层次模型

tree

Record and field
Parent-Child relationship(PCR)

每个记录类型只有一个父节点

无法表达多对多信息

采用虚记录解决多对多

网状数据模型

系：主记录->属记录
主记录和属记录都可以有好多个

关系模型

表：table/relation

拥有更高的抽象级别，可以用数学里面集合论的知识研究
屏蔽底层编程细节，易于理解
可以引入代数系统
非过程化查询语言
软链接，逻辑指针
属性和域

原子数据：要求表的每个属性是原子的，不能再分。不允许出现表中套表。（一范式）
允许空值

关系（表）和元组
属性的个数称作目
属性，列，字段
元组，行，记录

主键：一组属性

unique
not null
可以决定其他元组的其他属性
属性组的子集不满足上述条件。如果不满足这个条件就称作超键。
如果多个属性组满足上述条件，我们可以指定一个为主键，其他的为候补键
如果这个属性组就是元组本身，称这个属性组为全键

外键：一组属性

来自其他关系，并且是其他关系的主键。逻辑指针
且必须在另一个表里面存在这个主键

域完整性约束：每个元组的每个属性的值都必须满足值域
实体完整性约束：主键不允许为空
引用完整性约束：外键的值必须在所引用的表中存在

关系代数

基本操作

选择Selection σ\sigmaσ ：选择一些行
投影Projection π\piπ：选择一些列。投影操作应该消除可能出现的重复元素。实际的系统不会自动进行消除重复元素，除非用户要求。
叉乘Cross-product ×\times× ：笛卡尔乘积
集合差Set-difference−-−：集合减法
合并Union∪\cup∪：将两个表合并起来

上述五种操作构成了数据库完备的操作集合。任何其他操作都可以通过这些操作完成。

上面的操作都是封闭的。

后面两种操作要求参与运算的两个集合满足并兼容的条件：

属性个数一样
属性类型一样

连接操作：先做笛卡尔乘积，再做选择。实际上可以进行查询优化，否则效率比较低。

等值连接
自然连接：按照两个表的共同属性进行等值连接

除法操作：A/B

A/B=πx(A)−πx(πx(A)×B−A)A/B = \pi_x(A)-\pi_x(\pi_x(A)\times B-A) A/B=πx(A)−πx(πx(A)×B−A)

首先先将A中特有的属性x和B中的属性y分离开，然后再叉乘，得到的是一个比A大的集合，减去A后剩下的就是那些原本没有B属性的元组，将这些x提取出来再减去他们就是正确的x.

外连接：找不到匹配仍然保留元素，用空值填补

左外连接：保留左边表的所有元素
右外连接：保留右边表的所有元素
全外连接：保留两张表中的所有元素

外并：将不满足并兼容的表并在一起，新表的属性是原来两张表的属性的并，元组加在一起，缺少的元素补空值。

关系演算

基于谓词逻辑的非过程化的表达

元组关系演算TRC
域关系演算DRC

等价的，区别在于变量的定义不同。域关系演算的变量是属性。

域关系演算

原子公式
- <x1,x2,…,xn>属于表
- X op Y
- X op constant
公式
- 原子公式
- 逻辑运算
- 使用量词

对某个变量使用量词就称这个量词被绑定

不安全的查询：如果查询结果是无限的，就说这个查询是不安全的。

安全的关系演算和关系代数是等价的。

SQL语言建立在关系演算之上。

元组关系演算

变量定义在元组上

ER数据模型

传统的数据模型擅长表达以记录为基础的结构化的数据，支持日常事务型的应用。

不能根据用户的需求或者应用的需求

不能用一种很自然的方法表达实体之间的关系

语义信息不够明确

支持的数据类型太少，有时候不能满足应用的需求

实体Entity：现实世界中可区别的对象，使用一组属性来描述
实体集Entity Set：实体的集合
允许复合类型，多值属性

联系Relationship：实体之间的联系

E-R图：对E-R模型的图形化的展示。

方框：实体
圆圈：属性
菱形：联系

基数比例约束：

一对一
一对多
多对多

参与度约束：一个实体参与一个联系的最少和最多次数
全参与
部分参与

扩展ER模型：
弱实体：不能单独存在，必须依赖其他实体存在的实体。例如职工的家属
普遍化和特殊化
聚集：把联系看作实体集和其他实体发生联系
范畴：不同类型的实体组成范畴

面向对象数据模型

突破一范式的限制

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