概念数据模型设计
概念数据模型
概念数据模型概念数据模型是一种用于描述系统中数据的结构、属性和关系的工具。
它是在数据库设计和开发过程中使用的一种抽象模型,用于帮助开发人员理解和组织数据。
在概念数据模型中,数据被表示为实体、属性和关系的集合。
实体是指系统中具有独立存在和可区分性的对象,可以是现实世界中的物体、概念或事件。
属性是实体的特征或描述,用于描述实体的各个方面。
关系是实体之间的联系或连接,用于描述实体之间的关联和依赖。
概念数据模型的主要目的是提供一个清晰、一致和可理解的数据表示,以便于开发人员和利益相关者之间的沟通和理解。
它可以帮助开发人员确定系统中需要存储的数据类型、属性和关系,并提供一个共享的视图,以便于各方对系统的数据结构和逻辑进行讨论和确认。
在概念数据模型中,常用的表示方法包括实体-属性-关系图(E-R图)和实体-属性-值图(EAV图)。
E-R图使用实体、属性和关系的图形符号表示数据结构,而EAV图则使用表格形式表示。
在设计概念数据模型时,需要考虑以下几个方面:1. 实体的识别和定义:确定系统中存在的实体,并定义它们的属性和关系。
例如,在一个学生管理系统中,学生可以是一个实体,属性可以包括姓名、年龄、性别等,关系可以包括学生与班级的关联关系。
2. 属性的定义和分类:确定实体的各个属性,并对其进行分类。
属性可以分为主属性和附属属性,主属性是实体的基本属性,附属属性是主属性的补充或描述。
例如,在一个商品管理系统中,商品的属性可以包括名称、价格、产地等,其中名称和价格为主属性,产地为附属属性。
3. 关系的定义和描述:确定实体之间的关系,并描述它们的性质和约束。
关系可以是一对一、一对多或多对多的关系。
例如,在一个订单管理系统中,订单和商品之间的关系可以是一对多的关系,一个订单可以包含多个商品。
4. 数据模型的优化和规范化:对概念数据模型进行优化和规范化,以提高数据的存储效率和查询性能。
规范化是一种将数据模型分解为更小、更简单和更一致的部分的过程,以消除数据冗余和不一致性。
ER概念模型
年龄
性别
“商店”与“顾客”的ER 图
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7. ER图转化为关系模式
✓二元联系的转换规则:
① 若实体间联系是1:1,可以在两个实体类型转换 成的两个关系模式中任意一个关系模式的属性中加 入另一个关系模式的主关键字和联系的属性。
② 若实体间联系是1:N,则在N端实体类型转换成 的关系模式中加入1端实体类型的主关键字和联系 的属性。
在数据库中用数据模型来抽象、表示和处理现实世界 中的数据和信息。
要将现实世界转变为机器能够识别的形式,必须经过 两次抽象。
✓ 数据模型的类型
概念数据模型 ER图就属于概念模型 逻辑数据模型 关系模型属于逻辑数据模型 物理数据模型 逻辑模型在最终在机器内的存储有关
3
2.概念数据模型
✓ 概念数据模型的含义
ER模型是在客观事物或系统的基础上形成的,在某 种程度上反映了客观现实,反映了用户的需求,因此 ER模型具有客观性。
但ER模型又不等同于客观事物的本身,它往往反映 事物的某一方面,至于选取哪个方面或哪些属性,如 何表达则决定于观察者本身的目的与状态,从这个意 义上说,ER模型又具有主观性。
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综合成全局ER图。合并步骤:
❖ 合并局部ER图,消除冲突(属性、命名冲突等) ,生成初步ER图。
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6. ER图的设计实例1
教学活动思考:某学校计算机系的教学管 理ER图的建立实例,并回答以下问题:
1. 有哪些实体? 2. 实体间有哪些联系?各联系是什么类型? 3. 若实体的属性太多,可如何简化ER图?
