关系数据库模式设计

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数据库设计中的关系模式优化研究

数据库设计中的关系模式优化研究

数据库设计中的关系模式优化研究现代社会信息化程度越来越高,数据量呈现爆炸式增长。

为了解决大规模数据管理的难题,数据库管理系统(DBMS)应运而生。

而在数据库设计中,关系模式的设计优化则是一个关键的环节。

一、什么是关系模式在关系型数据库中,关系模式是指一个表的定义,包括每个属性(字段)的数据类型以及表中数据的结构和约束条件。

简单来说,就是“表的模板”,规定了表中每个字段的数据类型、长度、主键、外键等信息。

例如,在某个学校信息管理系统中,有一个学生信息表。

该表的关系模式定义如下:Student(id, name, gender, birthday, phone, address, class_id)其中,id为主键,class_id是外键,指向班级表的主键。

由此可见,关系模式对于表的设计至关重要,它直接影响了数据的结构完整性和查询效率。

二、关系模式的优化在实际的数据库设计中,不同的关系模式会有不同的优化方法。

以下介绍几种常见的优化方法。

1. 减少冗余字段冗余字段指的是在表中存在的不必要重复的字段。

在关系模式的设计中,应该尽量避免冗余字段的存在,因为它们会占用存储空间,降低查询效率。

例如,在上述学生信息表中,如果除了class_id外还有一个class_name字段,那么class_name就是一个冗余字段,可以通过查询班级表的方式获得。

2. 合理使用索引索引是关系型数据库中提高查询速度的关键因素之一。

在关系模式设计中,应该考虑哪些列应该被作为索引列,以及哪些索引可以被合并等问题。

例如,在上述学生信息表中,如果要经常以班级为条件进行查询,那么可以为class_id列建立索引,从而提高查询速度。

但是,同时建立太多的索引也会降低插入和更新的速度。

3. 合理的数据类型和长度在关系模式设计中,应该选择最合适的数据类型和长度,以便在保证数据完整性的同时,节省存储空间和提高查询效率。

例如,在上述学生信息表中,几个常见的数据类型和长度选择如下:- id:int(8字节)- name:varchar(20字节,可变长度)- gender:char(1字节)- birthday:date(3字节)- phone:varchar(11字节,可变长度)- address:varchar(50字节,可变长度)- class_id:int(8字节)需根据实际需求和数据规模进行选择。

