数据概念模型及关系模型设计
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型(六)
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型数据是现代社会的重要资源之一，而数据库技术则是对数据进行管理和利用的重要工具。
在数据库技术中，数据概念模型和逻辑模型是两个重要而又密切相关的概念，本文将从不同角度来探讨这两个概念的含义和作用。
一、数据概念模型的概述数据概念模型是数据库设计阶段的一种工具，用于描述和表达现实世界中的数据。
它着重于对数据的本质特征和相互关系的抽象和表达，不涉及任何具体的实现细节。
数据概念模型可以分为多种形式，其中最常见的是实体-关系模型（Entity-Relationship Model）和面向对象模型（Object-Oriented Model）。
实体-关系模型基于实体和实体之间的关系来描述数据，它通过实体间的联系来反映现实世界中实体之间的关系。
在实体-关系模型中，实体可以是现实世界中的人、事物、概念等，关系则是实体之间的联系和依赖。
这种模型简洁明了，易于理解和使用，常用于关系型数据库的设计。
而面向对象模型则是基于面向对象思想的数据模型，它通过类、对象、继承等概念来描述数据的特性和关系。
面向对象模型更贴合现实世界的描述方式，能够更好地反映现实世界中的复杂关系。
因此，在某些场景下，面向对象模型是更为合适的选择。
二、逻辑模型的概述逻辑模型是在数据概念模型的基础上进行的进一步抽象和转换，用于实现数据的逻辑结构和操作。
逻辑模型与数据概念模型之间存在着一定的映射关系，它将数据概念模型中的概念转化为实际的数据库对象和操作。
在关系型数据库中，逻辑模型一般采用关系模型（Relational Model），它将数据概念模型中的实体映射为数据库中的表，将实体间的关系映射为表之间的关系。
关系模型是一种二维表格的结构，其中每个表格代表一个关系，每行代表一个元组，每列代表一个属性。
通过表格之间的关系，可以对数据进行增删改查等操作。
除关系模型外，逻辑模型还可以有其他形式，如层次模型（Hierarchical Model）、网络模型（Network Model）等。
数据库管理中的数据模型设计与分析
数据库管理中的数据模型设计与分析数据模型是数据库中的核心概念，它用于描述数据库中的数据结构、数据属性以及数据之间的联系。
在数据库管理中，数据模型设计与分析是一个关键步骤，它对于业务流程的正确性、数据的一致性以及系统的性能都起着重要的作用。
本文将深入探讨数据库管理中的数据模型设计和分析，并提供一些有效的方法和技巧。
一、数据模型概述数据模型是一种用于表达和组织数据库中信息的方式，常用的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型以及面向对象模型等。
在数据库管理中，关系模型是被广泛应用的，因为它简单、易于理解和使用。
关系模型使用表格、行和列来表示数据，将数据划分为多个实体，实体之间的关系通过关联键来建立。
二、数据模型设计数据模型设计是将现实世界的业务需求转化为关系模型的过程。
在数据模型设计阶段，需要考虑以下几个方面：1. 数据需求分析：在进行数据模型设计之前，首先需要明确业务需求和数据需求。
这包括对数据的基本属性、数据之间的关系以及数据的约束条件进行全面的分析和理解，用于建立关系模型的基础。
2. 概念模型设计：在明确了数据需求之后，可以利用实体关系图（ER图）来表示数据的概念模型。
实体关系图是一种图形化的方法，用于视觉化数据库中的实体、属性和关系。
通过ER图，可以更清晰地了解业务实体之间的关系，包括一对一、一对多和多对多等。
3. 范式设计：范式是关系模型中的规则，用于确保数据库的数据一致性和正规化。
在设计关系模型时，需根据不同的范式进行数据设计。
常用的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。
范式设计可以提高数据库的性能和效率，减少数据冗余和更新异常。
4. 物理模型设计：物理模型是关系模型转化为数据库系统中的数据结构、索引、存储空间以及其他细节等。
在物理模型设计中，需要选择适当的数据类型、优化查询性能、设置合适的索引以及分配存储空间等。
