数据库建模技术(数据库设计)5-10
数据库表设计 参考书籍
数据库表设计参考书籍关于数据库表设计的参考书籍有很多，以下是一些经典的参考书籍：1.《数据库系统概念》（Database System Concepts）- Abraham Silberschatz、Henry F. Korth、S. Sudarshan 这本书是数据库领域的经典教材，涵盖了数据库系统的基本概念、原理和技术，包括数据库设计、关系模型、SQL语言、事务处理等内容。
2.《数据库系统实现》（Database Systems: The Complete Book）- Hector Garcia-Molina、Jeffrey D. Ullman、Jennifer Widom这本书详细介绍了数据库系统的实现方法和技术，包括索引、查询优化、并发控制、备份恢复等方面的内容，对于深入理解数据库系统的内部工作原理非常有帮助。
3.《数据库设计与实现》（Database Design and Implementation）- Edward Sciore这本书从实际应用的角度出发，介绍了数据库设计和实现的基本原则和技巧，包括数据建模、关系模式设计、范式理论、数据库编程等内容。
4.《SQL必知必会》（SQL in 10 Minutes a Day）- Ben Forta这本书是一本适合初学者的SQL入门书籍，通过简单易懂的语言和实例，介绍了SQL语言的基本知识和常用操作，对于数据库表设计中的查询语句编写非常有帮助。
5.《高性能MySQL》（High Performance MySQL）- Baron Schwartz、Peter Zaitsev、Vadim Tkachenko这本书主要介绍了如何优化MySQL数据库的性能，包括查询优化、索引设计、存储引擎选择等方面的内容，对于设计高性能数据库表非常有帮助。
以上是一些常见的数据库表设计的参考书籍，可以根据自己的需求和水平选择适合的书籍进行学习。
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。
如何设计和实现一个简单的数据库系统
如何设计和实现一个简单的数据库系统设计和实现一个简单的数据库系统是一个复杂而又具有挑战性的任务。
这个数据库系统需要能够存储和管理大量的数据，并且能够支持对数据的快速和高效的访问。
在这篇文章中，我将详细介绍如何设计和实现一个简单的数据库系统，包括数据库的结构、数据存储方式、数据访问方式等方面。
1.数据库系统的结构设计首先，我们需要设计数据库系统的结构。
一个简单的数据库系统通常包括一个或多个数据表，每个数据表包含若干个字段，每个字段包含不同类型的数据。
在设计数据库系统的结构时，我们需要考虑到数据的组织方式、数据之间的关系以及数据访问的需求。
在设计数据库系统的结构时，我们可以采用实体-关系模型（Entity-Relationship Model，简称ER模型）进行建模。
ER模型是一种常用的数据库建模方式，用于描述数据之间的实体实例和实体之间的关系。
通过ER模型，我们可以清晰地描述数据之间的关系，从而更好地组织和管理数据。
在设计数据库系统的结构时，我们还需要考虑到数据的一致性和完整性。
数据一致性是指数据在不同场景下的统一性，数据完整性是指数据的有效性和正确性。
在设计数据库系统的结构时，我们需要考虑到如何确保数据的一致性和完整性，以及如何预防和处理数据的异常情况。
2.数据库系统的数据存储方式设计数据库系统的数据存储方式是数据库系统设计的一个重要方面。
不同的数据存储方式会影响数据库系统的性能和可扩展性。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、内存数据库等。
关系型数据库是一种经典的数据库存储方式，它将数据存储在表格中，并使用结构化查询语言（SQL）进行数据查询和操作。
关系型数据库通常具有较好的数据一致性和完整性，并且支持复杂的数据查询和事务处理。
然而，关系型数据库在处理大规模数据时通常性能较低，并且难以进行水平扩展。
非关系型数据库是一种近年来兴起的数据库存储方式，它以文档、键值对等非结构化的数据形式进行存储，并且通常采用分布式存储方式进行数据存储和管理。
数据仓库架构与建模考试
数据仓库架构与建模考试（答案见尾页）一、选择题1. 数据仓库的架构通常分为哪几个层次？A. 持久层B. 逻辑层C. 物理层D. 应用层2. 在数据仓库中，以下哪个不是常用的数据建模工具？A. Erwin Data ModelerB. IBM Data ArchitectC. Microsoft VisioD. Oracle SQL Developer3. 在数据仓库中，以下哪个不是维度表的特点？A. 通常包含事实表中的度量值B. 包含描述性信息C. 通常是静态的D. 用于支持复杂的查询分析4. 在数据仓库中，以下哪种类型的建模技术最适合于分析型应用？A. 星型模型B. 事实星座模型C. 雪花模型D. 星型雪花模型5. 在数据仓库中，以下哪个不是ETL（提取、转换、加载）过程中的步骤？A. 提取B. 清洗C. 转换D. 压缩6. 在数据仓库中，以下哪个是维度表的设计原则？A. 尽可能少地包含数据B. 尽可能多地包含数据C. 保持数据冗余D. 保持数据一致性7. 在数据仓库中，以下哪个是事实表的设计原则？A. 尽可能少地包含数据B. 尽可能多地包含数据C. 保持数据冗余D. 保持数据一致性8. 在数据仓库中，以下哪个是雪花模型与星型模型的主要区别？A. 维度表的分布方式B. 事实表的分布方式C. 星型模型的中心化程度D. 雪花模型的规范化程度9. 在数据仓库中，以下哪个是主键与外键的主要区别？A. 主键用于唯一标识记录，外键用于建立表之间的关系B. 主键用于建立表之间的关系，外键用于唯一标识记录C. 主键和外键都用于唯一标识记录D. 主键和外键都用于建立表之间的关系10. 在数据仓库中，以下哪个是数据治理的主要目标？A. 确保数据的质量和准确性B. 提高数据处理的效率C. 减少数据冗余和不一致性D. 优化数据存储和备份策略11. 数据仓库的主要目的是什么？A. 存储原始数据B. 