关系模型设计
数据库关系模型与实体关系图设计
数据库关系模型与实体关系图设计数据库关系模型是数据库中数据存储的结构化模型，它描述了不同数据表之间的关系。
而实体关系图设计指的是根据数据库关系模型，将其以图形的方式表示出来，呈现各个实体及它们之间的关联。
1. 数据库关系模型数据库关系模型是一种基于关系的数据模型，广泛应用于各种数据库管理系统中。
关系模型使用一种称为关系的结构来组织和表示数据。
关系是一个由域（列名）和元组（数据行）组成的表格。
每个元组代表一个实体或对象，每个属性（列）表示实体的特征或属性。
关系模型通常使用主键来唯一标识每个元组，并使用外键来建立不同表格之间的关联。
在数据库关系模型中，有几种常见的关系类型。
包括一对一关系（one-to-one），一对多关系（one-to-many）和多对多关系（many-to-many）。
这些关系类型与现实世界中对象之间的关系相对应。
2. 实体关系图设计实体关系图设计是数据库设计领域的一项重要工作。
它通过图形化的方式，将实体及其之间的关联直观地展示出来。
在实体关系图中，实体用矩形框表示，属性用椭圆或者矩形表示，关系用菱形表示。
在进行实体关系图设计时，首先需要确定要设计的实体及其属性。
实体指的是现实世界中具有独立存在和自身特征的事物。
属性是实体的特征或描述，例如姓名、年龄等。
其次，需要确定实体之间的关系类型。
根据数据库关系模型的原理，可以判断实体之间的关系类型是一对一、一对多还是多对多。
在图中，用连线表示实体之间的关系，线上标记上对应的关系类型。
最后，根据需求进一步完善实体关系图设计。
可以考虑添加其他约束条件，如参照完整性约束、触发器等，以确保数据的一致性和完整性。
3. 实例为了更好地理解数据库关系模型与实体关系图设计的概念和应用，我们可以通过一个具体的实例进行说明。
假设我们要设计一个学生选课系统的数据库模型。
该系统包括学生、课程和成绩三个实体，它们之间的关系如下：- 一个学生可以选修多门课程，一门课程可以被多个学生选修，即为多对多关系。
关系型数据模型设计
关系型数据模型设计1.引言1.1 概述概述部分的内容应该简要介绍关系型数据模型设计的主要内容和背景。
关系型数据模型是一种广泛应用于数据库管理系统的数据模型，它采用了表格的形式来组织和表示数据。
在关系型数据模型中，数据被组织成一个或多个表格，每个表格包含了若干列和行，其中每一列都代表了一个数据字段，而每一行则代表了一条数据记录。
关系型数据模型设计是指在建立关系型数据库之前需要进行的数据设计过程。
它涉及到定义表格的结构和关系、确定字段的属性和约束、选择适当的数据类型以及设计数据库的完整性规则等。
通过合理的关系型数据模型设计，可以保证数据在存储和访问过程中的一致性、完整性和有效性，从而提高数据管理的效率和可靠性。
关系型数据模型设计在数据库领域有着重要的地位和作用。
它为我们提供了一个结构化的数据管理方法，使得数据可以以统一的方式进行存储、查询和管理。
同时，关系型数据库的设计也是数据库系统设计的基础，它为数据库的构建和优化提供了重要的指导和参考。
在本文中，我们将深入探讨关系型数据模型的设计原则、方法和技巧。
我们将通过介绍关系型数据模型的基本原理和特点，解释关系型数据模型设计的重要性，并展望未来关系型数据模型的发展趋势。
通过学习和理解这些内容，读者将能够更好地掌握关系型数据模型设计的关键要点，为实际的数据库设计和应用提供有力的支撑。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下要点：本文主要围绕关系型数据模型设计展开，旨在介绍关系型数据模型的基本概念、设计原则，以及总结其重要性，并展望未来的发展趋势。
首先，在第一节中，将对文章的概述进行介绍。
这一部分会对关系型数据模型设计的主题进行简要说明，为读者提供一个整体的认识，并引发读者对该主题的兴趣。
接下来，在第二节中，将深入探讨关系型数据模型的基本概念和设计原则。
这一部分将从关系型数据模型的起源、关键概念、以及设计的一般原则等方面展开，帮助读者建立对关系型数据模型的基本了解和认知，为后续内容的理解打下基础。
数据库设计中的实体和关系模型
数据库设计中的实体和关系模型一、引言数据库设计是构建和管理数据的有效工具的过程。
在设计数据库之前，我们需要考虑数据的组织和结构。
实体和关系模型是数据库设计的核心概念，对于合理组织数据起着重要的作用。
