数据库系统概论--第二章 实体联系模型

实体-联系模型（简称E-R模型）是由P.P.Chen于1976年⾸先提出的。

它提供不受任何DBMS约束的⾯向⽤户的表达⽅法，在数据库设计中被⼴泛⽤作数据建模的⼯具。

E-R数据模型问世后，经历了许多修改和扩充，这⼉仅介绍基本的E-R数据模型。

1.2.2.1 E-R模型的结构 E-R模型的构成成分是实体集、属性和联系集，其表⽰⽅法如下： （1）实体集⽤矩形框表⽰，矩形框内写上实体名。

（2）实体的属性⽤椭圆框表⽰，框内写上属性名，并⽤⽆向边与其实体集相连。

（3）实体间的联系⽤菱形框表⽰，联系以适当的含义命名，名字写在菱形框中，⽤⽆向连线将参加联系的实体矩形框分别与菱形框相连，并在连线上标明联系的类型，即1—1、1—M或M—M。

因此，E-R模型也称为E-R图。

例如系、学⽣和课程的联系的E-R模型系、学⽣和课程作为实体集；⼀个系有多个学⽣，⽽⼀个学⽣仅属于⼀个系，所以系和课程之间是⼀对多的联系；⼀个学⽣可以选修多门课程，⽽⼀门课程有多个学⽣选修，所以学⽣和课程之间是多对多的联系。

1.2.2.2 E-R模型对⼏种特殊的实体联系的表⽰ E-R模型在表⽰复杂实体和实体之间的复杂联系⽅⾯有较强的能⼒。

除了可以明确表⽰⼆个实体集之间1—1、1—M或M —M的联系。

还可以： （１）表⽰三个以上的实体集之间的联系。

例如，⼀个售货员（Salesperson）可以将多种商品（Goods）售给⼀个顾客（Customer），⽽⼀个售货员也可以将⼀种商品售给多个顾客；⼀个顾客的⼀种商品可以由多个售货员经售。

售货员、商品和顾客三个实体集之间的联系是多对多的三元联系，其E-R模型表（２）表⽰⼀个实体集内部的联系 例如，雇员（EMP）这个实体集中，总经理下设多个部门经理，⽽部门经理下⾯有多个雇员。

因此，雇员这个实体集中实体之间存在⼀对多的联系，其E-R模型如图1.12所⽰。

（３）表⽰⼆个实体集之间的多种联系 例如，雇员（EMP）和设备（EQUIP）之间可以有多种联系，⼀种联系是⼀个设备可以由多个雇员操作(operation)，另⼀种联系是⼀个雇员可以维修(maintain)多个设备，其E-R模型 1.2.2.3 作E-R图的步骤 （１）确定实体和实体的属性 （２）确定实体之间的联系及联系的类型 （３）给实体和联系加上属性 如何划分实体及其属性有两个原 则可作参考：⼀是作为实体属性的事物本⾝没有再需要刻画的特征⽽且和其它实体没有联系。

第一章：绪论数据库〔DB〕：长期存储在计算机、有组织、可共享的大量数据的集合。

数据库中的数据按照一定的数据模型组织、描述和存储，具有娇小的冗余度、交稿的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。

数据库管理系统〔DBMS〕：位于用户和操作系统间的数据管理系统的一层数据管理软件。

用途：科学地组织和存储数据，高效地获取和维护数据。

包括数据定义功能，数据组织、存储和管理，数据操纵功能，数据库的事物管理和运行管理，数据库的建立和维护功能，其他功能。

数据库系统〔DBS〕：在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由数据库。

数据库管理系统〔及其开发工具〕、应用系统、数据库管理员构成。

目的：存储信息并支持用户检索和更新所需的信息。

数据库系统的特点：数据构造化；数据的共享性高，冗余度低，易扩大；数据独立性高；数据由DBMS统一管理和控制。

概念模型实体，客观存在并可相互区别的事物称为实体。

属性，实体所具有的*一特性称为属性。

码，唯一标识实体的属性集称为码。

域，是一组具有一样数据类型的值的集合。

实体型，具有一样属性的实体必然具有的共同的特征和性质。

实体集，同一类型实体的集合称为实体集。

联系两个实体型之间的联系一对一联系；一对多联系；多对多联系关系模型关系，元组，属性，码，域，分量，关系模型关系数据模型的操纵与完整性约束关系数据模型的操作主要包括查询，插入，删除和更新数据。

