数据库系统的数据模型
数据库管理系统的基本原理
数据库管理系统的基本原理数据库管理系统（DBMS）是为了有效地组织、存储和管理大量数据而设计的软件系统。
它是现代信息管理的重要工具，并广泛应用于各种应用领域，如企业管理、科学研究、金融和医疗等。
数据库管理系统的基本原理包括数据模型、数据结构、数据查询与操作、数据完整性和安全性等方面的内容。
1. 数据模型数据库管理系统的基本原理之一是数据模型。
数据模型是对现实世界中数据的抽象和表示，它定义了数据之间的关系、属性和约束。
常用的数据模型有层次模型、网络模型和关系模型。
其中，关系模型是目前最常用且应用最广泛的数据模型，它通过表格形式的数据结构来组织和表示数据，以实现数据的存储和管理。
2. 数据结构数据库管理系统的基本原理还涉及数据结构。
数据结构是指在数据库管理系统中用于组织和存储数据的具体方式。
常见的数据结构包括表、索引、视图和存储过程等。
表是数据库中最基本的数据组织形式，它由行和列组成，用于存储数据和定义数据之间的关系。
索引是用于快速定位和访问数据的结构，能提高查询效率。
视图是虚拟的表，它根据用户的需求从一个或多个数据库表中抽取数据。
存储过程是一组预定义的操作序列，可以通过调用来实现特定的功能。
3. 数据查询与操作数据库管理系统的基本原理还包括数据查询与操作。
数据查询是指通过结构化查询语言（SQL）等方式从数据库中检索所需信息的过程。
SQL是一种通用的数据查询语言，它可以用于执行各种数据库操作，如数据的插入、更新、删除等。
数据库管理系统通过解析和执行用户的查询语句，并返回相应的结果，实现了对数据的高效操作。
4. 数据完整性数据库管理系统的基本原理之一是数据完整性。
数据完整性是指数据的准确性和一致性。
数据库管理系统通过各种约束条件和规则来确保数据的完整性，如主键约束、外键约束、唯一约束、检查约束和默认值等。
主键约束保证了表中每条记录的唯一性，外键约束用于建立表之间的关系，唯一约束保证了某个字段的取值唯一，检查约束用于限制字段的取值范围，而默认值则用于设置字段的默认取值。
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。
数据库系统的数据模型
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 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。 认识抽象 其转换过程如右图。 概念数据模型： 概念数据模型：信息世界
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）
承担
合同号
科研项目
4）范畴
在描述现实世界时，有时要用到不同类型的实体组成的实体集， 引入了范畴这一抽象概念。设E1 、E2 、…En 是n个不同类型的实 体集，则范畴T可定义为： 其中：E1、E2、…En称为T的超实体集。 T ⊆ E1 ∪ E 2 ∪ ⋯ ∪ E n 例如，“银行账户”这个实体集的成员可能是单位，也可能是个 人。 身份证号 地址 姓名
（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。
2）系（Set）
在网状数据模型中，数据间的联系用系表示。 系代表了两记录之间的1：n联系，系用一 条弧表示，箭头指向“n”方。“1”方的记 录称首记录，“n”方的记录称属记录。右 图是简单网状结构的例子。
班级 1 S1 n 学生 简单的网状结构 n S2 社团 1
3）系型
（1）单属系型
由主记录型和单一的属记录组成。 例如班级记录型和学生记录型组成的班级－学生系是单属系型。
例如，大学生可用姓名、学号、性别、系别等属性来描述。
数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计有什么不同
数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计
有什么不同
1.目的和应用：
数据仓库的数据模型设计主要用于支持分析和决策支持系统。
它的目标是将来自多个操作性数据库的数据集成在一个统一的存储中，以便于查询和分析。
数据库系统的数据模型设计主要用于支持业务应用系统的操作和事务处理。
