[SingleSele]数据库系统概论（基础篇）笔记

数据库系统概论（基础篇）中国人民大学

数据库系统概论（基础篇）中国人民大学

初识数据库系统

引言

数据库系统的发展经历了三代演变
- 层次/网状数据库系统、关系数据库系统、新一代数据库系统
造就了四位图灵奖得主
- C.W.Bachman、E.F.Codd、James Gray、M.R.Stonebraker
发展了一门计算机基础学科
- 数据建模和DBMS核心技术为主，内容丰富领域宽广
带动了一个巨大相关产业
- DBMS及其相关工具产品、应用套件、解决方案

数据库的四个基本概念

数据 Data
数据库 Database，DB
数据库管理系统 Database Management System，DBMS
数据库系统 Database System，DBS

数据

数据（Data）是数据库中存储的基本对象
数据的定义
- 描述事物的符号记录
数据的种类
- 数字、文字、图形、图像、音频、视频、学生的档案记录、订单情况等
数据的含义称为为数据的语义，数据与其语义是密不可分的
日常生活中，人们可以直接使用自然语言来描述事物
计算机常常用记录来描述，如学生档案中的学生记录
数据的形式不能完全表达其内容
数据的解释
- 语义：学生姓名、性别、出生年份、籍贯、所在系别、入学时间
- 解释：李明是大学生，1995年5月生，男，江苏南京人，2013年考入计算机系
数据有结构：记录是计算机存储数据的一种格式或一种方法

数据库

数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合
为什么要建立数据库
- 收集并抽取出一个应用所需要的大量数据，将其保存，以供进一步加工处理，抽取有用信息，转换为有价值的知识。
数据库的基本特征
- 数据按一定的数据模型组织、描述和储存
- 可为各种用户共享、冗余度较小、易扩展
- 数据独立性较高

数据库定义

数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合
可以供各种用户共享，具有最小冗余度和较高的数据独立性
数据库管理系统在数据库建立、运用和维护时对数据库进行统一控制，以保证数据的完整性、安全性，并在多用户同时使用数据库时进行并发控制，在发生故障后对数据库进行恢复

数据库管理系统

DBMS概念
- 位于用户应用与操作系统之间的一层数据管理软件
- 是基础软件，是一个大型复杂的软件系统
数据库管理系统的用途
- 科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据

数据库管理系统的主要功能
- 数据定义功能
  - 提供数据定义语言（DDL）
  - 定义数据库中的数据对象
- 数据组织、存储和管理
  - 分类组织、存储和管理各种数据
  - 确定数据在存储级别上的结构和存取方式
  - 实现数据之间的联系
  - 提供多种存取方法，提高存取效率
- 数据操纵功能
  - 提供数据操纵语言（DML）
  - 实现对数据库的基本操作（查询、插入、删除和修改）
- 数据库的事务管理和运行管理
  - 数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用
  - 发生故障后的系统恢复数据库
  - 由数据库管理系统统一管理和控制，保证事物正确运行
- 数据库的建立和维护功能
  - 提供实用程序、工具，完成数据库数据批量装载，数据库转储，介质故障恢复，数据库的重组织和性能监视等
- 其他功能
  - 数据库管理系统与网络中其他软件系统的通信
  - 数据库管理系统系统间的数据转换
  - 异构数据库之间的互访和互操作

数据库系统

DBS概念
- 是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成
- 在不引起混淆的情况下常常把数据库系统简称为数据库
数据库系统的构成
- 数据库
- 数据库管理系统（及其应用开发工具）
- 应用程序
- 数据库管理员（DataBase Administrator，DBA）

数据管理技术的产生，数据管理系统的特点

数据管理技术的产生和发展

什么是数据管理
- 对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护
- 数据处理和数据分析的中心问题
数据管理技术的发展过程
- 人工管理阶段（20世纪50年代中之前）
- 文件系统阶段（20世纪50年代末~60年代中）
- 数据库系统阶段（20世纪60年代末~现在）

