数据概念模型及关系模型设计
数据库管理中的数据模型设计与分析
数据库管理中的数据模型设计与分析数据模型是数据库中的核心概念，它用于描述数据库中的数据结构、数据属性以及数据之间的联系。
在数据库管理中，数据模型设计与分析是一个关键步骤，它对于业务流程的正确性、数据的一致性以及系统的性能都起着重要的作用。
本文将深入探讨数据库管理中的数据模型设计和分析，并提供一些有效的方法和技巧。
一、数据模型概述数据模型是一种用于表达和组织数据库中信息的方式，常用的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型以及面向对象模型等。
在数据库管理中，关系模型是被广泛应用的，因为它简单、易于理解和使用。
关系模型使用表格、行和列来表示数据，将数据划分为多个实体，实体之间的关系通过关联键来建立。
二、数据模型设计数据模型设计是将现实世界的业务需求转化为关系模型的过程。
在数据模型设计阶段，需要考虑以下几个方面：1. 数据需求分析：在进行数据模型设计之前，首先需要明确业务需求和数据需求。
这包括对数据的基本属性、数据之间的关系以及数据的约束条件进行全面的分析和理解，用于建立关系模型的基础。
2. 概念模型设计：在明确了数据需求之后，可以利用实体关系图（ER图）来表示数据的概念模型。
实体关系图是一种图形化的方法，用于视觉化数据库中的实体、属性和关系。
通过ER图，可以更清晰地了解业务实体之间的关系，包括一对一、一对多和多对多等。
3. 范式设计：范式是关系模型中的规则，用于确保数据库的数据一致性和正规化。
在设计关系模型时，需根据不同的范式进行数据设计。
常用的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。
范式设计可以提高数据库的性能和效率，减少数据冗余和更新异常。
4. 物理模型设计：物理模型是关系模型转化为数据库系统中的数据结构、索引、存储空间以及其他细节等。
在物理模型设计中，需要选择适当的数据类型、优化查询性能、设置合适的索引以及分配存储空间等。
三、数据模型分析数据模型分析是评估和优化数据模型的过程，旨在提高数据库系统的性能和效率。
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 ;。
数据库中的数据模型与设计
数据库中的数据模型与设计摘要本文将介绍数据库中的数据模型与设计，包括概念模型、逻辑模型和物理模型，以及如何进行数据库设计。
数据模型是数据库设计的基础，它可以帮助我们理解数据的结构、关系和用途。
1.数据模型的定义数据模型是一种描述系统中数据组织、存储和处理方式的形式化表示。
它是数据库设计的基础，用于描述数据模式和数据结构，以及数据之间的关系。
其中，数据模式是指数据在数据库中的存储方式，包括实体、属性和关系，而数据结构则是指数据的组织方式，包括表、字段和索引等。
数据之间的关系包括一对一、一对多和多对多等。
2.数据模型的分类数据模型可以分为三个层次：概念模型、逻辑模型和物理模型。
其中，概念模型是最高层次的数据模型，用于描述数据的概念和业务规则；逻辑模型是中间层次的数据模型，用于描述数据的结构和关系；而物理模型则是最低层次的模型，用于描述数据在计算机系统中的存储和表示方式。
3.概念模型概念模型是数据库设计的第一步，它用于描述问题域中的概念和业务规则，不涉及到具体的数据库管理系统。
概念模型通常用E-R图表示，其中，E-R图基于实体-关系模型，用于描述实体、属性和关系之间的联系。
实体指问题域中的某个对象，例如学生、教师和课程等；属性指实体所具有的某个特征，例如学生的姓名、年龄和性别等；而关系指实体之间的某种联系，例如学生和课程之间的选课关系等。
4.逻辑模型逻辑模型是在概念模型基础上进一步精细化的数据模型，可以转化为具体的数据库管理系统。
逻辑模型通常用关系模型表示，其中，关系模型基于关系代数和谓词逻辑，用于描述数据的结构和关系。
关系模型由表、字段和索引组成，其中，表用于存储数据，字段用于定义数据的属性，索引用于优化数据的访问。
5.物理模型物理模型是数据库设计的最后一步，用于确定数据在计算机系统中的存储和表示方式。
物理模型通常用DDL语言表示，其中DDL是数据定义语言的缩写，用于定义数据库中的表、字段、索引和约束等。
数据模型基本概念及建模方法论
数据模型基本概念及建模方法论数据模型是数据库设计过程中的关键步骤，它用于描述现实世界中的实体、属性和关系，这些内容会被转化为关系型数据库的表结构。
数据模型包含了数据的逻辑结构和组织方式，并通过建模方法论来指导我们进行数据的抽象和设计。
本文将介绍数据模型的基本概念以及常用的建模方法论。
1.数据模型的基本概念1.1 实体（Entity）：在现实世界中可以独立存在并具有唯一标识的事物。
实体可以是具体的，如一个人、一辆车，也可以是抽象的，如一个订单，一个公司。
