第二章實體-聯(lián)系模型-read

1、1,第二章 實體-聯(lián)系模型,數(shù)據(jù)庫設(shè)計過程基本概念映射約束弱實體集擴展ER特性ER模型設(shè)計要點概念數(shù)據(jù)庫設(shè)計實例,第二次課,2,數(shù)據(jù)庫設(shè)計過程,需求分析,概念數(shù)據(jù)庫設(shè)計,邏輯數(shù)據(jù)庫設(shè)計,,,,確定存儲哪些數(shù)據(jù)，建立哪些應(yīng)用，常用的操作及對象有哪些等。,,對需求分析所得到數(shù)據(jù)的更高層的抽象描述。,,將概念模型所描述的數(shù)據(jù)映射為某個特定的DBMS模式數(shù)據(jù)。,,ER模型ODL,,3,基本概念（Ⅰ）,1976年，P.P.S.Ch

2、en提出Ｅ-Ｒ模型（Entity-Relationship Model），用Ｅ-Ｒ圖來描述概念模型。觀點：世界是由一組稱作實體的基本對象和這些對象之間的聯(lián)系構(gòu)成的。,4,基本概念（Ⅱ）,實體(Entity)：客觀存在并可相互區(qū)分的事物叫實體。如學(xué)生張三、工人李四、計算機系、數(shù)據(jù)庫概論。屬性(Attribute)：實體所具有的某一特性。一個實體可以由若干個屬性來刻畫。例如，學(xué)生可由學(xué)號、姓名、年齡、系、年級等組成。域(Dom

3、ain)：屬性的取值范圍。例如，性別的域為（男、女），月份的域為１到１２的整數(shù)。,5,基本概念（Ⅲ）,實體型(Entity Type)：實體名與其屬性名集合共同構(gòu)成實體型。例，學(xué)生（學(xué)號、姓名、年齡、性別、系、年級）。注意實體型與實體（值）之間的區(qū)別，后者是前者的一個特例。如(9808100，王平，21，男，計算機系，2)是一個實體。實體集(Entity Set)：同型實體的集合稱為實體集。如全體學(xué)生。,6,基本概念（

4、 Ⅳ ）,聯(lián)系(Relationship)：實體之間的相互關(guān)聯(lián)。如學(xué)生與老師間的授課關(guān)系，學(xué)生與學(xué)生間有班長關(guān)系。聯(lián)系也可以有屬性，如學(xué)生與課程之間有選課聯(lián)系，每個選課聯(lián)系都有一個成績作為其屬性。同類聯(lián)系的集合稱為聯(lián)系集。元或度（Degree）：參與聯(lián)系的實體集的個數(shù)稱為聯(lián)系的元。如學(xué)生選修課程是二元聯(lián)系，供應(yīng)商向工程供應(yīng)零件則是三元聯(lián)系。,7,基本Ｅ-Ｒ圖要點,學(xué)生,課程,,選修,,,,,,,,學(xué)號,姓名,系別,,,,,

5、,,,課程名,先修課,主講老師,,成績,,,用矩形表示實體集，在框內(nèi)寫上實體名,,,用橢圓表示實體的屬性,,用無向邊把實體與其屬性連接起來,,用菱形表示實體間的聯(lián)系,,將參與聯(lián)系的實體用線段連接,例：學(xué)生選修課程,8,基本概念（ Ⅴ ）,碼(Key)：能唯一標(biāo)識實體的屬性或?qū)傩越M稱作超碼。超碼的任意超集也是超碼。其任意真子集都不能成為超碼的最小超碼稱為候選碼。從所有候選碼中選定一個用來區(qū)別同一實體集中的不同實體，稱作主碼。一個

6、實體集中任意兩個實體在主碼上的取值不能相同。如學(xué)號是學(xué)生實體的碼。通訊錄（姓名，郵編，地址，電話，Email，BP）,9,碼在E-R圖中的表示,表示要點：實體集屬性中作為主碼的一部分的屬性用下劃線來標(biāo)明。,學(xué)生,課程,,選修,,,,,,,,學(xué)號,姓名,系別,,,,,,,,課程名,先修課,主講老師,10,基本概念（Ⅵ）,參與（Participation）：實體集之間的關(guān)聯(lián)稱為參與，即實體參與聯(lián)系。如王軍選修“數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)”，表示實

