Transcript Ch02 資料模型 - Test Page for Apache Installation

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第二章 資料模型
資料庫系統理論與實務 [邏輯思維系列]
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本章在架構中的位置
My SQL Server 2005
理論與實作(二)(13)
MS SQL Server 2005
理論與實作(一) (08)
結構化查詢語言
SQL(一)(06)
結構化查詢語言
SQL(二)(07)
回復技術(11)
關聯式代數(05)
(
合併理論(04)
)
關聯式模型(03)
(正規化)
並行控制(10)
與資
管料
理庫
安
12 全
交易處理(09)
資料模型(02)
資料庫系統簡介(01)
邏輯與思維
第二章 資料模型
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本章內容
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•
•
2-1塑模(Modeling)與模型(Model)
2-2資料的抽象化
2-3資料模型的重要性
2-4概念實體關聯模型基本認識
2-5概念實體關聯模型及構成要素
2-6概念實體關聯模型的範例說明
第二章 資料模型
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2-1塑模(Modeling)與模型(Model)
• 建築公司要賣房子之前，通常會塑造一個依某個比
率縮小的模型來提供客戶在『概念上』的參考並介
紹；但也有些會依1:1的比例建造一個樣品屋，一
切如同真正房屋一般的『實體上』的參考；客戶便
可藉由此模型和房屋銷售人員的介紹和溝通，很容
易瞭解預售屋的實際情形，來決定是否為自己所喜
愛的格局建物，如此可降低在直接購買之後，才發
現其格局並非自己所喜歡之格局的風險
• 塑模(Modeling)
– 塑造模型的過程
• 模型(Model)
– 塑模後的東西
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相關模型
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• Entity Relationship Diagram
• Data Flow Diagram
– 『資料流程圖』，簡稱DFD
– 『處理為主』(Process Driven)的模型
– 『實體關聯圖』，簡稱ERD
– 『資料為主』 (Data Driven)的模型
– 大部份使用在資料庫的設計
• Unified Modeling Language
– 『統一塑模語言』，簡稱UML
– 『物件導向』 (Object Oriented)為主的模型
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2-1-1資料流程圖
• 『處理』(Process)
– 動詞(Verb)
• 『資料流』(Data Flow)
– 名詞，而非動作
• 『外部實體』 (External Entity)
–
–
–
–
人
事物
時間
外部系統
• 『資料儲存體』(Data Storage)
– 為資料儲存之處
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DFD之範例 – 註冊
代表名詞的
按任意鍵
『外部實體』
--- 繼續 ---
代表名詞的『資料
流』，學生資訊、
按任意鍵
註冊證明以及註冊
--- 繼續 --資訊
代表名詞的
按任意鍵
『資料儲存體』
--- 繼續 ---
D1 已註冊資料
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學生資訊
學生
01
註冊
註冊證明
圖2-1 學生註冊之DFD模型
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代表動作的
註冊『處理』
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2-1-2實體關聯模型
• 以『資料』為主要考量方向
• 基本組成
– 實體(Entity)
– 關係(Relationship)
• 『基數』(Cardinality)關係
–
–
–
–
1：1
1：N
M：1
M：N
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：一對一關係
：一對多關係
：多對一關係
：多對多關係
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學生與課程的實體關聯模型
學生與課程
按任意鍵
之間的
--- 繼續 --選修
『關係』
學生『實體』
與
課程『實體』
學生與課程
之間的
『基數』
按任意鍵
---為M:N
繼續 ---
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M
學生
N
選修
課程
圖2-2 學生選課之資料模型
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2-1-3統一塑模語言
• James Rumbaugh、Ivar Jacobson和Grady
Booch等三位博士所創建
• 已被『美國物件管理協會』 (Object
Management Group，簡稱OMG)訂定成依循
之標準
• 目前最新版本為UML2.0，可參考
http://www.omg.org官方網站中的相關資料
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UML的三大類別
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• 結構型圖例(Structure Diagrams)：包括六種圖例
–
–
–
–
–
–
