关系数据库中，如何建立实体间联系？(关系数据库实体间联系)

在关系数据库中，实体间的联系非常重要，因为它们能够让我们更好地组织和管理数据。建立实体间联系可以帮助我们更好地理解和分析数据，同时还可以避免重复数据，减少数据冗余。那么，在关系数据库中，如何建立实体间联系呢？

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1. 确定实体

在建立实体间联系之前，首先需要确定实体。什么是实体？实体是指现实世界中可以独立存在并且具有一定属性的事物。例如，人、车、订单等都是实体。在数据库中，每个实体可以通过一个表来表示。

2. 识别关系

在确定实体后，接下来需要识别实体间的关系。在关系数据库中，实体间的关系可以分为三种类型：一对一关系、一对多关系和多对多关系。

一对一关系指的是两个实体之间的关系是唯一的，例如，一个人只有一个身份证号码，一个身份证号码只对应一个人。

一对多关系指的是一个实体可以有多个关系，例如，一个班级可以有多个学生，但一个学生只能属于一个班级。

多对多关系指的是两个实体之间的关系是多对多的，例如，一个学生可以选择多个选修课程，一个选修课程也可以被多个学生选择。

3. 设计数据表

在确定实体和关系后，接下来需要设计数据表。每个实体都需要一个数据表来存储数据。在设计数据表时，需要考虑每个实体的属性，并为其分配数据类型。同时，需要将实体间的关系反映到表结构中。

例如，假设我们要设计一个图书馆管理系统，其中包括图书、借阅者和借阅记录三个实体。图书和借阅者之间的关系是一对多关系，即一个借阅者可以借阅多本图书，一个图书只能被一个借阅者借阅。借阅记录则是用来记录借阅者借阅图书的情况的。

对于图书实体，我们需要设计一个包含图书编号、图书名称、作者、出版社、价格等属性的表。

对于借阅者实体，我们需要设计一个包含借阅者编号、姓名、性别、年龄等属性的表。

对于借阅记录实体，我们需要设计一个包含借阅记录编号、图书编号、借阅者编号、借阅日期、归还日期等属性的表。

通过这些表，我们可以方便地记录每个借阅者借阅的图书情况，并进行管理和查询。

4. 设计外键

在设计数据表时，需要注意对实体间关系的反映。在关系数据库中，外键就是用来表示实体间关系的一种方式。它指向另一个表的主键，并在两个表之间建立起联系。外键可以帮助我们更好地管理数据，避免数据冗余和错误。

例如，在上面的图书馆管理系统中，借阅记录实体中的图书编号和借阅者编号就是外键。它们分别指向图书和借阅者表的主键。这样，我们就可以方便地查询某本图书被哪些借阅者借阅过，或者某个借阅者借阅了哪些图书。

5. 常用关联查询

在关系数据库中，常常需要进行关联查询。关联查询是指从多个表中检索数据，并将它们合并成一个结果集的查询。常用的关联查询有内连接、左连接、右连接和全连接几种方式。

以图书馆管理系统为例，我们可以使用内连接找出借阅者借阅的所有图书，使用左连接找出借阅者的所有信息以及它们所借阅的所有图书，使用右连接则是反过来的，找出所有图书以及它们所被哪些借阅者借阅过。

在关系数据库中，实体间联系的建立是非常重要的。了解实体间的关系类型、设计数据表以及外键的使用等都是必不可少的。在实践中，我们需要不断积累经验，运用关联查询等技巧来方便地管理数据，从而更好地进行数据分析和管理。

