3F模型下的数据库设计技巧

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数据库逻辑模型建模方法

数据库逻辑模型建模方法==================在数据库设计过程中，逻辑模型是数据库系统的核心部分，它决定了数据库的结构、行为和数据之间的关系。

以下是一套详细的数据库逻辑模型建模方法：1. 确定数据实体---------首先，需要明确数据库中需要存储的数据实体。

这些实体可能包括人、物、事件等。

例如，在一个电商系统中，我们可能需要有用户、商品、订单等实体。

2. 定义实体属性---------对于每个确定的实体，我们需要定义其属性。

属性是对实体的描述性特征。

例如，用户实体可能包括姓名、年龄、性别等属性。

每个属性都有其数据类型，例如字符串、整数或日期等。

3. 建立实体关系---------确定了实体和属性后，我们需要建立实体之间的关系。

这些关系可能包括一对一（1:1）、一对多（1:N）、多对一（N:1）和多对多（N:N）等。

例如，一个用户可以购买多个商品，这是一种一对多的关系。

4. 设计数据表结构-----------根据确定的实体、属性和关系，我们可以设计出相应的数据表结构。

每个表对应一个实体，而表中的列对应属性。

行则表示具体的实体实例。

表结构需要考虑到易用性、效率和扩展性等因素。

5. 约束关系完整性-----------为了保证数据的完整性，我们需要添加适当的约束条件。

这些约束条件可能包括主键约束、外键约束和唯一约束等。

例如，在用户表中，用户ID可以是主键，确保每个用户有唯一的ID。

6. 考虑查询需求---------在设计逻辑模型时，我们需要考虑到查询需求。

查询是数据库使用中最频繁的操作之一，因此我们需要优化查询语句的性能。

这可能涉及到索引的设计、查询条件的优化等。

7. 权限控制-------在数据库设计中，权限控制是非常重要的一部分。

我们需要根据业务需求，为不同的用户或角色设置不同的权限。

例如，某些用户只能查看自己的订单信息，而管理员可以查看所有用户的订单信息。

8. 性能优化-------最后，我们需要考虑数据库的性能优化。

数据库设计的步骤和方法

数据库设计的步骤和方法数据库设计是建立和组织数据库结构的过程，它对于一个有效的、高性能的数据库系统至关重要。

好的数据库设计可以提高数据的灵活性、完整性和安全性，同时也能够提高系统的性能和可维护性。

本文将介绍数据库设计的主要步骤和方法。

第一步：需求分析在进行数据库设计之前，我们首先需要明确需求。

需求分析是一个非常重要的步骤，它涉及到与业务所有者和用户的沟通，以了解他们的需求和期望。

需要明确的事项包括数据的种类、数据的关系、业务流程以及系统的功能需求等。

通过全面而系统地分析需求，可以为后续的数据库设计提供明确的目标和方向。

第二步：概念设计概念设计是数据库设计的关键步骤之一。

在这一步骤中，我们将通过建立一个概念模型来描述系统中的实体、属性和它们之间的关系。

常用的概念建模工具有实体关系图（ER图）和统一建模语言（UML）。

通过使用这些工具，我们可以清晰地表示出数据之间的关系，并确保关键实体和属性能够被准确地捕捉和表示。

第三步：逻辑设计逻辑设计是将概念设计翻译为数据库管理系统（DBMS）可以理解的形式。

在这个阶段，我们需要确定如何将概念模型转化为关系数据库模型。

关系数据库模型使用关系表来组织和存储数据，表之间的关系通过主键和外键来实现。

在逻辑设计中，我们需要确定实体、属性和关系如何被映射到关系表、如何定义主键和外键，以及如何规范化数据以消除冗余和数据不一致性。

第四步：物理设计物理设计是将逻辑设计转化为实际数据库的过程。

在这一步骤中，我们需要选择合适的硬件和软件平台来支持数据库的实施。

同时，我们还需要确定数据库的存储结构、索引设计、安全性措施以及性能优化策略等。

物理设计的目标是确保数据库系统在实际运行中具有高性能、高可用性和高可靠性。

第五步：数据实施数据实施是将物理设计应用于实际数据库系统的过程。

在这一步骤中，我们需要创建数据库表、定义索引、设定存储过程、创建触发器以及设置数据备份和恢复机制。

此外，我们还需要进行数据迁移和数据清洗，确保源数据被正确地导入到数据库中，并保持数据的一致性和完整性。

数据库设计中的关系型数据库规范方法

数据库设计中的关系型数据库规范方法关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，它使用表格和键值对来组织和存储数据。

