3 数据管理中的数据模型
产品数据管理中的产品数据模型
产品数据管理中的产品数据模型引言概述：在现代企业中，产品数据管理是一个至关重要的环节。
产品数据模型作为产品数据管理的基础，对于企业的运营和决策起着至关重要的作用。
本文将详细介绍产品数据管理中的产品数据模型，并分别从定义、构建、应用和优化四个方面进行阐述。
一、定义产品数据模型1.1 产品数据模型的概念产品数据模型是指描述产品的各个方面和属性的一种结构化的模型。
它包括产品的基本信息、属性、关系以及产品在不同阶段和环节的变化等内容。
1.2 产品数据模型的要素产品数据模型的要素包括实体、属性和关系。
实体是指产品的实际存在，属性是指产品的特征和性质，关系是指不同产品之间的联系和依赖关系。
1.3 产品数据模型的分类产品数据模型可以根据不同的需求和目标进行分类。
常见的分类包括层次结构模型、关系模型、面向对象模型等。
不同的分类方式适合于不同的企业和行业。
二、构建产品数据模型2.1 数据需求分析在构建产品数据模型之前，需要进行数据需求分析，明确产品数据模型的目标和范围。
通过与业务部门的沟通和了解，确定需要采集和管理的产品数据，以及数据之间的关系和依赖。
2.2 数据建模数据建模是指将产品数据需求转化为实际的数据模型。
在数据建模过程中，需要确定实体、属性和关系的定义和结构，以及数据之间的约束和规则。
常用的数据建模工具包括ER图、UML等。
2.3 数据验证和修正在构建产品数据模型的过程中，需要进行数据验证和修正。
通过对数据的合理性和完整性进行检查，及时发现和修正数据模型中的问题和错误，确保数据模型的准确性和可靠性。
三、应用产品数据模型3.1 数据采集和录入应用产品数据模型的第一步是进行数据采集和录入。
通过采集和录入产品的各种属性和信息，将产品数据存储到数据模型中，为后续的数据管理和分析提供基础。
3.2 数据管理和维护数据管理和维护是产品数据模型的核心任务之一。
通过对产品数据的分类、整理和更新，确保数据的准确性和一致性。
数据分析中的数据模型和方法
数据分析中的数据模型和方法在数据分析领域，数据模型和方法是非常重要的概念和工具。
数据模型是一种描述现实世界问题的方式，而数据分析方法则是应用这些数据模型来解决问题的技术。
本文将介绍数据分析中常用的数据模型和方法，并探讨它们在实际应用中的作用和优缺点。
一、数据模型数据模型是对现实世界中事物关系的抽象描述，它可以帮助我们理解和组织复杂的数据。
在数据分析中，常用的数据模型包括关系型模型、层次模型、网络模型和对象模型等。
1. 关系型模型关系型模型是最常用的数据模型之一，它使用表格的形式来表示数据。
表格中的每一行代表一个数据记录，而列则代表数据的属性。
通过在不同表格中建立关系，可以实现数据之间的连接和查询。
关系型模型的优点是结构清晰、易于理解和使用，但对于大规模数据的处理效率相对较低。
2. 层次模型层次模型是一种树形结构的数据模型，它通过将数据组织成层次关系来表示。
层次模型中的每个数据记录都有一个明确的父节点和零个或多个子节点。
层次模型适用于描述具有明确层次结构的数据，例如组织结构、分类体系等。
3. 网络模型网络模型是一种图形结构的数据模型，它通过节点和链接来表示数据之间的关系。
网络模型中的数据可以有多个父节点和多个子节点，这使得它更灵活地描述了数据之间的复杂关系。
网络模型适用于描述具有多对多关系的数据，例如学生和课程之间的选课关系。
4. 对象模型对象模型是一种以对象为中心的数据模型，它通过对数据进行封装、继承和多态等操作来描述数据之间的关系。
对象模型适用于面向对象编程语言和系统，它可以更加直观地表示现实世界中的问题。
二、数据分析方法数据模型只是解决问题的基础，而数据分析方法则是具体应用数据模型来解决问题的步骤和技术。
常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习和人工智能等。
