O_数据库建模基础与实例
IDEF0建模方法
具 有
质量计划• 产品号（FK）
检测规程
具有 • 确定
产品技术性能指标 产品号（FK）
• 性能指标数据表
6 信息系统建模工具
3、IDEF1X方法 应用
质量计划 产品号（FK） 检测规程
物料 物料编号（PK） 物料名称
具有
•
物料质检计划 产品号（FK） 物料编号（FK）
检测规程
指导 检测
Mechanism指“机制”，可以看作系统的支持， 如设备能力、数据库、运行平台等；
箭头表示计划、数据、设备、信息等，可附注说明；
IDEF0箭头实例
总之，输入输出箭头表示活动进行的是什 么(what)，控制箭头表明为何这么做 (why)，而机制箭头表示如何做(how)。
2、IDEF0方法
蓝图 工单 调度表
结点树：
结点号是由盒子的编号推导出 来的。活动图的所有结点号都 用字母A开头。最顶层图形为 A0图，在A0以上只用一个盒子 来代表系统内外关系的图，编 号为A—0。(读作“A减0”，必 要时还可有A一1，A一2）。
应用举例：
基于ASP虚拟企业构建过程的IDEFO模型
IDEFO在建模的开始，先定义系统的内外关系和来龙去 脉。用一个盒子及其接口箭头来表示，确定了系统范围。
3、IDEF1X方法 分类联系：
实体-A / 1 关键字属性--A
产品对象 / 1
关系名
分类关系
分为
实体-B / 2
实体-C/ 3
实体-D / 4
装配件 / 2
零件/ 3
标准件 / 4
6 信息系统建模工具
3、IDEF1X方法 非确定联系：
实体-A / 1 关键字属性--A
数据分析与数据建模
数据缺失与异常的处理
缺失数据处理
对于缺失的数据，可以采用插值、删除等方法进行处理。插值方法可以根据已有的数据点进行线性插 值或多项式插值；删除方法则直接将缺失的数据点删除。
异常值处理
对于异常值，可以采用删除、替换等方法进行处理。删除方法直接将异常值删除；替换方法则可以用 均值、中位数或众数等代替异常值。在处理异常值时，可以采用基于统计的方法，如Z分数法、IQR法 等，对异常值进行识别和判断。
预测未来销售趋势，制定合理的库存计 划和采购策略。
详细描述
分析消费者购买习惯和偏好，识别畅销 商品和滞销商品。
案例二：金融风控数据分析与数据建模
总结词：通过分析金融 交易数据，识别异常行 为和潜在风险，保障资
金安全。
01
监测交易活动，识别可 疑交易和欺诈行为。
03
预测市场走势，为投资 决策提供依据，降低投
04 数据分析方法与技术
描述性分析
总结
描述性分析是对数据进行简单的统计和整理 ，以揭示数据的基本特征和规律。
描述性分析步骤
数据收集、数据清洗、数据整理、数据展示 。
描述性分析工具
Excel、Tableau、Power BI等。
预测性分析
总结
预测性分析是通过建立数学模型，利用历史数据预测未来的趋势和 结果。
数据分析的重要性
数据分析在现代商业、科研、政府和社会等领域中发挥着越来越重要的作用。通过对数据进行深入分析，可以发 现隐藏的模式、趋势和关联，为决策提供有力支持，推动业务创新和改进。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转 换等。
数据分析
运用统计分析、可视化等方法 ，深入挖掘数据中的信息。
数据库建模
软件工程环境综合实践结业论文—数据建模1.1数据建模的基本概念在设计数据库时，对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构，这一过程就称为数据库建模。
数据建模中的三种模型的简介a）概念模型把现实世界中的客观对象抽象为某一种信息结构，这种信息结构并不依赖于具体的计算机系统，不是某一个数据库管理系统①BMS）支持的数据模型，而是概念级的模型，成为概念模型。
b）逻辑模型逻辑模型是对概念模型的扩展。
不仅定义了描述概念模型中对象的相关属性，而且定义了对象之间的逻辑关系，比如：聚合、扩展。
在数据仓库中，它关联着逻辑模型和物理模型两方。
目前最流行就是关系模型也就是对应的关系数据库。
常见的实体联系有：一对一联系，一对多联系，多对多联系。
c）物理模型物理模型定义了数据的物理存储方式。
通常是我们定义的一种数据库。
如关系数据库中的一些对象为表、视图、字段、数据类型、长度、主键、外键、索引、约束、是否可为空、默认值。
1.2MDA转化模型驱动架构（MDA ）的模型转换提供了一个完全可配置的方式将一个模型中的元素和模型片段从一个域转换到另一个域。
这通常涉及到平台无关模型（PIM ）元素转换成指定平台的模型（PSM ）的元素。
从单一的、平台独立的元素到可以负责创建跨多个域的多个平台相关的元素。
也就是说从概念模型可以转化成任何语言的逻辑模型，没有平台的限制，例如：java 、C++、c#等等，数据库建模的时候我们可以给它转化成具体的数据库管理系统。
