数据库分析和设计

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数据库习题及答案

数据库习题及答案

一.选择题:1.数据库分析与设计中,其设计对象称客观世界的〔〕A.逻辑对象B.目标对象C.实体对象D.需求对象答案:B 〔150〕2. 数据库物理设计完成后,进入数据库实施阶段,以下各项中不属于实施阶段的工作是〔〕A.建立库构造B.扩大功能C.加载数据D.系统调试答案:B 〔150〕3. 通常用以下的顺序来完成数据库的设计工作〔〕A.概念设计、物理设计、逻辑设计B.逻辑设计、概念设计、物理设计C.概念设计、逻辑设计、物理设计D.物理设计、逻辑设计、概念设计答案:C 〔150〕4. 在数据库设计中,在概念设计阶段可用E-R方法,其设计出的图称为〔〕A.实物示意图B.实用概念图C.实体表示图D.实体联系图答案:D 〔153〕5. E-R图是数据库设计的工具之一,它适用于建立数据库的〔〕A.概念模型B.逻辑模型C.构造模型D.物理模型答案:A 〔155〕6.在关系数据库设计中,完成设计关系模式的任务是属于〔〕A.需求分析阶段B.概念设计阶段C.逻辑设计阶段D.物理设计阶段答案:C 〔157〕7. 数据库逻辑设计的主要任务是〔〕A.建立E-R图和说明书B.创立数据库说明C.建立数据流图D.把数据送入数据库答案:B 〔158〕二.填空题1. 数据库概念设计是在数据需求分析根底上进展的,其目的是分析数据间的在语义关联,在此根底上建立一个数据的______________。

答案:抽象模型〔152〕2. 数据库的逻辑设计的根本方法是将E-R图转换成指定RDBMS中的______________,此外还包括关系的规化以及性能调整,最后是约束条件设置。

答案:关系模式〔156〕3. 数据库的逻辑设计的根本方法是将E-R图转换成指定RDBMS中的关系模式,此外还包括______________以及性能调整,最后是约束条件设置。

答案:关系的规化〔156〕4. 数据库的逻辑设计的根本方法是将E-R图转换成指定RDBMS中的关系模式,此外还包括关系的规化以及______________,最后是约束条件设置。