1. 统计分析统计分析是数据分析中最常用的方法之一，它通过收集、整理和分析数据来揭示数据中存在的规律和趋势。
统计分析可以帮助我们理解数据的分布、相关性和差异等。
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。
数据库管理技术中的数据模型设计与优化策略分析
数据库管理技术中的数据模型设计与优化策略分析随着信息技术的高速发展，数据库的应用越来越广泛，成为企业信息化建设的重要部分。
而在数据库中，数据模型的设计以及优化策略的选择，对于数据库的性能和效率起着至关重要的作用。
本文将从数据库管理技术的角度出发，详细分析数据模型设计和优化策略的相关内容。
一、数据模型设计1. 概述数据模型是数据库中用于描述现实世界中事物的一种工具，它将事物的属性、关系和约束等信息抽象出来，以便于在计算机系统中进行存储和操作。
常用的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型等。
2. 关系模型关系模型是数据库管理中最常用的一种数据模型，它采用二维表格的形式进行数据存储，并通过各个表格之间的关系来表示现实世界中的事物。
在进行关系模型设计时，需要考虑以下几个方面：（1）规范化设计规范化是将关系模型中的非规范化属性分解成规范化属性的过程，以提高数据的一致性和可维护性。
规范化设计的原则包括最小化关系、消除插入、删除和更新异常等。
（2）索引的设计索引是数据库中用于加快数据检索速度的一种数据结构，它可以根据某个属性值快速定位数据位置。
在进行索引设计时，需要根据数据的访问模式和查询需求选择合适的索引类型，如B树索引、散列索引等。
（3）主键与外键设计主键是用于唯一标识关系表中每一条记录的属性，外键则用于建立不同关系表之间的关联关系。
合理地设计主键和外键，能够提高数据的一致性和完整性。
二、优化策略分析1. 查询优化查询优化是对数据库中查询语句的执行计划进行优化，以提高查询效率。
常用的查询优化策略包括：（1）选择合适的查询算法不同的查询算法适用于不同类型的查询操作，例如：表扫描适用于小表查询，索引扫描适用于范围查询等。
通过选择合适的查询算法，可以减少不必要的IO操作，提高查询速度。
（2）创建索引对于频繁的查询操作，可以通过创建合适的索引来提高查询效率。
索引可以加快数据的定位速度，减少不必要的数据扫描。
（3）优化查询语句对于复杂的查询语句，可以通过重构查询语句、分解复杂操作、合理使用连接、子查询和聚合函数等方式来优化查询效率。
产品数据管理中的产品数据模型
产品数据管理中的产品数据模型产品数据管理是指对企业产品信息进行统一管理和维护的过程，其中产品数据模型是产品数据管理的核心组成部份。
产品数据模型是对产品数据进行结构化和规范化描述的模型，它定义了产品数据的属性、关系和行为，为产品数据的管理和应用提供了基础。
一、产品数据模型的概述产品数据模型是产品数据管理的基础，它描述了产品数据的结构和属性，以及产品数据之间的关系。
一个完整的产品数据模型应包括以下几个方面的内容：1. 实体和属性：产品数据模型中的实体是指产品数据的基本单位，例如产品、零部件等。
每一个实体都有一组属性，用于描述该实体的特征和属性。
2. 关系：产品数据模型中的关系描述了不同实体之间的联系和依赖关系。
例如，产品和零部件之间可以有组成关系、层次关系等。
3. 层次结构：产品数据模型中的层次结构描述了产品数据之间的层次关系，例如产品和子产品之间的层次结构。
4. 行为：产品数据模型中的行为描述了产品数据的操作和行为，例如产品的生命周期管理、产品的变更管理等。
二、产品数据模型的设计原则在设计产品数据模型时，需要遵循以下几个原则：1. 一致性：产品数据模型应该保持一致性，即不同实体之间的属性和关系应该是统一和规范的。
