数据库建模

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数据仓库建模

数据仓库建模

数据仓库建模数据仓库建模是指根据业务需求和数据分析目标,对数据仓库进行设计和构建的过程。

它包括数据仓库的架构设计、数据模型设计、ETL(提取、转换和加载)流程设计等方面。

以下是关于数据仓库建模的详细介绍。

1. 数据仓库架构设计:数据仓库架构设计是数据仓库建模的第一步,它确定了数据仓库的整体结构和组织方式。

常见的数据仓库架构包括星型模型、雪花模型和星座模型等。

在架构设计中,需要考虑数据仓库的数据来源、数据存储方式、数据访问方式等因素,以确保数据仓库的高效性和可扩展性。

2. 数据模型设计:数据模型设计是数据仓库建模的核心环节,它定义了数据仓库中的数据结构和关系。

常用的数据模型包括维度模型和事实模型。

维度模型主要用于描述业务维度和维度之间的关系,而事实模型主要用于描述业务事实和事实之间的关系。

在数据模型设计中,需要根据具体业务需求,确定维度和事实的属性,并建立它们之间的关联关系。

3. ETL流程设计:ETL流程设计是数据仓库建模的关键环节,它负责将源系统中的数据提取、转换和加载到数据仓库中。

ETL流程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等步骤。

在ETL流程设计中,需要考虑数据抽取的频率、数据清洗的规则、数据转换的逻辑和数据加载的方式等因素,以确保数据仓库中的数据质量和一致性。

4. 数据仓库建模工具:数据仓库建模通常使用一些专业的建模工具,如PowerDesigner、ERwin等。

这些工具提供了丰富的建模功能,可以帮助数据仓库建模人员快速设计和构建数据仓库。

在使用建模工具时,需要熟悉工具的操作流程和功能,以提高建模效率和质量。

5. 数据仓库建模的最佳实践:在进行数据仓库建模时,需要遵循一些最佳实践,以确保数据仓库的高效性和可维护性。

首先,需要与业务人员紧密合作,深入了解业务需求和数据分析目标,以确保数据仓库的建模结果能够准确满足业务需求。

其次,需要遵循一致性和标准化的建模规范,以确保数据仓库中的数据结构和关系的一致性和可理解性。

数据库建模技术方案

数据库建模技术方案

数据库建模技术方案1.引言1.1 概述数据库建模技术是指通过对现实世界中的数据进行抽象和建模,设计出数据库的结构和关系,以实现数据的存储、管理和处理。

在信息化时代,数据库建模技术成为了一项基础而重要的工作,对于实现企业数据化管理和决策支持具有重要意义。

本文将从数据库建模技术的概述、方案以及未来发展等方面进行详细介绍和分析。

在进行数据库建模时,需考虑到数据的实体、属性、关系等因素,以及数据之间的联系和约束关系。

通过对现实世界的实体进行建模,我们可以将数据划分为不同的实体集合,并定义实体的属性和关系。

通过这样的抽象和建模工作,数据的结构和关系得以清晰地展示出来,为实现高效的数据管理和应用提供了基础。

数据库建模技术方案的选择与设计是数据库建模过程中的重要环节。

不同的数据库建模技术方案适用于不同的场景和需求。

常见的数据库建模技术方案包括关系模型、层次模型、网络模型等。

关系模型是最为常见和广泛应用的数据库建模技术方案,通过表格的形式展现数据之间的关系,具有较好的可扩展性和灵活性。

而层次模型和网络模型则适用于较为特殊的数据结构和应用场景。

在未来,随着大数据、云计算和人工智能等技术的快速发展,数据库建模技术也将不断创新和演进。

比如,随着数据量的增大,分布式数据库建模技术将得到更广泛的应用;随着数据的多样化和复杂化,图数据库建模技术将具备更大的发展空间。

此外,数据库建模技术还应与其他技术进行整合,如面向对象技术、数据挖掘技术等,以提高数据库的性能和功能。

综上所述,数据库建模技术是现代信息管理的重要组成部分,通过对现实世界的数据进行抽象和建模,实现数据的存储、管理和处理。

不同的数据库建模技术方案适用于不同的场景和需求,而未来的发展则需要与其他相关技术相结合。

对于企业和个人而言,熟练掌握和应用数据库建模技术,将有助于提高数据管理和决策支持的效率和质量。

文章结构部分的内容可以包括以下几个方面:1. 文章主题:介绍文章的主要内容和讨论的问题,确保读者能够在阅读前了解文章的目的和意义。

数据库建模与实现过程

数据库建模与实现过程