7、體“王軍”與 “數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)”參與了聯(lián)系“選修”。如果實體集E中的每個實體都參與到聯(lián)系集R中的至少一個聯(lián)系，則稱E全部參與R。如果實體集E中只有部分實體參與到聯(lián)系集R的聯(lián)系中，則稱E部分參與R。如“職工”與“部門”之間的“經(jīng)理”聯(lián)系，“職工”實體集部分參與，而“部門”實體集完全參與。,11,基本概念（Ⅶ）,角色（Role）：實體在聯(lián)系中的作用稱為實體的角色。當(dāng)同一個實體集不止一次參與一個聯(lián)系集時，為區(qū)別各實體的參與聯(lián)系的方式，需

8、要顯式指明其角色。如學(xué)生與學(xué)生間的班長關(guān)系，職工與職工之間的經(jīng)理關(guān)系，課程之間的先修關(guān)系。,12,角色在E-R圖中的表示,表示要點：當(dāng)需要顯式區(qū)分角色時，在連接菱形和矩形的線上加上說明性標(biāo)注以區(qū)別不同的角色。,職員,,雇傭,,,管理,工作,13,屬性的類型（Ⅰ）,簡單屬性 ：不可再分的屬性。如學(xué)號、年齡、性別。 復(fù)合（Composite）屬性：可以劃分為更小的屬性。可以把相關(guān)屬性聚集起來，使模型更清晰。如電話號碼=區(qū)號+

9、本地號碼 出生日=年+月+日1NF Vs 嵌套關(guān)系,14,屬性的類型（Ⅱ）,單值屬性：每一個特定的實體在該屬性上的取值唯一。如學(xué)生的學(xué)號，年齡、性別、系別等。多值屬性:某個特定的實體在該屬性上的有多于一個的取值。如學(xué)生（學(xué)號，所選課程，聯(lián)系電話）。,15,屬性的類型（Ⅲ）,NULL屬性:null表示“無意義”，當(dāng)實體在某個屬性上沒有值時設(shè)為null。 如通訊錄（姓名，email，電話，BP），若某人

10、沒有email地址，則在email屬性上取值為null。null表示“值未知”，即值存在，但目前沒有獲得該信息。 如職工（姓名，部門，工種，身份證），如果目前不知道職工身份證號碼，則設(shè)身份證值為null。實體完整性：作為主碼的屬性上取值不能為null。,16,屬性的類型（Ⅳ）,派生（Derived）屬性與基屬性:可以從其他相關(guān)的屬性或?qū)嶓w派生出來的屬性值。如學(xué)生（學(xué)號，姓名，平均成績），選課（學(xué)號，課程號，成績），則平均成

11、績可由學(xué)生所選課程的總成績除以課程總數(shù)來得到。稱平均成績?yōu)榕缮鷮傩?，而成績?yōu)榛鶎傩裕虼鎯傩?。?shù)據(jù)庫中，一般只存基屬性值，而派生屬性只存其定義或依賴關(guān)系，用到時再從基屬性中計算出來。基本表 VS 視圖,17,屬性在E-R圖中的表示,表示要點：多值屬性用雙橢圓表示。派生屬性用虛橢圓表示。,學(xué)生,,,,,選修課程,姓名,,學(xué)生,,,,,,,平均成績,姓名,系別,18,映射約束,映射的基數(shù)存在依賴,19,映射的基數(shù)（Ⅰ）

12、,映射的基數(shù)（Mapping Cardinalities）：實體之間的聯(lián)系的數(shù)量，即一個實體通過一個聯(lián)系集能與另一實體集相關(guān)聯(lián)的實體的數(shù)目?？梢杂幸粚σ坏模?:1），一對多的（1:m），多對多的（m:n）幾種情況。在E-R圖中，用箭頭或線段來表示聯(lián)系的映射基數(shù)。,A,B,,R,,,,多方實體集,,單方實體集,A,B,,R,,,,聯(lián)系R從A到B是一對一或多對一的,,聯(lián)系R從A到B是多對多或一對多的,20,映射的基數(shù)（Ⅱ）,二元聯(lián)系集

