2ER模型与关系模型
建立教务管理关系模型ER模型转换为关系模型
建立教务管理关系模型
E-R模型是概念结构设计的结果 接下来进行逻辑结构设计:
将E-R模型转换为关系模型 对关系模型进行优化
建立教务管理关系模型
E-R模型转换为关系模型
关系模型实质上就是一组关系模式的集合 E-R模型转换为关系模型，就是将E-R模型中的实体、 实体间的联系转换为关系模式。 具体转换方法如下：
建立教务管理关系模型
优化关系模型
第二范式： 若关系模式R∈1NF，并且每一个非主属性都完全函数
依赖于R的关键字，则R为第二范式。记作：R∈2NF。
建立教务管理关系模型
优化关系模型
例如，关系模式： R(学号，课程号，成绩，姓名，性别，班级，班主任)
其中函数依赖为： （学号，课程号）→成绩
学号 → 姓名 学号 → 性别 学号 → 班级 班级 → 班主任 学号 → 班主任
建立教务管理关系模型
优化关系模型
第一范式： 如果一个关系模式R的所有属性都是不可再分的数据项，
则R为第一范式。记作：R∈1NF。
例如，关系模式： R(学号，课程号，成绩，姓名，性别，班级，班主任)
其中每个属性都不可再分，因此满足1NF。
第一范式是对关系的一个最低要求。一个规范化的关系至少应满足 第一范式的要求。
建立教务管理关系模型
优化关系模型
第三范式： 若关系模式R∈2NF，并且它的每一个非主属性不传递
依赖于R的关键字，则R为第三范式。记作：R∈3NF。
建立教务管理关系模型
优化关系模型
例如，关系模式： R1(学号，姓名，性别，班级，班主任)
其中存在函数依赖： 学号 → 班主任
班级 → 班主任
第二范式
非主属性“班主任”传递函数依赖于关键字“学号”。因此关系R1不满 足第三范式。
数据库设计中的关系模型与ER模型比较研究
数据库设计中的关系模型与ER模型比较研究概述：在数据库设计中，设计师常常面临选择关系模型（Relational Model）或实体-关系模型（Entity-Relationship, ER）的困扰。
本文将对这两种模型进行比较研究，探讨它们的特点和应用场景。
一、关系模型1.特点：关系模型是基于关系代数理论的一种数据架构模型。
它使用表格（即关系）和二维结构来存储和表示数据。
关系模型通过指定表格的列（即属性）和行（即元组）来描述数据，同时使用主键和外键来建立表之间的约束和关联。
2.优势：2.1 结构简单清晰，易于理解和应用。
关系模型的基本结构容易通过表格直观地展示和理解。
2.2 支持一对多和多对多的关系。
关系模型可以通过外键关联多个表格，实现复杂的关系和查询操作。
2.3 数据一致性高。
关系模型的约束机制能够保证数据的完整性和一致性。
3.局限性：3.1 不够灵活。
关系模型对复杂和多对多的关系建模有一定限制。
3.2 容易引起冗余和数据更新异常。
有时需要建立冗余字段或多种关联关系来解决某些查询性能问题，这可能导致数据的冗余和更新异常。
二、实体-关系模型（ER模型）1.特点：实体-关系模型是一种较为抽象的概念模型，用于描述现实世界中实体（Entity）之间的关系。
通过使用实体、属性和关系这三个基本概念来建模，实体-关系模型能够更直观地表达不同实体之间的关系。
2.优势：2.1 模型可读性强。
实体、属性和关系的概念在现实世界有着直观的对应，使得场景的理解和模型的设计更容易。
2.2 适用于复杂关系和动态变化的场景。
ER模型能够更好地处理实体之间的多对多关系和动态变化的需求。
2.3 优化查询效率。
通过在设计中考虑数据的冗余性，ER模型可以减少连接操作，提高查询效率。
3.局限性：3.1 缺乏具体结构。
ER模型较为抽象，不直接表达数据的结构信息，需要将其转化为关系模型或其他物理模型进行具体实现。
3.2 对于复杂的计算和处理需求支持有限。
数据库设计中的ER模型介绍与应用
数据库设计中的ER模型介绍与应用数据库是应用程序中非常重要的一部分，对于企业来说，数据库是财富的积累和管理的重要手段。
