ER模型(实体联系模型)的基本元素 实体:是一个数据对象,在ER模型中,实体用方框表示,方框内注明实体的名称 联系:表示一个或多个实体之间的关联关系,联系用菱形框表示,并用线段将其与相关的实体联系起来 属性:实体的某一特性称为属性,属性用椭圆形框表示,加下划线的的属性为标识符,在一个实体中,能唯一标识实体的属性或属性集称为“实体标识符” 属性的分类 简单属性:不可再分割的属性,如性别.年龄等 复合属性:可再分解为其他是属性的属性,如省市名称 单值属性:同一实体的属性只能取一个值,如同一学生的年龄

最近,主要负责项目管理和领域模型设计方面的工作,昨天在将UML类图转换为ER模型的时候,发现有identifying relationship or non-identifying relationship的选择,搜了下,各自的含义,如下: 判别一个关系是Non-Identifying还是Identifying只要区分子实体的主键,看是否需要父实体的外键来共同作为主键,需要则为Identifying,如果子实体自己的主键就可唯一标识则它为Non-Identifying!

数据库系统生存周期 数据库应用系统的开发是一项软件工程,一般具有信息的采集.组织.加工.抽取.综合.传播等功能,但又有自己的特点,所以称为 数据库工程. 数据库应用系统从开始规划.设计.实现.维护到最后被新的系统取代而停止使用的整个周期,称为 数据库系统生存期. 数据库系统生存期一般可划分成下面七个阶段: (1)规划:是数据库系统生存周期的第一步.在规划阶段需要做的工作是:通过了解用户的实际需求,明确该系统需要实现的目标和任务,确定数据库系统的总目标. 规划阶段需要做的工作有: a. 系统的调查

原文链接: http://blog.csdn.net/haovip123/article/details/21614887 犹记得第一次看<数据库系统原理>时看天书的感觉,云里雾里:现在已经是第二次参阅这本书了,顿时有所感悟,“哦,原来是这样!”现在呢,开窍了一点,写下来且当作为笔记. ER模型 ER模型的基本元素是:实体.联系和属性 实体:是一个数据对象,指应用中可以区别的客观存在的事物.(ER模型中的实体往往是指实体集) 实体集:指同一类实体构成的集合 实体用方框表示表示,方框内注明实体的

E-R模型和关系模型都是现实世界抽象的逻辑表示 E-R模型并不被 DBMS直接支持,更适合对现实世界建模 关系模型是 DBMS直接支持的数据模型 基本 E-R图中的元素包括实体集.联系集.属性 椭圆框表示属性,矩形框表示实体集,菱形框表示联系 属性处理 关系模型要求关系的所有属性都是原子的.然而 E-R模型中的复合属性和多值属性不是原子的,E-R模型还允许出现派生属性,这三种属性需要特殊处理 (1)派生属性 派生属性的值可以通过计算得到,它的值不在数据库中存储,转换时直接忽略 (2)复合属性 采

第五讲 E-R模型扩展知识 一.E-R模型设计主意问题 1.1 用实体还是实体集 案例:学院对象的表示 应将各个学院看做实体集,还是实体? 方法一:将各个学院看作一个实体集 如果各学院具有不同属性特征,则设计合理 否则面临问题:每增加一个学院增加一个实体,需修改应用代码 方法二:将所有学院看作一个实体集 一般地,一所学校的所有的学院具有相同属性,应看作属于一个实体集的不同实体 1.2 确认属性的位置 案例:学生成绩的表示 学生的课程"成绩"应放在图中何处? 设计方法一:放在学生实体集中

概述:实体-联系模型(简称E-R模型) 模型结构: E-R模型的构成成分是实体集.属性和联系集,其表示方法如下: (1) 实体集用矩形框表示,矩形框内写上实体名. (2) 实体的属性用椭圆框表示,框内写上属性名,并用无向边与其实体集相连. (3) 实体间的联系用菱形框表示,联系以适当的含义命名,名字写在菱形框中,用无向连线将参加联系的实体矩形框分别与菱形框相连,并在连线上标明联系的类型,即1—1.1—N或M—N. 因此,E-R模型也称为E-R图.

数据库 E-R模型被定义被两种模型  "实体模型"  AND "关系模型" 1.1 实体模型 如图:这是一个"项目表" Project    图中的每一条数据都是 该"项目表"实体集中的实例(题外话:如MOdel模型映射的实体集,每条数据就是实例) 1.2 关系模型 1, 一对一关系 比如说一个办公桌对应一个办公人员 2, 一对多关系  比如说:班级实体 和 学生实体比较 3,多对多关系    比如说 学生实体  对应  教师

摘要 在管理信息系统开发中,数据库设计的目标是建立DBMS能识别的关系数据模型.而关系数据模型建立的基础是首先建立E-R模型,通过E-R模型才能转换为关系数据模型.如何建立E-R模型以及如何将E-R模型转换为关系数据模型,是管理信息系统开发中数据库设计的关键.摘自<价值工程> 可以通俗理解为E-R模型能够更好的去帮助我们去分析创建关系数据库中的所需的表 一.那么什么是E-R模型? E-R模型即实体-联系模型,E-R模型的提出基于这样一种认识,数据库总是存储现实世界中有意义的数据,而现实世界是由

