多对多关系模型的特点
武汉大学数据库系统概论 第十三讲 实体联系图(ER图)
一．为什么需要ER模型（图） 二．ER模型的基本概念 三．弱实体类型和强实体类型 四．结构化约束 五．ER模型的问题
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为什么需要ER 模型（图）
4
为什么需要ER模型（图）
1.
现实世界是复杂的 如何将现实世界的不规则 的手工信息处理方式转换 为规则的计算机信息处理 方式？
5
为什么需要ER模型（图）
当一个模型暗示某些实体类型之间存在联系，而这些 实体实例间却不存在相应的道路
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E R 模 型 的 问 题
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结
1.
构
化
约
束
结构化约束 基数约束(cardinality constraints) —— 描述一个特定联系类型中的一个 实体最多可参与联系的实例数目 参与约束（participation constraints） —— 说明是否所有的实体实例都参与 了联系
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结
2.
构
化
约
束
联系中实体的基数
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结
4.
构
化
约
束
二元联系的多样性 —— 就是两个实体中实例之间的联系 E
R
F
E
R
F
E
R
F
一对一联系 １：１
多对一联系 N:1
多对多联系 M:N 31
结
4.
构
化
约
束
二元联系的多样性
4.
联系类型
联系类型（relationship type） —— 实体类型间的一组有意义的关联 联系实例（relationship occurrence） —— 一个可唯一标识的关联，涉及参与该联系的每个实体类型 的一个实例 联系类型的度（degree of a relationship type） —— 参与联系的实体类型的个数。度为2的联系称为二元联系； 度为3的称为三元联系；度为3或更高的联系，称为多元联系 递归联系（recursive relationship） —— 是这样一种联系类型，其同一个实体类型参与的次数大于1， 并且每次参与具有不同角色.递归联系也称为一元联系
在数据库设计过程中将er模型转换为关系模型的转换原则
在数据库设计过程中将er模型转换为关系模型的转换原则在数据库设计过程中，将ER模型转换为关系模型是一个重要的步骤。
ER模型是一种描述现实世界中实体、属性和关系之间关联的图形化工具，而关系模型则是一种用表格结构表示数据之间关系的方式。
以下是将ER模型转换为关系模型的转换原则：1. 实体转换为表：在ER模型中，实体是指现实世界中的一个对象或概念，例如学生、课程、雇员等。
在关系模型中，每个实体都被转换为一个表。
表由一系列的行和列组成，每一行表示一个实体的实例，每一列表示一个属性。
2. 属性转换为列：在ER模型中，属性是实体的特征或描述。
在关系模型中，每个属性都被转换为表中的列。
例如，一个学生实体具有姓名、性别、年龄等属性，这些属性会对应为学生表中的列。
3. 主键定义：在ER模型中，每个实体都有一个唯一标识符，称为主键。
在关系模型中，主键用来唯一地标识一个实体。
主键的定义原则是唯一性和非空性。
通常，一个表的主键可以是一个或多个属性的组合。
4. 关系转换为外键：在ER模型中，关系表示不同实体之间的关联。
在关系模型中，这些关联被转换为外键。
外键是用来连接不同表的属性，它通过引用其他表中的主键，以建立表之间的关系。
5. 多对多关系处理：在ER模型中，多对多关系是指一个实体与另一个实体之间存在多个联系。
在关系模型中，多对多关系需要通过引入中间表进行处理。
例如，一个学生可以选择多门课程，而一门课程也可以被多个学生选择，这种多对多关系可以通过引入一个学生课程中间表来解决。
6. 索引定义：索引是用来提高数据库查询效率的数据结构。
在关系模型中，可以为表中的一个或多个列定义索引。
索引的目的是快速定位数据，以加快查询速度。
7. 规范化：规范化是一种优化数据库结构的过程，旨在消除冗余、提高数据的一致性和完整性。
