Greenplum数据库设计开发规范
G r e e n p l u m数据库设
计开发规范
集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-
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第一章前言
1.1文档目的
随着Greenplum数据库的正式上线使用。为了保证Greenplum 数据仓库系统平台的平稳运行，保证系统的可靠性、稳定性、可维护性和高性能。特制定本开发规范，以规范基于Greenplum数据库平台的相关应用开发，提高开发质量。
1.2预期读者
Greenplum数据仓库平台应用的设计与开发人员；
Greenplum 数据仓库平台的系统管理人员和数据库管理员；
Greenplum 数据仓库平台的运行维护人员；
1.3参考资料
参考Greenplum4.3.x版本官方指引：
《GPDB43AdminGuide.pdf》
《GPDB43RefGuide.pdf》
《GPDB43UtilityGuide.pdf》
第二章设计规范
2.1数据库对象数量
数据库对象类型包括数据表、视图、函数、序列、索引等等，在Greenplum数据库中，系统元数据同时保存在Master 服务器和Segment 服务器上，过多的数据库对象会造成系统元数据的膨胀，而过多的系统元数据造成系统运行逐步变慢；同时，类似数据库的备份、恢复、扩容等较大型的操作都导致效率变慢。因此，依据GreenplumDB产品的最佳时间，单个数据库的对象数量，应控制在10万以内。
GP数据库的对象包括：表、视图、索引、分区子表、外部表等。
如果数据表的数量太多，建议按应用域进行分库，尽量将单个数据库的表数量控制在10万以内，可以在一个集群中创建多个数据库。
【备注】：在Greenplum数据库中，一张分区表，在数据库中存储为一张父表、每张分区子表都是一张独立的库表；例如：一张按月进行分区的存储一年数据的表，如果含默认分区，共14张表。
2.2表创建规范
为了避免数据库表数量太多，避免单个数据表的数据量过大，给系统的运行和使用带来困难，在Greenplum数据库中需遵循如下的表创建规范：
1、GP系统表中保存的表名称都是以小写保存。通常SQL语句中表名对大小写不敏感。但不允许在建表语句中使用双引号（“”）包括表
名，这样会影响系统表中存储的名称，使得表名存在大小写或特殊字符。表命名也不允许出现中文字。
2、单个数据库的数据表数量建议不要超过10万张；
3、禁止使用二级分区表，因为二级分区表会造成表对象数量的急剧膨胀；
4、由于过多的数据文件会导致操作系统对文件的操作效率降低，直接影响到数据库的管理效率。如果数据文件数量过多，建议增加多个表空间，把数据表均匀分布到不同的表空间。每个表空间目录下的数据文件数量，应控制在80万以内。文件数统计可以直接到某个Segment实例目录下指定的表空间目录下统计。
5、创建数据表（DDL）的时候（不含临时表和程序中使用的中间表），必须使用tablespace 子句指定用于存储的表空间，而不是把所有表都存储在默认表空间；例如：
6、对于数据量超过1TB的大表,需从应用设计方面，考虑对大表进行优化，例如是否可划分为历史数据表和当前数据表，并分开存放；是否应采用压缩存储节省空间；是否合理分区；是否应定期清理数据等等。
2.3表结构设计
2.3.1字段命名
表字段的命名，与表名类似。在GP系统表中保存的表名称都是以小
写保存。通常SQL语句中字段名称对大小写不敏感。但不允许在建表语句中使用双引号（“”）包括字段名，这样会影响系统表中存储的名称，使得表名存在大小写或特殊字符。字段命名也不允许出现中文字。
2.3.2数据类型
数据类型的定义与相关数据的加载和使用紧密相关，数据类型的定义决定了数据所占用的空间大小，因此，必须慎重设计GP数据仓库数据表的字段类型。
数据仓库的数据来自于多个异构的业务应用系统，通常情况下，业务应用系统的字段类型选择较为随意，不同的业务系统数据类型定义存在多样化，彼此之间差异较大；因此，在数据仓库中，需在参考源系统字段类型定义的情况下，结合Greenplum 数据仓库平台的特点和要求，对字段数据类型进行设计。
Greenplum数据库的数据类型定义需遵循以下原则：
1、在满足业务需求的条件下，尽可能选择空间占用最小的数据类型；以节省数据存储空间；
2、在GP系统中，CHAR、VARCHAR和TEXT之间不存在性能差异，在其他的DB系统中，可能CHAR会表现出最好的性能，但在GPDB中是不存在这种性能优势的。在多数情况下，应该选择使用VARCHAR而不是CHAR；
3、定长字符串类型使用varchar,而不使用char.
4、对于数值类型来说，应该尽量选择更小的数据类型来适应数据；
比如，选择BIGINT类型来存储SMALLINT类型范围内的数值，会造成空间的大量浪费。
5、用来做Table Join的Column来说，应该考虑选择相同的数据类型。如果做Join的Column具有相同的数据类型(比如主键PrimaryKey 与外键ForeignKey)，其工作效率会更高。
6、一般情况下，应尽量使用上述规范数据类型，避免出现诸如：Address，INET，ARRAY等特殊类型字段。
2.3.3数据分布
基于Greenplum 数据仓库平台的特点，每张数据表都必须指定分布键DK，Greenplum 数据库根据数据分布键（Distributed Key,简称DK，后同）值来决定记录存储在哪一个segment 上，DK不仅决定了数据在集群节点上的分布，还严重影响数据查询和处理操作的执行效率，需要非常慎重的选择数据表的分布键。对于Greenplum 数据仓库平台，DK的选择需要遵循以下原则：
1、数据均匀分布原则
为了尽可能达到最好的性能，所有的Instance应该尽量储存等量的数据。若数据的分布不平衡或倾斜，那些储存了较多数据的Instance在处理自己那部分数据时将需要耗费更多的工作量。为了实现数据的平坦分布，可以考虑选择具有唯一性的DK，如主键。
2、本地操作原则
在处理查询时，很多处理如关联、排序、聚合等若能够在Instance
本地完成，其效率将远高于跨越系统级别(需在Instance之间交叉传输数据)的操作。当不同的Table使用相同的DK时，在DK上的关联或者排序操作将会以最高效的方式把绝大部分工作在Instance本地完成。
3、均衡的查询负载原则
在一个查询正被处理时，我们希望所有的Instance都能够处理等量的工作负载，从而尽可能达到最好的性能。通过合理的DK设计，尽量使得查询处理的负载均匀分布在每个节点上，并且尽量保证where条件产生的结果集在各个节点上也是均匀的。
4、关联一致原则
当表于表之间存在关联时，各表应选择相同字段作为DK，并且做关联查询时，使用DK作为连接字段，尽可能使连接包含全部DK字段；
5、DK一致原则
总分父子表的DK应保持一致；中间过程表、临时表的DK应尽可能保持和源表的DK一致；
6、DK精简原则
DK字段不宜过多，DK字段越少越好。
基于以上原则，Greenplum 数据仓库平台的数据表DK 设计规范如下：
每个数据表必须通过Distribiuted子句显式指定分布键，不允
许使用默认DK 的方式创建数据表；
分布键字段原则上为1个，应尽量不要超过3个；
分区的父子表的分布键应完全一致；
中间过程表、临时表、派生表的DK应尽可能保持和源表一致；
具有关联关系的数据表，应尽可能使用关联字段作为分布键；
分布键字段不可执行Update操作；
为了保证数据分布均匀，在没有合适字段作为分布键的情况下，
应选择数据表的主键作为分布键；
对于没有逻辑主键，又没有其他合适字段作为分布键的数据表，
才建议设置其分布策略为Distributed Randomly，这只应该为
