| 词条 | 数据抽象 |
| 释义 | § 简介 数据抽象 概念结构是对现实世界的一种抽象 从实际的人、物、事和概念中抽取所关心的共同特性，忽略非本质的细节 把这些特性用各种概念精确地加以描述 这些概念组成了某种模型 § 三种常用抽象 1. 分类（Classification） 定义某一类概念作为现实世界中一组对象的类型 这些对象具有某些共同的特性和行为 它抽象了对象值和型之间的“is member of”的语义 在E-R模型中，实体型就是这种抽象 2. 聚集（Aggregation） 定义某一类型的组成成分 它抽象了对象内部类型和成分之间“is part of”的语义 在E-R模型中若干属性的聚集组成了实体型，就是这种抽象 3. 概括（Generalization） 定义类型之间的一种子集联系 它抽象了类型之间的“is subset of”的语义 概括有一个很重要的性质：继承性。子类继承超类上定义的所有抽象。 注：原E-R模型不具有概括，本书对E-R模型作了扩充，允许定义超类实体型和子类实体型。 用双竖边的矩形框表示子类， 用直线加小圆圈表示超类-子类的联系 数据抽象的用途 对需求分析阶段收集到的数据进行分类、组织（聚集），形成 实体 实体的属性，标识实体的码 确定实体之间的联系类型(1:1，1:n，m:n) |
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