数据库设计 宏观经济库

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沧州市智慧城市建设办公室城市大数据

中心建设项目

基础库、专题库数据库设计

目录

第一章综述 (3)

1.1概述 (3)

1.2范围 (3)

1.3术语和定义 (3)

1.4法律法规要求 (4)

第二章建模方法论及原则 (5)

2.1建模方法论 (5)

2.1.1 数据模型概念 (5)

2.1.2 第三范式 (6)

2.1.3 实体关系模型 (6)

2.1.4 实体关系模型用例说明 (6)

2.1.5 建模的三个阶段 (8)

2.2建模原则 (9)

第三章基础库、专题库数据模型 (10)

3.1宏观经济库数据模型 (10)

3.1.1 概念数据模型 (10)

3.1.2 逻辑数据模型 (24)

第一章综述

1.1 概述

本设计包括概念数据模型和逻辑数据模型，向上积极采用适宜的国际标准或国家标准，向下突出自身信息化的特点和需求。

数据模型力求建立可确保数据的完整性、有效性和准确性，提高信息的统一性，解决各信息系统之间沟通不畅、数据源不唯一等问题，实现城市级的信息集成与共享。

1.2 范围

设计总体描述支撑空间地理、人口、法人、宏观经济、视频、城市部件、信用、电子证照主题域的概念数据模型和逻辑数据模型，业务范围包括沧州市各部门与空间地理、人口、法人、宏观经济、视频、城市部件、信用、电子证照相关的核心业务。

本文档描述宏观经济库部分。

1.3 术语和定义

职能域（Function Area）

组织的主要业务活动领域的抽象。

实体（Entity）

任何具体或抽象的事物，包括事物间的联系。

对象（Object）

可以想象或感觉的世界的任一部分。

对象类（Object Class）

现实世界中有清楚的边界和含义、其特性和行为遵循同样的规则而能够加以标识的想法、抽象概念或事物的集合。

信息分类（Information classifying）

根据信息内容的属性或特征，将信息按一定的原则和方法进行区分和归类，并建立起一定的分类系统和排列顺序，以便管理和使用信息。

信息分类编码（Information classifying and coding）

就是在信息分类的基础上，将信息对象（编码对象）赋予有一定规律性的、易于计算机和人识别与处理的符号。

主题（Subject）

主题是一个抽象的概念，是在较高层次上将信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。

主题数据库（Subject Database）

主题数据库是面向主题的数据组织方式，是在较高层次上对与分析对象有关的数据进行完整、一致的描述，能完整、统一地刻画分析对象所涉及的各项数据，以及数据之间的联系。

1.4 法律法规要求

《GB/T 9385-2008计算机软件需求说明编制指南》

《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例（国务院令第147号1994.2.18）》

《计算机信息系统保密管理暂行规定（国保发[1998]1号）》

《计算机软件保护条例（2001年12月20日中华人民共和国国务院令第339号公布根据2011年1月8日《国务院关于废止和修改部分行政法规的决定》第一次修订根据2013年1月30日《国务院关于修改〈计算机软件保护条例〉的决定》第二次修订）》

第二章建模方法论及原则

2.1 建模方法论

模型是现实世界中事物（包括客观规律）的一种客观的抽象表示或模拟。抽象的含义是强调事物的本质特性，扬弃事物的次要因素。因此，模型既反映事物的原型，又不等于该原型，或者说它是原型的一种近似。模型是理解、分析、开发或改造事物原型的一种常用手段。模型的表现形式可以是数学公式、物理装置、计算机仿真、专题的图表文字或形式化语言等等。

2.1.1数据模型概念

数据模型（Data Model）是对用户信息需求的科学反映，是对客观事物及其联系的数据描述，是规划系统的信息组织框架结构。数据模型主要分为概念模型、逻辑模型、物理模型，本参考模型只是概念模型和逻辑模型，不包括物理模型。

●概念数据模型

概念数据模型是通过抽象、归纳、概括、分类等方法对数据库信息进行描述，以主题数据库名称及其内容说明的方式来体现。

●逻辑数据模型

逻辑数据模型是系统分析设计人员的观点，是对概念数据模型的细化，是由一组规范化的基本表构成，基本表中的属性由标准的数据元素和信息分类编码组成。建立逻辑数据模型主要工作是采用数据结构规范化的理论与方法，将每个概念数据库分解、规范化成三范式的一组基本表。

基本表（Base Table）是由政府管理工作所需要的基础数据所组成的表，而其它数据则是在这些基础数据之上衍生出来的；基本表可以代表一个实体，也可以代表一个关系，基本表中的数据项就是实体或关系的属性。

●物理数据模型

物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。

物理数据模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用于确定表之间的关系，基于用户的需求可能进行范式化等内容。在物理实现上的考虑，可能会导致

物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。

物理数据模型的目标是指定如何用数据库模式来实现逻辑数据模型，以及真正的保存数据。

2.1.2第三范式

范式理论是关系数据模型设计的基础，关系数据模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解，该过程也称为规范化(Normalize)。规范化的基本思想是逐步消除数据依赖中不合适的部分，使各关系模式达到某种程度的分离，即“一事一地”(One Fact in One Place)的设计原则，它有非常严格的数学定义。

理论上数据库设计一般采用第三范式，从所表达的含义看，一个符合第三范式的关系必须满足以下三个条件：

1、每个属性的值唯一，不具有多义性。

2、每个非主属性必须完全依赖于整个主标识，而非主标识的一部分。

3、关系模式中不存在传递依赖。

考虑到数据模型的可专题能力、稳定性和易于管理等多种因素，沧州四大基础库和五专题库概念数据模型、逻辑数据模型遵照第三范式进行设计。

2.1.3实体关系模型

实体-关系方法是一种具有代表性的语义数据建模方法，其图形化表示称为实体-关系图（简称ER图）。按照实体-关系方法建立的系统数据模型称为实体-关系模型（Entity Relationship Model，简称ER模型）。ER模型经过多年的发展完善，逐渐形成了完整、统一的建模标准，同时许多工具软件支持用ER模型完成数据库的概念、逻辑和物理建模过程。IE（Information Engineering）和IDEF1X是两种常见的基于实体-关系模型的图形化建模方法及符号体系，它们所表达的概念都基本相同。沧州市四大基础库和五专题库信息资源规划逻辑数据模型是一个采用IE符号体系的实体-关系模型。除非特别说明，本文所指的建模将特指采用实体-关系方法的关系数据模型的设计过程。

2.1.4实体关系模型用例说明

实体（Entity）：对应现实世界中可区别于其他对象的“事件”或“事物”，