数据模型与概念模型.
数据模型的名词解释
数据模型的名词解释数据模型在现代社会存在着越来越重要的地位，它也成为研究诸多决策制定、分析处理许多事物的重要依据。
在计算机技术发展至今，数据模型也日渐被普及到各种行业和企业当中，在提升效率、精确分析领域发挥着重要作用。
本文针对数据模型的概念，相关内容进行详细解读，总结出数据模型的定义、类型和用途等重要部分，以供读者更加深入的了解数据模型的实质及其应用价值。
一、数据模型的定义数据模型的定义是指：数据模型是描述各种数据概念、实体和关系以及它们之间的关系的抽象模型，它将信息储存成抽象关系，以便于进行更加有效的管理和处理。
也就是说，数据模型是一个通用化的系统，它可以把复杂的问题简化，以便于系统的分析和有效的处理。
二、数据模型的类型1、结构化数据模型结构化数据模型是一种以表格形式记录各类实体和关系的模型，通过建立实体与实体之法的多重关系，可以对各类实体属性进行统一的管理和控制。
它包括关系型数据模型、网状数据模型、层次数据模型等。
2、非结构化数据模型非结构化数据模型具有较强的弹性，可以用于存储不规则的、多元的数据，例如开放文本、图像和视频等。
常见的非结构化数据模型包括对象关系模型（Object-Relational Model）、网络模型（NetworkModel）和关联模型（Associative Model）等。
三、数据模型的用途1、储存实体和关系数据模型可以将各类数据项和实体以及它们之间的关系进行统一的存储，可以储存各类的记录、词语和文件等，以及它们之间的关系，使得数据的管理变得更加有效和便捷。
2、数据挖掘（Data Mining）数据模型可以通过它的结构将复杂的信息抽象成更加有效的形式，从而可以大大简化数据挖掘的任务，让数据挖掘更加准确、快速。
3、数据库设计数据模型可以帮助管理者更加有效精确的规划出一个完整的数据库系统，有利于对现实世界概念、实体及其关系的表达，使得数据的管理更加有效。
综上所述，数据模型是管理和处理复杂信息的抽象模型，是各种行业和企业中提高效率、精确分析所不可缺少的重要手段。
数据模型的概念及其分类
数据模型的概念及其分类
数据模型的概念：
数据库中数据模型的概念是:数据模型是数据特征的抽象,它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件。
数据模型是现实世界数据特征的抽象,用于描述一组数据的概念和定义。
数据模型是数据库中数据的存储方式,是数据库系统的基础。
数据模型的分类：
数据模型分类:概念模型,逻辑模型,物理模型。
概念模型:是从普通用户的视角来描述数据的,使用简单的符号来描述信息,没有严格的规定,只要能清晰反映现实世界的信息就行。
【onemodel】数据模型建设方法论
数据模型建设方法论数据模型是数据分析和数据管理中的核心概念，用于描述现实世界中的数据和数据关系。
建设一个合适的数据模型能够帮助企业更好地管理和利用数据，提高决策效率和业务竞争力。
本文将介绍数据模型建设方法论，包括数据模型的定义、分类、设计和实现等方面。
数据模型建设方法论数据模型是数据分析和数据管理中的核心概念，用于描述现实世界中的数据和数据关系。
建设一个合适的数据模型能够帮助企业更好地管理和利用数据，提高决策效率和业务竞争力。
本文将介绍数据模型建设方法论，包括数据模型的定义、分类、设计和实现等方面。
一、数据模型的定义数据模型是指对现实世界中的数据和数据关系进行抽象和描述的一种形式化表达方式。
数据模型可以通过图形化方式呈现，例如实体关系图 (ER 图)、数据流程图等。
数据模型主要包括数据实体、数据属性、数据关系和数据约束等元素。
二、数据模型的分类根据不同的分类标准，数据模型可以分为不同的类型。
以下是常见的几种数据模型分类方式:1. 概念模型和逻辑模型概念模型是指对现实世界中的数据和数据关系进行概念抽象和描述的数据模型。