数据库设计中的关系模式和关系实例研究

数据库设计中的关系模式和关系实例研究

数据库设计中的关系模式和关系实例研究在数据库设计中,关系模式和关系实例是研究的重点。

关系模式指的是数据库中一个表的结构定义,它确定了表中的列名、数据类型以及约束条件等信息。

关系实例则是指具体的数据在关系模式下的实例化,也就是一个关系模式中的表中的具体数据记录。

关系模式的设计是数据库设计的核心,其合理性直接影响着数据库的性能和数据的完整性。

下面将介绍几个关系模式设计的常见原则和方法。

1. 适当拆分表:在进行关系模式设计时,可以通过适当拆分表来提高数据库的性能和查询效率。

拆分表的原则包括:将不常用的列单独拆分成一个表、将一对多关系的列拆分成独立的表、将频繁修改的列拆分成一个表等。

通过合理的表拆分可以降低表的冗余和提高查询效率。

2. 定义适当的主键:主键是用来唯一标识表中每一条记录的列。

在设计关系模式时,需要为每个表定义适当的主键,以确保数据的唯一性和完整性。

主键的选择应遵循唯一性、简洁性和稳定性的原则。

3. 使用外键建立关联:外键是用来建立表与表之间的关系,通过外键可以实现数据的引用和参照完整性。

在设计关系模式时,需要使用外键来定义表与表之间的关系,确保数据的关联性和一致性。

4. 添加合适的索引:索引是用来加快数据查询速度的数据结构。

在设计关系模式时,需要根据查询的频率和需求,添加合适的索引。

索引的选择应遵循选择性高、覆盖度大和使用频率高的原则。

关系实例是关系模式在数据库中的具体化,它是描述现实世界的具体数据的实际表现。

关系实例的研究主要包括对关系实例的插入、查询、修改和删除等操作。

下面将介绍关系实例操作的一些要点和技巧。

1. 数据插入:关系实例的插入是将数据记录添加到关系模式中的过程。

在插入数据时,需要确保数据的完整性和一致性。

首先要根据关系模式定义的约束条件进行数据格式的检查,也可以利用数据校验规则对数据进行验证。

2. 数据查询:关系实例的查询是通过特定条件从关系模式中检索所需数据的过程。

在进行数据查询时,可以使用SQL 语句来实现。

关系型数据库设计原则与方法

关系型数据库设计原则与方法

关系型数据库设计原则与方法关系型数据库设计是一种常见的数据库设计方法,它的设计原则和方法可以用于设计和优化关系型数据库模式。

本文将介绍关系型数据库设计的五个基本原则和一些常用的方法,以帮助您更好地进行数据库设计和优化。

第一原则:数据分离原则数据分离原则是指将不同的数据类型分开存储,不混杂在同一个表中。

这个原则主要是考虑到数据的规范性和易维护性。

每个数据类型都应该有自己的表,通过相关字段建立关联,并通过外键实现关系。

这种设计方式使数据库的结构更清晰、规范,也方便日后对数据更新和查询。

第二原则:范式设计原则范式设计原则是关系型数据库设计中的核心概念。

它主要是通过分解数据,将重复的数据避免在表中出现,减少冗余和更新异常。

范式的级别分为一到五级,分别用1NF、2NF、3NF、BCNF、4NF和5NF表示。

一般来说,我们在设计数据库时应尽可能遵循更高级别的范式,以减少数据冗余和保证数据的一致性。

第三原则:主键设计原则主键是一种唯一标识数据记录的方式,它在关系型数据库中非常重要。

主键的设计要符合以下要求:1. 唯一性:每个记录的主键值是唯一的,确保数据的完整性和一致性。

2. 稳定性:主键的值应该是稳定不变的,不能频繁修改。

3. 简洁性:主键的值应该是简洁的,便于查询和索引。

常见的主键类型包括自增主键,UUID,日期时间等。

第四原则:索引设计原则索引在关系型数据库中起着加速查询和提高性能的作用。

但是过多或不恰当的索引设计可能会导致数据库性能下降。

索引的设计原则包括:1.覆盖索引:将索引包含需要查询的字段,减少数据库访问次数。

2.唯一性:非重复且唯一的字段适合设计索引。

3.选择性:选择那些频繁被查询的字段。

4.大小:索引的大小应控制在合理范围内,避免占用过多磁盘空间。

第五原则:范围控制原则通过范围控制可以将数据库的规模控制在一定的范围内,避免不必要的数据增长。

范围控制主要包括以下几方面:1.数据量估算:在设计数据库时要对数据量进行预估,合理规划存储空间。

关系数据库设计理论(关系模式、函数依赖、范式)

关系数据库设计理论(关系模式、函数依赖、范式)

