第4讲_需求分析阶段-数据建模
数据库设计分为以下设计阶段

数据库设计分为以下设计阶段
数据库设计分为以下设计阶段:
1. 需求分析阶段:确定数据库的功能和目标,收集和分析用户需求,明确数据库要存储和处理的数据内容。
2. 概念设计阶段:根据需求分析的结果,进行数据建模,确定实体、属性、关系和约束。
常用的数据建模方法包括实体-关系模型(ER模型)和层次模型。
3. 逻辑设计阶段:将概念设计转化为数据库管理系统(DBMS)支持的数据模型,如关系型数据库模型(如SQL)或面向对象数据库模型。
设计数据库的表结构、字段、索引和关系。
4. 物理设计阶段:根据逻辑设计的结果,确定数据库在物理存储层面上的组织结构,包括表空间、文件组织和存储策略等。
优化和调整数据表的结构和索引,以提高数据库的性能和效率。
5. 安全性设计阶段:设计数据库的访问控制策略,包括用户权限、角色和安全策略。
确保只有授权的用户可以访问数据库,并且能够保护数据库中的数据免受安全威胁。
6. 应用程序接口(API)设计阶段:确定数据库与外部应用程序之间的接口和交互方式,包括数据输入、输出和查询。
设计数据库的存储过程、触发器和函数等,以支持应用程序的功能需求。
7. 性能优化和调整阶段:在数据库的实际运行过程中,根据性能监控和评估结果,进行优化和调整。
包括索引优化、查询优化和数据库配置调整等,以提高数据库的性能和效率。
8. 数据库备份和恢复设计阶段:制定数据库的备份策略和恢复策略,确保数据
库的数据可以及时备份和恢复,以应对可能的故障和灾难情况。
9. 数据库管理和维护阶段:定期监控和维护数据库,包括性能监控、空间管理、数据清理和备份验证等,以确保数据库的稳定和可靠运行。
数据模型构建步骤

数据模型构建步骤数据模型是一个描述现实世界中的事物和关系的抽象工具,它在数据库设计和管理中扮演着重要的角色。
本文将介绍数据模型构建的基本步骤,包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等。
一、需求分析在进行数据模型构建之前,我们首先需要进行需求分析。
需求分析旨在明确用户的需求和业务规则,为后续的数据建模提供基础。
在需求分析阶段,我们可以采用各种方法,如面谈、观察和文档分析等,以获取尽可能全面的需求信息。
二、概念设计概念设计是数据模型构建的第二个步骤,它的目的是建立实体、关系和约束等概念模型。
在概念设计阶段,我们可以使用实体关系图(ER图)等工具来描述现实世界中的事物及其之间的关系。
此外,还可以使用实体属性关系图(EER图)来扩展ER图的表达能力。
在进行概念设计时,我们要注意以下几点:1. 确定实体:通过分析需求,识别出现实世界中的实体,如人、物、事件等。
2. 确定关系:确定实体之间的关系,包括一对一、一对多和多对多等。
3. 定义属性:为实体和关系定义属性,用于描述其特征和行为。
4. 确定约束:确定实体和关系之间的约束条件,如主键、外键和参照完整性约束等。
三、逻辑设计逻辑设计是数据模型构建的第三个步骤,它的目的是将概念模型转化为与具体数据库管理系统(DBMS)相关的数据模型,如关系模型或面向对象模型等。
在逻辑设计阶段,我们需要根据实际情况选择适合的数据模型,并进行细化和优化。
在进行逻辑设计时,我们要注意以下几点:1. 选择数据模型:根据项目需求和技术要求,选择适合的数据模型,如关系模型、面向对象模型或者面向文档模型等。
2. 划分表结构:将概念模型中的实体和关系转化为具体的表结构,并确定字段的数据类型、长度和约束等。
3. 确定索引:根据查询需求和性能要求,确定表的索引策略,并创建相应的索引。
4. 规范化设计:对表结构进行规范化,以保证数据的一致性和完整性。
四、物理设计物理设计是数据模型构建的最后一个步骤,它的目的是确定数据库的物理存储结构,包括表空间、数据文件和日志文件等。
数据分析阶段性计划

数据分析阶段性计划数据分析是一个非常重要的环节,它能够从海量的数据中提取有价值的信息,为企业的决策提供有力的支持。
为了确保数据分析的顺利进行,制定一个阶段性的计划是非常必要的。
第一阶段:需求分析在数据分析的前期,需要和需求方进行充分的沟通和了解。
明确需求方想要从数据分析中获得什么样的结果,以及对分析结果的要求和期望。
