数据库逻辑模型和关系模型
数据库数据模型中逻辑模型的定义
数据库数据模型中逻辑模型的定义
在数据库设计过程中，逻辑模型是指对实际需求进行抽象和建模的过程，用于描述数据的组织结构、关系和约束。
逻辑模型的特点：
•逻辑模型更接近于真实世界的需求，而不是数据库管理系统的具体实现细节。
•逻辑模型使用概念和实体之间的关系来描述数据的逻辑结构。
•逻辑模型可以独立于数据库管理系统的特性进行设计和分析。
逻辑模型的常见类型：
1.关系模型：使用表格和关系来表示数据之间的关系。
2.层次模型：使用树形结构表示数据之间的层次关系。
3.网状模型：使用复杂的链接结构表示数据之间的关系。
通过使用逻辑模型，数据库设计者可以更好地理解和组织数据，从而提高数据库的可维护性和可扩展性。
注意：逻辑模型是数据库设计过程中重要的一步，需要详细考虑实际需求和数据之间的关系。
数据库概念模型、逻辑模型、外部模型、内部模型之间的相互关系
数据库概念模型、逻辑模型、外部模型、内部模型之间的相互关系下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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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。
逻辑数据模型之层次数据模型、网状数据模型和关系数据模型（转）
逻辑数据模型之层次数据模型、⽹状数据模型和关系数据模型（转） 上⼀篇⽂章简单介绍了概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型的基本概念、特性以及三者所对应的数据库的开发阶段。
现在针对逻辑数据模型中所⽤到的三种数据模型---层次数据模型、⽹状数据模型以及关系数据模型做⼀个相信的介绍与对⽐分析。
⼀、层次数据模型 定义：层次数据模型是⽤树状<层次>结构来表⽰实体类型和实体间联系的数据模型。
(来⾃百度百科) 其实层次数据模型就是的图形表⽰就是⼀个倒⽴⽣长的树，由基本数据结构中的树（或者⼆叉树）的定义可知，每棵树都有且仅有⼀个根节点，其余的节点都是⾮根节点。
每个节点表⽰⼀个记录类型对应与实体的概念，记录类型的各个字段对应实体的各个属性。
各个记录类型及其字段都必须记录。
特征:树的性质决定了树状数据模型的特征 1. 整个模型中有且仅有⼀个节点没有⽗节点，其余的节点必须有且仅有⼀个⽗节点，但是所有的节点都可以不存在⼦节点； 2. 所有的⼦节点不能脱离⽗节点⽽单独存在，也就是说如果要删除⽗节点，那么⽗节点下⾯的所有⼦节点都要同时删除，但是可以单独删除⼀些叶⼦节点； 3. 每个记录类型有且仅有⼀条从⽗节点通向⾃⾝的路径； 实例： 如图1，以学校某个系的组织结构为例，说明层次数据模型的结构。
1. 记录类型系是根节点，其属性为系编号和系名； 2. 记录类型教研室和学⽣分别构成了记录类型系的⼦节点，教研室的属性有教研室编号和教研室姓名，学⽣的属性分别是学号、姓名和成绩；3. 记录类型教师是教研室这⼀实体的⼦节点，其属性由教师的编号，教师的姓名，教师的研究⽅向。
优点： 1. 层次数据模型的结构简单、清晰、明朗，很容易看到各个实体之间的联系； 2. 操作层次数据类型的数据库语句⽐较简单，只需要⼏条语句就可以完成数据库的操作；（百度百科） 3. 查询效率较⾼，在层次数据模型中，节点的有向边表⽰了节点之间的联系，在DBMS中如果有向边借助指针实现，那么依据路径很容易找到待查的记录； 4. 层次数据模型提供了较好的数据完整性⽀持，正如上所说，如果要删除⽗节点，那么其下的所有⼦节点都要同时删除；如图1，如果想要删除教研室，则其下的所有教师都要删除； 缺点： 1. 层次数据模型只能表⽰实体之间的1:n的关系，不能表⽰m:n的复杂关系，因此现实世界中的很多模型不能通过该模型⽅便的表⽰； 2. 查询节点的时候必须知道其双亲节点的，因此限制了对数据库存取路径的控制；图 1. 院系⼈员组成结构图 ⼆、⽹状数据模型 定义：⽤有向图表⽰实体和实体之间的联系的数据结构模型称为⽹状数据模型。
数据库逻辑模型
数据库逻辑模型数据库是一个存放和管理信息的系统，由于计算机技术发展，数据库应用变得越来越广泛，被大量使用。
这就需要一个更为完善的模型来支撑数据库应用，这就是数据库逻辑模型。
数据库逻辑模型是一种结构性体系，它以复杂的数据组织形式来表示现实世界的结构和实体，并且能够把细节的数据的表示转换成更加合理的数据结构。
数据库逻辑模型通常分为三种不同的基本模型，它们分别是关系模型、网状模型和层次模型。
三种基本模型的定义及它们之间的联系如下：关系模型：关系模型把信息作为表格表示，把相互关联的关系以表格的形式表达出来，每个表有几个列来表示信息，每一行表示一条记录，每一列表示一个属性。
网状模型：网状模型用网络元素表示信息，形成网络模型，并且实现程序开发以及数据管理。
网状模型包含两个概念：节点和链接。
节点是数据的物理存储单元，用节点的集合表示数据的物理结构，链接用来表示数据之间的逻辑关系。
层次模型：层次模型是由父子层构成的数据结构，描述了信息中联系关系和隶属关系，树形结构也是层次模型的一种特殊表示方式。
层次模型因为它的易用性，而被广泛的使用。
数据库的物理机构可能不同，但是它们的逻辑结构是相同的，因此需要数据库逻辑模型。
数据库逻辑模型的最终目的是确保数据的一致性，实现数据的有效管理。
相较于其它模型，数据库逻辑模型有很多优点。
首先它可以把细节的数据表示转换成更加完善的数据库模型，其次它可以实现数据的有效管理以及更高效的处理，最后它也能够有效支撑现实世界的复杂数据组织。
数据库逻辑模型被广泛的使用在许多不同的领域，它可以用于客户关系管理，可以用于网上购物，也可以用于媒体，教育等等。
其实数据库逻辑模型正成为一种不可或缺的部分，它对各种不同领域的数据库应用起到越来越重要的作用。
总之，数据库逻辑模型是一种高效、灵活、实用的模型，它已经成为今天不同领域数据库应用的重要组成部分，未来它也将发挥更加重要的作用。
数据库逻辑设计阶段,常用的模型
数据库逻辑设计阶段,常用的模型1 数据库逻辑设计阶段数据库逻辑设计阶段是数据库设计过程中的一个重要部分，其目的是通过检查系统业务要求，以及通过提取数据模型，充分理解企业的业务运行流程，以及确定应用程序所需的数据要求，系统的使用者的信息需求，从而来完成最终的数据库应用程序的设计与开发。
在数据库逻辑设计阶段，常用的模型包括实体模型、关系模型、数据流模型等。
1.1 实体模型实体模型是最简单基本、最易于理解的数据模型。
实体模型由若干个实体及其关系组成，实体属性反映了某一实体中信息描述的要素。
