数据库逻辑设计
软件系统数据库设计中的数据库的逻辑设计
（3）ERD在应用中的不足之处 ERD只关注系统中数据结构和数据间的关系，而缺乏对 系统功能的描述。 如果将 ERD 与 DFD （ DFD 尤其适用于 MIS 系统的表述，但 是从DFD图中无法表达活动中的各个实体间的关系）两 种方法相结合，则可以更准确地描述系统的需求 （4）某项目中的ER图示例 下面给出某项目在需求分析阶段的各个实体及实体关 系一个示例图
（4）物理设计 根据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ方法实施物理数据模型，并最终完成数据库关系表的物 理结构设计等工作。
（5）安全性设计——数据库的角色和权限
（6）验证和优化设计 加载测试所设计的物理数据库，来验证数据库设计 的正确性和合理性；分析并优化数据库的“时—空”效率。 5、数据库设计的范式（3NF范式） （1）范式---应满足一定的规范（约束条件） 数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范， 满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时， 不会发生插入、删除和更新操作异常。
（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
8、第三范式（3NF） （1）基本含义 要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非 主关键字信息，也即属性不依赖于其它非主属性。 （2）示例
（3）如何满足3NF的要求 与主键没有直接关系的数据列必须消除 消除的方法就是将这些与主键没有直接关系的数据列 分离出，并再创建出一个新的数据表
数据库的逻辑设计
数据库的逻辑设计数据库的逻辑设计是指对数据库中的数据进行组织和管理的过程。
它是数据库设计的重要环节，直接关系到数据库的性能、可靠性和可维护性。
在进行数据库的逻辑设计时，需要考虑数据的组织结构、数据之间的关系和数据的操作方式等因素，以满足用户的需求。
在进行数据库的逻辑设计时，需要明确数据的组织结构。
数据的组织结构是指数据在数据库中的存储方式。
常见的数据组织结构包括层次结构、网状结构和关系结构等。
层次结构是将数据组织成树形结构，每个节点都有一个父节点和若干个子节点。
网状结构是将数据组织成网状结构，每个节点可以有多个父节点和多个子节点。
关系结构是将数据组织成表格形式，每个表格都有若干个字段和若干个记录。
在选择数据的组织结构时，需要综合考虑数据的特点、查询的频率和数据的维护成本等因素。
在进行数据库的逻辑设计时，需要考虑数据之间的关系。
数据之间的关系可以分为一对一关系、一对多关系和多对多关系。
一对一关系是指一个实体对应于另一个实体，且每个实体之间只有一个对应关系。
一对多关系是指一个实体对应于多个实体，而多个实体只对应于一个实体。
多对多关系是指多个实体之间存在多个对应关系。
在确定数据之间的关系时，需要考虑数据的实际含义和使用场景，以便实现数据的一致性和完整性。
在进行数据库的逻辑设计时，需要考虑数据的操作方式。
数据的操作方式包括增加数据、查询数据、修改数据和删除数据等。
在确定数据的操作方式时，需要考虑用户的需求和数据库的性能要求。
例如，如果用户需要频繁查询数据，那么可以对数据库进行索引设计，以提高查询效率。
如果用户需要频繁修改数据，那么可以对数据库进行事务设计，以保证数据的一致性和完整性。
数据库的逻辑设计是一个复杂而重要的过程。
在进行数据库的逻辑设计时，需要考虑数据的组织结构、数据之间的关系和数据的操作方式等因素，以满足用户的需求。
同时，还需要注意数据的一致性、完整性和安全性等问题，以确保数据库的性能、可靠性和可维护性。
数据库设计-逻辑设计
数据库设计-逻辑设计数据库设计-逻辑设计概念结构设计：定义：将需求分析得到的⽤户需求抽象成信息结构，即概念模型。
概念模型：通常的描述⼯具是E-R模型图。
数据库概念模型的设计⽅法：概念设计的步骤：1. 进⾏数据抽象，设计局部概念模式分解法：将⼀个⼤的需求分解成⼀个个的⼩的需求，具体到单个⽤户的基本需求，为每个⽤户或⽤户组建⽴⼀个对应的局部E-R模型常⽤抽象⽅法：聚集：将若⼲对象和它们之间的联系组合成⼀个新的对象。
例如：学⽣属性信息（学号，姓名，性别）聚集成⼀个学⽣实体。
概括：将⼀组具有某些共同特征的对象合并成更⾼层⾯的对象。
例如：对不同学⽣（本科⽣，研究⽣）统⼀概括出共同特征，并抽象成学⽣实体。