在现代化企业信息化建设过程中，数据库的设计显得尤为重要。
ER模型是数据库设计中最流行和最常用的建模方法之一。
下面将逐步介绍ER模型的基本概念、关系对象、ER图以及实体关系设计。
一、基本概念1.1 数据模型数据模型是指对某一事物的相关数据进行的抽象和描述。
在数据库设计中，数据模型是结构化描述实体、联系、属性及它们之间关系的一种方法。
1.2 ER模型ER模型是一种基于实体关系的数据模型。
其核心概念是实体、属性、关系和联系。
这些概念构成了一个数据库系统的基本结构。
这个模型最早是由彼得·钱伯斯于1975年在一篇论文《实体类型和实体关系之图形表示法》中提出的。
1.3 实体(Entity)在ER模型中，实体是指一类现实世界中的对象或概念，其在该类中具有一定的独立性，可以由一个单一的或多个属性来描述。
例如，在一个学生信息管理系统中，学生就是一个实体，其属性可以包括姓名、性别、出生日期、学号等。
1.4 属性(Attribute)属性是指实体具有的特征或性质。
一个实体可以拥有一个或多个属性，属性可以比较简单，也可以非常复杂。
属性还可以用来描述一个实体在现实世界中的状态。
在上述学生信息管理系统中，姓名、性别、出生日期和学号都可以看作是学生的属性。
1.5 关系(Relationship)关系是指实体之间的某种联系或关联。
它是指两个实体之间或多个实体之间的静态或动态连接。
例如，在一个课程成绩管理系统中，学生和课程之间就存在着学生选课这种关系。
1.6 联系(Relationship Instance)联系的实例是指一种具体的关系，即一个实体和另一个实体之间的实际关联。
例如，在学生选课管理系统中，具体的某个学生选了某门课程就是一个联系的实例，它体现了这两个实体之间的关系。
二、关系对象在ER模型中，关系对象主要包括实体、属性、关系三种。
在数据库设计过程中将er模型转换为关系模型的转换原则
在数据库设计过程中将er模型转换为关系模型的转换原则在数据库设计过程中，将ER模型转换为关系模型是一个重要的步骤。
ER模型是一种描述现实世界中实体、属性和关系之间关联的图形化工具，而关系模型则是一种用表格结构表示数据之间关系的方式。
以下是将ER模型转换为关系模型的转换原则：1. 实体转换为表：在ER模型中，实体是指现实世界中的一个对象或概念，例如学生、课程、雇员等。
在关系模型中，每个实体都被转换为一个表。
表由一系列的行和列组成，每一行表示一个实体的实例，每一列表示一个属性。
2. 属性转换为列：在ER模型中，属性是实体的特征或描述。
在关系模型中，每个属性都被转换为表中的列。
例如，一个学生实体具有姓名、性别、年龄等属性，这些属性会对应为学生表中的列。
3. 主键定义：在ER模型中，每个实体都有一个唯一标识符，称为主键。
在关系模型中，主键用来唯一地标识一个实体。
主键的定义原则是唯一性和非空性。
通常，一个表的主键可以是一个或多个属性的组合。
4. 关系转换为外键：在ER模型中，关系表示不同实体之间的关联。
在关系模型中，这些关联被转换为外键。
外键是用来连接不同表的属性，它通过引用其他表中的主键，以建立表之间的关系。
5. 多对多关系处理：在ER模型中，多对多关系是指一个实体与另一个实体之间存在多个联系。
在关系模型中，多对多关系需要通过引入中间表进行处理。
例如，一个学生可以选择多门课程，而一门课程也可以被多个学生选择，这种多对多关系可以通过引入一个学生课程中间表来解决。
6. 索引定义：索引是用来提高数据库查询效率的数据结构。
在关系模型中，可以为表中的一个或多个列定义索引。
索引的目的是快速定位数据，以加快查询速度。
7. 规范化：规范化是一种优化数据库结构的过程，旨在消除冗余、提高数据的一致性和完整性。
规范化过程包括一至五个范式，每个范式都有特定的要求和目标。
由于篇幅有限，上述仅为将ER模型转换为关系模型的基本原则。
ER模型转换为关系模型规则
ER模型转换为关系模型规则
转换规则如下：
1.实体转换为关系表：