数据库设计分为以下设计阶段

数据库设计分为以下设计阶段

数据库设计分为以下设计阶段
数据库设计分为以下设计阶段:
1. 需求分析阶段:确定数据库的功能和目标,收集和分析用户需求,明确数据库要存储和处理的数据内容。

2. 概念设计阶段:根据需求分析的结果,进行数据建模,确定实体、属性、关系和约束。

常用的数据建模方法包括实体-关系模型(ER模型)和层次模型。

3. 逻辑设计阶段:将概念设计转化为数据库管理系统(DBMS)支持的数据模型,如关系型数据库模型(如SQL)或面向对象数据库模型。

设计数据库的表结构、字段、索引和关系。

4. 物理设计阶段:根据逻辑设计的结果,确定数据库在物理存储层面上的组织结构,包括表空间、文件组织和存储策略等。

优化和调整数据表的结构和索引,以提高数据库的性能和效率。

5. 安全性设计阶段:设计数据库的访问控制策略,包括用户权限、角色和安全策略。

确保只有授权的用户可以访问数据库,并且能够保护数据库中的数据免受安全威胁。

6. 应用程序接口(API)设计阶段:确定数据库与外部应用程序之间的接口和交互方式,包括数据输入、输出和查询。

设计数据库的存储过程、触发器和函数等,以支持应用程序的功能需求。

7. 性能优化和调整阶段:在数据库的实际运行过程中,根据性能监控和评估结果,进行优化和调整。

包括索引优化、查询优化和数据库配置调整等,以提高数据库的性能和效率。

8. 数据库备份和恢复设计阶段:制定数据库的备份策略和恢复策略,确保数据
库的数据可以及时备份和恢复,以应对可能的故障和灾难情况。

9. 数据库管理和维护阶段:定期监控和维护数据库,包括性能监控、空间管理、数据清理和备份验证等,以确保数据库的稳定和可靠运行。

简述数据库设计的三个步骤

简述数据库设计的三个步骤

简述数据库设计的三个步骤
数据库设计的三个步骤是:
1. 需求分析:在这个步骤中,数据库设计师首先要了解用户的需求和数据库应用的目标。

通过与用户进行沟通和讨论,收集和整理用户的需求,包括需要存储的数据类型、数据的关系和约束、数据的操作方式以及用户对数据的查询需求等。

在需求分析阶段,数据库设计师需要对用户的需求进行详细的分析和理解,以确保最终设计的数据库能够满足用户的需求。

2. 概念设计:在概念设计阶段,数据库设计师将用户的需求转化为数据库的概念模型。

概念模型是一个高级抽象的模型,用于描述数据之间的关系和约束。

常用的概念模型包括实体-关系模型(ER模型)和面向对象数据模型(OOD模型)。

在概念设计阶段,数据库设计师需要对用户的需求进行抽象和建模,识别出数据之间的实体、关系和属性,以及实体之间的联系和约束。

概念设计阶段的输出是一个概念模型,用于表示数据库的结构和内容。

3. 逻辑设计:在逻辑设计阶段,数据库设计师将概念模型转化为数据库的逻辑模型。

逻辑模型是一个具体的模型,用于描述数据库的结构和内容。

常用的逻辑模型包括关系模型和层次模型。

在逻辑设计阶段,数据库设计师需要将概念模型转化为逻辑模型的数据模式,包括定义实体、关系和属性的结构和约束。

逻辑设计阶段的输出是一个逻辑模型,用于表示数据库的结构和内容,并且可以用于实现具体的数据库系统。

总结起来,数据库设计的三个步骤是需求分析、概念设计和逻辑设计。

通过这三个步骤,数据库设计师可以根据用户的需求和应用的目标,设计出满足用户需求的数据库结构和内容。

数据库管理流程图

数据库管理流程图

数据库管理流程图数据库管理是一个复杂而重要的任务,它涉及到对数据的存储、访问、更新和管理。

为了有效地管理数据库,建立一个清晰的数据库管理流程图是非常必要的。

本文将介绍数据库管理的关键步骤,并提供一个适用的流程图示例,以便更好地理解和实践数据库管理。

1. 数据库需求分析和设计在数据库管理的开始阶段,需要对系统的需求进行分析和理解,以便确定数据库的结构和功能。

这一步骤包括以下几个主要任务:- 收集和整理需求:与相关的部门或人员合作,了解他们的需求和期望,将这些信息整理为数据库设计的基础。

- 设计数据库模型:基于需求分析结果,设计数据库的逻辑模型,并确定表、字段、关系等关键元素。

- 确定数据存储方式:选择适当的数据存储方式,如关系型数据库、面向对象数据库或者其他类型的数据库。

- 安全性分析和设计:分析数据库的安全需求,并设计相应的安全机制,如权限控制、加密等。

2. 数据库的创建和安装在数据库需求分析和设计完成后,需要根据设计的数据库模型来创建和安装数据库。

这一步骤一般包括以下几个主要任务:- 创建数据库实例:根据数据库设计的结果,创建一个新的数据库实例,确定数据库的名称、大小等参数。

- 安装数据库软件:根据选择的数据库类型,安装相应的数据库软件,并进行必要的配置和初始化操作。

- 创建表和视图:根据数据库模型,创建相应的表和视图,并定义字段的属性、约束等信息。

3. 数据库的维护和优化数据库的维护和优化是数据库管理的核心任务,它包括了对数据库进行持续的监测、维护和性能优化。

这一步骤涉及以下几个主要任务:- 数据库备份和恢复:定期对数据库进行备份,并确保备份数据的完整性和可恢复性。

- 数据库性能监测:使用监测工具对数据库的性能进行实时监测,定期生成性能报告,以便及时发现和解决性能问题。

- 数据库优化:结合性能监测结果,对数据库进行优化调整,包括索引优化、查询优化、存储优化等。

- 故障排除和修复:对数据库的故障和错误进行排查和修复,确保数据库的稳定性和可靠性。

关系型数据库设计与分析..

关系型数据库设计与分析..

关系型数据库设计笔记1、实体关系模型(Entity-Relationship,简称ER),是目前应用最广泛的概念设计模型.它将现实世界的信息结构统一用属性、实体以及它们之间的联.............系.来描述。

●实体 (Entity)。

客观存在并可相互区别的事物称为实体。

实体可以是具体的人、事、物,也可以是抽象的概念或联系。

●属性 (Attribute)。

属性为实体的某一方面特征的抽象表示.如教师实体可由教师编号、姓名、年龄、性别、职称等属性来刻画。

●域 (Domain).属性的取值范围称为属性的域. 如:教师实体中,属性性别的域为男和女。

●主码(Primary Key)。

码也称关键字,它是能够唯一标识一个实体的属性集。

如:教师实体的主码为教师编号。

●联系(Relationship)。

现实世界的事物总是存在着这样或那样的联系,这种联系必然要在信息世界中得到反映。

事物之间的联系可分为两类:一类是实体内部的联系,如组成实体的各属性之间的关系;另一类是实体之间的联系,即不同实体之间的联系。

2、两个实体集之间的联系●1:1 联系:如果对于A中的一个实体,B中至多有一个实体与其发生联系,反之,B中的每一实体至多对应A中一个实体,则称A与B是1:1联系。

●1:n 联系:如果对于A中的每一实体,实体B中有一个以上实体与之发生联系,反之,B中的每一实体至多只能对应于A中的一个实体,则称A与B是1:n联系。

●m:n 联系:如果A中至少有一实体对应于B中一个以上实体,反之,B中也至少有一个实体对应于A中一个以上实体,则称A与B为m:n联系。

3、实体关系模型的表示方法ER图是直观表示概念模型的工具,ER图的基本思想就是分别用矩形框、椭圆形框和菱形框表示实体、属性和联系,使用无向边将属性与其相应的实体连接起来,并将联系分别和有关实体相连接,注明联系类型4、设计局部ER图[例6.1]在简单的教务管理系统中,有如下语义约束:●一个学生可选修多门课程,一门课程可被多个学生选修。

火车票网上购票管理系统数据库系统分析与设计

火车票网上购票管理系统数据库系统分析与设计

火车票网上购票管理系统数据库系统分析与设计一、数据库需求分析1.用户需求:-用户可以通过系统注册和登录账号。

-用户可以查询火车班次及票价信息。

-用户可以选择购买火车票,并完成支付。

-用户可以查看已购买的火车票信息。

2.管理员需求:-管理员可以添加、修改和删除火车班次信息。

-管理员可以查询用户购票信息。

3.系统需求:-系统需要存储用户账号和密码信息。

-系统需要存储火车班次信息,包括班次号、起始站、终点站、出发时间、到达时间、票价等。

-系统需要存储用户购票信息,包括用户ID、班次号、座位号、购票时间等。

二、数据库设计根据以上需求,可以设计以下数据库表结构:1. 用户表(User)- 用户ID(UserID,主键)- 用户名(Username)- 密码(Password)2. 火车班次表(Train)- 班次号(TrainID,主键)- 起始站(StartStation)- 终点站(EndStation)- 出发时间(DepartureTime)- 到达时间(ArrivalTime)- 票价(Price)3. 火车票表(Ticket)- 票号(TicketID,主键)- 用户ID(UserID,外键,关联User表的UserID)- 班次号(TrainID,外键,关联Train表的TrainID) - 座位号(SeatNumber)- 购票时间(PurchaseTime)三、系统架构设计根据数据库设计,可以初步设计系统架构如下:1.前端页面:包括注册、登录、查询火车班次、购票、查看订单等页面。

