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  • 仓库的重要性在哪里
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    2022-04-13 13:45:11

      大数据重要的不仅是规模,数据量只是大数据的四个V之一,控制它是更容易克服的障碍之一。大数据最具挑战性的问题与其他V相关:数据种类的多样性、数据变化的速度、来自不同系统的数据的有效性以及其他使处理大量不断变化的数据变得困难的品质。

      大数据可能采用许多不同的形式,包括非结构化、半结构化和结构化数据的混合。它还源自多种来源,包括流数据系统、传感器、系统日志、GPS系统、文本、图片、音频和媒体文件、社交网络和传统数据库。其中一些来源每分钟可以添加或更新数百万次数据。

      数据不是以同样的方式产生的。因此,企业必须验证来自多个来源的大量数据是否可信且正确。这种非常多样化的数据可能需要其他存储库的补充。处理所有这些棘手问题的能力是释放大数据对组织价值的关键这始于深思熟虑的方法。

      智能企业利用各种形式的海量数据来更好地了解消费者、管理库存、优化物流和运营程序,并做出合理的业务选择。成功的公司也认识到处理他们产生的大量大数据的重要性,以及发现可靠的方法来从中提取洞察力。制定大数据战略以正确有效地存储、组织、处理和利用所有这些数据至关重要。

      大数据战略概述了将组织转变为更加数据驱动并因此获得成功所需的条件。它应包括帮助组织实现数据驱动愿景并将其引导至大数据应用程序的特定业务目标的说明。

      大数据战略的企业很重要,很多时候,企业的数据都存储在孤岛中无论是数据仓库还是缺乏数据集成的各种部门网络,这使得企业几乎很难全面了解他们的所有数据。此外,海量数据集中的数据质量和数据源的可靠性都可能出现波动,存储和相关数据管理费用可能非常昂贵。

      随着企业竞相管理和应对公司的日常运营,制定大数据战略只能退居二线。但是,如果没有适当的计划,企业会发现自己要处理在整个组织中同时发生的大量大数据操作。这可能会导致多余的工作,或者更糟糕的是,与公司的长期战略目标不一致或无法明确满足的相互冲突的活动。

      大数据战略应该包括什么?一个好的大数据战略为如何利用数据来支持和改进业务流程以及用于管理大数据环境的方法制定了具体计划。它集成的策略必须是可执行的、被广泛接受的,并且基于企业范围内的理解,即数据是一种资产可以使公司获得长期成功。战略还应概述如何解决上述困难。

      制定成功战略的关键是将大数据视为不仅仅是一个技术问题。与公司利益相关者协商并征求他们的意见至关重要。这将有助于确保实施该方法:大数据管理的许多部分与文化契合度和技术支持度一样重要。企业管理者和高级管理者必须支持和参与大数据战略。

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  • 数据分析的重要性

    千次阅读 2022-03-15 15:19:13
    实际工作中无论是专业的数据分析岗位,还是运营、产品等岗位都开始关注从业者的数据分析能力,运营需要通过数据分析来解决流量、用户增长问题;产品需要利用数据分析解决业务增长需求。无论你处于什么岗位,具备...