将ER模型中的每个实体转换为一张关系表。
每个实体的属性对应关系表的列。
2.属性转换为关系表的列：
实体的属性被转换为关系表的列，属性的名称作为列名，属性的数据类型作为列的数据类型。
3.主键属性：
如果一个实体的属性被定义为主键，那么这个属性将成为关系表的主键。
4.外键属性：
5.一对一关系：
如果两个实体之间的关系是一对一的，那么可以在任意一个实体的关系表中增加对方实体的主键，作为外键。
6.一对多关系：
如果两个实体之间的关系是一对多的，那么可以在多的一方实体的关系表中增加一的一方实体的主键，作为外键。
7.多对多关系：
如果两个实体之间的关系是多对多的，那么需要创建一个中间表来表示这种关系。
中间表中的每一行记录表示两个实体之间的关系，而关系的属性则作为中间表的列。
在完成ER模型到关系模型的转换后，可以通过对关系表进行插入、更新、删除等操作来操作数据。
同时，可以通过关系表的连接操作来获取两个实体之间的关系。
关系模型的优势在于它能够提供简单且强大的数据操作方式，同时保证数据的完整性和一致性。
数据库设计中的实体关系模型与ER模型比较分析
数据库设计中的实体关系模型与ER模型比较分析数据库设计是任何软件开发项目中的重要环节。
在设计数据库时，实体关系模型（Entity-Relationship Model，简称ER模型）和实体关系模型（Relational Model）是最常用的两种建模方法。
本文将对实体关系模型和ER模型进行比较分析。
实体关系模型是一种基于二维表格的模型，它使用关系型数据库来存储和管理数据。
在实体关系模型中，数据被组织成多个二维表格（也称为关系），每个关系由一组字段组成。
字段是表格中的列，用来描述实体的特征或属性。
关系中的行表示具体的实体实例，也就是存储的数据。
相比之下，ER模型更注重实体之间的关系。
ER模型使用实体、关系和属性等元素来描述现实世界的概念和关系。
在ER模型中，实体表示具有独立存在和唯一标识的现实世界对象，如人、物、地点等。
关系表示实体之间的联系，如一对一、一对多、多对多关系。
属性表示实体或关系的特征或属性。
在实体关系模型中，数据的结构是由多个关系（即表格）之间的链接关系来决定的。
每个关系都有一个主键，用来唯一标识关系中的每一行。
主键可以由一个或多个字段组成。
为了满足数据的一致性和完整性，实体关系模型还可以使用外键来连接多个关系。
在ER模型中，实体和关系之间的连接是通过关系型数据库的外键来实现的。
实体之间的关系通过关系型数据库中外键的引用来建立。
这样可以提高数据的一致性和完整性，同时也方便了数据的检索和查询。
实体关系模型和ER模型各有优势和劣势。
实体关系模型相对简单，易于理解和实现。
它适用于管理大量数据和复杂查询的场景，例如企业级应用、电子商务系统等。
实体关系模型还具有良好的标准化和规范化，能够提高数据的完整性和一致性。
相比之下，ER模型更加抽象和灵活。
它能够更好地反映现实世界的关系和概念。
ER模型适用于需求需求频繁变化的场景，如创业公司的项目、研发实验项目等。
ER模型也能够将复杂的关系和约束转化为可视化的图形模型，更容易与业务人员进行沟通和理解。
er模型和关系模型的对应关系
ER模型和关系模型是数据库设计中非常重要的概念，它们之间有着密切的对应关系。
在本文中，我们将深入探讨这两种模型的特点、关联和区别，以便更清晰地理解它们的重要性和应用价值。
1. ER模型的简介ER模型，即实体-关系模型，是由彼得·钱（Peter Chen）在1976年提出的一种数据模型。
它主要描述了现实世界中各种实体以及它们之间的关系，通过实体、属性和关系来构建数据库的模型。
在ER模型中，实体用矩形框表示，属性用椭圆形表示，关系用菱形表示，实体之间的联系用箭头表示。
2. 关系模型的简介关系模型是由埃德加·科德提出的，它是一种用表格形式来表示和操作数据的模型。
在关系模型中，数据以表的形式呈现，每个表代表一个实体，表中的行表示具体的实例，表中的列则表示实体的属性。