2.后端服务:实现用户注册、登录、查询火车班次、购票、查看订单等功能,调用数据库进行数据操作。

3.数据库:存储用户信息、火车班次信息、订单信息等数据。

四、数据库操作根据数据库设计,可以设计以下数据库操作:1.用户相关操作:- 用户注册:向User表中插入新的用户信息。

- 用户登录:查询User表中的用户名和密码信息进行验证。

. 简要回答数据库设计的主要步骤。

. 简要回答数据库设计的主要步骤。

数据库设计是指按照特定需求和目标,构建出能够有效存储和管理数据的数据库结构。

数据库设计的主要步骤包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。

1. 需求分析需求分析是数据库设计的第一步,其目的是明确用户的需求和数据库系统的功能。

在需求分析阶段,需要收集用户的需求和期望,明确数据的种类和量级,了解数据的输入、输出和处理过程。

2. 概念设计概念设计是数据库设计的第二步,其目的是建立数据库的模型,包括实体-关系模型(ER模型)或是其他类似的模型。

在概念设计阶段,需要将需求分析的结果转化为数据库的抽象模型,包括实体、属性和关系等。

3. 逻辑设计逻辑设计是数据库设计的第三步,其目的是转化概念模型为实际的数据库模式。

在逻辑设计阶段,需要将概念模型转化为关系模式,确定数据表的结构、数据类型和约束条件,建立数据表之间的关系。

4. 物理设计物理设计是数据库设计的最后一步,其目的是根据具体的存储设备和性能要求,选择合适的存储结构和访问方式。

在物理设计阶段,需要确定数据表的存储方式、索引策略、分区策略和冗余策略,从而保证数据库的性能和可靠性。

数据库设计的主要步骤包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。

每一步都至关重要,任何一步的不足都可能导致数据库系统的不稳定和低效。

在进行数据库设计时,需要认真对待每个步骤,充分考虑数据库系统的整体需求和目标,从而构建出高效、稳定的数据库系统。

在数据库设计的过程中,每一个步骤都至关重要,因为数据库在现代信息科技中扮演着至关重要的角色。

一个合理设计的数据库可以大大提升系统的效率和性能,而一个不合理的设计则可能会导致系统的崩溃和数据的丢失。

在进行数据库设计时,需要认真对待每一个步骤,并且充分考虑数据库系统的整体需求和目标,从而构建出高效、稳定的数据库系统。

需求分析是数据库设计的第一步,在这个阶段,需要仔细收集用户的需求并且明确数据库系统的功能。

在设计一个销售管理系统的数据库时,需求分析阶段需要明确系统需要存储的数据种类包括客户信息、订单信息、产品信息等,还需要了解业务需求,例如系统需要支持上线下单、库存管理等功能。

数据库分析与设计总结

数据库分析与设计总结

数据库分析与设计总结下述⼗四个技巧,是许多⼈在⼤量的数据库分析与设计实践中,逐步总结出来的。

对于这些经验的运⽤,读者不能⽣帮硬套,死记硬背,⽽要消化理解,实事求是,灵活掌握。

并逐步做到:在应⽤中发展,在发展中应⽤。

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。

数据库系统设计实例分析

数据库系统设计实例分析

数据库系统设计实例分析一、需求分析阶段在数据库系统设计过程中,首先要进行需求分析。

需求分析的目的是明确用户对数据库系统的需求,并确定系统的功能、性能和安全性等要求。

在需求分析阶段,需要与用户进行沟通,了解用户的业务流程和需求,然后对业务流程进行梳理和整理,形成需求文档。

需求分析的主要任务包括以下几个方面:1.确定用户需求。

通过与用户沟通,明确用户对数据库系统的需求和期望,形成需求文档。

2.分析业务流程。

通过对用户业务流程的分析,确定系统的功能需求,并将业务流程转化为数据流程。

3.确定数据要素。

通过对业务流程的分析,确定系统中需要存储和管理的数据要素,包括实体、属性和关系。

4.确定系统性能和安全性要求。

根据用户需求和系统功能,确定数据库系统的性能和安全性要求。

二、概念模型设计阶段在需求分析阶段完成后,将根据需求文档进行概念模型设计。

概念模型是指对业务流程和数据要素进行抽象和建模,以实现对数据库系统的清晰描述。

概念模型设计的主要任务包括以下几个方面:1.绘制实体关系图。

根据需求文档中定义的实体、属性和关系,使用ER模型或UML类图等工具,绘制实体关系图。

2.确定实体和关系的约束。

根据需求文档中的数据要素定义,确定实体和关系的约束条件,包括实体的唯一性约束、属性的数据类型和取值范围等。

3.确定实体和关系的属性。

根据需求文档中的数据要素定义,确定实体和关系的属性,并确定属性的数据类型和取值范围。

4.确定实体和关系的操作。

根据需求文档中的业务流程定义,确定实体和关系允许的操作,包括查询、插入、更新和删除等。

三、逻辑模型设计阶段在概念模型设计完成后,将根据概念模型进行逻辑模型设计。

逻辑模型是指在概念模型的基础上,转化为数据库系统可以实现的模型。

逻辑模型设计的主要任务包括以下几个方面:1.转化为关系模型。

根据实体关系图,将实体和关系转化为关系模型,确定表的结构和属性。

2.确定关系模式。

根据实体关系图和数据要素定义,确定关系模式的名称、属性和结构。

数据库模型分析数据库模型的种类特点和设计

数据库模型分析数据库模型的种类特点和设计

数据库模型分析数据库模型的种类特点和设计
1.层次模型:层次模型是数据库中最早出现的模型之一,使用树形结构描述数据的组织关系,层次模型的特点是数据之间存在一对多的关系,一个父节点可以有多个子节点,但一个子节点只能对应一个父节点。

