下载文档原格式
3.简述如下概念，并说明它们之间的联系与区别:。
（1）域，笛卡尔积，关系，元组，属性答：域：域是一组具有相同数据类型的值的集合。
笛卡尔积：给定一组域D1，D2，…，Dn，这些域中可以有相同的。
这组域的笛卡尔积为：D1×D2×…×Dn＝｛（d1，d2，…，dn）｜di?Di，i＝1，2，…，n ｝其中每一个元素（d1，d2，…，dn）叫作一个n元组（n-tuple）或简称元组（Tuple）。
元素中的每一个值di叫作一个分量（Component）。
关系：在域D1，D2，…，Dn上笛卡尔积D1×D2×…×Dn的子集称为关系，表示为R（D1，D2，…，Dn）元组：关系中的每个元素是关系中的元组。
属性：关系也是一个二维表，表的每行对应一个元组，表的每列对应一个域。
由于域可以相同，为了加以区分，必须对每列起一个名字，称为属性（Attribute）。
（2）超码，主码，候选码，外码答：超码：对于关系r的一个或多个属性的集合A，如果属性集A可以唯一地标识关系r中的一个元组，则称属性集A为关系r的一个超码 (superkey) 。
候选码：若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组，则称该属性组为候选码（Candidate key）。
主码：若一个关系有多个候选码，则选定其中一个为主码（Primary key）。
外码：设F是基本关系R的一个或一组属性，但不是关系R的码，如果F与基本关系S 的主码Ks相对应，则称F是基本关系R的外码（Foreign key），简称外码。
基本关系R称为参照关系（Referencing relation），基本关系S称为被参照关系（Referenced relation）或目标关系（Target relation）。
关系R和S可以是相同的关系。
(3)关系模式，关系，关系数据库答：关系模式：关系的描述称为关系模式（Relation Schema）。
1.试述关系模型的三个组成部分。
答：关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束三部分组成。
2.试述关系模型的完整性规则。
在参照完整性中，什么情况下外码属性的值可以为空值？答：关系模型中可以有三类完整性约束：实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。
关系模型的完整性规则是对关系的某种约束条件。
①实体完整性规则：若属性A是基本关系R的主属性，则属性A不能取空值。
②参照完整性规则：若属性(或属性组)是基本关系R的外码，它与基本关系S的主码K,相对应(基本关系A和S不一定是不同的关系)，则对于R中每个元组在F上的值必须为下面二者之一：-或者取空值(F的每个属性值均为空值)；・或者等于S中某个元组的主码值。
③用户定义的完整性是针对某一具体关系数据库的约束条件。
它反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求在参照完整性中，如果外码属性不是其所在关系的主属性，外码属性的值可以取空值。
3.代数的基本运算有哪些？如何用这些基本运算来表示其他运算？答：在8种关系代数运算中，并、差、笛卡儿积、投影和选择5种运算为基本运算；其他三种运算，即交、连接和除，均可以用这5种基本运算来表达。
2.3补充习题1.选择题(1) 关于关系模型，下列叙述不正确的是（D ）。
A.一个关系至少要有一个候选码B.列的次序可以任意交换C.行的次序可以任意交换D.一个列的值可以来自不同的域(2) 下列说法正确的是（A）。
A.候选码都可以唯一地标识一个元组B.候选码中只能包含一个属性C.主属性可以取空值D.关系的外码不可以取空值(3) 关系操作中，操作的对象和结果都是（B ）。
A.记录B.集合C.元组D.列(4) 假设存在一张职工表，包含“性别”属性, 要求这个属性的值只能取“男”或“女”，这属于（C )oA.实体完整性B.参照完整性C.用户定义的完整性D.关系不变性（5）有两个关系R（A,B,C）和S（B,C,D），将R和S进行自然连接，得到的结果包含几个列（B）。
总体要点：实体与联系、E-R图画法、关系模型、E-R图向关系模型的转换、关系模型的数学基础（关系代数）一概念模型: 实体-联系模型。
实体：可以相互区分的事物。
实体集：同类实体的集合。
联系：实体集之间的相互关联。
候选码是在一个实体集（或联系集）中可以用于区分不同实体的单个属性或若干属性的组合。
主码：当一个实体集中有多个候选码，可以选定其中的一个作为主码。
联系—实体集之间的对应关系：一对多联系(1:n) 多对多联系(n:n)一对一联系(1:1) 注意：两个方向结合才能判断一个联系的类型。
二逻辑模型概念模型（实体-联系）只能反映信息世界的抽象表示，还没有反映组织数据和操作数据的方式。
逻辑模型完成此项任务。
