A. 数据模型是由哪三个部分组成
数据模型所描述的内容包括三个部分:数据结构、数据操作、数据约束。
1、数据结构
主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等,是目标类型的集合。目标类型是数据库的组成成分,一般可分为两类:数据类型、数据类型之间的联系。
数据类型如DBTG(数据库任务组)网状模型中的记录型、数据项,关系模型中的关系、域等。联系部分有DBTG网状模型中的系型等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和约束都基本建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
2、数据操作
数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。它是操作算符的集合,包括若干操作和推理规则,用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。
3、数据约束
数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。它是完整性规则的集合,用以限定符合数据模型的数据库状态,以及状态的变化。
约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束;静态约束和动态约束;实体约束和实体间的参照约束等。
(1)数据模型从哪里来扩展阅读:
层次类型:
数据模型按不同的应用层次分成三种类型:分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。
1、概念模型
概念模型是一种面向用户、面向客观世界的模型,主要用来描述世界的概念化结构,它是数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题。
概念模型用于信息世界的建模,一方面应该具有较强的语义表达能力,能够方便直接表达应用中的各种语义知识,另一方面它还应该简单、清晰、易于用户理解。
2、逻辑模型
逻辑模型是一种面向数据库系统的模型,是具体的DBMS所支持的数据模型,如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户,又要面向系统,主要用于数据库管理系统(DBMS)的实现。
3、物理模型
物理模型是一种面向计算机物理表示的模型,描述了数据在储存介质上的组织结构,它不但与具体的DBMS有关,而且还与操作系统和硬件有关。
每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性,大部分物理数据模型的实现工作由系统自动完成,而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
B. 什么是数据模型数据模型的三要素是什么
数据模型(Data Model)是现实世界数据特征的抽象,或者说是现实世界的数据模拟。数据库中,用数据模型来抽象地表示现实世界的数据和信息。数据模型的三要素是:数据结构、数据操作及完整性约束条件。
1、数据结构
就是数据在数据区中的存储结构,在关系模型中就是采用的关系模型了,就是“二维表”的形式。
2、数据操作
指的是对数据的一些操作,包括查询、删除、更新、插入等等。
3、
数据的完整性约束
就是对所存数据的约束规则,有实体完整性、参照完整性等等,就是取值唯一、不能为空等一系列操作。
(2)数据模型从哪里来扩展阅读:
数据模型用途:
数据模型是用于描绘、沟通数据需求的一组简单易懂、标准的,并且便于计算机实现的标准符号的集合。数据库很强大,但数据在其中的关系却错综复杂,成千上万个表通过各种关系或约 束互连以形成复杂的结构。没有数据模型,利益相关者很难看到现有数据库的结构、理解关键概念,当需要描述数据需求的时候,也很难准确地表达出来,这也是数据模型很重要的一个最主要的原因。
数据模型最详细的一层就定义为逻辑模型了,具体定义了每一个实体、实体中的每一个属性、实体和实体之间的详细关系等。
如果要拿地图打比方的话,就相当于不光划分了每个省,每个省内的每一个城市,城市中的每一条街道和城市之间的联系都定义在了这一级别。有了这么一张图的话,任何一个地址的信息都能被找到。也就是说,逻辑模型当中能够方便地找到每一个属性的具体位置和定义。
C. 数据模型主要有4种,分别是什么
有三种。
1、层次模型
将数据组织成一对多关系的结构,用树形结构表示实体及实体间的联系。
2、网状模型
用连接指令或指针来确定数据间的网状连接关系,是具有多对多类型的数据组织方式 。
3、关系模型
以记录组或数据表的形式组织数据,以便于利用各种实体与属性之间的关系进行存储和变换,不分层也无指针,是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法 。
(3)数据模型从哪里来扩展阅读
层次模型
层次模型将数据组织成一对多关系的结构,层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分。
层次模型发展最早,它以树结构为基本结构,典型代表是IMS模型。
优点是存取方便且速度快;结构清晰,容易理解;数据修改和数据库扩展容易实现;检索关键属性十分方便。
D. 为什么要建立数据模型
问题一:数据模型的含义是什么?为什么要建立数据模型 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中,表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架,是用来描述一组数据的概念和定义,包括三个方面: 1、概念数据模型(Conceptual Data Model):这是面向数...