规范化过程包括一至五个范式，每个范式都有特定的要求和目标。
由于篇幅有限，上述仅为将ER模型转换为关系模型的基本原则。
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。
ER模型转换为关系模型规则
ER模型转换为关系模型规则
转换规则如下：
1.实体转换为关系表：
将ER模型中的每个实体转换为一张关系表。
每个实体的属性对应关系表的列。
2.属性转换为关系表的列：
实体的属性被转换为关系表的列，属性的名称作为列名，属性的数据类型作为列的数据类型。
3.主键属性：
如果一个实体的属性被定义为主键，那么这个属性将成为关系表的主键。
4.外键属性：
5.一对一关系：
如果两个实体之间的关系是一对一的，那么可以在任意一个实体的关系表中增加对方实体的主键，作为外键。
6.一对多关系：
如果两个实体之间的关系是一对多的，那么可以在多的一方实体的关系表中增加一的一方实体的主键，作为外键。
7.多对多关系：
如果两个实体之间的关系是多对多的，那么需要创建一个中间表来表示这种关系。
中间表中的每一行记录表示两个实体之间的关系，而关系的属性则作为中间表的列。
在完成ER模型到关系模型的转换后，可以通过对关系表进行插入、更新、删除等操作来操作数据。
同时，可以通过关系表的连接操作来获取两个实体之间的关系。
关系模型的优势在于它能够提供简单且强大的数据操作方式，同时保证数据的完整性和一致性。
逻辑数据模型之层次数据模型、网状数据模型和关系数据模型（转）
逻辑数据模型之层次数据模型、⽹状数据模型和关系数据模型（转） 上⼀篇⽂章简单介绍了概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型的基本概念、特性以及三者所对应的数据库的开发阶段。
现在针对逻辑数据模型中所⽤到的三种数据模型---层次数据模型、⽹状数据模型以及关系数据模型做⼀个相信的介绍与对⽐分析。
⼀、层次数据模型 定义：层次数据模型是⽤树状<层次>结构来表⽰实体类型和实体间联系的数据模型。
(来⾃百度百科) 其实层次数据模型就是的图形表⽰就是⼀个倒⽴⽣长的树，由基本数据结构中的树（或者⼆叉树）的定义可知，每棵树都有且仅有⼀个根节点，其余的节点都是⾮根节点。
每个节点表⽰⼀个记录类型对应与实体的概念，记录类型的各个字段对应实体的各个属性。
各个记录类型及其字段都必须记录。
特征:树的性质决定了树状数据模型的特征 1. 整个模型中有且仅有⼀个节点没有⽗节点，其余的节点必须有且仅有⼀个⽗节点，但是所有的节点都可以不存在⼦节点； 2. 所有的⼦节点不能脱离⽗节点⽽单独存在，也就是说如果要删除⽗节点，那么⽗节点下⾯的所有⼦节点都要同时删除，但是可以单独删除⼀些叶⼦节点； 3. 每个记录类型有且仅有⼀条从⽗节点通向⾃⾝的路径； 实例： 如图1，以学校某个系的组织结构为例，说明层次数据模型的结构。
1. 记录类型系是根节点，其属性为系编号和系名； 2. 记录类型教研室和学⽣分别构成了记录类型系的⼦节点，教研室的属性有教研室编号和教研室姓名，学⽣的属性分别是学号、姓名和成绩；3. 记录类型教师是教研室这⼀实体的⼦节点，其属性由教师的编号，教师的姓名，教师的研究⽅向。
优点： 1. 层次数据模型的结构简单、清晰、明朗，很容易看到各个实体之间的联系； 2. 操作层次数据类型的数据库语句⽐较简单，只需要⼏条语句就可以完成数据库的操作；（百度百科） 3. 查询效率较⾼，在层次数据模型中，节点的有向边表⽰了节点之间的联系，在DBMS中如果有向边借助指针实现，那么依据路径很容易找到待查的记录； 4. 层次数据模型提供了较好的数据完整性⽀持，正如上所说，如果要删除⽗节点，那么其下的所有⼦节点都要同时删除；如图1，如果想要删除教研室，则其下的所有教师都要删除； 缺点： 1. 层次数据模型只能表⽰实体之间的1:n的关系，不能表⽰m:n的复杂关系，因此现实世界中的很多模型不能通过该模型⽅便的表⽰； 2. 查询节点的时候必须知道其双亲节点的，因此限制了对数据库存取路径的控制；图 1. 院系⼈员组成结构图 ⼆、⽹状数据模型 定义：⽤有向图表⽰实体和实体之间的联系的数据结构模型称为⽹状数据模型。
数据库模型分析数据库模型的种类特点和设计
数据库模型分析数据库模型的种类特点和设计
1.层次模型：层次模型是数据库中最早出现的模型之一，使用树形结构描述数据的组织关系，层次模型的特点是数据之间存在一对多的关系，一个父节点可以有多个子节点，但一个子节点只能对应一个父节点。
