第2章数据模型.ppt
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1、第2章 数据模型,本章学习要求:1.层次数据模型、网状数据模型 了解层次及网状数据模型的基本概念和结构。2.关系数据模型 掌握关系数据模型的基本概念以及关系代数操作。了解层次、网状和关系模型之间的差别。3.对传统模型的评价 了解传统模型的不足之处。4E-R数据模型 掌握E-R模型的概念和表示。5.面向对象数据模型 了解面向对象数据模型的基本概念。,数据模型可分为两类:,独立于计算机系统的数据模型,它完全不涉及信息在计算机系统中的表示,只是用来描述某个特定组织所关心的信息结构,这类模型称为“概念数据模型”。概念模型用于建立信息世界的数据模型,强调其语义表达能力,概念应该简单,清晰,易于用户理解,
2、它是现实世界的第一层抽象,是用户和数据库人员之间进行交流的工具。最著名的是“实体联系模型”。,2.直接面向数据库的逻辑结构的数据模型,它是现实世界的第二层抽象。这类模型涉及到计算机系统和数据库管理系统,又称为“基本数据模型”或“结构数据模型”。例如,层次、网状、关系、面向对象数据模型”.这类模型有严格的形式化定义,以便在计算机系统中实现。,2.1 层次数据模型,用树型(层次)结构表示实体类型及实体间联系的数据模型称为层次数据模型(hierarchical data model)。,基本概念和结构记录和字段双亲子女关系层次数据模式虚拟记录层次数据的线性表示,记录和字段 记录是用来描述某个事物或事
3、物间关系的命名的数据单位,也是存储的数据单位。一个记录包含若干字段。每个字段也是命名的,字段只能是简单数据类型(整数、实数、字符串等)。,系,系名,系号,系主任名,地点,记录的型,计算机系,9,李西远,科技馆,记录的一个实例,双亲子女关系(Parent-Child Relationship,PCR)反映两个记录型之间的一对多(1:N)关系,系,班,计算机系,901班,911班,921班,931班,1N,PCR型,PCR实例,层次数据模式 层次数据模式由PCR构成,层次数据模式,系,班,学生,教研组,教师,计算机系,901班,911班,921班,931班,硬件教研组,软件教研组,王一,张三,李四
4、,赵立,钱英,孙玉,周新,吴坚,郑山,洪流,陈芝,丁伟,层次数据模式实例,在层次数据模式中,除根以外,所有的记录型都应该有唯一的双亲,但可以有多个子女,子女按从左到右的次序排序。,虚拟记录 非层次关系表示问题(1)M:N,王一,张三,李四,人工智能,数据库,学生:,课程:,不允许一个记录有多个双亲,需要复制记录,导致冗余。如下图:,型,实例,学生,课程,王一,人工智能,张三,人工智能,数据库,李四,人工智能,数据库,(2)一个记录是两个以上PCR的子女,学生,班,运动队,只能表示成下图,存在冗余。,学生,班,学生,运动队,(3)多元关系,供应商,零件,工程项目,供应关系,可以用PCR表示为:,
5、供应商,零件,工程项目,零件,供应商,工程项目,供应商,工程项目,零件,注意:书上图2-12不能表示三元关系,因为供应关系与供应商,供应关系与工程项目这两个PCR的一个双亲实例,其子女集合是并关系,而不是迪卡尔积关系。,供应商,零件,工程项目,供应关系,主要问题:数据冗余,为避免这一情况,只存一份记录,其它引用该记录的地方用指针代替 这种用指针代替的记录称为虚拟记录。用下标v表示,指针用虚线箭头表示。,(学生)v,课程,学生,(课程)v,学生,(学生)v,班,运动队,层次数据的线性表示 由于存储器是线性的,层次数据必须变换成线性形式才能存储,层次数据模式的实例对应一棵层次树(或森林),对层次树
6、(或森林)按先序遍历生成的序列称为层次序列(hierarchical sequence),规定以此作为存储次序。,计算机系,901班,王一,张三,911班,931班,吴坚,硬件教研组,郑山,洪流,软件教研组,丁伟,层次数据模型的约束(1)除了根记录外,任何其它记录不能离开其双亲记录而孤立存在;(2)任何记录,不管虚实,只允许有一个双亲记录(保证层次数据模式及其实例是树形);(3)虚拟记录的指针必须指向一个实际存在的记录,有虚拟记录指向的记录不得删除;(4)虚拟记录不得为根记录。,特点:层次结构是树结构,树的结点是记录类型,非根结点有且只有一个父结点。上一层记录类型和下一层记录类型是1:N联系。
7、(因此不能表示M:N),层次模型的优点:记录之间的联系通过指针来实现,查询效率较高(针对层次结构)。,层次模型的缺点:1、只能表示1:N联系,虽然可以采用虚拟记录描述非层次数据关系,但较复杂,用户不易掌握,并且非层次结构的查询效率比较低;2、由于层次顺序的严格和复杂,引起数据的查询和更新很复杂,因此应用程序的编写也比较复杂;3、模式描述语言较复杂,数据独立性差。,2.2 网状数据模型,用有向图(网络结构)表示实体及实体之间联系的数据模型称为网状数据模型(network data model)。有向图中的结点是记录类型,箭头表示从箭尾的记录类型到箭头的记录类型间联系。,基本概念和结构 记录和数据