逻辑模型是指对概念模型进行逻辑设计和实现的数据模型。
2. 关系模型和面向对象模型关系模型是指采用关系代数和二维表格方式表示数据和数据关系的数据模型。
面向对象模型是指采用面向对象编程思想和类、对象、继承、多态等方式表示数据和数据关系的数据模型。
3. 静态模型和动态模型静态模型是指对数据和数据关系进行静态描述的数据模型。
动态模型是指对数据和数据关系进行动态描述的数据模型，包括数据流模型、事件驱动模型等。
三、数据模型的设计数据模型的设计是指根据业务需求和数据特点，设计合适的数据模型，主要包括数据实体的识别、数据属性的定义、数据关系的确定和数据约束的设置等。
四、数据模型的实现数据模型的实现是指根据设计好的数据模型，采用合适的数据库管理系统 (DBMS) 或数据管理工具，实现数据模型并将数据导入到系统中。
元数据和数据模型
元数据和数据模型元数据和数据模型元数据是指描述数据的数据，是对数据的描述和定义，包括数据的结构、属性、关系、语义等信息。
元数据是数据管理和数据分析的基础，它可以帮助我们更好地理解数据，更好地利用数据。
数据模型是对数据的抽象和描述，它是数据管理和数据分析的基础。
数据模型可以帮助我们更好地理解数据，更好地利用数据。
数据模型可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型。
概念模型是对数据的概念和关系的描述，它是从用户的角度出发，描述数据的概念和关系。
概念模型通常使用实体-关系图（ER图）来表示，它包括实体、属性和关系三个要素。
实体是指具有独立存在和特定属性的事物，属性是指实体的特征或属性，关系是指实体之间的联系或关系。
逻辑模型是对数据的逻辑结构和关系的描述，它是从计算机系统的角度出发，描述数据的逻辑结构和关系。
逻辑模型通常使用关系模型（关系表）来表示，它包括表、字段和关系三个要素。
表是指具有相同属性的数据的集合，字段是指表中的属性，关系是指表之间的联系或关系。
物理模型是对数据的物理存储和访问的描述，它是从计算机系统的角度出发，描述数据的物理存储和访问。
物理模型通常使用数据库管理系统（DBMS）来实现，它包括表、字段、索引和存储结构等要素。
表、字段和关系与逻辑模型相同，索引是指对表中的字段建立索引，以提高数据的访问效率，存储结构是指数据在磁盘上的存储方式。
总之，元数据和数据模型是数据管理和数据分析的基础，它们可以帮助我们更好地理解数据，更好地利用数据。
在数据管理和数据分析的过程中，我们需要充分利用元数据和数据模型，以提高数据的质量和效率。
数据库概念模型、逻辑模型、外部模型、内部模型之间的相互关系
数据库概念模型、逻辑模型、外部模型、内部模型之间的相互关系下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数据库建模：概念模型,逻辑模型和物理模型
数据库建模：概念模型,逻辑模型和物理模型概念模型设计 , 逻辑模型设计 , 物理模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤1. 概念模型概念模型就是在了解了⽤户的需求 , ⽤户的业务领域⼯作情况以后 , 经过分析和总结 , 提炼出来的⽤以描述⽤户业务需求的⼀些概念的东西 ;如销售业务中的客户和定单 , 还有就是商品 , 业务员 , ⽤ USE CASE 来描述就是 : 业务员与客户就购买商品之事签定下定单 , 概念模型使⽤ E-R 图表⽰ , E-R 图主要是由实体 , 属性和联系三个要素构成的 , 该阶段需完成 :1. 该系统的商业⽬的是什么 , 要解决何种业务场景2. 该业务场景中 , 有哪些⼈或组织参与 , ⾓⾊分别是什么3. 该业务场景中 , 有哪些物件参与 ,4. 