第1章 绪论

一、本章学习目标

学完本章后，你应该能够回答下面这些问题：

1. 什么是数据、数据库（DB）、数据库管理系统（DBMS）、数据库系统（DBS），它们之间是什么关系？
2. 数据管理技术经历了哪些发展阶段？数据库系统相比文件系统到底先进在哪里？
3. 什么是数据模型？为什么说数据模型是数据库系统的核心和基础？
4. 概念模型、逻辑模型、物理模型分别是什么？它们之间如何衔接？
5. 什么是 E-R 模型？实体、属性、码、联系分别是什么意思？
6. 关系模型中的基本术语有哪些？为什么关系必须满足“分量不可再分”？
7. 什么是数据库系统的三级模式结构？什么是两级映像？它们为什么能保证数据独立性？
8. 一个完整的数据库系统由哪些部分组成？不同人员在其中承担什么角色？

二、数据库系统概述

2.1 四个基本概念

数据库课程的入门，首先要把四个概念区分清楚：

• 数据（Data）
• 数据库（Database, DB）
• 数据库管理系统（Database Management System, DBMS）
• 数据库系统（Database System, DBS）

这四者是层层递进的关系。

2.2 数据（Data）

1. 数据的定义

数据是数据库中存储的基本对象。

更准确地说：

数据是描述事物的符号记录。

这里的“符号记录”可以是很多形式，例如：

• 数字
• 文字
• 图形
• 图像
• 声音
• 视频
• 编码后的各种信号

2. 数据的语义

数据不仅仅是“符号”，还带有含义。
这个含义就叫作数据的语义。

例如一条学生记录：

（20180002，刘晨，女，1999-09-01，计算机科学与技术）

它不是随便拼起来的一串值，而是分别表示：

• 20180002：学号
• 刘晨：姓名
• 女：性别
• 1999-09-01：出生日期
• 计算机科学与技术：专业

所以：

数据与语义是不可分的。

如果只看“20180002”这个数字而不知道它是学号、工资还是订单编号，那么这条数据就缺少实际意义。

2.3 数据库（DB）

1. 数据库的定义

数据库是：

长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。

这里面有几个关键词，必须抓住：

• 长期储存：不是临时变量，不是程序运行一下就消失的数据
• 有组织：数据不是乱堆在一起，而是按某种结构组织起来
• 可共享：不是只给一个程序用，而是允许多个用户、多个应用共同使用
• 大量数据：数据库面对的通常不是几条记录，而是具有规模的数据集合