层次模型的设计简单,查询效率高,但不适合表示多对多的关系。

2.网状模型:网状模型通过使用指针来表示数据之间的关系,允许一个子节点对应多个父节点,以及一个父节点对应多个子节点。

网状模型的特点是具有较高的表达能力,能够表示复杂的关系,但设计复杂,难以维护和查询。

5.NoSQL模型:NoSQL模型是一种非关系型数据库模型,主要用于处理大规模、高并发和分布式的数据。

NoSQL模型的特点是没有固定的表结构,可以存储半结构化和非结构化数据,具有高可扩展性和高性能,但牺牲了一致性和事务性。

数据逻辑模型是将实体-关系模型转化为数据库实现的一种模型。

数据逻辑模型包括层次模型、网状模型、关系模型等,用于确定数据库表、列、键、索引、数据类型等细节。

数据库物理模型是在数据逻辑模型的基础上,对数据库的物理存储进行设计。

它主要包括数据存储结构、索引结构、数据分区、数据冗余等方面,用于提高数据库的性能和可靠性。

总的来说,数据库模型是对现实世界进行抽象和组织的一种方式,不同的模型具有不同的特点和适用场景。

在实际应用中,需要根据具体的需求和设计目标选择合适的数据库模型,并进行相应的数据库设计。

微信数据库分析与设计

微信数据库分析与设计

微信数据库分析与设计一、需求分析微信作为当前的主要即时通讯工具之一,有着广泛的应用。

其主要的功能是实现即时通信,这也是微信的核心功能。

此外还有查看朋友圈动态、搜索好友、管理个人信息、建立用户自己的相册、收藏功能、摇一摇、搜索附近的人、购物、游戏等功能。

此次对于微信平台的数据库设计主要对部分需要微信平台提供存储信息功能进行需求分析及设计。

以下将对微信平台的主要需求做简要的分析并且根据分析做出数据流图使得对于微信平台数据库的设计有更好的理解。

微信的通信主要包括与微信好友进行相互通信,这其中通信内容包括文字、语音、图片及视频。

当用户订阅了公众号之后,会接收公众号发送的消息并且也可向公众号发信息或许其提供的信息。

微信通信功能的另一个主要方面是实现群聊。

用户可以加入一个微信群进行群。

另一方面用户也可以选择自己的联系人进行群聊。

微信中通讯录实现了保存用户联系人的目的,并且订阅的公众号也保存于通讯录中,并且在通讯录中可以设定标签来为联系人分组。

微信朋友圈保存好友发送的与朋友共享的消息,其内容可为文字、图片、视频。

在朋友圈中可以设定权限使得不同权限的用户查看的内容不一样。

摇一摇功能可以获取同一时刻一起摇动手机的用户,并且暂存于微信中。

附近的人功能可以识别在一定范围内的微信用户,并且将获得的用户信息也暂存在微信中,对于识别附近的用户可以设定具体的条件来扫描。

漂流瓶功能相当于随机的获取微信消息或者向微信用户随机的发送消息。

对于个人信息的编辑,用户可以根据自身需要编辑一些所需的个人信息。

页脚内容1最后在微信用户个人信息中有相册和收藏记录用户的照片和收藏的文字语音等信息。

以上是对微信的部分功能的需求分析,现根据以上需求对微信数据库画出数据流图:第0层DFD:第1层DFD:页脚内容2页脚内容3二、概念设计在第一步的需求分析中,我们了解了微信数据库平台设计中所需要的实体及需要存储的信息。

