数据库的网状模型应满足的条件是_____

数据库的网状模型应满足的条件是：

① 允许一个以上的结点无父结点；

② 一个结点可以有多于一个的父结点。 从以上定义看出，网状模型构成了比层次结构复杂的网状结构。

在现实世界中，事物之间的联系更多的是非层次关系的，用层次模型表示非树型结构是很不直接的，网状模型则可以克服这一弊病。网状模型是一个网络。在数据库中，满足以上两个条件的数据模型称为网状模型。

是的，第一代数据库系统采用的数据模型主要有层次模型和网状模型。层次模型以树形结构组织数据，每个节点只能有一个父节点，而可以有多个子节点；网状模型则允许一个实体拥有多个父实体或子实体，其关系图呈现出网状结构。这两种数据模型都存在着严重的局限性，在处理复杂数据时效率低下，且难以扩展和维护。

1、层次模型：

①有且只有一个结点没有双亲结点（这个结点叫根结点）。

②除根结点外的其他结点有且只有一个双亲结点。

层次模型中的记录只能组织成树的集合而不能是任意图的集合。在层次模型中,记录的组织不再是一张杂乱无章的图，而是一棵"倒长"的树。

2、网状模型 ：

①允许一个以上的结点没有双亲结点。

②一个结点可以有多个双亲结点。

网状模型中的数据用记录的集合来表示，数据间的联系用链接（可看作指针）来表示。数据库中的记录可被组织成任意图的集合。

3、关系模型：

关系模型用表的集合来表示数据和数据间的联系。

每个表有多个列，每列有唯一的列名。

在关系模型中，无论是从客观事物中抽象出的实体，还是实体之间的联系,都用单一的结构类型

1、无条件查询

例：找出所有学生的的选课情况

SELECT st_no，su_no

FROM score

例：找出所有学生的情况

SELECT

FROM student

“”为通配符，表示查找FROM中所指出关系的所有属性的值。

2、条件查询

条件查询即带有WHERE子句的查询，所要查询的对象必须满足WHERE子句给出的条件。

例：找出任何一门课成绩在70以上的学生情况、课号及分数

SELECT UNIQUE studentst_class，studentst_no，studentst_name，studentst_sex，studentst_age，scoresu_no，scorescore

FROM student，score

WHERE scorescore>=70 AND scorestno=student,st_no

这里使用UNIQUE是不从查询结果集中去掉重复行，如果使用DISTINCT则会去掉重复行。另外逻辑运算符的优先顺序为NOT→AND→OR。

例：找出课程号为c02的，考试成绩不及格的学生

SELECT st_no

FROM score

WHERE su_no=‘c02’AND score<60

3、排序查询

排序查询是指将查询结果按指定属性的升序(ASC)或降序(DESC)排列，由ORDER BY子句指明。

例：查找不及格的课程，并将结果按课程号从大到小排列

SELECT UNIQUE su_no

FROM score

WHERE score<60

ORDER BY su_no DESC

4、嵌套查询

嵌套查询是指WHERE子句中又包含SELECT子句，它用于较复杂的跨多个基本表查询的情况。

例：查找课程编号为c03且课程成绩在80分以上的学生的学号、姓名

SELECT st_no，st_name

FROM student

WHERE stno IN (SELECT st_no

FROM score

WHERE su_no=‘c03’ AND score>80 )

这里需要明确的是：当查询涉及多个基本表时用嵌套查询逐次求解层次分明，具有结构程序设计特点。在嵌套查询中，IN是常用到的谓词。若用户能确切知道内层查询返回的是单值，那么也可用算术比较运算符表示用户的要求。

5、计算查询

计算查询是指通过系统提供的特定函数(聚合函数)在语句中的直接使用而获得某些只有经过计算才能得到的结果。常用的函数有：

COUNT() 计算元组的个数

COUNT(列名) 对某一列中的值计算个数

SUM(列名) 求某一列值的总和(此列值是数值型)

AVG(列名) 求某一列值的平均值(此列值是数值型)

MAX(列名) 求某一列值中的最大值

MIN(列名) 求某一列值中的最小值

例：求男学生的总人数和平均年龄

SELECT COUNT()，AVG(st_age)

FROM student

WHERE st_sex=‘男’

例：统计选修了课程的学生的人数

SELECT COUNT(DISTINCT st_no)

FROM score

注意：这里一定要加入DISTINCT，因为有的学生可能选修了多门课程，但统计时只能按1人统计，所以要使用DISTINCT进行过滤。

参考资料：

500份的数据0-1分布用什么模型好：网状数据模型。数据模型是数据特征的抽象，可以选择什么数据模型，一个分布会影响另一个分布的是网状数据模型。网状模型是在现实世界中事物之间的联系更多的是非层次关系的，用层次模型表示非树形结构是很不直接的，网状模型就可以解决这一问题。网状数据库系统采用网状模型作为数据的组织方式。网状数据模型的典型代表是UDBTG系统。首先，向量也可以认为有多个维度，每一个向量的元素对应一维。其次，参考其他答案，你可以根据需求选择多种相似度，推荐先用KL散度再比较使用Wasserstein距离。最后，介绍下我现在做的研究，metric learning（距离度量学习）。首先要明确的是，metric learning是半监督学习，所以在没有已有的supervised information数据库的支持下，请不用继续看了。metric learning的核心是指，运用机器学习的手段，根据已有的supervised information学习一个新的自定义metric，使new metric比original distance更好更符合数据特征。其中运用的手段就是最小化损失函数。以Euclideandistance为例，d(x,y)=||x-y||2,新的metric可以表示为d(f(x),f(y))=||Gx-Gy||2,G为映射矩阵，也就是我们需要学习的对不同特征维度的偏移权重。求两个或者多个形如[1,3,4,5,0]之类的vector的similarity。可以选择的方法很多，关键看楼主的关于“好”的标准是什么。如楼主所言，其实，在很多case中，横坐标可能有重要的物理，金融或者商业意义。所以，衡量“好”的时候，必须要对其背景知识有理解才行。比如，发动机转速在3000-5000转可能是正常，过了8000可能就不正常；因此每个element的权重很可能不同。另外，某些值向某个方向变化可能正常，而向另外方向的变化可能是指示重大不同。如果缺少背景知识，很难给出所谓的“好”的方法。对于1 dimentional sequence，可以用做similarity比较的方法也很多，欧式距离，weighted欧式距离，变异罚分，相关性比较等等，在bioinformatics和search engine等很多领域都有应用。建议先了解更多的需求背景知识，定义“好”的标准，再由易到难尝试各种方法的效果。从engineering和business的角度来看，简单好用是王道，复杂花哨的数学工具在一些特定场合不一定真的好用。

在数据库中，把满足以下两个条件的基本层次联系集合称为网状数据模型

（1）允许一个以上的结点无双亲。

（2）一个结点可以有多于一个的双亲。

从以上定义看出，网状模型构成了比层次结构更复杂的网状结构。

在现实世界中，事物之间的联系更多的是非层次关系的，用层次模型表示非树型结构是很不直接的，网状模型则可以克服这一弊病。网状模型是一个网络。在数据库中，满足以上两个条件的数据模型称为网状模型。

以上就是关于数据库的网状模型应满足的条件是_____全部的内容，包括:数据库的网状模型应满足的条件是_____、第一代数据库系统采用的数据模型是层次和网状模型对不对、数据库按数据的组织方式来分可以分为哪三种模型等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！