数据库设计过程.

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数据库设计流程

数据库设计流程

数据库设计流程数据库设计是指根据用户需求和系统需求,设计出满足这些需求的数据库结构,包括数据的组织、存储和管理。

一个好的数据库设计能够提高系统的性能、可靠性和安全性,因此数据库设计流程显得尤为重要。

下面将介绍数据库设计的一般流程,希望能够对大家有所帮助。

第一步,需求分析。

在数据库设计的开始阶段,首先需要进行需求分析。

这一步是整个数据库设计流程中最为关键的一步,也是最为耗时的一步。

在需求分析阶段,需要与用户充分沟通,了解用户的需求和期望,明确系统的功能和性能要求。

只有充分理解用户需求,才能够为用户设计出满意的数据库系统。

第二步,概念设计。

在需求分析完成后,接下来就是进行概念设计。

概念设计是指根据需求分析的结果,设计出数据库的概念模型,包括实体、关系、属性等。

在这一步中,需要使用ER图等工具,将用户需求转化为数据库的概念模型,以便于后续的详细设计和实现。

第三步,逻辑设计。

在概念设计完成后,接下来就是进行逻辑设计。

逻辑设计是指将概念模型转化为数据库管理系统能够实现的逻辑模式。

在这一步中,需要考虑数据库的结构、数据类型、索引、约束等,以及数据的存储和组织方式。

逻辑设计的结果是数据库的逻辑模式,是数据库管理系统的基础。

第四步,物理设计。

在逻辑设计完成后,接下来就是进行物理设计。

物理设计是指将逻辑模式转化为实际的数据库结构,包括表的创建、字段的定义、索引的建立等。

在这一步中,需要考虑数据库的性能、安全性和可靠性,选择合适的存储引擎、分区方案等,以保证数据库的高效运行。

第五步,实施和维护。

在数据库的物理设计完成后,接下来就是进行数据库的实施和维护。

实施是指根据物理设计的结果,在数据库管理系统中创建和配置数据库,以及导入初始数据。

而维护则是指在数据库投入运行后,对数据库进行监控、优化和维护,以保证数据库的高效运行。

总结。

数据库设计是一个复杂而又重要的工作,需要设计人员在整个设计过程中充分理解用户需求,合理设计数据库结构,保证数据库的高效运行。

简述数据库设计的一般流程

简述数据库设计的一般流程

简述数据库设计的一般流程数据库设计是指根据应用系统的需求,设计出合理、高效的数据库结构和数据存储方式的过程。

数据库设计的目标是保证数据的完整性、一致性、可靠性和高效性。

下面将从需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计四个方面,简述数据库设计的一般流程。

1. 需求分析需求分析是数据库设计的第一步,也是最重要的一步。

在需求分析阶段,需要与用户充分沟通,了解用户的需求和业务流程。

通过需求分析,可以确定数据的种类、结构和关系,以及数据处理的要求和约束条件。

需求分析的输出是需求规格说明书,包括数据字典、数据流图、实体关系图等。

2. 概念设计概念设计是在需求分析的基础上,对数据进行抽象和建模的过程。

在概念设计阶段,需要确定实体、属性和关系,并进行规范化处理,以消除冗余和不一致性。

概念设计的输出是概念模型,常用的概念模型有实体-关系模型(ER模型)和统一建模语言(UML)。

3. 逻辑设计逻辑设计是根据概念模型,将其转化为关系模式的过程。

在逻辑设计阶段,需要进行表的设计和关系的建立。

表的设计要考虑属性的类型、长度、约束条件等,关系的建立要考虑主键、外键、参照完整性等。

逻辑设计的输出是逻辑模型,通常以关系模式的形式呈现。

4. 物理设计物理设计是根据逻辑模型,确定数据在存储介质上的组织方式和存取方法的过程。

在物理设计阶段,需要确定数据的存储结构、索引方式、存取路径等。

物理设计的目标是提高数据的存取效率和空间利用率。

物理设计的输出是物理模型,包括表的定义、索引的建立等。

数据库设计的一般流程包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计四个阶段。

在每个阶段,都需要进行充分的需求调研与分析,并将其转化为相应的设计模型。

通过合理的数据库设计,可以提高数据的管理和处理效率,保证数据的一致性和完整性,为应用系统的开发和运行提供良好的支持。

简述数据库设计的主要步骤

简述数据库设计的主要步骤

简述数据库设计的主要步骤数据库设计的主要步骤可以概括为以下几个方面:需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计和实施与维护。