问题二:金融为什么要建立数学模型 否则呢?分析数据不用数学模型去拟合,难道凭空猜吗?
问题三:创建模型对象时传入的数据为什么后面还要重写 那叫对象关系数据库映射。Hibernate的原理..核心部分. 对象关系映射(ORM)提供了概念性的、易于理解的模型化数据的方法。ORM方法论基于三个核心原则: 简单:以最基本的形式建模数据。 传达性:数据库结构被任何人都能理解的语言文档化。 精确...
问题四:数据库的开发过程中主要有哪三种数据模型 一般一种数据库对应一种数据模型,所以正确的提法是:数据库中数据模型主要有哪些模型吧?
我猜你是接下来要考《数据库概论》吧,呵呵!以我的经验来看,数据库考的话,这类问题顶多出个选择题或者填空题,就算考“这些模型的特点是什么?”也应该不会是简答题,考你些干条条,毕竟“数据库”不是‘大学思想政治课’。
这应该是《数据库概论(第四版)》中第一章绪论里面的知识,绪论算是基础篇里的概论,应该说都是些前导概念吧,这些概念的实际应用是在后续章节中展开的,所以这些了解了解就可以了。
数据模型主要有哪些模型?
答:模型:对现实世界中某个对象特征的模拟和抽象。
【了解】
两大类数据模型:
数据模型分为2类(分属2个不同的层次,在开发和使用数据库中使用不同的模型)
①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,用于数据库友码设计。
②逻辑模型和物理模型,
逻辑模型主要包括:网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型等,按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS实现。
物理模型,是对数据最底层的抽象,描述数据在系统内部的表示方式和存取方法,在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法。
概念模型:信息世界中的基本概念。
用途:数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。所以,这个了解就可以了;但要考E-R图!
最常用的数据模型:非关好亮哪系模型,有层次模型和网状模型;关系模型;面向对象模型、对象关系模型。
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【掌握】
层次模型:用“树形结构”来表示各类实体以及实体间的联系。
特点:结点的双亲是唯一的;只能直接键世处理一对多的实体联系;每个记录类型可以定义一个排序字段,也称为:码字段;任何记录值只有按其路径查看时,才能显示它的全部意义;没有一个子女记录值能够脱离双亲记录值而独立存在。
网状模型:满足下面2个条件的基本层次联系的 *** :①允许一个以上的结点无双亲②一个结点可以有多于一个的双亲。
特点:优点,能够更为直接地描述现实世界,如一个结点可以有多个双亲;具有良好的性能,存取效率较高。
缺点,结构比较复杂,而且随着应用环境的扩大,数据库的结构就变得越来越复杂,不利于最终用户掌握;DDL、DML语言复杂,用户不容易使用。
关系模型:在“用户观点”下,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。
特点:优点,建立在严格的数据概念的基础上;概念单一(实体和各类联系都用关系来表示;对数据的检索结果也是关系);关系模型的存取路径对用户透明(具有更高的数据独立性,更好的安全保密性;简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作)。
缺点,存取路径对用户透明导致查询效率往往不如非关系数据库;为提高性能,必须对用户的查询请求进行优化,增加了开发DBMS的难度。
问题五:为什么需要用户角色模型 最近,我自己一直在做一些活动页面和移动端游戏,我渐渐意识到角色模型的重要性。角色模型,是设计产品时的指路灯,是产品经理和交互设计师的设计参考。 创建角色模型,是在剥皮(就像剥洋葱一样,虽然会流泪,但洋葱的味道还是不错的)吗?是的,我们需要剥出用户的灵魂,然后再为这些灵魂赋予血肉,穿上外衣(人口统计学特征)。这样的话,我们会感觉用户就在我们身边,生动形象,印象深刻。仅仅剥皮是不够的,我们还需要总结归类,了解用户的目标、观点和行为,发现用户间的差异和共同点。 按用户研究类型和分析方法的不同,创建角色模型有三种方法:定性人物角色、经定量验证的定性人物角色和定量人物角色。