此外需要具备相关⾏业经验 , 如核⼼业务流程 , 组织架构 , ⾏业术语5. 5w1h , who , what , when , where , why, how2. 逻辑模型逻辑模型是将概念模型转化为具体的数据模型的过程 , 即按照概念结构设计阶段建⽴的基本 E-R 图 , 按选定的管理系统软件⽀持的数据模型(层次/⽹状/关系/⾯向对象) , 转换成相应的逻辑模型 , 这种转换要符合关系数据模型的原则 ;还以销售业务为例 : 客户信息基本上要包括 : 单位名称 , 联系⼈ , 联系电话 , 地址等属性商品信息基本上要包括 : 名称 , 类型 , 规格 , 单价等属性定单信息基本上要包括 : ⽇期和时间属性 ; 并且定单要与客户 , 业务员和商品明细关联 , 该阶段需完成 :1. 分多少个主题 , 每个主题包含的实体2. 每个实体的属性都有什么3. 各个实体之间的关系是什么4. 各个实体间是否有关系约束3. 物理模型物理模型就是针对上述逻辑模型所说的内容 , 在具体的物理介质上实现出来 , 系统需要建⽴⼏个数据表 : 业务员信息表 , 客户信息表 , 商品信息表 , 定单表 ; 系统要包括⼏个功能 : 业务员信息维护 , 客户信息维护 , 商品信息维护 , 建⽴销售定单 ; 表 , 视图 , 字段 , 数据类型 , 长度 , 主键, 外键 , 索引 , 约束 , 是否可为空 , 默认值 , 该阶段需完成 :1. 类型与长度的定义2. 字段的其他详细定义 , ⾮空 , 默认值3. 却准详细的定义 , 枚举类型字段 , 各枚举值具体含义4. 约束的定义 , 主键 , 外键这三个过程 , 就是实现⼀个数据库设计的三个关键的步骤 , 是⼀个从抽象到具体的⼀个不断细化完善的分析 , 设计和开发的过程 ;。
概念模型介绍
数据库设计中的三层模型
二、概念模型
概念数据模型——是现实世界中数据特征的抽象。数据需 要通过抽象为概念模型后，有利于更准确、快捷的抽象成 为机器所能识别的逻辑数据模型。 概念模型应该满足三个方面的要求： 1）能够比较真实地模拟现实世界 2）容易为人所理解 3）便于计算机实现
“现实世界——概念世界——机器世界”
所有相同的实体属性都是一致的吗？？？
属性的相关概念
值域（ Domain ）——每个属性都有一定的取值范围。最常 见的属性值域是整数、实数或字符串的集合。例如，电话 号码是由0-9的数字字符构成的集合，姓名的值域可以是一 定宽度的字体串的集合。 标识码 (Identifier) ——在一个实体的属性中，能够唯一 标识实体的一个或一组属性称为标识码。标识码是由数据 库设计者选中的用来区分同一实体集中不同实体的标识属 性。如学号为学生的标识码，它可以用来唯一的区分代表 每一位学生。有些实体类型可以有几组属性充当标识符， 选定其中一组属性作为实体类型的主标识符，其他的作为 次标识符。
工人制作零件
医生开具处方
2、属性
属性（Attribute）——是实体所代表的事物具有的某种特 性。实体一般具有若干特征，这些特征就称为实体的属性， 即围绕这个实体进行描述的若干特性。
属性
每个实体都可以用一组属性来刻画它。例如，我们可以用 学生编号、学生姓名、性别、出生年月、所在班级、联系 电话等来刻画学生这个实体。而对于订单这个实体，我们 又可以用订单号、订单时间、经办人员、订单数量等信息 来刻画。
分析属性（并确定标识码）：
图书（书店对图书进行记录） 宿舍（学校要对宿舍进行登记） 系部（学校要对系部信息进行登记） 医生（医院要对医生信息进行登记） 作业（教师要对学生作业进行登记） 商品（商店要对商品进行登记）
数据模型基本概念及建模方法论
崔大强 技术经理
NCR(中国)有限公司数据仓库事业部
内容安排
什么是数据模型 数据模型相关术语 数据模型方法论 建模注意事项
2
什么是数据模型？
