数据库系统的数据模型

数据库管理系统的基本原理数据库管理系统（DBMS）是为了有效地组织、存储和管理大量数据而设计的软件系统。

它是现代信息管理的重要工具，并广泛应用于各种应用领域，如企业管理、科学研究、金融和医疗等。

数据库管理系统的基本原理包括数据模型、数据结构、数据查询与操作、数据完整性和安全性等方面的内容。

1. 数据模型数据库管理系统的基本原理之一是数据模型。

数据模型是对现实世界中数据的抽象和表示，它定义了数据之间的关系、属性和约束。

常用的数据模型有层次模型、网络模型和关系模型。

其中，关系模型是目前最常用且应用最广泛的数据模型，它通过表格形式的数据结构来组织和表示数据，以实现数据的存储和管理。

2. 数据结构数据库管理系统的基本原理还涉及数据结构。

数据结构是指在数据库管理系统中用于组织和存储数据的具体方式。

常见的数据结构包括表、索引、视图和存储过程等。

表是数据库中最基本的数据组织形式，它由行和列组成，用于存储数据和定义数据之间的关系。

索引是用于快速定位和访问数据的结构，能提高查询效率。

视图是虚拟的表，它根据用户的需求从一个或多个数据库表中抽取数据。

存储过程是一组预定义的操作序列，可以通过调用来实现特定的功能。

3. 数据查询与操作数据库管理系统的基本原理还包括数据查询与操作。

数据查询是指通过结构化查询语言（SQL）等方式从数据库中检索所需信息的过程。

SQL是一种通用的数据查询语言，它可以用于执行各种数据库操作，如数据的插入、更新、删除等。

数据库管理系统通过解析和执行用户的查询语句，并返回相应的结果，实现了对数据的高效操作。

4. 数据完整性数据库管理系统的基本原理之一是数据完整性。

数据完整性是指数据的准确性和一致性。

数据库管理系统通过各种约束条件和规则来确保数据的完整性，如主键约束、外键约束、唯一约束、检查约束和默认值等。

主键约束保证了表中每条记录的唯一性，外键约束用于建立表之间的关系，唯一约束保证了某个字段的取值唯一，检查约束用于限制字段的取值范围，而默认值则用于设置字段的默认取值。

数据库管理中的数据模型设计与分析数据模型是数据库中的核心概念，它用于描述数据库中的数据结构、数据属性以及数据之间的联系。

在数据库管理中，数据模型设计与分析是一个关键步骤，它对于业务流程的正确性、数据的一致性以及系统的性能都起着重要的作用。

本文将深入探讨数据库管理中的数据模型设计和分析，并提供一些有效的方法和技巧。

一、数据模型概述数据模型是一种用于表达和组织数据库中信息的方式，常用的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型以及面向对象模型等。

