ER模型的基本概念
er 概念模型 逻辑模型 物理模型

一、er模型概念ER模型是实体-关系模型的简称,ER模型是由彼得·钱(Peter Chen)在1976年提出的。
ER模型是一种面向概念设计的数据模型,用来描述现实世界中的数据和数据之间的关系。
ER模型通过抽象化的方式,利用实体、属性和关系来描述现实世界中的问题。
而且ER模型是一种高层数据模型,可以用来进行需求分析和概念设计,为进一步的逻辑设计和物理设计提供指导。
二、er模型逻辑模型ER模型逻辑模型是在概念模型的基础之上发展而来的,它在概念模型的基础上增加了一些逻辑上的约束。
在ER模型逻辑模型中,实体的属性和关系的属性可以被分解为更加具体的属性,实体与实体的关系可以用外键来实现。
逻辑模型相对于概念模型来说,更加接近于面向计算机系统的设计和实现。
三、er模型物理模型ER模型物理模型是在逻辑模型的基础上发展而来的,它是最接近于实际数据库的设计。
ER模型物理模型是根据不同的数据库管理系统(DBMS)而灵活变化的,不同的DBMS对ER模型支持的程度和方式都有所不同。
ER模型物理模型主要是根据数据库的实际存储结构来设计,它需要考虑到数据的存储和检索效率,以及数据库的安全性和一致性。
四、er模型概念模型与逻辑模型的关系1. 概念模型是以现实世界为基础来描述数据和数据之间的关系,它是一个高层次的抽象。
而逻辑模型是在概念模型的基础上,根据计算机系统的需求和实际情况,对概念模型进行了逻辑上的约束和具体化。
2. 概念模型更加注重数据之间的关系和语义,不涉及到具体的实现细节。
而逻辑模型则需要考虑到数据的存储和检索效率,以及数据的一致性和安全性。
3. 概念模型是面向概念设计的,用来进行需求分析和概念设计。
而逻辑模型是面向计算机系统的设计和实现,它需要考虑到数据库管理系统的实际情况和限制。
五、er模型逻辑模型与物理模型的关系1. 逻辑模型是在概念模型的基础上发展而来的,它是更加具体和适合计算机系统的设计和实现的。
ER模型 实体 联系模型

一· 数据库设计过程概念阶段逻辑阶段实现阶段8. 联系的种类在ER图中的表示10. 一元联系的种类11. 联系的势三· 扩展ER表达1. 弱实体集如果一个实体集的所有属性都不足以形成主码,则称这样的实体集为弱实体集4. 弱实体集与存在依赖的关系弱实体集必然存在依赖于强实体集(Strong Entity Set)存在依赖并不总会导致一个弱实体集,从属实体集可以有自己的主码6. 概括:自底向上、逐步合成的数据库设计过程概括中的属性继承:如“博士”算参加工作,会继承“职工”的属性7.聚集聚集是一种抽象,通过它联系被抽象为高层实体集实体集A与B以及它们的联系可被看成实体集,然后与另一实体集C发生联系 8. ER符号汇总9. 选择困难症四· 概念数据库设计过程五·ER模型向关系模式的转换1.实体向关系模式的转换2.复合属性向关系模式的转换3.多值属性向关系模式的转换4. 一对多联系向关系模式的转换5. 多对多联系向关系模式的转换将联系定义为新的关系,属性为参与双方的码6. 一对一联系向关系模式的转换若联系一方全部参与,则将联系另一方的码作为全部参与一方的属性7. 弱实体向关系模式的转换弱实体集所对应的关系的码由弱实体集本身的分辩符再加上所依赖的强实体集的码8. 概括向关系模式的转化高层实体集和底层实体集分别转化为表,低层实体集所对应的关系包括高层实体集的码如果概括是不相交并且是全部的,即一个高层实体最多并且只能属于一个低层实体集,则可以不为高层实体集建立关系,低层实体集所对应的关系包括上层实体集的的所有属性9. 聚集向关系模式的转换实体集A与B以及它们的联系R被看成实体集C,C与另一实体集D构成联系S,则S所对应的关系的码由R和D的码构成。
数据库设计中的ER模型介绍与应用

数据库设计中的ER模型介绍与应用数据库是应用程序中非常重要的一部分,对于企业来说,数据库是财富的积累和管理的重要手段。
在现代化企业信息化建设过程中,数据库的设计显得尤为重要。
ER模型是数据库设计中最流行和最常用的建模方法之一。
下面将逐步介绍ER模型的基本概念、关系对象、ER图以及实体关系设计。
