【学习课件】第二章数据仓库原理
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《数据仓库》PPT课件 (2)
数据仓库体系结构
数据库系统模式（操作型数据）
采购子系统: 订单（订单号，供应商号，商品号，类别，单价。数量，总金额，日
期， … ） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话，…）
销售子系统： 客户（客户号，姓名，地址，电话， … ） 销售（客户号，商品号，数量，单价，日期， … ）
库存子系统： 进库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 出库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 库存（商品号， 库房号，类别，单价，库存数量，
21
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据源
数据仓库
RDBMS 数据文件
其他
综合数据 当前数据 历史数据 元数据
分析工具 查询工具 OLAP工具 DM工具
抽取、转换、装载
精选ppt
22
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构实例-税务数据仓库
数据源
ETL
数据存储
数据访问 数据展示
生产 数据库
数据集市
EXCEL
数据仓库
5-10 年
当前 详细数据
过去 详细数据
精选ppt
25
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库数据的组织
• 数据由操作型环境（综合）导入数据仓库 • 数据具有不同的细节
早期细节级（过期数据） 当前细节级 轻度综合数据级（数据集市） 高度综合数据级
精选ppt
26
第2章 数据仓库
多渠道
社保库
遗留系统 数据库
E
外部 数据源
数据复制 平台
转换 T 中转区
L 加载 中转区
文档 数据
地市库
个税库
数据库系统模式（操作型数据）
采购子系统: 订单（订单号，供应商号，商品号，类别，单价。数量，总金额，日
期， … ） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话，…）
销售子系统： 客户（客户号，姓名，地址，电话， … ） 销售（客户号，商品号，数量，单价，日期， … ）
库存子系统： 进库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 出库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 库存（商品号， 库房号，类别，单价，库存数量，
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第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据源
数据仓库
RDBMS 数据文件
其他
综合数据 当前数据 历史数据 元数据
分析工具 查询工具 OLAP工具 DM工具
抽取、转换、装载
精选ppt
22
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构实例-税务数据仓库
数据源
ETL
数据存储
数据访问 数据展示
生产 数据库
数据集市
EXCEL
数据仓库
5-10 年
当前 详细数据
过去 详细数据
精选ppt
25
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库数据的组织
• 数据由操作型环境（综合）导入数据仓库 • 数据具有不同的细节
早期细节级（过期数据） 当前细节级 轻度综合数据级（数据集市） 高度综合数据级
精选ppt
26
第2章 数据仓库
多渠道
社保库
遗留系统 数据库
E
外部 数据源
数据复制 平台
转换 T 中转区
L 加载 中转区
文档 数据
地市库
个税库
数据仓库原理课件
Flink
适用于流处理和批流一体场景，具备低延迟、高吞吐量和精确一次 处理语义等特点，适合处理实时数据分析场景。
05
数据治理与安全保障体系建设
数据质量管理体系构建方法论述
数据质量评估
01
通过定期检查和抽样检测，对数据准确性、完整性、一致性等
进行评估。
数据清洗与整合
02
采用自动化清洗工具，对数据进行去重、缺失值填充、异常值
数据库的数据通常是实时的或近期的，而 数据仓库的数据则是历史的或长期的，反 映了企业数据的变化趋势。
02
数据模型设计及优化策略
星型模型设计原理
01
02
03
星型模型定义
星型模型是一种多维数据 模型，以事实表为中心， 周围连接多个维度表，形 成类似星型的结构。
星型模型特点
结构简单明了，查询性能 较高，适用于快速分析各 维度对事实的影响。
数据仓库组成
数据仓库主要由数据库管理系统、数据存储设备、ETL工具、OLAP分析引擎、前端展示工具等组成。其中，数据 库管理系统负责数据的存储和管理，数据存储设备用于存储数据，ETL工具用于数据的抽取、转换和加载，OLAP 分析引擎用于支持多维数据分析，前端展示工具则用于数据的查询、分析和可视化展示。
