概念数据模型设计讲解

一、新建概念数据模型

1）选择File-->New,弹出如图所示对话框，选择CDM模型（即概念数据模型）建立模型。

2）完成概念数据模型的创建。以下图示，对当前的工作空间进行简单介绍。（以后再更详细说明）

3）选择新增的CDM模型，右击，在弹出的菜单中选择“Properties”属性项，弹出如图所示对话框。在“General”标签里可以输入所建模型的名称、代码、描述、创建者、版本以及默认的图表等等信息。在“Notes”标签里可以输入相关描述及说明信息。当然再有更多的标签，可以点击"More>>"按钮，这里就不再进行详细解释。

二、创建新实体

1）在CDM的图形窗口中，单击工具选项版上的Entity工具，再单击图形窗口的空白处，在单击的位置就出现一个实体符号。点击Pointer工具或右击鼠标，释放Entitiy工具。如图所示

2）双击刚创建的实体符号，打开下列图标窗口，在此窗口“General”标签中可以输入实体的名称、代码、描述等信息。

三、添加实体属性

1）在上述窗口的“Attribute”选项标签上可以添加属性，如下图所示。

注意：

数据项中的“添加属性”和“重用已有数据项”这两项功能与模型中Data Item的Unique code 和Allow reuse选项有关。

P列表示该属性是否为主标识符;D列表示该属性是否在图形窗口中显示;M列表示该属性是否为强制的，即该列是否为空值。

如果一个实体属性为强制的，那么，这个属性在每条记录中都必须被赋值，不能为空。

2）在上图所示窗口中，点击插入属性按钮，弹出属性对话框，如下图所示。

注意：这里涉及到域的概念，即一种标准的数据结构，它可应用至数据项或实体的属性上。在以下的教程中将另立章节详细说明。

目标：

本文主要介绍属性的标准检查约束、如何定义属性的附加检查。

一、定义属性的标准检查约束

标准检查约束是一组确保属性有效的表达式。在实体属性的特性窗口，打开如图所示的检查选项卡。

在这个选项卡可以定义属性的标准检查约束，窗口中每项的参数的含义，如下

二、定义属性的附加检查

当Standard checks 或Rules 不能满足检查的要求时，可以在Additional Checks选项卡的Server子页上，通过SQL语句中使用%MINMAX%、%LISTVAL%、%RULES%、%UPPER%、%LOWER%几个变量来定义Standard和Rule,如图所示

%MINMAX%、%LISTVAL%、%UPPER%、%LOWER%

在Standard Check中定义的Minimum 和Maximum、List values 、uppervalues、lowervalues

%RULES%

在Rules特性窗口Expression选项卡中定义的有效性规则表达式

目标：

本文主要介绍如何定义实体的主、次标识符。

一、标识符

标识符是实体中一个或多个属性的集合，可用来唯一标识实体中的一个实例。要强调的是，CDM 中的标识符等价于PDM中的主键或候选键。

每个实体都必须至少有一个标识符。如果实体只有一个标识符，则它为实体的主标识符。如果实体有多个标识符，则其中一个被指定为主标识符，其余的标识符就是次标识符了。

二、如果定义主、次标识符

1）选择某个实体双击弹出实体的属性对话框。在Identifiers选项卡上可以进行实体标识符的定义。如下图所示

2）选择第一行“主标识符”，点击属性按钮或双击第一行“主标识符”，弹出属性对话框，如图所示

3）选择"Attributes"选项卡，再点击“Add Attributes”工具，弹出如图所示窗口，选择某个属性作为标识符就行了。

目标：

本文主要介绍数据项、新增数据项、数据项的唯一性代码选项和重用选项等。

一、数据项

数据项（Data Item）是信息存储的最小单位，它可以附加在实体上作为实体的属性。

注意：模型中允许存在没有附加至任何实体上的数据项。

二、新建数据项

1）使用“Model”---> Data Items 菜单，在打开的窗口中显示已有的数据项的列表，点击“Add a Row”按钮，创建一个新数据项，如图所示

2）当然您可以继续设置具体数据项的Code、DataType、Length等等信息。这里就不再详细说明了。

三、数据项的唯一性代码选项和重用选项

使用Tools--->Model Options->Model Settings。在Data Item组框中定义数据项的唯一性代码选项(Unique Code)与重用选项（Allow Reuse）。

注意：

如果选择Unique Code复选框，每个数据项在同一个命名空间有唯一的代码，而选择Allow reuse ，一个数据项可以充当多个实体的属性。

四、在实体中添加数据项

1）双击一个实体符号，打开该实体的属性窗口。2）单击Attributes选项卡，打开如下图所示窗口

注意：

Add a DataItem 与Reuse a DataItem的区别在于

Add a DataItem 情况下，选择一个已经存在的数据项，系统会自动复制所选择的数据项。如果您设置了UniqueCode选项，那系统在复制过程中，新数据项的Code会自动生成一个唯一的号码，否则与所选择的数据项完全一致。

Reuse a DataItem情况下，只引用不新增，就是引用那些已经存在的数据项，作为新实体的数据项。

目标：本文主要介绍联系的定义及使用。

一、联系

联系（Relationship）是指实体集这间或实体集内部实例之间的连接。

实体之间可以通过联系来相互关联。与实体和实体集对应，联系也可以分为联系和联系集，联系集是实体集之间的联系，联系是实体之间的联系，联系是具有方向性的。联系和联系集在含义明确的情况之下均可称为联系。

按照实体类型中实例之间的数量对应关系，通常可将联系分为4类，即一对一（ONE TO ONE）联系、一对多（ONE TO MANY）联系、多对一（MANY TO ONE）联系和多对多联系（MANY TO MANY）。