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類別圖例(Class Diagram)
物件圖例(Object Diagram)
元件圖例(Component Diagram)
組合結構圖例(Composite Structure Diagram)
套件圖例(Package Diagram)
佈署圖例(Deployment Diagram)
• 行為型圖例(Behavior Diagrams)：包括三種圖例
• 互動型圖例(Interaction Diagrams)：包括四種圖例
續
下
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UML的三大類別(續)
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• 結構型圖例(Structure Diagrams)：包括六種圖例
• 行為型圖例(Behavior Diagrams)：包括三種圖例
– 使用案例圖例(Use Case Diagram)
– 活動圖例(Activity Diagram)
– 狀態機圖例(State Machine Diagram)
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• 互動型圖例(Interaction Diagrams)：包括四種圖例
續
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UML的三大類別(續)
• 結構型圖例(Structure Diagrams)：包括六種圖例
• 行為型圖例(Behavior Diagrams)：包括三種圖例
• 互動型圖例(Interaction Diagrams)：包括四種圖例
–
–
–
–
序列圖例(Sequence Diagram)
通訊圖例(Communication Diagram)
時間圖例(Timing Diagram)
整體互動圖例(Interaction Overview Diagram)
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UML2.0語意範圍和彼此相依關係
活動
(Activities)
狀態機
(State Machines)
互動
(Interactions)
行動
(Actions)
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物件間行為基底
(Inter-Object Behavior Base)
動態語意
物件內行為基底
(Intra-Object Behavior Base)
結構基礎
(Structural Foundations)
靜態語意
圖2-3 UML的語意概要圖與相依性
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2-1塑模(Modeling)與模型(Model)
2-2資料的抽象化
2-3資料模型的重要性
2-4概念實體關聯模型基本認識
2-5概念實體關聯模型及構成要素
2-6概念實體關聯模型的範例說明
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2-2資料的抽象化
【定義】
將不同事物之共同特性歸納或抽離出來，並整理成
另一個事物或一個概念的過程，稱之為『抽象化』
(Abstract)或『一般化』 (Generalize)。反之，則稱
為『具體化』(Specialize)。
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資料抽象化之範例
•
例如我們在公司上班，會有許多不同職務主管和員工，例如
– 員工代號581，名字為Candy住Tainan
– 員工代號854，名字為Andy住Taipei
– 員工代號542，名字為Jacky住Taipei
•
•
此三名員工為三個獨立或特定的實體(Entity)
將共同的屬性抽離出來，這就是所謂的抽象化過程，抽象後所形成
的實體型態(Entity Type)，我們將之表示成：
員工(員工代號、姓名、住址)
•
•
•
『實體型態名稱』(Entity Type Name) ：『員工』
員工實體型態之『屬性』(Attribute)：『員工代號』、『姓名』及
『住址』
姓名屬性之『屬性值』(Attribute Value)： Candy、Andy及Jacky
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三個員工實體
經過抽象化的
員工實體型態
資料抽象化範例之圖示
員工
員工代號
姓名
住址
按任意鍵
--- 繼續 ---
抽
象
三個員工實體
化
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員工
581
854
542
Candy
Andy
Jacky
Tainan
Taipei
Taipei
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員工代號
姓名
住址
581
Candy
Tainan
854
按任意鍵
Andy
--- 繼續 ---
Taipei
542
Jacky
Taipei
圖2-4資料的抽象化
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2-1塑模(Modeling)與模型(Model)
2-2資料的抽象化
2-3資料模型的重要性
2-4概念實體關聯模型基本認識
2-5概念實體關聯模型及構成要素
2-6概念實體關聯模型的範例說明
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不當設計所產生的問題
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紅茶
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2006/01/12
陳如鷹
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綠茶
