键约束、唯一约束等。
这些约束条件可以确保数据库中的数据不会出现错误或不一致的情况。
总之，数据库模型是数据库设计的基础，在数据库开发中起着关键的作用。
了解数据库模型的基本概念，可以帮助我们更好地进行数据库设计和数据库操作。
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数据库概念模型
关系模型
在关系模型中，数据的逻辑结构是一张二维表。 在数据库中，满足下列条件的二维表称为关系模型： ①每一列中的分量是类型相同的数据； ②列的顺序可以是任意的； ③行的顺序可以是任意的； ④表中的分量是不可再分割的最小数据项，即表中不允许有子表； ⑤表中的任意两行不能完全相同。 关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立 性强等特点，而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速，目前已成为占据主导地位的数据 库管理系统。自20世纪80年代以来，作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的，例如，Oracle，Sybase， Informix，Visual FoxPro，mysql，sqlserver等。
层次模型的优缺点
层次模型的主要优点：
层次数据库模型本身比较简单、层次模型对具有一对多的层次关系的部门描述非常自然、直观，容易理解、 层次数据库模型提供了良好的完整性支持。
层次模型的主要缺点：
在现实世界中有很多的非层次性的，如多对多的，一个结点具有多个父结点等，层次模型表示这类的方法很 笨拙、对于插入和删除操作的限制比较多、查询子结点必须经过父结点、由于结构严密，层次命令趋于程序化。
层次模型
图形结构
若用图来表示，层次模型是一棵倒立的树。在数据库中，满足以下条件的数据模型称之为层次模型：①有且 仅有一个结点无父结点，这个结点称之为根结点； ②其他结点有且仅有一个父结点。根据层次模型的定义可以看 到，这是一个典型的树型结构。结点层次从根开始定义，根为第一层，根的子结点为第二层，根为其子结点的父 结点，同一父结点的子结点称为兄弟结点，没有子结点的结点的是非层次关系的，用层次模型表示非树型结构是很不直接的，状模型则可 以克服这一弊病。状模型是一个络。在数据库中，满足以下两个条件的数据模型称为状模型。
数据库设计 概念模型
数据库设计概念模型数据库设计是指根据业务需求和数据分析，将数据模型抽象化并转化为数据库表结构的过程。
在数据库设计中，需要考虑到数据存储、数据完整性、数据操作效率等方面的因素，以满足业务需求并提高系统的性能和可靠性。
在进行数据库设计之前，需要对业务需求进行充分的分析和了解。
通过与业务方沟通，了解其需要存储和处理哪些数据，以及数据之间的关系和约束条件等。
在此基础上，进行数据模型的概念设计，可以帮助我们更好地理解数据之间的关系和属性，从而更好地进行数据库设计。
数据模型通常使用实体关系模型（Entity-Relationship Model，简称ER模型）进行表示。
在ER模型中，有三个基本概念，即实体、属性和关系。
实体表示业务中需要存储的具体的对象，属性表示实体的特征，关系表示实体之间的关联或依赖关系。
在进行数据库设计时，可以首先确定实体及其属性。
实体通常表示一个业务对象，如用户、订单、产品等。
属性表示实体的特征，可以分为实体属性和关联属性。
实体属性是独有于一个实体的属性，关联属性是与其他实体相关的属性。
在确定实体和属性后，需要确定实体之间的关系。
关系分为一对一、一对多和多对多三种类型。
一对一关系表示一个实体与另一个实体之间的唯一对应关系；一对多关系表示一个实体可以对应多个其他实体，而一个其他实体只能对应一个实体；多对多关系表示两个实体之间可以相互对应多个实体。
在确定实体和关系后，需要确定主键和外键。
主键是用来唯一标识实体的属性，它的值在整个实体集合中是唯一的。
外键是用来建立实体之间联系的属性，它引用了另一个实体的主键。
在进行数据库设计时，还需要考虑到数据的完整性和约束条件。
数据完整性是指对数据的有效性和正确性进行保证。
常用的数据完整性约束包括主键约束、唯一约束、非空约束、默认值约束和检查约束等。
主键约束保证了主键的值在整个实体集合中的唯一性；唯一约束保证了某个属性值的唯一性；非空约束保证某个属性值不能为空；默认值约束指定一个属性的默认值；检查约束验证某个属性的值是否符合要求。
概念数据模型名词解释