提供数据分析和报告功能C. 用于数据挖掘和机器学习D. 所有以上选项12. 在设计数据仓库时，以下哪个层次结构最适合存储历史数据？A. 事实层B. 维度层C. 汇总层D. 应用层13. 在数据仓库中，以下哪个术语描述了用于分析数据的模式？A. 实体B. 属性C. 关系D. 记录14. 在数据仓库中，以下哪个工具不是用于数据分析和报告的？A. 查询语言（如SQL）B. 数据可视化工具C. 数据仓库建模工具D. 数据库管理系统（DBMS）15. 在数据仓库中，以下哪个维度通常与客户相关？A. 时间B. 市场细分C. 产品D. 销售渠道16. 在数据仓库中，以下哪个过程不是数据仓库生命周期的一部分？A. 数据抽取B. 数据清洗C. 数据转换D. 数据删除17. 在数据仓库中，以下哪个步骤不是数据建模过程中的步骤？A. 概念设计B. 逻辑设计C. 物理设计D. 数据加载18. 在数据仓库中，以下哪个技术用于将多个表中的数据组合成一个视图？A. 连接B. 视图C. 索引D. 分区19. 在数据仓库中，以下哪个策略用于确保数据的质量和准确性？A. 数据验证B. 数据清理C. 数据备份D. 数据归档20. 在数据仓库中，以下哪个指标是用于衡量数据仓库性能的？A. 查询响应时间B. 数据存储容量C. 数据传输速度D. 计算资源利用率21. 在数据仓库中，以下哪个层次的结构是从下到上逐渐抽象的？A. 事实层、维度层、业务层B. 业务层、维度层、事实层C. 维度层、事实层、业务层D. 业务层、事实层、维度层22. 在数据仓库的建模过程中，以下哪个术语描述了事实表中的关键属性？A. 主键B. 外键C. 代理键D. 候选键23. 在维度建模中，以下哪个维度通常包含时间信息？A. 时间维B. 地点维C. 产品维D. 客户维24. 在构建数据仓库时，以下哪项不是常用的ETL（抽取、转换、加载）工具？A. Informatica PowerCenterB. Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)C. Apache NiFiD. Oracle Data Integrator25. 在数据仓库中，以下哪种类型的查询通常涉及复杂的聚合和计算？A. 交互式查询B. 批量查询C. 连续查询D. 以上都不是26. 在维度建模中，以下哪个步骤不是必要的？A. 概念设计B. 逻辑模型设计C. 物理模型设计D. 数据仓库实施27. 在数据仓库中，以下哪个选项是维度表的设计原则？A. 尽可能少地包含属性B. 尽可能多地包含属性C. 属性必须是可量化的D. 属性可以是非量化或半量化的28. 在数据仓库中，以下哪个工具通常用于验证数据质量和完整性？A. 数据清洗工具B. 数据验证工具C. 数据转换工具D. 数据存储工具29. 在数据仓库中，以下哪个层次是用于存储实际数据的？A. 物理层B. 逻辑层C. 事实层D. 业务层30. 在数据仓库中，事实表通常包含哪些关键字段？A. 序列号B. 日期/时间戳C. 统计指标（如销售额）D. 实体键31. 以下哪个选项不是数据仓库的分层架构的一部分？A. 物理层B. 服务层C. 汇总层D. 逻辑层32. 在数据仓库建模中，常用的粒度级别有哪些？A. 业务单元B. 细粒度C. 中粒度D. 宽粒度33. 下列哪种类型的数据库常用于数据仓库中？A. 关系型数据库B. 非关系型数据库C. 图数据库D. 列存储数据库34. 在数据仓库中，星型模型和雪花模型有哪些主要区别？A. 星型模型的维度通常直接连接到事实表B. 雪花模型通过多个事实表和维度表进行建模C. 星型模型的维度和事实表是物理上分离的D. 雪花模型更适用于大数据集35. 在数据仓库设计中，平衡事实和维度的重要性意味着什么？A. 确保维度数据的质量和完整性B. 减少事实表中的记录数量C. 平衡查询性能和数据冗余D. 优化数据仓库的扩展性36. 数据仓库中的ETL过程是指什么？A. 数据提取B. 数据转换C. 数据加载D. 数据集成37. 在数据仓库中，索引的主要作用是什么？A. 提高查询性能B. 增加数据冗余C. 降低数据完整性D. 减少数据量38. 在数据仓库中，事实表通常包含哪些维度？A. 时间B. 地点C. 产品39. 数据仓库中的维度表通常包含哪些属性？A. 属性值B. 维度描述C. 维度关键字D. 以上都是40. 在数据仓库中，星型模型和雪花模型有什么区别？A. 星型模型的维度表不包含聚合B. 雪花模型可以减少数据冗余C. 星型模型的事实表包含聚合D. 雪花模型更容易理解41. 在数据仓库中，哪个层次的结构包含了业务需求和数据需求？A. 企业级数据仓库B. 数据集市C. 物理数据仓库D. 以上都不是42. 在数据仓库中，如何确保数据的准确性和完整性？A. 使用主键和外键约束B. 进行数据验证和清洗C. 实施数据备份和恢复策略D. 以上都是43. 数据仓库中的数据冗余是如何产生的？A. 数据在多个地方重复存储B. 数据在不同系统间传输C. 数据从源头处就不一致D. 数据在进行聚合操作时产生44. 在数据仓库中，如何优化查询性能？B. 改变数据分区方式C. 使用更复杂的查询语句D. 以上都是45. 在数据仓库中，如何进行数据安全和隐私保护？A. 加密敏感数据B. 设置严格的访问权限C. 使用数据脱敏技术D. 以上都是二、问答题1. 什么是数据仓库？请简述其核心特点。
PowerDesigner应用简介
二、PowerDesigner简介（续1）
PowerDesigner系列产品提供了一个完整的建模解决方案，业 务或系统分析人员，设计人员，数据库管理员DBA和开发人员 可以对其裁剪以满足他们的特定的需要；而其模块化的结构为 购买和扩展提供了极大的灵活 性，从而使开发单位可以根据其 项目的规模和范围来使用他们所需要的工具。
2.1 PowerDesigner的开发者
姓名：王晓昀。
1978年上北京大学，只上了三个月 1979年去法国读书 1986年大学毕业后在巴黎的SDP软件公司工作 1988年开始开发一个自己理想的建模工具， 1989年开发出了第一个版本AMC*Designor， 1991年开始在美国销 售，产品名字叫作SDesignor。 1995年Powersoft买下了SDP公司，同年， Sybase又买下了Powersoft，S-Designor和 AMC*Designor的名字改为PowerDesigner和 PowerAMC。