二、建立联系

在CDM工具选项板中除了公共的工具外，还包括如下图所示的其它对象产生工具。

在图形窗口中创建两个实体后，单击“实体间建立联系”工具，单击一个实体，在按下鼠标左键的同时把光标拖至别一个实体上并释放鼠标左键，这样就在两个实体间创建了联系，右键单击图形窗口，释放Relationship工具。如下图所示

三、四种基本的联系

即一对一（ONE TO ONE）联系、一对多（ONE TO MANY）联系、多对一（MANY TO ONE）联系和多对多联系（MANY TO MANY）。如图所示

四、其他几类特殊联系

除了4种基本的联系之外，实体集与实体集之间还存在标定联系（Identify Relationship）、非标定联系（Non-Identify RelationShip）和递归联系（Recursive Relationship）。

标定联系：

每个实体类型都有自己的标识符，如果两个实体集之间发生联系，其中一个实体类型的标识符进入另一个实体类型并与该实体类型中的标识符共同组成其标识符时，这种联系则称为标定联系，也叫依赖联系。反之称为非标定联系，也叫非依赖联系。

注意：

在非标定联系中，一个实体集中的部分实例依赖于另一个实例集中的实例，在这种依赖联系中，每个实体必须至少有一个标识符。而在标定联系中，一个实体集中的全部实例完全依赖于另个实体集中的实例，在这种依赖联系中一个实体必须至少有一个标识符，而另一个实体却可以没有自己的标识符。没有标识符的实体用它所依赖的实体的标识符作为自己的标识符。

换句话来理解，在标定联系中，一个实体（选课）依赖一个实体（学生），那么（学生）实体必须至少有一个标识符，而（选课）实体可以没有自己的标识符，没有标标识符的实体可以用实体（学生）的标识符作为自己的标识符。

递归联系：

递归联系是实体集内部实例之间的一种联系，通常形象地称为自反联系。同一实体类型中不同实体集之间的联系也称为递归联系。

例如：在“职工”实体集中存在很多的职工，这些职工之间必须存在一种领导与被领导的关系。又如“学生”实体信中的实体包含“班长”子实体集与“普通学生”子实体集，这两个子实体集之间的联系就是一种递归联系。创建递归联系时，只需要单击“实体间建立联系”工具从实体的一部分拖至该实体的别一个部分即可。如图

五、定义联系的特性

在两个实体间建立了联系后，双击联系线，打开联系特性窗口，如图所示。

六、定义联系的角色名

在联系的两个方向上各自包含有一个分组框，其中的参数只对这个方向起作用，Role Name为角色名，描述该方向联系的作用，一般用一个动词或动宾组表。

如：“学生to 课目” 组框中应该填写“拥有”，而在“课目To 学生”组框中填写“属于”。（在此只是举例说明，可能有些用词不太合理）。

七、定义联系的强制性

Mandatory 表洋这个方向联系的强制关系。选中这个复选框，则在联系线上产生一个联系线垂直的竖线。不选择这个复选框则表示联系这个方向上是可选的，在联系线上产生一个小圆圈。

八、有关联系的基数

联系具有方向性，每个方向上都有一个基数。

举例，

“系”与“学生”两个实体之间的联系是一对多联系，换句话说“学生”和“系”之间的联系是多对一联系。而且一个学生必须属于一个系，并且只能属于一个系，不能属于零个系，所以从“学生”实体至“系”实体的基数为“1,1”，从联系的另一方向考虑，一个系可以拥有多个学生，也可以没有任何学生，即零个学生，所以该方向联系的基数就为“0,n”,如图所示

数学建模常用模型方法总结精品

【关键字】设计、方法、条件、动力、增长、计划、问题、系统、网络、理想、要素、工程、项目、重点、检验、分析、规划、管理、优化、中心 数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 （优化模型） 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归

传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型 模糊性数学模型

模型制作方法

动画精度模型制作与探究 Animation precision model manufacture and inquisition 前言 写作目的：三维动画的制作，首要是制作模型，模型的制作会直接影响到整个动画的最终效果。可以看出精度模型与动画的现状是随着电脑技术的不断发展而不断提高。动画模型走精度化只是时间问题，故精度模型需要研究和探索。 现实意义：动画需要精度模型，它会让动画画面更唯美和华丽。游戏需要精度模型，它会让角色更富个性和激情。广告需要精度模型，它会让物体更真实和吸引。场景需要精度模型，它会让空间更加开阔和雄伟。 研究问题的认识：做好精度模型并不是草草的用基础的初等模型进行加工和细化，对肌肉骨骼，纹理肌理，头发毛发，道具机械等的制作更是需要研究。在制作中对于层、蒙版和空间等概念的理解和深化，及模型拓扑知识与解剖学的链接。模型做的精，做的细，做的和理，还要做的艺术化。所以精度模型的制作与研究是很必要的。 论文的中心论点：对三维动画中精度模型的制作流程，操作方法，实践技巧，概念认知等方向进行论述。 本论 序言：本设计主要应用软件为Zbrsuh4.0。其中人物设计和故事背景都是以全面的讲述日本卡通人设的矩阵组合概念。从模型的基础模型包括整体无分隔方体建模法，Z球浮球及传统Z球建模法（对称模型制作。非对称模型制作），分肢体组合建模法（奇美拉，合成兽），shadow box 建模和机械建模探索。道具模型制作，纹理贴图制作，多次用到ZBURSH的插件，层概念，及笔刷运用技巧。目录： 1 角色构想与场景创作 一初步设计：角色特色，形态，衣装，个性矩阵取样及构想角色的背景 二角色愿望与欲望。材料采集。部件及相关资料收集 三整体构图和各种种类基本创作 2 基本模型拓扑探究和大体模型建制 3 精度模型大致建模方法 一整体无分隔方体建模法 二Z球浮球及传统Z球建模法（对称模型制作。非对称模型制作） 三分肢体组合建模法（奇美拉，合成兽） 四shadow box 建模探索和机械建模 4 制作过程体会与经验：精度细节表现和笔刷研究 5 解剖学，雕塑在数码建模的应用和体现（质量感。重量感。风感。飘逸感）

概念数据模型设计讲解

、新建概念数据模型 1）选择File-->New,弹出如图所示对话框，选择CDM模型（即概念数据模型）建立模型。 2）完成概念数据模型的创建。以下图示，对当前的工作空间进行简单介绍。（以后再更详细说明）.