层次模型的设计简单，查询效率高，但不适合表示多对多的关系。
2.网状模型：网状模型通过使用指针来表示数据之间的关系，允许一个子节点对应多个父节点，以及一个父节点对应多个子节点。
网状模型的特点是具有较高的表达能力，能够表示复杂的关系，但设计复杂，难以维护和查询。
5.NoSQL模型：NoSQL模型是一种非关系型数据库模型，主要用于处理大规模、高并发和分布式的数据。
NoSQL模型的特点是没有固定的表结构，可以存储半结构化和非结构化数据，具有高可扩展性和高性能，但牺牲了一致性和事务性。
数据逻辑模型是将实体-关系模型转化为数据库实现的一种模型。
数据逻辑模型包括层次模型、网状模型、关系模型等，用于确定数据库表、列、键、索引、数据类型等细节。
数据库物理模型是在数据逻辑模型的基础上，对数据库的物理存储进行设计。
它主要包括数据存储结构、索引结构、数据分区、数据冗余等方面，用于提高数据库的性能和可靠性。
总的来说，数据库模型是对现实世界进行抽象和组织的一种方式，不同的模型具有不同的特点和适用场景。
在实际应用中，需要根据具体的需求和设计目标选择合适的数据库模型，并进行相应的数据库设计。
列举access2016中定义的12种数据模型
列举access2016中定义的12种数据模型Access 2016是微软公司发布的一款用于数据库管理的软件，它拥有多种功能和模型用于数据管理与分析。
在Access 2016中，定义了12种数据模型，它们分别是关系模型、层次模型、网状模型、对象模型、文本模型、图片模型、音频模型、视频模型、空间模型、时间模型、知识模型和文档模型。
下面将逐一介绍这12种数据模型的定义及特点。
1.关系模型关系模型是最常见的数据模型之一，它基于表格的形式存储数据，并且使用关系把表格联系起来。
在关系模型中，数据以行和列的形式呈现，每一行代表一个记录，每一列代表一个字段。
通过表格之间的关系，可以进行复杂的数据查询和分析。
2.层次模型层次模型是一种树状结构的数据模型，它将数据组织成由根节点、子节点和叶子节点组成的层次关系。
在层次模型中，每个节点可以拥有多个子节点，但只能有一个父节点。
这种数据模型适合用于描述有序的层次关系，如组织结构、家谱等。
3.网状模型网状模型是一种用于描述复杂关联关系的数据模型，它允许一个实体和多个实体之间建立多对多的关联关系。
在网状模型中，数据以图形结构展现，每个实体都有其自身的属性，同时也可以与其他实体互相关联。
4.对象模型对象模型是一种用于描述现实世界中的事物及其关系的数据模型，它将数据抽象为对象，并通过对象之间的关联来呈现数据之间的关系。
对象模型可以用于描述现实世界中的实体和其行为，适用于面向对象的编程和设计。
5.文本模型文本模型是一种用于存储和处理文本数据的数据模型，它将文本数据以结构化的形式进行存储和管理，便于搜索和分析。
文本模型适用于对大量文本数据进行索引和检索，如文档管理、全文搜索等。
6.图片模型图片模型是一种用于存储和处理图片数据的数据模型，它将图片数据以二进制形式进行存储，并提供对图片的管理和展示功能。
图片模型适用于对大量图片数据进行管理和展示，如相册管理、图片搜索等。
7.音频模型音频模型是一种用于存储和处理音频数据的数据模型，它将音频数据以数字形式进行存储，并提供对音频的播放和管理功能。
多维数据模型的优缺点有哪些
多维数据模型的优缺点有哪些
无论是做任何事情，我们都要数据分析。
本文是多维数据模型的优缺点的介绍，下面是该介绍的详细信息。
这里所说的多维模型是指基于关系数据库的多维数据模型，其与传统的关系模型相比有着自身的优缺点。
优点：
多维数据模型最大的优点就是其基于分析优化的数据组织和存储模式。
举个简单的例子，电子商务网站的操作数据库中记录的可能是某个时间点，某个用户购买了某个商品，并寄送到某个具体的地址的这种记录的集合，于是我们无法马上获取2010年的7月份到底有多少用户购买了商品，或者2010年的7月份有多少的浙江省用户购买了商品?但是在基于多维模型的基础上，此类查询就变得简单了，只要在时间维上将数据聚合到2010年的7月份，同时在地域维上将数据聚合到浙江省的粒度就可以实现，这个就是OLAP的概念，之后会有相关的文章进行介绍。
缺点：
多维模型的缺点就是与关系模型相比其灵活性不够，一旦模型构建就很难进行更改。
比如一个订单的事实，其中用户可能购买了多种商品，包括了时间、用户维和商品数量、总价等度量，对于关系模型而言如果我们进而需要。
