广东海洋大学数据库课程设计
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本科生课程设计
课程名称数据库原理及应用课程设计
课程编号J1670101
学号2014116211
学生姓名阿稻
所在专业计算机科学与技术
所在班级计科
指导教师
成绩
教师签字年月日
课程设计时间: 2015年 11月 15 日
至 2015 年 12月 20 日
目录
一、设计总说明
1.1 概况
1.2 系统开发目的
1.3 开发内容
1.4 开发要求
1.5 开发环境
二、需求分析
2.1 系统背景分析
2.2 需求分析
三、概念结构设计
3.1 系统功能模块设计图
3.2 系统E-R图
四、逻辑结构设计
五、物理结构设计
5.1 数据库创建
六、系统实现
七、优缺点及自我评价
八、参考文献
九、代码(附录)
设计总说明
1.1 概况
名称:学生成绩管理系统
用途:学校等教育机构
功能:实现对学生信息、成绩的管理
1.2 系统开发的目的
1)掌握利用java语言进行程序设计的基本过程;
2)理解java应用程序事件驱动机制,掌握利用java开发工具编写程序的方法,能熟练掌握java语法规则进行算法设计和代码编写;3)掌握利用对象进行数据库应用程序设计的基本方法;4)掌握SQL数据库数据表设计以及SQL语句的书写和java中的调用方法,通过掌握以上只是的同时提高自己的实践能力等。
1.3 开发内容
通过调查分析达到学生成绩管理系统的系统要求,从而设计出系统的概念结构模型、逻辑结构模型、物理结构模型,通过SQL2008实现相应的要求,进而不断的测试和完善系统的漏洞。
1.4 开发要求
1)学生信息的输入,包括学生的基本信息、选课信息和成绩等;
2)学生基本信息、选课信息和成绩的修改;
3)实现学生基本信息、选课信息和成绩的删除;
4)查询学生基本信息、选课信息和成绩等等。
1.5 开发环境及工具
系统前台开发工具:Eclipse Java Mars.1
系统后台管理软件:SQL Server Management Studio 2008
系统开发语言:Java
二、需求分析
2.1 系统背景分析
人类社会已经步入了计科飞速发展的信息时代,尤其是信息网络系统的发展和应用,对社会生活的影响越来越深刻。信息管理系统是一个教育单位不可或缺的部分,它的作用对于学校决策者和管理者至关重要,本论文将讲述到学生信息管理系统的实现过程:
包括系统分析、系统调查、功能设计、数据库设计、系统实现等。
2.2 需求介绍
通过调查分析以及结合案例分析,系统应达到以下要求:
1)系统用户包括管理员,管理员能进行所有的操作;
2)能够实现学生基本信息的录入、修改、查询和删除;
3)能够实现学生选课信息的录入、修改、查询和删除;
4)能够实现学生成绩的录入、修改、查询和删除;
5)系统运行稳定,实用性高,操作简单。
三、概念结构设计
3.1 系统功能模块设计图
3.2 系统E-R图
根据对数据项与数据结构的分析,设计出能够满足系统需求的各种实体,以及实体之间的联系,为后面的逻辑结构设计做铺垫。系统E-R 图可以将各实体之间的关系显示出来。
用户名密码
用户包含
四、逻辑结构设计
逻辑结构设计的主要目的是把概念模型设计阶段设计好的基本E-R 图转换为与选用的具体机器上的DBMS产品所支持的数据库模型相结合的逻辑结构,选用关系模型,E-R图的转换如下:
用户信息(用户名,密码)
学生信息(学号,姓名,性别,专业,年龄)
课程信息(课程号,课程名,教师名,学分)
成绩信息(学号,课程号,成绩)
五、物理结构设计
数据库物理结构设计阶段的任务是根据具体计算机系统的特点,给给定的数据库系统确定合理的存储结构和存储方法。我通过创建存储过程等来实现物理结构的优化。
5.1 数据库创建
用户表
学生表
课程表:
成绩表:
六、系统实现
6. 1登录界面
本窗口为登录窗口,对用户身份进行判断,如果输入匹配登录成功后进入主界面,如果无法匹配会提示用户名或密码错误。
6. 2运行主界面
主界面功能选项提示用户进行不同的操作,即学生基本信息、选课信息和成绩的添加、删除、修改和显示。
6.3增加功能界面
6.4修改功能界面
6.5查询功能界面
6.6删除功能界面
七、优缺点自我评价
经过几星期的日夜奋战,我终于完成了这个基于java的学生成绩管理系统课程设计。从系统的需求分析到系统的实现,我没有少走弯路,感觉自己实力不济,做的相当吃力,但经过上网查询资料和请教有经验的同学,最终还是基本符合要求的完成了作业。在这阶段的学习中,从对Java的一无所知,到逐渐掌握java语言开发工具的语法规则,还有对数据库的连接,在此,向那些热情帮助我的同学朋友表示感谢。如下,是我对这个系统的优缺点评价。
优点:基本符合要求,具有一定的安全性和稳定性,比较实用,能够系统地对学生信息进行存储和查询。
缺点:由于基于控制台的,运行界面过于简陋,不美观,甚至欠整齐;从完成时间上来看,过于仓促,需求分析做的不到位;数据量太小,没有完全体现出系统性能。