数据库系统的特点
- 数据结构化
- 数据的共享性高，冗余度低且易扩充
- 数据独立性高
- 数据由数据库管理系统统一管理和控制

数据结构化

数据独立性

物理独立性
- 指用户的应用程序与数据库中数据的物理存储是相互独立的。当数据的物理存储改变了，应用程序不用改变
逻辑独立性
- 指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的。数据的逻辑结构改变了，应用程序不用改变
数据独立性由数据库管理系统的二级映像功能来保证

数据由数据管理系统统一管理和控制

数据库系统的核心：数据模型

概念模型、数据模型

数据模型

数据模型是对现实世界数据特征的抽象
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
数据模型是数据库系统的核心和基础

两类数据模型

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
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、面向对象数据模型、对象关系数据模型、半结构化数据模型等
  按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS实现
- 物理模型是对数据库最底层的抽象
  描述数据在系统内（磁盘上）的表示和存取方法

概念模型

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
- 简单、清晰、易于用户理解

信息世界中的基本概念

实体 Entity
- 客观存在并可相互区别的事物称为实体。可以是具体的人、事、物或抽象的概念。
属性 Attribute
- 实体所具有的某一特征称为属性。一个实体可以由若干个属性来刻画。
码 Key
- 唯一标识实体的属性集称为码。
实体型 Entity Type
- 用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体称为实体型。
实体集 Entity Set
- 同一类型实体的集合称为实体集。
联系 Relationship
- 现实世界中事物内部以及事物之间的联系在信息世界中反应为实体（型）内部的联系和实体（型）之间的联系
- 实体内部的联系：是指组成实体的各属性之间的联系
- 实体之间的联系：是指不同实体集之间的联系，有一对一、一对多、多对多等多种类型

实体-联系方法

概念模型的一种表示方法
实体-联系方法 Entity-Relationship Approach
- 用E-R图来描述现实世界的概念模型
- E-R方法也称E-R模型

数据模型的组成要素

数据模型是严格定义的一组概念的集合
- 精确的描述了系统的静态特征、动态特征和完整性约束条件
数据模型由三部分组成
- 数据结构——描述系统的静态特征
- 数据操作——描述系统的动态特征
- 完整性约束 Integrity Constraint

数据结构

刻画数据模型性质的重要方面
- 数据结构的类型来命名数据模型
- 层次结构-层次模型、网状结构-网状模型、关系结构-关系模型
描述数据库的组成对象——对象的类型、内容、性质
描述对象之间的联系

数据操作

数据操作
- 对数据库中各种对象的实例允许执行的操作的集合
- 包括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）
数据操作语言
- 定义数据操作的确切含义、符号、优先级
- 实现数据操作的语言
  - 查询语言——Query Language
  - 更新语言——DML

数据的完整性约束条件

一组完整性规则的集合
- 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依存规则
- 用以限定符合数据模型的数据库状态及状态的变化，以保证数据的正确、有效和相容。
数据模型对完整性约束条件的定义
- 反映和规定必须遵守的基本的通用的完整性约束条件
- 提供定义完整性约束条件的机制，以反映具体应用所涉及的数据必须遵守的特定的语义约束条件

层次模型、网状模型

常用的数据模型

层次模型
网状模型
关系模型
面向对象数据模型
对象关系数据模型
半结构化数据模型
非结构化数据模型、图模型

层次模型

层次模型用树形结构来表示各类实体以及实体间的联系
表示方法
- 实体型：用记录类型描述，每个节点表示一个记录类型（实体）
- 属性：用字段描述，每个记录类型可包含若干个字段
- 联系：用节点之间的连线表示记录类型（实体）之间的一对多的父子联系
层次模型的定义
- 满足下面两个条件的基本层次联系的集合为层次模型
  - 有且只有一个节点没有双亲节点，这个节点称为根结点
  - 根以外的其他节点有且只有一个双亲节点

