数据模型
数据模型标准
数据模型标准数据模型是指描述数据结构、数据性质、数据关系的方式，是信息系统中对现实世界中事物和概念的抽象。
数据模型对于数据库的设计和实现起着重要的作用，它可以规范数据的组织方式，提供数据操作的接口，并且能够确保数据的完整性和一致性。
数据模型标准是指在数据模型设计过程中遵循的一系列规范和标准。
这些标准可以包括数据结构、数据类型、约束条件、关系定义等，旨在规范化数据的存储和处理方式，提高数据的质量和可靠性。
数据模型标准可以分为以下几个方面：1.数据结构标准：数据结构是指数据元素之间的关系和组织方式。
常见的数据结构有层次结构、网络结构、关系结构等。
关系结构是最常见和应用最广泛的一种数据结构，它基于关系模型，使用表格来存储和组织数据，每个表格代表一个实体类型，每一行代表一个实体，每一列代表一个属性。
2.数据类型标准：数据类型是指数据的存储格式和取值范围。
常见的数据类型有整型、字符型、浮点型、日期型等。
数据类型标准规定了每种数据类型的取值范围、存储长度和表示方式，确保数据的有效性和一致性。
3.约束条件标准：约束条件是指对数据的限制和约定。
常见的约束条件有主键约束、唯一约束、外键约束等。
主键约束规定了表中某一列的值必须唯一且非空，唯一约束规定了表中某一列的值必须唯一但可以为空，外键约束规定了表与表之间的关联关系。
约束条件标准可以确保数据的完整性和一致性。
4.关系定义标准：关系定义是指表与表之间的关联关系。
常见的关系定义有一对一关系、一对多关系、多对多关系等。
关系定义标准规定了关系的类型、属性和约束条件，用于描述和管理表与表之间的关联关系。
5.命名标准：命名标准是指命名对象和属性的规范。
对象的命名应该具有描述性、唯一性和易于理解性，属性的命名应该具有明确性和可读性。
命名标准可以方便用户理解和使用数据模型，提高代码的可读性和维护性。
总之，数据模型标准是确保数据模型设计和实现的正确性和可靠性的重要保证。
遵循数据模型标准可以提高数据的质量和可管理性，降低系统开发和维护的成本，提高数据系统的效率和可靠性。
数据模型的名词解释
数据模型的名词解释数据模型在现代社会存在着越来越重要的地位，它也成为研究诸多决策制定、分析处理许多事物的重要依据。
在计算机技术发展至今，数据模型也日渐被普及到各种行业和企业当中，在提升效率、精确分析领域发挥着重要作用。
本文针对数据模型的概念，相关内容进行详细解读，总结出数据模型的定义、类型和用途等重要部分，以供读者更加深入的了解数据模型的实质及其应用价值。
一、数据模型的定义数据模型的定义是指：数据模型是描述各种数据概念、实体和关系以及它们之间的关系的抽象模型，它将信息储存成抽象关系，以便于进行更加有效的管理和处理。
也就是说，数据模型是一个通用化的系统，它可以把复杂的问题简化，以便于系统的分析和有效的处理。
二、数据模型的类型1、结构化数据模型结构化数据模型是一种以表格形式记录各类实体和关系的模型，通过建立实体与实体之法的多重关系，可以对各类实体属性进行统一的管理和控制。
它包括关系型数据模型、网状数据模型、层次数据模型等。
2、非结构化数据模型非结构化数据模型具有较强的弹性，可以用于存储不规则的、多元的数据，例如开放文本、图像和视频等。
常见的非结构化数据模型包括对象关系模型（Object-Relational Model）、网络模型（NetworkModel）和关联模型（Associative Model）等。
三、数据模型的用途1、储存实体和关系数据模型可以将各类数据项和实体以及它们之间的关系进行统一的存储，可以储存各类的记录、词语和文件等，以及它们之间的关系，使得数据的管理变得更加有效和便捷。
2、数据挖掘（Data Mining）数据模型可以通过它的结构将复杂的信息抽象成更加有效的形式，从而可以大大简化数据挖掘的任务，让数据挖掘更加准确、快速。
3、数据库设计数据模型可以帮助管理者更加有效精确的规划出一个完整的数据库系统，有利于对现实世界概念、实体及其关系的表达，使得数据的管理更加有效。
综上所述，数据模型是管理和处理复杂信息的抽象模型，是各种行业和企业中提高效率、精确分析所不可缺少的重要手段。
《数据模型》课件
第三范式（3NF）
在2NF的基础上，消除传递依 赖，确保非主属性只依赖于主 键。
