第3章 逻辑模型设计
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第6讲-逻辑模型设计(关系模型与设计)
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1.2 属性的原子性
如何说明属性 的取值范围？
属性的取值范围—domain域和atomic原子性)
• Each attribute of a relation has a name • The set of allowed values for each attribute is called the domain of the attribute • Attribute values are (normally) required to be atomic; that is, indivisible (属性的原子性-不可分割性) • E.g. the value of an attribute can be an account number, but cannot be a set of account numbers • Domain is said to be atomic if all its members are atomic • The special value null is a member of every domain • The null value空值 causes complications in the definition of many operations • We shall ignore the effect of null values in our main presentation and consider their effect later
遗留问题1：原因何在 ？理由见后
Relations are Unordered
(关系的重要特征1)
Order of tuples is irrelevant (tuples may be stored in an arbitrary order ) Example: course relation with unordered tuples
逻辑分析与思维模型建立
逻辑分析与思维模型建立正文：一、逻辑分析的概念与目的逻辑分析是指通过逻辑思维和分析方法对某一问题或现象进行深入的研究和分析，以获得客观、全面、深刻的认识和理解。
逻辑分析的目的在于解决和掌握问题，为制定解决方案提供科学依据和支撑。
二、逻辑分析的方法与步骤逻辑分析的方法主要包括如下几种：1. 建立概念框架：首先需要明确问题或现象的主要方面，建立一个详尽的概念框架，以便梳理和整合相关信息和数据。
2. 收集信息：通过各种渠道，例如文献、调查、实地考察等方式，收集有关问题或现象的各种信息和数据。
3. 分析信息：对收集到的信息进行整理、比较分析、筛选，找出其中的规律、关系、特点和问题。
4. 形成判断：根据分析结果，推理出可能的结论和判断，进一步进行验证和确认。
逻辑分析的步骤一般包括：1. 确定问题或现象的范围和背景。
2. 建立概念框架，制定分析计划和方法。
3. 收集信息和数据。
4. 分析信息和数据，并形成结论和判断。
5. 验证和确认分析结果。
三、逻辑分析的应用领域逻辑分析的应用领域非常广泛，常用于决策分析、管理分析、社会科学和自然科学研究等领域。
例如，在企业管理中，逻辑分析可以帮助企业领导者制定战略计划和营销策略，优化组织结构和资源配置等，提高企业的经济效益和社会影响力。
四、思维模型的概念与作用思维模型指的是在某一领域内，建立起来的一套概念、假设、原则和逻辑关系等，用于描述和解释该领域的现象和问题。
思维模型的作用在于提供一种通用、简便、高效的认知方式，帮助人们理解和解决复杂的问题。
五、思维模型的建立方法和步骤思维模型的建立方法主要包括如下几种：1. 整体分析法：从整体上理解和描述某一领域内的现象和规律，建立基础性的概念体系和逻辑模型。
2. 分解分析法：将一个问题或领域分解为几个简单的组成部分，逐一分析每个部分的性质和关系，逐步建立起完整的思维模型。