层次模型的数据结构

层次模型的数据操纵与完整性约束

层次模型的数据操纵
- 查询
- 插入
- 删除
- 更新
层次模型的完整性约束条件
- 无相应的双亲结点值就不能插入子女结点值
- 如果删除双亲结点值，则相应的子女结点值也被同时删除
- 更新操作时，应更新所有相应记录，以保证数据的一致性

层次模型的优缺点

优点
- 层次模型的数据结构比较简单清晰
- 查询效率高，性能优于关系模型，不低于网状模型
- 层次数据模型提供了良好的完整性支持
缺点
- 结点之间的多对多联系表示不自然
- 对插入和删除操作的限制多，应用程序的编写比较复杂
- 查询子女结点必须通过双亲结点
- 层次数据库的命令（语音）趋于程序化

网状模型

网状数据库系统采用网状结构来表示各类实体以及实体间的联系
表示方法（与层次数据模型相同）
- 实体型：用记录类型描述，每个结点表示一个记录类型（实体）
- 属性：用字段描述，每个记录类型可包含若干个字段
- 联系：用结点之间的连线表示记录类型（实体）之间的一对多的父子联系
网状模型的定义
- 满足下面两个条件的基本层次类型的集合
  - 允许一个以上的节点无双亲
  - 一个结点可以有多于一个的双亲

网状模型的数据结构

多对多联系在网状模型中的表示

网状模型间接表示多对多联系
方法：将多对多联系分解成一对多联系

网状模型的数据操纵与完整性约束

导航式的查询语言和增删改操作语言
完整性约束条件不严格
- 允许插入尚未确定双亲结点值的子女结点值
- 允许只删除双亲结点值
实际的网状数据库系统提供了一定的完整性约束
- 支持码的概念：唯一标识记录的数据项的集合，取唯一的值
- 保证一个联系中双亲记录与子女记录之间某些约束条件

网状模型的优缺点

优点
- 能够更为直接地描述现实世界，如一个结点可以有多个双亲
- 具有良好的性能，存取效率高
缺点
- 结构比较复杂，而且随着应用环境的扩大，数据库的结构就变得越来越复杂，不利于最终用户掌握
- DDL、DML语言复杂，用户不容易使用
- 记录之间联系是通过存取路径实现的，应用程序必须选择存取路径，加重了程序员的负担

关系模型

关系数据库系统采用关系模型作为数据的组织方式
1970年美国IBM公司SanJose研究室的研究院E.F.Codd首次提出了数据库系统的关系模型
数据库厂商推出的数据库管理系统几乎都支持关系模型

关系 Relation
- 一个关系对应通常说的一张表
元组 Tuple
- 表中的一行即为一个元组
属性 Attribute
- 表中的一列即为一个属性，给每一个属性起一个名称即属性名
主码 Key
- 也称码键。表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组
域 Domain
- 是一组具有相同数据类型的值的集合。属性的取值范围来自某个域
分量
- 元组中的一个属性值
关系模式
- 对关系的描述
关系必须是规范化的，满足一定的规范条件
- 每一个分量必须是一个不可分的数据量
- 不允许表中还有表

关系模型的操纵与完整性约束

数据操作是集合操作，操作对象和操作结果都是关系
- 查询
- 插入
- 删除
- 更新
存取路径对用户隐蔽，用户只要指出“找什么”，不必详细说明“怎么找”，提高了数据的独立性，提高了用户生产率
关系的完整性约束条件
- 实体完整性（关系的两个不变性）
- 参照完整性（关系的两个不变性）
- 用户定义的完整性

关系模型的优缺点

优点
- 建立在严格数学概念的基础上
- 概念单一
  - 实体和各类联系都用关系来表示
  - 对数据的检索结果也是关系
- 关系模型的存取路径对用户透明
  - 具有更高的数据独立性，更好的安全保密性
  - 简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作
缺点
- 存取路径对用户透明，查询效率往往不如格式化数据模型
- 为提高性能，必须对用户的查询请求进行优化，增加了开发数据库管理系统的难度