1. 需求分析需求分析是数据库设计的第一步,通过与用户沟通和了解用户的需求,确定数据库的目标和范围。

在这个阶段,需要收集用户的需求,并分析这些需求的优先级和复杂度,以确定数据库的功能和性能要求。

2. 概念设计概念设计是数据库设计的第二步,主要是根据需求分析的结果,建立数据库的概念模型。

在这个阶段,可以使用ER图或UML类图等工具来表示实体、关系和属性之间的关系。

概念设计的目标是建立一个抽象的、独立于具体数据库管理系统的概念模型,以便于后续的逻辑设计和物理设计。

3. 逻辑设计逻辑设计是数据库设计的第三步,主要是将概念模型转换为关系模型。

在这个阶段,需要将实体、关系和属性转换为关系模式和关系之间的联系。

逻辑设计的目标是建立一个符合关系模型的数据库模式,以便于后续的物理设计和实施。

4. 物理设计物理设计是数据库设计的第四步,主要是确定数据库的物理结构和存储方案。

在这个阶段,需要考虑到数据库的性能、可靠性和安全性等方面的需求。

物理设计的目标是选择合适的数据库管理系统和存储介质,以及设计合理的索引、分区和备份策略,以提高数据库的性能和可用性。

5. 实施与维护实施与维护是数据库设计的最后一步,主要是根据物理设计的结果,创建和初始化数据库,并进行数据迁移和测试。

在数据库实施后,还需要进行定期的维护和监控,以确保数据库的稳定运行和数据的完整性。

如果有需要,还可以根据实际情况进行数据库的优化和调整。

总结起来,数据库设计的主要步骤包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计和实施与维护。

通过这些步骤,可以根据用户的需求和要求,建立一个符合关系模型的数据库模式,并选择合适的数据库管理系统和存储方案,以提高数据库的性能和可用性。

同时,在数据库实施后,还需要进行定期的维护和监控,以确保数据库的稳定运行和数据的完整性。

简述数据库设计的步骤。

简述数据库设计的步骤。

简述数据库设计的步骤。

数据库设计是指根据需求和业务逻辑,将数据组织、存储和管理的过程。

一个好的数据库设计能够提高数据的存储效率、数据的准确性和一致性,并且能够满足不同用户的需求。

下面将简要介绍数据库设计的步骤。

1. 确定需求:数据库设计的第一步是明确需求。

需求分析阶段要求与客户充分沟通,了解他们的业务流程、数据存储需求以及对数据的查询和修改操作。

根据需求,确定数据库的目标和范围。

2. 设计概念模型:在数据库设计中,概念模型是一个抽象的模型,用于描述数据之间的关系。

常用的概念模型有实体-关系模型(Entity-Relationship Model,简称ER模型)和层次模型。

在这个阶段,需要根据实际情况,确定实体(Entity)和实体之间的关系(Relationship),并且定义属性(Attribute)和约束条件。

3. 转化为逻辑模型:在概念模型的基础上,将概念模型转化为逻辑模型。

逻辑模型是一个更加具体和可操作的模型,通常使用关系模型(Relational Model)表示。

在这个阶段,需要将实体、属性和关系转化为表、字段和表之间的关系。

4. 设计物理模型:物理模型是在逻辑模型的基础上,将数据库的设计转化为实际的数据库结构。

在这个阶段,需要确定表的具体字段、数据类型、长度、索引等信息,以及确定表之间的关系(如外键约束)。

5. 数据库实施和测试:在数据库设计完成后,需要将设计好的数据库实施到实际的数据库管理系统(Database Management System,简称DBMS)中。