实体模型有直接图形化展示和记号符号展示两种表达方式，它们均可通过实体-关系模型转换，但是通常由实体模型转换为关系模型。
1.2 关系模型关系模型是由实体和它们之间的关系组成的数据模型，有时也称之为实体-关系模型。
它们通过记录将实体和关系表达出来，将实体模型中各实体和它们之间的关系表示成一个矩阵或表。
关系模型是目前使用最普遍的数据库模型，已经成为数据库开发的标准，它的建立实质上就是在分析系统的功能之后将实体和它们之间的关系进行建模，来描述实体和它们之间的信息关系。
1.3 数据流模型数据流模型是为了更有效地描述过程及过程间的数据流，而使用的模型。
它们能够清楚地表示数据从一个地方流到另一个地方，它也可以用于表示数据处理过程，因为它可以表示一系列活动之间的流程关系，可以描述过程间传递的数据，以及表示数据从一处到另一处所经过的路线和要经过的活动节点。
数据库逻辑设计阶段是组成数据库应用程序的重要一步，最常用的数据模型主要有三种：实体模型、关系模型以及数据流模型。
它们可以将系统的业务要求和所需分析的元数据做出相应的抽象，从而有助于完成最终的数据库应用程序的开发和设计。
数据库名词解释和简答
名词解释:概念模型：表达用户需求观点的DB 全局逻辑结构的模型。
逻辑模型：表达计算机实现观点的DB 全局逻辑结构的模型。
外模式：使用DDL 对外部模型的描述称为外模式。
外模式是用户用到的那部分数据的描述。
内模式：使用DDL 对内部模型的描述称为内模式。
内模式是DB 在物理存储方面的描述。
逻辑模式：使用DDL 对逻辑模型的描述称为逻辑模式。
逻辑模式是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述。
数据独立性：应用程序和DB 的数据结构之间的相互独立，不受影响。
逻辑独立性：在DB 的逻辑结构改变时，尽量不影响应用程序。
过程性语言：用户编程时，不仅需要指出“做什么”，还需要指出“怎么做”的语言。
非过程性语言：用户编程时，只需指出“做什么”，不需要指出“怎么做”的语言。
超键：能唯一标识元组的属性或属性集，称为关系的超键。
候选键：不含有多余属性的超键。
主键：正在使用的、用于标识元组的候选键。
外键：属性集F 是模式S 的主键，在模式R 中也出现，那么称F 是模式R 的外键。
实体完整性规则：实体的主键值不允许是空值。
参照完整性规则：依赖关系中的外键值或者为空值，或是相应参照关系中的某个主键值。
基本表：实际存储在数据库中的表。
视图：从基本表或其他视图中导出的表，它本身不独立存储在数据库中，也就是数据库中只存放视图的定义而不存放视图的数据。
平凡的FD ：如果X →Y ，且Y ⊆X ，则称X →Y 是一个“平凡的FD ”。
无损分解：设关系模式R ，F 是R 上的FD 集，ρ=｛R 1,···,R k ｝是R 的一个分解。
如果对于R 中满足F 的每一个关系r ，都有r=⋈πR i (r )，那么称分解ρ相对F 是“无损分解”。
数据库工程：数据库应用系统的开发是一项软件工程，但又有自己特有的特点，所以特称为“数据库工程”。
事务：事务是构成单一逻辑工作单元的操作集合。
封锁：封锁是系统保证对数据项的访问以互斥方式进行的一种手段。
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© Prentice Hall, 2002 7
Primary key(Ms access) An attribute (or combination) that uniquely identifies each row in a relation Foreign key(eg) Represents relationship between 2 tables Attribute (or combination) in a relation that is the primary key of another relation in same database Composite key Key consists of more than one attribute
Course_Title Date SPSS Surveys Tax Acc 6/19/1996 10/7/1996 10/7/1996
Emp_ID 100 140
Name Margaret Simpson Allen Beeton
Dept_Name Salary Marketing Accounting 48,000 52,000
© Prentice Hall, 2002
4
Relational Data Model
Relation showing sample data
Fields(Attributes,columns)
Emp_ID 100
Name
Dept_Name
Salary 48,000 52,000 43,000 55,000 42,000
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002
5
Relational Notation
EMPLOYEE1 Emp_ID Name
Dept_Name
Salary
EMPLOYEE1(Emp_ID, Name, Dept_Name, Salary) DEPARTMENT(Dept_Name, Location)
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002 8
Key Fields
Figure 6-5 -- Schema for four relations (Pine Valley Furniture)
Primary Key Foreign Key
Combined, these are a composite primary key (uniquely identifies the order line)…individually they are foreign keys
14
Example schema from textbook(p212)
CUSTOMER
Customer_ID
Customer_Name
Address
…
ORDER
Order_ID
ORDER_LINE
Order_Date Product_ID
Customer_ID Quantity
Order_ID
PRODUCT
Dept_Name Salary Marketing Marketing Accounting 48,000 48,000 52,000
Course_Title Date SPSS Surveys Tax Acc SPSS C++ SPSS Java 6/19/1996 10/7/1996 10/7/1996 1/12/1995 4/22/1996 1/25/1997 8/30/1999
