一、选择题
 
1、在数据库设计中，用E-R图来描述信息结构但不涉及信息在计算机中的表示，它是数据库设计的     阶段。
 
A．需求分析 B．概念设计 C．逻辑设计 D．物理设计    
 
【答案：】B
 
2、在关系数据库设计中，设计关系模式是    的任务。
 
A．需求分析阶段 B．概念设计阶段 C．逻辑设计阶段 D．物理设计阶段  
 
【答案：】C
 
3、数据库物理设计完成后，进入数据库实施阶段，下列各项中不属于实施阶段的工作是    。
 
A．建立库结构 B．扩充功能 C．加载数据 D．系统调试      
 
【答案：】B
 
4、在数据库的概念设计中，最常用的数据模型是    。
 
A．形象模型 B．物理模型 C．逻辑模型 D．实体联系模型     
 
【答案：】D
 
5、从E-R模型关系向关系模型转换时，一个M∶N联系转换为关系模型时，该关系模式的关键字是    。
 
A．M端实体的关键字  B．N端实体的关键字 C．M端实体关键字与N端实体关键字组合 D．重新选取其他属性 
 
【答案：】C
 
6、当局部E-R图合并成全局E-R图时可能出现冲突，不属于合并冲突的是   。
 
A．属性冲突 B．语法冲突 C．结构冲突 D．命名冲突      
 
【答案：】B
 
7、概念模型独立于      。
 
A．E-R模型 B．硬件设备和DBMS C．操作系统和DBMS D．DBMS    
 
【答案：】B
 
8、数据流程图（DFD）是用于描述结构化方法中    阶段的工具。
 
A．可行性分析 B．详细设计 C．需求分析 D．程序编码
 
【答案：】C
 
9、下图所示的E-R图转换成关系模型，可以转换为    关系模式。
 
A．1个 B．2个  C．3个   D．4个
 
【答案：】C
 
 
二、填空题
 
1、数据库设计的几个步骤是            。
 
【答案：】需求分析，概念设计，逻辑设计，物理设计，系统实施，系统运行和维护
 
2、“为哪些表，在哪些字段上，建立什么样的索引”这一设计内容应该属于数据库   设计阶段。
 
【答案：】物理
 
3、在数据库设计中，把数据需求写成文档，它是各类数据描述的集合，包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和数据加工过程等的描述，通常称为   。
 
【答案：】数据字典
 
4、在设计分E-R图时，由于各个子系统分别有不同的应用，而且往往是由不同的设计人员设计的，所以各个分E-R图之间难免有不一致的地方，这些冲突主要有 ① 、 ② 和  ③ 三类。
 
【答案：】①属性冲突 ②命名冲突 ③结构冲突
 
三、简答题
 
数据库设计一般分为哪几个阶段，每个阶段的主要任务是什么？
 
解答：（1）数据库设计分为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。
 
（2）各阶段任务如下：①需求分析：准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）。②概念结构设计：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。③逻辑结构设计：将概念结构转换为某个 DBMS 所支持的数据模型，并对其进行优化。④数据库物理设计：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）。⑤数据库实施：设计人员运用 DBMS 提供的数据语言、工具及宿主语言，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，并进行试运行。 ⑥数据库运行和维护：在数据库系统运行过程中对其进行评价、调整与修改。
 
一、假设教学管理规定：
 
①一个学生可选修多门课，一门课有若干学生选修；
 
②一个教师可讲授多门课，一门课只有一个教师讲授；
 
③一个学生选修一门课，仅有一个成绩。
 
学生的属性有学号、学生姓名；教师的属性有教师编号，教师姓名；课程的属性有课程号、课程名。
 
要求：根据上述语义画出ER图，要求在图中画出实体的属性并注明联系的类型；
 
 
 
 
 
解答：
 
 
 
 
 
 
 
 
二、某企业集团有若干工厂，每个工厂生产多种产品，且每一种产品可以在多个工厂生产，每个工厂按照固定的计划数量生产产品；每个工厂聘用多名职工，且每名职工只能在一个工厂工作，工厂聘用职工有聘期和工资。工厂的属性有工厂编号、厂名、地址，产品的属性有产品编号、产品名、规格，职工的属性有职工号、姓名。
 
（1）根据上述语义画出E-R图；
 
（2）将该E-R模型转换为关系模型； （要求：1:1和1:n的联系进行合并）
 
（3）指出转换结果中每个关系模式的主码和外码。
 
答案：
 
（1）本题的E-R图如下图所示。
 
 
 
 
 
 
 
（2）转化后的关系模式如下：
 
工厂（工厂编号，厂名，地址）
 
       产品（产品编号，产品名，规格）
 
         职工（职工号，姓名，工厂编号，聘期，工资）
 
         生产（工厂编号，产品编号，计划数量）
 
    （3）每个关系模式的主码、外码如下：
 
       工厂：主码是工厂编号，无外码；
 
         产品：主码是产品编号，无外码；
 
         职工：主码职工号，外码是工厂编号；
 
         生产：主码是（工厂编号，产品编号），
 
               外码是工厂编号、产品编号。

 
 
 
  
数据库设计的基本步骤
 
  
按照规范设计的方法，考虑数据库及其应用系统开发全过程，将数据库设计分为以下6个阶段
 
  
1.需求分析
 
  
2.概念结构设计
 
  
3.逻辑结构设计
 
  
4.物理结构设计
 
  
5.数据库实施
 
  
6.数据库的运行和维护
 
  
 
 
  
 
  
数据库设计通常分为6个阶段1（需求分析：分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求；2概念结构设计：主要采用E-R模型进行设计，包括画E-R图；3逻辑结构设计：通过将E-R图转换成表，实现从E-R模型到关系模型的转换；4数据库物理设计：主要是为所设计的数据库选择合适的存储结构和存取路径；5数据库的实施：包括编程、测试和试运行；6数据库运行与维护：系统的运行与数据库的日常维护。）,主要讨论其中的第3个阶段,即逻辑设计。
 
  
 
  
 
  

 
 
  
在数据库设计过程中，需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行，逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。
 
  
 
 
  
1.需求分析阶段（常用自顶向下）
 
  
      进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，也是最困难，最耗时的一步。需求分析是否做得充分和准确，决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。需求分析做的不好，会导致整个数据库设计返工重做。
 
  
      需求分析的任务，是通过详细调查现实世界要处理的对象，充分了解原系统工作概况，明确用户的各种需求，然后在此基础上确定新的系统功能，新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变，不仅仅能够按当前应用需求来设计。
 
