数据库设计方法概述
数据库设计方法概述
数据库设计方法目前可分为四类：直观设计法、规范设计法、计算机辅助设计法和自动化设计法。
直观设计法也叫手工试凑法，它是最早使用的数据库设计方法。这种方法依赖于设计者的经验和技巧，缺乏科学理论和工程原则的支持，设计的质量很难保证，常常是数据库运行一段时间后又发现各种问题，这样再重新进行修改，增加了系统维护的代价。因此这种方法越来越不适应信息管理发展的需要。
为了改变这种情况，1978年10月，来自三十多个国家的数据库专家在美国新奥尔良（New Orleans）市专门讨论了数据库设计问题，他们运用软件工程的思想和方法，提出了数据库设计的规范，这就是著名的新奥尔良法，它是目前公认的比较完整和权威的一种规范设计法。新奥尔良法将数据库设计分成需求分析（分析用户需求）、概念设计（信息分析和定义）、逻辑设计（设计实现）和物理设计（物理数据库设计）。目前，常用的规范设计方法大多起源于新奥尔良法，并在设计的每一阶段采用一些辅助方法来具体实现。
下面简单介绍几种常用的规范设计方法。
1．基于E-R模型的数据库设计方法
基于E-R模型的数据库设计方法是由P.P.S.chen于1976年提出的数据库设计方法，其基本思想是在需求分析的基础上，用E-R（实体—联系）图构造一个反映现实世界实体之间联系的企业模式，然后再将此企业模式转换成基于某一特定的DBMS的概念模式。
2．基于3NF的数据库设计方法
基于3NF的数据库设计方法是由S·Atre提出的结构化设计方法，其基本思想是在需求分析的基础上，确定数据库模式中的全部属性和属性间的依赖关系，将它们组织在一个单一的关系模式中，然后再分析模式中不符合3NF的约束条件，将其进行投影分解，规范成若干个3NF关系模式的集合。
其具体设计步骤分为五个阶段：
(1)设计企业模式，利用规范化得到的3NF关系模式画出企业模式；
(2)设计数据库的概念模式，把企业模式转换成DBMS所能接受的概念模式，并根据概念模式导出各个应用的外模式；
(3)设计数据库的物理模式（存储模式）；
(4)对物理模式进行评价；
(5) 实现数据库。
3．基于视图的数据库设计方法
此方法先从分析各个应用的数据着手，其基本思想是为每个应用建立自己的视图，然后再把这些视图汇总起来合并成整个数据库的概念模式。合并过程中要解决以下问题：
(1) 消除命名冲突；
(2) 消除冗余的实体和联系；
(3)进行模式重构，在消除了命名冲突和冗余后，需要对整个汇总模式进行调整，使其满足全部完整性约束条件。
除了以上三种方法外，规范化设计方法还有实体分析法、属性分析法和基于抽象语义的设计方法等，这里不再详细介绍。
规范设计法从本质上来说仍然是手工设计方法，其基本思想是过程迭代和逐步求精。
计算机辅助设计法是指在数据库设计的某些过程中模拟某一规范化设计的方法，并以人的知识或经验为主导，通过人机交互方式实现设计中的某些部分。
目前许多计算机辅助软件工程（Computer Aided Software Engineering，CASE）工具可以自动或辅助设计人员完成数据库设计过程中的很多任务.比如SYSBASE公司的PowerDesigner和Oracle公司的Design 2000。
数据库设计方法及
数据库设计方法及命名规范
- - 2 数据库设计方法、规范与技巧 (5) 一、数据库设计过程 (5) 1. 需求分析阶段 (6) 2. 概念结构设计阶段 (9) 2.1 第零步——初始化工程 (10) 2.2 第一步——定义实体 (10) 2.3 第二步——定义联系 (11) 2.4 第三步——定义码 (11) 2.5 第四步——定义属性 (12) 2.6 第五步——定义其他对象和规则 (12) 3. 逻辑结构设计阶段 (13) 4. 数据库物理设计阶段 (15) 5. 数据库实施阶段 (15) 6. 数据库运行和维护阶段 (16) 7.建模工具的使用 (16) 二、数据库设计技巧 (18) 1. 设计数据库之前（需求分析阶段） (18) 2. 表和字段的设计（数据库逻辑设计） (19) 1) 标准化和规范化 (19) 2) 数据驱动 (20)
- - 3 3) 考虑各种变化 (21) 4) 对地址和电话采用多个字段 (22) 5) 使用角色实体定义属于某类别的列 (22) 6) 选择数字类型和文本类型尽量充足 (23) 7) 增加删除标记字段 (24) 3. 选择键和索引（数据库逻辑设计） (24) 4. 数据完整性设计（数据库逻辑设计） (27) 1) 完整性实现机制： (27) 2) 用约束而非商务规则强制数据完整性 (27) 3) 强制指示完整性 (28) 4) 使用查找控制数据完整性 (28) 5) 采用视图 (28) 5. 其他设计技巧 (29) 1) 避免使用触发器 (29) 2) 使用常用英语（或者其他任何语言）而不 要使用编码 (29) 3) 保存常用信息 (29) 4) 包含版本机制 (30) 5) 编制文档 (30) 6) 测试、测试、反复测试 (31) 7) 检查设计 (31) 三、数据库命名规范 (31) 1. 实体（表）的命名 (31) 2. 属性（列）的命名 (34)
软件工程-数据库设计规范与命名规则
数据库设计规范、技巧与命名规范 一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。 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，有效存储数据， 满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计的各阶段： A、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求(现实世界的需求)。 B、在概念设计阶段：形成独立于机器和各DBMS产品的概念模式(信息世界模型)，用E-R图来描述。 C、在逻辑设计阶段：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。 D、在物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 1. 