最后的选择；
随机分布的适合使用场景：查询时不需要和其它表关联、或只与
小表关联的数据表，使用随机分布策略。
2.3.4分区
表分区用以解决特别大的表的问题，分区表在执行给定的查询语句时，扫描相关的部分数据而不是全表的数据从而提高查询性能。分区表对于数据库的管理也有帮助。并不是任何数据表都适合做分区，应从如下几个方面判断是否应进行分区：
1、表是否足够大
只有非常大的事实表才适合做表分区。若在一张表中有数亿条记录，从逻辑上把表分成较小的分区将可以改善性能。而对于只有数万条或者更少记录的表，对分区预先进行的管理开销将远大于可以获得的性能改善。
2、对目前的性能不满意
作为一种调优方案，应该在查询性能低于预期时再考虑表分区。
3、查询条件是否能匹配分区条件
检查查询语句的WHERE条件是否与考虑分区的COLUMN一致。例如，如果大部分的查询使用日期条件，那么按照月或者周的日期分区设计也许很有用，而如果查询条件更多的是使用地区条件，可以考虑使用地区将表做列表类型的分区。
4、按照某个规则数据是否可以被均匀的分拆
应该选择尽量把数据均匀分拆的规则。若每个分区储存的数据量相当，那么查询性能的改善将与分区的数量相关。例如，把一张表分为10个分区，命中单个分区条件的查询扫表性能将比未分区的情况下高10倍。
如果以上几个方面的回答都是Yes，这样的表可以通过分区策略来提高查询性能。如上面章节所述，在Greenplum 中，每个分区子表都对应一张独立的数据表，系统通过父子表之间的继承关系来维护分区定义信息。如果过多的数据表进行了分区，会造成表对象数量过多，系统元数据急剧膨胀，给系统的运行和维护带来很大负担。因此，还要综合考虑系统的表数据量情况，才可决定是否对数据表进行分区。
基于以上原则，Greenplum 数据库数据分区的使用规范如下：在性能可以满足的情况下，尽量不使用数据分区；
因会造成表对象数量过多，增加执行计划生成的复杂性，禁止使
用二级分区；
数据量在亿级别以下，建议不要使用分区；
表的数据在单个实例的数据量在100万级别以下，不需要分区；
分区字段不可以UPDATE，需要用delete + insert或者
truncate + insert替代实现。
2.3.5压缩存储
Greenplum 数据表分两种类型：heap表和AO表（Append-optimized）。在Greenplum 数据库中，需要对数据进行压缩，数据表则需要设置为AO表。对数据表进行压缩，可以减少磁盘占用空间，同时也减少了对IO资源的开销（以CPU资源换IO资源）。特别是在目前IO资源不足的硬件环境下，数据库设计应该尽可能多的使用AO表。建议在选择压缩储存模式时，最好根据比较测试的结果来确定。
综合以上考虑，数据表压缩的设计规范如下：
数据量在百万级以下的小表，不建议使用压缩存储；
不要在压缩文件系统使用压缩存储；
压缩表建议统一使用zlib压缩算法，压缩级别为 6
(appendonly=true, compresstype=zlib, compresslevel=6);，
此压缩设置满足大多数的使用场景。
建议对数据仓库中的记录数超过1亿的事实表、历史数据表采用
压缩存储；
所有历史数据表、备份表、归档表统一使用压缩存储；
2.3.6索引设计
在分布式数据库GPDB中，应尽量避免使用索引。GPDB中大部分应用
场景是使用顺序扫描。与传统的OLTP数据库不同的是，Greenplum中数据表的数据是分布在多个节点上的。这意味着每个节点都扫描全部数据的一小部分来查找结果。如果使用了表分区，扫描的数据可能更少。通常，这种情况下使用索引未必能提升性能。
索引更易于改善OLTP类型的工作负载，因其返回很少量的数据，当情况合适时查询优化器会把索引作为获取数据的选择，而不是一味的全表扫描。添加索引会带来一些数据库开销，其必定占用相当的存储空间，并且表更新时需维护索引。需确保索引的创建在查询工作负载中真正被使用到。同时，需要检查索引的确对于查询性能有显着的改善(与顺序扫描的性能相比)。
Greenplum 支持B-tree索引和位图（Bitmap）索引。因此，使用索引时，需要综合考虑以下问题：
1、查询工作负载类型：索引更适合于OLTP类型的工作负载，其返回很少量的数据，对于OLAP类型的查询负载，在GPDB中索引通常作用不大；
2、压缩表：在查询少量数据的情况下，索引能够改善AO表上的查询性能，当情况合适时查询优化器会把索引作为获取数据的选择，而不是一味的全表扫描。对于压缩数据来说，索引访问数据的方法是解压需要的记录而不是全部解压；
3、避免在频繁更新的列上使用索引。在频繁更新的列上创建索引，当该列被更新时，需要消耗大量的写磁盘资源和CPU计算资源；
4、在高选择性的列适合使用B-tree索引，选择性指的是列中
DISTINCT值的数量除以表中的记录.例如，如果一张表中有1000行记录且有800个DISTINCT值，选择性指数为0.8，这被认为是良好的。唯一索引总是具备1.0的选择比，这是最好的情况；
5、低选择性的列适合使用bitmap 索引；
6、索引列用于关联。经常关联(JOIN)的COLUMN(比如外键)上建立索引或许可以改善JOIN的性能，因为其可以帮助查询规划器使用其他的关联方法；
7、索引列经常用在查询条件中。对于大表来说，查询语句WHERE条件中经常用到的列，可以考虑使用索引。
综合以上情况，结合Greenplum平台的特点，索引设计的规范如下：
原则上，数据仓库中的数据表不建立索引。只有提供给外部用户
访问的表，才考虑按用户访问特性，针对常用查询字段建立索
引；
对于跑批的中间表和临时表，不允许创建索引；
对于记录数在百万级别以下的小表，建议不使用索引；
创建组合索引时，必须将经常作为查询条件且可选择性最大的列
设置为索引的首列；
不允许创建冗余索引；
对于区别度高的索引，应使用B-tree索引，例如账号、合同号
等等；对于区别度低的索引，应使用Bitmap索引，例如机构、
产品类型等等；
创建组合索引时，建议列数不要超过5列；
每张数据表的索引数，建议不超过5个；
在创建和更新索引后，必须执行Analyze操作，更新索引的统计
信息；
在对大表进行数据加载的时候，如果存在索引，建议先删除索
引，待数据加载完成，再重新创建索引；
对频繁更新的数据表，应定期对其执行reindex 操作，以重建索
引；
如果在分区表中使用了索引，不允许在子表上单独创建和修改索
引；通常，删除顶级分区的索引，系统会自动删除相关子表的索
引，但如果子表的索引有缺失，将不能自动删除子表的索引，需
要一一手动删除。
不再使用的索引必须删除；
2.4其他数据库对象设计
2.4.1schema
模式(Schema)是在DB内组织对象的一种逻辑结构。模式可以允许用户在一个DB内不同的模式之间使用相同Name的对象(比如Table)。Schema命名不允许出现中文字。Schema的规划与创建建议由系统管理员或应用设计人员统一规划和设计。
不允许在系统的Schema下创建用户表；Greenplum的系统Schema如下：
序号Schema 名称说明
1.gp_toolkit提供系统管理方面的视图
https://www.360docs.net/doc/2113740672.html,rmation_schema提供元数据信息的视图
3.pg_catalog系统对象元数据表
4.pg_aoseg Append only 表的辅助元数据表
5.pg_toast大对象存储
6.pg_bitmapindex位图索引对象存储
2.4.2视图
视图的设计规范建议如下：
视图命名不允许使用双引号包括视图名，视图名称不允许出现中
文字；
在视图中，不允许使用ORDER BY语句；
对频繁访问，具有多个大表关联，并含有复杂计算或排序的视
图，建议修改为物理表；
2.4.3临时表和中间表