通过关系模型，可以更直观、方便地对数据进行操作和管理。
3. ER模型和关系模型的对应关系在数据库设计中，ER模型和关系模型有着密切的对应关系。
实际上，ER模型可以很自然地转换为关系模型。
在ER模型中，实体可以被转换为关系模型中的表，属性可以成为表的字段，关系可以成为表之间的关系。
通过这种对应关系，可以将现实世界中的概念和数据转化为数据库中的结构化数据，实现对数据的管理和应用。
4. 个人观点和理解我认为，ER模型和关系模型的对应关系是数据库设计中非常重要的一环。
通过对实体、属性和关系的建模，可以更清晰地把握数据的结构和关联，从而更有效地对数据进行管理和分析。
关系模型的表格形式也使得数据的操作和查询变得更加便捷和高效。
ER模型和关系模型的对应关系为数据库的设计和应用提供了坚实的基础和方法论支撑。
在本文中，我们深入探讨了ER模型和关系模型的对应关系，分析了它们的特点和重要性，并共享了个人的观点和理解。
通过对这一主题的全面评估和论述，相信读者对数据库设计和应用都会有更深入的理解和认识。
ER模型和关系模型在数据库设计中是非常重要的概念，它们之间有着密切的对应关系。
数据库设计中的关系模型与ER模型
数据库设计中的关系模型与ER模型在数据库设计中，关系模型和实体-关系（ER）模型是两种常用的模型，用于描述和规划数据库结构。
关系模型是一种基于表格的模型，而ER模型则强调实体、关系和属性之间的关系。
一、关系模型关系模型是最常见和广泛使用的数据库模型之一。
它基于数学关系理论，通过表格的形式来表示数据之间的关系。
关系模型主要由以下几个要素组成：1. 表格（关系）：关系模型使用表格来存储数据，每个表格表示一个实体集。
表格由行和列组成，行代表元组（实体的一个具体实例），列代表属性。
2. 元组（tuple）：元组是表格中的行，代表了一个具体的实体实例，每个元组的属性值对应该实体的属性值。
3. 属性（attribute）：属性是元组的列，表示实体的某个特征。
4. 关键字（primary key）：关键字是表格中的一个属性或属性组合，用于唯一标识一个元组。
5. 外键（foreign key）：外键是关系模型中不同表格之间的关系，它通过引用其他表格的关键字来建立关联关系。
6. 组合关系（composite relationship）：组合关系是关系模型中的一种关系类型，用于建立多个实体之间的关联关系。
关系模型的优点是结构清晰、容易理解和维护，数据操作相对简单。
但它也有一些限制，例如对复杂关系的处理不够灵活，无法表达实体之间的继承关系等。
二、实体-关系（ER）模型实体-关系（ER）模型是由彼得·钱（Peter Chen）在1976年提出的，它通过实体、关系和属性之间的图形表示来描述数据库结构。
1. 实体（entity）：实体代表现实世界中的一个具体事物，可以是一个对象、人、地点等。
实体在ER模型中用矩形表示。
2. 属性（attribute）：属性是实体的特征或性质，用椭圆形表示。
3. 关系（relationship）：关系表示实体之间的联系，可以是一对一、一对多或多对多等。
关系在ER模型中用菱形表示。
4. 箭头（cardinality）：箭头表示实体之间的关系类型，如一对一关系、一对多关系等。
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属性
是实体集中每个成员(实体)具有的描述性性质。 例如：人的身高、机动车的排量、贷款的金额
实体集的属性是将实体集中的实体映射 到属性域的函数
例： 张三的年龄为18岁 李四的年龄为40岁 …的年龄为…岁
12
2.1 ER模型基本概念
描述实体集的属性可以根据组成、取值和 导出关系简单地划分为以下几类
数量
客户街道
客户城市
9
2、用标注表示联系类型
2.1 ER图与ER模型
p.p.s.chen The entity-relationship model-toward a unified view of data.