需求分析阶段 需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求(和数据流图描述的处理需求)。 需求分析的重点：调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法：调查组织机构情况、各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有：跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法(Structured Analysis， 简称SA方法)从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。 数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典(Data Dictionary，简称DD)来描述。 2. 概念结构设计阶段 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，可以用E-R图表示。 概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一 DBMS 支持的特定数据模型。 概念模型特点： (1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。 (2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。 概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术， 用于建立系统信息模型。 使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示:
空间数据库概论答案
空间数据库概论答案 【篇一：数据库系统概论试题及答案整理版】 >第一章绪论 一、选择题 1. 在数据管理技术的发展过程中，经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。在这几个 阶段中，数据独立性最高的是a阶段。 a．数据库系 2. 数据库的概念模型独立于a。 a．具体的机器和dbms 3. 数据库的基本特点是b。 a.(1)数据结构化 (2)数据独立性 (3)数据共享性高，冗余大，易移植 b.(1)数据结构化 (2)数据独立性 (3)数据共享性高，冗余小，易扩充 c.(1)数据结构化 (2)数据互换性 (3)数据共享性高，冗余小，易扩充 (4)统一管理和控制(4)统一管理和控制(4)统一管理和控制 b．e-r图 c．信息世界 d．现实世界 b．文件系统 c．人工管理 d．数据项管理 d.(1)数据非结构化 (2)数据独立性 (3)数据共享性高，冗余小，易扩充(4)统一管理和控制 4. b是存储在计算机内有结构的数据的集合。 a．数据库系统 5. 数据库中存储的是c。 a. 数据 6. 数据库中，数据的物理独立性是指c。 a．数据库与数据库管理系统的相互独立 b．用户程序与dbms的相互独立 c．用户的应用程序与存储在磁盘上数据库中的数据是相互独立的d．应用程序与数据库中数据的逻辑结构相互独立 7. 数据库的特点之一是数据的共享，严格地讲，这里的数据共享是指d。
a．同一个应用中的多个程序共享一个数据集合 b．多个用户、同一种语言共享数据 c．多个用户共享一个数据文件 d．多种应用、多种语言、多个用户相互覆盖地使用数据集合 b. 数据模型 c. 数据及数据间的联系 d. 信息 b．数据库 c．数据库管理系统 d．数据结构 8. 数据库系统的核心是b。 a．数据库 9. 下述关于数据库系统的正确叙述是 a 。 a．数据库系统减少了数据冗余b．数据库系统避免了一切冗余 c．数据库系统中数据的一致性是指数据类型一致 d．数据库系统比文件系统能管理更多的数据 10. 数将数据库的结构划分成多个层次，是为了提高数据库的 b ①和 b ②。①a．数据独立性 ②a. 数据独立性 11. 数据库(db)、数据库系统(dbs)和数据库管理系统(dbms)三者之间的关系是 a 。 a．dbs包括db和dbmsc．db包括dbs和dbms 12. 在数据库中，产生数据不一致的根本原因是d。 a．数据存储量太大 b．没有严格保护数据 d．数据冗余 b．ddms包括db和dbs d．dbs就是db，也就是dbms b．逻辑独立性 b．物理独立性 c．管理规范性 c．逻辑独立性 d．数据的共享 b．数据库管理系统 c．数据模型 d．软件工具 d．管理规范性 c．未对数据进行完整性控制 13. 数据库管理系统(dbms)是d。 a．数学软件
数据库设计的基本步骤
数据库设计的基本步骤 一、数据库设计的生存期 按照规范设计的方法，考虑到数据库及其应用系统开发的全过程，将数据库 设计分为六个阶段。如下图。 ① 需求分析 需求收集和分析, 需求。 ② 概念结构设计 对需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体 DBMS 的概念模型（用 E-R 图表示）。 ③ 逻辑结构设计 将概念结构转换为某个DBMS 所支持的数据模型（例如关系模型），并对其 进行优化。 ④ 物理结构设计 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）。 ⑤ 数据库实施 需求A 祈断段 T 1 概念设计阶段 i 逻辑 q 丰计阶段 1 物理. 1 殳计阶段 j 数据E L 支实施阶段 数据库运荷? 维护阶段 得到用数据字典描述的数据需求，用数据流图描述的处理