在数据库设计中，规范方法是非常重要的，它可以确保数据库的性能、稳定性和可靠性。

本文将介绍一些数据库设计中的关系型数据库规范方法，并探讨它们的优势和应用场景。

首先，我们将讨论数据库设计中的范式规范方法。

范式是一种数据结构的规范化方法，它用于消除数据库中的冗余数据，并改善数据的一致性和完整性。

常见的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。

第一范式要求数据表中的每个字段都是原子的，也就是说它们不能再分解。

这样可以避免数据的冗余，并提高数据库的查询性能。

第二范式要求数据表中的非主键字段必须完全依赖于主键。

这意味着数据表中的每个非主键字段必须与主键相关联，而不是与其他非主键字段相关联。

这样可以保证数据的一致性，并减少数据的冗余。

第三范式要求数据表中的非主键字段不能相互依赖。

换句话说，数据表中的每个非主键字段应该只与主键相关联，而不是与其他非主键字段相关联。

这样可以确保数据的完整性，并减少数据之间的关联性。

其次，我们将探讨数据库设计中的索引规范方法。

索引是一种数据结构，它可以加快数据库的查询速度。

在设计数据库时，我们应该根据数据的特征选择适当的索引。

首先是主键索引，它将主键列的值与数据表中的物理位置相匹配，并确保每个键值对具有唯一性。

主键索引可以加速数据的检索和排序。

其次是唯一索引，它将非主键列的值与数据表中的物理位置相匹配，并确保每个键值对具有唯一性。

唯一索引可以加速数据的检索和去重操作。

还有聚簇索引，它根据表的主键将数据存储在物理上相邻的位置。

聚簇索引可以加速范围查询和排序操作。

另外还有非聚簇索引，它根据非主键列的值将数据存储在物理上相邻的位置。

非聚簇索引可以加速数据的检索和排序操作。

最后，我们将讨论数据库设计中的约束规范方法。

约束是一种规则，它用于限制和保护数据库的数据完整性。

数据库范式第一第二第三范式的区别

数据库范式第一第二第三范式的区别
主要是针对数据库来说。

第一范式、第二范式都是针对数据表的，而第三范式针对的则是数据库中的数据模型了。

比如说，在关系型数据库里面，第三范式又称为实体完整性规范化（ Entity Completeness Normatification），即将数据库中的每个数据项，按照某种方法进行组织和存储。

例如，关系型数据库的第一范式，又叫做完全范式，是指所有的表，其字段都具备相同类型的数据值。

在实际应用中，通常使用第一范式设计的数据库管理系统比较简单，因此大多数的数据库开发人员习惯于这样设计他们的系统。

但由于很少考虑用户的特殊需求，致使许多第一范式设计的系统不能满足用户的需要。

也就是说，在第一范式下设计出来的数据库没办法处理各种各样的事务操作。

如何解决这个问题呢？答案就是采用第二范式。

这里所谓的“第二范式”并非指在实体上增加一个额外的范围，而是指改变第一范式中的某些规定以适应新的情况。

一般地讲，采取第二范式后，可以提高数据库的性能。

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简述数据库设计3个范式的含义

数据库设计是指按照特定的规范和要求，对数据库的数据存储和管理进行规划和设计的过程。

数据库设计的三个范式是指数据库设计中的基本规范，其中第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）分别规定了数据库中的数据应该满足的标准和要求。