BCNF范式
更严格的规范化形式，确保所 有决定因素都是候选键。
数据模型的优化
索引优化
合理使用索引，提高数据查询效率。
查询优化
优化查询语句，减少不必要的计算和数据访 问。
分区优化
根据数据访问模式，将数据分区存储，提高 查询性能。
详细描述
根据数据抽象层次，数据模型可以分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型；根据使用范围，数据模型 可以分为通用数据模型和特定领域数据模型；根据面向对象的不同，数据模型还可以分为对象-关系数据模型、 关系数据模型和非关系数据模型等。
02
常见的数据模型
关系型数据模型
总结词
最常用、最成熟的数据模型
详细描述：关系型数据模型广泛应用于各种领域，如金融、电子商务、社交网络 、企业资源计划（ERP）系统等。它能够满足大量数据的存储、检索和管理需求 ，提供可靠的数据一致性和完整性保障。
面向对象数据模型
总结词
模拟现实世界的对象
VS
详细描述
面向对象数据模型是一种基于对象的模型 ，它模拟现实世界的对象和概念。在面向 对象数据模型中，对象由属性和方法组成 ，属性是对象的特征，方法定义了对象的 行为。面向对象数据模型支持继承和多态 等面向对象特性。
构。
逻辑设计
根据概念设计，构建出 具体的逻辑模型，包括 实体、属性、关系等。
物理设计
将逻辑模型映射到物理 存储，优化数据存储和
查询效率。
数据模型的规范化
第一范式（1NF）
确保每个列都是不可分割的最 小单元，消除重复组。
第二范式（2NF）
什么是数据模型
在非关系模型中，概念模型中的实体型反映为记录型, 实体型的属性反映为记录的字段。因此，图的结点表示为记录型，结点之间的连线表示为记录型之间的联系。
在非关系数据模型中，将两个记录型之间的一对一、一对多和多对多的联系，归结为一个只有1:n联系的基本层次联系，（因为1:1可以看作是1:n的特例，m:n可以分解为两个1:n的联系）。
E－R模型是概念模型的表示。它是对现实世界客观事务及其联系的抽象，是用户对系统的应用需求的概念化表示，计算机不能直接处理它。
要使计算机能够处理E－R模型中的信息。首先必须将它转化为具体的DBMS能处理的数据模型。
E－R模型可以向现有的各种数据模型转换。而目前市场上DBMS大部分是基于关系数据模型的，所以我们只学习E－R模型向关系数据模型的转换方法。
根据联系的类型不同，联系转换为关系后，关系的码的确定也相应有不同的规则：
? 若联系R为1:1联系，则每个相关实体的码均可作为关系的候选码；
? 若联系R为1:n联系，则关系的码为n端实体的码；
? 若联系R为n:m联系，则关系的码为相关实体的码的集合；
第三步：根据具体情况，把具有相同码的多个关系模式合并成一个关系模式
? 财务处管理职工的工资情况
? 科研处管理科研项目和职工参加项目的情况
第一步：确定局部应用范围，设计局部E－R模型
（1）确定局部应用范围
本例中初步决定按照不同的职能部门划分不同的应用范围，即分为三个子模块：人事管理、工资管理和项目管理。
下面以人事管理为例，说明设计局部E－R模型的一般过程。
? 项目（项目号，名称，起始日期，鉴定日期）
第二步：将每个联系转换为关系模式
用关系表示联系，实质上是用关系的属性描述联系，那么该关系的属性从何而来呢？我们说，对于给定的联系R，由它所转换的关系具有以下属性：
十大数据分析模型详解
十大数据分析模型详解数据分析模型是指用于处理和分析数据的一种工具或方法。
下面将详细介绍十大数据分析模型：1.线性回归模型：线性回归模型是一种用于预测数值型数据的常见模型。
它基于变量之间的线性关系建立模型，然后通过拟合这个模型来进行预测。
2.逻辑回归模型：逻辑回归模型与线性回归模型类似，但应用于分类问题。
它通过将线性模型映射到一个S形曲线来进行分类预测。
3.决策树模型：决策树模型是一种基于树结构的分类与回归方法。
它将数据集划分为一系列的决策节点，每个节点代表一个特征变量，根据特征变量的取值选择下一个节点。
4.随机森林模型：随机森林模型是一种集成学习的方法，通过建立多个决策树模型来进行分类与回归分析。
它通过特征的随机选择和取样来增加模型的多样性和准确性。
5.支持向量机模型：支持向量机模型是一种用于分类和回归分析的模型。
