数据模型

可以把数据模型想象成数据的"设计图纸"，用来规划数据如何存储、管理和使用的模版。是数据库系统的核心基础。

1.数据模型的分类

数据模型分为两类，第一类：概念模型；第二类：逻辑模型和物理模型。

• 概念模型 （用户视角）

  概念模型也称信息模型。是用户眼中的数据需求，用来记录用户关心的数据，帮助开发人员和用户沟通，明确需要哪些数据，数据之间有什么关系，主要用于数据库设计，不涉及技术细节。

• 逻辑模型（技术视角）

  把概念模型翻译成计算机能理解的格式，即程序员实现的数据库结构

  • 常见类型
    • 关系模型（最常用）：用表格形式存数据，比如MySQL
    • 层次模型：树形结构，像公司部门层级
    • 网状模型：数据之间多对多关联，像路线交叉的地铁图

• 物理模型（技术视角）

  数据在硬盘上的存储细节。

  物理模型是对数据最底层的抽象，比如数据在硬盘上怎么分块存储，怎么快速检索，是面向计算机系统的。数据库管理员调整性能时考虑，普通用户不用管。

2. 现实世界到数据库的转换过程

• 抽象成概念模型

  把显示世界中的事物抽象成用户能够理解的标签和关系

• 转换成逻辑模型

  根据数据库类型（如MySQL），把概念模型转换成对应的结构（表格、树形等）。

• 落地为物理模型

  按照逻辑模型的设计，在硬盘上实际存储数据（比如建立索引）。

3. 数据模型的三大要素

• 数据结构

  数据库的组成对象以及对象之间的关系。

• 数据操作

  对数据能做什么操作。例如：增、删、改、查、按照年龄筛选学生。

• 数据约束

  保证数据正确的规则。例如：性别是能填“男”或“女”、学生学号不能重复。

概念模型

1. 概念模型的基本概念

• 实体
  现实世界中存在并可以相互区别的事物或关系。例如：一个学生、学生的选课记录、老师与学院的隶属关系。

• 属性
  用来描述实体的某一特征。例如：学生实体有一些属性分别是：姓名、学号、年龄、班级

• 码
  能唯一确定一个实体的属性。例如：学生实体的学号（前提是学号不重复）

• 实体型
  同一类实体的模版，包含名字和属性列表。例如：学生实体型 = 学生（姓名、学号、年龄、班级）

• 实体集
  同一类实体的集合。例如：全校所有学生就是一个学生实体集。

• 联系： 实体之间的关系类型

  • 常见类型
    • 一对一：一个人对应一个身份证号
    • 一对多：一个班级有多个学生
    • 多对多：一个学生可以选多门课，一门课有多个学生

2. 如何画概念模型—E-R图

• E-R图（实体-联系图）：用图形表示实体、属性和联系
  • 符号
    • 矩形：实体
    • 椭圆：属性
    • 菱形：联系

层次模型

层次模型是数据库系统中最早出现的数据模型。结构像 “倒立的树”，比如：文件系统：C盘（根）→ 文件夹 → 子文件夹 → 文件，即根节点以外的其他结点有且只有一个根节点。

1. 层次模型的结构

• 节点类型

  • 根节点：树的顶端，唯一没有上级的节点
  • 中间节点：既有上级也有下级
  • 叶节点：没有下级

• 数据存储规则

  • 每个节点代表一类数据（如“学生”），包含多个属性（如学号、名称）
  • 节点之间通过 “父子关系” 连接，例如：一个班级（父）下有多个学生（子）

2. 层次模型的操作规则

• 查询数据： 必须从根节点开始逐层查找（例如：学院→ 班级→ 学生）

• 插入数据： 没有上级节点，不能插入下级节点（例如：必须先创建“部门”，才能添加“员工”）

• 删除数据： 删除上级节点时，下级节点会被连带删除（例如：删除“班级”，其下所有“学生”也会消失）

• 更新数据： 可以直接修改节点属性（如修改学生姓名）

3. 层次模型的优缺点

优点：

• 结构清晰：像树形目录，一目了然
• 查询效率高：按固定路径查找，速度快
• 数据安全： 父子关系强制绑定，减少数据错误

缺点：

• 无法直接表示复杂关系：无法直接现实世界中很多关系都是非层次性的，如结点之间具有多对多的联系，不适合用层次模型表示
• 灵活性差： 查询必须从根节点开始，无法跨层级直接访问
• 数据冗余： 如果一个节点具有双亲结点，只能通过引入冗余数据或引入虚拟结点来解决。