3）选择新增的CDM模型，右击，在弹出的菜单中选择“Properties ”属性项，弹出如图所示对话框。在“General ”标签里可以输入所建模型的名称、代码、描述、创建者、版本以及默认的图表等等信息。在 “Notes ”标签里可以输入相关描述及说明信息。当然再有更多的标签，可以点击 按钮，这里就不再进行详细解释。？牯?尾 二、创建新实体 1 ）在CDM的图形窗口中，单击工具选项版上的Entity工具，再单击图形窗口的空白处，在单击的位置 就出现一个实体符号。点击Pointer工具或右击鼠标，释放Entitiy 工具。如图所示

2）双击刚创建的实体符号，打开下列图标窗口，在此窗口“General ”标签中可以输入实体的名称、代码、描述等信 、添加实体属性 1 ）在上述窗口的“ Attribute ”选项标签上可以添加属性，如下图所示

迴扌 ftitity Propertr 已s - Entity 2 (Entity ?) 注意： 数据项中的“添加属性”和“重用已有数据项”这两项功能与模型中 Data Item 的Unique code 和Allow reuse 选项有关。 P 列表示该属性是否为主标识符 ；D 列表示该属性是否在图形窗口中显示 ；M 列表示该属性是否为强制的, 即该列是否为空值。 如果一个实体属性为强制的，那么， 这个属性在每条记录中都必须被赋值，不能为空。 2）在上图所示窗口中，点击插入属性按钮，弹岀属性对话框，如下图所示 General Attributes | Idenhfiers ] Notes 1 Rules 表示是否为主标识符 ami \ Code Data 7ype Donwiri M 建立标识符 b 尸单于…』 二、二如馨；二 __ 1 = …— 一追力 q“属性 描入属性 衣示该属性为融' 制不能为空值广 T 厂厂 厂厂*r r'匚厂 r 厂广亡看 rr 厂厂F 广厂厂厂厂厂「厂广厂厂 □K | 匚 anew A.PF.M | Help 袤示是否在图形窗口中 II H'+'lll-oRIIH- ?laii' + 'IIB'-'HII' 一上丄 J-：'- ■ ：

试述数据模型的概念

试述数据模型的概念，数据模型的作用和数据模型的三个要素: 答案： 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数据库用户的实现世界的数据模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的DBMS 无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。 2、逻辑数据模型（Logixal Data Model）:这是用户从数据库所看到的数据模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型、层次数据模型等等。此模型既要面向拥护，又要面向系统。 3、物理数据模型（Physical Data Model）:这是描述数据在储存介质上的组织结构的数据模型，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素： 一般而言，数据模型是严格定义的一组概念的集合，这些概念精确地描述了系统的静态特征（数据结构）、动态特征（数据操作）和完整性约束条件，这就是数据模型的三要素。 1。数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成成分，数据结构指对象和对象间联系的表达和实现，是对系统静态特征的描述，包括两个方面： （1）数据本身：类型、内容、性质。例如关系模型中的域、属性、关系等。 （2）数据之间的联系：数据之间是如何相互关联的，例如关系模型中的主码、外码联系等。 2 。数据操作 对数据库中对象的实例允许执行的操作集合，主要指检索和更新（插入、删除、修改）两类操作。数据模型必须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。数据操作是对系统动态特性的描述。 3 。数据完整性约束 数据完整性约束是一组完整性规则的集合，规定数据库状态及状态变化所应满足的条件，以保证数据的正确性、有效性和相容性。

深度剖析人物角色模型设计方法

深度剖析人物角色模型设计方法 前言 人物角色模型，在20实际90年代，是可用性研究提出来的概念和方法，特别是在外企中尤其适用的较多。 好的人物角色模型，可以让每个人感到满意，他为团队、为公司提供一个有效、易于理解的方式，来描述用户需求，让受众在讨论中有共同语言。有了人物角色，就可以避免团队站在自己的立场去描诉需求，让我们从多维度来描述需求，在评估需求方案时，更有说服力。 今天主要分为四个部分来讲： 1、人物角色模型的创建 2、人物角色模型包含内容 3、定性、定量人物角色模型 4、人物角色模型与敏捷开发 一个交互设计师，在拿到需求时，应该通过以下6步开启设计： 本次我们着重讲解的是“调研归纳”。人物角色，就是属于这个部分。

在调研归纳中，我们有很多方法，比如用户观察、用户访谈、问卷调研、焦点小组等等，这些方法通过碎片化阅读都可以了解很多。人物角色能够被创建出来，被团队、客户所接受，并且投入到使用中，很重要的前提，就是整个团队都要非常认可以用户为中心的设计。 人物角色模型被创建出来后，能否真正发挥其价值，也是要看团队能否形成这样一个UED的流程，是否愿意把其运用到设计的方方面面。 以用户为中心的设计 以用户为中心的产品设计，强调的是通过场景去分析用户的行为，进而产生目标导向性设计。在对用户群进行分析的时候，都会将用户群按照一定的角色进行细分，有的时候是为了在不同的产品阶段考虑不同角色用户的需求，而更多时候，则是为了找准主流用户的需求。 我们设计当中的每一个流程，都是以围绕用户为中心而进行。 使用人物角色目的