数据库建模与实现过程随着信息技术的不断发展,数据的处理和管理已经成为现代社会中不可或缺的一部分。

而数据库作为一种高效的数据管理工具,已经被广泛应用于各个领域。

数据库的建模与实现过程是数据库开发的关键环节,本文将对此进行详细介绍。

一、数据库建模数据库建模是指根据实际需求,将数据转化为逻辑模型的过程。

数据库建模主要包括以下几个步骤:1.需求分析需求分析是数据库建模的第一步,它是确定数据库范围、功能和性能的重要环节。

在需求分析中,需要考虑以下几个方面:(1)数据来源:确定数据库中所需的数据,包括数据的类型、数量和格式等。

(2)数据存储:确定数据存储的方式,包括数据的存储位置、存储方式、存储容量等。

(3)数据访问:确定数据的访问方式,包括数据的查询、修改、删除等。

(4)数据安全:确定数据的安全性要求,包括数据的备份、恢复、加密等。

2.概念设计概念设计是根据需求分析结果,将数据转化为概念模型的过程。

概念设计主要包括以下几个步骤:(1)实体识别:识别数据中的实体,即数据中具有独立存在意义的对象。

(2)属性识别:确定实体的属性,即实体具有的特征。

(3)关系建立:确定实体之间的关系,包括一对一、一对多、多对多等关系。

(4)概念模型:将实体、属性和关系等元素组合成概念模型,以图形方式表示。

3.逻辑设计逻辑设计是在概念模型基础上,将概念模型转化为逻辑模型的过程。

逻辑设计主要包括以下几个步骤:(1)关系模式:将概念模型中的实体、属性和关系映射为关系模式,即数据表。

(2)主键和外键:确定每个数据表的主键和外键。

(3)规范化:对数据表进行规范化,以消除冗余数据和数据依赖等问题。

(4)逻辑模型:将关系模式、主键和外键等元素组合成逻辑模型,以图形方式表示。

二、数据库实现数据库实现是指根据逻辑模型,将数据库建立起来的过程。

数据库实现主要包括以下几个步骤:1.数据库管理系统选择数据库管理系统是实现数据库的关键工具,根据实际需求选择合适的数据库管理系统非常重要。

数据库建模与框架结构搭建

数据库建模与框架结构搭建

数据库建模与框架结构搭建数据库建模和框架结构搭建是软件开发中非常重要的一部分。

通过合理的数据库建模和框架结构搭建,可以提高系统的性能、可维护性和可扩展性。

本文将介绍数据库建模和框架结构搭建的基本概念和方法。

第一部分:数据库建模数据库建模是指将现实世界的实体和关系转化为数据库中的表和关系的过程。

在进行数据库建模时,首先需要确定系统中的实体和它们之间的关系。

然后根据这些实体和关系来设计数据库中的表和关系。

数据库建模的核心是实体关系模型(ER模型)。

ER模型是一种用于表示实体和实体之间关系的图形化工具。

在ER模型中,实体用矩形表示,关系用菱形表示。

实体和关系之间用线连接,表示它们之间的关系。

在进行数据库建模时,需要注意以下几点:1. 确定实体和关系:在确定实体和关系时,需要考虑系统的需求和业务逻辑。

要尽量简化模型,避免冗余和重复的信息。

2. 设计表和属性:根据实体和关系,设计数据库中的表和属性。

每个实体对应一个表,每个属性对应表中的一个字段。

3. 定义主键和外键:在设计表时,需要为每个表定义主键和外键。

主键用于唯一标识表中的记录,外键用于建立不同表之间的关系。

4. 规范化:规范化是指将数据库中的表和关系按照一定的规则进行优化的过程。

通过规范化可以减少冗余和重复的信息,提高数据库的性能和可维护性。

第二部分:框架结构搭建框架结构搭建是指在软件开发过程中,将系统划分为不同的模块和层次,然后将这些模块和层次组织起来,形成一个完整的框架结构。

在进行框架结构搭建时,需要注意以下几点:1. 划分模块和层次:根据系统的需求和功能,将系统划分为不同的模块和层次。

每个模块和层次都有特定的功能和责任。

2. 定义接口和接口规范:在每个模块和层次之间定义接口和接口规范。

接口定义了模块和层次之间的通信方式和数据传输方式。

3. 实现模块和层次:根据定义的接口和接口规范,实现每个模块和层次。

每个模块和层次都有特定的功能和实现方式。

4. 测试和调试:在完成模块和层次的实现后,进行测试和调试。

数据仓库建模

数据仓库建模

数据仓库建模引言概述:数据仓库建模是指在数据仓库设计和构建过程中,对数据进行组织、整理和优化,以便于数据分析和决策支持。

数据仓库建模的目标是提供一个统一、一致、可靠的数据源,帮助企业进行全面的数据分析和决策。