1.2 属性（Attribute）：实体具有的特征或者性质，用于描述实体的一些方面。
属性可以是简单的，如一个人的姓名、性别，也可以是复杂的，如一个产品的描述、详细内容。
2.1实体-关系模型（E-R模型）：E-R模型是最基本也是最常用的数据模型之一，它通过实体、属性和关系来描述现实世界中的实体和它们之间的关系。
E-R模型的核心是实体和实体之间的关系，实体通过属性来描述实体的特征。
2.2属性-关系模型（A-R模型）：A-R模型是对E-R模型的扩展和补充，它将属性看作是独立存在的，可以被多个实体使用，从而增加了模型的灵活性和复用性。
通过将属性提取到一个独立的实体中，可以避免数据冗余和数据一致性的问题。
2.3面向对象建模方法（OO模型）：OO模型是一种用于建立逻辑模型和实现模型的方法，它将现实世界中的事物看作是对象，通过封装、继承和多态来描述对象之间的关系。
OO模型充分利用了面向对象编程的特性，如封装、继承和多态，使得模型更加直观、灵活和易于维护。
2.4关系模型（RDB模型）：关系模型是一种用于建立数据库的方法，它通过用关系、属性和约束来描述数据和数据之间的关系。
关系模型将数据组织为一个或多个关联的表，每个表包含多个行和列，行表示一个实体，列表示实体的属性。
关系模型是最常用和最成熟的数据模型之一，大部分商业数据库都是基于关系模型实现的。
3.数据建模的过程3.1需求分析：收集用户需求，理解业务流程和数据处理逻辑，明确数据建模的目标和范围。
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型
数据库技术中的数据概念模型与逻辑模型数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，而数据库技术则是处理和管理数据的关键工具。
在数据库设计和开发中，概念模型和逻辑模型是两个核心概念。
本文将深入探讨数据库技术中的数据概念模型和逻辑模型的概念和应用。
一、概念模型概念模型是数据库设计和规划的起点，它描述了现实世界中的实体、实体之间的关系以及这些关系的属性。
概念模型通常使用实体-关系(ER)模型进行描述，它以实体和实体之间的关系为核心元素，表达现实世界中的事物和它们之间的联系。
通过概念模型的建立，数据库开发者可以更好地理解应用领域的需求，从而更好地设计和规划数据库。
以一个学生管理系统为例，我们可以使用概念模型来描述系统中的实体和关系。
在这个模型中，学生、课程和教师都是实体，它们之间的关系可以用学生选修课程、教师教授课程等来表示。
每个实体都有一些属性，如学生的学号、姓名，课程的名称、学分等等。
通过这个概念模型，我们可以更好地理解学生管理系统中的各种数据对象及其之间的关系，从而更好地进行数据库设计和规划。
二、逻辑模型逻辑模型是在概念模型的基础上进一步抽象和精炼的模型，它使用数据库领域专用的表示方式来描述数据库的结构和功能。
逻辑模型通常使用关系模型进行描述，它以表格形式表示数据，通过表格中的行和列来表示实体和属性，利用主键和外键等约束关系来表示实体之间的联系。
关系模型是一种二维表格的表示方法，在表格中，每一行代表一个实体，每一列代表一个属性。
通过表格中的属性值，我们可以了解到实体之间的关系和属性的特性。
例如，可以使用一张学生表格来表示学生实体，其中的每一行代表一个学生，每一列代表一个属性，如学号、姓名、年龄等。
通过这样的表格表示，我们可以进行各种数据操作，如插入、查询、更新和删除。
逻辑模型在数据库设计和开发中起到了关键作用。
通过逻辑模型的建立，我们可以更好地理解概念模型中的实体和关系，将其转化为具体的表结构。
在设计过程中，我们需要定义表格之间的约束关系，如主键约束、外键约束等，以保证数据的一致性和完整性。
概念模型与关系模型之间的对应关系
概念模型与关系模型之间的对应关系在数据库设计中，概念模型与关系模型二者之间的对应关系是至关重要的。
理解了这样的关系，我们才能够更好地理解和设计数据库模型。
首先，概念模型充分考虑了实体的属性与实体的关系。
它是对现实世界的映射模型，是对于现实世界中的事物及其关系的一个抽象表示。
概念模型中，可以包括实体、属性以及实体之间的关系。
实体是现实世界中能够区别的对象，属性则是描述实体的特性，实体之间的关系则是实体与实体之间的相互关联。
相比之下，关系模型则是一种模型，其主要思想是通过二维表格形式来表示实体和实体间的关系，这种表格称作关系。
在关系模型中，表是数据库的基本元素，每一个表代表一种实体。
表中的每一行对应一个实体的实例，每一列则对应该实体的一个属性。
因此，从概念模型到关系模型的转化是数据库设计的重要步骤。
在这个过程中，实体转变为表，实体的属性转变为表的属性，实体之间的关系则通过表之间的关联关系来表达。
这是基于对现实世界的抽象和简化，以方便数据的存储和管理。
例如，如果有一个"学生"的实体，其属性有"姓名"、"学号"等。