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7
00001
2006/01/12
陳如鶯
台北
咖啡
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15
00002
2006/02/11
蔡育倫
嘉義
咖啡
160
14
00002
2006/02/11
蔡育倫
嘉義
紅茶
120
8
圖2-5不當的資料設計
鶯？
第二章 資料模型
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適當設計後的情形，分割資料表
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2006/01/12 陳如鷹 台北
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2006/02/11 蔡育倫 嘉義
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綠茶
120
7
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咖啡
105
15
00002
咖啡
160
14
00002
紅茶
120
8
一對多
圖2-6改變後的資料 (a) 切割後的資料表
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訂單表單中的思維
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地址： 台北
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訂單明細
序號
產品
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1
紅茶
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8
2
綠茶
120
7
3
咖啡
105
15
一
筆
對
應
多
筆
4
5
圖2-6改變後的資料 (b) 訂單之表單
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『概念』資料模型與『實體』資料模型
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理
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與
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• 資料模型的表示方式，大致可分為兩種
– 『概念資料模型』(Conceptual Data Model)或稱
為『高階資料模型』(High Level Data Model)
• 適合一般使用者與系統分析師之間溝通
• 系統分析師(System Analyst)能從企業客戶身上獲得相
關的企業資訊
• 主要目的在於描述出企業中，每一個實體(Entity)與實
體之間的關係
陳
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– 『實體資料模型』(Physical Data Model)或稱為
『低階資料模型』(Low Level Data Model)
續
下
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第二章 資料模型
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『概念』資料模型與『實體』資料模型
• 資料模型的表示方式，大致可分為兩種
– 『概念資料模型』(Conceptual Data Model)或稱
為『高階資料模型』(High Level Data Model)
– 『實體資料模型』(Physical Data Model)或稱為
『低階資料模型』(Low Level Data Model)
• 概念資料模型轉為實體資料模型
• 提供給程式設計人員來實作
• 除了能展現出每一個實體(Entity)與實體之間的關係
(Relationship)之外，更必須要能展現出實體之間的實
作方式
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『概念』與『實體』資料模型的轉換
溝通
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程式
規格書
概念資
料模型
企業客戶
實體資 按任意鍵
料模型 --- 繼續 ---
系統分析師
程式設計師
模型轉換
圖2-7 概念資料模型與實體資料模型的轉換關係
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本章內容
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2-1塑模(Modeling)與模型(Model)
2-2資料的抽象化
2-3資料模型的重要性
2-4概念實體關聯模型基本認識
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2-4概念實體關聯模型基本認識
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實體(Entity)
實體集合(Entity Set)
屬性(Attribute)
屬性值 (Attribute Value)
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• 實體
– 實實在在的物體
– 在真實世界中，代表著獨立、具體且特定的一個人、事、
時、地、物或只是一個概念上的任何事物
– 例如在某家公司上班的五位員工，每一位員工都算是一個
獨立、具體的實體
• 員工(8210171，胡琪偉，33，1963/8/12，{94010301、