数据库系统的结构

从数据库应用开发人员角度看
- 数据库采用三级模式结构，是数据库系统内部的系统结构
从数据库最终用户角度看
- 数据库系统的结构有
  - 单用户结构
  - 主从式结构
  - 分布式结构
  - 客户-服务器
  - 浏览器-应用服务器/数据库服务器

数据库系统模式的概念

模式 Schema
- 是对数据库逻辑结构和特征的描述
- 是型的描述，不涉及具体值
- 模式是相对稳定的
实例 Instance
- 数据库某一时刻的状态——模式的一个具体值
- 同一个模式可以有很多实例

数据库系统的三级模式结构

模式

模式（也称逻辑模式）
- 数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述
- 所有用户的公共数据视图
一般，某个应用的数据库有一个模式
模式是数据库系统模式结构的中心
- 与数据的物理存储细节和硬件环境无关
- 预聚体的应用程序、开发工具及高级程序设计语言无关
定义模式
- DDL定义数据的逻辑结构，以某种数据模型为基础
  - 数据记录有哪些数据项构成，数据项的名字、类型、取值范围等
- 定义数据之间的关系
- 定义与数据有关的安全性、完整性要求

外模式

外模式（也称子模式或用户模式）
- 数据库用户使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述
- 数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示
外模式与模式的关系
- 外模式通常是模式的子集、一个模式可以有多个外模式
- 反映了不同用户的应用需求、看待数据的方式、对数据保密的要求
- 对模式中某一数据，在不同的外模式中，结构、类型、长度、保密级别都可以不同
外模式与应用的关系
- 一个外模式可以为多个应用系统所使用，一个应用程序只能使用一个外模式
外模式的用途
- 每个用户只能看见和访问所对应的外模式中的数据，简化用户视图
- 保证数据库安全性的一个有力措施

内模式

内模式（也称存储模式）
- 是数据物理结构和存储方式的描述
- 是数据在数据库内部的表示方式
  - 记录的存储方式（比如顺序存储，堆存储，Cluste按hash方法存储等）
  - 索引的组织方式（B+树，Bitmap，Hash）
  - 数据是否压缩存储
  - 数据是否加密
  - 数据存储记录结构的规定——如定长/变长，记录是否可以跨页存放等
一个数据库只能有一个内模式

数据库的二级映像功能与数据独立性

三级模式是对数据的三个抽象级别
数据库管理系统内部提供二级映像
- 外模式/模式映像
- 模式/内模式映象
三个抽象层次的联系和转换

外模式/模式映像

对每一个外模式，有一个外模式/模式映像
- 定义外模式与模式之间的对应关系
- 映像定义通常包含在外模式中
保证数据的逻辑独立性
- 当模式改变时，数据库管理员对外模式/模式映像作相应改变，使外模式保持不变。
- 应用程序是依据数据的外模式编写的，应用程序不必修改，保证了数据与程序的逻辑独立性，简称数据的逻辑独立性

模式/内模式映象

模式/内模式映象
- 定义了数据全局逻辑结构与存储结构之间的对应关系
  - 如，说明某个逻辑记录对应何种存储结构
数据库中模式/内模式映象是唯一的
- 该映像定义通常包含在模式描述中
保证数据的物理独立性
- 当数据库的存储结构改变了（例如选用了另一种存储结构），数据库管理员修改模式/内模式映象，使模式保持不变
- 模式不变，则应用程序不变，保证了数据与程序的物理独立性，简称数据的物理独立性

数据库的二级映像功能与数据独立性的意义

保证了应用程序的稳定性
- 除非应用需求本身发生变化，否则应用程序一般不需要修改
从程序为中心——发展为以数据为中心
- 具有了数据与程序之间的独立性，使的数据的定义和描述可以从应用程序中分离出去
数据的存取由数据库管理系统管理
- 简化了应用程序的编制
- 大大减少了应用程序的维护和修改