在转化为关系模型时，就会有一个"学生"的表，每一行代表一个学生，其中"姓名"、"学号"等列即为表的属性。
如果学生与课程存在一种关系，那么在关系模型中，可以通过学生表和课程表的关联来表示这种关系。
然而这个转变并非一对一的对应，经常会涉及到一对多、多对一或者多对多的关系。
这个过程中可能会需要涉及到对数据的冗余和数据完整性的处理。
这也是数据库设计的一项重要工作。
总的来说，概念模型与关系模型的对应关系，就是一个从现实世界的抽象和概念化，到能够用于实际操作和存储的模型的转换过程。
在这个过程中，不仅要充分考虑到实体的属性和关系，也要考虑到数据的存储和管理。
概念数据模型设计与逻辑数据模型设计
概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。
在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model，中文一般翻译为“概念数据模型”。
概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。
概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。
在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。
这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。
概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。
在有些数据模型的设计过程中，概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。
在数据仓库领域有一个概念叫logical data model，中文一般翻译为“逻辑数据模型”。
逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。
逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。
逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。
逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。
逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。
如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多，那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。
在数据仓库领域有一个概念叫physical data model，中文一般翻译为“物理数据模型”。
物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。
物理数据模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用于确定表之间的关系，基于用户的需求可能进行发范式化等内容。
2、概念模型ER图及概念模型转化成关系模型
数据项机制的意义
相同数据项目定义一次，节省了工作量 保证不同实体相同属性的定义一致性 保证相同性质的列名一致性
后两条通常先定义数据项，然后在实体中引用该 数据项
前两条通过域也能实现 相同含义不同定义的属性code名不要同名（如进
价和售价等）
属性的Code值：
缺省情况下为Data Items的唯一性标识，不同实体相同 Code属性被认为对应的是一个数据项定义。
元素的Name用于图中显示，所以一般取中文，而Code 用于生成物理模型的对象名（如表名、列名等），一般 取英文字母。
A、实体（Entity）
实体特性窗口中主要包含下列页框：
General：设置实体（Entity）的编码（Code）、 名称（Name）和发生的行数（Number）
Attributes（属性）：设置实体的属性 Identifiers：设置实体的标识（对应物理模型
解外，还要求其易于向数据模型（如关系模型） 转化。 概念模型独立于具体的数据库系统，是整个数 据库设计的基础。
1. 概念模型
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
对概念模型的基本要求
较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中 的各种语义知识
简单、清晰、易于用户理解。
2. 信息世界中的基本概念
(1) 实体（Entity）
客观存在并可相互区别的事物称为实体。
可以是具体的人、事、物或抽象的概念。
