逻辑模型设计ppt课件
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第6讲-逻辑模型设计(关系模型与设计)
6
1.2 属性的原子性
如何说明属性 的取值范围？
属性的取值范围—domain域和atomic原子性)
• Each attribute of a relation has a name • The set of allowed values for each attribute is called the domain of the attribute • Attribute values are (normally) required to be atomic; that is, indivisible (属性的原子性-不可分割性) • E.g. the value of an attribute can be an account number, but cannot be a set of account numbers • Domain is said to be atomic if all its members are atomic • The special value null is a member of every domain • The null value空值 causes complications in the definition of many operations • We shall ignore the effect of null values in our main presentation and consider their effect later
遗留问题1：原因何在 ？理由见后
Relations are Unordered
(关系的重要特征1)
Order of tuples is irrelevant (tuples may be stored in an arbitrary order ) Example: course relation with unordered tuples
逻辑结构设计
的关系模式，再将1端对应关系模式的主码属性加入到n 端对 应的关系模式中。
例：有“系”和“班级”两个实体型
1 ： n联系
概念模型转换关系模式的结果： 系（系编号,系名称，系主任）
班级（班级编号，班级名称，班级人数,系编号）
m:n联系的转ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ：先将两个实体型分别转换为两个对应的关 系 模式，再将联系转换为一个对应的新关系模式，其属性由联 系的 属性和前面两个关系模式的主码属性构成。
例：有“课程”和“学生”两个实体型
n : m联系
概念模型转换关系模式的结果： 课程（课程编号，课程名,学时，学分） 学生（学号,姓名，性别，出生日期） 成 绩（课程编号，学号,成绩）
关系模式的优化
优化关系模式的方法： (1) 确定数据依赖，按需求分析阶段所得到的语义， 分别写 出每个关系模式内部各属性之间的数据依赖以及不同 关系模式 属性之间数据依赖。
(2) 消除冗余的联系，对于各个关系模式之间的数据依 赖进
行极小化处理，消除冗余的联系。
(3) 确定所属范式：根据数据依赖的理论对关系模 式逐 一进行分析，确定各关系模式分别属于第几范式。
(4) 数据处理得是否合适：根据需求分析阶段得到 数据 处理的要求，分析这些关系模式是否合适，若不合 适对其进 行合并或分解。
（学号，课程编号,成绩） 授课（教师编号，课程编号）
小结
本次课我们主要学习了数据库设计中的逻辑结构设计 的 方法，详细介绍了概念模型转换成关系模式的原则，关 系模式 优化的方法。
二、逻辑结构设计的任务
逻辑结构设计的具体工作任务：
⑴选定DBMS ；
(2)将概念模式转换DBMS支持的全局关系模式; (3) 利用关系规范化原则优化全局关系模式； (4) 确定关系的完整性的约束。
例：有“系”和“班级”两个实体型
1 ： n联系