数据库系统的组成

数据库
数据库管理系统（及其开发工具）
应用程序
数据库管理员

硬件平台及数据库

数据库系统对硬件资源的要求
- 足够大的内存
- 足够大的磁盘或磁盘阵列等外部设备
- 较高的通道能力，提高数据传送率

软件

数据库管理系统
支持数据库管理系统运行的操作系统
与数据库接口的高级语言及其编译系统
以数据库管理系统为核心的应用开发工具
为特定应用环境开发的数据库应用系统

人员

数据库管理员
系统分析员和数据库设计人员
应用程序员
最终用户

不同的人员涉及不同数据的抽象级别，具有不同的数据视图

数据库管理员 DBA

参与确定数据库中的信息内容和结构
参与数据库的存储结构和存取策略的设计
参与确定数据安全性要求和完整性约束条件
监控数据库的使用和运行
- 周期性转储数据库
  - 数据文件
  - 日志文件
- 系统故障恢复
- 介质故障恢复
- 监视审计文件
数据库的改进和重组
- 性能监控和调优
- 定期对数据库进行重组织，以提高系统的性能
- 需求增加和改变时，数据库需要重构造

系统分析员

负责应用系统的需求分析和规范说明
与用户及数据库管理员结合，确定系统的软硬件配置
参与数据库系统的概要设计

数据库设计人员

参加用户需求调查和系统分析
确定数据库中的数据
设计数据库各级模式

应用程序员

设计和编写应用程序的程序模块
进行调试和安装

用户

用户是指最终用户EndUser。他们通过应用系统的用户接口使用数据库。

偶然用户
- 不经常访问数据库，但每次访问数据库时往往需要不同的数据库信息
- 企业或组织机构的高中级管理人员
简单用户
- 主要工作是查询和更新数据库
- 银行的职员、机票预订人员、旅馆总台服务员
复杂用户
- 工程师、科学家、经济学家、科技工作者等
- 直接使用数据库语言访问数据库，甚至能够基于数据库管理系统的应用程序接口编制自己的应用程序

小结

概念结构设计

概念模型

概念结构设计

什么是概念结构设计
- 将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即****概念模型**的过程就是概念结构设计
- 概念结构是现实世界的一个真实模型。是各种数据模型的共同基础，它比数据模型更独立于机器、更抽象，从而更加稳定
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
- 简单、清晰、易于用户理解

E-R模型

实体之间的联系

两个实体型之间的联系，可分为三种
- 一对一联系(1:1)
- 一对多联系(1:n)
- 多对多联系(m:n)
两个以上的实体型之间的联系，也存在着一对一、一对多、多对多联系
单个实体型内部的联系，也存在一对一、一对多、多对多的联系
把参与联系的实体型的数目称为联系的度
- 两个实体型之间的联系度为2，称为二元联系
- 三个实体型之间的联系度为3，称为三元联系
- N个实体型之间的联系度为N，称为N元联系

E-R模型

E-R图：提供了表示实体型、属性和联系的方法
- 实体型：用矩形表示，矩形框内写明实体名
- 属性：用椭圆表示，并用无向边将其与相应的实体型连接起来
- 联系：用菱形表示，菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关实体型连接起来，同时在无向边旁标上联系的类型（1：1，1：n或m: n）
- 联系可以具有属性

ER模型

数据模型

映射的概念
需要抽取对象的因素，并用一定语言描述清楚

ER模型的要素

实体集
属性
- 简单属性
- 复合属性
  - 关系模型目前无法处理
  - 可以将复合属性中的属性拆分为单独属性
- 多值属性
  - 关系模型目前无法处理
  - 可以将多值属性变成一个新的实体
- 关系属性
  - 属性也可以代表联系
- 约束
  - 码约束
    - 作为码的属性的每个值仅表示一个实体
      - 存在一个primary key和多个candidate key
联系
- 度
  - 参与者的数量
- 基数比约束
- 一元联系

设计原则

关系数据库

关系数据结构

关系数据库简介

关系数据结构

单一的数据结构——关系
- 现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示

域

域是一组具有相同数据类型的值的集合
- 整数
- 实数
- 介于某个取值范围的整数
- 指定长度的字符串集合
- ......

