逻辑模型设计的三范式原则
大数据模型构建平台介绍v1.0
数据层次划分说明
数据分类设计
数据分布调研
数据CRUD调研
基础概念模型
概念模型
逻辑模型
物理模型
DWA：主要存储应用类数据以及应用产品类相关数据，例如： 各类统一视图信息（使用维度建模技术），客户推荐等等的相关业务模型以及Glasory（维度建模技术）
DWI：数据中心根据客户以及业务需求,拆分、整合信息数据，主要以主题内及相关业务指标、统计指标等业务规则 进行处理，包括拆分的账单数据、拆分的集团客户数据、产品数据等等，用户归属、同时包括处理后的信息数据等
数据模型建设方法论
概念模型(一)
• 概念模型的核心模型Level0层级以及其关系的设定 • Level0级的核心是主题的划分以及主题之间的关系的确定 • 亚信面向数据管理核心主题的划分综合业界的八大主题划分，主要包括参与人、服务、资源、收入、财务等等 • 子主题的划分按照对业务系统（例如：Bss、Oss、MSS）的理解划分，例如：客户、集团、用户、账务等等 • 主题的划分以及概念和逻辑模型基本适用于DWD、主要从数据管理方便、数据可更好归类等角度考虑
• 根据不同平台的特点，形成不同特点平台的物理模型，例如 针对存储在云平台下的详单的物理模型，存储在云平台下 (NOSQL)平台下分光以及流量数据的物理模型，形成在MPP 下，适合MPP特点的物理数据表的物理模型
• 确认模型的层次为ODS、DWD、DWI、DWA，并对模型层 次进一步的细分，不断补析充和完善各层次模型，清晰化各 层次模型存储数据的数据特点
B域数据 O域数据 M域数据 其他数据
物理模型设计原则以及设计重点
数据分类设计
数据分布调研
数据CRUD调研
基础概念模型
概念模型
校招数据库常见面试题目(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，数据库技术已经成为企业信息化建设的重要基石。
因此，在计算机专业的校招面试中，数据库相关的题目成为了考察应聘者技术能力的重要环节。
以下是一些校招数据库常见面试题目，旨在帮助考生全面了解和准备数据库相关的面试。
一、数据库基础知识1. 请简述数据库的基本概念和分类。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
数据库分为关系型数据库和非关系型数据库两大类。
关系型数据库以表格形式存储数据，而非关系型数据库则采用键值对、文档、图形等数据结构。
2. 请简述数据库的三个范式。
数据库的三个范式分别是：- 第一范式（1NF）：每个属性都是原子性的，不可再分解。
- 第二范式（2NF）：满足1NF的前提下，每个非主属性完全依赖于主键。
- 第三范式（3NF）：满足2NF的前提下，非主属性不依赖于其他非主属性。
3. 请简述数据库的事务特性。
数据库事务具有以下四个特性（ACID）：- 原子性（Atomicity）：事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不完成。
- 一致性（Consistency）：事务执行的结果使得数据库从一个一致性状态转移到另一个一致性状态。
- 隔离性（Isolation）：事务的执行互不干扰，即并发执行的事务之间不会相互影响。
- 持久性（Durability）：一旦事务提交，其结果将永久保存在数据库中。
二、SQL语言1. 请简述SQL语言的基本功能。
SQL语言具有以下基本功能：- 数据定义：定义数据库结构，如创建表、视图、索引等。
- 数据操纵：对数据库中的数据进行增删改查操作。
- 数据控制：对数据库的访问权限进行控制。
2. 请简述SQL语言的常用语句。
SQL语言的常用语句包括：- DDL（数据定义语言）：CREATE、ALTER、DROP等。
- DML（数据操纵语言）：INSERT、UPDATE、DELETE等。
- DCL（数据控制语言）：GRANT、REVOKE等。
- DQL（数据查询语言）：SELECT、FROM、WHERE等。
概念数据模型设计与逻辑数据模型设计
概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。
在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model，中文一般翻译为“概念数据模型”。
概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。
概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。
