第 三 章 ER Model實體關係圖 課程名稱：資料庫系統 各位同學大家好，我是李春雄老師，本學期所開設的課程名稱為「資料結構」，

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1 第 三 章 ER Model實體關係圖 課程名稱：資料庫系統 各位同學大家好，我是李春雄老師，本學期所開設的課程名稱為「資料結構」，
今天所要為各位介紹的是第一章「資料結構導論」

2 本章學習目標 1.讓讀者瞭解何謂實體關係模式(Entity-Relation Model)。 2.讓讀者瞭解如何將設計者與使用者訪談的過程
記錄(情境)轉換成E-R圖。 3.讓讀者瞭解如何將ER圖轉換成資料庫，以利 資料庫程式設計所需要的資料來源。 開始： 本章學習目標 有二項：

3 本章內容 3-1 實體關係模式的概念 3-2 實體（Entity） 3-3 屬性（Attribute）
3-4 關係（Relationship） 3-5 情境轉換成E-R Model 3-6 將ER圖轉換成對應表格的法則 1-1 認識資料與資訊的關係: 其中，「資料」轉換成「資訊」必須要經過一連串處理過程，而這一連串的處理過程就是透過「程式」來處理。 1-2 何謂資料結構？ 「資料結構」(Data Structures)主要是探討如何將資料更有組織地存放到電腦記憶體中，以提昇程式之執行效率的一 門學問。 1-3 何謂演算法?演算法就是「解決問題的方法」 1-4 程式設計概念: 步驟1. 分析所要解決的問題 步驟2. 設計解題的步驟 步驟3. 編寫程式 步驟4. 上機測試、偵測錯誤 步驟5. 編寫程 式說明書 1-5 結構化程式設計 利用「由上而下」的技巧，將程式分解成許多個獨立功能的模組。並且每一個模組都是由三種結構所組成。分別為循序結構、選擇結構及重複結構。 1-6 演算法的效率評估 指用來計算某些演算法所撰寫的程式，在經過編譯之後，實際執行所需要的時間。

4 前言 　 在開發資料庫系統時，首要的工作是先做資料庫的分析，在做資料庫分析工作時，需要先與使用者進行需求訪談，藉由訪談的過程來了解使用者對資料庫的需求，以便讓資料庫設計師來設計符合企業所需要的資料庫。 在需求訪談過程中，資料庫設計者會將使用者對資料的需求製作成規格書，這個規格書可以是用文字或符號來表達，然而，一般設計者會以雙方較容易了解的圖形符號形式的規格書來呈現，並輔助一些詳盡描述的說明文件。圖形符號的規格書有許多種方法表現，一般最常被使用的就是E-R圖(Entity Relationship Diagram，又稱實體關係圖)。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

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6 3-1 實體關係模式的概念 【定義】實體關係模式(Entity-Relation Model)？
3-1 實體關係模式的概念　 【定義】實體關係模式(Entity-Relation Model)？ 它是用來描述「實體」與「實體」之間關係的工具。 【實體】是指用以描述真實世界的物件。 【例如1】學生、員工、產品等等都是屬於實體。 【例如2】在實務需求上我們可以將「實體」轉換成各種資料表： 學生實體學生資料表 員工實體員工資料表 產品實體產品資料表 《轉換規則》ch3-6詳細介紹。 【關係】是指用來表示「一個實體」與「另一個實體」關聯的方式。 【例如】一對一關係、一對多關係、多對多關係。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

7 ER圖的符號表 「實體關係模式」是利用「圖形化」的表示法，可以很容易的被一般非技術人員所了解。因此，「實體關係模式」可視為設計者與使用者溝通的工具與橋樑。 基本上，實體(Entity)與關係(Relation)是用來將事物加以模式化，並且以「圖形」表示的方式來顯示語意。如下表所示。 ER圖之組成元素 表示符號 說明 實體(Entity) 用以描述真實世界的物件。 例如：學生、員工及產品。 屬性(Attribute) 用來描述實體的性質。 例如：學生的學號、姓名。 鍵值(Key) 用來辨認某一實體集合中的每一個實體的唯一性。 例如：學號、身分證字號。 關係(Relationship) 用來表示一個實體與另一個實體關聯的方式。 例如：一對一關係、一對多關係、多對 多關係。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

8 假設資料庫設計者與使用者進行訪談之後，描述了一段事實「情境」的需求如下：
【實例】 假設資料庫設計者與使用者進行訪談之後，描述了一段事實「情境」的需求如下： 1. 每一位客戶可以下一張以上的訂單，也可以沒有下訂單， 2. 但是，每一張訂單一定會有一位客戶的下單資料。 請將以上的「情境」轉換成E-R圖。<細節會在ch3-6章節中介紹> 說明：一個「實體」在關聯式資料庫中視為一個「資料表」，對於一個 實體而言，它可以含有多個「屬性」(Attribute)用以描述該實體， 在關聯式資料庫中，則以資料表的「欄位」來表示。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

9 3-2 實體（Entity） 實體(Entity)是用以描述真實世界的物件。基本上，實體的定義如下： 【定義】
1.用來描述實際存在的事物(如：學生)， 也可以是邏輯抽象的概念(如：課程)。 2.必須可以被識別，亦即能夠清楚分辨出兩個不同的實體。 3.實體都是以「名詞」的型式來命名，不可以是「形容詞」或「動詞」。 【例如】學生、員工及產品。 【分類】 1.強實體(strong entity) 2.弱實體(weak entity) 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

10 3-2.1 強實體(Strong Entity) 【定義】 是指不需要依附其他實體而存在的實體。也就是說，真實世界中獨立
存在的一切事物，可以是實際存在的物品，也可以是概念性的事物。 【例如】學生、課程 【表示圖形】以長方形表示 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

