数据库设计方法与概念设计
面向对象数据库的设计与实现方法
面向对象数据库的设计与实现方法面向对象数据库（Object-Oriented Database，简称OODB）是一种用于存储、管理和操作面向对象数据的数据库系统。
与传统的关系数据库不同，面向对象数据库以对象为中心，将数据和操作进行封装，并支持面向对象的继承、多态等特性。
在本文中，我将介绍面向对象数据库的设计和实现方法。
一、面向对象数据库的设计方法1. 对象模型设计：在设计面向对象数据库时，首先需要进行对象模型设计。
对象模型是对现实世界中的实体进行抽象和建模的过程。
设计者可以使用UML（统一建模语言）或其他建模工具来表示对象之间的关系，包括继承、关联和聚合等。
2. 类定义：在面向对象数据库中，数据存储在对象中，而对象定义了用于访问和操作数据的方法。
因此，设计者需要定义和声明对象的类。
类定义包括属性（数据成员）和方法（行为）。
3. 对象标识和唯一标识符：为了可以唯一地标识一个对象，需要为每个对象定义一个唯一标识符（Object ID）。
对象标识符可以是数字、字符串或其他形式的数据。
在数据库的设计中，需要确保每个对象都有唯一的标识符。
4. 继承与多态：面向对象数据库支持继承和多态的特性。
继承是指一个类从另一个类派生而来并继承其属性和方法。
多态是指同一操作用于不同对象时能产生不同的行为。
设计者需要考虑如何在面向对象数据库中实现继承和多态的功能。
5. 数据一致性：面向对象数据库包含了多个对象，对象之间可能存在关联和约束。
为了保持数据的一致性，设计者需要定义适当的关联和约束条件，并确保这些条件得到满足。
二、面向对象数据库的实现方法1. 数据存储：在面向对象数据库中，数据存储在对象中。
设计者需要选择合适的数据存储和索引结构来支持对象的快速存取。
常见的数据存储结构包括堆、哈希和B树等。
2. 数据查询和操作：面向对象数据库支持丰富的查询和操作语言。
设计者需要为数据库选择合适的查询语言和操作接口。
常见的查询语言包括面向对象的查询语言（如OQL）和结构化查询语言（SQL）。
数据库设计的技术和方法
数据库设计的技术和方法数据库设计是一项非常重要的任务，它涉及到了数据架构的规划、设计和实现等多个方面。
数据库设计技术和方法是一项需要深入研究和实践的工作，本文将介绍数据库设计的技术和方法，以及在实际应用中如何优化数据库设计。
一、数据库设计的主要原则在进行数据库设计之前，需要明确数据库设计的主要原则，以确保设计的完整性、准确性和可维护性。
1、数据规范化数据规范化是数据库设计的核心原则，它可以将数据分为多个表，减少数据冗余性和增强数据的完整性。
一般来说，进行规范化的方法包括将数据分解成多个粒度更小的表，消除冗余数据，并确保每个表都有一个清晰的主键。
2、数据完整性在数据库设计中确保数据的完整性是至关重要的，这意味着所有的数据都应该进行验证，以确保它们是准确的、合法的和一致的。
数据完整性的保证可以通过设计各种规则、约束和触发器来实现。
3、系统的可扩展性数据库应当具有可扩展性属性，这意味着应该在设计中预留可扩展和可变更性。
遵循这一原则可以使数据库在未来的升级与维护中更加方便。
二、数据库设计的技术1、概念结构设计概念结构设计是对数据的规划和定义，包括整个业务的对象、数据流和数据定义等。
其目的是理清业务流程，确定模型及其关系，为后续的物理设计提供思路。
2、逻辑结构设计逻辑结构设计是建立在概念结构设计之上，表现了业务的实现方式，包括数据库结构、实体、关系、数据表和数据类型等。
逻辑设计是基本结构设计宏观描述的过程。
3、物理结构设计物理结构设计是在逻辑结构设计基础上，将数据存储到物理设备上的过程。
包括如何存储数据、哪些数据用哪种数据存储方式，以及如何为在数据访问时提供最高的性能。
三、数据库设计的优化技巧1、优化表结构在数据库设计中，必须仔细分析建立的各个表之间的关系。
这可以通过优化表结构来实现。
可以从减小纵向关系数量、增加横向关联表的数量等方面入手，以减轻表的负载。
2、优化查询语句查询语句是在数据库中查找记录的主要方法。
数据库管理中的数据模型设计与分析
数据库管理中的数据模型设计与分析数据模型是数据库中的核心概念，它用于描述数据库中的数据结构、数据属性以及数据之间的联系。
在数据库管理中，数据模型设计与分析是一个关键步骤，它对于业务流程的正确性、数据的一致性以及系统的性能都起着重要的作用。
本文将深入探讨数据库管理中的数据模型设计和分析，并提供一些有效的方法和技巧。
一、数据模型概述数据模型是一种用于表达和组织数据库中信息的方式，常用的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型以及面向对象模型等。
在数据库管理中，关系模型是被广泛应用的，因为它简单、易于理解和使用。