1、带来专注 人物角色的第一信条是“不可能建立一个适合所有人的网站”。成功的商业模式通常只针对特定的群体。一个团队再怎么强势，资源终究是有限的，要保证好钢用在刀刃上~ 之前我所在的团队，进行设计一款旅游产品时，我们的产品经理认为产品应该为公司的战略方向，以中老年群体为目标用户来推这个产品。然而通过用户调研后，发现目前线上产品的用户，分为另外四类，中老年群体比较少。最后，我们UE D部门内部，创建了四个人物角色模型，通过这个人物角色模型和产品沟通，和产品达成一致想法，以目前真实的用户群体来确认需求。 2、引起共鸣 感同身受，是产品设计的秘诀之一 3、促成意见统一 帮助团队内部确立适当地期望值和目标，一起去创造一个精确的共享版本。人物角色帮助大家心往一处想，力往一处使，用理解代替无意义的PK~ 4、创造效率 让每个人都优先考虑有关目标用户和功能的问题。确保从开始就是正确的，因为没有什么比无需求的产品更浪费资源和打击士气了。 5、带来更好的决策 与传统的市场细分不同，人物角色关注的是用户的目标、行为和观点。 人物角色模型创建 1、了解用户：这也是做互联网任何一个产品需要做到的第一步；

有关基于模型的设计(MBD)一些概念和理解

有关基于模型的设计（MBD）一些概念和理解 先胡乱问几个大问题： 1.什么叫基于模型的设计？ 2.为什么要基于模型的设计？ 3.基于模型的设计过程中，需要做什么事情？ 再问几个小问题： 1.模型验证是否必要？ 2.模型验证有哪些工作可以做？ 3.模型验证是否一定需要被控对象模型？ 4.代码生成效率如何？ 5.底层驱动是否要建模？ 6.Embedded Coder（以前的RTW Embedded Coder）支持哪些芯片？ https://www.sodocs.net/doc/d710210882.html,、SIL、PIL、HIL的目的和实现方式？ 8.如何定点化？ 9.如何做代码集成？ 什么叫基于模型的设计？ 这是一个很大的话题，因为本人能力所限，仅讨论使用Simulink模型开发嵌入式软件的设计过程。也就是说，我只能聊基于模型的嵌入式软件设计。 我的理解是，通过对算法建模进行软件设计的过程，都可以叫基于模型的设计。当然，如果仅限于算法建模，把Simulink/Stateflow当做Visio使用，而不去进行其他环节的工作，这样的基于模型设计是不完整的，可能对你的开发效率不会有很大的提升。 如果想通过基于模型的设计提升软件开发团队的开发效率，提高软件品质，我觉得至少有如下几点可以考虑： 1.算法建模 2.算法模型的验证 3.文档自动化 4.代码生成 5. 代码和模型的等效性验证 传统的开发过程中，我们有一个环节，需求捕获，也即，从系统需求分解出软件需求。在基于模型的设计过程中，我们同样可以通过分析系统需求，获得软件需求。当然，根据系统需求的详细程度，我们可以考虑是否要写专门的软件需求。 在基于模型的软件设计中，我们主要关心的是系统的功能需求，或者说可以通过软件实现的功能需求。如果这部分需求在系统需求文档里已经有非常清楚的定义，那么我们可以以系统需求文档作为依据建立模型。 当然，如果系统需求不是足够清楚，那我们有必要编写专门的软件需求文档。如果不考虑Simulink/Stateflow的应用上的问题，也就是说，如果我们都是熟练的Simulink/Stateflow用户，那么建模过程的主要工作是需求分析，通俗点讲，

数学建模常用模型方法总结

数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 （优化模型） 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分 析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归

传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测 模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型

概念(ER)模型与关系模型设计作业整理

2015-2016第二学期 数据库 工业工程2014 作业整理 概念设计ER图到关系模型简约做法 一、为学生考勤建立数据库-----概念模型设计（ER图） 问题：由班长为班级的每门课程建立考勤 **自行完成关系模型 二、学生社团活动问题： 学生参与社团的资格审查和会员登记；会员参与活动记录。 **自行完成关系模型 概念设计ER图到关系模型完整做法 根据业务调查，设计数据库的概念模型（E-R图），并将E-R图转换为关系图。 一、关于运动比赛 1.1业务调查： *记录运动员的姓名性别所属队 *记录项目、比赛时间和比赛场地 *成绩统计 1.2找出业务发生过程中相互作用的实体：运动员、院系、项目 1.3将实体之间的作用关系转化为联系： 运动员属于院系 运动员参与项目 院系参与(团体)项目 1.4找出实体之间的作用（联系）发生时的数量关系是1:1、或者1:n还是n:m 1.5按照业务发生时的意义选择每个实体的属性： 运动员：学号、性别、姓名 院系：名称、编号 项目：编号、名称、时间、组别、场地 1.6找出联系的属性。如果实体之间发生作用时产生了不属于两个实体中的任何一个的数据，就应将其设为当前联系的属性。 个人参与：分组、成绩 团体参与：分组、成绩 1.7检查有没有重复的属性，如有则将多余的删除。 1.8模型检验：上述ER图所表达 *记录运动员的姓名性别所属队——可以满足 *记录项目、比赛时间和比赛场地——可以满足 *成绩统计——可以满足 1.9将E-R模型转换为关系模型 *首先将实体转换为关系 运动员（学号、性别、姓名，院系.编号） 院系（编号、名称） 项目（编号、名称、时间、组别、场地）

概念ER模型与关系模型设计作业

概念E R模型与关系模型 设计作业 Revised by BLUE on the afternoon of December 12,2020.