2. 可扩展性：产品数据模型应该具备良好的可扩展性，能够适应企业产品数据的增长和变化。
3. 灵便性：产品数据模型应该具备一定的灵便性，能够适应不同业务需求的变化。
4. 易用性：产品数据模型应该易于使用和理解，能够方便用户进行产品数据的管理和维护。
三、产品数据模型的实施步骤实施产品数据模型需要经过以下几个步骤：1. 需求分析：首先需要对企业的产品数据管理需求进行分析，明确需要管理和维护的产品数据的范围和内容。
2. 模型设计：根据需求分析的结果，设计产品数据模型的实体、属性、关系和行为等。
3. 模型实施：将设计好的产品数据模型实施到企业的产品数据管理系统中，包括数据库的设计和数据的导入。
4. 模型验证：对实施后的产品数据模型进行验证，确保其能够满足企业的产品数据管理需求。
数据模型的解释
数据模型的解释数据模型是描述数据以及数据之间关系的抽象表示方式。
它是在计算机科学和信息管理领域中用于设计和组织数据的工具。
数据模型可以帮助我们理解数据的结构、特性和相互之间的联系。
它提供了一种规范化的方式来描述和表示数据，使得数据可以被有效地存储、管理、操作和查询。
数据模型可以分为以下几个常见的类型：1.层次型数据模型：层次型数据模型用树状结构表示数据之间的层次关系。
其中，树的每个节点代表数据的实体，而边表示实体之间的关联关系。
这种模型常用于描述具有明显层次结构的数据，如文件系统。
2.网络型数据模型：网络型数据模型使用图形结构表示数据之间的复杂关系。
它可以表示多对多关系，其中数据实体通过连接器（链接或边）相互关联。
这种模型在早期数据库系统中被广泛使用。
3.关系型数据模型：关系型数据模型是目前最常用的数据模型之一。
它使用表格（关系）来组织和表示数据，其中每个表格代表一个实体或关系，表格中的行和列分别表示实体的记录和属性。
关系型数据模型使用结构化查询语言（SQL）来操作和查询数据。
4.对象型数据模型：对象型数据模型在关系型数据模型的基础上引入了面向对象的概念，允许数据具有复杂的属性和方法。
它将数据表示为对象的集合，对象之间可以继承、关联和多态等。
5.文档型数据模型：文档型数据模型用于处理和存储半结构化数据，比如JSON和XML等。
它允许数据以纵向扩展的方式存储，每个文档可以具有不同的属性和结构。
数据模型的选择取决于应用和业务需求。
不同的数据模型在处理数据的能力、操作复杂性、性能和扩展性方面具有各自的优势和限制。
正确选择和设计数据模型是建立高效、可靠和易于维护的数据系统的关键一步。
产品数据管理中的产品数据模型
产品数据管理中的产品数据模型标题：产品数据管理中的产品数据模型引言概述：产品数据管理是指对产品数据进行收集、存储、处理和分析的过程，产品数据模型是产品数据管理中的核心。
产品数据模型定义了产品数据的结构、关系和属性，为产品数据的管理和分析提供了基础。
本文将深入探讨产品数据管理中的产品数据模型，从不同角度分析其重要性和应用。
一、产品数据模型的定义和作用1.1 产品数据模型是什么？产品数据模型是描述产品数据结构和关系的抽象模型，通常采用实体-关系模型进行建模，用于定义产品数据的属性、实体之间的关系和数据的约束条件。
1.2 产品数据模型的作用是什么？- 为产品数据的收集和存储提供了标准化的结构和规范，确保数据的一致性和完整性。
- 为产品数据的分析和应用提供了基础，可以通过数据模型对产品数据进行查询、分析和可视化展示。
- 为产品数据的共享和交换提供了便利，不同系统之间可以通过产品数据模型进行数据的集成和交互。
二、产品数据模型的设计原则2.1 数据建模的一般原则是什么？- 保持数据的一致性和完整性，避免数据冗余和不一致。
- 考虑数据的可扩展性和灵活性，支持数据模型的演化和变化。
- 保证数据的安全性和保密性，对敏感数据进行合理的保护和访问控制。
2.2 产品数据模型的设计原则有哪些？- 根据产品数据的实际需求和业务规则进行建模，确保数据模型与业务流程的一致性。