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实体集之间的联系有哪三种类型

1、一对一联系：指实体集E1中的一个实体最多只与实体集E2中的一个实体相联系。

例如：电影院的座位和观众实体之间的联系

2、一对多联系：表示实体集E1中的一个实体可与实体集E2中的多个实体相联系。

例如：部门和职工两个实体集之间的联系

3、多对多联系：表示实体集E1中的多个实体可与实体集E2中的多个实体相联系。

例如：工程项目和职工两个实体集之间的联系

扩展资料：

实体不仅是有形的，而且是有形的。我们不能把我们的思想与这种坚实的物质作比较。思想可以被看作是一个有生命的、在成长的结构，尽管它没有有形的物质感觉。

实体：客观存在并能与其他事物相区别的事物被称为实体。一个实体可能是一个具体的人、事物或事物，也可能是一个抽象的概念或联系。

实体表示数据库中描述的真实世界的对象或概念。实体是客观世界中能够相互区别的事物。一个实体可以是一个人、一个物体或一个抽象概念。

当计算机网络研究开放系统上的信息交换时，实体被用来表示能够发送或接收信息的任何硬件或软件进程。

三种关系：

一对一联系：指实体集E1中的一个实体最多只与实体集E2中的一个实体相联系。

例如：电影院的座位和观众实体之间的联系。

一对多联系：表示实体集E1中的一个实体可与实体集E2中的多个实体相联系。

例如：部门和职工两个实体集 之间的联系。

多对多联系：表示实体集E1中的多个实体可与实体集E2中的多个实体相联系。

例如：工程项目和职工两个实体集之间的联系。

扩展资料：

实体：现实世界中客观存在的并可以相互区分的对象或事物。就数据库而言，实体往往指某类事物的。可以是具体的人事物，也可以是抽象的概念、联系。

E-R称为实体-联系图，是描述概念世界、建立概念模型的实用工具。数据库的设计过程是先使用E-R图描述组织模式，再进一步转换成任何一种DBMS支持的数据模型。E-R图的三要素为实体、属性和联系，分别用矩形框、椭圆形和菱形框表示。

参考资料来源：

百度百科-实体

2.1 基本概念

实体（entity）：是客观存在并且可以相互区分的任何事物。

属性（attribute）：是实体所代表的事物具有的某种特性。

超码（super key）：其值可以唯一确定实体集中每个实体的属性集。例如，对于学生实体集，{学号}和{学号，姓名}都是超码。如果K是超码，则K的任意超集（即包含K的）也是超码，超码可能包含一些无关紧要的属性。

候选码（candidate key）：那些真子集都不是超码的极小超码。

主码（primary key）：是指数据库的设计者选中的，用来区分同一实体集中不同实体的候选码。

属性分类

简单属性：不能划分成更小的部分。

单值属性：一个特定的实体在该属性上只能取单个值。

基本属性：值不能通过其他属性的值推导出来（值必须存储在系统中）。

复合属性（与简单属性相对应）：可以划分成更小部分的属性，复合属性将相关属性聚集起来，使得模型更清晰。

多值属性（与单值属性相对应）：特定的实体在该属性上可以取多个值的属性。

派生属性（与基本属性相对应）：值可以从其他相关属性或实体计算得到，因此派生属性又称计算属性，其值可以不存储。

联系的类型：又称联系的函数性或映射基数，两个实体集E1和E2之间联系必然是这四种类型之一：一对一、一对多、多对一、多对多。

一对一联系（1:1联系）：E1和E2之间的一对一联系R可以看作E1到E2的部分映射（或相反）。例如，实体集“部门”和“经理”之间的联系“管理”可以是一对一联系，这意味每个部门只能有一个经理，并且每个经理都不能管理两个或两个以上部门；但是，可能某个部门目前尚无经理；也可能有人被任命为经理，但眼下尚未安排到具体部门，如图所示

一对多联系（1: n联系）：如果E1中的每个实体都可以与E2中任意多个实体相关联，而E2中的每个实体最多与E1中一个实体相关联，则称这种联系为E1到E2的一对多联系。