一、基本概念1.1 数据模型数据模型是指对某一事物的相关数据进行的抽象和描述。
在数据库设计中,数据模型是结构化描述实体、联系、属性及它们之间关系的一种方法。
1.2 ER模型ER模型是一种基于实体关系的数据模型。
其核心概念是实体、属性、关系和联系。
这些概念构成了一个数据库系统的基本结构。
这个模型最早是由彼得·钱伯斯于1975年在一篇论文《实体类型和实体关系之图形表示法》中提出的。
1.3 实体(Entity)在ER模型中,实体是指一类现实世界中的对象或概念,其在该类中具有一定的独立性,可以由一个单一的或多个属性来描述。
例如,在一个学生信息管理系统中,学生就是一个实体,其属性可以包括姓名、性别、出生日期、学号等。
1.4 属性(Attribute)属性是指实体具有的特征或性质。
一个实体可以拥有一个或多个属性,属性可以比较简单,也可以非常复杂。
属性还可以用来描述一个实体在现实世界中的状态。
在上述学生信息管理系统中,姓名、性别、出生日期和学号都可以看作是学生的属性。
1.5 关系(Relationship)关系是指实体之间的某种联系或关联。
它是指两个实体之间或多个实体之间的静态或动态连接。
例如,在一个课程成绩管理系统中,学生和课程之间就存在着学生选课这种关系。
1.6 联系(Relationship Instance)联系的实例是指一种具体的关系,即一个实体和另一个实体之间的实际关联。
例如,在学生选课管理系统中,具体的某个学生选了某门课程就是一个联系的实例,它体现了这两个实体之间的关系。
二、关系对象在ER模型中,关系对象主要包括实体、属性、关系三种。
实体联系模型

工作
n
教师
实例分析(E-R图)
系名 地址 电话号
班名 人数
系
1
有
n
班级
1
设有 教研室名
n
地址
教研室
课程号
课时
课程名
课程
n
m
选修
1
属于
nn
1
学生
指导
1
工作
n
教师
电话号 指导人数 研究方向
学号 姓名 住处 是否四级 研究方向
职员号 姓名 职称
实例分析(E-R图)
学号 姓名 住处
学生
怎样表达?
教师
本科生 硕士
学号
姓名 学生
性别 专业
ER模型基本概念
实体集(Entity set):同型实体旳集合 联络:现实世界旳事物之间是有联络旳,这种
联络在信息世界中反应为:实体(型)内部旳联 络和实体(型)之间旳联络。 两个实体型之间旳联络 ➢一对一联络(1:1)例如:部门、经理 ➢一对多联络(1:n)例如:部门、雇员 ➢多对多联络(m:n)例如:学生、课程
名称
单价
实例分析
例子2:开发学校信息管理系统。学校中有若 干系,每个系有若干班级和教研室,每个教研 室有若干教师,其中有教授和副教授每人各带 若干名硕士,每个班有若干学生,每个学生选 若干课程,每门可由若干学生选修。
实例分析(E-R图)
课程
n
m
选修
系
1 1
有
n
班级
1
属于
nn
1
学生
指导
设有
n
教研室
ER模型旳其他特征 -- 类层次
学号 姓名 住处
er模型是数据库物理结构的设计工具

er模型是数据库物理结构的设计工具以ER模型是数据库物理结构的设计工具为标题,本文将从以下几个方面对ER模型进行阐述。
一、什么是ER模型ER模型(Entity-Relationship Model)是一种用于描述和设计数据库的模型,它通过实体、关系和属性之间的关系来描述现实世界中的信息。
ER模型图是ER模型的可视化表示,包括实体、关系和属性的图形符号。
二、ER模型的基本元素1. 实体(Entity):实体是现实世界中的一个独立对象,可以是具体的人、物或概念。
在ER模型中,实体用矩形框表示,框内写上实体的名称。
2. 属性(Attribute):属性是实体的特性或描述,用于描述实体的各个方面。
属性可以是简单属性或复合属性,用椭圆形表示,写在实体的矩形框中。
3. 关系(Relationship):关系是实体之间的联系,用菱形表示,写在关系线上。
关系可以是一对一、一对多或多对多的关系。
三、ER模型的设计步骤1. 确定需求:首先要明确数据库的需求,了解用户对数据库的功能和约束要求。
2. 识别实体:根据需求,识别出系统中的实体,将其表示为ER模型中的实体。
