数据库的逻辑设计
数据库的逻辑设计
数据库的逻辑设计数据库的逻辑设计是指对数据库中的数据进行组织和管理的过程。
它是数据库设计的重要环节，直接关系到数据库的性能、可靠性和可维护性。
在进行数据库的逻辑设计时，需要考虑数据的组织结构、数据之间的关系和数据的操作方式等因素，以满足用户的需求。
在进行数据库的逻辑设计时，需要明确数据的组织结构。
数据的组织结构是指数据在数据库中的存储方式。
常见的数据组织结构包括层次结构、网状结构和关系结构等。
层次结构是将数据组织成树形结构，每个节点都有一个父节点和若干个子节点。
网状结构是将数据组织成网状结构，每个节点可以有多个父节点和多个子节点。
关系结构是将数据组织成表格形式，每个表格都有若干个字段和若干个记录。
在选择数据的组织结构时，需要综合考虑数据的特点、查询的频率和数据的维护成本等因素。
在进行数据库的逻辑设计时，需要考虑数据之间的关系。
数据之间的关系可以分为一对一关系、一对多关系和多对多关系。
一对一关系是指一个实体对应于另一个实体，且每个实体之间只有一个对应关系。
一对多关系是指一个实体对应于多个实体，而多个实体只对应于一个实体。
多对多关系是指多个实体之间存在多个对应关系。
在确定数据之间的关系时，需要考虑数据的实际含义和使用场景，以便实现数据的一致性和完整性。
在进行数据库的逻辑设计时，需要考虑数据的操作方式。
数据的操作方式包括增加数据、查询数据、修改数据和删除数据等。
在确定数据的操作方式时，需要考虑用户的需求和数据库的性能要求。
例如，如果用户需要频繁查询数据，那么可以对数据库进行索引设计，以提高查询效率。
如果用户需要频繁修改数据，那么可以对数据库进行事务设计，以保证数据的一致性和完整性。
数据库的逻辑设计是一个复杂而重要的过程。
在进行数据库的逻辑设计时，需要考虑数据的组织结构、数据之间的关系和数据的操作方式等因素，以满足用户的需求。
同时，还需要注意数据的一致性、完整性和安全性等问题，以确保数据库的性能、可靠性和可维护性。
数据库设计-逻辑设计
数据库设计-逻辑设计数据库设计-逻辑设计概念结构设计：定义：将需求分析得到的⽤户需求抽象成信息结构，即概念模型。
概念模型：通常的描述⼯具是E-R模型图。
数据库概念模型的设计⽅法：概念设计的步骤：1. 进⾏数据抽象，设计局部概念模式分解法：将⼀个⼤的需求分解成⼀个个的⼩的需求，具体到单个⽤户的基本需求，为每个⽤户或⽤户组建⽴⼀个对应的局部E-R模型常⽤抽象⽅法：聚集：将若⼲对象和它们之间的联系组合成⼀个新的对象。
例如：学⽣属性信息（学号，姓名，性别）聚集成⼀个学⽣实体。
概括：将⼀组具有某些共同特征的对象合并成更⾼层⾯的对象。
例如：对不同学⽣（本科⽣，研究⽣）统⼀概括出共同特征，并抽象成学⽣实体。
2. 将局部概念模式综合成全局概念模式将各个局部概念模式合并成⼀个全局概念模式。
解决冗余问题解决对象定义不⼀致问题：同名异意，异名同意。
概念设计中涉及到的专有名词：关系：⼀个关系对应⼀张表。
元组：⼀个元组对应表中的⼀⾏记录。
属性：⼀个属性对应表中的⼀列记录。
主属性：候选码中出现的属性。
⾮主属性：没有在任何候选码中出现。
候选码：可以唯⼀标识元组的属性组。
主码：候选码之中的⼀个。
域：属性的取值范围。
分量：元组中的⼀个属性值。
ER图图例说明：矩形：表⽰实体集。
菱形：联系集。
椭圆：实体的属性。
线段：实体与属性之间的联系。
局部概念结构设计：1. 选择局部应⽤：根据系统具体情况，在多层的数据流图中选择⼀个适当层次的数据流图，从该数据流图出发，设计局部E-R模型。