运用DBMS 提供的数据语言（例如 SQL ）及其宿主语言（例如C）,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数据库运行和维护 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。 说明：设计一个完善的数据库应用系统是不可能一蹴而就的，它往往是上述 六个阶段的不断反复。 二、数据库设计阶段的内容 设计步骤既是数据库设计的过程，也包括了数据库应用系统的设计过程。下面针对各阶段的设计内容给出各阶段的设计描述。如下图。 阶段 濮块结构） 三、数据库设计阶段的模式 数据库结构设计的不同阶段形成数据库的各级模式，如下图 需求数据字睦、全系统中数据项、 分析數据證、数据存储的描述 数1E流图和判定我（利宦 闕）、数据字典中处理过程的 描述 设计 概念模型〔E?兄图） 模块设计 IPO表 编写模武装入 数JE 实施数揭库试 运行阶段 Create … L o豆恋■?. 程序编码 编译联结 测试 Tlain () * ■ A if???then ■■ i HUl 数据宇典 系窥说朋书包括： ①新系统要求、 方案和概图 ②反映新系统信息 流的数据流图 方法选择物理 存取路径建立设计
数据库设计各阶段
1.数据库应用系统的设计步骤 按规范设计的方法可将数据库设计分为以下六个阶段 （1）需求分析; （2）概念结构设计; （3）逻辑结构设计; （4）数据库物理设计; （5）数据库实施; （6）数据库运行和维护。 2.需求分析 需求收集和分析是数据库应用系统设计的第一阶段。明确地把它作为数据库应用系统设计的第一步是十分重要的。这一阶段收集到的基础数据和一组数据流图（Data Flow Diaˉgram———DFD）是下一步设计概念结构的基础。概念结构对整个数据库设计具有深刻影响。而要设计好概念结构，就必须在需求分析阶段用系统的观点来考虑问题、收集和分析数据及其处理。如何分析和表达用户需求呢？在众多的分析方法中，结构化分析（Structured Analysis，简称SA方法）是一个简单实用的方法。SA方法用自顶向下、逐层分解的方式分析系统。用数据流图，数据字典描述系统。然后把一个处理功能的具体内容分解为若干子功能，每个子功能继续分解，直到把系统的工作过程表达清楚为止。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。数据流图表达了数据和处理过程的关系。处理过程的处理逻辑常常用判定表或判定树来描述。数据字典（Data Dictionary，简称DD）则是对系统中数据的详尽描述，是各类数据属性的清单。对数据库应用系统设计来讲，数据字典是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果。数据字典是各类数据描述的集合，它通常包括以下5个部分： （1）数据项，是数据最小单位。 （2）数据结构，是若干数据项有意义的集合。 （3）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。 （4）数据存储，处理过程中存取的数据。常常是手工凭证、手工文档或计算机文件。 （5）处理过程。
DB设计01：数据库设计的重要性和设计原则
数据库设计的重要性和设计原则 发布时间: 2012-10-31 09:31 作者: wangpeng047 来源: 51Testing软件测试网采编 字体: 小中大| 上一篇下一篇| 打印| 我要投稿| 推荐标签：软件开 发数据库 说起数据库设计，相信大家都明白怎么回事，但说起数据库设计的重要性， 我想大家也只是停留在概念上而已，到底如何重要？怎么重要呢？今天就将我 至今为止的理解向大家阐述下。 一个不良的数据库设计，必然会造成很多问题，轻则增减字段，重则系统 无法运行。我先来说说数据库设计不合理的表现吧： 1、与需求不符 因为这个原因造成的改动量往往是最大。如果进入编码阶段的话，很可能 会直接让你崩溃掉。 2、性能低下 含有大数据量的表之间的关联过多；没有合理的字段设计来用于查询而造 成的SQL查询语句很复杂；对于大数据量的表没有采用有效的手段去处理；滥 用视图等。 3、数据完整性丧失 含有主外键关系的表之间关联字段的设计方式不合理，造成更新与删除操 作后程序容易出错或不完善；使用了已经删除或丢失掉的数据。 4、可扩展性性太差 表设计的与业务绑定的太紧密、单一，造成表的可拓展性、可修改性太差， 无法新需求的要求。 5、非必要数据冗余量太大 没用的垃圾数据存储过多，不仅占用资源，还影响查询效率。 6、不利于计算或统计
缺少必要的联系性或统计性字段或用于计算统计的字段分散于多个表中，造成计算统计的步骤繁琐，甚至无法计算统计。 7、没有详尽的数据记录信息 缺少必要的字段，造成无法跟踪数据变化、用户操作，也无法进行数据分析。 8、表之间的耦合性太大 多张表之间关联的过于紧密，造成一张表发生变化而影响到其他表。 9、字段设计考虑不周 字段长度过短或字段类型过于明确，造成可发挥、可拓展的空间太小。 大多数的程序员对于软件开发的出发点认识不是很明确，总是认为实现功能才是重要的，在简单了解完基本需求后就急忙进入编码阶段，对于数据库设计思考的比较少、比较简单，大多设计都只停留在表面上，这往往是要命的，会为系统留下很多隐患。要么是写代码开发过程中才发现问题，要么就是系统上线运转后没多久就出现问题，还有可能给后期维护增加了很多工作量。如果到了那个时候再想修改数据库设计或进行优化等同于推翻重来。 数据库是整个软件应用的根基，是软件设计的起点，它起着决定性的质变作用，因此我们必须对数据库设计高度重视起来，培养设计良好数据库的习惯，是一个优秀的软件设计师所必须具备的基本素质条件！ 那么我们要做到什么程度才是对的呢？下面就说说数据库设计的原则： 1、数据库设计最起码要占用整个项目开发的40%以上的时间 数据库是需求的直观反应和表现，因此设计时必须要切实符合用户的需求，要多次与用户沟通交流来细化需求，将需求中的要求和每一次的变化都要一一体现在数据库的设计当中。如果需求不明确，就要分析不确定的因素，设计表时就要事先预留出可变通的字段，正所谓“有备无患”。 2、数据库设计不仅仅停留于页面demo的表面 页面内容所需要的字段，在数据库设计中只是一部分，还有系统运转、模块交互、中转数据、表之间的联系等等所需要的字段，因此数据库设计绝对不是简单的基本数据存储，还有逻辑数据存储。
空间数据库报告分析