概念模型转换关系模式的结果： 系（系编号,系名称，系主任）
班级（班级编号，班级名称，班级人数,系编号）
m:n联系的转ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ：先将两个实体型分别转换为两个对应的关 系 模式，再将联系转换为一个对应的新关系模式，其属性由联 系的 属性和前面两个关系模式的主码属性构成。
例：有“课程”和“学生”两个实体型
n : m联系
概念模型转换关系模式的结果： 课程（课程编号，课程名,学时，学分） 学生（学号,姓名，性别，出生日期） 成 绩（课程编号，学号,成绩）
关系模式的优化
优化关系模式的方法： (1) 确定数据依赖，按需求分析阶段所得到的语义， 分别写 出每个关系模式内部各属性之间的数据依赖以及不同 关系模式 属性之间数据依赖。
(2) 消除冗余的联系，对于各个关系模式之间的数据依 赖进
行极小化处理，消除冗余的联系。
(3) 确定所属范式：根据数据依赖的理论对关系模 式逐 一进行分析，确定各关系模式分别属于第几范式。
(4) 数据处理得是否合适：根据需求分析阶段得到 数据 处理的要求，分析这些关系模式是否合适，若不合 适对其进 行合并或分解。
（学号，课程编号,成绩） 授课（教师编号，课程编号）
小结
本次课我们主要学习了数据库设计中的逻辑结构设计 的 方法，详细介绍了概念模型转换成关系模式的原则，关 系模式 优化的方法。
二、逻辑结构设计的任务
逻辑结构设计的具体工作任务：
⑴选定DBMS ；
(2)将概念模式转换DBMS支持的全局关系模式; (3) 利用关系规范化原则优化全局关系模式； (4) 确定关系的完整性的约束。
EDW_(DM数据仓库数据建模)模型设计PPT课件
大家有疑问的可以询问和交流大家有疑问的可以询问和交流可以互相讨论下但要小声点可以互相讨论下但要小声点dwm数据模型逻辑结构dwm数据模型逻辑结构当事人营销和沟通组织产品协议保险标的交易渠道资源与理赔相关的活动及各理赔环节理赔保险公司的有形资产和无形资产信息与客户之间资金或非资金活动的信息与客户交易或接触的渠道信息任何市场化的产品或服务和客户之间为某种产品或服务而设定的协议信息被保险的标的物及标的物的相关信息个人或团体及其基本信息和相关信息为增加客户保留客户拓展业务而进行的策略规划或促销事件分支机构部门和职员的信息地理区域物理的或电子的地址信息地理位置与当事人或协议相关的一系列事件事件10biinsuranceidwmpcbiinsuranceidwmfinancialtransaction
© 2007 FEnet Software Co., Ltd. All Rights Reserved.
BI.Insurance i.DWM-Agreement
© 2007 FEnet Software Co., Ltd. All Rights Reserved.
BI.Insurance i.DWM-Claim
一致的事实表和维度
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EDW 数据模型在项目实施中的作用
DWM 数据仓库模型
BAM 业务分析模型
BSA 业务模版应用
XML Informix Oracle
File SQL Flat
DB2
File
运营型业务系统
Partition config where Branch company id=xxxx) and B.partition_key in (select Storage partition from
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BI.Insurance i.DWM-Agreement
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BI.Insurance i.DWM-Claim
一致的事实表和维度
© 2007 FEnet Software Co., Ltd. All Rights Reserved.
