一、数据库设计阶段性模型：概念模型、逻辑模型、物理模型
在数据库设计和开辟过程中，可以使用差异层次的数据模型来描述差异方面的数据布局和关系。
常见的数据模型包罗以下几种：
1.1 概念模型（Conceptual Model）- 业务模型：
概念模型位于数据模型的最高层次，描述了数据的整体构造布局和高级概念，独立于任何具体的技术实现，概念模型是实际世界和实际业务系统的最直接的抽象，也计算机系统和编程语言无关，因此主要用于描述需求。概念模型通常使用实体-关系（ER）模型或同一建模语言（UML）等举行建模，强调数据实体、属性和实体间的关系。
实体：entity
在数据库中，实体是指具有独立身份和属性的实际世界的对象或概念。实体可以是人、物、变乱、所在或概念等，是数据库中存储和管理数据的基本单元。
在数据库设计中，实体通常被表示为一个数据表中的行（row），每一行对应着一个具体的实体实例。表的列（column）则表示实体的属性或特性，每个属性对应着表中的一个列。例如，对于一个弟子实体，表的列可以包罗弟子的学号、姓名、年龄、性别等属性。
实体通过唯一的标识符（通常是一个或多个属性的组合）来区分和识别。这个标识符被称为实体的主键（Primary Key）。主键的作用是保证每个实体实例在数据库中都有唯一的标识，并且可以通过主键来举行查询和关联其他表的数据。
实体与关系数据库的关系模型中的表是一一对应的。每个实体对应一个表，每个属性对应一个列，每个实体实例对应表中的一行。通过界说实体和属性的布局，以及它们之间的关系，数据库可以有用地存储和管理大量的数据，并支持各种查询和操作。
总而言之，实体是数据库中存储和管理数据的基本单元，代表着实际世界的对象或概念。它通过表中的行和列来表示，并使用主键来唯一标识和区分差异的实例。实体的界说和构造是数据库设计的重要部分，对数据的存储和查询有偏重要影响。
属性或特性：
属性或特性是用于描述实体的各个方面、特点或性子的具体数据项。属性或特性提供了关于实体的更多具体信息，帮助我们理解和区分差异的实体实例。
在数据建模和数据库设计中，属性或特性是描述实体的基本构成要素。它们可以包罗以下范例的信息：
基本属性：这些属性通常是用于对实体举行基本描述的信息，比如姓名、年龄、性别、地址等。
标识属性：标识属性用于唯一地标识和区分差异的实体实例。例如，对于弟子实体，弟子ID或学号可以作为标识属性，确保每个弟子实例具有唯一的标识。
附加属性：附加属性提供了有关实体的额外信息。这些属性通常是可选的，用于完善实体的描述。例如，对于弟子实体，附加属性可以是出生日期、邮箱地址、电话号码等。
多值属性：多值属性是指具有多个值的属性。例如，对于一本书的实体，书籍可以有多个作者，因此"作者"属性可以是一个多值属性。
导出属性：导出属性是通过计算、推导或其他方式从其他属性派生出来的属性。它们可以根据其他属性的值计算而来，而不是直接存储在数据库中。例如，对于一个员工实体，导出属性可能包罗计算出的年龄或工资等。
在数据库中，属性或特性在表的列中表示，每个属性对应着表中的一个列。通过界说属性和它们的数据范例、束缚和关系，数据库可以有用地存储和管理实体的相关信息。
总而言之，属性或特性是用于描述实体的各个方面、特点或性子的数据项。它们提供了实体的具体信息，帮助我们理解和构造数据。通过属性的界说和构造，数据库可以有用地存储和管理实体的相关信息，并支持各种数据查询和操作。
key键值/码：
在数据库中，键值（Key）或码（Key）是用于唯一标识和区分差异数据项或实体实例的一组属性或属性组合。键值在数据库中起着非常重要的作用，用于建立数据项之间的关系、支持数据的快速查找和检索，以及维护数据的同等性和完备性。
键值有以下几种常见的范例：
主键（Primary Key）：主键是数据库表中唯一标识每个实体实例的属性或属性组合。主键值在表中是唯一且非空的。主键的作用是确保每个实体实例都有唯一的标识，并且可以通过主键举行数据的关联和查询。
外键（Foreign Key）：外键是关系数据库中用于建立差异表之间关系的属性或属性组合。外键是表中的一种特别属性，它引用另一个表的主键作为其值。通过外键，可以建立表与表之间的关系，实现数据的关联和完备性束缚。
唯一键（Unique Key）：唯一键是确保表中的某个属性或属性组合值的唯一性的束缚。与主键雷同，唯一键也可以唯一标识每个实体实例，但可以允许为空值。
候选键（Candidate Key）：候选键是可以作为主键的一组属性或属性组合。一个表可以有多个候选键，但只能选择其中一个作为主键。
键值的选择和界说是数据库设计的重要部分，它对于数据的构造、查询效率和数据完备性至关重要。合适的键值的选择可以提高数据库的性能，确保数据的同等性和完备性，并支持各种查询和操作。
域（Domain）：
在数据库中，域（Domain）指的是属性或字段的取值范围或数据范例。它界说了属性可以存储的有用数据的集合。
域可以包罗以下几个方面：
