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数据库系统概论（二）数据模型

news 来源：原创 2025/8/22 9:53:01

数据库系统概论（二）数据模型

数据库系统概论（二）数据模型
- 前言
- 一、数据建模
- 二、概念模型
- 三、数据模型的三要素
- 四、层次模型
- 五、网状模型
- 六、关系模型
总结（核心概念速记）：

数据库系统概论（二）数据模型

前言

在当今数字化的时代，数据如同企业和组织的血液一般，源源不断地为各种决策和业务流程提供着支持。而数据库作为数据存储和管理的核心工具，其重要性不言而喻。
上一节我们初步介绍了数据库的基本概念，包括数据库、数据库管理系统以及数据库系统的定义和组成等内容。
这一节，我们将深入探讨数据模型这一关键概念，它是理解数据库结构和设计的基础。

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一、数据建模

数据建模是构建数据库的重要前期工作，它是对现实世界中的数据及其关系进行抽象和表示的过程。通过数据建模，我们可以将复杂的现实世界信息转化为计算机能够理解和处理的数据结构。数据建模的过程一般包括以下几个步骤：

需求分析：深入了解用户对数据的需求，包括数据的种类、数据之间的关系以及数据的使用方式等。例如，在一个电商系统中，我们需要了解用户对商品信息、订单信息、用户信息等方面的需求。
概念设计：根据需求分析的结果，构建一个抽象的概念模型，它不依赖于具体的数据库管理系统，而是以一种易于理解的方式描述数据及其关系。常用的概念模型表示方法是实体-联系（E-R）模型。
逻辑设计：将概念模型转换为具体的数据库管理系统所支持的数据模型，如关系模型、层次模型或网状模型等。在这个阶段，我们需要考虑数据的完整性、一致性等问题。
物理设计：根据逻辑设计的结果，确定数据在数据库中的存储结构和访问方式，以提高数据库的性能。

二、概念模型

概念模型是一种面向用户、面向客观世界的数据模型，它以直观的方式描述现实世界中的数据和数据之间的关系。实体-联系（E-R）模型是最常用的概念模型，它主要由以下几个要素组成：

实体：现实世界中存在的可以相互区分的事物或对象，例如学生、教师、课程等。实体可以用矩形表示。
属性：实体所具有的特征或性质，例如学生的姓名、年龄、学号等。属性可以用椭圆形表示，并用无向边与对应的实体相连。
联系：实体之间的相互关系，例如学生和课程之间的选课关系。联系可以用菱形表示，并用无向边与相关的实体相连。联系还可以具有不同的类型，如一对一（1:1）、一对多（1:n）和多对多（m:n）。

三、数据模型的三要素

数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三要素组成：

数据结构：用于描述数据的类型、内容、性质以及数据之间的联系等。它是数据模型的基础，不同的数据模型具有不同的数据结构。例如，关系模型的数据结构是二维表，层次模型的数据结构是树形结构。
数据操作：对数据库中各种对象（型）的实例（值）允许执行的操作的集合，包括查询、插入、删除、更新等操作。数据操作定义了数据模型的动态特性。
完整性约束：一组完整性规则的集合，用于保证数据库中数据的正确性、一致性和完整性。例如，在关系模型中，常见的完整性约束包括实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。

四、层次模型

层次模型是最早出现的数据模型之一，它以树形结构来表示实体之间的联系。在层次模型中，每个节点表示一个实体，根节点只有一个，其他节点有且仅有一个父节点。
层次模型的优点是结构清晰，易于理解和实现，适合表示具有层次关系的数据，如组织结构、家族关系等。
然而，它也存在一些缺点，例如不适合表示多对多的关系，数据的插入和删除操作可能会受到限制。

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五、网状模型

网状模型是层次模型的扩展，它允许节点有多个父节点，能够更灵活地表示实体之间的复杂关系。网状模型的优点是可以表示多对多的关系，数据的冗余度相对较低。
但是，网状模型的结构比较复杂，用户不容易理解和使用，数据的维护也相对困难。

六、关系模型

关系模型是目前应用最广泛的数据模型，它以二维表的形式来表示数据和数据之间的关系。在关系模型中，每一个二维表称为一个关系，表中的每一行称为一个元组，每一列称为一个属性。关系模型具有以下优点：

结构简单：关系模型以二维表的形式表示数据，易于理解和使用。
数据独立性高：关系模型的数据结构与数据的存储方式相互独立，使得数据的维护和更新更加方便。
具有坚实的数学基础：关系模型基于关系代数等数学理论，为数据库的查询和操作提供了强大的支持。

总结（核心概念速记）：

核心概念速记
数据模型 = 数据库的"蓝图"

建模过程：需求分析 → 概念设计 → 逻辑设计 → 物理设计
关键要素：数据结构、数据操作、完整性约束

重要模型：

概念模型（E-R模型）：实体 + 属性 + 联系
层次模型：树形结构，适合层次关系
网状模型：层次扩展，可表示多对多
关系模型：二维表，应用最广泛

数据建模步骤对比

步骤	主要任务	关键产出	注意事项
需求分析	了解用户需求	需求文档	全面细致
概念设计	构建抽象模型	E-R模型	不依赖具体系统
逻辑设计	转换为具体模型	关系/层次/网状模型	考虑数据完整一致
物理设计	确定存储结构	存储和访问方式方案	提高数据库性能

模型特点图解

关系模型 —— 结构简单 + 独立性高 + 数学基础坚实↖         ↗
层次模型 —— 结构清晰，适合层次关系↘         ↙
网状模型 —— 可表示多对多，但结构复杂

知识图谱

数据库系统概论（二）数据模型
├─ 数据建模
│  ├─ 步骤：需求分析 → 概念设计 → 逻辑设计 → 物理设计
│  └─ 目的：抽象现实数据为计算机可处理结构
├─ 概念模型
│  ├─ E-R模型：实体 + 属性 + 联系
│  └─ 联系类型：1:1、1:n、m:n
├─ 数据模型三要素
│  ├─ 数据结构：描述数据及关系
│  ├─ 数据操作：查询、插入等操作集合
│  └─ 完整性约束：保证数据正确一致
├─ 数据模型类型
│  ├─ 层次模型：树形结构，优缺点并存
│  ├─ 网状模型：层次扩展，结构复杂
│  └─ 关系模型：二维表，应用广泛
└─ 核心要点├─ 数据模型是数据库设计基础└─ 不同模型各有优劣，应按需选择

以上就是这篇博客的全部内容，下一篇我们将继续探索更多精彩内容。

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数据库系统概论（二）数据模型

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