3. 对比分析法：通过对比研究与其他领域或国家的情况，发现差异和问题，提出改进和创新的思路。
逻辑模型设计规范
一、目的和适用范围1.文档目的本文主要从“建立逻辑模型设计规范”的角度出发，着重强调和说明在逻辑数据模型的整个设计过程中应用的各种规范，期望能够从模型的可能性、规范性、稳定性等方面帮助设计人员和使用人员，最终实现逻辑数据模型的：规范性、可维护性、持续性、稳定性。
1.适用范围本文档适用于逻辑数据模型设计者和使用者在工作中参考使用。
二、设计规范1.继承概念模型为保证后期逻辑数据模型、物理数据模型的设计、维护和管理都基于统一的标准和框架体系，应该继承概念模型的设计工作和成果，充分理解，沿用概念模型中的核心内容，包括：主题域（包括主题的定义、内涵）；重要子类（每个主题的重要分类，包括层次和子类的定义等）；重要实体（各主题中与分类无关的重要实体）；重要关系（包括主题间的关系，也包括主题内的重要关系）；业务关键定义（对特殊、关键的业务术语、规则的定义）；如果在逻辑数据模型出现与概念模型不一致的情况，原则上应提交数据组做整体回顾，最终保持两者的高度一致。
2.准确体现业务规则逻辑数据模型的设计思路就是通过图像方式体现业务规则和逻辑，因此在整个设计过程中都需要保证业务规则的正确性和完整性，对于不同的业务规则，整理之后都应该根据具体情况转化成两种形式。
1）主外键在逻辑模型中，数据的关联关系可以使用’主/外键’的方式表达，比如‘个人交易流水’中的‘账户号（FK）’来自‘个人存款账户’实体，所表达的业务规则‘一笔交易对应了一个账户’，‘客户’中的‘性别代码（FK）’来自‘性别代码表’，将上述业务规则转化成‘主/外键’关系时，需要注意引用的字段一定要保留‘FK’，而且必须定义cardinality（即关系的‘势’），如上述表的‘交易’和‘账户’的关系，根据具体的情况可能需要指定cardinality 为1~0，1，对应的业务规则就为‘1笔交易可以不对应账户，也可以对应1个账户’，也有可能需要指定cardinality为1~1，M，对应的业务规则就为‘1笔交易一定要对应至少1个账户’。
数据库系统原理及应用教程第四版课后答案 第3章
6
7
使用概括法将“职工”的子类合并：职工是个实体集， 技术人员、干部也是实体集，但技术人员、干部均是 职工的子集，如图7所示。
8
3.9答：① 信息模型设计是将系统需求分析得到 的用户需求抽象的过程，信息模型能转化为机器 世界中的数据模型，并用DBMS实现这些需求。 ② 信息模型设计可分为两步：第一步是抽象数 据并设计局部视图；第二步是集成局部视图，得 到全局的概念结构。
习题3
3.1答：① 数据库的设计要经过需求分析、概念结构设计、逻 辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、数据库运行和维护6 个阶段。 ② 需求分析和概念结构设计阶段独立于数据库管理系统。 ③逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、数据库运行和 维护要依赖于数据库管理系统。
1
3.2答：① 需求分析阶段：准确了解并分析用户对系统的需要 和要求，弄清系统要达到的目标和实现的功能。 ② 概念结构设计阶段：对用户需求进行综合、归纳与抽象， 形成一个独立于具体DBMS的概念模型。 ③ 逻辑结构设计阶段：将信息结构转换为数据模型，并将其 性能进行优化。 ④ 数据库物理设计阶段：为逻辑数据模型选取一个最适合应 用环境的物理结构，包括数据存储结构和存取方法。 ⑤ 数据库实施阶段：运用DBMS提供的数据操作语言和宿主语 言，根据数据库的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，并进行系统试运行。 ⑥ 数据库运行和维护阶段：不断地对其结构性能进行评价、 调整和修改。
一个1:1联系可以转换为一个独立的关系，与该联系相连的各实体的码以及联系本身 的属性均转换为关系的属性，且每个实体的码均是该关系的候选码；也可以与任意一端实 体集所对应的关系合并，在被合并关系中，新增的属性为联系本身的属性和与联系相关的 另一个实体集的码。
