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RDBMS - L5 : Data Models | Data Abstraction | Data Independence | Logical Vs Physical Independence

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大家好，今天我將在本講中討論

資料模型、資料阻塞和資料

獨立性。

基本上，這是我們前幾天開始的第一單元的第五講，也

就是

資料庫和事務簡介。所以，今天我們

將只討論三個主題，分別是

資料模型、資料阻塞和資料

獨立性。當我們討論

資料模型時，基本上，每當

您要使用資料庫

管理系統時，在

選擇任何資料模型時都必須遵循一些特定的規則。

因為正如我們在上一講中所知，

我已經

討論過，有 10 到

12 種資料管理系統，所以

每個資料管理系統都有其

功能優勢和

劣勢。因此，資料模型基本上是

我們在

設計資料庫管理

系統時要決定的事情，因為它完全取決於

如何顯示資料、如何

儲存資料以及要

對資料庫執行哪種類型的操作。因此，在

選擇資料時，您必須牢記許多事情。模型，所以現在如果

你談論現在，那麼現在

主要使用關係資料模型，

當你談論

關係模型時，指的是將

資料以表格格式儲存的模型，

好的，所以基本上是一個資料庫基礎模型，

定義邏輯設計和

資料庫的結構，並定義

資料將如何在資料管理系統中儲存和更新，

資料模型是

資料描述、資料

語義和資料一致性約束的建模

，也提供

概念工具，用於描述

描述

每個資料抽象層級的資料庫設計，所以在下一張投影

片中，在幾張投影片之後，

我們還將討論什麼是資料抽象，所以

基本上資料抽象意味著

向使用者隱藏不需要的東西，或者你可以

說用戶不需要的細節，所以你

知道現在有各種各樣的數據模型，

但關係

數據模型是最廣泛使用的模型，

所以數據模型用於描述

信息在數據庫中存儲和提取的方式

，它也是定義數據庫

運行的規則，所以我們也可以說一個數據

模型可以定義為

概念描述和

操作資料的整合集合，以及對組織

內資料的約束，

因此資料模型

不僅僅是一個設定表，它是

儲存在資料庫中的實體資料的概念表示，所以現在

當你要設計一個資料模型時，

你必須記住一些事情，設計資料模組的

第一步

是定義

你想要在資料庫中儲存什麼類型的數據，所以

這通常

涉及定義

應用程式中涉及的實體，你知道，呃呃

如果我們談論的是實體，假設

我說的是一個

學生，就像一個實體，如果有一位

老師，老師

只是一個實體，所以實體是任何

獨立於其他任何事物而存在的對象，所以

你可能會把

實體想像成一個人或一個

地址，好的，一旦你找出了

所有的實體，你需要決定它們是如何相互關聯的，這

意味著我們在這裡

討論數據是如何連接或

相互關聯的，

下一步是弄清楚這些實體

將如何相互作用，

首先我們必須決定

你想要哪種類型的資料要再次儲存在資料庫中，

您必須找出所有索引，

並且還需要確定它們

之間的關係，下一步是弄清楚

這些實體將如何

相互作用，因此在某些應用程式中，

您可能希望建立一個

表來保存有關特定索引的所有數據，因此

您也可以建立多個

表來儲存數據，

每個表僅保存有關單個實體的部分數據，此外，您應該考慮是否需要

跨多個表執行查詢，

如果是這樣，我們可能需要考慮使用外鍵列將它們

鏈接在一起，因此，

正如我們已經

討論過的，有兩個鍵，一個是

主鍵，一個是外鍵，因此

這些鍵用於在

表之間建立關係，因此，一旦您知道

資料模型的基本結構，

您就可以開始思考如何最好地

將其組織到表中，因此主要有兩種

方法，即關係資料庫和層次結構資料庫，

口頭資料庫

圍繞一組包含