2. 将局部概念模式综合成全局概念模式将各个局部概念模式合并成⼀个全局概念模式。
解决冗余问题解决对象定义不⼀致问题：同名异意，异名同意。
概念设计中涉及到的专有名词：关系：⼀个关系对应⼀张表。
元组：⼀个元组对应表中的⼀⾏记录。
属性：⼀个属性对应表中的⼀列记录。
主属性：候选码中出现的属性。
⾮主属性：没有在任何候选码中出现。
候选码：可以唯⼀标识元组的属性组。
主码：候选码之中的⼀个。
域：属性的取值范围。
分量：元组中的⼀个属性值。
ER图图例说明：矩形：表⽰实体集。
菱形：联系集。
椭圆：实体的属性。
线段：实体与属性之间的联系。
局部概念结构设计：1. 选择局部应⽤：根据系统具体情况，在多层的数据流图中选择⼀个适当层次的数据流图，从该数据流图出发，设计局部E-R模型。
2. 逐⼀设计局部E-R模型：参照数据字典和数据流图，确定每个局部应⽤应该包含那些实体，实体有包含那些属性，以及实体之间的联系和类型。
1. 实体的定义：现实世界中事物。
例如：学⽣2. 属性的定义：描述实体的性质。
例如：学号，姓名，性别联系的定义：实体之间的关系:⼀对⼀；⼀对多；多对多。
例如：⼀个学⽣对应⼀个班级，⼀个班级对应多个学⽣，多个⽼师对应多个班级。
全局概念结构设计：1. 合并局部E-R模型，⽣成初步的全局E-R图。
数据库设计中的数据库逻辑设计方法研究
数据库设计中的数据库逻辑设计方法研究在数据库设计中，数据库逻辑设计是一个重要的阶段，它将概念设计转换为可实现的逻辑模型。
本文将研究数据库逻辑设计的一些常用方法，以帮助读者在设计数据库时更好地理解和应用这些方法。
下面将进行详细的说明。
数据库逻辑设计是将概念数据模型转化为可实现的数据库模式的过程。
它的主要目标是定义和组织数据库的结构，以便于存储和访问数据。
在逻辑设计阶段，需要将实体、属性和关系转化为实际的数据库模式。
以下是一些常用的逻辑设计方法和技术：1. 关系模型方法：关系模型是一种常用的数据库设计方法，它使用表格和关系来组织数据。
在这种方法中，概念模型中的实体转换为表格，实体属性转换为表格字段，实体之间的关系转换为表格之间的关系。
通过使用关系模型方法，可以实现数据的可靠性、一致性和完整性。
2. 实体-关系模型方法：实体-关系模型是一种广泛应用的数据库设计方法，它通过使用实体和关系来描述数据。
在这种方法中，实体用于表示现实世界中的对象，关系用于表示实体之间的联系。
通过使用实体-关系模型方法，可以更好地理解实际问题中的对象和它们之间的联系，从而实现更准确的数据库设计。
3. 数据字典方法：数据字典是一个详细的数据库描述文档，它包含了数据库中所有的实体、属性和关系的定义和描述。
通过使用数据字典方法，可以更好地组织和管理数据库设计过程中的信息，提高数据库设计的可维护性和可扩展性。
4. 范式方法：范式是一种数学规范，用于评价数据库设计的质量。
通过应用范式方法，可以帮助设计者避免冗余和不一致的数据，提高数据库的性能和效率。
常用的范式方法包括第一范式、第二范式和第三范式。
5. 面向对象方法：面向对象方法是一种基于对象的数据库设计方法，它使用对象、类和继承来组织和描述数据。
通过使用面向对象方法，可以更好地模拟现实世界中的对象和它们之间的关系，提供更灵活和可扩展的数据库设计。
在实际的数据库逻辑设计过程中，可以结合使用上述方法来设计一个符合需求的数据库。
数据库逻辑设计的主要步骤
数据库逻辑设计的主要步骤嘿，咱今儿个就来唠唠数据库逻辑设计的那些主要步骤。
你说这数据库逻辑设计啊，就像是盖房子打地基，可得稳稳当当的！首先得明确需求吧，这就好比你要知道自己要盖个啥样的房子，是小别墅还是大高楼。
你得把各种业务需求、数据关系都摸得透透的，不然设计出来的东西可不就歪七扭八啦。
然后呢，就是概念设计啦。
这就像给房子画个蓝图，把各种实体、属性、关系都给整明白。
你想想，要是这蓝图都画得乱七八糟的，那后面还能好吗？接下来就是逻辑设计啦。
这时候就得把概念设计转化成数据库能懂的语言，什么表啊、字段啊，都得安排得明明白白。
这就好比给房子搭架子，得结实，还得合理安排空间，不能这儿挤那儿空的。
再之后呢，就是优化啦。
就跟你装修房子一样，看看这儿能不能再改改，让它更漂亮更实用。
对数据库的逻辑设计进行优化，让它运行起来更顺畅，效率更高。
还有啊，可别小看了验证这一步。
就跟房子盖好后得检查检查有没有问题一样，得确保数据库逻辑设计没问题，不然等用起来出了岔子，那可就麻烦大了。
你说这数据库逻辑设计重要不？那肯定重要啊！要是没做好，后面的数据存储、查询、更新啥的不都得乱套啦？这就跟盖房子一样，地基没打好，房子能稳吗？所以啊，咱在做数据库逻辑设计的时候，可得认真仔细，一步一步来，不能马虎。