    — 总结自一个课程
    一.为什么数据分析重要
    在实际工作中无论是专业的数据分析岗位,还是运营、产品等岗位都开始关注从业者的数据分析能力,运营需要通过数据分析来解决流量、用户增长问题;产品需要利用数据分析解决业务增长需求。无论你处于什么岗位,具备数据分析思维后,可以利用数据挖掘业务价值,也可以更宏观的审视公司业务创造更高的个人价值。
    二.哪些岗位会用到数据分析这项技能
    目前国内的很多公司中,数据分析岗位的职责划分其实还不是很清晰。业务有问题了,找数据分析师;数据有问题,找数据分析师;运营有问题,找数据分析师;产品有问题,还找数据分析师。
    三.数据分析的岗位有哪些种类
    1.岗位种类
    从工作性质上区分:主要分为数据工程师、商业分析师、业务分析师、产品分析师。
    从工作流程和内容上区分:主要是取数员、数据采集工程师、ETL工程师、数据运维工程师、数据算法工程师、业务分析师、可视化工程师。
    2.每种岗位介绍
    (1)数据工程师
    数据工程师包含的岗位很多,主要负责数据仓库、数据中台、数据模型,等等,主要的工作也是根据具体的职责来定的,很多人最后走专业技术线一般都会转到工程师。
    (2)商业分析师
    商业分析师一般来说都是研究行业数据和竞品数据,然后研究企业发展、为公司决策者提供战略决策指导意见的。这个岗位不仅要熟悉业务,还要熟悉行业,对技术的要求不是很高。
    (3)产品分析师
    产品分析师主要负责对产品的数据收集,深度分析和挖掘,为公司运营决策、产品方向、销售策略、媒体投放策略提供数据支持等。
    (4)取数员
    我们俗称的“表哥表姐”就是取数员,属于数据分析最初级的岗位,工作内容就是利用 SQL 等数据采集工具从数据库中进行数据采集。
    (5)数据采集工程师
    数据采集工程师属于取数员的高级岗位,这个岗位除了面对数据库数据之外,通常还需要进行脚本数据、网页数据、产品功能数据等的获取采集工作。
    (6)ETL工程师
    主要面对数据库、数据中心或者数据平台,主要的工作内容就是负责数据从数据库提取出来之后的清洗工作,比如切片、切块、细分等。
    (7)数据运维工程师
    在数据平台上需要数据维护人员,初级岗位是数据运维工程师,主要负责数据平台的管理,任务调度等。
    (8)数据挖掘工程师
    主要工作内容是在数据建模阶段对数据进行算法处理,比如常见的推荐算法、挖掘算法、聚类算法,等等。其中数据算法工程师属于数据挖掘工程师的高级岗位,该岗位主要是对整个数据部门的数据进行管理,脱离了数据挖掘的技术岗位性质,而成为管理岗位的性质。
    (9)业务分析师
    主要是针对具体的业务问题,完成“业务问题定位”-“数据采集”-“数据加工”-“数据处理”-“数据可视化”-“方案落地”的全过程,为业务部门或者公司提供决策依据。
    (10)可视化工程师
    可视化工程师是数据分析当中比较特殊的岗位,其更看重工具的使用,主要职责是利用 FineBI 等工具进行数据的可视化展示,比如报表可视化、大屏可视化、报告可视化等工作。

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  • 时学东摘 要 随着时代的发展,信息化时代已经逐渐的到来,计算机技术逐渐的成为了人们的生活发展中不可或缺的一部分,而...本文主要这样的背景下,对于数据库的设计实际的应用中對于系统的设计的重要性进行了...

    时学东

    摘 要 随着时代的发展,信息化时代已经逐渐的到来,计算机技术逐渐的成为了人们的生活发展中不可或缺的一部分,而数据库技术是计算机领域中很重要的一种技术,在实际中得到了广泛的应用,同时在系统设计中占据着重要的地位。数据库的设计的好坏不但能够反映出程序员的水准,而且能够直接的影响系统的运行性能,因此应该对其进行重视。本文主要在这样的背景下,对于数据库的设计在实际的应用中對于系统的设计的重要性进行了分析,希望能够引起人们重视。

    关键词 数据库设计 系统设计 数据库设计习惯 重要性

    1数据库简介

    目前来看,数据库的技术已经逐渐的成熟了,在系统设计中得到了广泛的应用,但是随着社会的不断发展,信息资源数据成几何量的级数不断地增加,目前来看数据库难以保存如此巨大的数据量,数据库需要得到进一步的发展。而所谓数据库,通常意义上来讲就是存储数据的一个仓库,是根据数据结构来对数据进行存储以及管理的,而随着数据库的技术的不断发展,数据库已经逐渐的不单单做这样的工作,除此之外还能够进行各种人们需要的数据管理。数据库不但能够保存我们想要的数据,还能够与相关的数据关联到一起,程序的开发人员根据用户的实际需求来对数据库进行设计,在其运行的过程中维护其运行并对其安全进行保护,从而保证整个系统的正常工作。

    目前来看,关系数据库是当前的数据库的一个主要的类型,在很多系统的数据库设计中都是应用的关系数据库。数据库的设计的最关键的问题就是对用户进行最详细的分析,然后在此基础上设计出一个完整的、能够便于进行维护的系统。虽然在实际的应用过程中用户的需求会发生一定的变化,但是只要数据库的设计足够好,那么是能够保证系统的正常工作的。同时,为了便于对数据库进行维护,程序员需要将更多的数据写到其中,而不是只是将这些信息放到设计的界面上。

    2数据库设计重要性

    2.1数据量增加提升需求

    数据库的设计是近几年来才出现的一种技术领域,在很早的时候数据库是通过黑盒的形式出现的,是属于某一个系统的一个附属的部分,而开发人员对其并没有过多的重视。随着时代的发展,互联网技术得到了进一步的发展,系统的数据量也随之呈现几何技术的增加,数据量的增加使得其对于数据存储有着更多的要求,而同时信息的查询速度以及其容灾量也引起了人们的重视,在这样的背景下人们越来越重视数据库的性能,并且对于系统设计阶段中的数据库的设计也提出了更高的要求,数据库的功能也逐渐的从数据存储的工具转变成了一种数据的处理器。因此,目前来看系统的设计中对于数据库的设计是十分重要的一个内容,往往要将对于数据库的设计单独拿出来进行设计,而一个数据库的性能的好坏在系统设计的阶段就已经决定了,它也能够直接的影响到系统的性能。