2. 数据库的基本特征

数据库具有以下典型特征：

1. 数据按一定的数据模型组织、描述和存储
2. 可为各种用户共享
3. 冗余度较小
4. 数据独立性较高
5. 易扩展

可以简单理解为：

• 数据库不是“文件的堆积”
• 它强调统一组织、统一管理、统一使用

2.4 数据库管理系统（DBMS）

1. DBMS 的定义

数据库管理系统位于用户与操作系统之间，是一层数据管理软件。

它是基础软件，也是一个大型复杂的软件系统。

你可以把它理解成：

数据库的“总管家”。

用户一般不直接和磁盘上的数据文件打交道，而是通过 DBMS 来操作数据库。

常见的 DBMS 有：

• MySQL
• Oracle
• SQL Server
• PostgreSQL
• SQLite

2. DBMS 的主要功能

课件中总结了 DBMS 的六类主要功能：

1. 数据定义功能（DDL）

   • 定义数据库对象
   • 例如定义数据库、表、视图、索引等

2. 数据组织、存储和管理功能

   • 负责数据的存储结构、存储方式、存取路径等

3. 数据操纵功能（DML）

   • 对数据进行查询、插入、删除、修改

4. 数据库的事务管理和运行管理功能

   • 保证数据库在多用户环境下正确运行

5. 数据库的建立和维护功能

   • 包括数据库初始装载、备份、恢复、重组、性能监控等

6. 其他功能

   • 如通信、接口、开发工具支持等

3. 一句话理解 DBMS

数据库是“数据仓库”，
DBMS 是“管理这个仓库的软件系统”。

2.5 数据库系统（DBS）

数据库系统不是只有“数据库”本身。

它通常由以下部分构成：

• 数据库
• 数据库管理系统（及应用开发工具）
• 应用系统
• 数据库管理员（DBA）

也就是说：

数据库系统 = 数据库 + 管理软件 + 应用 + 管理人员

很多初学者容易把“数据库”和“数据库系统”混为一谈，这是一个高频误区。

2.6 什么是数据管理

数据管理，就是对数据进行：

• 分类
• 组织
• 编码
• 存储
• 检索
• 维护

数据处理的核心问题之一，就是如何高效、可靠地管理数据。

2.7 数据管理技术的发展过程

数据管理技术大体经历了三个阶段：

1. 人工管理阶段（20 世纪 50 年代中以前）

特点：

• 数据量小
• 没有专门的软件系统管理数据
• 数据和程序紧密绑定
• 数据不能共享
• 管理效率低

2. 文件系统阶段（20 世纪 50 年代末到 60 年代中）

特点：

• 数据开始以文件形式保存
• 应用程序可以访问文件
• 文件系统帮助管理数据

但问题也很明显：

• 数据冗余大
• 共享性差
• 数据独立性弱
• 程序依赖数据组织方式
• 难以统一控制

3. 数据库系统阶段（20 世纪 60 年代末至今）

这是现代数据管理的主流阶段。

它相对于文件系统的关键进步，在于：

• 以整体结构化方式组织数据
• 由 DBMS 统一管理与控制
• 支持共享、并发、安全、恢复、完整性等能力

2.8 数据库系统阶段的主要特点

这是本节非常重要的内容。

1. 整体数据的结构化

数据库中的数据不是彼此孤立的，而是整体上有结构、有联系的。

这意味着：

• 不仅要描述某个对象本身
• 还要描述对象之间的关系

例如在学生选课系统中：

• 学生和课程分别是数据对象
• 学生“选修”课程，是对象之间的联系

结构化是数据库的主要特征之一。

并且数据库中数据的最小存取单位通常是数据项。

2. 数据共享性强，冗余度低，易扩充

共享性强意味着多个用户、多个应用可以共同使用同一份数据。

这样做的好处是：

• 避免重复保存相同数据
• 减少数据不一致
• 提高利用率