临时表使用规范如下：
对于每天定期执行的后台数据处理作业，建议不要使用临时表，
因为使用临时表，会造成每天都进行大量的数据表的创建和删
除，引起系统元数据表的急剧膨胀，导致需要频繁的进行系统表
的Vacuum操作，从而影响系统的使用和稳定性。
临时表和中间表定义时必须显示指定分布键。
临时表和中间表，评估表数据量，建议大表统一采用压缩表。
第三章SQL开发规范
3.1基本要求
1、代码行清晰、整齐、层次分明、结构性强，易于阅读；
2、代码中应具备必要的注释以增强代码的可读性和可维护性；
3、代码应充分考虑执行效率，保证代码的高效性；
3.2W HERE条件
1、在Where 条件过滤中，应尽量将函数处理放在等式的右边，以提高查询性能；
2、对于日期（date、timestamp等）类型的字段判断，条件值可直接使用字符串，GP会自动进行转换。无需过多的使用类型转换函数，如：to_date
3、在条件过滤中使用函数，不需要写select关键字。否则会影响执行计划的准确性：
4、系统中很多采用日期分区的表，分区字段类型为数值型
（integer）。等式的左边不要使用数值运算，否则会影响执行计划对分区使用的准确性。
5、在WHERE条件中错误的添加1<>1的判断，会导致执行计划混乱。
3.3分区字段使用
如上述章节提到的分区表的使用原则，使用分期表是为了降低每次表扫描涉及的数据量，已达到提升SQL处理效率的目的。如果SQL语句中没有准确的使用分区字段就会导致遍历所有分区，导致SQL执行效率低下。
特别在多个分区表关联时，每个分区表都需要制定分区字段的条件。除非业务上有特殊要求必须要遍历所有的（或大部分的）子分区。
3.4表关联
1、表连接中的每个表应指定缩写的别名，别名的命名尽量清晰可辨别；
2、多表关联的时候，建议所有的关联写成JOIN的形式，例如：
而不允许写成如下形式：
3、建议一个SQL语句中多表关联的关联表不要超过10张表；
4、几个大小差不多的表做关联时，过滤性较强的优先做aJOIN；
5、在大/大/小三个表内关联时，避免先把两个大表进行JOIN，除非过滤性非常强；例如：pg_namespace为小表，其他2个表为大表
6、在大/小/小三个表内联时，优先把两个小表进行JOIN：
7、在关联大表的时候，左右两个连接表的关联字段不能同时存在高重复值的情况，以免因重复记录关联产生巨大的中间结果，造成磁盘占用比例的大幅增长；例如：如果一个100万的重复记录表和一个1万的重复记录表关联，结果会高达100万*1万=100亿条记录；
8、在使用小表 LEFT JOIN 超大表（记录数过亿）时，强烈建议把LEFT JOIN 修改为先INNER JOIN，再 LEFT JION 的方式实现。这样既可以提高性能，也能避免Greenplum 产生大量的临时文件；因为在Greenplum数据库中，对于LEFT JOIN 语句，服务器会固定使用右表的记录，构造Hash表，然后用Hash Join 的方式实现关联；如果右表非常大，会导致Hash表需要占用大量的内存，如果内存超出限制，系统会把Hash表的内容，写入到文件系统的临时文件中，如果右表是一个超大表，可能在执行此语句的时候，系统会写入大量临时文件，造成系统占用空间大幅增加；
如果是INNER JOIN 语句，系统会自动选择用小表建立Hash 表。
例如：如下LEFT JOIN 语句：
其执行计划如下：
从执行计划可以看出，系统会扫描右表aoddc_cicifci0_h ,对其所有数据建立一个Hash表；
如果aoddc_cicifci0_h 是一个超大表，那么LEFT JOIN 可以改写如下：
9、表通过分布键关联时，不要使用表达式字段的方式进行关联，否则会导致数据重分布，举例如下：
3.5排序语句
1、不要在视图中使用Order By 排序语句，在视图中，排序语句会被忽略；
2、ORDER BY 语句执行成本很高，建议尽量避免使用；
3、不要在大的数据结果集上执行排序操作；
4、Partition By 、Union内部实现需要对数据排序，在数据量在千万级别下，差别不大，但如果数据量在亿级别上，建议尽量使用group by 实现，尽量避免order by 操作，举例如下：
3.6嵌套子查询
建议子查询嵌套的层次不要超过4层；如果查询过于复杂，应对查询进行拆分，分为多个较简单的执行语句配合临时表来实现；
3.7U NION / UNION ALL
1、UNION操作，如果不需要去重，请用UNION ALL替代。
例如，如下语句：
可替换为：
从执行计划的差异上，可看出，UNION ALL 具有更好的性能，所以，如果不需要去重，仅仅是合并数据集，应使用UNION ALL；
2、不建议过多的使用UNION ALL。除了简单的少量记录的UNION ALL操作，对于很多复杂的子查询，不建议超过5个子句进行UNION ALL。如果大量结果集需要UNION ALL，可把所有结果集都插入到临时表。这样的效率比大量的UNION ALL高。
3.8高效SQL写法的建议
数据库设计和编码规范
数据库设计和编码规范 Version
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简介 读者对象 此文档说明书供开发部全体成员阅读。 目的 一个合理的数据库结构设计是保证系统性能的基础。一个好的规范让新手容易进入状态且少犯错，保持团队支持顺畅，系统长久使用后不至于紊乱，让管理者易于在众多对象中，获取所需或理清问题。 同时，定义标准程序也需要团队合作，讨论出大家愿意遵循的规范。随着时间演进，还需要逐步校订与修改规范，让团队运行更为顺畅。 数据库命名规范 团队开发与管理信息系统讲究默契，而制定服务器、数据库对象、变量等命名规则是建立默契的基本。 命名规则是让所有的数据库用户，如数据库管理员、程序设计人员和程序开发人员，可以直观地辨识对象用途。而命名规则大都约定俗成，可以依照公司文化、团队习惯修改并落实。 规范总体要求 1.避免使用系统产品本身的惯例，让用户混淆自定义对象和系统对象或关键词。 例如，存储过程不要以sp_或xp_开头，因为SQL SERVER的系统存储过程以 sp_开头，扩展存储过程以xp_开头。 2.不要使用空白符号、运算符号、中文字、关键词来命名对象。 3.名称不宜过于简略，要让对象的用途直观易懂，但也不宜过长，造成使用不方 便。 4.不用为数据表内字段名称加上数据类型的缩写。 5.名称中最好不要包括中划线。
6.禁止使用[拼音]+[英语]的方式来命名数据库对象或变量。 数据库对象命名规范 我们约定，数据库对象包括表、视图（查询）、存储过程（参数查询）、函数、约束。对象名字由前缀和实际名字组成，长度不超过30。避免中文和保留关键字，做到简洁又有意义。前缀就是要求每种对象有固定的开头字符串，而开头字符串宜短且字数统一。可以讨论一下对各种对象的命名规范，通过后严格按照要求实施。例如：
数据库设计规范范本
数据库设计规范
1概述 1.1目的 软件研发数据库设计规范作为数据库设计的操作规范，详细描述了数据库设计过程及结果，用于指导系统设计人员正确理解和开展数据库设计。 1.2适用范围 1.3术语定义 DBMS：数据库管理系统，常见的商业DBMS有Oracle, SQL Server, DB2等。 数据库设计：数据库设计是在给定的应用场景下，构造适用的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 概念数据模型：概念数据模型以实体-关系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库概念级别的设计，独立于机器和各DBMS产品。能够用Sybase PowerDesigner工具来建立概念数据模型（CDM）。 逻辑数据模型：将概念数据模型转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。能够用Sybase PowerDesigner工具直接建立逻辑数据模型（LDM），或