数据模型之逻辑模型5
数据模型之逻辑模型5上次随笔主要是关于概念模型的问题，这一次学习一下逻辑模型的知识。
在数据库领域中主要要有两种常用的逻辑模型，一种是非关系模型，一种是关系模型。
其中属于前者的是层次模型和网状模型，属于后者的是关系模型、面向对象模型和对象关系模型。
非关系模型的数据库在数据库刚刚兴起的年代也就是70年代到80年代初这一段时期比较流行，占主导地位。
现在也已经逐渐被关系模型的数据库系统产品取代。
层次模型就是发生较晚的一种普遍认为的数据库管理系统数据模型。
它就是将数据组织班莱班县向有序的树结构，用“一对多”的关系连结相同层次的数据库。
早在1968年ibm公司就面世了ims的最初版本，之后，层次数据库管理系统获得了快速发展，同时它也影响了其它类型的数据库管理系统，特别就是网状系统的发生和发展。
网状数据库是处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。
处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构，称为系。
系类型是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。
在一个系类型中，有一个记录类型处于主导地位，称为系主记录类型，其它称为成员记录类型。
系主和成员之间的联系是一对多的联系。
网状数据库的代表是dbtg系统。
1969年美国的codasyl组织提出了一份“dbtg报告”，后来根据dbtg报告实现的系统一般称为dbtg系统。
现有的网状数据库系统大都是采用dbtg方案的。
dbtg系统是典型的三级结构体系：子模式、模式、存储模式。
数据库系统本质上的区别就是积极支持的数据模型相同。
到底这三种模型存有什么相同？我带着这个疑点回去搜寻了很多资料。
层次数据库系统是出现的最早的数据库产品，其支持的层次模型用树形结构表示各类实体以及实体间的联系。
关于实体间的联系主要有三种，一对一联系、一对多联系和多对多联系，接下来研究一下基于层次模型的数据库是怎样表示这三种联系的。
必须化解这个问题，还得从数据模型三要素抓起。
层次模型如何表示实体间的联系主要靠的就是树形的数据结构。
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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多对多关系模型的特点
多对多关系模型是指数据库中两个实体集之间存在多对多关系的模型。
它的特点是可以实现多个实体与多个实体之间的复杂关联，扩展性强，能够准确地描述实际世界中的复杂关系。
多对多关系模型适用于现实生活中存在多对多关系的场景，比如学生和课程之间的关系，一个学生可以选择多门课程，而一门课程也可以被多个学生选择。
在多对多关系模型中，学生和课程都被视为实体集，它们之间的关系被称为多对多关系。
在多对多关系模型中，可以使用关系表来表示实体集之间的关系。
关系表包含了两个实体集的主键作为外键，用于建立实体之间的关联。
以学生和课程之间的关系为例，可以创建一个关系表，其中包含学生的主键和课程的主键作为外键，表示某个学生选择了某门课程。
多对多关系模型的特点如下：
1. 复杂关联：多对多关系模型可以实现多个实体与多个实体之间的复杂关联。
它能够准确地描述实际世界中的复杂关系，使数据模型更加贴近实际情况。
2. 扩展性强：多对多关系模型具有良好的扩展性，可以轻松地添加新的实体和关联关系。
这使得数据库在应对不断变化的需求时具有
灵活性和适应性。
3. 数据一致性：多对多关系模型可以确保数据的一致性。
通过使用关系表来建立实体之间的关联，可以避免数据冗余和不一致性的问题，提高数据的准确性和可靠性。
4. 简化查询：多对多关系模型可以简化查询操作。
通过关系表的连接操作，可以方便地进行多表查询，获取相关实体之间的数据，提高查询效率和灵活性。
5. 可扩展性：多对多关系模型可以通过添加新的实体和关联关系来扩展数据模型。
这使得数据库能够适应不断变化的需求，具有较强的可扩展性和可维护性。
多对多关系模型是一种能够准确描述实体之间复杂关系的数据模型。
它具有复杂关联、扩展性强、数据一致性、简化查询和可扩展性等特点。
在实际应用中，多对多关系模型能够很好地满足复杂关系的数据管理需求，提高数据的准确性和可靠性。