概念数据模型名词解释概念数据模型（ConceptualDataModel）是一种数据库设计模型，它是一种可以用来描述和定义关系数据库结构的图形语言。
它显示了数据库中所存在的实体，实体之间的关系，以及实体的属性。
概念数据模型的优势在于，它可以帮助数据库设计者和数据库用户更清楚地了解数据库的结构，从而有效地分析和组织相关数据。
实体数据库的一个重要组成部分是实体。
实体是概念数据库中的基本单位，它代表一个具有特定属性的实体，例如人、地点或事件。
概念数据模型图显示了实体之间的关系，以及实体在整个数据库中的位置。
属性概念数据模型也涉及每个实体的属性。
属性可以是实体特有的属性，也可以是实体之间存在的关系。
例如，一个实体可以有一个属性，表示某人的姓名；另一个实体可以与之相关，表示这个人的父母。
每个属性都有一个数据类型，用于定义每个属性的值的有效类型。
关系概念数据模型图中的关系反映了多个实体之间的连接。
这种连接可以是一对多、多对多或大多数其他类型的关系。
例如，关系“拥有”可以用来描述一个人拥有一辆汽车的关系，关系“属于”可以用来描述一个人属于某国的关系，关系“在”可以用来描述一个人在某地的关系。
实施概念数据模型主要是通过建立实际实体和属性的连接来实现的，以便在需要的时候对实体进行检索和操作。
实施过程可以分为两个主要步骤：编码和测试。
在编码步骤中，数据库系统将概念数据模型中设计出的实体、属性和关系编码为SQL语句，并保存在数据库表中。
在测试步骤中，数据库系统将使用适当的查询语言（如SQL）检索实体、属性和关系，以确保所有实体、属性和关系都能够正确加载，并且能够提供准确的结果。
优势概念数据模型的优势在于，它不仅方便了实体、属性和关系的实现，而且可以使数据库设计者和数据库用户更清楚地了解数据库的结构，从而有效地分析和组织相关数据。
它还能够有效地降低数据库设计的复杂程度，使得数据库设计过程更加容易理解和操作。
同时，概念数据模型也能帮助用户更好地利用数据库，因为它有助于更好地分解关系，有效地检索相关数据，从而更好地利用数据库。
概念数据模型
一、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。
数据模型应该满足三个方面的要求：1）能够比较真实地模拟现实世界2）容易为人所理解3）便于计算机实现概念数据模型也称信息模型，它以实体－联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。
它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库的概念级设计。
通常人们先将现实世界抽象为概念世界，然后再将概念世界转为机器世界。
换句话说，就是先将现实世界中的客观对象抽象为实体(Entity)和联系(Relationship),它并不依赖于具体的计算机系统或某个DBMS系统，这种模型就是我们所说的CDM;然后再将CDM转换为计算机上某个DBMS所支持的数据模型，这样的模型就是物理数据模型,即PDM。
CDM是一组严格定义的模型元素的集合，这些模型元素精确地描述了系统的静态特性、动态特性以及完整性约束条件等，其中包括了数据结构、数据操作和完整性约束三部分。
1）数据结构表达为实体和属性;2）数据操作表达为实体中的记录的插入、删除、修改、查询等操作;3）完整性约束表达为数据的自身完整性约束（如数据类型、检查、规则等）和数据间的参照完整性约束（如联系、继承联系等）;二、实体、属性及标识符的定义实体（Entity），也称为实例，对应现实世界中可区别于其他对象的“事件”或“事物”。
例如，学校中的每个学生，医院中的每个手术。
每个实体都有用来描述实体特征的一组性质，称之为属性，一个实体由若干个属性来描述。
如学生实体可由学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等属性组成。
实体集（Entity Set）是具体相同类型及相同性质实体的集合。
例如学校所有学生的集合可定义为“学生”实体集，“学生”实体集中的每个实体均具有学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等性质。
实体类型（Entity Type）是实体集中每个实体所具有的共同性质的集合，例如“患者”实体类型为：患者｛门诊号，姓名，性别，年龄，身份证号.............｝。
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。
Powerdesigner数据库建模--概念模型--ER图