关系模型使用表格、行和列来表示数据，将数据划分为多个实体，实体之间的关系通过关联键来建立。
二、数据模型设计数据模型设计是将现实世界的业务需求转化为关系模型的过程。
在数据模型设计阶段，需要考虑以下几个方面：1. 数据需求分析：在进行数据模型设计之前，首先需要明确业务需求和数据需求。
这包括对数据的基本属性、数据之间的关系以及数据的约束条件进行全面的分析和理解，用于建立关系模型的基础。
2. 概念模型设计：在明确了数据需求之后，可以利用实体关系图（ER图）来表示数据的概念模型。
实体关系图是一种图形化的方法，用于视觉化数据库中的实体、属性和关系。
通过ER图，可以更清晰地了解业务实体之间的关系，包括一对一、一对多和多对多等。
3. 范式设计：范式是关系模型中的规则，用于确保数据库的数据一致性和正规化。
在设计关系模型时，需根据不同的范式进行数据设计。
常用的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。
范式设计可以提高数据库的性能和效率，减少数据冗余和更新异常。
4. 物理模型设计：物理模型是关系模型转化为数据库系统中的数据结构、索引、存储空间以及其他细节等。
在物理模型设计中，需要选择适当的数据类型、优化查询性能、设置合适的索引以及分配存储空间等。
三、数据模型分析数据模型分析是评估和优化数据模型的过程，旨在提高数据库系统的性能和效率。
数据库概念设计
数据库概念设计数据库概念设计是指在设计数据库时所使用的一种方法。
“概念”指的是数据库中所需要记录和管理的信息的概念，“设计”指的是根据这些信息的概念来确定数据库的结构和关系。
数据库概念设计需要考虑以下几个方面：1. 实体：实体是指数据中的一个对象或者事物，比如学生、课程、教师等。
在数据库中，每个实体都有唯一的标识符，称为主键。
2. 属性：属性是实体的特征或者描述。
比如学生的属性可以包括姓名、年龄、性别等。
每个属性都有数据类型，比如字符型、整型、日期型等。
3. 关系：关系是不同实体之间的联系。
比如学生和课程之间存在选课关系，教师和课程之间存在授课关系。
关系通常用关联来表示，比如学生实体和课程实体之间的关系可以用学生ID属性关联课程ID属性。
4. 范式：范式是数据库设计的规范，用于避免数据冗余和不一致的问题。
常见的范式有第一范式、第二范式和第三范式。
第一范式要求每个属性都是原子的，第二范式要求每个非主键属性都完全依赖于主键，第三范式要求非主键属性之间不应该存在传递依赖。
数据库概念设计的过程包括以下几个步骤：1. 需求分析：确定数据库的需求和功能，了解用户对数据库的期望和要求。
这包括确定需要记录的实体和属性，以及实体之间的关系。
2. 概念设计：根据需求分析的结果，设计数据库的概念模型。
这包括确定实体的属性和关系，确定主键和外键。
3. 逻辑设计：将概念模型转化为逻辑模型。
逻辑设计的目标是根据数据库管理系统的特性和限制来确定数据库的结构和关系。
这包括确定表的结构、数据类型和约束条件，以及确定表之间的关系。
4. 物理设计：将逻辑模型转化为物理模型。
物理设计的目标是根据数据库管理系统的特性和硬件限制来确定数据库的物理存储结构和访问路径。
这包括确定表的分布、索引和分区，以及确定数据的备份和恢复策略。
数据库概念设计是数据库设计的重要步骤，它能够帮助设计人员全面理解和把握数据库的需求，从而设计出合理、高效的数据库结构。
第二章 数据库的概念结构设计
第二章数据库的概念结构设计将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构（即概念模型）的过程就是概念结构设计。
它是整个数据库设计的关键步骤。
本章主要介绍以下内容：•数据模型。
•概念模型。
•概念结构设计的方法与步骤。
第一节数据模型一、数据数据是数据库中存储的基本对象，也是数据模型的基本元素。
1．数据在数据库中描述事物的符号记录称为数据，是存储的基本对象。
计算机是人们解决问题的辅助工具，而解决问题的前提是对问题存在条件及环境参数的正确描述，在现实世界中人们可以直接用自然语言来描述世界，为了把这些描述传达给计算机，就要将其抽象为机器世界所能识别的形式。
例如，我们在现实世界中用以下语言来描述一块主板：编号为0001的产品为“技嘉主板”，其型号为GA-8IPE1000-G，前端总线800MHz。
如果将其转换为机器世界中数据的一种形式则为：0001，技嘉主板，GA-8IPE1000-G，800MHz。
因此从现实世界中的数据到机器世界中的符号记录形式的数据，还需要一定的转换工作。
2．数据描述在数据库设计的不同阶段都需要对数据进行不同程度的描述。
在从现实世界到计算机世界的转换过程中，经历了概念层描述、逻辑层描述及存储介质层描述三个阶段。