公共欄位的表進行組織，而草本資料庫則圍繞

稱為層次結構的樹狀結構進行組織，那麼

現在我們為什麼要使用資料模型，所以

基本上資料模型

對於任何組織都非常有用，因為後期

業務用戶直接定義核心

業務規則，從而

在實施過程中進行發燒劃分或需要，

它還可以

顯著縮短開發

時間，使企業能夠更快地交付新的

Vi s和項目，所以基本上

呃呃數據模型只與

數據庫有關，呃你將如何

存儲數據，因為當你

談論大型組織時，

他們正在處理數據，

所以定義數據模型是最重要的，

當你談論

使用數據模型的優勢時，呃

有助於削減成本並

更快地交付產品，它顯著改善業務流程

流程

呃降低複雜性和數據

數據

處理風險現在我們正在討論呃

數據模型的類型所以這裡有各種

數據模型你可以看到我們有

網絡模型關係模型

層次模型對象關係模型

半結構模型

實體關係模型

面向對像模型和關聯數據

模型所以在這個講座中我們逐一討論

我只是做一個概述，因為

我們已經在上一講中詳細討論過了，

好吧呃現在談論

層次模型所以在這張

圖片中你可以看到有一個樹狀

結構，所以這個數據庫模型

將數據組織成一個樹狀

結構，只有一個根，

所有其他數據都鏈接到這個根，並且層級

結構從根數據開始，

然後擴展，例如三個，從子節點

到父節點，這裡不是，你可以在這張圖片中看到，

我們可以說學院是一個根，部門是基礎

設施，我們可以說是父母，在

這裡你可以看到，在部門下面有課程老師和學生，這些是孩子的筆記，在課程下面你可以

看到理論和實實驗室，所以這些是孫

節點，好的，所以在這個模型中，一個子節點

只有一個父母節點，所以

一個父母

可以有多個孩子，哦，好的，一個父母可以有多個孩子，多個方面，呃，每個孩子只有一個父母，好的，現在是fical模型的特徵，所以一對多關系意味著這裡的資料以樹狀生命結構組織，其中一對多關係存在於資料類型之間，並且

從父節點到任何節點只能有一個PA，

說到父子關係，每個子節點都有

一個父節點，但是一個父節點可以有多個子節點，好的，所以

不允許有多個父節點

Heral模型，所以你知道如果刪除了父節點，

那麼子節點也會自動

自動

刪除，基本上，在 Hal 模型中，指標

用於連結父

節點和子節點，並用於

在儲存的資料和

上一個 Str 之間導航，我們已經討論過

了，如果你想在 Harer模型中評估數據，那麼

有一個

預定義的數據評估路徑，你必須遵循該預定義的路徑來評估

數據，你知道，呃，談到優勢，所以

通過樹狀

結構進行傳輸非常簡單快捷，任何子節點的變化

都會自動反映在

子節點中，

因此集成的 Ty資料得以維護，或者呃，當你討論層次模型的缺點時，它不支援複雜的關係，因為它不支援

一個

子節點有多個父節點，所以如果我們有

一些複雜的關係，子節點需要有真正的父節點，那麼就不能用這個模型來表示，如果刪除了父節點，子節點也會自動刪除，所以

這些是

這個層次模型的一些優點，現在下一個是網絡模型，基本上就是這樣是層次

模型的

擴展，在這個模型中，數據的組織方式更像一個圖形，並且允許有多個

父級，這個數據庫模型

用於映射多對多數據關係，

這是關係模型出現之前使用最廣泛的數據庫模型，所以在這裡你可以

看到，假設這是一個學生，如果你想評估一個學生，那麼在這裡

你可以使用這個找到各個部分，你

你

也可以使用這個來評估，所以基本上沒有任何預定義的

路徑，你可以按照任何路徑來操作，如果你想進行S交易，那麼在這裡，好的，從

這裡你也可以從這裡進行評估，

你也可以從這裡進行評估，所以

網絡模型中存在多個可能的路徑，所以說到網絡模型的優勢，與總模型相比，可以更快地

評估數據，原因是網絡模型中存在多條可能的路徑，最終有一個預定義的路徑，但這裡沒有任何預定義的路徑，所以無論最短路徑可用，你都可以通過該路徑評估數據，這是因為網絡模型中的數據更相關，並並且可以有多條路徑到達特定節點，

