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資料庫關系模式怎麼標

發布時間: 2023-01-05 14:55:19

資料庫題 關系模式 很簡單 高手幫幫忙

(1)關系模式STUDENT的主碼為(XH,CH),G完全函數依賴於(XH,CH),TN部分函數依賴於(XH,CH),TN完全函數依賴於CH,SDEPT傳遞函數依賴於CH。
(2)候選碼:(XH,CH)
(3)關系模式STUDENT不屬於2NF,屬於1NF,因為存在對主碼的部分依賴。
(4)STUDENT(XH,CH,G) 主碼:(XH,CH)
COURSE(CH,TN) 主碼:(CH)
TEACHER(TN,SDEPT) 主碼:(TN)

❷ 資料庫關系模式中v和v的區別

K-V存儲系統是最簡單的資料庫類型之一。幾乎所有的編程語言都帶有內置的K-V存儲功能。比如C++中STL的map,Java的HashMap,Python的dictionary。K-V資料庫通常包含下列介面:

Get(key): 獲取之前以"key"作為標識存儲的數據,若"key"不存在則獲取失敗。
Set(key,value): 將"value"存儲內存中,其標識符為"key",以便我們之後可以用"key"來獲取數據。如果在"key"下已經有數據了,那麼原數據將被替換。
Delete(key): 刪除"key"標識下的數據。
大多數底層的實現都使用了hash table或者是自平衡的樹結構(比如B-Tree和紅黑樹)。有時候數據太大了無法放在內存中,或者為了防止宕機必須把數據持久化,這種情況下,就必須使用文件系統來存儲。

K-V資料庫是NoSQL運動的一部分,它重組了沒有完全使用關系資料庫中概念的眾多資料庫,Wikipedia articles on NoSQL 總結了這些資料庫的主要特點:

不使用SQL查詢語言
可能不對ACID規范提供完全支持
可能提供分布式,可容錯的架構

2.K-V資料庫和關系型資料庫

不同於關系型資料庫,K-V資料庫並不清楚存儲數據的值,而且也沒有像MySQL和PostgreSQL中schema的概念。這也就意味著它不能像關系型資料庫一樣通過

使用帶where的SQL語句來過濾並查詢所存數據的部分內容。如果你不知道該從哪查詢,你需要遍歷所有的key值,找到對應的value,對其進行過濾,最終只保留你

想要的那部分數據。這樣以來計算量會非常大,同時也意味著只有在key已知的情況下,K-V資料庫才能保證高性能,否則其性能明顯不足。(註:有一些K-V資料庫

支持結構化存儲,而且有域索引)因此,雖然在絕對訪問速度方面K-V資料庫優於關系型資料庫,但需要已知key值的要求限制了其應用場景。

❸ 什麼是關系型資料庫

關系型資料庫簡介
關系型資料庫以行和列的形式存儲數據,以便於用戶理解。這一系列的行和列被稱為表,一組表組成了資料庫。用戶用查詢(Query)來檢索資料庫中的數據。一個Query是一個用於指定資料庫中行和列的SELECT語句。關系型資料庫通常包含下列組件: 客戶端應用程序(Client) 資料庫伺服器(Server) 資料庫(Database) Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的橋梁,Client用SQL來象Server端發送請求,Server返回Client端要求的結果。現在流行的大型關系型資料庫有IBM DB2、IBM UDB、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix等。 關系型資料庫並不是唯一的高級資料庫模型,也完全不是性能最優的模型,但是關系型資料庫確實是現今使用最廣泛、最容易理解和使用的資料庫模型。大多數的企業級系統資料庫都採用關系型資料庫,關系型資料庫的概念是掌握資料庫開發的基礎,所以本節的問題也成為.NET面試中頻繁出現的問題之一。 所涉及的知識點 關系型資料庫的概念 關系型資料庫的優點分析問題關系型資料庫的概念 所謂關系型資料庫,是指採用了關系模型來組織數據的資料庫。關系模型是在1970年由IBM的研究員E.F.Codd博士首先提出,在之後的幾十年中,關系模型的概念得到了充分的發展並逐漸成為資料庫架構的主流模型。簡單來說,關系模型指的就是二維表格模型,而一個關系型資料庫就是由二維表及其之間的聯系組成的一個數據組織。下面列出了關系模型中的常用概念。 關系:可以理解為一張二維表,每個關系都具有一個關系名,就是通常說的表名。 元組:可以理解為二維表中的一行,在資料庫中經常被稱為記錄。 屬性:可以理解為二維表中的一列,在資料庫中經常被稱為欄位。 域:屬性的取值范圍,也就是資料庫中某一列的取值限制。 關鍵字:一組可以唯一標識元組的屬性。資料庫中常稱為主鍵,由一個或多個列組成。 關系模式:指對關系的描述,其格式為:關系名(屬性1,屬性2,…,屬性N)。在資料庫中通常稱為表結構。 關系型資料庫的優點 關系型資料庫相比其他模型的資料庫而言,有著以下優點: 容易理解:二維表結構是非常貼近邏輯世界的一個概念,關系模型相對網狀、層次等其他模型來說更容易理解。 使用方便:通用的SQL語言使得操作關系型資料庫非常方便,程序員甚至於數據管理員可以方便地在邏輯層面操作資料庫,而完全不必理解其底層實現。 易於維護:豐富的完整性(實體完整性、參照完整性和用戶定義的完整性)大大降低了數據冗餘和數據不一致的概率。 近幾年來,非關系型資料庫在理論上得到了飛快的發展,例如:網狀模型、對象模型、半結構化模型等。網狀模型擁有性能較高的優點,通常應用在對性能要求較高的系統中;對象模型符合面向對象應用程序的思想,可以完美地和程序銜接,而不需要另外的中間轉換組件,例如現在很多的O\R Mapping組件;半結構化模型隨著XML的發展而得到發展,現在已經有了很多半結構化的資料庫模型。但是,憑借其理論的成熟、使用的便捷以及現有應用的廣泛,關系型資料庫仍然是系統應用中的主流方案。

❹ 資料庫中「關系模式」的定義是什麼

關系的描述稱為關系模式(Relation
Schema)。一個關系模式應當是一個五元組。它可以形式化地表示為:R(U,
D,
DOM,
F)。其中R為關系名,U為組成該關系的屬性名集合,D為屬性組U中屬性所來自的域,DOM為屬性向域的映象集合,F為屬性間數據的依賴關系集合。
關系模式通常可以簡記為:R(A1,
A2,
…,
An)。其中R為關系名,A1,
A2,
…,
An為屬性名。而域名及屬性向域的映象常常直接說明為屬性的類型、長度。
關系實際上就是關系模式在某一時刻的狀態或內容。也就是說,關系模式是型,關系是它的值。關系模式是靜態的、穩定的,而關系是動態的、隨時間不斷變化的,因為關系操作在不斷地更新著資料庫中的數據。但在實際當中,常常把關系模式和關系統稱為關系,讀者可以從上下文中加以區別。

❺ 資料庫中關系模式如何定義

資料庫中關系模型的一般定義可以理解:用二維表來描述現實世界中的事物以及事物之間聯系的數據模型。從數學角度,又可以簡單定義為R(U,F),其中R表示關系模型名,U表示該關系中的屬性,F表示屬性之間的依賴關系。

❻ 資料庫關系模式有哪些類型

在關系資料庫中有型和值兩種類型結構。關系模式是型,關系是值,關系模式是對關系的描述。

描述一個關系需要從以下兩個方面來定義:第一方面,關系實質上是一個二維表,表的每一行為一個元組,每一列為一個屬性。一個元組就是該關系所涉及的屬性集的笛卡兒積的一個元素。關系是元組的集合,因此關系模式必須指出這個元組集合的結構,即它由哪些屬性構成,這些屬性來自哪些域,以及屬性與域之間的映象關系。

第二方面,一個關系通常是由賦予它的元組語義來確定的。元組語義實質上是一個n目謂詞(n是屬性集中屬性的個數)。凡使該n目謂詞為真的笛卡兒積中的元素(或者說凡符合元組語義的那部分元素)的全體就構成了該關系模式的關系。

1.3.1關系資料庫基本概念關系數據中,關系模式涉及眾多概念、術語,初學者對這方面不容易把握與理解,以下用通俗易懂的語言來對這些概念及術語作簡單的介紹。

1.關系關系(Relation)是指資料庫中實體的信息,也就是資料庫中二維表的數據。一個關系就是一個資料庫表的值,表中的內容是對應關系模式在某個時刻的值,稱為一個關系。例如,關系A表示資料庫有一張名字為A的數據表所記錄的所有數據。關系資料庫中每一個關系都具有以下六方面的性質:((1)列是同質的。即每一列中的分量為同一類型的數據,來自同一個域。

