数据库 -DataBase设计

数据库设计概述

数据库设计
数据库设计是指对于一个给定的应用环境,构造(设计)优化的数据库逻辑模式和物理结构,并据此建立数据库及其应用系统,使之能够有效地存储和管理数据,满足各种用户的应用需求,包括信息管理要求和数据操作要求。
目标:为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效率的运行环境
数据库建设的基本规律
三分技术,七分管理,十二分基础数据
管理
数据库建设项目管理
企业(即应用部门)的业务管理
基础数据
收集、入库
更新新的数据
结构(数据)设计和行为(处理)设计相结合
将数据库结构设计和数据处理设计密切结合

数据库设计方法

手工与经验相结合方法
设计质量与设计人员的经验和水平有直接关系
数据库运行一段时间后常常不同程度地发现各种问题,增加了维护代价
规范设计法
基本思想:过程迭代和逐步求精

新奥尔良(New Orleans)方法
将数据库设计分为若干阶段和步骤
基于E-R模型的数据库设计方法
概念设计阶段广泛采用
3NF(第三范式)的设计方法
逻辑阶段可采用的有效方法
ODL(Object Definition Language)方法
面向对象的数据库设计方法
计算机辅助设计
ORACLE Designer 2000
SYBASE PowerDesigner

数据库设计的基本步骤

数据库设计分6个阶段
需求分析
概念结构设计
逻辑结构设计
物理结构设计
数据库实施
数据库运行和维护
需求分析和概念设计独立于任何数据库管理系统
逻辑设计和物理设计与选用的DBMS密切相关

一、数据库设计的准备工作:选定参加设计的人
1.系统分析人员、数据库设计人员
自始至终参与数据库设计
2. 用户和数据库管理员
主要参加需求分析和数据库的运行维护
3.应用开发人员(程序员和操作员)
在系统实施阶段参与进来,负责编制程序和准备软硬件环境
二、数据库设计的过程(六个阶段)
⒈需求分析阶段
准确了解与分析用户需求(包括数据与处理)
最困难、最耗费时间的一步

⒉概念结构设计阶段
整个数据库设计的关键
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

⒊逻辑结构设计阶段
将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型
对其进行优化

⒋数据库物理设计阶段
为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法)

⒌数据库实施阶段
运用DBMS提供的数据库语言(如SQL)及宿主语言,根据逻辑设计和物理设计的结果
建立数据库
编制与调试应用程序
组织数据入库
进行试运行

⒍数据库运行和维护阶段
数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行
在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改

需求分析的任务

详细调查现实世界要处理的对象(组织、部门、企业等)
充分了解原系统(手工系统或计算机系统)
明确用户的各种需求
确定新系统的功能
充分考虑今后可能的扩充和改变
调查的重点是“数据”和“处理”,获得用户对数据库要求
信息要求
处理要求
安全性与完整性要求
确定用户最终需求
用户缺少计算机知识
设计人员缺少用户的专业知识
解决方法
设计人员必须不断深入地与用户进行交流
⑴ 调查组织机构情况
⑵ 调查各部门的业务活动情况。
⑶ 在熟悉业务活动的基础上,协助用户明确对新系统的各种要求。
⑷ 确定新系统的边界

常用调查方法

(1)跟班作业
(2)开调查会
(3)请专人介绍
(4)询问
(5)设计调查表请用户填写
(6)查阅记录
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
自顶向下、逐层分解分析系统
2.分解处理功能和数据
(1)分解处理功能
将处理功能的具体内容分解为若干子功能
(2)分解数据
处理功能逐步分解同时,逐级分解所用数据,形成若干层次的数据流图
(3)表达方法
处理逻辑:用判定表或判定树来描述
数据:用数据字典来描述
3.将分析结果再次提交给用户,征得用户的认可

数据字典

数据字典的用途
进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果
数据字典的内容
数据项
数据结构
数据流
数据存储
处理过程

数据项

 数据项是不可再分的数据单位
 对数据项的描述
      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,数据项之间的          联系 }

数据结构

数据结构反映了数据之间的组合关系。
 一个数据结构可以由若干个数据项组成,也可以由若干个数据结构组成,或由若干个数据项和数据结构混合组成。
 对数据结构的描述
      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

数据流是数据结构在系统内传输的路径。
 对数据流的描述
   
    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

数据存储是数据结构停留或保存的地方,也是数据流的来源和去向之一。

对数据存储的描述
  数据存储描述={数据存储名,说明,编号,
                输入的数据流 ,输出的数据流 ,
                组成:{数据结构},数据量,存取频度,         存取方式}

处理过程

具体处理逻辑一般用判定表或判定树来描述
处理过程说明性信息的描述
 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}}

例:学生学籍管理子系统的数据字典。

数据项,以“学号”为例:
数据项: 学号
含义说明:唯一标识每个学生

 别名:  学生编号
类型:  字符型
长度:  8
取值范围:00000000至99999999
 取值含义:前两位标别该学生所在年级,
后六位按顺序编号
 与其他数据项的逻辑关系:
数据结构,以“学生”为例

“学生”是该系统中的一个核心数据结构:
数据结构: 学生
含义说明: 是学籍管理子系统的主体数据结构,
                      定义了一个学生的有关信息
组成:   学号,姓名,性别,年龄,所在系,年级

  
数据流,“体检结果”可如下描述:
数据流:  体检结果
说明:   学生参加体格检查的最终结果
数据流来源:体检
数据流去向:批准
组成:   ……
 平均流量: ……
 高峰期流量:……
数据存储,“学生登记表”可如下描述:
数据存储: 学生登记表
说明:   记录学生的基本情况
 流入数据流:……
流出数据流:……
组成:   ……
数据量:  每年3000张
存取方式: 随机存取
处理过程“分配宿舍”可如下描述:
 处理过程:分配宿舍
 说明:  为所有新生分配学生宿舍
 输入:  学生,宿舍
 输出:  宿舍安排
 处理:  在新生报到后,为所有新生分配学生宿舍。
要求同一间宿舍只能安排同一性别的学生,
同一个学生只能安排在一个宿舍中。
每个学生的居住面积不小于3平方米。
安排新生宿舍其处理时间应不超过15分钟。
数据字典是关于数据库中数据的描述,是元数据,而不是数据本身
数据字典在需求分析阶段建立,在数据库设计过程中不断修改、充实、完善
设计人员应充分考虑到可能的扩充和改变,使设计易于更改,系统易于扩充
必须强调用户的参与

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