在实施过程中,需要注意数据库的安装和配置,以及数据的导入和验证。

同时,需要进行功能测试、性能测试和安全性测试,确保数据库的正常运行。

6. 数据库维护和优化:数据库设计并不是一次性的工作,随着业务的发展和需求的变化,数据库需要进行维护和优化。

维护工作包括备份和恢复、性能监控和调整、数据清理和整理等。

优化工作包括索引优化、查询优化和存储优化等,旨在提高数据库的性能和效率。

数据库设计的六个步骤

数据库设计的六个步骤

数据库设计的六个步骤概述数据库设计是构建一个可靠、高效、可扩展的数据库系统的基础工作。

它是根据业务需求,将数据按照特定规则组织和存储的过程。

本文将介绍数据库设计的六个步骤,帮助读者全面理解数据库设计的过程。

步骤一:需求分析在数据库设计的第一步骤中,我们需要明确业务需求,了解用户的具体需求和预期功能。

这一步骤的关键是与用户和利益相关者进行充分的沟通,确保对需求有全面的了解。

需求收集•与用户和利益相关者进行会议、访谈等形式的沟通,详细了解他们的需求和期望。

•收集用户提供的文档、报告和现有系统的信息,以便更好地理解业务流程和数据要求。

•利用问卷调查等方式,获取用户的反馈和建议。

需求分析•对收集到的需求进行分析,理解用户的主要关注点和业务流程。

•确定系统的功能需求,包括数据的输入、处理和输出等方面。

•确定系统的性能需求,如并发用户数、数据处理速度等。

需求文档•撰写需求文档,详细描述用户需求和系统功能。

•使用图表、流程图等工具,清晰地展示业务流程和数据要求。

步骤二:概念设计在数据库设计的第二步骤中,我们需要进行概念设计,即将需求转化为数据库模型。

这一步骤的关键是确定实体、属性和关系,建立起系统的基本框架。

实体-属性-关系模型•根据需求文档,识别出系统中的实体,如用户、产品、订单等。

•为每个实体确定属性,如用户的姓名、年龄、性别等。

•确定实体之间的关系,如一对多、多对多等。

实体关系图•使用实体关系图(E-R图)来可视化数据库模型。

•在E-R图中,用矩形表示实体,用菱形表示关系,用椭圆形表示属性。

数据字典•撰写数据字典,详细描述每个实体和属性的含义和约束条件。

•数据字典可以作为开发人员的参考,确保开发过程中的一致性和准确性。

步骤三:逻辑设计在数据库设计的第三步骤中,我们需要进行逻辑设计,即将概念模型转化为数据库表结构。

这一步骤的关键是确定表的结构和约束条件,确保数据的完整性和一致性。

数据库范式•使用数据库范式来规范表的设计。

简述数据库的设计过程。

简述数据库的设计过程。

简述数据库的设计过程。

数据库设计是软件开发中非常重要的一个步骤,它涉及到数据库的功能、性能和安全等方面。

一个好的数据库设计需要综合考虑用户的需求、数据模型、数据库表的设计、索引和数据完整性等方面。

下面简述数据库设计的过程。

1. 需求分析:在数据库设计之前,需要明确数据库的需求,包括用户的需求、业务需求、数据需求等。

通过需求分析,可以确定数据库中需要包含哪些数据、需要实现哪些功能以及如何组织这些数据。

2. 数据模型设计:在需求分析的基础上,需要设计数据库的数据模型。

数据模型是指将数据按照一定的规则组织起来,以便在数据库中存储和管理数据的方式。

常见的数据模型包括关系型数据模型和面向对象数据模型等。

3. 数据库表设计:根据数据模型设计的结果,需要设计数据库中的表。

表是数据库中的基本单位,用于存储数据。

在设计表时,需要考虑表的字段、字段的命名、数据类型、长度、约束等。

4. 索引设计:索引是一种用于提高查询效率的工具。

在设计索引时,需要考虑查询的算法、查询的语句以及数据的分布情况等因素。

索引可以提高查询效率,减少数据库的查询开销。

5. 数据完整性设计:在设计数据库时,需要考虑数据的完整性。

包括对数据表的完整性、数据字段的完整性、主键和外键的完整性等方面。

需要保证数据在存储和查询时的一致性和正确性。

6. 安全性设计:在数据库设计中,需要考虑安全性。

包括用户认证、权限管理、数据加密等方面。

需要保证数据库在存储和查询数据时的安全性,防止数据泄露、误操作等问题。