者经过CDM转换得到。 物理数据模型：在逻辑数据模型基础上，根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。能够用Sybase PowerDesigner工具直接建立物理数据模型（PDM），或者经过CDM / LDM转换得到。 2数据库设计原则 按阶段实施并形成该阶段的成果物 一般符合3NF范式要求；兼顾规范与效率 使用公司规定的数据库设计软件工具 命名符合公司标准和项目标准 3数据库设计目标 规范性：一般符合3NF范式要求，减少冗余数据。 高效率：兼顾规范与效率，适当进行反范式化，满足应用系统的性能要求。 紧凑性：例如能用char(10)的就不要用char(20)，提高存储的利用率和系统性能，但同时也要兼顾扩展性和可移植性。 易用性：数据库设计清晰易用，用户和开发人员均能容易地理解。
数据库课程设计题目16个经典实例
数据库课程设计题目16个经典实例 1、机票预定信息系统 系统功能得基本要求： 航班基本信息得录入,包括航班得编号、飞机名称、机舱等级等。机票信息，包括票价、折扣、当前预售状态及经手业务员等。客户基本信息，包括姓名、联系方式、证件及号码、付款情况等.按照一定条件查询、统计符合条件得航班、机票等;对结果打印输出. ２、长途汽车信息管理系统 系统功能得基本要求: 线路信息，包括出发地、目得地、出发时间、所需时间等.汽车信息：包括汽车得种类及相应得票价、最大载客量等.票价信息:包括售票情况、查询、打印相应得信息. 3、人事信息管理系统 系统功能基本要求： 员工各种信息:包括员工得基本信息,如编号、姓名、性别、学历、所属部门、毕业院校、健康情况、职称、职务、奖惩等;员工各种信息得修改;对转出、辞退、退休员工信息得删除；按照一定条件，查询、统计符合条件得员工信息;教师教学信息得录入：教师编号、姓名、课程编号、课程名称、课程时数、学分、课程性质等。科研信息得录入：教师编号、研究方向、课题研究情况、专利、论文及著作发表情况等.按条件查询、统计，结果打印输出. 4、超市会员管理系统 系统功能得基本要求: 加入会员得基本信息,包括:成为会员得基本条件、优惠政策、优惠时间等.会员得基本信息，包括姓名、性别、年龄、工作单位、联系方式等.会员购物信息：购买物品编号、物品名称、所属种类，数量,价格等。会员返利信息,包括会员积分得情况，享受优惠得等级等。对货物流量及消费人群进行统计输出。 5、客房管理系统 系统功能得基本要求： 客房各种信息，包括客房得类别、当前得状态、负责人等；客房信息得查询与修改，包括按房间号查询住宿情况、按客户信息查询房间状态等。以及退房、订房、换房等信息得修改。对查询、统计结果打印输出。 6、药品存销信息管理系统 系统功能基本要求 药品信息,包括药品编号、药品名称、生产厂家、生产日期、保质期、用途、价格、数量、经手人等；员工信息，包括员工编号、姓名、性别、年龄、学历、职务等;客户信息，包括客户编号、姓名、联系方式、购买时间、购买药品编号、名称、数量等。入库与出库信息，包括当前库存信息、药品存放位置、入库数量与出库数量得统计. ７、学生选课管理信息系统 系统功能基本要求 教师信息,包括教师编号、教师姓名、性别、年龄、学历、职称、毕业院校,健康状况等。学生信息，包括学号、姓名、所属院系、已选课情况等.教室信息,包括，可容纳人数、空闲时间等.选课信息，包括课程编号、课程名称、任课教师、选课得学生情况等。成绩信息,包括课程编号、课程名称、学分、成绩。按一定条件可以查询，并将结果打印输出。 8、图书管理系统
规范化-数据库设计原则
规范化－数据库设计原则 关系数据库设计的核心问题是关系模型的设计。本文将结合具体的实例，介绍数据库设计规范化的流程。摘要 关系型数据库是当前广泛使用的数据库类型，关系数据库设计是对数据进行组织化和结构化的过程，核心问题是关系模型的设计。对于数据库规模较小的情况，我们可以比较轻松的处理数据库中的表结构。然而，随着项目规模的不断增长，相应的数据库也变得更加复杂，关系模型表结构更为庞杂，这时我们往往会发现我们写出来的SQL语句的是很笨拙并且效率低下的。更糟糕的是，由于表结构定义的不合理，会导致在更新数据时造成数据的不完整。因此，就有必要学习和掌握数据库的规范化流程，以指导我们更好的设计数据库的表结构，减少冗余的数据，借此可以提高数据库的存储效率，数据完整性和可扩展性。本文将结合具体的实例，介绍数据库规范化的流程。 序言 本文的目的就是通过详细的实例来阐述规范化的数据库设计原则。在DB2中，简洁、结构明晰的表结构对数据库的设计是相当重要的。规范化的表结构设计，在以后的数据维护中，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）时的异常。反之，数据库表结构设计不合理，不仅会给数据库的使用和维护带来各种各样的问题，而且可能存储了大量不需要的冗余信息，浪费系统资源。 要设计规范化的数据库，就要求我们根据数据库设计范式――也就是数据库设计的规范原则来做。但是一些相关材料上提到的范式设计，往往是给出一大堆的公式，这给设计者的理解和运用造成了一定的困难。因此，本文将结合具体形象的例子，尽可能通俗化地描述三个范式，以及如何在实际工程中加以优化使用。规范化 在设计和操作维护数据库时，关键的步骤就是要确保数据正确地分布到数据库的表中。使用正确的数据结构，不仅便于对数据库进行相应的存取操作，而且可以极大地简化使用程序的其他内容（查询、窗体、报表、代码等）。正确进行表设计的正式名称就是"数据库规范化"。后面我们将通过实例来说明具体的规范化的工程。关于什么是范式的定义，请参考附录文章1. 数据冗余 数据应该尽可能少地冗余，这意味着重复数据应该减少到最少。比如说，一个部门雇员的电话不应该被存储在不同的表中，因为这里的电话号码是雇员的一个属性。如果存在过多的冗余数据，这就意味着要占用了更多的物理空间，同时也对数据的维护和一致性检查带来了问题，当这个员工的电话号码变化时，冗余数据会导致对多个表的更新动作，如果有一个表不幸被忽略了，那么就可能导致数据的不一致性。 规范化实例 为了说明方便，我们在本文中将使用一个SAMPLE数据表，来一步一步分析规范化的过程。 首先，我们先来生成一个的最初始的表。 CREATE TABLE "SAMPLE" ( "PRJNUM" INTEGER NOT NULL, "PRJNAME" VARCHAR(200), "EMYNUM" INTEGER NOT NULL, "EMYNAME" VARCHAR(200), "SALCATEGORY" CHAR(1), "SALPACKAGE" INTEGER)
数据库设计参考实例