三、数据模型分析数据模型分析是评估和优化数据模型的过程，旨在提高数据库系统的性能和效率。
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。
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型(八)
数据概念模型与逻辑模型是数据库技术中重要的概念和工具。
它们用于描述和组织数据，帮助开发人员设计和管理数据库系统。
本文将从不同的角度探讨数据概念模型和逻辑模型，并分析它们在数据库技术中的应用和意义。
一、数据概念模型的概述数据概念模型是用于表示和理解数据库中数据的概念结构和关系的模型。
它抽象了真实世界中的实体和实体之间的关系，帮助我们理解和描述数据库中存储和操作的数据。
常见的数据概念模型主要包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等。
层次模型是最早的数据概念模型之一，将数据组织成一棵树形结构，每个节点代表一个实体，父节点和子节点之间的连接表示实体之间的关系。
网状模型则是在层次模型的基础上引入了多对多的关系，通过指针连接实体。
关系模型是当前数据库系统最常用的数据概念模型，它将数据组织成二维的表格，实体和实体之间的关系用外键来表示。
面向对象模型则是通过类、继承和多态等概念来描述数据。
二、逻辑模型的概述逻辑模型是在数据概念模型的基础上进行进一步分析和设计的模型，用于描述和定义数据库中的数据结构和操作方式。
常见的逻辑模型包括实体-关系模型（ER模型）、层次模型、关系模型和面向对象模型等。
实体-关系模型是描述实体、关系和属性之间关系的图形化工具。
通过实体和实体之间的联系、实体的属性和关系的角色等，可以更加清晰地表达数据库中数据之间的关系。
层次模型和关系模型在逻辑模型中的定义与数据概念模型中的定义是相似的，只是在逻辑模型中更加关注数据的具体结构和约束条件。
而面向对象模型则在逻辑模型中引入了一些类、对象和继承等概念，以更好地描述数据和数据之间的关系。
三、数据概念模型与逻辑模型的应用数据概念模型和逻辑模型在数据库技术中有着广泛的应用。
首先，通过数据概念模型可以帮助开发人员更好地理解和描述数据库中的数据。
在设计数据库系统时，我们可以利用数据概念模型对数据进行建模，更加直观地了解实体、关系和属性之间的关系，为后续的数据库设计提供有力支持。
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。
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，而数据库技术则是处理和管理数据的关键工具。
在数据库设计和开发中，概念模型和逻辑模型是两个核心概念。
本文将深入探讨数据库技术中的数据概念模型和逻辑模型的概念和应用。
一、概念模型概念模型是数据库设计和规划的起点，它描述了现实世界中的实体、实体之间的关系以及这些关系的属性。
概念模型通常使用实体-关系(ER)模型进行描述，它以实体和实体之间的关系为核心元素，表达现实世界中的事物和它们之间的联系。
通过概念模型的建立，数据库开发者可以更好地理解应用领域的需求，从而更好地设计和规划数据库。
以一个学生管理系统为例，我们可以使用概念模型来描述系统中的实体和关系。
在这个模型中，学生、课程和教师都是实体，它们之间的关系可以用学生选修课程、教师教授课程等来表示。
每个实体都有一些属性，如学生的学号、姓名，课程的名称、学分等等。
通过这个概念模型，我们可以更好地理解学生管理系统中的各种数据对象及其之间的关系，从而更好地进行数据库设计和规划。
二、逻辑模型逻辑模型是在概念模型的基础上进一步抽象和精炼的模型，它使用数据库领域专用的表示方式来描述数据库的结构和功能。
逻辑模型通常使用关系模型进行描述，它以表格形式表示数据，通过表格中的行和列来表示实体和属性，利用主键和外键等约束关系来表示实体之间的联系。
关系模型是一种二维表格的表示方法，在表格中，每一行代表一个实体，每一列代表一个属性。
通过表格中的属性值，我们可以了解到实体之间的关系和属性的特性。
例如，可以使用一张学生表格来表示学生实体，其中的每一行代表一个学生，每一列代表一个属性，如学号、姓名、年龄等。
通过这样的表格表示，我们可以进行各种数据操作，如插入、查询、更新和删除。