这可不是闹着玩的事儿！你想想，要是数据库出了问题，那影响可大了去了，就像房子塌了一样严重。
咱得像对待宝贝一样对待数据库逻辑设计，让它为我们的工作和生活提供坚实可靠的支持。
总之啊，数据库逻辑设计的这些主要步骤，一个都不能少，都得好好做。
只有这样，我们才能拥有一个高效、稳定、好用的数据库。
这可不是我瞎吹，你自己好好想想是不是这个理儿！。
数据库逻辑设计阶段,常用的模型
数据库逻辑设计阶段,常用的模型1 数据库逻辑设计阶段数据库逻辑设计阶段是数据库设计过程中的一个重要部分，其目的是通过检查系统业务要求，以及通过提取数据模型，充分理解企业的业务运行流程，以及确定应用程序所需的数据要求，系统的使用者的信息需求，从而来完成最终的数据库应用程序的设计与开发。
在数据库逻辑设计阶段，常用的模型包括实体模型、关系模型、数据流模型等。
1.1 实体模型实体模型是最简单基本、最易于理解的数据模型。
实体模型由若干个实体及其关系组成，实体属性反映了某一实体中信息描述的要素。
实体模型有直接图形化展示和记号符号展示两种表达方式，它们均可通过实体-关系模型转换，但是通常由实体模型转换为关系模型。
1.2 关系模型关系模型是由实体和它们之间的关系组成的数据模型，有时也称之为实体-关系模型。
它们通过记录将实体和关系表达出来，将实体模型中各实体和它们之间的关系表示成一个矩阵或表。
关系模型是目前使用最普遍的数据库模型，已经成为数据库开发的标准，它的建立实质上就是在分析系统的功能之后将实体和它们之间的关系进行建模，来描述实体和它们之间的信息关系。
1.3 数据流模型数据流模型是为了更有效地描述过程及过程间的数据流，而使用的模型。
它们能够清楚地表示数据从一个地方流到另一个地方，它也可以用于表示数据处理过程，因为它可以表示一系列活动之间的流程关系，可以描述过程间传递的数据，以及表示数据从一处到另一处所经过的路线和要经过的活动节点。
数据库逻辑设计阶段是组成数据库应用程序的重要一步，最常用的数据模型主要有三种：实体模型、关系模型以及数据流模型。
它们可以将系统的业务要求和所需分析的元数据做出相应的抽象，从而有助于完成最终的数据库应用程序的开发和设计。
软件系统数据库设计中的数据库的逻辑设计
软件系统数据库设计中的数据库的逻辑设计在软件系统的开发过程中，数据库设计是至关重要的一环。
而数据库的逻辑设计则是整个数据库设计的关键阶段，它决定了数据库的结构是否合理、数据是否易于管理和使用。
接下来，让我们深入探讨一下数据库的逻辑设计。
数据库的逻辑设计主要是将现实世界中的业务需求转化为数据库中的逻辑模型。
这个过程需要对业务流程和数据关系有清晰的理解。
比如说，一个电商系统，需要管理用户信息、商品信息、订单信息等。
我们要明确这些信息之间的关联，比如用户可以下多个订单，一个订单可以包含多个商品。
在进行逻辑设计时，首先要进行需求分析。
这包括与相关人员沟通，了解业务的运作方式、数据的来源和去向、数据的使用频率和重要性等。
以一个学校的成绩管理系统为例，老师需要录入学生的成绩，学生可以查询自己的成绩，学校领导要统计各班级的成绩情况。
那么我们就要明确这些不同角色对数据的操作和需求。
接下来，就是概念模型的设计。
概念模型通常使用 ER 图（EntityRelationship Diagram，实体关系图）来表示。
在 ER 图中，实体代表系统中的对象，如学生、课程、成绩等；关系则表示实体之间的关联，如学生选修课程、课程有相应的成绩。
通过绘制 ER 图，可以直观地看到系统中各个实体和它们之间的关系，有助于发现潜在的问题和优化数据结构。
完成概念模型设计后，就进入了逻辑模型的设计阶段。
常见的逻辑模型有层次模型、网状模型和关系模型。
目前，关系模型是应用最广泛的，如 MySQL、Oracle 等数据库管理系统都是基于关系模型的。
在关系模型中，数据被组织成一张张二维表，表与表之间通过主键和外键建立联系。
在设计逻辑模型时，要确定每个表的字段（属性）、数据类型、约束条件等。
字段的选择要根据需求来确定，只包含必要的信息，避免冗余。
数据类型的选择要考虑数据的取值范围和存储效率。
例如，整数类型适合存储数量、年龄等整数数据；字符串类型适合存储姓名、地址等文本数据。
数据库逻辑设计
数据库逻辑设计
数据库逻辑设计是数据库系统开发的重要环节，是数据库系统开发效率及性能的重要影响因素。
本文从数据库逻辑设计的定义、逻辑设计的过程以及特点等几个方面来阐述什么是数据库逻辑设计以及它的作用。
数据库逻辑设计一般指的是一种数据库系统设计方法，它将用户对数据库系统的要求以逻辑模型形式表示出来。