需求分析 (2) 1功能需求 (2) 2数据字典 (2) 3数据流图构建 (5) 系统数据库的逻辑结构设计 (6) 根据该网上书店的具体情况，调查管理业务流程是顺着系统信息流动的过程逐步地进行，内容包括各环节的业务处理、信息来源、处理方法、计算方法、信息流经去向、信息提供的时间和形态（报告、单据等）。本系统的最大特色，数据挖掘在业务流程中清晰可见。我们可以通过对数据库中用户购买信息的关联分析。进行数据挖掘。这是数据挖掘技术在网上书店中最有价值的体现之一。 系统业务流图描述如下： （1）用户在线更新购物车：用户在登陆成功后，通过图书查询，添加图书到购物车后，根据图书编号自动在数据仓库中的图书挖掘信息中寻找与图书关联的图书编号。 （2）用户在线下达图书订单：用户在添加购物车后，确定购物车的书籍及数量后，填写相应的订单信息，确定所填写的订单信息无误后，系统将产生此次订单的编号，完成在线下达订单。 （3）管理员订单处理：管理登陆成功后，会对未处理订单进行处理，处理成功后，向顾客发货。 （4）销售分析处理：通过对图书信息查询，统计图书销售情况。 （5）图书数据挖掘处理：通过对订单处理，创建图书数据仓库，进行图书数据挖掘找出图书之间的潜在关联。 本网站可分为前台管理和后台管理两部分：前台系统功能模块分为：商品展示模块、用户登录、购物车、自服务等模块。后台管理主要包括：商品管理、订单管理、会员管理、类别管理、用户留言管理，产品销售分析等。网上书店功能模块如图3-1所示： 图3-1网上书店功能模块图 前台各主模块的详细功能如下： （1）最新上架模块：展示出最新上市的图书供用户选择。 （2）特价书展示模块：展示出了一些特价图书。 （3）商品查询模块：包括模糊查询模块，和书的类别查询模块。 （4）用户登录\注册模块：用户登录、注册。 （5）商品详细信息展示模块：包括图书详细信息模块。 （6）购物车展示模块：包括已选购商品模块、推荐商品模块。当添加商品到购物车时，会在推荐商品模块中看到本系统为购物者推荐的商品。 （7）自服务展示模块：我的订单模块、个人信息模块。订单模块可以查看订单的状态，和订单的信息。通过个人信息模块可以修改自己信息。 （8）用户评论模块：用户对图书的评论。 后台主模块的功能如下： （1）类别管理：该模块对图书的类别进行添加、删除、修改 （2）商品管理：该模块主要对书籍进行增加、删除、修改管理 （3）订单管理：该模块对客户的订单进行管理，如出库订单。 （4）用户管理：该模块对会员信息进行增加、删除、修改。 （5）销售情况查询：该模块可以查询排行前十的图书信息。 （6）图书挖掘分析：通过对订单的分析，得出最优的匹配方案和相应的决
软件工程-数据库设计规范与命名规则
数据库设计规范、技巧与命名规范 一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。 数据库设计是指：对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据， 满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计的各阶段： A、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求(现实世界的需求)。 B、在概念设计阶段：形成独立于机器和各DBMS产品的概念模式(信息世界模型)，用E-R图来描述。 C、在逻辑设计阶段：将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。 然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图(VIEW)形成数据的外模式。 D、在物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 1. 需求分析阶段 需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求(和数据流图描述的处理需求)。 需求分析的重点：调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法：调查组织机构情况、各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有：跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法(Structured Analysis， 简称SA方法)从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。 数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典(Data Dictionary，简称DD)来描述。 2. 概念结构设计阶段 通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型，可以用E-R图表示。 概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一 DBMS 支持的特定数据模型。 概念模型特点： (1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。 (2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。 概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术， 用于建立系统信息模型。 使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示:
数据库课程设计案例
目录 一、设计目的....................................... 错误!未定义书签。 二、设计内容....................................... 错误!未定义书签。 三、设计过程....................................... 错误!未定义书签。 E-R模型设计............................................ 错误!未定义书签。 关系模型设计........................................... 错误!未定义书签。 数据库的实现........................................... 错误!未定义书签。 四、设计总结....................................... 错误!未定义书签。 五、参考文献....................................... 错误!未定义书签。
小区物业管理系统数据库设计与实现 一、设计目的 经过十几年的发展，中国房地产业逐步走向成熟，物业管理也由新生到发展再到深入，面临着蓬勃发展的局面。随着ISO9002等管理体系在物业管理中的引入，对原有的物业管理模式进行了一次深刻的变革，对物业管理公司朝着正规化、科学化、集团化的发展，起到有力的推动作用。 随着我国经济发展和城市开发，住宅小区越来越成为居住的主流，小区物业管理是针对当代社会这一市场需要应运而生的。本系统是为住宅小区物业管理部门日常管理工作信息化，规范化而开发的软件。它以物业管理部门为服务中心，以业主（住户）为服务对象。通过实施各种服务项目，全面地反映了在小区物业经营管理活动中，物业部门与业主之间各种业务往来。使各项业务的办理迅速、准确，极大的提高了小区物业管理的工作效率。 由于物业管理涉及的管理范围较为广泛，管理内容繁杂，加上政策性的变动因素，日常工作需要耗费大量人力和物力，而采取现代化电脑管理手段是一种行之有效的解决方法，用计算机操作的小区物业管理系统是为小区管理者和小区用户更好的维护各项物业管理业务处理工作而开发的管理软件。 数据库在一个管理系统中占有非常重要的地位，数据库结构设计的好坏将直接对应用系统的效率，以及实现的效果产生影响。合理的数据库结构设计可以提高数据存储的效率，保证数据的完整和一致。设计数据库系统时应该首先充分了解用户各个方面的需求，包括现有的及将来可能增加的需求。 二、设计内容 （1）E-R模型设计：对物业公司、业主等实体进行抽象，提取相关属性；并设计出E-R图； （2）关系模型设计：根据E-R模型图，将E-R模型转化为关系模型；要求关系模型符合3NF要求； （3）数据库的实现：在SQL Serve 2000中实现数据库及各数据表的建立。 三、设计过程 E-R模型设计 作为物业公司，主要是对物业公司员工进行管理，任务分配是由系统用户分配的，物业公司员工负责维护小区以及为业主服务，根据以上分析，可以大