这些操作必须满足关系完整性约束条件。

关系的完整性约束条件包括三大类：实体完整性，参照完整性和用户定义的完整性。

数据库系统三级模式构造外模式，模式，模式模式：〔逻辑模式〕数据库中全体数据的逻辑构造和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。

一个数据库只有一个模式。

模式的地位：是数据库系统模式构造的中间层，与数据的物理存储细节和硬件环境无关，与具体的应用程序、开发工具及高级程序设计语言无关。

模式定义的容：数据的逻辑构造〔数据项的名字、类型、取值围等〕，数据之间的联系，数据有关的平安性、完整性要求外模式：〔子模式/用户模式〕数据库用户〔包括应用程序员和最终用户〕能够看见和使用的局部数据库和逻辑构造和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与*一应用有关的系统的逻辑表示。

数据库系统概论第二章笔记一、关系数据结构及形式化定义。

1. 关系的定义。

- 关系是一个元组的集合。

在关系数据库中，关系以二维表的形式表示。

例如，一个学生关系（表）可能包含学号、姓名、年龄等列，每一行（元组）代表一个学生的信息。

- 关系模式是对关系的描述，包括关系名、组成该关系的属性名集合等。

例如，学生（学号，姓名，年龄）就是一个关系模式。

2. 关系的性质。

- 列是同质的，即每一列中的数据类型相同。

比如学生关系中的年龄列都是数值类型。

- 不同列可出自同一个域，例如学生关系中的性别列和另一个关系中的人员性别列都来自{男，女}这个域。

- 列的顺序无所谓，行的顺序也无所谓。

这意味着在关系中调整列或行的顺序不影响关系的本质。

- 关系中的任意两个元组不能完全相同。

3. 关系的完整性约束。

- 实体完整性。

- 主属性（组成主键的属性）不能为空值（NULL）。

例如在学生关系中，如果学号是主键，那么每个学生的学号必须有确定的值，不能为NULL。

这是为了保证实体的可区分性。

- 参照完整性。

- 设F是基本关系R的一个或一组属性，但不是关系R的码，K是基本关系S的主码。

如果F与K相对应，则称F是R的外码，并称基本关系R为参照关系，基本关系S为被参照关系。

参照关系中的外码值或者为空值，或者是被参照关系中某个元组的主码值。

例如，选课关系（学号，课程号，成绩）中的学号是参照学生关系（学号，姓名，年龄）中学号的外码，选课关系中的学号值必须是学生关系中存在的学号或者为空值（如果允许未注册学生选课的特殊情况）。