EDW 数据模型在项目实施中的作用
DWM 数据仓库模型
BAM 业务分析模型
BSA 业务模版应用
XML Informix Oracle
File SQL Flat
DB2
File
运营型业务系统
Partition config where Branch company id=xxxx) and B.partition_key in (select Storage partition from
UML概述ppt课件
用例与用例图
场景：是用来描述用户和系统之间交互的顺序的步骤 用例：是为了达到某一用户目标而组合在一起的一组场景
用例是文本形式的情节描述。用于 需求的发现和记录。参与者使用系统达到的目标， 系统向参与者提供的行为。也就是系统能提供给 参与者什么样的功能
用例图：用来显示在系统（或其它实体）内的用例与系统 参与者之间的关系
UML是一种表达方式
1. 用UML画图很容易
摆脱符号烦恼
但知道要画什么是困难的！ 全心面对问题
2. UML仅仅是一种表达形式
用好UML首先需要掌握OOAD的基本原则和 方法，并在一定的软件开发过程（如统一过程 UP/USDP/RUP、ICONIX等）的指导下进行 有取舍的运用
UML历史
U日M发1L9布最97的.版9公U本1布M9为9L7：2.U1O.M01ML.1G1纳.712为0标U0M准8L年1.16被月OM1G2接 工
主要使用场合：需求获取、定义、分析
-14-
用例图元语
用例 参与者
<<exte <nd<>in>clu de>>
扩展 包含 泛化
系统边界 关联
注释体 注释连接
-15-
示例03-01：POST系统
销售点终端（Point-Of-Sale Terminal，POST） 系统
是一个计算机自动化系统 用来记录商品销售信息 处理客户的支付信息 客户可以使用现金、信用卡、支票等多种支付手段 主要用于零售的百货商店 包括计算机和条形码扫描仪等硬件设备和系统运行软
UML的目标
最重要目标：UML是所有建模人员可以使用 的通用建模语言。它包含主流建模方法的 概念，从而可以替代现有的软件分析和设 计方法，比如：OMT,Booch,OOSE等。
逻辑学(完整)ppt课件
《新工具》 针对亚氏 的演绎逻 辑而提出 归纳和诉 诸自然和 经验。三 表法。
和推理
是计算
的思想
批判了形式
而成为 现代逻 辑的先 驱。
揭示了思维的辩
逻辑，研究 了辩证思维， 构造了辩证 逻辑的体系。
证矛盾。
现代归纳逻辑的发展有两个方向 ： “经典”数理统计方向和 由J.M.凯因斯和F.P.拉姆齐开创，流行于50～80年代初期的 贝叶斯运动。20世纪中叶以来，美国的P.J.科恩用模态逻辑 作为处理归纳推理的工具。 科恩指出，支持度可列为不同 的等级，不同等级的支持度， 就是证据给予假设不同等级 的必然性， 一个被证明了的理论就是由较低级的必然性达 到较高级的必然性。
逻辑的研究对象
当 研究思维? 前 主 研究思维的逻辑形式? 流 研究语言？ 观 点 研究推理？
思维的逻辑形式
结论：逻辑学 是研究思维的 形式结构及其 规律的科学， 中心任务是研 究推理及其有 效性标准。或 者最简单的： 逻辑学是研究 推理的科学。
逻辑形式：具有不同内容的思维（命题和推理）所共同具有的形式或结构
所有团员都不是青年 所有商品都不是劳动产品
但它们有共同的逻辑形式
所有S不是P
与这些逻辑形式属于同类的还有
有的S是P
有的S不是P
如：有的人是团员
还有另外一类命题
p
有的人不是大学生 q
如果一个物体摩擦， 那么这个物体生热 如果你能办成这件事，那么我从４楼跳下去
按照操作定义，得出它们的逻辑形式是 其中替换内容的字母用了小写的p、q等
要么p要么q要么p要么q要么p要么q要么p要么q这商品品质好而且价格低小张学习好而且品德高尚qq或者p或者q或者p或者q或者p或者q或者p或者q或者老张是导演或者老张是演员他或者吃米饭或者吃面条并非p并非p并非p并非p并非人是由石头变来的并非人人有自知之明推理的逻辑形式推理由命题组成如果用相同的字母替换相同的具体内容就可得到推理的逻辑形式所有团员是青年所以有的青年是团员所有m是p所有s是m所以所有s是p所有s是p所以有的p是s不同类型的命题可组成不同类型的推理如果一个人患肺炎p那么他发烧q小张不发烧非q所以他未患肺炎非p如果p那么q所以非p要么你交钱p要么你交命q你交了钱p所以你不用交命非q要么p要么q所以非q以上均为演绎推理的逻辑形式还有归纳推理形式可参阅教科书p9任何一个逻辑形式都包括