2015-2016第二学期 数据库 工业工程2014 作业整理 概念设计ER图到关系模型简约做法 一、为学生考勤建立数据库-----概念模型设计（ER图） 问题：由班长为班级的每门课程建立考勤 **自行完成关系模型 二、学生社团活动问题： 学生参与社团的资格审查和会员登记；会员参与活动记录。 **自行完成关系模型 概念设计ER图到关系模型完整做法 根据业务调查，设计数据库的概念模型（E-R图），并将E-R图转换为关系图。 一、关于运动比赛 1.1业务调查： *记录运动员的姓名性别所属队 *记录项目、比赛时间和比赛场地 *成绩统计 1.2找出业务发生过程中相互作用的实体：运动员、院系、项目 1.3将实体之间的作用关系转化为联系： 运动员属于院系 运动员参与项目 院系参与(团体)项目 1.4找出实体之间的作用（联系）发生时的数量关系是1:1、或者1:n还是n:m 1.5按照业务发生时的意义选择每个实体的属性： 运动员：学号、性别、姓名 院系：名称、编号 项目：编号、名称、时间、组别、场地 1.6找出联系的属性。如果实体之间发生作用时产生了不属于两个实体中的任何一个的数据，就应将其设为当前联系的属性。 个人参与：分组、成绩 团体参与：分组、成绩 1.7检查有没有重复的属性，如有则将多余的删除。 1.8模型检验：上述ER图所表达 *记录运动员的姓名性别所属队——可以满足 *记录项目、比赛时间和比赛场地——可以满足 *成绩统计——可以满足 1.9将E-R模型转换为关系模型 *首先将实体转换为关系

概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型 (原创)

概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。 在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model，中文一般翻译为“概念数据模型”。 概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。 概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。 概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。 在有些数据模型的设计过程中，概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。 在数据仓库领域有一个概念叫logical data model，中文一般翻译为“逻辑数据模型”。 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。 逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。 逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多，那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。 在数据仓库领域有一个概念叫physical data model，中文一般翻译为“物理数据模型”。 物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。 物理数据模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用于确定表之间的关系，基于用户的需求可能进行发范式化等内容。在物理实现上的考虑，可能会导致物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。

概念数据模型设计讲解

一、新建概念数据模型 1）选择File-->New,弹出如图所示对话框，选择CDM模型（即概念数据模型）建立模型。 2）完成概念数据模型的创建。以下图示，对当前的工作空间进行简单介绍。（以后再更详细说明）．

3）选择新增的CDM模型，右击，在弹出的菜单中选择“Properties”属性项，弹出如图所示对话框。在“General”标签里可以输入所建模型的名称、代码、描述、创建者、版本以及默认的图表等等信息。在“Notes”标签里可以输入相关描述及说明信息。当然再有更多的标签，可以点击 按钮，这里就不再进行详细解释。?牯?尾 二、创建新实体 1）在CDM的图形窗口中，单击工具选项版上的Entity工具，再单击图形窗口的空白处，在单击的位置就出现一个实体符号。点击Pointer工具或右击鼠标，释放Entitiy工具。如图所示

2）双击刚创建的实体符号，打开下列图标窗口，在此窗口“General”标签中可以输入实体的名称、代码、描述等信 息。． 三、添加实体属性 1）在上述窗口的“Attribute”选项标签上可以添加属性，如下图所示。

注意： 数据项中的“添加属性”和“重用已有数据项”这两项功能与模型中Data Item的Unique code 和Allow reuse选项有关。 P列表示该属性是否为主标识符;D列表示该属性是否在图形窗口中显示;M列表示该属性是否为强制的，即该列是否为空值。 如果一个实体属性为强制的，那么，这个属性在每条记录中都必须被赋值，不能为空。 2）在上图所示窗口中，点击插入属性按钮，弹出属性对话框，如下图所示。

企业数据模型设计方法论探讨

企业数据模型设计方法论探讨

企业级数据模型设计方法论探讨 1引言 数据模型设计是一个老生常谈的话题，在以往的数据仓库BI项目中，数据模型的方法论、概念通常大多围绕如何设计和建设数据仓库，而应用系统（OLTP 系统）模型设计却缺乏方法论的指导，加之各应用系统通常都是由不同厂商在不同时期自行设计开发，彼此之间缺乏沟通，导致数据分散重复、口径不一致和数据兼容性差。由于数据仓库在企业整体信息化规划中属于下游系统，只能被动接收由各应用系统产生的数据，数据入仓之后，由于口径不一致、兼容性差，给数据整合带来极大困难。企业在投入大量的人力、物力和资金推进信息化建设，仍然出现大量的“信息孤岛”现象。 本文认为，企业信息化建设的成功很大程度上取决于系统模型的合理性和不同系统间概念的一致性，而企业级数据模型是企业信息化的核心问题，通过企业级数据模型定义整个企业信息化体系的数据标准，逐步统一企业内部数据标准，指导各应用系统数据模型统一设计，可以从根本上保证系统之间数据的兼容性和一致性，消除由于各应用系统自行设计开发而导致的数据分散重复、口径不一致和信息孤岛现象，推动企业内各类应用系统的整合和数据的共享，全面提升经营决策、运营管理、业务拓展和客户服务等方面的支撑能力。 本文将首先阐述企业级数据模型的定义和结构，分析其业务价值。通过描述企业级数据模型与应用系统模型间关系，划分两者之间的概念边界和区别，从而更好的理解企业级数据模型的真正内涵。其次，阐述了企业级数据模型设计的基本方法和关键要点，使读者能够掌握企业级数据模型设计的整体思路，以便对后续工作提供借鉴和指导作用。最后，总结了多个项目的经验教训，分享企业级数据模型建模过程中的心得体会，希望对大家能有所帮助。 2企业级数据模型定义 2.1模型基本定义 企业级数据模型不能等同于数据仓库模型，企业级数据模型是站在整个企

