关系数据模型的基本数据模型？

一、关系数据模型的基本数据模型？

关系数据模型的基本模型是关系，也就是一张二维表，表中一行称为元組或记录，表中一列称为属性

二、关系数据模型中的“关系”怎么理解？

指实体与实体间联系关系是笛卡儿积的有一定意义的、有限的子集，所以关系也是一个二维表，表的每一行对应一个元组，表的每一列对应一个域。

由于域可以相同，为了加以区分，必须对每列起一个唯一的名字，称为属性（Attribute）。n目关系有n个属性。当n=1时，称该关系为单元关系，当n=2时，称该关系为二元关系。在关系模型中吧数据看成是二维表中的元素，操作的对象和结果都是二维表，一张二维表就是一个关系。关系模型与层次型、网状型的本质区别在于数据描述的一致性，模型概念单一。

在关系型数据库中，每一个关系都是一个二维表，无论实体本身还是实体间的联系均用称为“关系”的二维表来表示，使得描述实体的数据本身能够自然地反映它们之间的联系。

而传统的层次和网状模型数据库是使用链接指针来存储和体现联系的。

三、关系数据模型优化方法？

1.确定数据依赖。按需求分析阶段所得到的语义分别写出每个关系模式内部各属性之间的数据依赖以及不同关系模式属性之间数据依赖。 

　　2.对于各个关系模式之间的数据依赖进行极小化处理，消除冗余的联系。 

　　3.按照数据依赖的理论对关系模式逐一进行分析，考查是否存在部分函数依赖、传递函数依赖、多值依赖等，确定各关系模式分别属于第几范式。 

　　4.按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处理的要求，分析对于这样的应用环境这些模式是否合适，确定是否要对它们进行合并或分解。 

　　5. 按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处理的要求，对关系模式进行必要的分解或合并，以提高数据操作的效率和存储空间的利用率。

四、关系数据模型的组织形式是关系？

关系数据库是以“二维表”的形式组织和存放数据的。

关系数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。

关系数据库的定义造成元数据的一张表格或造成表格、列、范围和约束的正式描述。

五、人工智能和语言的关系？

目前大量的和AI相关的开源库是用C++，Java写的，编程语言和AI似乎没有太大关系。

在AI的理论研究没有大突破的前提下，没有人知道未来的AI技术会是什么样的，所以，也就无法预测哪种语言更适合AI。

另外，肯定很多听过LISP的人在看到这个问题的时候就会脱口而出说LISP更适合AI，然而，就像@虞翔 给的链接里说的那样，人们之所以会以为LISP是最适合AI的，其原因和在LISP被发明出来时，人们对AI的研究有密切联系。当时的计算机大牛们以为依靠基于符号演算的系统，到现在这个时候，强AI一定能够实现呢，而LISP正是最适合符号演算的语言。

六、关系数据模型的三要素？

数据模型三要素

数据结构、数据操作、数据约束。

1、数据结构

是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,即带“结构”的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

2、数据操作

数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。它是操作算符的集合，包括若干操作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。主要指检索（select）和更新（update）：插入（insert）、删除（delete）、修改（update）两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则（如优先级）以及实现操作的语言。数据操作是对系统动态特性的描述。

3、完整性约束

主码不能为空数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。它是完整性规则的集合，用以限定符合数据模型的数据库状态，以及状态的变化。

七、什么是对象关系数据模型？

特点也就是优缺点

关系模型有如下优点

　　1．数据结构简单

　　在关系模型中，数据模型是一些表格的框架，实体通过关系的属性（即表格的栏目）表示，实体之间的联系通过这些表格中的公共属性（可以不同属性名，但必须同域）表示。结构非常简单，即使非专业人员也能一看就明白。

　　2．查询与处理方便

　　在关系模型中，数据的操作较非关系模型方便，它的一次操作不只是一个元组，而可以是一个元组集合。特别在高级语言的条件语句配合下，一次可操作所有满足条件的记录。

　　3．数据独立性很高

　　在关系模型中，用户对数据的操作可以不涉及数据的物理存储位置，而只须给出数据所在的表、属性等有关数据自身的特性即可，具有较高的数据独立性。

　　4．坚实的理论基础

　　与网状模型和层次模型不同，关系模型一开始便注重理论研究。在数据库领域专家的不懈努力下，关系系统的研究日趋完善，而且也促进了其它软件分支如软件工程的发展。

　　关系模型也存在的不足的地方：

　　1．查询效率低

　　关系模型的数据库管理系统提供了较高的数据独立性和非过程化的查询功能，因此系统的负担很重，直接影响查询速度和查询效率。

　　2．关系DBMS实现较困难

　　由于关系数据库管理系统的效率比较低，必须对关系模型的查询进行优化，这一工作相当复杂，实现难度比较大。

八、人工智能和生命关怀的关系？

对新事物抱以善意的想象，这是一个基本理性的态度。

拿人工智能来说，我们可以从生命的角度来推想。生命的本质是什么？假如认为生命的本质是自我复制，人是生命体，人最本质的特征是具有智能，人作为一个物种的繁衍就是从智能到智能的自我复制。

那么人工智能就为智能的自我复制提供了一种全新的可能，使智能可以超越从生命体到生命体的复制，实现从生命体到机械体，甚至使智能在各种物质体之间自由流动。

那样人类将进入一个万物有灵的时代，人人都可以成为钢铁侠、倒霉熊或者小黄人，想象这般奇幻的场景，心自觉得美到不可思议。

九、人工智能和地质工程的关系？

人工智能可以应用在地质工程，提高效率

十、关系数据模型可以表示的几种联系？

关系数据模型可以表示1：l、l：n、m：n三种联系。

关系数据模型是在关系结构的数据库中用二维表格的形式表示实体以及实体之间的联系的模型。

1970年美国IBM公司San Jose研究室的研究员E.F.Codd首次提出了数据库系统的关系模型，开创了数据库的关系方法和关系数据理论的研究，为数据库技术奠定了理论基础。由于E.F.Codd的杰出工作，他于1981年获得ACM图灵奖。