在数据库管理中，关系模型是被广泛应用的，因为它简单、易于理解和使用。

关系模型使用表格、行和列来表示数据，将数据划分为多个实体，实体之间的关系通过关联键来建立。

二、数据模型设计数据模型设计是将现实世界的业务需求转化为关系模型的过程。

在数据模型设计阶段，需要考虑以下几个方面：1. 数据需求分析：在进行数据模型设计之前，首先需要明确业务需求和数据需求。

这包括对数据的基本属性、数据之间的关系以及数据的约束条件进行全面的分析和理解，用于建立关系模型的基础。

2. 概念模型设计：在明确了数据需求之后，可以利用实体关系图（ER图）来表示数据的概念模型。

实体关系图是一种图形化的方法，用于视觉化数据库中的实体、属性和关系。

通过ER图，可以更清晰地了解业务实体之间的关系，包括一对一、一对多和多对多等。

3. 范式设计：范式是关系模型中的规则，用于确保数据库的数据一致性和正规化。

在设计关系模型时，需根据不同的范式进行数据设计。

常用的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。

范式设计可以提高数据库的性能和效率，减少数据冗余和更新异常。

4. 物理模型设计：物理模型是关系模型转化为数据库系统中的数据结构、索引、存储空间以及其他细节等。

在物理模型设计中，需要选择适当的数据类型、优化查询性能、设置合适的索引以及分配存储空间等。

三、数据模型分析数据模型分析是评估和优化数据模型的过程，旨在提高数据库系统的性能和效率。

数据库设计中的ER模型介绍与应用数据库是应用程序中非常重要的一部分，对于企业来说，数据库是财富的积累和管理的重要手段。

在现代化企业信息化建设过程中，数据库的设计显得尤为重要。

ER模型是数据库设计中最流行和最常用的建模方法之一。

下面将逐步介绍ER模型的基本概念、关系对象、ER图以及实体关系设计。

一、基本概念1.1 数据模型数据模型是指对某一事物的相关数据进行的抽象和描述。

在数据库设计中，数据模型是结构化描述实体、联系、属性及它们之间关系的一种方法。

1.2 ER模型ER模型是一种基于实体关系的数据模型。

其核心概念是实体、属性、关系和联系。

这些概念构成了一个数据库系统的基本结构。

这个模型最早是由彼得·钱伯斯于1975年在一篇论文《实体类型和实体关系之图形表示法》中提出的。

1.3 实体(Entity)在ER模型中，实体是指一类现实世界中的对象或概念，其在该类中具有一定的独立性，可以由一个单一的或多个属性来描述。

例如，在一个学生信息管理系统中，学生就是一个实体，其属性可以包括姓名、性别、出生日期、学号等。

1.4 属性(Attribute)属性是指实体具有的特征或性质。

一个实体可以拥有一个或多个属性，属性可以比较简单，也可以非常复杂。

属性还可以用来描述一个实体在现实世界中的状态。

在上述学生信息管理系统中，姓名、性别、出生日期和学号都可以看作是学生的属性。

1.5 关系(Relationship)关系是指实体之间的某种联系或关联。

它是指两个实体之间或多个实体之间的静态或动态连接。

例如，在一个课程成绩管理系统中，学生和课程之间就存在着学生选课这种关系。

1.6 联系(Relationship Instance)联系的实例是指一种具体的关系，即一个实体和另一个实体之间的实际关联。

例如，在学生选课管理系统中，具体的某个学生选了某门课程就是一个联系的实例，它体现了这两个实体之间的关系。

二、关系对象在ER模型中，关系对象主要包括实体、属性、关系三种。

数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计
有什么不同
1.目的和应用：
数据仓库的数据模型设计主要用于支持分析和决策支持系统。

它的目标是将来自多个操作性数据库的数据集成在一个统一的存储中，以便于查询和分析。

数据库系统的数据模型设计主要用于支持业务应用系统的操作和事务处理。

2.数据结构：
3.数据粒度：
4.数据复杂性：
5.数据访问模式：
数据仓库的数据模型设计支持复杂的查询操作，如多维分析和数据挖掘等。

因此，数据仓库的数据模型设计通常需要进行优化，以提高查询性能和响应时间。

数据库系统的数据模型设计则更注重事务处理和并发控制等方面的性能优化。

总结起来，数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计主要在目的、数据结构、数据粒度、数据复杂性和数据访问模式等方面有所不同。

数据仓库的数据模型设计更注重于支持分析和决策支持系统，采用星型或雪花型的数据结构，关注大量和高层次的数据，需要复杂的数据转换和清洗过程，并进行查询性能优化。

数据库系统的数据模型设计更注重于支持业务应用系统的操作和事务处理，采用关系模型的结构，关注细节
和实时的操作数据，不需要涉及复杂的数据处理过程，并进行事务和并发性能的优化。

数据库系统三级模型结构1.外模型（逻辑模型）：外模型是与用户直接交互的层次，它定义了用户如何看待和访问数据库中的数据。

外模型将数据组织成表格、视图或者其他形式，使用户能够方便地对数据进行查询、插入、删除和更新等操作。

外模型通过DBMS（数据库管理系统）对用户进行权限管理，确保只有经过授权的用户才能访问数据。

常见的外模型包括关系模型、层次模型、网络模型等。

2.概念模型：3.内模型（物理模型）：内模型是数据库系统最底层的层次，它描述了数据在存储介质上的具体组织方式和存储结构。

内模型通过定义存储文件、索引、存储过程等细节，来实现对数据库的高效访问和管理。

内模型的设计侧重于性能优化，包括磁盘分配、缓存管理、数据压缩等。

常见的内模型包括层次模型、关系模型、面向对象模型等。

三级模型结构充分发挥了分层设计的优势，每个层次都有其独特的功能和目的。

外模型将数据库的复杂结构抽象为易于理解和操作的形式，提供了友好的界面给用户；概念模型通过实体-关系图等方式帮助开发人员和数据库管理员理解和设计数据库的结构；内模型通过优化存储和访问方式，提高数据库系统的性能。