二、实体模型1. 定义和概念实体模型是数据库设计中对现实世界中对象的抽象。
实体是一个具体存在、具有独立存在能力并能被区分出的事物。
在数据库设计中，实体常常用表来表示，表的每一行表示一个实体。
2. 实体属性每个实体都有一组属性来描述它的特点和状态。
属性通常包括实体的名称、类型、大小、取值范围等。
属性一般对应表中的列。
3. 实体间的关系实体间的关系是描述实体之间的联系以及相互依赖的方式。
常见的关系有一对一关系、一对多关系和多对多关系。
- 一对一关系：一个实体实例只能与另一个实体实例相对应。
- 一对多关系：一个实体实例可以与多个实体实例相对应。
- 多对多关系：多个实体实例可以与多个实体实例相对应。
4. 示例比如我们设计一个图书管理系统的数据库，其中包含实体图书、作者和出版社，它们之间的关系可以表示为：- 一本书只能有一个作者，一个作者可以写多本书，这是一个一对多关系。
- 一本书只能属于一个出版社，一个出版社可以出版多本书，也是一个一对多关系。
- 多本书可以由多个作者共同完成，这是一个多对多关系。
三、关系模型1. 定义和概念关系模型是基于关系代数的数学模型，用来描述实体、关系和约束之间的关系。
关系模型以表的形式表示数据，并通过表间的关系来描述数据的逻辑结构。
在关系模型中，我们常用主键和外键来表示表间的关联，主键是唯一标识一条记录的字段，外键是关联到其他表的字段。
2. 关系操作关系模型通过一些操作来查询和操作数据，并保证数据的完整性和一致性。
- 选择操作：根据条件选择满足要求的记录。
- 投影操作：提取表中某些列的数据。
- 连接操作：基于两个或多个表之间的关联，获得满足条件的组合数据。
- 更新操作：修改表中的数据。
生物机制类实验设计题的变量关系模型
生物机制类实验设计题的变量关系模型在构建实验设计模型时,可以将试题中的实验目的作为研究对象,分析实验目的中隐含的自变量和因变量之间的逻辑关系,通过概括、提炼,构建实验变量关系模型。
常见的生物机制类实验适用于研究生物系统内部各种成分之间的相互关系,或者某种外部因素对系统发挥作用的机制。
以此类研究为素材所创设的试题情境,往往聚焦研究某个因素(自变量)是否通过另一种或两种因素(中间变量)而实现对某种生物学效应(因变量)的影响。
由此初步构建模型“X→M→Y”(X、M和Y 分别表示自变量、中间变量和因变量),通过中间变量M识别并解释自变量X和因变量Y之间的关系。
根据中间变量M是否可测或可控,进一步将模型细化为如图1所示的两种模型,即中间因变量模型和中间自变量模型。
图1中间因变量模型和中间自变量模型。
中间因变量模型表示自变量 X是通过改变中间变量M而影响因变量Y。
首先,由控制自变量入手设置两组实验(图2),含X(用“+”表示)的甲组和不含X(用“-”表示)的乙组。
随后测量两组中间变量M的值(分别用“测量值1”和“测量值2”表示)和因变量Y的具体检测指标(分别用“结果1”和“结果2”表示)。
最后通过比较测量值1和2、结果1和2得出结论。
例1：(2021年湖南省新高考适应卷第17题,节选改编)人体过量饮酒后尿量会增加。
有人推测乙醇会通过抑制抗利尿激素的释放来影响尿量,请以大鼠为实验材料设计实验加以验证。
简要写出实验思路并预期实验结果(所用乙醇溶液浓度为20%)。
实验思路分析:实验目的是验证乙醇会通过抑制抗利尿激素的释放来增加尿量。
自变量是“乙醇”,采用加法原理进行控制:一组“灌胃乙醇溶液”,另一组“灌胃蒸馏水”。
因变量是“尿量的变化”,以“尿量的多少”作为检测指标。
中间变量是“抑制抗利尿激素的释放”,意味着抗利尿激素的含量会降低,属于一个可测的变量,故符合中间因变量模型。
答案:实验思路是将长势相同的大鼠随机均分成两组,编号甲、乙,甲组大鼠灌胃适量乙醇溶液,乙组灌胃等量蒸馏水,将两组大鼠放置于相同且适宜的环境中饲养。
关系模型ppt课件
关系代数
并(Union)
关系R和S的并其结果由属于R或属于S的所有元组组成，其结 果为一个新关系。记为： Q = R∪S = { t | t ∈R 或 t ∈ S}
例： R∪S
A
B
C
a1
b1
c1
a1
b2
c2
a1
b3
c2
a2
b2
c1
RA
B
C
a1
b1
c1
a1
b2
c2
例，描述产品的关系Product
1
烧伤病人的治疗通常是取烧伤病人的 健康皮 肤进行 自体移 植，但 对于大 面积烧 伤病人 来讲， 健康皮 肤很有 限，请 同学们 想一想 如何来 治疗该 病人
