数据建模基础：实体、属性与关系

"DSME4070 Lecture 2 Data Model" 这是一份关于数据建模的讲座内容，源自香港中文大学（CUHK）的DSME 4070课程，2018-19学年第二学期的第二讲。讲座主要探讨了数据模型在解决特定问题领域中的迭代和渐进过程，以及如何通过数据模型来简化复杂现实世界的 数据结构，并为特定问题提供支持。 数据模型是一个用于沟通的工具，它可以提供数据库的整体视图，将数据组织起来以满足不同用户的需求，并作为创建良好数据库的基础抽象。在数据模型中，有三个核心概念： 1. 实体（Entity）：代表独特且独立的对象，用于收集和存储数据。例如，一个实体可以是“客户”或“产品”。 2. 属性（Attribute）：是实体的特征。比如，“客户”实体可能有“姓名”、“地址”等属性。 3. 关系（Relationship）：描述了实体之间的关联。关系可以分为以下几种类型： - 一对一（1:1）：一个实体对应另一个实体的一个实例，例如，一个人只有一个身份证。 - 一对多（1:M）：一个实体可以与多个其他实体关联，如上述例子中，一个客户可以生成许多发票。 - 多对多（M:N 或 M:N）：多个实体可以与多个其他实体关联，例如，一个产品可以被多个客户购买，反之亦然。 4. 约束（Constraint）：是一组规则，确保数据的完整性。这些约束可以限制实体间关系的数量，例如，培训课程不能为少于10名员工或超过30名员工安排。 此外，数据模型也提供了简明、精确且无歧义的政策、程序或原则的描述，帮助定义基本的数据构建块，并描述数据的主要和区别特征。这些描述有助于清晰地表达数据间的逻辑关系，例如： - 一个客户可能产生许多发票，强调了一对多关系。 - 发票只能由一个客户生成，表明了实体间的一对一关联。 - 培训课程不能为少于10名或超过30名员工安排，这是一个关于关系数量的约束。 数据建模是数据库设计的基础，它不仅涉及到数据的组织，还涉及数据的逻辑结构和业务规则的定义。通过这个过程，我们可以创建出能够高效存储和处理信息的数据库系统，以满足特定应用场景的需求。在实际应用中，数据模型的建立和优化是一个持续迭代的过程，随着需求的变化和系统的扩展，数据模型也需要不断调整和完善。