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使用概括法将“职工”的子类合并：职工是个实体集， 技术人员、干部也是实体集，但技术人员、干部均是 职工的子集，如图7所示。
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3.9答：① 信息模型设计是将系统需求分析得到 的用户需求抽象的过程，信息模型能转化为机器 世界中的数据模型，并用DBMS实现这些需求。 ② 信息模型设计可分为两步：第一步是抽象数 据并设计局部视图；第二步是集成局部视图，得 到全局的概念结构。
习题3
3.1答：① 数据库的设计要经过需求分析、概念结构设计、逻 辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、数据库运行和维护6 个阶段。 ② 需求分析和概念结构设计阶段独立于数据库管理系统。 ③逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、数据库运行和 维护要依赖于数据库管理系统。
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3.2答：① 需求分析阶段：准确了解并分析用户对系统的需要 和要求，弄清系统要达到的目标和实现的功能。 ② 概念结构设计阶段：对用户需求进行综合、归纳与抽象， 形成一个独立于具体DBMS的概念模型。 ③ 逻辑结构设计阶段：将信息结构转换为数据模型，并将其 性能进行优化。 ④ 数据库物理设计阶段：为逻辑数据模型选取一个最适合应 用环境的物理结构，包括数据存储结构和存取方法。 ⑤ 数据库实施阶段：运用DBMS提供的数据操作语言和宿主语 言，根据数据库的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，并进行系统试运行。 ⑥ 数据库运行和维护阶段：不断地对其结构性能进行评价、 调整和修改。
一个1:1联系可以转换为一个独立的关系，与该联系相连的各实体的码以及联系本身 的属性均转换为关系的属性，且每个实体的码均是该关系的候选码；也可以与任意一端实 体集所对应的关系合并，在被合并关系中，新增的属性为联系本身的属性和与联系相关的 另一个实体集的码。
第3讲数据库设计方法—逻辑模型以及ER模型到关系模型的转化精品PPT课件
必须对“联系”单独建立一个关系。“联系”关系 的属性至少包含它所关联的双方实体的“主键”，
若“联系”自身有属性，也要一起纳入“联系”关系 中。
2020/10/29
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学号
姓名
性别
学生
M
选修
N
课程
课程号 课程名
成绩 学分
2020/10/29
学生（学号，姓名，性别） 选修（学号，课程号，成绩） 课程（课程号，课程名，学分）
2020/10/29
1
数据库原理与应用
第3讲 数据库设计方法—ER模型到 关系模型的转化
2020/10/29
2
本讲内容、重点和难点
重点 ER模型到关系模型的转化
难点 关系数据库概述 关系型逻辑模型是当前最常见的数据库逻辑模型
2020/10/29
3
1.逻辑模型（层次，网状，关系）、 物理模型
回顾
数据库的三级模式：外模式—用户视图，模式——— —物理视图。
通过两级映射提高数据的逻辑独立性和物理独立性。 概念模型中的两个概念：实体、联系. 数据模型概念模型(ER)、逻辑模型、物理模型 概念模型的两个基本概念——实体与联系，E-R模型
是一种概念模型表示方法. 逻辑模型：层次型、网状、关系型
• 关系模型的基本概念 • 物理模型简介 • ER图到关系模型转换
2020/10/29
4
关系模型的基本概念
1．关系
将一个没有重复行、重复列的二维表看成一个关系。
2．元组（记录）
二维表的每一行在关系中称为关系的一个元组。
3．属性（字段）
二维表的每一列在关系中称为属性。
4．关键字
关系中用于区分和标示不同元组的属性组合。
若“联系”自身有属性，也要一起纳入“联系”关系 中。
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学号