结合阿里巴巴中文站交易线用户角色模型项目,对以下创建方法进行分析: 研究方法也有很多,常用的方法有:调查问卷、用户访谈、现场观察、可用性测试、数据分析、网站流量/日志分析。交易线项目中,访谈、调查问卷和数据分析有利于发现用户的目标和观点;现场观察、网站流量/日志分析有利于了解用户的行为。 在创建角色模型的过程中,经常会遇到以下几个问题: 1. 怎么利用数据进行细分?怎么看数据的规律? 从数据中找出纬度差异,并找出造成这种差异的所有相关因素。 2. 怎么设计调查问卷?有何纬度? 按交易整个流程订单-管理-支付-物流和产品维度(考虑用户实际操作流程)。 3. 怎么写深访提纲? 了解用户的哪些信息,参考用户角色划分维度问卷。 4. 怎么进行CRM分析?见相关专题 5. 怎么进行交叉表分析?见相关专题 6. 怎么细分用户? 一般来说,按用户目标细分、按使用周期来细分、用行为和观点的组合来细分。在交易线人物角色项目中,细分角色是按照驱动用户目标、行为和观点产生差异的关键因素, 如:货物来源不同,购物动机不同。 7. 怎么初步检验细分纬度? 细分群体可以解释已知的关键差异,如:买房目标(二手房用户和新房用户)不同,可以解释关键字搜索使用存在的差异);细分群体应该在决定功能设计、交互设计和草图方面起决定性作用。 6. 定量验证都有哪些方法? 数据交叉Tab分析(CRM分析、定量问卷、网站流量/日志分析)、统计式的分析。 7. 人物角色需要哪些特征? 参考角色模型参数,人物角色是由目标、行为和观点来驱动的,而非一些简单的人口统计特征。 8. 人物角色模型的使用? 开发新功能及功能改进(了解用户需求),交互设计细节(了解用户习惯)。 创建角色模型时,需要学习的相关专题: 1. CRM数据分析 将某个用户的历史记录和价值与他的调查问卷绑定在一起,寻找内在关联从而更好的定义或描述人物角色。其包括:交易记录、财务数据和人口统计信息三类数据。 交易记录,显示了用户购买过哪些产品或服务,购买频率,这将强烈影响网站的目标和行为,可作为用户细分的依据之一。财务数据,使用数字来测量不同人物角色的财务价值,也就能帮助确定各个人物角色的优先级别。财务数据可以与用户调研问卷关联在一起。人口统计信息,对于人物角色创建没有很大决定意义,人物角色是由目标、行为和观点驱动的。 2. 网站流量分析 两种方式:a. 寻找其决定作用的行为模式,分析数据,力图使数据结果和细分群体行为联系起来。b. 把个别用户的点击流和他回复的问卷绑定在一起,进一步详细分析。探索用户的......>>
问题六:为什么要使用数据库 当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义(当然是描述性的)。例如,称数据库是一个记录保存系统(该定义强调了数据库是若干记录的 *** )。又如称数据库是人们为解决特定的任务,以一定的组织方式存储在一起的相关的数据的 *** (该定义侧重于数据的组织)。更有甚者称数据库是一个数据仓库。当然,这种说法虽然形象,但并不严谨。严格地说,数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。在经济管理的日常工作中,常常需要把某些相关的数据放进这样仓库,并根据管理的需要进行相应的处理。例如,企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表20.6.3中,这张表就可以看成是一个数据库。有了这个数据仓库我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况,也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行,那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外,在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种数据库,使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。
J.Martin给数据库下了一个比较完整的定义:数据库是存储在一起的相关数据的 *** ,这些数据是结构化的,无有害的或不必要的冗余,并为多种应用服务;数据的存储独立于使用它的程序;对数据库插入新数据,修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时,则该系统包含一个数据库 *** 。
? 数据库的优点