94010601}，220台北縣板橋市中山路一段)
• 員工(8307021，吳志梁，35，1960/5/19，94010701，Null)
• 員工(8308271，林美滿，38，1958/2/9，{94010105、
94010201、94010302、94010303、94010702}，104台北市中
山區 一江街)
• 員工(8311051，劉嘉雯，28，{1968/2/7，94010101、
94010106、94010808}，111台北市士林區福志路)
• 員工(8312261，張懷甫，27，1969/1/2，Null，220台北縣板
橋市五權街32巷)
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實體
名稱
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著 實體
員工
實體
型態
屬性
員工編號
姓名
年齡
出生日期
訂單編號
地址
8210171
胡琪偉
33
1963/8/12
94010301
94010601
220台北縣板橋市中山路一段
8307021
吳志梁
35
1960/5/19
94010701
(Null)
8308271
林美滿
38
1958/2/9
94010105
94010201
94010302
94010303
94010702
104台北市中山區 一江街
111台北市士林區福志路
8311051
劉嘉雯
28
1968/2/7
94010101
94010106
94010808
8312261
張懷甫
27
1969/1/2
(Null)
實
體
集
合
220台北縣板橋市五權街32巷
圖2-8 實體與屬性
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相關定義
• 【定義】在真實世界中，『實體』(Entity)
代表著一個獨立、具體且特定的一個人、事、
時、地、物或是一個概念上的事物。
• 【定義】具有相同屬性(Attributes)的實體所
構成的集合，稱為『實體集合』(Entity Set)。
• 【定義】『屬性』(Attribute)就是用來定義
或描述實體特性的一個表示項目；而每一個
屬性都至少會具有一個或一個以上的值，稱
為『屬性值』 (Attribute Value)。
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不同類型的屬性
• 『鍵值屬性』
(Key Attribute)
• 『單值屬性』與『多重值屬性』
(Single-Valued & Multi-Valued)
• 『單元型屬性』與『複合型屬性』
(Atomic Attribute & Composite Attribute)
• 『儲存型屬性』與『衍生型屬性』
(Stored Attribute & Derived Attribute)
• 一個特殊的屬性值，稱為『空值』
(Null Value)。
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『鍵值屬性』
• 在一個實體集合中，通常不希望在集合中出
現兩個或兩個以上的實體是屬於相同的一個
實體，也就是造成了資料的重複
• 唯一識別該實體的屬性
• 例如圖2-4中的『員工編號』即為鍵值屬性
• 鍵值屬性能夠唯一識別該紀錄的屬性，所以
– 不可有重複值產生
– 不可有『空值』(Null Value)的情形
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『單值屬性』與『多重值屬性』
• 某項屬性會同時具有多個屬性值，稱為『多
重值屬性』
– 例如員工”胡琪偉”承接了兩筆訂單，訂單編
號分別為94010301、94010601，此時的”訂單
編號”的屬性即成為『多重值屬性』(MultiValued Attribute)
– 並將以大括弧{}表示成{94010301、94010601}
• 該屬性最多只會有一個值或是空值，稱為
『單值屬性』
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『單元型屬性』與『複合型屬性』
• 單元型屬性
– 一個屬性不能再被切割成更小的屬性
• 複合型屬性
– 一個屬性可以再被切割成更小不同屬性的組合
– 例如”地址”屬性，可分為區域號碼、縣市、
街道等等；而街道或許可以再分為路名、段、
巷、弄、號、樓…等等，即為複合型屬性。
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區域號碼
縣市
街道
路(街)名 段 巷 弄 號 樓
圖2-9 複合型屬性
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『儲存型屬性』與『衍生型屬性』
• 儲存型屬性
– 該屬性的值是必須被儲存下來的
• 衍生型屬性
– 由儲存型屬性，或是其他輸入的資料，例如系
統日期/時間，所計算出來或推導出來的值
– 例如年齡，可藉由現在日期以及出生日期相互
計算得之
– 衍生型屬性的儲存必要性，並沒有一定的規範
不儲存於儲存體或資料庫中，可視必要性來決
定
第二章 資料模型
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系
統
理
論
與
實
務
『空值』 (Null Value)
•
『不適用』(Not Applicable)
–
–
陳
祥
輝
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•
有些屬性不適合某些實體的使用
例如有一個學生資料表，其中有一個屬性為兵
役情形，女性學生的該屬性，其屬性值就會是
空值(Null Value)。
『未知』(Unknown)
– 該屬性值是存在的，但由於某種情形，尚無法
得知該實體的屬性值
– 該屬性值不知是否存在的情形下，也會暫將該
屬性保持『空值』
第二章 資料模型
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實體型態(Entity Type)
• 相近或類似的實體，透過歸納(也就是透過前述的資料『抽象化』