函数依赖关系是属性间的一种多对一的关系。 函数依赖关系是属性间的一种多对一的关系。 如果X →Y, X←Y, 是一对一关系。 如果X →Y,且X←Y,则X和Y是一对一关系。
如学号与身份证号。 如学号与身份证号。
7.2
函数依赖
SQL Server 2000
三、函数依赖的几种特例
1、平凡函数依赖与非平凡函数依赖 、 如果X→Y, 如果X→Y,且Y X→Y 若Y 由于Y 由于Y 称为非平凡函数依赖。 X,则X→Y 称为非平凡函数依赖。
7.1
关系模式的评价
SQL Server 2000
教学(学号,姓名,年龄,系名,系主任,课程名,成绩) 教学(学号,姓名,年龄,系名,系主任,课程名,成绩)
学号 98001 98001 98002 98002 98003 98003 99001 姓名 李华 李华 张平 张平 陈兵 陈兵 陆莉 年龄 21 21 22 22 21 21 23 系名 计算机 计算机 计算机 计算机 数学 数学 物理 系主任 王民 王民 王民 王民 赵敏 赵敏 王珊 课程名 C语言 高等数学 C语言 高等数学 高等数学 离散数学 普通物理 成绩 90 80 65 70 95 75 85
7.1
关系模式的评价
SQL Server 2000
对于有问题的关系模式, 对于有问题的关系模式,可以通过模式分解的方法使之 规范化, 规范化,上述关系模式如果分解为如下三个关系则可以克服 以上出现的问题。 以上出现的问题。 学生(学号,姓名,年龄,系名) 学生(学号,姓名,年龄,系名) 系(系名,系主任) 系名,系主任) 选课(学号,课程名,成绩) 选课(学号,课程名,成绩) 如何分解关系模式,分解的依据是什么? 如何分解关系模式,分解的依据是什么?下二节将讨论 这些问题。 这些问题。

简述关系数据库的设计步骤

简述关系数据库的设计步骤

简述关系数据库的设计步骤关系数据库是一种常用的数据库模型,它使用表、关系和键设计来存储、组织和查询数据。

基于关系数据库的设计是现代信息系统的基础,为实现高效的数据管理、存储和查询提供了非常重要的基础。

本文将阐述关系数据库设计的基本步骤,介绍它们如何在现代信息管理系统中应用,最终为系统用户提供可靠、可操作的信息服务。

首先,关系数据库设计必须考虑业务要求,并将其转换为设计要求,以确定数据模型及数据库的功能。

在这一步中,需要分析业务要求,确定业务模型,收集和组织需要的数据,确定有效的数据存储结构,特别是确定以及识别出业务实体,并确定属于这些业务实体的属性。

接下来,在将数据模型及功能转换为关系数据库结构时,通常遵循经典的数据库设计步骤,包括实体识别、实体关系建模、属性决定、关系表建模、索引设计、视图建模等。

在实体识别阶段,要进行概念建模,涉及对实体及实体间关系的分析和建模;在实体关系建模阶段,要发现多个实体之间的联系,并通过概念建模实现;属性决定阶段,要根据业务要求,确定每个实体属性的类型及唯一性;关系表建模阶段,要根据实体、属性和关系,建立每个实体的关系表;索引设计阶段,要根据使用频率,选择合适的索引类型和索引结构;视图建模阶段,要根据访问视图和系统需求,建立逻辑视图,最终创建物理视图。

最后,在完成基本的设计步骤之后,需要进行质量测试,以确保数据库的正常运行,包括数据完整性检查、安全性测试、功能测试、性能测试等,可以根据实际情况选择不同的测试策略。

从上述步骤可以看出,基于关系数据库的设计是一个复杂的过程,它要求设计者充分考虑业务要求,转换为数据模型、实体识别、属性决定、关系表建模、视图建模等步骤,最终保证数据库的正确性和高效性。

在现代信息管理系统中,关系数据库的设计以及维护工作日益重要。

有效的关系数据库设计,可以帮助系统用户实现信息查询要求,并能较好地支持信息管理系统的正常运行。

数据库系统(四)---关系型数据库设计及E-R图

数据库系统(四)---关系型数据库设计及E-R图

数据库系统(四)---关系型数据库设计及E-R图1、关系型数据库: 关系型数据库是⼀类采⽤关系模型作为逻辑数据模型的数据库系统,遵从数据库设计的基本步骤,包括: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、数据库的运⾏和维护等阶段。

概念结构设计与逻辑结构设计是关系数据库整个设计过程的关键。

2、关系数据库设计过程与各级模式 在关系数据库设计的不同阶段,会形成数据库的各级模式。

1)需求分析阶段,综合各个⽤户的应⽤需求; 2)概念结构设计阶段,形成独⽴于机器特点、独⽴于各个关系数据库管理系统产品的概念模式; 3)逻辑结构设计阶段,将 E-R 图转换成具体的数据库产品⽀持的关系数据模型,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,形成数据的外模式; 4)物理结构的设计阶段,根据关系数据库管理系统的特点和处理的需要,进⾏物理存储安排,建⽴索引,形成数据库内模式。