使用数据库可以带来许多好处:如减少了数据的冗余度,从而大大地节省了数据的存储空间;实现数据资源的充分共享等等。此外,数据库技术还为用户提供了非常简便的使用手段使用户易于编写有关数据库应用程序。特别是近年来推出的微型计算机关系数据库管理系统dBASELL,操作直观,使用灵活,编程方便,环境适应广泛(一般的十六位机,如IBM/PC/XT,国产长城0520等均可运行种软件),数据处理能力极强。数据库在我国正得到愈来愈广泛的应用,必将成为经济管理的有力工具。
数据库是通过数据库管理系统(DBMS-DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM)软件来实现数据的存储、管理与使用的dBASELL就是一种数据库管理系统软件。
? 数据库结构与数据库种类
数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。
1.数据结构模型
(1)数据结构
所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。如果用D表示数据,用R表示数据对象之间存在的关系 *** ,则将DS=(D,R)称为数据结构。例如,设有一个电话号码簿,它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码,将人名和号码按字典顺序排列,并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样,若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y),那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中,数据的 *** D就是人名和电话号码,它们之间的联系R就是按字典顺序的排列,其相应的数据结构就是DS=(D,R),即一个数组。
(2)数据结构种类
数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据,分析数据,与数据的......>>
问题七:django都要创建数据模型有什么用 django都要创建数据模型有什么用
模型有两个方面的作用
一方面决定所创建*数据库*的结构
有哪些字段,每一个字段是什么数据类型,是否可以为空null=True
另一方面决定程序如何操作数据库的数据
URL类型,在*网页输入*时需要检查是否满足超链接的条件
blank=True决定在网页输入数据时是否可以为空
而在程序中写入数据时则不检查
并非约束数据的结构
一句话来说,blank是对用户输入的限制,null是对程序/数据库的限制
问题八:实证分析怎么做?!需要什么数据啊?!建立模型什么的该怎么弄啊?! 5分 灯管寿命取决于镇流器,镇流器不好,再好的灯管也不长寿,如果阀流器跟灯管匹配好,带预热功能,即使市场上一般3-5元的灯管也可以用5年不坏。
问题九:为什么在创建数据透视表时,Excel2013无法勾选“将此数据添加到数据模型? 10分 请检查第一行是否有合并单元格,空白单元格 合并单元格,如果有以上内容 可能会有错误
E. 数据模型的三个组成部分
关系模型的三个组成部分,是指关系数据模型的数据结构、关系数据模型的操作集合和关系数据模型的完整性约束。
数据结构用于描述系统的静态特性,是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成部分,它包括用于表示数据类型、内容、性质巧销链的对象,以及表示数据之间联系的对象。数据操作用于描述系统的动态特性,是指对数据库中各种对象及实例允许执行的操作集合及操作规则。
计算机不能直接处理现实世界中的客观事物,而数据库系统正是使用计算机技术对客观事物进行管理,因此就需要对客观事物进行抽象、模拟,以建立适合于数据库系统进行管理的数据模型。数据斗渣模型是对现实世界孝孙数据特征的模拟和抽象。
数据模型是数据库设计中用来对现实世界进行抽象的工具,是数据库中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型是数据库系统的核心和基础。
F. 数据库主要有哪几种数据模型
一. 数据模型的分类:
最常用的数据模型是概念数据模型和结构数据模型。
1.概念数据模型:面向用户的,按照用户的观点进行建模。
2.结构数据模型:面向计算机系统的,用于DBMS的实现。
二.E-R图:
1.E-R实体联系图是直观表示概念模型的工具,其中包含了实体、联系、属性三个成分,联系的方 法为一对一(1:1)、一对多(1:N)、多对多(M:N)三种方式。
