【数据库系统概论】绪论----数据库系统概论(三)

本文介绍了关系模型,强调其作为数据模型的重要性,数据结构为规范化二维表,操纵包括插入、删除、查询和更新。完整性约束涵盖实体完整性和参照完整性。关系模型具有高数据独立性,但也存在查询效率低和设计难度大的问题。接着,讨论了数据库系统的三级模式结构(外模式、模式、内模式)和二级映像功能,确保数据独立性。最后,概述了数据库系统的组成,包括硬件、软件和人员角色。

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1.2.7 关系模型

    关系模型是目前最重要的一种数据模型。

 一、关系模型的数据结构

    关系模型是由一组关系组成的,每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。

关系:一个关系通常对应一张表
元组:表中一行即为一个元组
属性:一列
码:某个属性组可以唯一确定一个元组
域:属性的取值范围
分量:元组中的一个属性值
关系模式:用表模型来描述:关系名(属性1,属性2,。。。属性n)

     关系模型要求必须是规范的,即要求关系满足一定的规范要求(范式要求)。

二、关系数据模型的操纵与完整性约束

    操纵主要有:插入、删除、查询和更新数据

    完整性约束包括:①实体完整性②参照完整性③用户定义的完整性

                                     关系模型把储存路径隐藏起来,用户只要指出“干什么”或“找什么”而不需要详细说明

    怎么做,从而大大提高了数据的独立性,提高了用户的生产率。

三、关系数据模型的储存结构

    有的DBMS一个表对应一个系统文件,有的DBMS在若干大文件中自己设计表,建立索引

四、关系数据模型的优缺点

    优点:①与格式化模型不同,关系模型是建立在严格的数学概念模型上的

                ②关系模型的高年单一

                ③存储路径透明,从而具有更高的数据独立性,更好的安全保密性,也简化了程序员的工作和数

                    据库开发建立的工作

    缺点:查询效率不如格式化数据模型,DBMS设计难度大

1.3 数据库系统结构

1.3.1 数据库系统模式的概念

    型和值的概念:型是指一类数据的结构和属性的说明,值是一个具体的赋值。

    模式:是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述,不仅仅涉及型的描述,也涉及具体的值。

    模式的一个具体值叫做模式的一个实例。         

1.3.2 数据库系统的三级模式结构

    数据库的三级模式结构是指数据库系统是由外模式、模式和内模式三级组成

    一、模式(逻辑模式)

    是数据库中全体数据的逻辑结构的特征描述,是所有用户的公共数据视图

     一个数据库只有一个逻辑模式

    二、外模式(子模式&用户模式)

    是数据库用户(包括程序员和最终的用户)能够看见和使用的局部数据逻辑和特征的描述,

    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。

    三、 内模式(存储模式)

    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。

1.3.3 数据库的二级映像功能与数据独立性

    数据库管理系统在这三级模式之间提供了两层映像:

    外模式/模式映像
    模式/内模式映像

    正是这两层映像保证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。

   一、外模式/模式映像

    模式描述的是数据的全局逻辑结构,外模式莫奥数的是数据的局部逻辑结构。

  二、模式/内模式映像

    当数据库的存储结构发生了变化,由数据库管理员对模式/内模式映像作出相应的变化,可以使模式保持不变

    从而应用程序不用作出改变,保证了数据与数据的物理独立性,简称数据的物理独立性。

    在三级模式结构中,数据库模式即全局逻辑结构是 数据库的中心与关键,他独立于数据库的其他的层次。设

    计数据库的首要任务是首先确定数据库的逻辑结构。

1.4 数据库系统的组成

    一、硬件平台以及数据库

    要求:内存足够大,足够大的外存设备,良好的通道性

   二、软件

    (1)DBMS。DBMS是为了数据库的建立、使用和维护配置的系统软件。

    (2)支持DBMS运行的操作系统

    (3)具有与数据库接口的高级语言以及其编译系统,便于开发应用程序。

    (4)以DBMS为核心的应用开发工具

    (5)为特定应用环境开发的数据库应用系统

  三、人员

   1.数据库管理员

      决定数据库中的信息内容和结构

      决定数据库中的存储结构和存取策略

      定义数据的安全性要求和完整性约束条件

      监控数据库的使用和运行情况

      数据库的改进和重组重构


   2.系统分析师和数据库设计人员

     系统分析师负责应用程序的需求分析和规范说明,要和用户以及DBA相结合,

     确定系统的软件配置,并参与数据库系统的概要设计。

     数据库设计人员负责数据库中数据的确定、数据库各级模式的设计,一般由

     DBA担任。

   3.应用程序员

   4.用户

      用户访问数据库的接口通常有:浏览器、菜单驱动、表格操作、图形显示、报表书写等。

     (1)偶然用户

     (2)简单用户

     (3)复杂用户   


到这里第一张就结束了,主要就是简单介绍了一下什么是数据库以及数据库的种类

从下一章开始就是本书的重点关系数据库的学习

1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健
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