关系模型基本概念资料讲解
第2章关系模型和关系运算理论-
如果属性集K是关系模式R1的主键，K 也是关系模式R2的外键，那么在R2的关系中， K的取值只允许两种可能，或者为空值，或者 等于R1关系中某个主键值。
这条规则的实质是“不允许引用不存在的 实体”。
在上述形式定义中，关系模式R1的关系称
为 “ 参 照 关 系 ” ， 关 系 模 式 R2 的 关 系 称 为
例如学生的年龄定义为两位整数，范围还
太大，我们可以写如下规则把年龄限制在
15～30岁之间：
CHECK（AGE BETWEEN 15 AND 30）
返 回
19
2.1.4 关系模型的三层体系结构 -- 关系模式
在关系模型中，记录类型称为关系模式，而关 系模式的集合就是数据库的概念模式。在系统实 现时，关系模式和属性的命名一般都用英文单词。
29
2.2.1 关系代数的五个基本操作 (2)
笛卡尔积（Cartesian Product） 形式定义如下： R×S≡{t|t＝<tr，ts>∧tr∈R∧ts∈S}
成绩子模式 G(S#，SNAME，C#，SCORE)
21
2.1.4
关系模型的三层体系结构
--子模式（2）
G S# SNAME C# SCORE S256 Wang C5 80 ┆
S S# SNAME AGE SEX
S256 Wang 21 F ┆
SC S# C# SCORE ┆ S256 C5 80 ┆
（3）主键(Primary Key)
在图2.1中，（工号，姓名）是模式的一个超
键，但不是候选键， 而（工号）是候选键。在
实际使用中，如果选择（工号）作为删除或查
找元组的标志，那么称（工号）是主键。
（4）外键（Foreign Key）
关系模型的基本概念
关系模型的基本概念关系模型是数据库设计中常用的一种模型，用于组织和表示数据。
关系模型基于关系代数和集合论的理论基础，其核心概念包括：1. 表（Table）：表是关系模型中的基本结构，用于存储数据。
表由行和列组成，每一行表示一个记录，每一列表示一个属性。
表有时也被称为关系。
2. 元组（Tuple）：表中的一行被称为元组。
每个元组包含表中所有属性的数据值。
例如，一个包含学生信息的表可能有一行数据表示一个学生的信息。
3. 属性（Attribute）：表中的一列被称为属性。
每个属性存储特定类型的数据，例如姓名、学号、成绩等。
属性也被称为字段或列。
4. 域（Domain）：属性的取值范围被称为域。
域定义了属性可以包含的所有合法值。
例如，在一个表示性别的属性中，域可能是{男, 女}。
5. 关键字（Key）：关键字是能够唯一标识表中元组的一个或一组属性。
一个表可以有一个或多个关键字。
主关键字通常用于唯一标识元组。
6. 关系代数：关系代数是一组基本的操作，用于处理关系数据库中的数据。
这些操作包括选择、投影、连接、并、差等，它们用于从一个或多个关系中获取所需的数据。
7. 外键（Foreign Key）：外键是一个表中的列，其值与另一个表的主键相对应，用于建立表之间的关系。
外键用于维护表之间的引用完整性。
8. 范式（Normalization）：范式是一种设计原则，目的是减少数据冗余并提高数据库的一致性。
常见的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。
9. SQL（Structured Query Language）：SQL是一种用于管理和查询关系数据库的标准化语言。
它包括数据查询、插入、更新、删除等操作。
这些基本概念构成了关系数据库管理系统（RDBMS）中的关键元素，帮助数据库设计人员组织和管理数据。
通过良好的关系模型设计，可以实现数据的高效存储、检索和维护。
关系模型
关系模型关系模型的概念，源于数据库领域。
它是一种用于描述和分析实体之间联系的模型，可以帮助我们理解各种事物之间的联系和行为。
关系模型通常由实体、属性和关系三个要素构成。