2.E-R模型图,既表示实体,也表示实体之间的联系,是现实世界的抽象,与计算机系统没有关系, 是可以被用户理解的数据描述方式。
三.层次模型:
1.层次模型采取树形结构表示数据与数据之间的关系。
2.层次模型不能直接表示多对多的联系。
四.网状模型:
1.用网络结构表示数据与数据之间的联系的模型。
2.网状模型子节点和父节点联系不唯一,需要为联系命名。
五.关系模型:
1.关系模型是目前最常见的数据模型之一,主要采用表格结构表达实体集以及实体之间的联 系。
2.关系是一张表,关系数据模型由若干个表组成。
G. 什么叫数据模型
问题一:什么是数据模型,包含哪几种类型 (数据库) 数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。
1)数裂旅据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据罚的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
2)数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。 3)数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系肢辩、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。
优点: 存取方便且速度快 结构清晰,容易理解 数据修改和数据库扩展容易实现 检索关键属性十分方便 缺陷: 结构呆板,缺乏灵活性 同一属性数据要存储多次,数据冗余大(如公共边) 不适合于拓扑空间数据的组织 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系,是具有多对多类型的数据组织方式 优点: 能明确而方便地表示数据间的复杂关系 数据冗余小 缺陷: 网状结构的复杂,增加了用户查询和定位的困难。 需要存储数据间联系的指针,使得数据量增大 数据的修改不方便(指针必须修改) 关系数据库模型是以记录组或数据表的形式组织数据,以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换,不分层也无指针,是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法 优点: 结构特别灵活,满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求 能搜索、历源缺组合和比较不同类型的数据 增加和删除数据非常方便 缺陷: 数据库大时,查找满足特定关系的数据费时 对空间关系无法满足
问题二:阿里巴巴的同人数据模型是什么意思? 意思是阿里巴巴样品中心提供给批发买家的低风险、低成本的线上拿样平台。一来帮助买家把握货品质量,更好的做出采购决策;二来帮助卖家积累新买家。
样品(sample)是能够代表商品品质的少量实物。它或者是从整批商品中抽取出来作为对外展示模型和产品质量检测所需;或者在大批量生产前根据商品设计而先行由生产者制作、加工而成,并将生产出的样品标准作为买卖交易中商品的交付标准。
问题三:简述什么是逻辑数据模型 我觉得这是一个选择的问题,性格不合和你们之间的爱,在你眼中,这两者你会如何抉择。若你选择爱情,选择他,那就去试着改变你们的相处模式,感情并不只是只有相敬如宾这一种模式;如果你觉得你们真的不适合,不离开只是因为放不下,那我觉得还是在你们两者都还能接受的情况下说再见吧,不舍得是正常的,毕竟那么多日日夜夜,可是,如果不行,何必勉强,试试华丽的转身吧,去试试分开,或许,经历过一段时间的分开,你会更清楚的知道你们是不是真的合适。爱,不是因为有他而失去世界,爱,是因为有他而得到更大更开心的世界~不该怎样,记得要开心啊。
问题四:四种主要的数据模型是什么?完整地描述一个数据模型需要哪三个方面的内容 数据模型是数据库系统中用于提供信息表示和操作手段的形式构架,是现实世界的模拟和抽象。
数据模型的作用:模拟现实世界;使人容易理解;便于在计算机上实现。
数据模型三要素:数据结构、数据操作、数据的约束条件。
问题五:数据模型的含义是什么?为什么要建立数据模型 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中,表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架,是用来描述一组数据的概念和定义,包括三个方面: 1、概念数据模型(Conceptual Data Model):这是面向数...