11 3-2.2 弱實體(Weak Entity ) 【定義】 是指需要依賴其他實體而存在的實體。 【例如】教職員的眷屬或課程的上課教室
【表示圖形】雙同心長方形表示 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

12 3-3 屬性（Attribute） 【定義】用來描述實體的性質(Property)。 【例如】學號、姓名、性別是用來描述學生實體的性質。
【分類】 1.簡單屬性(simple attribute) 2.複合屬性(composite attribute) 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

13 3-3.1 簡單屬性(simple attribute)
【定義】指已經不能再細分為更小單位的屬性。 【例如】「學號」屬性便是「簡單屬性」。 【表示圖形】簡單屬性／單值屬性都是以「橢圓形」方式表示 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

14 3-3.2 複合屬性(Composite attribute)
【定義】屬性是由兩個或兩個以上的其他屬性的值所組成，並且代表 未來該屬性可以進一步作切割。 【例如】「地址」屬性是由區域號碼、縣市、鄉鎮、路、巷、弄、號等 各個屬性所組成。 【表示圖形】複合屬性表示方式如下： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

15 3-3.3 鍵屬性(Key attribute) 【定義】是指該屬性的值在某個環境下具有唯一性。 【例如】學號屬性稱為「鍵(Key)」。
【表示圖形】以「橢圓形」內的屬性名稱加底線方式表示如下： 【特性】 1.在實體關係圖(E-R Diagram)當中，我們會在鍵屬性的名稱底下加 一條底線表示之。 2.有些實體型態的鍵屬性不只一個。例如：在『學生』這個實體型態 裡面，學生的『身份證字號』及『學號』都具有唯一性，都可以是 鍵屬性。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

16 【隨堂練習】　 假設有一個學生(實體)，它五個屬性，分別為學號、姓名、性別、身份證字號與地址。請繪出該學生的實體與屬性圖。<注意：鍵屬性的標示> 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

17 【隨堂練習】解答　 假設有一個學生(實體)，它五個屬性，分別為學號、姓名、性別、身份證字號與地址。請繪出該學生的實體與屬性圖。<注意：鍵屬性的標示> 【解答】 說明：對於實體與屬性各有指定的表示方法。 (1)實體以「長方形」表示。 (2)屬性則是以「橢圓形」表示。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

18 3-3.4 單值屬性(single-valued attribute)
【定義】是指屬性中只會存在一個單一值。 【例如】每個學生只會有一個學號，因此學號就是「單值屬性」。 【表示圖形】簡單屬性／單值屬性都是以「橢圓形」方式表示如下： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

19 3-3.5 多值屬性(Multi-valued attribute)
【定義】指屬性中會存在多個數值。 【例如】學生的「電話」屬性可能包含許多電話號碼。 【表示圖形】以「雙邊線的橢圓形」方式表示如下： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

20 3-3.6 衍生屬性(Derived attribute)
【定義】指可由其他屬性或欄位計算而得的屬性，即某一個屬性的值是 由其他屬性的值推演而得。 【例如】以實際的「年齡」表示，我們可以由目前的系統時間減去生日 屬性的值，便可換算出「年齡」屬性的值；因此，年齡屬性便 屬於衍生屬性。 【表示圖形】以「虛線橢圓形」方式表示如下： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

21 【隨堂練習】 　 假設有一個學生(實體)，它五個屬性，分別為學號、姓名、電話、年齡與地址。請繪出該學生的實體與屬性圖。<注意：依照實際情況來標示> 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

22 【隨堂練習】 解答　 假設有一個學生(實體)，它五個屬性，分別為學號、姓名、電話、年齡與地址。請繪出該學生的實體與屬性圖。<注意：依照實際情況來標示> 【解答】 說明：對於實體與屬性各有指定的表示方法。 (1)實體以「長方形」表示。 (2)屬性則是以「橢圓形」表示。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

23 3-4 關係（Relationship） 【定義】是指用來表達兩個實體之間所隱含的關聯性。
【關係命名規則】使用足以說明關聯性質的「動詞」或「動詞片語」命名。 【例如】『學生』與『系所』兩個實體型態間存在著一種關係─「就讀於」。 【表示圖形】以「菱形」方式表示如下： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

24 【隨堂練習】 試根據以下E-R模式，將關係的動詞填入，並簡述其意義所在。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」
【隨堂練習】 　 試根據以下E-R模式，將關係的動詞填入，並簡述其意義所在。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

25 【隨堂練習】 試根據以下E-R模式，將關係的動詞填入。 【解答】 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」
【隨堂練習】 　 試根據以下E-R模式，將關係的動詞填入。 【解答】 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

26 3-4.1 關係的基數性（cardinality）
【定義】關係還具有「基數性」，代表實體所能參與關係的案例數。 【表示方式】基本上，可分為三大類來表示： 一、利用「比率關係」來表示 二、利用「雞爪圖基數性」來表示 三、利用「基數限制條件」來表示 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

27 一、利用「比率關係」來表示： 1.一對一的關係(1：1)： 表示兩個實體之間的關係是一對一的關係。
2.一對多的關係(1：M)：表示兩個實體之間的關係是一對多的關係。 3.多對一的關係(M：1)：表示兩個實體之間的關係是多對一的關係。 4.多對多的關係(M：N)：表示兩個實體之間的關係是多對多的關係。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

28 1.一對一的關係(1：1) 1.一對一的關係(1：1)： 表示兩個實體之間的關係是一對一的關係。 說明：一個A實體會對應到一個B實體。
【對應關係圖】 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