类型:
❖ 一对一联系(简记成1:1) 例如:观众和座位 ❖ 一对多联系(简记成1:n) 例如:工厂和职工 ❖ 多对多联系(简记成m:n) 例如:学生和课程
数据模型设计 基础知识
数据模型设计基础知识-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据模型设计是指按照一定的规则和原则对数据进行组织和描述的过程,是数据库设计的基础工作。
数据模型设计涉及到数据的结构、关系、约束条件等内容,在数据库系统中扮演着非常重要的角色。
正确的数据模型设计可以保证数据库系统的高效性、可靠性和安全性,为业务运作提供坚实的基础支撑。
在数据模型设计中,需要考虑到数据的组织方式、数据之间的关系以及对数据的操作和管理。
不同的数据模型设计方法可以应用于不同的应用场景,因此对数据模型设计的理解和应用是非常重要的。
本文将从数据模型的基本概念入手,介绍常见的数据模型类型和设计原则,以及对数据模型设计在实际应用中的重要性和展望未来的发展趋势。
希望通过本文的介绍,读者能够对数据模型设计有更深入的理解,并能够在实际工作中灵活运用相关知识,为数据管理和应用提供更好的支持。
1.2 文章结构文章结构本文将分为三个部分来讨论数据模型设计的基础知识。
首先,引言部分将介绍本文的概述,文章结构和目的。
其次,正文部分将详细讨论数据模型的概念,常见数据模型类型以及数据模型设计的原则。
最后,结论部分将总结数据模型设计的重要性,应用和展望未来数据模型设计的发展。
通过这样的结构,读者可以系统地了解和学习数据模型设计的基础知识。
文章1.3 目的:本篇文章的目的是为读者提供关于数据模型设计的基础知识,包括数据模型的概念、常见类型和设计原则。
通过本文的阐述,读者将能够了解数据模型设计的重要性,以及如何应用数据模型设计的原则和方法进行实际的数据建模工作。
此外,本文还将展望未来数据模型设计的发展方向,为读者提供对数据模型设计领域的整体认识,帮助其更好地理解和应用数据模型设计相关的知识。
2.正文2.1 数据模型概念数据模型是描述数据、数据关系、数据操作和数据约束的概念工具或技术。
数据模型用于帮助我们理解数据的结构,组织和处理方式,并为数据库设计和应用程序开发提供指导。
简述概念模型设计的原则
简述概念模型设计的原则概念模型设计是软件开发过程中非常重要的一环,它是对业务领域的抽象和理解,将现实生活的实体、关系和行为转化为计算机能够理解和处理的数据结构和操作。
一个好的概念模型设计能够确保软件系统能够准确、高效地满足用户需求。
下面将介绍概念模型设计的原则。
1. 真实性原则概念模型设计应该尽可能真实地反映现实世界。
模型设计师应该仔细研究业务领域,了解各个实体的属性和关系,并将其准确地转化为概念模型的实体、属性和关系。
真实性原则能够使软件系统更加符合用户期望,提高用户满意度。
2. 可理解性原则概念模型应该能够被用户和开发人员理解和使用。
模型设计师应该使用清晰、简洁的命名和词汇,避免模糊和歧义。
同时,模型的结构和关系应该简单明了,使用户能够快速理解和操作。
可理解性原则能够提高软件系统的可用性和用户体验。
3. 可扩展性原则概念模型应该具备良好的可扩展性,能够适应业务领域的变化和扩展需求。
模型设计师应该设计可扩展的实体和关系,避免硬编码和死板的设计。
可扩展性原则能够降低系统维护成本,提高软件系统的可维护性和可扩展性。
4. 一致性原则概念模型应该具备良好的一致性,避免重复和冲突。
模型设计师应该注意实体和属性的命名和定义的一致性,避免不同的实体或属性具有相同的名称或定义。
一致性原则能够提高软件系统的可理解性和可维护性。
5. 完整性原则概念模型应该具备良好的完整性,能够完整地表达业务领域的实体、属性和关系。
模型设计师应该仔细研究业务需求,确保模型能够涵盖所有必要的实体、属性和关系。
完整性原则能够确保软件系统能够全面满足用户需求。
6. 可变性原则概念模型应该具备一定程度的可变性,能够适应业务需求的变化和演化。
模型设计师应该设计灵活的结构和关系,避免过于僵化和死板。
同时,模型设计师应该考虑到未来可能的需求扩展和变化,避免过度设计。
可变性原则能够提高软件系统的适应性和灵活性。
7. 性能原则概念模型设计应该考虑到系统的性能需求。