3、概念结构设计⽅法 关系数据库的概念结构设计通常采⽤⾃顶向下法,它通过两个步骤来完成概念设计,⾸先建⽴局部信息结构,然后将局部信息结构合成为全局信息结构并优化,使⽤ E-R 图作为概念模型的描述⼯具。

1)局部信息结构设计 局部信息结构设计:根据需求分析报告中标明的不同⽤户视图范围所建⽴的满⾜该范围内⽤户需求的信息结构,称为局部信息结构。

局部信息结构设计的步骤包括:确定局部范围;选择实体;选择实体关键字;确定实体间联系;确定实体的属性。

2)E-R 图的表⽰⽅法 概念结构设计就是将需求分析得到的⽤户需求抽象为信息结构的过程,通常使⽤ E-R 图来作为描述现实世界的建模⼯具。

E-R 图提供了表⽰信息世界中实体、属性和联系的⽅法。

1.实体型,⽤矩形表⽰,写明实体的名称; 2.属性,⽤椭圆形表⽰,并⽤⽆向边将其与其相应的实体连接起来。

3.联系,⽤菱形表⽰,写明联系的名称,⽤⽆向边分别与有关实体连接起来,同时在⽆向边旁标注联系的类型(1:1、1:N 或 M:N),如果⼀个联系具有属性,则这些属性也要⽤⽆向边与该联系连接起来。

关系数据库设计理论

关系数据库设计理论

五、FD的推理规则
从已知的FD集推导未知的FD,可以使用的推导规则 (Armstrong) 设有关系模式R(U),X、Y、Z是U的子集: A1(自反性):如果 Y X ,则有 XY 在R上成立。 A2(增广性):如果 XY 在R上成立,那么有 XZYZ A3(传递性):如果 XY和 YZ在R上成立,则有 XZ
S# -> SNAME C# -> TNAME (S#,C#) ->GRADE
三、属性间的联系和函数依赖 属性间的联系有三种,但并不是每一种关系中都存在函数 依赖,设有属性集X、Y属于关系模式R,
如果X和Y之间是‘1-1’关系,则存在函数依赖:
X YY, X
如果X和Y之间是‘1-M’关系,则存在函数依赖:
第五章 关系数据库设计理论
5.1 问题的提出-什么是不好的数据库设计
实际问题,假定在设计数据库时出现如下的关系模式: Student(Sno, Sname, Dept,Cno, Grade) 学生(学号,姓名,院系,课程号,成绩)
Sno Sname Dept Cno Grade
1000 李平 计算机 001
FD的分类: 1、对于FD:XY ,如果 Y X ,则称为“平凡的FD” 2、对于FD:XY ,如果 YX ,则称为“非平凡的FD” 3、对于FD:XY ,如果 YXφ则为“完全非平凡的FD”
Armstrong的推论: 1、合并规则: 由 XYX,Z可以 得 YZ 到X 2、分解规则: 由 XYZ可以 得 YX, 到 ZX 3、伪传递规则:由 XYY,WZ则得 到 Z XW
86
1000 李平 计算机 002
97
1000 李平 计算机 003
83
1001 王莉 计算机 001