问题六:如何创建数据模型 建立数据模型
1、建立实体联系模型
1.1、实体联系模型的基本构成
实体联系(ER)数据模型所采用的三个主要概念是:实体集、联系集和属性。
实体集是具有相同类型及相同性质(属性)的实体 *** 。联系集是指同类联系的 *** 。
在ER模型中,用矩形框表示实体集(矩形框中写上实体名),用椭圆表示属性(椭圆中标上属性名),实体的主码用下划线表示。实体集之间的联系集用菱形表示,并用无向边与相关实体集连接,菱形中写上联系名,无向边上写上联系集的类型。
实体集之间的联系类型有一对一,一对多,多对多
1.2、多元联系
在ER模型中,可以表示两个以上实体集之间的联系,称为多元联系。
一个多元联系集总可以用多个不同的二元联系集来替代。考虑一个抽象的三元联系集R,它联系了实体集A、B、C。可引进一实体集E替代联系R,然后,为实体集E和A、B、C建立三个新的二元联系集,分别命名为RA、RB、RC。可以将这一过程直接推广到n元联系集的情况。所以,理论上可以限制E R模型中只包含二元联系集。
1.3、联系的属性
联系也可以具有单独的属性。
1.4、自身联系
在一个联系中,一个实体集可以出现两次或多次,扮演多个不同角色,此种情况称为实体集的自身联系。一个实体集在联系中出现多少次我们就从联系到这个实体集画多少条线,到实体集的每条线代表该实体集所扮演的不同角色。
1.5、子类和Is-a层次联系
在信息世界中,常常需要描述这样的实体集A,A属于另一实体集B。A中的实体都有特殊的属性需要描述,并且这些特殊属性对B中其他的实体无意义。在ER模型中,称A是B的子类,或B是A的父类。两类实体之间存在一种层次联系――Is-a(属于)。
如果A和B存在Is-a联系,则A中的每个实体a只和B中的一个实体b相联系,而B中的每一个实体最多和A中的一个实体相联系。从这个意义上说,A和B存在一对一的联系。但事实上,a和b是同一事物。A可以继承B中的所有属性,又可以有自己特殊的属性说明。用来区分A的主码也就是B的主码。
2、ER模型向关系模型的转化
ER模型是概念模型的表示。要使计算机能处理模型中的信息,首先必须将它转化为具体的DBMS能处理的数据模型。ER模型可以向现有的各种数据模型转换,而目前市场上的DBMS大部分是基于关系数据模型的, ER模型向关系数据模型的转换方法
关系模型的逻辑结构是一系列关系模式(表)的 *** 。将ER模型转化为关系模式主要需解决的问题是:如何用关系表达实体集以及实体集间的联系。
ER模型向关系模型转换的一般规则和步骤:
(1)将每一个实体集转换为一个关系模式,实体集的属性转换成关系的属性,实体集的码即对应关系的码。
(2)将每个联系集转换成关系模式。对于给定的联系R,由它所转换的关系具有以下属性:
联系R单独的属性都转换为该关系的属性;
联系R涉及到的每个实体集的码属性(集)转换为该关系的属性。转换后关系的码有以下几种情况:
・ 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m∶ n联系,则关系的码为相关实体码的 *** 。
有时,联系本身的一些属性也必须是结果关系的码属性。
(3)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。
...>>
问题七:数据库中 评价数据模型的3个标准是什么 真实地描述现实系统
2、容易被业务用户所理解
3、容易被计算机所实现
问题八:根据数据建立分析模型是什么意思 这是数据分析的一般思路。
但是通常都是在建立分析模型前,一般都是有预先假设的,比如说我假设 销售人员的学历、工作经验、薪资待遇、年龄这几个方面会对其销售额产生影响。
之后我就会根据我的假设来收集数据,然后针对数据进行分析,找出一个合适的数据模型,比如说是线性模型的的话 就用线性回归,如果是非线性模型的话,则建立相应的非线性模型。然后通过模型创建 可以验证假设中哪些是正确的,同时可以找出影响因素的影响大小等
问题九:什么是数据模型,包含哪几种类型 (数据库) 数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,是数据库管理的教学形式框架。数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。
1)数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据罚的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
2)数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。 3)数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。