在概念设计中将进一步明确数据库设计所需实体,实体所具有的属性及实体之间的关系。

数据库的设计方法

数据库的设计方法

数据库的设计方法一、概述数据库是应用程序的重要组成部分,它能够存储和管理数据,为应用程序提供数据访问服务。

数据库设计是构建一个高效、可靠和易于维护的数据库的过程。

本文将介绍数据库的设计方法,包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。

二、需求分析需求分析是数据库设计的第一步,它涉及了对业务流程、数据需求和用户需求的全面了解。

以下是需求分析的具体步骤:1. 收集业务流程信息:通过与业务专家交流来收集业务流程信息,包括业务规则、流程图和数据字典等。

2. 确定数据需求:根据收集到的业务流程信息来确定数据需求,包括需要存储哪些数据以及这些数据之间的关系。

3. 收集用户需求:通过与最终用户交流来收集用户需求,包括用户对系统功能和界面的期望等。

4. 确定系统约束:确定系统所需要满足的约束条件,如安全性要求、性能要求等。

三、概念设计概念设计是在需求分析基础上进行的下一步工作。

它旨在创建一个概念模型,描述了实体之间的关系和属性。

以下是概念设计的具体步骤:1. 创建实体-关系图(ER图):根据需求分析中确定的数据需求,创建一个实体-关系图,描述了实体之间的关系和属性。

2. 确定主键和外键:在ER图中,确定每个实体的主键和外键,以便在逻辑设计中创建表时使用。

3. 规范化数据:对ER图进行规范化,以消除重复数据和不必要的数据冗余。

四、逻辑设计逻辑设计是在概念设计基础上进行的下一步工作。

它旨在创建一个逻辑模型,描述了如何将概念模型转换为数据库表。

以下是逻辑设计的具体步骤:1. 创建数据库表:根据概念模型中的实体-关系图,在数据库中创建相应的表,并定义字段类型、长度、约束等。

2. 创建索引:为表创建索引,提高查询效率和性能。

3. 设计视图:为了方便用户访问数据,可以创建视图来隐藏底层表结构。

4. 设计存储过程和触发器:存储过程和触发器可以提高数据库操作效率,并确保数据完整性。

五、物理设计物理设计是在逻辑设计基础上进行的下一步工作。

数据库设计需求分析报告

数据库设计需求分析报告

数据库设计需求分析报告一、引言二、背景描述公司拥有大量员工,需要对其进行详细的信息管理,包括个人基本信息、工作记录、考勤记录等。

为了方便管理人员对员工信息的查询、修改和删除,以及生成各种统计报表,公司需要开发一套员工信息管理系统。

数据库作为应用系统的核心,需要满足系统的功能需求,同时能够提供高效的数据存储和查询性能。

三、数据库设计需求分析1.数据库范围和功能需求-数据库范围:员工信息管理系统的数据库包括员工基本信息、工作记录、考勤记录等,不包含其他模块的数据。

-功能需求:数据库需提供数据的增删改查功能,同时能够根据一定的条件进行高效的数据查询。

2.数据库表结构设计根据需求分析,员工信息管理系统的数据库应包括以下表:-工作记录表:包括员工编号、工作日期、工作内容、工作时长等字段。

-考勤记录表:包括员工编号、考勤日期、上班时间、下班时间等字段。

3.数据库关系设计-员工信息表与工作记录表之间的关系:一位员工可以对应多个工作记录,即一对多关系,因此工作记录表的员工编号字段需要与员工信息表的员工编号字段关联。

-员工信息表与考勤记录表之间的关系:一位员工可以对应多个考勤记录,即一对多关系,因此考勤记录表的员工编号字段需要与员工信息表的员工编号字段关联。

4.数据库性能需求-数据库查询性能:员工信息管理系统需要支持高效的数据查询,特别是根据员工编号、日期范围等条件进行查询时,要求响应时间在可接受范围内。

5.数据库安全需求-数据库访问权限控制:只有经过授权的用户才能访问数据库,其他人员无法直接访问数据库。

-数据库备份和恢复:定期对数据库进行备份,以防止数据丢失或损坏,并能够在需要时进行恢复操作。

四、总结与建议本报告对公司员工信息管理系统的数据库设计需求进行了分析。

根据需求分析,数据库应包括员工信息表、工作记录表和考勤记录表,并通过关联字段建立相关关系。

数据库还需满足高效的数据查询性能和安全访问控制需求。

建议在数据库设计过程中充分考虑系统的功能需求,并合理优化数据库结构,以达到高效、安全、可靠的数据库设计目标。

班级数据库的分析与设计

班级数据库的分析与设计

班级数据库的分析与设计分组:第三小组成员:于永涛,胥春彤,邵博超,刘娜莎,杨殿群时间:2010年7月1日小组简介包括内容:1.成员学号于永涛:281404114胥春彤:281404113邵博超:281404115刘娜莎:281404116杨殿群:281404112霍云皓:28140412.课题简介基于于永涛组长在班内担任着班长这一重要职务,强烈的责任感驱使他想要为班级建立一个内部数据库。

由此我们小组得出此课题。

班级数据库专为辅导员、授课教师和班内学生开放。

每个班级有自己的班级内部数据库。

本小组建立此数据库的目的在于:①方便辅导员和学生、授课教师和学生、同学和同学之间联系方式等基本信息的查询;②便于学生请假,对假条进行记录可以方便授课教师整理总结学生的出勤率;③调换寝室及离返校记录可以帮助辅导员确定在校学生人数;④班委可以根据班级日志得到参与活动的人员已便于期末量化分的考核及奖学金的评选。

3.任务分配根据本小组成员的性格特点和本小组设计系统的需要,先将任务分配如下:需求分析:于永涛(组长)和刘娜莎概念设计: 胥春彤和杨殿群逻辑设计: 邵博超负责总结需求分析第一部分调查用户需求本系统的最终用户为:导员、授课教师和学生。

根据历史经验和事实资料和我们日常生活中的经验,并结合我们所做的相关询问和调查,得出用户的实际要求如下:1、班级的组织机构情况与班级数据库相关的组织成员有:普通学生、班委和活动日志。

班级的所有日常工作都是围绕着这三大部分进行的。

一个班级里有若干学生,学生里分为普通学生和班委,不同班委处理不同的事情,活动日志可以分成不同的等级。

一个班级要参与组织不同形式的活动,如校活动、院系活动、班内活动;班内活动主要为团活动:校内团活动和校外团活动。

2、用户对系统的要求由于系统的使用主体是辅导员、授课教师和学生,因此对系统的信息要求可分为以下几个方面:A、信息要求:a、普通学生信息普通学生的基本信息,主要包括学生姓名,性别,出生年月日,联系方式等b、班委信息班委的基本信息,主要包括职务,姓名,性别,联系方式等c、班级日志信息班级日志的基本信息,主要包括量化分评比事件,班级记事等B、处理要求:根据历史经验和事实证明,导员、授课教师和班级干部对同学们的信息需求很大。

车位管理系统数据库的实体关系分析与设计

车位管理系统数据库的实体关系分析与设计

车位管理系统数据库的实体关系分析与设计一、引言车位管理系统是一个用于管理停车场车位信息的系统,该系统的数据库设计对于系统的正常运行和数据管理至关重要。

本文将进行车位管理系统数据库的实体关系分析与设计,包括实体识别、属性确定、实体关系分析、数据库设计等内容,以确保数据库的合理性、完整性和效率。

二、实体识别根据车位管理系统的功能需求和属性特征,我们可以确定以下实体:1. 停车场(Parking Lot):记录停车场的基本信息,如名称、所在地、管理人员等。