a ）定义配置转换EA 中提供了MDA 转换模板，打开EA 工具下的Tools 目录下的MDATransformationTemplates,得到下图：本文讲的是数据建模，因此我们选择DDL 语言，在DDL 转换中主要是将逻辑图中的类转化为物理存储系统中的表：比讣'=n-1 Sif c2fl5->Sttre'3type==,'enuncr-3ti[in"S2 KendTeflplafte-S46^STRAMSF(MR_llEFffiEfiKEC labile")(7STRAHSWH-CURfliEhlT ("langu^e J FtEtMjrjw”E l-3nguagE=£qt£^enQp-tI>Ef-9u]LtDat-ab4HseKqt!K9Klijst -"At±ribute'jEepHratnr-"\n"直indent-""S IB Slf e-JetiTypt !-4AssociBtian-K1214 15 16 17 12心U KliTt="Comectar *辭亡TP将类中Attribute 转换为表的列:DDL 尸IM ..L 初时氓赶陆舌Marr 亡耳■占g 吾|0»^紅S H OKS 0M 夢哥 daaeinerTace — 哉沁j 亡5 Lrk&d 否Lr^ed Base 否brtodClflEhlprf-SC?!S Oparatis 舌 Pjramder 否 Comector 習 氐供僧S饬—:;i 占•，叶PirirtaryKey naiE=^tX%C.CWVERT_IWE.(claj-sMane t ，"F B ^CH I 匚ore"j."CaiEl 匚Bie type-®qtSL®C.OMVEHT_TypEi ；genOptlDefaultl>al3ba5t J "Inttgsr ')K¥qtf将类中的Connector创建为表的外键:在DDL转换中，主要是上面三种的转换，对于Operation、Parameter等都没有定义。
数据库课程设计实例100例
数据库课程设计实例100例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：数据库课程设计是计算机科学与技术专业中非常重要的一门课程，通过设计实例来锻炼学生的数据库应用能力和实践能力。
在这篇文章中，我将为大家分享100个关于数据库课程设计实例的案例，希望能够对大家有所帮助。
1.学生信息管理系统这是一个简单的数据库设计案例，主要包括学生的基本信息管理，课程信息管理和成绩管理，可以帮助学生熟悉数据库的基本操作。
2.图书管理系统这个案例主要是针对图书馆的管理系统，包括图书信息管理，借阅还书管理和读者信息管理等功能，可以综合运用数据库的增删改查等操作。
4.电商平台这个案例主要是针对电商平台的数据库设计，包括商品信息管理，用户信息管理和订单管理等功能，可以让学生了解大规模数据库设计的思路。
8.网站访问日志分析系统这个案例主要是针对网站访问日志分析系统的数据库设计，包括网站访问信息管理，日志分析和用户行为分析等功能，可以帮助学生了解数据库在大数据处理中的应用。
58第二篇示例：数据库课程设计是计算机科学与技术专业中非常重要的一门课程，通过学习数据库课程设计，学生可以掌握数据库设计与管理的基本原理和方法，从而能够独立完成复杂的数据库设计与开发工作。
为了帮助学生更好地理解数据库课程设计的内容，本文将介绍100个数据库课程设计实例，希望能够对学生有所帮助。
1. 学生信息管理系统设计一个学生信息管理系统，包括学生基本信息、课程信息、成绩信息等模块，能够实现学生信息的录入、查询、修改和删除功能。
2. 图书管理系统设计一个图书管理系统，包括图书基本信息、借阅信息、录入图书、查询图书、借阅图书等功能。
3. 超市库存管理系统设计一个超市库存管理系统，包括商品信息、库存信息、进货信息、销售信息等功能，能够实现库存的实时管理。
10. 健身房会员管理系统设计一个健身房会员管理系统，包括会员信息、健身项目信息、健身计划信息、签到信息等功能，实现健身房会员的管理。
UML第4课数据建模
7. 创建列(column)。在表中创建每一列，包括列名、列的属性等。
8. 创建关系(relationship)。如果表与表之间存在关系，则创建它们 之间的关系。
9. 在必要的情况下对数据模型进行规范化，如从第二范式转变为 第三范式。
第4章 数据建模
3
4．1 基本概念
数据库数据的总体逻辑结构称为模式(Schemas)。
关系数据库数据的总体逻辑结构是关系模式，这些数据结构的关 系模式通过各种表来描述。
一个面向对象的系统，要利用关系数据库来表示对象模型 需要进行一定的转换，即把面向对象模式的数据模型转换 成关系模式的数据模型。其思想可以用如图所示的建模方 法表示。
