【数据库原理】数据模型
一、数据模型
1、数据模型的概念
模型：是现实世界特征的模拟和抽象表达
数据模型
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对现实世界数据特征的抽象，描述的是数据的共性能内容。
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是模型化数据和信息的工具，也是数据库系统的核心和基础
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满足三点：（1）比较真实的模拟现实世界（2）容易为人们理解（3）便于在计算机上实现
2、数据的特征
静态特征：数据的基本结构，数据间的联系，数据取值范围的约束
动态特征：对数据可以进行符合一定规则的操作。
3、数据模型组成要素
数据结构：描述的是系统的静态特征，即数据对象的数据类型、内容、属性以及数据对象之间的联系。
数据操作：描述的是系统的动态特征
数据约束：描述数据结构中数据间的语法和语义关联
二、数据模型-概念模型
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概念层是数据抽象级别的最高层。
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概念层数据模型，也称为数据的概念模型或信息模型，这类模型主要用于数据库的设计阶段。
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E-R图：概念层数据模型的其中一种表现方式
1、信息世界涉及的基本概念
实体（Entity）：比如学生
属性（Arribute）：比如姓名
码或键（key）：比如学号
实体型（Entity Type）:学生的类型(实体+属性)
实体集（Entity Set）:一群学生的集合
域（Domain）:数据的范围，比如性别，只有男和女。
联系（Relationship）:数据实体之间的关系，学生属于哪个班级
2、数据模型有型（type）和值（value）两个概念
型（type）:表头，比如姓名，年龄，籍贯
值（value）:表行，比如张三，26，北京
三、数据模型-逻辑模型
逻辑层是数据抽象级别的中间层。
逻辑层数据模型，也称为数据的逻辑模型。任何DBMS都是基于某种逻辑数据模型。
1、层次模型
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是最早使用的一种数据模型
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有且仅有一个结点没有父结点，称作根结点
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其他结点有且仅有一个父结点
2、网状模型
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以网状结构表示实体与实体间的联系
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允许结点有多于一个父结点
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可以有一个以上的结点没有父结点
3、关系模型（数据库重点学习）
用二维表结构来表示实体间的联系。
优点：
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建立在严格的数学概念的基础上
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概念单一
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存取路径对用户透明，有更高的数据独立性，更好的安全保密性
4、面向对象模型
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既是概念模型又是逻辑模型
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表达能力丰富，对象可复用、维护方便
四、数据模型-物理层数据模型
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物理层数据模型，也称为数据的物理模型
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描述数据在存储介质上的组织结构，是逻辑模型的物理实现；
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是数据库最底层的抽象；
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设计目标是提高数据库性能和有效利用存储空间。
五、数据模型中概念层数据模型，逻辑层数据模型，物理层数据模型的关系
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这三个不同的数据模型之间既相互独立，又存在着关联。
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从现实世界到概念模型的转换是由数据库设计人员完成的；
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从概念模型到逻辑模型的转换可以由数据库设计人员完成，也可以用数据库设计工具协助设计人员完成；
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从逻辑模型到物理模型的转换主要是由数据库管理系统完成的
六、关系型数据库的概述
1关系数据模型
组成要素
关系数据模型的组成要素：关系数据结构，关系数据操作集合，关系完整性约束
关系数据结构
（1）二维表：
也称为关系，是一个二维的数据结构，由表名、列、若干行数据组成。 每个表有唯一的表名，表中每一行数据描述一条具体的记录值。
（2）关系(也等于一张表)：
一个关系逻辑上对应一张二维表，可以为每个关系取一个名称进行表示、
基本表（数据库实际存在的表），查询表（导出虚表），视图表（导出虚表）
（3）列（属性）（字段）
也称为字段（Field）或属性（Attribute）。
表名必须唯一； 字段名必须唯一， 不同表中可以出现相同的字段名；
属性=列，属性的个数称为关系的元或度， 列的值称为属性值，其取值范围称为值域
（4）行（元组）（记录）
也称为元组（Tuple）或记录（Record）。表中的数据按行存储。
分量（Component）=具体的数据项
元组（行）中的一个属性值，称为分量。
（5）码或键
（6）域
域（Domain） 表示属性的取值范围。
（7）数据类型
数据类型（Data Type） 每个列都有相应的数据类型，它用于限制（或容许）该列中存储的数据。
（8）数据模式
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关系模式（Relation Schema）=表头 关系模式是型（type），关系是值（value），
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即关系模式是对关系的描述。
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关系模式是静态的、稳定的，
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关系是动态的、随时间不断变化的。
（9）关系数据库（Relation Database） 所有关系的集合，构成一个关系数据库。
以关系模型作为数据的逻辑模型，并采用关系作为数据组织方式的一类数据库，其数据库操作建立在关系代数的基础上。
3.2、函数依赖与关键字
函数依赖是什么？关系中属性间的对应关系
函数依赖的定义：设R为任一给定关系，如果对于R中属性X的每一个值，R中的属性Y只有唯一值与之对应，则称X函数决定Y或称Y函数依赖于X，记作X→Y。其中X称为决定因素。
对于关系R中的属性X和Y，若X不能函数决定Y，记作X -/→Y。
函数依赖的分类
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完全函数依赖（候选码（联合唯一索引属性集））
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部分函数依赖 超码(包含唯一索引的属性集)）
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传递函数依赖 X-/-> Y
二、三范式
定义：一个低一级范式的关系模式通过模式分解（Schema Decomposition）(拆分)可以转换为若干个高一级范式的关系模式的集合，这种过程就叫规范化（Normalization）。
范式解决的问题：存储数据的冗余高 ，插入操作异常， 删除操作异常
第一范式(1NF)
设R为任一给定关系，如果R中每个列与行的交点处的取值都是不可再分的基本元素，则R为第一范式。 （单元格存储的值为最小单元，不可分割）
第二范式(2NF)
设R为任一给定关系，若R符合范式一 （1NF）， 且其所有非主属性都完全函数依赖于候选关键字，则R为第二范式。 （消除部分函数依赖，除了联合唯一索引键的其他属性，完全依赖联合唯一索引键，）
第三范式(3NF)
设R为任一给定关系，若R为2NF， 且其每一个非主属性都不传递函数依赖于候选关键字，则R为第三范式。（消除传递函数依赖，表中的非主属性都是一个类型的数据）