在需求分析阶段,还应该将企业的战略目标和短期目标考虑进来,确保数据分析的结果对企业的决策具有实际意义。
第二阶段:数据收集与清洗在数据分析的过程中,数据的质量和准确性非常重要。
因此,需要收集并清洗相关的数据。
数据的收集可以通过多种途径进行,包括从数据库中导出数据、通过API接口获取数据、爬取网页等。
而数据的清洗则是为了排除数据中的错误、缺失值等,确保数据的可靠性。
第三阶段:数据整理与探索性分析在数据清洗完成后,需要对数据进行整理和探索性分析。
数据整理的目的是将数据源进行整合,并进行必要的数据转换。
数据转换可以包括对数据进行聚合、筛选、排序等操作,以满足实际分析的需要。
而探索性分析则是对数据进行初步的探索,包括数据可视化、统计描述、相关性分析等。
通过探索性分析,可以初步了解数据的特征和规律。
第四阶段:数据建模与分析在数据整理和探索性分析的基础上,可以进行数据建模和分析。
数据建模是根据需求方的要求和问题,选择合适的建模方法和模型进行数据分析。
常见的数据建模方法包括回归分析、决策树、聚类分析等。
在数据建模的过程中,需要根据建模结果进行模型的调优和选择。
而数据分析则是对建模结果进行解释和分析,得出结论并进行可视化展示。
第五阶段:报告撰写与沟通数据分析的最后一步是报告的撰写和沟通。
在撰写报告时,需要将整个数据分析的过程,包括需求分析、数据收集与清洗、数据整理与探索性分析、数据建模与分析等进行详细的记录和总结。
报告的撰写应该清晰明了,易于理解,并根据需求方的要求进行报告的呈现方式选择。
报告完成后,还需要与需求方进行充分的沟通和交流,确保数据分析的结果得到理解和认可。
系统需求分析与建模

系统需求分析与建模一、引言对于系统的设计与开发来说,需求分析与建模是至关重要的环节。
系统需求分析与建模可以帮助我们全面理解用户的需求,并将其转化为系统功能与特性的清晰描述。
本文将探讨系统需求分析与建模的基本概念、方法和工具,并介绍如何有效地进行需求分析与建模。
二、系统需求分析系统需求分析旨在识别和明确系统的功能、性能和约束条件。
以下是系统需求分析的几个主要步骤:1. 需求获取和理解需求获取是指通过与用户、业务分析师和相关利益相关者的沟通来收集和理解系统需求。
这可以通过面对面的会议、问卷调查、用户访谈等方式进行。
重要的是要确保获取到的需求能够准确反映用户的期望和业务的要求。
2. 需求分析和整理需求分析的目标是将收集到的需求进行分类、整理和整合。
可以使用流程图、数据流图、用例图等工具来分析和描述系统的功能和流程。
同时,需求分析还包括对需求的可行性和优先级进行评估。
3. 需求验证和确认在需求分析的最后阶段,需要与用户和相关利益相关者一起验证和确认需求的准确性和完整性。
这可以通过演示、原型展示或者文档审查等方式进行。
目的是确保需求可以满足用户和业务的期望,并且没有遗漏或冲突。
三、系统需求建模系统需求建模旨在将需求以图形化的方式进行描述和表达,以便于更好地理解和交流。
以下是系统需求建模的几个常用方法:1. 用例图用例图是描述系统与其用户之间交互的图形化表示。
用例图可以帮助我们理解系统的功能与角色,并识别各种场景及其对应的用例。
用例图可以用来指导后续的系统设计和开发工作。
2. 数据流图数据流图是描述系统内部数据流动和处理过程的图形化表示。
数据流图以数据流和处理器为中心,展示了系统的功能和数据流动的过程。
数据流图可以帮助我们识别系统的数据流向和处理逻辑。
3. 状态图状态图是描述系统各个对象的状态及其状态变化过程的图形化表示。
状态图可以帮助我们理解系统的行为和状态转换规则。
通过状态图,我们可以更好地描述系统的状态变化及其对应的操作和事件。
数据建模的三个步骤

数据建模的三个步骤一、引言在当今的数据驱动时代,数据建模已成为各种应用领域中不可或缺的一部分。
数据建模是使用数学、统计学、计算机科学等工具,从数据中提取有价值的信息,并将其转化为可用于分析、预测和决策制定的模型的过程。
这些模型可应用于许多领域,如金融、医疗、市场营销和科研等。
本文将介绍数据建模的三个关键步骤:需求分析、模型选择与建立、模型评估与优化。
二、需求分析需求分析是数据建模过程中的第一步,它涉及对特定问题或目标的深入理解,以及确定所需的输入和预期的输出。
这一步骤通常涉及与业务专家或利益相关者的密切合作,以确保模型能够满足实际需求。
