1、求推荐在网页可视化sql数据库的3D模型工具
1、MySQL Workbench
MySQL Workbench是一款专为MySQL设计的来ER/数据自库建模工具。它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示，建立数据库文档，以及进行复杂的MySQL 迁移
MySQL Workbench是下一代的可视化数据库设计、管理的工具，它同时有开源和商业化的两个版本。该软件支持Windows和Linux系统，下面是一些该软件运行的界面截图：
2、数据库管理工具 Navicat Lite
NavicatTM是一套快速、可靠并价格相宜的资料库管理工具，大可使用来简化资料库的管理及降低系统管理成本。它的设计符合资料库管理员、开发人员及中小企业的需求。 Navicat是以直觉化的使用者图形介面所而建的，让你可以以安全且简单的方式建立、组织、存取并共用资讯。
2、数据库设计概念模型图，逻辑模型图分别是什么？
1.1.概念复模型(E-R图描述)
概念模制型是对真实世界中问题域内的事物的描述，不是对软件设计的描述。
表示概念模型最常用的是"实体-关系"图。
E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。在E-R图中，使用了下面几种基本的图形符号。
实体，矩形
E/R图三要素 属性，椭圆形
关系，菱形
关系：一对一关系，一对多关系，多对多关系。
E/R图中的子类(实体)：
1.2.逻辑模型
逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。
1.3.物理模型
物理模型是对真实数据库的描述。数据库中的一些对象如下：表，视图，字段，数据类型、长度、主键、外键、索引、是否可为空，默认值。
概念模型到物理模型的转换即是把概念模型中的对象转换成物理模型的对象。
3、系统数据库和模型库设计
（一）系统数据库类型
数据库是整个农用地分等信息系统的基础，是系统开发设计要考虑的重中之重。在数据形式上，系统数据库包括两大块：一是空间数据库，二是属性数据库。目前的空间数据技术已从以MapInfo为代表的混合型数据库（空间数据库＋关系型数据库）发展到以ArcInfo的Coverage为代表的拓展型数据库。鉴于农用地分等属性数据量庞大，为减少数据冗余，提高数据检索的速度，本研究采用空间数据和属性数据分开管理的模式，依据关键字段进行绑定，进行科学索引，从而实现空间数据和属性动态链接和高效整合。
1.空间数据库
江苏省农用地分等信息系统空间数据库内容包括以下方面：
（1）土地利用现状图层：全省13个省辖市以1996年土地利用现状图为基础，经变更调绘形成以2000年为基准年的土地利用现状图，以现行的土地分类标准按八大类分类进行信息提取并分层存储，系统分别存储为耕地、林地、水域、未利用地、建设用地等图层。
（2）全省土壤类型图层：以土属为分类单位，比例尺为1:20万。
（3)1996年和2000年全省行政区划图层：在行政区划中精确到乡镇级别，分别提取存储了市名图层、县（区）名图层、乡（镇）名图层、全省行政界线图层、市级行政界线图层、县（区）级行政界线图层、乡（镇）级行政界线图层。
（4）评价单元图层：通过GIS空间叠加功能，利用土地利用现状图、行政区划图和土壤类型图叠加产生的评价单元图层，建立分等评价单元数据库。
2.属性数据库
江苏省农用地分等信息系统属性数据库内容包括以下方面：
（1）土壤属性数据：以全国第二次土壤普查为基础，结合全省土壤监测样点数据，建立土壤质量状况数据库，最小单位为土种，包括pH值、有机质含量、表层土壤质地、耕层厚度、障碍层深度、水土侵蚀程度、盐渍化程度数据。
（2）农田水利环境数据：建立了1996～2000年间各乡镇农田水利环境基础数据库，包括灌溉保证率、排水条件数据。
（3）土地利用现状数据：建立了全省13个省辖市的以1996年土地利用现状图为基础，经变更调绘形成的以2000年为基准年的土地利用现状数据库，区分耕地中的详细用地类型差异，标示水田、旱地、荒草地等纳入本次评价范围的用地内容。
（4）全省地形地貌数据库。
（5）农业区划数据：输入了江苏省农业区划数据，把江苏全省划分为6大区划，以乡镇为最小级别，建立全省乡镇的区划归属数据库。
（6）农业耕作制度数据：建立了全省各市、县、乡镇的农业耕作制度数据库，包括指定作物水稻和小麦的播种空间分布状况数据库。
（7）光温生产潜力数据：建立了全省各市、县指定作物水稻和小麦的光温生产潜力和气候生产潜力数据库。
（8）农业投入－产出数据：全省13个省辖市以乡镇为单位，建立了1996～2000年农业生产投入－产出数据库。
（9）作物产量数据：全省13个省辖市以乡镇为单位，建立了1996～2000年的指定作物水稻和小麦的产量数据库。
（10）土地利用详查分类面积数据：全省13个省辖市以乡镇为单位，建立了2000年土地利用详查分类面积数据库。