逻辑模型是一种抽象概念，它将外部主题（如用户、项目等）及其关系表示出来，数据库系统将根据逻辑模型制定数据库设计及数据存储规范。
数据库逻辑设计是一个有系统的过程，有别于物理设计，它不会直接参与实际数据存储介质的选择及映射。
它的主要内容包括：确定数据的组织形式、建立概念模型、定义数据元素及其结构、建立关系模型及关系表、分析及确定数据依赖关系等。
数据库逻辑设计具有以下特点：
1.象性。
数据库逻辑设计是逻辑模型的抽象，它不会涉及底层实现的细节。
2.容易调整。
逻辑模型的构建不会局限于特定的物理实现，主观开发者可以轻松调整以适应新的需求。
3.于编程。
由于已经定义了数据的结构及关系，程序开发者可以轻松的在逻辑模型的基础上进行编程。
以上是有关数据库逻辑设计的概况，它是数据库系统开发中最重要也是最基本的一部分，只有正确合理的逻辑设计，才能保证后续的
物理设计及程序开发能够得到正确的运行效果，因此数据库逻辑设计活动在创建和维护数据库系统中占据重要比例。
数据库逻辑设计实训报告
一、实训目的本次数据库逻辑设计实训的主要目的是使学生掌握数据库逻辑设计的基本方法，提高数据库设计能力。
通过实训，使学生能够根据实际需求，合理设计数据库结构，确保数据库系统的数据完整性和一致性，提高数据库的可用性和效率。
二、实训背景随着信息技术的快速发展，数据库技术在各行各业中得到了广泛应用。
数据库作为信息系统的核心，其设计质量直接影响到系统的性能、稳定性和可维护性。
因此，掌握数据库逻辑设计的基本方法对于从事信息系统开发人员来说至关重要。
三、实训内容1. 实训环境操作系统：Windows 10数据库管理系统：MySQL 5.7开发工具：MySQL Workbench2. 实训任务（1）需求分析：分析汽车租赁公司的业务需求，确定数据库需要管理的实体及其关系。
（2）概念设计：根据需求分析，设计概念数据模型（E-R图）。
（3）逻辑设计：将概念数据模型转换为关系数据模型，设计关系模式。
（4）规范化：对关系模式进行规范化处理，消除数据冗余和更新异常。
（5）数据库实施：使用MySQL Workbench创建数据库，实现逻辑设计。
四、实训过程1. 需求分析汽车租赁公司的主要业务包括客户管理、车辆管理、租赁管理和费用管理。
根据业务需求，我们需要设计以下实体：- 客户：包括客户编号、姓名、性别、身份证号码、联系方式、地址等属性。
- 车辆：包括车辆编号、品牌、型号、颜色、购买年份、租金等属性。
- 租赁：包括租赁编号、客户编号、车辆编号、租赁日期、还车日期、租金等属性。
- 费用：包括费用编号、租赁编号、费用类型、金额等属性。
实体之间的关系如下：- 客户与租赁之间存在一对多关系。
- 车辆与租赁之间存在一对多关系。
- 租赁与费用之间存在一对多关系。
2. 概念设计根据需求分析，我们可以得到以下E-R图：（此处插入E-R图）3. 逻辑设计将E-R图转换为关系数据模型，得到以下关系模式：- 客户（客户编号，姓名，性别，身份证号码，联系方式，地址）- 车辆（车辆编号，品牌，型号，颜色，购买年份，租金）- 租赁（租赁编号，客户编号，车辆编号，租赁日期，还车日期，租金）- 费用（费用编号，租赁编号，费用类型，金额）4. 规范化对关系模式进行规范化处理，消除数据冗余和更新异常。
数据库-逻辑结构设计
关系模式：→二维表
ER模型：→ER图
2、关系模型的基本概念：
教师（教师编号，A, B,姓名，性别，所在系）--主表
课程（课程号，课程名，上课教师，教师编号）--从表
关系名：实体与实体间的联系
元组----记录---行（非空）
字段----数据项---列（属性）
选修（学号，课程号，成绩）
二维表：
①将实体转为关系表
（实体名--关系名，实体属性--关系属性，即列，实体键--关系键）
②将实体的联系转为关系表（关系模式）
1:1的联系--可以转为一个独立的关系模式，也可以与任一实体合并
1:n的联系--可以转为一个独立的关系模式，也可以与n端实体合并
m:n的联系--可以转为一个关系模式
多值依赖：
平凡与非平凡依赖：
7、逻辑结构设计过程：
①写出关系模式，绘制ER图
②对关系模式转为2维关系表，并进行范式规划化，使其达到3NF
③对2维表中关系数据的完整性约束
8、练习3
1NF:实体中的属性不能再分解
实例：
学生1（学号，姓名，性别，出生日期，系部代码，入学时间，家庭成员）不属于1NF
更改后：
学生1（学号，姓名，性别，出生日期，系部代码，入学时间，家庭）
家庭（学号，家庭成员姓名，亲属关系）
2NF:实体中的非键属性完全依赖键属性
实例：
选课1（学号，课程号，系部代码，出生日期，成绩）属于1NF，不属于2NF
分析：
姓名，性别，出生日期，入学时间---由学号唯一决定
