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数据库ER模型介绍和图解

ER模型用于从数据角度对系统的逻辑视图进行建模, 其中包括以下组件:

实体, 实体类型, 实体集–

实体可以是具有物理存在的对象(特定的人, 汽车, 房屋或雇员), 也可以是具有概念存在的对象(公司, 工作或大学课程)。

实体是实体类型的对象, 所有实体的集合称为实体集。例如。; E1是一个实体类型为Student的实体, 所有学生的集合称为Entity Set。在ER图中, 实体类型表示为:

ER模型介绍1

属性:

属性是定义实体类型的属性

。例如, Roll_No, Name, DOB, Age, Address, Mobile_No是定义实体类型Student的属性。在ER图中, 属性用椭圆表示。

2号

键属性–

该属性唯一标识每个实体

实体集中的键值称为关键属性, 例如Roll_No对于每个学生都是唯一的。在ER图中, 键属性由带有下面线条的椭圆表示。

诺

复合属性–

属性由许多其他属性组成

称为复合属性。例如, 学生实体类型的地址属性包括街道, 城市, 州和国家。在ER图中, 复合属性由包含椭圆的椭圆表示。

er22

多值属性–

组成的属性一个以上的值

给定实体。例如, Phone_No(对于给定的学生, 可以大于一个)。在ER图中, 多值属性由双椭圆形表示。

普诺

派生属性–

可以是从其他属性派生类型的实体称为派生属性。例如。;年龄(可以来自DOB)。在ER图中, 派生属性用虚线椭圆表示。

6号

完整的实体类型

学生其属性可以表示为:

捕获

关系类型和关系集:

关系类型代表实体类型之间的关联。例如, “已注册”是实体类型”学生”和”课程”之间存在的关系类型。在ER图中, 关系类型用菱形表示, 并将实体与线连接。

8号

一组相同类型的关系称为关系集。以下关系集描述了S1已注册C2, S2已注册C1和S3已注册C3。

9号

关系集的程度:

不同实体集的数量参加关系集合称为关系集的程度。

一元关系–当有只有一个实体集参与关系, 这种关系称为一元关系。例如, 一个人只能与一个人结婚。

10号

二元关系–当有两个实体集参与关系, 该关系称为二元关系。例如, 学生已注册课程。

er11

一元关系–

当有n个实体集参与某个关系时, 该关系称为n元关系。

基数:实体集的实体参与关系的次数

集合称为基数。基数可以是不同的类型:

一对一–每个实体集中的每个实体何时可以参与关系中只有一次, 基数是一对一的。让我们假设一个男性可以嫁给一个女性, 而一个女性可以嫁给一个男性。因此, 这种关系将是一对一的。

er20

使用集合, 可以表示为:

er12

多对一–

当一个实体中的实体集

只能在关系集中参与一次, 而其他实体集中的实体可以参与多次以上的关系,

基数是一对多的。让我们假设一个学生只能选一门课程, 但是许多学生可以选一门课程。因此基数将为n到1。这意味着一门课程可以有n个学生, 而一个学生则只有一门课程。

ernew

使用集合, 可以表示为:

er14

在这种情况下, 每个学生只修1门课程, 但是许多学生修了1门课程。

多对多–

当所有实体集中的实体都可以多次参加关系

基数很多。让我们假设一个学生可以修多门课程, 而许多学生可以修一门课。因此, 这种关系将是多对多的。

n2

使用集合, 可以表示为:

er16

在此示例中, 学生S1被C1和C3录取, 而课程C3被S1, S3和S4录入。因此, 这是多对多的关系。

参与限制:

参与约束应用于参与关系集的实体。

全面参与–实体集中的每个实体都必须参与关系。如果每个学生都必须参加一门课程, 则学生的总参加人数。 ER图中的双线显示了总参与人数。

部分参与–

实体集中的实体

可能参加或可能不参加

关系中的e。如果某些课程没有被任何学生注册, 则课程的参与将是部分的。

该图描述了”已注册”关系集, 其中学生实体集具有全部参与, 而课程实体集具有部分参与。

捕获

使用set可以表示为

33333

学生实体集中的每个学生都在参与关系, 但是存在不参与关系的课程C4。

弱实体类型和识别关系:

如前所述, 实体类型具有键属性, 该属性唯一地标识实体集中的每个实体。但是存在

无法为其定义键属性的某些实体类型

。这些称为弱实体类型。

例如, 公司可以存储雇员的受抚养人(父母, 子女, 配偶)的信息。但是没有雇员, 家属就不存在。因此, 从属将是弱实体类型, 而雇员将为从属识别实体类型。

弱实体类型由双矩形表示。弱实体类型的参与始终是总计。弱实体类型与其标识强实体类型之间的关系称为标识关系, 并用双菱形表示。

n3

ER-MODEL测验

文章由Sonal Tuteja贡献。如果发现任何不正确的地方, 或者想分享有关上述主题的更多信息, 请发表评论。

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