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课程号 课程名
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数据库原理与应用
第3讲 数据库设计方法—ER模型到 关系模型的转化
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本讲内容、重点和难点
重点 ER模型到关系模型的转化
难点 关系数据库概述 关系型逻辑模型是当前最常见的数据库逻辑模型
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1.逻辑模型（层次，网状，关系）、 物理模型
回顾
数据库的三级模式：外模式—用户视图，模式——— —物理视图。
通过两级映射提高数据的逻辑独立性和物理独立性。 概念模型中的两个概念：实体、联系. 数据模型概念模型(ER)、逻辑模型、物理模型 概念模型的两个基本概念——实体与联系，E-R模型
是一种概念模型表示方法. 逻辑模型：层次型、网状、关系型
• 关系模型的基本概念 • 物理模型简介 • ER图到关系模型转换
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关系模型的基本概念
1．关系
将一个没有重复行、重复列的二维表看成一个关系。
2．元组（记录）
二维表的每一行在关系中称为关系的一个元组。
3．属性（字段）
二维表的每一列在关系中称为属性。
4．关键字
关系中用于区分和标示不同元组的属性组合。
第3章结构化分析方法1.1(抽象)
售书登记表
打印领书单 及售书登记
打印发票
教材存量表
缺书单 开发票 售书
购书
建立逻辑模型（抽象）
当前系统:用户目前使用的系统。 目标系统:新开发的计算机软件系统。
各类逻辑模型
学校向学生销售教材的手续 学生先提交购书申请，系办张干事开购书 证明，学生持证明找教材科的王会计开购书 发票，向李出纳交付书款，然后到书库找赵 保管员领书，由此生成当前系统具体模型
教材购销系统是一个教材管理系统， 控制计划供应教材的销售和采购。系统 应具备如下主要功能：根据学校的教学 计划，向选课学生及时供应所需教材； 登记缺书信息，及时补充采购所缺教材， 并通知学生补购
建立物理模型
生成补售书单
学生 发 书 学生用书表
缺书登记表
购书单
收费 盖章
领书单
发票
进 书
汇总并统 书库保管员 计缺书 审查有效性
面向数据流的分析方法
结构化分析就是按照软件的内部数据传递、 变换关系，从层次的角度出发，自顶向下地逐 层分解，直至找到满足功能要求的所有可实现 的模块为止，即直到所有功能模块简单到可以 用程序代码实现时，就不再分解了。 早期结构化分析依赖数据流图，亦称面向数 据流的分析方法，其描述/分析工具是数据流 图，加工说明和数据字典。
结构化分析模型
数据对象说明 E-R图 STD图
控制说明
(
DD DFD图
PSPEC) 加工说明
数据流图
源
数据流
加工 或变换
数据流
汇
数据存储
பைடு நூலகம்
数据流图描绘数据从输入移动到输出所经历的变
换过程。
数据流图符号
“→”代表数据流。 “〇”代表加工/处理 。 “═”代表数据存储/文件/数据源“═”。 “□”代表源、汇点/外部实体。
第3章 概要设计(总体设计)
5. 功能分解 为了最终实现目标系统， 为了最终实现目标系统，必须设计出组 成这个系统的所有程序和文件(或数据库) 成这个系统的所有程序和文件(或数据库)。对 程序(特别是复杂的大型程序)的设计， 程序(特别是复杂的大型程序)的设计，通常分 为两个阶段完成： 为两个阶段完成： 结构设计：确定程序由哪些模块组成， 结构设计：确定程序由哪些模块组成， 以及这些模块之间的关系； 以及这些模块之间的关系； 过程设计：确定每个模块的处理过程。 过程设计：确定每个模块的处理过程。 结构设计是总体设计阶段的任务， 结构设计是总体设计阶段的任务，过程 设计是详细设计阶段的任务。 详细设计阶段的任务 设计是详细设计阶段的任务。
通过对结构设计内容进行细化， 通过对结构设计内容进行细化，得到 软件的详细的数据结构和算法
