数据库——数据模型

简介: 数据库——数据模型

概述

数据模型也是一种模型,是对现实世界数据特征的抽象

也就是说,数据模型用来描述数据、组织数据和对数据进行操作的

数据模型应该满足三方面要求

  1. 能比较真实的模拟现实世界
  2. 容易理解
  3. 便于在计算机上实现

一、两类数据模型

1.概念模型

也称信息模型,是按照用户的观点对数据和信息建模,主要用于数据库设计

2.逻辑模型和物理模型

1)逻辑模型

主要包括网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型等,按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS实现

2)物理模型

是对数据最底层的抽象,描述数据在系统内部的表示方式和存取方法,在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法

3.两种数据模型之间的关系

  • 首先人们将现实世界抽象转化为信息世界,即概念模型,此过程由数据库设计人员完成。
  • 为了更好的组织数据,要将信息世界转化为机器世界,即从概念模型抽象为逻辑模型,选择恰当的数据展示形式。
  • 随后从逻辑模型转化为物理模型,此过程通常由DBMS完成。

二、数据模型的组成要素

1.数据结构

描述数据库组成对象以及对象之间的联系,是对系统静态特性的描述

分类

  1. 与对象的类型、内容、性质有关的。
    例如:网状模型中的数据项、记录,关系模型中的域、属性、关系等
  2. 域数据之间联系有关的对象
    例如:网状模型中的系型

2.数据操作

是对数据库中各种对象(型)的实例(值)允许执行的操作的集合,包括操作及有关的操作规则,是对系统动态特性的描述。

3.数据的完整性约束条件

是一组完整性规则的集合,即给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和储存规则。任何关系必须满足实体完整性和参照完整性两个条件


三、概念模型

一方面应该具有较强的语义表达能力,另一方面还应该简单清晰‘易于理解。

1.信息世界中的基本概念

  • 实体:客观存在并可相互区别的事物
  • 属性:表中的一列即为一个属性,给每一个属性起一个名称即属性名
  • :唯一确定一个元组的属性或属性组
  • :是一组具有相同数据类型的值的集合
  • 分量:元组中的一个属性值
  • 实体型:具有相同属性的实体必然具有共同的特征和性质。用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体,称为实体型
  • 实体集:同一类实体的集合称为实体集

2.两个实体之间的联系

  • 一对一联系(1:1)
  • 一对多联系(1:n)
  • 多对多关系(m:n)

四、最常用的数据模型

1.层次模型

  • 层次模型将数据组织成一对多关系的结构,层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分。
  • 层次模型发展最早,它以树结构为基本结构,典型代表是IMS模型。
  • 优点是存取方便且速度快;结构清晰,容易理解;数据修改和数据库扩展容易实现;检索关键属性十分方便

2.网状模型

  • 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系,是具有多对多类型的数据组织方式。
  • 网状数据模型通过网状结构表示数据间联系,开发较早且有一定优点,目前使用仍较多,典型代表是 DBTG模型。
  • 优点是能明确而方便地表示数据间的复杂关系

3.关系模型

关系模型是最重要的一种数据模型。关系数据库系统采用关系模型作为数据的组织方式。

关系模型的数据操纵与完整性约束

  • 关系模型的数据操纵:查询、插入、删除和更新数据。这些操作必须满足关系的完整性约束条件。
  • 关系模型的完整性约束:完整性、参照完整性和用户定义的完整性。

关系模型的优缺点

优点

  • 关系模型与格式化模型不同,它是建立在严格的数学概念的基础上的
  • 关系模型的概念单一。无论实体还是实体之间的联系都用关系来表示。对数据的检索和更新结构也是关系。所以其数据结构简单、清晰、用户易懂易用
  • 关系模型的存取路径对用户透明,从而具有更高的数据独立性、更好的安全保密性,也简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作

缺点

  • 由于存取路径对用户数隐蔽的,所以查询效率不如格式化数据模型。
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