金融行业数据仓库ETL实践
以金融行业为例，介绍如何处理复杂的金融数据类型，如股票交易数据、风险控制数据等，通过ETL 过程构建金融数据仓库，实现风险监控和业务分析。
04
数据存储与计算技术选型
传统关系型数据库存储优缺点分析
优点
数据一致性、准确性高，支持 ACID事务特性，适合处理结构化 数据，具备完善的数据安全性和 完整性保障机制。
ETL作用
ETL是构建数据仓库的重要环节，主要作用包括数据清洗、格式转换、数据集成 、数据加载等，以保证数据仓库中的数据质量、一致性和可用性。
适用于流处理和批流一体场景，具备低延迟、高吞吐量和精确一次 处理语义等特点，适合处理实时数据分析场景。
05
数据治理与安全保障体系建设
数据质量管理体系构建方法论述
数据质量评估
01
通过定期检查和抽样检测，对数据准确性、完整性、一致性等
进行评估。
数据清洗与整合
02
采用自动化清洗工具，对数据进行去重、缺失值填充、异常值
数据库的数据通常是实时的或近期的，而 数据仓库的数据则是历史的或长期的，反 映了企业数据的变化趋势。
02
数据模型设计及优化策略
星型模型设计原理
01
02
03
星型模型定义
星型模型是一种多维数据 模型，以事实表为中心， 周围连接多个维度表，形 成类似星型的结构。
星型模型特点
结构简单明了，查询性能 较高，适用于快速分析各 维度对事实的影响。
数据仓库组成
数据仓库主要由数据库管理系统、数据存储设备、ETL工具、OLAP分析引擎、前端展示工具等组成。其中，数据 库管理系统负责数据的存储和管理，数据存储设备用于存储数据，ETL工具用于数据的抽取、转换和加载，OLAP 分析引擎用于支持多维数据分析，前端展示工具则用于数据的查询、分析和可视化展示。
金融行业数据仓库ETL实践
以金融行业为例，介绍如何处理复杂的金融数据类型，如股票交易数据、风险控制数据等，通过ETL 过程构建金融数据仓库，实现风险监控和业务分析。
04
数据存储与计算技术选型
传统关系型数据库存储优缺点分析
优点
数据一致性、准确性高，支持 ACID事务特性，适合处理结构化 数据，具备完善的数据安全性和 完整性保障机制。
ETL作用
ETL是构建数据仓库的重要环节，主要作用包括数据清洗、格式转换、数据集成 、数据加载等，以保证数据仓库中的数据质量、一致性和可用性。
数据仓库原理
数据仓库原理-by zvane 1.数据仓库概念因为，管理人员往往传统数据库以及OLTP(On-Line Transaction Processing 联机事务处理)在日常的管理事务处理中获得了巨大的成功，但是对管理人员的决策分析要求却无法满足。
希翼能够通过对组织中的大量数据进行分析，了解业务的发展趋势。
而传统数据库只保留了当前的业务处理信息，缺乏决策分析所需要的大量的历史信息。
为满足管理人员的决策分析需要，就需要在数据库的基础上产生适应决策分析的数据环境——数据仓库(Data Warehouse)。
1.1定义William H.Inmon 在1993 年所写的论著《Building the DataWarehouse》首先系统地阐述了关于数据仓库的思想、理论，为数据仓库的发展奠定了历史基石。
文中他将数据仓库定义为:A data warehouse is a subject-oriented, integrated, non-volatile, time-variant collection of data in support of management decisions.一个面向主题的、集成的、非易失性的、随时间变化的数据的集合，以用于支持管理层决策过程。
1.2特性1.2.1subject-oriented(面向主题性)面向主题表示了数据仓库中数据组织的基本原则，数据仓库中的数由数据都是环绕着某一主题组织展开的。
由于数据仓库的用户大多是企业的管理决策者，这些人所面对的往往是一些比较抽象的、层次较高的管理分析对象。
例如，企业中的客户、产品、供应商等都可以作为主题看待。
从信息管理的角度看，主题就是在一个较高的管理层次上对信息系统的数据按照某一具体的管理对象进行综合、归类所形成的分析对象。
从数据组织的角度看，主题是一些数据集合，这些数据集合对分析对象作了比较完整的、一致的描述，这种描述不仅涉及到数据自身，而且涉及到数据之间的关系。
《数据仓库》课件 (2)
数据仓库PPT课件 (2)
本课程将介绍数据仓库的定义、架构和应用，以及未来发展趋势和实现要点。
什么是数据仓库
定义
数据仓库是为了支持企业决策而设计的一种面向主题的、集成的、随时间变化而存储的数据 集合。
特点
数据仓库通过ETL过程，将分散的、异构的数据整合在一起，便于数据分析和决策支持。
区别
相比传统的OLTP系统，数据仓库更侧重于历史数据的存储和分析，而不是实时的事务处理。
数据仓库的架构
三层架构
数据仓库通常采用三层架构：数据 源层、数据存储层和数据展示层。
星型模式
维度建模是一种常见的数据仓库设 计方法，其中以某个业务过程为中 心的表称为事实表，以事实表中记 录所描述的业务过程为主题的表称 为维度表。
存储技术
数据仓库的存储技术包括关系型数 据库、列式存储和NoSQL数据库等 多种形式。
数据仓库的案例
银行信用卡分析数据仓库