下面我们将简要介绍数据库设计的三个范式的含义。

一、第一范式（1NF）1. 第一范式是指数据库表中的所有字段都是不可再分的最小单元，即每个数据项都是不可再分的，不能再被分割为更小的数据项。

2. 数据库表中的每一列都是单一的值，不可再分。

3. 所有的字段都应该是原子性的，即不能再分。

4. 如果数据库表中的字段不满足第一范式的要求，就需要进行适当的调整和修改，使之满足第一范式的要求。

二、第二范式（2NF）1. 第二范式是指数据库表中的所有非主属性都完全依赖于全部主键。

2. 所谓主属性是指唯一标识一个记录的属性，而非主属性是指与主键相关的其他属性。

3. 如果一个表中的某些字段与主键没有直接关系，而是依赖于其他字段，则需要将这些字段拆分到另一个表中。

4. 通过将非主属性与主键分离，可以避免数据冗余和更新异常。

5. 第二范式要求数据库表中的数据项应该是唯一的，不可再分，且完全依赖于全部主键。

三、第三范式（3NF）1. 第三范式是指数据库表中的所有字段都不依赖于其他非主字段。

2. 也就是说，一个表中的字段之间应该相互独立，不应该存在字段之间的传递依赖关系。

3. 如果一个字段依赖于其他非主字段，则应该将其拆分到另一张表中，以避免数据冗余和更新异常。

4. 第三范式要求数据库表中的字段之间应该是独立的，不应该存在传递依赖关系。

数据库设计的三个范式分别规范了数据库表中数据的原子性、依赖性和独立性。

遵循这些范式可以有效地减少数据冗余和更新异常，提高数据库的数据完整性和稳定性。

在进行数据库设计时，设计人员应该严格遵循这些范式的要求，以确保数据库的高效性和可靠性。

众所周知，数据库设计的三个范式是设计和维护关系型数据库时非常重要的标准和指导原则。

数据库设计思路

数据库设计思路数据库设计是构建一个有效和可靠的数据库系统的关键步骤。

它涉及到定义数据模型、确定实体和属性、建立关系和约束等过程。

在数据库设计中，我们需要考虑数据的完整性、一致性和性能等因素。

下面将介绍一些数据库设计的思路和方法。

1. 需求分析：在进行数据库设计之前，首先需要进行需求分析，明确系统的功能和需求。

通过与用户沟通和了解，确定数据的类型、关系和业务规则等。

这有助于确保数据库模型与实际需求相匹配。

2. 数据模型选择：根据需求分析的结果，选择适合的数据模型。

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。

其中，关系模型是最常用和广泛应用的数据模型，具有简单、灵活和易于理解的特点。

3. 实体和属性定义：在数据库设计中，实体是指现实世界中具有独立和唯一标识的事物。

属性是实体的特征和描述。

在定义实体和属性时，需要考虑实体之间的关系和属性的类型、长度、约束等。

4. 关系建立：关系是不同实体之间的联系和依赖。

在数据库设计中，通过主键和外键来建立实体之间的关系。

主键是唯一标识实体的属性，而外键是关联其他实体的属性。

通过定义主键和外键，可以实现数据的一致性和完整性。

5. 索引和优化：索引是提高数据库查询性能的重要手段。

在数据库设计中，可以根据查询的需求和频率来选择合适的索引策略。

同时，还可以通过优化数据库的物理结构和查询语句，提高数据库的性能和效率。

6. 安全性和权限控制：在数据库设计中，安全性是一个重要的考虑因素。

通过合理的权限控制和安全策略，可以保护数据的机密性和完整性。

同时，还可以通过备份和恢复策略，保证数据的可靠性和可恢复性。

7. 数据迁移和扩展：在数据库设计中，需要考虑数据的迁移和扩展问题。

当系统需要升级或迁移时，需要确保数据的平滑迁移和无损失。

同时，还需要考虑系统的扩展性和容量规划，以应对未来的增长需求。

数据库设计是一个复杂和关键的过程，需要综合考虑多个因素。

通过合理的需求分析、数据模型选择、实体和属性定义、关系建立、索引和优化、安全性和权限控制、数据迁移和扩展等步骤，可以构建一个高效和可靠的数据库系统。

数据库分层设计

数据库分层设计三层模型包括以下三个层次：1.数据存储层：该层负责对数据进行存储和管理，通常使用关系型数据库或者NoSQL数据库来实现。

在这个层次上，要进行数据表的设计、索引的创建、事务的处理等。

2.数据访问层：该层负责对数据库进行访问和操作，将业务逻辑与数据操作相分离。

常见的实现方式是通过使用ORM（对象关系映射）框架来实现，ORM框架可以将数据库中的表映射成相应的对象，以面向对象的方式进行数据操作，其主要功能包括数据的增删改查、事务管理等。

3.业务逻辑层：该层负责处理业务逻辑和业务规则，实现应用程序的核心功能。

在这个层次上，要进行数据的处理、业务逻辑的封装、数据的验证和处理以及与其他系统的交互等。

四层模型在三层模型的基础上增加了一个表示层，即：4.表示层：该层负责将用户界面和业务逻辑进行连接，实现数据的展示和用户的交互。

常见的实现方式是通过Web框架来实现，Web框架可以接收用户请求，调用相应的业务逻辑层进行处理，并将处理结果展示给用户。

1.合理划分职责：要根据实际情况合理划分不同的层次，并明确各层次的职责，避免层次之间的功能重叠或缺失。

2.保持层次之间的独立性：每个层次应该是相对独立的，不同层次之间的变化应该互不影响，这样可以降低系统的耦合度，方便维护和扩展。

3.模块化设计：要将每个层次进一步划分为模块，每个模块负责一个特定的功能，这样可以降低模块之间的依赖关系，提高代码的可重用性。

4.考虑性能和安全性：在设计数据库分层时，要考虑系统的性能和安全性需求，合理选择和配置数据库系统，并进行性能测试和安全评估，确保系统在高负载和攻击条件下的正常运行。

综上所述，数据库的分层设计是一种将数据库按照功能和职责进行划分的设计方法，通过合理划分职责、保持层次之间的独立性、模块化设计和考虑性能和安全性等方面的考虑，可以提高数据库系统的可维护性、可扩展性和可重用性。

数据库模型设计，第一范式、第二范式、第三范式简单例子理解

数据库模型设计，第⼀范式、第⼆范式、第三范式简单例⼦理解数据库设计⼀般满⾜第三范式就够了
第⼀范式（⽆重复的列）
定义：数据库表的每⼀列都是不可分割的原⼦数据项，⽽不能是集合，数组，记录等⾮原⼦数据项。

如果实体中的某个属性有多个值时，必须拆分为不同的属性
通俗解释：⼀个字段只存储⼀项信息
eg:班级：⾼三年1班，应改为2个字段，⼀个年级、⼀个班级，才满⾜第⼀范式
不满⾜第⼀范式
学号姓名班级
0001⼩红⾼三年1班
改成
学号姓名年级班级
0001⼩红⾼三年1班
第⼆范式（属性完全依赖于主键）
定义：满⾜第⼀范式前提，当存在多个主键的时候，才会发⽣不符合第⼆范式的情况。

⽐如有两个主键，不能存在这样的属性，它只依赖于其中⼀个主键，这就是不符合第⼆范式
通俗解释：任意⼀个字段都只依赖表中的同⼀个字段
eg:⽐如不符合第⼆范式
学⽣证名称学⽣证号学⽣证办理时间借书证名称借书证号借书证办理时间
改成2张表如下
学⽣证表
学⽣证学⽣证号学⽣证办理时间
借书证表
借书证借书证号借书证把你拉时间
第三范式（属性不能传递依赖于主属性）
定义：满⾜第⼆范式前提，如果某⼀属性依赖于其他⾮主键属性，⽽其他⾮主键属性⼜依赖于主键，那么这个属性就是间接依赖于主键，这被称作传递依赖于主属性。

通俗理解：⼀张表最多只存2层同类型信息
eg:爸爸资料表，不满⾜第三范式
爸爸⼉⼦⼥⼉⼥⼉的⼩熊⼥⼉的海绵宝宝
改成
爸爸信息表：
爸爸⼉⼦⼥⼉
⼥⼉信息表
⼥⼉⼥⼉的⼩熊⼥⼉的海绵宝宝。