2. 车位(Parking Space):记录车位的基本属性,如编号、大小、所属停车场等。

3. 车辆(Vehicle):记录车辆的相关信息,如车牌号、车型、车主等。

4. 停车记录(Parking Record):记录车辆的停车记录,包括停车时间、离开时间、停车费用等。

三、属性确定在确定实体后,我们需要确定每个实体的属性。

以下是各实体的属性示例:1. 停车场(Parking Lot):名称、所在地、管理人员、车位总数、剩余车位数等。

2. 车位(Parking Space):编号、大小、所属停车场、状态(是否可用)等。

3. 车辆(Vehicle):车牌号、车型、颜色、车主等。

4. 停车记录(Parking Record):车牌号、停车时间、离开时间、停车费用等。

四、实体关系分析在设计数据库时,我们需要分析实体之间的关系,确定它们之间的联系和依赖关系。

以下是各实体之间的关系分析:1. 停车场与车位:一个停车场可以拥有多个车位,而一个车位只能属于一个停车场,因此停车场和车位之间是一对多的关系。

2. 车主与车辆:一个车主可以拥有多辆车,而一辆车只能有一个车主,因此车主和车辆之间是一对多的关系。

3. 停车记录与车辆:一辆车可以有多条停车记录,而一条停车记录只能属于一辆车,因此停车记录和车辆之间是一对多的关系。

5. 车位与停车记录:一个车位可以有多条停车记录,而一条停车记录只能对应一个车位,因此车位和停车记录之间是一对多的关系。

简述数据库设计的内容和步骤

简述数据库设计的内容和步骤

简述数据库设计的内容和步骤
数据库设计是指根据特定需求,对数据库的结构和组织方式进行规划和设计的过程。

数据库设计包括以下内容和步骤:
1. 需求分析:了解和分析系统需求,确定数据库的功能和目标。

2. 概念设计:建立数据库的概念模型,包括实体、属性、关系和约束等,通常使用E-R图进行表示。

3. 逻辑设计:将概念模型转化为数据库管理系统(DBMS)所
能理解的逻辑模型,如关系模型。

设计数据库的表、字段、主键、外键和索引等。

4. 物理设计:根据逻辑模型,选择合适的数据库管理系统和存储介质。

确定数据存储的物理结构、分区和冗余等策略。

5. 数据库规范化:对数据库进行规范化处理,消除数据冗余和数据不一致问题,提高数据的存储效率和数据更新的一致性。

6. 安全设计:考虑数据库的安全性需求,如身份认证、权限控制和数据加密等。

7. 性能优化:优化数据库的查询和操作性能,如索引设计、查询优化和缓存策略等。

8. 数据迁移和导入:根据设计好的数据库结构,将现有数据迁移至新的数据库中。

9. 数据库维护和监控:对数据库进行常规维护,修复和优化数据库性能。

总之,数据库设计是一个系统化和迭代的过程,目标是建立一个高效、安全、易用的数据库,满足用户需求并提供良好的数据管理和存取性能。

数据流图与数据库分析与设计

数据流图与数据库分析与设计

面向结构化分析之数据流图(DFD) 数据库分析与设计第1节软件工程之数据流图和数据字典 (1)1.1 数据流图的基本成分 (1)1.2 分层数据流图 (1)1.3 数据流图的基本原则 (2)1.4 DD(Data Dictionary)数据字典 (3)1.4.1 数据字典的内容以及格式 (3)1.4.2 数据字典条目 (3)第2节数据库分析与设计 (5)2.2 某公司销售信息管理系统需求描述 (5)2.3 系统数据库概念模型设计 (5)2.3.1 提炼需求描述得到实体型 (5)2.3.2 三个实体型之间的实体联系图(E-R图) (6)2.4 系统数据库逻辑模型设计 (7)2.4.1 E-R图向关系数据库转换思想 (7)2.4.2 销售信息管理系统逻辑模型设计 (9)2.5 实体型和关系模式 (9)2.6 实体-联系方法 (9)2.7 扩充的E-R模型 (10)2.8 属性类型 (10)第1节 软件工程之数据流图和数据字典1.1 数据流图的基本成分数据流图主要由4种成分(加工、数据流,数据存储文件、数据源点或汇点)组成,如表1.1所示:表 1.1数据流图基本成分符号名称说明加工 在圆中注明加工的名字与编号数据流 在箭头边给出数据流的名称与编号,注意不是控制流数据存储文件 文件名称为名词或名词性短语数据源点或汇点在方框中注明数据源或汇点的名称1.2 分层数据流图设计数据流图时,先画顶层数据流图(上下文数据流图),再细化为0层数据流图,然后将0层细化为1层数据流图,将1层细化为2层数据流图,……。

一个招聘信息管理系统的分层数据流图案例如下: 1.顶层数据流图(上下文数据流图)在顶层数据流图中,整个系统就用一个加工表示,从该图只能看出系统和外部实体之间的数据流交互关系。

招聘信息管理系统的顶层数据流图如图 1.1所示。

应聘者招聘系统部门经理工资系统应聘职位应聘者信息决策致谢信息职位要求录用者信息录用职位图 1.1 顶层数据流图2.0层数据流图0层数据流图是对顶层数据流图中加工进行细化,将顶层数据流图中的加工细化为数据存储文件、1号加工、2号加工等。