本文将介绍关系模型的基本概念和原理，并探讨其应用于不同领域的可能性。
首先，我们来了解一下关系模型的基本要素。
实体是指现实世界中具体存在的事物，可以是人、物、事件等。
属性是描述实体特征的性质，例如人的姓名、年龄、性别等。
关系则是不同实体之间的联系，可以是一对一、一对多或多对多的关系。
关系模型可以用表格或图形的形式进行展示。
在表格中，每一行表示一个实体，每一列表示一个属性，不同的单元格则记录了实体与属性之间的关系。
这种结构化的方式使得我们能够通过查询、分析和处理实体和属性之间的关系，从而更好地理解事物的内在机制。
关系模型在数据库中得到广泛应用。
通过建立实体与属性之间的关系，我们可以用数据库来存储和管理大量的数据。
例如，在一个人力资源管理系统中，我们可以建立一个员工表，其中记录了每位员工的姓名、工号、职位等属性。
这样一来，我们就可以根据需要查询员工的信息，比如按照职位筛选出所有经理级别的员工。
除了在数据库领域，关系模型还可以应用于其他诸多领域。
在社交网络中，我们可以用关系模型来分析不同用户之间的关系，从而推荐可能感兴趣的内容给他们。
在经济学中，我们可以通过建立企业与市场之间的关系模型，来研究市场供求关系和价格变动。
在生物学中，关系模型可以帮助我们理解生物体的进化、群体行为和遗传变异。
然而，关系模型也存在一些局限性。
首先，关系模型侧重于描述实体之间的关系，而对于实体的特征和行为则不够详细。
例如，在一个医院管理系统中，关系模型可以描述医生和患者之间的关系，但无法描述医生的专业技能和患者的病情。
其次，关系模型假设实体之间的关系是静态的，而现实世界中的关系往往是动态变化的。
因此，在某些情况下，我们可能需要扩展关系模型或采用其他模型来更好地描述实体和关系之间的动态性。
关系模型及对象关系数据库
关系模型及对象关系数据库关系模型简介关系模型是一种用于表示和操作数据的方法，它基于关系代数和谓词逻辑。
关系模型将数据组织为表格形式的关系，其中每个表格称为关系。
关系模型使用属性和实体之间的关系来描述数据。
关系模型的基本概念包括实体、关系、属性和约束。
实体是现实世界中的一个对象，可以是一个人、一本书或者一辆汽车等。
关系是由实体之间的关系组成的二维表格。
属性是关系中的列，表示实体的某个特征。
约束是对关系的限制条件，例如主键、外键和唯一约束等。
关系模型的优势包括数据的易于理解、数据的一致性和数据的独立性。
通过关系模型，可以方便地对数据进行查询、修改和删除操作。
此外，关系模型还支持数据的完整性约束和安全性控制。
对象关系数据库（ORDB）对象关系数据库（Object-Relational Database，ORDB）是关系数据库的一种扩展，它将面向对象的特性引入关系模型中。
ORDB允许在关系数据库中存储和查询复杂的对象，包括类、继承、多态和封装等概念。
ORDB的核心思想是将实体映射为数据库中的对象，每个对象包含属性和方法。
通过对象的继承和多态性，可以实现更灵活的数据建模和查询。
ORDB还支持编程语言中的类与关系数据库中的关系之间的映射，使得对象的操作更加方便和灵活。
ORDB的优势包括更好的数据建模能力、更高的查询灵活性和更好的数据封装性。
通过ORDB，可以将面向对象的程序和关系数据库无缝集成，提高了系统的开发效率和易用性。
关系模型 vs. 对象关系数据库关系模型和对象关系数据库在数据建模和查询方面有一些不同之处。
数据建模关系模型采用二维表格的形式展示数据，每个实体对应一个关系，每个属性对应一个字段。
关系模型适用于简单的数据结构，数据之间的关系通过外键来表示。
对象关系数据库在关系模型的基础上引入了面向对象的概念，可以更灵活地表示和查询数据。
对象关系数据库支持继承、多态和封装等特性，可以更好地建模复杂的数据结构。
21723读书笔记关系模式的基本概念
21723读书笔记关系模式的基本概念21/7/23 读书笔记⽬录数据挖掘导论关系模型的基本概念关系模型的数据结构——关系模型⼀般由数据结构、操作集合和约束性条件构成。