数据库的设计范式规范化
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。 范式说明 1.1 第一范式（1NF）无重复的列 所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之，第一范式就是无重复的列。 说明：在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。 例如，如下的数据库表是符合第一范式的： 而这样的数据库表是不符合第一范式的：
数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。很显然，在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此，你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的。 1.2 第二范式（2NF）属性完全依赖于主键 [ 消除部分子函数依赖 ] 如果关系模式R为第一范式，并且R中每一个非主属性完全函数依赖于R 的某个候选键，则称为第二范式模式。 第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。 例如员工信息表中加上了员工编号（emp_id）列，因为每个员工的员工编号是惟一的，因此每个员工可以被惟一区分。 简而言之，第二范式（2NF）就是非主属性完全依赖于主关键字。 所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性（设有函数依赖 W→A，若存在XW，有X→A成立，那么称W→A是局部依赖，否则就称W→A 是完全函数依赖）。如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。 假定选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分)，关键字为组合关键字(学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系：
学生数据库设计实例
学生成绩管理系统 目录一：需求分析 二：系统功能描述 三：E-R图 四：数据库逻辑结构设计 五：数据库物理设计 六：代码设计 七：SQL代码 八：界面截图 一：需求分析： 随着学校的规模不断扩大，学生数量急剧增加，有关学生的各种信息量也成倍增长，对学生成绩信息的管理难度随之增大。面队如此庞大的信息量，这就需要学生成绩管理信息系统来提高学生管理工作的效率。通过这样的系统，做到信
息的规范管理、科学统计以及快速的查询和修改，从而减少管理方面的工作量。总体任务是要实现学生成绩信息关系的系统化、规范化和自动化。根据总体任务的要求进行需求分析得出，学生成绩管理信息系统需要完成的功能主要如下：学生基本信息的输入，其中包括学生学号、姓名、性别、所属学院，所属系别，所属班级、出生年月、籍贯、宿舍、联系方式等。 学校基本课程信息的输入，包括课程编号、课程名称、课程属性、课程描述以及完成该课程所得的学分。 教师基本信息的输入，其中包括教师编号，教师姓名，教师职称，所教课程，所教班级等情况 学生信息，教师信息，课程信息，学生考试成绩的插入，删除，修改、查询和统计。 识别每个用户的身份和密码，从而保证信息的安全性，防止信息的外泄和盗用。 还有，涉及到信息的增，删，改的，主要都是面向教务管理员，教师只能录入成绩，查询成绩，修改成绩，和查询个人信息，而学生只能登录查看自己的信息，查询成绩等。 二：系统功能描述 教务处（管理员） 教师学生
院
三：E-R图（概念结构建立）1）学生查询系统的分E-R图
2）教师查询更新系统的分E-R图 3）管理员分E－R图
数据库课程设计(实例+论文)
[运网物流管理系统] 开发文档 [版本：2.0] 班级： 2003级计算机科学与技术3班开发小组组长: 邓彬（20034043180） 开发组成员：汪庆春（20034043179）、 邹奇（20034043181）、 黄键（20034043107）指导老师：何迎生 二〇二一年一月二十七日星期三
摘要 《运网物流管理系统》是一个基于https://www.360docs.net/doc/2113740672.html,开发的Web物流管理管理系统。作为B/S结构的web数据库管理系统，本系统具有所有B/S结果系统的优点，同时又具有https://www.360docs.net/doc/2113740672.html,的高效的优势。 从技术上说，本系统采用了C#编写，充分利用https://www.360docs.net/doc/2113740672.html,强大的组件DATAGRID，结合https://www.360docs.net/doc/2113740672.html, 对任务书中的物流管理的SQL Server2000数据库进行管理。通过本系统可以对数据库执行添加、删除、修改、查询等全面的操作。系统支持分页功能，能支持大量数据的存储。我利用具有高安全性的Cookie作为安全校验的依据，对用户的权限进行审核，提供系统的安全保障。 从功能上说，本系统主要分为2大模块：用户登陆模块和数据操作模块。通过用户登陆模块能对用户身份进行核实和验证，通过数据操作模块能对物流系统的相关信息进行操作，添加删除修改在一个页面内完成，直观简洁。 作为课程设计，本系统达到了设计任务的基本要求，并在其上才用了更先进的语言，提供了更强大的扩展能力和更好的执行效率，作为一个完善的系统的雏形，本系统只要进入软件开发的螺旋法则，不久之后就可以进化为一个成熟的，能让最终用户所接受的系统。 此次课程设计内容则是以c# 作为开发语言，编写https://www.360docs.net/doc/2113740672.html, 程序，c#是一门全新的语言，具有更强大的编辑和操作能力，在此过程中，我又开始了认真的从无到有的学习，通过锲而不舍的实践操作和对各种相关书籍的钻研，终于理解了c#的语言，并迅速开发出了本系统。 在学习和实践的过程中，我充分体会到了c#和.Net技术的强大，在学习的过程中，我认识了几个来自Microsoft 社区的MVP，在通过和他们交流和认真学习他们编写的经验文章后，我已经能更好的理解 .Net 平台的运行机制，从内核这个层次认识到了Microsoft 给作为程序员的我们带来了什么。 本文关于运网物流管理系统的设计是在何迎生老师的指导下完成的。经过一个学期的设计，我们基本完成了任务。设计过程中，何迎生老师给予了我们极大的帮助与鼓励，在此，我们对他的悉心指导表示衷心的感谢! 关键字：运网物流管理,C#,https://www.360docs.net/doc/2113740672.html,, B/S, Web 第一章绪论
数据库设计规范
数据库设计规范 V 1.0 2007-8-28
目录 1) 目的 (3) 2) 范围 (3) 3) 术语 (3) 4) 设计概要 (3) 5) 命名规范（逻辑对象） (4) 6) 数据库对象命名 (6) 7) 脚本注释 (8) 8) 数据库操作原则 (9) 9) 常用字段命名(参考) (9)
