关系数据模型的基本数据模型？

一、关系数据模型的基本数据模型？

关系数据模型的基本模型是关系，也就是一张二维表，表中一行称为元組或记录，表中一列称为属性

二、excel中数据模型是什么？

Excel建模简而言之就是建立数学模型，解决实际问题。应用广泛，单纯的数学问题、金融、财务、建筑等领域都可以使用。 Excel是第一款允许用户自定义界面的电子制表软件（包括字体、文字属性和单元格格式）。它还引进了“智能重算”的功能，当单元格数据变动时，只有与之相关的数据才会更新，而原先的制表软件只能重算全部数据或者等待下一个指令。同时，Excel还有强大的图形功能。 1993年Excel第一次被捆绑进Microsoft Office中时，Microsoft就对Microsoft Word和PowerPoint的界面进行了重新设计，以适应这款当时极为流行的应用程序。

三、试述数据模型的概念，数据模型的作用和数据模型的三个要素？

数据模型是数据库系统中用于提供信息表示和操作手段的形式构架，是现实世界的模拟和抽象。数据模型的作用：模拟现实世界；使人容易理解；便于在计算机上实现。数据模型三要素：数据结构、数据操作、数据的约束条件。

四、常用的数据模型？

层次模型、网状模型、关系模型

层次模型（格式化模型）

定义和限制条件：有且仅有一个节点，无父节点，此节点为树的根；其他节点有且仅有一个父节点；

优点：

①数据结构简单清晰；

②利用指针记录边向联系，查询效率高；

③良好的完整新支持；

缺点：

①只能表示1：N的联系。尽管有许多辅助手段实现M：N的联系，但比较复杂，不易掌握。

②层次模型的树是有序树（层次顺序）。对任一结点的所有子树都规定了先后次序，这一限制隐含了对数据库存取路径的控制。

③树中父子结点之间只存在一种联系，因此，对树中的任一结点，只有一条自根结点到达它的路径。

网状模型（格式化模型）

网状模型的2个特征：允许一个以上的节点无双亲；一个节点可以有多于一个的双亲；

优点：

①可以更加清晰表达现实，符合现实中的数据关系；

②可以很快存取操作；

缺点：

①结构复杂；

②不易掌握，网状模型的DDL，DDM复杂，并且并且要嵌入某一种高级语言（COBOL，c），用户不易掌握；

③应用程序复杂，记录之间的联系通过存取路径实现的，应用程序在访问数据时必须选择合适的存取路径，因此用户必须了解系统结构的细节，加重编写应用程序的负担；

关系模型

单一的数据结构——关系

现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示，从用户角度看，关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表。7a686964616fe78988e69d8331333363383463

优点：

①数据结构单一，关系模型中，不管是实体还是实体之间的联系，都用关系来表示，而关系都对应一张二维数据表，数据结构简单、清晰。

②关系规范化，并建立在严格的理论基础上，构成关系的基本规范要求关系中每个属性不可再分割，同时关系建立在具有坚实的理论基础的严格数学概念基础上。

③概念简单，操作方便，关系模型最大的优点就是简单，用户容易理解和掌握，一个关系就是一张二维表格，用户只需用简单的查询语言就能对数据库进行操作。

缺点：

①查询效率不如格式化数据模型；

②为了提高性能，数据库管理系统需要优化用户查询，增加了数据库管理系统的开发难度；

五、excel中的数据库属于什么数据模型？

Excel 数据库属于“关系数据模型”, 又称为关系型数据库。

六、数据模型的概念？

数据模型（Data Model）的概念指的是数据特征的抽象，它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操作提供一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分，分别是数据结构、数据操作和数据约束。

七、传统数据模型的概念？

一、数据模型的概念

数据模型是数据库系统的核心与基础，是描述数据与数据之间的联系，数据的语意，数据一致性约束的概念性工具的集合。

数据模型通常是由数据结构，数据操作和完整性约束三部分组成。

数据结构：是对系统的静态特征的描述。描述对象包括数据的类型、内容、性质和数据之间的相互关系。

数据操作：对动态的操作。对数据库各种对象的实例操作。

完整性约束：是完整性规则的集合。他定义了给数据模型中数据机及其联系所具有的制约和依存规则

八、关系数据模型中的“关系”怎么理解？

指实体与实体间联系关系是笛卡儿积的有一定意义的、有限的子集，所以关系也是一个二维表，表的每一行对应一个元组，表的每一列对应一个域。

由于域可以相同，为了加以区分，必须对每列起一个唯一的名字，称为属性（Attribute）。n目关系有n个属性。当n=1时，称该关系为单元关系，当n=2时，称该关系为二元关系。在关系模型中吧数据看成是二维表中的元素，操作的对象和结果都是二维表，一张二维表就是一个关系。关系模型与层次型、网状型的本质区别在于数据描述的一致性，模型概念单一。