关系，就是关系模型的数据结构。
关系是动态的，我们认为在关系数据库系统中关系就是数据，因此数据更新时发⽣改变，关系也会随之改变。
对于关系的形式化定义，基于以下概念：域：⼀组数据类型相同的值的集合，⽐如所有正整数、{东，南，西，北}等。
笛卡尔积：⼀组域之间构成的完全的笛卡尔积。
笛卡尔积可以以每个域为列、每种组合情况为⾏，构成⼀张表。
元组：每种组合情况对应⼀个元组，⼜可称为⼀条记录关系：笛卡尔积的⼀个⼦集，其关联的域的数量称为关系的⽬或度。
关系可以表⽰为⼀张表。
在笛卡尔积基础上的限定与扩充：笛卡尔积中，⼀个元组中域具有先后次序；关系中，列的次序可以任意交换，⾏的顺序也可以任意交换；笛卡尔积中，每个元组中的元素还可以是⼀个集合；关系中，限定元组中的任⼀个元素必须是原⼦化的，不可再分（表中不能有表）属性：由于域可以相同，我们对每个列对应称为属性，不同列之间即使对应的域相同，但是属性不同。
关系的⼀个域可以对应多种属性，每种属性只能属于⼀个域。
候选码：关系中的某个属性的值能唯⼀标识⼀个元组，符合这个要求的属性的集合构成候选码主码：从候选码中选出⼀个属性作为主码主属性：候选码中所有的属性都称为主属性关系模式：关系所关联的属性集合，以及属性与域之间的对应关系，构成⼀个关系模式。
关系模式是静态的，其在数据库进⾏更新的过程中保持不变。
关系数据库系统是⽀持关系模型的数据库系统。
关系数据库系统与关系模式是两个层次的概念，他们都由型与值两⽅⾯组成。
型是静态的、稳定的，值是在数据库更新过程中不断改变的。
关系数据库的型 = 关系数据库模式 = 对若⼲域的定义 + 对这些域上的关系模式的定义关系数据库的值 = 若⼲关系模式在特定时刻对应关系的集合 = 若⼲关系模式的值的集合关系模式的型 = 属性的集合 + 属性与域之间映像的集合关系模式的值 = 关系 = 特定时刻内该关系模式描述下的取值注意涉及的关系模式和关系都可能被称为关系，需要我们根据上下⽂加以区分。
关系模型【数据库概论】
关系模型【数据库概论】(⼀) 关系模型知识引⼊开局⼀张图，知识全靠爆~DBMS 采⽤某种数据模型进⾏建模，提供了在计算机中表⽰数据的⽅式，其包括，数据结构、数据操作、数据完整性三部分。
在关系模型中，通过关系表⽰实体与实体之间的联系，然后基于关系数据集合进⾏数据的查询、更新以及控制等操作同时对数据的更新操作进⾏实体完整性、参照完整性、⽤户⾃定义完整性约束。
⽽在前期，通过关系代数和逻辑⽅式（关系演算）表⽰对关系操作的能⼒，⽽后出现了 SQL 语⾔，其吸纳了关系代数的概念，和关系演算的逻辑思想虽然进⾏了⼀定的解释，但是光看图上的这些名词，还是很懵，没关系，下⾯我们就按照图⽚上的标号，针对关系数据模型进⾏讲解多说⼀句：关系模型⾮常重要，是现在主流的⼀种数据模型，同样 SQL 也⾮常流⾏，现在⼤部分数据库都是⽀持 SQL 的，这也正是我们要针对此部分重点学⼀下的原因(⼆) 关系的数据结构(1) 关系的相关概念A：关系的数学描述关系概念是对事物间数据依赖的⼀种描述，同时集合论提供了关系概念：集合论中的关系本⾝也是⼀个集合，以具有某种联系的对象组合——“序组”为其成员。
关系不是通过描述其内涵来刻画事物间联系的，⽽是通过列举其外延（具有这种联系的对象组合全体）来描述这种联系B：笛卡尔积关系的概念是建⽴在笛卡尔积概念的基础上的，笛卡尔积是定义在给定⼀组域上的有序对的集合，⽽域则是⼀组具有相同数据类型的值的集合，例如⾃然数整数实数，长度⼩于若⼲字节的字符串集合等都可以是域给定⼀组域D1，D2，…，Dn，这n个域的笛卡尔积为：D1×D2×…×Dn＝｛（d1，d2，…，dn）｜ di∈Di，i＝1，2，…，n ｝每⼀个元素（d1，d2，…，dn）叫作⼀个n元组（n-tuple），或简称为元组（Tuple）元素中的每⼀个di值叫作⼀个分量（Component）若Di (i＝1,2,…,n)为有限集，其基数为mi (i＝1,2,…,n)，则D1×D2×…×Dn的基数M为：nM= ∏ mii=1定义可能有⼀些抽象，引⼊⼀个例⼦看⼀下，会直观⼀些【例】设：D1为学⽣集合= {张⼭，李斯，王武}；D2为性别集合= {男，⼥}；D3为年龄集合= {19，20}⽤⼆维表的形式表⽰D1×D2×D3，则为下表格，则有12个元组姓名性别年龄张⼭男19张⼭⼥19张⼭男20张⼭⼥20李斯男19李斯⼥19李斯男20李斯⼥20王武男19王武⼥19王武男20王武⼥20姓名性别年龄C：关系的定义根据上⾯的铺垫可以得出：满⾜⼀定语义的D1×D2×…×Dn的⼦集叫作在域D1、D2、…、Dn上的关系定义：R（D1, D2, …, Dn）R：关系的名字n：关系的⽬或度（Degree）(2) 关系模型的相关概念关系的描述称为关系模式：R（U, D, Dom, F）R：关系名U：组成该关系的属性集合D：属性组U中属性所来⾃的域Dom：属性向域的映像的集合F：属性间数据的依赖关系集合A：属性（U）若关系对应⼀个实体，关系的属性就是所要描述的实体对象的属性，即实体所对应的事物对象的特征，例如姓名，性别，年龄在同⼀关系中，属性名不能相同，但不同的属性可以有相同的域。
关系模型的三要素简述
关系模型的三要素简述关系模型是数据库中常用的一种数据模型，用于描述和组织数据之间的关系。
它是数据管理和数据库设计的重要概念之一。
在关系模型中，数据被组织为一个或多个表格，每个表格包含多个字段。
这些表格通过关系（关联）来相互连接，从而形成一个更复杂、更有结构化的数据集合。
关系模型的三要素包括实体、属性和关系。
下面我将简要介绍每个要素的含义和作用。
一、实体：实体是指在数据库中可以单独识别和存储的一个具体事物，可以是一个人、一个地方、一个物品或一个概念等。
在关系模型中，每个实体都被表示为一个表格，并且每个表格都有一个唯一的标识符（主键），用于区分不同的实体。
实体的属性被表示为表格中的字段，用来描述和定义实体的特征。
我们可以创建一个名为“学生”的实体，其中包含学生的信息，如学号、尊称、性别和芳龄等属性。
每个属性都对应表格中的一个字段，用于存储相应的数据。
二、属性：属性是实体的特征或描述，用于定义实体的性质。
在关系模型中，每个实体都有一组属性，用来描述该实体的特点和特征。
属性可以包括数值型、字符型、日期型等不同类型。
在“学生”实体中，我们可以有属性“学号”、“尊称”、“性别”和“芳龄”。
这些属性描述了一个学生的基本信息。
三、关系：关系是指不同实体之间的联系和连接。
在关系模型中，关系定义了不同实体之间的相关性和依赖关系。
关系以表格的形式呈现，并使用键（主键和外键）来建立实体之间的联系。
我们可以创建一个名为“选课”的关系，用于描述学生和课程之间的关系。
该关系可以包含学生的学号、课程的课程号等字段，并通过学生的学号和课程的课程号来连接不同的实体。
总结回顾：关系模型是一种常用的数据库数据模型，用于描述和组织数据之间的关系。
它的三要素包括实体、属性和关系。
实体代表数据库中可以单独识别和存储的具体事物，属性描述了实体的特征和性质，关系定义了不同实体之间的联系和连接。
通过关系模型，我们可以更好地组织和管理数据，实现数据的结构化和灵活查询。
数据库的关系模型
数据库的关系模型数据库是应用于计算机系统中的重要组成部分，广泛应用于企业信息化、电子商务、社交网络等各个领域。
而数据库的关系模型则是其中最为重要的一种模型，其性能、可扩展性、数据存储和查询都得到了广泛应用和推广。
数据库的关系模型主要分为以下几个方面：一、概述关系模型是由父亲Codd于1970年提出的，它是一种数据模型，主要用于描述数据之间的关系。
在关系模型中，数据被组织成一个或多个表格，每个表格由若干行和若干列组成。
每行表示一个数据实例，每列表示一个属性，属性的值唯一确定了每一行的数据实例。