1) 目的 为了统一公司软件开发的设计过程中关于数据库设计时的命名规范和具体工作时的编程规范，便于交流和维护，特制定此规范。 2) 范围 本规范适用于开发组全体人员，作用于软件项目开发的数据库设计、维护阶段。 3) 术语 数据库对象：在数据库软件开发中，数据库服务器端涉及的对象包括物理结构和逻辑结构的对象。 物理结构对象：是指设备管理元素，包括数据文件和事务日志文件的名称、大小、目录规划、所在的服务器计算极名称、镜像等，应该有具体的配置规划。一般对数据库服务器物理设备的管理规程，在整个项目/产品的概要设计阶段予以规划。 逻辑结构对象：是指数据库对象的管理元素，包括数据库名称、表空间、表、字段/域、视图、索引、触发器、存储过程、函数、数据类型、数据库安全性相关的设计、数据库配置有关的设计以及数据库中其他特性处理相关的设计等。 4) 设计概要 ?设计环境 数据库：ORACLE 9i 、MS SQL SERVER 2000 等 操作系统：LINUX 7.1以上版本，显示图形操作界面; RedHat 9 以上版本 WINDOWS 2000 SERVER 以上 ?设计使用工具 使用PowerDesigner 做为数据库的设计工具，要求为主要字段做详尽说 明。对于SQL Server 尽量使用企业管理器对数据库进行设计，并且要求 对表，字段编写详细的说明（这些将作为扩展属性存入SQL Server中） 通过PowerDesigner 定制word格式报表，并导出word文档，作为数据 字典保存。（PowerDesigner v10 才具有定制导出word格式报表的功能）。
数据库课程设计题目16个经典实例学习资料.doc
数据库课程设计题目16个经典实例 1.机票预定信息系统 系统功能的基本要求： 航班基本信息的录入，包括航班的编号、飞机名称、机舱等级等。机票信息，包括票价、折扣、当前预售状态及经手业务员等。客户基本信息，包括姓名、联系方式、证件及号码、付款情况等。按照一定条件查询、统计符合条件的航班、机票等；对结果打印输出。 2.长途汽车信息管理系统 系统功能的基本要求： 线路信息，包括出发地、目的地、出发时间、所需时间等。汽车信息：包括汽车的种类及相应的票价、最大载客量等。票价信息：包括售票情况、查询、打印相应的信息。 3.人事信息管理系统 系统功能基本要求： 员工各种信息：包括员工的基本信息，如编号、姓名、性别、学历、所属部门、毕业院校、健康情况、职称、职务、奖惩等；员工各种信息的修改；对转出、辞退、退休员工信息的删除；按照一定条件，查询、统计符合条件的员工信息；教师教学信息的录入：教师编号、姓名、课程编号、课程名称、课程时数、学分、课程性质等。科研信息的录入：教师编号、研究方向、课题研究情况、专利、论文及著作发表情况等。按条件查询、统计，结果打印输出。 4.超市会员管理系统 系统功能的基本要求： 加入会员的基本信息，包括：成为会员的基本条件、优惠政策、优惠时间等。会员的基本信息，包括姓名、性别、年龄、工作单位、联系方式等。会员购物信息：购买物品编号、物品名称、所属种类，数量，价格等。会员返利信息,包括会员积分的情况，享受优惠的等级等。对货物流量及消费人群进行统计输出。 5.客房管理系统 系统功能的基本要求： 客房各种信息，包括客房的类别、当前的状态、负责人等；客房信息的查询和修改，包括按房间号查询住宿情况、按客户信息查询房间状态等。以及退房、订房、换房等信息的修改。对查询、统计结果打印输出。 6.药品存销信息管理系统 系统功能基本要求 药品信息，包括药品编号、药品名称、生产厂家、生产日期、保质期、用途、价格、数量、经手人等；员工信息，包括员工编号、姓名、性别、年龄、学历、职务等；客户信息，包括客户编号、姓名、联系方式、购买时间、购买药品编号、名称、数量等。入库和出库信息，包括当前库存信息、药品存放位置、入库数量和出库数量的统计。
数据库设计规范
1概述 1.1目的 软件研发数据库设计规范作为数据库设计的操作规范，详细描述了数据库设计过程及结果，用于指导系统设计人员正确理解和开展数据库设计。 1.2适用范围 1.3术语定义 DBMS：数据库管理系统，常用的商业DBMS有Oracle, SQL Server, DB2等。 数据库设计：数据库设计是在给定的应用场景下，构造适用的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 概念数据模型：概念数据模型以实体-关系 (Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要用于数据库概念级别的设计，独立于机器和各DBMS产品。可以用Sybase PowerDesigner工具来建立概念数据模型（CDM）。 逻辑数据模型：将概念数据模型转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。可
以用Sybase PowerDesigner工具直接建立逻辑数据模型（LDM），或者通过CDM转换得到。 物理数据模型：在逻辑数据模型基础上，根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。可以用Sybase PowerDesigner工具直接建立物理数据模型（PDM），或者通过CDM / LDM转换得到。 2数据库设计原则 按阶段实施并形成该阶段的成果物 一般符合3NF范式要求；兼顾规范与效率 使用公司规定的数据库设计软件工具 命名符合公司标准和项目标准 3数据库设计目标 规范性：一般符合3NF范式要求，减少冗余数据。 高效率：兼顾规范与效率，适当进行反范式化，满足应用系统的性能要求。 紧凑性：例如能用char(10)的就不要用char(20)，提高存储的利用率和系统性能，但同时也要兼顾扩展性和可移植性。 易用性：数据库设计清晰易用，用户和开发人员均能容
数据库系统课程设计--实例
摘要 数据库技术是计算机科学技术发展最快，应用最为广泛的技术之一。其在计算机设计，人工智能，电子商务，企业管理，科学计算等诸多领域均得到了广泛的应用，已经成为计算机信息系统和应用的核心技术和重要基础。 随着信息技术的飞速发展,信息化的大环境给各成人高校提出了实现校际互联,国际互联,实现静态资源共享,动态信息发布的要求; 信息化对学生个人提出了驾驭和掌握最新信息技术的素质要求;信息技术提供了对教学进行重大革新的新手段;信息化也为提高教学质量,提高管理水平,工作效率创造了有效途径. 校园网信息系统建设的重要性越来越为成人高校所重视. 利用计算机支持教学高效率，完成教学管理的日常事务，是适应现代教学制度要求、推动教学管理走向科学化、规范化的必要条件；而教学管理是一项琐碎、复杂而又十分细致的工作，工资计算、发放、核算的工作量很大，不允许出错，如果实行手工操作，每月须手工填制大量的表格，这就会耗费工作人员大量的时间和精力，计算机进行教学管理工作，不仅能够保证各项准确无误、快速输出，而且还可以利用计算机对有关教学的各种信息进行统计，同时计算机具有手工管理所无法比拟的优点.例如:检索迅速、查找方便、可靠性高、存储量大、保密性好、寿命长、成本低等。这些优点能够极大地提高员工工资管理的效率,也是教学的科学化、正规化管理，与世界接轨的件。在软件开发的过程中，随着面向对象程序设计和数据库系统的成熟，数据设计成为软件开发的核心，程序的设计要服从数据，因此教学管理系统的数据库设计尤其重要。 本文主要介绍教学管理系统的数据库方面的设计，从需求分析到数据库的运行与维护都进行详细的叙述。本系统利用IBM DB2企业版本开发出来的。DB2是IBM公司开发的关系关系数据库管理系统，它把SQL语言作为查询语言。 本文的分为5章。其中第1章主要是课题简介及设计的内容与目的。第2章是需求分析，此阶段是数据库设计的起点。第3章是概念设计，它是将需求分析的用户需求抽象为信息结构，这是整个数据库设计最困难的阶段。第4章是逻辑结构设计，它将概念模型转换为某个DBMS所支持的数据模型。第5章是数据库的实施与运行，它包括数据的载入及数据库的运行。 关键词：SQL语言；IBM DB2；数据库设计；教学管理系统 I
ERP数据库设计方法、规范、技巧.