分析型数据库的设计与实现

分析型数据库的设计与实现

分析型数据库的设计与实现随着大数据时代的到来,数据分析已成为企业决策和业务发展的重要手段。

在这个过程中,分析型数据库被广泛使用来存储和管理大规模的数据,并提供高效的数据分析和查询功能。

本文将深入讨论分析型数据库的设计与实现的关键要点和注意事项。

一、分析型数据库的概述分析型数据库是一种专门用于支持数据分析的数据库系统。

与传统的事务性数据库(OLTP)不同,分析型数据库更注重对大规模数据进行复杂查询和多维分析。

它通过采用列式存储和优化的查询引擎来提高数据分析的速度和效率。

二、设计分析型数据库的关键要点1. 数据采集和处理:在设计分析型数据库之前,需要确定数据采集的方式和数据处理的流程。

可以使用ETL(抽取、转换、加载)工具或者实时数据流处理技术来收集和处理数据,确保数据的准确性和一致性。

2. 数据模型设计:分析型数据库的数据模型设计应考虑到多维数据分析的需求。

可以采用星型模式或雪花模式来建立事实表和维度表之间的关系,以支持复杂的查询操作。

此外,可以使用索引、分区等技术来优化数据存储和查询性能。

3. 数据压缩和存储:大规模的数据集通常需要进行压缩和存储以节省空间。

可采用列式存储方式,只存储需要的列,而非整个行,从而提高存储效率。

此外,还可以使用数据压缩算法来减少数据的存储空间。

4. 查询优化:对于分析型数据库来说,查询性能是至关重要的。

可以通过合理的查询规划、使用索引、调整缓存大小等方式来优化查询性能。

还可以通过查询优化器来选择最优的查询计划,减少查询的响应时间。

三、实现分析型数据库的关键步骤1. 架构设计:分析型数据库的架构设计应根据具体需求和数据量来确定,包括分布式环境的部署、数据划分和副本管理等。

可以采用主备复制、水平切分、分布式存储等技术来实现高可用和高性能。

2. 数据加载:将采集和处理后的数据加载到分析型数据库中。

可以使用批量加载、并行加载等方式来加快数据加载的速度。

此外,还可以使用增量加载技术来实现实时数据的导入。

数据库数据库设计需求分析

数据库数据库设计需求分析

数据库数据库设计需求分析
数据库设计需要先进行需求分析,以明确设计数据库的目标和功能。

以下是数据库设计需求分析的步骤:
确定用户需求:了解用户对数据库的需求,包括数据种类、数据量、数据来源、数据使用等方面。

确定数据实体:根据用户需求,确定数据实体,如人员、部门、订单、产品等。

分析数据属性:对于每个数据实体,分析其属性,如姓名、性别、年龄等。

划分正规化表:对数据进行正规化处理,将不同的数据实体分解到多个表中,并建立关系。

设计表结构:对于每个表,设计表结构,包括表名、字段名、数据类型、长度、主键等信息。

建立关系:根据实际需求,设计表之间的关系,如一对一、一对多、多对多的关系。

设计完整性规则:为保证数据的完整性和准确性,设定表级约束和字段级约束。

生成数据字典:生成数据字典,包括每个表格的详细信息,如表结构、属性信息、表之间的关系等。

通过以上步骤,就能够明确数据库设计的目标和功能,并建立起数据库的框架。

需求分析对于数据库的后续设计非常重要,只有在需求分析阶段确定了准确、完整的数据要求,才能够进行高效、安全、可靠的数据库设计和开发。

数据库安全设计与分析

数据库安全设计与分析

数据库安全设计与分析在当今数字化的时代,数据成为了企业和组织最宝贵的资产之一。

数据库作为存储和管理这些数据的核心设施,其安全性至关重要。

一旦数据库遭受攻击或数据泄露,可能会给企业带来巨大的经济损失、声誉损害,甚至法律责任。

因此,深入探讨数据库安全设计与分析具有极其重要的现实意义。

数据库安全涵盖了多个方面,包括但不限于访问控制、数据加密、备份与恢复、审计与监控等。

首先,访问控制是确保只有授权人员能够访问和操作数据库的关键手段。

这就需要建立一套完善的用户认证和授权机制。

用户认证用于确认用户的身份,常见的方式有用户名和密码、指纹识别、令牌等。

而授权则决定了用户在数据库中能够执行的操作,如读取、写入、删除等。

通过精细地设置用户权限,可以最小化潜在的风险。

数据加密是保护数据机密性的重要措施。

对于敏感数据,如用户的个人信息、财务数据等,在存储和传输过程中都应该进行加密处理。

这样,即使数据被非法获取,没有正确的解密密钥,攻击者也无法理解其中的内容。

加密算法的选择至关重要,既要保证安全性,又要考虑性能开销。

常见的加密算法有 AES、RSA 等。

备份与恢复是数据库安全的最后一道防线。

无论数据库面临何种灾难,如硬件故障、人为误操作、恶意攻击等,及时有效的备份都能够帮助快速恢复数据,减少损失。

备份策略应该根据数据的重要性和更新频率来制定,包括全量备份、增量备份、差异备份等。

同时,要定期测试恢复流程,确保在需要时能够顺利恢复数据。

审计与监控则能够及时发现数据库中的异常活动。

通过记录用户的操作日志、数据库的访问记录等,可以追踪潜在的安全威胁。

监控系统还可以实时监测数据库的性能指标,如 CPU 使用率、内存占用、磁盘 I/O 等,以便及时发现可能的攻击或异常情况。

在数据库安全设计中,还需要考虑数据库的架构和部署环境。

如果数据库部署在云端,需要评估云服务提供商的安全措施和服务级别协议。

对于本地部署的数据库,要确保服务器所在的物理环境安全,如防火、防盗、温度和湿度控制等。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
表复制一遍参加查询。
– 视为单独的表,临时。
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36
Group by
• 进行分组集合运算
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37
Having, Where
• Where 决定哪些元组被选择参加运算,作 用于关系中的元组
• Having 决定哪些分组符合要求,作用于分 组
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• 排序
• Log
– 写入数据库文件前,先写日志。在日志中保留 恢复信息。
– 在数据库文件写成功后,在日志中标记。 – 检查日志。没有成功的写入应该尝试再写或者
放弃。
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日志格式
• 每条日志记录的内容
– 事务标识 – 操作类型(插入、删除或修改) – 操作对象(记录ID、Block NO.) – 更新前数据的旧值(对插入操作而言,此项为
• Where (Field1=‘张三’ and Field2=2) or Field1=‘李 四’
• 筛选条件
– Like – Between And – >,>=,<,<=,=
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31
Join, On
竖着连接表,按一定条件 • Table1 join Table2 on
Table1.Field1=Table2.Field1
From Table1 Where … Union Select Field1,… From Table2 Where
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34
部门
人员
季 度
销售收 入
销售1部 张三 1 300000
销售1部 张三 2 560012
销售1部 张三 3 62000
销售1部 张三 4 329910 0
销售2部 李四 2
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账号 名称 密码 学生 1a11 2b22 3c31
课程 名称 1 电商 2 信息 3…
9
Entity Relation
学生1
账号1 张三
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10
关系种类:
• 1:n • n:m
– 学生和课程
学号 课程 11 12 32
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学号 姓名 性别 1 张三 男 2 李四 女 3
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关系型数据库的数据操作
• DBMS完成。 • RDBMS支持查询语言SQL • SQL=Structured Query Language
– 是一个语言规范。DBMS一般支持该规范,并 有自己的扩展。
– 查询和操作:增删改查
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SQL的组成(分类)
DATABASE
• 记录没有顺序。
– 查询语言可以按字段排序。
• 删除记录
– 取决于DBMS
• 一般作标记,重用空间。 • 可以压缩表。但DBMS一般不自动进行。
• 增加记录
– 删除记录或最后
• 更新记录
– 定位到记录字段,覆盖。
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14
约束和触发器
• 字段
– 取值范围
• 某个记录必须符合某个范畴。 • 更复杂的约束需要触发器。
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51
数据库软件
• 这些软件都支持SQL,并扩展。
电子商数务据 系统软硬件环境
表 现 层