3.1 举例：创建一个概念模型
1 按工具面板的实体工具。 当光标移动进图表的时候 , 变成实体的形状。 2 在 CDM 图表中点击任何一处。 一个实体符号在点击位置出现。实体名字为 Entity_n,n 是一个创建对象 的次序编号。 3 实体工具仍然是可使用的, 因此点击再一次在 CDM 图表中产生另外的 一个实体。 现在有 CDM 图表的二个实体。 4 点击工具面板的关系工具。 实体工具被现在释放，而且关系工具是可使用的。 5 点击在第一个实体之内而且当继续按着鼠标按钮的时候,拖拉光标到第 二个实体。 在第二个实体之内放开鼠标按钮。这样可以产生关系。 6 点击鼠标右键，释放关系工具。
2.4 PowerDesigner的六个紧密集成的模块
数据建模工程师招聘笔试题与参考答案
招聘数据建模工程师笔试题与参考答案一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在数据建模过程中，以下哪一项不是关系数据库设计中的范式？A. 第一范式（1NF）B. 第二范式（2NF）C. 第三范式（3NF）D. 第四范式（4NF）答案：D. 第四范式（4NF）解析：关系数据库设计中有三个主要的范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
这些范式有助于消除数据冗余，并确保数据的一致性和完整性。
尽管存在更高级别的范式，如第四范式（4NF）和第五范式（5NF，也称为BCNF），但在实践中提到的关系数据库设计时通常指的是前三范式。
因此，在给定选项中，第四范式不是常见的三个范式之一。
2、下列哪种方法最适合用于处理缺失数据？A. 删除含有缺失值的所有记录B. 用平均数填充缺失值C. 使用预测模型来估计缺失值D. 不做任何处理答案：C. 使用预测模型来估计缺失值解析：处理缺失数据时，最理想的方法是使用预测模型来估计缺失值，因为这种方法可以利用数据集中的其他信息来填补缺失值，从而减少信息丢失。
删除含有缺失值的记录（A）可能导致数据量减少且可能丢失重要信息；用平均数填充（B）可能会引入偏差，影响数据分析的结果；不做任何处理（D）通常会导致分析算法无法正常工作或者得到不准确的结果。
当然，具体方法的选择依赖于缺失数据的情况和分析的目的。
3、在数据建模过程中，以下哪个选项不是数据建模的主要目标？A. 提高数据质量B. 优化数据存储结构C. 减少数据冗余D. 增加数据存储空间答案：D解析：数据建模的主要目标包括提高数据质量、优化数据存储结构和减少数据冗余，以更好地支持数据的存储、管理和分析。
增加数据存储空间并不是数据建模的直接目标，尽管数据建模可能间接影响数据的存储需求。
因此，选项D不是数据建模的主要目标。
4、以下哪种数据建模技术适用于关系型数据库，并且强调实体之间的关系？A. 物化视图B. 星型模式C. 事务脚本D. E-R图答案：D解析：E-R图（Entity-Relationship diagram）是一种用于描述实体之间关系的图形化数据建模技术。
如何进行数据库建模
如何进行数据库建模在当今数字化时代，数据库扮演着非常重要的角色。
无论是企业管理、科学研究还是个人应用，数据库都是存储、管理和分析数据的核心。
而数据库建模作为数据库设计的第一步，对于数据库的性能、扩展性以及数据的有效利用至关重要。
本文将探讨如何进行数据库建模。
1. 确定业务需求在进行数据库建模之前，首先要明确业务需求。
只有深入了解业务流程和需求，才能设计出适合的数据库结构。
你可以与业务部门或关键人员进行交流，了解他们的需求和期望，以及数据库将如何被使用和维护。
在明确业务需求的基础上，你可以开始数据库建模的下一步。
2. 创建实体模型在数据库建模中，实体指的是在业务过程中所涉及到的具体事物，如人、物、地点等。
在实体模型中，你需要识别和定义这些实体，并确定它们之间的关系。
例如，如果你正在为一个用餐应用设计数据库，可能会涉及到用户实体、餐厅实体、菜品实体等。
在实体模型中，明确实体之间的关系可以帮助你更好地理解数据的流动和管理方式。
3. 设计属性和数据类型在为实体建模之后，接下来需要为每个实体设计属性，并选择合适的数据类型。
属性是描述实体特征或状态的元素。
例如，用户实体可能具有姓名、年龄、性别等属性。
选择适当的数据类型非常重要，它会影响数据的存储和处理效率，同时还需要满足业务需求。
常见的数据类型包括整数、字符串、日期、布尔值等。
4. 建立关系模型关系模型是数据库设计的核心。
在关系模型中，你需要分析实体之间的关系，并将其转化为适当的关系类型。
最常见的关系类型是一对一、一对多和多对多。
在建立关系时，还需要决定哪个实体是主实体，哪个实体是从属实体。
例如，如果一个用户可以拥有多个订单，而每个订单只属于一个用户，那么用户和订单之间的关系就是一对多。
5. 规范化数据库规范化是数据库设计的一个重要步骤，它旨在减少数据冗余和提高数据的一致性。
规范化可以分为不同的范式，最常见的是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
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。
数据库设计考试
数据库设计考试（答案见尾页）一、选择题1. 数据库设计的基本步骤包括哪些？A. 需求分析B. 概念设计C. 逻辑设计D. 物理设计E. 实施与维护2. 在数据库设计中，通常使用E-R图来表示数据模型。
E-R图中的实体集、属性和联系分别对应数据库中的（）。
A. 实体集B. 属性C. 联系D. 实体集E. 属性3. 关系数据库中的规范化是为了解决数据冗余问题。
规范化的过程主要包括两个阶段：一是（），二是规范化为指定的范式。
A. 模式设计B. 数据库设计C. 简单度量D. 需求分析E. 物理设计4. 在数据库设计中，索引是一种用于加速查询操作的（）。