  
     调查的重点是，数据与处理。达到信息要求，处理要求，安全性和完整性要求。
 
  
     分析方法常用SA(Structured  Analysis) 结构化分析方法，SA方法从最上层的系统组织结构入手，采用自顶向下，逐层分解的方式分析系统。
 
  
      数据流图表达了数据和处理过程的关系，在SA方法中，处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。在处理功能逐步分解的同事，系统中的数据也逐级分解，形成若干层次的数据流图。系统中的数据则借助数据字典（data dictionary，DD）来描述。数据字典是系统中各类数据描述的集合，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5个阶段。
 
  
 
 
  
2.概念结构设计阶段（常用自底向上）
 
  
       概念结构设计是整个数据库设计的关键，它通过对用户需求进行综合，归纳与抽象，形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。
 
  
      设计概念结构通常有四类方法：
 
  
自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架，再逐步细化。
自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构，然后再将他们集成起来，得到全局概念结构。
逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩张，以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构，直至总体概念结构。
混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。
 
  
 
 
  
3.逻辑结构设计阶段（E-R图）
 
  
      逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并将进行优化。
 
  
       在这阶段，E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。
 
  
       各分E-R图之间的冲突主要有三类：属性冲突，命名冲突，和结构冲突。
 
  
       E-R图向关系模型的转换，要解决的问题是如何将实体性和实体间的联系转换为关系模式，如何确定这些关系模式的属性和码。
 
  
 
 
  
4.物理设计阶段
 
  
       物理设计是为逻辑数据结构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）。
 
  
       首先要对运行的事务详细分析，获得选择物理数据库设计所需要的参数，其次，要充分了解所用的RDBMS的内部特征，特别是系统提供的存取方法和存储结构。
 
  
        常用的存取方法有三类：1.索引方法，目前主要是B+树索引方法。2.聚簇方法（Clustering）方法。3.是HASH方法。
 
  
 
 
  
5.数据库实施阶段
 
  
      数据库实施阶段，设计人员运营DBMS提供的数据库语言（如sql）及其宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制和调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。
 
  
 
 
  
6.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，修改。
 
  

 
 
 
 
 
数据库设计5步骤
 Five Steps to design the Database
 
 
 
 
 
 
1.确定entities及relationships
 
a)    明确宏观行为。数据库是用来做什么的？比如，管理雇员的信息。
 
b)    确定entities。对于一系列的行为，确定所管理信息所涉及到的主题范围。这将变成table。比如，雇用员工，指定具体部门，确定技能等级。
 
c)    确定relationships。分析行为，确定tables之间有何种关系。比如，部门与雇员之间存在一种关系。给这种关系命名。
 
d)    细化行为。从宏观行为开始，现在仔细检查这些行为，看有哪些行为能转为微观行为。比如，管理雇员的信息可细化为：
 
·         增加新员工
 
·         修改存在员工信息
 
·         删除调走的员工
 
e)    确定业务规则。分析业务规则，确定你要采取哪种。比如，可能有这样一种规则，一个部门有且只能有一个部门领导。这些规则将被设计到数据库的结构中。
 
 
 
====================================================================
 范例：
 ACME是一个小公司，在5个地方都设有办事处。当前，有75名员工。公司准备快速扩大规模，划分了9个部门，每个部门都有其领导。
 为有助于寻求新的员工，人事部门规划了68种技能，为将来人事管理作好准备。员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。
 

 定义宏观行为
 一些ACME公司的宏观行为包括：
 ● 招聘员工
 ● 解雇员工
 ● 管理员工个人信息
 ● 管理公司所需的技能信息
 ● 管理哪位员工有哪些技能
 ● 管理部门信息
 ● 管理办事处信息
 确定entities及relationships
 我们可以确定要存放信息的主题领域(表)及其关系，并创建一个基于宏观行为及描述的图表。
 我们用方框来代表table，用菱形代表relationship。我们可以确定哪些relationship是一对多，一对一，及多对多。
 这是一个E-R草图，以后会细化。
 
 
 
 
 
 

 细化宏观行为
 以下微观行为基于上面宏观行为而形成：
 ● 增加或删除一个员工
 ● 增加或删除一个办事处
 ● 列出一个部门中的所有员工
 ● 增加一项技能
 ● 增加一个员工的一项技能
 ● 确定一个员工的技能
 ● 确定一个员工每项技能的等级
 ● 确定所有拥有相同等级的某项技能的员工
 ● 修改员工的技能等级
 
 这些微观行为可用来确定需要哪些table或relationship。
 
 确定业务规则
 业务规则常用于确定一对多，一对一，及多对多关系。
 相关的业务规则可能有：
 ● 现在有5个办事处；最多允许扩展到10个。
 ● 员工可以改变部门或办事处
 ● 每个部门有一个部门领导
 ● 每个办事处至多有3个电话号码
 ● 每个电话号码有一个或多个扩展
 ● 员工被招进时，每一种技能的专业等级都被确定。
 ● 每位员工拥有3到20个技能
 ● 某位员工可能被安排在一个办事处，也可能不安排办事处。
 
 
2.确定所需数据
 
要确定所需数据：
 
a)    确定支持数据
 
b)    列出所要跟踪的所有数据。描述table(主题)的数据回答这些问题：谁，什么，哪里，何时，以及为什么
 
c)    为每个table建立数据
 
d)    列出每个table目前看起来合适的可用数据
 
e)    为每个relationship设置数据
 
f)    如果有，为每个relationship列出适用的数据
 
 
 
确定支持数据
 
 你所确定的支持数据将会成为table中的字段名。比如，下列数据将适用于表Employee，表Skill，表Expert In。
 
 
 
 
Employee
 
 
Skill
 
 
Expert In
 
 
ID
 
 
ID
 
 
Level
 
 
Last Name
 
 
Name
 
 
Date acquired
 
 
First Name
 
 
Description
 
 
 
 
 
Department
 
 
 
 
 
 
 
 
Office
 
 
 
 
 
 
 
 
Address
 
 
 
 
 
 
 
 

 如果将这些数据画成图表，就像：
 
 
 
 


 
需要注意：

 
● 
在确定支持数据时，请一定要参考你之前所确定的宏观行为，以清楚如何利用这些数据。

 
● 
比如，如果你知道你需要所有员工的按姓氏排序的列表，确保你将支持数据分解为名字与姓氏，这比简单地提供一个名字会更好。

 
● 
你所选择的名称最好保持一致性。这将更易于维护数据库，也更易于阅读所输出的报表。

 
● 
比如，如果你在某些地方用了一个缩写名称Emp_status，你就不应该在另外一个地方使用全名(Empolyee_ID)。相反，这些名称应当是Emp_status及Emp_id。