数据库设计是一个复杂的过程,需要综合考虑多个方面。

一个好的数据库设计需要充分考虑用户需求、数据模型、表设计、索引和数据完整性等方面,以确保数据库的性能和安全性。

数据库设计的步骤和要点总结

数据库设计的步骤和要点总结

数据库设计的步骤和要点总结数据库设计是构建数据库系统的基础,一个良好设计的数据库可以保证数据的完整性、一致性和高效性。

以下是数据库设计的步骤和要点总结:1. 需求分析- 收集需求:与项目干系人(比如客户、用户、管理者)沟通,收集业务需求。

- 确定数据范围:明确数据库需要处理的数据类型、数据来源和数据用途。

2. 概念设计- 实体-关系模型(ER模型):识别系统中的实体及其属性,以及实体之间的关系。

- 确定实体和关系的属性:为每个实体和关系指定属性,并区分主键。

3. 逻辑设计- 规范化:避免数据冗余,减少更新异常,确保数据一致性。

- 数据模型选择:根据需求选择合适的数据模型,如关系模型、文档模型等。

- 定义表结构:根据ER模型定义表结构,确定字段类型、约束等。

- 设计索引:根据查询需求设计索引,提高查询效率。

4. 物理设计- 存储结构:确定数据文件的存储方式,如顺序文件、索引文件等。

- 文件组织:设计数据文件的分布,考虑数据的存取效率和存储空间利用率。

- 确定存储分配:为数据库对象(表、索引等)分配存储空间。

5. 数据库实施- 数据迁移:将现有数据迁移到新数据库中。

- 应用程序集成:确保应用程序能够正确地与数据库交互。

- 测试:进行数据库测试,确保满足性能和功能要求。

6. 维护- 监控:定期监控数据库性能,及时发现并解决性能问题。

- 备份与恢复:定期进行数据备份,设计恢复策略以应对数据丢失或损坏的情况。

- 调整:根据实际运行情况调整数据库结构或参数。

7. 安全性设计- 用户权限管理:定义用户的访问权限,确保数据安全。

- 数据加密:对敏感数据进行加密存储。

- 审计与日志:记录所有对数据库的访问和操作,以便于事后审计。

8. 考虑特殊需求- 事务管理:确保数据库系统能够支持事务,保证数据的一致性。

- 并发控制:设计机制以处理多用户同时访问数据库的情况。

- 数据完整性:通过约束(如主键、外键、唯一性约束)确保数据的准确性和可靠性。

数据库设计过程

数据库设计过程

数据库设计过程
数据库设计是一个复杂的系统,它涉及到数据的收集、存储、组织以及管理等多个方面,几乎是所有现代软件开发的基础。

因此,正确的数据库设计过程是至关重要的。

数据库设计过程可以分为五个主要步骤:1)分析需求;2)设计数据库模型;3)创建数据库;4)定义表及表之间的连接;5)维护数据库。

首先,我们需要分析用户的需求,为了设计出最合适的数据库,这是非常重要的一步。

需求分析可以帮助我们更好地理解客户的业务流程,最终确定数据库的功能,以及需要存储的数据。

第二步是设计数据库模型。

为了构建合理的数据库模型,需要考虑如何让数据有效地存储,并支持用户操作。

通常,这需要使用一种约束,例如关系型数据库、实体关系模型(ERM)或关系型模型(RM)等。

接下来,需要创建数据库。

在创建过程中,需要考虑数据库引擎、字符集、排序规则以及编码方式等。

第四步是定义表及表之间的连接。

这一步需要设计表的结构,并确定表之间的关系,以及实现表的连接。

此外,也需要设计表的索引,来提高数据库的查询性能。

最后一步是维护数据库。

在日常应用中,会发生数据的更新、增加或删除的情况,为此需要定期对数据库进行维护,以保持数据的完整性,并确保数据库是可靠的。

以上就是数据库设计过程的主要步骤。

当我们熟练掌握了数据库设计过程,就可以设计出满足用户需求的高效数据库,而这将有助于软件开发的成功。

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数据库设计过程数据库设计概述什么是数据库设计z数据库设计是指对于一个给定的应用环境,构造最优的数据库模式,建立数据库及其应用系统,使之能够有效地存储数据,满足各种用户的应用需求(信息要求和处理要求)在数据库领域内,常常把使用数据库的各类系统统称z为数据库应用系统。