29 【舉例】假設每一位老師僅能分配一間研究室，並且每一間研究室只能 被一位老師使用。
【對應關係圖】 說明：每一位老師會對應到每一間研究室。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

30 2.一對多的關係(1：M) 2.一對多的關係(1：M)：表示兩個實體之間的關係是一對多的關係。 說明：一個A實體會對應到多個B實體。
【對應關係圖】 說明：A3實體對應B3與B4兩個實體 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

31 【舉例】假設每一位教授可以同時指導多位研究生，但每一位研究生只 能有一位指導教授，不可以有共同指導現象。
【對應關係圖】 說明：每一位教授可以指導多位研究生，但每一位研究生只能有一位指導教授。 例如：T3教授同時指導S3與S4兩位研究生。但S1~S4只能找一位教授指導。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

32 請您再舉三個(1:M)的例子，並利用「比率關係」來繪出ER圖。 【提示】 1.客戶與訂單 2.員工與眷屬 3.學生與考試
【隨堂練習】 請您再舉三個(1:M)的例子，並利用「比率關係」來繪出ER圖。 【提示】 1.客戶與訂單 2.員工與眷屬 3.學生與考試 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

33 請您再舉三個(1:M)的例子，並繪出ER圖。 【解答】 1.每一個客戶可以「下」多張訂單
【隨堂練習】 請您再舉三個(1:M)的例子，並繪出ER圖。 【解答】 1.每一個客戶可以「下」多張訂單 2.每一個員工可以「扶養」多位眷屬 3.每一個學生可以「參加」多次考試 注意：如果只針對一個學生情況時(1:M)，但是，如果針對全班學生時， 則「學生」與「考試」的關係為(M:N) 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

34 3.多對一的關係(M：1) 3.多對一的關係(M：1)：表示兩個實體之間的關係是多對一的關係。 說明：一個B實體會對應到多個A實體。
【對應關係圖】 說明：B3實體對應到A3與A4兩個實體 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

35 【舉例】假設某一個國家型計畫，必須要由多位教授來共同主持一個國 科會總計畫
【對應關係圖】 說明： T3與T4兩位教授同時主持一件國科會總計畫案。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

36 4.多對多的關係(M：N) 4.多對多的關係(M：N)：表示兩個實體之間的關係是多對多的關係。 說明：多個A實體會對應到多個B實體。
【對應關係圖】 說明：A1、A2及A3三個實體對應一個B1實體，並且B1,B2及B3三個實體對應 一個A3實體 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

37 【舉例】假設每一位教授可以申請國科會多項計畫，並且每一項計畫也 可以由多位教授來共同申請。
【對應關係圖】 說明：T3教授申請P1,P2及P3三項計畫，並且P1計畫被T1,T2及T3三位教授共 同申請。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

38 請您再舉三個(M:N)的例子，並利用「比率關係」來繪出ER圖。 【提示】 1.客戶與零件 2.學生與課程 3.訂單與產品
【隨堂練習】 請您再舉三個(M:N)的例子，並利用「比率關係」來繪出ER圖。 【提示】 1.客戶與零件 2.學生與課程 3.訂單與產品 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

39 請您再舉三個(M:N)的例子，並繪出ER圖。 【解答】 1.每一個客戶可以「購買」多個零件，並且每一個零件可以被多位 客戶來預訂。
【隨堂練習】 請您再舉三個(M:N)的例子，並繪出ER圖。 【解答】 1.每一個客戶可以「購買」多個零件，並且每一個零件可以被多位 客戶來預訂。 2.每一位學生可以「選修」多門課程，並且每一個課程可以被多位 學生來選修。 3.每一張訂單可以「包含」多個產品，並且每一個產品可以被多張 訂單來訂。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

40 二、利用「雞爪圖基數性」來表示： 1.強制單基數：指一個實體參與其關係的案例數最少一個，最多也一個。
2. 強制多基數：指一個實體參與其關係的案例數最少一個，最多有多個。 3. 選擇單基數：指一個實體參與其關係的案例數最少0個，最多有一個。 4. 選擇多基數：指一個實體參與其關係的案例數最少0個，最多有多個。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

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44 1.強制單基數 1.強制單基數：指一個實體參與其關係的案例數最少一個，最多也一個。
說明：A實體參與B實體關係的案例數最少一個，最多也一個(亦即洽 只有一個)。 【舉例】假設每一位老師僅能分配一間研究室 【實例】假設每一位老師僅能分配一間研究室，並且每一間研究室一定要被分 配給老師。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

45 2. 強制多基數 2. 強制多基數：指一個實體參與其關係的案例數最少一個，最多有多個。
說明：A實體參與B實體關係的案例數最少一個，最多有多個。 【舉例】假設每一位教授至少要指導一位研究生，也可以多位 【實例】假設每一位教授至少要指導一位研究生，也可以多位，但每一位研究 生只能被一位教授指導。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

46 3. 選擇單基數 【舉例】假設每一位老師分配一位助教，但也有可能沒有 【實例】假設每一位老師分配一位助教，但也有可能沒有，而每一位助
3. 選擇單基數：指一個實體參與其關係的案例數最少0個，最多有一個。 說明：A實體參與B實體關係的案例數最少0個，最多有一個。 【舉例】假設每一位老師分配一位助教，但也有可能沒有 【實例】假設每一位老師分配一位助教，但也有可能沒有，而每一位助 教一定只能被分配給一位老師，不能多位。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

47 4. 選擇多基數 【舉例】假設每一位教授可以申請國科會多項計畫，但也可以不申請
4. 選擇多基數：指一個實體參與其關係的案例數最少0個，最多有多個。 說明：A實體參與B實體關係的案例數最少0個，最多有多個。 【舉例】假設每一位教授可以申請國科會多項計畫，但也可以不申請 【實例】假設每一位教授可以申請國科會多項計畫，但也可以不申請， 而每一件計畫至少要有一位老師來申請。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