- 用户定义完整性。

- 这是针对某一具体应用环境下的关系数据库所制定的约束条件。

例如，学生的年龄可能被限制在一定范围内（如15 - 40岁），成绩可能被限制在0 - 100分之间等。

二、关系代数。

1. 传统的集合运算。

- 并（Union）- 关系R和关系S具有相同的目n（即两个关系都有n个属性），相应的属性取自同一个域。

R∪S是由属于R或属于S的元组组成的集合。

表示实体和实体之间联系的模型
实体关系模型是一种数据表示技术，它用来描述某种实体与另一种实体之间的联系。

它提供了一种有效的方式来记录、分析和理解实体之间的联系，从而使机器可以访问这些信息。

实体关系模型由实体、属性和实体间的关系组成。

实体是需要研究和表示的主体，如人，组织，活动等；属性是单个实体的描述，如地址，电话号码等；实体之间的关系是两个实体之间的关系，比如学生和班级的关系。

通过绘制学生和班级之间的关系图，可以清楚地描述实体之间的关系，而不必通过查询或其他手段来获取信息。

这也是实体关系模型的优势所在。

实体关系模型还可以用于检索和查询实体，并对实体之间的关系进行分析和总结。

它使机器可以在大量实体中快速查找符合要求的实体，而不必检查每一个实体。

实体关系模型也为从复杂的实体关系中获取有价值信息提供了可能，如关系图中某一部分实体之间的关联分析。

实体关系模型作为对实体之间联系的记录和分析技术，被广泛应用于各种领域，如商业，决策支持，工程设计，历史分析等。

它可以用来表示实体之间的复杂关系，以及实体之间的相互影响及其对外部环境的影响。

实体关系模型能帮助人们深入理解实体之间的联系，从而提高机器对实体以及其关系的管理和使用能力。

第二章实体-联系模型（概念数据库设计）2．1 数据库设计过程2．2 基本概念2．2．1 1976年，P.P.S.Chen提出E-R模型（Entity-Relationship Model），用E-R图来描述概念模型。

观点：世界是由一组称作实体的基本对象和这些对象之间的联系构成的。

2．2．2 基本概念（1）实体(Entity)：客观存在并可相互区分的事物叫实体。

如学生张三、工人李四、计算机系、数据库概论。

（2）属性(Attribute)：实体所具有的某一特性。

一个实体可以由若干个属性来刻画。

例如，学生可由学号、姓名、年龄、系、年级等组成。

（4）域(Domain)：属性的取值范围。

例如，性别的域为（男、女），月份的域为1到12的整数。

（5）实体型(Entity Type)：实体名与其属性名集合共同构成实体型。

例，学生（学号、姓名、年龄、性别、系、年级）。

注意实体型与实体（值）之间的区别，后者是前者的一个特例。

如学生(9808100，王平，21，男，计算机系，2)是一个实体。

（6）实体集(Entity Set)：同型实体的集合称为实体集。

如全体学生。

联系(Relationship)：实体之间的相互关联。

如学生与老师间的授课关系，学生与学生间有班长关系。

联系也可以有属性，如学生与课程之间有选课联系，每个选课联系都有一个成绩作为其属性。

同类联系的集合称为联系集。

（7）元或度（Degree）：参与联系的实体集的个数称为联系的元。

如学生选修课程是二元联系，供应商向工程供应零件则是三元联系。

（8）码(Key)：A、候选码：关系中的某一属性或属性组的值能唯一地标识一个元组，称该属性或属性组为候选码。

B、主码：一个关系有多个候选码，从中选定一个用来区别同一实体集中的不同实体，称作主码。

一个实体集中任意两个实体在主码上的取值不能相同。

如学号是学生实体的码。

通讯录（姓名，邮编，地址，电话，Email，BP）C、外码：D、全码：关系模型中所有属性组是这个关系模式的候选码，称为全码。

一· 数据库设计过程概念阶段逻辑阶段实现阶段8. 联系的种类在ER图中的表示10. 一元联系的种类11. 联系的势三· 扩展ER表达1. 弱实体集如果一个实体集的所有属性都不足以形成主码，则称这样的实体集为弱实体集４.　弱实体集与存在依赖的关系弱实体集必然存在依赖于强实体集（Strong Entity Set)存在依赖并不总会导致一个弱实体集，从属实体集可以有自己的主码６.　概括：自底向上、逐步合成的数据库设计过程概括中的属性继承：如“博士”算参加工作，会继承“职工”的属性７.聚集聚集是一种抽象，通过它联系被抽象为高层实体集实体集A与B以及它们的联系可被看成实体集，然后与另一实体集C发生联系 ８. ER符号汇总9. 选择困难症四· 概念数据库设计过程五·ER模型向关系模式的转换1.实体向关系模式的转换2.复合属性向关系模式的转换3.多值属性向关系模式的转换4. 一对多联系向关系模式的转换5. 多对多联系向关系模式的转换将联系定义为新的关系，属性为参与双方的码6. 一对一联系向关系模式的转换若联系一方全部参与，则将联系另一方的码作为全部参与一方的属性7. 弱实体向关系模式的转换弱实体集所对应的关系的码由弱实体集本身的分辩符再加上所依赖的强实体集的码8. 概括向关系模式的转化高层实体集和底层实体集分别转化为表，低层实体集所对应的关系包括高层实体集的码如果概括是不相交并且是全部的，即一个高层实体最多并且只能属于一个低层实体集，则可以不为高层实体集建立关系，低层实体集所对应的关系包括上层实体集的的所有属性9. 聚集向关系模式的转换实体集A与B以及它们的联系R被看成实体集C，C与另一实体集D构成联系S，则S所对应的关系的码由R和D的码构成。