在数据库的概念设计中，数据描述体现为“实体”、“实体集”、“属性”等形式，用来描述数据库的概念层次；在数据库的逻辑设计中，数据描述体现为“字段”、“记录”、“文件”、“关键码”等形式，用来描述数据库的逻辑层次；在数据库的具体物理实现中，数据描述体现为“位”、“字节”、“字”、“块”、“桶”、“卷”等形式，用来描述数据库的物理存储介质层次。
二、数据模型模型是对现实世界中的事物、对象、过程等客观系统中感兴趣的内容的模拟和抽象表达。
如一座大楼模型、一架飞机模型就是对实际大楼、飞机的模拟和抽象表达，人们从模型可以联想到现实生活中的事物。
数据模型也是一种模型，它是对现实世界数据特征的抽象。
数据模型一般应满足三个要求：一是能比较真实地模拟现实世界；二是容易被人们理解；三是便于在计算机上实现。
数据库设计
数据库设计概念数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造（设计）优化的数据库逻辑模式和物理结构，并据此建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储和管理数据，满足各种用户的应用需求，包括信息管理要求和数据操作要求。
目标：为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效率的运行环境。
一、数据库设计的特点数据库建设的基本规律三分技术，七分管理，十二分基础数据管理数据库建设项目管理企业（即应用部门）的业务管理基础数据收集、入库更新新的数据结构（数据）设计和行为（处理）设计相结合。
将数据库结构设计和数据处理设计密切结合二、数据库设计方法手工与经验相结合方法设计质量与设计人员的经验和水平有直接关系数据库运行一段时间后常常不同程度地发现各种问题，增加了维护代价规范设计法基本思想：过程迭代和逐步求精新奥尔良（New Orleans）方法将数据库设计分为若干阶段和步骤基于E-R模型的数据库设计方法概念设计阶段广泛采用3NF（第三范式）的设计方法逻辑阶段可采用的有效方法CASE即Computer Aided Software Engineering，中文意思是计算机辅助软件工程。
CASE是一组工具和方法的集合，可以辅助软件开发生命周期各阶段进行软件开发。
ORACLE DesignerSYBASE PowerDesigner三、数据库设计的基本步骤（一）数据库设计的准备工作：选定参加设计的人1.系统分析人员、数据库设计人员（核心人员）自始至终参与数据库设计，其水平决定了数据库系统的质量用户和数据库管理员主要参加需求分析和数据库的运行维护3.应用开发人员（程序员和操作员）在系统实施阶段参与进来，负责编制程序和准备软硬件环境（二）数据库设计的过程1.需求分析阶段准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）最困难、最耗费时间的一步2.概念结构设计阶段整个数据库设计的关键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的概念模型需求分析和概念设计独立于任何数据库管理系统3.逻辑结构设计阶段将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型对其进行优化4.数据库物理设计阶段为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）逻辑设计和物理设计与选用的DBMS密切相关5.数据库实施阶段运用DBMS提供的数据库语言（如SQL）及宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库编制与调试应用程序组织数据入库进行试运行6.数据库运行和维护阶段数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改设计特点把数据库设计和对数据库中数据处理的设计紧密结合起来将这两个方面的需求分析、抽象、设计、实现在各个阶段同时进行，相互参照，相互补充，以完善两方面的设计数据库设计过程中的各级模式的形成过程需求分析阶段综合各个用户的应用需求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(E-R 图)逻辑设计阶段首先将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，建立索引，形成数据库内模式需求分析一、需求分析的任务详细调查现实世界要处理的对象（组织、部门、企业等）充分了解原系统（手工系统或计算机系统）明确用户的各种需求确定新系统的功能充分考虑今后可能的扩充和改变(不能仅仅按当前应用需求来设计数据库)调查的重点是“数据”和“处理”，获得用户对数据库要求。
数据库设计与实现