数据库表设计思路

数据库表设计思路
数据库表设计思路一般包括以下几个方面：
1. 数据库需求分析：首先需要明确需求，包括数据的种类、数据的数量以及数据的关系等。

通过对需求的分析，可以确定数据库的主题、实体和关系等重要元素。

2. 实体建模：在确定了数据库的主题后，需要对数据库涉及到的实体进行建模，即将现实中的对象抽象成为一个通用的实体，用数据来描述其特征和属性。

3. 关系建模：在实体建模的基础上，需要对实体之间的联系进行建模。

通常使用ER 模型和关系模型来表示实体之间的联系。

4. 规范化设计：在建立初始表结构后，需要对表结构进行规范化设计。

规范化设计可以消除冗余数据，提高数据库的性能和可维护性。

5. 性能优化：在设计完成后，可以通过索引、分区等方式来优化数据库的性能，提高数据库的查询速度，降低数据库的负载。

6. 安全设计：除了性能优化，还需要对数据库进行安全设计，包括用户认证、权限控制等措施，保证数据的安全性和完整性。

综上所述，数据库表设计应该结合实际需求，以符合企业或产品的实际应用需求，同时遵循数据库设计的规范和原则，以便保证数据库的可靠性、可维护性和高效性。

如何设计可扩展的数据库模型

如何设计可扩展的数据库模型设计可扩展的数据库模型是一个企业在发展过程中所面对的一个十分重要的问题。

一个可扩展的数据库模型可以使得企业能够快速地应对业务发展的变化，同时避免一些问题的发生，例如数据的重复，可扩展性差等等。

因此，本文将会分享几个方法，可以帮助企业设计出一个可扩展的数据库模型。

一、关注数据存放的位置一个可扩展的数据库模型，需要将数据存放在正确的位置。

在设计数据库的时候，应该将高频的访问数据放在内存中，而低频的访问数据放在数据库中。

这种方法可以极大地减轻服务器的负载，避免出现瓶颈。

同时，在将数据存放在相应的位置的时候，要注意将数据作出分类，例如将普通用户数据和管理员数据存放在不同的位置中。

这种分类可以帮助企业更好的管理数据，从而提高应用程序的整体性能。

二、避免数据冗余另外一个设计可扩展的数据库模型必须注意的问题，就是要尽可能地避免冗余的问题。

一个有冗余数据的数据库，会产生很多问题，例如会导致数据不一致，提高数据查询的成本等等。

在设计数据库的时候，应该尽可能地避免数据冗余。

该方法可以通过在数据库设计时，将数据分为多个关系表，从而可以杜绝数据冗余的情况。

同时，在设计多个关系表时，要注意关系表之间的关联，确保数据能够被正确地链接起来。

三、尽可能的规范化数据对于一个复杂的应用程序而言，一个可扩展的数据库模型需要尽可能地规范化数据。

规范化数据可以让企业，在应对业务变化时，更灵活地设计新的数据模型。

在规范化数据的同时，要注意将数据分为基础数据和业务数据。

因为基础数据是整个企业的基础，一旦设计得不好，将会带来灾难性的后果。

而业务数据则是企业的核心数据，应该根据不同的业务需求进行设计。

四、考虑扩展性最后一个设计可扩展的数据库模型需要注意的问题，就是要考虑到扩展性。

扩展性是指企业在业务发展过程中，能够轻松地扩展数据库模型。

为了实现数据库的可扩展性，应该在设计数据库模型的时候，要考虑到未来可能会面对的问题，例如新增字段、新增表等等。

数据库设计标准有哪些

数据库设计标准有哪些
1. 第一范式（1NF）：确保每个列只包含原子值，不允许多个
值的组合。

2. 第二范式（2NF）：确保每个非主键列完全依赖于所有主键，避免部分依赖。

3. 第三范式（3NF）：确保每个非主键列不传递依赖于其他非
主键列，避免传递依赖。

4. 实体完整性：确保表中每一行都包含必要的信息，并且没有重复的实体。

5. 参照完整性：确保外键只引用已经存在的主键值。

6. 数据表关系定义：在设计多个表之间的关系时，使用合适的关系类型，如一对一、一对多、多对多。

7. 数据类型选择：选择适当的数据类型来存储数据，避免浪费空间和提高查询性能。

8. 数据一致性：确保数据的一致性和准确性，使用事务和约束来管理数据更新和删除操作。

9. 数据库范式化：通过归一化设计来减少数据冗余，并提高数据的可维护性和性能。

10. 数据库安全性：实施适当的安全措施，如访问权限控制、数据加密和备份等，以保护数据的机密性和完整性。

这些是在数据库设计中常用的一些标准，但实际上，数据库设计还受到具体应用需求和实际情况的影响，因此，在设计数据库时需要综合考虑这些标准和实际情况。

数据库原理单选题：1.DOS中“脱机存储器”是指：光盘和磁带2.在DBS中

数据库原理单选题：1.DOS中“脱机存储器”是指：光盘和磁带2.在DBS中，DBMS和OS之间的关系是：DBMS调用OS3.在数据库方式下，信息处理中占据中心位置的是：数据4.DB的三级模式之间应满足：可以差别很大5.在DBS中，“数据独立性”和“数据联系”这两个概念之间的联系是：没有必然的联系6.DB的三级模式结构中最接近用户的是：外模式7.对DB中数据的操作分成两大类：查询和更新8.文件系统与数据系统的最大区别是：数据结构化9.设计数据库时首先应该设计：数据库的概念结构10.数据库需求分析时，数据字典的含义是：数据库中所涉及的数据流、数据项和文件等描述的集合11.下列不属于需求分析阶段工作的是：建立ER图12.数据流图是在数据库（）阶段完成：需求分析13.ER图是数据库设计的工具之一，它适用于建立数据库的：概念模型14.一个M：N：P：联系可以转换成（）个关系模型： 115.关系模式规范化设计是为解决关系数据库中的（）问题而引入的：A：数据冗余和操作异常16.在关系模式R中，函数依赖X→Y语义B：在R 的每一关系中，若两个元组的X值相等，则Y值也相等17.如果X→Y和WY→Z成立，那么WX→Z成立。