A. 数据结构B. 数据访问方法C. 数据库结构D. 数据表示E. 数据存储方式5. 数据库事务的特性包括四个基本特性，它们分别是：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
其中，隔离性是指（）。
A. 事务中包括的所有操作要么都执行，要么都不执行B. 事务一旦提交，对数据的改变就是永久性的C. 并发执行的事务互相干扰，不能完成D. 事务必须划分成一系列的独立任务，一个任务的执行不影响其它任务E. 事务一旦提交，用户感觉不到其他事务的存在6. 在数据库系统中，视图是一种安全机制，它允许用户通过（）数据。
A. 查询B. 插入C. 更新D. 删除E. 创建7. 数据库备份策略的选择应该考虑以下几个因素：备份的时间点、备份类型、备份数据量、恢复时间目标（RTO）和恢复点目标（RPO）。
以下哪个因素通常不是备份策略制定的主要决定因素？A. 经济成本B. 业务需求C. 法规要求D. 数据重要性E. 技术可行性8. 在数据库系统中，触发器是一种数据库对象，它在进行某种操作时自动执行。
触发器的类型主要有两大类：DML触发器和DDL触发器。
以下哪个不是触发器的工作内容？A. 修改数据行B. 修改表结构C. 删除数据行D. 创建新的表E. 执行查询语句9. 在数据库设计中，外键（Foreign Key）是一种约束，它用于确保数据的（）。
数据库实验7 数据库设计实验
实验7 数据库模型的设计与建立1.一、实验目的:2.了解数据库设计概念设计中的基本知识: 如实体、属性、联系集…3.能解决设计中常见问题: 如把一个对象转化成实体还是属性4.使学生能独立完成数据库模式的设计, 包括各表的结构（属性名、类型、约束和关键字等）及表之间的关系以及其连接方式, 在选定的DBMS上建立数据库表。
5.熟悉数据库建模工具的使用（PowerDesigner）二、实验要求:1. 认真阅读业务需求, 作出E-R图, 并依据设计原则对数据库结构的设计务必做到最优化2. 在选定的DBMS上建立数据库, 比较手工输入SQL建立数据库与用建模工具自动生成数据库的优缺点三、实验环境及学时安排:1. OFFICE, POWERDESIGN112.SQL SERVER20003. 学时: 3学时四、实验内容:以完成学生选课系统的数据库设计为例。
如: 某学院有基本实体集: 系、教师、学生和课程。
1.它们各有属性:系: 系编号、系名, 位置课程: 课程号, 课程名称, 开课学期学生: 学生学号, 学生姓名、性别、地址教师：员工号, 教师姓名, 办公室2.有如下语义设定每个系有一位系主任, 有多位教师；一个教师仅在一个系任职；每个系开设多门不同课程；每门课程由多位教师授课；一位教师可教多门课程一个学生可以选修多门课程。
一门课程可以供多位学生选修3.存在联系有:1对1: 系与系主任（系主任是教师）1对多: 系与教师、系与课程多对多: 学生与课程,教师与课程五、实验任务及步骤:1.实验准备1)根据需求建立ER模型:ER模型的组成:实体属性联系连接２）ER模型转换为数据库表●实体转化为表●实体的属性转化为表中的列●多对多联系也转化为表, 主键确定为相联系表中主键的组合, 联系本身的属性转化为表的列一对一、一对多联系无需新建表, 被决定的一方应含有决定方的主键作为外部键3）利用power designer建立所要求的数据库2.实验操作1)新建word文件, 并保存为ER.doc2)分析需求, 画出上述关系的E-R 图(word) 3) 根据ER 模型进行数据库的逻辑结构设计: (建模工具PowerDesign 建立phisical data model) 六、实验结果按照需求绘制E-R 图如下:完整的实体-联系E-R 图如下:建立数据库模型（概念数据模型）如下:n mn mn 111系 教师学生课程系-老师教授选修系主任系编号 系名 位置员工号教师姓名办公室课程号课程名开课学期学号姓名性别地址物理数据模型如下:。
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。
《数据库课程设计》大作业
《数据库课程设计》大作业
数据库课程设计大作业
介绍
本文档旨在详细描述《数据库课程设计》的大作业要求和目标。
通过该大作业，学生将能够实践其在数据库课程中学到的知识和技能，并展示他们的数据建模和数据库设计能力。
背景
- 课程名称：数据库
- 学期：202X年秋季学期
- 课程教师：XXX
大作业要求
- 大作业名称：《数据库课程设计大作业》
- 分组要求：学生将分为若干个小组，每个小组由3-5名成员组成。
- 作业内容：每个小组需要选择一个合适的实际场景，设计一个相关的数据库系统。
该数据库系统需要包含以下内容：- 数据库建模：根据实际场景确定实体、关系和属性，并绘制出ER图。
- 数据库设计：设计数据库表结构，并建立适当的关系。
大作业目标
通过完成《数据库课程设计大作业》，学生将能够：
1. 理解数据库建模和设计的基本概念和原则。
2. 运用所学的知识和技能，设计一个符合实际需求的数据库系统。
3. 熟悉数据库表的创建和关系的建立。
4. 研究使用数据库管理系统来实际操纵数据库。
5. 锻炼团队合作和沟通能力，以完成小组作业。
评分标准
- 数据库建模：20%
- 数据库设计：30%
- 数据库表的创建和关系的建立：30%
- 小组合作和沟通：20%
时间安排
- 作业发布日期：XXXX年X月
- 作业提交截止日期：XXXX年X月
- 评分和反馈发布日期：XXXX年X月
请大家按照要求认真完成大作业，祝各位顺利完成！。
数据库性能优化的关键技术分析
数据库性能优化的关键技术分析在当今数字化时代，数据库作为信息存储和管理的核心组件，其性能的优劣直接影响着整个系统的运行效率和用户体验。
无论是大型企业的核心业务系统，还是小型应用的后台数据支撑，都离不开高效稳定的数据库。
因此，深入研究和掌握数据库性能优化的关键技术，对于提升系统性能、降低成本、增强竞争力具有重要意义。
数据库性能优化是一个综合性的工作，涉及到多个方面的技术和策略。