为确定软件结构，首先需要从实现角度 为确定软件结构， 把复杂的功能进一步分解。一般说来，经过 把复杂的功能进一步分解。一般说来， 分解之后应该使每个功能对大多数程序员而 言都是明显易懂的。 言都是明显易懂的。 功能分解导致数据流图的进一步细化， 功能分解导致数据流图的进一步细化， 同时还应该用IPO 或其他适当的工具 同时还应该用IPO图或其他适当的工具简要描 IPO图 适当的工具简要描 述细化后每个处理的算法。 述细化后每个处理的算法。
§3.3 设计原理 §3.3.1 模块化
模块又称“组件” 模块又称“组件”。一般具有三个基 本属性: 本属性: 功能： 功能：描述该模块实现什么功能 逻辑： 逻辑：描述模块内部怎么做 状态： 状态：该模块使用时的环境和条件 在描述一个模块时， 在描述一个模块时，还必须按模块的 外部特性与内部特性分别描述： 外部特性与内部特性分别描述： 分别描述
§3.1
概要设计的任务
第3章软件需求分析与建模
应如何实施。
2020/3/7第3章软件需求分析与建模
软件工程教研室
15
①数据模型 描述对象系统的本质属性及其关系。常用的建模工具有 实体-联系图等。 ②功能模型 描述对象系统所能实现的所有功能。而不考虑每个功能 实现的次序。常用的建模工具有数据流图、IDEF0等。 ③行为模型 描述对象系统为实现某项功能而发生的动态行为。常用 的建模工具有控制流图、状态转换图等。
2020/3/7第3章软件需求分析与建模
软件工程教研室
24
X
1
3
2
1.1 1.3 1.2
2.2
2.1
2.3
3.2
3.1
3.3
图3-3 自顶向下逐层分解图
2020/3/7第3章软件需求分析与建模
软件工程教研室
25
结构化分析的过程如下 1．建立当前系统（现在工作方式）的概念模型。系统的 概念模型就是现实环境的忠实写照，可用系统流程图来表 示。这样的表达与当前系统完全对应，用户容易理解。 2．抽象出当前系统的逻辑模型。分析系统的概念模型， 抽象出其本质的因素，排除次要因素，获得用数据流图 DFD 图等描述的当前系统的逻辑模型。 3．建立目标系统的逻辑模型。分析目标系统与当前系统 逻辑上的差别，从而进一步明确目标系统“做什么”，建 立目标系统的“逻辑模型”(修改后的数据流图DFD 图等)。 4．建立人机交互接口和其他必要的模型，确定各种方案 的成本和风险等级，据此对各种方案进行分析，选择其中 一种方案，建立完整的需求规约。 分析模型的结构如图3-4所示。
Y
用户和设计者是否满意
N
运行原型
是否放弃
Y
N
把原型作为 把原型作为应 应用系统 用系统开发的
2020/3/7第3章软件需求分析与建模
软件工程教研室
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①数据模型 描述对象系统的本质属性及其关系。常用的建模工具有 实体-联系图等。 ②功能模型 描述对象系统所能实现的所有功能。而不考虑每个功能 实现的次序。常用的建模工具有数据流图、IDEF0等。 ③行为模型 描述对象系统为实现某项功能而发生的动态行为。常用 的建模工具有控制流图、状态转换图等。
2020/3/7第3章软件需求分析与建模
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2.1
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图3-3 自顶向下逐层分解图
2020/3/7第3章软件需求分析与建模
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结构化分析的过程如下 1．建立当前系统（现在工作方式）的概念模型。系统的 概念模型就是现实环境的忠实写照，可用系统流程图来表 示。这样的表达与当前系统完全对应，用户容易理解。 2．抽象出当前系统的逻辑模型。分析系统的概念模型， 抽象出其本质的因素，排除次要因素，获得用数据流图 DFD 图等描述的当前系统的逻辑模型。 3．建立目标系统的逻辑模型。分析目标系统与当前系统 逻辑上的差别，从而进一步明确目标系统“做什么”，建 立目标系统的“逻辑模型”(修改后的数据流图DFD 图等)。 4．建立人机交互接口和其他必要的模型，确定各种方案 的成本和风险等级，据此对各种方案进行分析，选择其中 一种方案，建立完整的需求规约。 分析模型的结构如图3-4所示。