    2.2设计要求

    在对数据库进行设计的时候,首先应该考虑的就是人们的实际需求问题,因为数据库主要是为了应用服务的,一个好的数据库的设计应该既能够满足系统的业务需求又能够准备的将数据之间的关系表现出来。设计者需要通过使用主外键、非空、唯一性索引等限制来限制数据项的内容,从而保证数据的健壮性。同时,数据库的设计应该保证能够使其中的数据有着较高的查询效率,因此应该对表的结构进行合理的设计,可以通过安排物理存储分区的方式,或者通过增加索引的方式来尽可能的提高数据的读取速度,从而保证数据有着较高的查询效率。并且设计的数据库应该有着较好的扩展性,这样在需求进行变化的时候就能够保证数据结构有着更进一步的扩展。

    3目前存在的问题

    3.1与需求不符

    目前来看,对于数据库的设计中还存在着一些问题。数据库能够直接的反映出实际的需求,因此在设计数据库之前必须要对用户的需求进行深入的分析,在设计的过程中与用户以及使用的单位进行一些沟通,在了解了实际的需求的基础上进行数据库的设计。而目前来看,有一些数据库的设计并没有了解用户的实际需求,因此在设计的时候经常造成数据库在设计上存在很多不实用的地方。这样,在系统设计完以后,和用户的需求不符将使得整个系统难以得到实际的交付于使用,浪费了不必要的人力与财力,同时还耽误了实际的设计。

    3.2字段设计不合理

    在设计的实际过程中,设计中应该对字段进行合理的设计。但是目前来看很多数据库的设计缺少必要的字段,这使得数据库内部难以随着数据的变化而产生动态额变化,难以对数据进行实时的跟踪,这样就对用户的操作进行了限制,并且也难以进行实际的数据分析。同时,在设计的时候还存在将字段的长度设计的不合理的情况,字段的过长或者过短,字段的类型的不符合或者类型的表示不明确等现象,这样字段能够发挥或者进行扩展的空间就大大的减小了。在需要对数据库中的数据进行查询的过程中,字段设计的不合理很容易造成SOL查询语句过于复杂的情况,这样查询将很难进行下去。

    3.3数据完整性丧失

    通常情况下,数据的完整性的丧失指的是其中存储的大量的数据之间,数据表之间有着过多的关联,其中包含主外键的关系的数据表之间存在着关联的字段的设计不合理的问题,或者是多个数据表之间存在的关联度过高,这样在对数据库进行修改的时候,如果想要删除内部的某些数据或者对数据进行更新,则很容易造成程序出现错误。

    3.4设计人员不重视

    除了这种原因,对于数据库的设计中还有很多的问题是除了技术性问题之外,由于设计人员没有对齐进行足够的重视造成的。因此提高设计人员的素质,提高其对于数据库设计的正确认识有着至关重要的作用。设计人员应该对于系统设计中的各个环节都有着一定的认识,这样才能够在设计的时候保证设计的各个环节之间环环相扣,更好的进行设计。例如对于汽车制造环节的设计,应该包括对于图纸的设计、模型的制作、样车的设计等,然后在此基础上进行汽车的批量性生产,制造的环节都是息息相关的,每一个环节都是在前一个环节的基础上进行的,如果前面的某一个环节的设计出现了问题,那么整个项目都会出现问题。而数据库的设计在整个系统的设计中就处于这样一个前端的地位,其设计的好坏对于整个系统的性能有着直接的影响,因此应该对其进行足够的重视。

    4设计习惯养成

    要想将数据库设计好从而保证系统的正常运行,应该将上面的问题进行解决,保证设计人员有着较好的设计习惯。因此首先应该转变设计人员的观念。目前很多的计算机专业的学生以及老师在实际的设计过程中没有踏实肯干的精神,缺少务实的作风,并且很多设计者其实并没有实际的设计经验,因此在设计的过程中很容易出现问题,有一些老师由于设计经验的缺乏也难以给学生一定的指导,这样就加大了设计困难程度。而且,学生缺乏学习的动力,在学习之前学生就对学习的课程进行了分类,功利心太强导致难以真正的投入学生,这对于数据库的设计人员来说是很不利的,基础知识的缺乏很容易造成一些不必要的问题。因此应该对于这些设计人员从学生时代就开始进行教育,使其转变思想,能够养成良好的设计习惯。并且,有一些设计人员设计的数据库乍一看没有问题但是在实际运行的时候存在着各种各样的问题,这主要是由于设计人员缺乏设计经验,没有对于大型系统的开发经历,因此设计的数据库难以满足实际的需求。因此应该加强对于设计人员的动手能力的培养,使其多参与一些系统设计,一直停留在模拟系统的设计阶段是难以真正的认识到数据库的设计的重要意义以及学习到真正的知识的。