总结起来，数据库系统的三级模型结构分别涉及到了用户的操作界面、数据的逻辑结构和数据的物理存储。

通过将数据库系统分层，可以实现数据的抽象、封装和优化，提高数据库系统的可用性、可扩展性和性能。

在数据库系统的三级模型结构中，每个层次都有其重要性和价值，互相配合，构成一个完整的数据库系统。

数据库的外模型和概念模型相对稳定，可以根据应用的需要进行适当调整和修改；而内模型则更加依赖具体的硬件和存储技术，因此在后期进行修改可能会涉及到较大的工作量。

因此，在设计数据库系统时，需要充分考虑数据的使用方式和性能需求，并合理选择外模型、概念模型和内模型，以实现对数据库的有效管理和高效利用。

数据库系统概念数据库系统是指利用计算机和软件技术来组织、存储、管理和访问大量有关联的数据的系统。

它是在计算机硬件和计算机操作系统的支持下建立起来的，用于有效地存储、检索和处理结构化数据。

以下是数据库系统的一些核心概念：1.数据库：数据库是结构化数据的集合，以一种组织良好的方式存储，并能够通过特定的操作和查询访问。

数据库可以包含多个数据表、关系、实体和属性等。

2.数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是用来创建、操作和管理数据库的软件系统。

它提供了对数据库的访问、查询和维护等功能。

常见的DBMS包括MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等。

3.数据模型：数据模型是用来描述和组织数据的方法。

常见的数据模型包括关系型数据模型（如表格）、层次结构模型和面向对象模型等。

不同的模型有不同的特性和适用场景。

4.数据库表：数据库表是数据以行和列的形式组织起来的数据结构。

表由一个或多个字段组成，每个字段代表一个特定的数据项。

表可以通过主键来唯一标识每一行。

5.查询语言：数据库支持各种查询语言，如结构化查询语言（SQL）。

查询语言用于从数据库中检索和操作数据，例如选择、插入、更新和删除数据。

6.数据完整性：数据库系统提供了严格的数据完整性约束。

这些约束用于确保数据的准确性、一致性和有效性，如主键、外键和唯一性约束等。

7.数据库索引：索引是用于快速查找和访问数据库中数据的数据结构。

它可以加快数据库查询的速度，并提高查询性能。

8.数据库事务：事务是对数据库进行的一系列操作单元的集合，要么全部执行成功，要么全部回滚。

数据库事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）的特性。

数据库系统的目标是提供一个可靠、高效和安全的数据存储和访问机制。

它在各种应用场景中广泛应用，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统和电子商务平台等。

数据库三种模型的优缺点层次模型优点：1. 数据结构简单清晰。

2. 因为记录之间的联系⽤有向边表⽰，这种联系在DBMS中通常使⽤指针实现，查询效率⾼。

层次模型数据库性能优于关系数据库，不低于⽹状数据库。

3. 提供了良好的完整性⽀持。

进⾏插⼊操作时，如果没有对应的双亲结点就不能插⼊它的⼦⼥结点值。

进⾏删除操作时，如果删除双亲结点，则相应的⼦⼥结点值也将被同时删除。

原⽂：缺点：1. 现实世界中的很多联系是⾮层次性的。

如果结点之间具有多对多联系，不再适合使⽤层次模型表⽰。

如果⼀个⼦⼥结点确实具有多个双亲结点，使⽤层次结构模型表⽰的时候就会出现⼤量的冗余，且操作复杂。

2. 查询⼦⼥结点必须通过双亲结点。

3. 由于结构严密，层次命令趋于程序化。

⽹状模型优点：1. 能够更为直接地表⽰现实世界。

2. 具有良好的性能，存取效率⾼。

缺点：1. 结构复杂，伴随应⽤环境的扩⼤，数据结构变得越来越复杂，不利于最终⽤户掌握。

2. ⽹状模型的数据定义语⾔和数据管理语⾔复杂。

3. 由于记录之间的联系通过存取路径实现，应⽤程序在访问数据的时候必须选择恰当的存取路径，因此⽤户必须了解系统结构的细节，导致加重了编写应⽤程序的负担。

关系模型优点：1. 关系模型建⽴在严格的数学概念的基础之上。

2. 关系模型概念单⼀。

⽆论是实体还是实体之间的联系都⽤关系来表⽰。

对数据的检索和更新结果也是基于关系（表）的。

所以，数据结构简单清晰，⽤户易懂易⽤。

3. 关系模型的存取路径对⽤户透明，从⽽具有较⾼的数据独⽴性，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。