多对一联系（n:1联系）：如果E1中的每个实体最多与E2中的一个实体相关联，而E2中的每个实体都可以与E1中任意多个实体相关联，则称这种联系为E1到E2的多对一联系。例如，实体集“职工”到实体集“部门”的联系“属于”就可以是多对一联系。每个职工只能属于一个部门，而每个部门可以有多个职工。但是，可能有些职工（如公司总裁）并不属于任何部门；也可能存在刚成立的部门，还没有职工。如图所示

多对多联系（m:n联系）：如果E1中的每个实体都可以与E2中任意多个实体相关联，并且E2中的每个实体也可以与E1中任意多个实体相关联，则称E1和E2之间联系为多对多联系。例如，学生和课程之间的联系“选修”就是多对多联系。每个学生都可以选修多门课程，而每门课程都可以被多个学生选修。如图所示。

实体的参与类型：设R是一个联系，涉及实体集E。实体集E中的实体参与联系R可以是强制（全部参与）的或随意的（部分参与）。一般地，实体集E对联系集R的参与度用E中每个实体必须在联系集R中出现的最小次数和更大次数刻画：min..max，当max为“*”时，对参与的更大次数没有限制。

2.2 实体-联系图

画图约定：多值属性用双边椭圆；派生属性用虚边椭圆，如图给出了一个客户实体集，它包含复合属性（地址）、多值属性（号码）和派生属性（年龄）

另一种标识联系类型的方法是：在联系的“一端”使用有向边，而在联系的“多端”使用无向边。还可以在E-R图中标明实体对联系的参与和参与度。如果实体集E的实体全部参与联系R，则E与R之间用双线连接，否则用单线连接。如图

注意：不要将客户与借贷之间参与度“0..*”曲解为客户在联系的“多端”。

相反，客户恰在联系的“一端”（使用“→”清楚地表明了这一点）

2.3 E-R图实例

2.4 弱实体集

定义：一个实体集的任何属性集都不足以形成该实体集的码，则称该实体集为弱实体集，存在码的实体集称为强实体集。

弱实体集有一个不同于强实体集的特点：弱实体集中的任何实体（简称弱实体）都不能独立地存在于系统中，每个弱实体必须存在依赖于一个强实体。弱实体集与其标识实体集相关联的联系称为标识性联系，标识性联系是从弱实体集到标识实体集的多对一联系，并且弱实体集对该联系的参与是全部参与。

分辩符：在弱实体集中，如果它的一个属性集可以唯一确定存在依赖于同一个强实体的弱实体，则称该属性集为弱实体集的分辨符。依赖于同一个强实体的弱实体之间是可以通过分辩符区分的，弱实体集的标识实体集的码和该弱实体集的分辨符共同形成弱实体集的码。

在E-R图中，弱实体集用双边矩形框标识。弱实体集与其标识实体集之间的标识性联系用双边菱形框表示。弱实体集的分辨符下加虚线。如图

另一种处理弱实体集的方法：当弱实体集不参与其他联系，并且其属性较少时，则将弱实体集处理成其标识实体集的多值复合属性。

一种不好的设计方法：将弱实体集的标识实体集的码添加到弱实体集的属性集中，将弱实体集转化成强实体集，则结果实体集就包含一些并非刻画该实体集的冗余属性。一般不适用该方法。

2.5 扩展的E-R图

特殊化和一般化：在实体集内部进行分组的过程称为特殊化，被分组的实体集称为高层实体集或超类；分组产生的实体集成为低层实体集或子类。例如，客户是高层实体集（共性），而个人客户、合伙人客户和公司客户都是低层实体集（个性）。低层实体集和它对应的高层实体集之间存在ISA(“is a”)联系，又称超类-子类联系。在扩展的E-R图中，ISA联系用倒立的三角框表示，如图。

