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  • 网络拓扑结构 ,网络模型
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    2019-10-22 11:21:23

      网络拓扑结构 

    局域网常用的拓朴结构有:总线型结构、环型结构、星型结构。

     


    总线型结构:

    网络上的所有计算机都通过一条电缆相互连接起来 

    特点:其中不需要插入任何其他的连接设备。网络中任何一台计算机发送的信号都沿一条共

    同的总线传播,而且能被其他所有计算机接收。有时又称这种网络结构为点对点拓朴结构。 

    优点:连接简单、易于维护、成本费用低 

    缺点: 

    1.    传送数据的速度缓慢:共享一条电缆,只能有其中一台计算机发送信息,其他接收。 

    2.    可靠性较差:只要有一条线路出问题会影响网络上其他计算机工作 

    ||   环型结构:

    每台计算机都与相邻的两台计算机相连,从而构成一个封闭的环状,整个网

    络结构既没有起点也没有终点 

    |||   星型结构:

    每个节点都由一个单独的通信线路连接到中心节点上。中心节点控制全网的

    通信,任何两个节点的相互通信,都必须经过中心节点。因些中心节点是网络的瓶颈,

    这种拓朴结构又称为集中控制式网络结构 

    ||||  树型结构

    是一种层次结构,结点按层次连结,信息交换主要在上下结点之间进行,相邻结点或同层结点之间一般不进行数据交换。优点:连结简单,维护方便,适用于汇集信息的应用要求。

     

      网络模型 

    国际标准化组织(ISO 

    OSI 模型,即著名的开放系统互联基本参考模型:各种计算机能够在世界范围内互连成网络

    的标准框架 

    七层模型:每一层利用下一层提供的服务与对等层通信,每一层都使用自己的协议 

    1.    应用层:提供应用程序间通信 

    2.    表示层:处理数据格式,数据加密等 

    3.    会话层:建立,维护和管理会话 

    4.    传输层:建立主机端到端连接 

    5.    网络层:寻址和路由选择 

    6.    数据链路层:提供介质访问,链路管理等 

    7.    物理层:比特流传输 

    |  各层对应协议表

    || 各层之间的数据单元( ProtocolDataUnit )

    物理层的 PDU 是数据 位( bit),数据链路 层的 PDU  数据帧( fra me),网络层  PDU

    是数据包( pac ket),传输 层的 PDU 是数 据段(segme nt ),其 他更高 层次的 PDU  

    据(data)。 

    || 数据单元名词

    APDU   Applica tion  Prot ocol Dat a Uni t--应用协 议数据 单元 

    PPDU    数据 

    SPDU    数据 

    Seament   数据段 

    Packet   数据包 

    Frame   数据帧 

    Bit  比特流 

     

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  • 将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构(即概念模型)的过程就是概念结构设计。 特点: 能真实、充分地反映现实世界,是现实世界的一个真实模型。 易于理解,从而可以用它和不熟悉计算机的用户交换意见。 易于...

    概念模型

    将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构(即概念模型)的过程就是概念结构设计。

    特点:

    1. 能真实、充分地反映现实世界,是现实世界的一个真实模型。
    2. 易于理解,从而可以用它和不熟悉计算机的用户交换意见。
    3. 易于更改,当应用环境和应用要求改变时,容易对概念模型修改和扩充。
    4. 易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换

    E-R模型

    E-R图提供了表示实体型、属性和联系的方法

    实体型:用矩形表示,矩形框内写明实体名。

    属性:用椭圆形表示,并用无向边将其与相应的实体型连接起来。

    联系:用菱形表示,菱形框内写明联系名,并用无向边分别与有关实体型连接起来,同时在无向边旁标上联系的类型(1∶1,1∶n或m∶n)。(联系可以具有属性)。

                                               

    两实体型之间的联系可以分为:

    • ①一对一联系(1∶1)

    如果对于实体集A中的每一个实体,实体集B中至多有一个(也可以没有)实体与之联系,反之亦然,则称实体集A与实体集B具有一对一联系,记为1∶1。

    • ②一对多联系(1∶n)

    如果对于实体集A中的每一个实体,实体集B中有n个实体(n≥0)与之联系,反之,对于实体集B中的每一个实体,实体集A中至多只有一个实体与之联系,则称实体集A与实体集B有一对多联系,记为1∶n。

    • ③多对多联系(m∶n)