需求分析还包括对现有数据的评估,以确定是否需要收集新数据或对现有数据进行清理和预处理。
三、模型选择与建立在需求分析的基础上,选择合适的模型对于数据建模至关重要。
选择模型时,应考虑数据的类型、问题的复杂性、可用的资源以及模型的效率和解释性等因素。
建立模型的过程涉及特征选择、参数设置和模型训练等步骤。
在这个过程中,通常会使用各种算法和统计方法来构建模型,并对其进行调整以优化性能。
四、模型评估与优化模型评估是数据建模过程中的重要环节,它涉及使用测试数据集来评估模型的性能,并对模型的预测能力进行量化。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数和AUC-ROC等。
根据评估结果,可能需要对模型进行调整和优化以提高性能。
优化过程可能包括特征选择、特征工程、调整模型参数或采用不同的算法等步骤。
模型优化是一个迭代过程,目标是找到最优的模型以最大程度地满足需求。
五、结论数据建模是一个多步骤的过程,每个步骤都对最终模型的性能产生重要影响。
从需求分析到模型选择与建立,再到模型评估与优化,每一步都需要仔细规划和执行。
正确的需求分析能确保模型满足实际应用的需求,适当的模型选择和建立则能保证模型的预测精度和效率,而准确的模型评估和优化则能进一步提升模型的性能。
通过遵循这三个步骤,组织和个人可以有效地利用数据进行建模,从而更好地解决各种问题并做出更明智的决策。
第4讲 需求分析工具

(5)可与数据建模工具ERin集成使用 BPwin可与数据库工具ERwin双向同步。使用BPwin可进一步验证 ERwin数据模型的质量和一致性,抓取重要的细节,如数据在何处使 用,如何使用,并保证需要时有正确的信息存在。这一集成保证了新 的分布式数据库和数据仓库系统在实际中对业务需求的支持。 (6)符合美国政府FIPS标准和IEEE标准 支持美国军方系统的IDEFO和IDEF3方法,使得开发人员能够从静 态和动态角度对企业业务流程进行建模,支持传统的结构化分析方法 并能根据DFD模型自动生成数据字典。此外BPwin还支持模型和模型 中各类元素报告的自动生成,生成的文档能够被Microsoft Word和 Excel等编辑。 (7)易于使用,支持Unicode 可以在各种不同语言环境的Windows平台上使用。
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2.开发人员 需求工程涉及的角色(不要与人相混淆,角色是指 一种职责,同一个人可以担当多种角色)包括客户方 (客户、系统使用者)、系统分析师、项目开发及管 理人员。其中系统分析师起到桥梁工程师的作用,负 责完成用户“业务世界(可系统化业务对象)”逻辑 向由软硬件组成的“电脑世界”逻辑的获取和转换过 程。 3. 需求工程3个阶段 需求工程包括需求获取、需求生成和需求验证3个阶 段。
◎商业驱动(产品线瞄准的是长期的商业战略,而不是仅仅走 单); ◎架构驱动(产品线工程依赖一个通用的参考架构,特定项目 架构都基于参考架构进行开发);
◎两阶段生命周期(每个产品基于平台开发,产品和平台有各 自的开发团队和开发生命周期)。
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四、需求分析 CASE工具的具体使用
1.BPwin简介 BPwin 美国 Computer Association公司出品的用于业 务流程可视化、分析和提高业务处理能力的建模CASE环 境。采用BPwin不但能降低与适应业务变化相关的总成本 和风险,还使企业能识别支持其业务的数据并将这些信 息提供给技术人员,保证他们在信息技术方面的投资与 企业目标一致。因此,BPwin作为信息化的业务建模工具 被广泛地、成功地应用于许多位居《财富》500强的大企 业、国防部及美国政府等其他部门。
数仓建设方法论

数仓建设方法论随着大数据时代的到来,数据成为企业发展的重要资源。
为了更好地利用和管理数据,数仓建设成为企业信息化建设的重要环节。
数仓建设方法论是指在数仓建设过程中所采用的一系列方法和原则,旨在帮助企业高效、有序地构建数据仓库,实现数据价值最大化。
一、需求分析阶段在数仓建设的初期阶段,需求分析是关键的一步。