- 采用标准化的建模方法和工具，如ER图、UML等，提高数据模型的可理解性和可维护性。
- 考虑数据的复杂性和多样性，采用合适的建模技术和方法，如关系型数据库、NoSQL数据库等。
2.3 产品数据模型的设计过程是怎样的？- 确定数据模型的范围和目标，明确产品数据的实体、属性和关系。
- 进行数据建模和规范化，定义实体之间的关系和约束条件。
- 对数据模型进行评审和验证，确保数据模型符合业务需求和标准。
三、产品数据模型的应用场景3.1 产品数据管理系统中的产品数据模型应用有哪些？- 用于产品数据的存储和管理，包括产品信息、属性、关系等。
管理信息系统中的数据建模与分析
管理信息系统中的数据建模与分析对于现代企业而言，数据已经成为了一种重要的生产要素。
在信息化建设的推动下，企业的数据量愈发庞大，如何有效地收集、分析和利用这些数据，已经成为了企业管理的关键。
而在数据管理的技术工具中，数据建模和数据分析是两个极为重要的环节。
一、数据建模的意义数据建模是对数据进行结构化组织和描述的过程，以便于对数据进行管理和分析。
它为企业管理者提供了一种统一、规范、可维护的数据表达方式，从而实现跨部门、跨系统的数据信息共享和应用。
数据建模的重要性主要体现在以下几个方面。
1、规范数据格式数据建模可以规范数据的格式，使数据的呈现和应用更加直观、合理、稳定、可维护。
例如，对于一个企业的销售数据，可以将其按照商品、日期、地区等维度进行分类和归类。
这样不仅可以方便数据的查看和分析，也可以保证数据的准确性和一致性。
2、优化数据管理数据建模可以把数据分布在不同的表中，每个表分别描述不同的实体、关系和属性。
这样可以避免数据冗余和重复，降低数据管理的复杂性和难度，提高数据的可维护性和可扩展性。
3、支持业务分析数据建模可以为企业提供一种适用于业务分析的框架，例如，可以把企业的采购、销售、生产等关键业务过程进行分析，从而了解企业的运营状况，找出存在的问题和机会。
二、数据分析的方法1、数据挖掘数据挖掘是指通过分析、解释和预测数据，帮助企业管理者发现客户需求、市场机遇和业务问题等决策关键问题的技术和方法。
它通过挖掘大量的数据来发现数据背后的信息和规律，帮助企业探索新的商业机会和市场空间。
例如，可以通过数据挖掘的方法，从企业的销售数据中探索出不同商品之间的关联度和销售趋势等规律，从而制定相应的销售策略。
2、多维分析多维分析是指通过对数据进行多维度的切割和分析，以发现数据背后的信息和规律的方法。
它可以快速的对数据进行分组、切割、过滤等操作，以便于理解数据之间的关系和趋势。
例如，可以通过多维分析的方法，对企业的销售数据进行分析，从而找出不同地址、不同日期、不同渠道等维度之间的销售情况，掌握企业在所处市场中的销售状况和竞争优势。
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主存储器 共作区 缓冲区 磁盘存储器 磁带存储器
3.5 计算机世界与物理模型
2 文件系统
文件系统的组成
项 记录 文件
文件的操作
打开文件 关闭文件 读记录 写记录 删除记录
3.5 计算机世界与物理模型
3 数据库的物理结构
数据库的数据分类
数据主体
数据字典 数据间联系的信息 数据存取路径信息 与数据主体有关的其他信息
实体集间多种联系
teacher e f student
manage
3.3 概念世界与概念模型
例：在一个工厂物资管理系统中，有职工、
仓库、项目、零件、供应商五个实体集以及 供应、库存、领导、工作四个关系组成，试 画出E-R图。
3.3 概念世界与概念模型
供应商号 姓名 供应商 地址
仓库号
面积 1
用二维表来表示实体集之间的联系
分量
学号 S01 S02 S01
课程号 01 01 02
成绩 80 75 90
3.4 信息世界与逻辑模型
关系的一列称为属性