    如果对于实体集A中的每一个实体,实体集B中有n个实体(n≥0)与之联系,反之,对于实体集B中的每一个实体,实体集A中也有m个实体(m≥0)与之联系,则称实体集A与实体集B具有多对多联系,记为m∶n。

        两个实体的联系示意图:

                

    三个实体联系示意图:

                        

    单个实体型内的联系示意图:

                                                 

    联系的度:参与联系的实体型的数目

    • 2个实体型之间的联系度为2,也称为二元联系;
    • 3个实体型之间的联系度为3,称为三元联系;
    • N个实体型之间的联系度为N,也称为N元联系

     

    eg:某个工厂物资管理的概念模型。物资管理涉及的实体及属性有:

    • 仓库属性有:仓库号、面积、电话号码
    • 零件属性有:零件号、名称、规格、单价、描述
    • 供应商属性有:供应商号、姓名、地址、电话号码、账号
    • 项目属性有:项目号、预算、开工日期
    • 职工属性有:职工号、姓名、年龄、职称

    实体之间的联系有:

    1.  一个仓库可以存放多种零件,一种零件可以存放在多个仓库中,因此仓库和零件具有多对多的联系。用库存量来表示某种零件在某个仓库中的数量。
    2. 一个仓库有多个职工当仓库保管员,一个职工只能在一个仓库工作,因此仓库和职工之间是一对多的联系。
    3. 职工之间具有领导与被领导关系。即仓库主任领导若干保管员,因此职工实体型中具有一对多的联系。
    4. 供应商、项目和零件三者之间具有多对多的联系。即一个供应商可以供给若干项目多种零件,每个项目可以使用不同供应商供应的零件,每种零件可由不同供应商供给。

     

                             

     

             

     

    概念结构设计

    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。

    原则:

    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。

    例子:在医院中,一个病人只能住在一个病房,病房号可以作为病人实体的一个属性;    

    如果病房还要与医生实体发生联系,即一个医生负责几个病房的病人的医疗工作,则根据准则(2) 病房应作为一个实体。

            

    分E-R图的集成

    分E-R图的集成一般需要分两步  

    1. 合并。解决各分E-R图之间的冲突,将分E-R图合并起来生成初步E-R图。  
    2. 修改和重构。消除不必要的冗余,生成基本E-R图。

                                

    消除冲突

    E-R图之间的冲突主要有三类:

    • 属性冲突

    属性域冲突,即属性值的类型、取值范围或取值集合不同。

    • 命名冲突
    1. 同名异义,即不同意义的对象在不同的局部应用中具有相同的名字。
    2. 异名同义(一义多名),即同一意义的对象在不同的局部应用中具有不同的名字。
    • 结构冲突
    1. 同一对象在不同应用中具有不同的抽象。
    2. 同一实体在不同分E-R图中所包含的属性个数和属性排列次序不完全相同。
    3. 实体间的联系在不同的E-R图中为不同的类型。

    消除不必要的冗余

    • 所谓冗余的数据是指可由基本数据导出的数据,冗余的联系是指可由其他联系导出的联系。
    • 消除冗余主要采用分析方法,即以数据字典和数据流图为依据,根据数据字典中关于数据项之间逻辑关系的说明来消除冗余。
    • 并不是所有的冗余数据与冗余联系都必须加以消除,有时为了提高效率,不得不以冗余信息作为代价。

     

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  • 领域模型设计

    千次阅读 多人点赞 2020-07-27 14:48:11
    领域模型设计介绍领域模型设计一、前言二、领域与对象三、复杂领域设计原则四、领域驱动设计和实施五、领域划分六、逻辑架构设计七、DDD软件分层设计 领域模型设计 一、前言 现代微服务系统一般涉及的业务流程多,...

    领域模型设计

    一、前言

    现代微服务系统一般涉及的业务流程多,系统交互场景丰富,为了合理切分业务领域,恰当定义业务边界,并以此开发出“高内聚,低耦合”的代码,采用DDD(Domain-Driven Design)领域驱动设计思想就能很好地实现这个目标,根据业务领域合理分层软件架构,让系统拓展性更强,结构更清晰,更灵活,复用程度更高,轻松应对各种复杂的业务需求。

