数据库主要有哪几种数据模型

一、概念模型，分三种：

1、场模型：用于描述空间中连续分布的现象；

2、对象模型：用于描述各种空间地物；

3、网路模型：可以模拟现实世界中的各种网络；

二、逻辑数据模型，常用的分：矢量数据模型，栅格数据模型和面向对象数据模型等；

三、物理数据模型，物理数据模型是指概念数据模型在计算机内部具体的存储形式和 *** 作机制，即在物理磁盘上如何存放和存取，是系统抽象的最底层。

两大类数据模型：数据模型分为2类（分属2个不同的层次，在开发和使用数据库中使用不同的模型）。

概念模型，也称信息模型，它是按用户的观点来对数据和信息建模，用于数据库设计。

逻辑模型和物理模型，逻辑模型主要包括：网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型等，按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS实现。

物理模型，是对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法。

概念模型：信息世界中的基本概念。

用途：数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。但要考E-R图！

最常用的数据模型：非关系模型，有层次模型和网状模型；关系模型；面向对象模型、对象关系模型。

1、第一范式（1NF）

所谓第一范式（1NF）是指在关系模型中，对于添加的一个规范要求，所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。

即实体中的某个属性有多个值时，必须拆分为不同的属性。在符合第一范式（1NF）表中的每个域值只能是实体的一个属性或一个属性的一部分。简而言之，第一范式就是无重复的域。

说明：在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的设计基本要求，一般设计中都必须满足第一范式（1NF）。

不过有些关系模型中突破了1NF的限制，这种称为非1NF的关系模型。换句话说，是否必须满足1NF的最低要求，主要依赖于所使用的关系模型。

2、第二范式（2NF）

在1NF的基础上，非码属性必须完全依赖于候选码（在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖）

第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。

第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或记录必须可以被唯一地区分。选取一个能区分每个实体的属性或属性组，作为实体的唯一标识。

例如在员工表中的身份z号码即可实现每个一员工的区分，该身份z号码即为候选键，任何一个候选键都可以被选作主键。

在找不到候选键时，可额外增加属性以实现区分，如果在员工关系中，没有对其身份z号进行存储，而姓名可能会在数据库运行的某个时间重复。

无法区分出实体时，设计辟如ID等不重复的编号以实现区分，被添加的编号或ID选作主键。（该主键的添加是在ER设计时添加，不是建库时随意添加）

第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。

所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。

为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的唯一标识。简而言之，第二范式就是在第一范式的基础上属性完全依赖于主键。

3、第三范式（3NF）

在2NF基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性（在2NF基础上消除传递依赖）

第三范式（3NF）是第二范式（2NF）的一个子集，即满足第三范式（3NF）必须满足第二范式（2NF）。

简而言之，第三范式（3NF）要求一个关系中不包含已在其它关系已包含的非主关键字信息。例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。

那么在员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。

如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。

简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性，也就是在满足2NF的基础上，任何非主属性不得传递依赖于主属性。

扩展资料

设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。

目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。

满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式(3NF）就行了。

数据库模型由以下三部分组成，分别是数据 *** 作、数据结构和数据约束。按照不同的应用层次，数据模型可以分为以下三类，分别为逻辑数据模型、概念数据模型与物理数据模型。

数据模型的优点是通过使用简单的计算机算法，将现实世界中的数据模拟呈现，使人们更好地理解数据信息。

数据模型常见用途

1、联系现实世界中的空间实体并表示其相互关系；

2、用于描述空间数据的结构；

3、为设计空间数据库的模式提供方法；

4、将复杂的地理现象利用计算机抽象表示出来，便于进一步解决现实中的问题。

三级模式结构：外模式、模式和内模式

一、模式（schema）

定义：也称逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。

理解：

①

一个数据库只有一个模式；

②

是数据库数据在逻辑级上的视图；

③

数据库模式以某一种数据模型为基础；

④

定义模式时不仅要定义数据的逻辑结构（如数据记录由哪些数据项构成，数据项的名字、类型、取值范围等），而且要定义与数据有关的安全性、完整性要求，定义这些数据之间的联系。

二、外模式（external

schema）

定义：也称子模式（subschema）或用户模式，是数据库用户（包括应用程序员和最终用户）能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述，是数据库用户的数据视图，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。

理解：

①

一个数据库可以有多个外模式；

②

外模式就是用户视图；

③

外模式是保证数据安全性的一个有力措施。

三、内模式（internal

schema）

定义：也称存储模式（storage

schema），它是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式（例如，记录的存储方式是顺序存储、按照b树结构存储还是按hash方法存储；索引按照什么方式组织；数据是否压缩存储，是否加密；数据的存储记录结构有何规定）。

理解：

①

一个数据库只有一个内模式；

②

一个表可能由多个文件组成，如：数据文件、索引文件。

它是数据库管理系统(dbms)对数据库中数据进行有效组织和管理的方法

其目的有：

①

为了减少数据冗余，实现数据共享；

②

为了提高存取效率，改善性能。

数据模型由数据结构、数据 *** 作和完整性约束部分组成，通常称为数据三要素。

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 *** 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 *** 作和数据约束。

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