逻辑模型在数据库设计和开发中起到了关键作用。
通过逻辑模型的建立，我们可以更好地理解概念模型中的实体和关系，将其转化为具体的表结构。
在设计过程中，我们需要定义表格之间的约束关系，如主键约束、外键约束等，以保证数据的一致性和完整性。
概念模型与关系模型之间的对应关系
概念模型与关系模型之间的对应关系在数据库设计中，概念模型与关系模型二者之间的对应关系是至关重要的。
理解了这样的关系，我们才能够更好地理解和设计数据库模型。
首先，概念模型充分考虑了实体的属性与实体的关系。
它是对现实世界的映射模型，是对于现实世界中的事物及其关系的一个抽象表示。
概念模型中，可以包括实体、属性以及实体之间的关系。
实体是现实世界中能够区别的对象，属性则是描述实体的特性，实体之间的关系则是实体与实体之间的相互关联。
相比之下，关系模型则是一种模型，其主要思想是通过二维表格形式来表示实体和实体间的关系，这种表格称作关系。
在关系模型中，表是数据库的基本元素，每一个表代表一种实体。
表中的每一行对应一个实体的实例，每一列则对应该实体的一个属性。
因此，从概念模型到关系模型的转化是数据库设计的重要步骤。
在这个过程中，实体转变为表，实体的属性转变为表的属性，实体之间的关系则通过表之间的关联关系来表达。
这是基于对现实世界的抽象和简化，以方便数据的存储和管理。
例如，如果有一个"学生"的实体，其属性有"姓名"、"学号"等。
在转化为关系模型时，就会有一个"学生"的表，每一行代表一个学生，其中"姓名"、"学号"等列即为表的属性。
如果学生与课程存在一种关系，那么在关系模型中，可以通过学生表和课程表的关联来表示这种关系。
然而这个转变并非一对一的对应，经常会涉及到一对多、多对一或者多对多的关系。
这个过程中可能会需要涉及到对数据的冗余和数据完整性的处理。
这也是数据库设计的一项重要工作。
总的来说，概念模型与关系模型的对应关系，就是一个从现实世界的抽象和概念化，到能够用于实际操作和存储的模型的转换过程。
在这个过程中，不仅要充分考虑到实体的属性和关系，也要考虑到数据的存储和管理。
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。
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型(十)
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型随着信息时代的到来，数据库技术成为了各个行业中不可或缺的一部分。
而在数据库技术当中，数据概念模型和逻辑模型是非常重要的概念。
本文将从两者的定义、应用以及比较等方面进行论述。
一、数据概念模型数据概念模型是数据库设计过程中的一个关键环节。
它用于描述现实世界中的数据和数据之间的关系。
常见的数据概念模型有层次模型、网状模型、关系模型等。
这些模型在数据库领域中都有着广泛的应用。
层次模型层次模型是一种以树结构组织数据的模型。
它将数据组织成一个层次结构，每个节点都有一个父节点和任意数量的子节点。
这种模型适合表示具有上下级关系的数据，比如公司的组织架构、亲属关系等。
然而，层次模型的缺点是不具备对事务的完全支持，查询复杂度高。
网状模型网状模型是一种以网状结构组织数据的模型。
它通过使用指针来连接数据元素，形成一个复杂的网络。
与层次模型不同的是，网状模型中的数据元素可以有多个父节点。
这种模型适合描述复杂的实体及其关系，比如物流网络、人际关系等。
然而，网状模型的缺点是数据的维护和修改非常复杂。
关系模型关系模型是一种用二维表格结构描述数据和数据之间关系的模型。
表格中的每一行代表一个实例，而每一列代表一个属性。
通过使用关系操作（如选择、投影、连接等），可以进行灵活的数据查询和操作。
关系模型是目前最为流行和广泛应用的数据模型，如MySQL、Oracle等常见数据库管理系统都是基于关系模型构建的。
二、逻辑模型逻辑模型是对数据概念模型进一步抽象的结果，它用于描述数据库中的实体、属性以及实体间的关系。
逻辑模型通常包括实体关系模型（ERM）、面向对象数据模型（OODM）以及面向对象关系模型（OORM）等。
实体关系模型（ERM）实体关系模型是一种以实体和它们之间的关系作为核心进行数据建模的方法。
在ERM中，每个实体都被表示为一个独立的表格，表格中的每一列则代表实体的属性。