数据范例：域界说了属性可以存储的数据范例，例如整数、字符、日期、布尔值等。差异的数据范例具有差异的取值范围和数据存储方式。
字符长度：某些数据范例，如字符或文本范例，可能限定属性值的最大长度。例如，一个名字的域可以设置为最大长度为50个字符。
束缚：域可以通过束缚来限定属性的取值范围或满足特定的条件。常见的束缚包罗非空束缚（属性值不能为空）、唯一性束缚（属性值在表中必须唯一）以及范围束缚（属性值必须在一定范围内）等。
默认值：域可以为属性指定一个默认值，该值将在没有显式指定属性值时自动添补。
验证规则：域可以界说验证规则，以确保只有满足特定条件的属性值才能被担当。例如，一个日期域可以界说验证规则，要求日期值必须大于当前日期。
域的界说和设置是数据库设计的一部分，通过合理界说域，可以确保数据的完备性、同等性和合法性。数据库管理系统将根据域的界说来验证和处理数据，使得数据库中存储的数据符合预期的要求。
总而言之，域是属性或字段的取值范围或数据范例。它界说了属性可以存储的有用数据集合，并可以通过束缚、默认值和验证规则等来限定和处理属性值。通过合理界说和使用域，可以确保数据库中存储的数据的有用性和同等性。
实体范例：entity type
实体范例（Entity Type）是数据库设计中的一个重要概念，用于描述有相似性子和特性的实体的集合。实体范例表示一类具有相同属性和关系的实体。
在概念模型和实体关系模型中，实体范例是由一组特定属性构成的，用于描述相同范例实体的布局和举动。每个实体范例由多个属性构成，这些属性描述了实体的特性和属性。
举个例子，假设我们设计了一个弟子管理系统。在这个系统中，"弟子"可以被视为一个实体范例。弟子实体范例可能包罗以部属性：弟子ID、姓名、年龄、性别等。
实体范例具有以下特点：
唯一性：每个实体范例具有唯一的名称，用于在数据库中标识和引用该实体范例。
属性：实体范例由一组属性构成，这些属性描述了实体的特性和属性。每个属性都有名称、数据范例和束缚条件。
标识：实体范例具有一个标识属性或属性组合，用于唯一标识和区分差异的实体实例。
关系：实体范例之间可以存在关系，如一对一、一对多、多对一和多对多关系等，用于描述实体之间的联系和依靠。
在数据库中，实体范例通常被映射为表和表之间的关系。每个实体范例对应数据库中的一个表，表中的列（属性）对应实体范例的属性。通过界说实体范例和属性，可以更好地构造和管理数据，以及支持各种查询和操作。
总而言之，实体范例是数据库设计中描述具有相似性子和特性的实体的概念。它由一组属性构成，用于描述和区分差异的实体实例。实体范例在数据库中通常被映射为表，用于存储和管理实体的相关信息。
实体集合：
实体集合（Entity Set）是数据库设计中的概念，它表示具有相同实体范例的实体的集合。实体集合包含了具有相同属性和关系的实体实例。
实体集合可以理解为一组具有相同实体范例的个体或对象。每个实体集合都与一个实体范例相对应。例如，在一个弟子管理系统中，"弟子"这个实体范例对应的实体集合可以是所有已注册的弟子。
联系：
联系（Relationship）在数据库设计中是描述实体之间相互关系的概念。
联系指示差异实体集合之间的关联和依靠关系，帮助我们理解和构造数据之间的连接和交互。
联系具有以下特点：
范例：联系可以分为差异的范例，如一对一（One-to-One）、一对多（One-to-Many）、多对一（Many-to-One）和多对多（Many-to-Many）等。联系的范例取决于实体之间的关系和依靠性。
关联：联系描述了实体之间的关联。通过联系，我们可以建立实体之间的关系，了解差异实体集合之间的连接。例如，弟子和课程之间可以建立选课关系，表示一个弟子可以选择多门课程。
依靠：联系可以表示实体之间的依靠关系。某些实体的存在和属性值可能依靠于其他实体的存在和属性值。例如，在一个订单管理系统中，订单实体依靠于顾客实体和产品实体。
关系属性：联系也可以具有自己的属性。这些属性描述了关系自己的特性和属性。例如，在弟子-课程关系中，选课时间和效果等属性可以添加到关系中。
束缚：联系可以具有一些束缚条件，用于限定和保护联系的完备性和同等性。例如，一对一联系可以有唯一性束缚，以确保每个实体只能关联到一个实体。
联系是数据库设计中建立差异实体集合之间关联的重要手段。通过联系，差异实体的信息可以相关联，从而支持数据的组合查询和联合操作。
重要：实体之间的关系是通过一个实体是另一个实体的某种属性来体现的！！！！或者说一个实体的某个属性，是另一个实体，这就是实体之间的某种关系！！！！比如弟子的属性中，有一个属性就是其班主老师，而班主任老师自己就是一个实体。
总而言之，联系是描述实体之间相互关系的概念。通过联系，实体集合之间可以建立关联和依靠关系。联系可以有差异的范例，并可以具有关系属性和束缚条件。在数据库设计中，联系帮助我们理解和构造数据之间的连接，支持数据的关联查询和操作。
1.2 逻辑模型（Logical Model）- 内存模型（最焦点）：