 
● 
数据是否与正确的table相对应无关紧要，你可以根据自己的喜好来定。在下节中，你会通过测试对此作出判断。 
3.标准化数据
 
标准化是你用以消除数据冗余及确保数据与正确的table或relationship相关联的一系列测试。共有5个测试。本节中，我们将讨论经常使用的3个。
 关于标准化测试的更多信息，请参考有关数据库设计的书籍。
 
 标准化格式
 标准化格式是标准化数据的常用测试方式。你的数据通过第一遍测试后，就被认为是达到第一标准化格式；通过第二遍测试，达到第二标准化格式；通过第三遍测试，达到第三标准化格式。
 
 如何标准格式：
 1． 列出数据
 2． 为每个表确定至少一个键。每个表必须有一个主键。
 3． 确定relationships的键。relationships的键是连接两个表的键。
 4． 检查支持数据列表中的计算数据。计算数据通常不保存在数据库中。
 5． 将数据放在第一遍的标准化格式中：
 6． 从tables及relationships除去重复的数据。
 7． 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
 8． 将数据放在第二遍的标准化格式中：
 9． 用多于一个以上的键确定tables及relationships。
 10． 除去只依赖于键一部分的数据。
 11． 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
 12． 将数据放在第三遍的标准化格式中：
 13． 除去那些依赖于tables或relationships中其他数据，并且不是键的数据。
 14． 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
 
 数据与键
 在你开始标准化（测试数据）前，简单地列出数据，并为每张表确定一个唯一的主键。这个键可以由一个字段或几个字段（连锁键）组成。
 
 主键是一张表中唯一区分各行的一组字段。Employee表的主键是Employee ID字段。Works In relationship中的主键包括Office Code及Employee ID字段。给数据库中每一relationship给出一个键，从其所连接的每一个table中抽取其键产生。
 
 
RelationShip
 
 
Key
 
 
Office
 
 
*Office code
 
 
 
 
 
Office address
 
 
 
 
 
Phone number
 
 
Works in
 
 
*Office code
 
 
 
 
 
*Employee ID
 
 
Department
 
 
*Department ID
 
 
 
 
 
Department name
 
 
Heads
 
 
*Department ID
 
 
 
 
 
*Employee ID
 
 
Assoc with
 
 
*Department ID
 
 
 
 
 
*EmployeeID
 
 
Skill
 
 
*Skill ID
 
 
 
 
 
Skill name
 
 
 
 
 
Skill description
 
 
Expert In
 
 
*Skill ID
 
 
 
 
 
*Employee ID
 
 
 
 
 
Skill level
 
 
 
 
 
Date acquired
 
 
Employee
 
 
*Employee ID
 
 
 
 
 
Last Name
 
 
 
 
 
First Name
 
 
 
 
 
Social security number
 
 
 
 
 
Employee street
 
 
 
 
 
Employee city
 
 
 
 
 
Employee state
 
 
 
 
 
Employee phone
 
 
 
 
 
Date of birth
 
 

 将数据放在第一遍的标准化格式中
 ● 除去重复的组
 ● 要测试第一遍标准化格式，除去重复的组，并将它们放进他们各自的一张表中。
 ● 在下面的例子中，Phone Number可以重复。（一个工作人员可以有多于一个的电话号码。）将重复的组除去，创建一个名为Telephone的新表。在Telephone与Office创建一个名为Associated With的relationship。
 
 将数据放在第二遍的标准化格式中
 ● 除去那些不依赖于整个键的数据。
 ● 只看那些有一个以上键的tables及relationships。要测试第二遍标准化格式，除去那些不依赖于整个键的任何数据（组成键的所有字段）。
 ● 在此例中，原Employee表有一个由两个字段组成的键。一些数据不依赖于整个键；例如，department name只依赖于其中一个键（Department ID）。因此，Department ID，其他Employee数据并不依赖于它，应移至一个名为Department的新表中，并为Employee及Department建立一个名为Assigned To的relationship。
 

 将数据放在第三遍的标准化格式中
 ● 除去那些不直接依赖于键的数据。
 ● 要测试第三遍标准化格式，除去那些不是直接依赖于键，而是依赖于其他数据的数据。
 ● 在此例中，原Employee表有依赖于其键（Employee ID）的数据。然而，office location及office phone依赖于其他字段，即Office Code。它们不直接依赖于Employee ID键。将这组数据，包括Office Code，移至一个名为Office的新表中，并为Employee及Office建立一个名为Works In的relationship。
 
 
 
 
4.考量关系
 
当你完成标准化进程后，你的设计已经差不多完成了。你所需要做的，就是考量关系。
 
 考量带有数据的关系
 你的一些relationship可能集含有数据。这经常发生在多对多的关系中。
 
 遇到这种情况，将relationship转化为一个table。relationship的键依旧成为table中的键。
 
 考量没有数据的关系
 要实现没有数据的关系，你需要定义外部键。外部键是含有另外一个表中主键的一个或多个字段。外部键使你能同时连接多表数据。
 
 有一些基本原则能帮助你决定将这些键放在哪里：
 
 一对多 在一对多关系中，“一”中的主键放在“多”中。此例中，外部键放在Employee表中。
 
 一对一 在一对一关系中，外部键可以放进任一表中。如果必须要放在某一边，而不能放在另一边，应该放在必须的一边。此例中，外部键（Head ID）在Department表中，因为这是必需的。
 
 多对多 在多对多关系中，用两个外部键来创建一个新表。已存的旧表通过这个新表来发生联系。
 
 
 
5.检验设计
 
在你完成设计之前，你需要确保它满足你的需要。检查你在一开始时所定义的行为，确认你可以获取行为所需要的所有数据：
 ● 你能找到一个路径来等到你所需要的所有信息吗？
 ● 设计是否满足了你的需要？
 ● 所有需要的数据都可用吗？
 如果你对以上的问题都回答是，你已经差不多完成设计了。
 
 最终设计
 最终设计看起来就像这样：
 
 设计数据库的表属性
 数据库设计需要确定有什么表，每张表有什么字段。此节讨论如何指定各字段的属性。
 
 对于每一字段，你必须决定字段名，数据类型及大小，是否允许NULL值，以及你是否希望数据库限制字段中所允许的值。
 
 选择字段名
 字段名可以是字母、数字或符号的任意组合。然而，如果字段名包括了字母、数字或下划线、或并不以字母打头，或者它是个关键字（详见关键字表），那么当使用字段名称时，必须用双引号括起来。
 
 为字段选择数据类型
 SQL Anywhere支持的数据类型包括：
 整数（int, integer, smallint）
 小数（decimal, numeric）
 浮点数（float, double）
 字符型（char, varchar, long varchar）
 二进制数据类型（binary, long binary）
 日期/时间类型（date, time, timestamp）
 用户自定义类型
 