特点数据量大保存时间长数据关联复杂»特点:数据量大、保存时间长,数据关联复杂,用户要求多样化。

2数据库设计准则数据库必须正确反映现实世界能为某个DBMS z数据库必须正确反映现实世界,能为某个DBMS 所接受应用系统有良好的性能有利于实施和维护z应用系统有良好的性能,有利于实施和维护z数据库能满足当前和今后相当长时期内的数据需求,使数据库有较长的使用寿命z当软件和硬件环境发生变化时容易修改和移植z能满足安全性要求,当系统发生故障时,容易恢复数据库数据库存取效率查询效率要高z数据库存取效率、查询效率要高3数据库设计方法手工与经验相结合方法z设计质量与设计人员的经验和水平有直接关系缺乏科学理论和工程方法的支持工程的质量难以保z缺乏科学理论和工程方法的支持,工程的质量难以保证z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z手工设计方法z基本思想:过程迭代和逐步求精4数据库设计方法(续)新奥尔良(New Orleans)方法z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z概念设计阶段广泛采用3NF(第三范式)的设计方法z逻辑阶段可采用的有效方法ODL(Object Definition Language)方法z面向对象的数据库设计方法5数据库设计方法(续)计算机辅助设计z ORACLE Designerz SYBASE PowerDesigner6数据库设计分个阶段数据库设计分6个阶段z需求分析z概念结构设计z逻辑结构设计z物理结构设计z数据库实施z数据库运行和维护需求分析和概念设计独立于任何数据库管理系统逻辑设计和物理设计与选用的DBMS密切相关7数据库设计的过程(六个阶段)⒈需求分析阶段z准确了解与分析用户需求(包括数据与处理)z最困难、最耗费时间的一步8⒉概念结构设计阶段概念结构设计阶段z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z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9逻辑结构设计阶段⒊逻辑结构设计阶段z将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型z对其进行优化10⒋数据库物理设计阶段z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)11⒌数据库实施阶段z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¾建立数据库¾编制与调试应用程序¾组织数据入库¾进行试运行12⒍数据库运行和维护阶段z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行程中须不断对其z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13需求分析需求分析就是确定所要开发的应用系统的目标,收集和分析用户对数据库的要求,了解用户需要什么样的数据库,做什么样的数据库。

对用户需求分析的描述是数据库概念设计的基础。

需求分析主要是考虑“做什么”的问题,而不是考虑怎么做的问题。

“怎么做”的问题需求分析的结果是产生用户和设计者都能接受的需求说明书。

需求分析简单地说就是分析用户的要求。

需求分析是设计数据库的起点,需求分析的结果是否准确的反映了用户的实际要求将直接影响到后面各个确的反映了用户的实际要求,将直接影响到后面各个阶段的设计,并影响到设计结果是否合理和实用。

141. 收集资料,了解用户需求(1) 信息需求,用户要从数据库获得的信息内容(2) 处理需求,完成什么处理功能及处理方式(3) 安全性和完整性要求2. 分析数据2分析数据对收集到的数据进行抽象,即对实际事物或事件的人为处理,抽取共同的本质特性,并用各种概念精确地为处理抽取共同的本质特性并用各种概念精确地加以描述.151.首先把任何一个系统都抽象为:数据存储信息要求数据流数据流数据来源处理数据输出处理要求162.分解处理功能和数据(1)分解处理功能¾将处理功能的具体内容分解为若干子功能(2)分解数据处理功能逐步分解同时逐级分解所用数据形成¾处理功能逐步分解同时,逐级分解所用数据,形成若干层次的数据流图(3)表达方法¾处理逻辑:用判定表或判定树来描述¾数据:用数据字典来描述3将分析结果再次提交给用户征得用户的173.将分析结果再次提交给用户,征得用户的认可例还书处还书信息理系统12图书学生数据1.2库存借书处理系统学数据数据1.1借书信息19例修改库存借书数据检查还书信息状态(出)1.2.2图学1.1.2修改库借出图书库生数据检查1.1.1学生数据存状态(入)113学生数据书数据存数据借书信息图书库存量检查1.2.11.1.3现有库存数据20数据字典用来说明或描述系统中数据的静态组成结构的¾数据库系统中所有数据的详尽描述,是各类数据属性的清单¾包括:数据项:数据的最小单位数据结构:若干数据项有意义的集合数据流:表示某一处理过程的输入或输出数据存储:处理过程中存取的数据处理过程:该过程的功能等¾数据字典在需求分析阶段建立,在数据库设计过程中修充实完善中不断修改、充实、完善21⒈数据项数据项是不可再分的数据单位对数据项的描述数据项描述={数据项名,数据项含义说明,别名,数据类型,长度,取值范围,取值含义,与其他数据项的逻辑关系数据项之间与其他数据项的逻辑关系,数据项之间的联系}22⒉数据结构数据结构反映了数据之间的组合关系。

一个数据结构可以由若干个数据项组成,也可以由若干个数据结构组成,或由若干个数据项和数据结构混合组成。

对数据结构的描述数据结构描述={数据结构名,含义说明,组成:{数据项或数据结构}}组成{数据项或数据结构}}23⒊数据流数据流是数据结构在系统内传输的路径。

对数据流的描述数据流描述={数据流名,说明,数据流来源,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}24⒋数据存储数据存储是数据结构停留或保存的地方,也是数据流的来源和去向之是数据流的来源和去向之一。