通过定义实体间的关系，可以建立表格之间的连接。
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。
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型(三)
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型数据库技术在信息时代的发展中发挥着重要的作用，它可以存储和管理大量的数据，并为用户提供高效的数据访问和查询服务。
数据库的设计是数据库技术的重要组成部分，其中数据概念模型和逻辑模型是设计数据库的两个重要步骤。
一、数据概念模型数据概念模型是数据库设计的起点，它用于表示和描述需求和现实世界中的数据。
数据概念模型的核心是实体和实体之间的关系。
实体代表现实世界中的某种对象或概念，它具有属性，并且具有唯一的标识符。
关系表示实体之间的关联关系，它可以是一对一、一对多或多对多的关系。
在数据概念模型的设计中，实体和关系的定义需要考虑到现实世界的需求，并遵循一定的规则和原则。
例如，实体的属性应该具有明确的意义，并符合实体的特点；关系的定义应该具有可操作性和可理解性。
数据概念模型的常用表达方式有实体-关系图（ER图）和层次模型等。
ER图通过图形的方式展示实体和关系之间的结构和关联，层次模型通过树形结构展示实体和关系之间的层次关系。
二、逻辑模型逻辑模型是在数据概念模型的基础上进行进一步的抽象和定义，它用于表示数据库的存储结构和数据操作方式。
逻辑模型将数据概念模型抽象成为数据库中的表格和字段，并定义了表格和字段之间的关系和约束。
在逻辑模型的设计中，需要考虑到数据库的性能和效率，并遵循一定的规范和原则。
例如，表格的设计应该具有合理的范式和规范化程度，字段的定义应该具有适当的类型和大小。
逻辑模型的常用表达方式有关系模型和对象模型等。
关系模型将数据库抽象成为表格和字段的集合，通过关系代数和关系演算进行数据操作和查询。
对象模型将数据库抽象成为对象和类的集合，通过面向对象的方式进行数据操作和查询。
三、数据概念模型与逻辑模型的关系数据概念模型和逻辑模型是数据库设计的紧密联系的两个方面。
数据概念模型描述了现实世界中的数据和关系，用于需求分析和表达用户的需求；逻辑模型则将数据概念模型转化为实际的数据库结构和数据操作方式，用于数据库的实现和应用。
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
数据库概念模型和关系模型
数据库概念模型和关系模型
朋友！你有没有想过，在这个数字时代，有一个神秘的“信息宝库”，那就是数据库。
今天咱们就来唠唠数据库里的概念模型和关系模型。
你可以把概念模型想象成是给一个大型建筑画的设计草图。
比如说，咱们要盖一座四合院，在概念模型阶段，就像是画出了四合院的大致轮廓、各个房间的功能分区，有住人的正房、待客的厅堂、做饭的厨房等等。
这时候还不用去考虑具体的砖头怎么砌、木头怎么搭，只是有个整体的规划。
在数据库里呢，概念模型就是对现实世界里各种信息的一个初步抽象理解。
它就像一个智慧的长者，站在高处俯瞰全局，告诉我们大概有些什么东西，它们之间大概是怎么关联的。
比如一个学校的数据库概念模型，会有学生、老师、课程这些“元素”，以及他们之间大概的关系，像学生要上老师教的课程。
那关系模型呢？这就好比是把四合院的各个房间按照一定的规则连接起来的通道和布局。
在数据库中，关系模型就是把概念模型里那些元素，用一种很清晰、很有条理的方式组织起来。
我们可以把数据看作是一个个的“小盒子”，关系模型就是规定了这些小盒子怎么摆放、怎么互相联系。
就像一家人住在四合院里，通过走廊、门窗互相往来。
比如说，一个学生的成绩信息和他的课程信息、个人信息是通
过特定的方式关联起来的。
如果概念模型是地图上的城市轮廓，那关系模型就是城市里的道路网络，把各个地方连接起来。
再打个比方，概念模型是菜谱上的菜名和食材分类，告诉我们有哪些菜、需要哪些食材。
而关系模型就是做菜的步骤，规定了先放什么后放什么，怎么把食材组合起来变成美味佳肴。
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型(一)