3. 确定属性:确定每个实体的属性,并将其表示为ER模型中的属性。
4. 确定关系:确定实体之间的联系和关系,并将其表示为ER模型中的关系。
5. 完善模型:对模型进行优化和完善,如添加必要的约束条件、选择适当的关系类型等。
6. 生成物理结构:根据ER模型生成数据库的物理结构,包括数据表、字段、索引等。
四、ER模型的优势1. 可视化:ER模型使用图形符号表示实体、属性和关系,直观易懂,便于理解和沟通。
2. 规范化:ER模型遵循一定的规范化原则,能够消除数据冗余和不一致性,提高数据的一致性和可靠性。
3. 易于维护:ER模型将数据库的结构和逻辑分离,使得数据库的修改和维护更加方便快捷。
4. 易于扩展:ER模型对数据库的扩展具有良好的支持,可以轻松地添加新的实体、属性和关系。
er模型和关系模型的对应关系

ER模型和关系模型是数据库设计中非常重要的概念,它们之间有着密切的对应关系。
在本文中,我们将深入探讨这两种模型的特点、关联和区别,以便更清晰地理解它们的重要性和应用价值。
1. ER模型的简介ER模型,即实体-关系模型,是由彼得·钱(Peter Chen)在1976年提出的一种数据模型。
它主要描述了现实世界中各种实体以及它们之间的关系,通过实体、属性和关系来构建数据库的模型。
在ER模型中,实体用矩形框表示,属性用椭圆形表示,关系用菱形表示,实体之间的联系用箭头表示。
2. 关系模型的简介关系模型是由埃德加·科德提出的,它是一种用表格形式来表示和操作数据的模型。
在关系模型中,数据以表的形式呈现,每个表代表一个实体,表中的行表示具体的实例,表中的列则表示实体的属性。
通过关系模型,可以更直观、方便地对数据进行操作和管理。
3. ER模型和关系模型的对应关系在数据库设计中,ER模型和关系模型有着密切的对应关系。
实际上,ER模型可以很自然地转换为关系模型。
在ER模型中,实体可以被转换为关系模型中的表,属性可以成为表的字段,关系可以成为表之间的关系。
通过这种对应关系,可以将现实世界中的概念和数据转化为数据库中的结构化数据,实现对数据的管理和应用。
4. 个人观点和理解我认为,ER模型和关系模型的对应关系是数据库设计中非常重要的一环。
通过对实体、属性和关系的建模,可以更清晰地把握数据的结构和关联,从而更有效地对数据进行管理和分析。
关系模型的表格形式也使得数据的操作和查询变得更加便捷和高效。
ER模型和关系模型的对应关系为数据库的设计和应用提供了坚实的基础和方法论支撑。
在本文中,我们深入探讨了ER模型和关系模型的对应关系,分析了它们的特点和重要性,并共享了个人的观点和理解。
通过对这一主题的全面评估和论述,相信读者对数据库设计和应用都会有更深入的理解和认识。
ER模型和关系模型在数据库设计中是非常重要的概念,它们之间有着密切的对应关系。
er模型对应关系

ER模型对应关系"ER模型" 是指实体-关系模型,是一种用于描述数据结构的图形化方法。
ER模型通过表示实体、属性和实体之间的关系,帮助人们理解和设计数据库结构。
下面将对ER模型中的基本要素进行说明,包括实体、属性、关系以及它们之间的对应关系。
1. 实体(Entity)实体是指在数据库中可以单独存在并且具有唯一标识的事物。
在ER模型中,实体通常用矩形表示,矩形内写明实体的名称。
实体可以具有属性,描述了实体的特征。
2. 属性(Attribute)属性是实体的特征或性质。
在ER模型中,属性以椭圆形状表示,附加在相应实体的矩形上。
属性可以是单值的,也可以是多值的。
例如,一个"学生"实体可能有属性:学号、姓名、年龄等。
3. 关系(Relationship)关系表示实体之间的联系或联系的强度。
在ER模型中,关系用菱形表示,菱形内写明关系的名称。
关系可以是一对一、一对多或多对多的,反映了实体之间的关联情况。
4. 对应关系ER模型中的实体、属性和关系之间存在着对应关系:4.1 实体与属性的对应关系实体包含属性:实体包含其特征或性质,属性是实体的一部分。
例如,"学生"实体包含属性:学号、姓名、年龄等。
4.2 实体与关系的对应关系实体参与关系:实体通过关系与其他实体产生联系。
例如,"学生"实体通过关系"选修"与"课程"实体产生联系。