 关于数据类型的内容，请参见“SQL Anywhere数据类型”一节。字段的数据类型影响字段的最大尺寸。例如，如果你指定SMALLINT，此字段可以容纳32,767的整数。INTEGER可以容纳2,147,483,647的整数。对CHAR来讲，字段的最大值必须指定。
 
 长二进制的数据类型可用来在数据库中保存例如图像(如位图)或者文字编辑文档。这些类型的信息通常被称为二进制大型对象，或者BLOBS。
 
 关于每一数据类型的完整描述，见“SQL Anywhere数据类型”。
 
 NULL与NOT NULL
 
 如果一个字段值是必填的，你就将此字段定义为NOT NULL。否则，字段值可以为NULL值，即可以有空值。SQL中的默认值是允许空值；你应该显示地将字段定义为NOT NULL，除非你有好理由将其设为允许空值。
 
 关于NULL值的完整描述，请见“NULL value”。有关其对比用法，见“Search conditions”。
 
 选择约束
 
 尽管字段的数据类型限制了能存在字段中的数据（例如，只能存数字或日期），你或许希望更进一步来约束其允许值。
 
 你可以通过指定一个“CHECK”约束来限制任意字段的值。你可以使用能在WHERE子句中出现的任何有效条件来约束被允许的值，尽管大多数CHECK约束使用BETWEEN或IN条件。
 
 更多信息
 
 有关有效条件的更多信息，见“Search conditions”。有关如何为表及字段指定约束，见“Ensuring Data Integrity”。
 ====================================================================
 范例
 例子数据库中有一个名为department的表，字段是dept_id, dept_name, dept_head_id。其定义如下：
 
 
Fields
 
 
Type
 
 
Size
 
 
Null/Not Null
 
 
Constraint
 
 
Dept_id
 
 
Integer
 
 
--
 
 
Not null
 
 
None
 
 
Dept_name
 
 
Char
 
 
40
 
 
Not null
 
 
None
 
 
Dept_head_id
 
 
Integer
 
 
--
 
 
Not null
 
 
None
 
 

 注意每一字段都被指定为“not null”。这种情况下，表中每一记录的所有字段的数据都必填。
 
 选择主键及外部键
 主键是唯一识别表中每一项记录的字段。如何你的表已经正确标准化，主键应当成为数据库设计的一部分。
 外部键是包含另一表中主键值的一个或一组字段。外部键关系在数据库中建立了一对一及一对多关系。如果你的设计已经正确标准化，外部键应当成为数据库设计的一部分。

1，数据库设计概述
 
1.1，数据库设计的基本概念
 
 
 
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。
 
 
数据库设计的目标：是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 。
 
 
数据库设计的基本任务：是根据用户的信息需求、处理需求和数据库的支持环境(包括硬件、操作系统和DBMS)，设计出数据库模式(包括外模式、逻辑模式和内模式)及其典型的应用程序。
 
 
1.2，数据库设计的方法
 
 
 
直观设计法（手工试凑发）：数据库设计只是一种经验的反复实施，而不能称为是一门科学，缺乏科学分析理论基础和工程手段的支持，因为设计质量与设计人员的经验和水平有直接关系，所以设计质量很难保证。具有周期短、效率高、操作简便、易于实现等优点。主要是用于简单小型系统。 
 
 
规范设计法：将数据库设计分为若干阶段，明确规定各阶段的任务，采用“自顶向下、分层实现、逐步求精”的设计原则，结合数据库理论和软件工程设计方法，实现设计过程的每一细节，最终完成整个设计任务。（新奥尔良方法、基于E-R模型的数据库设计方法、基于3NF（第三范式）的设计方法、面向对象的数据库设计方法、统一建模语言（UML）方法）。
 
 
计算机辅助设计法：在数据库设计的某些过程中，利用计算机和一些辅助设计工具，模拟某一规范设计方法，并以人的知识或经验为主导，通过人机交互方式实现设计中的某些部分。 （Oracle 公司开发的 Designer、Sybase公司开发的 PowerDesigner）。
 
 
1.3，数据库设计的基本步骤
 
 
 
需求分析：通过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）工作概况，明确用户的各种需求。
 
 
概念结构设计：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数据库管理系统的概念模型。
 
 
逻辑结构设计：将概念结构转换为某个数据库管理系统所支持的数据模型，并对其进行优化。
 
 
物理结构设计：为逻辑数据结构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。
 
 
数据库实施：根据逻辑设计和物理设计的结果构建数据库,编写与调试应用程序,组织数据入库并进行试运行。
 
 
数据库运行和维护：经过试运行后即可投入正式运行,在运行过程中必须不断对其进行评估、调整与修改。
 
 
★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数据库管理系统密切相关
 
 
 
设计阶段
 
 
设计描述
 
 
数据
 
 
处理
 
 
需求分析
 
 
数据字典、数据项、数据流、数据存储的描述
 
 
数据流图和判定树、数据字典中处理过程的描述
 
 
概念结构设计
 
 
概念模型(ER图)、数据字典
 
 
系统说明书 (系统要求、方案、概图、数据流图)
 
 
逻辑结构设计
 
 
某种数据模型(如关系)
 
 
系统结构图(模块结构)
 
 
物理设计
 
 
存储安排、方法选择、存取路径建立
 
 
模块设计
 
 
实施阶段
 
 
编写模式、装入数据、数据库试运行
 
 
程序编码、编译联结、测试
 
 
运行维护
 
 
性能监测、转储/恢复、数据库重组和重构
 
 
新旧系统转换、运行、维护
 
2，需求分析
 
2.1，需求分析及其任务
 
 
 
需求分析就是分析用户的需求：是设计数据库的起点，结果是否准确地反映了用户的实际要求，将直接影响到后面各个阶段的设计，并影响到设计结果是否合理和实用。
 
 
需求分析的任务：由数据库设计人员和用户双方共同收集信息需求和处理需求；通过仔细分析；将这些需求按一定的规范要求以用户和设计人员都能理解接受的文档形式确定下来。
 
 
2.2，需求分析的方法
 
 
 
需求分析的三个步骤：
 
 
①需求调查: 收集需求信息, 调查清楚用户的实际要求, 与用户达成共识。
 
 
②分析、整理和表达这些需求信息，形成需求说明书（例如，包括DFD和DD等）。
 
 
③评审：由主管部门和专家评价、审批。
 
 
 
 
需求调查
 
 
需求调查的目的：主要是了解企业的组织机构设置, 各个组织机构的职能、工作目标、职责范围，主要业务活动及大致工作流程，获得各个组织机构的业务数据及其相互联系的信息，为分析整理工作做好前期基础工作。
 