一般化约束：为了更准确地对现实世界建模，选择对特定的一般化（或特殊化）设置某些约束。约束可以是成员资格约束、互斥性约束、完备性约束。

成员资格约束：指确定低层实体集成员的方式，可以是条件定义的或用户指定的。

互斥性约束：指在同一个一般化中，一个实体是否可以属于多个低层实体集。不相交的约束要求一个实体最多属于一个低层实体集；有重叠的一般化中，一个实体可以属于同一个一般化的多个低层实体集。例如，将教师按硕士生导师、博士生导师分组就会导致有重叠的特殊化。因为有些教师可能既是硕士生导师，也是博士生导师。

完备性约束：指在一般化中，每个高层实体是否必须至少属于一个低层实体集。全部一般化（特殊化）：要求每个高层实体必须至少属于一个低层实体集；部分一般化（特殊化）：允许某些高层实体不属于任何低层实体集。不同的一般化约束将导致实体插入实体集或从实体集删除时需要作不同的处理。

在扩展的E-R图中表示一般化约束：

约束的完备性：完全一般化（特殊化）：每个高层实体都参与ISA联系，用双线；部分一般化：并非每个高层实体都参与ISA联系，用单线n约束的互斥性。

用圆形框取代ISA联系的三角形框。不相交的一般化：圆形框中用英文字母“d”（disjoint的之一个字母）标记；可重叠的一般化：圆形框中用英文字母“o”（overlap的之一个字母）标记；低层实体集与圆形框的连线上使用子集符号“”指明超类/子类；如果一个特殊化的子类只有一个，则可以省略圆形框。示例如图

聚集：在E-R模型中，联系只能是实体集之间的联系，基本E-R模型的一个局限性是不能表达实体集与联系集之间的联系。但这种结构是必要的，例如，考虑实体集教师、课程和教材，“使用”是教师和课程到教材的多对一联系。其结果E-R图如图所示。

上述设计存在冗余——对于三元联系“使用”的任意三元组，二元联系“讲授”中都存在对应的二元组。

解决办法：使用聚集进行建模，聚集是一种抽象，它将一个联系和该联系涉及的实体集抽象为一个高层实体集，从而可以表示联系集与实体集之间的联系

三种关系：

一对一联系：指实体集E1中的一个实体最多只与实体集E2中的一个实体相联系。

例如：电影院的座位和观众实体之间的联系

一对多联系：表示实体集E1中的一个实体可与实体集E2中的多个实体相联系。

例如：部门和职工两个实体集之间的联系

多对多联系：表示实体集E1中的多个实体可与实体集E2中的多个实体相联系。

例如：工程项目和职工两个实体集之间的联系

扩展资料：

将一个属性赋予某实体集,表明数据库为实体集当中每个实体存储相似信息，但对每个属性来说，各实体有自己的属性值。由此,数据库包括一组实体集，每个实体集之中包括一些相同类型的实体。

由于一个实体集可能有多个属性,每个实体可用(属性、数据值对)构成的来表示，对应实体集的每个属性有一个(属性,数据值)对。

从这里可以看出抽象模式与作为建模对象的现实世界的事实间的一致性。描述实体的属性值是数据库中所存储数据的重要组成部分。

三种关系：

一对一联系：指实体集E1中的一个实体最多只与实体集E2中的一个实体相联系。

例如：电影院的座位和观众实体之间的联系

一对多联系：表示实体集E1中的一个实体可与实体集E2中的多个实体相联系。

例如：部门和职工两个实体集 之间的联系

多对多联系：表示实体集E1中的多个实体可与实体集E2中的多个实体相联系。

例如：工程项目和职工两个实体集之间的联系

在关系数据模型中，实体与实体之间的联系统一用二维表表示,是否正确?

【正确】

在数据库中关系就是二维表，所以实体与实体之间的联系统一用二维表表示。

关系数据模型中，实体及实体间的联系都用什么来表示？

在

数据库系统

中，用二维表示实体及实体之间联系的

数据模型

称为关系模式模型。

根据实体间关系的类型，数据模型可分为：

层次模型

关系模型

网状模型。

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