系部代码，系名，系宿舍楼----不是由学号唯一决定，相互递推出来不属于3NF
（例如：系部代码----由学号或者系名或者系宿舍楼推出）
数据库的逻辑设计
数据库的逻辑设计数据库的逻辑设计是指在数据库物理设计之前，对数据库进行概念上的设计，包括数据模型的选择、实体关系图的绘制、数据属性的定义等。
其主要目的是为了确保数据库的正确性、完整性、一致性和可扩展性，以满足用户的需求。
逻辑设计的主要内容包括以下几个方面：1. 数据模型的选择数据模型是数据库逻辑设计的基础，它描述了数据之间的关系和约束条件。
常见的数据模型有层次模型、网状模型、关系模型等。
在选择数据模型时，需要考虑数据的复杂性、应用的需求、数据的可扩展性等因素。
2. 实体关系图的绘制实体关系图是逻辑设计的重要工具，它用于描述数据实体之间的关系。
在绘制实体关系图时，需要确定实体、属性和关系，并定义它们之间的约束条件。
实体关系图的绘制需要遵循一定的规范，以确保图形的清晰、简洁和易于理解。
3. 数据属性的定义数据属性是指数据实体所包含的属性，包括数据类型、长度、精度、默认值等。
在定义数据属性时，需要考虑数据的完整性、一致性和可扩展性，以确保数据的正确性和有效性。
4. 数据库的规范化规范化是指将数据库中的数据分解成更小的、更简单的数据结构，以消除数据冗余和不一致性。
规范化可以提高数据库的性能和可维护性，但也需要考虑数据的可用性和查询效率。
5. 数据库的安全性设计数据库的安全性设计是指在逻辑设计阶段考虑数据的保密性、完整性和可用性。
安全性设计包括用户权限管理、数据加密、备份和恢复等措施，以确保数据的安全和可靠性。
总之，数据库的逻辑设计是数据库设计的重要环节，它直接影响到数据库的性能、可维护性和安全性。
在进行逻辑设计时，需要充分考虑用户的需求和数据的特点，以确保数据库的正确性和有效性。
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、物理设计一、数据库概念设计数据库概念设计是指在数据库设计过程中的首先阶段，它是建立数据库之前的阶段，它是一种宏观的设计，它的主要任务是建立数据库需要的逻辑结构，包括数据库的数据项、文件和联系。
数据库概念设计的目的是使概念模型能够表达数据库需要存储的信息，从而有效地解决问题。
数据库概念设计包括以下几个步骤：1.分析用户信息的需求和现有信息资源情况：首先分析用户需求和现有的信息资源情况，收集用户应用需求，以确定解决问题所需要的数据的类型及数量；2.建立概念模型：通过分析用户需要的信息资源，然后建立概念模型，在这个步骤中，要确定数据的含义、结构和联系，从而建立表示数据的逻辑模型；3.建立实体模型：在建立概念模型后，就可以建立实体模型，实体模型是由实体、属性和联系组成的模型；4.确定实体和联系的属性：确定实体和联系的属性，就是确定数据要存储的信息，这是建立数据库的基础。
二、逻辑设计逻辑设计是指把数据项、文件和联系在数据库中形成一种新的逻辑结构的设计过程，在逻辑设计过程中，重点是解决怎样实现一个逻辑结构，更具体的说，就是怎样把实体和联系的数据项、文件和联系放到合适的表中，以实现一个数据库的有效结构。
逻辑设计的主要内容有以下几个：1.建立数据库的结构：根据实体模型和联系模型，确定数据库结构；2.划分文件：将实体和联系的数据性质相同或者相似的划分在同一个文件中；3.确定表中存储的信息：这是指在除了字段和索引以外，还应该考虑表中存储的信息，使数据库的表达性更强；4.记录分析：记录分析是指对数据库中每一个实体和联系的建立的文件，仔细分析其中的记录，以确定记录字段的内容和大小；5.约束条件分析：数据库中存在的约束条件和冲突问题也必须作出分析，以避免存在多余的信息，必要时可以使用额外的约束措施。
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。
数据库逻辑设计相关书籍
数据库逻辑设计相关书籍
数据库逻辑设计是数据库技术中非常重要的一个环节，因为在这个阶段设计得好坏直接影响着后续的数据库开发、维护和数据查询效率。
因此，在进行数据库逻辑设计时，需要参考相关的书籍，掌握数据库逻辑设计的原则和方法。
下面介绍几本数据库逻辑设计相关的书籍：
1. 《数据库系统概论》（作者：范子标、徐立生）：这是一本经典的数据库系统概论教材，主要介绍数据库系统的基本概念、结构和设计方法等，对于初学者来说很友好。
2. 《数据库设计艺术》（作者：Bill Karwin）：这本书将数据库设计比作艺术创作，反复强调数据库设计需要考虑的各种因素，例如数据结构和存储、查询效率和表之间的关系等等，对于想要系统地学习数据库逻辑设计的人来说很值得一读。
