⑴ 数据库系统的关系数据模型问题
已经讲了数据结构的层次模型和网状模型，最后再看下第三种模型，关系模型。
关系模型以二维表结构来表示实体与实体之间的联系，它是以关系数学理论为基础的，每个二维表又可称为关系。
在关系模型中，操作的对象和结果都是二维表，关系模型是目前最流行的数据库模型。支持关系模型的数据库管理系统称为关系数据库管理系统，Access就是一种关系数据库管理系统。
1、基本术语
（1）关系(Relation)：一个关系对应着一个二维表，二维表就是关系名。
（2）元组(Tuple)：在二维表中的一行，称为一个元组。
（3）属性(Attribute)：在二维表中的列，称为属性。属性的个数称为关系的元或度。列的值称为属性值；
（4）（值）域(Domain)：属性值的取值范围为值域。
（5）分量：每一行对应的列的属性值，即元组中的一个属性值。[2]
（6）关系模式：在二维表中的行定义，即对关系的描述称为关系模式。一般表示为（属性1，属性2，......,属性n），如老师的关系模型可以表示为教师（教师号，姓名，性别，年龄，职称，所在系）。
（7）键(码)：如果在一个关系中存在唯一标识一个实体的一个属性或属性集称为实体的键，即使得在该关系的任何一个关系状态中的两个元组，在该属性上的值的组合都不同。
（8）候选键(候选码)：若关系中的某一属性的值能唯一标识一个元组如果在关系的一个键中不能移去任何一个属性，否则它就不是这个关系的键，则称这个被指定的候选键为该关系的候选键或者候选码。
例如下列学生表中“学号”或“图书证号”都能唯一标识一个元组，则“学号”和“图书证号”都能唯一地标识一个元组，则“学号”和“图书证号”都可作为学生关系的候选键。
2、关系模型的数据操作与完整性约束
关系数据模型的操作主要包括查询、插入、删除和修改数据;这些操作必须满足关系的完整性约束条件。
关系模型中数据操作的特点是集合操作方式，即操作对象和操作结果都是集合，这种操作方式也称为一次一集合的方式。
相应地，非关系数据模型的操作方式是一次一记录的方式。
关系的完整性约束条件包括三大类：
实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。
实体完整性定义数据库中每一个基本关系的主码应满足的条件，能够保证元组的唯一性。参照完整性定义表之间的引用关系，即参照与被参照关系。用户定义完整性是用户针对具体的应用环境制定的数据规则，反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。
3、关系模型的优缺点
关系数据模型的优点主要体现在以下几点：
(1) 关系模型与非关系模型不同，它是建立在严格的数学理论基础上的。
(2) 关系模型的概念单一，实体与实体间的联系都用关系表示，对数据的检索结果也是关系(即表)，所以其数据结构简单、清晰，用户易懂易用。
(3) 关系模型的物理存储和存取路径对用户透明，从而具有更高的数据独立性、更好的安全保密性，简化了程序员的数据库开发工作。
关系数据模型的缺点有以下几点：
(1) 由于存取路径对用户透明，查询效率往往不如非关系数据模型高。因此，为了提高性能，必须对用户的查询请求进行优化，这就增加了开发数据库管理系统的难度和负担。
(2) 关系数据模型不能以自然的方式表示实体集间的联系，存在语义信息不足、数据类型过少等弱点。
⑵ 数据库中最常用的数据模型是哪种
层次模型
层次模型是以记录类型为结点的树型结构，下层记录是上层记录中某元素的细化。
层次模型的记录类型间只有简单的层次关系，且满足以下条件：有一个记录类型没有父结点；其他记录类型有且只有一个父结点。
网状模型
有一个以上记录类型没有父结点；至少有一个记录类型多于一个父结点。用这种网络结构表示记录类型之间联系的模型称为网状模型。
关系模型
关系模型的基本思想是把事物与事物之间的联系用二维表格的形式描述。一个关系可以看作一个二维表，表中每一行是一个记录，每一列是一个字段。
关系模型可用离散数学中的关系代数来描述，因而关系数据库管理系统能够用严格的数学理论来描述数据库的组织和操作，且具有简单灵活、数据独立性高等特点，应用十分广泛。
⑶ 数据库管理系统常见的数据模型有层次模型，网状模型和什么
数据库管理系统常见的数据模型有层次模型，网状模型和语义模型。
在关系模型基础上增加全新的数据构造器和数据处理原语，用来表达复杂的结构和丰富的语义的一类新的数据模型。
数据库管理系统是一个能够提供数据录入、修改、查询的数据操作软件，具有数据定义、数据操作、数据存储与管理、数据维护、通信等功能，且能够允许多用户使用。另外，数据库管理系统的发展与计算机技术发展密切相关。
为此，若要进一步完善计算机数据库管理系统，技术人员就应当不断创新、改革计算机技术，并不断拓宽计算机数据库管理系统的应用范围，从而真正促进计算机数据库管理系统技术的革新。
(3)数据库数学模型扩展阅读：