一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境,构造最优的数据库模式,建立数据库及其应用系统,有效存储数据,满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求(现实世界的需求,在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式(信息世界模型,用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型,形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求,安全性的考虑,在基本表的基础上再建立必要的视图(VIEW形成数据的外模式。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要,进行物理存储安排,设计索引,形成数据库内模式。 1.需求分析阶段 需求收集和分析,结果得到数据字典描述的数据需求(和数据流图描述的处理需求。需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法:调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有:跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法(Structured Analysis,简称SA方法从最上层的系统组织机构入手,采用逐层分解的方式分析系统,并把每一层用数据流图和数据字典描述。 数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典 (Data Dictionary,简称DD来描述。
数据字典是各类数据描述的集合,它是关于数据库中数据的描述,即元数据,而不是数据本身。数据字典通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键。 数据项描述={数据项名,数据项含义说明,别名,数据类型,长度, 取值范围,取值含义,与其他数据项的逻辑关系} 数据结构描述={数据结构名,含义说明,组成:{数据项或数据结构}} 数据流描述={数据流名,说明,数据流来源,数据流去向, 组成:{数据结构},平均流量,高峰期流量} 数据存储描述={数据存储名,说明,编号,流入的数据流,流出的数据流, 组成:{数据结构},数据量,存取方式} 处理过程描述={处理过程名,说明,输入:{数据流},输出:{数据流}, 处理:{简要说明}} 2.概念结构设计阶段 通过对用户需求进行综合、归纳与抽象,形成一个独立于具体DBMS的概念模型,可以用E-R图表示。 概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。 概念模型特点: (1具有较强的语义表达能力,能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。
Greenplum数据库设计开发规范
G r e e n p l u m数据库设 计开发规范 集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-
目录
第一章前言 1.1文档目的 随着Greenplum数据库的正式上线使用。为了保证Greenplum 数据仓库系统平台的平稳运行，保证系统的可靠性、稳定性、可维护性和高性能。特制定本开发规范，以规范基于Greenplum数据库平台的相关应用开发，提高开发质量。 1.2预期读者 Greenplum数据仓库平台应用的设计与开发人员； Greenplum 数据仓库平台的系统管理人员和数据库管理员； Greenplum 数据仓库平台的运行维护人员； 1.3参考资料 参考Greenplum4.3.x版本官方指引： 《GPDB43AdminGuide.pdf》 《GPDB43RefGuide.pdf》 《GPDB43UtilityGuide.pdf》
第二章设计规范 2.1数据库对象数量 数据库对象类型包括数据表、视图、函数、序列、索引等等，在Greenplum数据库中，系统元数据同时保存在Master 服务器和Segment 服务器上，过多的数据库对象会造成系统元数据的膨胀，而过多的系统元数据造成系统运行逐步变慢；同时，类似数据库的备份、恢复、扩容等较大型的操作都导致效率变慢。因此，依据GreenplumDB产品的最佳时间，单个数据库的对象数量，应控制在10万以内。 GP数据库的对象包括：表、视图、索引、分区子表、外部表等。 如果数据表的数量太多，建议按应用域进行分库，尽量将单个数据库的表数量控制在10万以内，可以在一个集群中创建多个数据库。 【备注】：在Greenplum数据库中，一张分区表，在数据库中存储为一张父表、每张分区子表都是一张独立的库表；例如：一张按月进行分区的存储一年数据的表，如果含默认分区，共14张表。 2.2表创建规范 为了避免数据库表数量太多，避免单个数据表的数据量过大，给系统的运行和使用带来困难，在Greenplum数据库中需遵循如下的表创建规范： 1、GP系统表中保存的表名称都是以小写保存。通常SQL语句中表名对大小写不敏感。但不允许在建表语句中使用双引号（“”）包括表
数据库课程设计模板(实例)
1.前言 (2) 1.1选题的理由和实际意义 (2) 1.2国内外关于该课题的研究现状及趋势 (3) 2需求分析 (5) 2.1 用户对系统要求 (5) 2.2功能介绍 (5) 3 系统设计 (7) 3.1定义 (7) 3.2系统模块图 (7) 3.4 数据表的设计 (8) 3.5 用例列举 (11) 3.5.1建立数据表 (11) 3.5.2建立视图 (14) 3.5.3建立索引 (15) 3.5.4约束条件的增加、删除、修改 (15) 3.5.5查询语句 (15) 3.5.6建立存储过程，触发器 (17) 4 总结 (18)
1.前言（本部分要有因果关系，前后通顺）1.1选题的理由和实际意义 随着IT事业的发展，如今，我们已经全面跨入信息时代。计算机被广泛的应用于各个行业，人工战略已经转化为信息战略，如何在短时间内获取大量信息并整合信息，成为立足于时代的关键。 为了适应考生人数的急剧增长，当今社会各大高校都在进行扩招政策，学生数量的急剧增加带来信息量的成倍增长，由于信息管理的不善与疏忽，各大高校大小事故时有发生。进行正确的信息管理，对于信息及时处理和反应，能够最大程度的减少学校以及在校学生的损失，减小潜在危机。 学生宿舍是学生生活的基本单位，是同学休息与学习的地方，为了保障同学入住学生宿舍的安全性，信息的处理和管理极为重要。据了解，本校的宿舍信息管理仍然使用传统的手工方式，主要方式是基于文本、表格等纸介质的手工处理，用人工手抄对男女生信宿信息进行处理登记。数据信息处理工作量大，容易出错且不易修改；由于数据繁多，容易丢失，逐条查找记录的方式不易操作，浪费了大量的时间，效率极低。学校的宿舍管理缺乏系统，规范的信息管理手段。 建立学生宿舍管理系统，使宿舍管理工作系统化，规范化，便捷化，程序化，避免宿舍管理的随意性，提高信息处理的速度和准确性，能够及时、准确、有效的查询和修改宿舍情况。 随着高校规模的扩大,在校学生的基本情况随之层次化、多样化、复杂化，相应的，学生管理工作面临严峻的挑战。高校学生信息日渐庞大，相应的宿舍管理工作变得复杂而困难。传统的账本化工作模式，手工记录学生信息并存档，这样的人工管理方式费时、费事、费力，信息获取慢,更新滞后，查阅困难,容易出错。为了给学生提供一个安全舒适的工作、生活、学习环境，方便宿舍管理工作的同时为学生、教师提供准确实时的信息至关重要。 本校的宿舍信息管理，主要方式是基于文本、表格等纸介质的手工处理，用人工手抄对男女生信宿信息进行处理登记。数据信息处理工作量大，容易出错且不易修改；由于数据繁多，容易丢失，逐条查找记录的方式不易操作，浪费了大量的时间，效率极低。 以上的管理缺陷对学生宿舍管理造成了相当大的阻力，工作进展困难，问题
数据库设计规范
1概述 1.1 目的 软件研发数据库设计规范作为数据库设计的操作规范， 详细描述了数据库设计过程及结果，用于指导系统设计人员 正确理解和开展数据库设计。 1.2 适用范围 1.3 术语定义 DBMS：数据库管理系统，常用的商业 DBMS有 Oracle, SQL Server, DB2 等。 数据库设计：数据库设计是在给定的应用场景下，构造 适用的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 概念数据模型：概念数据模型以实体- 关系 (Entity-RelationShip, 简称 E-R) 理论为基础，并对这一理论进 行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模，主要 用于数据库概念级别的设计，独立于机器和各DBMS产品。可以用 Sybase PowerDesigner工具来建立概念数据模型（CDM）。 逻辑数据模型：将概念数据模型转换成具体的数据库产 品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。可
以用 Sybase PowerDesigner工具直接建立逻辑数据模型 （ LDM），或者通过CDM转换得到。 物理数据模型：在逻辑数据模型基础上，根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。可以用 Sybase PowerDesigner 工具直接建立物理数据模型（ PDM），或者通过 CDM / LDM 转换得到。 2数据库设计原则 按阶段实施并形成该阶段的成果物 一般符合3NF范式要求；兼顾规范与效率 使用公司规定的数据库设计软件工具 命名符合公司标准和项目标准 3数据库设计目标 规范性：一般符合3NF范式要求，减少冗余数据。 高效率：兼顾规范与效率，适当进行反范式化，满足应 用系统的性能要求。 紧凑性：例如能用 char(10) 的就不要用 char(20) ，提高存储的利用率和系统性能，但同时也要兼顾扩展性和可移植性。 易用性：数据库设计清晰易用，用户和开发人员均能容