逻辑数据模型
谢谢观看
（1）层次模型的概念
层次数据结构也称树型结构，树中的每个结点代表一种记录类型。满足以下两个条件的数据模型称为层次模 型：
1）只有一个结点没有双亲结点（双亲结点也称父结点），该结点称为根结点。2）根结点以外的其他结点有 且只有一个双亲结点。层次模型可以很自然地表示家族结构、行政组织结构等。（2）层次模型的三要素1）数据 结构：使用记录类型表示实体，使用结点之间的连线表示一对多的联系。2）数据操作：包括结点的查询和结点的 更新（如插入、删除和修改）操作。3）完整性约束：一个模型只有一个根结点；其他结点只能有一个双亲结点； 结点之间是一对多的联系。（3）层次模型的优缺点层次模型的优点是结构简单、清晰，容易理解，结点之间联系 简单，查询效率高。缺点主要有以下几点：1）不能表示一个结点有多个双亲的情况。2）不能直接表示多对多的 联系，需要将多对多联系分解成多个一对多的联系。常用的分解方法是冗余结点法和虚拟结点法。3）插入、删除 限制多。比如，删除父结点则相应的子结点也被同时删除等。具体内容可参考“数据是通过存取路径实现记录之间的联系，应用程序在访问数据时必须选择适当 的存取路径，用户必须了解系统结构的细节，这样加重了编写应用程序的负担。另外，不支持集合处理，即没有 提供一次处理多个记录的功能。关系模型（Relational Model）在1970年由IBM公司的首次提出。关系模型可以 描述一对一、一对多和多对多的联系，并向用户隐藏存取路径，大大提高了数据的独立性以及程序员的工作效率。 此外，关系模型建立在严格的数学概念和数学理论基础之上，支持集合运算。关系模型由关系数据结构、关系操 作和完整性约束三部分组成。在关系模型中，实体和实体之间的联系均由关系来表示。（1）关系的定义：关系模 型是一种简单的二维表格结构，每个二维表称做一个关系，一个二维表的表头，即所有列的标题称为一个元组， 每一列数据称为一个属性，列标题称属性名。同一个关系中不允许出现重复元组和相同属性名的属性。（2）数据 库体系结构①外模式：或子模式、应用模式、局部模式等，它是对数据库在某个方面局部应用所涉及数据的逻辑 结构和特征的描述，它是终端用户和应用程序员所见到的数据库。②模式：或概念模式、逻辑模式、全局模式等。 它是对整个数据库逻辑结构和特征的描述，用户以DBMS支持的逻辑数据模型为基础。③内模式：或存储模式、物 理模式等。它是对整个数据库的存储结构和特征的描述。（3）DBMS的主要功能①、数据定义和操纵②、数据库 管理控制③、数据库辅助服务④、提供使用数据库工具⑤、建立和维护数据字典（4）关系运算①关系数据结构域： 域是具有相同特性的数据集合。笛卡儿积：笛卡儿积是定义在一组域上的集合，假定一组域用D1、D2、……Dn表 示，则它们的笛卡儿积表示为：D1*D2*……*Dn。关系：关系到笛卡儿积的一个子集，若笛卡儿积具有n个域，则 该笛卡儿积上的关系被称为n元关系。码：码又称为键、关键字等。
FSLDM逻辑数据模型开发培训客户化方法论PPT课件
（1）与熟悉业务系统的技术人员进行交流和探讨：
• 就术语达成共识 • 确定LDM定位和作用 • 确定实施策略 • 制定详细工作方式
9
交流研讨—提交物
• 培训材料 • 学习资料
10
NCR逻辑数据模型客户化方法论
前期
项目组
分析
统一
客户化
模型
准备
交流研讨 源系统 业务定义 FS-LDM
验证
•组建团队 •FS－LDM介绍 •介绍源业务系统 •产品 •框架设计 •应用验证
黄色部分是在数据仓库项目组中和LDM建设相关的人员 4
准备工作2—收集资料
• 系统介绍 包括系统架构、主要设计思想以及和其他系统
的关系等。 • 系统数据字典
