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数据模型和数据规范化什么是数据模型？数据规范化的目的是什么？怎样实现数据规范化？通过本节的学习，我们将了解数据模型的含义及四种常用的数据模型，掌握实体、属性和联系等基本概念及实体间的三种联系，并通过实例分析，明确数据规范化的思想。一数据模型初探1.数据模型（1）一对一联系（1:1）（2）一对多联系（1:n）（3）多对多联系（m:n）2.实体之间的联系3.常用的数据模型（1）层次模型（2）网状模型（3）关系模型（4）面向对象模型二数据规范化任务1思考表1-2-2所示的关系（表）中存在什么样的问题。例如，中环店的CD唱片《原来的我》已经全部售出，如果删除关系中的这一行会带来什问题？任务2分析表1-2-3和表1-2-4，看是否还存在数据冗余度高、删除异常和插入异常的问题。如果这些问题得到了解决，想想看，它们是通什么方法解决的？1.不规范的关系模式带来的问题

2.规范化规范化就是将低一级的范式分解为若干个高一级的范式，从而使各个关系模式达到某种程度的分离，让一个关系描述一个概念、一个实体或实体间的一种联系。具体地说，就是通过将一个表分解为多个表，使每个表尽量做到表示一个客观事实，以此来解决数据冗余度高、删除和插入异常等问题。课后作业1.列举一个层次模型和一个网状模型的实例。2.关系模型有哪些优点？3.表1-2-8中的关系包含几个主题？哪一

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