Powerdesigner数据库建模--概念模型--ER图⽬标:本⽂主要介绍PowerDesigner中概念数据模型 CDM的基本概念。
⼀、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。
数据模型应该满⾜三个⽅⾯的要求：1）能够⽐较真实地模拟现实世界2）容易为⼈所理解3）便于计算机实现概念数据模型也称信息模型，它以实体－联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这⼀理论进⾏了扩充。
它从⽤户的观点出发对信息进⾏建模，主要⽤于数据库的概念级设计。
通常⼈们先将现实世界抽象为概念世界，然后再将概念世界转为机器世界。
换句话说，就是先将现实世界中的客观对象抽象为实体(Entity)和联系(Relationship),它并不依赖于具体的计算机系统或某个DBMS系统，这种模型就是我们所说的CDM;然后再将CDM转换为计算机上某个DBMS所⽀持的数据模型，这样的模型就是物理数据模型,即PDM。
CDM是⼀组严格定义的模型元素的集合，这些模型元素精确地描述了系统的静态特性、动态特性以及完整性约束条件等，其中包括了数据结构、数据操作和完整性约束三部分。
1）数据结构表达为实体和属性;2）数据操作表达为实体中的记录的插⼊、删除、修改、查询等操作;3）完整性约束表达为数据的⾃⾝完整性约束（如数据类型、检查、规则等）和数据间的参照完整性约束（如联系、继承联系等）;⼆、实体、属性及标识符的定义实体（Entity），也称为实例，对应现实世界中可区别于其他对象的“事件”或“事物”。
例如，学校中的每个学⽣，医院中的每个⼿术。
每个实体都有⽤来描述实体特征的⼀组性质，称之为属性，⼀个实体由若⼲个属性来描述。
如学⽣实体可由学号、姓名、性别、出⽣年⽉、所在系别、⼊学年份等属性组成。
实体集（Entity Set）是具体相同类型及相同性质实体的集合。
例如学校所有学⽣的集合可定义为“学⽣”实体集，“学⽣”实体集中的每个实体均具有学号、姓名、性别、出⽣年⽉、所在系别、⼊学年份等性质。
数据库 第4章数据库概念模型
数据库第4章数据库概念模型在数据库的世界里，概念模型就像是一张描绘数据蓝图的地图，为我们理解和构建数据库提供了重要的基础。
在这一章中，我们将深入探讨数据库概念模型的相关知识。
首先，让我们来理解一下什么是数据库概念模型。
简单来说，它是对现实世界中数据的一种抽象描述，旨在帮助我们清晰地理解数据之间的关系和结构，而不涉及具体的数据库实现细节。
数据库概念模型通常使用一些特定的工具和技术来进行构建，其中最常见的就是实体联系模型（ER 模型）。
ER 模型由实体、属性和联系这三个主要元素组成。
实体，是指具有独立存在意义的事物或对象。
比如说，在一个学校的数据库中，“学生”、“教师”、“课程”都可以被看作是实体。
每个实体都有自己的一组属性来描述其特征。
以“学生”为例，可能的属性包括“学号”、“姓名”、“年龄”、“性别”等等。
联系则反映了实体之间的关系。
这种关系可以是一对一、一对多或者多对多。
例如，一个学生可以选修多门课程，一门课程也可以被多个学生选修，这就是多对多的关系。
而一个班级只有一个班主任，这就是一对多的关系。
构建数据库概念模型的过程就像是在搭建一座房子。
首先，我们要确定房子的主体结构，也就是那些重要的实体。
然后，我们要为这些实体添加“砖块”，也就是它们的属性，让实体变得更加丰富和具体。
最后，我们要建立实体之间的“桥梁”，也就是联系，让整个数据结构更加紧密和合理。
那么，为什么数据库概念模型如此重要呢？它主要有以下几个方面的作用。
第一，帮助我们更好地理解业务需求。
在设计数据库之前，我们需要对业务流程和数据需求有清晰的认识。
通过构建概念模型，我们可以将复杂的业务逻辑转化为直观的数据结构，从而更容易发现潜在的问题和需求。
第二，为数据库设计提供指导。
概念模型是数据库设计的基础，它确定了数据的组织方式和关系，为后续的逻辑模型和物理模型的设计提供了重要的参考。
第三，促进团队沟通和协作。
一个清晰的概念模型可以让开发团队中的不同成员，包括数据库管理员、开发人员、业务分析师等，都能够基于相同的理解进行工作，减少沟通障碍和误解。
数据库最常见的三种数据模型
数据库最常见的三种数据模型数据模型是数据库设计的基础，它用于描述数据之间的关系和组织方式。
在数据库领域中，最常见的三种数据模型是层次模型、网络模型和关系模型。
本文将分别介绍这三种数据模型的特点和应用领域。
一、层次模型层次模型是最早被广泛应用的数据模型之一。
它将数据组织为一种层次结构，其中每个数据元素都与一个父元素相关联。