13、的映射基數(shù)設(shè)有兩個實體集E1， E2 ，一對一： E1中的一個實體與E2中至多一個實體相聯(lián)系，并且 E2中的一個實體與E1中至多一個實體相聯(lián)系。如“職工”與“部門”之間的“管理”聯(lián)系（假定每個部門只有一個經(jīng)理，一個職工不能兼任兩個部門經(jīng)理。注：一對一不是一一對應(yīng)。,,,,,,,,,,,,,,職工,部門,,管理,,,21,映射的基數(shù)（Ⅲ）,一對多： E1中的一個實體與E2中n（n≥0）個實體相聯(lián)系，并且 E2中的一個實體與

14、E1中至多一個實體相聯(lián)系。如“教師”和“學(xué)生”之間的“班主任”聯(lián)系。,,,,,,,,,,,,教師,學(xué)生,,,,班主任,,,,,22,映射的基數(shù)（Ⅳ）,多對多： E1中的一個實體與E2中n（n≥0）個實體相聯(lián)系，并且 E2中的一個實體與E1中m（m≥0）一個實體相聯(lián)系。如“學(xué)生”和“課程”之間的“選修”聯(lián)系。,學(xué)生,課程,,,,選修,,,,,,,,,,,,,,,,,,23,映射的基數(shù)（Ⅴ）,一個實體集內(nèi)的二元聯(lián)系一對一：?ei?

15、 E，至多存在一個ej? E，與之相聯(lián)系（j≠i）。如“職工”之間的“配偶”聯(lián)系。一對多：如“職工”內(nèi)部的“領(lǐng)導(dǎo)”聯(lián)系多對多：如“零件”之間的“構(gòu)成”聯(lián)系,職工,,,,配偶,職工,,領(lǐng)導(dǎo),,,,零件,,,構(gòu)成,領(lǐng)導(dǎo),屬下,丈夫,妻子,母零件,子零件,24,映射的基數(shù)（Ⅵ）,多個實體集間聯(lián)系的情況一對多：設(shè)有n個實體集E1 , E2 , … , En ,若對于 E1 , … , Ei-1, Ei+1 , … , En

16、 ，分別給定實體e1 , … , ei-1 , ei+1 , … , en 時，至多有一個實體ei ∈ Ei與之相聯(lián)系，則稱有一個從Ei到E1 , … , Ei-1 , Ei+1 , … , En的一對多聯(lián)系。如“課程”，“教員”，“參考書”之間的“講課”聯(lián)系。,教員,參考書,,,,講課,課程,,25,存在依賴（Ⅰ）,存在依賴（Existence Dependency）如果實體x的存在依賴于實體y的存在，則稱x存在依賴于y。y稱

17、作支配實體，x稱作從屬實體。如果y被刪除，則x也要被刪除。考慮分期付款的例子，對每一個“貸款”實體，有若干個“還款”實體與之關(guān)聯(lián)，“還款”實體存在依賴于“貸款”實體。,26,存在依賴（Ⅱ）,全部參與與存在依賴設(shè)有A R B，若A存在依賴于B，則A全部參與聯(lián)系R。參照完整性：一個實體集的屬性是另一實體集的主碼屬性，,27,弱實體集（Ⅰ）,弱實體集（Weak Entity Set）如果一個實體集的所有屬性都不足以形成主碼，

18、則稱這樣的實體集為弱實體集。貸款（貸款號，金額），還款（還款號，還款日期，金額），每個“貸款”的各個“還款”不同，但不同“貸款”之間的“還款”卻可能相同，因此“還款”是一個弱實體集。Email = 用戶名 + 主機名，如abc@cta.cq.cn Logins（passwd文件）實體集記錄本機用戶名及其口令，用戶名在不同主機上可以相同。 Logins是一個弱實體集。產(chǎn)品（名稱，價格），公司（名稱，地址，聯(lián)系電話），“產(chǎn)品”