空间数据挖掘 一、空间数据库概述 空间数据库指的是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。空间数据库的研究始于20世纪70年代的地图制图与遥感图像处理领域，其目的是为了有效地利用卫星遥感资源迅速绘制出各种经济专题地图。由于传统的关系数据库在空间数据的表示、存储、管理、检索上存在许多缺陷，从而形成了空间数据库这一数据库研究领域。而传统数据库系统只针对简单对象，无法有效的支持复杂对象（如图形、图像）。 空间数据挖掘是指从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系，并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。空间数据挖掘和知识发现的过程大致可分为以下多个步骤：数据准备、数据选择、数据预处理、数据缩减或者数据变换、确定数据挖掘目标、确定知识发现算法、数据挖掘、模式解释、知识评价等，而数据挖掘只是其中的一个关键步骤。但是为了简便，人们常常用空间数据挖掘来代替空间数据挖掘和知识发现。 空间数据挖掘与传统数据挖掘的不同表现在以下三个方面： 传统数据挖掘处理的是数字和类，而空间数据则是一些更为复杂的数据类型；传统数据挖掘通常具有显式的输入，而空间数据挖掘的输入则常常是隐式的；在传统数据挖掘中，有一个至关重要的前提假设：数据样品是独立生成的。而这一假设在空间数据分析中是不成立的。事实上，空间数据之间是高度自关联的。 二、空间数据挖掘的技术特点 (一)数据挖掘算法具有高效、可测的特点 数据库一般有数千个表和属性以及上百万个元组。数据库中千兆级别的数据已不再罕见，因为万亿级别的数量数据库已经腾空出世，取代了千兆级别的数据库。高维空间的海量数据库不但使搜索的空间变大，而且更容易发现模式存在的错误，所以充分利用相关知识去改变维数，降低维数，删除多余的数据，使数据挖掘的算法更具高效性。海量空间数据提供知识的算法要有可测性、高效性。多项式算法和指数算法没有实际的使用价值，但是若把算法换成以有限的数据做成特定的模型来获取合适的参数，实现的价值将会相当可观。 (二)所挖掘的信息来源于各种数据 用因特网、广域网、局域网与其他数据源组成一个结构复杂、空间庞大的数据库。数据进行挖掘主要是在各种语义的非格式化和格式化的数据中挖掘数据知识，这种数据挖掘可以弥补庞大、复杂的数据库所不能查询的数据知识。数据库本身已拥有分布广、规模大、数据挖掘方法复杂等特性，该特性的要求是要构建一种分布平行的数据挖掘技术。
规范化-数据库设计原则
规范化－数据库设计原则 关系数据库设计的核心问题是关系模型的设计。本文将结合具体的实例，介绍数据库设计规范化的流程。摘要 关系型数据库是当前广泛使用的数据库类型，关系数据库设计是对数据进行组织化和结构化的过程，核心问题是关系模型的设计。对于数据库规模较小的情况，我们可以比较轻松的处理数据库中的表结构。然而，随着项目规模的不断增长，相应的数据库也变得更加复杂，关系模型表结构更为庞杂，这时我们往往会发现我们写出来的SQL语句的是很笨拙并且效率低下的。更糟糕的是，由于表结构定义的不合理，会导致在更新数据时造成数据的不完整。因此，就有必要学习和掌握数据库的规范化流程，以指导我们更好的设计数据库的表结构，减少冗余的数据，借此可以提高数据库的存储效率，数据完整性和可扩展性。本文将结合具体的实例，介绍数据库规范化的流程。 序言 本文的目的就是通过详细的实例来阐述规范化的数据库设计原则。在DB2中，简洁、结构明晰的表结构对数据库的设计是相当重要的。规范化的表结构设计，在以后的数据维护中，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）时的异常。反之，数据库表结构设计不合理，不仅会给数据库的使用和维护带来各种各样的问题，而且可能存储了大量不需要的冗余信息，浪费系统资源。 要设计规范化的数据库，就要求我们根据数据库设计范式――也就是数据库设计的规范原则来做。但是一些相关材料上提到的范式设计，往往是给出一大堆的公式，这给设计者的理解和运用造成了一定的困难。因此，本文将结合具体形象的例子，尽可能通俗化地描述三个范式，以及如何在实际工程中加以优化使用。规范化 在设计和操作维护数据库时，关键的步骤就是要确保数据正确地分布到数据库的表中。使用正确的数据结构，不仅便于对数据库进行相应的存取操作，而且可以极大地简化使用程序的其他内容（查询、窗体、报表、代码等）。正确进行表设计的正式名称就是"数据库规范化"。后面我们将通过实例来说明具体的规范化的工程。关于什么是范式的定义，请参考附录文章1. 数据冗余 数据应该尽可能少地冗余，这意味着重复数据应该减少到最少。比如说，一个部门雇员的电话不应该被存储在不同的表中，因为这里的电话号码是雇员的一个属性。如果存在过多的冗余数据，这就意味着要占用了更多的物理空间，同时也对数据的维护和一致性检查带来了问题，当这个员工的电话号码变化时，冗余数据会导致对多个表的更新动作，如果有一个表不幸被忽略了，那么就可能导致数据的不一致性。 规范化实例 为了说明方便，我们在本文中将使用一个SAMPLE数据表，来一步一步分析规范化的过程。 首先，我们先来生成一个的最初始的表。 CREATE TABLE "SAMPLE" ( "PRJNUM" INTEGER NOT NULL, "PRJNAME" VARCHAR(200), "EMYNUM" INTEGER NOT NULL, "EMYNAME" VARCHAR(200), "SALCATEGORY" CHAR(1), "SALPACKAGE" INTEGER)
数据库设计方法、规范与技巧