数据库管理应尽可能地消除了冗余，但是并没有完全消除，而是控制大量数据库固有的冗余。例如，为了表现数据间的关系，数据项的重复一般是必要的，有时为了提高性能也会重复一些数据项。
通过消除或控制冗余，可降低不一致性产生的危险。如果数据项在数据库中只存储了一次，则任何对该值的更新均只需进行一次，而且新的值立即就被所有用户获得。
如果数据项不只存储了一次，而且系统意识到这点，系统将可以确保该项的所有拷贝都保持一致。不幸的是，许多DBMS都不能自动确保这种类型的一致性。
数据库应该被有权限的用户共享。DBMS的引入使更多的用户可以更方便的共享更多的数据。新的应用程序可以依赖于数据库中已经存在的数据，并且只增加没有存储的数据，而不用重新定义所有的数据需求。
⑷ 在数据库系统中，常用的数学模型主要有那四种呢
1、静态和动态模型
静态模型是指要描述的系统各量之间的关系是不随时间的变化而变化的，一般都用代数方程来表达。动态模型是指描述系统各量之间随时间变化而变化的规律的数学表达式，一般用微分方程或差分方程来表示。经典控制理论中常用系统传递函数是动态模型是从描述系统的微分方程变换而来。
2、分布参数和集中参数模型
分布参数模型是用各类偏微分方程描述系统的动态特性，而集中参数模型是用线性或非线性常微分方程来描述系统的动态特性。在许多情况下，分布参数模型借助于空间离散化的方法，可简化为复杂程度较低的集中参数模型。
3、连续时间和离散时间模型
模型中的时间变量是在一定区间内变化的模型称为连续时间模型，上述各类用微分方程描述的模型都是连续时间模型。在处理集中参数模型时，也可以将时间变量离散化，所获得的模型称为离散时间模型。离散时间模型是用差分方程描述的。
4、参数与非参数模型
用代数方程、微分方程、微分方程组以及传递函数等描述的模型都是参数模型。建立参数模型就在于确定已知模型结构中的各个参数。通过理论分析总是得出参数模型。非参数模型是直接或间接地从实际系统的实验分析中得到响应，通过实验记录到的系统脉冲响应或阶跃响应就是非参数模型。
(4)数据库数学模型扩展阅读：
数学模型建模过程
1、模型准备
了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。以数学思想来包容问题的精髓，数学思路贯穿问题的全过程，进而用数学语言来描述问题。要求符合数学理论，符合数学习惯，清晰准确。
2、模型假设
根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
3、模型建立
在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构（尽量用简单的数学工具）。
4、模型求解
利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（或近似计算）。
5、模型分析
对所要建立模型的思路进行阐述，对所得的结果进行数学上的分析。
6、模型检验
将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差，则应该修改假设，再次重复建模过程。
⑸ 数据模型的含义是什么为什么要建立数据模型
数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据约束。
(5)数据库数学模型扩展阅读：
数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。
1、数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
2、数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
3、数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。
⑹ 目前最常用的三种数据模型及其特点是什么
目前最常用的三种数据模型为层次模型、网状模型和关系模型。
一、层次模型
层次模型将数据组织成一对多关系的结构，层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分。
层次模型发展最早，它以树结构为基本结构，典型代表是IMS模型。
优点是存取方便且速度快；结构清晰，容易理解；数据修改和数据库扩展容易实现；检索关键属性十分方便。
二、网状模型
网状模型用连接指令或指针来确定数据间的显式连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式。
网状数据模型通过网状结构表示数据间联系，开发较早且有一定优点，目前使用仍较多，典型代表是 DBTG模型。
优点是能明确而方便地表示数据间的复杂关系。
三、关系模型
关系模型以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法。