3. 《数据库系统概念》（作者：Abraham Silberschatz、Henry
F. Korth、S. Sudarshan）：这本书是数据库领域的经典之作，被广泛认为是最好的数据库教材之一，介绍了数据库系统的理论和实践，
包括数据模型、关系代数、SQL等内容，非常适合从事数据库开发和管理的人员阅读。
4. 《数据库设计与SQL应用》（作者：Gary B. Shelly、Thomas J. Cashman、Philip J. Pratt）：这本书主要介绍了数据库设计的基本概念和设计方法，包括各种规范化的设计技巧，同时还详细介绍了SQL语句的应用和编写，可以说是数据库设计入门的首选教材。
无论是初学者还是已经从事数据库开发多年的人员，都可以从上述书籍中获得有用的知识和经验，提高自己的数据库逻辑设计水平。
要想更好地掌握数据库逻辑设计，需要不断学习和实践，并灵活运用各种设计原则和方法。
数据库设计逻辑设计
数据库设计逻辑设计数据库是现代信息系统中的重要组成部分，负责存储和管理大量的数据。
数据库的设计和逻辑设计是数据库开发的关键步骤，直接关系到系统的性能和稳定性。
本文将从数据库设计和逻辑设计两个方面来探讨数据库的建立和管理。
一、数据库设计数据库设计是指根据需求和目标，确定数据库的结构、表和字段的定义、关系和约束，合理地组织和安排数据存储的过程。
良好的数据库设计可以提高系统的性能、可靠性和扩展性。
1. 需求分析：在数据库设计之前，首先要对系统的需求进行充分的分析和理解。
这包括确定数据的类型和关系、数据的访问频率、数据的一致性要求等。
根据需求分析的结果，可以确定数据库中需要包含哪些表以及数据之间的关系。
2. 概念设计：概念设计是数据库设计的第一步，主要是通过E-R图（实体-关系图）来表示现实世界中的事物之间的关系。
在E-R图中，实体用矩形表示，关系用菱形表示。
通过定义实体和关系的属性，可以确定数据库中的表和字段。
3. 逻辑设计：逻辑设计是指将概念设计转化为数据库管理系统可以理解和操作的数据模型。
常用的逻辑设计方法有关系模型、层次模型和网络模型等。
其中，关系模型是最为常用的一种方法，通过表和关系来表示数据的组织和关系。
4. 建立数据字典：数据字典是数据库设计中非常重要的一部分，用于记录数据定义和字段属性。
数据字典中应包含表的名称、字段的名称和类型、约束条件等信息。
通过建立数据字典，可以规范和统一数据库的结构和数据的定义，方便后续的数据库管理和维护。
二、逻辑设计逻辑设计是在数据库设计的基础上，根据具体的需求和功能，对数据库的表进行进一步的设计和调整，以满足系统的需求。
1. 表的设计：在逻辑设计过程中，需要根据数据库的需求和目标，确定表的数量和结构，并分配字段和约束。
表的设计要遵循一定的规范，如每个表只包含一个主键、表和字段的命名要规范等。
此外，还需要考虑表之间的关系，包括一对一、一对多和多对多的关系。
2. 索引的设计：索引是数据库中用于提高查询性能的一种数据结构。
数据库设计逻辑结构设计
数据库设计逻辑结构设计
数据库的逻辑结构设计包括三个部分：概念结构设计、逻辑结构
设计和物理结构设计。
概念结构设计是指通过对应用领域的概念进行分析和抽象，构建
出概念模型，提取出应用中的实体、属性和它们之间的关系以及对应
的业务规则。
在此基础上可以建立出实体关系图（ER图）来表示应用
的概念模型。
逻辑结构设计是在概念结构设计的基础上，考虑数据的存储和处理，进行规范化处理，确定各表之间的关系，并进行数据操作的优化。
在此过程中，要注意保持数据的一致性、完整性、安全性和易用性等
方面的问题。
物理结构设计是在逻辑结构设计的基础上，将规范化后的数据结
构转换为存储在数据库中的实际数据结构，包括数据表、字段、索引、视图等。
在此过程中，需要考虑数据的存储效率、可维护性和可扩展
性等方面的问题。
综上所述，数据库设计的逻辑结构设计是建立在概念结构设计的
基础上，通过对数据的存储和处理进行规范化处理，确定各表之间的
关系，并进行数据操作的优化，最终转换为存储在数据库中的实际数
据结构。
数据库工程师复习重点：关系数据库逻辑设计
数据库工程师复习重点：关系数据库逻辑设计关系数据库逻辑设计5.1 概述5.2 基本概念5.2.1 关系模型1、关系模型采用一个二维表格在计算机中组织、存储、处理和管理数据。
(1) 关系名(数据库名)：由字母数字组成;(2) 属性名;(3) 关系模式和关系：描述模式描述关系的静态结构，由模式名、关系模式所包含的属性及属性值所满足的条件组成模式定义。