其核心思想是通过找到一个最优的分割超平面，使不同类别的数据点之间的间隔最大化。
6.主成分分析：主成分分析是一种常用的数据降维方法，用于减少特征维度和提取最重要的信息。
它通过找到一组新的变量，称为主成分，这些主成分是原始数据中变量的线性组合。
7.聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，用于对数据进行分类和分组。
它通过度量样本之间的相似性，将相似的样本归到同一类别或簇中。
8.关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种挖掘数据集中的频繁项集和关联规则的方法。
它用于发现数据集中的频繁项集，并根据频繁项集生成关联规则。
9.神经网络模型：神经网络模型是一种模拟人脑神经网络结构和功能的机器学习模型。
它通过建立多层的神经元网络来进行预测和分类。
10.贝叶斯网络模型：贝叶斯网络模型是一种基于概率模型的图论模型，用于表示变量之间的条件依赖关系。
它通过计算变量之间的概率关系来进行推理和预测。
以上是十大数据分析模型的详细介绍。
这些模型在实际应用中具有不同的优势和适用范围，可以根据具体的问题和数据情况选择合适的模型进行分析和预测。
数据模型
2.5 IDEF 1x方法 方法
IDEF(ICAM DEFinition)方法 <<IDEF建模分析和设 方法 建模分析和设 计方法>> 计方法 陈禹六编 清华大学出版社 (ICAM：Integrated Computer Aided Manufacturing) ： IDEF0: 功能模型 IDEF1: 信息模型 IDEF2: 仿真模型 IDEF3: 过程描述获取 IDEF4: 对象模型
阶段1: 阶段1: 人工管理阶段
计算机主要用于科学计算,此阶段没有统一软 计算机主要用于科学计算 此阶段没有统一软 此阶段 件管理数据，程序自带数据。 件管理数据，程序自带数据。 程序依赖于数据，程序不具有独立性。 程序依赖于数据，程序不具有独立性。 应用程序之间无法共享数据。 应用程序之间无法共享数据。
2.4 E_R 方法
联系方法(Entity－Relationship) 实体 － 联系方法 － E－R方法表 － 方法表 方法表示现实世界中对象的属性特征以 及对象集之间联系的特征。
E_R E_R基本元素及其表示方法 ：
实体 ：表示具有相同属性或特征的事物的集合。
学生
用矩形框表示，记录集名子写在框中。
学号
姓名
性别
学生
M
选课 成绩
N
课程
课程号
课程名
学分
E－R方法(E_R图) 方法(E_R图
概念设计： 概念设计：
学号 姓名 性别
定义实体；定义联系；定义 定义实体；定义联系； 系 属性
学生
区分实体集和非实体集的方法： 区分实体集和非实体集的方法： 它能被描述吗？ 有N个这类实例 它能被描述吗？ 选课 包括 一个实例可被区分或标识吗？ 吗？一个实例可被区分或标识吗？
数据模型及组成要素
数据模型及组成要素数据模型是描述数据结构、数据操作、数据约束和数据语义的一种抽象表示。
它定义了如何组织、存储和操作数据，以及数据之间的关系。
在计算机科学领域，常见的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型和对象模型等。
一、层次模型层次模型是最早出现的数据库模型之一，它将数据组织成一个树形结构。
在层次模型中，每个节点都可以有多个子节点，但只能有一个父节点。
这种父子关系反映了实际世界中的“一对多”关系。
1.1 节点在层次模型中，每个节点代表一个实体或记录。
节点可以包含属性，用于存储实体的相关信息。
在一个学生信息管理系统中，每个学生可以被表示为一个节点，包含姓名、年龄、性别等属性。
1.2 关系在层次模型中，父子节点之间通过关系连接起来。
父节点与其子节点之间存在着“一对多”的关系。
在学生信息管理系统中，每个班级可以被表示为一个父节点，而每个学生则是该班级的子节点。
1.3 根节点在层次模型中，根节点是位于最顶层的节点，并且没有父节点。
根节点代表了整个数据结构的起点。
在学生信息管理系统中，根节点可以表示整个学校，而每个班级则是根节点的子节点。
1.4 子节点在层次模型中，子节点是位于父节点下方的节点。