或『一般化』的概念)的方式，組合成一個所謂的『實體型態』
(Entity Type)
• 一群的老師，可以將共同的屬性集合成一個稱為『老師』的實
體型態；學校的職員，可另外形成一個稱為『職員』的實體型
態，並將實體型態表示成以下方式：
– 老師(老師代號、姓名、聯絡地址、聯絡電話、科系、專長)
– 職員(職員代號、姓名、聯絡地址、聯絡電話、單位)
• 以上的兩個實體型態在相較之下，或許會被認為同質性相當高，
所以可以再利用前述的抽象概念，將兩者更一般化來處理，形
成一個稱為『員工』的實體型態，另外產生一個『身份』的屬
性來區分兩者之間的差異，如下：
– 員工(員工代號、姓名、聯絡地址、聯絡電話、部門、專長、身份)
第二章 資料模型
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• 【定義】
– 將數個性質相近的實體，彙整出共同的屬性及
實體名稱，此稱為『實體型態』(Entity Type)
陳
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本章內容
•
•
•
•
•
•
2-1塑模(Modeling)與模型(Model)
2-2資料的抽象化
2-3資料模型的重要性
2-4概念實體關聯模型基本認識
2-5概念實體關聯模型及構成要素
2-6概念實體關聯模型的範例說明
第二章 資料模型
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2-5概念實體關聯模型及構成要素
•
•
•
•
•
實體型態
屬性
關係、識別關係
基數關係
參與關係
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實體型態
• 兩種實體型態
– 『強實體型態』 (Strong Entity Type)
– 『弱實體型態』 (Weak Entity Type)。
• 【定義】
– 具有『鍵值屬性』的實體，或是可以獨立存在，不需要依
附在其他實體的實體，稱之為『強實體型態』 (Strong
Entity Type)或簡稱『實體』。
名稱
圖2-10 實體表示法
• 【定義】
– 不具有鍵值屬性的實體，或是無法獨立存在的實體，必須
依附在其他實體才能存在的，稱之為『弱實體型態』
(Weak Entity Type)。
名稱
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圖2-11 弱實體表示法
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屬性(1/3)
• 實體與屬性
– 屬性通常是附加在實體之上
– 通常都是在實體上加上一條線，
以及一個小橢圓形表示
• 關係與屬性
名稱
名稱
屬性名稱
– 當此關係的發生，有可能要記錄
下某些資訊，而非僅僅在於概念
的關係
– 例如員工與部門之間的『管理』
關係，此關係必須記錄員工與部
門之間的管理起、迄時間
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屬性名稱
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關係名稱
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屬性(2/3)
• 實體與衍生屬性
– 由儲存型屬性或其他輸入資料所
計算或推算出來的
– 必須標示出來，忠實記錄使用者
的需求
– 使用虛線的橢圓形，內部標示該
衍生屬性的名稱
屬性名稱
名稱
屬性名稱
• 實體與鍵值屬性
– 內部則為該鍵值屬性名稱
– 鍵值屬性名稱下方加上底線
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名稱
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屬性(3/3)
• 多值屬性
– 可能沒有任何的屬性值，也有
可能同時擁有多個屬性值
– 以兩個同心橢圓形來表示，內
部標示出多值屬性的名稱
名稱
屬性名稱
• 複合型屬性
– 由多個屬性所組成的屬性
....
..
屬性名稱
屬性名稱
屬性名稱
名稱
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關係、識別關係
• 關係
– 此關係代表兩個實體之間具有某種的互動
– 例如學生”選修”課程，說明了學生實體
與課程之間為”選修”關係
– 通常表示成菱形，內部標示此關係的名稱
名稱
• 識別關係
– 弱實體型態，沒有鍵值屬性之外，也必須依附
在另一個強實體型態
– 兩個實體之間的關係
• 兩者皆為強實體型態
• 不可能兩邊皆為弱實體型態
– 當其中有一個是弱實體型態時，由於沒有鍵值
屬性，所以必須透過『識別關係』來做為弱實
體的識別
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與
實
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基數關係
• 基數(Cardinality)關係所代表的是兩個實體E1與E2的比率關係
• 通常可分為下列四種情形：
–
–
–
–
1：1：一對一關係，表示兩實體之間是一個對應一個
1：N：一對多關係，表示一個左邊實體會對應到多個右邊實體
M：1：多對一關係，表示多個左邊實體會對應到一個右邊實體
M：N：多對多關係，表示多個左邊實體會對應到多個右邊實體
E1
第二章 資料模型
1
R
N
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與
實
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參與關係
• 參與關係可分為
– 『部份參與』
表示該實體型態中，有部份的實體會參與此關係，有些不參與
– 『全部參與』
表示該實體型態中，全部的實體都會參與此關係
• 例如
– 學生與監護人之間的關係，僅有未成年的學生才必須有監護人，
反之，成年之學生並不需要有監護人。