5_关系数据库设计

5_关系数据库设计

(2)数据流图(Data Flow Diagram,DFD)
数据流图从数据传递和加工的角度,来刻 画数据流从输入到输出的移动变换过程。
当系统比较复杂时,可以采用分层描述的方法。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。数据流图表达了数据和处理过程的关系。
(3)数据字典
需求分析阶段最后是编写系统分析报告,通常称为需求 规范说明书。需求规范说明书是对需求分析阶段的一个总结。 编写系统分析报告是一个不断反复、逐步深入与完善的过程, 系统分析报告应包括如下内容:
系统概况,系统的目标、范围、背景、历史和现状; 系统的原理和技术,对原系统的改善; 系统总体结构与子系统结构说明; 系统功能说明; 数据处理概要、工程体制和设计阶段划分; 系统方案及技术、经济、功能和操作上的可行性。
数据需求是指用户需要一个信息系统最终能够提供的所有数据, 通过分析制作数据流图。
3.确定处理需求 .
处理需求通常是指用户要求应用软件系统能够提供的 所有功能。根据业务需求以及数据需求可以进一步确定处 理需求。处理需求可用系统功能模块图表示。
【例5-3】 教务管理系统的功能模块图。 】
4.编写需求分析说明书 .
5.1.2数 据库设 计步骤
前四个步骤为数据库系统的分析与设计;后两个步骤 为数据库系统的实施、运行与维护。
1)需求分析:了解和分析用户的应用需求(包括信息需求和处理需 求),进行需求收集和分析,并以数据流图、数据字典等形式加以描 述。 2)概念设计:把需求分析阶段得到的用户需求进行综合、归纳和抽 象,形成一个独立于具体DBMS的概念数据模型。 3)逻辑设计:按照一组转换规则,将概念设计阶段产生的概念模型 转换为某个DBMS支持的逻辑数据模型。 4)物理设计:是为逻辑模型选取一个最适合应用环境的物理结构 (包括存取结构和存取方法)。 5)数据库实施:设计人员运用DBMS提供的数据库语言及其宿主语 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,并进行试运行。 6)数据库运行与维护:数据库试运行后,即可投入正式运行。数据 库在运行期间应不断地对其进行评价、调整与修改。
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表 学生 名 学籍表
学号
姓名