数据库设计方法、规范与技巧 一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。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，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在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（信息世界模型），用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将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。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。 1. 需求分析阶段 需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。 需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法：调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有：跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法（Structured Analysis，简称SA方法）从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。 数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典（Data Dictionary，简称DD）来描述。 数据字典是各类数据描述的集合，它是关于数据库中数据的描述，即元数据，而不是数据本身。数据字典通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。 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，流入的数据流，流出的数据流， 组成:｛数据结构｝，数据量，存取方式｝ 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｝｝ 2. 概念结构设计阶段 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，可以用E-R图表示。概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。 概念模型特点： (1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。 (2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。 概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术，用于建立系统信息模型。 使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示: 2.1 第零步——初始化工程
数据库系统的设计步骤
数据库系统的设计步骤 数据库设计(Database Design)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。下面小编整理了数据库系统的设计步骤，供大家参考！ 进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求。需求分析是整个设计过程的基础，也是最困难，最耗时的一步。需求分析是否做得充分和准确，决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。需求分析做的不好，会导致整个数据库设计返工重做。 需求分析的任务，是通过详细调查现实世界要处理的对象，充分了解原系统工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新的系统功能，新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变，不仅仅能够按当前应用需求来设计。 调查的重点是，数据与处理。达到信息要求，处理要求，安全性和完整性要求。 分析方法常用SA(Structured Analysis) 结构化分析方法，SA方法从最上层的系统组织结构入手，采用自顶向下，逐层分解的方式分析系统。 数据流图表达了数据和处理过程的关系，在SA方法中，处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。在处理功能逐步分解的同事，系统中的数据也逐级分解，形成若
干层次的数据流图。系统中的数据则借助数据字典来描述。数据字典是系统中各类数据描述的集合，数据字典通常包括数据项，数据结构，数据流，数据存储，和处理过程5个阶段。 概念结构设计是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求进行综合，归纳与抽象，形成了一个独立于具体DBMS 的概念模型。 设计概念结构通常有四类方法： 自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架，再逐步细化。 自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构，然后再将他们集成起来，得到全局概念结构。 逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩张，以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构，直至总体概念结构。 混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。 逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并将进行优化。 在这阶段，E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。 各分E-R图之间的冲突主要有三类：属性冲突，命名冲突，和结构冲突。
ERP数据库设计方法、规范、技巧.
