数据库 之 概念模型-ER图

抽象 -> 区分 -> 命名 -> 表达

ER模型 （Entity-Relation）

理论

实体 & 实例：

实体	实例
用属性刻画	用实体的值刻画（元组）
型（Type）	值（Value）
模式（Schema）	数据（data）
数据模型（Data Model）	模式（Schema）
模式（Schema）	实例（Instance）
类（Class）	对象（Object）

• 实体就是客观存在并可以相互区分的事务：可用重叠量词描述(一个个、一件件…)

• 实体必须给出关键字：区分每个实例

实体集：

• 域：属性允许取值的集合
• 属性种类：
  简单属性 & 复合属性
  单值属性 & 多值属性
  派生属性

联系集

用来表示实体集之间的联系

度

• 参与联系的实体集数量：一元联系，二元联系…

• 任何非二元联系都可以转换为二元联系：人为的创建实体集（将多元联系按实体集拆分开来：再分别映射连接到一个引入的实体集）=》 细化Relationship

Q1: 三元联系转换为二元联系的例子：
A1: 三元联系parents(father, mather, child) ==> father(f, child) & mather(m, child)

Q2: 有些三元联系更自然,例子：
A2: proj_guide(instructor, project, student)

角色（Role）

• 自环联系集（Recursive Relationship Set）：通过Role来标识不同元组的参与方式
  eg：

映射基数 (Mapping Cardinality)

• 一般用于描述二元联系集：参与的两个实体的参与情况：1对1，1对多 …

联系集的候选码依赖于集合的映射基数：
1对多：多的一方可作为Canditate Key（能唯一标识一个联系）
eg:一个老师对应多个学生：可用学生id作为Relationship(student, teacher)的CK
多对多：Super Key = Canditate Key

-> 基数约束

Q1: 举出一个1对多拆分为1对1的例子，并说明好处是什么？

全参与 (Total) & 部分参与（Partial Participation）

• 全参与：实体集中每个实体都在Relationship中至少有一个联系对 （NOT NULL）
• 部分参与：有些实体没参与到联系中 (可以取NULL)

实体集中一个实体参与到联系的数目：下限由全参与(至少是1) 还是部分参与 (0)决定，上限由映射基数（1还是n）决定

teacher --[0, *]-- \ --[1, 1]-- student
[0, *] : 0=Partial, *=单端（一个老师可以有多个学生，每个老师可以参与到多个联系中 -> 1对多 中的1端）
[1, 1] : 1=Total, 1=多端（一个学生只有一个老师，每个学生只能参与一个联系中 -> 1对多 中的多端）

弱实体集 & 强实体集

• 弱实体集： 没有主码，只能依附于宿主实体集存在 （类似于宿主实体集候选码的“子属性”）

• 弱实体集的部分码：一个弱实体集中能区分所有实体的属性集合

• 弱实体集的主码 = 宿主实体集的主码 + 它的部分码

标识性联系 Indentify Relationship: 宿主实体集(1端) 与 弱实体集(多端) 之间的联系

• 可以看作是一种减少冗余的方式：通过Indentify Relationship将弱实体集的主码隐含在宿主实体集中

特化 Specialization / 概化 Generalization

对 特化 / 概化 的设计约束

聚集

引入复合实体集

ER图的画法：

ER图：建模

Step 1: 理解需求 寻找实体（一个个…）
Step 2: 用属性刻画实体
Step 3: 确定每个实体的关键字 / 码（唯一标识）
Step 4: 重点是分析实体间的联系，并刻画联系的（属性，基数…）
Step 5: 检查是否覆盖了需求 （语义：内容 / 绘图：语法）

陈方法

• 缺陷：组合属性，多值属性，和导出属性的表达

Crow’s foot方法

IDEF1x方法（工程化）

• 特点： 在实体中反映了联系（FK ）

将ER图导出为数据库表

Step 1：将所有Entity, Relation => Table
Step 2: 去重 合并

1. 强实体集属性不变
2. 弱实体集添上所依赖的主键（宿主实体集的）
3. 复合属性 / 多值属性
4. 联系集：实体集们的主键属性 + 自己的属性

表的冗余：