ACM transaction on database systems,1(1):9-36,1976
贷款编号
贷款
数量
客户城市
客户名 客户 1 借款
1、用箭头与线段表示联系类型
SSN
贷款编号 n 贷款
数量
客户街道
客户城市
22
2、用标注表示联系类型
2.2 带有角色标识的E-R图
电话 员工号 员工姓名 领导者 员工 被领导人 n 1 领导
23
2.2 包含三元关系的ER图
分行号 分行名
分行
用户号 用户 用户名 CLR
贷款号
贷款名
贷款
24
2.2 带有属性的联系集ER图
最后访问日期
SSN
客户名
账号 存款
余额
客户 客户街道
客户城市
账户
25
2.2 带多值属性与导出属性的 ER图
员工号 姓名 电话 入公司日期3* 包含弱实体ER图
存在依赖：表示实体x的存在依赖于实体 y的存在 弱实体：实体集的属性不足以形成主码
20
返回
2.2 ER图
矩形：表示实体集 椭圆：表示属性,加下划线表示是主码属性 菱形：表示联系集 线段：将属性连接到实体集或将实体集连到联 系集 双椭圆：表示多值属性 虚椭圆：表示派生属性 双线。表示一个实体全部参与到联系集中
21
2.2 ER图
SSN 客户名 客户 客户街道 借款
4 ER图转换为表
5 小结
32
3 常见的数据模型
逻辑上的，即用户眼中看到的数据范围。同时可以 用某种语言描述，是计算机系统能够理解，被数据库 管理系统支持。
层次模型（Hierarchical Model） 网状模型(Network Model) 关系模型(Relation Model) 面向对象的模型(Object Oriented Model)
第二章
ER模型与关系模型
张建英
单位：大连理工大学，电信学院 电话：84706003-3820 E-mail：zhangjy@ zhangjianying@
本章要点 1 2 3 4 5
数据模型组成要素 概念模型 常用的数据模型 ER图转换为表 小结
不同于空串、0，不是值，是状态
16
2.1 ER模型基本概念
各个属性在实体集中的地位是不一样的
码属性与非码属性 例：学生的学号与籍贯
超码
是一个或多个属性的集合，该组合可以在该实体 集中唯一标识一个实体。 它的任意真子集都不能成为超码。(最小超码) 被数据库设计者选中的，用来在同一实体集中区 分不同实体的候选码。
简单属性 复合属性 单值属性 多值属性 派生属性
13
2.1 ER模型基本概念
简单属性
是指不能再划分为更小的部分(即别的属性) 的属性；
是指可以再划分为别的属性的属性。 复合属性可以将相关属性聚集起来，使模型更加清 晰
复合属性
例：住址=省+市+县+街道
14
2.1 ER模型基本概念
贷款额 还款日期
贷款号
还款号
住房贷款 1 还贷款
27
还款金额
还款
n
2.3* 特化与泛化
ISA
特殊化与一般化（概括）：两个方向 属性继承：高层实体的属性被低层的实 体继承 概括的约束：对概括加条件
确定哪些实体能成为给定低层实体集的成员 确定一个实体是否属于多个低层实体 高层实体集中的一个实体是否至少属于一个 低层实体
2
1 数据模型（Data Model）组成要素
回顾： 什么叫数据模型？ 根据对现实世界抽象层次的不同，数据模 型分几种？
3
1 数据模型的三要素
数据模型都有其共性，静态特性、动态特性、完 整性约束。 数据结构：描述数据库的组成对象以及对象之 间的关系。
刻画数据模型性质最重要的方面（按数据结构命名 数据模型） 是静态特性
学号 姓名 年龄 性别 女 系别 年级
200001 王小明 19
社会学 2000
200081 黄大鹏 20
200030 张文斌 18 · · · · · · · · ·
男
男 · · ·
计算机 2000
法律系 2000 · · · · · ·
41
3.3 关系模型基本概念