– 所以在學生這邊的參與關係為『部份參與』關係，以一條直線
表示之。反之，監護人一定會對應到學生，所以監護人這邊的
參與關係為『全部參與』關係，以兩條直線表示之
E1
第二章 資料模型
E2
R
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理
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與
實
務
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• 參與數的限制
– 學校選課時，每一門課程會因成本考量，會將
學生選修人數做一最低人數方才開班的限制，
以及受教室容量的大小限制，而限制學生選修
的人數上限，此種即為『參與數的限制』關係
– 此種關係並不一定同時發生在實體雙方，所以
在被限制的一端標示{min,max}的上、下限符號
R
第二章 資料模型
{min,max}
E
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表2-1實體關聯圖的基本要素說明(1/3)
序號
基本圖示
名 稱
說 明
實體型態
(Entity Type)
代表真實世界中，具體的
人、事、時、地、物或是
一個概念。例如員工或公
司。
弱實體型態
(Weak Entity Type)
弱實體的存在，一定會相
依於實體而存在。例如在
公司員工的家屬，沒有員
工的存在，就不會有家屬
的存在。
3
屬性
(Attribute)
代表每一個實體型態所擁
有的屬性。
4
衍生屬性
(Derived Attribute)
5
鍵值屬性
(Key Attribute)
1
2
第二章 資料模型
名稱
名稱
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其值是經過計算出的屬性。
例如員工的年齡，可透過
出生日期屬性值計算出。
代表此屬性為該實體型態
的唯一識別之鍵值。
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與
實
務
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表2-1實體關聯圖的基本要素說明(2/3)
序號
基本圖示
6
名 稱
說 明
多值屬性
(Multi-Valued Attribute)
代表此屬性在該實體型態中，
具有多重的值。例如一個員
工同時有多個電話，此電話
屬性即為多值屬性。
7
複合屬性
(Composite Attribute)
複合屬性是由多個單一屬性
所組合合成，例如地址屬性
可由縣市、路名、…等等所
組成
8
關係
(Relationship)
代表兩實體型態之間的互動
關係。例如員工與專案之間
是”負責關係”。
9
識別關係
(Identifying
Relationship)
...
10
E1
第二章 資料模型
1
R
N
E2
基數
(Cardinality)
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代表實體與弱實體之間的識
別關係
基數是代表兩實體型態E1和
E2之間的比率關係。例如一
位員工(E1)負責®N個專案(E2)。
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與
實
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表2-1實體關聯圖的基本要素說明(3/3)
序號
11
E1
基本圖示
名 稱
說 明
R
全部參與
(Total Participation)
代表實體型態E2內所有的實體
皆必須具有和E1有R的關係存
在。
參與數的限制
(Constraint of
Participation)
實體型態與關聯型態之間的比
率關係。例如學生的實體型態
與選課的關聯型態之間的比率
關係。
E2
{min,max}
12
R
第二章 資料模型
E
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理
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與
實
務
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本章內容
•
•
•
•
•
•
2-1塑模(Modeling)與模型(Model)
2-2資料的抽象化
2-3資料模型的重要性
2-4概念實體關聯模型基本認識
2-5概念實體關聯模型及構成要素
2-6概念實體關聯模型的範例說明
第二章 資料模型
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2-6概念實體關聯模型的範例說明
• 以一個實際範例來說明如何依據使用者的需
求來建立和表達出一個概念實體關聯模型
• 並且如何來解讀所繪製出來的模型
• 以學校的學生管理系統來做一闡述範例，並
且假設使用者有以下七項的需求產生
第二章 資料模型
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理
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與
實
務
第一項需求的解析
陳
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『一位學生(學號、姓名、地址、電話、生日、年齡)，可能會有多個電
話號碼，以及會有監護人(姓名、關係、地址)，但不是每一位學生都必
須有監護人，可視學生年齡是否已經成年，以及可能會有一到多位監護
人。』
第二章 資料模型
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理
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與
實
務
區域號碼
縣市
路名
年齡
生日
姓名
地址
電話
學號
學生
1
陳
祥
輝
著
的監護
N
監護人
姓名
圖2-22 第一項需求之概念ERD
第二章 資料模型