冗余度低并不是说一点重复都没有，而是说数据库会尽量减少不必要的重复存储。

易扩充意味着随着需求变化，数据库更容易增添新数据、新表、新关系和新应用。

3. 数据独立性强

数据独立性是数据库系统非常核心的优点。

它包括两层：

（1）物理独立性

用户的应用程序与数据库中数据的物理存储相互独立。

也就是说：

• 数据是放在磁盘的哪个位置
• 使用什么索引
• 采用什么存储结构

这些物理层变化，一般不需要改应用程序。

（2）逻辑独立性

用户的应用程序与数据库的逻辑结构相互独立。

也就是说：

• 表结构做了某些调整
• 字段组织方式有变化
• 逻辑模式发生一定修改

只要通过相应映像机制保持外部视图不变，应用程序可以不必修改。

数据独立性由数据库系统的两级映像功能来保证。

4. 数据由 DBMS 统一管理和控制

数据库不是谁想怎么改就怎么改，而是由 DBMS 统一控制。
主要体现在四方面：

1. 数据的安全性保护

   • 防止未授权访问
   • 控制谁能看、谁能改

2. 数据的完整性检查

   • 保证数据正确、有效、相容
   • 例如学号不能为空、成绩必须在 0 到 100 之间

3. 并发控制

   • 多个用户同时操作数据库时，保证结果正确
   • 防止相互干扰

4. 数据库恢复

   • 出现故障后，能够将数据库恢复到正确状态

2.9 本节总结：为什么需要数据库系统

数据库系统之所以产生，是因为传统文件管理已经无法满足现代应用的需求。
数据库系统通过统一管理数据，解决了以下关键问题：

• 数据冗余大
• 数据共享差
• 维护困难
• 程序依赖数据
• 多用户环境下容易混乱
• 出错后难以恢复

因此可以概括为：

数据库是长期存储、统一组织、可共享的大量数据集合；DBMS 是对数据库进行定义、操纵、控制与维护的软件；数据库系统则是数据库及其相关软件、应用与人员组成的整体。

三、数据模型

3.1 什么是数据模型

数据模型是对现实世界数据特征的抽象，是现实世界的模拟。

它是数据库系统的核心和基础。

为什么这样说？

因为数据库要处理现实世界中的事物，比如：

• 学生
• 课程
• 教师
• 订单
• 商品
• 用户
• 仓库

而计算机不能直接理解“现实世界”，
所以必须先把现实中的对象和联系抽象成一种形式，才能放进数据库中管理。
这种抽象形式就是数据模型。

3.2 数据模型应满足的三方面要求

一个好的数据模型，应满足以下要求：

1. 能比较真实地模拟现实世界
2. 容易为人所理解
3. 便于在计算机上实现

这三个要求本质上是在平衡三件事：

• 现实准确性
• 人的可理解性
• 机器可实现性

3.3 数据建模：两步抽象

现实世界的数据建模通常经历两步抽象：

第一步：现实世界 → 概念模型

这一层关注的是：

• 有哪些对象？
• 每个对象有哪些属性？
• 对象之间有什么联系？

这一阶段通常由数据库设计人员完成。

第二步：概念模型 → 某种 DBMS 支持的数据模型

这一层要把概念模型进一步转换为：

• 层次模型
• 网状模型
• 关系模型

在实际教学与应用中，最重要的是关系模型。

补充理解：逻辑模型与物理模型

从课件示意图可以进一步看出，数据库设计还可以细分为：

• 现实世界 → 概念模型
• 概念模型 → 逻辑模型
• 逻辑模型 → 物理模型

其中：

• 概念模型：面向用户和设计者，强调“业务语义”
• 逻辑模型：面向 DBMS 支持的数据组织方式
• 物理模型：面向数据库内部存储实现

例如：

• 学生选课业务先画成 E-R 图（概念模型）
• 再变成 student、course、sc 等表（逻辑模型）
• 最后落实为数据库文件、索引、页、记录组织等（物理模型）

