选择三个实体(或联系)构建数据字典的案例
时间: 2024-05-25 16:13:17 浏览: 87
1. 电影数据字典
实体:电影、演员、导演
数据字典:
- 电影:包括电影ID、电影名称、电影类型、上映时间、电影时长等信息。
- 演员:包括演员ID、演员姓名、演员性别、演员年龄、演员代表作品等信息。
- 导演:包括导演ID、导演姓名、导演性别、导演年龄、导演代表作品等信息。
2. 餐厅数据字典
实体:餐厅、菜品、顾客
数据字典:
- 餐厅:包括餐厅ID、餐厅名称、餐厅地址、餐厅电话、餐厅评分等信息。
- 菜品:包括菜品ID、菜品名称、菜品种类、菜品价格等信息。
- 顾客:包括顾客ID、顾客姓名、顾客电话、顾客历史订单等信息。
3. 医院数据字典
实体:医院、医生、患者
数据字典:
- 医院:包括医院ID、医院名称、医院地址、医院电话、医院等级等信息。
- 医生:包括医生ID、医生姓名、医生性别、医生科室、医生职称等信息。
- 患者:包括患者ID、患者姓名、患者性别、患者年龄、患者病历等信息。
相关问题
python字典嵌套三个结构相同,数据不同的字典
如果您需要在 Python 中嵌套三个结构相同,数据不同的字典,可以使用类似于下面的代码:
```
dict1 = {'name': 'John', 'age': 30}
dict2 = {'name': 'Mike', 'age': 25}
dict3 = {'name': 'Sarah', 'age': 35}
nested_dict = {'dict1': dict1, 'dict2': dict2, 'dict3': dict3}
```
在这个例子中,我们定义了三个字典 dict1、dict2 和 dict3,它们的结构相同,但是数据不同。然后,我们创建了一个名为 nested_dict 的字典,其中包含了三个键值对,每个键分别对应着一个字典。
如果想要访问某个嵌套字典中的元素,可以使用嵌套的方括号 [] 进行访问,例如:
```
print(nested_dict['dict1']['name']) # 输出 John
```
希望这个例子能够帮助您理解如何在 Python 中嵌套结构相同,数据不同的字典。如果您还有其他问题,请随时问我。
实体关系图 数据流图 数据字典
这些都是软件工程中的概念,实体关系图用于描述实体之间的关系,数据流图用于描述数据在系统中的流动,数据字典用于记录系统中使用的数据元素及其定义。在软件开发中,这些工具都是非常重要的,可以帮助开发人员更好地理解系统的结构和功能。