一、数据库设计过程 数据库技术是信息资源管理最有效的手段。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,有效存储数据,满足用户信息要求和处理要求。 数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求(现实世界的需求,在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(信息世界模型,用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将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。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要,进行物理存储安排,设计索引,形成数据库内模式。 1.需求分析阶段 需求收集和分析,结果得到数据字典描述的数据需求(和数据流图描述的处理需求。需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。 需求分析的方法:调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。 常用的调查方法有:跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。 分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法(Structured Analysis,简称SA方法从最上层的系统组织机构入手,采用逐层分解的方式分析系统,并把每一层用数据流图和数据字典描述。 数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典 (Data Dictionary,简称DD来描述。
数据字典是各类数据描述的集合,它是关于数据库中数据的描述,即元数据,而不是数据本身。数据字典通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键。 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,流入的数据流,流出的数据流, 组成:{数据结构},数据量,存取方式} 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}} 2.概念结构设计阶段 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,可以用E-R图表示。 概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。 概念模型特点: (1具有较强的语义表达能力,能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。
空间数据库毕业课程设计报告
空间数据库课程设计兼ARCSDE入门 手册 一．ArcSDE的配置 数据库的创建 数据库的配置 数据库的网络配置 数据库的控制和管理 ArcSDE的配置 二.数据库的设计 建立数据库连接 表的创建与设计 版本的注册与创建 成员角色与任务分配 三．问题与解决方案 软件本身的问题 多版本编辑的问题 四．总结 个人心得 各成员工作情况 一. ArcSDE的配置 1.数据库的创建：
打开Database Configuration Assistant工具 如图(1.1)所示 为初始界面 图(1.1) 按照向导对话框依次选择执行的操作创建数据库→选择一般用途的模→输入数据库名称和SID号(*注意SID号默认和数据库名相同)→管理选项(默认设置)→输入口令号(*可以根据不同的用户设置不同的口令)→存储选项(默认设置)→数据库文件所在位置(默认设置)→恢复配置(默认设置)→数据库内容(默认设置)→初始化参数(默认设置)→数据库存储(默认设置)→创建选项(如图1.2)→确定对话框→开始创建图1.2 2.数据库的配置 创建数据库成功之后需要进行数据库的配置，同上打开Database Configuration Assistant工具，点击下一步，选择配置数据库选项→选择需要配置的数据库→数据库内容(默认设置)→连接模式(*客户机较少时默认设置)，点击完成开始配置数据库(如上图) 3.数据库的网络配置 配置数据库之后，打开Oracle Net Configuration Assistant 工具，如图(1.4)为初始界面 图1.4
按下一步进入监听程序配置→监听程序(*若需要添加新的监听程序，选择添加，这里选择已有的监听程序，选择重新配置如右图)→选择监听程序→选择协议(默认有TCP)→选择端口(*端口号默认为1521，若配置了多个监听程序，不应重复使用1521端口，否则后期的本地NET服务名配置会出错,如右图)→完成配置好监听程序后配置本地NET服务名配置→重新配置→选择Net服务名(根据新创建的数据库选择服务名)→服务名配置(输入新创建的数据库名)→选择协议(默认配置)→输入主机号和选择端口(主机号为计算机名)→选择测试→测试登录方式用户名填system,口令重新输入，如右图（若测试失败，可以试着重新配置数据库，注意配置端口号） 4.数据库的控制和管理 工具: OEM和SQL*PLUS 登录OEM方式：网页登陆。（下图） 网址可在安装目录oracle\product\10.2.0\db_1\install\readme.txt中得到，输入网址，并用sys用户登录，使用SYSDBA身份。 登录SQL*PLUS方式:对话框登录。 输入用户名:System, 输入口令： 输入主机字符串：数据库名 （右图）
数据库的设计原则