通过与业务部门的沟通和理解,明确企业的业务需求和数据需求,确定数仓的建设目标和规划。
在需求分析阶段,应注重以下几点:1. 充分了解业务需求:与业务部门进行深入交流,了解业务流程、数据来源和数据需求,明确业务指标和分析要求。
2. 定义数据模型:根据业务需求和数据特点,设计合适的数据模型,包括维度模型和事实模型。
数据模型的设计应符合规范,保证数据的准确性和一致性。
3. 制定数据采集计划:根据数据来源和数据质量要求,制定数据采集计划,明确数据的提取、清洗和转换等步骤,确保数据的完整性和可用性。
二、数据建模阶段数据建模是数仓建设的核心环节,它是将业务需求转化为数据模型的过程。
在数据建模阶段,应注意以下几点:1. 建立维度模型:根据需求分析阶段定义的数据模型,建立维度模型,包括维度表和事实表。
维度模型的设计应具有层次清晰、灵活性强的特点,方便后续的数据分析和查询。
2. 选择合适的ETL工具:ETL(Extract-Transform-Load)是将数据从源系统抽取、清洗和加载到数仓中的过程。
在选择ETL工具时,应根据数据量、数据质量和业务需求等因素进行评估,选择适合的工具。
3. 设计数据质量控制策略:数据质量是数仓建设的关键问题,对数据的准确性和一致性要求较高。
因此,在数据建模阶段应设计数据质量控制策略,包括数据清洗、数据校验和数据修复等措施,确保数据质量达到要求。
三、数据加载和存储阶段在数据建模完成后,需要将清洗好的数据加载到数仓中,并选择合适的存储方式进行数据存储。
在数据加载和存储阶段,应注意以下几点:1. 选择合适的存储方式:根据数据量、查询性能和成本等因素,选择合适的存储方式,包括关系型数据库、列式数据库和分布式存储等。
数据开发流程

数据开发流程数据开发是指针对数据的采集、清洗、建模和分析等过程中所需的各种开发任务的总称。
在实际工作中,数据开发往往由专门的数据团队来负责,他们会根据业务需求和数据流程的特点来组织和执行开发工作。
本文将介绍一种常见的数据开发流程,包括需求分析、数据采集、数据清洗、数据建模和数据分析等步骤。
1. 需求分析需求分析是整个数据开发流程的第一步,其目的是明确业务需求,并将其转化为数据需求。
在需求分析阶段,数据开发团队通常与业务团队紧密合作,进行沟通和讨论,以确保对业务需求的准确理解。
需求分析的主要任务包括:•和业务团队进行沟通,了解业务需求和目标;•分析数据来源和数据质量,评估可行性;•明确数据需求和指标定义,对数据进行抽象和统一定义;•确定数据开发的优先级和时间计划。
2. 数据采集数据采集是从各个数据源获取数据的过程,包括内部系统、外部接口、第三方数据源等。
数据采集一般分为以下几个步骤:1.确定数据源:根据需求分析结果,确定需要的数据源。
2.获取数据源访问权限:获取访问数据源的权限或者账号密码。
3.编写数据采集脚本:根据数据源的访问方式(如数据库、API接口、文件等),编写相应的数据采集脚本。
4.执行数据采集脚本:按计划执行数据采集脚本,将数据导入到指定的数据存储中(如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库等)。
在数据采集过程中,需要考虑以下问题:•数据源的稳定性和可靠性;•数据获取的频率和时效性;•数据的安全性和保密性。
3. 数据清洗数据清洗是指对采集到的原始数据进行预处理和清洗,以保证数据的准确性和一致性。
数据清洗一般包括以下几个阶段:1.数据预处理:对原始数据进行格式转换、字段提取、数据合并等操作,以便后续的处理和分析。
2.数据清理:对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等操作,修复数据错误。
3.数据整合:将不同数据源的数据进行整合和合并,生成一致的数据集。
4.数据标准化:对数据进行标准化处理,如单位转换、编码转换等,以满足数据分析的需求。
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ERD-属性
• 3、标识符
–虽然所有的候选键都能被用来标识实例,但人们通常 会从多个候选键中选择和使用固定的某一个键来进行 实例的标识,这个被选中的候选键被称为主键,没有 被选做主键的候选键被称为替代键。
DOB
Program