3.4 概念模型

概念模型用于对信息世界建模。

它不关心数据具体如何存储，而关心：

• 现实中有哪些实体
• 实体具有什么属性
• 实体之间存在什么联系

1. E-R 模型

概念模型常用的一种表示方法是：

实体—联系模型（Entity-Relationship Model，E-R 模型）

这是数据库设计中最常见、最基础的建模工具。

3.5 E-R 模型中的基本概念

1. 实体（Entity）

客观存在并且可以相互区分的事物，称为实体。

例如：

• 一个学生
• 一门课程
• 一本图书
• 一个读者

2. 属性（Attribute）

实体所具有的某种特征，称为属性。

例如学生实体的属性可以有：

• 学号
• 姓名
• 性别
• 出生日期
• 主修专业

课程实体的属性可以有：

• 课程号
• 课程名
• 学分
• 先修课

3. 码（Key）

能唯一标识实体的属性或属性组，称为码。

例如：

• 学号可以唯一标识一个学生
• 课程号可以唯一标识一门课程

因此学号、课程号都可以作为码。

4. 实体型（Entity Type）

用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体，称为实体型。

例如“学生（学号，姓名，性别，出生日期，主修专业）”就是一个实体型。

5. 实体集（Entity Set）

同一类型实体的集合，称为实体集。

例如全校所有学生构成“学生实体集”。

6. 联系（Relationship）

实体之间的关联，称为联系。

例如：

• 学生 选课
• 读者 借阅 图书
• 学院 设置 专业
• 公民 拥有 身份证

3.6 联系的类型

两个实体型之间的联系通常有三种：

1. 一对一联系（1:1）

例如：

• 公民 与 身份证

一个公民对应一个身份证，
一个身份证也只对应一个公民。

2. 一对多联系（1:n）

例如：

• 学院 与 专业

一个学院可以设置多个专业，
一个专业通常只隶属于一个学院。

3. 多对多联系（m:n）

例如：

• 读者 与 图书
• 学生 与 课程

一个学生可以选多门课，
一门课也可以被多个学生选修。

多对多联系在实际数据库设计中非常常见，通常要通过一个中间关系（连接表）来表示。

例如学生选课关系中，可以增加“成绩”“开课学期”“教学班”等联系属性。

3.7 数据模型的三要素

任何数据模型一般都包含三个核心要素：

1. 数据结构
2. 数据操作
3. 完整性约束

这是极其重要的理论框架。

1. 数据结构

数据结构描述的是：

• 系统中有哪些对象
• 这些对象之间有什么联系

它描述的是系统的静态特性。

例如在关系模型中：

• 表
• 列
• 行
• 表与表之间的联系

都属于数据结构的范畴。

2. 数据操作

数据操作描述的是：

• 可以对这些对象做什么操作
• 操作遵循什么规则

主要包括：

• 查询
• 插入
• 删除
• 修改

它描述的是系统的动态特性。

3. 完整性约束

完整性约束是一组规则，用来限制数据库中数据的状态及其变化方式，以保证：

• 数据正确
• 数据有效
• 数据相容

例如：

• 学号不能为空
• 主键不能重复
• 选课记录中的学号必须在学生表中存在
• 成绩必须在合法范围内

3.8 数据的物理模型

物理模型描述的是数据在 DBMS 内部如何组织和存储。

它关注的是：

• 存储结构
• 存取方法
• 索引结构
• 物理文件实现

这说明：

数据模型不仅有用户看到的逻辑结构，也有系统内部的物理实现。

例如在 SQL Server 或 MySQL 中，数据库最终都会映射为底层的数据文件、索引文件或页结构。

初学阶段你不需要深究所有物理细节，但要明确：

• 逻辑模型是“给人看”的
• 物理模型是“给系统实现”的

四、关系模型

关系模型是当前数据库系统中最重要、最广泛使用的数据模型。
MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 等主流数据库都以关系模型为基础。

4.1 关系模型的逻辑结构

在用户观点下，关系模型中数据的逻辑结构就是一张二维表，由行和列组成。

例如“学生登记表”：

• 每一行表示一个学生
• 每一列表示一个属性

这也是为什么关系数据库看起来很像“Excel 表格”，但它又比普通表格严格得多。

4.2 关系模型中的基本术语

1. 关系（Relation）

一个关系通常对应一张表。

2. 元组（Tuple）

表中的一行称为一个元组。

3. 属性（Attribute）

表中的一列称为一个属性。

4. 码（Key）

表中某个属性或属性组，如果能唯一确定一个元组，就称为码。

例如学生表中，学号可以唯一确定一个学生元组，因此学号是码。

5. 域（Domain）

域是一组具有相同数据类型的值的集合，也就是属性的取值范围。

例如：

• 性别属性的域可以是 {男, 女}
• 成绩属性的域可以是 0~100
• 出生日期属性的域是合法日期集合

6. 分量

元组中的一个属性值，称为分量。

例如在学生记录中，“刘晨”就是姓名属性对应的一个分量。

7. 关系模式

关系模式是对关系的描述。

例如：

学生（学号，姓名，性别，出生日期，主修专业）

它描述的是表的结构，而不是表中的具体数据。

4.3 关系术语与日常表格术语对照

为了帮助理解，可以把关系术语和普通表格术语进行对照：

这个表非常重要，因为它建立了“数据库术语”和“直觉理解”之间的桥梁。

4.4 关系必须满足规范化的基本要求

课件特别强调：

关系必须是规范化的。

最基本的规范条件是：

关系中的每一个分量必须是不可分的数据项。

也就是说：

• 一个单元格里应该是一个“原子值”
• 不允许“表中还有表”
• 不允许把一组值塞到同一个字段中

例子

正确做法：

错误做法：

错误的原因在于“已选课程”不是原子值，而是多个值的混合。
这会给查询、更新、维护带来很大麻烦。

4.5 关系模型的数据操作

关系模型的数据操作具有一个鲜明特征：

操作对象和操作结果都是关系。

也就是说，关系数据库中的操作本质上是集合操作。

常见操作包括：

• 查询
• 插入
• 删除
• 更新

并且关系模型有一个很大的优点：

存取路径对用户透明。

用户只需要说明：

• 要做什么（What）

而不必详细说明：

• 怎么做（How）

例如你写 SQL 时，只需要说：

SELECT 姓名
FROM 学生
WHERE 专业 = '计算机科学与技术';

你表达的是“我要哪些数据”，而不是“先从哪个文件开始，按什么路径读几次”。

这正是关系模型抽象层次高的体现。

4.6 关系模型的完整性约束

关系模型中常见的完整性约束有三类：

1. 实体完整性

用于保证实体能够被唯一标识。

通常体现为：

• 主键不能为空
• 主键不能重复

2. 参照完整性

用于保证表与表之间的引用关系正确。

例如选课表中的学号，必须在学生表中存在；
选课表中的课程号，必须在课程表中存在。

3. 用户定义的完整性

由具体应用语义决定的约束。

例如：

• 成绩必须在 0 到 100 之间
• 学分必须大于 0
• 性别只能取“男”或“女”