2.数据结构：
3.数据粒度：
4.数据复杂性：
5.数据访问模式：
数据仓库的数据模型设计支持复杂的查询操作，如多维分析和数据挖掘等。
因此，数据仓库的数据模型设计通常需要进行优化，以提高查询性能和响应时间。
数据库系统的数据模型设计则更注重事务处理和并发控制等方面的性能优化。
总结起来，数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计主要在目的、数据结构、数据粒度、数据复杂性和数据访问模式等方面有所不同。
数据仓库的数据模型设计更注重于支持分析和决策支持系统，采用星型或雪花型的数据结构，关注大量和高层次的数据，需要复杂的数据转换和清洗过程，并进行查询性能优化。
数据库系统的数据模型设计更注重于支持业务应用系统的操作和事务处理，采用关系模型的结构，关注细节
和实时的操作数据，不需要涉及复杂的数据处理过程，并进行事务和并发性能的优化。
数据库系统三级模型结构
数据库系统三级模型结构1.外模型（逻辑模型）：外模型是与用户直接交互的层次，它定义了用户如何看待和访问数据库中的数据。
外模型将数据组织成表格、视图或者其他形式，使用户能够方便地对数据进行查询、插入、删除和更新等操作。
外模型通过DBMS（数据库管理系统）对用户进行权限管理，确保只有经过授权的用户才能访问数据。
常见的外模型包括关系模型、层次模型、网络模型等。
2.概念模型：3.内模型（物理模型）：内模型是数据库系统最底层的层次，它描述了数据在存储介质上的具体组织方式和存储结构。
内模型通过定义存储文件、索引、存储过程等细节，来实现对数据库的高效访问和管理。
内模型的设计侧重于性能优化，包括磁盘分配、缓存管理、数据压缩等。
常见的内模型包括层次模型、关系模型、面向对象模型等。
三级模型结构充分发挥了分层设计的优势，每个层次都有其独特的功能和目的。
外模型将数据库的复杂结构抽象为易于理解和操作的形式，提供了友好的界面给用户；概念模型通过实体-关系图等方式帮助开发人员和数据库管理员理解和设计数据库的结构；内模型通过优化存储和访问方式，提高数据库系统的性能。
总结起来，数据库系统的三级模型结构分别涉及到了用户的操作界面、数据的逻辑结构和数据的物理存储。
通过将数据库系统分层，可以实现数据的抽象、封装和优化，提高数据库系统的可用性、可扩展性和性能。
在数据库系统的三级模型结构中，每个层次都有其重要性和价值，互相配合，构成一个完整的数据库系统。
数据库的外模型和概念模型相对稳定，可以根据应用的需要进行适当调整和修改；而内模型则更加依赖具体的硬件和存储技术，因此在后期进行修改可能会涉及到较大的工作量。
因此，在设计数据库系统时，需要充分考虑数据的使用方式和性能需求，并合理选择外模型、概念模型和内模型，以实现对数据库的有效管理和高效利用。
01-2 数据库系统的数据模型
D06 计算机 赵一
602 软件 孙三 601 硬件 钱二
801 数据库 郑六 王五 25 助教 程序
李四 30 讲师 微机
（b）值
授课层次模型及其实例
36
2 数据操作
1）查询：从根结点开始，按给定条件沿 一个层次路径查找所需要的记录。
2）更新： （1）插入：指定一个插入层次路径，完
成数据的插入操作 。
53
3 完整性约束 1）实体完整性 2）参照完整性 3）用户定义完整性
必须满足。被称作 关系的两个不变性， 应该由关系系统自 动支持。
实体完整性 规则：若属性A是基本关系R的主属
性，则属性A不能取空值。
54
导师 研究生
导师编号
1001 1002 1003
姓名
性别
刘易 男
张清枚 男
王敏 女
职称
副教授 教授 教授
实体名 联系名
属性名
17
2、E-R 图的构成规则
1）画出实体集及其属性 2）画出实体集之间的联系 3）画出实体集之间联系的属性
18
学号 姓名 性别 出生年月 入学时间
班级
学生
m
成绩
学习
n
课程
课程号
课程名
先导课程
学时
学分
19
某工厂物质管理E—R图
仓库号
面积
电话号
仓库
职工号
姓名
年龄
职工
职称
20
零件号
1 现实世界中关心的主要概念 实体（Entity） ：客观存在并可相互区
别的个体。 实体特性：描述实体的主要特征。 实体集：具有相同特性实体的集合。 实体标识符：唯一能确定实体集中某个
数据库系统概念