一个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。
在学生信息管理系统中，每个班级可以有多个学生作为其子节点。
1.5 属性在层次模型中，属性是存储在每个节点中的数据项。
它们用于描述实体或记录的特征和属性。
在学生信息管理系统中，姓名、年龄、性别等都可以作为学生节点的属性。
二、网络模型网络模型是对层次模型的扩展和改进，它引入了更灵活的关系定义和多对多关系。
网络模型通过使用指针来建立不同实体之间的连接。
2.1 实体集在网络模型中，实体集是具有相同结构和属性的一组实体。
每个实体集都有一个唯一标识符，并且可以包含其他实体集作为其成员。
2.2 关系类型在网络模型中，关系类型定义了不同实体集之间的连接方式。
关系类型描述了一个实体与其他实体之间的联系，并定义了该联系所包含的属性。
简述数据模型的分类
简述数据模型的分类
数据模型是指对现实世界中的事物和其关系进行抽象和描述的方式。
数据模型的分类主要有三种：层次模型、网络模型和关系模型。
1. 层次模型
层次模型是最早的数据模型之一，它将数据组织成一棵树形结构，每个节点代表一个实体，每个实体可以有多个属性。
每个节点可以有多个子节点，但只能有一个父节点。
层次模型的优点是简单易懂，易于实现和维护，但缺点是不够灵活，只能表示一对多的关系。
2. 网络模型
网络模型是在层次模型的基础上发展而来的，它允许一个实体有多个父节点，这样就可以表示多对多的关系。
网络模型中的数据结构是一个图形，节点表示实体，边表示实体之间的关系。
网络模型的优点是比层次模型更灵活，可以表示多对多的关系，但缺点是复杂度较高，不易维护。
3. 关系模型
关系模型是目前最流行的数据模型，它将数据组织成一个二维表格，每个表格代表一个实体，每个实体有多个属性。
表格之间通过外键建立关系，可以表示一对多、多对多等各种关系。
关系模型的优点是简单易懂，易于实现和维护，具有较好的灵活性和扩展性，但缺点是对于复杂的数据结构，需要进行多表联接，查询效率较低。
总之，不同的数据模型适用于不同的场景，需要根据具体情况选择合适的数据模型。
在实际应用中，关系模型是最常用的数据模型，因为它具有较好的灵活性和扩展性，可以满足大部分的数据需求。
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如图2.11所示给出了一个简单的网状模型，其中2.11（a）是 学生选课E-R图。图2.11（b）中，S表示学生记录型，C表示课 程记录型，用联系记录型L表示S和C之间的一个多对多的选修 联系。
图2.12表示一个具体实例，其中C记录有一个指针，指向 该课程号的第一个L记录。L记录有两个指针，第一个指针指 向下一个同课程号的L记录，第二个指针指向下一个同学号 的L记录。S记录有一个指针，指向该学号的第一个L记录。 这里构成的单链表均为循环单链接，用这些链表指针实现联 系。
数据模型
• 在数据库中用数据模型这个工具来抽象、表示 和处理现实世界中的数据和信息。
• 通俗地讲数据模型就是现实世界的模拟。
• 数据模型应满足三方面要求
– 能比较真实地模拟现实世界 – 容易为人所理解 – 便于在计算机上实现
• 不同的数据模型实际上是提供模型化数据和信息 的不同工具。根据模型应用的不同目的，可以将 这些模型划分为两类，它们分属于两个不同的层 次。 • 第一类模型是概念模型，也称信息模型， 它是按用户的观点来对数据和信息建模，主要用 于数据库设计。 • 另一类模型是数据模型逻辑模型和物理模 型 ，主要包括网状模型、层次模型、关系模型等， 它是按计算机系统的观点对数据建模，主要用于 DBMS的实现。
例如，图2.13给出了一个简单的关系模型，其中图2.13（a） 给出了关系模式： 教师（教师编号，姓名，性别，所在系名） 课程（课程号，课程名，教师编号，上课教室）
图2.13（b）给出了这两个关系模式的关系，关系名称 分别为教师关系和课程关系，均包含两个元组，教师关系 的编号为主码，课程关系的课程号为主码。
2.2.1 信息世界中的基本概念