 
需求调查的内容：①组织机构的情况:  组成, 职责, 作用, 现状, 问题，哪些业务适合计算机管理, 哪些不适合。②各个部门的业务活动现状(调查的重点):  输入和使用的数据, 加工处理方法, 数据的流程, 输出的数据及格式, 注意收集原始数据资料, 如台帐、单据、发票、收据、统计报表、文档、档案等。③外部要求：调查数据处理的响应时间、频度和如何发生的规则，以及经济效益的要求，安全性和完整性的要求。④协助用户明确对新系统的各种要求(调查的又一个重点): 信息要求, 处理要求, 安全性要求, 完整性要求, 未来规划中对数据的应用需求等。⑤确定新系统的边界: 哪些由计算机完成, 哪些由人工完成。
 
 
需求调查的步骤：①调查组织机构情况。②调查各部门的业务活动情况。③协助用户明确对新系统的各种要求，包括信息要求、处理要求、完全性与完整性要求。④确定新系统的边界。
 
 
需求调查的方式：①跟班作业：通过亲身参加业务工作了解业务活动的情况。②开调查会：通过与用户座谈来了解业务活动情况及用户需求。③请专人介绍。④询问：对某些调查中的问题，可以找专人询问。⑤设计调查表请用户填写：调查表设计合理，则很有效。⑥查阅记录：查阅与原系统有关的数据记录。
 
 
需求调查策略：
 
 
对高层负责人的调查: 一般采用个别交谈方式, 先给一份详细的调查提纲, 以便有所准备。
对中层管理人员的调查: 可采用开座谈会, 个别交谈, 发调查表, 查阅记录的调查方式。
对基层业务人员的调查: 主要采用发调查表, 个别交谈或跟班作业的调查方式。
 
 
 
分析整理
 
 
分析整理的工作：
 
 
①业务流程分析和表示
 
 
目的是获得业务流程及业务与数据联系的形式描述。
采用数据流层次结构分析法(SA法)。
分析结果以数据流图(DFD图)表示, 再辅以数据字典(DD)作补充描述。
 
②需求信息的补充描述
 
 
数据字典: 主要用于概念结构设计。
业务活动清单: 列出每一部门中最基本的工作任务。
其他需求清单: 如完整性、安全性、一致性要求。
 
③撰写需求分析说明书
 
 
分析整理的方法：结构化分析方法（SA方法）
 
 
SA方法从最上层的系统组织机构入手，采用自顶向下、逐层分解的方式分析系统。
 
 
SA步骤：a)先把任何一个系统都抽象为DFD图形式。b)然后从最上层的系统组织机构入手，采用自顶向下，逐步分解，逐步求精的方式分析系统，获得多层DFD图。
 
 
数据流图（DFD）
 
 
https://shao12138.blog.csdn.net/article/details/109103706#t2
 
 
数据字典（DD）
 
 
https://shao12138.blog.csdn.net/article/details/109103706#t4
 
 
3，概念结构设计
 
3.1，概念模型
 
 
 
概念结构设计：将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构（即概念模型）的过程。
 
 
目前应用最普遍的是实体关系（E-R）模型，它将现实世界的信息结构统一用属性、实体以及它们之间的联系来描述。
 
 
3.2，E-R概念模型
 
https://shao12138.blog.csdn.net/article/details/103659528
 
3.3，概念结构设计
 
 
 
实体与属性的划分
 
 
为了简化E-R图的处置，现实世界的事物能作为属性对待的，尽量作为属性对待。
 
 
两条准则：①作为属性，不能再具有需要描述的性质。属性必须是不可分的数据项，不能包含其他属性。②属性不能与其他实体具有联系，即E-R图中所表示的联系是实体之间的联系。
 
 
4，逻辑结构设计
 
4.1，逻辑结构设计概述
 
 
 
逻辑结构设计的任务：将概念结构转换成特定DBMS所支持的数据模型的过程。关系数据库逻辑设计的结果是一组关系模式的定义 。
 
 
逻辑结构设计的步骤：
 
 
①将概念结构转换为一般的关系、网状、层次模型； 
 
 
②将转换来的关系、网状、层次模型向特定DBMS支持下的数据模型转换；
 
 
③对数据模型进行优化。
 
 
 
 
关系数据库逻辑设计的步骤
 
 
①将概念模型(例如基本E-R图)转换为关系模式的集合 --- 得到关系数据库模式；
 
 
②运用关系数据理论对关系数据库模式进行规范化处理；
 
 
③对关系数据库模式进行评价；
 
 
④对关系数据库模式进行修正；
 
 
⑤设计关系子模式 --- 视图。
 
 
4.2，ER图向关系模型的转换
 
 
 
一个实体转换为一个关系模式
 
 
原则：关系的属性=实体型的属性；关系的码=实体型的码；关系模式的码(用下横线标出) = 实体型的码；
 
 
 
 
转换为：学生(学号，姓名，系别)
 
 
 
 
每个联系类型转换为独立的关系模式
 
 
原则：关系模式的属性 = 与该联系相连的各实体型的码+该联系自身的属性；关系模式的码(用下划线标出) = 各实体型的码；
 
 
①一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与任意一端对应的关系模式合并
 
 
转换为一个独立的关系模式，原则：关系模式的属性 = 与该联系相连的各实体型的码  +  该联系自身的属性；关系模式的码(用下划线标出) = 各实体型的码；
 
 
与某一端实体对应的关系模式合并，原则：合并后关系的属性=加入对应关系的码和联系本身的属性；合并后关系的码不变；
 
 
 
 
②一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与n端对应的关系模式合并。
 
 
转换为一个独立的关系模式，原则：关系模式的属性 = 与该联系相连的各实体型的码  +  该联系自身的属性；关系模式的码(用下划线标出) = n端实体的码；
 
 
与某一端实体对应的关系模式合并，原则：合并后关系的属性=在n端关系中加入1端关系的码和联系本身的属性；合并后关系的码不变；
 
 
 
 
③一个m:n联系必须转换为一个独立的关系模式
 
 
转换为一个独立的关系模式，原则：关系模式的属性 = 与该联系相连的各实体型的码  +  该联系自身的属性；关系模式的码(用下划线标出) =各实体码的组合；
 
 
 
 
④三个或三个以上实体间的一个多元联系转换为一个关系模式，原则：关系模式的属性 = 与该联系相连的各实体型的码  +  该联系自身的属性；关系模式的码(用下划线标出) =各实体码的组合；
 
 
⑤具有相同码的关系模式可合并
 
 
目的：减少系统中的关系个数
 
 
合并方法：
 
 
将其中一个关系模式的全部属性加入到另一个关系模式中
然后去掉其中的同义属性（可能同名也可能不同名）
 适当调整属性的次序
 
 
 