财务模型设计技术及方法概述

财务模型设计技术及方法概述

会计模型，如预算和现金流量，能根据用户的要求进行建立，这就导致了： ●有更详细的信息用于决策制定； ●使在较低层次的决策制定成为可能； ●对特定环节的检验或其他替代方法之 间具有灵活性。 1995年，微软在Apple Macintosh引入了Excel并在20世纪80年代后期将它扩展到个人电脑上。Windows3.0版本引入包含了Excel的Office95，随着它的快速增长，Excel成为了工作表操作软件中的领头羊，被大多数个人电脑用户所使用。在成功开发Office97和Office2000后，微软在这一领域的占有率又被大大增强。 1.3、工作表的功能 Excel包含于微软工具包之中说明它现在是一种公认的标准，就如同人们把Word作为文字处理的标准格式一样。伴随着以下功能的加入，它的工作表的功能不断的加强： ●专业的函数； ●大量使得工作表自动化的宏程序的使 用，或者说用编码进行公式编辑功能的使

用； ●工作簿技术的使用，省去了单个工作表 之间的联系的建立； ●对Visual Basic的使用提供了一种与微 软其他应用程序之间通用的语言； ●同其他应用软件之间的数据交换功能； ●添加例如关于目标区和最优化问题的 规划求解模型； ●三部分分析包，如财务CAD ,@RISK or Crystal Ball。 今天对这种复杂分析软件包使用的结果是使得那些非专业程序员也能设计并建立起一套专业的解决商业问题的应用程序。 Excel也是这样一种分析软件包。大部分人在他们需要解决一个商业问题的时候都会使用它。作者曾经有一个这样的经历，需要对一个项目的租赁可盈利性进行研究，并要编写一个模型来考察不同的基金组合决策。在耗费了大量的时间和精力后，这个模型终于成功运行并给出了一个答案。但是，这个答案很不清楚而且也不方便其他人去理解。这里并没有模型设计的方法论，而模型真的就那样“蹦出来了”。

D打印模型设计方法

FDM 3D打印模型设计要求 1.结构设计 3D打印模型的结构设计直接关系到模型能不能打印、模型结构强度和后期安装等一系列核心问题，故必须重视。3D打印模型的结构和一般模型有很大区别，一般来说主要体现在分块、结构加强和连接设计上。 1.1模型分块 由于打印机的打印尺寸限制，大型模型一般必须要分块处理。在哪里分块、分成什么形状是根据结构强度要求、安装顺序和在打印机上的放置位置决定的。其中首先考虑安装顺序，即分块形成的零件在安装时必须要可以安装，建议在图上画出来各个零件的安装顺序，这在复杂模型中非常有用；其次考虑结构强度要求，即分块处一般要避开受力和形变较大处；最后考虑在打印机上的放置位置，好的块设计可以显著地节省材料和加工时间，以及加强打印时的稳定性（该处在4详细描述）。 如图为挂车牵引车分块示意图，该挂车车头分为19个零件。 1.2壁厚 由于FDM 3D打印机采用层叠加的加工方式，故相对于注塑件其结构强度要低，再加上打印机精度限制，不能参考一般注塑件的壁厚。经验：一般外壳注塑件壁厚为0.8mm 至2mm，要达到同样强度，3D打印壳体模型的壁厚至少在2.5mm，一般建议3mm。 此外，在连接处等部位，为保证强度，必须加强壁厚，使之达到5mm以上。 1.3结构加强件 结构加强在塑料件设计中是很常见的，一般体现在圆角过渡以消除应力、在形变处设计加强筋、倒角设计上。这其中，加强筋和倒角是最常见的。结构加强件属于额外的设计，故一定要考虑配合干涉问题。 加强筋的设计一般运用在受力较大或形变较大的部位，例如通孔的四周、垂直壁面、完整的平面等处。加强筋的设计在塑料件注塑/冲压件设计中有国家标准，但3D打印没有必要遵守，可以参考也可以自己控制。保证尺寸不要过小，以起到应有的效果。 倒角一般用于不适合安防加强筋的垂直壁面。相对于加强筋，倒角起到的加强作用不高，一般用于控制形变而不是增加强度。倒角直角边长一般在5mm到10mm左右。 圆角过渡使用情况比较复杂，使用不多，一般用在孔柱配合固定等有大应力的情况。 圆角过渡相对于倒角，优点是可以避免应力集中，缺点是圆角半径过小会失效。

概念模型设计

渤海大学自动化办公聊天室系统 系统概念模型（E-R图） 张佳佳（10060140）渤海大学信息科学与技术学院

将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计。它是整个数据库设计的关键。概念结构是独立于计算机硬件结构、独立于支持数据库的DBMS。概念结构设计的方法有： 1）自顶向下：首先定义全局概念结构的框架，然后逐步细化。 2）自底向上：首先定义各局部应用的概念结构，然后将它们集成起来，得到全局概念结构。 3）逐步扩张：首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩充。 4）混合策略：即将自顶向下和自底向上相结合，用自顶向下策略设计一个全局概念结构的框架，以它为骨架集成由自底向上策略中设计的各局部概念结构。 在对本系统数据库的具体设计过程中，所采用的是自底向上的设计方法，即自顶向下地进行需求分析，得到每一集体的应用需求，然后反过来根据每一子需求，采用自底向上法分步设计每一局部E-R模型，综合各局部E-R模型，逐层向上回到顶端，最终产生全局E-R模型。 1.局部概念模型设计 根据需求分析得出，在登录系统中有一下实体。 用户（教师、学生、管理员） E—R图如下所示： 用户（user）E－R图 头像 姓名 账号 电子邮件 密码性别 用户 个人介绍状态 籍贯