(4) 元组：描述关系中的行;(5) 域：它定义关系的每个属性取值的类型;(6) 主码：能够惟一标识关系中每一个元组的属性或属性组;(7) 关系的数学定义：关系模式是建立在集合集论的基础上的，用数学的概念定义关系有;(A) 定义一：域是值的集合，同一个域中的值具有相同的数据类型;(B) 定义二：(C) 定义三：(D) 当关系引用了属性名后关系具有以下属性：[1] 不能有重复的元组;[2] 元组上下无序;[3] 按属性名引用时属性左右无序;[4] 所有属性值都是原子项(不可再分);(8) 总结：关系是一张二维表，表中的一行被称为一个元组，一列称为属性，由一组域值组成。
关系是元组的集合，关系中的每个元组在数学上被定义为这个关系所涉及的全部域值中笛卡儿积的一个元素。
5.2.2 关系数据库1、关系数据库是按照二维表组织和存储的相互关联的关系的集合，关系数据库模式是关系模式的集合;5.2.3 关系的完整性1、关系的完整性(完整性约束)：是对关系的某种约束规则和关系满足的定义。
通常这组约束规则用来限定和检查数据库所含实例的合法性和正确性;2、完整性约束分静态和动态两种，静态完整性约束是基于关系模式的，主要有主码、外码约束和域约束组成;动态完整性约束是基于企业的业务规则的。
3、静态完整性约束规则：(1) 主码约束：主码必须满足：(A) 惟一性：在一个关系中不存在两个元组，它们具有相同的主码值;(B) 最小性：不存在从组成主码的属性集中去掉一个属性，还仍能保持数据的惟一性;(2) 外码约束：(3) 用户定义的完整性：5.3 关系数据库设计理论5.3.1 问题的提出究竟一个关系数据库包含哪些属性是合理的，如何评价一个关系模式设计的优劣?5.3.2 函数依赖函数依理论利用一个关系中属性之间的依赖关系评价和优化关系模式，以保证存储到数据库中的关系具有较好特性;1、函数依赖：(1) 设R(U)为一关系模式，X和Y为属性全集U的子集，若对于R(U)的任意一个可能的关系r，r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等，而在Y上的属性值不等，则称“X函数决定Y”或“Y函数依赖于X”，并记作X Y，其中X称为决定因素，因为根据函数依赖定义，给定一个X，就能惟一决定一个Y。
数据库实践10—逻辑数据库设计-步骤2
n 如果事务所需求的数据在多个表中，则应该检查 这些表是否能够通过主键/外键机制连接起来。
步骤2.3 检查表是否支持用户所需的 事务
步骤2.3 检查表是否支持用户所需的 事务
步骤2.3 检查表是否支持用户所需的 事务
本节主题
n 为ER模型创建表来代表实体、关系、属性 和约束。
n 表结构来源于ER模型所描述的信息，这些 信息包括ER图、数据字典和任何其他相关 的文档。
步骤2.1 – 本章用例的ER图
如何描述实体
n 对ER模型中的每个实体，创建一个包含实 体的所有简单属性的表。
n 对复合属性，仅包含表中组成复合属性的 简单属性。
数据库设计
Database Solutions
第10章
逻辑数据库设计 – 步骤2
本章主题
n 将ER模型映射为一组表 n 使用规范化方法检查表结构 n 检查表是否支持用户所需的事务 n 定义和存档完整性约束
本节主题
n 将ER模型映射为一组表 n 使用规范化方法检查表结构 n 检查表是否支持用户所需的事务 n 定义和存档完整性约束
型的某部分是错误的。 n 如有必要，可能需要重建数据模型或者表。
本节主题
n 将ER模型映射为一组表 n 使用规范化方法检查表结构 n 检查表是否支持用户所需的事务 n 定义和存档完整性约束
步骤2.3 检查表是否支持用户所需的 事务
n 检查所建的表是否如用户需求说明中所要求的那样。
n 确保建表时，没有错误发生。
1:* 递归关系 – (a) ER 图 (b) 表
1:1 二元关系
n 不能使用元组的数目来标识关系中的父实 体和子实体。
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逻辑 模型
E-R图向关系模型的转换（续）
转换内容
将E-R图转换为关系模型：将实体、实体的 属性和实体之间的联系转化为关系模式。
E-R图向关系模型的转换（续）
转换原则
1、一个实体型转换为一个关系模式。 关系的属性：实体型的属性 关系的码：实体型的码 例， 学生（学号，姓名，性别，年龄） 课程（课程号，课程名） 教师（教师号，姓名，性别，职称） 系（系名，电话）
E-R图向关系模型的转换（续）
⒎ 具有相同码的关系模式可合并。
目的：减少系统中的关系个数。 合并方法：将其中一个关系模式的全部属性 加入到另一个关系模式中，然后去掉其中的 同义属性（可能同名也可能不同名），并适 当调整属性的次序。