    5数据库设计

    5.1命名原则

    程序员在对数据库进行设计的过程中,需要考虑到很多方面的因素,要具备整体性的意识,从用户的实际需求出来进行数据库的设计,这样不但能够避免数据库的资源的浪费,而且还能够节省很多人力以及物力。所以,数据库的水应该在一个相对稳定的范围内进行,致力于设计出一个最佳的数据存储系统,在了解用户的需求的基础上针对用户的实际需求设计出最佳的设计方案,将用户的需求存储在数据库中去,并对数据进行处理。在数据库设计之前要对设计的整个系统有一个深入的了解,这样才能够设计出合适的满足需求的数据库。数据库中存储着很多数据表,这些数据表是数据库中各种数据的对象,每一个表可以有很多行以及很多列,其中行数据是唯一的,而列表示的则是表中记录的某个数据域,因此对于表的命名应该注意,应该保证表的命名一目了然,这样在使用数据库的时候能够更方便对数据库进行维护,对于数据库的用户的权限分配,即只能允许具有访问控制权限的用户对数据进行访问也会变得更加容易。

    5.2数据表字段

    在对数据表进行命名以后,就需要进行对数据表中字段的设计,应该考虑到字段的类型和长度。通常情况下,数据表的字段应该按照用户的需求来使用字段最小的数据类型来进行设计,例如在性别只有男和女的时候,应该将其设计成int类型的字段,其中可以使用0盒1分别代表男女这两种性别,这样就能够达到尽量的节省系统的空间的目的。虽然目前来看,市场上面的硬盘的价格逐渐的降低,其容量也逐渐的增大,但是如果对于数据库的设计不够合理的话,在数据量逐渐增加的情况下,其占用的内存也会逐渐的增加,从而数据库的整体效率会因此而降低,这样用户在对数据进行浏览的时候会大大的延长其应该有的时间。

    5.3数据表设计

    在用户的需求不同的情况下,数据库的设计也应该是完全不同的,也就是说数据库的设计应该是根据用户的实际需求而做出一定的改变的。因此,在对数据库进行设计的过程中,首先应该对用户的实际需求进行分析,然后以此为基础进行数据库的设计,设计的数据库应该满足系统的性能并且具有扩展性的特点,在对数据表进行创建的过程中,应该尽量的把数据存储在数据库的不同的表中,并且同時建立相应的数据字典,这样就能够保证用户查找数据的便捷性。

    6结论

    数据库的设计对于系统的设计有着至关重要的作用,整个数据库设计的好坏会直接的影响到系统的性能。本文首先介绍了数据库的基本概念,然后在此基础上介绍了数据库设计的重要性,并且对于目前存在的问题进行了分析,最后给出了设计需要注意的问题。

    参考文献

    [1] 那勇,浅谈数据库设计在网站开发中的应用[J].吉林广播电视大学学报,2015,(03):93-94.

    [2] 潘博.计算机软件数据库设计的重要性以及原则研究[J].计算机光盘软件与应用,2013,(08):291-292.

    [3] 伞颖,高辉.浅谈数据库设计在系统设计中的重要性[J].中国校外教育,2013,(24):168.

    [4] 邹琼.浅谈数据库设计中范式的应用[J].湖北经济学院学报(人文社会科学版),2011,(11):170-171.

    [5] 高月秋,浅谈数据库信息管理系统的逻辑架构与功能设计[J].中小企业管理与科技(上旬刊),2010,(05):244-245.

    [6] 常玉慧,浅谈数据库主键设计的原则[J].电脑知识与技术,2009,(36):10176-10177.

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  • 数据库设计的重要性

    千次阅读 2019-10-04 00:45:00
    一、设计数据库的必要 1. 为什么要设计数据库 当数据库比较复杂(如数据量大,表较多,业务关系复杂)时,我们需要先设计数据库, 因为: 良好的数据库设计: 节省数据的存储空间 能够保证...

