《数据库技术原理与应用教程》一3.5.3关系模型的数据结构、操纵和约束

简介:

本节书摘来华章计算机《数据库技术原理与应用教程》一书中的第3章 ,第3.5.3节,徐洁磐 操凤萍 编著更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

3.5.3关系模型的数据结构、操纵和约束

关系是一种数学理论,运用这种理论所得到的逻辑模型称关系模型,关系模型由关系数据结构、关系操纵及关系约束三部分组成。

1 关系数据结构
(1)表结构
关系模型统一采用二维表结构。二维表由表框架(frame)及表元组(tuple)组成。表框架由n个命名的属性组成,n称为属性元数(arity),每个属性有一个取值范围(即值域)。
在表框架中可以按行存放数据,每行数据称为一个元组,或称表的实例(instance)。实际上,一个元组由n个元组分量组成,每个元组分量是表框架中每个属性的投影值。一个表框架可以存放m个元组,m称为表的基数(cardinality)。
一个n元表框架及框架内m个元组构成了一个完整的二维表。表34给出了二维表的一个例子,这是一个有关学生(S)的二维表。
表3-4二维表的一个实例


image

二维表一般满足下面七个性质:

  • 二维表中元组个数是有限的——元组个数有限性。
  • 二维表中元组均不相同——元组的唯一性。
  • 二维表中元组的次序可以任意交换——元组的次序无关性。
  • 二维表中元组的分量是不可分割的基本数据项——元组分量的原子性。
  • 二维表中属性名各不相同——属性名唯一性。
  • 二维表中属性与次序无关——属性的次序无关性(但属性次序一经确定就不能更改)。
  • 二维表中属性列中分量具有与该属性相同值域——分量值域的同一性。

(2)关系
关系(relation) 是二维表的一种抽象,它是关系模型的基本数据单位。具有n个属性的关系称n元关系,n=0时称空关系。每个关系有一个名称(即关系名),关系名及关系中的属性构成了关系框架。设关系名为R,其属性为a1, a2, …, an,则该关系的框架是:
R(a1, a2, …,an)
表34所示的关系框架可以表示成:
S(sno,sn,sd,sa)
每个关系有m个元组,设关系的框架为R(a1, a2,…, an),则其元组必具有下面的形式:
(a11, a12, … , a1n)
(a21, a22, … , a2n)

(am1, am2, … , amn)
其中aij(i∈{1,2,…,n},j∈{1,2,…,m})为元组分量。
按关系框架所组成的关系元组集合可构成一个关系。如表34所示的关系R可表示为:R={(98001,张曼英,CS,18),(98002,丁一明,CS,20),(98003,王爱国,CS,18),(98004,李强,CS,21)}。
一个语义相关的关系集合构成一个关系数据库(relational database)。而语义相关的关系框架集合则构成关系数据库模式(relational database schema),简称关系模式(relational schema)。
关系模式支持子模式,关系子模式是关系数据库模式中用户所见到的那部分数据描述。关系子模式也是二维表结构,它对应着用户数据库,即视图(view)。
关系与二维表是一个概念的两种不同表示形式,一般在理论研究中用关系讨论而在实际应用中则用二维表表示,在本书中基本上按此方法但并不严格区分。
(3)键
键是关系模型中的一个重要概念,它具有标识元组、建立元组间联系等重要作用。

  • 键(key):二维表中凡能唯一最小标识元组的属性集称为该表的键。
  • 候选键(candidate key):二维表中可能有若干个键,它们称为该表的候选键。
  • 主键(primary key):从二维表的所有候选键中选取一个作为用户使用的键称为主键。主键一般也简称键。
  • 外键(foreign key):若表A中的某属性集是表B的键,则称该属性集为A的外键。