优点: 存取方便且速度快 结构清晰,容易理解 数据修改和数据库扩展容易实现 检索关键属性十分方便 缺陷: 结构呆板,缺乏灵活性 同一属性数据要存储多次,数据冗余大(如公共边) 不适合于拓扑空间数据的组织 网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系,是具有多对多类型的数据组织方式 优点: 能明确而方便地表示数据间的复杂关系 数据冗余小 缺陷: 网状结构的复杂,增加了用户查询和定位的困难。 需要存储数据间联系的指针,使得数据量增大 数据的修改不方便(指针必须修改) 关系数据库模型是以记录组或数据表的形式组织数据,以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换,不分层也无指针,是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法 优点: 结构特别灵活,满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求 能搜索、组合和比较不同类型的数据 增加和删除数据非常方便 缺陷: 数据库大时,查找满足特定关系的数据费时 对空间关系无法满足
问题十:简述什么是逻辑数据模型 我觉得这是一个选择的问题,性格不合和你们之间的爱,在你眼中,这两者你会如何抉择。若你选择爱情,选择他,那就去试着改变你们的相处模式,感情并不只是只有相敬如宾这一种模式;如果你觉得你们真的不适合,不离开只是因为放不下,那我觉得还是在你们两者都还能接受的情况下说再见吧,不舍得是正常的,毕竟那么多日日夜夜,可是,如果不行,何必勉强,试试华丽的转身吧,去试试分开,或许,经历过一段时间的分开,你会更清楚的知道你们是不是真的合适。爱,不是因为有他而失去世界,爱,是因为有他而得到更大更开心的世界~不该怎样,记得要开心啊。
H. 数据模型有哪几种
有三种。
1、层次模型
将数据组织成一对多关系的结构,用树形结构表示实体及实体间的联系。
2、网状模型
用连接指令或指针来确定数据间的网状连接关系,是具有多对多类型的数据组织方式 。
3、关系模型
以记录组或数据表的形式组织数据,以便于利用各种实体与属性之间的关系进行存储和变换,不分层也无指针,是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法 。
数据模型所描述的内容包括三个部分:数据结构、数据操作、数据约束。
①数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
②数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
③数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、它们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。
I. 如何创建数据模型
建立数据模型
1、建立实体联系模型
1.1、实体联系模型的基本构成
实体联系(ER)数据模型所采用的三个主要概念是:实体集、联系集和属性。
实体集是具有相同类型及相同性质(属性)的实体集合。联系集是指同类联系的集合。
在ER模型中,用矩形框表示实体集(矩形框中写上实体名),用椭圆表示属性(椭圆中标上属性名),实体的主码用下划线表示。实体集之间的联系集用菱形表示,并用无向边与相关实体集连接,菱形中写上联系名,无向边上写上联系集的类型。
实体集之间的联系类型有一对一,一对多,多对多
1.2、多元联系
在ER模型中,可以表示两个以上实体集之间的联系,称为多元联系。
一个多元联系集总可以用多个不同的二元联系集来替代。考虑一个抽象的三元联系集R,它联系了实体集A、B、C。可引进一实体集E替代联系R,然后,为实体集E和A、B、C建立三个新的二元联系集,分别命名为RA、RB、RC。可以将这一过程直接推广到n元联系集的情况。所以,理论上首链行可以限制E R模型中只包含二元联系集。
1.3、联系的属性
联系也可以具有单独的属性。
1.4、自身联系
在一个联系中,一个实体集可以出现两次或多次,扮演多个不同角色,此种情况称为实体集的自身联系。一个实体集在联系中出现多少次我们就从联系到这个实体集画多少条线,到实体集的每条线代表该实体集所扮演的不同角色。
1.5、子类和Is-a层次联系
在信息世界中,常常需要描述这样的实体集A,A属于另一实体集B。A中的实体都有特殊的属性需要描述,并且这些特殊属性对B中其他的实体无意义。在ER模型中,称A是B的子类,或B是A的父类。两类实体之间存在一种层次联系——Is-a(属于)。
如果A和B存在Is-a联系,则A中的每个实体a只和B中的一个实体b相联系,而B中的每一个实体最多和A中的一个实体相联系。从这个意义上说,A和B存在一对一的联系。但事实上,a和b是同一事物。A可以继承B中的所有属性,又可以有自己特殊的属性说明。用来区分A的主码也就是B的主码。
2、ER模型向关系模型的转化
ER模型是概念模型的表示。要使计算机能处理模型中的信息,首先必须将它转化为具体的DBMS能处理的数据模型。ER模型可以向现有的各种数据模型转换,而目前市场上的DBMS大部分是基于关系数据模型的, ER模型向关系数据模型的转换方法