把每一个实体装换为一个关系
 
 
首先分析各实体的属性，从中确定其主键，然后分别用关系模式表示。
 
 
实体：学生	对应的关系：学生（学号，姓名，性别，年龄）
实体：课程	对应的关系：课程（课程号，课程名）
实体：教师	对应的关系：教师（教师号，姓名，性别，职称）
实体：系		对应的关系：系（系名，电话）
 
 
把每一个联系装换为关系模式
 
 
将4个联系转换为关系模式，其中2个多对多类型的联系转换为独立关系模式，2个一对多的联系也转换为独立的关系模式。
 
 
联系：属于	对应的关系：属于（教师号，系名）
联系：讲授	对应的关系：讲授（教师号，课程号）
联系：选修	对应的关系：选修（学号，课程号，成绩）
联系：拥有	对应的关系：拥有（学号，系名）
 
 
 
 
画出关系图
 
 
 
 
4.3，数据模型的优化
 
 
 
数据库逻辑设计的结果不是唯一的，得到初步数据模型后，还应该适当地修改、调整数据模型的结构，以进一步提高数据库应用系统的性能，这就是数据模型的优化。
 
 
★规范化过程可分为两个步骤：确定范式级别，实施规范化处理
 
 
①确定数据依赖：写出每个关系模式内部各属性之间的数据依赖；写出不同关系模式的属性(外码和主码)之间的数据依赖；
 
 
 
 
②对于各个关系模式之间的数据依赖进行极小化处理，消除冗余的联系。
 
 
③按照数据依赖的理论对关系模式进行分析，考察是否存在部分函数依赖、传递函数依赖、多值依赖等，确定各关系模式分别属于第几范式。
 
 
④按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处理的要求，分析对于这样的应用环境这些模式是否合适，确定是否要对它们进行合并或分解。（并不是规范化程度越高的关系就越优。当一个应用的查询中经常涉及到两个或多个关系模式的属性时，系统必须经常地进行连接运算，而连接运算的代价是相当高的，可以说关系模型低效的主要原因就是做连接运算引起的，因此在这种情况下，第二范式甚至第一范式也许是最好的。）
 
 
⑤对关系模式进行必要的分解，提高数据操作的效率和存储空间的利用率。常用的两种分解方法是水平分解和垂直分解。
 
 
水平分解：把(基本)关系的元组分为若干子集合，定义每个子集合为一个子关系，以提高系统的效率。
垂直分解：把关系模式R的属性分解为若干子集合，形成若干子关系模式。
 
4.4，设计用户子模式（外模式）
 
 
 
将概念模型转换为逻辑模型(数据库模式)后, 还应根据局部应用的需求, 结合具体DBMS的特点, 设计用户的外(子)模式 。利用RDBMS提供的视图(View)功能设计。
 
 
定义用户外模式时应该更注重考虑用户的习惯与方便。包括三个方面：①使用更符合用户习惯的别名。②针对不同级别的用户定义不同的视图，以保证系统的安全性。③简化用户对系统的使用。
 
 
视图：https://shao12138.blog.csdn.net/article/details/109584275#t23
 
 
5，物理结构设计
 
 
 
数据库的物理结构：数据库在物理设备上的存储结构与存取方法称为数据库的物理结构，它依赖于选定的数据库管理系统。
 
 
数据库的物理设计：为一个给定的逻辑数据模型选取一个最适合应用要求的物理结构的过程，就是数据库的物理设计。
 
 
数据库物理设计的步骤：①确定数据库的物理结构，在关系数据库中主要指存取方法和存储结构;②对物理结构进行评价，评价的重点是时间和空间效率；若评价结果满足原设计要求，则可进入到物理实施阶段。否则，就需要重新设计或修改物理结构，有时甚至要返回逻辑设计阶段修改数据模型。
 
 
5.1，数据库物理设计的内容和方法
 
 
 
准备工作：①要充分了解应用环境，详细分析要运行的事务。以获得选择物理数据库设计所需要的参数。分析数据库查询事务需要的信息、数据更新事务需要的信息、每个事务在各关系上运行的频率和性能要求等。②要充分了解所用的 DBMS的内部特征, 特别是系统提供的存取方法和存储结构。
 
 
内容：①为关系模式选择存取方法，即要确定选择哪些存取方法，建立哪些存取路径。②设计关系(表)、聚簇、索引、日志、备份等数据的物理存储结构。
 
 
5.2，关系模式存取方法选择
 
 
 
数据库系统是多用户共享的系统，对同一个关系要建立多条存取路径才能满足多用户的多种应用要求。
 
 
数据库关系系统：①B+树索引存取方法；②Hash索引存取方法；③聚簇存取方法；
 
 
 
 
B+树索引
 
 
选择索引存取方法 就是根据应用要求确定：对哪些属性列建立索引、对哪些属性列建立组合索引、对哪些索引要设计为唯一索引。
 
 
选贼索引存取方法的一般规则：
 
 
如果一个（或一组）属性经常在查询条件中出现，则考虑在这个（或这组）属性上建立索引（或组合索引）
如果一个属性经常作为最大值和最小值等聚集函数的参数，则考虑在这个属性上建立索引
如果一个（或一组）属性经常在连接操作的连接条件中 出现，则考虑在这个（或这组）属性上建立索引
 
关系上定义的索引数过多会带来较多的额外开销，无论是维护还是查找
 
 
HASH存取方法
 
 
选择Hash存取方法的规则：如果一个关系的属性主要出现在等值连接条件中或主要出现在等值比较选择条件中，而且满足下列两个条件之一
 
 
该关系的大小可预知，而且不变； 
该关系的大小动态改变，但所选用的数据库管理系统提供了动态Hash存取方法。
 
聚簇存取方法
 
 
为了提高某个属性（或属性组）的查询速度，把这个或这些属性（称为聚簇码）上具有相同值的元组集中存放在连续的物理块上，称为聚簇。该属性（或属性组）称为聚簇码。许多关系型数据库管理系统都提供了聚簇功能。
 
 
聚簇索引：建立聚簇索引后，基表中数据也需要按指定的聚簇属性值的升序或降序存放。也即聚簇索引的索引项顺序与表中元组的物理顺序一致。一个数据库可以建立多个聚簇，一个关系只能加入一个聚簇。
 
 
聚簇索引的适用条件：很少对基表进行增删操作；很少对其中的变长列进行修改操作；
 
 
聚簇索引的用图：
 
 
大大提高按聚簇属性进行查询的效率
节省存储空间：聚簇以后，聚簇码相同的元组集中在一起了，因而聚簇码值不必在每个元组中重复存储，只要在一组中存一次就行了。
 
聚簇索引的局限性：
 
 
聚簇只能提高某些特定应用的性能
建立与维护聚簇的开销相当大；对已有关系建立聚簇，将导致关系中元组的物理存储位置移动，并使此关系上原有的索引无效，必须重建。当一个元组的聚簇码改变时，该元组的存储位置也要做相应改变。
 