8、项 数据项相当于字段,记录是数据项的有序结合。系 系表示两个记录型间的1:N关系;对应“1”的为首记录,对应“N”的为属记录。系是命名的,有型值之分,例如:图2-17就是系的型和值。,班级,学生,一班,王一,李红,丁杰,型,值,图2-17 班级学生系,具有多种类型属记录的系称为“多属系”(multimember set),多属系,系值:3个成员的并,而非“X”,账户,存款帐,提款帐,转账,网状模型的特点:与层次模型不同,网状模型中,一个记录型可以成为多个首记录型的属记录突破层次的限制;一个记录型不能既作为一个系的首记录又作为同一个系的属记录。,EMP,领导,引入联系记录,EMP,LINK,1:
9、1,1:N,1:1表示一人担任一个领导岗位,系值见下一页图。,E4,L1,S1,E7,L2,S1,E9,L3,S1,E3,E5,E1,E6,S2,S2,S2,一个记录值不能出现在同一系型的多个系值中,否则不是1:N关系 例如,学生(S)和课程(C)关系,S1,C1,C2,C3,C4,S1,C5,C6,解决M:N问题的方法联系记录,S,LINK,1,C,SL,M,1,CL,N,型,S1,L1,SL,L2,L3,L4,L5,L6,L7,S2,SL,C1,C2,C3,C4,C5,C6,CL,CL,CL,CL,CL,CL,值,LINK表示多元关系,零件,LINK,1,工程项目,M,1,N,供应商,1,
10、P,无首系,首记录可以看成“系统”,例如一个单位的所有部门组成一个无首系。无首系只有一个实例,也称单值系。,系的实现方法,O,S1,S2,S3,前向指针,后向指针,首记录指针,系的链式实现方式,约束(1)一个记录型不能兼任同一系的首记录和属记录;(2)一个记录不能出现在同一系型的多个系值中;(3)插入一个新记录时,若它的记录型是某个系的属记录,必须考虑系籍问题(两种系籍约束):AUTOMATIC(自动的):新的属记录插入时自动加入相应的系值;MANUAL(人工的):新的属记录插入时不自动加入相应的系值;,(4)对已插入的属记录的系籍问题;网状数据模型提供三种留置系籍约束:OPTIMAL(随意的
11、):对属记录的系籍处理比较随意,属记录可以脱离某个系值独立存在,例如,“系学生”系;MANDATORY(强制的):属记录不能游离于系值之外,但可以转系值。例如,“部门职工”系;FIXED(固定的):不能游离,不能转系值,例如,“职工家属”系。上述系籍约束都是语义约束。,(5)删除记录时,删除首记录,没有系籍问题;删除属记录要按照(4)进行处理。OPTIMAL 首记录可以删除,其属记录与系值脱离,仍保留在数据库中;MANDATORY 首记录不能删除,因为其属记录不能游离于系值之外;FIXED 可将首记录连同属记录一起删除。,网状模型的缺点:,编写应用程序比较复杂,程序员必须熟悉数据库的逻辑结构。
12、在关系DB以前,网状DB比层次DB用的要普遍。模拟层次和非层次结构比较自然,目前仍有应用实例。由于层次系统和网状系统的应用程序编制复杂,目前已被关系系统产品取代。课程只介绍层次和网状数据模型的概念和机制,以求全面了解数据库技术的发展。,2.3 关系数据模型,层次、网状模型都基于某种记录结构(PCR,SET),关系模型跳出这一限制,定义清晰,结构简单,操作方便。关系模型是以集合论中的关系概念为基础发展起来的数据模型。,关系模型(relaction data model)的主要特征是用表格结构表达实体集,用外键表示实体间联系。与层次模型和网状模型相比,关系模型比较简单,容易为初学者接受。关系模型是
13、由若干个关系模式组成的集合。每个关系实际上是一张表格,记录之间联系是通过各个关系模式的键体现的。,PART模式(P#,PNAME,COLOR,WEIGHT)PROJECT模式(J#,JNAME,DATE)SUPPLIER模式(S#,SNAME,SADDR)P_P模式(J#,P#,TATOL)P_S模式(P#,S#,QUANTITY),关系模型的例子,关系模型的层次、网状模型的最大差别是用键而不是用指针导航数据,其表格简单,用户易懂,用户只需用简单的查询语句就可以对数据库进行操作,并不涉及存储结构、访问技术等细节。,2.3.1 基本概念及定义1属性和域属性-用来描述事物特征。例如:学生的姓名、学