下面我们将从硬件、数据库设计、索引优化、查询优化、存储优化以及参数配置等几个关键技术方面进行详细分析。
一、硬件优化硬件是数据库性能的基础，合理的硬件配置可以为数据库的高效运行提供有力保障。
首先，服务器的 CPU 性能至关重要。
多核、高主频的 CPU 能够更快地处理并发请求和复杂的计算任务。
对于数据量庞大、事务频繁的数据库系统，选择性能强劲的 CPU 可以显著提高处理速度。
其次，内存的大小和性能也会直接影响数据库的运行效率。
足够的内存可以缓存常用的数据和索引，减少磁盘 I/O 操作。
采用高速的DDR4 甚至 DDR5 内存，并合理配置内存大小，能够有效提升数据库的响应速度。
再者，磁盘的性能也是需要重点关注的。
传统的机械硬盘在随机读写性能上存在较大的瓶颈，而固态硬盘（SSD）则具有更快的读写速度和更低的延迟。
使用 SSD 作为数据库的数据存储介质，或者采用磁盘阵列（RAID）技术，如 RAID 10，可以提高磁盘的读写性能和数据可靠性。
此外，网络带宽也是影响数据库性能的一个因素。
对于分布式数据库或者远程访问数据库的场景，高速稳定的网络连接能够减少数据传输的延迟，提高数据交互的效率。
二、数据库设计优化良好的数据库设计是实现高性能的前提。
在数据库建模阶段，要遵循规范化的设计原则，合理规划数据表的结构，避免数据冗余和不一致性。
但过度规范化可能会导致过多的关联操作，影响查询性能。
因此，在某些情况下，可以适当进行反规范化设计，以减少关联操作的开销。
数据库建摸PPTPPT课件
数据库建模的基本概念
01 数据模型
数据模型是数据库的抽象表示，包括实体、属性、 关系等概念。
02 E-R图
实体-关系图，用于描述实体、属性、关系等概念 的工具。
03 数据字典
包含数据库中所有数据元素及其属性的元数据。
数据库建模的流程
概念设计
使用E-R图等工具进行概念设 计，确定实体、属性和关系。
物理设计
确定数据库的存储结构、索引、 分区等物理属性。
需求分析
了解和分析用户需求，确定系 统需要的数据和功能。
逻辑设计
将概念设计转化为具体的数据 库结构，包括表、字段、主键、 外键等。
实施与维护
根据设计创建数据库，并进行 日常维护和优化。
02
数据模型
概念模型
1 2 3
概念模型定义
概念模型是一种抽象的数据模型，用于描述现实 世界中的实体、属性和它们之间的关系。
Microsoft SQL Server Management Studio (SSMS)
Oracle SQL Developer
常见的数据库建模工具
SQLite Studio Navicat for MySQL
Toad for MySQL DBeaver
数据库建模工具的使用方法
打开数据库建模工具，选择新建数据库 模型或打开现有模型。
数据库建模PPT课件
目录
• 数据库建模概述 • 数据模型 • 数据库设计 • 关系数据库 • 数据库建模工具 • 数据库建模实践
01
数据库建模概述
定义与重要性
定义
数据库建模是指使用图形化工具和规范化的概念来描述 和设计数据库结构和数据关系的过程。
重要性
数据库建模
引言概述：数据库建模是数据库设计的重要阶段之一，它关注的是如何将现实世界中的数据表示为数据库中的表结构，以及定义表与表之间的关系。
在上一篇数据库建模（一）中，我们介绍了数据库建模的基本概念和常用工具。
在本文中，我们将进一步探讨数据库建模的技巧和注意事项，以帮助读者更好地进行数据库设计。
正文内容：1. 正规化：1.1. 第一范式（1NF）：确保数据字段的原子性，避免数据冗余。
1.2. 第二范式（2NF）：确保每个非主键字段完全依赖于主键，消除部分依赖。
1.3. 第三范式（3NF）：消除非主键字段之间的传递依赖，确保数据表中的每个字段只与主键直接相关。
2. 实体关系模型（ERM）：2.1. 实体：表示现实世界中的一个对象或概念，通常用一个矩形表示。
2.2. 属性：描述实体的特征或属性，通常用椭圆形表示。
2.3. 关系：实体之间的联系或关联，通常用菱形表示。
2.4. 域：属性的取值范围。
3. 关系型数据库设计：3.1. 数据表：将实体和属性转化为关系型数据库中的表格，每个实体对应一个表。
3.2. 主键：唯一标识数据表中的每条记录，常用自增字段或唯一标识符。
3.3. 外键：建立表与表之间的关联，确保数据的完整性和一致性。
3.4. 索引：提高数据库的查询效率，常用于经常被查询的字段。
3.5. 视图：基于数据库表的查询结果展示，简化复杂查询和数据权限控制。
4. 数据库设计的性能优化：4.1. 合理选择数据类型：根据数据的实际情况选择合适的数据类型，减少存储空间。
4.2. 优化查询语句：使用索引、合理的连接方式和条件过滤，提高查询效率。
4.3. 分区和分表：将大型数据表分为多个子表，提高查询和维护效率。
4.4. 缓存和缓存策略：减少对数据库的访问，提高系统响应速度。
4.5. 数据库监控和调优：定期监测数据库的性能，进行必要的优化和调整。
5. 数据库安全性：5.1. 权限管理：设置不同用户的权限，限制对数据库的访问和操作。
UML数据库建模关键技术分析
统 结 构 化 程 序 中 的 子 程 序 或 程 序 ， 如 果 操 作 逻辑 及 处 理 程 序 已 使用 结 构 化 英 文 或 虚 拟 程 序代 码 清 楚 的 描述 ，则 可 以 将 操作 描 述 映 射 为 程 序 代 码 。 另 外 在 操 作 映 射 过 程 中 ，需 要特 别注 意 的是 传入 和传 出的参 数 。 （ ） 交 互 图 的映 射 。 顺 序 图 与 合作 图 ２ 统 称 为 交 互 图 ， 主 要 用 于 描 述 许 多 对 象 在 计的 话 ，这种 方 式 能 够 很 好 的描 述 系统 的 单 一 用 例 中 的 互 动 行 为 合 作 图 主 要 强 调 收 特 征 和 系 统 结 构 ， 因 此 利 用 ＵＭ Ｌ类 图 向 数 发 信 息 对 象 的 结 构 组 织 ， 通 过 合 作 图 可 以 据库进行映射应该是最佳方案。 将 一 组 物 件 和 另 一 组 对 象 之 间 连 结 以 及 信
・技 术前 沿 ・ NhomakorabeaＵ ＭＬ数据 库建 模 关键 技术 分析
