《绪论数据模型》课件

数据模型概论数据模型是描述数据及其关系的一种抽象化表示法它是数据库设计的基础,影响数据的组织、存储和处理方式理解数据模型的基本概念和类型,是掌握数据库知识的关键所在课程目标学习数据模型基础知识掌握数据模型构建方法理解不同类型数据模型的特点和应用学习如何根据需求设计合理的概念数场景据模型和逻辑数据模型提高数据分析能力了解数据模型发展趋势理解关系代数和关系演算等概念,提升掌握面向对象等新兴数据模型的特点数据处理和分析技能和应用什么是数据模型数据模型是对现实世界中数据的抽象描述,通过明确定义数据的结构、特征、关系及其约束,为应用软件的设计和开发提供有效的支撑它可以帮助系统分析师更好地理解和表达信息需求,并为数据库设计奠定基础优秀的数据模型应该具有清晰的表达、高度的灵活性和可适应性,能够精准反映业务需求并为信息系统的构建提供坚实的基础数据模型的分类概念数据模型逻辑数据模型描述现实世界中实体和实体之间关系的抽象根据特定的数据管理系统构建的模型,表示模型,独立于任何特定的数据管理系统或程数据在逻辑层面的组织结构序物理数据模型面向对象数据模型描述数据在具体存储媒体上的物理存储结将实体抽象为对象,并通过类、属性、方法构,是最底层的数据模型等概念来描述实体特性和行为概念数据模型描述数据结构独立于实现细节主要方法论概念数据模型是一种高层次的数据描述方概念数据模型专注于数据的语义层面,独立常见的概念数据模型包括实体-关系模型E-式,用于捕捉数据的实体、属性和关系,为后于具体的数据库实现技术,有利于与业务人R模型和面向对象模型,通过描述现实世界续的逻辑和物理模型设计奠定基础员进行充分沟通和需求分析的概念来满足信息系统的需求概念数据模型的特点独立于实现技术高度抽象12概念数据模型专注于描述数据通过实体、属性和联系等高层的语义和结构,不受实现技术的次概念,概念数据模型提供了对限制问题域的高度抽象描述面向用户易于理解和沟通34概念数据模型以用户的视角出概念数据模型以自然语言描述,发,更贴近实际应用场景和需使得数据结构和语义更易于用求户理解和交流概念数据模型的应用知识管理1概念数据模型可用于建立知识库,有效地存储和管理组织内部的知识资产,方便知识的共享和应用信息系统设计2概念数据模型可为信息系统的开发提供基础架构,有助于理解业务需求并指导系统设计业务流程优化3通过建立概念数据模型,可以清晰地反映组织的业务实体、属性和关系,为业务流程优化提供依据逻辑数据模型逻辑数据模型是在概念数据模型的基础上，根据特定的数据库管理系统DBMS来构建的数据模型它描述了数据在数据库中的组织和存储方式，如表、字段、关系等逻辑模型更贴近实际的数据库实现，需考虑特定DBMS的功能特点逻辑数据模型的特点层次和规范性语义和可理解性操作性和灵活性独立性和可移植性逻辑数据模型通过层次化的数逻辑数据模型使用更接近现实逻辑数据模型支持更丰富的数逻辑数据模型独立于具体的物据结构和严格的规范化定义,世界的概念和术语,增强了数据操作和灵活的数据访问,满理实现,具有较强的可移植性提供了更加系统和严密的数据据的语义表达和可理解性足更广泛的应用需求和应用迁移能力组织方式逻辑数据模型的种类层次型逻辑模型以树状结构组织数据,具有严格的层次关系,数据访问效率高应用于文件管理系统网状型逻辑模型允许多对多的关联关系,灵活性高但复杂度增加应用于复杂的业务领域关系型逻辑模型以二维表格形式组织数据,使用行列定义实体及其属性应用广泛,是当前主流模型关系数据模型关系表主键与外键关系代数操作关系数据模型使用二维表格来表示数据,每关系数据模型使用主键和外键来表示实体之关系数据模型支持一系列的代数操作,如选个表格称为一个关系每一个表由行和列组间的关系主键唯一标识一条记录,外键用择、投影、连接等,用于查询和操作数据库成,行代表记录,列代表属性来关联不同表格之间的数据中的信息关系数据模型的特点表格结构数据独立性关系数据模型以表格的形式组织数据,每个表格包含若干个行和列关系数据模型可以实现物理数据独立性和逻辑数据独立性标准语言易理解性关系数据模型使用SQL作为标准的数据操作语言,提高了通用性关系数据模型的表格结构与用户的思维方式更加贴近,易于理解关系数据模型的概念基本概念数据操作关系数据模型将数据组织成一系列二维表格,每个表格由行元组关系数据模型提供了一系列代数和演算操作,如选择、投影、连接和列属性组成每个元组代表一个独立的实体,属性则描述该实等,用于对数据表进行增删改查这些操作遵循严格的数学逻辑,确体的特征保数据的一致性和完整性关系数据模型的表达实体类型关系数据模型使用实体类型来表示现实世界中的对象,如人、产品或事件属性每个实体类型都有一组属性,用于描述该实体的特征,如名称、年龄或价格关系实体类型之间可以通过定义关系来表示它们之间的联系,如员工和部门、客户和订单关系数据模型的操作选择1从表中选取满足条件的行投影2选择表中需要的列连接3根据条件合并两个或多个表排序4按照指定的顺序对表进行排列集合运算5诸如并、交、差等集合操作关系数据模型提供了丰富的操作手段,包括选择、投影、连接、排序等基本操作,以及并、交、差等集合运算这些操作能够满足复杂的数据处理需求,是关系型数据库的核心功能之一关系代数基本操作投影和选择12关系代数包