对象类间的一对一关联。
可以在两个对象类转换成的关系模式中的任意一个模式内加 入一个外键，指向另一个模式的主键，即可建立两个表之间 的连接。
对象类间的一对多关联。
可以通过在具有多个对象的类的关系模式中加入一个外键， 指向另一模式的主键建立两个表的连接。
实现对象类间的多对多关联。
需要将类之间的关联也设计成一个类——关联类，把一个多 对多的关联转化成两个一对多的关联。引入的该关联类映射 为关系数据库中的一个关联表，用来映射关联对象。在新增 的关联表中设置一个标识符作为主键，加入两个外键分别指 向初始关联的两个关系模式表的主键。
16
4.3 数据库设计的步骤
结合Rose 2003工具提供的功能来说明如何用UML的类图进 行数据库设计，在Rose 2003中数据库设计的步骤如下：
1. 创建数据库对象。这里所说的数据库对象是指Rose中构件图中 的一个构件，其版型为Database。
数据库建摸PPTPPT课件
数据库建模的基本概念
01 数据模型
数据模型是数据库的抽象表示，包括实体、属性、 关系等概念。
02 E-R图
实体-关系图，用于描述实体、属性、关系等概念 的工具。
03 数据字典
包含数据库中所有数据元素及其属性的元数据。
数据库建模的流程
概念设计
使用E-R图等工具进行概念设 计，确定实体、属性和关系。
物理设计
确定数据库的存储结构、索引、 分区等物理属性。
需求分析
了解和分析用户需求，确定系 统需要的数据和功能。
逻辑设计
将概念设计转化为具体的数据 库结构，包括表、字段、主键、 外键等。
实施与维护
根据设计创建数据库，并进行 日常维护和优化。
02
数据模型
概念模型
1 2 3
概念模型定义
概念模型是一种抽象的数据模型，用于描述现实 世界中的实体、属性和它们之间的关系。
Microsoft SQL Server Management Studio (SSMS)
Oracle SQL Developer
常见的数据库建模工具
SQLite Studio Navicat for MySQL
Toad for MySQL DBeaver
数据库建模工具的使用方法
打开数据库建模工具，选择新建数据库 模型或打开现有模型。
数据库建模PPT课件
目录
• 数据库建模概述 • 数据模型 • 数据库设计 • 关系数据库 • 数据库建模工具 • 数据库建模实践
01
数据库建模概述
定义与重要性
定义
数据库建模是指使用图形化工具和规范化的概念来描述 和设计数据库结构和数据关系的过程。
重要性
《数据仓库建模》课件
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于数据分析、 报表生成和数据挖掘等高级应用场景。
第三章
数据仓库建模理论
C ATA L O G U E
维度建模理论
总结词
维度建模理论是一种以业务需求为导向的数据仓库建模方法，通过构建事实表和维度表来满足业务分析需求。
01
CATALOGUE
02
05
索引技术
索引概述
01
索引是提高数据仓库查询性能的重要手段，通过建立索引
可以快速定位到所需数据，避免全表扫描。
索引类型
02
常见的索引类型包括B树索引、位图索引、空间索引等，根据
数据仓库中数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。
索引维护
03
定期对索引进行维护，如重建索引、更新统计信息等，以
包括数据库连接技术、数据抽取技术、数据转 换技术、数据加载技术和元数据管理等。这些 技术是ETL过程的基础，确保了ETL过程的稳定 性和高效性。
提供了图形化界面和自动化功能，使得ETL过程 更加高效和易于管理。常见的ETL工具有 Apache NiFi、Talend、Pentaho等。
ETL工具
数据仓库的性能优化
对数据进行必要的转换和处理，以满足业务需求和数据仓库模 型的要求。
ETL过程
数据存储
将转换后的数据加载到数据仓库中， 确保数据的存储安全和可靠。
数据加载策略
根据数据量、数据变化频率等因素选 择实时加载或批量加载。
数据审计
记录数据的加载过程和结果，以便进 行数据审计和追溯。
ETL技术
ETL工具和技术
第一章 数 据 仓 库 建 模
目录
数据建模方法及步骤
数据建模方法及步骤一何为建模？数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。
简单来说，操作型系统保存数据，分析型系统使用数据。
前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。
后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。