正文内容:一、数据仓库建模的基本概念1.1 数据仓库数据仓库是指将来自不同数据源、不同业务系统的数据进行集成、整理和存储的一个中心化的数据存储库。

数据仓库具有面向主题、集成性、稳定性和可查询性等特点,可以支持企业的决策分析需求。

1.2 数据仓库建模数据仓库建模是指对数据仓库中的数据进行组织和优化的过程。

它包括对数据进行抽取、转换和加载(ETL),以及对数据进行维度建模和事实建模等步骤。

数据仓库建模的目标是提供一个可靠、高效的数据结构,以支持数据仓库的查询和分析。

1.3 维度建模和事实建模维度建模是指对数据仓库中的维度进行建模和设计。

维度是描述业务过程的属性,如时间、地点、产品等。

维度建模通过定义维度表和维度属性,将维度的层次结构和关系进行建模,以支持多维分析和查询。

事实建模是指对数据仓库中的事实进行建模和设计。

事实是描述业务过程中的事件或度量,如销售额、库存量等。

事实建模通过定义事实表和事实属性,将事实的度量和关系进行建模,以支持数据仓库的查询和分析。

二、数据仓库建模的步骤2.1 数据需求分析在数据仓库建模过程中,首先需要进行数据需求分析,明确业务用户的数据分析和查询需求。

通过与业务用户的沟通和需求调研,确定数据仓库的主题域和维度、事实的粒度,以及数据仓库的查询和分析要求。

2.2 ETL过程ETL(抽取、转换和加载)是数据仓库建模的重要步骤。

在ETL过程中,需要从不同的数据源中抽取数据,并进行数据清洗、转换和集成,以满足数据仓库的数据质量和一致性要求。

最后,将经过处理的数据加载到数据仓库中。

2.3 维度建模维度建模是数据仓库建模的核心环节。

在维度建模过程中,需要定义维度表和维度属性,并建立维度之间的关系和层次结构。

如何使用MySQL进行数据库建模

如何使用MySQL进行数据库建模

如何使用MySQL进行数据库建模引言:MySQL是一款非常强大和广泛使用的关系型数据库管理系统。

在软件开发和数据管理领域,数据库建模是一个至关重要的环节。

本文旨在介绍如何使用MySQL进行数据库建模,包括数据模型的设计、表结构的定义以及关系的建立等方面。

一、数据库建模的基本概念和流程数据库建模是指将现实世界中的对象、事物和关系抽象成数据库中的表、字段和关系的过程。

它是数据库设计的关键步骤,对于实现高效的数据管理和检索至关重要。

1.1 概念建模概念建模是数据库建模的第一步,它通过对现实世界中的对象和事物进行抽象,建立概念模型。

常用的概念建模工具有UML、E-R图等。

在MySQL中,可以使用Workbench等工具进行概念建模。

1.2 逻辑建模逻辑建模是在概念模型的基础上,进一步细化数据库的结构和关系。

它包括实体-关系模型的设计,确定实体、属性和关系的定义。

在MySQL中,逻辑建模通常使用实体-关系图或类图来表示。

1.3 物理建模物理建模是将逻辑模型转换为数据库实现的过程。

它包括设计表结构、定义字段和索引,以及优化数据库性能等。

在MySQL中,物理建模可以通过SQL语句直接创建表和定义字段。

二、数据库建模的具体步骤和技巧2.1 确定实体和属性在进行数据库建模时,首先需要明确实体(Entity)和属性(Attribute)。

实体表示现实世界中的对象,属性表示实体的特征或描述。

例如,对于一个学生管理系统,学生就是一个实体,学生的姓名、年龄、性别等就是学生的属性。

2.2 定义关系建立数据库时,不同实体之间的关系非常重要。

关系有很多种类型,例如一对一、一对多、多对多等。

在MySQL中,可以通过外键(Foreign Key)来定义关系。

外键是一种特殊的字段,它引用了其他表中的主键,用于建立关系。

2.3 设计表结构在MySQL中,数据以表(Table)的形式组织存储。

每个表都由一组列(Column)组成,每列定义了该表的某个属性。

数据库建模

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。

数据仓库建模

数据仓库建模

数据仓库建模数据仓库建模是指在数据仓库设计和构建过程中,对数据进行组织、整合和转换的过程。

通过数据仓库建模,可以将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中,为企业决策提供准确、一致和可靠的数据支持。