数据库系统概念数据库系统是指利用计算机和软件技术来组织、存储、管理和访问大量有关联的数据的系统。
它是在计算机硬件和计算机操作系统的支持下建立起来的，用于有效地存储、检索和处理结构化数据。
以下是数据库系统的一些核心概念：1.数据库：数据库是结构化数据的集合，以一种组织良好的方式存储，并能够通过特定的操作和查询访问。
数据库可以包含多个数据表、关系、实体和属性等。
2.数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是用来创建、操作和管理数据库的软件系统。
它提供了对数据库的访问、查询和维护等功能。
常见的DBMS包括MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等。
3.数据模型：数据模型是用来描述和组织数据的方法。
常见的数据模型包括关系型数据模型（如表格）、层次结构模型和面向对象模型等。
不同的模型有不同的特性和适用场景。
4.数据库表：数据库表是数据以行和列的形式组织起来的数据结构。
表由一个或多个字段组成，每个字段代表一个特定的数据项。
表可以通过主键来唯一标识每一行。
5.查询语言：数据库支持各种查询语言，如结构化查询语言（SQL）。
查询语言用于从数据库中检索和操作数据，例如选择、插入、更新和删除数据。
6.数据完整性：数据库系统提供了严格的数据完整性约束。
这些约束用于确保数据的准确性、一致性和有效性，如主键、外键和唯一性约束等。
7.数据库索引：索引是用于快速查找和访问数据库中数据的数据结构。
它可以加快数据库查询的速度，并提高查询性能。
8.数据库事务：事务是对数据库进行的一系列操作单元的集合，要么全部执行成功，要么全部回滚。
数据库事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）的特性。
数据库系统的目标是提供一个可靠、高效和安全的数据存储和访问机制。
它在各种应用场景中广泛应用，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统和电子商务平台等。
数据库三种模型的优缺点
数据库三种模型的优缺点层次模型优点：1. 数据结构简单清晰。
2. 因为记录之间的联系⽤有向边表⽰，这种联系在DBMS中通常使⽤指针实现，查询效率⾼。
层次模型数据库性能优于关系数据库，不低于⽹状数据库。
3. 提供了良好的完整性⽀持。
进⾏插⼊操作时，如果没有对应的双亲结点就不能插⼊它的⼦⼥结点值。
进⾏删除操作时，如果删除双亲结点，则相应的⼦⼥结点值也将被同时删除。
原⽂：缺点：1. 现实世界中的很多联系是⾮层次性的。
如果结点之间具有多对多联系，不再适合使⽤层次模型表⽰。
如果⼀个⼦⼥结点确实具有多个双亲结点，使⽤层次结构模型表⽰的时候就会出现⼤量的冗余，且操作复杂。
2. 查询⼦⼥结点必须通过双亲结点。
3. 由于结构严密，层次命令趋于程序化。
⽹状模型优点：1. 能够更为直接地表⽰现实世界。
2. 具有良好的性能，存取效率⾼。
缺点：1. 结构复杂，伴随应⽤环境的扩⼤，数据结构变得越来越复杂，不利于最终⽤户掌握。
2. ⽹状模型的数据定义语⾔和数据管理语⾔复杂。
3. 由于记录之间的联系通过存取路径实现，应⽤程序在访问数据的时候必须选择恰当的存取路径，因此⽤户必须了解系统结构的细节，导致加重了编写应⽤程序的负担。
关系模型优点：1. 关系模型建⽴在严格的数学概念的基础之上。
2. 关系模型概念单⼀。
⽆论是实体还是实体之间的联系都⽤关系来表⽰。
对数据的检索和更新结果也是基于关系（表）的。
所以，数据结构简单清晰，⽤户易懂易⽤。
3. 关系模型的存取路径对⽤户透明，从⽽具有较⾼的数据独⽴性，更好的安全保密性，也简化了程序员的⼯作和数据库开发建⽴的⼯作。
缺点：1. 由于存取路径对⽤户是透明的，查询效率往往不如格式化数据模型。
2. 为了提⾼系统性能，数据库管理系统必须对⽤户的查询请求进⾏优化。
数据库的数据模型与数据库
数据库的数据模型与数据库数据库是现代信息系统的核心组成部分，也是互联网时代大数据时代的最基础组成部分。
而数据模型是数据库设计的基础，是描述现实世界抽象的方法，是指对事物的本质特征和关系的概括和提炼，是一种建立计算机程序在运行过程中操作对象（数据）的方法和规则。
本文将就数据模型与数据库进行深入探讨。