逻辑模型是在概念模型的底子上进一步细化，具体描述了数据的实际布局和逻辑关系（非物理关系），但仍与具体的数据库管理系统（DBMS）无关。逻辑模型通常使用关系模型或对象模型，以表、实体类、属性和关联等方式来表示数据布局和关系。常见的逻辑模块包罗：层次模型、网状模型、关系模型等。
逻辑模式是指一个数据库中的实体，在内存中的数据布局，即数据库的逻辑模型（实体与实体之间的逻辑关系属性）
在数据库范畴，常见的数据库范例包罗关系型数据库、层次型数据库、网状型数据库以及最近出现的NoSQL数据库。下面是对这些数据库范例的扼要比较：
关系型数据库（Relational Database）：
使用关系模型构造和管理数据，数据以表格（关系）的形式存储。
表格之间通过关联主键和外键建立联系。
通过布局化查询语言（SQL）举行数据的查询、插入、更新和删除等操作。
具备事务处理和 ACID（原子性、同等性、隔离性、持久性）特性，实用于大部分布局化和事务性的应用。
层次型数据库（Hierarchical Database）：
使用树状布局构造和管理数据。
数据以父子关系的方式存储，一个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。
实用于一些具有显着层次布局的数据，例如构造布局、文件系统等。
不支持灵活的查询和扩展，主要应用在特定的范畴。
网状型数据库（Network Database）：
使用网络布局构造和管理数据。
差异于层次型数据库的单向父子关系，网状型数据库允许多对多的关联关系。
可以通过指针举行跨表关联，具备灵活的数据访问能力。
差异于关系型数据库的SQL查询语言，通常使用自界说的查询语言。
网状型数据库在过去较为盛行，现在已经较少使用。
NoSQL数据库：
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型的数据库分类，不依靠于固定的表格模式。
非布局化的数据以键值、文档、列族、图等方式存储和管理。
实用于大规模数据、高并发、分布式情况下的应用，具备水平扩展性和灵活性。
NoSQL数据库包罗键值存储数据库、文档数据库、列族数据库、图数据库等。
差异范例的数据库实用于差异的应用场景和需求。关系型数据库在传统和企业级应用中广泛使用，NoSQL数据库逐渐成为大数据和分布式应用的主要选择。选择合适的数据库范例需要综合考虑数据布局、查询需求、性能要求等因素。
1.3 物理模型（Physical Model）- 磁盘模型
物理模型是对逻辑模型的具体实现，考虑了数据库管理系统的特性、性能和存储要求。物理模型界说了如何在特定的DBMS中创建表、索引、分区、存储过程等物理对象，以及如何存储和访问数据。物理模型通常与具体的DBMS密切相关，如基于关系模型的SQL模型。物理模型界说了数据的最底层的抽象，描述了数据库在磁盘文件中的物理存储格式、存取方式等。
这三个层次的数据模型在数据库设计和开辟过程中起偏重要的作用。概念模型用于整体抽象和需求分析，逻辑模型用于描述数据布局和关系，重在设计，物理模型用于具体实现和优化。从概念模型到物理模型的转换过程涉及到对数据需求、业务流程、性能需求等的理解和转化，以便设计出高效、可靠和灵活的数据库系统。
请注意，概念模型、逻辑模型和物理模型之间存在一定的层次上的抽象和精确度的差异，每个模型都服务于差异的目的和使用场景。在数据库设计过程中，经常需要从概念模型开始，逐步细化为逻辑模型和物理模型，并根据具体的需求和限定举行调整和优化。
数据库的物理模型是指在数据库实现层面上，将逻辑数据模型转化为计算机可以理解和存储的实际物理布局。它描述了数据库中各个表、列、索引以及相关存储细节的安排方式。
数据库的物理模型设计主要包罗以下几个方面：
表的布局: 此部分界说了表的名称、列名、数据范例、束缚等信息。每个表都由一系列列构成，列界说了表中存储的差异属性。
主键和外键: 主键用来唯一标识表中的每条记载，而外键则界说了差异表之间的关联关系。主键和外键都在物理模型中举行界说，以确保数据的完备性和同等性。
索引: 索引是一种用来提高数据检索效率的数据布局。在物理模型中，可以界说差异的索引范例（如B树索引、哈希索引等），并指定需要创建索引的列。
存储布局: 物理模型需要考虑数据在磁盘或内存中的存储方式。这包罗选择合适的存储引擎、表空间分配、数据页的构造方式等。
分区和分表: 对于大型数据库，可以将数据按照某种规则举行分区和分表，以提高查询和维护效率。通太过区和分表，可以将数据分布在差异的物理设备上，从而减少单个设备的负载压力。
物理模型的设计与具体的数据库管理系统有关，差异的数据库系统提供了差异的工具和语法来举行物理模型的设计和实现。正确设计和优化的物理模型可以提高数据库的性能，实现更高效的数据存储和查询操作。
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