有完整的数据字典（含字段说明）供分析用。 • 样本数据
验证重要的、复杂的业务规则，帮助分析数据 的使用规则。如果涉及到多个系统，应该保证各系 统数据之间的同步性。
分析整理数据结构
了解每个表的用途 分析每个字段的含义 整理数据结构 归纳分类数据表
分析样本数据
分析数据的填写规则 验证业务规则 查询某种规律
• 清晰了解现状 • 为客户化提供基础
关键点： • 有效的问题反馈机制 • 完备的数据资料和文档
12
源业务系统分析—提交物
•确定范围 •讲解模板 •分析样本数据 •协议 •完善和回顾 •合理性验证
•事件
•规范验证
•渠道
•内部机构
14
2020/1/11
15
客户化模型1—框架设计
• 基于NCR的FS-LDM，根据所设定的目标和数据范围，确定 需要建设的主题范围，构建LDM的原型框架。
• LDM原型框架决定数据仓库的数据组织原则和基本形式，也 决定了数据仓库的应用范围和应用模式。
• 就术语达成共识 • 确定LDM定位和作用 • 确定实施策略 • 制定详细工作方式
9
交流研讨—提交物
• 培训材料 • 学习资料
10
NCR逻辑数据模型客户化方法论
前期
项目组
分析
统一
客户化
模型
准备
交流研讨 源系统 业务定义 FS-LDM
验证
•组建团队 •FS－LDM介绍 •介绍源业务系统 •产品 •框架设计 •应用验证
黄色部分是在数据仓库项目组中和LDM建设相关的人员 4
准备工作2—收集资料
• 系统介绍 包括系统架构、主要设计思想以及和其他系统
的关系等。 • 系统数据字典
有完整的数据字典（含字段说明）供分析用。 • 样本数据
验证重要的、复杂的业务规则，帮助分析数据 的使用规则。如果涉及到多个系统，应该保证各系 统数据之间的同步性。
分析整理数据结构
了解每个表的用途 分析每个字段的含义 整理数据结构 归纳分类数据表
分析样本数据
分析数据的填写规则 验证业务规则 查询某种规律
• 清晰了解现状 • 为客户化提供基础
关键点： • 有效的问题反馈机制 • 完备的数据资料和文档
12
源业务系统分析—提交物
•确定范围 •讲解模板 •分析样本数据 •协议 •完善和回顾 •合理性验证
•事件
•规范验证
•渠道
•内部机构
14
2020/1/11
15
客户化模型1—框架设计
• 基于NCR的FS-LDM，根据所设定的目标和数据范围，确定 需要建设的主题范围，构建LDM的原型框架。
• LDM原型框架决定数据仓库的数据组织原则和基本形式，也 决定了数据仓库的应用范围和应用模式。
PPT素材——逻辑框架(PPT模板)全
品牌价值内涵－－功能层面
品牌价值外延
品牌价值内涵－－情感层面
历史传承
可感知的价值
可感知的质量
功能利益
人格特征
社会特征
个人联系度
品牌名称、标志、广告语
健康高认知品牌
推荐率
购买性
美誉度
认知度
使用率
传播缺乏品牌
推荐率
购买性
美誉度
认知度
使用率
健康低认知品牌
推荐率
购买度
美誉度
认知度
使用率
虚名品牌
推荐率
购买性
美誉度
发展战略：积极扩大经济规模和市场机会，以长远利益为目标，提高市场占有率，加强竞争地位
明星产品
问题产品
现金牛产品
瘦狗产品
发展战略：不必再增大投资，成为企业回收资金，支持其它产品，尤其明星产品投资的后盾
发展战略：选择性投资战略，重点扶持将来有希望成为明星的产品，其它产品则采取观望政策
发展战略：撤退战略，减少批量，逐渐撤退，淘汰部分产品，将剩余资源向其它产品转移
软件因素
企业价值观；企业风格；人才能力
Structure(组织结构)
Strategy(战略)
Style(企业风格)
Shared Value(企业价值观)
System(组织制度)
Skill(组织能力)
Staff(人才)
11/20/2020
8
让价值被看见 | 国内领先的商业演示咨询与设计机构
五力模型—五方力量的综合分析
麦肯锡7s分析法
指出了企业在发展过程中必须全面地考虑各方面的情况，包括结构、制度、风格、员工、技能、战略、共同价值观，也就是说，企业仅具有明确的战略是远远不够的，还需要考虑其它因素。在企业管理中，综合考虑公司的软硬件资源，在管理咨询中经常用此模型对企业管理中的短板进行诊断；