关系（Relation）：一个关系对应通常说的一张表。 元组（Tuple）：表中的一行。 属性（Attibute）：表中的一列成为一个属性。每个属 性需有一个名称，即属性名。 主码（Key）：表中的某个属性组，可以唯一确定一个 元组。 域（Domain）：属性的取值范围。 分量：元组中的一个属性值。 关系模式：对关系的描述。
反面影响：增加系统的负担
44
返回
3.4 面向对象的模型
对象
包括对象内存储的实例变量值 包含对此对象进行操作的代码—方法
类与对象的关系（如：变量类型与变量值）
一对多的联系
取基数多的实体的主码
取两个实体的主码联合
多对多的联系
联系集也可能具有描述性属性。
例：借书联系中的借书时间
19
2.1 ER模型基本概念
派生属性
这类属性的值可以从别的相关属性或实体派 生出来 例：假设实体集employee有两个属性startdate和employment-length分别表示银行员 工参加工作的时间和在银行工作的年限，那 么employment-length的值可以由startdate和当前日期得到。在这里，start-date 称为基属性或存储属性。
10
2.1 ER模型基本概念
实体：
实体是现实世界中可区别于其他对象的 “事件”或“物体”。每个实体有一组性质，其中 一部分性质的取值可以唯一地标识实体。 例如： 张三、宝马、一笔贷款、登山活动
实体集：
实体集是具有相同类型及相同性质(或属性)的实 体集合。 例：学生、机动车、贷款、体育活动
11
2.1 ER模型基本概念
37
3.2 网状数据模型
数据结构
允许一个以上的节点无双亲 一个节点可以有多于一个的双亲
例
系别 课程 学号 课程号 成绩 课程号 课程名 学分
学号 姓名
学生
选课
38
3.2 网状数据模型
优缺点：
更为直接描述现实世界 具有良好的性能 结构复杂。应用越复杂，数据结构就更复杂 DDL,DML语言复杂
单值属性
对一个特定的实体而言一个属性只 有单独的一个值 对某个特定的实体来说，一个属性 可能对应一组值
多值属性
15
2.1 ER模型基本概念
问题：实体的属性值没有或不知道怎么在 数据库中表示？ NULL
表示没有
例：处于培训的员工，还没有部门
或表示不知道或缺失
例：登记员工基本信息时，不知道他的地址
5
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本章要点
1 数据模型组成要素 2 概念模型
2.1 ER模型基本概念 2.2 ER图 2.3* ER模型的扩充
3 常用的数据模型 4 ER图转换为表
6
2 概念模型
概念模型是现实世界到数据模型的一个中间层 次 概念模型用于信息世界建模 信息世界里有什么？
实体、属性、码、域、实体型、实体集、联系
33
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3.1 层次模型
是最早出现的数据模型，层次数据库采用层次 模型作为数据的组织方式 以树型结构表示各类实体及实体间的联系
有且仅有一个节点没有双亲节点，根结点 根结点以外的其他节点有且只有一个双亲节点 每个节点表示一个记录类型
代表系统
IBM的IMS(information management system),1968
网络安全 网络管理
教员学生数据库
3.1 层次模型
多对多联系在层次模型中如何表达
虚拟节点 简单、性能好、良好的完整性 非层次、多对多联系 插入、删除的限制较多 查询子女节点需通过双亲节点 结构严谨、层次命令程序化
层次模型的特点
36
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3.2 网状模型
现实世界中事物之间更多的联系是非层次的， 用层次模型表示非树形结构很不直接，网状模 型可以克服这一弊病。 网状模型是比层次模型更普遍的模型 网状数据库：是采用网状模型作为数据的组织 方式。 代表系统： DBTG系统，亦称CODASYL系统