以数学的方式对现实事物的一种抽象表达,„ 特征： 内容：描述了数据、及其之间的关系 形式：反映了数据的组织与管理形式
设计人员：业务人员、IT人员
设计目标
设计蓝图，指导整个数据仓库系统的建设 业务语言，业务人员与技术人员沟通的手段和方法 业务视图，独立于数据库技术实现
设计内容：实体、关系和属性 建模方法：3NF的设计方法 后续工作：物理数据模型的输入
7
物理数据模型
Physical Data Model（PDM）物理数据模型
解
决 方 案 集 成
使用工具：
ERWin
交付项目：
物理数据模型（PDM） 《物理数据模型说明书》 《数据库描述语言DDL》
33
物理数据模型命名规范
序号 主题
1 PARTY 2 OFFER
缩写
PAR OFR
中文
参与人 产品策划
3 FINANCE
4 LOCATION 5 ADVERTISEMENT 6 EVENT 7 NETWORK 8 REFERENCE CODE
31
Step 5: 确认模型 (2)
1. 通过回答以下问题，持续地对模型的范围进行验证: • • 这一模型组件的含义、与业务的关系是什么？ 这一模型组件驱动的业务需求是什么？
2. 对模型是否已经满足所有业务需求、业务问题及限制条件等，进行验证 3. 绝对不要考虑任何与物理实施相关的问题！ 4. 当所有回答业务需求所必须的数据已经齐备时，停止对模型进行优化
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2.2.1 概念模型的基本概念
1、概念模型涉及的基本概念 (1) 对象（Object）和实例（Instance） 现实世界中具有相同性质、服从相同规则的一类 事物（概念）的抽象称为对象。对象中的每一个 具体的事物（实体）为该对象的实例。 (2) 属性（Attribute） 属性为实体的某一方面特征的抽象表示 (3) 主码（Primary Key）和次码(Secondary Key) 码能够惟一标识一个实体；不能惟一标识实体 的属性叫次码。 (4) 域（Domain） 属性的取值范围称为属性的域。
现实世界 事物及联系
系统分析 系统分析 信息化
信息世界 信息模型
数据库设计 计算机世界 数据化
数据模型
2.2 概念模型及其表示
概念模型是对信息世界的实体集、属性及联 系等信息的描述形式，即数据库的逻辑模型， 通常用实体联系模型表示。概念模型不依赖 计算机及DBMS，它是现实世界的真实全面 反映。 概念模型的用途 概念模型用于信息世界的建模 是现实世界到机器世界的一个中间层次 是数据库设计的有力工具 数据库设计人员和用户之间进行交流的语 言
两个实体型间的联系(E-R图)
实体型1
1 联系名 1 实体型2 1:1联系
实体型1
1 联系名 n 实体型2 1:n联系
实体型1
m
联系名
n 实体型2 m:n联系
两个实体集之间的联系
工厂
1
学校
1
职工
m
负责n 体育团体
两个实体集联系的E-R图
(2) 多实体集之间的联系
1) 多实体集之间的一对多联系。 设实体集E1,…En，对于实体集 Ej(j=1,… n)中的一个给定实体，最 多只和其他实体集Ei(ij)中的一个实 体相联系，则称Ej与E1…,En之间的 联系是一对多的。 课程
信息世界
数据库主要是根据概念模型设计，数 据处理方法主要根据过程模型设计， 状态模型对数据库的系统功能设计有 重要参考价值。
3. 计算机世界
信息世界的信息经过数字化处理后形成计算机能处 理的数据，就进入了计算机世界(数据世界)。也就 是将信息世界的实体联系模型转换为符合DBMS所 要求的数据模型。
2. 实体联系的类型
两个实体集之间的联系 1) 一对一联系（1:1）:设有两个实体 集A和B，对于A中的每一个实体， B中至多有一个实体与之联系；反之 亦然。记为1:1.