这条规则称为：伪传递性18.在最小依赖集F中，下面叙述不正确的是：B：F 中每个FD的左部都是单属性19.设有关系模型R（A,B,C,D）,F是R上成立的FD 集，F=｛AB→C，D→A｝，则属性集（CD）的闭包（CD）+为：B：ACD20.关系模式中各级范式之间的关系为：A：3NF∝2NF∝1NF21.能够消除多值依赖引起的冗余是：C：4NF22.若关系R的候选键都是有单属性构成的，则R 的最高范式必定是：B：2NF23.关系模范化实质是围绕（）进行的B：函数依赖24.关系模范化过程中，消除了（）依赖后，1NF变成了3NF：A：部分函数依赖和传递函数依赖25.在关系中，“元数”是指：D：属性个数26.下面哪种运算是单目运算：C：投影27.在域关系演算中，域变量的变化范围是：B某个域值28.设关系R,S,W各有10个元组，那么这两个关系的自然连接的元组个数为：B：3029.设关系R和S的结构相同，且各有10个元组，那么这两个关系的并操纵结果的元组个数为：D：小于等于20 30.如果两个关系没有公共属性，那么其自然连接操纵：A：转化为笛卡儿积操纵31.自然连接是构成新关系的有效方法，一般情况下，当对关系R和S使用自然连接时，要求R和S含有一个或多个共有的：D：属性32.在关系代数表达式的查询优化中，不正确的叙述是：A：尽可能早地执行连接33.在SQL中，用户可以直接操作的是：D：基本表和视图34.在SQL中，外模式一级数据结构的基本单位是：C：视图35.在SELECT语句中，需对分组情况满足的条件进行判断时应该使用：D：HAVING36.下列SQL语句中，用来修改表结构的是：A：ALTER37.SQL中，谓词EXISTS可用来测试一个集合是否：C：为非空集合38.允许在嵌入的SQl语句中，引用主语言的程序变量，在引用时：C：这些变量前必须加符号“：”39.SQL语言具有两种使用方式，分别称为交互式SQL和：C：嵌入式SQL40.用（）命令可建立唯一索引：D：CREATE UNIQUE INDEX42.“日志“文件用于保存：B：数据操作41.事务的并发执行不会破坏DB的完整性，这个性质称为事务的：D：原子性43.在DB恢复时，对已经COMMIT但更新未写入磁盘的事务执行：A：REDO处理44.在DB技术中，“脏数据“是指：D：未提交随后又被撤销的数据45.如果有n个事务串行调度，那么不同的有效调度有：D：n!46.“断言“是DBS采用的：A：完整性措施47.事务的执行次序称为：C：调度48.解决并发操作带来的数据不一致性问题是普遍采用的技术是：A：封锁49.在SQL Server2000 所提供的服务中，最核心的部分是：A：MS SQL Server50.SQL Server2000的哪个子目录用来存放备份文件：B：\Backup51.下列哪个关键字不能用来激活触发器：D：Select52.T—SQL中默认的批处理分隔符是：A：go53.一个工作空间中可以建立多个目标，一个目标对应一个扩展名为（）的文件：B：.pbt54.在PB中，为开发人员提供关于工作空间的活动状态视图的是：B：系统树窗口55.PB中，设置焦点的函数是：C：setFoucus() 56.下面几种不是数据库应用系统开发工具的是：D：Flash MX填空题：1.文件系统中的数据独立性是指（设备）独立性2.DBMS是位于（用户）和（OS）之间的一层数据管理软件3.数据库的三级模式结构是对（数据）的三个抽象级别4.DBS中存放三级结构定义的DB称为（数据字典（DD））5.DBS的全局结构体现了其（模块功能）结构6.ER数据模型一般在数据库设计的（概念设计）阶段使用7.数据库应用系统设计中逻辑设计的主要内容是吧ER模型的（实体）和（联系）转换为关系模式8.ER方法是设计（概念数据模型）的方法9.现实世界到机器世界过渡的中间层次是（概念模型）10.在DBD中子类具有一个很重要的性质（继承性）11.DBS的维护工作由（DBA）承担12.关系模式的操作异常问题往往是由（数据冗余）引起的13.若关系模式R中没有非主属性，关系模式R∝（3NF）范式14.关系模范化过程的实质是（对关系模式不对分解的过程）15.“不能从已知的FD集使用推理规则导出的FD 不在F+中”，这是推理规则的（完备）性16.在关系模式R中，能函数决定所有属性的属性组，称为模式R的（超键）17.消除了非主属性对候选键局部依赖的关系模式，称为（2NF）模式18.两个函数依赖集F和G等价的充分必要条件是（F+=G+）19.查询优化是指系统对关系代数表达式进行优化组合，它的目的是（提高系统效率）20.自然连接要求被连接的两个关系具有（一个或多个相同的属性名）21.关系中没有行序的原因是（关系被定义为一个集合）22.关系模型的基本数据结构是（关系），其数据库存储时的基本组织方式是（文件）23.自然连接操作由（x,σ,π）等基本操作组合而成24.对关系进行垂直分割的操作称为（投影），对关系进行水平分割的操作称为（选择）25.视图是一个虚表，它是从（基本表）导出的表26.索引的用途是（快速查询）27.SQL中表结构的修改命令是（ALTER TABLE）28.DELETE删除的最小单位是（一个完整的元组）29.在SQL中的一个关系对应于一个（基本表）30.事务的原子性是由DBMS的（事务管理）子系统来实现的31.封锁技术中基本的两种封锁是排他型封锁和（共享型封锁）32.若事务T对数据A加上（X）锁，则允许T读取修改A，其他任何事务都不允许对A加任何类型的锁，直到T释放A上的锁33.在数据库技术中，把未提交的随后被撤销的数据称为（脏数据）34.S锁解决了丢失更新问题，但同时又可能会引起（死锁）问题35.SQL2中，程序开始时默认的事务存取模式是（PEAD WRITE）36.服务管理器在启动（SQL Server）服务后才能进行数据库操作37.企业管理器提高遵从（Microsoft管理控制台）的用户界面38.导入和导出数据可以完成多个数据库之间的（数据转化和转移）39.在SQL Server中，将一组具有相同权限的用户组织在一起称为（角色）40.T—SQL语言中局部变量的作用域是（当前的批处理）41.T—SQL中用于循环结构的流程控制语句是（While语句）42.创建局部临时表必须使用由（#）开头的表名43.PowerBuilder是一种企业级（数据库前端应用）和多层体系结构开发工具44.PB问世于1991年，最初是由（Powersoft）公司开发的45.PB采用面向对象的编程方法和（事件驱动）的工作原理46.PB9.0的开发空间的三个层次是Workspace、Target和（Library）47.Target（目标）用于描述加入到工作空间中的（应用）48.（输出窗口）用于显示对开发人员做出的操作响应49.PB9.0中，连接数据库时用（Connect）命令简答题：1．文件系统阶段的数据管理有些什么缺陷？试举例说明。