从数据格式上分，数据库又可分为：①图件数据库：指空间数据以及绑定在空间数据上的相关属性数据，本次江苏省农用地分等建立了以分等单元为记录的属性数据库，并通过关键字段与空间数据关联；②分类统计数据库：包括全省13个省辖市以乡镇为单位的1996～2000年指定作物产量统计数据和全省13个省辖市以乡镇为单位的2000年土地利用详查分类面积统计数据。
（二）系统数据库管理模式
为减少数据存储冗余，同时提高索引速度，江苏省农用地分等信息系统数据文件采用普遍的目录树形式进行管理，按省－市－县行政体系分别存储相关数据。全省建立13个省辖市分目录，分目录下按照各自所含的县（区）建立子目录。根据目前行政管理体系现状，基础资料大多来源于县级行政单位，因此采用县（区）为基本行政单位较为合理，在保证资料来源的同时，也利于资料的分类归档存储。其相对应的空间图件数据也按精度要求分割到县级行政单位，既能减少系统调用数据的吞吐量，同时也满足了系统的精度需求。空间数据、属性数据、文本数据按照各自所属的行政级别归类存储，同时设立数据文件管理器进行目录文件的索引管理，见图3-86。
图3-86 江苏省农用地分等信息系统数据文件管理模式图
（三）系统数据库结构
数据库的结构设计决定了数据之间的调用及接口关系，清晰的逻辑调用关系和统一的数据接口格式有利于数据的组织、管理、调用。
1.空间数据库
江苏省农用地分等信息系统空间数据库以矢量图件的形式存在，以分图层的方式管理，包括了全省行政界线、土壤类型、按八大类分别提取的土地利用现状、分等单元等图层。其中，分等单元图层作为农用地分等的基础，考虑到图层本身信息量大，可能影响到系统运行效率，因此所在图层的属性表中只保留了ID字段，通过ID字段与外部属性库绑定，实现分等单元与外部属性库一一对应关系。ID字段是本图层的特征代码，表征了单元的唯一性，能体现出单元的图上位置和行政归属。《农用地分等定级规程》（国土资源大调查专用）和《中华人民共和国行政区划代码》（GB/T 2260-1999）为本研究分等单元代码的编码依据；本研究有1996年和2000年两套行政区划工作底图，为此分等单元特征代码共设14位，依次为江苏省代码（2位）－市代码（2位）－2000年县或区代码（2位）－2000年乡镇代码（2位）－1996年县或区代码（2位）－1996年乡镇代码（2位）－分等单元号（2位）。其中，省、市、县（区）的行政代码按国家统一代码，乡镇级代码在县（区）范围内根据划分分等单元的需要依次编码；分等单元编号的原则是不破乡镇界，即单元号是在同一乡镇内部自行编码。示例：32011501210101，指1996年江苏（32）南京（01）市江宁县（21）由于2000年行政调整变更为南京（01）的江宁区（15）。按行政体系分级编码的优点是有利于空间查询和国土资源管理部门根据工作需求按行政级别分类汇总统计数据。
2.属性数据库
江苏省农用地分等信息系统采用关系型数据库来存储数据，优点是结构清晰明了，数据的更新维护方便，通过索引能优化数据库，建立快速的查询浏览（表3-26～表3-30）。
表3-26 行政代码数据结构表
表3-27 土壤属性数据结构表
表3-28 农田水利设施数据结构表
表3.29 指定农作物投入－产出数据结构表
表3-30 农业耕作制度及农业区划表
（四）系统模型库
系统以《农用地分等定级规程》（国土资源大调查专用）中的相关技术方法和计算模型为基础，在模型库中预先内置了分等计算模型。模型库是动态，它允许专家根据情况动态调整计算模型形式及其参数。系统主要模型的数学计算公式如下：
（1）农用地自然质量分值（Clij）计算公式见式（3-11）。
（2）样点土地利用系数计算公式：
中国耕地质量等级调查与评定（江苏卷）
式中：
Klj´——样点的第j种指定作物土地利用系数；
Yj——样点的第j种指定作物实际单产；
Yj,max——第j种指定作物最大标准粮单产。
（3）等值区土地利用系数计算公式：
中国耕地质量等级调查与评定（江苏卷）
式中：
Klj——等值区内第j种指定作物土地利用系数；
Klj´——参与计算的同一等值区内合格样点第j种指定作物土地利用系数；
n——排除异常数据后参与计算的样点的个数。
（4）样点土地经济系数计算公式：
中国耕地质量等级调查与评定（江苏卷）
式中：
Kcj′——样点的第j种指定作物土地经济系数；
Yj——样点第j种指定作物实际单产；
Cj——样点第j种指定作物实际成本；
Aj——第j种指定作物最高“产量－成本”指数。
（5）等值区土地经济系数计算公式：
中国耕地质量等级调查与评定（江苏卷）
式中：
Kcj——等值区内土地经济系数；
Kcj´——参与计算的同一等值区内合格样点第j种指定作物土地经济系数；
n——排除异常数据后参与计算的样点的个数。
（6）农用地自然质量等指数（Ri）计算公式见式（3-12）和式（3-13）。
（7）农用地利用等指数（Yi）计算公式见式（3-14）和式（3-15）。
（8）农用地经济等指数（Gi）计算公式见式（3-16）和式（3-17）。
4、er图属于下面哪一种数据库设计模型
er是
实体-联系方法
的简称，是描述现实世界概念结构模型的，是表示概念模型的一种方式
5、数据库主要有哪些模型？这些模型的特点是什么?