聚簇索引的适用范围：
 
 
既适用于单个关系独立聚簇，也适用于多个关系组合聚簇
当通过聚簇码进行访问或连接是该关系的主要应用，与聚簇码无关的其他访问很少或者是次要的时，可以使用聚簇。尤其当SQL语句中包含有与聚簇码有关的ORDER BY, GROUP BY, UNION, DISTINCT等子句或短语时，使用聚簇特别有利，可以省去或减化对结果集的排序操作
 
设计候选聚簇：①常在一起进行连接操作的关系可以建立组合聚簇；
 
 
②如果一个关系的一组属性经常出现在相等比较条件中，则该单个关系可建立聚簇；
 
 
③如果一个关系的一个（或一组）属性上的值重复率很高，则此单个关系可建立聚簇。
 
 
检查候选聚簇索引中的关系，取消不必要的关系
 
 
①从聚簇中删除经常进行全表扫描的关系
 
 
②从聚簇中删除更新操作远多于连接操作的关系
 
 
③从聚簇中删除重复出现的关系
 
 
5.3，确定数据库的存储结构
 
 
 
确定数据库物理结构主要指确定数据的存放位置和存储结构，包括：确定关系、索引、聚簇、日志、备份等的存储安排和存储结构，确定系统配置等。
 
 
影响数据存放位置和存储结构的因素：硬件环境和应用需求；要综合考虑存取时间、存储空间利用率和维护代价（这三个方面常常是相互矛盾的。比如：消除一切冗余数据虽能够节约存储空间和减少维护代价，但往往会导致检索代价的增加。必须进行权衡，选择一个折中方案。）
 
 
 
 
确定数据的存放位置
 
 
原则：根据应用情况将易变部分与稳定部分分开存放，经常存取部分与存取频率较低部分分开存放。
 
 
①可以将日志文件与数据库对象（表、索引等）放在不同的磁盘以改进系统的性能。
 
 
②可以将比较大的表分别放在两个磁盘上，以加快存取速度，这在多用户环境下特别有效。
 
 
③数据库数据备份、日志文件备份等由于只在故障恢复时才使用，而且数据量很大，可以考虑存放在磁带上。
 
 
确定系统配置
 
 
①系统都为这些变量（同时使用数据库的用户数、同时打开的数据库对象数、内存分配参数、缓冲区分配参数（使用的缓冲区长度、个数）、存储分配参数 、物理块的大小、物理块装填因子、时间片大小、数据库的大小、锁的数目等）赋予了合理的缺省值。在进行物理设计时需要根据应用环境确定这些参数值，以使系统性能最优。
 
 
②在物理设计时对系统配置变量的调整只是初步的，要根据系统实际运行情况做进一步的调整，以切实改进系统性能。
 
 
5.4，评价物理结构
 
 
 
评价物理数据库的方法完全依赖于所选用的DBMS 。
 
 
评价内容：
 
 
对数据库物理设计过程中产生的多种方案进行细致的评价；
定量估算各种方案的存储空间、存取时间、维护代价；
对估算结果进行权衡、比较，从中选择一个较优的合理的方案作为数据库的物理结构。
 
6，数据库的实施和维护
 
6.1，数据的载入和应用程序的调试
 
 
 
数据库实施阶段主要工作：
 
 
①建立实际的数据库结构。用DDL定义数据库：定义基本表、索引、约束、视图等；
 
 
②装入数据，组织数据入库(又称数据库加载)，组织数据入库是数据库实施阶段最主要的工作。
 
 
数据装载方法：人工方法；计算机辅助方法
数据筛选、输入、转换(工具)、校验，确保正确
 
③编制和调试数据库应用程序。数据库应用程序的设计应该与数据库设计并行进行。数据库结构建立好后，就可以开始编制与调试数据库的应用程序。
 
 
6.2，数据库的试运行
 
 
 
数据库的试运行：应用程序调试完成，并且已有一小部分数据入库后，就可以开始对数据库系统进行联合调试，也称数据库的试运行。
 
 
主要工作包括：
 
 
①功能测试：实际运行应用程序，执行对数据库的各种操作，测试应用程序的各种功能。
 
 
②性能测试：测量系统的性能指标，分析是否符合设计目标。
 
 
★数据库性能指标的测量
 
 
①数据库物理设计阶段在评价数据库结构估算时间、空间指标时，作了许多简化和假设，忽略了许多次要因素，因此结果必然很粗糙。
 
 
②数据库试运行则是要实际测量系统的各种性能指标（不仅是时间、空间指标），如果结果不符合设计目标，则需要返回物理设计阶段，调整物理结构，修改参数；有时甚至需要返回逻辑设计阶段，调整逻辑结构。
 
 
★数据的分期入库
 
 
①重新设计物理结构甚至逻辑结构，会导致数据重新入库
 
 
②由于数据入库工作量实在太大，所以可以采用分期输入数据的方法
 
 
先输入小批量数据供先期联合调试使用
待试运行基本合格后再输入大批量数据
逐步增加数据量，逐步完成运行评价
 
★数据库的转储和恢复
 
 
①在数据库试运行阶段，系统还不稳定，硬、软件故障随时都可能发生
 
 
②系统的操作人员对新系统还不熟悉，误操作也不可避免
 
 
③因此必须做好数据库的转储和恢复工作，尽量减少对数据库的破坏
 
 
6.3，数据库的运行和维护
 
 
 
在数据库运行阶段，对数据库经常性的维护工作主要是由数据库管理员完成的，包括：
 
 
①数据库的转储和恢复
 
 
数据库管理员要针对不同的应用要求制定不同的转储计划，定期对数据库和日志文件进行备份。
一旦发生介质故障，即利用数据库备份及日志文件备份，尽快将数据库恢复到某种一致性状态
 
②数据库的安全性、完整性控制
 
 
初始定义
 
 
数据库管理员根据用户的实际需要授予不同的操作权限
根据应用环境定义不同的完整性约束条件
 
修改定义
 
 
当应用环境发生变化，对安全性的要求也会发生变化，数据库管理员需要根据实际情况修改原有的安全性控制
由于应用环境发生变化，数据库的完整性约束条件也会变化，也需要数据库管理员不断修正，以满足用户要求
 