对数据存储的描述数据存储描述{数据存储名,说明,编号,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}频度存取方式}25⒌处理过程具体处理逻辑般用判定表或判定树来描述 具体处理逻辑一般用判定表或判定树来描述 处理过程说明性信息的描述处理过程描述={处理过程名,说明,处理过程描述{处理过程名说明输入:{数据流},输入:{数据流}输出:{数据流},输出:{数据流}处理:{简要说明}}26数据字典举例例:学生学籍管理子系统的数据字典。

数据项,以“学号”为例:数据项:学号含义说明:唯一标识每个学生别名:学生编号名学生编类型:字符型长度:8取值范围:00000000至99999999取值含义:前两位标别该学生所在年级,后六位按顺序编号序编27与其他数据项的逻辑关系:数据结构,以“学生”为例数据结构“学生”是该系统中的一个核心数据结构:数据结构:学生含义说明:是学籍管理子系统的主体数据结构,定含义说明是学籍管理子系统的主体数据结构定义了一个学生的有关信息组成:学号,姓名,性别,年龄,所在系,年级28数据流,“体检结果”可如下描述:数据流:体检结果说明:学生参加体格检查的最终结果说明数据来源体检数据流来源:体检数据流去向:批准组成:……平均流量:……高峰期流量:……29数据存储“学生登记表”可如下描述:数据存储,学生登记表可如下描述:数据存储:学生登记表说明:记录学生的基本情况流入数据流:……流入数据流流出数据流:……组成:……数据量:每年3000张数据量每年张存取方式:随机存取30处理过程(续)处理过程“分配宿舍”可如下描述: 处理过程 分配宿舍 可如下描述: 处理过程:分配宿舍 说明: 为所有新生分配学生宿舍 输入: 学生,宿舍 输出: 宿舍安排 处理: 在新生报到后,为所有新生分配学生宿舍。

要求同 间宿舍只能安排同 性别的学生, 要求同一间宿舍只能安排同一性别的学生 同一个学生只能安排在一个宿舍中。

每个学生的居住面积不小于3平方米。

每个学生的居住面积不小于3平方米 安排新生宿舍其处理时间应不超过15分钟。

31需求分析小结„ 设计人员应充分考虑到可能的扩充和改变,使设计易于更改,系统易于扩充„ 必须强调用户的参与32概念结构设计„ 什么是概念结构设计 什 概念结构z 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z 概念结构是各种数据模型的共同基础,它比数据模型更独立于机器、更抽象,从而更加 数据模型更独立于机器 更抽象 从而更加 稳定z 概念结构设计是整个数据库设计的关键33概念结构(续)„ 概念结构设计的特点(1) 能真实、充分地反映现实世界 能真实 充分地反映现实世界 (2) 易于理解 (3) 易于更改 (4) 易于向关系、网状、层次等各种数据模 型转换34概念结构(续)„ 描述概念模型的工具z E-R模型35概念结构设计的方法与步骤„ 设计概念结构的四类方法z 自顶向下¾ 首先定义全局概念结构的框架,然后逐步细化自顶向下策略36概念结构设计的方法与步骤z 自底向上¾ 首先定义各局部应用的概念结构,然后将它们集成起来 得到全局概念结构 起来,得到全局概念结构自底向上策略37概念结构设计的方法与步骤(续)z 逐步扩张¾ 首先定义最重要的核心概念结构,然后向外扩充,以滚雪球的方式逐步生成其他概念结构,直至总体 概念结构逐步扩张策略38概念结构设计的方法与步骤(续)z 混合策略¾将自顶向下和自底向上相结合,用自顶向下策 略设计一个全局概念结构的框架,以它为骨架 集成由自底向上策略中设计的各局部概念结构。

39概念结构设计的方法与步骤(续)„ 常用策略z z自顶向下地进行需求分析 自底向上地设计概念结构40Database System Concepts, 5th Ed. 17.40 ©Silberschatz, Korth and Sudarshan概念结构设计的方法与步骤(续) 自底向上设计概念结构的步骤第1步:抽象数据并设计局部视图第2步:集成局部视图,得到全局概念结构41局部视图设计设计分E R图的步骤:设计分E-R图的步骤:⒈选择局部应用⒉逐一设计分E-R图42设计过程中如何区分实体和属性z 实体与属性是相对而言的。

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