    二、领域与对象

    1.什么是对象
    对象在面向对象定义之中,也规定了一些基本的特征:
    (1)封装:保护内部的操作不被破坏;
    (2)继承:在原本的基础之上继续进行扩充;
    (3)多态:在一个指定的范围之内进行概念的转换。
    2.什么是领域驱动设计
    领域驱动设计(Domain-Driven Design 简称DDD),是一套综合软件系统分析和设计的面对对象建模方法,采用领域模型概念,统一分析和设计编程,使软件能够更加灵活快速地跟随需求变化。
    领域驱动设计的核心在领域模型,领域模型的核心在业务知识。
    3.什么是领域对象
    领域对象(Domain Object)分为实体对象(也称聚合根)和值对象。
    实体对象是具有生命周期、有唯一标识、可以通过唯一标识判断相等性、有增改删查操作、可记录状态的对象。
    值对象是指起描述作用,无唯一标识、只能通过属性判断是否相等、即时创建、用完就回收的不可变对象。值对象必须通过实体对象进行操作。
    4.领域模型中的实体类关系
    领域模型的实体类分为视图对象VO(View Object)、数据传输对象DTO(Data Transfer Object)、领域对象DO(Domain Object)、持久化对象PO(Persistent Object)四种类型,各种实体用于不同业务层次之间的交互,并在各层次间实现转化,如下图所示:
    在这里插入图片描述

    5.对象和领域的关系
    领域是更大的对象,是可以直接产生业务价值的模型,只包含多对象的行为整合,不包含对象的属性,从而实现领域的行为共享。
    领域模型是对业务需求的一种抽象,表达了领域概念、领域规则以及领域概念之间的关系。一个好的领域模型是对统一语言的可视化表示,通过它可以减少需求沟通可能出现的歧义;通过提炼领域知识,并运用抽象的领域模型去表达,就可以达到对领域逻辑的化繁为简。模型是封装,实现了对业务细节的隐藏;模型是抽象,提取了领域知识的共同特征,保留了面对变化时能够良好拓展的可能性。
    领域模型以可视化的方式清晰地表达了业务含义,我们可以根据这个模型来指导后面的程序设计与编码实现。当增加新的需求或者需求发生变化时,我们能够敏锐地捕捉到现有模型的不匹配之处,并对其进行更新。领域模型传递了知识,可以作为交流的载体,符合人们的心智模型,有利于让开发人员从纷繁复杂的业务中解脱出来。

    在这里插入图片描述

    三、复杂领域设计原则

    1.拆分子域建立领域模型
    根据业务特点考虑流程节点或功能模块边界因素,按领域逐级分解成大小合适的子域,针对子域进行事件风暴,记录领域对象,初步确定各级子域的领域模型。
    2.领域模型微调
    梳理领域内所有子域的领域模型,对各子域模型进行微调,这个过程重点考虑不同聚合对象的重新组合,同步需要考虑子域里对象的聚合边界、服务以及事件之间的依赖关系,确定最终的领域模型。
    3.微服务设计和拆解
    根据领域模型的边界和微服务的拆分原则,完成微服务的拆分和设计。

    四、领域驱动设计和实施

    1.步骤一、事件风暴
    (1)场景分析
    根据不同角色和场景,全面梳理从前端操作到后端业务逻辑之间发生的所有操作、命令、领域事件以及外部依赖信息。
    (2)领域建模
    领域建模是一个收敛的过程。过程分为三步:第一步根据场景分析中的操作集合定义领域实体;第二步根据领域实体业务关联性定义聚合;第三步根据业务和语义边界等因素,定义领域模型。
    (3)微服务设计和拆分
    综合考虑职责单一性、性能、版本发布频率、团队沟通效率、技术异构等因素,合理设计和拆分微服务。
    2.步骤二、领域对象服务矩阵
    将事件风暴产生的领域对象按照各自所在的微服务进行分类,定义每个领域对象在微服务中的层、领域类型和依赖的领域对象,主要是为了确定实体、方法、服务等领域对象在架构中的位置以及对象之间的依赖关系,形成服务矩阵,细化了领域对象之间的关系,补充了事件风暴过程中可能遗漏的细节。
    3.步骤三、领域模型服务架构
    根据领域模型中领域对象的属性和服务矩阵,设计符合领域模型的技术架构,架构要能清晰地体现微服务实体间的联系,各层级之间的关系,以及服务组合和编排的关系。
    4.步骤四、代码模型设计
    根据DDD技术架构设计,搭建微服务架构体系,定义各层的微服务工程,各层的领域对象所在的包、类、方法、接口,领域中一个聚合对应一个聚合包。