教师E－R图：学生E－R图： 用户user 教师学生系统管 理员 学生 学号 姓名 性别 入学年 入学 年份 学院 专业 教师 姓名 性别 学院 教工 号 教龄 密码 密码

系统管理员E－R图： 2.用户信息表中有以下实体（学院专业） 学院E－R图系统管理员 账号密码 学院 学院ID 学院名称

数据模型设计要点

数据模型设计要点

目录 1.数据模型设计的输入4 2.数据模型设计必须的几个阶段4 2.1.概念数据模型设计（Conceptual Data Model） (5) 2.2.逻辑数据模型设计（Logical Data Model） (6) 2.2.1.设计范式要求 7 2.2.1.1.第一范式 7 2.2.1.2.第二范式 7 2.2.1. 3.第三范式 8 2.2.1.4.逆第三范式 9 2.2.2.其他要求 10 2.2.2.1.数据类型定义 10 2.2.2.2.实体名称定义 10 2.2.2. 3.主键定义 10 2.2.2.4.实体关系定义 10 2.2.2.5.数据量估算 11 2.2.2.6.索引定义 11 2.3.物理数据模型（Physical Data Model） (12) 2.3.1.物理库设计 12 2.3.1.1.数据库Server设计 12 2.3.1.2.表空间设计 12 2.3.1.3.用户及权限设计 13 2.3.2.物理表设计 13

2.3.2.1.数据类型设计 13 2.3.2.2.存储设计 13 2.3.2.3.主外键设计 13 2.3.2.4.索引设计 14 2.3.2.5.生成建表语句 14 3.数据模型设计相关工具软件14 4.数据模型设计的产出及规格要求14 4.1.概念数据模型设计阶段 (14) 4.2.逻辑数据模型设计阶段 (15) 4.3.物理数据模型设计阶段 (15)

1.数据模型设计的输入 传统的瀑布型的开发模型下，其特点是需求驱动。相应的，数据模型设计的必要输入为需求分析阶段的产出，包括需求规格说明书（需求分析说明书）、数据字典。 分析型应用由于其需求不易迅速全面予以明确，所以适合用螺旋式开发模型，逐步迭代。但由于分析型应用是数据驱动，所以数据模型的设计要求更高，需要根据业务和数据的实际情况，进行快速全面分析，并有充分的管理思维，才能设计出比较理想的数据模型。其输入就不仅限于传统的瀑布开发模型下的需求规格说明书和数据字典，而是要从业务层面分析各个现有业务实体，以管理思维的角度，进行必要的抽象、归纳和挖掘，结合未来管理需要，明确潜在业务实体，以及各业务实体之间的关系，最终予以设计实现。 2.数据模型设计必须的几个阶段 无论是瀑布模型还是螺旋模型，数据模型的设计都必须经历概念数据模型设计、逻辑数据模型设计和物理数据模型设计三个阶段。 其中，概念数据模型设计的主要工作是提取概念实体并分析其关系，这是最关键的工作，直接影响后续工作的质量；逻辑数据模型设计的主要工作是设计各逻辑实体的属性、主键、索引以及各实体之间的关系，此部分与物理数据库无关；物理数据模型设计的主要工作是结合具体的物理数据库平台进行存储设计。 这三个阶段并不是完全单向的，而是可以反向调整。假设后面的阶段发现有问题，可以转到上一阶段进行必要的修改后继续进行。但一定不能不管前一阶段的结果，放任自流地进行后面阶段的工作。 2.1.概念数据模型设计（Conceptual Data Model） 本阶段的任务是对业务领域的各概念实体进行归纳和总结的过程。该过程以分析概念实体以及它们之间的关系为目标，而不是以细化概念实体的各项属性为目标。 该阶段工作非常重要，是进行其他阶段工作的基础。

数据仓库模型的设计.doc

2.5数据仓库模型的设计 数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151: .概念模型设计; .逻辑模型设计; .物理模型设计; 下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。 2.5.1概念模型设计 进行概念模型设计所要完成的工作是: <1>界定系统边界 <2>确定主要的主题域及其内容 概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。 概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。 1.界定系统的边界 数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前: . 要做的决策类型有哪些?

. 决策者感兴趣的是什么问题? . 这些问题需要什么样的信息? . 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据? 这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。 2，确定主要的主题域 在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在电信行业中的应用的描述，描述的内容包括: . 主题域的公共码键; . 主题域之间的联系: . 充分代表主题的属性组。 2.5.2逻辑模型设计 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。在这一步里进行的工作主要有: . 分析主题域，确定当前要装载的主题; . 确定粒度层次划分; . 确定数据分割策略; . 关系模式定义; . 记录系统定义 逻辑模型设计的成果是，对每个当前要装载的主题的逻辑实现进行定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中，包括: . 适当的粒度划分;