叶 裴 雷 （ 广东 白云学院 计算机 系 广 东广州 ５ ４ ０） ０ ５ ｌ
［ 摘 要】 本文 在 分 析选 择 ＵＭＬ数据 库 建 模 方法 的基 础 上 ，重 点 分 析 了 ＵＭＬ数 据库 静 态 和动 态 建模 技 术 ，指 出运 用 ＵＭＬ数 据库 建 模 方法 得 到 的模 型 不 受数 据 库 管理 系统 的局 限 ，与对 象 关 系数 据 库 管理 系统 的连 接 性 更好 ，并且 有 利 于 实现 而 向 对象 的软 件 工 程 。
【 键 词 】 Ｌ 数 据 库 动 态 建 模 静 态 建 模 关 ＵＭ ［ 中图分 类号］ ＴＰ ［ 文献标识码］ Ａ
数据建模的书籍
数据建模的书籍数据建模是一门重要的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
本文将介绍几本关于数据建模的书籍，帮助读者更好地理解和应用数据建模的概念和技术。
1. 《数据建模与数据库设计》这本书详细介绍了数据建模的基本原理和方法，以及如何将数据建模应用于数据库设计中。
它从实际案例出发，通过清晰的示例和实践经验，帮助读者掌握数据建模的核心概念和技巧。
本书还介绍了常用的数据建模工具和技术，如实体关系模型（ERM）和统一建模语言（UML），以及数据库设计的最佳实践。
2. 《数据仓库与数据建模》这本书主要介绍了数据仓库的概念和数据建模在数据仓库中的应用。
它详细解释了数据仓库的架构和组成部分，以及如何使用数据建模技术来设计和构建数据仓库。
本书还介绍了常用的数据仓库建模方法，如维度建模和星型模型，以及数据仓库的性能优化和数据质量管理。
3. 《数据建模与商业智能》这本书将数据建模与商业智能相结合，介绍了如何使用数据建模技术来支持商业智能的决策分析和预测模型。
它详细讲解了数据建模在商业智能中的应用场景，如数据挖掘、数据可视化和预测建模。
本书还介绍了常用的商业智能工具和技术，如OLAP（联机分析处理）和数据挖掘算法，以及商业智能的最佳实践和案例研究。
4. 《大数据建模与分析》这本书主要介绍了大数据建模和分析的方法和技术。
它详细解释了大数据建模的挑战和特点，以及如何使用数据建模技术来处理和分析大数据。
本书还介绍了常用的大数据建模工具和技术，如Hadoop和Spark，以及大数据分析的最佳实践和案例研究。
5. 《数据建模与机器学习》这本书将数据建模与机器学习相结合，介绍了如何使用数据建模技术来支持机器学习模型的构建和评估。
它详细讲解了数据建模在机器学习中的应用场景，如特征工程、模型选择和模型解释。
本书还介绍了常用的机器学习建模工具和技术，如Scikit-learn和TensorFlow，以及机器学习的最佳实践和案例研究。
通过阅读以上几本书籍，读者可以系统地学习和掌握数据建模的基本原理和方法，以及在不同领域中的应用。
数据库设计与操作实践考核
数据库设计与操作实践考核引言数据库设计是计算机科学与技术专业重要的一门课程，通过学习数据库设计和操作实践，学生能够掌握数据库的基本原理、常用操作和设计技巧。
在数据库设计与操作实践考核中，学生需要通过实际操作和设计来展示自己掌握的知识和技能。
本文将从以下几个方面进行论述：数据库设计的基本原理、常用操作和设计技巧；数据库设计与操作实践考核的内容和要求；数据库设计与操作实践考核的评价标准和注意事项。
数据库设计的基本原理数据库设计是指根据应用的需求和业务流程，将现实世界的数据和关系转化为计算机可以理解和处理的结构和关系的过程。
数据库设计的基本原理包括：1.数据建模：使用实体-关系模型（ER模型）或其他相关模型，对现实世界的数据进行抽象和建模，确定实体、关系和属性之间的关系。
2.数据库规范化：通过将数据拆分为更小的关系，消除冗余和数据依赖，以提高数据存储的效率和可靠性。
3.数据库约束：定义数据的完整性和一致性约束，如主键、外键、唯一约束、非空约束等，以保证数据的正确和一致。
4.数据库安全性：设计合适的用户权限和角色管理，保护数据库不被未授权的用户访问和修改。
5.性能优化：通过合理的索引设计、查询优化和存储优化，提高数据库的查询和操作效率。
数据库设计与操作实践考核的内容和要求数据库设计与操作实践考核旨在通过实际操作和设计来考察学生掌握的数据库设计和操作技能。
考核的内容和要求通常包括以下几个方面：1.数据库需求分析：根据给定的应用需求，进行数据需求分析，确定实体、属性和关系之间的关系，并进行合理的抽象和建模。
2.数据库逻辑设计：根据需求分析结果，使用实体-关系模型（ER模型）进行逻辑设计，确定实体、关系和属性之间的关系，并定义数据的各种约束。
3.数据库物理设计：根据逻辑设计结果，进行物理设计，包括表空间分配、索引设计、存储优化等，以提高数据库的性能。
4.数据库操作：根据需求和设计，进行数据库的创建、修改、查询和删除等操作，测试数据库的功能和性能。
教务管理信息系统的数据库建模
教务管理信息系统的数据库建模魏武华【摘要】数据库建模是数据库应用系统开发的关键步骤.在传统的结构化系统设计中,将需求分析阶段得到的ER图转化为关系数据库模型,而ER图仅仅着眼于数据.为了提高开发效率,采用面向对象的系统分析和设计方法,用系统分析阶段所获得的UML类图为基础进行数据库的逻辑结构设计,把类图转化为关系数据库模型.UML 类图不但对数据建模,而且能对行为建模,这些行为在物理数据库中被设计成触发器和存储过程.在此以已开发的教务管理信息系统的数据库建模为例,讨论基于UML 类图的数据库建模的方法与过程,该系统主要实现学生学籍管理和成绩管理.