银行为了管理信用卡业务和客 户信息，建立了基于数据仓库 的信用卡分析系统。
零售企业销售数据仓库
零售企业通过数据仓库实现对 商品销售、客户关系和供应链 的管理和分析。
航空公司航班数据仓库
航空公司通过数据仓库对航班、 机票销售、客户关系等数据进 行分析，提高运营效率和服务 水平。
数据仓库的应用
数据分析与决策支持
数据仓库为企业提供决策支持所需 的数据平台，包括数据分析、数据 挖掘、业务智能等多个方面。
大数据、云计算与数据仓库
数据仓库在大数据和云计算时代呈 现全新发展趋势，例如基于云计算 的数据仓库服务、数据湖等。
数据仓库的发展趋势
数据仓库的发展趋势包括数据仓库 自动化、流数据仓库、企业级数据 智能等多个方面。
本课程将介绍数据仓库的定义、架构和应用，以及未来发展趋势和实现要点。
什么是数据仓库
定义
数据仓库是为了支持企业决策而设计的一种面向主题的、集成的、随时间变化而存储的数据 集合。
特点
数据仓库通过ETL过程，将分散的、异构的数据整合在一起，便于数据分析和决策支持。
区别
相比传统的OLTP系统，数据仓库更侧重于历史数据的存储和分析，而不是实时的事务处理。
数据仓库的架构
三层架构
数据仓库通常采用三层架构：数据 源层、数据存储层和数据展示层。
星型模式
维度建模是一种常见的数据仓库设 计方法，其中以某个业务过程为中 心的表称为事实表，以事实表中记 录所描述的业务过程为主题的表称 为维度表。
存储技术
数据仓库的存储技术包括关系型数 据库、列式存储和NoSQL数据库等 多种形式。
数据仓库的案例
银行信用卡分析数据仓库
银行为了管理信用卡业务和客 户信息，建立了基于数据仓库 的信用卡分析系统。
零售企业销售数据仓库
零售企业通过数据仓库实现对 商品销售、客户关系和供应链 的管理和分析。
航空公司航班数据仓库
航空公司通过数据仓库对航班、 机票销售、客户关系等数据进 行分析，提高运营效率和服务 水平。
数据仓库的应用
数据分析与决策支持
数据仓库为企业提供决策支持所需 的数据平台，包括数据分析、数据 挖掘、业务智能等多个方面。
大数据、云计算与数据仓库
数据仓库在大数据和云计算时代呈 现全新发展趋势，例如基于云计算 的数据仓库服务、数据湖等。
数据仓库的发展趋势
数据仓库的发展趋势包括数据仓库 自动化、流数据仓库、企业级数据 智能等多个方面。
第二章数据仓库原理
30
2.2 数据仓库的数据模型
数据仓库存储采用多维数据模型。数据一般是数值
北京 城市维 长沙 上海 果汁 可乐 牛奶 商品维 奶油 浴巾 香皂
1 2 3 4 5 6 7 日期维
31
2.2 数据仓库的数据模型
维就是相同类数据的集合，是观察事物的视角。 商店、时间和产品都是维。各个商店的集合是 一维，时间的集合是一维，商品的集合是一维。 每一个商店、每一段时间、每一种商品就是某 一维的一个成员。 每一个销售事实由一个特定的商品、一个特定 的时间、一个特定的地区的销售数量、金额组 成。事实数据表包含描述业务内特定事件的数 据，这些数字信息可以汇总。
43
2.2.3星网模型
星网模型是将多个星型模型连接起来形成网 状结构。多个星型模型通过相同的维，如时 间维，连接多个事实表。
44
地区键 ……
用户键 ……
时间键 用户键 事务键 地区键 电话费用 事务键 ……
时间键 用户键 状态键 电话余额
保险费与索赔。
生产商可能的对象（主题域）是：产品，销售商等；
零售商可能的对象（主题域）是：顾客，商品，库
存，销售等；
5
2.1.1 数据仓库结构
数据仓库与数据库的区别：
“与时间相关” :数据库保存信息的时候，并不强
调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的
需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。
同样都是累计购买过 9 车产品的顾客，一位是最近
10
数据综合
如：公司的销售额 可以如下综合
全国
区域
省 /市
城市
商店
11
高度综合数据 层 轻度综合数据 层 当前基本数据 层 历史数据层
数据仓库的概念与体系结构PPT课件
– 围绕一些主题，如顾客、供应商、产品等 – 关注决策者的数据建模与分析，而不是集中于
组织机构的日常操作和事务处理。 – 排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简
明视图。
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7
数据仓库关键特征二——数据集成
• 一个数据仓库是通过集成多个异种数据源 来构造的。
• 关系数据库，一般文件，联机事务处理记录
• 衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系 统性能，具体体现为实时响应时间(Response Time)
• 特点
– OLTP支持大量并发用户定期添加和修改数据
– 反映随时变化的单位状态，但不保存其历史记录
– 具有复杂的结构。
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33
OLTP系统 VS. OLAP系统比较 (1)
2
什么是数据仓库?