Y
用户和设计者是否满意
N
运行原型
是否放弃
Y
N
把原型作为 把原型作为应 应用系统 用系统开发的
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学生学籍（学号，姓名，性别，年龄，所在系）
（2）关系模型中的数据全部用关系表示 在关系模型中，实体集以及实体间的联系都是用关系来 表示。例如，关系模型中，学生、课程、学生与课程之间的 联系表示为：
学生（学号，姓名，性别，年龄，所在系）； 课程（课程号，课程名，先行课）； 选修（学号，课程号，成绩）
3.1 逻辑模型基础知识
3.1 逻辑模型基础知识
3.1.1 关系模型概述 ⑤ 域（Domain）。属性的取值范围称为域。 ⑥ 分量（element）。元组中的一个属性值称为分量。 ⑦ 关系模式（Relation mode）。关系的型称为关系模式， 关系模式是对关系的描述。关系模式一般的表示是： 关系名（属性1，属性2，…，属性n） 例如，学生学籍表关系可描述为：
3.1 逻辑模型基础知识
3.1.2 关系数据库的基本概念 （4）数据库中基本关系的性质 关系数据库中的基本表具有以下6个性质。 ① 同一属性的数据具有同质性。 ② 同一关系的属性名具有不能重复性。 ③ 关系中的列位置具有顺序无关性。 ④ 关系具有元组无冗余性。 ⑤ 关系中的元组位置具有顺序无关性。 ⑥ 关系中每一个分量都必须是不可分的数据项。
3.1 逻辑模型基础知识
3.1.2 关系数据库的基本概念 （5）关系模式（Relation Schema）的定义 关系的描述称为关系模式。可以形式化地表示为：
R（U，D，Dom，F）
其中：R为关系名，它是关系的形式化表示；U为组成该关 系的属性集合；D为属性组U中属性所来自的域；Dom为属性向 域的映像的集合；F为属性间数据的依赖关系集合。 （6）关系数据库（Relation Database） 在关系数据库中，实体集以及实体间的联系都是用关系来 表示的。在某一应用领域中，所有实体集及实体之间联系所形 成关系的集合就构成了一个关系数据库。关系数据库也有型和 值的区别。关系数据库的型称为关系数据库模式，它是对关系 数据库的描述，包括若干域的定义以及在这些域上定义的若干 关系模式。关系数据库的值是这些关系模式在某一时刻对应关 系的集合，也就是所说的关系数据库的数据。
第3章 逻辑模型设计
3.1 逻辑模型基础知识
3.2 关系数据库理论
3.3 数据库逻辑结构设计 3.4 实训——学籍管理系统逻辑模型设计
3.1 逻辑模型基础知识
3.1.1 关系模型概述 1．关系模型的数据结构 在关系模型中，数据的逻辑结构是一张二维表，它由行 和列组成。 （1）关系模型中的主要术语 ① 关系（Relation）。一个关系对应通常所说的一张二维 表。表2-2就是一个关系。 ② 元组（Tuple）。表中的一行称为一个元组，许多系统中 把元组称为记录。 ③ 属性（Attribute）。表中的一列称为一个属性。一个表 中往往会有多个属性，为了区分属性，要给每一个列起一个 属性名。同一个表中的属性应具有不同的属性名。 ④ 码（Key）。表中的某个属性或属性组，它们的值可以惟 一地确定一个元组，且属性组中不含多余的属性，这样的属 性或属性组称为关系的码。
3.1 逻辑模型基础知识
3.1.2 关系数据库的基本概念 1．关系数据结构 （1）关系的数学定义 ① 域（Domain）的定义。域（Domain）是一组具有相 同数据类型的值的集合。 ② 笛卡儿积（Cartesian Product）的定义。给定一组 域D1，D2，…，Dn，这些域中可以有相同的部分，则D1，D2 ，…，Dn 的笛卡儿积（Cartesian Product）为：
D1×D2×…×Dn ={（d1，d2，…，dn）｜di ∈Di，i＝1，2，…，n}
③ 关系（Relation）的定义。D1 ×D2 ×…×Dn的子 集称作在域D1，D2，…，Dn上的关系，表示为：
R（D1，D2，…，Dn） Nhomakorabea3.1 逻辑模型基础知识