4.3 属性与关系的对应关系属性参与关系:属性可以与关系产生关联。
例如,"学生"实体的属性"学号"可能与关系"选修"中的学号产生联系。
5. ER模型的应用ER模型广泛用于数据库设计,帮助设计师理解业务需求、规划数据结构、确保数据的完整性。
在实际应用中,ER模型可以通过工具如ER图绘制软件进行图形化设计,并进一步转化为数据库表结构。
数据库er关系模型

数据库er关系模型
数据库er关系模型是一种用于描述数据库中各个实体以及它们之间关系的模型。
它采用图形化的方式来表示实体的属性和它们之间的联系,以便于用户更加直观地理解并使用数据库。
ER模型中包括实体、属性和关系三个基本要素。
实体是指在数据库中能够独立存在并具有唯一标识的事物,如人、物、事件等。
属性是描述实体特性的基本单元,如人的姓名、年龄、性别等。
关系则是用来描述实体之间联系的方式,如人与家庭的关系、员工与部门之间的关系等。
在ER模型中,实体和属性使用矩形框来表示,关系使用菱形来表示。
实体与属性之间用实线连接,表示实体与属性之间的联系。
而实体与实体之间、属性与属性之间、实体与关系之间和关系与关系之间则用虚线连接。
ER关系模型有三种基本关系:一对一关系、一对多关系和多对多关系。
一对一关系表示两个实体之间只有唯一的对应关系,如一个人只有一个身份证号码。
一对多关系表示其中一个实体可以对应多个关联实体,如一个部门有多个员工。
多对多关系表示两个实体之间可以相互对应,如学生与课程之间的关系。
使用ER关系模型可以帮助用户更加清楚地了解数据库中各个实体之间的联系,从而更加方便地进行数据查询、管理以及分析。
同时,对于数据库的设计者来说,ER关系模型也是进行数据库设计的重要工
具之一,能够帮助设计者更加科学地设计数据库,提高数据的质量和效率。
总之,ER关系模型作为一种经典的数据库设计模型,具有很强的指导意义。
用户和设计者应该充分利用ER模型的优点,将其应用到实际应用中,为数据处理和管理带来更为便利和高效的体验。
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数据库系统原理模型的基本概念ER模型由Peter Chen 于1976年在命题为“实体联系模型:将来的数据视图”论文中提出。
模型的基本元素1实体定义:·实体:是一个数据对象,指应用中可以区别的客观存在的实物。
·实体集:是指同一类实体构成的集合。
·实体类型:是对实体集中实体的定义。
ER模型中提到的实体往往是指实体集。
实体用方框表示,方框内注明实体的命名。
2联系定义:实体不是孤立的,实体之间是有联系的。
·联系:表示一个或者多个实体之间的关联关系。
·联系集:是指同一类联系构成的集合。
·联系类型:是对联系集中联系的定义。
联系是实体之间的一种行为。
联系用菱形框表示,并用线段将其与相关的实体连接起来。
3属性定义:属性:实体的某一特性成为属性,能够唯一表示实体的属性或属性集称为“实体标识符”。
一个实体只有一个标识符,没有候选标识符的概念。
实体标识符有事也成为实体的主键。
属性用椭圆形框表示,加下划线的属性为标识符。
属性域是属性的可能取值范围,也成为属性的值域。
属性的分类1简单属性和符合属性:(1)简单属性个是不可再分割的属性,符合属性是可在费解为其他属性的属性。
2单值属性和多值属性:(1)单值属性指的是同一实体的属性只能取一个值,多值属性指同意实体的某些属性可能取多个值缺点:如果太过简单的表示多值属性,会产生大量的数据冗余,造成数据库潜在的数据异常、数据不一致性和完整性的缺陷。
调整方式:修改原来的ER模型,对多值属性进行变换。
有以下两种方法:1)将原来的多值属性用几个新的单值属性来表示。
2)将原来的多值属性用一个新的实体类型表示:这个新实体以来于原实体而存在,我们称之为弱实体。
3存储属性和派生属性:(1)派生属性:两个或两个以上的属性值是相关的,可以从其他熟悉吸纳个只推导出值的属性,称为派生属性。
(2)储存属性:派生属性的值不必存储在数据库内,而其他需要存储值的属性称为储存属性。
4允许为空值的属性:当实体的某个属性上没有值时应使用空值(Null value),Null还可以用于值未知的时候,未知的值可能是缺失的,或者不知道的。