在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。
这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。
概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。
在有些数据模型的设计过程中，概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。
在数据仓库领域有一个概念叫logical data model，中文一般翻译为“逻辑数据模型”。
逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。
逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。
逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。
逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。
逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。
如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多，那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。
在数据仓库领域有一个概念叫physical data model，中文一般翻译为“物理数据模型”。
物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。
物理数据模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用于确定表之间的关系，基于用户的需求可能进行发范式化等内容。
数据库设计四大原则
数据库设计四大原则数据库设计是指根据业务需求和数据特点，合理地组织和存储数据的过程。
数据库设计的好坏直接影响了数据库的性能、安全性、可维护性和可扩展性。
因此，数据库设计需要遵循一些基本的原则，以保证数据库的高效运行和良好发展。
本文将介绍数据库设计的四大原则，分别是范式化原则、安全性原则、可伸缩性与可扩展性原则和规范化原则。
一、范式化原则范式化原则是指将数据组织成多个关系表的过程，目的是减少数据冗余，提高数据的一致性和可靠性。
范式化原则有多个级别，从第一范式（1NF）到第五范式（5NF），每个级别都有一定的规则和要求。
一般情况下，数据库设计应该遵循第三范式（3NF），即满足以下条件：表内的每一个值都只能被表达一次，即不存在重复的列或行。
表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。
表内不应该存储依赖于其他键的非键信息，即不存在传递依赖。
范式化原则可以有效地避免数据的插入异常、删除异常和更新异常，提高数据操作的效率和准确性。
但是，过度的范式化也会带来一些问题，如增加了表的数量和连接操作，降低了查询速度和易用性。
因此，在实际的数据库设计中，需要根据具体的业务场景和数据特点，适当地进行反范式化处理，即在满足范式化要求的基础上，适当地增加冗余字段或合并表，以提高查询性能和用户体验。
二、安全性原则安全性原则是指保护数据库免受未经授权的访问、修改或破坏的过程，目的是确保数据的完整性、机密性和可用性。
安全性原则包括以下几个方面：数据库管理和使用人员权限分离，即根据不同的角色和职责，分配不同的访问权限和操作权限，避免权限滥用或泄露。
数据库采用合理的加密算法和认证机制，防止数据被窃取或篡改。
数据库定期进行备份和恢复，防止数据丢失或损坏。
数据库及时更新补丁和防火墙，防止数据库被攻击或入侵。
安全性原则是数据库设计中至关重要的一个方面，如果忽视了安全性原则，可能会导致数据泄露、损毁或丢失，给企业或个人带来巨大的损失或风险。
简述数据库设计的三个步骤
数据库设计的三个步骤数据库设计是指通过规划和设计数据库的结构、内容和关系，从而满足用户需求、提高数据存取效率、保证数据一致性和完整性的过程。
数据库设计主要分为三个步骤，包括概念设计、逻辑设计和物理设计。
1.概念设计概念设计是数据库设计的第一步，也是最重要的一步。
在概念设计中，设计人员与用户进行交流，明确用户需求，分析用户所需的数据及其关系，确定数据库模型的范围和概念结构。
在概念设计阶段，主要包括以下几个步骤：1.1 需求分析需求分析是数据库设计的起点，设计人员需要与用户充分沟通，了解用户所需的数据和业务流程。