笛卡尔积

给定一组域D₁,D₂, ......,D_n，允许其中某些域是相通的。D₁,D₂, ......,D_n的笛卡尔积为
D₁xD₂x ......xD_n=
{(d₁,d₂, ...,d_n) | d_i∈D_i,i=1, 2, ..., n}
所有域的所有取值的任意组合
笛卡尔积可以看成是关系的“域”
基数（CardinalNumber）
笛卡尔积的表示方法
- 笛卡尔积可表示为一张二维表
- 表中的每行对应一个元组，表中的每列对应一个域

关系

D₁xD₂x ......xD_n的子集称作关系，表示为
R(D₁xD₂x ......xD_n)
R:关系名
n:关系的目或度（degree）
元组
关系中的每个元素(d1,d2...dn)叫做一个n元组（n-tuple）或简称元组，通常用t表示
属性
- 关系中不同列称为属性（Attribute），每个属性有一个名字
- n目关系必有n个属性
码
- 候选码 Candidate key
  - 若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组，则该属性组为候选码
  - 简单的情况：候选码只包含一个属性
- 全码 All-key
  - 最极端的情况：关系没事的所有属性组是这个关系模式的候选码，称为全码
- 主码 Primary key
  - 若一个关系有多个候选码，则选定一个为主码
- 主属性 Prime Attribute
  - 候选码的诸属性称为主属性
  - 不包含在任何候选码中的属性称为非主属性（Non-Prime Attribute）或非码属性（Non-key Attribute）
单元关系与二元关系
- 当n=1时，称该关系为单元关系（Unary relation）或一元关系
- 当n=2时，称该关系为二元关系（Binary relation）
基本关系的性质
- 列是同质的（Homogeneous），即来自同一属性
- 不同的列可以出自同一个域
- 列的顺序无所谓，列的次序可以任意交换
- 任意两个元组的候选码不能相同
- 行的顺序无所谓，行的次序可以任意交换
- 分量必须取原子值

关系模式

关系模式（Relation Schema）是型，关系是值
关系模式是对关系的描述
- 元组集合的结构
  - 属性构成
  - 属性来自的域
  - 属性与域之间的映像关系
- 完整性约束条件

定义关系模式

关系模式可以形式化地表示为
R(U, D, DOM, F)
- R 关系名
- U 组成该关系的属性名
- D U中属性所来自的域
- DOM 属性向域的映像集合
- F 属性间数据的依赖关系的集合
关系模式通常可以简记为
R(U)或R(A1,A2,...,An)
- R：关系名
- An：属性名
- 注：域名及属性向域的映像常常直接说明为属性的类型、长度

关系模式与关系的“关系”

型与值的关系
- 关系模式：是对关系的描述，是静态的、稳定的
- 关系：是关系模式在某一时刻的状态或内容，是动态的，随时间不断变化的
关系模式和关系往往统称为关系

关系数据库

关系数据库
- 在一个给定的应用领域中，所有关系的集合构成一个关系数据库
关系数据库的型与值
- 关系数据库的型：关系数据库模式，是对关系数据库的描述
- 关系数据库的值：关系模式在某一时刻对应的关系的集合，通常称为关系数据库

关系的完整性

关系的三类完整性约束

实体完整性和参照完整性
- 关系模型必须满足的完整性约束条件称为关系的两个不变性，应该由关系系统自动支持
用户定义的完整性
- 应用领域需要遵循的约束条件，体现了具体领域中的语义约束

实体完整性

实体完整性(Entity Integrity)
- 关系的主属性不能取空值
- 空值就是“不知道”或“不存在”或“无意义”的值
说明
- 实体完整性规则是针对基本关系而言的
  一个基本表通常对应现实世界的一个实体集
- 现实世界中的实体是可以区分的，即它们具有某种唯一性标识
- 关系模型中以主码作为唯一性标识
- 主码中的属性即主属性不能取空值。
  主属性取空值，就说明存在某个不可标识的实体，即存在不可区分的实体，这与第（2）点矛盾，因此这个规则被称为实体完整性