数据仓库设计与建模的维度属性的多值处理方法(六)

数据仓库设计与建模的维度属性的多值处理方法概述：数据仓库（Data Warehouse）是用于支持决策分析的集成、主题导向、时间一致的数据集合。

在数据仓库的建模过程中，维度属性是非常重要的组成部分，它描述了事实数据所进行分析的角度或者维度。

然而，有些维度属性可能具有多个取值，这就需要我们特别考虑如何处理多值属性。

本文将从多值属性的定义、影响、处理方法等方面进行探讨。

一、多值属性的定义多值属性指的是一个维度上具有多个互不相同的取值。

举个例子，一个商品维度上的颜色属性可能有多个取值，如红色、蓝色、绿色等。

这种情况下，我们称颜色属性是一个多值属性。

二、多值属性的影响多值属性对数据仓库的建模和数据分析带来了一些挑战和影响。

1. 数据冗余：如果直接在事实表中存储多值属性，会导致数据冗余。

以商品维度为例，如果将商品的颜色属性存储在事实表中，而一个商品有多个颜色，那么就需要为每个颜色创建一条记录，造成数据冗余。

2. 数据一致性：在进行数据分析时，多值属性可能会导致数据的一致性问题。

比如，一个商品同时具有红色和蓝色的颜色属性，那么在某些情况下，这个商品会被重复计算。

对于类似的情况，如何保证数据的一致性是一个需要解决的问题。

三、多值属性的处理方法针对多值属性的特点和影响，我们可以采取一些方法来处理多值属性。

1. 分解属性：将多值属性分解为多个单值属性，然后为每个单值属性创建一个维度表。

以商品维度的颜色属性为例，可以创建一个颜色维度表，以单值属性的形式存储商品的颜色信息。

这样一来，可以避免数据冗余问题，并且在进行数据分析时也更加方便。

2. 创建事实表：对于某些具有多值属性的维度，我们可以创建一个独立的事实表来存储多值属性的取值。

以商品维度的颜色属性为例，可以创建一个颜色事实表，存储每个商品对应的所有颜色信息。

这样一来，可以避免数据冗余问题，并且在进行数据分析时也能够保持数据的一致性。

3. 使用关联表：为多值属性创建一个关联表，将维度表与关联表进行关联。

ERP数据库设计方法、规范、技巧

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。

数据库建模步骤和方法

数据库建模步骤和方法哎呀，写这个作文啊，真是让人头疼。

不过，既然要写，那就得写点有趣的，不是吗？那就让我来聊聊数据库建模的那些事儿吧。

首先，咱们得明确一点，数据库建模可不是那种一板一眼的活儿，它其实挺有意思的，就像是在搭乐高积木一样。

你得先有个大概的想法，然后一点一点地把细节拼凑起来。

比如说，我最近在帮朋友做一个小项目，他想开个网上书店。

那咱们就得先从书店的基本元素开始，比如书、作者、顾客、订单，这些是基础的“积木块”。

首先，咱们得有书吧？书得有书名、作者、ISBN号、价格、库存这些信息。

这就构成了一个表，咱们可以叫它“书籍”表。

然后呢，作者，每个作者可能写了很多本书，但是一本书可能有很多作者，这就有点复杂了，得用到“一对多”的关系，所以咱们得再建一个“作者”表，还有一个“书籍作者”表来表示这种关系。