19、與“公司”之間有“制造”聯(lián)系，“產(chǎn)品”是一個弱實體集。,28,弱實體集（Ⅱ）,弱實體集與其擁有者之間的聯(lián)系稱作標(biāo)識性聯(lián)系(identifying relationship)。弱實體集與強實體集之間是一對多的聯(lián)系。弱實體集與存在依賴弱實體集必然存在依賴于強實體集（Strong Entity Set)。存在依賴并不總會導(dǎo)致一個弱實體集，從屬實體集可以有自己的主碼。如實體集信用卡（信用卡號，客戶帳號，金額），它存在依賴于客戶帳號實體

20、集，但信用卡有自己的主碼信用卡號。,29,弱實體集（Ⅲ）,分辨符（Discriminator):弱實體集中用于區(qū)別依賴于某個特定強實體集的屬性集合。也稱作部分碼（partial key)。如“還款”中的還款號，Logins中的用戶名。弱實體集的主碼由該弱實體集所存在依賴的強實體集的主碼和該弱實體集的分辨符組成。如“還款”主碼＝貸款號＋還款號Logins主碼 = 用戶名（在所在主機上唯一）+ 主機IP地址（在全球唯一）?！爱a(chǎn)品

21、”主碼 = 產(chǎn)品名稱 + 公司名稱。,30,弱實體集（Ⅳ）,為什么使用弱實體集？ 通過為弱實體集加上合適的屬性，可轉(zhuǎn)變?yōu)閺妼嶓w集，為什么還要使用弱實體集？避免數(shù)據(jù)冗余（強實體集碼重復(fù)），以及因此帶來的數(shù)據(jù)的不一致性。弱實體集反映了一個實體對其它實體依賴的邏輯結(jié)構(gòu)。弱實體集可以隨它們的強實體集的刪除而自動刪除。弱實體集可以物理地隨它們的強實體集存儲。,31,弱實體集（Ⅳ）,弱實體集的引入作為層次結(jié)構(gòu)的一部分。實體集的一些

22、多值、復(fù)合屬性可以抽取出來作為弱實體集。如果弱實體集不但參與和強實體集之間的標(biāo)識性聯(lián)系，而且參與和其它實體集的聯(lián)系，或者弱實體集本身含有很多屬性，則將其表述為弱實體集。如果弱實體集只參與和強實體集之間的標(biāo)識性聯(lián)系，或者弱實體集本身屬性不多，則將其表述為屬性。,32,弱實體集（Ⅴ）,弱實體集在Ｅ-R圖中的表示弱實體集以雙邊框的矩形表示。標(biāo)識性聯(lián)系以雙邊框的菱形表示。從聯(lián)系集用雙線（全部參與）連接弱實體集，用箭頭（一對多聯(lián)系）指向

23、強實體集。弱實體集的分辨符用下劃虛線標(biāo)明。,33,弱實體集（Ⅵ）,Logins,Host,,,,@,,,,用戶名,,,,名稱,,,34,弱實體集（Ⅶ）,還款,貸款,,,,隸屬,,,,還款號,,,,貸款號,,,還款金額,,,貸款金額,,,35,弱實體集（Ⅷ）,產(chǎn)品,公司,,,,制造,,,,產(chǎn)品名,,,,地址,,,價格,,,公司名,,聯(lián)系電話,,,,36,擴展E-R特性,特殊化（Specialization）概括（Generalizat

24、ion）屬性繼承（Attribute Inheritance）聚集（Aggregation）,37,擴展E-R特性——特殊化（Ⅰ）,特殊化：實體集中某些子集具有區(qū)別于該實體集內(nèi)其它實體的特性，可以根據(jù)這些差異特性對實體集進行分組，這一分組的過程稱作特殊化。自頂向下、逐步求精。父類?子類。子類＝特例＝更小的實體集＝更多的屬性。一個銀行帳號可以有存款帳號、貸款帳號。學(xué)生可以有研究生、本科生。,38,擴展E-R特性——特殊化（