简述概念模型设计的方法
简述概念模型设计的方法概念模型设计是指在信息系统开发过程中对系统中涉及的概念、实体、属性、关系以及约束等进行建模的一种方法。
概念模型设计的主要目标是将现实世界的问题抽象为一种概念模型,使其能够清晰地描述问题领域中的各个要素,为后续的需求分析、系统设计和系统实现提供基础。
概念模型设计的方法可以分为以下几个步骤:第一步,需求收集与分析。
这一步骤是概念模型设计的基础,需要与用户和领域专家密切合作,收集和分析系统的需求。
在需求分析过程中,可以进行访谈、观察和调研等方式,了解系统中涉及的实体、属性、关系等。
通过需求分析,可以初步确定系统的业务场景和功能需求,为后续的概念模型设计提供参考。
第二步,实体识别与属性定义。
在这一步骤中,需要对从需求分析中获得的实体进行识别和定义。
实体是指现实世界中的对象或概念,在概念模型中用来表示和描述特定的实体类型。
通过识别实体,可以将实体以及它们之间的关系抽象为一个概念模型。
同时,需要为每个实体定义相应的属性,属性是指实体所具有的特性或特征。
通过属性的定义,可以进一步详细描述实体的属性、数据类型和约束条件等。
第三步,关系识别与定义。
在这一步骤中,需要对从需求分析中获得的实体之间的关系进行识别和定义。
关系是指实体之间的连接或依存关系,用于描述实体之间的交互、约束和依赖关系。
通过关系的定义,可以详细描述实体之间的关系类型、参与者角色以及关系的约束条件。
关系可以是一对一、一对多或多对多的关系,可以通过箭头、符号或属性等方式进行表示。
第四步,约束条件定义与验证。
在这一步骤中,需要对从需求分析中获得的约束条件进行定义和验证。
约束条件是指对实体、属性或关系的限制条件,用于保证系统的正确性、完整性和一致性。
约束条件可以包括数据类型、取值范围、唯一性约束、参照完整性和业务规则等。
通过约束条件的定义和验证,可以进一步完善概念模型,确保与需求分析的一致性。
第五步,概念模型验证与调整。
在这一步骤中,需要对已经设计的概念模型进行验证和调整。
powerdesigner概念数据模型设计教程
一、概念数据模型概述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.............}。
实体是实体类型的一个实例,在含义明确的情况下,实体、实体类型通常互换使用。
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。
概念数据模型设计与逻辑数据模型设计
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。
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。
系统数据库概念模型设计
系统数据库概念模型设计系统数据库概念模型设计是指对于一个系统而言,根据其需求和目的,设计出相应的数据库概念模型。
该设计过程涉及到对于数据的实体、属性以及它们之间的关系进行抽象和建模。
数据库概念模型设计是开发软件的重要步骤,因为它可以帮助我们明确需要收集和存储哪些数据,以及建立数据库的底层结构,方便后期的开发和维护。
数据库概念模型的主要设计步骤包括以下几步。
第一步,明确需求。
这是数据库概念模型设计的前提。
需要明确该系统需要收集和存储哪些数据,以及它们之间的关系,这需要对于原有的业务流程进行分析和设计。
第二步,确定实体和属性。
在收集和分析数据后,需要根据数据之间的关系,确定实体和属性。
实体是指一个具体的事物,而属性是指实体的某个固有属性,例如姓名、年龄等等。
第三步,确定实体之间的关系。
实体之间的关系可以是一对一、一对多或多对多。
在关系的建立过程中,需要考虑实体之间的联系和相关约束条件。
第四步,绘制关系模型图。
在确定实体和属性之后,可以基于实体之间的关系来绘制关系模型图。
关系模型图可以帮助我们更好地理解数据库的结构,并可作为后续数据库的设计和实施的基础。
第五步,优化模型。
在设计模型的过程中,需要对模型进行优化,以便在存储数据时可以保证数据的完整性,避免数据冗余等。
在进行数据库概念模型设计的过程中,我们需要注意以下几点:1. 根据实际情况确定所需的数据,明确需求和目标,避免遗漏或冗余。