表一定有键,因为如果表中所有属性子集均不是键则至少表中属性全集必为键,因此也一定有主键。
(4)关系与ER模型
虽然关系的结构简单,但它的表示范围广,ER模型中的属性、实体(集)及联系均可用它表示,表35给出了ER模型与关系间的比较。

image

在关系模型中,关系既能表示实体集又能表示联系。表36给出了某公司职工间上下级联系的关系表示。

image

2关系操纵
关系模型的数据操纵就是建立在关系上的一些操作,一般有查询、删除、插入及修改四种操作。
(1)数据查询
用户可以查询关系数据库中的数据,它包括一个关系内的查询以及多个关系间的查询。
1)一个关系内查询的基本单位是元组分量,其基本过程是先定位后操作。所谓定位,包括纵向定位与横向定位,纵向定位就是指定关系中的一些属性(称列指定),横向定位就是选择满足某些逻辑条件的元组(称行选择)。通过纵向与横向定位后就可确定一个关系中的元组分量了。在定位后即可进行查询操作,即将定位的数据从关系数据库中取出并放入至指定内存。
2)多个关系间的数据查询可分为3步进行。第1步将多个关系合并成一个关系,第2步对合并后的一个关系进行定位,最后进行查询操作。其中,第2步与第3步可看作一个关系内的查询,故我们只介绍第1步。多个关系的合并可分解成两个关系的逐步合并,如果有3个关系R1、R2与R3,那么合并过程是先将R1与R2合并成R4,然后再将R4与R3合并成最终结果R5。
因此,对关系数据库的查询可以分解成三个基本定位操作与一个查询操作:

  • 一个关系内的属性指定。
  • 一个关系内的元组选择。
  • 两个关系的合并。
  • 查询操作。

(2)数据删除
数据删除的基本单位是元组,用于将指定关系内的指定元组删除。它也分为定位与操作两部分,其中定位部分只需要横向定位而无需纵向定位,定位后即是执行删除操作。因此,数据删除可以分解为两个基本操作:

  • 一个关系内的元组选择。
  • 关系中元组的删除操作。

(3)数据插入
数据插入仅用于一个关系,即在指定关系中插入一个或多个元组。插入数据时不需定位,只需将元组插入关系。因此,数据插入只有一个基本操作:
关系中的元组插入操作。
(4)数据修改
数据修改是在一个关系中修改指定的元组与属性值。数据修改不是一个基本操作,它可以分解为两个更基本的操作:先删除需修改的元组,然后插入修改后的元组。
(5)关系操作小结
以上四种操作的对象都是关系,而操作结果也是关系,因此它们都是建立在关系上的操作。这四种操作可以分解成6种基本操作。这样,关系模型的数据操纵可以总结如下:
1)关系模型数据操纵的对象是关系,而操纵结果也是关系。
2)关系模型基本操作有如下六种(其中三种为定位操作,三种为查询、插入及删除操作):

  • 关系属性的指定。
  • 关系元组的选择。
  • 两个关系合并。
  • 关系的查询操作。
  • 关系中元组的插入操作。
  • 关系中元组的删除操作。

(6)空值处理
在关系元组的分量中允许出现空值(null value)以表示信息的空缺,空值的含义如下:

  • 未知的值。
  • 不可能出现的值。

在出现空值的元组分量中一般可用NULL表示。目前的关系数据库系统都支持空值,但是它们都具有如下两个限制:
1)关系的主键中不允许出现空值。因为主键是关系元组的标识,如主键为空值则失去了其标识的作用。
2)需要定义有关空值的运算。在算术运算中如果出现空值则其结果为空值,在比较运算中如果出现空值则其结果为F(假)。此外,在统计时,如果SUM、AVG、MAX、MIN中有空值输入,其结果也为空值,而在作COUNT时如有空值输入则其值为0。
3 关系中的数据约束
关系模型允许定义三类数据约束,分别是实体完整性约束、参照完整性约束以及用户定义的完整性约束。此外,关系的安全性约束、故障恢复与多用户的并发控制实际上也是数据约束,其具体说明可见第5章。