缺点：1. 由于存取路径对⽤户是透明的，查询效率往往不如格式化数据模型。

2. 为了提⾼系统性能，数据库管理系统必须对⽤户的查询请求进⾏优化。

数据库的数据模型与数据库数据库是现代信息系统的核心组成部分，也是互联网时代大数据时代的最基础组成部分。

而数据模型是数据库设计的基础，是描述现实世界抽象的方法，是指对事物的本质特征和关系的概括和提炼，是一种建立计算机程序在运行过程中操作对象（数据）的方法和规则。

本文将就数据模型与数据库进行深入探讨。

一、数据模型数据模型是对实体(个体)之间联系的具体描述，它描述了这些实体及实体间的逻辑关系；是指对事物的本质特征和关系的概括和提炼；是在现实世界中抽象出的模型或准则，并通过计算机进行实现。

常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。

其中，关系模型是现代数据库管理系统所采用的数据模型。

1.层次模型层次模型是较早的数据库模型，将数据组织成树形结构，其中一个记录可以有多个子记录，但每个子记录只能有一个父记录。

层次模型的最大问题在于查询。

需查询的信息若分布在不同的节点上，则查询起来很不方便。

2.网格模型网格模型在层次模型的基础上进一步发展，将一对多的父子关系扩展为多对多的任意关系。

它采用图形法来描述数据，但结构复杂，定位不易，不便于使用。

3.关系模型关系模型是用二维表格表示数据和数据间联系的一种模型。

它描述了所有实体型以及实体型之间的联系，构成一个关系型数据模型。

关系模型简单直观，易于理解和应用，也易于定位和查询数据，因而得到广泛应用。

二、数据库数据库是能够长期存储的一种数据结构，可以是存储在计算机上，也可以是存放在其他媒介上，如磁带、硬盘等等。

数据库能够进行动态地更新、存储操作时提供有效的数据访问机制。

常见的数据库有关系型数据库、面向对象数据库、XML数据库、图数据库等。

1.关系型数据库关系型数据库最初由IBM公司发明，以高效、可靠、稳健、高度集成等特点迅速成为数据库实践领域的主流。

在关系型数据库模型中，强调数据之间的关系，关系型模型适合处理事物数据。

在关系型数据库中，数据以表格的形式出现，而表格就是由行和列组成的，因此每个表格都具有一个唯一的名字。

数据库模型的概念、作用和三要素模型是对现实世界的抽象。

在数据库技术中，表示实体类型及实习类型间联系的模型成为“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的，包括三个方面：1. 概念数据模型（Conceptual Model）：这是面向数据库用户的实现世界的数据模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使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，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的DBMS无关。

概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。

2. 逻辑数据模型（Logical Data Model）:这是用户从数据库看到的数据模型，是具体的DBMS 所支持的数据模型，如网状数据模型、层次数据模型等等。

此模型既要面向用户，又要面向系统。

3. 物理数据模型（Physical Data Model）:这是描述数据在存储介质上的组织结构的数据模型它不但与具体的DBMS有关，而且还和操作系统以及硬件有关。

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。

数据模型的三要素：一般而言，数据模型是一组严格定义的概念的集合。

这些概念精确地描述了系统的静态特征（数据结构）、动态特征（数据操作）和完整性约束条件，这就是数据模型的三要素。

1. 数据结构数据结构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，数据结构指对象和对象间联系的表达和实现，是系统静态特征的描述，包括两个方面：（1）数据本身：类型、内容、性质。