实体（Entity）:客观存在并可相互区别的事物称为实 体。 属性（Attribute）:实体所具有的某一特性称为属性。 码（Key）:码有时也称关键字。所谓码，是指在实体 属性中，可用于区别实体中不同个体的一个属性或几 个属性的组合，称为该实体集的“码”。 域（Domain）:属性的取值范围称为该属性的域。 实体型（Entity Type）:具有相同属性的实体必然具 有共同的特征和性质。用实体名及其属性名集合来抽 象和刻画同类实体，称为实体型。 实体集（Entity Set）:同型实体的集合称为实体集。
注意：一个系统的E-R图不是唯一的，从不同的侧面出 发画出的E-R图可能很不同。总体E-R图所表示的实体联系 模型，只能说明实体间的联系关系，还需要把它转换成数据 模型才能被实际的DBMS所接受。
【例2.2】 某大学选课管理中，学生可根据自己的情况选修 课程。每名学生可同时选修多门课程，每门课程可由多位教 师讲授，每位教师可讲授多门课程。画出对应的E-R图。 解：在该大学选课管理中，共有3个实体，学生实体的属 性有学号、姓名、性别和年龄，教师实体的属性有教师号、 姓名、性别和职称，课程实体的属性有课程号和课程名。如 图2.8（a）所示。其中，学生实体和课程实体之间有“选修” 联系，这是n：m联系，教师实体和课程实体之间有“开课” 联系，这是n：m联系，如图2.8（b）所示。
3. 同一实体集内的二元联系的画法 同一实体集内的二元联系表示其中实体之间相互联系，同 样有1：1、1：n和n：m联系。例如，职工实体集中的领导与 被领导的联系是1：n的，而职工实体集中的婚姻联系是1：l的。 同一实体集内的1：1、1：n和n：m联系如图2.4所示。
【例2.1】 试画出3个E-R图，要求实体型之间具有一对一、 一对多和多对多各种不同的联系。
1. 两个不同实体集之间联系的画法
两个不同实体集之间存在1：1、1：n和m：n联系，可以用图 形来表示两个实体集之间的这三类联系，如图2.2所示。
2. 两个以上不同实体集之间联系的画法
两个以上不同实体集之间可能存在各种关系，以3个不同实体 集A、B和C为例，它们之间的典型关系有1：n：m和r：n：m 联系。 对于1：n：m联系，表示A和B之间是1：n（一对多）联系， B和C之间是n：m（多对多）联系，A和C之间是1：m（一对多） 联系。这两个典型关系的表示方法如图2.3所示。
2.1.2 数据间联系的描述
对数据间联系的描述要指明各个不同记录型间所存在的 联系和联系方式。 数据模型中的“联系”是一种特殊类型记录，通常还要 对这种“联系”进行命名。数据库系统与文件系统本质不 同就表现在数据库中各个记录是互相联系的，正是通过这 种联系，数据库才能支持访问不同类型记录的数据，并提 高数据访问的效率 例如，在前面的学生选课问题中，“选修”联系将多 个学生记录与多个课程记录关联起来，即多个学生可以选 修同一门课程，一个学生也可以选修多门课程。
第二章 数据模型
2.1 2.2 2.3 2.4 什么是数据模型 概念模型 DBMS支持的数据模型 各种数据模型的总结
2.1 什么是数据模型
数据模型是客观事物及其联系的数据描述，它应具有描述 数据和数据联系两方面的功能。组成数据模型的三要素是数据 结构、数据操作和数据的完整性约束条件。 数据模型可以形式化地表示为： DM=(R，L) 其中，DM（Data Model）是数据模型的英文简称；R代 表记录型集合；L代表不同记录型联系的集合。 例如，在学生选课问题中，R是学生和课程两个记录型的 集合，L是它们之间的联系，即为“选修”联系。
2.2 概念模型
计算机只能处理数据，所以首先要解决的问题是按用户 的观点对数据和信息建模，然后按计算机系统的观点对数据 建模。图2.1所示的是现实世界客观对象的抽象过程。
现实世界
信息世界
机器世界
将现实世界的问题用概念模型来表示
将概念模型转换为 DBMS 支持的数据模型
概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层 次。概念模型用于信息世界的建模，是现实世界的第一层 抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具。
多对多联系（简记为m：n）