3.1.2 关系数据库的基本概念 （2）关系中的基本名词 ① 元组(Tuple)。关系表中的每一横行称作一个元组， 组成元组的元素为分量。 ② 属性(Attribute)。关系中的每一列称为一个属性。 ③ 候选码（Candidate Key）和主码（Primary Key）。 若关系中的某一属性组（或单个属性）的值能惟一地标识一个 元组，则称该属性组（或属性）为候选码。为数据管理方便， 当一个关系有多个候选码时，应选定其中一个候选码为主码。 ④ 全码 (All-Key)。若关系的候选码中只包含一个属性 ，则称它为单属性码；若候选码是由多个属性构成的，则称为 它为多属性码。 ⑤ 主属性（Prime Attribute）和非主属性（Non-Key Attribute）。关系中，候选码中的属性称为主属性，不包含 在任何候选码中的属性称为非主属性。
3.1.1 关系模型概述 2．关系操作和关系的完整性约束条件 关系操作主要包括数据查询和插入、删除、修改数据。 关系中的数据操作是集合操作，无论操作的原始数据、中间 数据或结果数据都是若干元组的集合，而不是单记录的操作 方式。关系的完整性约束条件包括三类：实体完整性、参照 完整性和用户定义的完整性。 3．关系模型的存储结构 在关系数据库的物理组织中，关系以文件形式存储。一 些小型的关系数据库管理系统（RDBMS）采用直接利用操作 系统文件的方式实现关系存储，一个关系对应一个数据文件 。为了提高系统性能，许多RDBMS采用自己设计的文件结构 、文件格式和数据存取机制进行关系存储，以保证数据的物 理独立性和逻辑独立性，更有效地保证数据的安全性和完整 性。
3.1 逻辑模型基础知识
3.1.2 关系数据库的基本概念 （3）数据库中关系的类型 关系数据库中的关系可以分为基本表、视图表和查询表三 种类型。这三种类型的关系以不同的身份保存在数据库中，其 作用和处理方法也各不相同。 ① 基本表。基本表是关系数据库中实际存在的表，是实 际存储数据的逻辑表示。 ② 视图表。视图表是由基本表或其他视图表导出的表。 视图表是为数据查询方便、数据处理简便及数据安全要求而设 计的数据虚表，它不对应实际存储的数据。 ③ 查询表。查询表是指查询结果表或查询中生成的临时 表。由于关系运算是集合运算，在关系操作过程中会产生一些 临时表，称为查询表。
（2）关系模型中的数据全部用关系表示 在关系模型中，实体集以及实体间的联系都是用关系来 表示。例如，关系模型中，学生、课程、学生与课程之间的 联系表示为：
学生（学号，姓名，性别，年龄，所在系）； 课程（课程号，课程名，先行课）； 选修（学号，课程号，成绩）
3.1 逻辑模型基础知识
3.1 逻辑模型基础知识
3.1.1 关系模型概述 ⑤ 域（Domain）。属性的取值范围称为域。 ⑥ 分量（element）。元组中的一个属性值称为分量。 ⑦ 关系模式（Relation mode）。关系的型称为关系模式， 关系模式是对关系的描述。关系模式一般的表示是： 关系名（属性1，属性2，…，属性n） 例如，学生学籍表关系可描述为：
3.1 逻辑模型基础知识
3.1.2 关系数据库的基本概念 （4）数据库中基本关系的性质 关系数据库中的基本表具有以下6个性质。 ① 同一属性的数据具有同质性。 ② 同一关系的属性名具有不能重复性。 ③ 关系中的列位置具有顺序无关性。 ④ 关系具有元组无冗余性。 ⑤ 关系中的元组位置具有顺序无关性。 ⑥ 关系中每一个分量都必须是不可分的数据项。
3.1 逻辑模型基础知识
3.1.2 关系数据库的基本概念 （5）关系模式（Relation Schema）的定义 关系的描述称为关系模式。可以形式化地表示为：
R（U，D，Dom，F）
其中：R为关系名，它是关系的形式化表示；U为组成该关 系的属性集合；D为属性组U中属性所来自的域；Dom为属性向 域的映像的集合；F为属性间数据的依赖关系集合。 （6）关系数据库（Relation Database） 在关系数据库中，实体集以及实体间的联系都是用关系来 表示的。在某一应用领域中，所有实体集及实体之间联系所形 成关系的集合就构成了一个关系数据库。关系数据库也有型和 值的区别。关系数据库的型称为关系数据库模式，它是对关系 数据库的描述，包括若干域的定义以及在这些域上定义的若干 关系模式。关系数据库的值是这些关系模式在某一时刻对应关 系的集合，也就是所说的关系数据库的数据。