例如关系模型中的域、属性、关系等。

（2）数据之间的联系：数据之间是如何相互联系的，例如关系模型中的主码、外码等联系。

2. 数据操作对数据库中对象的实例允许执行的操作集合，主要指检索和更新（插入、删除、修改）两类操作。

业务驱动任何需求均来源于业务,业务决定了需求,需求分析的正确与否是关系到项目成败的关键所在,从任何角度都可以说项目是由业务驱动的所以数据仓库项目也是由业务所驱动的.但是数据仓库不同于日常的信息系统开发,除了遵循其他系统开发的需求,分析,设计,测试等通常的软件声明周期之外;他还涉及到企业信息数据的集成,大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的物理模型异常重要,这也是关系到数据仓库项目成败的关键.数据仓库的结构总的来说是采用了三级数据模型的方式:概念模型: 也就是业务模型,由企业决策者,商务领域知识专家和IT专家共同企业级地跨领域业务系统需求分析的结果.逻辑模型：用来构建数据仓库的数据库逻辑模型。

根据分析系统的实际需求决策构建数据库逻辑关系模型,定义数据库物体结构及其关系。

他关联着数据仓库的逻辑模型和物理模型这两头.物理模型：构建数据仓库的物理分布模型,主要包含数据仓库的软硬件配置,资源情况以及数据仓库模式。

如上图所示,在数据仓库项目中,物理模型设计和业务模型设计象两个轮子一样有力的支撑着数据仓库的实施,两者并行不悖,缺一不可.实际上,我有意的扩大了物理模型和业务模型的内涵和外延.在这里物理模型不仅仅是数据的存储,而且也包含了数据仓库项目实施的方法论,资源,以及软硬件选型等等;而业务模型不仅仅是主题模型的确立,也包含了企业的发展战略,行业模本等等.一个优秀的项目必定会兼顾业务需求和行业的标准两个方面,业务需求即包括用户提出的实际需求,也要客观分析它隐含的更深层次的需求,但是往往用户的需求是不明确的,需要加以提炼甚至在商务知识专家引导下加以引导升华,和用户一起进行需求分析工作;不能满足用户的需求,项目也就失去原本的意义了.物理模型就像大厦的基础架构,就是通用的业界标准,无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里,他只是一所建筑,地基->层层建筑->封顶,这样的工序一样也不能少,关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证,唯一的区别是建筑的材料,地基是采用钢筋水泥还是石头,墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头;当然材料和建筑细节还是会有区别的,视用户给出的成本而定;还有不可忽视的一点是,数据仓库的数据从几百GB到几十TB不等,即使支撑这些数据的RDBMS无论有多么强大,仍不可避免的要考虑到数据库的物理设计.接下来,将详细阐述数据仓库概念模型(业务模型),逻辑模型,物理模型的意义.概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:界定系统边界确定主要的主题域及其内容确定主题域的关系概念模型设计是，在原有的业务数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。

数据库原理与应用数据库是一个经过组织的、存储大量结构化数据的集合，数据库系统是管理和维护这些数据的软件系统。

本文将介绍数据库的原理和各种应用场景。

一、数据库的原理1. 数据模型：数据库采用不同的数据模型来描述数据的结构和关系，常见的数据模型包括层次模型、网络模型和关系模型。

其中，关系模型是最常用的数据模型，它将数据组织成表格形式，利用关系代数和关系演算来实现数据的查询和操作。

2. 数据库管理系统（DBMS）：DBMS是管理数据库的软件系统，它提供了数据定义语言（DDL）和数据操作语言（DML）等功能，用于创建和维护数据库，以及对数据库进行查询和更新操作。

常见的DBMS包括MySQL、Oracle和SQL Server等。

3. 数据库的结构：数据库由一个或多个表格组成，每个表格由若干列和行组成。

表格中的列定义了不同数据的属性，而行则代表具体的数据记录。

通过使用主键和外键，可以在不同表格之间建立关联关系。

4. 数据库的索引：索引通过使用一定的数据结构和算法，提高数据库的查询性能。

通过创建索引，可以加快数据的检索速度，并提高查询效率。

常见的索引类型包括B树索引和哈希索引等。

5. 事务管理：事务是数据库中执行一系列操作的逻辑单位，它要么全部执行成功，要么全部回滚。

通过使用事务，可以保持数据的一致性和完整性。

如果某个操作失败，数据库将自动回滚到事务之前的状态。

二、数据库的应用1. Web应用：数据库在Web应用中起着至关重要的作用。

通过将用户的个人信息、商品信息等存储在数据库中，实现了用户注册、登录和交易等功能。

同时，数据库也用于存储网站的文章、评论和日志等内容。

2. 企业管理系统：数据库在企业管理系统中扮演着核心角色。

通过使用数据库，企业可以存储、管理和分析大量的业务数据。

例如，人力资源管理系统可以存储员工的个人信息和工资记录，供企业管理人员参考。

3. 银行系统：银行系统需要大量存储和处理客户的账户、交易记录和贷款信息等数据。

1.2《数据库系统概论》之数据模型（概念模型、逻辑模型--物理模型、层次模型、⽹状模型、关。

前⾔本篇⽂章学习书籍：《数据库系统概论》第5版王珊萨师煊编著视频资源来⾃：由于学长已经系统的整理过本书了，我在学习课本和视频以及学长⽂章的同时在学长⽂章的基础上进⾏相应学习修改。