    一、设计数据库的必要性

     

    1. 1.   为什么要设计数据库

     

     

    当数据库比较复杂(如数据量大,表较多,业务关系复杂)时,我们需要先设计数据库,

    因为:

    • 良好的数据库设计:
      • 节省数据的存储空间
      • 能够保证数据的完整性
      • 方便进行数据库应用系统的开

     

    • 糟糕的数据库设计:
      • 数据冗余、存储空间浪费
      • 数据更新和插入的异常

     

    二、软件项目开发周期中的数据库开发

     

     

     

     

    1. 1.   数据库生命周期

    数据库的生命周期主要分为四个阶段:

    1. 1.  需求分析阶段:(此阶段在软件项目开发周期中的需求分析阶段进行)这个阶段主要是收集并分析用户的业务和数据处理需求
    • 收集信息(我们需要与数据的创造者和使用者进行访谈。对访谈获得的信息进行整理、分析,并撰写正式的需求文档。需求文档中需包含:需要处理的数据;数据的自然关系;数据库实现的硬件环境、软件平台等;)
    • 标识对象
    • 标识每个对象的属性
    • 标识对象之间的关系

     

    1. 2.  逻辑设计阶段:(此阶段在软件项目开发周期中的概要设计和详细设计阶段进行)

    使用ER或UML建模技术,创建概念数据模型图,展示所有数据以及数据间关系。最终概念数据模型必须被转化为范式化的表。

    1. a.    绘制E-R图
    2. b.    将E-R图转换为表格
    3. c.    应用三大范式规范化表格

     

    1. 3.  物理设计阶段

    根据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施,对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构(包括文件类型、索引结构和数据的存放次序与位逻辑等)、存取方法和存取路径等。这一步设计的结果就是所谓“物理数据库”。

     

    1. a.    数据库物理设计的目标是尽可能优化性能。
    2. b.    物理设计阶段,表结构可能需要进行重构来满足性能上的需求,这被称为反范式化。
    3. c.    反范式化的步骤包括:
      1.                                                           I.         辨别关键性流程,如频繁运行、大容量、高优先级的处理操作
      2.                                                         II.         通过增加冗余来提高关键性流程的性能
      3.                                                        III.        评估所造成的代价(对查询、修改、存储的影响)和可能损失的数据一致性

     

    1. d.  实现维护阶段
      1.                                                I.        当设计完成之后,使用数据库管理系统(DBMS)中的数据定义语言(DDL)来创建数据结构。
      2.                                              II.        数据库创建完成后,应用程序或用户可以使用数据操作语言(DML)来使用(查询、修改等)该数据库。
      3.                                             III.        一旦数据库开始运行,就需要对其性能进行监视。当数据库性能无法满足要求或用户提出新的功能需求时,就需要对该数据库进行再设计与修改。这形成了一个循环:监视 –> 再设计 –>  修改 –> 监视…。

     

     

    三、数据库设计实现步骤

    1. a.   需求分析阶段
      1.                  I.          收集信息

    与该系统有关人员进行交流、坐谈,充分理解数据库需要完成的任务

     

     

     

     

    1. b.     标识对象(实体-Entity

    标识数据库要管理的关键对象或实体

     

     

     

     

     

    1. 3.      标识每个实体的属性(Attribute

     

     

     

     

     

    1. 4.      标识对象之间的关系(Relationship

     

     

     

     

     

    1. 2.   逻辑设计阶段
      1.             1.        绘制E-R图

    实体关系图(Entity Relationship Diagram),是指提供了表示实体型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。

     

    ER模型中的基本元素

    基本的ER模型包含三类元素:实体、关系、属性

     

     

     

     

    元素说明:

     

    1. 1.  实体(Entities)实体是首要的数据对象,常用于表示一个人、地方、某样事物或某个事件。一般名称单词的首字母大写。

    辨别强实体与弱实体:

    • 在现实世界中,有时某些实体对于另一些实体有很强的依赖关系,即一个实体的存在必须以另一实体的存在为前提。前者就称为“弱实体”,后者称为“强实体”。比如在人事管理系统中,职工子女的信息就是以职工的存在为前提的,子女实体是弱实体,子女与职工的联系是一种依赖联系。
    • 强实体内部有唯一的标识符。
    • 弱实体(weak entities)的标识符来自于一个或多个其它强实体。弱实体用双线长方形框表示,依赖于强实体而存在。

     

    1. 2.  关系(Relationships)关系表示一个或多个实体之间的联系。关系依赖于实体,一般没有物理概念上的存在。

    关系最常用来表示实体之间,联系可分为以下 3 种类型:

    1. 一对一联系(1 ∶1) :例如,一个部门有一个经理,而每个经理只在一个部门任职,则部门与经理的联系是一对一的。
    2.  一对多联系(1 ∶N) :例如,部门与员工之间存在一对多的联系“所属”,即每个部门可以有多个员工,但是每个员工只能隶属一个部门
    3.  多对多联系(M ∶N) :例如,学生与课程间的联系(“学 ”)是多对多的,即一个学生可以学多门课程,而每门课程可以有多个学生来学。联系也可能有属性。例如,学生“ 学” 某门课程所取得的成绩,既不是学生的属性也不是课程的属性。由于“ 成绩” 既依赖于某名特定的学生又依赖于某门特定的课程,所以它是学生与课程之间的联系“ 学”的属性。