二、关系模型的组成关系模型由以下三个基本要素组成：数据表、元组和属性。
1、数据表数据表是关系模型中的基本概念，也是最为常见的数据结构之一。
数据表由名字和若干个列组成，每个列都拥有自己的属性名和数据类型。
数据表一般具有以下几个特征：表格中的数据是按列组织的；表格中的每一列都具有唯一的列名；表格中的每一个实例对应于一行数据。
2、元组元组是表格中的一行数据，也称为“记录”或“行”。
元组是由一组属性值组成的，每一个属性值对应一个属性名。
元组是表格中最基本的数据单位，也是表格实例的单元。
3、属性属性是用来描述数据的一个特征，通常用来描述一个数据的特点。
属性由属性名、属性类型、限制条件等组成。
属性是表格中列的基本组成单位，也是表格中数据的基本描述单位。
三、数据库的关系模式关系模式是数据库中一个描述表格的元数据，由表格名称、属性、主键、外键、约束条件、索引等组成。
关系模式描述的是一个表格的具体结构信息，包括属性、数据类型、属性值的数据范围、主键、外键、参照完整性约束等。
四、数据库的关系操作关系操作是对关系模型进行操作的过程，主要包括：选择、投影、连接、差集、交集和并集等。
这些操作可以对表格中的数据进行特定的处理，筛选出符合特定要求的数据。
选择是从表格中选择出符合特定条件的元组；投影是从表格中选择出指定列的数据信息；连接是将两个表格之间的元组组合在一起，形成一个新的表格。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2.1.1 二维表格的基本术语
考核要求：达到“识记”
层次知识点：主要是一些基本概念
（1）二维表格在关系模型中，一张二维表格对应一个关系。
（2）元组（tuple）表中的一行（即一个记录），表示一个实体；关系是由元组组成的。
（3）关系：是一个元数为K（K>=1）的元组的集合。
一张二维表格对应一个关系。
表中的一行称为关系的一个元组；表中的一列称为关系的一个属性。
在关系模型中，对关系作了下列规范性的限制：关系中每一个属性值都是不可分解的；
关系中不允许出现相同的元组（没有重复元组）；
不考虑元组间的顺序，即没有行序；在理论上，属性间的顺序（即列序）也是不存在的；
但在使用时按习惯考虑列的顺序。
（4）超键（Super Key）：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键；
（5）候选键（Candidate Key）：不含有多余属性的超键称为候选键；
（6）主键（Primary Key）：用户选作元组标识的一个候选键。
在以上概念中，主键一定可作候选键，候选键一定可作超键；反之，则不成立。
比如，在学生表中，如果有“学号”、“姓名”、“出生年月”等字段，其中学号是唯一的，那么（学号）属于超键，（学号，姓名）的组合也是超键。
同时，（学号）是候选键，而（学号，姓名）由于含有多余属性，所以不是候选键。
在这三个概念中，主键的概念最为重要，它是用户选作元组标识的一个关键字。
如果一个关系中有两个或两个以上候选键，
用户就选其中之一作为主键。
2.1.2 关系模式、关系子模式和存储模式
考核要求：达到“识记”
层次知识点：三种模式的理解
（1）关系模式：关系模型的定义包括：模式名，属性名，值域名以及模式的主键。
它仅仅是对数据特性的描述，不涉及到物理存储方面的描述。
（2）子模式：子模式是用户所用到的那部分数据的描述。
除了指出用户数据外，还应
指出模式和子模式之间的对应性。
（3）存储模式：关系存储时的基本组织方式是文件，元组是文件中的记录。
几个模式的理解（教材30页的例子）：
在教学模型中，有实体类型“学生”，其属性有学号S#、SNAME、AGE、SEX分别表示学生的学号、姓名、年龄、性别；实体类型“课程”的属性C#、CNAME、TEACHER分别表示课程号、课程名和任课教师名。
学生用S表示，课程用C表示，S和C之间有M：N联
系，联系类型SC的属性是GRADE.
