图书仓库管理系统 (三)

能工作。数据库不仅用到数据结构的知识，而且丰富了数据结构的内容。在关系数据库中要用到集合论、数理逻辑的理论。因此，数据库技术是一门综合性较强的学科。 §2.2数据库理论基础 2.2.1  数据库模型 从20世纪50年代中期开始，计算机的应用由科学研究部门逐步扩展到企业、行政部门。至60年代，数据处理成为计算机的主要应用。数据库技术作为数据管理技术，是计算机软件领域的一个重要分支，产生于60年代末。现已形成相当规模的理论体系和实用技术。 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，我们用模型的概念描述数据库的结构与语义，对现实世界进行抽象，表示实体类型及实体间联系的模型称为“数据模型” 。 目前广泛作用的数据模型可分为两种类型。 一种是独立于计算机系统的模型，完全不涉及信息在系统中的表示，只是用来描述某个特定组织所关心的信息结构，这类模型称为“概念数据模型” 。要领模型用于建立信息世界的数据模型，强调其语义表达功能，应该概念简单、清晰，易于用户理解，它是现实世界的第一层抽象，是用户和数据库设计人员之间进行交流的工具。这一其中著名的模型是“实体联系模型” 。 另一种数据模型是直接面向数据库的逻辑结构，它是现实世界的第二层抽象。 这类模型涉及到计算机系统和数据库管理系统，又称为“结构数据模型” 。例如，层次、网状、关系、面向对象等模型。这类模型有严格的形式化定义，以便于在计算机系统中实现。 （1）层次模型。用树型结构表示实体类型及实体间联系的数据模型。树的结点是记录类型，每个非根结点有且只有一个父结点。上一层记录类型和下一层记录类型间联系是1∶N联系。 层次模型的特点是记录之间的联系通过指针实现，查询效率较高。但层次模型有两个缺点：一是只能表示1∶N联系，虽然有多种辅助手段实现了M∶N联系，但都较复杂，用户不易掌握，二是由于树型结构层次顺序的严格和复杂，引起数据的查询和更新操作也很复杂，因此，编写应用程序也很复杂。 （2）网状模型。用有向图结构表示实体类型及实体间联系的数据模型。。1969年DBTG报告提出的数据模型是网状模型的主要代表。有向图中的结点是记录类型，有向边表示从箭尾一端的记录类型到箭头一端的记录类型间联系是1∶N联系。 网状模型的特点：记录之间联系通过指针实现，M∶N联系也容易实现（每个M∶N联系可拆成两个1∶N联系），查询效率较高。网状模型的缺点是编写应用程序比较复杂，程序员必须熟悉数据库的逻辑结构。由于层次系统和网状系统的应用程序编制比较复杂，因此，从20世纪80年代中期起，其市场已被关系系统所取代。但是使用这两种模型建立起的许多数据库仍然在正常运转，只是在外层加了个关系数据库语言的接口。网状模型有许多成功的产品,20世纪70年代的产品大部分网状系统,例如,Honeywell公司的IDS/Ⅱ、HP公司的IMAGE/3000、Burroughs公司的DMSⅡ、Umivac公司的DMS1100、Cullinet公司的IDMS、Cimcom公司的TOTAL等 （3）关系模型。关系模型的主要是用二维表格结构表达实体集，用外键表示实体间联系。关系模型是由若干个关系模式组成的集合。关系模式相当于前面提到的记录类型，它的实例称为关系，每个关系实际上是一张二维表格。 关系模型和层次、网状模型的最大判别是用关键码而不是用指针导航数据，表格简单用户易懂，编程时并不涉及存储结构，访问技术等细节。关系模型是数学化模型。SQL语言是关系数据库的标准化语言，已得到了广泛的应用。20世纪70年代对关系数据库的研究主要集中在理论和实验系统的开发方面。80年代初才形成产品，但很快得到广泛的应用和普及，并最终取代了层次、网状数据库产品。现在市场上典型的关系DBMS产品有DB2、ORACLE、SYBASE、INFORMIX和微机型产品Foxpro、Access等。 关系模型和网状、层次模型的最大区别是：关系模型用表格数据而不是通过指针链来表示和实现实体间联系。关系模型的数据结构简单、易懂。只需用简单的查询语句就可对数据库进行操作。 关系模型是数学化的模型，可把表格看成一个集合，因此集合论、数理逻辑等知识可引入到关系模型中来。关系模型已是一个成熟的有前途的模型，已得到广泛应用。 （4）面向对象模型。目前，关系数据库的使用已相当普遍，但是，现实世界中仍然存在着许多含有复杂数据结构的应用领域，例如，CAD数据、图形数据等，而关系模型在这方面的处理能力就显得力不从心。因此，人们需要更高级的数据库技术来表达这类信息。面向对象的概念最早出现在程序设计语言中，随后迅速渗透到计算机领域的每一个分支。面向对象数据库是面向对象概念与数据库技术相结合的产物。 面向对象模型能完整地描述现实世界的数据结构，具有丰富的表达能力，但模型相对较复杂，涉及的知识面也广，因此面向对象数据库尚未达到关系数据库那样的普及程度。 2.2.2  数据库体系结构 数据库的体系结构分三级：内部级（internal）,概念级（conceptual）和外部级（external）。这个三级结构有时也称为“三级模式结构”，或“数据抽象的三个级别”，最早是在1971年通过的DBTG报告中提出，后来收入在1975年的美国ANSI/SPARC报告中。虽然现在DBMS的产品多种多样，在不同的操作系统支持下工作，但是大多数系统在总的体系结构上都具有三级模式的结构特征。从某个角度看到的数据特性称为“数据视图”（data view）。 外部级最接近用户，是单个用户所能看到的数据特性。单个用户使用的数据视图的描述称为“外模式”。 概念级涉及到所有用户的数据定义，是全局的数据视图。全局数据视图的描述称为“概念模式”。 内部级最接近于物理存储设备，涉及到实际数据存储的结构。物理存储数据视图的描述称为“内模式”。 数据库的三级模式结构是数据的三个抽象级别。它把数据的具体组织留给DBMS去做，用户只要抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的表示和存储，这样就减轻了用户使用系统的负担。 三级结构之间往往差别很大，为了实现这三个抽象级别的联系和转换，DBMS在三级结构之间提供两个层次的映象（mappings）:外模式/模式映象，模式/内模式映象。此处模式是概念模式的简称。 2.2.3  数据的独立性 由于数据库系统采用三级模式结构，因此系统具有数据独立性的特点。在数据库技术中，数据独立性是指应用程序和数据之间相互独立，不受影响。数据独立性分成物理数据独立性和逻辑数据独立性两级。 （1）物理数据独立性 如果数据库的内模式要进行修改，即数据库的存储设备和存储方法有所变化，那么模式/内模式映象也要进行相当的修改，使概念模式尽可能保持不变。也就是对内模式的修改尽量不影响概念模式，当然，对于外模式和应用程序的影响更小，这样，我们称数据库达到了物理数据独立性。 （2）逻辑数据独立性 如果数据库的概念模式要进行修改，譬如增加记录类型或增加数据项，那么外模式/模式映象也要进行相应的修改，使外模式尽可能保持不变。也就是对概念模式的修改尽量不影响外模式和应用程序，这样，我们称数据库达到了逻辑数据独立性。 现有关系系统产品均提供了较高的物理独立性，而对逻辑独立性的支持尚有欠缺，例如，对外模式的数据更新受到限制等。 2.2.4  范式 建立起一个良好的数据指标体系，

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