数据库设计与实现在当今数字化时代中，数据已成为企业和组织的重要资源之一，也成为决策的关键因素。
数据库的设计与实现成为一个优秀的系统程序的核心问题之一。
一个成功的数据库必须考虑到多种因素，如数据访问、数据完整性、数据可靠性、数据安全和数据可扩展性等，同时还需满足用户的需求，提高系统的性能和效率。
以下将介绍数据库设计和实现的过程和方法。
一、数据库设计的基本概念1. 数据库：指存储有组织的数据的计算机系统。
2. 数据库管理系统（DBMS）：是一种软件系统，用于管理、组织、存储、维护数据库。
3. 数据库设计：是指在满足用户需求的前提下，使用数据库模型、数据字典等工具，对数据进行结构化设计，确定各数据项之间的关系、属性和约束条件等，以实现更快、更高效、更安全的数据访问。
4. 数据库实现：是指将数据库设计的结果在DBMS中实现并运行，包括创建和管理数据库的对象、存储过程、触发器、索引等。
二、数据库设计的流程1. 需求分析在数据库设计前，需要了解和分析用户需求，了解业务状况，才能最终设计出一套合适的数据库系统。
需求分析包括：确定数据库系统的目的、确定要存储哪些数据和数据之间的关系。
2. 概要设计概要设计是数据库设计过程中的一项重要环节，通过概要设计，设计者将用户需求融入到系统设计中，对数据结构、数据属性、数据完整性和库表划分等方面进行规划和分析。
概要设计的主要目的是从系统的应用视角来设计系统。
3. 详细设计在对数据库系统的总体设计有了清晰的认识后，设计者开始进行详细设计，包括数据库模型设计、物理结构设计、存储结构设计、关系型映射设计等。
这一环节的目的是通过恰当的数据结构设计，高效、安全、可靠地存储和管理相关数据。
4. 实现和测试了解到如何设计数据库后，开发者可以基于所选的数据库管理系统开始实施数据库的物理设计。
在实施设计过程中，需要开发者计算存储要求、数据流程、索引等。
设计完成后，对于还未被系统接管的系统使用者来说，需要测试数据库以确保其准确性和完整性。
数据库系统的设计方法(1)
设计步骤是：首先要将现实世界中的数据及应用情况用 数据流程图和数据字典表示，并详细描述其中的数据操作要求 （即操作对象、方法、频度和实时性要求），进而得出系统的层 次结构、功能模块结构和数据库的子模式。
3. 数据库的物理模式设计
要求：根据库结构的动态特性（即数据库应用处理要求）， 在选定的DBMS环境下，把数据库的逻辑结构模型加以物理实现，从 而得出数据库的存储模式和存取方法。
内容：数据库的结构特性设计、行为特性设计和物理模式 设计。在数据库系统设计过程中，数据库结构特性的设计起着关键 作用，行为特性设计起着辅助作用，两者结合起来，相互参照，同 步进行，才能较好地达到设计目标。
1. 数据库的结构特性设计 数据库的结构特性是指数据库的逻辑结构特征。数据库的
结构特性设计又称为数据库的静态结构设计。 设计过程是：先将现实世界中的事物、事物间的联系用E-R
程。数据库设计过程是结构设计和行为设计分离设计、相互参照、 反复探寻的过程。
● 3.1.3 数据库设计的基本方法
手工试凑法。使用手工试凑法设计数据库与设计人员的 经验和水平有直接关系
新奥尔良（New Orleans）方法。是规范设计法中的一种， 它将数据库设计分为4个阶段：需求分析、概念设计、逻辑设计和 物理设计。其后，经过改进，认为数据库设计应分6个阶段进行： 需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据 库实施和数据库运行与维护。
在概念结构的设计过程中，设计者要对用户需求进行综合、 归纳和抽象，形成一个独立于具体计算机和DBMS的概念模型。 3.逻辑结构设计阶段
数据逻辑结构设计的主要任务是将概念结构转换为某个 DBMS所支持的数据模型，并将其性能进行优化。
4.数据库物理结构设计阶段 主要任务是为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物
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川 大 工 商 ： 向 晓 林
要反映更详细的内容，可将处理功能分解为若干 子功能，每个子功能还可继续分解，直到把系统 工作过程表示清楚为止。在处理功能逐步分解的 同时，它们所用的数据也逐级分解，形成若干层 次的数据流图。如下图：
XX系统 子模块1 子模快1.1 … … 子模块2 … … 子模块n ……
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描述的内容：
数据项描述={数据项名、数据项含义说明、别名、类型、长度、 取值范围、与其它数据项的逻辑联系} 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、输入的数据流、输 出的数据流、组成：{数据结构}、数据量、存取频度、存取方 式}