2. 在实体和属性的定义中,需要考虑到数据存储的重要性和灵活性。
3. 在构建实体之间的关系时,需要考虑到业务流程的要求和数据接口的兼容性。
4. 在绘制关系模型图时,需要遵循规范的符号和标准,以便后续的开发和维护工作。
总之,数据库概念模型设计是开发软件的重要阶段,需要我们充分考虑各方面的因素,合理规划数据的存储和应用结构,从而实现系统的高效运作和维护。
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。
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
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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
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
概念数据模型概念数据模型是一种用于描述系统中的概念和实体之间关系的工具。
它是在需求分析阶段使用的一种建模技术,用于捕捉用户需求、业务规则和数据之间的关系,以便在后续的系统设计和开发过程中提供指导。
在概念数据模型中,主要的元素包括实体、属性和关系。
实体代表系统中的具体概念,可以是现实世界中的对象或者是系统中的抽象概念。
属性描述了实体的特征和属性,可以是实体的名称、类型、值域等。
关系表示实体之间的关联和联系,可以是一对一、一对多或者多对多的关系。
概念数据模型通常使用实体关系图(ER图)来进行可视化表示。
在ER图中,实体用矩形框表示,属性用椭圆形表示,关系用菱形表示。
实体和属性之间使用直线连接,表示实体和属性之间的关系。
关系之间使用菱形连接,表示关系之间的联系。
在创建概念数据模型时,需要进行以下步骤:1. 确定需求:与用户和业务专家沟通,了解系统的需求和业务规则。
收集相关的文档和信息,以便更好地理解系统的功能和要求。
2. 确定实体:根据需求分析,识别系统中的实体,并确定实体的属性和特征。
为每个实体分配一个唯一的标识符,以便在后续的模型中进行引用。
3. 确定属性:为每个实体确定属性,并定义属性的类型和值域。
属性应该能够准确地描述实体的特征,并满足系统的功能需求。
4. 确定关系:确定实体之间的关系和联系。
根据需求分析,确定关系的类型(一对一、一对多或多对多)和约束条件。
为每个关系分配一个唯一的标识符,以便在后续的模型中进行引用。
5. 创建ER图:使用图形工具或绘图软件创建ER图。
根据实体、属性和关系的定义,绘制实体关系图,准确地表示系统中的概念和实体之间的关系。
6. 评审和验证:与用户和业务专家一起评审和验证概念数据模型。
确保模型准确地反映了用户需求和业务规则,并能够满足系统的功能需求。
概念数据模型在系统设计和开发过程中起着重要的作用。
它提供了一个清晰的视图,帮助开发人员理解系统的需求和功能。
同时,它也为数据库设计和实施提供了指导,确保数据库能够准确地存储和管理系统中的数据。
数据模型设计要点
数据模型设计要点目录1. 数据模型设计的输入 (4)2. 数据模型设计必须的几个阶段 (4)2.1. 概念数据模型设计(Conceptual Data Model) (5)2.2. 逻辑数据模型设计(Logical Data Model) (6)2.2.1. 设计范式要求 (7)2.2.1.1. 第一范式 (7)2.2.1.2. 第二范式 (7)2.2.1.3. 第三范式 (8)2.2.1.4. 逆第三范式 (9)2.2.2. 其他要求 (10)2.2.2.1. 数据类型定义 (10)2.2.2.2. 实体名称定义 (10)2.2.2.3. 主键定义 (10)2.2.2.4. 实体关系定义 (10)2.2.2.5. 数据量估算 (11)2.2.2.6. 索引定义 (11)2.3. 物理数据模型(Physical Data Model) (11)2.3.1. 物理库设计 (12)2.3.1.1. 数据库Server设计 (12)2.3.1.2. 表空间设计 (12)2.3.1.3. 用户及权限设计 (12)2.3.2. 物理表设计 (13)2.3.2.1. 数据类型设计 (13)2.3.2.2. 存储设计 (13)2.3.2.3. 主外键设计 (13)2.3.2.4. 索引设计 (13)2.3.2.5. 生成建表语句 (14)3. 数据模型设计相关工具软件 (14)4. 数据模型设计的产出及规格要求 (14)4.1. 概念数据模型设计阶段 (14)4.2. 逻辑数据模型设计阶段 (14)4.3. 物理数据模型设计阶段 (15)1.数据模型设计的输入传统的瀑布型的开发模型下,其特点是需求驱动。