好的，有一個存在多個部分的可能性，這是與激進模型相比，在網絡模型中您

可以更快地訪問數據的主要原因，因為存在父子關係，因此存在數據完整性，因為

任何對獨立記錄的更改都會反映在so

記錄中，所以這與like談論相同，呃，

您知道

這種模型的缺點，因此

需要處理越來越多的

關係，這個系統可能會變得複雜，

因此用戶必須對該模型有詳細的了解才能使用這種模型，呃，在此，任何更改（例如更新，刪除和插入）都非常複雜，現在

呃，談論關係資料

模型，因此在這種類型的資料模型中，您的資料以

行和列的

形式存儲，基本上這種

模型用於以表格格式存儲數據，這種關係數據模型是一種廣泛使用的模型，主要用於商業數據

處理應用程序，因此現在大多數公司都使用這種類型的關係數據

模型，

因此在這裡您可以看到您的數據

存儲在類似表格的結構中，這是列，這是記錄，所以

基本上這是關係數根據模型的

範例，因此與網路和資料模型，這種模型可以輕鬆擴展，我們可以根據需要擴展任意數量的行和列，我們

我們

可以在不改變資料存取方式的情況下更改資料庫結構，而不影響

資料庫的功能，這樣

我們就可以

說實現了結構獨立性，所以基本上，在下一張幻燈片中，我們還將討論資料OB 部分和資料獨立性，在這種情況下，我們將討論資料獨立性的含義。資料獨立性意味著我們可以在不影響其他層的情況下

更改任何層，所以這在

關係資料模型中是可能的，現在討論關係資料模型的缺點，所以基本上隱藏了複雜性，使

用戶更容易使用，這種模型需要更強大的硬體計算機和資料歷史記錄設備，我們

也可以說，由於關係模型非常易於設計和使用，因此

用戶無需了解數據的存儲方式即可對其進行訪問，這種設計可能會導致開發出質量較差的數據庫，如果數據庫增長，速度就會減慢，現在討論實體關係數據模型，

所以B Bally實體

代表一個

事物，我們可以說，實體關係模型，或者簡稱為高級資料模型圖，在這個模型中，我們以圖形形式表示

現實世界的問題，以便利益相關者和開發人員輕鬆理解這個系統，但只需查看圖表，開發人員就可以理解這張圖想要表達的意思，也就是我們要做什麼，所以基本上我們使用 ER 圖作為可視化工具來表示 ER 模型，

AR模型中有三樣東西，一是實體，二是屬性，三是關係，所以實體是一個真實的詞，它可以是一個人，一個地方，甚至是一個概念，比如老師、學生，你知道課程

建設，基本上這些

是實體的例子，一個實體包含一個現實

世界的屬性，稱為屬性，如果我

談論老師，那麼老師會有名字，會有薪水的例子，所以這是一個薪水思是特定事物的屬性，現在是關係，所以關係仍然是兩個屬性如何相互關聯，意味著老師在某個部門工作，存在一種關係，所以這張圖你可以看到