概念模型设计

1、概念模型设计（E-R图） E-R图也称实体-联系图，提供了标识实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。E-R图的基本类型：实体（矩形）属性（椭圆）联系（菱形，无向线段）（一对一联系1:1，一对多联系1：N，多对多联系N:N） 例：再简单的教务管理系统中，有如下语义约束： 一个学生可选修多门课程，一门课程可被多个学生选修，因此学生和课程之间是多对多的联系；一个老师课讲授多门课程，一门课程可以由多个教师讲授，因此教师和课程之间也是多对多的联系；一个系可有多个教师，一个教师只能属于一个系，因此系和教师之间是一对多的联系，同样系和学生之间也是一对多的联系。 2、信息与数据 数据是人们用来反映客观世界而记录下来的可以鉴别的物理符号，或者说数据是用各种可以鉴别的物理符号记录下来的客观事实。数据的含义包括两个方面：客观性（数据对客观事实的描述，它反映了某一客观事实的属性，这种属性是通过属性名和属性值同时来表达的，缺一不可）可鉴别性（是数据对客观事实的记录，这种记录是通过一些特定的符号来表现的，常用的特定符号包括：声、光、电、数字、文字、字母、图形、图表和图像等）信息是经过加工后的数据，它对接收者有用，对决策或行为有现实或潜在价值。信息与数据可以看做原材料和成品的关系：相对/绝对，主观/客观，抽象/具体 3、Business processes:（workflows of material,information,knowledge）（sets of activities,steps）（may be tied to functional area or be cross-functional）Businesses:can be seen as collection of business processes Business processes may be assets or liabilities 4、信息与决策：信息是管理的基础，管理的决策理论学派认为：管理就是决策，而决策过程就是收集、处理和使用信息的过程。 决策分类： 决策类型决策方法 传统方法现代方法 MIS包括各种管理方法结构化决策习惯；标准作业过程；适 当的组织机构 非结构化决策判断力、直觉；经验规则；DSS;ESS;人机对话运行 线索 5、企业系统规划法： IBM公司70年代剔除的一种系统规划方法，适用于信息系统规划，该方法的四个关键步骤：定义管理目标，定义管理功能性，定义数据分类，定义信息结构6、supply chain management(SCM) systems (manage firm’s relationships with suppliers)(share information about:orders,production,inventory levels,delivery of

概念模型和数据模型 课堂练习和习题

概念模型和数据模型课堂练习和习题 一、单项选择题 1. 数据模型一般来说是由三个部分组成（即三要素），其中不包括C A.完整性规则 B.数据结构 C.恢复 D.数据操作 2. 按照数据模型分类，数据库系统可以分为三种类型： A. 大型、中型和小型 B. 西文、中文和兼容 C. 层次、网状和关系 D. 数据、图形和多媒体 3. 在关系数据库中,要求基本关系中所有的主属性上不能有空值,其遵守的约束规则是( ) . A.参照完整性规则 B. 用户定义完整性规则 C.实体完整性规则 D. 域完整性规则 4. 在( )中一个结点可以有多个双亲,节点之间可以有多种联系. A.网状模型 B. 关系模型 C.层次模型 D. 以上都有 5．用二维表结构表示实体以及实体间联系的数据模型称为（） A．网状模型 B. 层次模型C．关系模型 D. 面向对象模型6．层次模型的特点是( ) A.只有一个叶结点 B.只有两个叶结点 C.只有一个根结点 D.至少有一个根结点7．在一个用于表示两个实体间联系的关系中,用来表示实体间联系的是该关系中的( ) A.关键字 B.任何多个属性集 C.外部关键字 D.任何一个属性 8．E-R图是( ) A.表示实体及其联系的概念模型 B. 程序流程图 C.数据流图 D. 数据模型图 9．在下面给出的内容中，不属于DBA职责的是( ) A.定义概念模式 B.修改模式结构 C.编写应用程序 D.编写完整性规则 10．学校中有多个系和多名学生，每个学生只能属于一个系，一个系可以有多名学生，从学生到系的联系类型是( ) A.多对多 B.一对一 C.多对一 D.一对多 11．描述数据库中全体数据的逻辑结构和特征是（） A．内模式 B. 模式 C. 外模式 D. 存储模式 12．下列关于数据库三级模式结构的说法中，哪一个是不正确的？（） A．数据库三级模式结构由内模式、模式和外模式组成 B．DBMS在数据库三级模式之间提供外模式/模式映象和模式/内模式映像 C．外模式/模式映象实现数据的逻辑独立性 D．一个数据库可以有多个模式 13．数据库系统的体系结构是（） A.两级模式结构和一级映象 B.三级模式结构和一级映象 C.三级模式结构和两级映象 D.三级模式结构和三级映象 14．概念模型是现实世界的第一层抽象,这一类最著名的模型是( ) . A.层次模型 B. 关系模型 C. 网状模型 D. 实体-联系模型 15．关系数据模型是目前最重要的一种数据模型,它的三个要素分别为( ).

概念模型设计(E-R图)

用户信息实体E—R图 试题类型实体E—R图

系统参数实体E—R图 学生成绩实体E-R图

学生考试试卷实体E—R图 试题库实体E-R图 用access建立一个数据库文件，用来存储试题及用户的验证信息。当管理员登陆时，首先提示要输入验证信息，当输入用户信息后，通过 sql 语言查询administrator表，判断此管理员是否合法，如果不合法，则显示提示信息，否则，进入考试系统。管理员进入后

可通过程序对test 表内容进行添加，查询和删除。学生登录，则需要学生的姓名和学号通过查询employee表，如果用户合法，由服务器抽取试题并显示到考生屏幕上，否则学生无法登录考试。试题的抽取又需要通过subject表，抽取题库中的某一科所对应的题，当考生做完题并递交后，由系统自动评分，显示成绩并将学生姓名和成绩存入user 表。 在本系统中，数据库的建立是用 ACCESS 实现的。其中包括四个表：administrator、employee、test、user和subject。 administrator表存储管理员信息， employee表存储用户信息，test表存储单科考试内容，这里的test表用来存储客观题，还可建立test1表用来存储主观题，user 表存储用户成绩, subject表存储课程名，这样的话，本系统可以实现对任何科目的考试，先通过subject表选择科目，通过字段filename确定对应的test 表，再通过test 表提取对应科目的题库。在这里test 表包含多个表，它们的字段相同，具体题目不同，每一门课程的试题对应一张表。 administrator表结构如下： employee表结构如下： test表结构如下：