关系模型的基本术语 定义:用二维表格来表示实体集,用关键码表示实体之间联系的数据模型称为关系模型 有时也习惯称呼关系为表或表格,元组为行(Row),属性为列.关系中属性个数称为“元数”,元组个数称为“基数” 关键码(Key,简称键):由一个或多个属性组成 超键(Super Kry):在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模型的超键 候选键:不含有多余属性的超键称为候选键 主键:(Primary Key):用户选作元组标识的候选键称为主键,一般不加说明,键是指主键 外键:(Foreign Key)

大家好,我是jacky,很高兴跟大家分享本课时的内容,从本节课开始,就开始了我们第二章的学习,第一章我们抛出了若干问题,从第二章开始往后,都是解决问题的一个过程: 第一章的案例中,我们拿手机销售公司举例,我们看到了因为没有构架数据共享体系,该公司的数据管理是混乱并且低效的,那么本章节,我们就来给这家公司构建一个数据库体系吧: (一)数据库设计四步曲 数据库设计是整个实际业务项目里最为核心的部分,如果说我们把项目中数据库设计攻克了,那么通常来说,这个项目就成功了一半:如果在数据库设计的环节出了问题

1.E-R模型的基本概念与表示 1)实体与实体集 (1)实体:可以是有形的.实在的事物(如每个员工),可以是抽象的.概念上存在的事物(如一个部门). (2)实体的特征:独立存在.可区别于其他实体. (3)实体集:具有相同类型及相同性质的实体集合.实体集可以相交(例如销售部门员工既属于销售员工实体集也属于员工实体集). 2)属性 (1)属性:实体集中每个实体都具有的特征描述. (2)属性的域:一个属性所允许的取值范围或集合. (3)属性的分类: 简单属性和复杂属性: 简单属性:不能再分的属性.复杂

第四讲 E-R模型基础知识 一.数据库设计过程 数据库设计的关键阶段? 各个阶段设计的主要任务? 基础条件:清楚一个应用系统的功能需求与数据需求(直接与用户交互.数据流程图示例/UML类图等) 核心阶段: 数据库建模阶段(概念设计) 数据库逻辑结构设计阶段(逻辑设计) 数据库物理设计阶段(物理设计) 数据库设计的后期工作(数据库实现) ​ 根据设计的逻辑模型和物理模型->实际的数据库结构 二.实体-联系模型(E-R模型) E-R模型与E-R图有何区别? E-R模型-是一种描述方法 E-R图-采用

10-5. 在存储模型中使用自定义函数 问题 想在模型中使用自定义函数,而不是存储过程. 解决方案 假设我们数据库里有成员(members)和他们已经发送的信息(messages) 关系数据表,如Figure 10-4 所示: Figure 10-4. A simple database of members and their messages 可能有这种情况,我们不允许入门级的程序员在数据库中创建存储过程,然而,又想封装members和他们发送的messages条数最多的业务逻辑,这个时候我

实体(Entities)联系(Relationships)模型简称E-R模型也称E-R方法,是由P.P.Chen于1976年首先提出的.还有一个关键元素Attributes-属性,它提供不受任何数据库管理系统(DBMS)约束的面向用户的表达方法,在数据库设计中被广泛用作数据建模的工具. E-R图也即实体-联系图(Entity Reationship Diagram),提供了表示实体.属性和联系的方法,用来描述显示时间的概念模型(不同于概念数据模型). E-R图表示方法: 实体(Entity):用

E-R模型向关系模型的转换规则: 一.两元联系的转换规则 (1)实体类型的转换 将每个实体类型转换成一个关系模式,实体的属性即为关系的属性,实体标识符即为关系的键. (2)联系类型的转换 a实体间的联系是1:1可以在两个实体类型转换成两个关系模式中的任意一个关系模式的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性. b实体间的联系是1:N则在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型转换成的关系模式的键和联系类型的属性. c如实体间的联系是M:N则将联系类型也转换成关系模式,其属性为两端实体类

一.什么是ER模型 实体-联系图(Entity-RelationDiagram)用来建立数据模型,在数据库系统概论中属于概念设计阶段,形成一个独立于机器.独立于DBMS的ER图模型.通常将它简称为ER图,对应地可把用ER图描绘的数据模型称为ER模型. 二.为什么出现ER模型 假设把用户信息需求得到的数据存储格式转换成DBMS能处理的逻辑模型,这样往往被    牵扯到很多其它的细节限制方面,而不能集中在最重要的信息组织结构和处理模型上.当外界环境发生变化时,设计结果就难以适应这个变化.为了改善这样

1.IV的用途 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选.比如我们有200个候选自变量,通常情况下,不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练,而是会用一些方法,从这200个自变量中挑选一些出来,放进模型,形成入模变量列表.那么我们怎么去挑选入模变量呢? 挑选入模变量过程是个比较复杂的过程,需要考虑的因素很多,比如:变量的预测能力,变量之间的相关性,变量的简单性(容易生成和

最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点. 一.与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码 比如:使用路透社数据集(包含许多短新闻及其对应的主题,包括46个不同的主题,每个主题有至少10个样本) from keras.datasets import reuters (train_data,train

1.IV的用途   IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选.比如我们有200个候选自变量,通常情况下,不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练,而是会用一些方法,从这200个自变量中挑选一些出来,放进模型,形成入模变量列表.那么我们怎么去挑选入模变量呢? 挑选入模变量过程是个比较复杂的过程,需要考虑的因素很多,比如:变量的预测能力,变量之间的相关性,变量的简单性(容易生