2. 逐⼀设计局部E-R模型：参照数据字典和数据流图，确定每个局部应⽤应该包含那些实体，实体有包含那些属性，以及实体之间的联系和类型。
1. 实体的定义：现实世界中事物。
例如：学⽣2. 属性的定义：描述实体的性质。
例如：学号，姓名，性别联系的定义：实体之间的关系:⼀对⼀；⼀对多；多对多。
例如：⼀个学⽣对应⼀个班级，⼀个班级对应多个学⽣，多个⽼师对应多个班级。
全局概念结构设计：1. 合并局部E-R模型，⽣成初步的全局E-R图。
数据库逻辑设计的主要步骤
数据库逻辑设计的主要步骤嘿，咱今儿个就来唠唠数据库逻辑设计的那些主要步骤。
你说这数据库逻辑设计啊，就像是盖房子打地基，可得稳稳当当的！首先得明确需求吧，这就好比你要知道自己要盖个啥样的房子，是小别墅还是大高楼。
你得把各种业务需求、数据关系都摸得透透的，不然设计出来的东西可不就歪七扭八啦。
然后呢，就是概念设计啦。
这就像给房子画个蓝图，把各种实体、属性、关系都给整明白。
你想想，要是这蓝图都画得乱七八糟的，那后面还能好吗？接下来就是逻辑设计啦。
这时候就得把概念设计转化成数据库能懂的语言，什么表啊、字段啊，都得安排得明明白白。
这就好比给房子搭架子，得结实，还得合理安排空间，不能这儿挤那儿空的。
再之后呢，就是优化啦。
就跟你装修房子一样，看看这儿能不能再改改，让它更漂亮更实用。
对数据库的逻辑设计进行优化，让它运行起来更顺畅，效率更高。
还有啊，可别小看了验证这一步。
就跟房子盖好后得检查检查有没有问题一样，得确保数据库逻辑设计没问题，不然等用起来出了岔子，那可就麻烦大了。
你说这数据库逻辑设计重要不？那肯定重要啊！要是没做好，后面的数据存储、查询、更新啥的不都得乱套啦？这就跟盖房子一样，地基没打好，房子能稳吗？所以啊，咱在做数据库逻辑设计的时候，可得认真仔细，一步一步来，不能马虎。
这可不是闹着玩的事儿！你想想，要是数据库出了问题，那影响可大了去了，就像房子塌了一样严重。
咱得像对待宝贝一样对待数据库逻辑设计，让它为我们的工作和生活提供坚实可靠的支持。
总之啊，数据库逻辑设计的这些主要步骤，一个都不能少，都得好好做。
只有这样，我们才能拥有一个高效、稳定、好用的数据库。
这可不是我瞎吹，你自己好好想想是不是这个理儿！。
数据库逻辑设计阶段,常用的模型
数据库逻辑设计阶段,常用的模型1 数据库逻辑设计阶段数据库逻辑设计阶段是数据库设计过程中的一个重要部分，其目的是通过检查系统业务要求，以及通过提取数据模型，充分理解企业的业务运行流程，以及确定应用程序所需的数据要求，系统的使用者的信息需求，从而来完成最终的数据库应用程序的设计与开发。
在数据库逻辑设计阶段，常用的模型包括实体模型、关系模型、数据流模型等。
1.1 实体模型实体模型是最简单基本、最易于理解的数据模型。
实体模型由若干个实体及其关系组成，实体属性反映了某一实体中信息描述的要素。
实体模型有直接图形化展示和记号符号展示两种表达方式，它们均可通过实体-关系模型转换，但是通常由实体模型转换为关系模型。
1.2 关系模型关系模型是由实体和它们之间的关系组成的数据模型，有时也称之为实体-关系模型。
它们通过记录将实体和关系表达出来，将实体模型中各实体和它们之间的关系表示成一个矩阵或表。
关系模型是目前使用最普遍的数据库模型，已经成为数据库开发的标准，它的建立实质上就是在分析系统的功能之后将实体和它们之间的关系进行建模，来描述实体和它们之间的信息关系。
1.3 数据流模型数据流模型是为了更有效地描述过程及过程间的数据流，而使用的模型。