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数据描述实例:
数据项 产品名 材料名 库存量 缺料数量 生产数量 类型 字符型 字符型 正整型 正整型 正整型 长度 值范围 20 10 5 5 3 任何字母或数字 任何字母或数字 0∽99999 0∽99999 0∽999
撰写需求说明书
需求分析后建立的文档资料，对开发项目需求分 析的全面描述 需求说明书应该可读性强，无二义性。为数据库 的概念设计和物理设计提供准确和详细的资料。 内容：
概念模型使设计者能够从复杂的现实细节中 解脱出来，而只集中在重要的信息的组织结 构和处理模式上
川 大 工 商 ： 向 晓 林
概念模型的特点及设计方法
特点
是对现实世界的抽象和概括，它真实、充分地反映 了现实世界地事务和事务之间地联系，能满足用户 对数据地处理要求 由于它简洁、明晰、独立于机器，很容易理解，因 此，可以用概念模型和不熟悉计算机地用户交换意 见，使用户能够积极参与数据库地设计工作，保证 设计工作顺利进行。 易于更新 容易向关系、网状、层次等各种数据模型转化
较大系统一般采用此方法。
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局部概念模型归并一般分为两步：
第一步：先解决各分ER模型之间的冲突，将分ER模 型合并起来生成初步ER模型 第二步：对初步ER模型进行修改，消除步必要的冗 余，生成基本的ER模型
消除冲突，合并分ER模型
冲突
命名冲突
同名异义 异名同义
生产部门的业务流程
生产查询 查询产品性能 输出查询结果 判断查 询项目 查阅产品用料
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查询产品零 件一览表
输出产品零 件一览表
编制零件 生产计划
产品性能表
零件用料表
产品零件一览表
供应部门的业务流程图
供应查询 查询产品价格 输出查询结果 判断查 询项目 查阅产品用料
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需求分析
主要任务：通过详细调查要处理的对象，包括 某个组织、某个部门、某个企业的业务管理等， 充分了解原手工或原计算机系统的工作概况及 工作流程，明确用户的各种需求，产生数据流 图和数据字典，然后在此基础上确定新系统的 功能，并产生需求说明书。 新系统必须充分考虑今后可能的扩充和改变。 步骤：
用户需求的收集 用户需求的分析 撰写需求说明书
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产品号
产品 产品名 库存量 M 使用 材料 材料号 价格
M
存放 N 仓库号 仓库
价格
面积
供应部门的局部ER图
地点
合成全局概念模型
集成的方式
多个ER模型一次性集成 逐步集成：首先集成两个关键的分ER图，以后每次 将一个新的分ER图集成进来，直至所有分ER图集成 完备。
示意图
需求分析 数据抽象、局 部视图的设计 DFD;DD
分ER图
返回用户征求 意见直到满意 为止
视图集成 逻辑设计
总ER图
局部概念模型的设计
步骤
第一步：明确局部应用的范围 第二步：选择实体，确定实体的属性及标识实体的 关键字
在实际应用中，实体和属性是相对的，很难有截然的界限 划分实体的属性时，一般遵循以下的经验性原则：
川 大 工 商 ： 向 晓 林
川 大 工 商 ： 向 晓 林
描述概念模型的工具：ER图 概念设计采用的方法：
自顶向下的方法
先定义全局概念结构框架，然后逐步细化，形成 最终的概念模型
自底向上的方法
首先定义各局部应用的概念结构，然后将它们集 成，形成全局概念结构 在实际设计中使用更多的是自底向上的策略
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属性冲突
属性取值单位的冲突 属性域冲突
结构冲突
同一对象在局部ER模型中有不同的冲突 同一实体在不同的局部ER模型中所包含的属性不完全相同， 或属性的排列次序不同 实体之间的联系在不同的局部ER模型中类型不一致
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实例:生产部门和供应部门的局部ER模型 综合后形成的初步ER模型
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与具体的DBMS有关的阶段
逻辑设计：在概念模型的基础上导出数据库的逻 辑模型。
o 逻辑模型：可被DBMS所处理的数据库逻辑结构。包 括数据库、记录及记录之间的联系、安全性和一致性 约束等。 o 导出的逻辑结构是否与概念模式一致，从功能和性能 上是否满足用户的需求。要进行模式评价。如果达不 到用户要求，还要反复、修正或进行重新设计。