通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）—联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）—联机分析处理。
针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。
这里就涉及到数据建模问题。
即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。
在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。
在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。
下面分别说明下：ER模型OLAP中的ER模型，与OLTP中的有所区别。
其本质差异是站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系的抽象。
星型模型星型模型，是维度模型在关系型数据库上的一种实现。
该模型表示每个业务过程包含事实表，事实表存储事件的数值化度量，围绕事实表的多个维度表，维度表包含事件发生时实际存在的文本环境。
这种类似于星状的结构通常称为"星型连接"。
其重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。
在星型模型基础上，在复杂场景下还可以进一步衍生出雪花模型。
多维模型多维模型，是维度模型的另一种实现。
当数据被加载到OLAP多维数据库时，对这些数据的存储的索引，采用了为维度数据涉及的格式和技术。
性能聚集或预计算汇总表通常由多维数据库引擎建立并管理。
由于采用预计算、索引策略和其他优化方法，多维数据库可实现高性能查询。
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Agenda
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UML和数据库模型 和数据库模型 UML数据库建模 数据库建模 数据库建模实例 本章小结
概念模型建模
逻辑模型建模
物理模型
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对数据库表、视图等实体建模：数据库表《 对数据库表、视图等实体建模：数据库表《Table》、 》 视图《 视图《View》、索引《Index》、存储过程《Stored 》 索引《 》 存储过程《 Procedures》、触发器《Trigger》 》 触发器《 》 对数据列建模
物理模型实例
Agenda
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UML和数据库模型 和数据库模型 UML数据库建模 数据库建模 数据库建模实例 本章小结
构建概念模型
• •
数据库是一种最常用的数据留存的手段， 数据库是一种最常用的数据留存的手段，因此对于一个 软件系统而言， 软件系统而言，要保存的信息主要是实体类 数据库的概念模型和软件的概念模型是同时开发的， 数据库的概念模型和软件的概念模型是同时开发的，从 某种意义上甚至可以认为它们是同一个模型
键类别 备选键 自生成 候选键 外键 自然键 主键 代理键 构造型 《AK》 《Auto Generated》 《CK》 《FK》 《Natural》 《PK》 《Surrogate》 说明 标识该列为备选键，也称为次要键 该列的值由数据库生成 该列是实体的候选键的一部分 该列为数据库表外键的一部分 该列为数据库自然键的一部分 该列为数据库主键的一部分，主键决定唯一列 该列为数据库表中一个代理键
数据库建模基础与实例
《UML面向对象建模基础》 UML面向对象建模基础 面向对象建模基础》
知识图谱
Agenda
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UML和数据库模型 和数据库模型 UML数据库建模 数据库建模 数据库建模实例 本章小结
Agenda
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UML和数据库模型 和数据库模型 UML数据库建模 数据库建模 数据库建模实例 本章小结
构建逻辑模型
构建物理模型
•ห้องสมุดไป่ตู้
根据数据表的特点进行调整 --根据数据库开发的难易程度对逻辑模型进行相应调整 根据数据库开发的难易程度对逻辑模型进行相应调整 --根据数据库 根据数据库 的范式理论对 其进行规范化 调整
构建物理模型
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确定属性的数据类型和长度