48 請您再舉三個(1:M)的例子，並利用「雞爪圖基數性」來繪出ER圖。 【提示】 1.客戶與訂單 2.員工與眷屬 3.學生與考試
【隨堂練習】 請您再舉三個(1:M)的例子，並利用「雞爪圖基數性」來繪出ER圖。 【提示】 1.客戶與訂單 2.員工與眷屬 3.學生與考試 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

49 請您再舉三個(1:M)的例子，並繪出ER圖。 【解答】 1.假設每一個客戶至少要「下」一張以上訂單，但是每一張訂單僅能 被一位客戶來下。
【隨堂練習】 請您再舉三個(1:M)的例子，並繪出ER圖。 【解答】 1.假設每一個客戶至少要「下」一張以上訂單，但是每一張訂單僅能 被一位客戶來下。 2.假設每一個員工可以「扶養」多位眷屬，也可以沒有扶養。但是每 一個眷屬一定被一位員工來扶養。 3.假設每一位學生可以「參加」多次考試，不能缺考。並且每次考試 必須由學生親自來考。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

50 請您再舉三個(M:N)的例子，並利用「雞爪圖基數性」來繪出ER圖。 【提示】 1.客戶與零件 2.學生與課程 3.訂單與產品
【隨堂練習】 請您再舉三個(M:N)的例子，並利用「雞爪圖基數性」來繪出ER圖。 【提示】 1.客戶與零件 2.學生與課程 3.訂單與產品 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

51 請您再舉三個(M:N)的例子，並繪出ER圖。 【解答】 1.每一個客戶可以「預訂」多個零件，也可以不訂。並且每一個零件
【隨堂練習】 請您再舉三個(M:N)的例子，並繪出ER圖。 【解答】 1.每一個客戶可以「預訂」多個零件，也可以不訂。並且每一個零件 可以被多位客戶來預訂，也可以沒有被訂。 2.每一位學生可以「選修」至少要選一門以上課程，而每一個課程可 以被多位學生來選修，也可以沒有被選 3.每一張訂單可以「包含」至少有一項以上產品，並且每一個產品可 以被包含在多張訂單來訂，也可以沒有被訂。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

52 三、利用「基數限制條件」來表示： 【定義】是指在關聯型態更進一步標示「實體」允許參與關聯的範圍。
【分類】(1,N)、(0,N)、(1,1)和(0,1) 1. (1,1) ：指一個實體參與其關係的案例數最少一個，最多也一個。 2. (1,N)：指一個實體參與其關係的案例數最少一個，最多有多個。 3. (0,1)：指一個實體參與其關係的案例數最少0個，最多有一個。 4. (0,N)：指一個實體參與其關係的案例數最少0個，最多有多個。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

53 基數限制條件：(1,1) 1. (1,1) ：指一個實體參與其關係的案例數最少一個，最多也一個。
說明：A實體參與B實體關係的案例數最少一個，最多也一個(亦即洽 只有一個)。 【舉例】假設每一位老師僅能分配一間研究室 【實例】假設每一位老師僅能分配一間研究室，並且每一間研究室一定要被分 配給老師。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

54 基數限制條件：(1,N) 2. (1,N)：指一個實體參與其關係的案例數最少一個，最多有多個。
說明：A實體參與B實體關係的案例數最少一個，最多有多個。 【舉例】假設每一位教授至少要指導一位研究生，也可以多位 【實例】假設每一位教授至少要指導一位研究生，也可以多位，但每一位研究 生只能被一位教授指導。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

55 基數限制條件：(0,1) 【舉例】假設每一位老師分配一位助教，但也有可能沒有 【實例】假設每一位老師分配一位助教，但也有可能沒有，而每一位助
3. (0,1)：指一個實體參與其關係的案例數最少0個，最多有一個。 說明：A實體參與B實體關係的案例數最少0個，最多有一個。 【舉例】假設每一位老師分配一位助教，但也有可能沒有 【實例】假設每一位老師分配一位助教，但也有可能沒有，而每一位助 教一定只能被分配給一位老師，不能多位。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

56 基數限制條件：(0,N) 【舉例】假設每一位教授可以申請國科會多項計畫，但也可以不申請
說明：A實體參與B實體關係的案例數最少0個，最多有多個。 【舉例】假設每一位教授可以申請國科會多項計畫，但也可以不申請 【實例】假設每一位教授可以申請國科會多項計畫，但也可以不申請， 而每一件計畫至少要有一位老師來申請。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

57 請您再舉三個(1:M)的例子，並利用「基數限制條件」來繪出ER圖。 【提示】 1.客戶與訂單 2.員工與眷屬 3.學生與考試
【隨堂練習】 請您再舉三個(1:M)的例子，並利用「基數限制條件」來繪出ER圖。 【提示】 1.客戶與訂單 2.員工與眷屬 3.學生與考試 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

58 請您再舉三個(1:M)的例子，並繪出ER圖。 【解答】 1.假設每一個客戶至少要「下」一張以上訂單，但是每一張訂單僅能 被一位客戶來下。
【隨堂練習】 請您再舉三個(1:M)的例子，並繪出ER圖。 【解答】 1.假設每一個客戶至少要「下」一張以上訂單，但是每一張訂單僅能 被一位客戶來下。 2.假設每一個員工可以「扶養」多位眷屬，也可以沒有扶養。但是每 一個眷屬一定被一位員工來扶養。 3.假設每一位學生可以「參加」多次考試，不能缺考。並且每次考試 必須由學生親自來考。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