通过明确用户需求，可以确定数据库需要存储的数据内容和关系，包括实体、属性和关系等。
1.2 实体-关系模型设计在需求分析的基础上，设计人员需要使用实体-关系模型来描述用户需求。
实体-关系模型是一种图形化的工具，用于表示实体、属性和关系之间的关系。
通过绘制实体-关系图，可以清晰地描述数据库中实体和实体之间的联系。
1.3 数据规范化数据规范化是概念设计中的核心环节。
数据规范化通过一定的规则和原则，对数据库中的数据进行分解和重组，消除数据冗余和不一致，提高数据库的存取效率和数据一致性。
常用的数据规范化范式有第一范式、第二范式和第三范式等。
1.4 数据字典编制数据字典是数据库设计的重要文档，用于记录数据库中的实体、属性和关系等信息。
设计人员需要编制数据字典，包括每个表的结构、字段名、数据类型、长度、约束条件等信息，以便后续的逻辑设计和物理设计工作。
2.逻辑设计逻辑设计是在概念设计的基础上，将数据库模型转换成可以被具体数据库管理系统（DBMS）实现的模型，即逻辑模型。
在逻辑设计中，需要根据用户需求和数据字典，确定数据结构和关系，并进行数据库查询和事务处理的设计。
在逻辑设计阶段，主要包括以下几个步骤：2.1 数据库模式设计根据概念设计中的实体-关系图和数据字典，设计人员需要将数据库模型转换成数据库的逻辑模式。
数据库总体设计的主要内容
数据库总体设计的主要内容 数据库总体设计是指在数据库开发过程中最早阶段的设计工作，其目的是确定数据库系统的整体结构和各个组成部分之间的关系，为后续的详细设计和实施提供基础。本文将从数据库总体设计的角度出发，介绍其主要内容和相应的设计原则。
一、需求分析和概念设计 在数据库总体设计阶段，首先需要进行需求分析，明确系统的功能需求、数据需求和性能需求等。然后，根据需求分析的结果，进行概念设计，主要包括实体-关系图（ER图）的绘制和数据库的概念模型设计。通过概念设计，可以将现实世界的实体和实体之间的关系转化为数据库中的表和表之间的关系。
二、逻辑设计 逻辑设计是在概念设计的基础上，进一步详细描述数据库中的表、字段、主键、外键、索引等，确定数据库的逻辑结构和数据之间的关系。逻辑设计还包括数据类型的选择、数据约束的定义等。在逻辑设计过程中，需要遵循范式的规范，以提高数据库的效率和数据的完整性。
三、物理设计 物理设计是通过将逻辑设计转化为物理存储结构，确定数据库中各个表的存储方式、索引类型、分区策略等。物理设计的目标是提高数据库的性能和可扩展性。在物理设计过程中，需要考虑存储介质的选择、磁盘布局的设计、缓存管理的优化等因素。
四、安全设计 安全设计是保护数据库中数据的机密性、完整性和可用性的重要环节。在安全设计中，需要考虑用户权限管理、访问控制、数据加密、备份和恢复策略等。安全设计的目标是确保数据库的数据不会被非法访问、篡改或丢失。
五、性能设计 性能设计是为了提高数据库的响应速度和吞吐量，以满足系统的性能需求。在性能设计中，需要考虑查询优化、索引设计、数据分区、缓存策略等。性能设计的目标是通过合理的设计和优化，降低系统的资源占用和响应时间，提高系统的并发处理能力。
六、备份和恢复设计 备份和恢复设计是为了保证数据库中数据的安全性和可靠性。在备份和恢复设计中，需要考虑备份方式、备份频率、恢复策略等。备份和恢复设计的目标是确保在系统故障或数据丢失的情况下，能够及时恢复数据并保持数据的一致性。 七、扩展性设计 扩展性设计是为了适应系统的发展和变化，保证数据库的可扩展性和灵活性。在扩展性设计中，需要考虑表结构的调整、索引的重新设计、分区策略的修改等。扩展性设计的目标是减少系统的维护成本和升级成本，提高系统的可维护性和可扩展性。
软件系统数据库设计中的数据库的逻辑设计
（3）如何满足1NF的要求 如果数据列为复合数据，则需要定义一个新表，并通过 主键关联该表（必须为每组相关数据分别创建一个表） 每条数据记录必须用一个主键来标识
7、第二范式（2NF） （1）基本含义 要求数据库表中的每行数据必须可以被主键唯一地区分。 （2）示例
（3）如何满足2NF的要求 只要数据列的数据出现重复，就需要把该表拆分为多个 表 拆分后的两个表必须用外键建立关联
12、数据库设计示例 （1）基本的思路 依据业务实体中的所包含各个属性及每一个属性所 对应的物理量的类型，设计各个表中的字段和类型 （2）满足数据库设计 范式的基本要求
（3）决定各个数据库 表之间的关系 关系类型：一 对一、一对多、 多对一、多对 多 在表中体现上 面的各种关系 （应用主/外 键 ）
17、常见的建模工具 为加快数据库设计速度，目前有很多数据库辅助 工具（CASE工具），如 Rational公司的Rational Rose CA公司的Erwin和Bpwin Sybase公司的PowerDesigner Oracle公司的Oracle Designer 微软的Visio Eclipse下的MyEclipse