这种关系可以看作是一种“树”结构，其中最顶层的元素称为根，每个元素都可以有多个子元素，但每个子元素只能对应一个父元素。
层次模型的典型应用是文件系统，它将文件和文件夹组织成树形结构，方便用户进行管理和访问。
层次模型的优点是结构简单、操作高效，适用于大规模数据和复杂的查询。
然而，它也存在一些缺点。
首先，层次模型的数据组织方式较为刚性，不适合处理动态和复杂的关系。
其次，对于某些查询，可能需要多次遍历树形结构，导致查询效率低下。
因此，在某些情况下，层次模型并不是最合适的选择。
二、网络模型网络模型是在层次模型的基础上进行改进的一种数据模型。
与层次模型不同的是，网络模型允许一个数据元素有多个父元素，从而形成了更为灵活的关系。
网络模型使用了一种称为“指针”的机制，通过指针将不同的数据元素连接起来。
这种指针关系可以看作是一种“图”结构，其中每个数据元素都可以作为其他元素的父元素、子元素或同级元素。
网络模型的优点是能够更好地表达复杂的关系和连接，适用于处理多对多的关系和复杂的查询。
然而，网络模型也存在一些缺点。
首先，网络模型的设计和实现较为复杂，需要额外的指针和引用关系。
其次，网络模型对于查询的效率较低，需要进行多次的指针跳转和遍历。
因此，在实际应用中，网络模型的使用相对较少。
三、关系模型关系模型是当前最常用的数据模型，它将数据组织为一种二维表格的形式。
在关系模型中，数据以行和列的形式存储，每一行表示一个数据记录，每一列表示一个数据属性。
表格中的每个单元格存储一个具体的数据值。
关系模型使用主键和外键来表示不同表格之间的关联关系，从而实现数据的连接和查询。
数据库概念模型的特点
数据库概念模型的特点
数据库概念模型是指对于一个特定的领域或问题，基于概念的分析和建模，将其抽象为一个实体集合及其属性、关系和约束条件的描述。
数据库概念模型的主要特点如下：
1. 模型的抽象性：数据库概念模型是对现实世界的抽象，它不涉及具体的实现细节，而是关注于概念层面的描述。
2. 模型的精炼性：数据库概念模型应该尽可能地简洁，只包含必要的实体集合、属性、关系和约束条件。
3. 模型的准确性：数据库概念模型应该准确地反映出真实世界中的实体、属性和关系，而且应该能够满足相关的业务规则和约束条件。
4. 模型的可理解性：数据库概念模型应该易于理解和解释，以便于不同领域的人员能够对其进行评估和修改。
5. 模型的完整性：数据库概念模型应该覆盖整个领域或问题，不应该遗漏任何实体、属性和关系。
6. 模型的可扩展性：数据库概念模型应该能够方便地进行扩展和修改，以适应不同的需求和变化。
7. 模型的独立性：数据库概念模型应该与具体的实现技术和平台无关，以便于在不同的环境中进行实现和部署。
综上所述，数据库概念模型是一种高度抽象的描述方式，它具有精炼、准确、可理解、完整、可扩展和独立的特点。
在数据库设计和开发中，合理地构建和维护数据库概念模型，对于提高系统的可靠性、
可维护性和可扩展性具有重要的作用。
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Microsoft SQL Server Oracle DB2 其他DBMS
1.3数据管理技术的发展
本节主要问题：数据库系统和文件系统的主要区别和联系
数据管理技术的发展
数据管理随着计算机软硬件技术的发展而不断发 展，经历了以下三个阶段： – 人工管理阶段：50年代中期以前； – 文件系统阶段：50年代后期到60年代中期之
什么是数据（Data）？
数据是原始事实，数据是描述事物的符号记录，数 据是用符号记录下来的可以区别的信息。 例：（张三，男，27，1982，贵州，软件工程，2009） 语义：
张三是一个大学生，1982年出生，今年27岁，男性， 贵州人，2009年考入软件工程专业。
数据的形式还不能完全表达其内容，需要经过解释， 也就是对数据含义进行说明，数据的含义称为数据的语 义，数据与其语义是不可分的。
数据库技术
讲义
云南大学软件学院 梁志宏
任务名称 开会 业务学习 出差
开始时间 2010/1/4 14:00 2010/1/5 14:00
2010/1/6 0:00
结束时间 2010/1/4 16:00 2010/1/5 16:00
2010/1/7 0:00
1、为什么要学习数据库：
- 应用：广泛，无处不在 - 系统：打开黑匣子
间； – 数据库系统阶段：60年代后期开始
1.3.1 人工管理阶段
1) 不保存 2) 无软件管理，由应用程序直接管理 3) 不共享 4) 无独立性
应用程序1 应用程序2
数据组1 数据组2