59 請您再舉三個(M:N)的例子，並利用「基數限制條件」來繪出ER圖。 【提示】 1.客戶與零件 2.學生與課程 3.訂單與產品
【隨堂練習】 請您再舉三個(M:N)的例子，並利用「基數限制條件」來繪出ER圖。 【提示】 1.客戶與零件 2.學生與課程 3.訂單與產品 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

60 請您再舉三個(M:N)的例子，並繪出ER圖。 【解答】 1.每一個客戶可以「預訂」多個零件，也可以不訂。並且每一個零件
【隨堂練習】 請您再舉三個(M:N)的例子，並繪出ER圖。 【解答】 1.每一個客戶可以「預訂」多個零件，也可以不訂。並且每一個零件 可以被多位客戶來預訂，也可以沒有被訂。 2.每一位學生可以「選修」至少要選一門以上課程，而每一個課程可 以被多位學生來選修，也可以沒有被選 3.每一張訂單可以「包含」至少有一項以上產品，並且每一個產品可 以被包含在多張訂單來訂，也可以沒有被訂。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

61 3-4.2 關係的分支度(Degree) 【定義】 指參與關係的實體的個數，稱之為「分支度」(Degree)。
【分類】基本上，常見的分支度有三種： 1.一元關係：指參與關係的實體的個數只有一個，稱之。 2.二元關係：指參與關係的實體的個數有二個，稱之。 3.三元關係：指參與關係的實體的個數有三個，稱之。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

62 1.一元關係 【定義】是指參與關係的實體的個數只有一個，稱之。 【示意圖】 【舉例】「員工」中的主管，可以管理許多員工。如下圖所示： 圖：
1.一元關係　 【定義】是指參與關係的實體的個數只有一個，稱之。 【示意圖】 【舉例】「員工」中的主管，可以管理許多員工。如下圖所示： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

63 2.二元關係 【定義】是指參與關係的實體的個數有二個，稱之。 【示意圖】 【舉例】「學生」選修「課程」的關係，其中，「學生」與「課程」為
2.二元關係　 【定義】是指參與關係的實體的個數有二個，稱之。 【示意圖】 【舉例】「學生」選修「課程」的關係，其中，「學生」與「課程」為 兩個實體，而「選修」是兩個實體所參與的關係。如下圖所示： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

64 【二元關係的3個重要的例子】 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」
【二元關係的3個重要的例子】　 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

65 3.三元關係 【定義】是指參與關係的實體的個數有三個，稱之。 【示意圖】 【舉例】「客戶」、「員工」與「訂單」之間的關係為【訂購】。
3.三元關係　 【定義】是指參與關係的實體的個數有三個，稱之。 【示意圖】 【舉例】「客戶」、「員工」與「訂單」之間的關係為【訂購】。 如下圖所示： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

66 假設每一位客戶可以訂購一張以上的訂單，也可以沒有下任何訂單， 但是，每一張訂單必須會有一位客戶的訂購資料。
【舉例】 假設每一位客戶可以訂購一張以上的訂單，也可以沒有下任何訂單， 但是，每一張訂單必須會有一位客戶的訂購資料。 並且每一張訂單必須要有一位員工負責客戶的訂購資料。 【解答】 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

67 3-4.3 關係的屬性 【定義】每一個實體型態都擁有許多屬性。事實上，關係型態也可能 有一些屬性。
3-4.3 關係的屬性　 【定義】每一個實體型態都擁有許多屬性。事實上，關係型態也可能 有一些屬性。 【適用時機】指兩個實體真正交易的時間點時，才會產生的屬性。 如下圖所示： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

68 【實例1】 假設為了記錄「客戶」在下「訂單」時的數量，可以在「下」的關係型態裡加上一個屬性「數量」。 圖：
【實例1】　 假設為了記錄「客戶」在下「訂單」時的數量，可以在「下」的關係型態裡加上一個屬性「數量」。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

69 【注意】 如何將1:M的關係屬性轉移到資料表中呢？ 如下圖所示： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」
【注意】 　 如何將1:M的關係屬性轉移到資料表中呢？ 如下圖所示： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

70 【注意】 如何將1:M的關係屬性轉移到資料表中呢？ 【解答】 我們只需要將「關係屬性」轉移到多的那一方的實體型態中即可。 如下圖所示：
【注意】 　 如何將1:M的關係屬性轉移到資料表中呢？ 【解答】 我們只需要將「關係屬性」轉移到多的那一方的實體型態中即可。 如下圖所示： 客戶(客戶代號，…) 訂單(訂單代號，…，數量) 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

71 【隨堂練習】 請再舉三個有關「關係屬性」的例子？ 提示： 1.學生「選課」課程 2.學生「借還」圖書 3.司機「駕駛」車輛
【隨堂練習】 　 請再舉三個有關「關係屬性」的例子？ 提示： 1.學生「選課」課程 2.學生「借還」圖書 3.司機「駕駛」車輛 4.員工「工作於」部門，其中就含有「工作時數」的屬性。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

72 【隨堂練習】 請再舉三個有關「關係屬性」的例子？ 【解答】<理論基本題> 1.學生「選課」課程成績 圖：
【隨堂練習】 　 請再舉三個有關「關係屬性」的例子？ 【解答】<理論基本題> 1.學生「選課」課程成績 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

73 【注意】 如何將M:N的關係屬性轉移到資料表中呢？ 如下圖所示： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」
【注意】 　 如何將M:N的關係屬性轉移到資料表中呢？ 如下圖所示： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