③数据库性能的监督、分析和改进
 
 
在数据库运行过程中，数据库管理员必须监督系统运行，对监测数据进行分析，找出改进系统性能的方法。
 
 
利用监测工具获取系统运行过程中一系列性能参数的值
通过仔细分析这些数据，判断当前系统是否处于最佳运行状态
如果不是，则需要通过调整某些参数来进一步改进数据库性能
 
④数据库的重组织与重构造
 
 
数据库的重组织
 
 
为什么要重组织数据库   数据库运行一段时间后，由于记录的不断增、删、改，会使数据库的物理存储变坏，从而降低数据库存储空间的利用率和数据的存取效率，使数据库的性能下降。
重组织的形式：全部重组织和部分重组织，只对频繁增、删的表进行重组织
重组织的目标：提高系统性能
 
数据库的重构造
 
 
为什么要重构造数据库  数据库应用环境发生变化，会导致实体及实体间的联系也发生相应的变化，使原有的数据库设计不能很好地满足新的需求。
重构造的主要工作  根据新环境调整数据库的模式和内模式增加或删除某些数据项、改变数据项的类型、增加或删除某个表、改变数据库的容量、增加或删除某些索引。
重构造数据库的程度是有限的  若应用变化太大，已无法通过重构数据库来满足新的需求，或重构数据库的代价太大，  则表明现有数据库应用系统的生命周期已经结束，应该重新设计新的数据库应用系统了。

一 单项选择题
 
试题1
 
在数据库设计中，用E-R图来描述信息结构但不涉及信息在计算机中的表示，它是数据库设计的(               )阶段
 
概念设计
 需求分析
 逻辑设计
 物理设计
 
[参考答案] 概念设计
 
 
 
试题2
 
数据库物理设计完成后，进入数据库实施阶段，下列各项中不属于实施阶段的工作是(             )
 
建立库结构
 扩充功能
 加载数据
 系统调试
 
[参考答案] 扩充功能
 
 
 
试题3
 
在数据库的概念设计中，最常用的数据模型是(          )
 
形象模型
 物理模型
 逻辑模型
 实体联系模型
 
[参考答案] 实体联系模型
 
 
 
试题4
 
从E-R模型关系向关系模型转换时，一个M∶N联系转换为关系模型时，该关系模式的关键字是(                 )
 
M端实体的关键字
 N端实体的关键字
 M端实体关键字与N端实体关键字组合
 重新选取其他属性
 
[参考答案] M端实体关键字与N端实体关键字组合
 
 
 
试题5
 
数据流程图（DFD）是用于描述结构化方法中(            )阶段的工具
 
可行性分析
 详细设计
 需求分析
 程序编码
 
[参考答案] 需求分析
 
 
 
试题6
 
如何构造出一个合适的数据逻辑结构是（ ）主要解决的问题
 
物理结构设计
 数据字典
 逻辑结构设计
 关系数据库查询
 
[参考答案] 逻辑结构设计
 
 
 
试题7
 
概念结构设计是整个数据库设计的关键，它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（ ）。
 
数据模型
 概念模型
 层次模型
 关系模型
 
[参考答案] 概念模型
 
 
 
试题8
 
数据库设计中，确定数据库存储结构，即确定关系、索引、聚簇、日志、备份等数据的存储安排和存储结构，这是数据库设计的（ ）。
 
需求分析阶段
 逻辑设计阶段
 概念设计阶段
 物理设计阶段
 
[参考答案] 物理设计阶段
 
 
 
试题9
 
在关系数据库设计中，对关系进行规范化处理，使关系达到一定的范式，例如达到3NF，这是（ ）阶段的任务。
 
逻辑设计阶段
 概念设计阶段
 物理设计阶段
 需求分析阶段
 
[参考答案] 逻辑设计阶段
 
 
 
试题10
 
对实体和实体之间的联系采用同样的数据结构表达的数据模型为（ ）
 
网状模型
 层次模型
 关系模型
 非关系模型
 
[参考答案] 关系模型
 
 
 
试题11
 
公司有多个部门和多名职员，每个职员只能属于一个部门，一个部门可以有多名职员，从职员到部门的联系类形是（ ） 。
 
多对多
 一对多
 多对一
 一对一
 
[参考答案] 多对一
 
 
 
试题12
 
关系数据库中，实现实体之间的联系是通过关系与关系之间的（ ） 。
 
公共属性
 公共索引
 公共存储
 公共元组
 
[参考答案] 公共属性
 
 
 
试题13
 
数据流程图是用于数据库设计中（ ）阶段的工具。
 
需求分析
 可行性分析
 概要设计
 程序编码
 
[参考答案] 需求分析
 
 
 
试题14
 
在数据库设计中，将ER图转换成关系数据模型的过程属于（ ）。
 
需求分析阶段
 逻辑设计阶段
 物理设计阶段
 概念设计阶段
 
[参考答案] 逻辑设计阶段
 
 
 
试题15
 
子模式DDL是用来描述（ ）。
 
数据库的总体逻辑结构
 数据库的局部逻辑结构
 数据库的物理存储结构
 数据库的概念结构
 
[参考答案] 数据库的局部逻辑结构
 
 
 
试题16
 
数据库设计的概念设计阶段，表示概念结构的常用方法和描述工具是（ ）。
 
层次分析法和层次结构图
 实体联系方法
 结构分析法和模块结构图
 数据流程分析法和数据流程图
 
[参考答案] 实体联系方法
 
 
 
试题17
 
在关系数据库设计中，设计关系模式是数据库设计中（ ）阶段的任务
 
逻辑设计阶段
 概念设计阶段
 物理设计阶段
 需求分析阶段
 
[参考答案] 逻辑设计阶段
 
 
 
试题18
 
关系数据库的规范化理论主要解决的问题是（ ）。
 
如何构造合适的数据逻辑结构
 如何构造合适的数据物理结构
 如何构造合适的应用程序界面
 如何控制不同用户的数据操作权限
 
[参考答案] 如何构造合适的数据逻辑结构
 
 
 
试题19
 
数据库设计可划分为六个阶段，每个阶段都有自己的设计内容，"为哪些关系在哪些属性上建什么样的索引"这一设计内容应该属于（ ）设计阶段。
 
物理设计
 概念设计
 逻辑设计
 全局设计
 
[参考答案] 物理设计
 
 
 
试题20
 
从ER图导出关系模型时，如果实体间的联系是M：N的，下列说法中正确的是（ ）。
 
将N方码和联系的属性纳入M方的属性中
 将M方码和联系的属性纳入N方的属性中
 增加一个关系表示联系，其中纳入M方和N方的码
 在M方属性和N方属性中均增加一个表示级别的属性
 
[参考答案] 增加一个关系表示联系，其中纳入M方和N方的码
 
 
 
试题21
 
一个m:n联系转换为一个关系模式，关系的码为（     ）
 
实体的码
 n端实体的码
 m端实体的码
 与该联系相连的各实体的码的组合
 
[参考答案] 与该联系相连的各实体的码的组合