14、号、性别、出生年月等。属性的域-属性的取值范围。例如:姓名的取值范围是合法姓名的集合。学号的域是若干位数字组成的字符串的集合。性别的域是男,女,,注意:关系数据模型中,所有的属性都应是不可再分的原子数据(atomic data)的集合-1NF。关系数据模型中,允许某些属性值为空,即NULL。空值不是值,而是一个标记,表明该属性值空缺。例如:手机号码,E_mail等。,2关系和元组 设有一关系R,R上有属性:A1,A2,An 其对应域分别为:D1,D2,Dn 则关系R可表示为:R(A1/D1,A2/D2,An/Dn)其中:n为关系R的属性个数,也称为关系的目。同一关系中,不允许有同名属性,但不同
15、属性可有相同的域。,关系R的值可表示r或r(R):r=t1,t2,tm 每个元组t可表示为:t=,vi Di,1 i n 即 tiD1*D2*Dn,1 i n,例如:关于大学生的关系模式:STUDENT(学号,姓名,性别,出生年月,系别,入学年份)而其中某一个学生就是关系R的一个元组。所有学生的值构成了R的元组的集合。因此,R的模式相对稳定。R的值相对变化。,另外,在关系R中,元组的次序无关,但不能允许有相同的二个元组;属性的次序无关。一个关系可视为一个二维表。组成表的所有数据项都应是不可再分的最小数据项。关系对应表,属性对应列,元组对应行。,元组,属性,3键键(或候选键)如果关系的某一个属性
16、或属性组的值唯一地决定其它所有属性的值。而其任何真子集无此性质,则这个属性或属性组称为该关系的键。例:学生关系中,学号就是关键字。,超键与上相同,区别仅在于其真子集也具此性质。,主键一个关系R可有多个候选键,若选中一个作为Key,则它就是主键,其它称候补键,每个元组的主键值应是唯一的。,全键由所有属性组成的键,称为全键例如 SUPPLY(SNAME,PNAME,JNAME),主属性能作为候选键的属性,称为主属性。,非主属性不包含在候选键的属性,称为非主属性。,外键引用其它关系的Key或本关系的Key,称为外键。,如果一个关系中的属性或属性组并非该关系的关键字,但它们是另外一个关系的关键字,则称
17、其为该关系的外关键字。,例:COURSE(课程号,课程名,学分,开课时间,先修课程号)GRADE(学号,课程号,成绩)其中:的主键是课程号。的主键是学号+课程号。中先修课程号是引用本关系的键,故称为外键。中学号、课程号是引用STUDENT关系和COURSE中的键。,关系数据模型是用关系描述事物间联系的,且这种联系通常都隐含在它们的公共属性中,尤其是外键中。因此,关系数据模型不能显式地表示这种事物间的联系,这是它的一个缺点。,关系模式R(A1/D1,A2/D2,,AN/DN)中,R的任何一个元组 t 应满足条件:tD1*D2*Dn,虽然满足上述条件的元组是合乎语法的,但是,并不是每个合乎语法的元
18、组都能成为R的元组,它还要受到语义上的限制(完整性约束)。,2.3.2 约束,例如,一个大学生的年龄在5岁100岁之间。身高3米,这就是语义上的限制。数据的语义不但限制属性的值,而且还会制约属性间的关系。,例:在一个R中,作为主键的属性或属性组,其值不为空或不重复出现等等。这些都是语义施加在属性间的限制。称为完整性约束。,目前,大多数DBMS都提供了完整性约束检查。,关系数据模型的完整性约束共分为4类:1.域完整性约束 域完整性约束是最简单、最基本的约束。属性值应是域中的值,属性的值能否为空,这是由问题的语义决定的。,例:考试分数(成绩)的取值范围是0100。,2.实体完整性约束 每一个关系都
19、应有一个主键,用来唯一识别一个元组。它的值不能为空,否则无法区分和识别元组,这就是实体完整性约束。目前,大多数DBMS都支持这项检查,但也不是强制和彻底的。,3.引用完整性约束 这是指不同关系之间或同一关系的不同元组间的约束。设关系R有一外键FK,则其某一元组t的外键值为tFK。,设FK引用关系R的主键Pk,R可以是R,也可以不是R。引用完整性约束要求tFK遵守下面的约束:,即外键要么是空缺,要么是引用实际存在的主键值。,引用完整性约束与表之间的关联有关,它是关系数据库管理系统的一个很重要的功能。用好这项功能,可以减少由于客户端用户程序的疏忽而可能给数据库带来的错误。,假定现在往职工关系 中插
20、入一个元组:(“WH7”,”E9”,1400)请问是否有问题?,仓库,职工,该元组插入到职工关系中是没有任何问题的,但是,在仓库关系中根本就没有仓库号为WH7的仓库。没有“WH7”仓库,就没有在“WH7”工作的职工。所以插入到职工的元组是有问题的。利用引用完整性约束就可以解决这类问题。,由于仓库号是仓库关系的关键字,同时是职工关系的外部关键字。在定义职工关系的仓库号字段时,只要说明外部关键字约束:仓库号 CHAR(4)NOT NULL REFERENCES 仓库(仓库号),有了以上的约束,系统就会自动检查相应的父记录是否存在,从而保证数据的引用完整性。,4.一般性完整性约束 一般完整性约束是用
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