数据库的设计原则 1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。 在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。 这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。 〖例1〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表：员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。 这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。 2. 主键与外键 一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。在E—R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键，也可以不定义主键 (因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。 主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后，有个美国数据库设计专 家说：“键，到处都是键，除了键之外，什么也没有”，这就是他的数据库设计经验之谈，也反映了他对信息系统核 心(数据模型)的高度抽象思想。因为：主键是实体的高度抽象，主键与外键的配对，表示实体之间的连接。 3. 基本表的性质 基本表与中间表、临时表不同，因为它具有如下四个特性： (1) 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。 (2) 原始性。基本表中的记录是原始数据（基础数据）的记录。 (3) 演绎性。由基本表与代码表中的数据，可以派生出所有的输出数据。 (4) 稳定性。基本表的结构是相对稳定的，表中的记录是要长期保存的。 理解基本表的性质后，在设计数据库时，就能将基本表与中间表、临时表区分开来。 4. 范式标准 基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是，满足第三范式的数据库设计，往往不是最好的设计。 为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间换时间的目的。 〖例2〗：有一张存放商品的基本表，如表1所示。“金额”这个字段的存在，表明该表的设计不满足第三范式， 因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到，说明“金额”是冗余字段。但是，增加“金额”这个冗余字段，
简析关系型数据库系统的设计方法
简析关系型数据库系统的设计方法 1系统总体设计 面向关系数据库的关键字查询系统主要有五部分组成，首先要分析输入的关键字，有几个关键字组成;然后调用全文索引，查看这些关键字所属，是表名、属性名还是属性值;接下来查询数据库的模式图，从而得到几种可能的元组连接树;最后将相应元组连接树转化成SQ L 语句查询关系数据库，生成查询结果，以二维表格形式显示。 2数据库设计 本系统为面向关系数据库的关键字查询系统，在实验中本文选取了M D B数据集，为了进行实验，将数据集整理为以下七个表数据结构。实验数据集(电影信息数据库):Actor(演员表),Consume(设计师),Director(导演信息),Busness股资),Edito r(编辑),Color(颜色信息),Keyw ord(关键词)。 3数据库索引设计 在关系型数据库中，例如0 racl,DB2,SQ L Server和M ySQ L等都提供了对关键字查询的扩展，可以为数据库的表属性建立全文索引，这为实现关系数据库的关键字查询提供了基础。已有多个关系数据库的关键字查询系统被开发出来，BANKS ,D ISCO VER,IR-style,SEKKER 等等。然而在已有的系统中，多数系统仅仅支持数据库中文本属性的查询，却忽略了对数据库中元数据的处理。如果用户给定的查询关键字是数据库中的元数据，则有些系统就不能够满足用户的查询需求，
或者查询结果不够精确，返回大量与查询不相关的结果。SEKKER虽然提出了支持数字属性和元数据的查询，但是却在查询语言上做了限定，只能通过给定的查询语言格式进行查询，所以系统的灵活性不高。 4数据库模式图的构建 在关系数据库中，关键字是通过主外键进行连接的，因此关系数据库采用的数据模型，即为基于模式图建模。模式图的节点对应数据库中的关系，边表示关系间的主外键约束。 模式图(Schem a Graph,GS)是将关系数据库的模式信息定义为模式图GS(V,E)，其中V表示模式图中的节点，与数据库中的关系一一对应，E表示模式图中的边，将具有主外码约束相对应的关系连接起来，关系R;和关系R中的主外键关系对应模式图一条边R -R， 本文数据库对应的数据库模式图如图 3所示。 5关键字检索设计 关键字检索技术主要是，通过分析用户输入的关键字所属类型来确定元组连接树，从而转换成相应的SQ L语句来查询关系数据库。如果用户输入的关键字都是表名，则将几个表自然连接后输出即可;若用户输入的关键字有表名、属性名，那么将属性列加到表中输出就是用户所检索的内容;若用户输入的关键字中有属性值，则将属性值对应属性与表或属性列连接，根据属性值对应元组来显示查询结果。由此可见，对于相同的关键字，如果它不止一种所属值，那么它就会对应不同的SQ L语句。
数据库系统概论实验设计答案
数据库系统概论 实验报告册 姓名：momo 学号： 教师：
实验一需求分析（一）——业务流程调查 一、实验目的：掌握需求分析的步骤和业务流程调查的方法；掌握应用Powerbuilder绘制BPM模型 二、学时：6H（课内4H，课外2H） 三、实验软件平台：Windows 2k或Windows XP, Powerduilder9.5,Visio 四、实验内容：根据该VCD连锁店的业务需求调查文字，利用PD绘制该VCD连锁店管理系统的BPM 模型。 五、实验结果： 出售租借：根据购买人或租借人提供的VCD租借单，查阅库存，如果有，则办理销售或租借并登记销售或租借流水帐；如果没有相应的VCD，则可根据购买人或租借人的要求办理预约登记，当有VCD时，及时通知购买人或租借人。 归还：根据租借人提供的所还VCD，检查VCD是否完好，如果完好，则办理归还登记，如果有损坏的VCD，办理赔偿登记。并把赔偿通知单通知给租借人。