74 【注意】 如何將1:M的關係屬性轉移到資料表中呢？ 【解答】 我們只需要將「關係屬性」轉移到多的那一方的實體型態中即可。 如下圖所示：
【注意】 　 如何將1:M的關係屬性轉移到資料表中呢？ 【解答】 我們只需要將「關係屬性」轉移到多的那一方的實體型態中即可。 如下圖所示： 客戶(客戶代號，…) 訂單(訂單代號，…，數量) 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

75 【隨堂練習】 請再舉三個有關「關係屬性」的例子？ 【解答】<實務上> 1.學生「選課」課程成績，學年、學期 圖：
【隨堂練習】 　 請再舉三個有關「關係屬性」的例子？ 【解答】<實務上> 1.學生「選課」課程成績，學年、學期 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

76 【隨堂練習】 請再舉三個有關「關係屬性」的例子？ 【解答】 2.學生「借還」圖書 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」
【隨堂練習】 　 請再舉三個有關「關係屬性」的例子？ 【解答】 2.學生「借還」圖書 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

77 【隨堂練習】 請再舉三個有關「關係屬性」的例子？ 【解答】 3.司機「駕駛」車輛 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」
【隨堂練習】 　 請再舉三個有關「關係屬性」的例子？ 【解答】 3.司機「駕駛」車輛 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

78 3-4.4 關係的參與限制 【定義】 是指「實體的實例」是全部或部分參與關係，它可以分為兩種。 【分類】
3-4.4  關係的參與限制　 【定義】 是指「實體的實例」是全部或部分參與關係，它可以分為兩種。 【分類】 1.全部參與限制條件（Total Participation Constraints） 2.部分參與限制條件（Partial Participation Constraints） 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

79 1.全部參與限制條件 【定義】 是指實體全部集合中的實例都參與關聯性， 使用雙線來標示，也稱為「存在相依」。 【例如】
在「課程」與「考試」實體型態的一對多關聯中，課程實體只部分參與，因為課程可能沒有考試，考試實體是全部參與關聯，因為如果課程有考試，就一定存在考試實體，如下圖所示： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法 部分參與限制 全部參與限制

80 2.部分參與限制條件 【定義】 是指在實體全部集合中只有部分實例參與關聯性，使用單線標示。 【例如】
在「課程」與「考試」實體型態的一對多關聯中，課程實體只部分參與，因為課程可能沒有考試，考試實體是全部參與關聯，因為如果課程有考試，就一定存在考試實體，如下圖所示： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法 部分參與限制 全部參與限制

81 3-4.5 綱要（Schema） 【定義】 「綱要（Schema）」是資料庫中全體資料的邏輯結構和特徵的描述，
它僅僅涉及到型態的描述，不涉及到具體的值。 【例如】學生資料表(學號,姓名,系別) 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

82 3-4.6 實例（Instance） 【定義】 綱要的一個具體值稱為綱要的一個實例（Instance），同一個綱要可 以有很多實例。
【例如】 學生一：S0001,李碩安,資訊管理系 學生二：S0002,李碩崴,資訊工程系 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

83 3-5 情境轉換成E-R Model　 在前面的章節中，我們已經學會E-R Model的意義與製作方法及使用時機之後，接下來，我們將帶領各位學生從實際的訪談過程(稱為情境)，轉換成E-R Model。 首先我們需了解情境中的每一個實體。第二就是設定實體與實體之間的關係(Relationship)。第三就是決定實體的屬性(Attribute)。第四就是決定各個實體的鍵值(Key)。最後就是決定實體之間的基數性。 其說明如下所示： 1.以使用者觀點決定資料庫相關的實體(Entity) 2.設定實體與實體之間的關係(Relationship) 3.決定實體的屬性(Attribute) 4.決定各個實體的鍵值(Key) 5.決定實體之間的基數性(cardinality) 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

84 【課堂評量】<資料來源：高普考題>
【課堂評量】<資料來源：高普考題>　 請利用「雞爪圖」依下列的述敘來畫出完整的實體-關係圖(ERD)： 1.「學生實體」和「課程實體」之間有「選修」的關係。 2.學生實體有學號、姓名、生日、年齡、地址、電話及專長等屬性, 其中 學號為鍵屬性、年齡需要利用生日導出來, 而學生有兩個以上的專長。 3.課程實體有課程編號、課程名稱、學分數等屬性, 課程編號為鍵屬性。 【解答】???

85 【課堂評量】<資料來源：高普考題>
【課堂評量】<資料來源：高普考題>　 請利用「雞爪圖」依下列的述敘來畫出完整的實體-關係圖(ERD)： 1.「學生實體」和「課程實體」之間有「選修」的關係。 2.學生實體有學號、姓名、生日、年齡、地址、電話及專長等屬性, 其中 學號為鍵屬性、年齡需要利用生日導出來, 而學生有兩個以上的專長。 3.課程實體有課程編號、課程名稱、學分數等屬性, 課程編號為鍵屬性。 【解答】

86 【個案實例】 　 假如有一家「安安電腦書局」想將傳統手工作業改為電腦化作業。因此，「安安電腦書局」想委託「正修科大資管系」學生來開發此系統。所以，安安書局的老闆與我們正修科大資管系學生必須要進行一段訪談，在訪談之後，學生已經了解安安書局的作業流程與需求。 其需求描述如下所示： 1.安安書局會有客戶的資料，客戶資料包括：客戶代號、客戶姓名、電話及地址(城市與區域)，其中客戶代號具有唯一性。 請將以上的需求(情境)轉換成對應的 ER圖 【解答】 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

87 2.安安書局會有許多訂單，訂單資料包括：訂單編號、交貨日期、送貨日期、送貨方式、運費，其中訂單編號具有唯一性。請將以上的需求(情境)轉換成對應的ER圖
【解答】 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

