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第2章 数据模型 主要内容 2.1 E-R数据模型 2.2 层次数据模型 2.3 网状数据模型 2.4 关系数据模型 2.5 面向对象数据模型* 第2章 数据模型 2.1 E-R数据模型 2.2 层次数据模型 2.3 网状数据模型 2.4 关系数据模型 2.5 面向对象数据模型* 2.1 E-R数据模型 概述 E-R数据模型(Entity-Relationship data model),即实体联系数据模型，1976年由P.Chen首先提出。 提出的目标： 建立一个“统一”的数据模型，以概括3种经典的逻辑数据模型； 作为3种经典逻辑数据模型之间相互转换的中间模型； 作为超脱于特定DBMS的概念数据模型，以比较自然的方式模拟现实世界。 特点： 直接面向现实世界，而不是实现或DBMS； 直观、自然； 2.1 E-R数据模型 基本概念（语义范畴） 1. 实体(entity) 实体：现实世界中任何可以相互区分的事物； 实体集(entity set)：具有共同属性的所有实体的集合； 实体实例(entity instance): 实体集中的单个实体； 例：学生，职工，部门，课程，…都是实体集 而“王英” ，“张凡”都是“学生”实体集中的实体实例 实体型(type)与值(value)的区别: 实体表示： 2.1 E-R数据模型 2. 属性(attribute) 属性：实体(或联系)所具有的某方面特征 值集：属性的取值范围 简单属性与复合属性： 单值(single-valued)属性与多值(multi-valued)属性： 标识性属性与描述性属性： 固有属性与导出性属性： 实体键(entity key): 能够唯一标识实体的属性或属性组 实体主键(entity primay key): 属性的数学表示： 一般属性： A：E→ρ(V1)×ρ(V2)……×ρ(Vn) 简单属性： A：E→ρ(V) 2.1 E-R数据模型 联系(relationship) 联系：发生在实体之间具有特定含义的对应关系 联系值与联系集： 二元联系与多元联系： 作用(role): 基数比约束(cardinality ratio constraint): 二元联系： 一对一(1:1), 一对多(1:M ), 多对多(M:N) 三元联系：1:1:1, 1:1:P, 1:N:P, M:N:P 实体的参与度: (min,max) ,0=min=max=1 部分参与(min=0)和全参与(min0)： 联系的语义约束： 联系的属性： 实体之间的所有(ownership)关系: 2.1 E-R数据模型 E-R图 E-R图的画法 E-R图示例（图2-28 图2-29） E-R图的用途 对E-R方法的评价(软件学院 2月20) 2.1 E-R数据模型 扩充的E-R模型 特殊化(specialization)和普遍化(generalization) 将一个实体集按照某些特征区分为若干子实体集是一个从普遍到特殊的过程，称为特殊化；与此相反的过程称为普遍化，即将若干具有共性的实体集概括成为一个更普遍的实体集。 设有实体集Ｅ，如果Ｆ是Ｅ的某些真子集的集合，即F={Si | Si∈E,　i=1,…,n}, 则称Ｆ是Ｅ的一个特殊化，E 是S1,…,Sn的超实体集， S1,…,Sn为E的子实体集。 全(total)特殊化与部分(partial)特殊化： 不相交(disjoint)的特殊化与重叠(overlapping)的特殊化: 子实体集与超实体集之间的关系： IS-A： 继承(inherit)： 子实体可以有其特殊的属性和联系; (计算机 2月21日) 特殊化和普遍化的E-R图表示： （图2-30） 2.1 E-R数据模型 聚集 (aggregation) 聚集的定义: 表达:“部分”与“整体”的关系(Has-A) 聚集的例子 （图2-31） 范畴(category) 范畴的定义： 用途：处理不同类型实体组成的实体集合 选择性继承： 范畴的例子 （图2-32） 第2章 数据模型 2.1 E-R数据模型 2.2 层次数据模型 2.3 网状数据模型 2.4 关系数据模型 2.5 面向对象数据模型* 2.2 层次数据模型 基本概念和结构 记录(record)和字段(field) 记录：描述事物或事物间关系的命名的数据单位，也是存储的数据单位。(图 2-1) 字段：记录的构成部分。 (图 2