逻辑模型要体现三个方面的特征：1）数据结构，描述数据用什么结构组织起来；2）数据操作，描述可以对数据进行哪些操作；3）数据约束，描述数据规则从而保证数据完整。
关系数据模型的特点：用表及表间关联表示数据组织结构；用关系操作表示数据操作；包含一组完整性约束规则。
关系模型的基本概念关系：将一个没有重复行、重复列的二维表看成一个关系。
属性：二维表的每一列在关系中称为属性。
元组（记录）：二维表的每一行在关系中称为关系的一个元组。
关键字：用于区分不同元组的属性或属性组合。
关系中能够作为关键字的属性或属性组合不是唯一的。
凡在关系中能够区分不同元组的属性或属性组合，成为候选关键字，在候选关键字中选择一个作为关键字，成为主关键字或主键。
主键是唯一的。
外部关键字：如果关系中某个属性（或属性组合）是另一个关系的关键字，则称此属性（或属性组合）为本关系的外部关键字。
外部关键字体现联系。
设计关系型数据库中，要明确给出数据库需要哪些关系（表），每个关系有哪些属性，把这些称为数据库的关系模式。
逻辑模型设计阶段的任务就是设计出整个数据库的关系模式。
从概念模型设计的结果——E-R图中，可以导出关系模式，导出方法遵循两点原则：E-R图中的每个实体，都转换成一个关系模式。
第二章关系运算关系模型有三方面的内容：关系数据结构、关系完整性和关系运算2。
1关系数据结构关系数据结构非常单一：就是一张具有行列结构的二维表。
以集合论观点说：关系是一个元数为K的元组集合，每个元组有K个属性值。
1、域：（与属性值的域相比相同吗？）是具有相同特性的数据集合。
在计算机语言中，常用数据类型作为域使用，再通过条件把取值范围限定在一定的范围内。
2、笛卡儿积：（1）是定义在一组域上的集合，假定P：34（2）元组：积中的每个元素；分量：元组中的每个值；域的基数：域中所具有元素的个数。
（3）例1、例2、例3（相同的情况下也可以构成笛卡儿积）、例4：（4）n个域的笛上卡儿积是一张二维表：表中每一行是一个元组，每一列为一个域，二维表的元数等于从每个域中各取一个元素的所有可能组合。
如表2-1。
P：35练习：D1={计算机，数学，英语} D2={周华，王海，李力}，则D1与D2的笛卡儿积为：{（计算机，周华），（计算机，王海），（计算机，李力），（数学，周华），（数学，王海），（数学，李力），（英语，周华），（英语，王海），（英语，李力）}，共9个元组。
该笛卡儿积的基数为9。
3、关系：关系其实是笛卡儿积的一个子集。
在计算机中体现时，一个关系就是一张二维表，每个关系都有一个关系名。
一个关系可以存储为一个文件。
（1）例5（2）关系的六个性质：P：35 同一关系不能有相同的属性名、不能有重复的元组、属性值不可再分。
（3）例6、例7——表中不能套表！即表不嵌套！练习：职工（职工号，姓名，。
工资（基本工资，职务工资，交通补助。
）应该分成两个表，再用需要时用连接属性方法将两表联接。
4、关系模式：（1）关系模式（关系的型）：是对关系具体结构的描述，通用格式为R（U，D，DOM，F，I）；其中R为关系名，D为所有属性名集合，D为该关系的所有定义域的集合；DOM给出属性与域之间的对应关系，F为该关系的各属性间的数据依赖的集合；I为关系中所定义的完整性规则的集合。
第二章 关系数据模型一、选择题1.常见的数据模型是A.层次模型、网状模型、关系模型B.概念模型、实体模型、关系模型C.对象模型、外部模型、内部模型D.逻辑模型、概念模型、关系模型答案：A2. 一个结点可以有多个双亲，结点之间可以有多种联系的模型是A.网状模型B.关系模型C.层次模型D.以上都有答案：A3．层次型、网状型和关系型数据库划分原则是A）记录长度B）文件的大小C）联系的复杂程度D）数据之间的联系答案：D4．层次模型不能直接表示A）1：1关系B）1：m关系C）m：n关系D）1：1和1：m关系答案：C5.层次数据模型的基本数据结构是A.树B.图C.索引D.关系答案：A6.层次模型实现数据之间联系的方法是A.连接B.指针C.公共属性D.关系答案：B7．用二维表结构表示实体以及实体间联系的数据模型称为A．网状模型B．层次模型C．关系模型D．面向对象模型答案：C8.关系数据模型的基本数据结构是A.树B.图C.索引D.关系答案：D9.下面关于关系性质的说法，错误的是A.表中的一行称为一个元组B.行与列交叉点不允许有多个值C.表中的一列称为一个属性D.表中任意两行可能相同答案：D10．下列所述数据模型概念，不正确的是A)不同记录型的集合B)各种记录型及其联系的集合C)E-R图表示的实体联系模型D)数据库的概念模型答案：A11．关系数据模型A）只能表示实体之间1：1联系B）只能表示实体之间1：m联系C）只能表示实体之间m：n联系D）可以表示实体间的任意联系答案：D12.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，简化程序员和数据库开发建立工作的模型是A.网状模型B.关系模型C.层次模型D.以上都有答案：B13．