88 3.安安書局會有員工的資料，員工資料包括：員工編號、員工姓名、生日、到職日期、電話、地址及主管代號，其中員工編號具有唯一性。
請將以上的需求(情境)轉換成對應的 ER圖 【解答】 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

89 4.假設每一位客戶可以訂購一張以上的訂單，也可以沒有下任何訂單， 但是，每一張訂單必須會有一位客戶的訂購資料。
並且每一張訂單必須要有一位員工負責客戶的訂購資料。 請將以上的需求(情境)轉換成對應的ER圖 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

90 4.假設每一位客戶可以訂購一張以上的訂單，也可以沒有下任何訂單， 但是，每一張訂單必須會有一位客戶的訂購資料。
並且每一張訂單必須要有一位員工負責客戶的訂購資料。 請將以上的需求(情境)轉換成對應的ER圖 【解答】 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

91 5.每一張訂單上可以包含一個以上的產品，訂單上包含以下的明細： 售價、產品數量及折扣。
6.每一個產品有可能被客戶來訂購，也可能沒有被客戶訂購。 產品的資料包括：產品代號、產品名稱、顏色、訂價、庫存量、己訂 購量數及安全存量，每一個產品都具有唯一的產品代號。 假設每一張訂單可以包含最少一張以上的產品，而每一個產品可以被包含在多張訂單中，也可以沒有 . 請將以上的需求(情境)轉換成對應的ER圖 【解答】 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

92 7.每一家供應商可以供應各種產品，並且每一種產品可以由多家供應商 供應，且每一家供應商的資料包括：供應商代號、供應商名稱、電話
及地址，每一個供應商都具有唯一的供應商代號。 請將以上的需求(情境)轉換成對應的ER圖 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

93 7.每一家供應商可以供應各種產品，並且每一種產品可以由多家供應商 供應，且每一家供應商的資料包括：供應商代號、供應商名稱、電話
及地址，每一個供應商都具有唯一的供應商代號。 請將以上的需求(情境)轉換成對應的ER圖 【解答】 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

94 完整的ER圖如下所示： 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」
當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

95 3-6 將ER圖轉換成對應表格的法則　 在上一節，已經提到情境轉換成ER圖，接下來如何將ER圖轉換成對應表格呢？。首先，每一個實體的屬性必須要轉為該表格的欄位，鍵值屬性則轉為主索引欄位(Primary Key)。 圖： 接下來，我們可以從圖1-1來說明「資料與資訊的關係」 當我們「輸入原始成績」之後，如何輸出一張成績單呢？那就必須要透過「程式」來進行處理， 而在資料結構中，程式=資料結構+演算法

96 3-6.1 轉換實體與屬性成為資料表與欄位 【規則】 1.每一個「實體」名稱轉換成「表格」名稱。
轉換實體與屬性成為資料表與欄位　 【規則】 1.每一個「實體」名稱轉換成「表格」名稱。 2.每一個實體的「屬性」名稱轉換為該表格的「欄位」名稱。 3.每一個實體的「鍵值屬性」轉換為「主鍵欄位」。 4.如果鍵值屬性為複合屬性，則這複合屬性所有的欄位皆為主索引欄位。 【例如】請將下列的ER圖轉換成資料表。 【解答】 教師 客戶 (實體)的屬性有客戶代號、姓名、電話及地址。其中客戶代號為主索引欄位(Primary Key)。 教師編號 姓名 性別 薪水 系所代碼

97 3-6.2 建立資料表間的關聯 基本上，在關聯式資料庫中的資料表之間的關聯性有三種情況： 第一種情況：1對1(1:1)關係
建立資料表間的關聯　 基本上，在關聯式資料庫中的資料表之間的關聯性有三種情況： 第一種情況：1對1(1:1)關係 第二種情況：1對多(1:M)關係 第三種情況：多對多(M:N)關係

98 第一種情況：1對1(1:1)關係　 【定義】是指兩個實體之間的關係為一對一。 【ER圖】

99 將Entity2資料表的主鍵B嵌入到Entity1資料表中，當作Entity1資料表的
【作法】基本上有兩種不同的作法 1.第一種作法： 將Entity2資料表的主鍵B嵌入到Entity1資料表中，當作Entity1資料表的 外來鍵(F.K.)。因此，兩個資料表之間的關聯就是透過Entity1 資料表的外 來鍵(F.K.)參考對應Entity2 資料表的主鍵(P.K.) 外來鍵(F.K.) 對應 主鍵(P.K.) 嵌入

100 將Entity1資料表的主鍵A嵌入到Entity2資料表中，當作Entity2資料表的
【作法】基本上有兩種不同的作法 2.第二種作法： 將Entity1資料表的主鍵A嵌入到Entity2資料表中，當作Entity2資料表的 外來鍵(F.K.)。因此，兩個資料表之間的關聯就是透過Entity2 資料表的外 來鍵(F.K.)參考對應Entity1 資料表的主鍵(P.K.) 主鍵(P.K.) 對應 外來鍵(F.K.) 嵌入

101 【實例】 假設每一位「教師」只能分配一個「車位」，並且每一個「車位」僅能被分配給一位「教師」，其一對一的關係之ER圖，如下所示：
【實例】 　 假設每一位「教師」只能分配一個「車位」，並且每一個「車位」僅能被分配給一位「教師」，其一對一的關係之ER圖，如下所示： 請將以上的ER圖轉換成資料表。 【解答】 教師 分配 車位 教師編號 車位代碼 1 第一種情況 教師資料表(教師編號，…車位代碼) 車位資料表(車位代碼，…) 第二種情況 教師資料表(教師編號，…) 車位資料表(車位代碼，…，教師編號)