4.7 关系模型的优点与缺点

1. 优点

课件总结得很经典：

（1）建立在严格的数学概念基础上

关系模型以集合论等数学理论为基础，因此理论体系严谨。

（2）概念单一

• 实体可以用关系表示
• 实体之间的联系也可以用关系表示
• 查询结果仍然是关系

也就是说，整个系统的表示方式高度统一。

（3）存取路径对用户透明

这带来很多好处：

• 数据独立性更高
• 安全保密性更好
• 简化程序员工作
• 简化数据库开发与维护

2. 缺点

关系模型为了提高抽象程度，把底层存取路径隐藏起来了。
这虽然方便了用户，但也带来一个问题：

查询效率有时不如层次模型、网状模型那样直接。

因此关系数据库管理系统必须进行：

• 查询优化
• 索引设计
• 执行计划选择

这也增加了 DBMS 实现的复杂度。

五、数据库系统的三级模式结构

这是数据库理论中的核心内容，也是考试高频重点。

5.1 为什么要引入三级模式结构

数据库面对的是复杂环境：

• 不同用户看数据的角度不同
• 应用系统只关心自己需要的数据
• DBMS 还必须关心底层物理存储

所以数据库系统必须对同一份数据做不同层次的抽象。

于是就有了：

三级模式结构

它是数据库系统内部的体系结构。

5.2 型和值；模式和实例

理解三级模式之前，必须先分清“型/值”和“模式/实例”。

1. 型（Type）

型是对某一类数据的结构和属性的说明。

2. 值（Value）

值是型的一个具体赋值。

例如：

• “学生（学号，姓名，性别）”是型
• “（20230001，张三，男）”是值

3. 模式（Schema）

模式是数据库逻辑结构和特征的描述。

特点：

• 是型的描述，不涉及具体值
• 反映数据的结构及其联系
• 相对稳定

例如：

• 学生表有哪些字段
• 课程表有哪些字段
• 选课表与学生表、课程表如何关联

这些都属于模式层面的内容。

4. 实例（Instance）

实例是模式在某一时刻的具体值。

特点：

• 反映数据库某一时刻的状态
• 同一模式可以对应很多实例
• 数据更新后，实例会变化

例如：

• 2023 年某学校学生数据库中的所有学生记录、课程记录、选课记录，是一个实例
• 2024 年的数据内容变了，就是另一个实例

5. 模式与实例的关系

可以这样记：

• 模式看“结构”
• 实例看“数据内容”
• 模式相对稳定
• 实例经常变化

这是一个非常容易考概念辨析的点。

5.3 三级模式：外模式、模式、内模式

数据库系统通常采用三级模式结构：

• 外模式
• 模式
• 内模式

1. 模式（Schema）

模式也叫逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述。

它是：

• 所有用户的公共数据视图
• 数据库逻辑结构的总体描述
• 数据库的中心与关键

可以把它理解成：

整个数据库的“总蓝图”

