一、数据模型概述

计算机不能够直接处理现实世界中的事物，必须先把具体事物转换成计算机能够处理的数据，也就是建立数据模型来表示具体的人、物、活动或概念。数据模型必须满足三方面的要求：①能够比较真实地描述现实世界。②容易理解。③便于在计算机上实现。

1.数据模型的分类

根据数据抽象程度的不同，可以将数据模型分为三类：概念模型（conceptual model）、逻辑模型（logical model）和物理模型（physical model）。

（1）概念模型　概念模型也称信息模型，它是按照用户的观点和认识对现实世界的数据进行建模。概念模型是对现实世界数据的第一步抽象，同具体的DBMS无关。概念模型具有以下几个特点：①语义表达能力强。②容易理解。③容易向逻辑模型转换。常用的概念模型工具是实体-关系模型（entity-relationship model，E-R模型）。

（2）逻辑模型　逻辑模型是按照计算机系统的观点来对数据建模，是数据抽象的中间层，用于描述数据库的整体逻辑结构。逻辑模型同具体的DBMS密切相关，因此逻辑模型既要易于理解，又要便于在DBMS上实现。不同的DBMS提供不同的逻辑数据模型，传统的逻辑模型有层次模型（hierarchical model）、网状模型（network model）和关系模型（relational model）。近年来出现的逻辑模型包括面向对象模型（object-oriented model，OO模型）、XML模型和对象-关系模型（object relational model）等。

（3）物理模型　物理模型是对数据的最底层抽象，主要描述数据在计算机系统内部的表示方式和存取方法，在磁盘等存储介质上的存储结构和存取方法。物理模型是由DBMS设计决定的，而且与操作系统和计算机硬件等密切相关。物理模型的具体实现是DBMS的任务，数据库设计人员需要了解和选择物理模型，一般用户无须考虑物理层的细节。

图1-7　现实世界客观对象的抽象过程

把现实世界具体的事物转化为DBMS支持的某种数据模型，需要经过两次抽象。首先将现实世界抽象为信息世界，建立概念模型，不依赖于具体的计算机系统，与DBMS无关；然后将信息世界抽象为机器世界，建立逻辑模型和物理模型，同具体的DBMS紧密相关。该过程如图1-7所示。

建立概念模型的任务由数据库设计人员完成，从概念模型到逻辑模型的转换可以由数据库设计人员完成，也可以由数据库设计工具协助完成，从逻辑模型到物理模型的转换一般由DBMS完成。

2.数据模型的组成要素

数据模型精确地描述了系统的静态特性、动态特性和完整性约束条件，由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。

（1）数据结构　数据结构描述数据库的组成对象以及对象之间的联系。也就是说，数据结构描述的内容有两类：①一类是同对象的类型、内容、性质有关的，例如关系模型中的域、属性、元组等。②一类是与对象之间的联系有关的，例如关系模型中的外码等。

数据结构描述系统的静态特性，是刻画数据模型最重要的方面。因此在数据库系统中，通常按照数据结构的类型命名数据模型，层次结构、网状结构和关系结构对应的数据模型分别命名为层次模型、网状模型和关系模型。

（2）数据操作　数据操作是对数据库中各种对象的实例允许的操作集合，包括操作和相关的操作规则。数据操作描述系统的动态特性。数据库中的数据操作主要包括查询和更新两大类，更新又分为插人、修改和删除。数据模型需要定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则（如优先级）以及实现操作的语言。

（3）数据的完整性约束条件　数据的完整性约束条件是一组完整性规则，是给定的数据库中对象及其联系所具有的制约和依存规则，用于限定符合数据模型的数据库状态以及状态的变化，以确保数据的正确、有效和相容。

数据模型应该规定本模型必须遵守的通用的完整性约束条件。例如关系模型中，任何关系必须满足实体完整性和参照完整性约束条件。

此外，数据模型还应该提供定义完整性约束条件的机制，以反映实际应用所涉及的数据必须遵守的特定的语义约束条件。例如，在医院信息系统中，专家门诊的日挂号数量不超过20个，预约挂号的提前时间不超过15天，单张处方的费用不超过500元等。