数据仓库建模的标准格式文本如下:一、背景介绍数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合,用于支持企业决策。

数据仓库建模是数据仓库构建的重要环节,通过对数据进行组织和整合,构建出适合企业需求的数据模型,为数据分析和决策提供基础。

二、数据仓库建模的目标1. 数据一致性:通过数据仓库建模,将来自不同数据源的数据进行整合和转换,保证数据在仓库中的一致性,避免数据冗余和数据不一致的问题。

2. 数据可靠性:建立合理的数据模型,确保数据的准确性和可靠性,提高数据分析和决策的可信度。

3. 数据可用性:为企业用户提供易于使用和理解的数据模型,使其能够方便地进行数据分析和查询,支持决策需求。

4. 数据扩展性:设计灵活的数据模型,支持数据的扩展和变化,适应企业发展和需求变化的要求。

三、数据仓库建模的步骤1. 需求分析:明确企业的决策需求,确定数据仓库的主题和范围,收集相关业务规则和数据要求。

2. 数据源分析:对企业现有的数据源进行分析,了解数据的结构、格式和质量,确定需要整合的数据源。

3. 数据建模:根据需求分析的结果和数据源分析的结果,设计数据仓库的逻辑模型,包括维度模型和事实模型。

- 维度模型:定义业务主题的维度和层次结构,描述业务事实的上下文和关系。

- 事实模型:定义业务事实的度量和度量的粒度,描述业务事实的详细信息。

4. 数据抽取和转换:根据数据建模的结果,设计数据抽取和转换的流程,将数据从源系统抽取到数据仓库,并进行清洗、转换和整合。

5. 数据加载和维护:将经过抽取和转换的数据加载到数据仓库中,建立数据仓库的物理模型,定期维护和更新数据。

6. 数据查询和分析:为用户提供数据查询和分析的接口和工具,支持用户对数据仓库中的数据进行灵活的查询和分析。

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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(DBMS)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。

1.2 MDA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MDA Transformation Templates,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:
将类中Attribute转换为表的列:
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。

b)逻辑模型的MDA转换
本文以网上书店的实例进行讲解,首先我们看一下它的概念模型:
其中包括书、作者、账号、订单、交易实体等等,它们之间还有对应的关系,有一对一,多对多等等。

为各个实体添加属性我们得到了另外一种模型——逻辑模型,如下:
从图中我们可以看到每个实体都有了自己的独立的属性,并且这些属性独立于任何平台。

本文以网上书店的实例进行讲解,我们选择Logical Level包,右键选择Transform Current Package :
得到下图:
左边为所有包中所选中的元素,右边你可以选择转换的平台,本文是数据建模,因此选择DDL,执行转换,得到下图:
这里我们需要注意的是在逻辑模型中我们可以看到书与作者是多对多的关系,在转换为DDL表中,书与作者之间有一个联合表。

最后我们可以把这些表的SQL语句生成出来,然后在DDMS系统中执行脚本,就在数据库中生成了相关的表,除了创建表,我们还可以创建视图,索引等等,我们接下来就简单的讲解以下创建索引。

我们以网上书店的例子为例,比如为Account表创建索引,首先选择Account 表,右键,选择“功能与属性”下的“操作”,点击“操作”得到下图:
上图我们是我们已经创建好的索引,创建索引,我们只需要在构造性的选择框中选择Index,在哪一列设置索引我们也可以在此对话框进行设置,然后在拓展属性进行其它相关的设置。

对于视图的创建,我们选择“工具箱”选择“更多的工具”下的数据建模,选择View,将View拖入刚才生成的DDL图中,单击打开,得到下图:
我们可以选择数据库和语句的填写。

c)Sql脚本的生成
在上面的基础上我们选择生成的DDL包,右击,选择“代码工程”下的“生成DDL”点击,得到下图:
我们可以在左侧选择生成索引、视图、触发器、等等,然后在DDMS系统中执行脚本,就在数据库中生成了相关的表。

2.0 Powerdesigner 进行数据库建模
2.1创建表
新建物理模型时需要指定物理模型对应的DBMS,这里我们使用Sql server 2008,新建一个物理模型后,系统会显示一个专门用于物理模型设计的工具栏,如下图:
单击工具栏的鼠标指针按钮,将鼠标切换回指针模式,然后双击一个表,系统将打开表属性窗口,在General选项卡中可以设置表的Name、Code等属性。