两大类数据模型：数据模型分为2类（分属2个不同的层次，在开发和使用数据库回中使用不同的模型）。答
概念模型，也称信息模型，它是按用户的观点来对数据和信息建模，用于数据库设计。
逻辑模型和物理模型，逻辑模型主要包括：网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型等，按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS实现。
物理模型，是对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法。
概念模型：信息世界中的基本概念。
用途：数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。但要考E-R图！
最常用的数据模型：非关系模型，有层次模型和网状模型；关系模型；面向对象模型、对象关系模型。
6、什么是数据库模型？
数据库模型 数据库模型（Database Model）是描述客观事物及其联系的版一种手段，这种描述包括数据内容的权描述和各类型实体数据之间的描述，它是数据库设计的基础。常用的数据库模型有三种：层次模型（Hierarchical Model）、网络模型（Network Model）、关系模型（Relational Mode）。
7、数据库管理系统常见的数据模型有层次模型，网状模型和什么？
数据库管理系统常见的数据模型有层次模型、网状模型和【关系模型 】3种
数据模型是对现实世界数据的模拟，是一个研究工具，利用这个研究工具我们可以更好地把现实中的事物抽象为计算机可处理的数据。
8、数据库和数据模型设计的关注点有哪些？
设计的关键有以下4点：
业务需求：从了解业务需求着手分析，简回要分析业务答特点和业务期望，协助清理理解后续的数据设计。
系统架构：从系统架构和数据分布、数据特性等角度，分析系统架构设计上是否有问题。
逻辑设计：从数据模型逻辑设计出发是否设计合理，是否符合数据库开发和设计规范等。
物理设计：从库表类型、库表分区、索引、主键设计等维度，主要针对性能，可扩展性进行物理模型设计审查。
9、数据库主要有哪几种数据模型?
一. 数据模型源的分类：
最常用的数据模型是概念数据模型和结构数据模型。
1.概念数据模型：面向用户的，按照用户的观点进行建模。
2.结构数据模型：面向计算机系统的，用于DBMS的实现。
二.E-R图：
1.E-R实体联系图是直观表示概念模型的工具，其中包含了实体、联系、属性三个成分，联系的方 法为一对一（1:1）、一对多（1:N）、多对多（M:N）三种方式。
2.E-R模型图，既表示实体，也表示实体之间的联系，是现实世界的抽象，与计算机系统没有关系， 是可以被用户理解的数据描述方式。
三.层次模型：
1.层次模型采取树形结构表示数据与数据之间的关系。
2.层次模型不能直接表示多对多的联系。
四.网状模型：
1.用网络结构表示数据与数据之间的联系的模型。
2.网状模型子节点和父节点联系不唯一，需要为联系命名。
五.关系模型：
1.关系模型是目前最常见的数据模型之一，主要采用表格结构表达实体集以及实体之间的联 系。
2.关系是一张表，关系数据模型由若干个表组成。
10、数据库主要的模型有哪些
层次模型、网状模型、关系模型
定义和限制条件：有且仅有一个节点，无父节点，此节点为树的根；其他节点有且仅有一个父节点；
优点：
①数据结构简单清晰；
②利用指针记录边向联系，查询效率高；
③良好的完整新支持；
缺点：
①只能表示1：N的联系。尽管有许多辅助手段实现M：N的联系，但比较复杂，不易掌握。
②层次模型的树是有序树（层次顺序）。对任一结点的所有子树都规定了先后次序，这一限制隐含了对数据库存取路径的控制。
③树中父子结点之间只存在一种联系，因此，对树中的任一结点，只有一条自根结点到达它的路径。
网状模型的2个特征：允许一个以上的节点无双亲；一个节点可以有多于一个的双亲；
优点：
①可以更加清晰表达现实，符合现实中的数据关系；
②可以很快存取操作；
缺点：
①结构复杂；
②不易掌握，网状模型的DDL，DDM复杂，并且并且要嵌入某一种高级语言（COBOL，c），用户不易掌握；
③应用程序复杂，记录之间的联系通过存取路径实现的，应用程序在访问数据时必须选择合适的存取路径，因此用户必须了解系统结构的细节，加重编写应用程序的负担；
单一的数据结构——关系
现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示，从用户角度看，关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表。
优点：
①数据结构单一，关系模型中，不管是实体还是实体之间的联系，都用关系来表示，而关系都对应一张二维数据表，数据结构简单、清晰。
②关系规范化，并建立在严格的理论基础上，构成关系的基本规范要求关系中每个属性不可再分割，同时关系建立在具有坚实的理论基础的严格数学概念基础上。
③概念简单，操作方便，关系模型最大的优点就是简单，用户容易理解和掌握，一个关系就是一张二维表格，用户只需用简单的查询语言就能对数据库进行操作。
缺点：
①查询效率不如格式化数据模型；
②为了提高性能，数据库管理系统需要优化用户查询，增加了数据库管理系统的开发难度；