性别
有 的 出生年月

籍贯

班级
课程 归属表
课程编号 课程名称
学时数
(归属)教研室名称
考试 成绩表
学号 姓名 课程号 课程名称
成绩
所属专业
授课 统计表
课程编号 课程名称
学时数 教员编号
教员姓名
职称
教员 信息表
教员编号 教员姓名
性别 出生年月
籍贯
教研室名称
所属专业
(代码)
外模式B
局部学逻习辑关结系构(外学模号式,到课模程式号的,映分象数)外模式到模式的映象
概念教级师DB关系(A教工号,教员姓名,教B员性别,教员出生年月,D教BM研S
室,电话)
逻辑模式
全局讲逻授辑关结系构(教工号,课程号) 模式到内模式的映象
存储级DB
存储组织结构
内模式 OS
数据库
图1.14 数据库系统的体系结构
关系数据库模式: 在一个实际的数据库应用系统中,把构成该关系数据
库的全局逻辑模式的基本表的全体,称为该数据库应用 系统的关系数据库模式。
教学管理数据库系统的数据库模式
学生关系模式:S(S#,SNAME,SSEX,SBIRTHIN, PLACEOFB,SCODE#,CLASS)
第6章 关系数据库模式设计
6.2 对关系模式进行规范化设计的必要性
考察关系模式:
教员任课(教工号,姓名,职称,教研室,
课程号,课程名,学时) 主键:(T#,C#)
(1)问题:存在有
① 数据冗余; ② 更新异常; ③ 插入异常; ④ 删除异常。
教员任课(教工号,姓名,职称,教研室,课程号,课程名,学时)
关系数据库的模式设计问题,是数据库应用系统 设计中的核心问题之一。
本章中,支撑关系数据库模式设计的函数依赖和 规范化理论,是关系数据库设计的重要理论基础, 也是本课程学习的主要难点内容。
第6章 关系数据库模式设计
6.1 关系约束与关系模式的表示
Question?
关系数据库模式的设计有哪几种方法呢?
专业关系模式:SS(SCODE#,SSNAME) 课程关系模式:C(C#,CNAME,CLASSH) 设置关系模式:CS(SCODE#,C#) 学习关系模式:SC(S#,C#,GRADE) 教师关系模式:T(T#,TNAME,TSEX,TBIRTHIN,
TITLEOF,TRSECTION,TEL)
讲授关系模式:TEACH(T#,C#)
一、关系数据库模式的设计方法
1、E-R模型方法:画出反映用户组织中相互关联的数 据及其之间联系的E-R图,再将E-R模型转换成关系模型 对应的关系模式。
2、属性表方法:收集、整理和归纳用户组织进行信 息管理的各种表格,然后把每个表格转换成一个关系模 式。
表6.1 大学教学信息管理系统中的关系模式(表)构建
课程名
数据库 网络 网络
网络安全 数据挖掘 图像通信
学时
60 50 50 40 40 50
数据冗余
当某教员同时上几门课程时,教员的基本信息“教工号、 姓名、职称、教研室”重复存储,产生了较多的冗余数据。
教员任课(教工号,姓名,职称,教研室,课程号,课程名,学时)
存在问题
教工号
40301 40301 40301 40302 40302 40304
数据库系统原理与设计
第6章 关系数据库模式设计
主讲人:
联系方式:
关系数据库模式 ???
学生关系(学号,姓名,性别,出生年月,籍贯,专业代码,班
级) 用户A1
用户A1
用户A1
用户A1
用户专级D业B关系应(用程专序业A1代码应,用程专序业A名2 称)应用程序B1 应用程序B2
课程关系(课程号,课程名,学时数)
存在问题
教工号
40301 40301 40302 40302 40303 40304
姓名
徐杨柳 徐杨柳 张国庆 张国庆
张莹 宋歌
职称
副教授 副教授
教授 教授 讲师 教授
教研室
403 403 403 403 403 403
课程号
K40301 K40302 K40302 S40303 K40304 B40305
姓名
徐杨柳 徐杨柳 徐杨柳 张国庆 张国庆
宋歌
职称
副教授 副教授 副教授
教授 教授 讲师
教研室
403 403 403 403 403 403
教员信息关系(教员编号,教员名称,性别, 出生年月,职称,教研室名称)
分析可知,在这几个关系
由表6.1可直接得到如下关系模式:模些属式性中值,决至定少教存研在室有名2种称由属一性
学生学籍关系(学号,姓名,性别,出生值年的月数据,依赖关系。 籍贯,班级,所属专业)
课程归属关系(课程编号,课程名称,学时数, 教研室名称)
当一般地用属性名集合表示其依赖关系时,就可看 作是一种函数依赖。
二、五元组/三元组关系模式
综上可见,当把所有这些约束完整地反映到对关系 模式的描述时,就可得到如下结论:
一个关系模式是一个五元组{R,U,D,DOM,F},并可 一般地记为:
R(U , D, DOM , F)
其中,R是关系名;U是关系的属性集合;D是属性的值域 集合;DOM是属性集到值域集合的映射;F是关系中属性 集上的一组约束,也即函数依赖集合。
考试成绩关系(学号,姓名,课程编号,课程名称, 成绩,所属专业)
授课统计关系(课程编号,课程名称,学时数, 教研室名称,教员编号,教员名称)
教员信息关系(教员编号,教员名称,性别, 出生年月,职称,教研室名称)
也就是说,一个关系模式中的属性之间存在着一个 或多个依赖关系。
由于这种依赖是用属性的值来体现的,所以称为数 据依赖。
在本章的相关概念讨论中,关系名 R、属性集 U 和依赖集 F三者相互关联,相互依存;而值域集合 D和 映射 DOM与各概念的描述则关联性不太大。
所以为了简单起见,本教材后续的内容,把关系模 式简化地看作是一个三元组{R,U,F}。且:
当且仅当 U 上的一个关系R满足 F 时,将称 R(U,F)为关系模式{R,U,F}上的一个关系。
由表6.1可直接得到如下关系模式:
学生学籍关系(学号,姓名,性别,出生年月, 籍贯,班级,所属专业)
课程归属关系(课程编号,课程名称,学时数, 教研室名称)
考试成绩关系(学号,姓名,课程编号,课程名称, 成绩,所属专业)
授课统计关系(课程编号,课程名称,学时数,教员编号, 教员名称,职称,教研室名称)
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