• 数据仓库（Data Warehouse，简写为DW或DWH）
• 数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义 – 数据仓库是一个数据库，它与公司的操作数据库分开 维护。 – 允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据 分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持
• 数据仓库区别于其他数据存储系统 – “数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变 化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策 过程.”—W. H. Inmon
13
数据仓库数据库
– 数据仓库系统中的数据库是整个数据仓库系统 的核心，是数据信息存放的地方，对数据提供 存取和检索支持。相对于传统数据库来说，它 突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索 技术。
可编辑课件PPT
14
数据抽取工具
– 数据抽取工具把数据从各种各样的存储环境中 提取出来，进行必要的转化、整理，再存放到 数据仓库中。对各种不同的数据存储方式的访 问能力是数据抽取工具的关键，数据转换通常 包括：
组织机构的日常操作和事务处理。 – 排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简
明视图。
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7
数据仓库关键特征二——数据集成
• 一个数据仓库是通过集成多个异种数据源 来构造的。
• 关系数据库，一般文件，联机事务处理记录
• 衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系 统性能，具体体现为实时响应时间(Response Time)
• 特点
– OLTP支持大量并发用户定期添加和修改数据
– 反映随时变化的单位状态，但不保存其历史记录
– 具有复杂的结构。
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33
OLTP系统 VS. OLAP系统比较 (1)
2
什么是数据仓库?
• 数据仓库（Data Warehouse，简写为DW或DWH）
• 数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义 – 数据仓库是一个数据库，它与公司的操作数据库分开 维护。 – 允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据 分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持
• 数据仓库区别于其他数据存储系统 – “数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变 化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策 过程.”—W. H. Inmon
13
数据仓库数据库
– 数据仓库系统中的数据库是整个数据仓库系统 的核心，是数据信息存放的地方，对数据提供 存取和检索支持。相对于传统数据库来说，它 突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索 技术。
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14
数据抽取工具
– 数据抽取工具把数据从各种各样的存储环境中 提取出来，进行必要的转化、整理，再存放到 数据仓库中。对各种不同的数据存储方式的访 问能力是数据抽取工具的关键，数据转换通常 包括：
第二章 数据仓库原理
数据集市的数据来自数据仓库，它是数据仓库中数据的 一个部分与局部，是一个数据的再抽取与组织的过程。
2.3 数据仓分析库工具体（O系LAP结、数构据挖掘）
数数据据仓集市库系统由数数据据集仓市 库…（… DW）、数仓据集库市管理 和分析工具三部分组成
数据建模
数据仓库
元数据管理
抽
取
ORACLE
SYBASE …… SQL Server 数据仓库系统示意图
集成的
集成的方法： 统一：消除不一致的现象 综合：对原有数据进行综合和计算