经 营
业 务
控 业制 务
支 持
控 制





数 据 层
商务系统B/S;C/S
邮箱
域名
分布式软件系统(B/S;C/S. P2P)
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数据
2
数据层
用户 使用


经营
数据发布程序 开发人员维护
数据库
内容输入界面 开发人员维护
价值实现层 业务经营层 逻辑控制层 数据资源层
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41
查询的图形化-QBE
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42
查询的图形化
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43
权限管理语言的图形化
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44
电子商务系统中对SQL的调用
• DBMS可以批处理SQL语句。 • 电子商务系统调用SQL
– 效率更高 – 安全,保持数据完整性。 – 支持事务。
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• 文件系统
– 没有封装;没有事务处理;没有故障恢复。
• 数据库
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DBMS的分类
• 网络型/层次型 • 关系型 • 扩展
– 面向对象 – 模糊数据 – 多媒体数据库 – 网络文件管理
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关系型数据库
• 数据存储在表中 学号 姓名 性别 1 张三 男 2 李四 女 3
3780
销售2部 王五 2 328999
销售2部 王五 3 221411 1
销售2部 王五 4 234999 9
销售1部 张三 1
2425
销售1部 张三 2
3566
销售1部 张三 3 134213
销售1部 张三 4
233
销售2部 王五 4
2342
交叉表查询
TRANSFORM Sum(销售收入) AS 销售收 入之总计
• 插入异常:
假设要开设一门新的课程,暂时还没有人选修。这样,由于还没 有“学号”关键字,课程名称和学分也无法记录入数据库。
• 删除异常:
假设一批学生撤销某些课程的选修,这些选修记录就应该从数据 库表中删除。但是,与此同时,课程名称和学分信息也被删除了。很 显然,这也会导致插入异常。
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SELECT 部门, 人员 FROM 销售 GROUP BY 部门, 人员 PIVOT 季度;
部门 销售1部 销售2部
人员 张三 李四
1 302425
2 563578
3780
3 196213
4 3299333
销售2部 王五
328999 2214111 2352341
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35
as
• 字段别名和表别名 • 表别名允许给表另起一个名字,相当于将
课程 名称 1 电商 2 信息 3…
11
关系型数据库的优点
• 记录等长
– 检索快。
• 例如:总记录个数。 • 某个字段值
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12
基本词汇
•表
– 字段 – 记录
• 字段 • 关键字段 • 记录 • 记录的字段值 • 关系
– 定义某个表中某字段的值取自另外一个表
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13
记录的增加删除更新
– Null的运算
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17
关系型数据库的范式
• 第一范式:
– 字段的原子性。要么视 为原子。要么应该再分。
– 否则不便查询。
字段1 字段2
字段3
字段4
字段3.1 字段3.2
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18
第二范式
• 非关键字段完全函数依赖于关键字段。
– 函数依赖
• y=f(x); 不能说y=f(x)附近。
– Desc – Asc
Order By
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39
In,Exists
SELECT FROM … WHERE S# IN ( SELECT S# FROM Student WHERE Course = ‘C1’ );
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40
In, Exists
SELECT SN FROM S WHERE EXISTS ( SELECT * FROM SC WHERE S.S#=SC.S# AND C#=‘C1’ );
Select …
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28
更新
• Update Table1
Set Field1=…, Field2=… Where …
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29
删除
• Delete Table1
Where…
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30
Select, Where
• 筛选记录
– Select Field1, Field4 from Table1
• Isolation
• 一个事务的执行不能被其他事务干扰。并发执行的各 个事务之间不能互相干扰。
• Durability
• 一个事务一旦提交,它对数据库中数据的改变就应该 是永久性的。
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47
故障恢复
• 出现异常。造成事务中断。比如断电。
– 此时数据可能不一致。 – 单独的数据库文件难于解决该问题。
数据库分析与设计
王有天 湖北经济学院
…… 4 3 2 1
市场
界面
业 务 流 程
业 务 流 程
业 务 流 程
业 务 流 程
现金流 物流 信息流

权限管理程序
用 用 用 用 用用 用 用 用 用 户 户 户 户 户户 户 户 户 户
用户管理程序 业务处理指令,往往体现为SQL的批处理。
数据处理指令:比如SQL。 数据库管理程序
空值) – 更新后数据的新值(对删除操作而言, 此项为
空值)
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49
故障恢复
• 系统重启时,
– 如果日志完整,向前继续执行事务 – 如果日志不完整,撤销该事务。
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50
数据库软件
• 一般是关系型的
– 文件型
• Access
– 没有日志。
– 服务
• Oracle • Ms Sql Server • MySQL
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