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型在当今数字化时代，数据已经成为各行各业的核心资源，数据库技术的应用也越来越广泛。
而要有效地管理和利用数据，数据概念模型与逻辑模型是至关重要的工具。
本文将分析和讨论数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型的概念、作用以及它们在具体应用中的实践。
一、数据概念模型数据概念模型是数据库设计的起点，它描述了现实世界中数据的抽象、组织和关系。
数据概念模型主要分为层次模型、网络模型、关系模型和面向对象模型等。
其中，关系模型是目前应用最广泛的模型。
关系模型以表的形式来表示数据，其中每个表代表一个实体或概念，表的每一行代表一个实体的具体实例。
在关系模型中，通过定义实体之间的关系（即表之间的连接）来描述数据之间的联系。
数据概念模型的作用在于提供了对数据进行抽象和组织的框架，为数据库的设计和构建提供了基础。
通过数据概念模型，数据库专家和设计者能够更好地理解业务需求，明确数据之间的关系，准确建立和管理数据库。
此外，数据概念模型还可以作为数据交流和沟通的工具，帮助不同角色的人员理解和协调数据的使用和管理。
二、逻辑模型逻辑模型是在数据概念模型的基础上进一步细化和明确的模型，它描述了数据的具体结构和操作。
逻辑模型主要包括层次模型、网状模型和关系模型等。
层次模型和网状模型是早期的逻辑模型，它们在数据组织和操作上有一定的局限性。
而关系模型采用了更加灵活和简洁的数据组织方式，通过表和关系的方式来描述数据，更加符合现实世界。
关系模型以表结构和关系为基础，通过关系代数和关系演算等形式化的方法，定义了对数据的操作和查询。
通过关系模型，用户可以使用结构化的查询语言（如SQL）对数据库进行增删改查等操作，实现对数据的灵活管理和利用。
逻辑模型的作用在于对数据进行进一步的精细化和抽象化，为实际的数据库应用提供了具体的操作和查询方式。
逻辑模型不仅可以促进数据库的建立和管理工作，还能够方便用户对数据的使用和操作。
通过逻辑模型，用户只需要了解基本的数据操作规则，而无需了解底层的物理存储细节，从而提高了数据库的易用性和效率。
概念模型向关系模型转换的原则和方法
概念模型向关系模型转换的原则和方法概念模型和关系模型是数据库设计中的两个重要概念。
概念模型是对现实世界的抽象描述，关系模型是在概念模型的基础上通过关系模型的数据结构和操作规则来描述的。
概念模型向关系模型的转换是实现数据库设计的重要步骤。
本文将介绍概念模型向关系模型转换的原则和方法。
1.概念模型的三要素概念模型包括实体、属性和联系三个要素。
实体是具有独立存在和完整的对象，属性是实体的特征或性质，联系是实体之间的关联关系。
在概念模型向关系模型转换的过程中，需要将实体、属性和联系映射到关系模型中。
2.实体的转换实体转换是将概念模型中的实体映射到关系模型中的表。
每个实体对应一个关系模型中的表，表的字段对应实体的属性。
实体的唯一标识属性对应关系模型中的主键，其他属性对应字段。
3.属性的转换属性转换是将概念模型中的属性映射到关系模型中的字段。
属性可以分为简单属性和复合属性两种类型。
简单属性直接对应到关系模型中的表的字段，复合属性需要拆分成多个简单属性，每个简单属性对应一个关系模型中的字段。
4.联系的转换联系转换是将概念模型中的联系映射到关系模型中的表之间的关系。
联系可以分为一对一、一对多和多对多三种类型。
一对一联系可以在任意一个关系中添加一个指向另一个关系的外键。
一对多联系可以在多的一方的关系中添加一个指向一的一方关系的外键。
多对多联系需要使用一个新的关系（连接表）来描述。
5.原则在进行概念模型向关系模型的转换时需要遵循以下原则：(1)唯一性约束：对应到关系模型中的主键约束。
(2)非空约束：对应到关系模型中的非空约束。
(3)完整性约束：对应到关系模型中的外键约束。
(4)冗余性约束：通过合理的关系设计和规范化来避免冗余数据的存储。
6.方法概念模型向关系模型的转换方法可分为两种：自顶向下方法和自底向上方法。
(1)自顶向下方法：先从概念模型出发，根据实体、属性和联系的定义建立关系模式，然后再通过规范化等方法进行优化和完善。
数据库的数据模型与ER设计
数据库的数据模型与ER设计在计算机科学领域中，数据库是组织、存储和管理数据的关键工具。