(2)不同的列可出自同一個域,稱其中的每列為一個屬性,不同的屬性要給予不同的屬性名。

(3)列的順序無所謂。即列的次序可以任意交換。

(4)任意兩個元組不能完全相同。

(5)行的順序無所謂。即行的次序可以任意交換。

(6)分量必須取原子值。即每一個分量都必須是不可分的資料庫屬性。

2.模式模式(Schema)是資料庫中全體數據的邏輯結構和特徵的描述,是所有用戶的公共數據視圖,也稱邏輯模式。有以下幾方面性質:((1)一個資料庫只有一個模式。

(2)模式是數據在邏輯級上的視圖。

(3)以某一種數據模型為基礎。

定義模式時不僅要定義數據的邏輯結構,包括數據項的構成、名字、類型、取值范圍等,而且要定義與數據有關的安全性、完整性要求,定義這些數據之間的聯系。

3.關系模式關系模式(RelationSchema)描述的是與關系相對應的二維表的表結構,即關系中包含哪些屬性,屬性來自哪些域,以及與域之間的映象關系。

關系模式與關系的區別:((1)關系模式描述了關系數據結構和語義,是關系的型。而關系是一個數據集合,是關系模式的值,是關系模式的一個實例。

(2)關系實際上就是關系模式在某一時刻的狀態或內容。關系模式是靜態的、穩定的,而關系是動態的、隨時間不斷變化的,因為資料庫操作會不斷地更新資料庫中的數據。

4.元組元組(Tuple)是關系資料庫中的基本概念,一個關系表中的每行就是一個元組。也就是說資料庫表中的每條記錄都是一個元組,表結構的每列就是一個屬性,在二維表裡,元組也稱為記錄。元組可表示一個關系或關系之間的聯系。

一般情況下,一個關系數據表中的每條記錄均有一個唯一的編號(記錄號),這個編號也叫元組號。

5.碼碼(Key)是關系資料庫系統中的基本概念。所謂碼,就是能唯一標識實體的屬性集,是整個屬性集,而不是單個屬性。在關系資料庫中,碼包括多種類型,如超碼、候選碼和主碼。

((1)超碼(SuperKey)。超碼是一個或多個屬性的集合,這些屬性可以在一個實體集中唯一地標識一個實體。如果K是一個超碼,那麼K的任意超集也是超碼,也就是說如果K是超碼,那麼所有包含K的集合也是超碼。例如,學生是一個實體,則學生的集合是一個實體集,而超碼用來在學生的集合中區分不同的學生。假設學生(實體)具有多個屬性:學號,身份證號,姓名,性別。因為通過學號可以找到唯一一個學生,所以{學號}是一個超碼,同理{學號,身份證號}、{學號,身份證號,姓名}、{學號,身份證號,姓名,性別}、{身份證號}、{身份證號,姓名}、{身份證號,姓名,性別}也是超碼。在這里,因為不同的學生可能擁有相同的姓名,所以姓名不可以區別一個學生,即{姓名}不是一個超碼,{性別}、{姓名,性別}也不是。

(2)候選碼(CandidateKey)。候選碼是可以唯一標識一個元組的最少的屬性集合。候選碼是從超碼中選出的,因此候選碼也是一個或多個屬性的集合。因為超碼的范圍太廣,很多是無用的,所以候選碼是最小超碼,它們的任意真子集都不能成為超碼。例如,如果K是超碼,那麼所有包含K的集合都不能是候選碼;如果K,J都不是超碼,那麼K和J組成的集合{K,J}有可能是候選碼。

雖然超碼可以唯一標識一個實體,但是可能大多數超碼中含有多餘的屬性,所以需要候選碼。

例如學生表,學生(學號,姓名,年齡,性別,專業),其中的學號是可以唯一標識一個元組,所以學號可以作為候選碼。既然學號都可以作候選碼,那麼學號和姓名這兩個屬性的組合就可以唯一區別一個元組。此時的學號可以成為碼,學號和姓名的組合也可以成為碼,但是學號和姓名的組合不能成為候選碼,因為即使去掉姓名屬性,剩下的學號屬性也完全可以唯一地標識一個元組。也就是說,候選碼中的所有屬性都是必需的,缺少任何一個屬性,都不能唯一標識一個元組。