    五、领域划分

    领域是自上而下的划分,不仅需要在这些相关联的领域有着极其丰富的经验,脑海中有着清晰且成熟的领域模型图。
    而自下而上,也就是本文所讲的,主要思想是从需求出发,划分出实体后,对实体进行归类,最终提炼出领域。
    1)对需求进行充分分析,提炼通用语言,从通用语言中抽象出实体
    我们首先对需求进行充分分析,提炼通用语言,从通用语言中抽象出实体。
    2)按照职责相似度,对实体进行归类,抽象出领域
    通过上面的步骤,我们得到了很多实体,然后按照职责的相似度对实体进行归类,相似度高的为一类,每一类给他们起一个名字,这就是领域。

    六、逻辑架构设计

    在这里插入图片描述
    逻辑架构图主要分为业务层、领域层、数据持久层,其他微服务模块通过zuul网关区分不同业务标识对应的服务路由到业务层,然后业务层通过组合、编排领域层服务,实现业务流程,领域服务操作领域对象(聚合根)和值对象,实现领域对象的属性修改和一系列领域对象行为,调用基础设施层完成完成一系列基础服务和数据库原子操作,实现数据持久化。

    七、DDD软件分层设计

    1.分层概述
    (1)业务层system-xxx-application:组合与编排各领域服务,实现业务流程。
    (2)springcloud微服务接口jar包system-xxx-feignclient:暴露微服务领域接口。
    (3)领域层system-xxx-domain:单领域服务实现。
    (4)领域接口jar包 system-xxx-domain-api:定义领域对象和操作接口。
    (5)基础设施层system-xxx-infrastructure:数据存储与处理。
    (6)公共服务 system-domain-common-xxx:公共配置、工具类。
    (7)system-domain-data-config:Spring容器扫描配置
    2.分层结构图
    总体上分为业务层、领域层、基础设施层,前端通过restful方式请求业务层,业务层通过Spring Cloud的FeignClient接口实现远程调用领域层的微服务,领域层通过自定义Spring容器扫描配置注入不同数据源的组件,从而实现多数据源的操作。
    在这里插入图片描述

    3.层级maven依赖关系
    在这里插入图片描述

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  • 文章目录1. 数据库设计概述1.1 数据库设计的特点:结构和行为分离的设计1.2 ... 概念结构设计3.1 概念模型3.2 E-R模型1、实体之间的联系2、E-R 图3、实体与属性的划分原则4、E-R 图的集成4. 逻辑结构设计(未完待...

    1. 数据库设计概述

    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

    1.1 数据库设计的特点:结构和行为分离的设计

    在这里插入图片描述

    1.2 数据库设计方法

    典型方法
    新奥尔良(New Orleans)方法
    基于E-R模型的数据库设计方法
    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

    1.3 数据库设计的基本步骤

    在这里插入图片描述

    1.4 数据库设计过程中的各级模式

    在这里插入图片描述

    2. 需求分析

    2.1 需求分析的任务

    1、新系统必须充分考虑今后可能的扩充和改变
    2、获得用户对数据库的要求
    (1)信息要求
    用户需要从数据库中获得信息的内容与性质
    由信息要求可以导出数据要求,即在数据库中需要存储哪些数据
    (2)处理要求
    用户要完成的处理功能
    对处理性能的要求
    (3)安全性与完整性要求

    2.2 需求分析的方法

    结构化分析方法(Structured Analysis,简称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
    需求分析过程:
    在这里插入图片描述

    2.3 数据字典

    1、数据字典是关于数据库中数据的描述,即元数据(不是数据本身),注意和关系数据库管理系统中数据字典的区别和联系(关系数据库中的数据字典是数据库的定义)
    2、数据字典的内容

    • 数据项:是数据的最小组成单位
    • 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)
    • 数据流:数据结构在系统内传输的路径
    • 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
    • 处理过程:处理逻辑一般用判定表或判定树来描述

    3、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}
    4、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}}
    5、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}
    6、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}
    7、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}}

    3. 概念结构设计(概念模式,E-R图)

    概念结构设计:将用户需求抽象为信息结构

    3.1 概念模型

    3.2 E-R模型

    1、实体之间的联系

    (1)两个实体型之间的联系:
    ①一对一联系(1∶1)
    ②一对多联系(1∶n)
    ③多对多联系(m∶n)
    (2)两个以上的实体型之间的联系
    一般地,两个以上的实体型之间也存在着一对一、一对多、多对多联系
    (3)单个实体型内的联系
    同一个实体集内的各实体之间也可以存在一对一、一对多、多对多的联系

