多关系数据库

关系数据库使用表状结构存储数据，以行和列形式组织数据。非关系数据库采用更灵活的数据模型，如文档、键值对或图形，以适应非结构化或半结构化数据。

关系数据库基于关系数据模型构建，其核心是关系数据库管理系统（RDBMS）。关系数据模型源于概念数据模型，用于设计逻辑数据模型，为关系数据库的构建提供理论基础。

多关系数据挖掘是数据科学领域中的重要分支，主要研究如何有效地挖掘和分析具有多种关系的数据。这一领域的发展使得我们能够更深入地理解数据之间复杂的关联性和模式。

关系数据库术语解析 本讲义通过示例图标，解析以下关系数据库核心术语：* 关系* 关系模式* 元组* 属性* 域* 关键字* 外部关键字 思考题 结合上述术语，思考以下概念在示例图标中的体现形式：* 实体* 实体属性* 实体型* 实体集

东南大学徐教授的数据库导论课程涵盖：1. 关系数据模型2. 数据库管理系统实现3. 安全性与完整性约束4. 数据库设计5. 分布式数据库6. 数据仓库

关系数据库作为一种结构化数据存储方式，具有以下显著优势： 数据结构化: 采用特定数据模型组织数据，确保数据一致性和完整性，便于管理和维护。 资源共享: 允许多用户同时访问和使用数据，提高数据利用率，促进协同工作。 冗余度低: 通过数据规范化减少数据冗余，降低存储成本，提升查询效率。 可扩展性强: 能够灵活应对数据量增长和业务变化，方便进行系统扩展和升级。 易于开发: 提供丰富的 API 和工具，简化数据库应用程序的开发过程。

归纳逻辑程序设计关系分类方法：使用逻辑规则将多关系数据表示为概念，通过归纳逻辑程序设计技术实现分类。 图的关系分类方法：将多关系数据表示为图结构，通过图挖掘技术进行分类。 基于关系数据库的关系分类方法：直接在关系数据库上进行分类，利用 SQL 查询和数据挖掘技术发现模式。 特点对比： | 方法 | 表示形式 | 分类技术 | 优点 | 缺点 ||---|---|---|---|---|| 归纳逻辑程序设计关系分类方法 | 逻辑规则 | 归纳逻辑程序设计 | 可解释性强 | 表达能力有限 || 图的关系分类方法 | 图结构 | 图挖掘 | 可处理复杂关系 | 效率较低 || 基于

关系数据模型是E.F. Codd于1970年提出的，自20世纪80年代中期以来，已被广泛支持于DBMS系统中。这种模型以坚实的数学基础为支持，采用简洁的数据表示形式，支持说明性语言，具备强大的数据建模能力，能够有效满足事务处理建模的需求。

实体间的联系一对多联系：实体集 E1：工人实体集 E2：车间

关系模式的定义由五部分组成，它是一个五元组：关系名R，属性名集合U，属性所来自的域DOM，属性向域的映象集合，以及属性间的数据依赖关系集合F。