品牌价值外延
品牌价值内涵－－情感层面
历史传承
可感知的价值
可感知的质量
功能利益
人格特征
社会特征
个人联系度
品牌名称、标志、广告语
健康高认知品牌
推荐率
购买性
美誉度
认知度
使用率
传播缺乏品牌
推荐率
购买性
美誉度
认知度
使用率
健康低认知品牌
推荐率
购买度
美誉度
认知度
使用率
虚名品牌
推荐率
购买性
美誉度
发展战略：积极扩大经济规模和市场机会，以长远利益为目标，提高市场占有率，加强竞争地位
明星产品
问题产品
现金牛产品
瘦狗产品
发展战略：不必再增大投资，成为企业回收资金，支持其它产品，尤其明星产品投资的后盾
发展战略：选择性投资战略，重点扶持将来有希望成为明星的产品，其它产品则采取观望政策
发展战略：撤退战略，减少批量，逐渐撤退，淘汰部分产品，将剩余资源向其它产品转移
软件因素
企业价值观；企业风格；人才能力
Structure(组织结构)
Strategy(战略)
Style(企业风格)
Shared Value(企业价值观)
System(组织制度)
Skill(组织能力)
Staff(人才)
11/20/2020
8
让价值被看见 | 国内领先的商业演示咨询与设计机构
五力模型—五方力量的综合分析
麦肯锡7s分析法
指出了企业在发展过程中必须全面地考虑各方面的情况，包括结构、制度、风格、员工、技能、战略、共同价值观，也就是说，企业仅具有明确的战略是远远不够的，还需要考虑其它因素。在企业管理中，综合考虑公司的软硬件资源，在管理咨询中经常用此模型对企业管理中的短板进行诊断；
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一、关系数据模型的数据结构
在用户观点下，关系模型中数据的逻辑结构是一张二 维表，它由行和列组成。
学生登记表
属性
元组
学号 …
姓名 王小明 黄大鹏 张文斌
…
年龄 19 20 18 …
性别 女 男 女 …
系名 社会学 商品学
法律 …
年级 2005 2005 2005
…
(1) 关系模型的基本概念
– 关系（Relation） 一个关系对应通常说的一张表。
– 元组（Tuple） 表中的一行即为一个元组。存放的是客观世界的 一个实体，如表Student关系中的一行，存放的 是一个学生的数据 。
– 属性（Attribute） 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。
(1) 关系模型的基本概念
– 主码（Key）
表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。
– 数据结构：表
面向对象模型(Object Oriented Model）
– 数据结构：对象
1.1 关系模型
最重要的一种数据模型。也是目前主要采用的 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，现在流行的数据库系统大都 是关系数据库系统。 1970年由美国IBM公司San Jose研究室的研究 员E.F.Codd提出 本课程的重点
项目3 逻辑模型设计
数据库设计的步骤： 1. 需求分析 2. 概念结构设计 3. 逻辑结构设计 4. 数据库的物理设计 5. 数据库实施 6. 数据库运行与维护
数据库三级模式结构
❖不同的人员涉及不同的数据抽象级别，具有不同的数 据视图，如下图所示
各种人员的数据视图
项目3 逻辑模型设计
学习目标：
1.了解关系模型的基本概念； 2. 理解关系数据库的概念； 3. 掌握函数依赖、范式的定义； 4. 理解关系模式规范化的意义； 5. 熟练掌握模式分解的方法； 6. 熟练掌握E-R图向关系数据模型转换
的规则和方法。
项目3 逻辑模型设计
任务1 逻辑模型基础知识 任务2 关系数据库理论 任务3 概念模型向关系模型的转换 任务4 数据库逻辑结构设计 实训4 逻辑模型设计
任务1 逻辑模型基础知识
1.1 关系模型概述 1.2 关系数据库的基本概念
任务1 逻辑模型基础知识