（学长原系列⽬录：）资料参考⽹站：0.思维导图1.数据模型的概念在数据库中⽤数据模型这个⼯具来抽象、表⽰和处理现实世界中的数据和信息。

通俗地讲数据模型就是现实世界的模拟。

数据模型应满⾜三⽅⾯要求：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2.两⼤类数据模型数据模型分为两类（分属两个不同的层次）(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。

客观对象的抽象过程—两步抽象现实世界中的客观对象抽象为概念模型；把概念模型转换为某⼀DBMS⽀持的数据模型。

3.数据模型的组成要素(1)数据结构数据结构是所研究的对象类型的集合。

这些对象是数据库的组成成分，数据结构指对象和对象间联系的表达和实现，是对系统静态特征的描述，包括两个⽅⾯：（1）数据本⾝：类型、内容、性质。

例如关系模型中的域、属性、关系等。

（2）数据之间的联系：数据之间是如何相互关联的，例如关系模型中的主码、外码联系等。

(2)数据操作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，及有关的操作规则数据操作的类型查询更新(包括插⼊、删除、修改)(3)数据的完整性约束条件数据的完整性约束条件是⼀组完整性规则的集合，规定数据库状态及状态变化所应满⾜的条件，以保证数据的正确性、有效性和相容性。

完整性规则：给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和储存规则4.概念模型(1)⽤途与基本要求概念模型的⽤途:概念模型⽤于信息世界的建模是现实世界到机器世界的⼀个中间层次是数据库设计的有⼒⼯具数据库设计⼈员和⽤户之间进⾏交流的语⾔对概念模型的基本要求:较强的语义表达能⼒能够⽅便、直接地表达应⽤中的各种语义知识简单、清晰、易于⽤户理解(2) 信息世界中的基本概念(1) 实体（Entity）客观存在并可相互区别的事物称为实体。

当前数据库应用系统的主流数据模型当前数据库应用系统的主流数据模型包括以下几种：1. 关系型数据模型：关系型数据模型是基于关系代数和关系演算理论的数据模型，使用表格来组织和存储数据，数据以行和列的形式呈现，其中行代表记录，列代表字段。

常见的关系型数据库系统有Oracle、MySQL和SQL Server等。

2. 非关系型数据模型（NoSQL）：非关系型数据模型是一种相对于关系型数据模型的新型数据存储模型，主要用于应对大规模、高并发的数据处理场景。

非关系型数据库以键值对、文档、列族和图等形式储存数据，可以更好地适应动态和灵活的数据结构。

常见的非关系型数据库系统有MongoDB、Cassandra和Redis等。

3. 层次数据模型：层次数据模型使用树形结构组织和表示数据，其中每个节点都可以有多个子节点，但仅有一个父节点。

层次数据模型适合表示具有父子关系的数据，例如组织结构或文件目录树。

常见的层次数据库系统有IBM的IMS数据库系统。

4. 网状数据模型：网状数据模型使用类似于网状结构的方式来组织数据，在网状数据模型中，每个数据元素都可以直接引用其他数据元素，形成复杂的关系网络。

网状数据模型适用于表示复杂的、具有多对多关系的数据。

常见的网状数据库系统有IBM的IDS数据库系统。

5. 对象数据模型：对象数据模型将面向对象思想引入数据库中，将数据和其关联的操作进行了封装，形成了对象。

对象数据模型允许将复杂的数据结构直接存储在数据库中，更加贴近面向对象编程的理念。

常见的对象数据库系统有Oracle object-relational DBMS。

需要注意的是，虽然关系型数据模型仍然是最常用的数据模型，但非关系型数据模型的应用越来越广泛，特别是在大数据和分布式系统的场景中。