概念(ER)模型与关系模型设计作业整理

一、er模型概念ER模型是实体-关系模型的简称，ER模型是由彼得·钱（Peter Chen）在1976年提出的。

ER模型是一种面向概念设计的数据模型，用来描述现实世界中的数据和数据之间的关系。

ER模型通过抽象化的方式，利用实体、属性和关系来描述现实世界中的问题。

而且ER模型是一种高层数据模型，可以用来进行需求分析和概念设计，为进一步的逻辑设计和物理设计提供指导。

二、er模型逻辑模型ER模型逻辑模型是在概念模型的基础之上发展而来的，它在概念模型的基础上增加了一些逻辑上的约束。

在ER模型逻辑模型中，实体的属性和关系的属性可以被分解为更加具体的属性，实体与实体的关系可以用外键来实现。

逻辑模型相对于概念模型来说，更加接近于面向计算机系统的设计和实现。

三、er模型物理模型ER模型物理模型是在逻辑模型的基础上发展而来的，它是最接近于实际数据库的设计。

ER模型物理模型是根据不同的数据库管理系统（DBMS）而灵活变化的，不同的DBMS对ER模型支持的程度和方式都有所不同。

ER模型物理模型主要是根据数据库的实际存储结构来设计，它需要考虑到数据的存储和检索效率，以及数据库的安全性和一致性。

四、er模型概念模型与逻辑模型的关系1. 概念模型是以现实世界为基础来描述数据和数据之间的关系，它是一个高层次的抽象。

而逻辑模型是在概念模型的基础上，根据计算机系统的需求和实际情况，对概念模型进行了逻辑上的约束和具体化。

2. 概念模型更加注重数据之间的关系和语义，不涉及到具体的实现细节。

而逻辑模型则需要考虑到数据的存储和检索效率，以及数据的一致性和安全性。

3. 概念模型是面向概念设计的，用来进行需求分析和概念设计。

而逻辑模型是面向计算机系统的设计和实现，它需要考虑到数据库管理系统的实际情况和限制。

五、er模型逻辑模型与物理模型的关系1. 逻辑模型是在概念模型的基础上发展而来的，它是更加具体和适合计算机系统的设计和实现的。

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。

ER模型设计练习一、对ER模型的理解ER模型是人们认识客观世界的一种方法、工具。

ER模型具有客观性和主观性两重含义。

ER 模型是在客观事物或系统的基础上形成的，在某种程度上反映了客观现实，反映了用户的需求，因此ER模型具有客观性。

但ER模型又不等同于客观事物的本身，它往往反映事物的某一方面，至于选取哪个方面或哪些属性，如何表达则决定于观察者本身的目的与状态，从这个意义上说，ER模型又具有主观性。

ER模型的设计过程，基本上是两大步：·先设计实体类型（此时不要涉及到“联系”）；·再设计联系类型（考虑实体间的联系）。

具体设计时，有时“实体”与“联系”两者之间的界线是模糊的。

数据库设计者的任务就是要把现实世界中的数据以及数据间的联系抽象出来，用“实体”与“联系”来表示。

另外，设计者应注意，ER模型应该充分反映用户需求，ER模型要得到用户的认可才能确定下来。

二、练习题1 设某商业集团数据库中有三个实体集。

一是“商店”实体集，属性有商店编号、商店名、地址等；二是“商品”实体集，属性有商品号、商品名、规格、单价等；三是“职工”实体集，属性有职工编号、姓名、性别、业绩等。

商店与商品间存在“销售”联系，每个商店可销售多种商品，每种商品也可放在多个商店销售，每个商店销售一种商品，有月销售量；商店与职工间存在着“聘用”联系，每个商店有许多职工，每个职工只能在一个商店工作，商店聘用职工有聘期和月薪。

（1）试画出ER图，并在图上注明属性、联系的类型。

（2）将ER图转换成关系模型，并注明主键和外键。

2设某商业集团数据库中有三个实体集。

一是“公司”实体集，属性有公司编号、公司名、地址等；二是“仓库”实体集，属性有仓库编号、仓库名、地址等；三是“职工”实体集，属性有职工编号、姓名、性别等。

公司与仓库间存在“隶属”联系，每个公司管辖若干仓库，每个仓库只能属于一个公司管辖；仓库与职工间存在“聘用”联系，每个仓库可聘用多个职工，每个职工只能在一个仓库工作，仓库聘用职工有聘期和工资。