相应的,数据模型设计的必要输入为需求分析阶段的产出,包括需求规格说明书(需求分析说明书)、数据字典。
分析型应用由于其需求不易迅速全面予以明确,所以适合用螺旋式开发模型,逐步迭代。
但由于分析型应用是数据驱动,所以数据模型的设计要求更高,需要根据业务和数据的实际情况,进行快速全面分析,并有充分的管理思维,才能设计出比较理想的数据模型。
数据建模经典教程-概念数据模型
数据建模经典教程-概念数据模型定义:包括概念及其定义,以及与概念绑定的业务规则7.1 关系CDM和维度CDM的介绍7.1.1 关系CDM如⾦融领域的关系CDM,包括ER图(业务规则)和概念解释ER图(绘图软件 EdrawMax 免费版)客户、账户:使⽤直⾓矩形,表⽰强实体(不需要依赖外部其他实体⽽存在的实体)账户余额:使⽤圆⾓矩形表⽰,表⽰弱实体(需要依赖外部其他实体⽽存在,即没有账户实体就没有账户余额实体)概念客户:账户:账户余额:7.1.2 维度CDM如⾦融领域的维度CDM,包括ER图(维度)和概念解释ER图(绘图软件 EdrawMax 免费版)概念客户:账户:账户余额:国家:区域:7.2 CDM 的创建步骤1:询问5个策略性问题应⽤程序将要做什么?(解决什么问题)“正如”还是“将要”?【对于现有的业务建模,还是未来的业务建模】统计分析是否必要?【确认分析的维度和粒度】谁是⽤户?【明确谁/组织是最终验证者,来确认对于CDM 的理解,以及最终谁作为CDM 的使⽤者】灵活性还是简洁性?【灵活意味着模型必须更加通⽤】步骤2:概念的识别和定义关系数据模型⽅法:⽤符合6个类别(谁、什么、何时、何地、为何、如何)的名词或名词短语来识别概念概念识别模板:概念识别案例:维度数据模型 ⽅法:根据具体的需求(接⼝列表、标签列表)提取出涉及到的维度 维度识别模板:需求列表业务过程维度集合备注会员宝宝门店卡地区年⽉员⼯店长需求1注册√ √√ 耗币√ √√ 需求2耗次 √ √√ ......耗时拉新绑定 步骤3:创建关系 对于关系CDM ,明确实体之间的关系(1对1,1对多,多对多,多对1 )步骤4:明确有效的形式 传统的ER图(不推荐,客户不容易理解) 核⼼业务流程概要图(推荐,客户容易理解),如下图步骤5:检查和确认数据模型做好之后,要找验证者(客户、适⽤⽅等)去验证模型的合理性,并根据讨论结果进⾏修改。
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一、新建概念数据模型1)选择File-->New,弹出如图所示对话框,选择CDM模型(即概念数据模型)建立模型。
2)完成概念数据模型的创建。
以下图示,对当前的工作空间进行简单介绍。
(以后再更详细说明)3)选择新增的CDM模型,右击,在弹出的菜单中选择“Properties”属性项,弹出如图所示对话框。
在“General”标签里可以输入所建模型的名称、代码、描述、创建者、版本以及默认的图表等等信息。
在“Notes”标签里可以输入相关描述及说明信息。
当然再有更多的标签,可以点击"More>>"按钮,这里就不再进行详细解释。
二、创建新实体1)在CDM的图形窗口中,单击工具选项版上的Entity工具,再单击图形窗口的空白处,在单击的位置就出现一个实体符号。
点击Pointer工具或右击鼠标,释放Entitiy工具。
如图所示2)双击刚创建的实体符号,打开下列图标窗口,在此窗口“General”标签中可以输入实体的名称、代码、描述等信息。
三、添加实体属性1)在上述窗口的“Attribute”选项标签上可以添加属性,如下图所示。
注意:数据项中的“添加属性”和“重用已有数据项”这两项功能与模型中Data Item的Unique code 和Allow reuse选项有关。
