数据库ISA联系的定义

用E-R方法构建一个项目的模型时，经常会遇到某些实体型是某个实体型的子类型。例如，研究生和本科生是学生的子类型，学生是父类型。这种父类-子类联系称为ISA联系，表示“is a”的语义。例如，下图中研究生is a学生，本科生is a学生。ISA联系用三角形来表示。

ISA联系一个重要的性质是子类继承了父类的所有属性，当然子类也可以有自己的属性。例如，本科生和研究生是学生实体的子类型，他们具有学生实体的全部属性，研究生子实体型还有“导师姓名”和“研究方向”两个自己的属性。

ISA联系描述了对一个实体型中实体的一种分类方法，下面对分类方法做进一步说明。

扩展资料

①分类属性

根据分类属性的值把父实体型中的实体分派到子实体型中。例如上图中，在ISA联系符号三角形的右边加了一个分类属性“学生类别”，它说明一个学生是研究生还是本科生由“学生类别”这个分类属性的值决定。

②不相交约束与可重叠约束

不相交约束描述父类中的一个实体不能同时属于多个子类中的实体集，即一个父类中的实体最多属于一个子类实体集，用ISA联系三角形符号内加一个叉号“X”来表示。

例如，下图表明一个学生不能既是本科生又是研究生。如果父类中的一个实体能同时属于多个子类中的实体集，则称为可重叠约束，子类符号中没有叉号表示是可重叠的。

③完备性约束

完备性约束描述父类中的一个实体是否必须是某一个子类中的实体，如果是，则叫做完全特化(total specialization)，否则叫做部分特化(partial specialization)。

完全特化用父类到子类的双线连接来表示，单线连接则表示部分特化。假设学生只有两类，要么是本科生，要么是研究生，二者必居其一，这就是完全特化的例子，如图所示。

多着啦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。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。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。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

数据库通常分为：

层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。

而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

数据库有类型之分，是根据数据模型划分的。目前成熟地应用在数据库系统中的数据模型有：层次模型、网壮模型和关系模型。

一、层次模型：

层次模型是用树结构表示记录类型及其联系的。

树结构的基本特点是：

1、有且仅有一个结点无父结点；

2、其它结点有且有一个父结点。

在层次模型中，树的结点是记录型。上一层记录型和下一层记录型的联系是1:n的。

层次模型就象下面我们给出的一棵倒立的树。

注意：在层次式数据库中查找记录，必须指定存取路径。这种关系模型不支持m:n联系。

二、网状模型：

网状模型中结点间的联系不受层次限制，可以任意发生联系，所以她的结构是结点的连通图。

网状模型结构的特点是：

1、有一个以上结点无父结点；

2、至少有一个结点有多于一个父结点。

注意：虽然网状模型能反映各种复杂的关系，但网状模型在具体实现上，只支持1:n联系，对

于m:n联系可将其转化为1:n联系。

三、关系模型：

关系模型的本质就是用若干个二维表来表示实体及其联系。

关系是通过关系名和属性名定义的。一个关系可形式化表示为：

R(A1，A2，A3，…，Ai，…)

其中：R为关系名，Ai为关系的属性名。

目前常用的数据库管理系统有：

ACCESS、SQL Server、 Oracle、MySQL、FoxPro和Sybase等。

ACCESS 是美国Microsoft公司于1994年推出的微机数据库管理系统它具有界面友好、易学易用、开发简单、接口灵活等特点,是典型的新一代桌面数据库管理系统。

Oracle公司是全球最大的信息管理软件及服务供应商，成立于1977年，总部位于美国加州 Redwood shore。Oracle提供的完整的电子商务产品和服务包括： 用于建立和交付基于Web的Internet平台； 综合、全面的具有Internet能力的商业应用； 强大的专业服务，帮助用户实施电子商务战略，以及设计、定制和实施各种电子商务解决方案

SQL是英文Structured Query Language的缩写，意思为结构化查询语言。SQL语言的主要功能就是同各种数据库建立联系，进行沟通。按照ANSI(美国国家标准协会)的规定，SQL被作为关系型数据库管理系统的标准语言。SQL语句可以用来执行各种各样的 *** 作，例如更新数据库中的数据，从数据库中提取数据等。目前，绝大多数流行的是关系型数据库管理系统。

内容来源网络，仅供参考！

以前上学时用的visio，还不错

不过现在工作啦，基本都用的是powerdesigner,相当的专业，能够直接 *** 作数据库。当然也有人使用UML关系图什么的，那就看你喜欢哪种啦，呵呵

希望对你有所帮助

数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。 1数据结构模型 (1)数据结构 所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系集合，则将DS=(D，R)称为数据结构。例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS=(D，R)，即一个数组。 (2)数据结构种类 数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关。数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。这里只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。 目前，比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。 2层次、网状和关系数据库系统 (1)层次结构模型 层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。下图是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树，校部就是树根(称为根结点)，各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点)，树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1:N，即树根只有一个，树枝有N个。 按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。 (2)网状结构模型 按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。 (3)关系结构模型 关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系。 由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。 在关系数据库中，对数据的 *** 作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。dBASEII就是这类数据库管理系统的典型代表。对于一个实际的应用问题(如人事管理问题)，有时需要多个关系才能实现。用dBASEII建立起来的一个关系称为一个数据库(或称数据库文件)，而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEII的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。因此，可以概括地说，一个关系称为一个数据库，若干个数据库可以构成一个数据库系统。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。

数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等 *** 作。

关系型数据库主要有：

Oracle、DB2、Microsoft

SQL

Server、Microsoft

Access、MySQL等等。

非关系型数据库主要有：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

扩展资料：

非关系型数据库的优势：

1、性能高：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。

2、可扩展性好：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势：

1、可以复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

2、事务支持良好：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

参考资料来源：百度百科-数据库

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