关系模型的逻辑结构是一系列关系模式(表)的集合。将ER模型转化为关系模式主要需解决的问题是唤茄:如何用关系表达实体集以及实体集间的联系。
ER模型向关系模型转换的一般规则和步骤:
(1)将每一个实体集转换为一个关系模式,实体集的属性转换成关系的属性,实体集的码即对应关系的者哗码。
(2)将每个联系集转换成关系模式。对于给定的联系R,由它所转换的关系具有以下属性:
联系R单独的属性都转换为该关系的属性;
联系R涉及到的每个实体集的码属性(集)转换为该关系的属性。转换后关系的码有以下几种情况:
· 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m∶ n联系,则关系的码为相关实体码的集合。
有时,联系本身的一些属性也必须是结果关系的码属性。
(3)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。
J. 数据库按数据的组织方式来分可以分为哪三种模型
1、层次模型:
①有且只有一个结点没有双亲结点(这个结点叫根结点)。
②除根结点外的其他结点有且只有一个双亲结点。
层次模型中的记录只能组织成树的集合而不能是任意图的集合。在层次模型中,记录的组织不再是一张杂乱无章的图,而是一棵"倒长"的树。
2、网状模型 :
①允许一个以上的结点没有双亲结点。
②一个结点可以有多个双亲结点。
网状模型中的数据用记录的集合来表示,数据间的联系用链接(可看作指针)来表示。数据库中的记录可被组织成任意图的集合。
3、关系模型:
关系模型用表的集合来表示数据和数据间的联系。
每个表有多个列,每列有唯一的列名。
在关系模型中,无论是从客观事物中抽象出的实体,还是实体之间的联系,都用单一的结构类型
1、无条件查询
例:找出所有学生的的选课情况
SELECT st_no,su_no
FROM score
例:找出所有学生的情况
SELECT*
FROM student
“*”为通配符,表示查找FROM中所指出关系的所有属性的值。
2、条件查询
条件查询即带有WHERE子句的查询,所要查询的对象必须满足WHERE子句给出的条件。
例:找出任何一门课成绩在70以上的学生情况、课号及分数
SELECT UNIQUE student.st_class,student.st_no,student.st_name,student.st_sex,student.st_age,score.su_no,score.score
FROM student,score
WHERE score.score>=70 AND score.stno=student,st_no
这里使用UNIQUE是不从查询结果集中去掉重复行,如果使用DISTINCT则会去掉重复行。另外逻辑运算符的优先顺序为NOT→AND→OR。
例:找出课程号为c02的,考试成绩不及格的学生
SELECT st_no
FROM score
WHERE su_no=‘c02’AND score<60
3、排序查询
排序查询是指将查询结果按指定属性的升序(ASC)或降序(DESC)排列,由ORDER BY子句指明。
例:查找不及格的课程,并将结果按课程号从大到小排列
SELECT UNIQUE su_no
FROM score
WHERE score<60
ORDER BY su_no DESC
4、嵌套查询
嵌套查询是指WHERE子句中又包含SELECT子句,它用于较复杂的跨多个基本表查询的情况。
例:查找课程编号为c03且课程成绩在80分以上的学生的学号、姓名
SELECT st_no,st_name
FROM student
WHERE stno IN (SELECT st_no
FROM score
WHERE su_no=‘c03’ AND score>80 )
这里需要明确的是:当查询涉及多个基本表时用嵌套查询逐次求解层次分明,具有结构程序设计特点。在嵌套查询中,IN是常用到的谓词。若用户能确切知道内层查询返回的是单值,那么也可用算术比较运算符表示用户的要求。
5、计算查询
计算查询是指通过系统提供的特定函数(聚合函数)在语句中的直接使用而获得某些只有经过计算才能得到的结果。常用的函数有:
COUNT(*) 计算元组的个数
COUNT(列名) 对某一列中的值计算个数
SUM(列名) 求某一列值的总和(此列值是数值型)
AVG(列名) 求某一列值的平均值(此列值是数值型)
MAX(列名) 求某一列值中的最大值
MIN(列名) 求某一列值中的最小值
例:求男学生的总人数和平均年龄
SELECT COUNT(*),AVG(st_age)
FROM student
WHERE st_sex=‘男’
例:统计选修了课程的学生的人数
SELECT COUNT(DISTINCT st_no)
FROM score
注意:这里一定要加入DISTINCT,因为有的学生可能选修了多门课程,但统计时只能按1人统计,所以要使用DISTINCT进行过滤。