关系的一行称为元组； 属性的取值范围称为域； 属性的个数称为关系的元； 关系框架
关系名及关系中的属性构成了关系框架。 设关系名为R，其属性为a1,a2,…,an,则该关系 的框架是R(a1,a2,…an)
3.4 信息世界与逻辑模型
（2）关系操纵
数据查询 数据删除 数据插入 数据修改
空值处理
3.4 信息世界与逻辑模型
（3）关系中的数据约束
实体完整性约束 关键字必须唯一，其属性值不能为NULL 参照完整性约束 外关键字必须取自参照关系的参照属性值，但可以 为NULL 用户自定义完整性约束 学生的年龄在15-30之间
都可以标识一个学生，学号和姓名都是候选健
3.4 信息世界与逻辑模型
键(Key)
从所有候选键中选定一个用来区别同一关系
中的不同元组，称作主键；
关系一定有主键 一个实体集中任意两个实体在主键上的取值不能相 同 如学号是学生实体的主键
外键：若关系A中的某属性集是关系B的键，
则称该属性集是A的外键。
数据结构:基础数据的类型、性质以及关系； 数据操纵：数据结构上的操作类型与操作方式； 数据约束：数据间的语法、语义联系，它们间的 制约与依存关系，数据动态变化的规则。
3.1 数据模型的基本概念
数据模型按不同的应用层次分成三种类型：
概念数据模型（概念模型）：面向客观世界、面 向用户，与DBMS及具体的计算机平台无关； 逻辑数据模型（逻辑模型）：面向数据库系统， 着重于在数据库系统一级实现。 物理数据模型（物理模型）：面向数据库物理表 示，给出数据模型在计算机物理结构的表示。
学号 S01 S02 S01
课程号 01 01 02
成绩 80 75 90
外键
工号 A001 A002 A003 姓名 张亮 李红 王丽 年龄 46 35 25 职称 教授 讲师 助教 系号 D01 D01 D02
系号
系名
地址
D01 D02
船海 电信
D041 B042
空值处理
在关系元组的分量中允许出现空值，空值的
3.4 信息世界与逻辑模型
关系的性质
关系是一个二维表，每行对应一个元组，每列是一 个属性，有一个属性名，对应一个域； 列是同质的，即列值来自同一个域，不同列可以出 自同一个域，但列名不同； 关系中每一个属性是不可分解的，即所有域都是原 子数据的集合；
3.4 信息世界与逻辑模型
关系的性质
第 三章 数据管理中的数据模型
3.1 数据模型的基本概念 3.2 数据模型的四个世界 3.3 概念世界与概念模型 3.4 信息世界与逻辑模型 3.5 计算机世界与物理模型 本章小结
3.1 数据模型的基本概念
数据模型是数据管理特征的抽象，是数据管
理的核心;真实、易于理解、方便实现
数据模型包括三部分内容
用户 现实世界 概念化 概念世界 形式化 信息世界 物理化 计算机世 界
图3.1 四个世界的转化示意图
计算机
3.3 概念世界与概念模型
1 E-R模型
又称实体-联 系模型，它 于1976年由 Peter Chen 提出。
3.3 概念世界与概念模型
（1）E-R模型的基本要素
实体 客观存在并可相互区分的事物叫实体 如学生张三、工人李四、计算机系、数据库概论 属性 实体所具有的某一特性。由属性名、属性型、属性值组成 一个实体可以由若干个属性来刻画 例如，学生可由学号、姓名、年龄、系等组成 联系 实体之间的相互关联 联系也可以有属性，如学生与课程之间有选课联系，每个 选课联系都有一个成绩作为其属性
含义如下：
未知的值 不可能出现的值
注意
关系的主键中不允许出现空值
需要定义有关空值的运算
练习题
1、某商业集团数据库中有3个实体集。一是“商店”实体集， 属性有商店编号、商店名、地址等；二是“商品”实体集， 属性有商品号、商品名、规格、单价等；三是“职工”实体 集，三是有职工编号、姓名、性别、业绩等。 商店与商品间存在“销售”关系，每个商店可销售多种商品， 每种商品也可放在多个商店销售，每个商店每销售一种商品， 有月销售量；商店与职工间存在着“聘用”联系，每个商店 有许多职工，每个职工只能在一个商店工作，商店聘用职工 有聘期和月薪。试画出E-R图 。