關係
地址
區域號碼
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縣市
路名
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與
實
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陳
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第二項需求的解析
『學生必須歸屬在某一個科系(科系代號、科系名稱、位置)，也可以同
時申請輔系或雙學位，也就是主副修關係。』
第二章 資料模型
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與
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區域號碼
縣市
路名
年齡
生日
姓名
地址
電話
學號
學生
陳
祥
輝
著
M
主副修別
主副修
N
科系
科系代號
科系名稱
位置
圖2-23 第二項需求之概念ERD
第二章 資料模型
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陳
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第三項需求的解析
『每一個科系僅會有一個學生代表，參與該科系的科系會議，並且不需
要將歷年的學生代表記錄，只要記錄目前的學生代表即可。』
第二章 資料模型
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與
實
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區域號碼
縣市
路名
年齡
生日
姓名
地址
電話
學號
陳
祥
輝
著
學生
1
1
科系
代表
科系代號
科系名稱
位置
圖2-24 第三項需求之概念ERD
第二章 資料模型
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第四項需求的解析
『每位學生可以自由選修課程(課程代號、必選修別、學分數、科目名
稱、先修科目)，但學生的選修結果必須記錄該名學生選修的成績。』
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區域號碼
縣市
路名
學年學期 科系代號 科目代號
年齡
生日
姓名
地址
電話
學號
學生
課程代號
成績
M
N
選修
必選修別
學分數
科目名稱
課程
先修科目
圖2-25 第四項需求之概念ERD
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第五項需求的解析
『每一門課程必須限制學生的修課人數，最少必須達到五人，最高不得
高於五十人選修該課程。』
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區域號碼
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學年學期 科系代號 科目代號
年齡
生日
姓名
地址
電話
學號
學生
{5,50}
課程代號
成績
M
N
選修
必選修別
學分數
科目名稱
課程
先修科目
圖2-26 第五項需求之概念ERD
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第六項需求的解析
『科目之間有可能檔修情形，也就是說，有些科目必須要先修過某些基
礎科目之後，方可選修該門科目；而某一個科目也有可能會擋其他多個
不同科目的情形，一個科目只會有一個先修科目。』
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與
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務
學年學期 科系代號 科目代號
課程代號
陳
祥
輝
著
必選修別
學分數
科目名稱
課程
先修科目
後修
N
1
先修
檔修
圖2-27 第六項需求之概念ERD
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與
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第七項需求的解析
陳
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輝
著
『每科系可以開出很多不同的課程讓學生來選修；但每一科系所開出的
課程，雖然科目名稱有可能在不同科系之間會有相同的情形，但視為不
同課程；換句話說，一個課程只會有一個科系開出，不會有多個科系開
出完全相同的一門課程。』
第二章 資料模型
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實
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學年學期 科系代號 科目代號
課程代號
必選修別
學分數
科目名稱
課程
陳
祥
輝
著
先修科目
M
開課
後修
1
N
1
先修
檔修
科系
科系代號
科系名稱
位置
圖2-28 第七項需求之概念ERD
第二章 資料模型
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完整概念實體關聯模型
區域號碼
縣市
路名
學年學期 科系代號 科目代號
年齡
生日
姓名
地址
電話
學號
{5,50}
學生
陳
祥
輝
著
M
M
選修
1
N
學分數
課程
先修科目
M
開課
N
後修
1
的監護
必選修別
科目名稱
N
主副修別
主副修
1
課程代號
成績
N
1
先修
檔修
1
科系
代表
監護人
科系代號
姓名
關係
位置
地址
區域號碼
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科系名稱
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