逾期罚款通知：查询逾期未还的VCD，及时通知租借人，并进行相应的罚款登记。 六、思考题 1、数据库设计为什么需要进行详细的需求分析？ 答：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，需求分析的结果是不是准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不是合理使用情况。 2、需求分析的目标是什么？其调查步骤是什么？常用的调查方法有哪些？ 答：(1)需求分析的目标： 1.通过详细调查现实世界要处理的对象，充分了解原系统（手工系统或计算机系统）工作概况， 明确用户的各种需求。 2.在此基础上确定新系统的功能。新系统必须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。 (2) 调查步骤:
数据库设计规范
创作编号： GB8878185555334563BT9125XW 创作者：凤呜大王* 1概述 1.1目的 软件研发数据库设计规范作为数据库设计的操作规范，详细描述了数据库设计过程及结果，用于指导系统设计人员正确理解和开展数据库设计。 1.2适用范围 1.3术语定义 DBMS：数据库管理系统，常用的商业DBMS有Oracle, SQL Server, DB2等。 数据库设计：数据库设计是在给定的应用场景下，构造适用的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。 概念数据模型：概念数据模型以实体-关系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础，并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建
模，主要用于数据库概念级别的设计，独立于机器和各DBMS产品。可以用Sybase PowerDesigner工具来建立概念数据模型（CDM）。 逻辑数据模型：将概念数据模型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。可以用Sybase PowerDesigner工具直接建立逻辑数据模型（LDM），或者通过CDM转换得到。 物理数据模型：在逻辑数据模型基础上，根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。可以用Sybase PowerDesigner工具直接建立物理数据模型（PDM），或者通过CDM / LDM转换得到。 2数据库设计原则 按阶段实施并形成该阶段的成果物 一般符合3NF范式要求；兼顾规范与效率 使用公司规定的数据库设计软件工具 命名符合公司标准和项目标准 3数据库设计目标 规范性：一般符合3NF范式要求，减少冗余数据。
数据库设计的重要性与原则性
说起数据库设计，相信大家都明白怎么回事，但说起数据库设计的重要性，我想大家也只是停留在概念上而已，到底如何重要？怎么重要呢？今天就将我至今为止的理解向大家阐述下。 一个不良的数据库设计，必然会造成很多问题，轻则增减字段，重则系统无法运行。我先来说说数据库设计不合理的表现吧： 1、与需求不符 因为这个原因造成的改动量往往是最大。如果进入编码阶段的话，很可能会直接让你崩溃掉。 2、性能低下 含有大数据量的表之间的关联过多；没有合理的字段设计来用于查询而造成的SQL查询语句很复杂；对于大数据量的表没有采用有效的手段去处理；滥用视图等。 3、数据完整性丧失 含有主外键关系的表之间关联字段的设计方式不合理，造成更新与删除操作后程序容易出错或不完善；使用了已经删除或丢失掉的数据。 4、可扩展性性太差 表设计的与业务绑定的太紧密、单一，造成表的可拓展性、可修改性太差，无法新需求的要求。 5、非必要数据冗余量太大 没用的垃圾数据存储过多，不仅占用资源，还影响查询效率。 6、不利于计算或统计 缺少必要的联系性或统计性字段或用于计算统计的字段分散于多个表中，造成计算统计的步骤繁琐，甚至无法计算统计。 7、没有详尽的数据记录信息 缺少必要的字段，造成无法跟踪数据变化、用户操作，也无法进行数据分析。 8、表之间的耦合性太大 多张表之间关联的过于紧密，造成一张表发生变化而影响到其他表。 9、字段设计考虑不周 字段长度过短或字段类型过于明确，造成可发挥、可拓展的空间太小。
大多数的程序员对于软件开发的出发点认识不是很明确，总是认为实现功能才是重要的，在简单了解完基本需求后就急忙进入编码阶段，对于数据库设计思考的比较少、比较简单，大多设计都只停留在表面上，这往往是要命的，会为系统留下很多隐患。要么是写代码开发过程中才发现问题，要么就是系统上线运转后没多久就出现问题，还有可能给后期维护增加了很多工作量。如果到了那个时候再想修改数据库设计或进行优化等同于推翻重来。 数据库是整个软件应用的根基，是软件设计的起点，它起着决定性的质变作用，因此我们必须对数据库设计高度重视起来，培养设计良好数据库的习惯，是一个优秀的软件设计师所必须具备的基本素质条件！那么我们要做到什么程度才是对的呢？下面就说说数据库设计的原则： 1、数据库设计最起码要占用整个项目开发的40%以上的时间 数据库是需求的直观反应和表现，因此设计时必须要切实符合用户的需求，要多次与用户沟通交流来细化需求，将需求中的要求和每一次的变化都要一一体现在数据库的设计当中。如果需求不明确，就要分析不确定的因素，设计表时就要事先预留出可变通的字段，正所谓“有备无患”。 2、数据库设计不仅仅停留于页面demo的表面 页面内容所需要的字段，在数据库设计中只是一部分，还有系统运转、模块交互、中转数据、表之间的联系等等所需要的字段，因此数据库设计绝对不是简单的基本数据存储，还有逻辑数据存储。 3、数据库设计完成后，项目80%的设计开发在你脑海中就已经完成了 每个字段的设计都是有他必要的意义的，你在设计每一个字段的同时，就应该已经想清楚程序中如何去运用这些字段，多张表的联系在程序中是如何体现的。换句话说，你完成数据库设计后，程序中所有的实现思路和实现方式在你的脑海中就已经考虑过了。如果达不到这种程度，那当进入编码阶段后，才发现要运用的技术或实现的方式数据库无法支持，这时再改动数据库就会很麻烦，会造成一系列不可预测的问题。 4、数据库设计时就要考虑到效率和优化问题 一开始就要分析哪些表会存储较多的数据量，对于数据量较大的表的设计往往是粗粒度的，也会冗余一些必要的字段，已达到尽量用最少的表、最弱的表关系去存储海量的数据。并且在设计表时，一般都会对主键建立聚集索引，含有大数据量的表更是要建立索引以提供查询性能。对于含有计算、数据交互、统计这类需求时，还要考虑是否有必要采用存储过程。 5、添加必要的（冗余）字段