這是

ER的示意圖，ER是如何

的一些屬性，所以與這個老師是屬性，屬性，屬性，屬性，這是

實體，這就是老師在這裡你也可以看到這些是屬性，這是實體，這是關係，基本上這是ER

模型的一種表示方式，在圓圈中我們表示屬性，在矩形中我們表示實體，在對角線中我們表示關係，現在很簡單，這非常

簡單，

而且這也是有效的溝通工具，可以輕鬆轉換為任何

模型，現在你的模型的缺點是什麼，

一個是沒有行業標準的溝通工具，可以

輕鬆轉換為任何模型，現在你的

模型的缺點是什麼，一個是沒有行業標準的溝通工具，

基本上是DBA ，我們可以說，好吧，他們將如何使用以及使用哪種類型的符號，因為沒有任何特定的標準通知你的符號，

你必須用它來設計你的耳朵

圖，

所以沒有開發呃n模型的行業標準，所以一個開發人員可能會使用其他開發人員無法理解的營養，好的，呃，一些信息可能會丟失或隱藏在模型中，因為它是高級

視圖。

所以下一個是物件

導向的

資料模型，

現實世界的問題可以透過物件導向模型更緊密地表示出來。在這個模型中，資料和

關係都存在於一個稱為物件的單一結構中。我們已經討論過，在這種類型的

資料模型中，你的資料基本上是以類別和物件的形式儲存的。

我們可以將音訊視訊影像儲存在資料庫中，這在關係

關係

模型中是不可能的。雖然現在你可以存儲，因為他們已經開發瞭如此

多的功能或數據類型，我們現在可以看到最終

數據模型，我們也可以恢復，但之前我們曾經

使用對像或數據模型來存儲音頻視頻，就像這樣。所以基本上，這是物件

導向資料模型的結構，在這裡你可以看到使用，這就是引導，方法是將

數字改得更高，所以你知道，物件資料模型擅長以 as 的形式表示現實世界及其關係，而現在，它非常複雜。用途和缺點是，

如今面向對象程序對像數據模型的採用非常有限，

所以

現在談論對象關係數據模型，正如我們

所知，從名稱也可以看出這是面向

對像數據模型加上關係數據模型的組合，

所以這個模型是為了填補面向對像模型

和關係模型之間的空白，我們可以擁有許多高級功能，

例如我們可以根據需求使用現有數據類型創建複雜的數據類型，而這個

模型的問題在於它會變得複雜且難以處理，因此

因此

需要正確理解這個模型，目前我們對這個模型沒有這樣的想法，

現在談論的是半

結構化數據模型，所以半結構化

結構化

模型是關係模型的修改版本，允許在表示數據時具有更大的靈活性，在這個模型中無法區分模式和

數據，因為這個模型基於某些實體可能具有

缺失屬性的例外情況，因此在其他常量實體中可能包含其他屬性，

所以在這裡你可以說呃舉個數據

模型呃舉個模塊ID 中，您知道其他ID、發布日期和文章表的簡介，但是新聞網站可能還希望存儲有關每篇文章的附加信息，而這些信息無法整齊地放入

放入

預定義的列中，因此，這可以包括

相關關鍵字列表，以便更好地進行搜索，鏈接到相關文章、社交媒體反應和地理位置

數據（如果文章是關於

特定位置的），

因此，您知道這也存在一些關聯，數據模關聯型是

一種將資料

分為實體和關聯兩個部分的模型，

因此具有獨立存在的事物稱為實體，實體之間的關係稱為連接或關聯，因此

資料進一步分為項目和連結項目，連結項目表示項目包含名稱和標識符，連結連結損害了

來源主題和

唯一標識符，因此現在討論的是平面資料模型，平面

資料模型是在資料庫中儲存

儲存

資料的一種非常基本的方式，它就像是一種非常基本的方式SP 表，您

可以以 Exel 為例，因此 Exel

基本上是平面數據模型的一個例子，最後一個是構造數據模型，構造數據模型是

各種模型的集合，它包含諸如網絡模型、對像或模型、數據

數據

關係模型之類的模型，好的，有了這個模型，我們可以完成僅指向一個模型無法

完成的各種任務，

現在討論數據部分，所以數據部分是信息存取任何郵件，那麼我們不知道該數據是否物理存儲，

或者使用什麼數據模型來存儲該數據，我們不關心這些事情，我們

只關心我們的電子郵件，所以像數據位置和數據模型這樣的信息是沒有優勢的，所以這是通過數據阻塞來完成的，主要有三個級別的數據阻塞，我們將其分為三個級別以實現

數據獨立性，所以當我們討論數據獨立性，

所以當我們討論

數據獨立性時，

用戶應該意味著直接相互作用，使用者應該處於不同的級別，

數據應該存在，透過這樣做可以實現其他級別的數據獨立性，所以目前我們正在討論部分數據，因此數據

結構有三個級別，一個是視圖級別，第二個是

概念級別，第三個是物理級別，所以在這個圖中你可以看到這是視圖級別，這是概念級別，這是物理模式，所以

基本上意味著視圖Facebook 為例，如果您打開 Facebook，我們看到的是訊息，我們看到的

所有內容，

所以基本上這就是視圖級別的例子，所以這個級別

告訴應用程式應該如何向用戶顯示數據意味著用戶將如何查看

數據，例如，如果

我們

在大學系統中有

一個登錄 ID和密碼，那麼作為學生，我們可以是我們的成績、出勤率和自由結構，但大學教師會有不同的看法，他會有選項，例如工資、Ed、學生的成績、學生的出勤率，所以學生和教師都有不同的觀點，