为了有效地组织和处理数据，需要使用适当的数据模型和实体关系（ER）设计。
本文将探讨数据库的数据模型以及如何进行ER设计。
一、数据模型数据模型是描述数据、数据关系和数据语义的概念化工具。
它提供了一种方式来组织和表达实际世界中的信息。
常见的数据模型包括层次模型、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之一，它以树形结构组织数据，其中每个数据记录都有一个父节点和零个或多个子节点。
这种模型适用于组织结构化数据，但它的局限性在于不适合表达多对多关系和循环关系。
2. 网状模型网状模型是一种复杂的数据模型，它通过指针来表示数据之间的关系。
数据记录可以有多个父节点和多个子节点，这种灵活性允许表达更复杂的关系。
然而，网状模型的操作和维护较为困难，因为需要处理复杂的指针结构。
3. 关系模型关系模型是当前主流的数据模型，它使用表格和关系来组织数据。
关系模型具有简单且直观的结构，可以方便地进行查询和操作。
每个表格都包含多个行和列，每行表示一个数据记录，每列表示一个属性。
通过定义关系和主键，可以建立表格之间的联系。
二、ER设计实体关系（ER）设计是指通过建立实体、属性和关系来描述一个系统中的实际对象和它们之间的联系。
ER模型是一种概念模型，用于描述系统的结构和语义。
1. 实体实体是指现实世界中的具体或抽象对象，可以是一个人、一个地方、一个物体或一个概念。
在ER设计中，每个实体都具有属性，用于描述实体的特性。
2. 属性属性是指实体的特征或描述。
每个实体可以有多个属性，属性可以为字符串、数字、日期等类型。
属性可以用于识别和区分实体。
3. 关系关系是实体之间的联系，用于表示实体之间的关联和依赖。
常见的关系类型包括一对一、一对多和多对多。
一对一关系表示两个实体之间存在唯一的对应关系；一对多关系表示一个实体可以关联多个实体；多对多关系表示多个实体之间存在多重关联。
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。
数据库概念结构设计的方法
数据库概念结构设计的方法
数据库概念结构设计的方法可以分为以下几种：
1. 实体关系模型（ER 模型）：此方法将现实世界的实体和它们之间的关系表示为概念结构图。
在概念结构图中，实体用矩形表示，关系用菱形表示。
这种方法强调实体及其属性和实体之间的关系。
2. 层次模型：此方法将数据组织成为一个树状结构。
树的顶层是根节点，每个节点可以有多个子节点，每个子节点只能有一个父节点。
这种方法适合表示具有层级关系的数据。
3. 网状模型：此方法将数据组织成为一个网状结构，其中任意两个节点可以直接相连，而不仅仅是通过层级关系。
这种方法适合表示具有复杂关系的数据。
4. 关系模型：此方法将数据组织成为一个二维表格结构，其中每个表格表示一个关系（即实体），每个表格的每一行表示一个记录，每个记录的每一列表示一个属性。
这种方法是目前最常用的数据库概念结构设计方法。
5. 对象模型：此方法将数据组织成为对象的集合，每个对象具有自己的属性和方法。
这种方法适合表示面向对象的数据。
在实际设计中，可以根据需求和数据的特点选择适合的方法，并结合实际情况进行灵活运用。
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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。
a1 a2 a3 a4 a5 示范 b1 b2 b3 b4 b5 1 B 表示 1 A
叫E－Ｒ 图，也 称为E－Ｒ 模型
16
3.2 概念模型与数据模型
⑵ 一对多联系(1:N) 如果A 中至少有一个实体对应B中一个以上实体，且B中 任一实体至多对应A中一个实体，则称A对B是一对多联系。 例：学校对系、班级对学生等都是一对多联系。
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3.2 概念模型与数据模型
现实世界是存在于人脑之外的客观世界，如 何使用数据来解释和认识现实世界，则需要相应 手段进行描述。 模型是对现实世界的模拟和抽象。船模、航 模等都是对现实世界事物的一种模拟。数据模型 也是一种模型，它是对现实世界问题的数据特征 的描述。