(3)主碼(PrimaryKey)。主碼是從多個候選碼中任意選出一個作為主鍵,這個被選中的候選碼就稱為主碼。如果候選碼只有一個,那麼候選碼就是主碼。雖然說主碼的選擇是比較隨意的,但在實際開發中還是需要一定的經驗,不然開發出來的系統會出現問題。一般來說,主碼都應該選擇那些從不或者極少變化的屬性。

例如,在一個職工實體中,職工(職工號,姓名,入職時間,部門,崗位,工資,職級,工齡,電話),職工號可以用來唯一確定實體中的一個元組,所以職工號是一個候選碼。如果實體屬性——姓名、入職時間、部門三者組合也能唯一地確定一個元組,則(姓名,入職時間,部門)也是一個候選碼。在上述兩個候選碼中任選一個均可作為職工實體的主碼,一般來說直接選擇職工號作為實體的主碼是最為簡單方便的。

1.3.2關系模式的定義關系是資料庫二維表中的數據記錄,關系模式是資料庫二維表的表結構,關系是動態的,關系模式是靜態的。

關系模式可由六個元素來描述,分別是R、U、D、dom、I、F。其中,R為關系的名稱;

U為組成該關系的屬性名的集合;D為U集合中屬性的域集合;dom為屬性集U向域集D的映射;I為完整約束集合;F為屬性間數據的依賴關系集合。

一個關系模式通常表示為R(U,D,dom,I,F),也可以忽略其他元素,直接簡化為R(U)或R(A1,A2,A3,…,An),其中A1,A2,A3,…,An為屬性名。

例如,在一個選課模塊中,包含「學生」「課程」「選修」等關系實體。「學生」實體的屬性有SNO(學號)、SNAME(姓名)、AGE(年齡)、SEX(性別)、SDEPT(系部),其中「學號」為主鍵;「課程」實體的屬性有CNO(課程號)、CNAME(課程名稱)、CDEPT(系部)、TNAME(教師),其中「課程號」為主鍵;「選修」實體的屬性有GRADE(成績)、SNO(學號)、CNO(課程號),其中「學號」和「課程號」為聯合主鍵。學生和課程之間是多對多的關聯關系,即一個學生可以同時選修多門課程,一門課程也可以同時被多個學生選修。這種多對多的關聯關系可以通過「選修」關系實體作為中間橋接實體,變成兩個一對多的實體關聯關系,如圖所示。

圖學生選課實體

從圖的實體關系圖中可以得到選課模塊的實體關系模式集——學生關系、課程關系、選修關系,具體關系模式如下:學生關系模式Student(SNO,SNAME,AGE,SEX,SDEPT);

課程關系模式Course(CNO,CNAME,CDEPT,TNAME);

選修關系模式StudentCourse(SNO,CNO,GRADE)。

對以上定義的三個關系模式實例化,插入初始化數據後,可得到學生、課程、選修三個關系的實例,如圖所示。圖中矩形框圈住部分為選課模塊中的關系模式(表結構);橢圓框圈住部分為選課模塊中的關系(數據)。整個選課模塊的表環境由關系模式與關系兩部分共同組成,缺一不可。關系模式的分解標准關系模式的規范化過程實際上就是關系模式的「分解」過程,即把邏輯上獨立的信息放在獨立的關系模式中。分解是解決數據冗餘的主要方法,也是規范化的一條原則——關系模式有冗餘問題就要分解。

資料庫設計者在進行關系資料庫設計時,應參照模式規范化理論,盡可能使資料庫模式保持高的標准。一般盡量把關系資料庫設計成巴斯−科德範式(BCNF)的模式集,如果設計成巴斯−科德範式(BCNF)模式集時達不到保持函數依賴的標准,那麼只能降低要求,設計成第三範式(3NF)的模式集,以達到保持函數依賴和無損分解的基本要求。