25、Ⅱ）,特殊化在E-R圖中的表示：特殊化用標(biāo)記為ISA的三角形來表示。ISA = “isａ”，表示高層實體和低層實體之間的“父類－子類”聯(lián)系。,本科生,研究生,,,學(xué)生,,,碩士,,,,博士,,ISA,ISA,,姓名,,學(xué)號,,Dissertation,,Papers,,,,,,軍訓(xùn),,39,擴展E-R特性——概括,概括：各個實體集根據(jù)共有的性質(zhì)，合成一個較高層的實體集。概括是一個高層實體集與若干個低層實體集之間的包含關(guān)系。自底向

26、上、逐步合成。概括 Vs 特殊化概括與特殊化是個互逆的過程，在E-R圖中的表示方法是相同的。特殊化強調(diào)同一實體集內(nèi)不同實體之間的差異，概括強調(diào)不同實體集之間的相似性。反映了數(shù)據(jù)庫設(shè)計的不同方法。,40,擴展E-R特性——屬性繼承（Ⅰ）,屬性繼承高層實體集的屬性被低層實體集自動繼承。低層實體集特有的性質(zhì)僅適用于某個特定的低層實體集。如“Dissertation”屬性只適用于“研究生”實體集。層次結(jié)構(gòu)（Hierarchy）

27、實體集作為低層實體集只能參與到一個ISA聯(lián)系中。格結(jié)構(gòu)（Lattice）低層實體集可以參與到多個ISA聯(lián)系中。如“博士”算參加工作，會繼承“職工”實體集的一些屬性。,41,擴展E-R特性——屬性繼承（Ⅱ）,“博士”繼承了“研究生”與“職工”的所有屬性。如果“研究生”與“職工”有相同名稱的屬性，如“姓名”，則在“博士”中用“研究生.姓名”，“職工.姓名”區(qū)別開來。,本科生,研究生,,,學(xué)生,,,碩士,,,,博士,,ISA,ISA,,

28、姓名,,學(xué)號,,Dissertation,,Papers,,,,,,軍訓(xùn),,職工,,姓名,,工齡,,,,,ISA,,42,擴展E-R特性——約束設(shè)計（Ⅰ）,成員資格：確定哪些實體能成為給定低層實體集的成員。條件定義的(Condition-Defined)：一個實體成員資格的確定基于該實體是否滿足一個顯式的條件或謂詞。假定“學(xué)生”實體集具有屬性“學(xué)生類型”，則所有的學(xué)生實體根據(jù)“學(xué)生類型”進行成員資格認(rèn)定，如一個學(xué)生的“學(xué)生類型”

29、=“本科生”，則他就可以歸入低層“本科生”實體集中。系統(tǒng)可以自動檢查條件定義的約束。用戶定義的(User-Defined)：由數(shù)據(jù)庫用戶來指定一個實體歸入哪個低層實體集。如一個學(xué)生被老師分配到某個項目組。,43,擴展E-R特性——約束設(shè)計（Ⅱ）,成員身份 同一個概括中，一個實體是否可以屬于多個不同低層實體集。不相交的(Disjoint)：一個實體至多屬于一個低層實體集。如一個學(xué)生只能參加一個項目組。有重疊的(Ove

30、rlapping)：同一實體可以同時屬于同一概括的多個低層實體集。如一個老師可以參加多個項目組。,44,擴展E-R特性——約束設(shè)計（Ⅲ）,全部性約束： 確定高層實體集中的一個實體是否必須屬于某個概括的至少一個低層實體集。全部的(Total)：每個高層實體必須屬于一個低層實體集。如學(xué)生必須屬于“本科生”或“研究生”的一種。部分的(Partial)：允許一些高層實體不屬于任何低層實體集。如學(xué)生可以不屬于任何項目組。,4

31、5,擴展E-R特性——聚集（Ⅰ）,聚集如何表達聯(lián)系之間的聯(lián)系？實例：職工參加項目，并在此過程中使用若干機器。,職工,項目,,,,參加,,姓名,,工種,,名稱,,類型,,工時,,機器名,,型號,,,,,,,,方案1,職工,項目,,,,參加,,姓名,,工種,,名稱,,類型,,機器名,,型號,,,,,,方案2,,,工時,,,使用,,機器,,,,46,擴展E-R特性——聚集（Ⅱ）,聚集是一種抽象，通過它聯(lián)系被作為高層實體集。實體集A與B以及