（2）建立概念数据模型（CDM）是一项综合性的工作 通常需要在一个清晰的、包括全部业务过程描述的 应用需求的基础上，由具有业务领域知识的专家和数据 模型专家共同合作，把这些原始数据转化成数据流程图 和概念数据模型。 （3）概念数据模型（CDM）的主要作用 CDM 反映了业务领域中信息之间的关系，并且它不依 赖于物理实现。 只有重要的业务信息才出现在CDM中。 （4）物理数据模型（PDM）建模 PDM 定义了模型的物理实现细节。例如，所选 RDBMS 的数据类型特征、索引定义、视图定义、存储过程定义、 触发器定义等。
数据库概念设计 逻辑设计 物理设计
数据库概念设计逻辑设计物理设计数据库概念设计、逻辑设计和物理设计是数据库设计过程中非常重要的三个阶段。
它们分别对应着数据库设计的不同层次和不同方面，共同构成了一个完整的数据库设计流程。
在本文中，我们将从简单到复杂，由浅入深地分别介绍这三个阶段的内容及其重要性，帮助读者更好地理解数据库设计的全貌。
1. 数据库概念设计数据库概念设计是数据库设计的第一个阶段，主要目的是确定数据库的总体结构和基本组成，包括实体、属性和关系等。
在这个阶段，我们需要明确需求分析、数据流图和实体关系图等内容，为后续的逻辑设计提供基础。
数据库概念设计的核心是数据模型，常用的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型和面向对象模型等。
通过数据库概念设计，我们可以建立起对数据库整体架构的初步认识，为后续的设计工作奠定基础。
2. 逻辑设计逻辑设计是数据库设计的第二个阶段，主要任务是将概念设计阶段所得到的数据库模型转化为具体的数据表结构和约束条件。
逻辑设计需要考虑数据库的性能、安全性、可维护性和扩展性等方面，通常需要使用ER模型和ER图来描述实体、属性和关系之间的联系。
在逻辑设计中，我们要考虑到数据的用途和访问方式，适当地进行范式分解，避免数据冗余和不一致性。
逻辑设计是数据库设计的关键步骤，对数据库的性能和适用性有着重要影响。
3. 物理设计物理设计是数据库设计的最后一个阶段，其主要任务是将逻辑数据模型转化为实际的数据库对象，包括数据表、索引、存储过程、触发器等。
在物理设计中，我们需要考虑到数据库的存储结构、索引策略、分区方案、数据备份和恢复等方面，以保证数据库系统的高效性和可靠性。
物理设计需要根据具体的数据库管理系统来确定最佳的实现方式，包括数据库引擎的选择、存储引擎的配置、内存和磁盘的分配等。
物理设计是数据库设计的最终成果，直接影响着数据库系统的性能和可靠性。
总结回顾通过本文的介绍，我们可以发现数据库概念设计、逻辑设计和物理设计三个阶段相互联系、相互依赖，共同构成了数据库设计的完整过程。
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逻辑模型设计的三范式原则
逻辑模型设计的三范式原则是关系型数据库设计中的基本原则，它可
以帮助我们设计出高效、可靠、易于维护的数据库。
三范式原则包括
第一范式、第二范式和第三范式，下面将分别介绍这三个范式的概念
和作用。
第一范式：属性不可再分
第一范式是指数据库中的每个属性都是原子性的，不可再分。
也就是说，每个属性都应该是一个单一的值，而不是一个集合或者一个数组。
例如，一个人的姓名、年龄、性别等属性都应该是单一的值，而不是
一个数组或者一个集合。
这样可以避免数据冗余和数据不一致的问题，提高数据库的可靠性和效率。
第二范式：属性完全依赖于主键
第二范式是指数据库中的每个非主键属性都完全依赖于主键。
也就是说，如果一个属性只依赖于主键的一部分，那么它就不符合第二范式。
例如，一个订单表中的订单金额应该依赖于订单号，而不是依赖于订
单中的商品信息。
这样可以避免数据冗余和数据不一致的问题，提高
数据库的可靠性和效率。
第三范式：属性不依赖于非主键属性
第三范式是指数据库中的每个非主键属性都不依赖于其他非主键属性。
也就是说，如果一个属性可以通过其他非主键属性计算得出，那么它
就不符合第三范式。
例如，一个员工表中的员工年龄应该依赖于员工
的出生日期，而不是依赖于员工的入职日期。
这样可以避免数据冗余
和数据不一致的问题，提高数据库的可靠性和效率。
总结
逻辑模型设计的三范式原则是关系型数据库设计中的基本原则，它可
以帮助我们设计出高效、可靠、易于维护的数据库。
第一范式要求属
性不可再分，第二范式要求属性完全依赖于主键，第三范式要求属性
不依赖于非主键属性。
遵循这些原则可以避免数据冗余和数据不一致
的问题，提高数据库的可靠性和效率。