102 第二種情況：1對多(1:M)關係　 【定義】是指兩個實體之間的關係為一對多。 【ER圖】

103 當兩個實體的關係為一對多時，則實體為多那方在轉換成Table時，要再增加一個外來鍵(F.K.)。
【作法】 當兩個實體的關係為一對多時，則實體為多那方在轉換成Table時，要再增加一個外來鍵(F.K.)。 將Entity1資料表的主鍵A嵌入到Entity2資料表(多那方)中，當作Entity2資料表的外來鍵(F.K.)。因此，兩個資料表之間的關聯就是透過Entity2資料表的外來鍵(F.K.)參考對應Entity1 資料表的主鍵(P.K.) 主鍵(P.K.) 對應 外來鍵(F.K.) 嵌入

104 【實例】 假設每一位「教師」可以同時指導多位「學生」，但是，每一位「學生」僅能被一位「教師」指導，其一對多的關係之ER圖，如下所示：
【實例】 　 假設每一位「教師」可以同時指導多位「學生」，但是，每一位「學生」僅能被一位「教師」指導，其一對多的關係之ER圖，如下所示： 請將以上的ER圖轉換成資料表。 【解答】 教師 指導 學生 教師編號 學號 1 M 教師資料表(教師編號，…) 學生資料表(學號，…，教師編號)

105 第三種情況：多對多(M:N)關係　 【定義】是指兩個實體之間的關係為多對多。 【ER圖】

106 而R資料表中B欄位代表外來鍵(F.K.)與Entity2資料表產生關聯。
【作法】 當兩個實體的關係為多對多時。我們將增加一個R資料表，而R資料表的主鍵欄位是由Entity1資料表的主鍵A與Entity2資料表的主鍵B所組成。在R資料表中A欄位代表外來鍵(F.K.)與Entity1資料表產生關聯， 而R資料表中B欄位代表外來鍵(F.K.)與Entity2資料表產生關聯。 對應

107 【實例】 假設每一位「學生」可以同時選修多門「課程」，並且，每一門「課程」也可以被多位「學生」來選課，其多對多的關係之ER圖，如下所示：
【實例】 　 假設每一位「學生」可以同時選修多門「課程」，並且，每一門「課程」也可以被多位「學生」來選課，其多對多的關係之ER圖，如下所示： 請將以上的ER圖轉換成資料表。 【解答】 學生 選修 課程 學號 課號 M N 學生資料表(學號，…) 選課資料表(學號，課號…) 課程資料表(課號，…)

108 [課後評量1]　 請將下列的ER圖轉換成資料表。

109 [課後評量1]　 請將下列的ER圖轉換成資料表。 【解答】 A(a1,a2) B(b1,b2) C(c1,c2,a1) R1(a1,b1)

110 弱實體之ER圖轉換成資料表　 在前面兩個單元(ch3-6.1及ch3-6.2)已經介紹基本ER圖轉換成對應表格了，但是，對於比較特殊的ER圖欲轉換成資料表時，其規則必須要補充。例如：弱實體之ER圖如何轉換成資料表呢？或多值屬性之ER圖又如何轉換呢？本單元先介紹如何將「弱實體之ER圖轉換成資料表」。 【作法】 主索引欄位是由弱實體的弱鍵值屬性(如：親屬姓名)及其所依靠強實體的主索引欄位(如：教師編號)所組成。

111 在下圖中，親屬的弱鍵值屬性為姓名，是使用虛線當底部，它可以和擁有它的實體鍵值屬性合組成主索引欄位。對於弱實體親屬，我們將對於擁有它的教師實體的鍵值屬性教師編號，包含於弱實體所形成的親屬資料表，並和親屬的弱鍵值屬性組合成主索引欄位。而親屬資料表的教師編號為外來鍵，它必須參考到教師資料表中的教師編號欄位。

112 【隨堂練習】　 請再舉例一弱實體之ER圖轉換成資料表的例子。 1.「員工」與「親屬」之【輔養】關係。

113 3-6.4 多值屬性之ER圖轉換成資料表 【作法】 1.建立一個新資料表(內含1個外鍵(F.K.)+多值屬性欄位值，形成複合主鍵)
2.再利用新資料表的外鍵參考原資料表的主鍵。 【圖解說明】 假設Entity1實體的多值屬性為M，我們建立一個Entity2資料表並將多值的屬性M放入Entity2資料表，也將Entity1實體的鍵值屬性嵌入到Entity2資料表來當作外鍵，使得Entity2資料表的外鍵參考Entity1資料表的主鍵來產生關聯，並且此欄位和Entity2資料表的M屬性合組成Entity2資料表的主索引欄位。

114 【實例】假設某大學有分校區　 轉換 系所資料表(系所代碼，系所名稱) 系所校址資料表(系所代碼,位址)

115 【隨堂練習】　 假設學生的電話有二支或二支以上。 轉換 學生資料表(學號，姓名) 學生電話表(學號,電話)

116 3-6.5 大於2元關係之ER圖轉換成資料表 【作法】
大部份，每一個關係會存在兩個實體，但是，當關係的實體大於2時，則形成所謂的多元(大於2)關係。因此，我們就必須要再建立一個新的弱資料表R包含了所有關係及實體的鍵值屬性當作是R的外鍵欄位，在R中所有外鍵欄位的組合就是R資料表的主鍵欄位，並且將R關係屬性Z加入到R資料表中。如下圖所示。 【圖解說明】 亦即： 一個新資料表R(包含三個實體的鍵值屬性當作是R的外鍵欄位+R關係屬性Z)。

117 【實例】