接下来是顾客，顾客的信息就比较简单了，姓名、地址、电话、邮箱这些。

但是，顾客可能会下很多订单，这就又是一个“一对多”的关系。

所以，咱们得有一个“顾客”表，还有一个“订单”表。

然后是订单，订单里面得有订单号、日期、顾客ID、总金额这些信息。

但是订单里面还有订单项，就是顾客买了哪些书，这就又是一个“一对多”的关系。

所以，咱们还得有一个“订单项”表。

你看，这就像是在搭乐高，每一块都得放对位置，不然整个模型就搭不起来了。

但是，这还不是全部，咱们还得考虑一些特殊情况，比如书可能缺货了，顾客可能要退货，这些都需要在模型中体现出来。

所以，咱们得再建一些表，比如“库存”表，里面记录每本书的库存数量；还有“退货”表，记录顾客退货的信息。

最后，咱们还得考虑数据的一致性和完整性，比如顾客的地址不能是空的，书的库存数量不能是负数。

这就得用到一些约束条件，比如“非空”约束、“唯一”约束、“检查”约束等等。

你看，这整个过程就像是在搭一个复杂的乐高模型，你得一步一步来，不能急。

而且，每一块都得放对位置，不然整个模型就搭不起来了。

数据库建模的思路

数据库建模的思路
数据库建模是对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构的过程。

以下是数据库建模的一般思路：
1.确定业务需求：首先需要明确业务需求，包括需要存储哪些数
据、这些数据之间的关系是什么、以及需要支持哪些业务操作等。

2.概念设计：根据业务需求，进行概念设计，即使用概念数据模
型（如实体-关系模型）来描述现实世界中的事物及其之间的关系。

在这个过程中，需要识别出实体、属性以及实体之间的联系，并形成初步的数据模型。

3.逻辑设计：在概念设计的基础上，进行逻辑设计，即将概念数
据模型转化为逻辑数据模型。

逻辑数据模型更加贴近数据库的实现，它定义了数据表的结构、字段的类型、主键和外键等约束条件。

4.物理设计：在逻辑设计的基础上，进行物理设计，即确定数据
的存储方式、索引策略、分区方案等。

物理设计需要考虑到数据的访问性能、存储成本、可扩展性等因素。

5.验证和优化：完成物理设计后，需要对数据模型进行验证和优
化。

验证包括检查数据模型是否满足业务需求、是否存在数据冗余或不一致等问题。

优化则包括对数据表的结构进行调整、对索引进行优化
等，以提高数据库的性能和响应速度。

总之，数据库建模是一个迭代的过程，需要不断地根据业务需求和技术实现进行调整和优化。

通过合理的数据库建模，可以有效地提高数据库的性能、可扩展性和可维护性，从而更好地支持业务的发展。

如何进行数据库设计与操作

如何进行数据库设计与操作数据库设计和操作对于应用程序的开发和数据管理至关重要。

一个良好的数据库设计和操作能够确保数据的完整性、准确性和安全性。

本文将介绍如何进行数据库设计与操作的要点和步骤。

一、数据库设计1.需求分析：在数据库设计之前，首先需要明确系统或应用程序的需求。

了解用户的需求和业务流程是设计一个有效的数据库的前提。

2.概念设计：在需求分析的基础上，进行概念设计。

概念设计是将用户需求转换为数据库概念模型的过程。

可以使用ER图或UML类图等工具进行概念设计。

3.逻辑设计：逻辑设计是将概念模型转换为数据库模式的过程。

在逻辑设计中，需要确定实体、属性、关系和约束等数据库元素，并进行范式设计以消除冗余和提高性能。

4.物理设计：物理设计是将逻辑模型转换为数据库实例的过程。

在物理设计中，需要考虑存储结构、索引设计、数据分区和分布等问题，以提高数据库的存取效率。

二、数据库操作1.数据库创建：在进行数据库操作之前，首先需要创建数据库。

可以使用数据库管理系统提供的命令或图形界面工具来创建数据库。

2.表设计：在数据库中，数据以表的形式组织和存储。

在进行表设计时，需要明确表的字段、数据类型、主键、外键和索引等信息，并合理安排表之间的关系。

3.数据插入与查询：一旦表设计完成，可以通过INSERT语句将数据插入表中。

查询数据可以使用SELECT语句进行，可以根据条件筛选、排序和分组等。

4.数据更新与删除：数据库中的数据是动态变化的，可以使用UPDATE语句更新表中的数据，使用DELETE语句删除表中的数据。

5.数据备份与恢复：为确保数据的安全性，需要定期进行数据备份。

可以使用数据库管理系统提供的备份和恢复工具来完成备份和恢复操作。

6.数据安全与权限管理：数据库操作涉及到重要数据的存储和访问，为了确保数据的安全性，需要进行权限管理和用户身份验证。

三、数据库维护和性能优化1.数据库维护：数据库维护是指对数据库进行定期的监控、备份、优化和修复等操作。

逻辑模型设计的三范式原则

逻辑模型设计的三范式原则逻辑模型是数据库设计的重要环节，它描述了数据之间的关系和约束。

在逻辑模型设计过程中，三范式原则被广泛应用于提高数据结构的规范性、一致性和可维护性。

本文将详细介绍三范式原则及其在逻辑模型设计中的应用。

1. 第一范式（1NF）第一范式是指数据库表中的每个列都是不可再分的最小单元，即每个列都是不可再分解为其他子列。

这样可以确保数据存储在最简化、最基本的形式下，避免了数据冗余和复杂性。

1.1 数据库表结构以一个学生信息管理系统为例，假设我们需要设计一个学生表（Student），包含以下字段：•学号（StudentID）•姓名（Name）•年龄（Age）•性别（Gender）•手机号码（Phone）1.2 数据库表示例StudentID Name Age Gender Phone001 张三18 男138****5678002 李四20 女139****4321003 王五19 男137****2222使用第一范式，每个字段都是不可再分的最小单元，不会存在重复、冗余或多余的信息。