在数据库中,空值是很难处理的一种值。
联系的设计1.联系的元数:定义:一个联系涉及到的实体集个数,成为该联系的元数或度数。
·同一实体集内部的实体之间的联系,称为一元联系,也称为递归联系。
·两个不同的实体集、实体之间的联系,称为二元联系。
·三个不同实体集实体之间的联系,称为三元联系。
以此类推2联系类型约束:(1)基数约束:定义:实体集E1和E2之间有二元联系,则参与一个联系中的实体数目称为映射基数。
二元联系有 1:1 1:N N:M在具体实现时,有事我们对映射基数还要做出更精确的描述,即对参与联系的实体数目指明相关的最小映射基数MIN和最大映射基数MAX,用“min..max”的方式表示。
(2)参与约束:定义:如果实体集E中的每个实体都参与联系集R的至少一个联系中,我们称实体集E“完全参与”联系集R。
如果实体集E中只有部分实体参与联系集R的联系中,我们称实体集E“部分参与”联系集R。
在ER图中表示时,完全参与用双线边表示,部分参与用单线边表示。
模型的操作定义:对ER图进行的种种变化称为ER模型的操作,包括实体类型、联系类型和属性的分裂、合并、增删等等。
1分裂方式分为水平分裂和垂直分裂两种教师(1)水平分裂为男教师女教师(2)可以把实体相关的属性中常变的属性组成一个实体类型,把固定不变的属性组成另一个实体类型,这就是垂直分裂。
教师垂直分裂为2联系也可以分裂,合并是分裂操作的逆过程,合并的联系类型必须是定义在相同的实体类型组合中。
采用ER模型的数据库概念设计步骤定义:采用ER模型进行数据库的概念设计,可以分成三步进行:首先设计局部ER模型,然后把各局部ER模型纵横成一个全局ER模型,最后对全局ER模型进行优化,得到最终的ER 模型,即概念模型。
1设计局部ER模型核心思想:“分而治之”,即分别考虑各个用户的信息需求,形成局部概念结构,然后再综合成全局结构。
局部概念结构又叫局部ER模型,图形称为局部ER图。
每一个应用设计局部ER模型的步骤:(1)确定局部结构范围设计各个局部ER模型的第一步,确定局部结构的范围划分,划分的方式两种:·依据系统的当前用户进行自然划分·按用户要求数据库提供的服务归纳成几类,使每一类应用访问的数据显著的不同于其他类,为每类应用设计一个局部ER模型。
(2)定义实体从信息需求和局部范围定义出发,确定每一个实体类型的属性和键。
实体、属性和联系之间并无截然区分的界限,划分依据有三种:·采用人们习惯的划分·避免冗余,在一个局部结构中,对一个对象之取一种抽象形式,不要重复·依据用户的信息处理需求实体类型确定之后,他的属性也随之确定。
命名反映实体的语义性质,在一个局部结构中应唯一。
(3)定义联系ER模型的“联系”刻画实体之间的关联。
分析其中是1:1 1:M M:N等。
还要考虑实体内部是否存在联系,两个实体类型之间是否存在联系,多个实体类型之间是否存在联系等等。
应注意方式出现冗余的联系(可以从其他联系导出的联系),要尽可能的识别并消除这些冗余联系,一面将这些问题遗留给综合全局的ER模式阶段,联系类型的命名没有标识符。
(4)分配属性1)确定属性2)把属性分配到有关实体和联系中去。
确定属性的原则是:属性应该是不可再分解的语义单位;实体与属性之间的关系只能是1:N(一对多)的;不同实体类型的属性之间应无直接关联联系。
·属性不可分解的要求是为了是模型结构简单化,不出现嵌套结构。
·当多个实体类型用到同一属性时,将导致数据冗余,从而可能影响储存效率和完整性约束,因而需要确定把他分配给哪个实体类型。
一般把属性分配给那些使用频率最高的实体类型,或分配给实体值少的实体类型。
·有些属性不宜归属于任何一个实体类型,只能说明实体之间联系的特性,应作为联系类型的属性。
2设计全局ER模型全局概念结构不仅要支持所有局部模型,而且必须合理的表示一个完整、一致的数据库概念结构(或称为视图集成,视图特指局部概念结构)。
(1)确定公共实体类型在这一步中,我们仅根据实体类型名和键来认定公共实体类型。
一般把同名实体类型作为公共实体类型的一类候选,把具有相同键的实体类型作为公共实体类型的另一类候选。