(2) 属性（Attribute）
实体所具有的某一特性称为属性。 一个实体可以由若干个属性来刻画。
2） 1:n联系的转换方法
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b2
a3
b3
a4
b4
a5
b5
示范
A M
N B
表示
15
4.2 概念模型与数据模型
8.E-R模型 E-R模型是一种语义模型，又叫E-R图、实体—联系模型
(Entity—Relationship Approach) E-R模型的构成成分是实体集、属性和联系集（一对一、
一对多、多对多）。构成方法如下： ⑴ 实体集用矩形框表示，框内写上实体集名。 ⑵ 实体的属性用圆或椭圆表示，其内写上属性名，并用无向 边与其实体集相连。
班级: 班级号、班级名、人数；
属性：“学号”、“班级号”分别是学生实体集和班级实体集的码或
键，故其属性名有下划线。
“人数”属性是派生属性(其值可以从其他相关实体或属性中派生出
来)，其值可以通过计算该班级学生实体的数目而获得，故用虚椭圆形框
表示。
联系：“属于”是1对多，由于参与者“学生”在“属于”联系中是
4. 现实世界、信息世界、数据世界的关系
现实世界 系统分析
事物及联系
信息化
信息世界 数据库设计
概念模型
数据化
计算机世界
数据模型
信息的三个世界的联系和转换过程
10
4.2 概念模型与数据模型
二、概念模型
现实世界中的事物在人们头脑中反映的信息世界是用文字和符号记载下 来的，描述事物的术语有以下几种： 1.实体（Entity）
学生
学号
姓名
性别
年龄
所在系 16
4.2 概念模型与数据模型
⑶ 实体集间的联系用菱形框表示，联系以适当含义命名，名 字写在菱形框内，用无向连线将参加相应联系的实体矩形框分 别与菱形相连，并在连线上标明联系的类型。
实体A 1
实体A 1
实体A m
联系名
联系名
联系名
1 实体B 1：1联系
n 实体B 1：n联系
数据库设计的重要任务就是建立概念 (实体)模型，它是概念数 据库的具体描述。在建立实体模型中，实体要逐一命名以示 区别，并描述其间的各种联系。
概念模型的表示：用E-R图（E-R模型、实体-联系模型）。
23
任务2 关系模型设计
2.1 任务情境 将任务1的“学生选课管理系统”的ER模型转换为关系模型 2.2 任务实现 首先转换两个实体为关系。 学生关系模式s（sno,class,sname,ssex,birthday,address,tel,email）
a1
b1
a2
b2
a3
b3
a4
b4
a5
b5
示范
A
1
叫E－Ｒ 图，也 称为E－Ｒ 模型
1
B
表示
13
4.2 概念模型与数据模型
⑵ 一对多联系(1:N) 如果A 中至少有一个实体对应B中一个以上实体，且B中
任一实体至多对应A中一个实体，则称A对B是一对多联系。 例：学校对系、班级对学生等都是一对多联系。
a1
需求分析 概念设计 逻辑设计 物库设计首先必须准确地了解与分析用户需求（包
括数据和处理），需求分析是整个设计过程的基础，是最困难、 最耗时间的一步。需求分析做得不好，甚至会导致整个数据库 设计返工重做。
5
4.1 数据库设计的要求和步骤
2. 概念结构设计阶段 概念结构设计是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求
关键词：实体——联系——概念模型 4.数据世界
信息世界中的信息经数字化处理形成计算机能够处理的数据，就 进入了数据世界。现实世界中的实体及其相互联系被转换成数据世界 中的数据及其联系，这种联系是用数据模型描述的。
关键词：数据——联系——数据模型
9
4.2 概念模型与数据模型
因此，客观事物系信息之源，是设计数据库的出发点，也 是使用数据库的最终归宿。实体模型（概念模型）与数据模型 是对客观事物及其联系的两种抽象描述。数据库的核心问题是 数据模型，为了得到正确的模型，首先要充分了解客观事物。
课程关系模式c(cno,cname,credit) 再转换一个联系为关系。选课关系模式sc(sno,cno,score) 最后将具有相同码的关系合并，得出新的关系模型如下表4-2所示。
第4章 数据概念模型及关系模型设计
【知识框架】
本章知识内容为数据库应用系统开发流程中需求分 析、概念模型设计和逻辑模型设计，学习内容知识 框架如图4-1所示。
第4章 数据概念模型及关系模型设计
总项目：学生选课管理系统数据模型设计 总项目概述：学生学籍管理系统包括班级、学生、
课程、教师等实体，含有学生选课管理子模块、学生 档案管理子模块、学生成绩管理子模块、课程管理子 模块、教师授课管理子模块、教师档案管理子模块等， 其中学生选课子模块中包含“学生”和“课程”两个 实体，在“学生”和“课程”之间，学生通过“选课” 与“课程”发生联系，因此把“选修”确定为联系类 型，并且“学生”和“课程”之间是m:n联系。