数据库设计中的实体关系模型与ER模型比较分析数据库设计是任何软件开发项目中的重要环节。

在设计数据库时，实体关系模型（Entity-Relationship Model，简称ER模型）和实体关系模型（Relational Model）是最常用的两种建模方法。

本文将对实体关系模型和ER模型进行比较分析。

实体关系模型是一种基于二维表格的模型，它使用关系型数据库来存储和管理数据。

在实体关系模型中，数据被组织成多个二维表格（也称为关系），每个关系由一组字段组成。

字段是表格中的列，用来描述实体的特征或属性。

关系中的行表示具体的实体实例，也就是存储的数据。

相比之下，ER模型更注重实体之间的关系。

ER模型使用实体、关系和属性等元素来描述现实世界的概念和关系。

在ER模型中，实体表示具有独立存在和唯一标识的现实世界对象，如人、物、地点等。

关系表示实体之间的联系，如一对一、一对多、多对多关系。

属性表示实体或关系的特征或属性。

在实体关系模型中，数据的结构是由多个关系（即表格）之间的链接关系来决定的。

每个关系都有一个主键，用来唯一标识关系中的每一行。

主键可以由一个或多个字段组成。

为了满足数据的一致性和完整性，实体关系模型还可以使用外键来连接多个关系。

在ER模型中，实体和关系之间的连接是通过关系型数据库的外键来实现的。

实体之间的关系通过关系型数据库中外键的引用来建立。

这样可以提高数据的一致性和完整性，同时也方便了数据的检索和查询。

实体关系模型和ER模型各有优势和劣势。

实体关系模型相对简单，易于理解和实现。

它适用于管理大量数据和复杂查询的场景，例如企业级应用、电子商务系统等。

实体关系模型还具有良好的标准化和规范化，能够提高数据的完整性和一致性。

相比之下，ER模型更加抽象和灵活。

它能够更好地反映现实世界的关系和概念。

ER模型适用于需求需求频繁变化的场景，如创业公司的项目、研发实验项目等。

ER模型也能够将复杂的关系和约束转化为可视化的图形模型，更容易与业务人员进行沟通和理解。

ER模型和关系模型是数据库设计中非常重要的概念，它们之间有着密切的对应关系。

在本文中，我们将深入探讨这两种模型的特点、关联和区别，以便更清晰地理解它们的重要性和应用价值。

1. ER模型的简介ER模型，即实体-关系模型，是由彼得·钱（Peter Chen）在1976年提出的一种数据模型。

它主要描述了现实世界中各种实体以及它们之间的关系，通过实体、属性和关系来构建数据库的模型。

在ER模型中，实体用矩形框表示，属性用椭圆形表示，关系用菱形表示，实体之间的联系用箭头表示。

2. 关系模型的简介关系模型是由埃德加·科德提出的，它是一种用表格形式来表示和操作数据的模型。

在关系模型中，数据以表的形式呈现，每个表代表一个实体，表中的行表示具体的实例，表中的列则表示实体的属性。

通过关系模型，可以更直观、方便地对数据进行操作和管理。

3. ER模型和关系模型的对应关系在数据库设计中，ER模型和关系模型有着密切的对应关系。

实际上，ER模型可以很自然地转换为关系模型。

在ER模型中，实体可以被转换为关系模型中的表，属性可以成为表的字段，关系可以成为表之间的关系。

通过这种对应关系，可以将现实世界中的概念和数据转化为数据库中的结构化数据，实现对数据的管理和应用。

4. 个人观点和理解我认为，ER模型和关系模型的对应关系是数据库设计中非常重要的一环。

通过对实体、属性和关系的建模，可以更清晰地把握数据的结构和关联，从而更有效地对数据进行管理和分析。

关系模型的表格形式也使得数据的操作和查询变得更加便捷和高效。

ER模型和关系模型的对应关系为数据库的设计和应用提供了坚实的基础和方法论支撑。

在本文中，我们深入探讨了ER模型和关系模型的对应关系，分析了它们的特点和重要性，并共享了个人的观点和理解。

通过对这一主题的全面评估和论述，相信读者对数据库设计和应用都会有更深入的理解和认识。

ER模型和关系模型在数据库设计中是非常重要的概念，它们之间有着密切的对应关系。