学生 课程
学号
姓名
年龄
选修
姓名
学号
年龄
课程名
课程号
学分
用无向边 把实体与 其属性连 接起来
学生
m
选修
成绩
n
课程
将参与联系的实 体用线段连接
联系的 数量
图3.2 学生学修课程E-R图
3.3 概念世界与概念模型
多个实体集之间的联系
F
P
FPU
U3.Biblioteka 概念世界与概念模型自反联系
employee
数据库存储空间组织
3.5 计算机世界与物理模型
图3.7 数据存储空间逻辑结构图
本章小结
现实世界
概念化
概念世界 形式化 信息世界 物理化 计算机世 界
概念模型｛E-R模型、面向对象模型｝
逻辑模型｛关系模型、对象-关系模型｝
物理模型
对象的特点
对象的封装性
对象的属性与方法是封装在一起的
外界不能直接访问对象的属性，须通过方法
关系中任两个元组不能完全相同； 每个关系都有关键字唯一标识各个元组； 关系中行的排列顺序、列的排列顺序是无关紧要的
3.4 信息世界与逻辑模型
键(Key)：标识元组，建立元组间联系
关系中凡能惟一标识元组的属性集称为该关
系的键； 关系中可能有若干个键，它们称为候选键；
假设学生的姓名不能重复，这时学生的学号和姓名
3.2 数据模型的四个世界
概念世界：是对现实世界 现实世界：用户所关注的 信息世界：将概念世界中 的抽象，从纷繁的现实世 世界，是客观世界中划定 的概念和关系，以一定的 界中抽取出能反映现实本 边界的一个部分环境； 形式映射到计算机世界中 质的概念和基本关系，它 计算机世界：将信息世 去； 与具体的数据库和计算机 界中的模型在计算机物 平台无关； 理结构上实现。
练习题
4、设有一图书出版销售系统，其中的数据有：图书 的书号、书名及作者姓名；出版社名称、地址及电 话；书店名称、地址及其经销图书的销售数量。其 中图书、出版社及书店间满足如下关系： 每种图书只能由一家出版社出版 每种图书可能由多家书店销售 每家书店可以经销多种图书 试画出该数据库的E-R图，要求在图上注明属性及 联系间的函数关系。
3.3 概念世界与概念模型
（2）E-R模型中联系的分类
两个实体集间的联系 多个实体集间的联系 一个实体集内部的联系
两个实体集之间的联系又可分为：
一对一的联系（1：1） 一对多或多对一的联系（1：m或m：1） 多对多的联系（m：n）
3.3 概念世界与概念模型
（3）E-R图的表示方法
实体集表示法 属性表示法 联系表示法
对象的动态特性
对对象实施的操作 称为方法或操作
3.3 概念世界与概念模型
（2）对象的特点
对象的封装性 对象标识符的独立性 对象属性值的多值性
3.3概念世界与概念模型
（3）类与类的特性 类
将一组具有相同属性、方法的对象集合称为类； 类中的对象称为实例。
子类与超类 子类 超类 普化 特化（is-a）
类的聚合与分解
图3.5 类的聚合与分解表示
关系的性质
学号 S01 S02 S03 姓名 张军 李红 王伟 年龄 21 22 19 性别 男 女 男 系号 D01 D01 D02
学号 S01 S02 S01
课程号 01 01 02
成绩 80 75 90
键
学号 S01 S02 S03 姓名 张军 李红 王伟 年龄 21 22 19 性别 男 女 男 系号 D01 D01 D02
来访问
对象的特点
对象标识符的独立性
对象标识符独立于属性值 如两个品牌规格相同的茶杯，它们的属性值
是相同的，但它们是不同的对象，具有不同 的OID。
对象的特点
对象属性值的多值性
对象属性的取值可以是单值也可以是多值 如学生选修多门课程，其成绩取值可以为多
值
子类与超类
图3.4 子类和超类间的is-a示意图
1 概述
层次模型 网状模型 关系模型 面向对象模型