相关实践学习
使用DAS实现数据库SQL优化
本实验介绍如何通过数据库自治服务DAS对RDS MySQL高可用实例进行SQL优化,包含购买RDS实例并创建数据库、数据导入、生成并优化慢SQL、执行优化后的SQL语句等实验步骤。
相关文章
|
9天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB 开源基础教程系列 8 数据库生态
PolarDB是一款开源的云原生分布式数据库,源自阿里云商业产品。为降低使用门槛,PolarDB携手伙伴打造了完整的开源生态,涵盖操作系统、芯片、存储、集成管控、监控、审计、开发者工具、数据同步、超融合计算、ISV软件、开源插件、人才培养、社区合作及大型用户合作等领域。通过这些合作伙伴,PolarDB提供了丰富的功能和服务,支持多种硬件和软件环境,满足不同用户的需求。更多信息请访问[PolarDB开源官方网站](https://openpolardb.com/home)。
45 4
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL API
新手教程:数据库操作(使用PDO或MySQLi扩展)
本文为新手介绍如何使用PDO和MySQLi扩展连接与操作MySQL数据库。PDO更现代灵活,支持多种数据库,适合大多数应用;MySQLi提供面向过程和面向对象两种API,适合直接控制数据库操作。教程涵盖安装配置、创建连接、执行查询(查询、插入、更新、删除)及错误处理等内容。希望这篇教程能帮助你快速上手PHP中的数据库操作!
151 32
|
1月前
|
缓存 NoSQL JavaScript
Vue.js应用结合Redis数据库:实践与优化
将Vue.js应用与Redis结合,可以实现高效的数据管理和快速响应的用户体验。通过合理的实践步骤和优化策略,可以充分发挥两者的优势,提高应用的性能和可靠性。希望本文能为您在实际开发中提供有价值的参考。
56 11
|
2月前
|
人工智能 容灾 关系型数据库
【AI应用启航workshop】构建高可用数据库、拥抱AI智能问数
12月25日(周三)14:00-16:30参与线上闭门会,阿里云诚邀您一同开启AI应用实践之旅!
|
3月前
|
架构师 数据库
大厂面试高频:数据库乐观锁的实现原理、以及应用场景
数据库乐观锁是必知必会的技术栈,也是大厂面试高频,十分重要,本文解析数据库乐观锁。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验分享。
大厂面试高频:数据库乐观锁的实现原理、以及应用场景
|
3月前
|
缓存 NoSQL 数据库
运用云数据库 Tair 构建缓存为应用提速,完成任务得苹果音响、充电套装等好礼!
本活动将带大家了解云数据库 Tair(兼容 Redis),通过体验构建缓存以提速应用,完成任务,即可领取罗马仕安卓充电套装,限量1000个,先到先得。邀请好友共同参与活动,还可赢取苹果 HomePod mini、小米蓝牙耳机等精美好礼!
|
3月前
|
SQL Java 数据库连接
在Java应用中,数据库访问常成为性能瓶颈。连接池技术通过预建立并复用数据库连接,有效减少连接开销,提升访问效率
在Java应用中,数据库访问常成为性能瓶颈。连接池技术通过预建立并复用数据库连接,有效减少连接开销,提升访问效率。本文介绍了连接池的工作原理、优势及实现方法,并提供了HikariCP的示例代码。
86 3
|
3月前
|
存储 Java 关系型数据库
在Java开发中,数据库连接是应用与数据交互的关键环节。本文通过案例分析,深入探讨Java连接池的原理与最佳实践
在Java开发中,数据库连接是应用与数据交互的关键环节。本文通过案例分析,深入探讨Java连接池的原理与最佳实践,包括连接创建、分配、复用和释放等操作,并通过电商应用实例展示了如何选择合适的连接池库(如HikariCP)和配置参数,实现高效、稳定的数据库连接管理。
92 2
|
3月前
|
存储 机器学习/深度学习 监控
南大通用GBase 8s数据库onbar基础使用教程
数据备份与恢复是确保数据安全和业务连续性的关键。onbar作为GBase 8s数据库的备份工具,需配合存储管理器使用,通过配置BAR_BSALIB_PATH等参数,实现数据的备份与恢复。本文详细介绍了onbar的配置、备份、恢复及监控流程,帮助数据库管理员构建高效的数据保护方案。
|
3月前
|
存储 算法
非递归实现后序遍历时,如何避免栈溢出?
后序遍历的递归实现和非递归实现各有优缺点,在实际应用中需要根据具体的问题需求、二叉树的特点以及性能和空间的限制等因素来选择合适的实现方式。
55 1

热门文章

最新文章