常见数据模型

目录

1.1两类数据模型

1.2概念模型

1.3数据模型的组成要素

1.4常见数据模型

层次模型

网状模型

关系模型

数据模型是对现实世界数据特征的抽象，也就是说数据模型是用来描述数据、组织数据和对数据进行操作的。数据模型是数据库系统的核心和基础。

1.1两类数据模型

数据模型需要满足三方面要求：

• 能比较真实地模拟现实世界

• 容易为人所理解

• 便于在计算机上实现

跟据模型应用的不同目的，将这些模型可以分为两大类，第一类是概念模型，第二类是逻辑模型和物理模型。

• 概念模型（conceptual model），也称信息模型，它是按用户的观点来对数据和信息建模，主要用于数据设计。

• 逻辑模型主要包括层次模型、网状模型、关系模型、面向对象数据模型、和对象关系数据模型、半结构化数据模型等。它主要用于数据库管理系统的实现。

1.2概念模型

在了解概念模型之前我们需要了解一些信息世界的概念。

（1）实体（entity）

客观存在并可互相区别的事物称为实体。实体可以是人、物或者抽象的概念或联系。例如，一个教师，一个部门，教师与部门的工作关系等都是实体。

（2）属性（attribute）

实体所具有的某一特性称为属性。例如，一个学生的学号、姓名、性别、出生年月等特征都表示该学生的属性。

（3）码（key）

唯一标识实体的属性集称为码。例如学号就是学生实体的码。

（4）实体型（entity type）

用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体，称为实体型。例如，学生（学号，姓名，性别，出生年月）就是一个实体型。

（5）实体集（entity set）

同一类实体的集合称为实体集。例如全体学生就是一个实体集。

（6）联系（relationship）

实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系。实体之间的联系有一对一、一对多、多对多等多种类型。

概念模型的一种表示方法：实体—联系方法（Entity-Relationship approach）简称E-R方法，也被称为E-R模型。

1.3数据模型的组成要素

数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成。

1. 数据结构

   数据结构描述数据库的组成对象以及对象之间的联系，是对系统静态特征的描述。

2. 数据操作

   数据操作是对数据库中各种对象（型）的实例（值）允许执行的操作的集合，包括操作及有关的操作规则。例如操作有检索、插入、删除和修改，操作规则有优先级别等，数据操作是对系统动态特性的描述。

3. 数据的完整性约束条件

   数据的约束条件是一组完整性规则的集合。也就是说，对于具体的应用数据必须遵循特定的语义约束条件，以保证数据的正确、有效和相容。例如某单位人事管理中，要求在职的“男”职工的年龄必须大于18岁小于60岁，工程师的基本工资不能低于1500元，这些要求可以通过建立数据的约束条件来实现。

1.4常见数据模型

层次模型

层次模型数据结构

（1）有且只有一个节点没有双亲节点，我们把这个节点称为根节点；

（2）除根节点以外，其他的节点都只有一个双亲节点。

层次模型就像一棵倒立的树，节点的双亲都是唯一的。

 层次模型的优点：

1. 层次模型的数据结构比较简单清晰。

2. 层次数据库的查询效率高。

3. 层次数据模型提供了良好的完整性支持。

层次模型的缺点：

1. 现实世界中很多联系都是非层次性的，如节点之间具有多对多联系，不适合用层次模型表达。

2. 如果一个节点具有多个双亲节点，使用层次模型表示就会显得很笨拙。

3. 要查询子女节点必须通过双亲节点才可以。

4. 由于结构严密，层次命令趋于程序化。

网状模型

网状数据库系统采用网状模型作为数据的组织方式，网状数据模型的典型代表是DBTG系统，也叫做CODASYL系统。

网状模型数据结构

（1）允许一个以上的节点无双亲。

（2）一个节点可以有多于一个的双亲。

在层次模型中子女节点与双亲节点的联系是唯一的，而在网状模型中这种联系可以不唯一。

网状模型的优点：

1. 能够更为直接地描述现实世界，比如一个节点有多个双亲的情况。

2. 具有良好的性能，存取效率较高。

网状模型的缺点：

1. 结构比较复杂，而且随着应用环境的扩大，数据库的结构会变的越来越复杂。

2. 网状模型的DDL、DML复杂，并且要嵌入某一种高级语言中，用户不容易掌握，不容易使用。

3. 由于记录之间的联系是通过存取路径实现的，应用程序在访问数据时必须选择合适的存取路径，因此用户必须了解系统结构的细节，加重了编写应用程序的负担。

关系模型

关系模型数据结构

关系模型与以往的模型不同，关系模型由一组关系组成，每个关系的数据结构是一张规范的二维表。如下图所示。

 

接下来介绍一下关系模型中的相关术语：

关系：一个关系通常来说对应一张表。

元组：表中的一行即为一个元组。

属性：表中的一列即为一个属性，每个属性的名称即为属性名。

码：也称为键码。表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组。

域：域是一组具有相同数据类型的值的集合。例如学生的分数在0~100。

分量：元组中的一个属性值。

关系模型的优点：

1. 关系模型与格式化模型不同，它是建立在严格的数学概念的基础上的。

2. 关系模型的概念单一。

3. 关系模型的存取路径对用户透明，从而具有更高的数据独立性、更好的安全保密性，也简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作。

关系模型的缺点

1. 由于存取路径对用户是隐蔽的，查询效率往往不如格式化数据模型。

2. 为了提高性能，数据库管理系统必须对用户的查询请求进行优化，因此增加了开发数据库管理系统的难度。