E-R图向关系模型的转换（续）
例，“拥有”关系模式：
拥有（学号，性别）
将概念模型转化为一般的关系、网状、层次
模型
将转化来的关系、网状、层次模型向特定
DBMS支持下的数据模型转换
对数据模型进行优化
逻辑结构设计
转化为 一般数 据模型 转化为特 定DBMS 支持下的 据模型 优化模 型
概念结 构设计
数据库 物理设计
基本E-R图 转换规 则 特定 DBMS
优化方 法如规 范化理 论
教师号
姓名
性别
职称
教师
1
属 于 1
“属于”联系为1:n联系
系
系名
电话
E-R图向关系模型的转换（续）
3、 一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式， 也可以与n端对应的关系模式合并。
1) 转换为一个独立的关系模式
关系的属性：与该联系相连的各实体型的 码以及联系本身的属性 关系的码：n端实体型的码
合并后关系的码：不变
E-R图向关系模型的转换（续）
“管理”联系与班级关系模式合并，则只需在班级关系 中加入教师关系的码，即职工号： 教师（教师号，姓名，性别，职称） 班级（班级号，学生人数，教师号） “管理”联系与教师关系模式合并，则只需在教师关系中 加入班级关系的码，即班级号： 教师：（教师号，姓名，性别，职称，班级号）
与学生关系模式：
学生（学号，姓名，出生日期，所在系，年级， 班级号，平均成绩）
都以学号为码，可以将它们合并为一个关系模式：
学生（学号，姓名，性别，出生日期，所在系， 年级，班级号，平均成绩）
关系的属性：与该多元联系相连的各实体型 的码以及联系本身的属性 关系的码：各实体型码的组合
姓 名 供应商号
地 址
电话号
账号
供应商 m
供应量 n 项目
供 应
p 零件
描 述
单 价 名称 规 格
项目 号
预 算
开工日 期
零件 号
E-R图向关系模型的转换（续）
⒍ 同一实体集的实体间的联系，也可按上述1:1、 1:n和m:n三种情况分别处理。 例，如果教师实体集内部存在领导与被领导的 1:n联系，我们可以将该联系与教师实体型合 并，这时主码职工号将多次出现，但作用不同， 可用不同的属性名加以区分： 教师：｛教师号，姓名，性别，职称，系主任｝
班级（班级号，学生人数）
E-R图向关系模型的转换（续）
注意： 从理论上讲，1:1联系可以与任意一端对应的关系模 式合并。 但在一些情况下，与不同的关系模式合并效率会大 不一样。因此究竟应该与哪端的关系模式合并需要 依应用的具体情况而定。 由于连接操作是最费时的操作，所以一般应以尽量 减少连接操作为目标。 例如，如果经常要查询某个班级的班主任姓名，则 将管理联系与教师关系合并更好些。
E-R图向关系模型的转换（续）
例：
教师（教师号，姓名，性别，职称，系名）
系部（系名，电话）
E-R图向关系模型的转换（续）
4、 一个m:n联系转换为一个关系模式。 关系的属性：与该联系相连的各实体型的码 以及联系本身的属性 关系的码：各实体型码的组合
E-R图向关系模型的转换（续）
⒌ 三个或三个以上实体型间的联系转换为一个关 系模式。
转换为一个独立的关系模式： 教师（教师号，姓名，性别，职称） 班级（班级号，人数）
管理（教师号，班级号）
教师（教师号，姓名，性别，职称） 班级（班级号，人数）
管理（教师号，班级号）
E-R图向关系模型的转换（续）
2) 与任意一端对应的关系模式合并
合并后关系的属性：加入对应关系的码 和联系本身的属性
转换为一个独立的关系模式： 系部（系名，电话）
教师（教师号，姓名，性别，职称）
属于（教师号，系名）
E-模式合并
合并后关系的属性：在n端关系中加入1端 关系的码和联系本身的属性
合并后关系的码：不变
可以减少系统中的关系个数，一般情况下更 倾向于采用这种方法
教师号
姓名
性别
职称
教师
1
管 理 1
“管理”联系为1:1联系
班级
班级号
学生人数
E-R图向关系模型的转换（续）
2 、一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式， 也可以与任意一端对应的关系模式合并。
1) 转换为一个独立的关系模式
关系的属性：与该联系相连的各实体型的 码以及联系本身的属性 关系的候选码：每个实体型的码均是该关 系的候选码
逻辑结构设计
概念结构设计阶段得到的E-R模型独立于任 何一种数据模型，也独立于任何一个具体的
DBMS。为了建立用户所要求的数据库，需
要把上述概念模型转换为某个具体的DBMS 所支持的数据模型。数据库逻辑设计的任务 就是将概念结构转换成特定DBMS所支持的 数据模型的过程。
逻辑结构设计
逻辑结构设计的步骤