E-R图表示的概念模型是用户数据要求的形式化。 E-R图独立于任何一种数据模型，它也不为任何一 个DBMS所支持。逻辑结构设计的任务就是把概念 模型结构转换成某个具体的DBMS所支持的数据模 型，并将其性能进行优化。
3.关系模型的存储结构
关系数据模型的存储结构 表以文件形式存储 有的DBMS一个表对应一个操作系统文 件 有的DBMS自己设计文件结构
4.关系模型的优缺点
优点
– 建立在严格的数学概念的基础上； – 概念单一；数据结构简单、清晰，用户易懂
易用；
• 实体和各类联系都用关系来表示。 • 对数据的检索结果也是关系。
数据项 数据或文件 数据间的联系
数据模型
1.2 关系数据库的基本概念
1.关系数据结构 2.关系操作概述 3.关系的完整性
1.关系数据结构
在关系模型中，无论是实体集，还 是实体集之间的联系均由单一的关系表 示。由于关系模型是建立在集合代数基 础上的，因而一般从集合论角度对关系 数据结构进行定义。
（1）域（Domain）
属性名 属性值
分量 非规范关系
一般表格的术语 表名
表头（表格的描述） （一张）二维表 记录或行 列 列名 列值
一条记录中的一个列值 表中有表（大表中嵌有小表）
(1) 关系模型的基本概念
❖ 关系的等价术语之间的对应关系
一般用户 表(Table) 行(Row) 列(Column)
关系模型 关系(Relation) 实体(Entity) 属性(Attribute)
2.关系操作和关系的完整性约束条件
数据操作由查询、插入、删除、更新 数据操作是集合操作，操作对象和操作 结果都是关系，即若干元组的集合。 存取路径对用户隐蔽，用户只要指出 “干什么”，不必详细说明“怎么干”。
2.关系操作和关系的完整性约束条件
关系模型的完整性约束 实体完整性 参照完整性 用户定义的完整性
程序员 文件(File) 记录(Record) 字段(Field)
(2) 关系模型中的数据全部用关系表示
– 在关系模型中，实体集以及实体间的联系都 是用关系来表示。
例如，关系模型中，学生、课程、学生与课程 之间的联系表示为： 学生（学号，姓名，性别，年龄，所在系）； 课程（课程号，课程名，先行课）； 选修（学号，课程号，成绩）。
域是一组具有相同数据类型的值的集合。
–例 • 整数 • 实数 • 介于某个取值范围的整数 • 长度指定长度的字符串集合 • {‘男’，‘女’} • 介于某个取值范围的日期
任务1 逻辑模型基础知识
不同的数据模型具有不同的数据结 构形式。数据库系统中最常使用的数据 模型是层次模型、网状模型和关系模型。 非关系模型
– 层次模型（Hierarchical Model） – 网状模型(Network Model )
任务1 逻辑模型基础知识
关系模型(Relational Model)
– 域（Domain）
属性的取值范围。
– 分量（Element）
元组中的一个属性值。
– 关系模式（Relation mode） 对关系的描述 关系名（属性1，属性2，…，属性n）
学生（学号，姓名，年龄，性别，系，年级）
(1) 关系模型的基本概念
表1.2 术语对比
关系术语 关系名
关系模式 关系 元组 属性
– ORACLE – SYBASE – INFORMIX – DB/2 – COBASE – PBASE – EasyBase – DM/2 – OpenBase
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 实体间的联系
信息世界 实例 属性
对象或实体型 对象间的联系
概念模型
计算机世界 记录
– 关系模型的存取路径对用户透明
• 具有更高的数据独立性，更好的安全保密性 • 简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作
4.关系模型的优缺点
缺点ห้องสมุดไป่ตู้
存取路径对用户透明导致查询效率往往不如非 关系数据模型
为提高性能，必须对用户的查询请求进行优化 增加了开发数据库管理系统的难度
5. 典型的关系数据库系统