例如：工厂和厂长，班级与班长
两个实体集之间的联系
2) 一对多联系（1:n）:设有两个实体集 A和B，对于A的每一个实体，B中有一 个或多个实体与之联系；而对于B的每 一个实体，A中至多有一个实体与之联 系。记为1:n。 例如：学校和教师
4. 现实世界、信息世界和计算机世界的关系 信息的三种世界术语的对应关系表
现实世界 实体 特征 实体集 信息世界 实例 属性 对象或实体型 计算机世界 记录 数据项 数据或文件
实体间的联系
对象间的联系
概念模型
数据间的联系
数据模型
现实世界、信息世界和计算机世界的关系 信息的三个世界的联系和转换过程
学生与课程的E-R图
信息世界
信息世界通过概念模型、过程模型和状态模 型反映现实世界，它要求对现实世界中的事 物、事物间的联系和事物的变化情况准确、 如实、全面地表示。 概念模型是通过E-R图中的对象、属性和 联系对现实世界的事物及关系给出静态描 述。 过程模型通过信息流程图和数据字典描述 事物的处理方法和信息加工过程。 状态模型通过事物状态转换图对事物给出 动态描述。
要管理的客观存在的各种事物、事务之间的相互联系及事物 的发生、变化过程。 (1)实体(Entity) 现实世界中存在的可以相互区分的事物或 概念。一个学生，一台机器，一部汽车 (2) 实体的特征(Entity Characteristic)
每个实体都有自己的特征，利用实体的特征可以区别不同 的实体。学生：姓名，性别，年龄，身高，体重
(3) 实体集及实体集间的联系(Relation)
具有相同特征或能用同样特征描述的实体的集合称为实体集。 例如，学生，工人，汽车。 实体集之间存在各种各样的联系。
2. 信息世界
对现实世界中的事物及其联系进行整理、归 类等综合分析，就进入信息世界。信息世界 一般通过实体联系模型（E-R图）。 实体的特征在头脑中形成的知识称为属性； 实体通过其属性表示称为实例；同类实例的 集合称为对象，对象即实体集中的实体用属 性表示得出的信息集合； 张三是一个实体， “张三、男、25岁，计算机学生”是实例 实体集之间的联系用对象联系表示。
本章学习的目的、重点及难点
目的 1、了解信息世界的描述方法、常见 的三种数据模型。 2、掌握概念模型的表示方法。 二、重点及难点 概念模型的表示方法。
2.1 信息的三种世界及其描述
在数据库中存储和管理的数握，都来自客观事物， 那么怎样把现实世界中的客观事物抽象为能用计算 机存储和处理的数据呢?这有一个逐步转化的过程， 一般讲，它分为3个阶段，又称为三个世界，即现实 世界、信息世界及计算机世界。 1. 现实世界
第2章 数据模型与概念模型
2018/9/25
第2章 数据模型与概念模型
2.1 信息的三种世界及其描述 2.2 概念模型及其表示
2.2.1 概念模型的基本概念 2.2.2 概念模型的表示方法
2.3 常见的数据模型
2.3.1 数据模型概述 2.3.2 层次数据模型 2.3.3 网状数据模型 2.3.4 关系数据模型 2.3.6 对象关系数据模型
一个班级中有若干名学生， 每个学生只在一个班级中学习
两个实体集之间的联系
3) 多对多联系（m:n）:设有两个实体 集A和B，对于A的每一个实体，B中有 一个或多个实体与之联系；反之亦然。 记为m:n 例如：职工和体育组。
课程与学生之间的联系： 一门课程同时有若干个学生选修 一个学生可以同时选修多门课程
数据项(Item)：对象属性的数据表示。数据名称，数据类 型，数据宽度，值域。 记录(Record)：实例的数据表示。记录有型和值之分：记 录的型是结构，由数据项的型构成；记录的值表示对象中 的一个实例，它的分量是数据项值。 文件(File)：对象的数据表示，同类记录的集合。 数据模型（Data Model）：现实世界中的事物和相互联系 数据化的结果就是数据模型。现实世界的事物变成文件的 记录结构和记录及相互联系。