[科普中国]-可选数据关系

简介

可选数据关系是指数据之间存在多种相关关系，如一对一关系，一对多关系，多对多关系。可选数据关系在数据库中的数据模型和数据分析中都有重要应用。例如，在数据库中，由于数据存在多种可选数据关系，不同的数据关系，可能导致不同的数据模型，如层次模型、网状模型、关系模型。在数据分析中，不同的可选关系可能导致不同的结果和准确率。

相关关系概述相关关系，是指2个或2个以上变量取值之间在某种意义下所存在的规律，其目的在于探寻数据集里所隐藏的相关关系网。从统计学角度看，变量之间的关系大体可分两种类型：函数关系和相关关系。一般情况下，数据很难满足严格的函数关系，而相关关系要求宽松，所以被人们广泛接受。需要进一步说明的是，研究变量之间的相关关系主要从两个方向进行：一是相关分析，即通过引入一定的统计指标量化变量之间的相关程度；另一个是回归分析。由于回归分析不仅仅刻画相关关系，更重要的是刻画因果关系1。

一对一关系一对一关系是指关系数据库中两个表之间的一种关系，该关系中第一个表中的单个行只可以与第二个表中的一个行相关，且第二个表中的一个行也只可以与第一个表中的一个行相关。

一对多关系一对多关系是关系数据库中两个表之间的一种关系，该关系中第一个表中的单个行可以与第二个表中的一个或多个行相关，但第二个表中的一个行只可以与第一个表中的一个行相关。

多对多关系多对多关系是关系数据库中两个表之间的一种关系， 该关系中第一个表中的一个行可以与第二个表中的一个或多个行相关。第二个表中的一个行也可以与第一个表中的一个或多个行相关。

数据模型数据库的类型是根据数据模型来划分的，而任何一个DBMS也是根据数据模型有针对性地设计出来的，这就意味着必须把数据库组织成符合DBMS规定的数据模型。目前成熟地应用在数据库系统中的数据模型有：层次模型、网状模型和关系模型。它们之间的根本区别在于数据之间联系的表示方式不同(即记录型之间的联系方式不同)。层次模型以“树结构”表示数据之间的联系。网状模型是以“图结构”来表示数据之间的联系。关系模型是用“二维表”(或称为关系)来表示数据之间的联系的2。

层次模型(Hierchical)层次模型是数据库系统最早使用的一种模型，它的数据结构是一棵“有向树”。根结点在最上端，层次最高，子结点在下，逐层排列。层次模型的特征是：

有且仅有一个结点没有父结点，它就是根结点；

其他结点有且仅有一个父结点。图所示为一个系教务管理层次数据模型，图(a)所示的是实体之间的联系，图(b)所示的是实体型之间的联系。

最有影响的层次模型的DBS是20世纪60年代末，IBM公司推出的IMS层次模型数据库系统。

网状模型(Network)网状模型以网状结构表示实体与实体之间的联系。网中的每一个结点代表一个记录类型，联系用链接指针来实现。网状模型可以表示多个从属关系的联系，也可以表示数据间的交叉关系，即数据间的横向关系与纵向关系，它是层次模型的扩展。网状模型可以方便地表示各种类型的联系，但结构复杂，实现的算法难以规范化。其特征是：

允许结点有多于一个父结点；

可以有一个以上的结点没有父结点。

下图所示为一个系教务管理网状数据模型。

关系模型(Relation)关系模型以二维表结构来表示实体与实体之间的联系，它是以关系数学理论为基础的。关系模型的数据结构是一个“二维表框架”组成的集合。每个二维表又可称为关系。在关系模型中，操作的对象和结果都是二维表。关系模型是目前最流行的数据库模型。支持关系模型的数据库管理系统称为关系数据库管理系统，Access就是一种关系数据库管理系统。图所示为一个简单的关系模型，其中图(a)所示为关系模式，图(b)所示为这两个关系模型的关系，关系名称分别为教师关系和课程关系，每个关系均含3个元组，其主码均为“教师编号”。

描述的一致性，不仅用关系描述实体本身，而且也用关系描述实体之间的联系；

可直接表示多对多的联系；

关系必须是规范化的关系，即每个属性是不可分的数据项，不许表中有表；

关系模型是建立在数学概念基础上的，有较强的理论依据。

在关系模型中基本数据结构就是二维表，不用像层次或网状那样的链接指针。记录之间的联系是通过不同关系中同名属性来体现的。例如，要查找“刘晋”老师所上的课程，可以先在教师关系中根据姓名找到教师编号“1984030”，然后在课程关系中找到“1984030”任课教师编号对应的课程名即可。通过上述查询过程，同名属性教师编号起到了连接两个关系的纽带作用。由此可见，关系模型中的各个关系模式不应当是孤立的，也不是随意拼凑的一堆二维表，它必须满足相应的要求。