P列表示该属性是否为主标识符;D列表示该属性是否在图形窗口中显示;M列表示该属性是否为强制的,即该列是否为空值。
如果一个实体属性为强制的,那么,这个属性在每条记录中都必须被赋值,不能为空。
2)在上图所示窗口中,点击插入属性按钮,弹出属性对话框,如下图所示。
注意:这里涉及到域的概念,即一种标准的数据结构,它可应用至数据项或实体的属性上。
在以下的教程中将另立章节详细说明。
目标:本文主要介绍属性的标准检查约束、如何定义属性的附加检查。
一、定义属性的标准检查约束标准检查约束是一组确保属性有效的表达式。
在实体属性的特性窗口,打开如图所示的检查选项卡。
在这个选项卡可以定义属性的标准检查约束,窗口中每项的参数的含义,如下参数说明Minimum 属性可接受的最小数Maximum 属性可接受的最大数Default 属性不赋值时,系统提供的默认值Unit 单位,如公里、吨、元Format 属性的数据显示格式Lowercase 属性的赋值全部变为小写字母Uppercase 属性的赋值全部变为大写字母Cannot modify 该属性一旦赋值不能再修改List Of Values 属性赋值列表,除列表中的值,不能有其他的值Label 属性列表值的标签二、定义属性的附加检查当Standard checks 或Rules 不能满足检查的要求时,可以在Additional Checks选项卡的Server子页上,通过SQL语句中使用%MINMAX%、%LISTVAL%、%RULES%、%UPPER%、%LOWER%几个变量来定义Standard和Rule,如图所示%MINMAX%、%LISTVAL%、%UPPER%、%LOWER%在Standard Check中定义的Minimum 和Maximum、List values 、uppervalues、lowervalues%RULES%在Rules特性窗口Expression选项卡中定义的有效性规则表达式目标:本文主要介绍如何定义实体的主、次标识符。
一、标识符标识符是实体中一个或多个属性的集合,可用来唯一标识实体中的一个实例。
要强调的是,CDM 中的标识符等价于PDM中的主键或候选键。
每个实体都必须至少有一个标识符。
如果实体只有一个标识符,则它为实体的主标识符。
如果实体有多个标识符,则其中一个被指定为主标识符,其余的标识符就是次标识符了。
二、如果定义主、次标识符1)选择某个实体双击弹出实体的属性对话框。
在Identifiers选项卡上可以进行实体标识符的定义。
如下图所示2)选择第一行“主标识符”,点击属性按钮或双击第一行“主标识符”,弹出属性对话框,如图所示3)选择"Attributes"选项卡,再点击“Add Attributes”工具,弹出如图所示窗口,选择某个属性作为标识符就行了。
目标:本文主要介绍数据项、新增数据项、数据项的唯一性代码选项和重用选项等。
一、数据项数据项(Data Item)是信息存储的最小单位,它可以附加在实体上作为实体的属性。
注意:模型中允许存在没有附加至任何实体上的数据项。
二、新建数据项1)使用“Model”---> Data Items 菜单,在打开的窗口中显示已有的数据项的列表,点击“Add a Row”按钮,创建一个新数据项,如图所示2)当然您可以继续设置具体数据项的Code、DataType、Length等等信息。
这里就不再详细说明了。
三、数据项的唯一性代码选项和重用选项使用Tools--->Model Options->Model Settings。
在Data Item组框中定义数据项的唯一性代码选项(Unique Code)与重用选项(Allow Reuse)。
注意:如果选择Unique Code复选框,每个数据项在同一个命名空间有唯一的代码,而选择Allow reuse ,一个数据项可以充当多个实体的属性。
四、在实体中添加数据项1)双击一个实体符号,打开该实体的属性窗口。
2)单击Attributes选项卡,打开如下图所示窗口注意:Add a DataItem 与Reuse a DataItem的区别在于Add a DataItem 情况下,选择一个已经存在的数据项,系统会自动复制所选择的数据项。
如果您设置了UniqueCode选项,那系统在复制过程中,新数据项的Code会自动生成一个唯一的号码,否则与所选择的数据项完全一致。