現在

談論概念或邏輯層面，我們基本上是

中間層，用簡單的語言來說，呃B，這是以前

主要進行編碼的級別，

所以這個級別告訴

數據實際上是如何

存儲和構造的，我們有不同的數據模型，我們可以通過它們來

存儲數據，假設讓我們舉個例子，我們使用關係模型來存儲數據，我們必須存儲學生的數據，學生表中的列將包含學生姓名、年齡、郵件ID角色編號，

因此我們必須在創建資料庫時在層級上定義所有這些，

因此總的來說，我們可以說我們正在

概念標籤上創建資料的藍圖，現在物理

層級意味著我們在

這裡討論內部模式，就像我們用來

儲存資料的資料庫一樣，因此物理層級告訴我們資料的實際儲存位置仍然是使用者儲存資料的實際位置，因此資料庫管理員的形式看到數據，這裡的

數據實際上是以文件 1的形式存儲的，所以這裡

我

舉了登錄表單的例子，

基本上這是一個視圖級別的例子，因為在這裡

我們只看到表單，我們可以看到

我們在

邏輯級別創建

一個連接，這樣我們就可以從數據庫訪問數據，這基本上是概念級別或邏輯

級別的編碼，因為這裡已經定義了所有規則，您的數據將如何存儲，我們如何獲取消息是最後一級，即物理模式，我們在其中創建了數據庫和表，

所以

基本上這些信息，我們看不到的，只有我們看到的，所以這是阻礙隱藏概念

級和物理級的

過程，現在最後一個主題是數據獨立性，

所以基本上

基本上

數據獨立性是數據庫的一個屬性，它允許用戶或數據庫管理員在一個級別更改模式，而不會影響另一個級別的

數據或模式，這意味著如果你想改變，如果

你想讓用戶在這裡進行更改，那麼

基本上它

不會影響概念

級和物理級，所以基本上這是數據獨立的過程，如果

用戶只是改變添加這個級別，

它不會影響概念級和外部級，所以這是

數據獨立的概念，好的，所以

基本上數據獨立的目的是增強系統的安全性，節省時間，降低信息

更改

後所需的成本，這也是

優勢，你知道在任何時候，至少不同的人都可以在這個級別工作，一個人可以在這個級別工作，一個人可以在這個級別工作，所以基本上它將節省時間，並且基於數據

阻塞，數據獨立性分為兩個級別，一個是物理級別

數據獨立性，另一個是邏輯

級別，那麼現在什麼是物理

數據獨立性？實體資料獨立性可以定義為在不影響邏輯或

概念

層級的情況下更改物理層級的能力，這

意味著我們在這裡進行的更改不會影響這一點，而實體資料獨立性使我們能夠自由地修改資料庫的儲存裝置檔案結構位置，而

無需

更改共識或VI層級的定義，例如，如果您以

銀行系統中的資料庫為例，我們想透過變更資料庫

變更資料庫發生在儲存大小的資料庫邏輯資料

獨立性是資料庫的屬性，可用於更改邏輯層級背後的邏輯而不影響其他層，這意味著我們可以在

不影響外部層級

和物理層級的情況下進行更改，因此，您知道邏輯

資料獨立性通常需要更改概念模式，而

無需更改外部模式

或應用程序，它

允許我們在像編碼修改和刪除資料庫中的屬性這樣的共識結構，而無需更改

外部模式或應用程序，它允許我們在像

編碼修改和

刪除資料庫中的屬性這樣的共識結構，物理

資料獨立性用於

更改內部模式，而

無需更改

邏輯模式和邏輯資料

獨立性，以確保如果您添加任何新字段或刪除任何現有字段，我們不需要更改應用

程式和物理資料獨立性很容易結束，與邏輯資料

獨立性相比，很難參加邏輯資料獨立性

與物理資料獨立性

和實體資料

獨立性提供了呃，如果您使用我們想要運送資料庫或變更資料根據結構，而無需更改物理模式和物理數據獨立性處理模式的內部結構

和邏輯數據獨立性處理您知道的概念

模式，

所以這就是在這個視頻中我們已經討論了各種呃你知道的數據模型和呃現在我們已經討論了數據抽象，我們也已經討論過了呃數據豐富獨立性所以如果你對這個話題有任何疑問你當然可以發表評論我很高興這些內容

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