學生、課程、選修三個關系的實例

1.分解的定義一個關系模式可以分解成眾多子關系模式,分解方式不同,得到的子關系模式也不同。

關系模式的分解是指把某一個關系模式按照某一種方式進行分解得到的所有子關系模式。

如關系模式R按照某一種方式分解,可以得到一個關系集ρ={R1,R2,…,Rn}。其中屬性集U=U1∪U2∪…∪Un,並且不能存在Ui⊆Uj,1≤i,j≤n。

函數依賴關系集F=F1∪F2∪…∪Fn,其中F1,F2,…,Fn是F在U1,U2,…,Un上的投影。

2.分解的標准把低級的關系模式分解成高級的關系模式的方法不是唯一的,只要能夠保證分解後的關系模式與原關系模式等價,就是一個完整、標準的分解方法。關系模式的標准分解方法應同時達到以下兩方面的要求:((1)分解具有無損連接性。

(2)分解要保持函數依賴性。

具有無損連接性的分解保證信息不會丟失,但無損連接不一定能解決插入異常、刪除異常、修改復雜、數據冗餘等問題,如要解決這些問題,則要考慮更高的關系數據範式理論原則。

❼ 資料庫的數據關系用什麼表示什麼

關系模式是靜態的,比如我們看到的一張二維表的表頭,即有哪些列構成,每個列的名稱,類型啊長度等等; 關系是動態的,就是一張二維表的具體內容,就是除了標題行以外的數據行,因為表數據經常被修改,插入,刪除,所以不同時刻,關系可能不一樣...

❽ 什麼叫資料庫關系模式描述

關系模式是關系的描述。關系模式描述與關系對應的二維表的表結構,即關系中包含那些屬性,屬性來自那些域,以及與域之間的映象關系。

❾ 什麼是關系型資料庫

所謂關系型資料庫,是指採用了關系模型來組織數據的資料庫。關系模型是在1970年由IBM的研究員E.F.Codd博士首先提出,在之後的幾十年中,關系模型的概念得到了充分的發展並逐漸成為資料庫架構的主流模型。簡單來說,關系模型指的就是二維表格模型,而一個關系型資料庫就是由二維表及其之間的聯系組成的一個數據組織。下面列出了關系模型中的常用概念。關系:可以理解為一張二維表,每個關系都具有一個關系名,就是通常說的表名。元組:可以理解為二維表中的一行,在資料庫中經常被稱為記錄。屬性:可以理解為二維表中的一列,在資料庫中經常被稱為欄位。域:屬性的取值范圍,也就是資料庫中某一列的取值限制。關鍵字:一組可以唯一標識元組的屬性。資料庫中常稱為主鍵,由一個或多個列組成。關系模式:指對關系的描述,其格式為:關系名(屬性1,屬性2,…,屬性N)。在資料庫中通常稱為表結構。

❿ 什麼是關系型資料庫

關系型資料庫,是指採用了關系模型來組織數據的資料庫,其以行和列的形式存儲數據,以便於用戶理解,關系型資料庫這一系列的行和列被稱為表,一組表組成了資料庫。

用戶通過查詢來檢索資料庫中的數據,而查詢是一個用於限定資料庫中某些區域的執行代碼。關系模型可以簡單理解為二維表格模型,而一個關系型資料庫就是由二維表及其之間的關系組成的一個數據組織。

關系型資料庫設計的過程可大體分為四個時期七個階段。

存儲結構:關系型資料庫按照結構化的方法存儲數據,每個數據表都必須對各個欄位定義好(也就是先定義好表的結構),再根據表的結構存入數據,這樣做的好處就是由於數據的形式和內容在存入數據之前就已經定義好了,所以整個數據表的可靠性和穩定性都比較高,但帶來的問題就是一旦存入數據後,如果需要修改數據表的結構就會十分困難。

(10)資料庫關系模式怎麼標擴展閱讀:

關系型資料庫相比其他模型的資料庫而言。有著以下優點:

1、容易理解:關系模型中的二維表結構非常貼近邏輯世界,相對於網狀、層次等其他模型來說更容易理解。

2、使用方便:通用的SQL語言使得操作關系型資料庫非常方便,只需使用SOL語言在邏輯層面操作資料庫,而完全不必理解其底層實現。

3、易於維護:豐富的完整性(實體完整性、參照完整性和用戶定義的完整性)大大降低了數據冗餘和數據不一致的概率。