数据库系统#2——数据库系统的模式与模型

数据库系统的标准结构

数据库系统的分层抽象

DBMS管理数据的三个层次

• User Level：用户层次。某一用户能够看到、处理数据，全局数据中的某一部分；
• Logic Level：逻辑/概念层次。从全局角度理解/管理的数据。含相关的关联约束；
• Physical Level：物理层次。存储在介质上的数据，含存储路径、存储方式、索引方式。

数据（视图）与模式

模式

对数据库中数据所进行的一种结构型的描述。

以mysql为例，输入desc citizen查看到的表结构就是模式

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视图/数据

某一种表示形式下表现出来的数据库中的数据，也就是模式的具象化

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三级模式两层映像

三级模式（三级视图）

• External Schema——(External) View：外部模式（视图）。某一用户能够看到与处理的数据的结构描述。作用于应用程序（表的抽象）。一般情况下我们说的视图就是这一层面；
• (Conceptual) Schema——Conceptual View：概念模式（视图）。从全局角度理解/管理数据的结构描述，含相应的关联约束，体现在数据之间的内在本质联系。作用于DBMS层面（表的管理）。一般情况下我们说的模式就是这一层面；
• Internal Schema——Internal VIew：内部模式（视图）。存储在介质上的数据的结构描述，含存储路径、存储方式、索引方式等。作用与数据库（表的存储）

两层映像

模式之间结构是不相同的，是无法简单关联在一起的。因此我们需要引入新的概念：映像(Mapping)。

由上文可知，我们需要两个映像将三个模式关联起来：

• E-C Mapping： 将外模式映射为概念模式，从而支持实现数据概念视图向外部视图的转换，便于用户观察和使用。
• C-I Mapping：将概念模式映射为内模式，从而支持是实现数据概念视图向内部视图的转换，便于计算机进行存储和处理

为什么需要这么设计？

三级模式与两层映像组成了我们数据库的标准结构。用户自己定义三层视图，由DBMS帮助我们完成两层映射的实现。在实际应用中，应用程序实际上只对外部视图进行操作。

那为什么需要这么设计呢？

实际上是遵循「两个独立性」：

• 逻辑数据独立性

  当概念模式变化时，可以不改变外部模式（只需要改变E-C Mapping），从而无需改变应用程序，减少耦合度。

• 物理数据独立性

  当内部模式变化时，同样只需改变C-I Mapping，从而不改变概念模式，也不需要改变外部模式。

数据模型

概念

数据模型是规定模式统一描述方式的模型，包括数据结构、操作和约束。模型是对模式本身的抽象，而模式是对数据的抽象。

例如：关系模型就是对「一类」数据有联系的抽象表形式的模式。关系模型中就是对模型中包含的模式做出要求：每一个具体的模式都拥有不同列名的具体的表，规定了对这类表可以进行哪些操作和约束。

三大经典数据模型

• 关系模型：表的形式组织数据；
• 层次模型：树的形式组织数据。通常用来表示两个节点（实体型）之间的联系（系型）。查询效率高，但是结构不够灵活；
• 网状模型：图的形式组织数据。多个节点之间的联系。表示现实中的关系很清晰明了，但是实现太过复杂，维护不易。