2. 第二范式（2NF）第二范式是在第一范式基础上进一步消除非主属性对主键的部分依赖。

所谓非主属性对主键的部分依赖是指，非主属性只依赖于主键的一部分。

2.1 主键和函数依赖在学生信息管理系统中，我们可以将学号（StudentID）作为主键。

假设我们还需要记录学生所在院系（Department）和班级（Class），并且一个学生只能属于一个院系和一个班级。

2.2 数据库表结构我们可以将学生表(Student)拆分为两个表，一个是学生基本信息表(StudentInfo)，另一个是学生所属院系和班级表(StudentDepartmentClass)。

具体结构如下：学生基本信息表(StudentInfo)StudentID Name Age Gender Phone001 张三18 男138****5678002 李四20 女139****4321003 王五19 男137****2222学生所属院系和班级表(StudentDepartmentClass)StudentID Department Class001 计算机科学1班002 英语2班003 数学3班通过拆分表，我们消除了非主属性对主键的部分依赖，每个表都符合第二范式要求。

基于3nf的数据库设计方法

基于3nf的数据库设计方法嘿，咱今儿就来聊聊基于 3NF 的数据库设计方法。

你知道吗，这就好比是给数据盖房子呀！3NF 呢，就像是那房子的坚固框架，能让数据住得安稳又舒适。

想象一下，数据库就像是一个大仓库，里面要放好多好多的东西。

要是没个好的设计，那不就乱套啦？就跟你家里东西乱扔一样，找都找不到！而 3NF 就是来帮我们把这个仓库整理得井井有条的。

它要求每个非主属性都完全依赖于主键，这可太重要啦！不然数据就会变得乱七八糟，牵一发而动全身，那可麻烦大了。

这就好比你要找一双袜子，要是放得乱七八糟，你得翻半天，可要是整理好了，一下子就能找到，多省心呐！而且呀，3NF 还能避免数据的冗余呢。

啥叫冗余？就是多余的、重复的数据呗。

这就像你有好几件一样的衣服，占地方又没啥用。

通过3NF，我们就能把这些多余的去掉，让数据库更精简、更高效。

那怎么做到基于 3NF 来设计数据库呢？首先得确定好主键，这可是关键中的关键。

就像给房子打地基一样，得稳稳的。

然后仔细分析每个属性和主键的关系，看看是不是完全依赖。

这可不是随便搞搞就行的，得认真，得仔细！再说说非主属性之间不能有传递依赖，这也是很关键的一点哦。

就好比你朋友找你，先找了 A，A 又找 B，B 才找到你，这多麻烦呀！直接找你不就完了嘛。

在实际操作中，可不能马虎哦！得反复思考，反复验证。

不然等以后出了问题，那可就麻烦啦。

你想想，要是数据库乱了，那整个系统不都得受影响？那可不是开玩笑的。

总之呢，基于 3NF 的数据库设计方法是非常重要的。

它能让我们的数据变得有条理、高效，就像给数据安了一个舒适的家。

咱可不能小瞧了它，得认真对待，好好利用。

你说是不是？这样我们才能在处理数据的时候更加得心应手，让一切都顺顺利利的呀！难道不是吗？。

数据建模方法及技巧

数据建模师谈建模方法及技巧笔者从98年进入数据库及数据仓库领域工作至今已经有近八年的时间，对数据建模工作接触的比较多，创新性不敢谈，本文只是将工作中的经验总结出来，供大家一同探讨和指正。

提起数据建模来，有一点是首先要强调的，数据建模师和DBA有着较大的不同，对数据建模师来说，对业务的深刻理解是第一位的，不同的建模方法和技巧是为业务需求来服务的。

而本文则暂时抛开业务不谈，主要关注于建模方法和技巧的经验总结。

从目前的数据库及数据仓库建模方法来说，主要分为四类。

第一类是大家最为熟悉的关系数据库的三范式建模，通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。

第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模，它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。

Inmon的数据仓库建模方法分为三层，第一层是实体关系层，也即企业的业务数据模型层，在这一层上和企业的操作型数据库系统建模方法是相同的；第二层是数据项集层，在这一层的建模方法根据数据的产生频率及访问频率等因素与企业的操作型数据库系统的建模方法产生了不同；第三层物理层是第二层的具体实现。

第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模，我们一般也称之为星型结构建模，有时也加入一些雪花模型在里面。

维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法，也是笔者比较喜欢的一种建模方式。

第四类是更为灵活的一种建模方式，通常用于后台的数据准备区，建模的方式不拘一格，以能满足需要为目的，建好的表不对用户提供接口，多为临时表。

下面简单谈谈第四类建模方法的一些的经验。

数据准备区有一个最大的特点，就是不会直接面对用户，所以对数据准备区中的表进行操作的人只有ETL工程师。

ETL工程师可以自己来决定表中数据的范围和数据的生命周期。

下面举两个例子：1）数据范围小的临时表当需要整合或清洗的数据量过大时，我们可以建立同样结构的临时表，在临时表中只保留我们需要处理的部分数据。