例如我们要新建一个教室表(ClassRoom),则可修改Name和Code。

Name是在模型中显示的名称,Code是生成数据库表的时候的实际表名。

另外Name中的内容还会作为SQL Server中的表备注。

单击Columns切换到列选项卡,在下面的列表中可以添加表中的列。

Name是模型上显示的名称,Code是生成的实际的表名,后面的3个复选框P代办主键、F代表外键,M代表不能为空。

为教室表设计了两个列,如图所示:
2.2设定主键
在设计一个表时,一般情况下每个表都会有一个主键,主键分为单列主键和复合主键。

在为表设置主键时有以下几种办法:
1>在Columns选项卡中,直接选中主键列的P列复选框,这是最简单的方式。

2>选中一个列,然后单击工具栏中的“属性”按钮,系统将弹出列属性窗口,在该窗口中可以设置该列的各种属性,当然也包括该列是否是否是主键。

另外还有一个很重要的复选框是“Identity”。

选中Identity复选框则表示该列为自增列。

如图:
3> 切换到Keys选项卡中,在其中添加一行命名为PK_ClassRoom,然后单击工具栏的“属性”按钮,打开键属性窗口,在该窗口中切换到Columns选项卡,单击添加列按钮,弹出列选择窗口,选中主键中应该包含的列,单击确定按钮即可完成主键的创建。

2.3创建视图
在SQL Server中视图定义了一个SQL查询,一个查询中可以查询一个表也可以查询多个表,在PD中定义视图与在SQL Server中定义查询相似。

例如要创几个所有学生的所有选课结果的视图,那么在工具栏中选择视图按钮,然后在设计面板中单击鼠标一次便可添加一个空白的视图,切换到鼠标指针模式,双击该视图便可打开视图的属性窗口。

在General 选项卡中,可以设置视图的名字和其他属性。

Usage是表示视图是只读的视图还是可更新的视图,还有一个是check option选项,指定了CHECK OPTION,也不能依据视图来验证任何直接对视图的基础表执行的更新。

如果我们只创建一般的视图,那么就选择只查询选项。

Dimensional Type指定该视图表示的是维度还是事实,这个主要是在进行数据仓库多维数据建模时使用,一般情况下不需要指定。

后面的两个复选框也不需要进行修改。

Type使用默认的view选项。

切换到SQL Query选项卡,在文本框中可以设置视图定义的查询内容,建议直接先在SSMS 中验证视图定义SQL语句的正确性,然后再将SQL语句复制粘贴到该文本框中。

在定义视图时最好不要使用*,而应该使用各个需要的列名,这样在视图属性的Columns中才能看到每个列。

设计SQL Query如图所示。

2.4创建存储过程
在工具栏中单击Procedure按钮,然后在设计面板中单击一次便可添加一个Procedure。

例如要创建一个存储过程根据学生的学号获得学生所选的课程,那么对于的操作如下:在指针模式下双击添加的Procedure,打开Procedure属性窗口,在General 选项卡中可以设置该存储过程的名字。

然后切换到Definition选项卡,该选项卡中定义了存储过程的定义,在下拉列表框中,选择<Default Procedure>选项,如果是要定义函数,那么就需要选择<Default Function>选项,系统会根据选择的类型创建SQL语句的模板。

3.0生成数据库
第一步:配置数据源
1,选择菜单"Database-->Configure connections"如图
2,打开”Configure Data Connections“窗口如图
3,选择系统数据源
4,选择数据源驱动程序
5,数据源名称和sql server服务器选择,服务器即SSMS登陆的服务器名称
6,选择验证模式及填写登陆ID和密码
7,更改默认数据库,这一步很重要,否则会覆盖默认的数据库,数据库即为要生成的数据名
8,确认完成即创建好了数据源
第二步:生成数据库
1,选择菜单"Database--->generate database",打开database generation 窗口,选择Direct generation直接生成数据库
2,点击确定后打开"Execute SQL Query"窗口,点击Run按钮后即可执行SQL 创建数据表。

4.0总结
本文主要讲解的是数据库建模,第一部分讲的是在EA下的数据库建模,第二部分是在PD下的额数据库建模,通过这两部分的学习,让我们对数据库建模有了更深的了解,另外,也增强了我们动手能力以及解决问题的能力,对我们以后的学习生活提供了很好的帮助。

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