在关系型数据库中，每一个关系都是一个二维表，无论实体本身还是实体间的联系均用称为“关系”的二维表来表示，使得描述实体的数据本身能够自然地反映它们之间的联系。

而传统的层次和网状模型数据库是使用链接指针来存储和体现联系的。

九、access三大数据模型是啥？

access有3种数据模型，分别是层次模型、网状模型和关系模型。

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（DataModel）是数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架。

数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。现代数据模型的概念，则认为数据结构只是数据模型的组成成分之一。

数据的物理配置和存取路径是关于数据存储的概念，不属于数据模型的内容。数据结构是目标类型的集合。目标类型是数据库的组成成分，一般可分为两类：数据类型、数据类型之间的联系。数据类型如DBTG(数据库任务组)网状模型中的记录型、数据项，关系模型中的关系、域等。联系部分有DBTG网状模型中的系型等。数据操作部分是操作算符的集合，包括若干操作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。

数据约束条件是完整性规则的集合，用以限定符合数据模型的数据库状态，以及状态的变化。约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束；静态约束和动态约束；实体约束和实体间的参照约束等。

十、数据仓库的数据模型是什么？

数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模，这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。维度建模以数据分析需求为驱动，倡导总线架构：一致的事实和一致的维度，这种数据模型易于用户理解和数据分析操作。基于主题域的实体关系建模以源系统数据为驱动，整合企业的所有数据，站在企业级的高度对数据进行抽象，整合，采用3NF的实体关系理论建模，这种数据建模方式以更为抽象的方式尝试建立一个相对稳定的数据模型，并能描述企业级的数据关系。在工业界往往把两种方式结合起来运用数据仓库的不同数据层次结构中。

我们上周主要是针对采用基于主题域的实体关系建模中数据整合的方式进行较为深入的讨论，讨论了以下三种思路：

以属性聚集的方式同一主题域中不同实体的属性。比如对于会员、公司、客户等等实体对象我们都有地址属性信息、名称标识属性信息等等，这种思路就是把属性内聚性高的字段整合在一起，并把不同的属性打上类型标识以树表的形式存放。它的优点是：第一，模型稳定性好，外围系统变化了字段，只需要添加不同的类型，不需要进行表结构的变更；第二，减少大量冗余记历史数据。它的缺点是：第一，丢失了很多实体的属性标识信息，我们从模型上将看不到一个会员究竟有哪些地址属性，只能通过查询类型代码才能获取这些信息；第二，它极度的膨胀数据表的记录数，因为它采用竖表的形式存放；第三，应用起来很难，效率是一个大问题，因为我们往往要使用一个实体的多个字段，就会有很多join操作和竖转横的操作。第四：属性聚集也是一件比较难操作的过程，应为这是一个抽象的过程，对建模人员的业务背景知识和抽象能力都提出了很高的要求；第五：虽然减少了冗余的记历史数据，但是记历史的操作也较为复杂。

采用面向对象建模的方式，抽象不同实体的共同属性，然后再一步步采用继承、组合等面向对象的思想具体化实体。他的优点是模型模型概念比较清晰，缺点也是模型相对不是很稳定，整合后的数据的后续应该也面临重新组合的问题。

贴源的建模方式：

采用基本保持源系统的方式进行建模，重点放在数据的标准化，一致化，和数据业务意义的梳理。这种做法和我们目前数据仓库的做法比较类似。它具有实施比较容易，快速实现，前台可以直接使用数据；缺点是整合度不高，模型不稳定。

模型终究是为数据分析应用服务的，具体采用什么方式建模需要根据实际业务特点和源系统的特点决定。的源系统具有变化快，数据分析应该变化快的特点，也要快的特点，而且我们要求不同系统之间整合的需求并不是很大，往往深度的数据整合带来的是应用上的不方便。因此，我个人觉得采用贴源的方式是当前更优的方案。