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3.2 概念模型与数据模型 一、三个世界
任务1 概念模型设计
1.1任务情境 为“学生选课管理系统”设计一个ER模型 1．2.任务实现 (1)首先确定实体，本题有两个实体类型：学生s，课程c。 (2)确定联系。实体s与实体c之间有联系，且为m:n联系（多对多联 系）,命名为sc。 (3)确定实体和联系的属性。实体学生s的属性有：学号sno,班级class, 姓名sname，性别ssex,出生日期birthday，地址address，电话 tel，邮箱email，其中实体标识符为sno（实体的主码）；实体课程 c的属性有：课程编号cno，课程名称cname，学分credit，其中实 体标识符为cno(实体的主码)；联系选课sc的属性是某学生选修某 课程的成绩score。 利用E-R方法画出“学生选课管理系统”ER图，如图3-2所示。
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3.2 概念模型与数据模型
7.实体集联系 建立实体模型的一个重要任务就是要找出实体集之间的联系。 常见的实体集联系有以下3种：（设A和B为两个实体集，用 矩形表 示实体集， 菱形表示联系）。 ⑴ 一对一联系(1:1) 如果A 中的任一实体至多对应B 中的一个实体；且B中的任一实 体至多对应A中的一个实体，则称A 与B是一对一联系。 例：电影院观众与座位实体集之间、乘车旅客与车票之间、病人与 病床之间等都是一对一联系。
任务1 概念模型设计
学号 班级 姓名 性别 出生日期 课程编号 课程名称 学分
学生
m
选课
n
课程
地址
电话
邮箱 成绩
图3-2 “学生选课管理系统”ER图
7
3.1 数据库设计的要求和步骤
数据库设计的任务是针对特定的应用需求和环境，创建一 个性能良好的数据库模式，建立数据库，并基于数据库开发及 其应用软件系统，使系统能有效地收集、存贮和管理数据，并 对数据进行处理和加工。 一、数据库设计概述 数据库设计步骤分为6个阶段：
1.现实世界 泛指存在于人们头脑之外的客观世界，其中存在着各种事物，事 物间又具有不同的联系。为了用数据库系统来解决现实世界中的问题， 就必须先深入实际，把要解决的问题调查清楚，分析与问题有关的事 物及其联系。 关键词：事物——联系 2.信息世界 是现实世界在人们头脑中的反映。客观事物在观念世界中称为实 体，反映事物联系的是实体模型（概念模型）。 关键词：实体——联系——概念模型 3.数据世界 信息世界中的信息经数字化处理形成计算机能够处理的数据，就 进入了数据世界。现实世界中的实体及其相互联系被转换成数据世界 中的数据及其联系，这种联系是用数据模型描述的。 关键词：数据——联系——数据模型
n 实体B m：n联系
注意：1和M要写在对应实体矩形那边的连线上，不可写反。
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3.2 概念模型与数据模型
系部编号 系 1 下设 n 专业
系部名称
专业编号
专业名称
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3.2 概念模型与数据模型
例：班级、学生实体集及其联系。
学号
班级号
姓名
学生 性别 年龄
n
属于
1
班级
班级名 人数
实体集：学生：学号、姓名、性别、年龄； 班级: 班级号、班级名、人数； 属性：“学号”、“班级号”分别是学生实体集和班级实体集的码或 键，故其属性名有下划线。 “人数”属性是派生属性(其值可以从其他相关实体或属性中派生出 来)，其值可以通过计算该班级学生实体的数目而获得，故用虚椭圆形框 表示。 联系：“属于”是1对多，由于参与者“学生”在“属于”联系中是 全部的，所以用双线将其与“属于”联系相连。 22
12
3.2 概念模型与数据模型
因此，客观事物系信息之源，是设计数据库的出发点，也 是使用数据库的最终归宿。实体模型（概念模型）与数据模型 是对客观事物及其联系的两种抽象描述。数据库的核心问题是 数据模型，为了得到正确的模型，首先要充分了解客观事物。
4. 现实世界、信息世界、数据世界的关系
现实世界 系统分析 信息世界 数据库设计 计算机世界
