数据需求与建模：概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型

一、Why 数据建模与数据库设计

对用户需求的理解，包括数据需求和处理规则需求的理解.   

二、数据模型概念

数据建模是抽象，抽象是理解-区分-命名-表达。

现实世界需要理解：现实中的卡片，单据，表格。
理解的标志是区分：表与表的区分，表内数据项的区分，数据项之间关系的区分，表之间关系的区分；
区分的标志是命名：命名表，命名数据项，命名表之间的联系；
抽象的最终结果是正确的表达：用其他人能理解的表达方式来表达（E-R图Chen/Crow‘ Foot/IDEF1X）。

 

数据模型是由数据结构、数据操作和数据完整性约束条件组成的。（所有的数据模型从这三类要素进行研究）

1）数据结构：
数据结构描述数据库的组成对象以及对象之间的联系。

2）数据操作：
数据操作是指对数据库中各种对象的实例允许执行的操作集合，包括操作及有关操作规则。

3）数据库完整性约束条件：
数据的完整性约束条件是一组完整的规则。

 

三、数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。

3.1 概念模型（Conceptual Data Model）

是一种面向用户、面向客观世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它是数据库的设计人员在设计的初始阶段。

概念模型是对信息世界的建模，实体--联系ER方法（Entity—Relationship approach）：
E-R模型用矩形框表示现实世界中的实体，用菱形框表示实体间的联系，用椭圆框表示实体和联系的属性，对于作为实体标识符的属性，在属性名下画一条横线;
实体与相应的属性之间，联系与相应的属性之间用线段连接;
联系与其涉及的实体之间也用线段连接，同时在线段旁标注联系的类型（1:1 , 1：n , m:n）。

3.2 逻辑模型（Logical Data Model）

一种面向数据库系统的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型。

常用的逻辑模型有层次模型，网状模型和关系模型三种。

3.2.1 层次模型（倒转的树）（被淘汰，现少用）
1）有一个节点没有父节点，这个节点即根节点。
2）其他节点有且仅有一个父节点。
缺点：不能直接表示多对多的实体联系，必须分解为几个一对多的联系才能表示出来

3.2.2 网状模型（被淘汰，现少用）
1）可以有一个以上的节点无父节点。
2）至少有一个节点有多于一个的父节点。

3.2.3 关系模型（现在用）
关系模型是用二维表格来表示实体及其相互之间的关系，每个二维表称为一个关系。每个关系均有一个名字，称为关系名。
数据结构：实体与实体之间的联系都用关系来表示，而关系就是一张规范化的二维表，关系模型中的数据项不能再分，不能出现表套表的情况
数据操作：查找（）、插入（insert）、删除（）、修改（）
完整性约束条件：（三类完整性）
实体完整性、参照完整性、用户定义的完整性。

3.3 物理模型（Physical Data Model）

是一种面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。

物理模型是对真实数据库的描述。

如关系数据库中的一些对象为表、视图、字段、数据类型、长度、主键、外键、索引、约束、是否可为空、默认值。
在具体的物理介质上实现出来。如：数据库使用SQL Server 2000，这样就可以编写具体的SQL脚本在数据库服务器上将数据库建立起来。其中包括业务员信息表，客户信息表，商品信息表，定单表。
数据独立性研究的就是：应用程序与数据（数据逻辑独立性和数据物理独立性）的独立关系
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