     

               关系的构图是一个菱形,关系的名称一般为动词。

     

    1. 3.  属性(Attributes)属性为实体提供详细的描述信息。一个特定实体的某个属性被称为属性值。Employee实体的属性可能有:emp-id, emp-name, emp-address, phone-no……。属性一般以椭圆形表示,并与描述的实体连接。

    属性可被分为两类

    1. a.    标识符(identifiers):Identifiers可以唯一标识实体的一个实例(key),可以由多个属性组成。ER图中通过在属性名下加上下划线来标识。
    2. b.    描述符(descriptors):多值属性(multivalued attributes)用两条线与实体连接,eg:hobbies属性(一个人可能有多个hobby,如reading,movies…)。复合属性(Complex attributes)本身还有其它属性。

     

     

     

     

    1. 1.  绘制实体对象及关系

     

     

     

     

    1. 2.  确定表之间的关系,完成E-R图

     

     

     

     

     

     

     

     

    1. 2.    将E-R图转换为表
    • 具体做法
    1.              1.     实体类型的转换
      1. a.    将每个实体类型转换成一个关系模式。
      2. b.    实体的属性即为关系模式的属性。
      3. c.    实体标识符即为关系模式的主键。

    标识每个表的主键列,需要注意的是:没有主键的表添加ID编号列,它没有实际含义,用于做主键或外键,例如用户表中的“UID”列,版块表中添加“SID”列,发贴表和跟贴表中的“TID”列

     

    注意:《database system concepts》里面提到主键的定义是表中唯一的标识,“应该选择从不变化或极少变化的属性”

    否则,建议大家根据实际情况使用没有意义的逻辑主键

     

    在表之间建立主外键,体现实体之间的映射关系

     

     

     

     

    • 实体间关系的转换

     

    1. a.    对于二元联系,按各种情况处理,如下面所示。

    二元关系

    ER图

    转换成的关系

    联系的处理

    主键

    外键

    1:1

     

    (2个关系)

    模式A

    模式B

    (有两种)

    处理方式1:把模式B的主键,联系的属性加入模式A

    处理方式2:把模式A的主键,联系的属性加入模式B

    (略)

    (依据联系的处理方式)

    方式1: 模式B的主键为模式A外键 

    方式2:表A的主键为表B的外键

    1:N

     

    (2个关系)

    模式A

    模式B

    把模式A的主键,联系的属性加入模式B

    (略)

    模式A的主键为模式B的外键

    M:N

     

    (3个关系)

    模式A

    模式B

    模式A-B

    联系类型转换成关系模式A-B;

    模式A-B的属性:

    (a)联系的属性

    (b)两端实体类型的主键

    两端实体类型的主键一起构成模式A-B主键

    两端实体类型的主键分别为模式A-B的外键

     

     

     

     

    转换步骤:

     

    (1)把三个实体类型转换成三个模式:

     ①系(系编号,系名,电话)

     ②教师(教工号,姓名,性别,职称)

     ③课程(课程号,课程名,学分)

     

    (2)对于1:1联系“主管”,可以在“系”模式中加入教工号(教工号为外键)。

     ①系(系编号,系名,电话,主管人的教工号)

         对于1:N联系“聘用”,可以在“教师”模式中加入系编号和聘期两个属性(系编号为外键)

     ②教师(教工号,姓名,性别,职称,系编号,聘期)

     

    (3)第三步:对于M:N联系“任教”,则生成一个新的关系模式:

    ①任教(教工号,课程号,教材)

     

    (4)第四步:转换成以下模式:

     

    关系模型

    主键

    外键

    系(系编号,系名,电话,主管人的教工号)

    系号

    主管人教工号

    教师(教工号,姓名,性别,职称,系编号,聘期)

    教工号

    系编号

    课程(课程号,课程名,学分)

    课程号

     

    任教(教工号,课程号,学分)

    教工号,课程号

    教工号,课程号

     

    1. b.    一元联系类型的转换

    和二元联系类型的转换类似。

     

    职工之间存在上下级联系,即1:N联系

     

     

      可以转换成以下模式:

     

    关系模型

    主键

    职工(工号,姓名,年龄,性别,经理工号)

    工号

     

     

    工厂的零件之间存在着组合关系(M:N联系)

     

     ①零件(零件号,零件名,规格)

     ②组成(零件号,子零件号,数量)

     

     

     可以转换成以下模式:

     

    关系模型

    主键

    零件(零件号,零件名,规格)

    零件号

    组成(零件号,子零件号,数量)

    零件号,子零件号

     