2. 外模式（External Schema）

外模式是局部数据的逻辑结构和特征的描述，
是与某一应用有关的数据的逻辑表示。

它面向的是：

• 某一类用户
• 某一个应用程序
• 某一种业务视图

例如：

• 教务系统关心学生成绩
• 图书馆系统关心借阅记录
• 财务系统关心收费信息

不同应用可以基于同一个总模式定义不同外模式。

所以可以理解为：

外模式 = 用户视图 / 子模式 / 局部视图

3. 内模式（Internal Schema）

内模式是数据物理结构和存储方式的描述，
是数据在数据库内部的表示方式。

它关注的是：

• 数据如何存储
• 使用什么索引
• 采用什么存储结构
• 如何获得更好的时间效率和空间效率

也就是说：

内模式主要面向系统实现与性能优化。

5.4 三级模式结构的直观理解

可以把三级模式理解成三层“看法”：

第一层：外模式 —— 用户怎么看

• 不同应用只看自己需要的部分
• 同一数据库可以有多个外模式

第二层：模式 —— 全局怎么看

• 描述整个数据库的逻辑结构
• 是数据库的统一中心

第三层：内模式 —— 机器怎么存

• 描述数据的物理组织与存储方式
• 面向 DBMS 内部实现

5.5 两级映像与数据独立性

三级模式之间不能是割裂的，DBMS 内部需要建立联系和转换机制。
这就是两级映像。

1. 外模式 / 模式映像

它建立了：

• 外模式
• 模式

之间的对应关系。

它的作用是：

保证数据的逻辑独立性

含义是：

当模式改变时，只要数据库管理员修改外模式 / 模式映像，使外模式保持不变，那么依赖外模式编写的应用程序就不必修改。

这就实现了：

• 数据逻辑结构变化
• 应用程序基本不受影响

2. 模式 / 内模式映像

它建立了：

• 模式
• 内模式

之间的对应关系。

它的作用是：

保证数据的物理独立性

含义是：

当数据库的存储结构改变时，只要数据库管理员修改模式 / 内模式映像，使模式保持不变，那么应用程序就不受影响。

这就实现了：

• 底层物理存储变化
• 应用程序基本不受影响

5.6 逻辑独立性与物理独立性的本质

1. 逻辑独立性

强调：

• 数据的逻辑结构变了
• 应用程序尽量不变

2. 物理独立性

强调：

• 数据的物理存储变了
• 应用程序不受影响

通常来说：

• 物理独立性更容易实现
• 逻辑独立性更高级，也更难实现

因为逻辑结构一变，往往会影响用户视图和业务程序。

5.7 三级模式结构的设计要点

课件还从设计角度做了总结，这部分很有理解价值。

1. 模式是数据库的中心与关键

因为它描述全局逻辑结构，是整个数据库设计的核心。

设计数据库时，一般应首先确定：

数据库的逻辑模式

2. 外模式面向具体应用

外模式依赖应用需求，因此设计时要考虑：

• 当前应用是否够用
• 将来是否便于扩展

如果应用需求变化很大，外模式也可能需要修改。

3. 内模式面向效率

内模式要在全局逻辑结构的基础上，按照一定物理存储策略组织数据，以获得较好的：

• 时间效率
• 空间效率

5.8 两级映像带来的实际价值

数据库的两级映像机制带来了很大的工程价值：

1. 保证外模式稳定
2. 从底层保证应用程序稳定
3. 数据定义和描述可以从应用程序中分离
4. 数据存取由 DBMS 管理
5. 简化应用程序编写
6. 减少维护和修改成本

这也是为什么数据库技术能支撑大型信息系统长期演化。

六、数据库系统的组成

一个完整的数据库系统，不只是“安装了 MySQL”这么简单。

6.1 数据库系统的基本组成

数据库系统主要由以下几部分组成：

1. 数据库
2. 数据库管理系统（及其开发工具）
3. 应用系统
4. 数据库管理员

6.2 数据库系统运行的支撑条件

数据库系统的正常运行还需要三类支撑：

1. 硬件平台

包括：

• 服务器
• 存储设备
• 网络设备
• 输入输出设备等

2. 软件平台

包括：

• 操作系统
• DBMS
• 开发工具
• 中间件
• 应用软件等

3. 人员

数据库系统是“人机结合”的系统，离不开不同角色协作。

6.3 数据库系统中的人员角色

1. 数据库管理员（DBA）

DBA 是数据库系统中非常关键的角色，通常负责：

• 数据库安装与配置
• 安全控制
• 权限管理
• 备份与恢复
• 性能监控与优化
• 存储管理
• 故障处理
• 运行维护

2. 系统分析员和数据库设计人员

他们主要负责：

• 分析业务需求
• 识别实体、属性、联系
• 设计概念模型
• 设计逻辑结构
• 规划数据库整体方案

3. 应用程序员

他们主要负责：

• 基于外模式和业务需求编写应用程序
• 调用 DBMS 提供的接口
• 实现具体业务功能

4. 最终用户

最终用户一般不直接接触数据库内部结构，
而是通过客户端或应用系统来使用数据。

6.4 各类人员的数据视图

从课件图示可以看出，不同角色站在不同抽象层级看待数据库：

• 最终用户

  • 通常通过客户端、应用系统访问数据
  • 更关心“功能是否可用”

• 应用程序员

  • 更关注外模式
  • 关心程序如何通过视图或接口访问数据

• 数据库管理员 / 系统分析员 / 数据库设计人员

  • 需要接触模式、内模式乃至数据库本体
  • 关心全局结构、存储方式、安全、优化与运维

这说明数据库系统不是单一视角的系统，而是一个多角色、多层次协同的系统。

七、本章核心概念总表

下面把本章最重要的概念集中整理一遍，便于你复习。

7.1 四个基本概念

7.2 数据管理技术的发展阶段

7.3 数据模型相关概念

7.4 E-R 模型基本元素

7.5 关系模型基本术语

7.6 三级模式与两级映像

八、易混概念辨析

8.1 数据库 vs 数据库管理系统 vs 数据库系统

数据库

是“数据本身”。

数据库管理系统

是“管理数据库的软件”。

数据库系统

是“数据库 + 软件 + 应用 + 人员”的整体。

记忆方法：

• DB：存数据
• DBMS：管数据
• DBS：完整系统

8.2 模式 vs 实例

模式

描述结构，相对稳定。

实例

描述某一时刻的数据内容，经常变化。

记忆方法：

• 模式像“表结构”
• 实例像“表里的具体记录”