应用程序n
数据组n
1.3.2 文件系统阶段
1) 长期保存 2) 文件系统管理数据 3) 共享差 4) 冗余度大 5) 独立性差
什么是数据库管理系统Database Management System ？
数据库管理系统是用于建立、使用和维护数据库 的一组软件，简称DBMS。
1.1.3 数据库系统
什么是数据库系统（ Database System, DBS ）？ DBS是指在计算机系统中引入数据库之后的系统： 一般由数据库、数据库管理系统及其开发工具、 应用系统、数据库管理员(Database Administrator, DBA)和最终用户构成。即：
DBS = DB + DBMS + Application + DBA + End User
在一般不引起混淆的情况下常常把数据库系统 简称为数据库。
数据库应 用程序
数据库管 理系统
DBMS
•创建并处理窗体 •创建并传递窗体 •创建并处理报表 •执行应用逻辑 •控制应用程序
•创建数据库 •创建表 •创建支持结构 •读取数据库数据 •更新数据库数据 •维护数据库结构 •强制规则 •并发性控制 •安全性支持 •备份和恢复
应用程序1
应用程序2 应用程序n
文件 系统
FS
文件1 文件 2
文件 n
1.3.3 数据库系统阶段
1) 数据结构化 2) 共享程度好，冗余度低，容易扩充 3) 独立性高 4) DBMS统一管理和控制
应用程序1 应用程序2
应用程序n
数据库管 理系统
DBMS
数据库
文件系统到数据库系统 示例
Custom
1.3 桌面数据库系统和企业数据库系统
桌面数据库系统
数据库应 用程序
数据库管 理系统
DBMS
Microsoft Access 或其他私有DBMS
数据 库
企业数据库系统
数据库应用程序A Java代码
数据库应用程序B C#代码
数据库应用程序C HTML和VB脚本
数据库管 理系统
DBMS
数数库数据库数库据据库据
数据库系统
数据 库
1.2 数据库的类型
按用户数量分：
✓ 单用户数据库（single-user database） ✓ 多用户数据库（multiuser database）
• 工作组数据库（workgroup database）< 50Users • 企业数据库（enterprise database） > 50Users
每一文件都必须有自己的由程序组成的文件管理系统，至 少有5各基本操作：
数ห้องสมุดไป่ตู้库站点的位置分：
✓ 集中式数据库（centralized database） ✓ 分布式数据库（distributed database）
按数据库使用方式分：
✓ 事务数据库（transactional database）或 生产数据库（production database）
✓ 数据仓库数据库（data warehouse database
select t1.f1, t2.f2 from t1,t2 where t1.f2=t2.f3
2、方法：强调设计
- 保障优秀数据的可用性 - 设计可以提供良好的交流手段 - 熟悉数据库设计技能可以促进对当前数据库技术
的理解
第1章 数据库系统
本章主要学习内容 - 数据系统的基本概念 - 数据库的类型 - 数据库管理技术的发展
什么是信息（Information） ？
信息是处理过的、并以有意义的形式给出的数据，信 息是通过处理数据产生。
1.1.2 数据库和数据库管理系统
什么是数据库Database？
所谓数据库就是指有组织的、可共享的、相互有 关联的数据集合，简称DB。
对于关系数据库来说： - 终端用户数据：终端用户感兴趣的原始事实 - 元数据（metadata）：关于数据结构的数据
文 件
Agent
文 件
数据、字段、记录、文件
保险公司数据文件
随着文件数量的增多，逐渐演变成一个下图所示的小型文件 系统。
伴随文件系统的第一个也是最显著的问题是，即使最简单 的数据检索任务也需要用3GL（third-generation language， 第3代语言）进行大量编程。3GL要求程序员既要指定必须做 什么，又要指定如何做。3GL的实例包括COBOL、BASIC和 FORTRAN。
数据库应 用程序
数据库管 理系统
DBMS
数据 库
数据库系统
1.1 四个基本概念
数据（Data） 数据库（Database,简称DB） 数据库管理系统（Database Management
System，简称DBMS） 数据库系统（Database System，简称DBS）
1.1.1 数据（Data）与信息（Information）