优点在于结构特别灵活，概念单一，满足所有布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求；能搜索、组合和比较不同类型的数据；增加和删除数据非常方便。
(6)数据库数学模型扩展阅读：
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。
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。
2、逻辑模型（Logical Data Model），是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。
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。
⑺ 数据库主要的模型有哪些
层次模型、网状模型、关系模型
层次模型（格式化模型）
定义和限制条件：有且仅有一个节点，无父节点，此节点为树的根；其他节点有且仅有一个父节点；
优点：
①数据结构简单清晰；
②利用指针记录边向联系，查询效率高；
③良好的完整新支持；
缺点：
①只能表示1：N的联系。尽管有许多辅助手段实现M：N的联系，但比较复杂，不易掌握。
②层次模型的树是有序树（层次顺序）。对任一结点的所有子树都规定了先后次序，这一限制隐含了对数据库存取路径的控制。
③树中父子结点之间只存在一种联系，因此，对树中的任一结点，只有一条自根结点到达它的路径。
网状模型（格式化模型）
网状模型的2个特征：允许一个以上的节点无双亲；一个节点可以有多于一个的双亲；
优点：
①可以更加清晰表达现实，符合现实中的数据关系；
②可以很快存取操作；
缺点：
①结构复杂；
②不易掌握，网状模型的DDL，DDM复杂，并且并且要嵌入某一种高级语言（COBOL，c），用户不易掌握；
③应用程序复杂，记录之间的联系通过存取路径实现的，应用程序在访问数据时必须选择合适的存取路径，因此用户必须了解系统结构的细节，加重编写应用程序的负担；
关系模型
单一的数据结构——关系
现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示，从用户角度看，关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表。
优点：
①数据结构单一，关系模型中，不管是实体还是实体之间的联系，都用关系来表示，而关系都对应一张二维数据表，数据结构简单、清晰。
②关系规范化，并建立在严格的理论基础上，构成关系的基本规范要求关系中每个属性不可再分割，同时关系建立在具有坚实的理论基础的严格数学概念基础上。
③概念简单，操作方便，关系模型最大的优点就是简单，用户容易理解和掌握，一个关系就是一张二维表格，用户只需用简单的查询语言就能对数据库进行操作。
缺点：
①查询效率不如格式化数据模型；
②为了提高性能，数据库管理系统需要优化用户查询，增加了数据库管理系统的开发难度；
⑻ 在数据库系统数学模型中最为重要和普遍使用的是什么型
1、概念模型
2 、层次模型
3 、网状模型
4、 关系模型
一般意义上的模型的表现形式可以分为 物理模型、数学模型、结构模型和仿真模型。
⑼ 什么是数据模型,包含哪几种类型 (数据库）
1）数据模型的分类：
最常用的数据模型是概念数据模型和结构数据模型：
①概念数据模型（信息模型）：面向用户的，按照用户的观点进行建模，典型代表：E-R图
②结构数据模型：面向计算机系统的，用于DBMS的实现，典型代表有：层次模型，网状模型、关系模型，面向 对象模型
数据结构:主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等，是目标类型的集合。目标类型是数据库的组成成分，一般可分为两类：数据类型、数据类型之间的联系。数据类型如DBTG(数据库任务组)网状模型中的记录型、数据项，关系模型中的关系、域等。
联系部分有DBTG网状模型中的系型等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都基本建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。它是操作算符的集合，包括若干操作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。
数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。它是完整性规则的集合，用以限定符合数据模型的数据库状态，以及状态的变化。
约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束；静态约束和动态约束；实体约束和实体间的参照约束等。