关系模式为：
学生关系S （S#、SNAME、AGE、SEX）
课程关系C（C#、CNAME、TEACHER）
学习关系SC（S#、C#、GRADE）
以下则为关系子模式：
成绩关系子模式G （S#、SNAME、C#、GRADE，GRADE），它对应的数据来自关
系S和SC.
2.1.3 关系模型的三类完整性规则
考核要求：达到“领会”
层次知识点：三类完整性规则的理解
（1）实体完整性规则要求关系中元组在组成主键的属性上不能有空值。
如果出现空值，那么主键值就起不了唯一标识元组的作用。
（对关系主键的约束）
（2）参照完整性规则要求外键值必须是另一个关系的主键的有效值，或者是空值。
（对关系外键的约束）外键：（外来关键字）将一个关系的主键（比如学生关系S中的S#）放到另一个关系（比如SC）中，此时称S#是关系SC的外键。
注意事项：
外键和相应的主键可以不同名，只要定义在相同值于域上即可；
两个关系可以是同一个关系模式，表示了属性之间的联系。
外键值是否允许空，应视具体情况而定
假设数据库有如下关系：
学生关系S （S#、SNAME、AGE、SEX）
课程关系C（C#、CNAME、TEACHER）
学习关系SC（S#、C#、GRADE）
那么（1）S#是关系S的主键，因此在关系S中不能为空；（实体完整性规则）
（2）C#是关系C的主键，因此在关系C中不能为空；（实体完整性规则）
关系SC中：
S#、C#的组合为主键，因此S#、C#不能为空；（实体完整性规则）
S#是来自S的外键，因此它必须和关系S中某个元组的S#相同。
（参照完整性规则）C#是来自C的外键，因此它必须和关系C中某个元组的C#相同。
（参照完整性规则）
（3）用户定义的完整性规则：这是针对某一具体数据的约束条件，由应用环境决定，例如，学生的年龄限制为15~30周岁。
用户定义的完整性规则反映某一具体应用涉及的数据必须满足的语义要求。
系统提供定义和检验这类完整性的机制。
2.1.4 关系模型的形式定义
考核要求：达到“识记”
层次知识点：三个组成部分的了解
关系模型有三个组成部分：
数据结构、数据操作和完整性规则关系模型的的数据结构是关系；
关系模型提供一组完备的高级关系运算（关系代数+关系演算），支持数据库的各种操
作；
关系模型包括三类完整性规则。
2019年九年级英语备考计划
一、指导思想
结合本校学生的实际情况，坚持面向全体学生，本着“培优、促中、转差”
的原则，认真系统地研究整理英语教材知识和能力要求，以考纲为基本依据，抓
好每一环节复习，强化基础知识的巩固、提高，针对中考题型，加大训练力度，
科学、有效地复习。
最大限度地提高学生成绩。
二、基本情况
九年级两个班共57人参考，从上学期末考试成绩来看，英语成绩极差。
低
分学生过多，优秀率很低。
本届学生中英语没有特别突出的尖子生，缺乏自主学
习能力，大部分学生目的学习不明确，安于现状、不思进取。
部分成绩较差的学
生思想动荡，加之基础差，在枯燥的复习过程中，容易自暴自弃，备考形势十分
严峻。
根据学生的成绩以及平时表现，现将学生进行分层。
三、复习目标
1，英语学科平均分提高3-5分，及格率提高5%到10%，位次目标全旗前十名。
2，具体目标：
（1）掌握六册书黑体单词、短语。