(2)合并局部ER模型合并的顺序影响处理效率和结果。
建议合并原则:·先进行两两合并,先合并那些现实世界中有联系的局部结构·合并从公共实体类型开始,最后加入独立的局部结构。
进行二元合并是为了减少合并工作的复杂性,后两项原则是为了使合并结果的规模尽可能小。
(3)消除冲突冲突的定义:由于各类应用不同,不同的应用通常又由不同的设计人员设计成局部ER模型,因此局部ER模型之间不可避免的会有不一致的地方,我们称之为冲突。
冲突的三种类型:·属性冲突:属性域的冲突,即属性值的类型、取值范围或取值集合不同。
·结构冲突:同一对象在不同应用中的不同抽象。
同一实体在不同应用中可为实体或属性;同一实体在不同局部ER图中属性组成不同,包括属性个数、次序;实体之间的联系在不同的局部ER图中呈现不同的类型。
·命名冲突:包括属性名、实体名、联系名之间的冲突。
同名异义即不同对象具有相同的名字;异名同义,即同意意义的对象具有不同的名字。
3全局ER模式的优化一个好的全局ER模型应该具有能准确、全面的反映用户功能需求、实体联系的个数尽可能少、实体类型所含属性个数尽可能少、实体类型间联系无冗余。
优化原则如下:1)合并实体类型:这里的实体类型合并不是设计全局ER模型工作时段的“公共实体类型的合并”,而是相关实体类型的合并。
在公共模型中实体类型最终转换成关系模式,涉及多个实体类型的信息要通过连接操作获得。
·因而减少实体类型个数,可以减少连接的开销,提高处理效率·一般可以把1:1联系的两个实体类型合并·如果需要同时处理一些实体类型,那么有必要它们合并成一个实体类型。
但是可能产生大量空值,因此要对储存代价、查询效率进行权衡。
2)消除冗余属性:各个局部结构中是不允许冗余属性存在的。
在综合成全局ER模型之后,可能产生全局范围内的冗余属性。
·一般同一非键的属性出现在几个实体类型中,或者一个属性值可以从其他属性的值导出,应该把冗余的属性从全局模型中去掉·冗余属性的消除与否,也取决于他对储存空间、访问效率和维护代价的影响。
有时为了兼顾访问效率,有意保留冗余属性。
这当然会造成储存空间的浪费和维护代价的提高。
3)消除冗余联系:在全局模式中可能存在有冗余的联系,通常利用第三章规范化理论中函数依赖的概念消除冗余联系。
(Page51有图举例)关系模型的基本概念关系模型的基本术语1用二维表格表示实体集,用关键码表示实体之间联系的数据模型称为关系模型。
R 字段、数据项丨属性前面为一般术语、后面是关系模式术语数据值为字段值丨数据值为属性值定义字段:称为属性、字段值:称为属性值、记录类型:称为关系模式。
上图中关系模式称为R。
记录:称为元组、元租的集合:称为关系或实例;元组为行、属性为列。
关系中,属性:称为元数,元组的个数:称为基数。
1关键码由一个或多个属性组成。
具体如下:(1)超键:在关系中能唯一表示元组的属性集称为关系模式的超键。
(2)候选键:不含多余属性的超键称为候选键。
(3)主键:用户选作元组表示的候选键为主键。
(4)外键:如果模式R中属性K是其他模式的主键,那么K在模式R中称为外键关系中每一个属性都有一个取值范围,称为属性的值域。
属性A的取值范围用DOM(A)表示,每一个属性对应一个值域,不同的属性可对应与同一值域。
关系的定义和性质同理与数学中的集合论定义:关系是一个属性数目相同的元组的集合。
如果一个关系的元组数目是无限的,则称为无限关系,否则称为有限关系。
(由于计算机的储存系统的限制,只限于研究有限关系)。
关系是一种规范化了的二维表格,有以下规范性限制:(1)关系中每一个属性值都是不可分解的(2)关系中不晕系出现重复元组(即不允许出现相同的元组)(3)由于关系是一个集合,因此不考虑元组间的顺序,即没有行序(4)元组中的属性在理论上也是无序的,但使用时习惯考虑列的顺序三类完整性规则为了维护数据库中数据与现实的一致性,关系数据库的数据与更新操作必须遵循以下三类完整性规则:(1)实体完整性规则:关系中元组在组成主键的属性上不能有空值。
(2)参照完整性规则: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的取值只允许有两种可能,空值或者等于R1关系中的某个主键值。