Margaret Simpson Marketing Allen Beeton Chris Lucero Lorenzo Davis Susan Martin Accounting Info Systems Finance Marketing
Tuples (Records,Rows)
140 110 190 150
– Short text statements using relational notation – Graphical like ERD but with attributes listed within
the rectangle for each relation
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002
Info Systems 43,000 Info Systems 43,000 Finance Marketing Marketing 55,000 42,000 42,000
Eg2
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002
13
Relational Database
Consists of any number of relations Structure described through use of conceptual schema TWO methods for expressing a schema:
© Prentice Hall, 2002
Emp_ID 100 140 110 190 150
Name Margaret Simpson Allen Beeton Chris Lucero Lorenzo Davis Susan Martin
Dept_Name Salary Marketing Accounting 48,000 52,000
Product_ID
Chapter 5
Product_Description
…
15
© Prentice Hall, 2002
Textual Notation
CUSTOMER(Customer_ID, Customer_Name, Address, City, State, Zip) ORDER(Order_ID, Order_Date, Customer_ID) ORDER_LINE(Order_ID, Product_ID, Quantity) PRODUCT(Product_ID, Product_Description, Product_Finish, Unit_Price, On_Hand) Note Customer_ID is FKey on ORDER Both Order_ID and Product_ID are Fkey on ORDER_LINE, but difficult to show Chapter 5
48,000 52,000 43,000 55,000 42,000
Not all tables qualify as relations Requirements:(MS access) – Every relation has a unique name. – Attributes (columns) in tables have unique names – The order of the columns is irrelevant – The order of the rows is irrelevant – Every attribute value is atomic (not multivalued, not composite) – Every row is unique (can’t have two rows with exactly the same values for all their fields) 10 Chapter 5
Course_Title Date_Compl eted SPSS Surveys Tax Acc SPSS C++ SPSS Java 6/19/1996 10/7/1996 10/7/1996 1/12/1995 4/22/1996 1/25/1997 8/30/1999
Info Systems 43,000 Finance Marketing 55,000 42,000
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002 3
Relational Data Model
Relation Named two dimensional table of data
– Set of named column
Chapter 5
Course_Title Date SPSS Surveys Tax Acc 6/19/1996 10/7/1996 10/7/1996
12
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002
Emp_ID 100 100 140 110 110 190 150 150
Name Margaret Simpson Margaret Simpson Allen Beeton Chris Lucero Chris Lucero Lorenzo Davis Susan Martin Susan Martin
– Notation for relational data model – Integrity Constraints – Transforming ERD to relational model – Normalization and Normal Form (NF)
Chapter 5
© Prentice Hall, 2002 2
Relational Data Model
Represents data in the form of tables
Data Structure – Data organized in the form of tables with rows and columns Data Manipulation – Operations to manipulate the data stored in the tables Data Integrity – Facilities to specify business rules that maintain the integrity of the data when manipulated