1. 1：1联系 如果对于实体集A中的每一个实体，实体集B中至多有一 个（也可以没有）实体与之联系，反之亦然，则称实体集A 与实体集B具有1：l联系。 例如，学校里面，一个班只有一个正班长，而一个班长 只在一个班中任职，则班与班长之间具有一对一联系。 2. 1：n联系 如果对于实体集A中的每一个实体，实体集B中有n个实体 （n≥0）与之联系，反之，对于实体集B中的每一个实体，实 体集A中至多只有一个实体与之联系，则称实体集A与实体集 B有1：n联系。 例如，一个班有若干名学生，而每个学生只在一个班中 学习，则班与学生之间具有一对多联系。
将它们合并在一起，给“选修”联系添加“分数”属性， 给“开课”联系添加“上课地点”属性，得到最终的E-R图， 如图2.8（c）所示。
2.3 DBMS支持的数据模型
E-R方法是抽象和描述现实世界的有力工具，用E-R图表 示的概念模型独立于具体的DBMS所支持的数据模型，它是 各种数据模型的共同基础。还需将概念模型转换为DBMS支 持的数据模型，也就是说必须把数据库组织成符合DBMS规 定的数据模型。 目前成熟地应用在DBMS中的数据模型有层次模型、网状 模型和关系模型。
层次模型的主要优点如下： 1. 比较简单，仅用很少的几条命令就能操纵数据库。 2. 结构清晰，节点间联系简单，只要知道每个节点的双 亲节点，就可以知道整个模型结构。 3. 可以提供良好的数据完整性支持。 层次模型的缺点如下： 1. 不能直接表示两个以上实体间的复杂联系和实体间多 对多联系。 2. 对数据的插入和删除的操作限制太多。 3. 查询孩子节点必须通过双亲节点。
2.3.1 层次模型
层次数据模型是数据库系统最早使用的一种模型，它的数据 结构是一棵“有向树”。层次模型的特征是：
有且仅有一个节点（即根节点）没有父节点。 其他节点有且仅有一个父节点。
例如，图2.9所示为一个系教务管理层次数据模型，图2.9 （a）是实体之间的联系，图2.9（b）是实体型之间的联系。 图2.10是一个实例。
2.2.2 实体间的联系方式
在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联 系在信息世界中反映为实体（型）内部的联系和实体（型） 之间的联系。实体内部的联系通常是指组成实体的各属性之 间的联系。实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系。 两个实体集之间的联系可以分为以下3类： 一对一联系（简记为1：1） 一对多联系（简记为1：n）
2.2.3 实体联系表示法（E-R方法）
建立概念模型最常用的方法是实体-联系方法，简称E-R方 法。该方法直接从现实世界中抽象出实体和实体间的联系， 然后用E-R图来表示数据模型。 在E-R图中实体用方框表示；联系用菱形表示，并且用边 将其与有关的实体连接起来，并在边上标上联系的类型；属 性用椭圆表示，并且用边将其与相应的实体连接起来。对于 有些联系，其自身也会有某些属性，同实体与属性的连接类 似，将联系与其属性连接起来。
3. m：n联系 如果实体集A中的每一个实体，实体集B中有n个实体 （n≥0）与之联系，反之，对于实体集B中的每一个实体，实 体集A中也有m个实体（m≥0）与之联系，则称实体集A与实 体集B具有多对多联系，记为m：n。 例如，一门课程同时有若干个学生选修，而一个学生可 以同时选修多门课程，则课程与学生之间具有多对多联系。
关系模型的主要优点如下： 1. 与非关系模型不同，关系模型具有较强的数学理论根据。 2. 数据结构简单、清晰，用户易懂易用，不仅用关系描述实 体，而且可用关系描述实体间的联系。 3. 关系模型的存取路径对用户透明，从而具有更高的数据独 立性和更好的安全保密性，也简化了程序员的工作以及数 据库建立与开发工作。 关系模型的缺点如下： 1. 由于存取路径对用户透明，询效率往往不如非关系模型， 因此为了提高性能，必须对用户的查询表示进行优化，这 样又将增加开发数据库管理系统的负担。 2. 关系必须是规范化的关系，即每个属性是不可分的数据项， 不允许表中有表。
2.3.2 网状模型 用网状结构表示实体及其之间联系的模型称为网状模型。 网中的每一个节点代表一个记录型，联系用链接指针来实现。 广义地讲，任何一个连通的基本层次联系的集合都是网状模 型。它取消了层次模型的两点限制，网状模型的特征如下： 允许节点有多于一个的父节点。 可以有一个以上的节点没有父节点。