它们能够清楚地表示数据从一个地方流到另一个地方，它也可以用于表示数据处理过程，因为它可以表示一系列活动之间的流程关系，可以描述过程间传递的数据，以及表示数据从一处到另一处所经过的路线和要经过的活动节点。
数据库逻辑设计阶段是组成数据库应用程序的重要一步，最常用的数据模型主要有三种：实体模型、关系模型以及数据流模型。
它们可以将系统的业务要求和所需分析的元数据做出相应的抽象，从而有助于完成最终的数据库应用程序的开发和设计。
数据库的概念结构设计 逻辑结构设计 物理结构设计
数据库的概念结构设计逻辑结构设计物理结构设计下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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软件系统数据库设计中的数据库的逻辑设计
软件系统数据库设计中的数据库的逻辑设计在软件系统的开发过程中，数据库设计是至关重要的一环。
而数据库的逻辑设计则是整个数据库设计的关键阶段，它决定了数据库的结构是否合理、数据是否易于管理和使用。
接下来，让我们深入探讨一下数据库的逻辑设计。
数据库的逻辑设计主要是将现实世界中的业务需求转化为数据库中的逻辑模型。
这个过程需要对业务流程和数据关系有清晰的理解。
比如说，一个电商系统，需要管理用户信息、商品信息、订单信息等。
我们要明确这些信息之间的关联，比如用户可以下多个订单，一个订单可以包含多个商品。
在进行逻辑设计时，首先要进行需求分析。
这包括与相关人员沟通，了解业务的运作方式、数据的来源和去向、数据的使用频率和重要性等。
以一个学校的成绩管理系统为例，老师需要录入学生的成绩，学生可以查询自己的成绩，学校领导要统计各班级的成绩情况。
那么我们就要明确这些不同角色对数据的操作和需求。
接下来，就是概念模型的设计。
概念模型通常使用 ER 图（EntityRelationship Diagram，实体关系图）来表示。
在 ER 图中，实体代表系统中的对象，如学生、课程、成绩等；关系则表示实体之间的关联，如学生选修课程、课程有相应的成绩。
通过绘制 ER 图，可以直观地看到系统中各个实体和它们之间的关系，有助于发现潜在的问题和优化数据结构。
完成概念模型设计后，就进入了逻辑模型的设计阶段。
常见的逻辑模型有层次模型、网状模型和关系模型。
目前，关系模型是应用最广泛的，如 MySQL、Oracle 等数据库管理系统都是基于关系模型的。
在关系模型中，数据被组织成一张张二维表，表与表之间通过主键和外键建立联系。
在设计逻辑模型时，要确定每个表的字段（属性）、数据类型、约束条件等。
字段的选择要根据需求来确定，只包含必要的信息，避免冗余。
数据类型的选择要考虑数据的取值范围和存储效率。
例如，整数类型适合存储数量、年龄等整数数据；字符串类型适合存储姓名、地址等文本数据。
数据库设计底层逻辑
数据库设计底层逻辑
当然，让我们用更通俗的话来说说数据库设计是怎么一回事。
想象一下，数据库就像是一个超级智能的电子文件柜。
这个文件柜不仅要帮你把各种资料分门别类放好，还要能在你需要的时候，迅速找到任何一张纸条或者文件。
规划怎么放东西：首先，你要想好哪些资料该放一起，比如所有关于“客户”的信息就放在一个叫做“客户”的抽屉里。
这就像是逻辑设计，你得画个草图，决定每个抽屉（表）里要放哪些小格子（字段），还有这些抽屉之间怎么互相连接（关系）。
决定怎么摆放最顺手：接着，你得考虑实际怎么摆放这些东西能让找东西最快。
比如，经常要查的东西是不是应该放在容易拿到的地方，或者做个标签目录（索引），这样一翻就能找到。
