定义了信息的组织方式和表示方式。具体点说，所有的信息都用关系（relations)来表示。关系是由tuple(元)组成的，元又是由属性和值两部分组成。关系（relation）是数据库中用来表示各种信息的唯一的数据结构。关系模型中的relation概念起源于数学集合理论中的relation概念，因此它们很多属性有很多相似之处。

tuple可理解为值的集合，每一个值都有相关联的属性。 A set of values, each of which has an associated attribute!

tuple由属性和值两部分组成。属性定义了value的名字（name）和域（domain），name可以用来区分tuple中的value, domain则限制了value的范围。把attribute属性和value值组合起来，就是一个component.

那么，什么是relation呢？ A set of one or more tuples that share the same heading!

我们先看看heading的概念。heading就是tuple中一群属性的集合，如上图所示。

一个relation，简单的说，就是具有相同heading的一个或多个tuple。也就是说，在一个relation中，所有的tuple share一个heading.

接下来，什么是table呢？简单的说，可以认为是relation变量。即：Relation Variables.

一个relation,虽然它本身包含很多value, 自己本身也是一个value, 就如同一个整数或字符串一样。不禁要问，relation的value是什么呢？每一个relation的value是由该relation内部的某个tuple赋值的。与此类似，每一个tuple的值也是由该tuple内部的某个值。因此，一个relation是由它各个部分综合来决定的。下面这个图可以用来深入理解下此概念。

上图描述了3个relation, 用R1\R2\R3表示，替代了IXF。他们各自代表不同的值，也就是不同的relation。然而，R1\R2\R3本身并不被认为是relation,而被认为是relation variables.在SQL中，它们被形象的称为tables.他们也被称为基表，由于他们也是变量，并且变量的值为relations.

在实际应用中， Relation的准确定义可能比较让人难以理解，其定义比较模糊。通常，relations和table都在同样的语境中使用。然而，relation和table并不是一样的东西。可以这么理解， relation是值，而table是变量。

tables，是变量，既有名字，也有值。名字只是一个标记，而值就是relations. tables具有relations的所有属性（heading,degree,cardinality等），这就如同一个整型变量具有所有整数的特性一样。请注意：

A table is a variable holding an entire relation as its value。

有了前面这些知识作为基础，大家可以思考下，如果更新或者修改一个table，意味着什么呢？无论变化多么细微，你都将改变整个relation.也就是说，你不会只是改变某个行或列，实际上你会用一个relation去交换一个新的relation. 在新的relation里，包含有你希望改变的行和列。

接下来，我们介绍视图的概念。

然而不能说视图就是table. 这就比如说，代数表达式x+y本身不是一个数字，但是如果给表达式赋值，它可以得到一个数字。例如，如果数据系统管理员（DBA）把一个大的table拆成2个小的table，他可以创建一个视图，这个视图看起来就与拆分前的table一模一样。实际上，这个。这样，对于用户和应用程序来说，似乎就没有差别。这样，就实现了一种逻辑数据的独立性。

逻辑数据的独立性，不仅仅体现在用户查看数据的时候。实际上，你也可以对视图进行写操作，就像对普通的table进行写操作一样。

结构组件是其它组件的基础，它定义了信息表示的表格或形式。定义的规则最早由codd提出。

信息原理：关系数据库中的所有信息都是在逻辑层明确表示，并且只通过唯一的方式表示。这种唯一的方式就是通过表（table）中的value来表示。

也可总结如下：

数据库中的所有信息内容都是通过表（table）中的由行和列共同确定的位置处存放的值来表示的。这种表示方式是唯一的。

逻辑层指的是用户查看数据库和查找其中的数据的方式。它有2个重要属性：

第一，逻辑层的视图（VIEW）由表（table）组成，table由许多行（rows）组成，行由许多value值组成；

第一，逻辑层的视图（VIEW）与数据库系统是完全独立的，包括实现它的软件技术和硬件技术；

也就是说，逻辑层的表示自成体系，完全不同于数据库的具体实现方式、数据库的物理存储方式以及数据库内部如何操作数据。如果数据库供应商决定改变数据库表格（tables）在磁盘上的存储方式，信息原理保证了这种物理层的改变不能影响数据的逻辑表示，即你看到数据的方式是不能改变的。可以参看下面的示意图深入体会下：

可见，信息原理的强制性特点，使得我们无论采用什么硬件，无论运行什么操作系统，无论采用什么方法来实现软件，用户都可以看到完全一致的信息逻辑视图。

我们已经知道，数据库是由tables和views组成的。你也许还想知道，如何在数据库中找到指定的数据呢？所有的表，视图，约束条件以及其他数据库对象都注册到了系统目录中。

（2）完整性组件:

定义了结构性组件中relation内部和relation(或者table)之间的生成和维持关联性（relationship）的方法。这些方法以规则的形式表示，被称为约束条件（constraints）.完整性组件有三种原理类型：（一）domain integrity域的完整性，该类型主要限制了列中的值大小；（二）实体完整性(entity integrity)，主要控制table的行数；（三）引用（referential）完整性，主要管理表（table）之间的关系。