括集合理论中的基投影用于选择关系中的特定属本操作,如并、交、差、笛卡尔性,而选择用于过滤出满足指定积等条件的元组连接和除表达能力34连接用于连接两个或多个关系,关系代数提供了强大的表达能而除用于从一个关系中去除另力,能够描述复杂的数据查询和一个关系操作关系演算选择投影连接从关系中选择满足特定条件的元组通过选从关系中选择感兴趣的属性列,并去除重复将两个关系按照某些属性进行组合,生成一择运算可以满足特定的查询需求元组投影运算可以简化查询结果个新的关系连接运算可以实现关系间的组合查询层次数据模型层次数据模型是一种树状的数据结构,数据以层级关系进行组织每一个节点都只有一个父节点,除了根节点这种结构清晰简单,适合表示具有层级关系的数据,如组织架构、文件目录等在层次模型中,关系是明确定义的,可以通过遍历或导航来访问数据这种模型结构简单,但扩展性和灵活性较差层次数据模型的特点结构简单查询高效冗余度低限制性强层次数据模型采用树状结构表由于数据间的关系明确,层次层次模型中每个实体只在树中层次模型中实体之间的联系较示数据之间的关系,结构清晰数据模型的查询和导航操作效出现一次,避免了数据冗余为严格,对数据的灵活性和独易懂,更易于理解和维护率较高立性有所限制层次数据模型的表达根节点1层次数据模型从一个特殊的根节点开始子节点2每个非根节点有且仅有一个父节点叶节点3没有子节点的节点称为叶节点层次数据模型将数据组织成一个以根节点为起点的树状结构每个非根节点都有且仅有一个父节点,形成一个父子关系的层次结构最底层的节点称为叶节点,没有子节点这种结构能清晰地表达数据之间的上下级关系网状数据模型网状数据模型是一种灵活的数据模型，它允许数据实体之间存在多对多的关系这种模型不限制数据实体之间的关联方式，可以更好地反映现实世界中复杂的关系网状数据模型通过指针机制实现实体之间的联系,每个实体都有一个指向其他实体的指针这种灵活的结构使得数据搜索和访问更加高效,适用于复杂的数据关系网状数据模型的特点灵活的连接非线性导航多层级关系网状模型中各个实体可以采用多种方式进行用户可以通过不同的路径进行灵活导航,更网状模型支持实体之间的多层级关系,可以相互连接,支持复杂的业务场景好地满足复杂查询需求更准确地反映复杂的数据结构网状数据模型的表达节点Entity网状数据模型中的基本单元，表示实体或对象连接Relationship节点之间的链接关系，可以是一对

一、一对多或多对多属性Attribute用于描述节点和连接的特征和数据导航Navigation可以沿着任意连接自由导航，不受限制面向对象数据模型面向对象数据模型是一种新型的数据模型,它将数据和操作统一到对象中,并通过类来定义对象的结构和行为这种模型更贴近现实世界,具有封装、继承、多态等特性,能够更好地表达现实世界的复杂关系面向对象数据模型将现实世界中的实体抽象成类,类包含属性和方法,可以通过继承机制来表达实体之间的层次关系这种模型更加直观和灵活,有助于开发复杂的数据库应用程序面向对象数据模型的特点数据抽象数据封装面向对象数据模型将现实世界中数据与方法绑定在一起,通过访问的对象抽象成类和对象,更好地反控制实现了数据的隐藏和保护,增映了客观事物的本质特征强了安全性继承特性多态性子类可以继承父类的属性和方法,对象可以根据不同的上下文表现实现了数据和行为的复用,提高了出不同的行为,增强了系统的灵活开发效率性和扩展性面向对象数据模型的概念基于类和对象的设计封装和继承面向对象数据模型以类class和类定义了对象的属性和方法,支对象object为基础,定义了数据持数据封装和继承等面向对象特的表示和处理方式性复杂数据结构动态绑定面向对象模型可以表示更加复杂对象的方法在运行时进行动态绑的数据结构,如嵌套对象、集合定,实现更加灵活的数据处理等面向对象数据模型的表达类1定义数据的结构和行为对象2类的实例化属性3描述对象的特征方法4定义对象的行为面向对象数据模型采用面向对象的概念来描述数据它以类作为基本构建块,类定义了数据的结构和行为类的实例化为对象,对象拥有属性描述其特征,以及方法定义其行为这种面向对象的表达方式更贴近人类的思维模式,提高了数据建模的可读性和可维护性数据模型的发展趋势云计算与大数据移动互联网网络协作人工智能数据模型应当适应云计算和大数据模型应当支持移动应用程数据模型应当支持多方协作,实数据模型应当与机器学习等人数据环境,提高灵活性和可扩展序,满足随时随地访问数据的需现数据的动态共享和交换工智能技术相结合,提高数据分性求析的智能化水平课程小结概括回顾知识拓展未来发展本课程系统地介绍了数据模型的概念、分数据模型是数据库设计和信息系统开发的随着大数据、人工智能等新兴技术的发类、特点和应用涵盖了关系、层次、网基础学习数据模型有助于深入理解数据展，数据模型正在朝着更加灵活、智能的状和面向对象等主要数据模型的原理和表存储、管理和查询的本质方向演进我们需要持续关注数据模型的达方式前沿动态思考题通过对本课程的学习和思考，我们应该能够回答以下问题:1数据模型的概念和分类是什么2不同类型的数据模型有哪些特点和应用3关系数据模型的基本概念和运算是什么4层次数据模型和网状数据模型分别有哪些特点和表达方式5未来数据模型的发展趋势是什么请仔细思考并尝试给出自己的想法和见解。