一个实体Student的属性描述
ERD-属性
• 4、属性的类型
–简单属性和组合属性
• 在通常属性是实体的简单特征,在描述实例时会取 一个简单的值,称为简单属性
• 但是也有属性是实体的复杂特征,需要使用多个数 据组合起来才能描述实例的实例,称为组合属性。
• 如,一个Student的Name属性需要使用First Name 的值和Last Name的值组合起来才能描述一个具体的 Student,所以Name属性是组合属性
分析
实现
物理数据模型
设计
规范化的逻辑数据模型
不同数据模型在软件生命周期中的应用
实体联系图-ERD
• 实体联系图起源于Peter Chen 1976年提出的实体联系建 模方法,它使用实体、属性和关系三个基本的构建单位来 描述数据模型。
– 在发展过程中,实体联系图经过了多次的扩展,发展出了很多分 支。这些分支虽然在实体联系模型的内容上大同小异,但是在图 示上却大不相同,所以它没有标准的表示法。
• 在邮局的邮件投递系统中,如果发生了一个投递行为,系统需 要知道投递行为在各个投递点时的表现,此时系统就需要将投 递行为建模为实体以了解它在不同投递点上的快照。
ERD-属性
• 1、属性的概念
–在确定了实体以后,还需要了解如何描述实体,属性 就是可以对实体进行描述的特征。
–属性以数字、代号、单词、短语、文本乃至声音和图 像的形式存在,一系列属性的存在集成起来就可以描 述一个实体的实例。
– ERD最常见的表示法是Perter Chen表示法和James Martin表示 法。
– 因为没有标准的表示法,在实践中常常会混合使用各种表示法。
各种表示法一览
ERD-实体(Entity)
• 1、实体的概念
–作为数据模型的描述手段,ERD首先要描述会在系统中 出现的事物。
–实体就是ERD用来描述事物的元素,是需要在系统中收 集和存储的现实事物的类别描述。
ERD-关系
• 3、关系的基数
– 一个实体在关系中的最大基数是指:对关系中任意的其他实例,该实 体可能参与关系的最大数量。
• 在最大基数为“1”时,实体在关系中的最大基数记为“one”。 • 在最大基数超过“1”时,实体在关系中的最大基数记为“many”。 • 只要关系是有意义的,最大基数就不可能为0.
• 概念数据模型
• 物理数据模型
• 逻辑数据模型
概述
• 概念数据模型
– 概念数据模型是以问题域的语言解释数据模型,反映 了用户对共享事物的描述和看法,由一系列应用领域 的概念组成。
– 例如,对一个共享事物“学生”,概念数据模型下的 描述可能仅仅就是简单一个概念“学生”,复杂者也 不外乎“学生(学号、姓名、出生日期、……)”的 形式。
学生
选择
课程
ERD-关系
• 2、关系的度
–关系的度是指参与关系的实体数量,是度量关系复杂 度的一个指标。
• 只有一个实体参与的关系存在于实体的不同实例之间,称为一 元关系,又称为递归关系。
• 存在于两个实体之间的关系是最常见的关系,称为二元关系。 • 存在于N(N>2)个实体之间的关系被统称为N元关系。
ERD-属性
• 4、属性的类型
–存储属性和导出属性
• 实体实例大多数属性的值都需要从现实中获取的, 但也有些属性的值可以由其他属性的值计算得出的。 前者称为存储属性,后者称为导出属性。
• 如,一个Student的年龄Age可以通过出生日期DOB 计算得出,所以Age属性是导出属性。
ERD-关系
• 1、关系的概念
概述
• 逻辑数据模型
– 因为概念数据模型和物理数据模型存在较大的差异, 所以在构建解系统时,开发人员要想将概念模型转换 成物理数据模型是存在困难的。逻辑数据模型就是为 了缓解这个困难而使用一种中立语言进行的数据模型 的描述。这种中立语言的使用更加倾向于用户的概念 和词汇,同时使用更加倾向于解系统语言的表达方式。
–实体并不是孤立存在的,它们之间互相交互,互相影 响,共同支持业务任务的完成。
–关系就是存在于一个或多个实体之间的自然业务联系。
–关系表达的不是实体物理上的联系(如车和车轮), 而是逻辑上的链接(如整体部分关系)。
–所有关系隐含的都是双向的,意味着它可以从两个方 向上解释。
–在关系的命名上,通常使用动词,表达关系中实体的 相互作用。
Product
ERD-实体(Entity)
• 2、概念实体和逻辑实体
