数据库系统的数据模型.ppt

第1章 数据库系统的数据模型 本章主要内容 　　本章将着重介绍一下概念模型、层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型等数据库系统的数据模型的基本概念和设计方法，为后面的数据库设计打下基础。 （1）数据描述 概念设计、逻辑设计和物理设计等各阶段中数据描述的术语，概念设计中实体间二元联系的描述（1:1，1:N，M:N）。 （2）数据模型 数据模型的定义，两类数据模型，逻辑模型的形式定义，ER模型，层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型的数据结构以及联系的实现方式。 数据库系统的数据模型 1.1 数据模型概述 1.2 概念模型 1.3 层次数据模型 1.4 网状数据模型 1.5 关系数据模型 1.6 面向对象数据模型 本章小结 1.1 数据模型概述 数据模型（Data Model）是对现实世界数据特征的抽象，是用来描述数据的一组概念和定义。 现实世界中的客观对象抽象为概念模型； 然后把概念模型转换为DBMS支持的数据模型。 其转换过程如右图。 数据模型的分类： 概念数据模型（又称概念模型） 逻辑数据模型（又称数据模型） 1.2 概念模型 1.2.1 基本概念 1.2.2 E－R图 1.2.3 扩充E－R数据模型 1.2.1 基本概念 　E－R数据模型（即Entity-Relationship data model,实体－联系数据模型）是P. Chen(Peter Pin-Shan Chen)于1976年提出的一种语义数据模型。E-R数据模型不同于传统数据模型，它不是面向实现，而是面向现实世界。 1）实体（Entity） 实体是客观存在的且可以区别的事物。 2）联系（Relationship） 实体与实体间的关系抽象为联系。 （1）二元联系 只有两个实体参与的联系称为二元联系。 　　　　在二元联系中，E－R数据模型又把联系区分为一对一（1：1）、一对多（1：n）、和多对多（m：n）三种 。 数据联系的描述 （1：1）联系 多元联系与自反联系 （2）多元联系 在E－R数据模型中，二元联系这种表示方法还可推广到多元联系，即参与联系的实体个数n≥3。例如，三元联系也可区分1:1:1、1:1:p、1:n:p、m:n:p等联系。 （3）自反联系 表示同一个实体集两部分实体之间的联系，是一种特殊的二元联系。这两部分实体之间的联系也可以区分为1：1、1：n和m：n三种。 例如，在“人”这个实体集中存在夫妻之间的1：1联系;教师实体集中为了描述领导与被领导关系，可用1：n联系描述;在课程实体集中存在一门课程与另外一门或几门课程之间的预选课联系。 3）属性 实体或联系所具有的特征称为属性。 实体是由特征来表征和区分的，通常一个实体可以由多个属性来描述。例如，学生具有姓名、学号等属性。 一个实体可以有若干个属性，但在数据库设计中通常只选择部分数据管理需要的属性。 属性往往是不可再细分的原子属性，如姓名、性别等。 属性有型和值的区别。 例如，学生实体中的学号、姓名等属性名是属性型，而“021231142”、“李定”等具体数据称为属性值。 每个属性值都有一定的变化范围，通常称属性取值的变化范围为属性值的域。 例如，性别属性域是{男、女}，年龄属性域是1~200。 能唯一标识实体集中某一实体的属性或属性组称为实体集的标识关键字或称关键字。 1.2.2 E－R图 E－R图是E－R数据模型的图形表示法，是一种直观表示现实世界的有力工具，目前E-R图已用于数据库的概念设计。 E－R图的表示方法 （2）画出实体集及联系的属性 用无向边把属性框连向与其相关的实体集或联系。 例如学校和教师实体集间存在聘任联系，联系有“聘任日期”属性，则一个描述学校和教师实体集及其联系的E－R图如下图所示。 1.2.3 扩充E－R数据模型 1）依赖联系和弱实体集 在现实世界中，某些实体集间还存在一种特殊的联系――依赖联系。 2）子类和超类 为了进一步描述一个实体集中某些实体的不同特征，从该实体集中取出一部分实体构成一个（或多个）新的实体集，称这个新实体集是原实体集的子类，而原实体集是新实体集的超类。 　　例如，一个系部的职工实体集，为区分他们不同的工作特点，可分为教师、教辅人员及管理人员三个子类实体集。其EER数据模型实例如下图所示。 3）聚集 在EER数据模型中，将联系视为参与联系的实体集组合而成新实体集，其属性为参与联系的实体的属性和联系的属性的并。这种新实体集称为聚集。这样联系也能以聚集的形式参与联系。 下图是应用聚集的例子。 4）