32、它們的聯(lián)系可被看成另一實體集C。,職工,項目,,,,參加,,姓名,,工種,,名稱,,類型,,機器名,,型號,,,,,,工時,,,使用,機器,,,,,,47,擴展E-R特性——聚集（Ⅲ）,制造商,批發(fā)商,,,,聯(lián)營,,名稱,,地址,,名稱,,地址,,產(chǎn)品名,,價格,,,,,,時間,,,分送,產(chǎn)品,,,,,,48,E-R模型設(shè)計要點（Ⅰ）,實體集 Vs 屬性,職工,,,,,電話,姓名,職工,電話,,,,聯(lián)系電話,,,姓名,,,號碼,,,地

33、址,,適于一個員工只有一部電話的情況,,適于多個員工共有一部電話，一個員工多個電話，電話本身具有多個屬性的情況。,49,E-R模型設(shè)計要點（Ⅱ）,實體有多方面性質(zhì)，屬性沒有。,項目,城市,,,,位于,項目,,,,,城市,名稱,,,名稱,,,名稱,,,面積,,,人口,50,E-R模型設(shè)計要點（Ⅲ）,若實體中除了多值屬性之外還有其它若干屬性，則將該多值屬性定義為另一實體。供應(yīng)商可以供應(yīng)多種零件,供應(yīng)商,,,,,零件,姓名,零件,,,供應(yīng),

34、,,名稱,供應(yīng)商,,,,姓名,,,地址,,,電話,,供應(yīng)商除零件屬性外只有一個作為主碼的姓名屬性,,供應(yīng)商除零件屬性外另有其它很多屬性,51,E-R模型設(shè)計要點（Ⅳ）,實體集 Vs 聯(lián)系集,教師,課程,,,,開課,,,姓名,,,名稱,,單純表示“教師”實體與“課程”實體之間的行為聯(lián)系,52,E-R模型設(shè)計要點（Ⅴ）,實體與聯(lián)系：靜態(tài)與動態(tài),教師,課程,,,,開課,,,姓名,,名稱,開課,,,,,地點,時間,,人數(shù),,,,,,地點,時間,

35、,人數(shù),,,,弊端：若多個老師開同一門課，則每個老師與該課程的聯(lián)系都需重復(fù)記錄很多相同的信息。,53,E-R模型設(shè)計要點（Ⅵ）,二元 Vs 多元方式：新構(gòu)建一個實體集E，若R有屬性，則將其賦予E，為E添加一個標(biāo)識屬性作為主碼，構(gòu)造三個新聯(lián)系集RA , RB , RC ，對每個( ai , bi , ci )?R，在E中創(chuàng)建一個新實體ei ，然后在RA , RB , RC中分別加入聯(lián)系(ei , ai ),(ei

36、 , bi ),(ei , ci )。,B,C,A,,R,,,B,C,A,,RA,,,,E,,,,,,,RB,,RC,54,E-R模型設(shè)計要點（Ⅶ）,缺點：浪費存儲空間。語義不清晰，難于體現(xiàn)參與聯(lián)系的各方。,,55,E-R模型設(shè)計要點（Ⅷ）,上述轉(zhuǎn)換會有信息丟失(4,2,3) ? ABC?,B,C,A,,R,,,B,C,A,,R1,,,,,,,,,R2,,R3,,,56,概念數(shù)據(jù)庫設(shè)計實例（Ⅰ）,E-R方案選擇對現(xiàn)實世

37、界概念要作出準(zhǔn)確而有效的表達。用實體集還是屬性。用實體集還是聯(lián)系集。用二元聯(lián)系還是多元聯(lián)系。用強實體集還是弱實體集。是否要用概括。是否要用聚集。,57,概念數(shù)據(jù)庫設(shè)計實例（Ⅱ）,實例：為醫(yī)院建E-R圖，包括病人和醫(yī)生，病人有病歷記錄。,病人,醫(yī)生,,門診記錄,,,姓名,,保險號,,身份證號,,,,治療,,姓名,,專長,,,,,病歷,,名稱,,日期,,,,結(jié)果,,,,,,,58,課堂練習(xí),學(xué)生,課程,,,,選修,,,,助教,