Agenda
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UML和数据库模型 和数据库模型 UML数据库建模 数据库建模 数据库建模实例 本章小结
构建逻辑模型
• • •
Developer：表示开发人员，包含dID（主键），登录名 ：表示开发人员，包含 ），登录名 （主键）， ）、密码 ）、级别 （LoginName）、密码（Passwd）、级别（level） ）、密码（ ）、级别（ ） TimeLog：一条时间日志（唯一tlID为键），外键 ：一条时间日志（唯一 为键），外键dID、 为键），外键 、 tID，开始时间（beginTime）/结束时间（endTime）、 结束时间（ ，开始时间（ ） 结束时间 ）、 中断次数（ ）、中断时长 中断次数（breakCount）、中断时长（breakTime）、 ）、中断时长（ ）、 关键字信息（ 关键字信息（keyInfo） ） Schedule：存储每个开发人员的日程安排信息，应该包 ：存储每个开发人员的日程安排信息， 含的信息有：主键sID、开发人员 （dID）、日期 ）、日期 含的信息有：主键 、开发人员ID（ ）、 来表示）、上下午（ （sDate来表示）、上下午（flag）以及相应的描述信息 来表示）、上下午 ） （sDesc）。 ）。
构建逻辑模型
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Project：表示一个项目，要有项目ID（projID、主键） ：表示一个项目，要有项目 （ 、主键） 项目名称（ ）、项目描述 项目名称（projName）、项目描述（projDesc） ）、项目描述（ ） TaskPackage：类似于一个文件夹，要有ID（tID、主 ：类似于一个文件夹，要有 （ 、 ）、父节点的 父节点的ID（ ），外键 键）、父节点的 （pID），外键 ），外键projID，任务包名称 ， （tpName）和任务包描述（tpDesc） ）和任务包描述（ ） Task：用来表示具体的任务，两个外键projID和tID ， ：用来表示具体的任务，两个外键 和 计划开始（ 计划结束（ “计划开始（beginPlan）”/“计划结束（endPlan）和 ） 计划结束 ） 实际开始（ 实际结束（ “实际开始（beginDate）”/“实际结束（endDate）”， ） 实际结束 ） 该任务执行人（ 该任务执行人（performID，外键，连接开发人员表）、 ，外键，连接开发人员表）、 难度系数（ 难度系数（quotiety）及最终的代码行数（KLOC） ）及最终的代码行数（ ）
本章小结
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首先比较了数据库模型与类模型， 首先比较了数据库模型与类模型，阐述了它们共同点和 区别 引出数据库建模时采用的概念数据模型、 引出数据库建模时采用的概念数据模型、逻辑数据模型 和物理数据模型三种形式 结合前面的UML模型知识，分别阐述了用UML来构建 模型知识，分别阐述了用 结合前面的 模型知识 来构建 概念、逻辑、 概念、逻辑、物理三种模型的方法和要点 介绍了RUP所建议的、用于数据库建模的一套profile 所建议的、用于数据库建模的一套 介绍了 所建议的 通过实例阐述了如何从概念模型演变到逻辑模型， 通过实例阐述了如何从概念模型演变到逻辑模型， 然后再如何在逻辑模型的基础上， 然后再如何在逻辑模型的基础上，针对 某种特定的数据库完成物理模型的构建
数据库模型与类模型
项目 核心工作 数据 关联 目标
数据库建模 识别数据实体(data entity) 将数据属性分配给数据实体 多重性、继承、组合、聚合 关注于数据
类建模 识别类(在领域建模时主要是实体类) 将属性和操作分配给类 多重性、继承、组合、聚合 关注于对象
数据模型的三种形式
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概念模型： 概念模型：典型的概念模型只对领域中的实体和主要领 域实体之间的关系建模， 域实体之间的关系建模，与技术细节无关 逻辑数据模型（ ）：LDM不仅揭示了数据实体、 不仅揭示了数据实体、 逻辑数据模型（LDM）： ）： 不仅揭示了数据实体 数据实体之间的关系， 数据实体之间的关系，还描述了这些数据实体的数据属 性；不过它仍然是与设计细节无关的 物理数据模型（ ）：用来表现数据库的内部 物理数据模型（PDM）：用来表现数据库的内部 ）： schema设计的，它揭示了数据表、表中的数据列，以及 设计的， 设计的 它揭示了数据表、表中的数据列， 数据表之间的关系