关系模型的数据结构
描述产品的关系Product
pCode 101 102 201 202 301 302 401 402 403
关系模型的数据结构
关系的数学定义
域：具有相同数据类型的值的集合。
笛卡尔积：域 D1,D2,...,Dn 的笛卡尔积为： D1D2...Dn ={(d1,d2,...,dn)diDi，i=1,2,...,n }。 其中每一个元素(d1,d2,...,dn)叫做一个n元组(n-tuple)，元素 中第i个值di叫做第i个分量。
关系模型的数据结构
Orderdetail
orderNo 21 21 21 22 22 23 24 24 24 24
pCode 101 102 202 301 302 202 401 402 403 101
Qty 100 60 200 1000 1000 20 800 500 500 200
discount 0 0.1 0.1
数据库设计中的关系模型与ER模型
数据库设计中的关系模型与ER模型在数据库设计中，关系模型和实体-关系（ER）模型是两种常用的模型，用于描述和规划数据库结构。
关系模型是一种基于表格的模型，而ER模型则强调实体、关系和属性之间的关系。
一、关系模型关系模型是最常见和广泛使用的数据库模型之一。
它基于数学关系理论，通过表格的形式来表示数据之间的关系。
关系模型主要由以下几个要素组成：1. 表格（关系）：关系模型使用表格来存储数据，每个表格表示一个实体集。
表格由行和列组成，行代表元组（实体的一个具体实例），列代表属性。
2. 元组（tuple）：元组是表格中的行，代表了一个具体的实体实例，每个元组的属性值对应该实体的属性值。
3. 属性（attribute）：属性是元组的列，表示实体的某个特征。
4. 关键字（primary key）：关键字是表格中的一个属性或属性组合，用于唯一标识一个元组。
5. 外键（foreign key）：外键是关系模型中不同表格之间的关系，它通过引用其他表格的关键字来建立关联关系。
6. 组合关系（composite relationship）：组合关系是关系模型中的一种关系类型，用于建立多个实体之间的关联关系。
关系模型的优点是结构清晰、容易理解和维护，数据操作相对简单。
但它也有一些限制，例如对复杂关系的处理不够灵活，无法表达实体之间的继承关系等。
二、实体-关系（ER）模型实体-关系（ER）模型是由彼得·钱（Peter Chen）在1976年提出的，它通过实体、关系和属性之间的图形表示来描述数据库结构。
1. 实体（entity）：实体代表现实世界中的一个具体事物，可以是一个对象、人、地点等。
实体在ER模型中用矩形表示。
2. 属性（attribute）：属性是实体的特征或性质，用椭圆形表示。
3. 关系（relationship）：关系表示实体之间的联系，可以是一对一、一对多或多对多等。
关系在ER模型中用菱形表示。
4. 箭头（cardinality）：箭头表示实体之间的关系类型，如一对一关系、一对多关系等。
数据库管理中的关系模型设计
数据库管理中的关系模型设计随着信息技术的快速发展，各行各业的数据量也不断增大，数据管理和数据分析变得日益重要。
在数据管理中，数据库是一个非常重要的工具。
数据库的关系模型设计是数据库设计中最核心的部分之一。
本文将从关系模型的概念、设计方法和实现流程等方面，介绍数据库管理中的关系模型设计。
一、关系模型的概念关系模型是一种数据模型，它描述了数据之间的关系。
在关系模型中，数据被组织为一个或多个表格。
每个表格都由若干列组成，每一列称为一个属性，每一行称为一个元组。
不同的表格之间通过共同的属性建立联系，这些联系称为关系。
关系模型的数据结构简单、易于理解，已经成为目前主流的数据模型之一。
二、关系模型的设计方法在设计关系模型时，需要遵循一定的设计方法。
下面是一个较为完整的关系模型设计流程：1.需求分析：根据用户需求，确定数据中包含哪些元素，以及这些元素之间的关系。
2.概念设计：根据需求分析的结果，建立实体-关系图（ER 图）。
实体图表示了数据中的实体及其属性，关系图描述了实体之间的关系。
3.逻辑设计：在完成概念设计后，需要确定数据库的范式。
范式是数据库设计的一个标准，评估数据模式的正确性和一致性。
一般来说，最高的范式是第三范式，但在实际设计过程中，也需考虑范式之间的平衡。
4.物理设计：物理设计是将隐含在逻辑设计中的数据结构转换为实际可以在计算机上存储和访问的数据结构。