缺料查询请求
缺料清单
接受查 询数据
计算产 品用料
计算 缺料
使用数据字典汇总各类数据
数据字典是各类数据描述的集合。包含：
数据项 数据结构 数据流：可以是数据项，也可以是数据结构。表示某一处理过 程的输入输出 数据存储：处理过程中存储的数据。常常是手工凭证、手工文 档或计算机文件 处理过程
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在每一个设计阶段完成后都要进行设计 分析，评价一些重要的设计指标，与用 户进行交流，如果不满足要求则进行修 改。在设计过程中，这种评价和修改可 能要重复若干次，以求得到理想的结果。 数据库设计的辅助开发工具：CA公司的 ERWin，Sybasde公司的PowerDesign等
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产品
产品名
M
使用
N
材料
价格 材料名
价格
材料号
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零件数量 产品号 材料用量
产品
产品名
M
组装
N
零件
材料名 零件名
性能
零件号
生产部门的局部ER图
假设材料分别放在多个仓库中，同时应用中需要 仓库地点或仓库面积等数据。则：供应部门的
局部ER图：
用量 材料名 N
o 属性是不可再分的数据项，不能再有需要说明的信息。否则， 该属性应定义为实体 o 属性不能再与其它实体发生联系，联系只能发生在实体之间 o 为了简化ER图，现实世界中的对象，凡能够作为属性的尽量 作为属性
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第三步：确定实体之间的联系，产生局部ER图
供应部门的局部ER图 使用量 产品号 库存量 仓库
数据库的结构设计：静态的数据模型设计（模式和 子模式设计） 数据设计：应用程序设计（在模型上的动态操作）
一般地：数据库设计是以一个现成的DBMS为 基础开发数据库应用系统
数据库系统的设计过程
数据库设计方法：
新奥尔良法(New Orleans) 规范化方法 基于ER模型的数据库设计方法
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}}
o 简要说明：说明该处理过程的功能和处理要求 功能：该处理过程做什么（不是怎么做） 处理要求：处理频度要求，如：单位时间里处理多少事 务、多少数据量、响应时间的要求等。（这些要求是后 面物理设计的依据及性能评价的标准）
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调查、收集用户需求的具体做法
了解组织机构的情况 了解各部门的业务活动情况 确定新系统的边界
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调查的方法：跟班作业、咨询业务权威、 设计调查问卷、查阅历史记录等。
必须有用户的参与和配合
分析用户需求
方法：结构化分析方法（SA）：采用自顶向下， 逐层分解的方式分析系统，用数据流图 （DFD）、数据字典（DD）描述系统。 使用数据流图分析信息处理过程
数据流图
基本符号：Page 73 数据流图是有层次之分的，越高层次的数据流图表现的业 务逻辑逻辑越抽象，越低层次的数据流图表现的业务逻辑 越具体。 在SA方法中，最高层次的数据流图如下图：
川 大 工 商 ： 向 晓 林
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数据存储
数据来源
数据流
数据流 处理 数据输出
物理设计：根据DBMS的特点和处理的需求，进 行物理存储的安排，建立索引，形成数据库的内 模式。
数据库的实施：建立实际的数据库结构，装入数 据、完成编码和进行测试，最终使系统投入使用。 数据库的运行和维护：整个数据库生存周期中的 最长的阶段。根据系统运行中产生的问题及用户 的新需求不断完善系统功能和提高系统的性能。
川 大 工 商 ： 向 晓 林
数据库设计过程：遵循软件的生命周期理论， 分为6个阶段
独立于任何DBMS的阶段
需求分析：与系统用户相互交流，了解他们对数据的需求 及已有的业务流程，并把这些信息用数据流图和数据字典 或文字的形式记录下来，最终与用户对系统的信息需求和 处理需求取得一致。
概念设计：对需求分析中收集的信息和数据进行 分析和抽象，确定实体、属性及他们之间的联系， 将各个用户的局部视图合并成一个总的全局视图， 形成独立于计算机的反映用户需求的概念模型。 目的是描述数据库的信息内容。