简述实体联系模型
实体联系模型（EntityRelationshipModel），简称ER模型，是一种用于描述现实世界中各种实体之间关系的数据模型。

它是一种图形化的工具，通过图形符号的组合来表示实体、属性和它们之间的关系。

在ER模型中，实体是指现实世界中具有独立存在和可区分性的对象，例如人、机器、事物等。

每个实体都具有一组属性，用于描述其特征和属性值，例如人的姓名、年龄、性别等。

实体之间的联系主要包括三种类型：一对一、一对多和多对多。

一对一联系是指两个实体之间存在唯一的对应关系，例如一个人只有一个身份证号码；一对多联系是指一个实体与多个其他实体之间存在关联，例如一个学生可以报读多门课程；多对多联系是指多个实体之间相互关联，例如多个学生可以选修同一门课程。

为了更好地描述实体之间的联系，ER模型中引入了关系模型，用于表示两个实体之间的关联。

关系模型包括三个要素：关系名、实体集合和联系类型。

其中，关系名是指关系的名称，实体集合是指参与关系的实体集合，联系类型是指关系的类型。

在ER模型中，实体用矩形表示，属性用圆角矩形表示，联系用菱形表示。

实体之间的联系用线段连接，线段上标注联系类型表示关系的类型。

通过ER模型，可以清晰地描述现实世界中各种实体之间的关系，为数据库设计提供了重要的参考。

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数据库设计中的实体关系模型与图解析技巧在数据库设计的过程中，实体关系模型（Entity-Relationship Model）是一种用来描述现实世界中数据存储需求的方法。

它利用实体、属性以及实体之间的关系来描述数据之间的联系，从而实现数据库设计的有效性和合理性。

本文将探讨实体关系模型以及应用图解析技巧进行数据库设计的方法。

实体关系模型（ERM）使用实体（Entity）、属性（Attribute）和关系（Relationship）来描述数据模型。

实体是指现实世界中的一个具体事物，如学生、课程、教师等。

属性是描述实体特征的特性，如学生的姓名、年龄等；而关系用于描述实体之间的连接，如学生和课程之间的选修关系。

在实体关系模型中，我们使用实体属性图、关系图以及实体关系图来表示数据模型。

实体属性图用于表示实体与其属性之间的联系，通过圆圈来表示实体，使用椭圆形的属性框表示实体的属性。

关系图用于表示实体之间的联系，使用菱形来表示关系。

实体关系图综合了实体和关系的图示，通过线条将实体和关系联系起来。

在进行数据库设计时，可以按照以下步骤进行实体关系模型的构建：1. 初步确定实体：根据需求分析，初步确定现实世界中的实体，如学生、课程、教师等。

2. 识别实体属性：对于每个实体，识别和描述其相关属性。

例如，对于学生实体，属性包括学号、姓名、年龄等。

3. 建立实体之间的关系：确定实体之间的关系，并在实体关系图中用菱形表示。

例如，学生和课程之间的关系为选修。

4. 完善实体关系图：在实体关系图中绘制实体和关系的联系线，并确保每个关系都与实体正确连接。

5. 重复上述步骤：根据实际需求，重复以上步骤来添加、修改和完善实体关系图，直至满足数据库设计的要求。

当有一定规模的实体关系图需要解析时，图解析技巧可以帮助我们更好地理解和分析数据模型。

以下是一些常用的图解析技巧：1. 简化图形元素：对于大型实体关系图，我们可以通过简化图形元素来提高可读性。