这种信息结构并不依赖于具体
信息世界：概念模型
的计算机系统，不是某一个
DBMS支持的数据模型，而是概
机器世界 DBMS支持的数据模型
对象的抽象过程
念级的模型；然后再把概念模
型转换为计算机上某一DBMS支
持的数据模型。
22
4.2 概念模型与数据模型
定义：反映实体集之间联系的模型称为模念模型，又称为实体 模型。它独立于计算机系统，它是按用户的观点来描述某个 业务所关心的信息结构，是对现实世界的第一层抽象。
全部的，所以用双线将其与“属于”联系相连。
19
4.2 概念模型与数据模型
例：“课程”实体集、“教师”实体集及相互间的联系。
课程号 课程名 学分 周学时
教师号 姓名 性别 职称
课程 m 教授
n 教师 家庭地址
电话号 码
E-mail地址
城市 区 街道
邮政编 码
20
4.2 概念模型与数据模型
其中：“E-mail地址”属性是一个多值属性，故用双椭圆形 框表示； “家庭地址”属性是一个复合属性，在其下面还有4个 属性与其相连。 “教师号”下有一下划线，表示此属性是“教师”实 体的码（键）。 总之：E-R模型是数据库设计人员与用户进行交互的最有
6
4.1 数据库设计的要求和步骤
5. 数据库实施阶段 运用DBMS提供的数据语言，根据逻辑设计和物理设计的
结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进 行试运行。 6. 数据库运行和维护阶段
数据库应用系统经过试运行之后，即可投入正式运行。在 数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整和修改。
效工具，用E-R模型来描述概念模非常接近人的思维，易被人 理解，而且E-R模型与具体的计算机系统无关，易被不具备计 算机知识的最终用户接受。
21
4.2 概念模型与数据模型
概念模型小结
现实世界
人们常常首先将现实世界 抽象为信息世界，然后将信息
认 识 抽
象
世界转换为机器世界。也就是 说，首先把现实世界中的客观 对象抽象为某一种信息结构，
4.2 概念模型与数据模型
4.实体型（Entity Type）或实体的描述 具有相同属性的实体必然具有共同的特征和性质，用实体名及
其属性名集合来抽象和刻画同类实体，称为实体型。如，学生实 体，其型的描述为：学生（学号，姓名，性别，年龄）是一个实 体型。 4.实体值
是实体的具体实例，是属性值的集合。如，学生王明的实体值 是：（021031001，王明，男，18）。
姓名sname，性别ssex,出生日期birthday，地址address，电话tel， 邮箱email，其中实体标识符为sno（实体的主码）；实体课程c的 属性有：课程编号cno，课程名称cname，学分credit，其中实体标 识符为cno(实体的主码)；联系选课sc的属性是某学生选修某课程的 成绩score。 利用E-R方法画出“学生选课管理系统”ER图，如图4-2所示。
属于同一实体集的实体的实体型是相同的，但实体值是不同的。
5.实体集（Entity set） 性质相同的同类实体的集合称为实体集。或同型实体的集合称
为实体集。如，一班学生，一批书籍。 6.码（键Key）
能惟一标识实体集中每个实体的属性或属性组称为实体集的码 （键Key）。当一个实体集中包括多个码时，通常要选定其中一个 码为主码，其他是候选码，实体集中不能惟一标识实体属性的叫 次码。
设计一个完善的数据库应用系统是不可能一蹴而就的，它 往往是上述6个阶段的不断反复的过程。
7
4.2 概念模型与数据模型
现实世界是存在于人脑之外的客观世界，如 何使用数据来解释和认识现实世界，则需要相应 手段进行描述。
模型是对现实世界的模拟和抽象。船模、航 模等都是对现实世界事物的一种模拟。数据模型 也是一种模型，它是对现实世界问题的数据特征 的描述。
客观世界中存在的并可以相互区分的事物或概念，称为实体。 实体可以是具体的，如一个学生、一本书；也可以是抽象的事件，如一 场足球比赛。 实体的表征：实体用型（Type）和值（Value）来表征。例如：一个学生是 一个实体，学生的“学号，姓名，年龄，系别”是实体的型描述，而具体的 学生：“021031001，王明，20，计信系”是实体值。 2.属性（Attribute） 实体所具有的某一特性在信息世界中称为属性。一个实体可以由若干个 属性来刻画。例：一个学生有姓名、性别、年龄等属性。 属性的域：属性的取值范围称为该属性的域。 每个属性都有一个值域（Domain），例：性别{“男”、”女”}，年龄 {20—35}；值域有类型，可以是整数，实数或字符型等。例姓名的类型为字 符型，年龄的类型为整型。 属性的表征：属性用型（Type）和值（Value）表征，例：学号、姓名、性 别、年龄、是属性的型，而具体的021031001、王明、男、20则是属性值。11