%In order to improve the developing efficiency. OOA and OOD were adopted, the logic structural design of the database was conducted based on UML class diagram obtained in the stage of system analysis, and the class diagram was converted to the relation database model during oriented object design. The class diagram is focus on data and behavior modeling. The behavior can be designed as the trigger and stored procedure in physical database. Taking the designed database modeling of educational administration management information system as an example, the method and process of database modeling based on UML class diagram are discussed in detail.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2012(035)012【总页数】4页(P40-42,46)【关键词】管理信息系统;数据库建模;UML;类图【作者】魏武华【作者单位】陕西省行政学院计算机系,陕西西安 710068【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP311一个数据库应用系统的开发，最关键的步骤就是整个系统所依托数据库的建模。
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刘加伶
1
2
第七章 数据库设计
本章内容提要
•设计一个数据库应用系统需要经历六个阶段： 需求分析 概念设计 逻辑结构设计 物理设计 实施 运行维护 •设计过程中往往还会有许多反复。
3
第七章 数据库设计
本章重点： 数据库设计的方法和步骤 需求分析 概念结构的设计 逻辑结构的设计 本章难点： 需求分析 概念结构的设计 逻辑结构的设计
47
一、 调查用户需求的具体步骤
⑴ 调查组织机构情况 ⑵ 调查各部门的管理业务活动情况。（调查重点之 一）
⑶ 在熟悉业务活动的基础上，协助用户明确对新系
统的各种要求。（调查重点之二） (4) 确定新系统的边界
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一、 调查用户需求的具体步骤
⑴ 调查组织机构情况
组织部门的组成情况
各部门的职责等
7.1.1 数据库设计的特点 7.1.2 数据库设计方法 7.1.3 数据库设计的基本步骤
7.1.4 数据库设计过程中的各级模式
13
7.1.2 数据库设计方法
数据库设计人员应该具备的技术和知识:
计算机科学的基础知识 软件工程的原理和方法 程序设计的方法和技巧 数据库的基本知识 数据库设计技术 应用领域的知识
典型方法: 新奥尔良（New Orleans）方法
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
是数据库概念设计阶段广泛采用的方法
3NF的设计方法
是数据库逻辑设计阶段采用的有效方法
ODL方法
是面向对象的数据库设计方法
17
7.1.2 数据库设计方法
计算机辅助设计工具:
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三、需求分析的难点
解决方法
设计人员必须采用有效的方法，与用户 不断深入地进行交流，才能逐步得以确
定用户的实际需求
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7.2 需求分析
7.2.1 需求分析的任务
7.2.2 需求分析的方法
7.2.3 数据字典 7.2.4 需求分析注意点
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7.2.2 需求分析的方法
调查用户的实际需求并进行初步分析 与用户达成共识 分析与表达需求
数据库设计应该与应用系统设计相结合 –结构（数据）设计就是设计各级数据库 模式，决定数据库系统的信息内容。 –行为（处理）设计它决定数据库系统的 功能，是事务处理等应用程序的设计。
9
7.1.1 数据库设计的特点（续）
结构和行为分离的设计
传统的软件工程忽视对应用中数据语义的分析 和抽象，只要有可能就尽量推迟数据结构设计 的决策
在数据库领域内，常常把使用数据库的各类系统统称为 数据库应用系统。
7
7.1 数据库设计概述
7.1.1 数据库设计的特点 7.1.2 数据库设计方法简述 7.1.3 数据库设计的基本步骤
7.1.4 数据库设计过程中的各级模式
8
7.1.1 数据库设计的特点
数据库建设是硬件、软件和干件的结合
三分技术，七分管理，十二分基础数据 技术与管理的界面称之为“干件”
（3）新系统的功能必须能够满足用户的信息要求、处理要 求、安全性与完整性要求。
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三、需求分析的难点
确定用户最终需求的难点
用户缺少计算机知识，开始时无法确定计算 机究竟能为自己做什么，不能做什么，因此 无法一下子准确地表达自己的需求，他们所 提出的需求往往不断地变化。
设计人员缺少用户的专业知识，不易理解用 户的真正需求，甚至误解用户的需求。 新的硬件、软件技术的出现也会使用户需求 发生变化。
31
设计特点
在设计过程中把数据库的设计和对数据库 中数据处理的设计紧密结合起来，将这 两个方面的需求分析、抽象、设计、实 现在各个阶段同时进行，相互参照，相 互补充，以完善两方面的设计。
32
图7.3 数据库设计各个阶段的设计描述
设计 阶 段
设 计 描 述 数 据 数据字典、全系统中数据项、 数据流、数据存储的描述
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二、需求分析的重点
需求分析的重点:
是调查、收集与分析用户在数据管理中
的要求
信息要求 处理要求 安全性与完整性要求