一、数据模型数据模型是对实体(个体)之间联系的具体描述，它描述了这些实体及实体间的逻辑关系；是指对事物的本质特征和关系的概括和提炼；是在现实世界中抽象出的模型或准则，并通过计算机进行实现。
常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。
其中，关系模型是现代数据库管理系统所采用的数据模型。
1.层次模型层次模型是较早的数据库模型，将数据组织成树形结构，其中一个记录可以有多个子记录，但每个子记录只能有一个父记录。
层次模型的最大问题在于查询。
需查询的信息若分布在不同的节点上，则查询起来很不方便。
2.网格模型网格模型在层次模型的基础上进一步发展，将一对多的父子关系扩展为多对多的任意关系。
它采用图形法来描述数据，但结构复杂，定位不易，不便于使用。
3.关系模型关系模型是用二维表格表示数据和数据间联系的一种模型。
它描述了所有实体型以及实体型之间的联系，构成一个关系型数据模型。
关系模型简单直观，易于理解和应用，也易于定位和查询数据，因而得到广泛应用。
二、数据库数据库是能够长期存储的一种数据结构，可以是存储在计算机上，也可以是存放在其他媒介上，如磁带、硬盘等等。
数据库能够进行动态地更新、存储操作时提供有效的数据访问机制。
常见的数据库有关系型数据库、面向对象数据库、XML数据库、图数据库等。
1.关系型数据库关系型数据库最初由IBM公司发明，以高效、可靠、稳健、高度集成等特点迅速成为数据库实践领域的主流。
在关系型数据库模型中，强调数据之间的关系，关系型模型适合处理事物数据。
在关系型数据库中，数据以表格的形式出现，而表格就是由行和列组成的，因此每个表格都具有一个唯一的名字。
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（2）层次路径
层次路径是用来指明从层次数据模式的根结点到目标结点的一 条查询路径，通常用从根结点到目标结点路径上每个记录值的 排序关键字表示。
计算机系
系
班
教研室
学生
教师
计科0201班 … 张三 李四
计科0202班 … 王五 李定
计教0201班 … 赵山 周英
硬件教研室 … 孙立 钱敏
软件教研室 … 胡恒 丁伟
4）层次序列和层次路径
（1）层次序列
由于存储器是线性的，层次数据模型采用树的先序遍历的次 序（即从上向下、自左到右）作为存储次序。这样所生成的序 列称为层次序列。上例中的层次数据模式的实例的层次序列如 下图所示。
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 。
二元联系
如果三个上实体集A、B、C之间有联系A-B-C，则实体间联系如下图：
A 1 A-B-C 1 B C 1 1 B A 1 A-B-C p A 1 A-B-C A m A-B-C p B C
n
n
B C
p
C
（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。
（2）数据操作
是指对数据库进行的检索和更新两类操作。
（3）数据的约束条件
数据的约束条件是一组完整性规则的集合。 它定义了给定数据模型中数据及其联系应具有的制约和依赖规则。
2.1.2 数据模型的发展
20世纪60年代后期，在文件系统基础上发展起来的 层次模型、网状模型和关系模型等传统数据模型； 20世纪70年代后期产生的E－R数据模型 ；
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。
第2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）。
转换
逻辑数据模型：DBMS支持的数据模型
2.1.1 数据模型的基本组成
数据模型是现实世界中的事物及其间联系的一种抽象表 示，是一种形式化描述数据、数据间联系以及有关语义 约束规则的方法。它通常由以下三个部分组成： （1）数据结构
它是指对实体类型和实体间联系的表达实现。 它是数据模型最基本的组织部分，规定了数据模型的静态特性
计科0202班 … 王五 李定
计教0201班 … 赵山 周英
硬件教研室 … 孙立 钱敏
软件教研室 … 胡恒 丁伟
系 系名 系号 系主任名 地点 计算机系 9 李远 科技大楼
图(）双亲子女关系（简称PCR）