第3章 逻辑模型设计
3.1 逻辑模型基础知识
3.2 关系数据库理论
3.3 数据库逻辑结构设计 3.4 实训——学籍管理系统逻辑模型设计
3.1 逻辑模型基础知识
3.1.1 关系模型概述 1．关系模型的数据结构 在关系模型中，数据的逻辑结构是一张二维表，它由行 和列组成。 （1）关系模型中的主要术语 ① 关系（Relation）。一个关系对应通常所说的一张二维 表。表2-2就是一个关系。 ② 元组（Tuple）。表中的一行称为一个元组，许多系统中 把元组称为记录。 ③ 属性（Attribute）。表中的一列称为一个属性。一个表 中往往会有多个属性，为了区分属性，要给每一个列起一个 属性名。同一个表中的属性应具有不同的属性名。 ④ 码（Key）。表中的某个属性或属性组，它们的值可以惟 一地确定一个元组，且属性组中不含多余的属性，这样的属 性或属性组称为关系的码。
3.1 逻辑模型基础知识
3.1.2 关系数据库的基本概念 1．关系数据结构 （1）关系的数学定义 ① 域（Domain）的定义。域（Domain）是一组具有相 同数据类型的值的集合。 ② 笛卡儿积（Cartesian Product）的定义。给定一组 域D1，D2，…，Dn，这些域中可以有相同的部分，则D1，D2 ，…，Dn 的笛卡儿积（Cartesian Product）为：
D1×D2×…×Dn ={（d1，d2，…，dn）｜di ∈Di，i＝1，2，…，n}
③ 关系（Relation）的定义。D1 ×D2 ×…×Dn的子 集称作在域D1，D2，…，Dn上的关系，表示为：
R（D1，D2，…，Dn） Nhomakorabea3.1 逻辑模型基础知识
3.1.2 关系数据库的基本概念 （2）关系中的基本名词 ① 元组(Tuple)。关系表中的每一横行称作一个元组， 组成元组的元素为分量。 ② 属性(Attribute)。关系中的每一列称为一个属性。 ③ 候选码（Candidate Key）和主码（Primary Key）。 若关系中的某一属性组（或单个属性）的值能惟一地标识一个 元组，则称该属性组（或属性）为候选码。为数据管理方便， 当一个关系有多个候选码时，应选定其中一个候选码为主码。 ④ 全码 (All-Key)。若关系的候选码中只包含一个属性 ，则称它为单属性码；若候选码是由多个属性构成的，则称为 它为多属性码。 ⑤ 主属性（Prime Attribute）和非主属性（Non-Key Attribute）。关系中，候选码中的属性称为主属性，不包含 在任何候选码中的属性称为非主属性。
3.1.1 关系模型概述 2．关系操作和关系的完整性约束条件 关系操作主要包括数据查询和插入、删除、修改数据。 关系中的数据操作是集合操作，无论操作的原始数据、中间 数据或结果数据都是若干元组的集合，而不是单记录的操作 方式。关系的完整性约束条件包括三类：实体完整性、参照 完整性和用户定义的完整性。 3．关系模型的存储结构 在关系数据库的物理组织中，关系以文件形式存储。一 些小型的关系数据库管理系统（RDBMS）采用直接利用操作 系统文件的方式实现关系存储，一个关系对应一个数据文件 。为了提高系统性能，许多RDBMS采用自己设计的文件结构 、文件格式和数据存取机制进行关系存储，以保证数据的物 理独立性和逻辑独立性，更有效地保证数据的安全性和完整 性。
3.1 逻辑模型基础知识
3.1.2 关系数据库的基本概念 （3）数据库中关系的类型 关系数据库中的关系可以分为基本表、视图表和查询表三 种类型。这三种类型的关系以不同的身份保存在数据库中，其 作用和处理方法也各不相同。 ① 基本表。基本表是关系数据库中实际存在的表，是实 际存储数据的逻辑表示。 ② 视图表。视图表是由基本表或其他视图表导出的表。 视图表是为数据查询方便、数据处理简便及数据安全要求而设 计的数据虚表，它不对应实际存储的数据。 ③ 查询表。查询表是指查询结果表或查询中生成的临时 表。由于关系运算是集合运算，在关系操作过程中会产生一些 临时表，称为查询表。