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二、需求分析Байду номын сангаас重点
（1） 信息要求 用户需要从数据库中获得信息的内容与性质 由用户的信息要求可以导出数据要求，即在数据库中 需要存储哪些数据 （2）处理要求 对处理功能的要求 对处理的响应时间的要求 对处理方式的要求(批处理 / 联机处理)
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组织结构调查
组织结构图：反映组织内部之间隶属关系的树状结 构图。 总经理
购销部 经营部 服务部 财务部 经理办
采 购 部
运 库 输 房 部
业 务 联 系 部
市 场 分 析 部
门 店
收 银 组
售 后 服 务 部
保 卫 部
加 工 部
成 本 组
会 计 组
出 纳 组
广 告 ... 策 划 部
宣 传 部
逻辑设计阶段
首先将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
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，建立索
引，形成数据库内模式
⒍数据库运行和维护阶段
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。
30
7.1.3 数据库设计的基本步骤
特别强调:
1.设计一个完善的数据库应用系统往往是上述六个阶段的不 断反复。 2.数据库设计的过程,也是数据库应用系统的设计过程。如 果不了解应用环境对数据的处理要求，不考虑如何去实 现处理要求，是不可能设计一个良好的数据库结构的。
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7.1 数据库设计概述
7.1.1 数据库设计的特点 7.1.2 数据库设计方法 7.1.3 数据库设计的基本步骤
7.1.4 数据库设计过程中的各级模式
34
7.1.4 数据库设计过程中的各级模式
数据库各级模式的形成过程
需求分析阶段
综合和分析各个用户的应用需求
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(E-R图)
6
7.1 数据库设计概述
什么是数据库设计
是数据库及其应用系统的设计(广义)
是设计数据库本身，是数据库应用系统设计的重要组成 部分。 (狭义)
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 地存储和管理数据，满足各种用户的应用需求（信息管 理要求和数据操作要求）。
ORACLE Designer 2000
SYBASE PowerDesigner
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7.1 数据库设计概述
7.1.1 数据库设计的特点 7.1.2 数据库设计方法 7.1.3 数据库设计的基本步骤
7.1.4 数据库设计过程中的各级模式
19
7.1.3 数据库设计的基本步骤
一、数据库设计的准备工作 选定参加设计的人员
1. 系统分析人员
2. 数据库设计人员
3.
5.
应用开发人员(程序员和操作员)
用户代表
4. 数据库管理员
20
7.1.3 数据库设计的基本步骤
各类人员的作用: 1.系统分析和数据库设计人员
数据库设计的核心人员
自始至终参与数据库设计 其水平决定了数据库系统的质量
21
7.1.3 数据库设计的基本步骤
概念模型（E-R图）
需 求 分析
处 理 数据流图和判定表（判定树）、数 据字典中处理过程的描述
系统说明书包括： 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
概念 结构 设计
数据字典
某种数据模型 关系 非关系
Creat…… Load……
逻辑结 构设计
系统结构图 （模块结构）
物理 设计 实施 阶段
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7.1.3 数据库设计的基本步骤
⒉概念结构设计阶段
是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， 形成一个独立于具体DBMS的概念模型
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7.1.3 数据库设计的基本步骤
⒊逻辑结构设计阶段
将概念结构转换为某个DBMS所支持的 数据模型
对其进行优化
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7.1.3 数据库设计的基本步骤
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7.2.1 需求分析的任务
一、需求分析的任务
二、需求分析的重点
三、需求分析的难点
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一、需求分析的任务
通过详细调查现实世界要处理的对象（组 织、部门、企业等），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 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
模 特
运 动 装 组
4
第七章 数据库设计
7.1 7.2 7.3 7.4 7.5 7.6 7.7 数据库设计概述 需求分析 概念结构设计 逻辑结构设计 数据库的物理设计 数据库实施和维护 小结
5
7.1 数据库设计概述
7.1.1 数据库设计的特点 7.1.2 数据库设计方法 7.1.3 数据库设计的基本步骤
7.1.4 数据库设计过程中的各级模式
各类人员的作用: 2. 用户和数据库管理员
在数据库设计中也是举足轻重的
主要参加需求分析和数据库的运行维护
用户积极参与带来的好处
加速数据库设计 提高数据库设计的质量