需要考虑的问题：
数据格式 计量单位 数据代码含义混乱 数据名称混乱
非易失的
数据仓库中的数据是经过抽取而形成的分析型数据，不具有原 始性，主要供企业决策分析之用，执行的主要是‘查询’操作， 一般情况下不执行‘更新’操作。同时，一个稳定的数据环境 也有利于数据分析操作和决策的制订。
顾客购物信息：顾客号，商品号，售价，购买日期，购 买量等
面向主题
在每个主题中，都包含了有关该主题的所有信息，同时又抛弃 了与分析处理无关或不需要的数据，从而将原本分散在各个子 系统中的有关信息集中在一个主题中，形成有关该主题的一个 完整一致的描述。面向主题的数据组织方式所强调的就是要形 成一个这样一致的信息集合。
分析工具－数据挖掘工具
从大量数据中挖掘具有规律性知识，需要利 用数据挖掘（Data Mining）工具。
数据仓库的运行结构
数据仓库服务器
两层数据仓库结构
元数据
客户端
数据仓库数据
•数据逻辑 •数据服务 •元数据 •文件服务
•图形用户接口/表示逻辑 •查询规范 •数据分析 •报表格式 •总结 •数据访问
文件
过程模型
2.3 数据仓分析库工具体（O系LAP结、数构据挖掘）
数数据据仓集市库系统由数数据据集仓市 库…（… DW）、数仓据集库市管理 和分析工具三部分组成
数据建模
数据仓库
元数据管理
抽
取
ORACLE
SYBASE …… SQL Server 数据仓库系统示意图
集成的
集成的方法： 统一：消除不一致的现象 综合：对原有数据进行综合和计算
需要考虑的问题：
数据格式 计量单位 数据代码含义混乱 数据名称混乱
非易失的
数据仓库中的数据是经过抽取而形成的分析型数据，不具有原 始性，主要供企业决策分析之用，执行的主要是‘查询’操作， 一般情况下不执行‘更新’操作。同时，一个稳定的数据环境 也有利于数据分析操作和决策的制订。
顾客购物信息：顾客号，商品号，售价，购买日期，购 买量等
面向主题
在每个主题中，都包含了有关该主题的所有信息，同时又抛弃 了与分析处理无关或不需要的数据，从而将原本分散在各个子 系统中的有关信息集中在一个主题中，形成有关该主题的一个 完整一致的描述。面向主题的数据组织方式所强调的就是要形 成一个这样一致的信息集合。
分析工具－数据挖掘工具
从大量数据中挖掘具有规律性知识，需要利 用数据挖掘（Data Mining）工具。
数据仓库的运行结构
数据仓库服务器
两层数据仓库结构
元数据
客户端
数据仓库数据
•数据逻辑 •数据服务 •元数据 •文件服务
•图形用户接口/表示逻辑 •查询规范 •数据分析 •报表格式 •总结 •数据访问
文件
过程模型
第二章数据仓库的技术与开发hymPPT课件
数据集市的分类
• 独立的数据集市 • 从属的数据集市
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数据源 数据源 数据源
独立的数据集市
独立 数据集市
独立 数据集市
应用工具 应用工具 应用工具
• 如果一个数据集市 不依赖于中央数据 仓库,则这个数据 集市为独立数据集 市。
• 独立数据集市可能 会造成各数据集市 中的数据不一致、 形成信息孤岛、维 护困难等问题。
• 数据集市的概念 • 数据集市的分类
23
数据集市
• 数据集市的概念 • 数据集市的分类
24
数据集市的概念
• 数据集市我们可以把它理解成为部门级 的数据仓库
• 数据仓库是数据集市的集合
25
数据集市
• 数据集市的概念 • 数据集市的分类
26
数据集市的分类
• 独立的数据集市 • 从属的数据集市
27
• 这就是多维数据模型
61
概念建模的方法
• 传统方法——ER图 • 缺点 • 多维数据模型（星型模型）
➢维度 ➢事实度
62
多维数据模型（星型模型）
• 它是一种能够清楚表达分析领域的数据模型。 • 它包括两种建模要素： • 观察事物的角度---维度 • 观察得到的事实数据---事实
维度1
维度2
事实
➢维度 ➢事实度
58
传统方法——ER图
供应商
客户
产品
订单
发货
• 从数据模型的角度 看，所有实体之间 的关系是对等的。
• 但是实际上数据仓 库的实体绝不会是 相互对等的。
59
概念建模的方法
• 传统方法——ER图 • 缺点 • 多维数据模型（星型模型）
➢维度 ➢事实度
第二章数据仓库基本原理
2.1.2 数据仓库的关键名词
4. 提取仓库（Extraction Store） 由于业务数据库系统中的数据和数据
格式存在不一致的问题，因此在把数据放 进数据仓库前需要进行缓存，以等待清洗 和转换，这些数据缓存的位置即提取仓库。 5. 提取日志（Extraction Log）