Reuse a DataItem情况下,只引用不新增,就是引用那些已经存在的数据项,作为新实体的数据项。
目标:本文主要介绍联系的定义及使用。
一、联系联系(Relationship)是指实体集这间或实体集内部实例之间的连接。
实体之间可以通过联系来相互关联。
与实体和实体集对应,联系也可以分为联系和联系集,联系集是实体集之间的联系,联系是实体之间的联系,联系是具有方向性的。
联系和联系集在含义明确的情况之下均可称为联系。
按照实体类型中实例之间的数量对应关系,通常可将联系分为4类,即一对一(ONE TO ONE)联系、一对多(ONE TO MANY)联系、多对一(MANY TO ONE)联系和多对多联系(MANY TO MANY)。
二、建立联系在CDM工具选项板中除了公共的工具外,还包括如下图所示的其它对象产生工具。
在图形窗口中创建两个实体后,单击“实体间建立联系”工具,单击一个实体,在按下鼠标左键的同时把光标拖至别一个实体上并释放鼠标左键,这样就在两个实体间创建了联系,右键单击图形窗口,释放Relationship工具。
如下图所示三、四种基本的联系即一对一(ONE TO ONE)联系、一对多(ONE TO MANY)联系、多对一(MANY TO ONE)联系和多对多联系(MANY TO MANY)。
如图所示四、其他几类特殊联系除了4种基本的联系之外,实体集与实体集之间还存在标定联系(Identify Relationship)、非标定联系(Non-Identify RelationShip)和递归联系(Recursive Relationship)。
标定联系:每个实体类型都有自己的标识符,如果两个实体集之间发生联系,其中一个实体类型的标识符进入另一个实体类型并与该实体类型中的标识符共同组成其标识符时,这种联系则称为标定联系,也叫依赖联系。
反之称为非标定联系,也叫非依赖联系。
注意:在非标定联系中,一个实体集中的部分实例依赖于另一个实例集中的实例,在这种依赖联系中,每个实体必须至少有一个标识符。
而在标定联系中,一个实体集中的全部实例完全依赖于另个实体集中的实例,在这种依赖联系中一个实体必须至少有一个标识符,而另一个实体却可以没有自己的标识符。
没有标识符的实体用它所依赖的实体的标识符作为自己的标识符。
换句话来理解,在标定联系中,一个实体(选课)依赖一个实体(学生),那么(学生)实体必须至少有一个标识符,而(选课)实体可以没有自己的标识符,没有标标识符的实体可以用实体(学生)的标识符作为自己的标识符。
递归联系:递归联系是实体集内部实例之间的一种联系,通常形象地称为自反联系。
同一实体类型中不同实体集之间的联系也称为递归联系。
例如:在“职工”实体集中存在很多的职工,这些职工之间必须存在一种领导与被领导的关系。
又如“学生”实体信中的实体包含“班长”子实体集与“普通学生”子实体集,这两个子实体集之间的联系就是一种递归联系。
创建递归联系时,只需要单击“实体间建立联系”工具从实体的一部分拖至该实体的别一个部分即可。
如图五、定义联系的特性在两个实体间建立了联系后,双击联系线,打开联系特性窗口,如图所示。
六、定义联系的角色名在联系的两个方向上各自包含有一个分组框,其中的参数只对这个方向起作用,Role Name为角色名,描述该方向联系的作用,一般用一个动词或动宾组表。
如:“学生to 课目” 组框中应该填写“拥有”,而在“课目To 学生”组框中填写“属于”。
(在此只是举例说明,可能有些用词不太合理)。
七、定义联系的强制性Mandatory 表洋这个方向联系的强制关系。
选中这个复选框,则在联系线上产生一个联系线垂直的竖线。
不选择这个复选框则表示联系这个方向上是可选的,在联系线上产生一个小圆圈。
八、有关联系的基数联系具有方向性,每个方向上都有一个基数。
举例,“系”与“学生”两个实体之间的联系是一对多联系,换句话说“学生”和“系”之间的联系是多对一联系。
而且一个学生必须属于一个系,并且只能属于一个系,不能属于零个系,所以从“学生”实体至“系”实体的基数为“1,1”,从联系的另一方向考虑,一个系可以拥有多个学生,也可以没有任何学生,即零个学生,所以该方向联系的基数就为“0,n”,如图所示。