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3.1 数据库设计的要求和步骤
5. 数据库实施阶段 运用DBMS提供的数据语言，根据逻辑设计和物理设计的结 果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行 试运行。 6. 数据库运行和维护阶段 数据库应用系统经过试运行之后，即可投入正式运行。在 数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整和修改。 设计一个完善的数据库应用系统是不可能一蹴而就的，它 往往是上述6个阶段的不断反复的过程。
24
3.2 概念模型与数据模型
现实世界 认 识 抽
概念模型小结
人们常常首先将现实世界
抽象为信息世界，然后将信息
世界转换为机器世界。也就是 说，首先把现实世界中的客观 对象抽象为某一种信息结构， 这种信息结构并不依赖于具体
信息世界：概念模型
象
的计算机系统，不是某一个 DBMS支持的数据模型，而是概
机器世界 DBMS支持的数据模型 对象的抽象过程
需求分析 概念设计 逻辑设计 物理设计 实施 运行和维护
1. 需求分析阶段 进行数据库设计首先必须准确地了解与分析用户需求（包 括数据和处理），需求分析是整个设计过程的基础，是最困难、 最耗时间的一步。需求分析做得不好，甚至会导致整个数据库 设计返工重做。
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3.1 数据库设计的要求和步骤
2. 概念结构设计阶段 概念结构设计是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求 进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型 （实体模型也叫概念模型）。 3. 逻辑结构设计阶段 逻辑结构设计是将概念模型转换为某个DBMS所支持的数据模 型（关系模型），并对其进行优化。 4. 数据库物理设计阶段 数据库物理设计是为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境 的物理结构（包括存贮结构和存贮方法）。
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。
事物及联系
信息化
概念模型
数据化
数据模型Hale Waihona Puke 信息的三个世界的联系和转换过程
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3.2 概念模型与数据模型 二、概念模型
现实世界中的事物在人们头脑中反映的信息世界是用文字和符号记载下 来的，描述事物的术语有以下几种： 1.实体（Entity） 客观世界中存在的并可以相互区分的事物或概念，称为实体。 实体可以是具体的，如一个学生、一本书；也可以是抽象的事件，如一 场足球比赛。 实体的表征：实体用型（Type）和值（Value）来表征。例如：一个学生是 一个实体，学生的“学号，姓名，年龄，系别”是实体的型描述，而具体的 学生：“021031001，王明，20，计信系”是实体值。 2.属性（Attribute） 实体所具有的某一特性在信息世界中称为属性。一个实体可以由若干个 属性来刻画。例：一个学生有姓名、性别、年龄等属性。 属性的域：属性的取值范围称为该属性的域。 每个属性都有一个值域（Domain），例：性别{“男”、”女”}，年龄 {20—35}；值域有类型，可以是整数，实数或字符型等。例姓名的类型为字 符型，年龄的类型为整型。 属性的表征：属性用型（Type）和值（Value）表征，例：学号、姓名、性 别、年龄、是属性的型，而具体的021031001、王明、男、20则是属性值。 14
属于同一实体集的实体的实体型是相同的，但实体值是不同的。
5.实体集（Entity set） 性质相同的同类实体的集合称为实体集。或同型实体的集合称 为实体集。如，一班学生，一批书籍。 6.码（键Key） 能惟一标识实体集中每个实体的属性或属性组称为实体集的码 （键Key）。当一个实体集中包括多个码时，通常要选定其中一个 码为主码，其他是候选码，实体集中不能惟一标识实体属性的叫 次码。