* 层次数据模型（了解）
用树型（层次）结构表示实体类型及实体间联系。只能表示1：N联系。编写应用程序比较复杂。
除根以外，所有的记录型都应该有唯一的双亲。PCR：双亲子女关系
现实世界中需多数据不是层次型的。而层次数据模型在表示多对多、多个祖先的关系时会产生数据冗余，浪费存储空间，且会导致数据的不一致。
* 网状数据模型（了解）
用有向图（网络结构）表示实体及实体之间联系。编写应用程序比较复杂。
关系数据模型
以集合论中的关系概念为基础。用表格结构表达实体集，用外键表示实体间联系。
基本概念
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属性和域
属性描述事物的特征，域是一个属性的所有合法取值的集合。
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关系和元组
例如：学生的关系模式 STUDENT（学号，姓名），其中某一个学生 <9098138，李彤> 就是关系R的一个元组
关系对应表，属性对应列，元组对应行。
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键
关系的某一个属性或属性组的值唯一地决定其它所有属性的值，而其任何真子集无此性质。通常从键中选一个作为主键。
外键是引用其它关系的键或本关系的键。
完整性约束
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域完整性约束
属性值应是域中的值，或在语义合法的前提下可为空。
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实体完整性约束
每一个关系都应有一个值非空的主键，用来唯一识别一个元组。
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引用完整性约束
外键要么是空缺，要么是引用实际存在的主键值。
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一般性完整性约束
关系代数操作
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选择操作(sigma _{cond} (R))
横向挑选，选出符合条件cond的记录。相当于
SELECT * FROM R WHERE cond。性质：
后者效率更高。
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投影操作(Pi _{attrs}(R))
竖向挑选，选出R中的attrs这些属性。
与选择操作组合使用即可实现我们常用的
SELECT attrs FROM R WHERE cond。 -
集合操作
交并差。参与集合操作的项目必须有相同的目，且对应属性的域相同才有意义。
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连接操作$R ∞_{cond} S=sigma _{cond}(R imes S) $
即作笛卡尔积后进行选择操作。笛卡尔积是将两个表强行拼在一起，属性数为两个表属性数的和，记录数为两个表记录数的积，如[a,b,c]×[1,2,3]=[[a,1], [a,2], [a,3], ...]
连接条件
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等连接
条件均为=构成。①做笛卡尔积；②选择出同时满足R.Ai=S.Ai的元组。
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自然连接
在等连接后去除重复属性。
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除法
R÷S就是判断关系R中，属性或属性集X的各种取值的属性或属性集Y构成的集合，是否包含关系S中属性Y的所有取值。
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外连接
外连接与连接操作的区别在于保留非匹配元组
- 左外连接：保留左关系的非匹配元组
- 右外连接：保留右关系的非匹配元组
- 全外连接：保留左、右关系的非匹配元组
关系演算
关系代数表示关系的操作，用户必须指出运算方法步骤；而关系演算用谓词公式表示查询条件，指出“做什么”，而“怎么做”则由系统去完成。目前，面向用户的关系数据库语言基本上都以关系演算为基础。
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元组关系演算
{t[〈属性表〉]|P（t）}
t是元组变量，如查询整个t，则可省去属性表。P(t)是t应满足的谓词。
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域关系演算
以域为变量。
关系GRADE（学号，课程号，成绩），查询须补考的学生的学号和补考的课程号：
E-R数据模型
传统数据模型以记录为基础，不能很好地面向用户和应用，记录和实体不一定相对应。
E-R数据模型是一种有代表性的统一的非传统数据模型。E-R不是面向实现，而是面向现实世界的。
- 实体：可以相互区别、被人识别的事物
- 属性：实体的特征
- 实体键：能够唯一识别实体的属性或属性组
- 联系：表示实体和实体间的关系，一对一、一对多、多对多
- 实体参与度：实体参与联系的次数范围，例如学生的选课次数
范式
构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。
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第一范式（1NF）
每个属性值都是不可再分的最小数据单位
例如职工可能有多个电话，则电话应分属性或分记录存储，不能合起来存储
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第二范式（2NF）
非主属性全部依赖于全部主键
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第三范式（3NF）
非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖
例如：主键是课程编号，列1是教师名，列2是教师地址。教师地址传递依赖于教师名，不满足第三范式。