8.3 外模式 vs 模式 vs 内模式

外模式

某个应用看到的数据视图。

模式

整个数据库的统一逻辑结构。

内模式

数据库底层怎么存。

记忆方法：

• 外：给用户看
• 模：总体设计图
• 内：给机器存

8.4 逻辑独立性 vs 物理独立性

逻辑独立性

逻辑结构变化，应用程序尽量不变。

物理独立性

物理存储变化，应用程序不受影响。

记忆方法：

• 逻辑独立性：防“表结构变化”影响程序
• 物理独立性：防“底层存储变化”影响程序

九、本章知识主线

如果把本章内容压缩成一条主线，可以这样理解：

1. 现实世界中有大量需要管理的数据
2. 传统人工管理和文件系统管理存在很多问题
3. 因此产生了数据库系统
4. 数据库系统通过 DBMS 对数据进行统一管理
5. 为了描述和组织数据，需要数据模型
6. 现实世界先抽象成概念模型，再转换成逻辑模型和物理模型
7. 当前最重要的数据模型是关系模型
8. 为了实现数据独立性，数据库系统采用三级模式和两级映像
9. 最终，数据库系统由数据库、软件、应用、硬件和人员共同构成

这一条主线如果你真正理解了，第 1 章就算入门了。

十、学习建议

10.1 这一章最该死记硬背的内容

下面这些内容一定要背熟，因为它们既是基础，也是后续章节的前提：

1. 数据、数据库、DBMS、DBS 的定义与区别
2. 数据库系统阶段的四个主要特点
3. 数据模型的三要素
4. E-R 模型的六个基本概念
5. 关系模型中的基本术语
6. 三级模式结构
7. 两级映像与两种数据独立性
8. 数据库系统的组成

10.2 这一章最该真正理解的内容

只背定义还不够，你至少要真正想通下面几件事：

1. 为什么文件系统不够，必须要数据库系统？
2. 为什么要做“抽象”？为什么现实世界不能直接塞进数据库？
3. 为什么需要“外模式—模式—内模式”三层？
4. 为什么应用程序不应该依赖底层存储细节？
5. 为什么关系模型要求每个分量都必须是原子值？

10.3 学习本章的正确方式

建议按以下顺序掌握：

第一步：先把概念区分开

尤其是：

• DB / DBMS / DBS
• 模式 / 实例
• 外模式 / 模式 / 内模式
• 逻辑独立性 / 物理独立性

第二步：用“学生—课程—选课”例子反复理解

这几乎是数据库入门最经典的案例。
你要能从这个例子里同时看懂：

• 实体
• 属性
• 码
• 联系
• m:n 联系
• 关系表
• 关系模式

第三步：把第 1 章当作后续章节的地图

后面学习：

• 关系模型
• SQL
• 安全性
• 完整性
• 设计
• 恢复
• 并发控制

都会反复用到本章的概念。

所以这章不是“泛泛而谈”，而是整门课的地基。

十一、本章总结

本章是数据库课程的入门章，主要回答了三个根本问题：

1. 数据库系统是什么

它不是简单的数据文件集合，而是由数据库、DBMS、应用系统和人员共同组成的完整系统。

2. 数据是如何被抽象和组织的

现实世界中的对象需要先通过数据模型抽象，
再以概念模型、逻辑模型、物理模型的方式逐步落地。
其中关系模型是当前最重要的数据模型。

3. 数据库系统为什么具有较高的数据独立性

因为数据库系统采用了三级模式结构和两级映像机制，
从而把用户视图、全局逻辑结构和物理存储分离开来，
减少了应用程序对数据结构与存储细节的直接依赖。

最终你应当形成这样一个整体认识：

数据库技术的本质，不只是“把数据存起来”，而是用一种统一、结构化、可共享、可控制、可扩展的方式来组织和管理数据，从而支撑复杂的信息系统长期稳定运行。