5.实现：在数据库设计完成后，可以通过SQL语言和数据库管理系统实现数据库的建立和数据的输入、查询、修改和删除等操作。
三、关系模型的实现流程在上一部分中，已经介绍了设计关系模型的各个环节。
在实现关系模型时，需要根据设计流程进行实现。
下面是一个较为详细的关系模型实现流程：1.确定概念模型：根据需求分析，确定实体-关系图（ER图），并对关系进行设计和约束。
2.创建表格：根据概念模型，创建相关的表格结构，并确定表格中各属性的数据类型、取值范围、数据约束等。
数据库关系模式设计
数据库关系模式设计
数据库关系模式设计
一、定义
数据库关系模型是一种逻辑数据模式，它以一个个表格的形式，把数据表示成一个或多个关系的形式。
关系模型可以视作一种抽象，它把实体和他们之间的关系用最接近自然语言的方式表达出来。
二、设计过程
1、需求分析
首先，我们需要进行需求分析，分析业务目标，定义需要存储和查询的数据，以及应用的各项功能。
2、实体联系分析
在需求分析的基础上，确定各实体之间的关系，实体之间的关系可以分为单向关系、双向关系和多向关系。
3、关系模型构造
根据实体之间的关系，构建关系模型，确定各个表以及每个表的属性和表之间的关系。
4、归纳汇总
在构建完关系模型后，根据业务需求进行归纳汇总，增加或删除一些表和属性，使关系模型完善。
三、特性
关系模型的优点：
1.易于理解：它可以以较接近自然语言的形式表达实体和实体之间的关系，容易理解。
2.提高效率：关系模型可以通过特定的查询语言进行数据查询，大大提高了查询效率。
3.灵活性强：在关系模型中，可以轻松地进行表的增删改查，特别是在多表关联查询方面，不会降低系统的性能。
4.安全性高：在关系模型中可以通过加密算法和权限控制来保证数据的安全性。
四、缺点
关系模型也有一定的缺点：
1.数据冗余：一些必要的数据可能会被多次存储，这样会浪费存储空间，增加记录访问的时间。
2.编程复杂：在实际应用中，程序员需要考虑很多问题，如索引的结构，数据库的架构，以及多表查询等，都需要耗费大量的编程时间。
- 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)。
关系模式规范化的作用
关系数据库的设计主要是关系模 式设计。关系模式设计的好坏直 接影响到数据库设计的成败。将 关系模式规范化，是设计较好的 关系模式的惟一途径。
关系模式的规范化主要是由关 系范式来完成的。
关系范式
所谓范式（Normal Form,NF）是指规 范化的关系模式。由规范化程度不同，就产 生了不同的范式。根据满足条件的不同，经 常称某一关系模式Ｒ为“第几范式”。
• 原则：遵从概念单一化 “一事一地”原则，即一个关系 模式描述一个实体或实体间的一种联系。
• 方法：将关系模式投影分解成两个或两个以上的关系模式。
• 要求：分解后的关系模式集合应当与原关系模式“等价”， 即经过自然联接可以恢复原关系而不丢失信息，并保持属 性间合理的联系。
总结
• 注意：一个关系模式结合分解可以得到不同关系模式集合， 也就是说分解方法不是唯一的。最小冗余的要求必须以分 解后的数据库能够表达原来数据库所有信息为前提来实现。 其根本目标是节省存储空间，避免数据不一致性，提高对 关系的操作效率，同时满足应用需求。实际上，并不一定 要求全部模式都达到BCNF不可。有时故意保留部分冗余可 能更方便数据查询。尤其对于那些更新频度不高，查询频 度极高的数据库系统更是如此。 在关系数据库中，除了函数依赖之外还有多值依赖， 联接依赖的问题，从而提出了第四范式，第五范式等更高 一级的规范化要求。
第三范式举例
• 假定学生关系表为Student(学号, 姓名, 年 龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)，关键字 为单一关键字“学号”，因为存在如下决定关 系： (学号) → (姓名, 年龄, 所在学院, 学院 地点, 学院电话 )
即存在非关键字段“学院地点”、“学院 电话”对关键字段“学号”的传递函数依赖。
从1971年起，E．F．Ｃodd相继提出了 第一范式、第二范式、第三范式，Codd与 Boyce合作提出了Boyce-Codd范式。在 1976-1978年间，Fagin、Delobe以及 Zaniolo又定义了第四范式。到目前为止， 已经提出了第五范式。每种范式都规定了一 些限制约束条件。
为什么要设计规范化的数据库?