    1. c.    三元联系类型转换

    (1)若实体间联系是1:1:1,可以在三个实体类型转换成的三个关系模式中任意一个关系模式的属性中加入另两个关系模式的键(作为外键)和联系类型的属性。

    (2)若实体间联系是1:1:N,则在N端实体类型转换成的关系模式中加入两个1端实体类型的键(作为外键)和联系类型的属性。

    (3)若实体间联系是1:M:N,则将联系类型也转换成关系模式,其属性为M端和N端实体类型的键(作为外键)加上联系类型的属性,而键为M端和N端实体键的组合。

    (4)若实体间联系是M:N:P,则将联系类型也转换成关系模式,其属性为三端实体类型的键(作为外键)加上联系类型的属性,而键为三端实体键的组合。

     

     

    三元联系的ER图

     

     1:1:1关系                                技术员在项目中使用手册的关系

     

     

     

     

      说明:

     

    •  一名技术主管对于每一个项目使用一本说明手册
    • 一本说明手册对于每一个项目属于一名技术主管
    • 一个项目有一个技术主管一本说明书

     

     

    可以转换成以下模式:

     

    关系模型

    主键

    Technician(TechnicianID,TechnicianName)

    TechnicianID

    Notebook(NotebookID,NotebookName)

    NotebookID

    Project(ProjectID,ProjectName,NotebookID,TechnicianID)

    ProjectID

     

     

     

    1:N:M           经理管理项目与工程师的关系

     

     

    说明:

    • 一名经理手下的一名工程师可能参与多个项目
    • 一名经理管理的一个项目可能会有多名工程师
    • 做某一个项目的一名工程师只会有一名经理

     

    可以转换成以下模式:

     

    关系模型

    主键

    Engineer(EngineerID,EngineerName)

    EngineerID

    Manager(ManagerID,ManagerName)

    ManagerID

    Project(ProjectID,ProjectName)

    ProjectID

    Manages(EngineerID,ProjectID,ManagerID)

    EngineerID,ProjectID

     

     

     

     

     

       可以转换成以下模式:

     

    关系模型

    主键

           仓库(仓库号,仓库名名,地址)

    仓库号

            商店(商店号,商店名)

    商店号

            商品(商品号,商品名)

    商品号

             进货(商店号,商品号,仓库号,日期,数量)

    商店号,商品号,仓库号

     

     

     

     

    • 规范化关系模型表格

    仅有好的RDBMS并不足以避免数据冗余,必须在数据库的设计中创建好的表结构

    范式是具有最小冗余的表结构。这些范式是:

    1. a.    第一范式(1st NF -First  Normal Fromate)
    2. b.    第二范式(2nd NF-Second  Normal Fromate)
    3. c.    第三范式(3rd NF- Third  Normal Fromate)

     

     

    1. 1.  第一范式 (lNF)
    •  第一范式的目标是确保每列的原子性
    • 如果每列都是不可再分的最小数据单元(也称为最小的原子单元),则满足第一范式(1NF)

     

     

     

     

     

     

    1. 2.  第二范式(2NF
    • 所谓第二范式,首先要求满足第一范式,并且除了主键以外的其他列,都依赖与该主键,则满足第二范式(2NF)
    • 第二范式要求每个表只描述一件事情

     

     

     

    例如:

     

     

     

     

     

     

      表关系虽满足lNF,但不满足2NF,

     

       原因:因为它的非主属性不完全依赖于由教师代码和课题代码组成的主关键字。

     

                                              姓名,职称             部分依赖于              教师代码

                                             研究课题名称          部分依赖于              研究课题号

     

     

     

      导致问题

    这种关系会引起数据冗余

    更新异常,当要插入新的研究课题数据时,往往缺少相应的教师代码,以致无法插入

    当删除某位教师的信息时,常会引起丢失有关研究课题信息。

     

      解决办法

    将一个非2NF的关系模式分解为多个2NF的关系模式。

     

     

     

     

    表被分解为如下三个关系:

     

     

    ·教师表:教师代码、姓名、职称;

    ·课题表:研究课题号、研究课题名;

    ·教师与课题表:教师代码、研究课题号。

     

     

    这些关系都符合2NF要求。

     

          

     

     

     

     

    1. 3.  第三范式(3NF

    如果一个关系满足2NF,并且除了主键以外的其他列都不传递依赖于主键列,则满足第三范式(3NF)

     

    例如:

     

     

     

    表产品关系属第二范式,但不是第三范式。

     

    原因:由于生产厂名依赖于产品代码 (产品代码惟一确定该产品的生产厂家),生产厂地址又依赖于厂名,因而,生产厂地址传递依赖于产品代码。

    导致问题:

    存在数据冗余

    更新异常问题

    当删除一个产品记录时,可能造成所连带的唯一一条生产厂商信息连带删除掉,造成数据丢失。

     

       解决办法:

    消除传递依赖关系的办法,是将原关系分解:

     

     产品表:产品代码、产品名、生产厂名;

    生产厂表 :生产厂名、生产厂地址。

     

    3NF消除了插入、删除异常及数据冗余、修改复杂等问题,已经是比较规范的关系

     

     

     

     

     

     

    1. 4.    规范化和性能

    范式可以避免数据冗余,减少数据库的空间,减轻维护数据完整性的麻烦,但是操作难,因为需要联系多个表才能得到所需要数据,而且越高范式性能就会越差。要权衡是否使用更高范式是比较麻烦。

     

    为满足某种商业目标,数据库性能比规范化数据库更重要

    通过在给定的表中添加额外的字段,以大量减少需要从中搜索信息所需的时间

    通过在给定的表中插入计算列(如成绩总分),以方便查询

    进行规范化的同时,还需要综合考虑数据库的性能。

     

     

     

     

     

    1. 5.    案例

    假设某建筑公司要设计一个数据库。公司的业务规

    则概括说明如下:

    • 公司承担多个工程项目,每一项工程有:工程号、工程名称、施工人员等
    • 公司有多名职工,每一名职工有:职工号、姓名、性别、职务(工程师、技术员)等
    • 公司按照工时和小时工资率支付工资,小时工资率由职工的职务决定(例如,技术员的小时工资率与工程师不同)
    • 公司定期制定一个工资报表和项目工时表,如图

    工资报表

    工程号

    工程名称

    职工号

    姓名

    职务

    小时工资率

    工时

    实发工资

    A1

    花园大厦

    1001

    齐光明

    工程师

    65

    13

    845.00

     

     

    1002

    李思岐

    技术员

    60

    16

    960.00

     

     

    1004

    葛宇宏

    律师

    60

    19

    1140.00

     

     

     

    小计

     

     

     

    2945.00

    A2

    立交桥

    1001

    齐光明

    工程师

    65

    15

    975.00

     

     

    1003

    鞠明亮

    工人

    55

    17

    935.00

     

     

     

    小计

     

     

     

    1910.00

    A3

    临江饭店

    1002

    李思岐

    技术员

    60

    18

    1080.00

     

     

    1004

    葛宇洪

    技术员

    60

    14

    840.00

     

     

     

    小计

     

     

     

    1920.00

     

     

    项目工时表

    工程号

    工程名称

    职工号

    姓名

    职务

    小时工资率

    工时

    A1

    花园大厦

    1001

    齐光明

    工程师

    65

    13

    A1

    花园大厦

    1002

    李思岐

    技术员

    60

    16

    A1

    花园大厦

    1001

    齐光明

    工程师

    65

    13

    A1

    花园大厦

    1003

    鞠明亮

    工人

    55

    17

    A3

    临江饭店

    1002

    李思岐

    技术员

    60

    18

    A3

    临江饭店

    1004

    葛宇洪

    技术员

    60

    14

     

    表中包含大量的冗余,可能会导致数据异常:

    • 更新异常------------   例如,修改职工号=1001的职务,则必须修改所有职工号=1001的行
    • 添加异常------------  若要增加一个新的职工时,首先必须给这名职工分配一个工程。或者为了添加一名新职工的数据,先给这名职工分配一个虚拟的工程。(因为主关键字不能为空)
    • 删除异常------------ 例如,1001号职工要辞职,则必须删除所有职工号=1001的数据行。这样的删除操作,很可能丢失了其它有用的数据

    采用这种方法设计表的结构,虽然很容易产生工资报表,但是每当一名职工分配一个工程时,都要重复输入大量的数据。这种重复的输入操作,很可能导致数据的不一致性。

     

     

    应用规范化设计

    一张表描述了多件事情,如图

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    三、总结

    • 数据库设计必要性
    • 数据库在软件开发中的生命周期及各阶段任务
    • 数据库设计步骤
    1.             1.        在需求分析阶段,设计数据库的一般步骤为:
      1. 1.  收集信息
      2. 2.  标识对象
      3. 3.  标识每个对象的属性
      4. 4.  标识对象之间的关系
      5.             2.        在概要设计阶段和详细设计阶段,设计数据库的步骤为:
        1. 1.  绘制E-R图
        2. 2.  将E-R图转换为表格
        3. 3.  应用三大范式规范化表格
      6.             3.        为了设计结构良好的数据库,需要遵守一些专门的规则,称为数据库的设计范式 。
        1. 1.  第一范式(1NF)的目标:确保每列的原子性。
        2. 2.  第二范式(2NF)的目标:确保表中的每列,都和主键相关
        3. 3.  第三范式(3NF)的目标:确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关
      7.             4.        规范化和性能

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/jxgzCHforever/p/8473641.html

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