这就是物理设计，得根据实际情况来调整，让数据库跑得飞快。
快速找东西的秘诀：数据库里有个神奇的寻宝图（查询处理），能根据你的指令，比如“找出所有北京的客户”，快速规划出一条最佳路线，直接带你到目标位置，不用一个个抽屉乱翻。
确保一切井井有条：当很多人同时往这个文件柜里放东西或者拿东西时，就需要有个管理员来维持秩序，不让大家撞车或者搞乱了东西。
这就是并发控制和事务管理，保证每个人的操作互不影响，而且一旦出错还能恢复原状。
安全大门和钥匙：最后，为了保护这些重要资料不被随便翻看或篡改，你还会给这个文件柜加上锁，只给信任的人配钥匙。
这就是安全性与权限管理，确保每个用户只能看到和做他们被允许的事。
所以，数据库设计就是一门艺术，既要让数据存得巧妙，又要保证用起来方便快捷，还不能出乱子，安全可靠。
数据库逻辑设计
数据库逻辑设计
数据库逻辑设计是数据库系统开发的重要环节，是数据库系统开发效率及性能的重要影响因素。
本文从数据库逻辑设计的定义、逻辑设计的过程以及特点等几个方面来阐述什么是数据库逻辑设计以及它的作用。
数据库逻辑设计一般指的是一种数据库系统设计方法，它将用户对数据库系统的要求以逻辑模型形式表示出来。
逻辑模型是一种抽象概念，它将外部主题（如用户、项目等）及其关系表示出来，数据库系统将根据逻辑模型制定数据库设计及数据存储规范。
数据库逻辑设计是一个有系统的过程，有别于物理设计，它不会直接参与实际数据存储介质的选择及映射。
它的主要内容包括：确定数据的组织形式、建立概念模型、定义数据元素及其结构、建立关系模型及关系表、分析及确定数据依赖关系等。
数据库逻辑设计具有以下特点：
1.象性。
数据库逻辑设计是逻辑模型的抽象，它不会涉及底层实现的细节。
2.容易调整。
逻辑模型的构建不会局限于特定的物理实现，主观开发者可以轻松调整以适应新的需求。
3.于编程。
由于已经定义了数据的结构及关系，程序开发者可以轻松的在逻辑模型的基础上进行编程。
以上是有关数据库逻辑设计的概况，它是数据库系统开发中最重要也是最基本的一部分，只有正确合理的逻辑设计，才能保证后续的
物理设计及程序开发能够得到正确的运行效果，因此数据库逻辑设计活动在创建和维护数据库系统中占据重要比例。
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聚簇的局限性
1. 聚簇只能提高某些特定应用的性能 2. 建立与维护聚簇的开销相当大
关系数据模型的优化通常以规范化理论为指导
数据模型优化的步骤
确定函数依赖关系 消除冗余 确定范式 对于不满足要求的范式进行分解
一般要求第三范式 对关系模式进行必要的分解，提高数据操作的
效率和存储空间的利用率(??)
例：在关系模式 学生成绩单(学号,英语,数学,语文,平均成绩) 中存在下列函数依赖： 学号→英语 学号→数学 学号→语文 学号→平均成绩 (英语, 数学, 语文)→平均成绩
信息系的500名学生分布在500个不同的物理块上时，至少 要执行500次I/O操作
如果将同一系的学生元组集中存放，则每读一个物理块可得 到多个满足查询条件的元组，从而显著地减少了访问磁盘 的次数
聚簇的用途
节省存储空间
聚簇以后，聚簇码相同的元组集中在一 起了，因而聚簇码值不必在每个元组中 重复存储，只要在一组中存一次就行了
选择索引存取方法的一般规则
– 如果一个(或一组)属性经常在查询条件中出现，则 考虑在这个(或这组)属性上建立索引(或组合索引)
– 如果一个属性经常作为最大值和最小值等聚集函数 的参数，则考虑在这个属性上建立索引?