第三范式(3NF)
第三范式（3NF）：如果关系模式R为2NF， 并且Ｒ中的每个非主属性不传递依赖于Ｒ的主 码，则称关系R是属于第3范式的。
所谓传递依赖，指的是如果存在"A → B → C"的决定关系，则C传递依赖于A。
因此，满足第三范式的数据库表应该不存 在如下依赖关系：
关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y
字段1 字段2
字段3
字段4
字段3.1 字段3.2
第一范式(1NF)
• 例：如职工号，姓名，电话号码组成一个表（一 个人可能有一个办公室电话 和一个家里电话号码） 规范成为1NF
• 总结：不能有重复的列,列不可再分. • 不满足第一范式条件的关系为非范式关系,在关系
数据库中,凡非范式关系必须要化成范式关系.
• 未经规范化的数据库一般都有下述缺点：
较大的数据冗余，数据一致性差，数据修 改复杂，对表进行插入、删除、更新时会产生 插入、更新、删除异常。规范化的作用就在于 尽量去除冗余，使数据保持一致，使数据修改 简单，除去在表中进行插入、删除时产生的异 常，规范化后的表一般都较小。
第一范式(1NF)
在任何一个关系数据库中，第一范式 （1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第 一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库
第二范式(2NF)
• 第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立 起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范 式（1NF） 。
定义：如果关系模式R∈1NF，且每一个非主属性都 完全依赖于主码，则称关系R 是属于第二范式的， 记作R∈2NF
第二范式（2NF）说明： 要求实体的属性完 全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能 存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存 在，那么这个属性和主关键字的这一部分应 该分离出来形成一个新的实体，新实体与原 实体之间是一对多的关系
• 它也会存在数据冗余、更新异常、插入异 常和删除异常的情况，试分析
第三范式举例
• 学生：(学号, 姓名, 年龄, 所在学院)；
学院：(学院, 地点, 电话)。
这样的数据库表是符合第三范式的，消除 了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。
总结
• 规范化目的是使结构更合理，消除存储异常，使数据冗余 尽量小，便于插入、删除和更新
第二范式举例
• 假 姓名, 年 龄, 课程名称, 成绩, 学分)，关键字为组合关键字 (学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系： (学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)
这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决 定关系：
(课程名称) → (学分) (学号) → (姓名, 年龄)
第二范式举例
•
(3) 插入异常：
假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。
这样，由于还没有"学号"关键字，课程名称和学
分也无法记录入数据库。
(4) 删除异常： 假设一批学生已经完成课程的选修，这些选 修记录就应该从数据库表中删除。但是，与此同 时，课程名称和学分信息也被删除了。很显然， 这也会导致插入异常。
第二范式举例
•
把选课关系表SelectCourse改为如下三个表：
学生：Student(学号, 姓名, 年龄)；
课程：Course(课程名称, 学分)；
选课关系：SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。
这样的数据库表是符合第二范式的，消除了数据冗 余、更新异常、插入异常和删除异常。
另外，所有单关键字的数据库表都符合第二范式， 因为不可能存在组合关键字。
定义:在关系模型中的每一个具体关系R中， 如果每个属性 都是不可再分的，则称R属于 第一范式（1NF），记作R∈1NF。
第一范式（1NF）：数据库表中的字段 都是单一属性的，不可再分。
第一范式(1NF)
• 例如，如下的数据库表是符合第一范式的：
字段1
字段2
字段3
字段4
第一范式(1NF)
• 而这样的数据库表是不符合第一范式的：
第13章 关系模式的规范化
• 了解关系模式规范化的作用 • 掌握第一范式—重点 • 掌握第二范式—重点 • 掌握第三范式—重点
回顾关系模式
关系模式:关系模式相当于一张二维表 的框架,在这个框架下填入数据，称为关系模 式的一个实例，或者叫关系(R)。
R(A1,A2,A3...Ai):R是关系名，Ai是 关系的属性名。 一个关系名对应一张表，关 系名对应表名，属性对应表中的列名。
即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。
第二范式举例
•
由于不符合2NF，这个选课关系表会存在如
下问题：
(1) 数据冗余：
同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复
n-1次；同一个学生选修了m门课程，姓名和年
龄就重复了m-1次。
(2) 更新异常： 若调整了某门课程的学分，数据表中所有行 的"学分"值都要更新，否则会出现同一门课程学 分不同的情况。