• 逻辑实体是对概念实体的细化,拥有完整的特征描 述。在ERD建模中,实体一词所指的通常就是逻辑实 体。
Number
Number
Date
Customer Name
Order
Sell Product
Name Quantity
Price
• 事件:注册、选课、销售 • 概念:账号、课程、权限
在图形表示法中,通常 使用能够表达其含义的 名词来作为实体的名称
ERD-实体(Entity)
• 2、概念实体和逻辑实体
–ERD中的实体主要以两种形式出现:概念实体和逻辑实 体,这两种形式分别具有不同的作用。
• 概念实体是一种抽象概念,不考虑概念背后的物理 存在,所以通常不包含与之相关联的甚特征(即属 性)。
– 例如,共享事物“学生”在逻辑数据模型下的描述可 能为“学生=(学号,标识符)+(姓名,4位汉字)+ (出生日期,日期) ……}”。
概述
• 在需求工程中,数据建模建立的是概念数据模型和逻辑数 据模型,不涉及物理数据模型。
概念数据模型(仅仅是概念)
规划
演化的数据模型 维护
概念数据模型(概念+属性) 逻辑数据模型
Name:Sandra Dee ID:205-7123 DOB:Jan 17,1962
实例
Student ID Name DOB
实体
ERD-实体(Entity)
• 1、实体的概念
–实体描述的常见类别有人、地点、对象、事件、概念 等。
–例如:
• 人:客户、学生、雇员
• 地点:商店、房间、地区
• 对象:图书、机器、产品
{最小~最大}
月份的域:{1~12}
Real
实数
{最小~最大}
考试得分:{0.0~100.0}
Text
文本
Text{属性的最大长度} 电话号码:Text(20)
Date
日期
{最早~最晚}
出生日期:{1900-1-1~今天}
Time
时间
{最早~最晚}
Boolean
布尔
Enumeration 枚举
{值1、…、值n}
ERD-实体(Entity)
• 3、进程实体(容易被忽视的实体)
–在实践中,除了静态的事物和抽象的概念之外,行为 和事件也是常见的实体类型。
–数据建模中对行为和事件的建模是为了了解它们在某 些时刻的快照或者它们的运行环境信息,而不是它们 所体现出来的功能和达成的结果。
–例如
• 在普通商店的管理系统中,如果发生了一个销售行为,系统会 需要记录下时间、地点、参与人员等行为发生时的环境信息, 此时就需要将销售行为建模为实体。
–属性是实体的特征,不是数据。属性会以一定的形式 存在,这种存在才是数据,被称为属性的值
–在图形表示法中,属性通常使用名词作为自己的名称
ERD-属性
• 2、值与域
–为了正确地说明一个实体的实例,属性的值就应该是 一个合法的或者有业务含义的值。也就是说属性的取 值范围应该是受限的,这个受限制的取值范围称为域
替代键
候选键 学号
身份证号 学生
姓名
出生日期
Байду номын сангаас主键
ERD-属性
• 4、属性的类型 –根据取值情况的不同,可以将属性分为下面的几种类 型: • 单值属性和多值属性 • 简单属性和组合属性 • 存储属性和导出属性
ERD-属性
• 4、属性的类型
–单值属性和多值属性
• 在描述实体的实例时,大多数的属性都只有一个值, 称为单值属性。但也有些特殊的属性可能会取多个 值,称为多值属性。
–属性的域定义了属性的合法取值。
–在数据建模中,分析人员应该为属性指定必要的域限 制。
–在过去的实践中,人们发现了一些常见的域限制,即 常见的数据类型,可以这些数据类型的基础上更有效 的对属性进行域定义。
ERD-属性
• 2、值与域
– 基于数据类型的域定义示例
数据类型 类型说明
域
例子
Number
整数
以一个简单的教室为例,教室里面的墙
壁、地面、讲台、黑板、桌椅板凳都是事物。 但是人们在理解这些事物时,并不是完全的 一一列举这些事物,而是下意识地对这些事 物进行分类,并掌握类别的特征。例如,人 们会一个“桌子”的类别概念来描述教室内 的所有桌子,并且给予“桌子”概念一些具 体的特征。这里的每个桌子都被称为一个实 例,对归类后的实例集合进行的类别描述称 为实体。
雇员
管理
雇员
在…工作
时间
(a) 学生
选择 (b)
课程
项目 (c)
ERD-关系
• 3、关系的基数
–衡量关系复杂度的另一个指标是关系的基数。