
数据库类型可分为层次型、网状型和关系型。
层次型数据库是把数据根据层次构造(树结构)的方法呈现;网状型数据库是采用网状原理和方法,以网状数据模型为基础建立的数据库;关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库。
数据库的作用
1、实现数据共享:数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据,也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库,并提供数据共享。
2、减少数据的冗余度:同文件系统相比,由于数据库实现了数据共享,从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据,减少了数据冗余,维护了数据的一致性。
3、保持数据的独立性:数据的独立性包括逻辑独立性(数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立)和物理独立性(数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构)。
4、数据实现集中控制:文件管理方式中,数据处于一种分散的状态,不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理,并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。
主要可以分为下面四个数据库:
1、模糊数据库,指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的,不能表示许多模糊不清的 事情。随着模糊数学理论体系的建立,人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中,从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面,首先是如何在数据库中存放模糊数据;其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。
2、统计数据库,管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录,但其目的是向用户提供各种统计汇总信息,而不是提供单个记录的信息。
3、网状数据库,处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构,称为系。系类型 是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中,有一个记录类型处于主导地位,称为系主记录类 型,其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是DBTG系统。1969年美国的 CODASYL组织提出了一份“DBTG报告”,以后,根据DBTG报告实现的系统一般称 为DBTG系统。现有的网状数据库系统大都是采用DBTG方案的。DBTG系统是典型的三级结构体系:子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言SSDDL,模式定义语言SDDL,设备介质控制语言DMCL。另外还有数据 *** 纵语言DML。
4、演绎数据库,是指具有演绎推理能力的数据库。一般地,它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中,称为外延数据库;用逻辑规则定义要导出的事实,称为内涵数据库。主要研究内容为,如何有效地计 算逻辑规则推理。具体为:递归查询的优化、规则的一致性维护。
数据模型应满足三方面要求:一是能比较真实地模拟现实世界;二是容易为人所理解;三是便于在计算机上实现。数据结构、数据 *** 作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等,它是按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS的实现。
121 层次模型
若用图来表示,层次模型是一棵倒立的树。在数据库中,满足以下条件的数据模型称为层次模型: ① 有且仅有一个结点无父结点,这个结点称为根结点; ② 其他结点有且仅有一个父结点。 根据层次模型的定义可以看到,这是一个典型的树型结构。结点层次从根开始定义,根为第一层,根的子结点为第二层,根为其子结点的父结点,同一父结点的子结点称为兄弟结点,没有子结点的结点称为叶结点。
122 网状模型
在现实世界中,事物之间的联系更多的是非层次关系的,用层次模型表示非树型结构是很不直接的,网状模型则可以克服这一弊病。网状模型是一个网络。在数据库中,满足以下两个条件的数据模型称为网状模型。 ① 允许一个以上的结点无父结点; ② 一个结点可以有多于一个的父结点。 从以上定义看出,网状模型构成了比层次结构复杂的网状结构。
123 关系模型
在关系模型中,数据的逻辑结构是一张二维表。
在数据库中,满足下列条件的二维表称为关系模型:
① 每一列中的分量是类型相同的数据;
② 列的顺序可以是任意的;
③ 行的顺序可以是任意的;
④ 表中的分量是不可再分割的最小数据项,即表中不允许有子表;
⑤ 表中的任意两行不能完全相同。
关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。 关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点,而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速,目前已成为占据主导地位的数据库管理系统。自20世纪80年代以来,作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的,例如,Oracle,Sybase,Informix,Visual FoxPro等。
1概念设计;对用户要求描述的现实世界(可能是一个工厂、一个商场或者一个学校等),通过对其中住处的分类、聚集和概括,建立抽象的概念数据模型。这个概念模型应反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。所建立的模型应避开数据库在计算机上的具体实现细节,用一种抽象的形式表示出来。
以扩充的实体—(E-R模型)联系模型方法为例,第一步先明确现实世界各部门所含的各种实体及其属性、实体间的联系以及对信息的制约条件等,从而给出各部门内所用信息的局部描述(在数据库中称为用户的局部视图)。第二步再将前面得到的多个用户的局部视图集成为一个全局视图,即用户要描述的现实世界的概念数据模型。
2逻辑设计;主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式,即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。与此同时,可能还需为各种数据处理应用领域产生相应的逻辑子模式。这一步设计的结果就是所谓“逻辑数据库”。
3物理设计;根据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施,对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构(包括文件类型、索引结构和数据的存放次序与位逻辑等)、存取方法和存取路径等。这一步设计的结果就是所谓“物理数据库”。
4三者关系;由上到下,先要概念设计,接着逻辑设计,再是物理设计,一级一级设计
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