当从业务系统提取数据时，需要记录 提取数据的过程，这个过程被记载在提取 日志中。提取日志详细记录了数据的来源， 数据的转化过程等，它是数据仓库元数据 的重要组成部分，它对于保证数据质量非 常重要，并且便于数据管理员验证数据的 质量。
2.2.3 面向主题
基于以上的原因，数据仓库将这些数 据集中于一个地方，在这种结构中，对应 某个主题的全部数据被存放在同一数据表， 这样决策者可以非常方便地在数据仓库中 的一个位置检索包含某个主题的所有数据。
在图2-6 中，我们选择收益、客户、市 场3个主题。则收益主题可以从计费数据库 和账务数据库中了解公司各项业务的收入 情况；客户主题可以从计费数据库、账务 数据库、客户服务数据库中获得客户消费、 交费、咨询等全方位的信息；市场主题可 以从市场信息数据库分析市场的发展趋势。 通过这种按主题的数据组织方法，数据仓 库极大地方便了数据分析的过程。
2.1.2 数据仓库的关键名词
7. 外部数据源（External Source） 外部数据源就是从系统外部获取的同
分析主题相关的数据。 对于一个好的决策，不但需要系统内部
的信息，还需要来自系统外部的相关信息。 比如，超市的采购部门要确定采购货单， 不但要了解超市内部产品的销售情况，还 需要了解市场上各种商品的价格水平、质 量水平、竞争对手的采购信息等。因此一 个好的决策支持系统必须综合考虑系统内 部和外部的相关数据。
数据库系统原理教学课件-02.ppt
Candidate key 若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元
组，则称该属性组为候选码 最简单的情况：候选码只包含一个属性
全码
All-key 最极端的情况：关系模式的所有属性组是这个关
系模式的候选码，称为全码
34
主码
Primary key 若一个关系有多个候选码，则选定其中一个为主
SP E C IA L IT Y 计算机专业 计算机专业 计算机专业 信息专业 信息专业 信息专业 计算机专业 计算机专业 计算机专业 信息专业 信息专业 信息专业
PO ST G R A DU AT E 李勇 刘晨 王敏 李勇 刘晨 王敏 李勇 刘晨 王敏 李勇 刘晨 王敏
29
关系
Relation D1×D2×…×Dn的子集叫作在域D1，
码
主属性
候选码的诸属性称为主属性（Prime attribute） 不包含在任何侯选码中的属性称为非主属性
ER模型和关系模型
1
数据库系统的体系结构（模式结构）
用户1 用户2
用户3 用户4
外模式1 •••••• 外模式2
概念模式 内模式 数据库
形成？
2
构建数据库模式的过程
现实世界
使用概念层 数据模型
统一的概念描述 数据库模式
使用组织层 数据模型
3
概念层次数据模型
面向用户、面向现实世界的数据模型 抽象现实系统中有应用价值的元素及其
SUPERVISOR 张清玫 张清玫 刘逸
表2.2 SAP关系
SPECIALITY 信息专业 信息专业 信息专业
POSTGRADUATE 李勇 刘晨 王敏
32
属性
关系中不同列可以对应相同的域 为了加以区分，必须对每列起一个名字，
组，则称该属性组为候选码 最简单的情况：候选码只包含一个属性
全码
All-key 最极端的情况：关系模式的所有属性组是这个关
系模式的候选码，称为全码
34
主码
Primary key 若一个关系有多个候选码，则选定其中一个为主
SP E C IA L IT Y 计算机专业 计算机专业 计算机专业 信息专业 信息专业 信息专业 计算机专业 计算机专业 计算机专业 信息专业 信息专业 信息专业
PO ST G R A DU AT E 李勇 刘晨 王敏 李勇 刘晨 王敏 李勇 刘晨 王敏 李勇 刘晨 王敏
29
关系
Relation D1×D2×…×Dn的子集叫作在域D1，
码
主属性
候选码的诸属性称为主属性（Prime attribute） 不包含在任何侯选码中的属性称为非主属性
ER模型和关系模型
1
数据库系统的体系结构（模式结构）
用户1 用户2
用户3 用户4
外模式1 •••••• 外模式2
概念模式 内模式 数据库
形成？
2
构建数据库模式的过程
现实世界
使用概念层 数据模型
统一的概念描述 数据库模式
使用组织层 数据模型
3
概念层次数据模型
面向用户、面向现实世界的数据模型 抽象现实系统中有应用价值的元素及其
SUPERVISOR 张清玫 张清玫 刘逸
表2.2 SAP关系
SPECIALITY 信息专业 信息专业 信息专业
POSTGRADUATE 李勇 刘晨 王敏
32
属性
关系中不同列可以对应相同的域 为了加以区分，必须对每列起一个名字，