这是层次数据模型中最基本的数据关系。它代表了两个记录 型之间一对多关系（1:n）。 例如，一个系有多个班，就构成了如图(a)所示的双亲子女 关系（即PCR型），在“1”方的记录型称为双亲记录，在“n” 方的记录型称为子女记录。图(b)是其一个实例。
m
预选
n
二元联系E－R简图
自反联系E－R简图
2）E－R图的构成规则
（1）画出实体集及它们之间的联系
如果实体集A中实体之间有联系A－A,则实体间联系如下图：
1 A A-A 1 A 1 A-A n A m A-A n
如果实体集A和实体集B之间有联系A－B,则实体间联系如下图：
A 1 A-B 1 B A 1 A-B n B A m A-B n B
实体集E1 实体集E2
E1 车间 E2 工人
（m：n）联系
实体集E1 实体集E2
E1 学生 E2 课程
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。
学校代码 学校名称 学校 地址
1
聘任
聘任日期
n
教师
教师代码
教师姓名
性别
职称
2.2.3 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。 例如，在人事管理数据库中存放的职工实体 集及其家庭成员实体集，前者以后者的存在 为前提，家庭成员实体集依赖于职工实体集。 这种依赖另一个实体集的存在而存在的实体 集称为弱实体集，它们与其他实体集间的联 系称为依赖联系，如右图所示。
一对一（1：1）联系
若两个实体集中E1、E2中的每一个实体至多和另一个实体集中 的一个实体有联系，则称E1和E2是一对一的联系，记为1：1。 例如，学校实体集与校长实体集间的联系是一对一联系。
一对多（1：n）联系
设两个实体集E1 、E2 ，若E1 中每一个实体与E2 中任意个实体 （包括零个）相联系，而E2中每个实体至多和E1中一个实体有 联系，则称E1和E2是一对多的联系，记为1：n。
职工代码 职工姓名 职工 性别 年龄
教师
教辅人员
管理人员
学校团体
行政级别
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。
单位编码 系名
教师代码 姓名 聚 集
职工 1
成员 n 家庭情况
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）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。
系 1 n 班 计科0201班 计科0202班 计教0201班 计算机系
（a)PCR型
(b) 一个PCR实例
3）层次数据模式
利用PCR可以构成层次数据模式。 右图是一个层次数据模式的例子。 下图是层次数据模式的一个实例。
层次数据模式是一棵树，其数据结构特点为： 在每棵树仅有根结点无双亲。 除根结点外的任何结点有且有一个双亲结 点，但可以有任意个子女结点。 树中无子女的结点称为叶结点。
2.3.2 数据操作
1）数据查询 在层次数据模型中，若要查找一个记录，须从根结点开始，按 给定条件沿一个层次路径查找所需要的记录。 下面介绍3个查询操作命令。 （1）GU（Get Unique）
格式：GU＜查询条件＞ 该命令执行的结果是查找出满足条件的第一个条件。 例如，GU 系（系名＝’计算机系’）,班（班名＝’计科0202’），学 生；
（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
2.1 数据模型概述 2.2 概念模型 2.3 层次数据模型 2.4 网状数据模型 2.5 关系数据模型 2.6 面向对象数据模型 本章小结
20世纪80年代以来又相继推出面向对象数据模型、 基于逻辑的数据模型等新的模型。
2.2 概念模型
2.2.1 基本概念 2.2.2 E－R图 2.2.3 扩充E－R数据模型
2.2.1 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。
单位名 法人代表 单位 ∪ ψ 账户 m 开户 n 银行 账号 地点 个人
几个E－R事例
部门E－R
医院病房 管理E－R
系
图1 学生选课的局部E-R图
系
图2 教师任课的局部E-R图
系
1
属于
1
m
教师
m