– 如果一个(或一组)属性经常在连接操作的连接条件 中出现，则考虑在这个(或这组)属性上建立索引
– 对要运行的事务进行详细分析，获得选择物理 设计所需参数
– 充分了解所用RDBMS的内部特征，特别是系 统提供的存取方法和存储结构
选择物理数据库设计所需参数
数据库查询事务
查询的关系 查询条件所涉及的属性 连接条件所涉及的属性 查询的投影属性
选择物理数据库设计所需参数
– 数据更新事务
例如：上例中，如何经常要查询某病人的入院时 间（用于结账），若将联系并入病床方显然会 降低效率。
1：n联系的转化
K E1 1 r n E2
h
absຫໍສະໝຸດ 转化为一个独立的关系模式,与该联系相连的各实体的 码以及联系本身的属性均转换为关系的属性，而关系 的码为n端实体的码
与n端的关系模式合并
R1(k,a),R2(h,b,k,s)
为一般顾客建立视图： 产品1（产品号，产品名，规格，单价）
为产品销售部门建立视图： 产品2（产品号，产品名，规格，单价，车间，生产负责人） 顾客视图中只包含允许顾客查询的属性 销售部门视图中只包含允许销售部门查询的属性 生产部门则可以查询全部产品数据 可以防止用户访问不允许他们查询的数据，保证系统的 安全性
1
病床
病号 姓名 性别 病因
床号 ？
长度
高度
1：1联系转化中存在的问题
理论上，1:1联系可以向任意一方合并，但是 但在一些情况下，与不同的关系模式合并效率 会大不一样。因此究竟应该与哪端的关系模式 合并需要依应用的具体情况而定。由于连接操 作是最费时的操作，所以一般应以尽量减少连 接操作为目标。
三个或三个以上实体间的一个多元联系转
换为一个关系模式，包含了相关实体的码 及其自身的属性
教师
教授
班级
课程
具有相同码的关系模式可以合并
例如 班级（班号,班名,人数） 班主任（班号,姓名,性别）
课本第223页
提问
7.4.2 数据模型的优化
得到初步数据模型后，还应该适当地修改、调整 数据模型的结构，以进一步提高数据库应用系统 的性能，这就是数据模型的优化
K
h
E1
r
E2
a
b
s
– 转换为一个独立的关系模式,则与该联系相关的实体的码及其本身的 属性均转化为关系的属性
R1(k,a),R2(h,b),R3(k,h,s)
– 与某一端实体对应的关系模式合并，则在关系中加入另一关系的码和 联系的属性
R1(k,a,h,s),R2(h,b)
1:1联系转化例
病人 1 入住
7.5 数据库的物理设计
数据库的物理设计
– 数据库在物理设备上的存储结构与存取方法称为数据 库的物理结构，它依赖于选定的数据库管理系统
– 为一个给定的逻辑数据模型选取一个最适合应用环境 的物理结构的过程，就是数据库的物理设计
7.5.1数据库物理设计的内容和方法
设计数据库物理结构的准备工作
1:n联系转化例
学生 n 属于 1 班级
学号 姓名 性别
班号
出生
职务
班名 人数
m:n联系的转化
K E1 m r n E2
h
a
b
s
直接转化为一个关系，包括与联系相关的实体的码以及 本身的属性
R(k,h,s)
m:n联系转化例
学生 n 选秀 m 课程
学号 姓名 性别 出生
课号 ？
课名
学分
多元联系的转化
被更新的关系 每个关系上的更新操作条件所涉及的属性 修改操作要改变的属性值
– 每个事务在各关系上运行的频率和性能要求
7.5.2 关系模式存取方法的选择
DBMS常用存取方法
– 索引方法
目前主要是B+树索引方法 经典存取方法，使用最普遍
– 聚簇（Cluster）方法 – HASH方法 索引方法一定优于无索引的方法？
提问
7.4.3 设计用户子模式（视图）
定义用户外模式时应该注意的问题 包括三个方面：
(1) 使用更符合用户习惯的别名 (2) 针对不同级别的用户定义不同的View ，以满足
系统对安全性的要求 (3) 简化用户对系统的使用
[例] 关系模式产品（产品号，产品名，规格，单价，
生产车间，生产负责人，产品成本，产品合格率，质量等级）
关系上定义的索引数过多会带来较多的额外开 销
– 维护索引的开销 – 查找索引的开销
聚簇
– 为了提高某个属性（或属性组）的查询速度，把这个 或这些属性（称为聚簇码）上具有相同值的元组集中 存放在连续的物理块称为聚簇
聚簇的用途
大大提高按聚簇码进行查询的效率
例：假设学生关系按所在系建有索引，现在要查询信息系的 所有学生名单。
7.4 数据库的逻辑设计
逻辑结构设计的任务
把概念结构设计阶段设计好的基本E-R图转 换为与选用DBMS产品所支持的数据模型相 符合的逻辑结构
逻辑结构设计的步骤
7.4.1 E-R图向关系模型的转换
要解决的问题
– 联系向模式转化
一般地，实体均可转化为关系模式
– 确定模式的属性和码
1：1联系的转化