时间：2022-12-23 18:30:02 | 来源：信息时代
时间：2022-12-23 18:30:02 来源：信息时代
概念数据模型 : 现实世界到信息世界的、主要用于数据库设计的抽象模型,简称概念模型。概念模型是划分客观世界概念、描述概念的性质以及概念间联系的语义模型。它是从用户观点对数据和信息建模,是数据库设计者与用户之间交流的工具,是数据库逻辑模型的基础。概念模型具有丰富的语义表达能力和易理解性,独立于具体的逻辑模型,又易于向逻辑模型转换。
概念模型首先在1976由P.Chen提出,其初始模型为E-R模型,此后,Smith(1977年)与Haymmer(1981年)等提出了扩充的E-R模型,20世纪80年代后又出现了面向对象模型及其他多种语义模型。目前概念模型已成为数据库的一种基础模型。
对客观世界实体及其联系的语义抽象是概念建模的基础。概括(generalization)/特化(specialization)、聚集(aggregation)/分解(decomposition)、联合(association)/隶属(membership)是大多数概念模型的基本语义抽象概念。概括是从两个以上的对象中抽取概念更一般的、范围更广的高层对象,高层对象具有低层对象的共性。高层对象与低层对象间的关系被称为“是一个(is-a)”关系。例如,动物、植物和微生物被概括为生物,生物具有动物、植物、微生物的共有特征。与概括语义相反的是特化语义,特化是概括的逆过程。聚集是将不同的成分组合成高一层的对象(或称聚集类),各成分反映了聚集类的特性。聚集类与其组成成分之间的关系被称为 “部分(is-part-of)”关系。例如,车轮、引擎、制动等成分组合起来构成汽车。分解是聚集的逆过程,它将聚集类分解为各个组成部分。联合是将一组具有相同性质的对象(或称成员)看作一类,构成一个集合,类与其成员之间的关系被称为“成员(is-memberof)”关系。例如,每个同学是学生群体的成员,每个教师是教师群体的成员。隶属是联合的逆过程。不同的概念模型还包括各自的语义抽象概念及不同的描述方法。
常用的概念模型有E-R模型(entity-relationship model,ER模型)、扩充E-R模型(extended entityrelationship model)、面向对象模型(object- oriented model)和各种语义数据模型(semantic data model)。在实体-联系模型中,现实世界中可区别的客观存在的事物被看作是一个数据对象,称为实体。实体之间的关联关系用“联系”表示。实体和联系的特性通过“属性”来描述。E-R模型是一个图示化模型,它用矩形表示实体,菱形表示联系,椭圆表示属性。E-R模型有时难以表达实际应用中复杂的客观语义,为此,人们从不同的方面扩展E-R模型的语义表现力,形成扩充的E-R模型。扩充E-R模型通过实体型的扩充表达概括/特化语义,通过聚集建模将实体及它们之间的联系当作一个整体看待,即看成一个聚集起来的新实体,新实体又通过联系与其他实体建立关系。为了增强模型的语义表达能力,除扩充E-R模型之外,人们还提出了面向对象模型,它具有比扩充E-R模型更多的语义,此外还有多种语义数据模型,例如,函数模型、NF2模型及谓词模型等。
E-R模型由于其易理解性且容易向关系模型转换,成为数据库概念设计的最一般的模型。随着对象关系数据库的发展,扩充E-R模型成为它的概念设计工具。根据不同的应用要求,在概念设计中也采用具有针对性的语义数据模型。
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