对关系模型叙述错误的是A）在严格的数学理论、集合论和谓词基础之上B）微机DBMS绝大部分采取关系数据模型C）用二维表表示关系模型是其一大特点D）不具有连接操作的DBMS也可以是关系数据库系统答案：D14.关系数据模型是目前最重要的一种数据模型，它的三个要素分别是A.实体完整性、参照完整性、用户自定义完整性B.数据结构、关系操作、完整性约束C.数据增加、数据修改、数据查询D.外模式、模式、内模式答案：B15．实体是信息世界中的术语，与之对应的数据库术语为A）文件B）数据库C）字段D）记录答案：D16．同一个关系模型的任两个元组值A）不能全同B）可全同C）必须全同D）以上都不是答案：A17．在通常情况下，下面关系中不可以作为关系数据库的关系是A）R1（学生号，学生名，性别）B）R2（学生号，学生名，班级号）C）R3（学生号，学生名，宿舍号）D）R4（学生号，学生名，简历）答案：D18．一个关系数据库文件中的各条记录A）前后顺序不能任意颠倒，一定要按照输入的顺序排列B）前后顺序可以任意颠倒，不影响库中的数据关系C）前后顺序可以任意颠倒，但排列顺序不同，统计处理的结果就可能不同 D）前后顺序不能任意颠倒，一定要按照关键字段值的顺序排列答案：B19.下面的选项不是关系数据库基本特征的是A. 不同的列应有不同的数据类型B. 不同的列应有不同的列名C. 与行的次序无关D. 与列的次序无关答案：A20．关系模式的任何属性A）不可再分B）可再分C）命名在该关系模式中可心不惟一D）以上都不对答案：D21．关系中任何一列的属性取值A)可以再分成更小的数据项，并可取自不同域中的数据B)可以再分成更小的数据项，不能取自不同域 中的数据C)不可再分的数据项，只能取自同一域 中的数据D)不可再分的数据项，可取自大在不同域中数据答案：C22．关系模型中，一个关键字是A）可由多个任意属性组成B）至多由一个属性组成C）可由一个或多个其值能唯一标识该关系模式中任何元组的属性组成D）以上都不是答案：C23．关系数据库中的关键字是指A）能惟一决定关系的字段B）不可改动的专用保留字C）关键的很重要的字段D）能惟一标识元组的属性或属性集合答案：D24.一个关系只有一个A. 候选关键字B.外关键字C.超关键字D.主关键字答案：D25.关系模型中，一个关键字是A. 可以由多个任意属性组成B. 至多由一个属性组成C. 由一个或多个属性组成，其值能够惟一标识关系中一个元组D. 以上都不是答案：C26．有一名为”销售”实体，含有：商品名、客户名、数量等属性，该实体主键A)商品名B)客户名C)商品名+客户名D)商品名+数量答案：C27．有殒为”列车运营”实体，含有：车次、日期、实际发车时间、实际抵达时间、情况摘要等属性，该实体主键是A)车次B)日期C)车次+日期D)车次+情况摘要答案：C28.在订单管理系统中，客户一次购物（一张订单）可以订购多种商品。
数据库系统概念原书第7版数据库系统是现代计算机科学和信息技术领域中的重要研究方向，它对于数据管理和数据处理具有举足轻重的意义。
本篇文章将围绕《数据库系统概念》第7版这本原书展开讨论，介绍数据库系统的基本概念和原理。
第一章：绪论数据库系统是通过计算机程序组织、存储和管理数据的系统。
它的核心目标是提供高效、可靠和安全的数据管理服务。
通过对数据的集中管理和共享，数据库系统可以提高数据存储和查询的效率，有效管理大量的数据。
第二章：关系模型关系模型是数据库系统中最重要的数据模型之一，它使用关系来表示数据之间的联系。
关系模型通过表格的形式来组织数据，表格中的每一行代表一个实体，每一列代表一个属性。
关系模型能够提供灵活的数据查询和数据操作能力。
第三章：SQL语言结构化查询语言(SQL)是数据库系统中用于查询和操作数据库的标准语言。
SQL语言具有简洁、易学和强大的特点，能够帮助用户快速实现数据存储和查询操作。
本章内容将介绍SQL语言的基本语法和常用查询操作。
第四章：关系数据库设计关系数据库设计是数据库系统中一个关键的环节，它涉及到数据库的结构设计和数据模型设计。
合理的数据库设计可以提高数据存储和查询的效率，减少数据冗余和数据不一致的问题。
本章内容将介绍关系数据库设计的基本原理和方法。
第五章：高级关系数据库设计高级关系数据库设计是在关系数据库设计的基础上进一步优化和完善数据库的设计。
它包括了主键和外键的设计、索引的设计以及数据库规范化等内容。
通过高级关系数据库设计，可以提高数据库的性能和可靠性。
第六章：数据仓库与数据挖掘数据仓库和数据挖掘是数据库系统中的重要技术，用于从大量的数据中挖掘有价值的信息。
数据仓库是一个面向主题的、集成的和稳定的数据集合，数据挖掘是从数据仓库中发现隐藏在数据中的模式和规律。
本章内容将介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念和方法。
第七章：NoSQL数据库NoSQL数据库是一种非关系型的数据库系统，它能够有效地处理大规模和高速增长的数据。