网状模型

网状模型是一种比层次模型更具有普遍性的结构。

1. 网状模型的结构

• 结构特点：似现实中的交通网：一个路口（节点）可以连接多条道路（联系）
  • 允许一个节点有多个“上级”（双亲节点）
  • 可以没有根节点，或者多个根节点

2.网状模型的操作规则

• 查询数据：需要指定路径。
• 插入数据：允许灵活添加节点，但需维护关联路径。
• 删除数据：删除父节点时，可保留子节点（与层次模型不同）。

3.网状模型的优缺点

优点：

• 能能直接表示复杂关系：如一个节点可以有多个双亲，结点之间可以由多种联系
• 路径明确，查询效率高

缺点：

• 结构比较复杂，而且随着应用坏境的扩大，数据库的结构变得越来越复杂，用户难以理解
• 开发程序时要手动管理路径，工作量大，加重了编写应用程序的负担

关系模型

关系模型是最重要的一种数据模型。

1. 关系模型的数据结构（对照Excel理解）

关系模型有一组数据组成。每个关系的数据结构是一张规范的二维表。

• 关系（表）：一个关系对应通常说的一张表（如下图这张学生登记表）

• 元组（行）： 表中的一行即为一个元组

• 属性（列）： 表中的一列即为一个属性，给每个属性起一个名字即为属性名（如下图表中的6列对应6个属性：学号、姓名、年龄、性别、系名、年级）

• 码（唯一标识符）： 表中的某个属性组，可以唯一确定一个元组（如下图表学号可以唯一确定一个学生）

• 关系模式（表头）： 对关系的描述，一般表示为：关系名（属性1，属性2，……），如下图表的关系模式：学生（学号，姓名，年龄，性别，系名，年级）

2. 关系模型的操作规则

• 查询数据：用SQL语句灵活查询，无需关心存储路径
• 插入/删除/更新：直接操作表格，自动维护关联（如删除学生，选课表中相关记录也会删除）
• 数据约束：
  • 学号不能重复（唯一性）。
  • 成绩必须是0-100之间的数字。
  • 选课表中的学号必须在学生表中存在（外键约束）。

3.关系模型的优缺点

优点：

• 数据结构简单、清晰、用户易懂易用
• 关系模型的存取路径对用户透明，无需关心底层存储，开发效率高
• 支持复杂查询

缺点：

• 查询效率不如格式化数据模型

数据库系统的结构与组成

1.数据库系统的结构 (三层结构)

可以把数据库想象成一个 “图书馆”，数据就是图书馆里的书。数据库系统的结构分为三层，方便不同角色的人使用和管理。

• 外模式（用户视角）

  用户看到的“书架分类”。
  同一数据库可以有多个外模式，不同用户看到不同的数据视图。

• 模式（管理员视角）

  数据库的“整体设计图纸”。例如：学生数据库的全局结构：学生表（学号、姓名）、课程表（课程号、课程名）、成绩表（学号、课程号、分数）。

  一个数据库只有一个模式，定义所有数据的逻辑关系。

• 内模式（技术员视角）

  数据在硬盘上的“物理存放方式”。例如：数据如何分块存储？索引怎么建？类似图书馆书的存放位置和索引卡。

  用户无需关心，由数据库管理员优化。

2. 数据库系统的组成

• 硬件平台及数据库

  • 服务器
  • 硬盘/内存

• 软件

  • 数据库管理系统（MySQL、Oracle）
  • 应用程序（借书小程序）

• 人员

  • 数据库管理员
  • 开发人员：系统分析员、程序员
  • 用户：普通用户（查成绩、下单购物）、高级用户（用SQL直接操作数据的人）