    2、E-R 图

    E-R图提供了表示实体型、属性和联系的方法
    实体型:矩形
    属性:椭圆
    联系:菱形(联系可以具有属性)

    实例:某个工厂物资管理的概念模型
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
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    3、实体与属性的划分原则

    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

    实例分析:

    • 职称如果没有与工资、福利挂钩,根据准则(1)可以作为职工实体的属性;
    • 如果不同的职称有不同的工资、住房标准和不同的附加福利,则职称作为一个实体更恰当
    4、E-R 图的集成

    1、两步:合并 --> 修改和重构
    2、合并时主要有三类冲突:①属性冲突 ②命名冲突 ③结构冲突
    属性冲突:属性域冲突,即属性值的类型、取值范围或取值集合不同;属性取值单位冲突
    命名冲突:同名异义;异名同义;命名冲突
    结构冲突:同一对象在不同应用中具有不同的抽象(如在A处为实体,在B处为属性);同一实体在不同子系统的E-R图中所包含的属性个数和属性排列次序不完全相同;实体间的联系在不同的E-R图中为不同的类型(如在A处为一对多联系,在B处为多对多联系)
    3、合并时消除冗余的方法
    ①以数据字典和数据流图为依据,根据数据字典中关于数据项之间逻辑关系的说明来消除冗余
    ②用规范化理论来消除冗余
    确定分E-R图实体之间的数据依赖FL;然后求FL的最小覆盖GL,差集为 D=FL-GL,逐一考察D中的函数依赖,确定是否是冗余的联系,若是,就把它去掉

    4. 逻辑结构设计(逻辑模式、外模式)

    把基本E-R图转换为与选用数据库管理系统产品所支持的数据模型相符合的逻辑结构

    4.1 E-R图向关系模型的转换

    关系模型的逻辑结构是一组关系模式的集合
    将E-R图转换为关系模型:将实体型、实体的属性和实体型之间的联系转化为关系模式
    1、转换原则
    (1)一个实体型转换为一个关系模式
    关系的属性:实体的属性
    关系的码:实体的码
    (2)实体型间的联系有以下不同情况

    • 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
      ① 转换为一个独立的关系模式
      关系的属性:与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性
      关系的候选码:每个实体的码均是该关系的候选码
      ②与某一端实体对应的关系模式合并
      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
    • 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
      ①转换为一个独立的关系模式
      关系的属性:与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性
      关系的码:n端实体的码
      ②与n端对应的关系模式合并
      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
      可以减少系统中的关系个数,一般情况下更倾向于采用这种方法
    • 一个m:n联系转换为一个关系模式
      关系的属性:与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性
      关系的码:各实体码的组合
    • 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
      关系的属性:与该多元联系相连的各实体的码以及联系本身的属性
      关系的码:各实体码的组合
    • 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

    4.2 数据模型的优化

    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

    优化数据模型的方法:
    (1)确定数据依赖
    (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)
    (5)对关系模式进行必要分解,提高数据操作效率和存储空间的利用率。常用分解方法: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),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)

    补充: 函数依赖和范式

    一、函数依赖
    1、部分函数依赖:设X,Y是关系R的两个属性集合,存在X→Y,若X’是X的真子集,存在X’→Y,则称Y部分函数依赖于X
    举个例子:学生基本信息表R中(学号,身份证号,姓名)当然学号属性取值是唯一的,在R关系中,(学号,身份证号)->(姓名),(学号)->(姓名),(身份证号)->(姓名);所以姓名部分函数依赖与(学号,身份证号);
    2、完全函数依赖:设X,Y是关系R的两个属性集合,X’是X的真子集,存在X→Y,但对每一个X’都有X’!→Y,则称Y完全函数依赖于X
    例子:学生基本信息表R(学号,班级,姓名)假设不同的班级学号有相同的,班级内学号不能相同,在R关系中,(学号,班级)->(姓名),但是(学号)->(姓名)不成立,(班级)->(姓名)不成立,所以姓名完全函数依赖与(学号,班级);
    3、传递函数依赖:设X,Y,Z是关系R中互不相同的属性集合,存在X→Y(Y !→X),Y→Z,则称Z传递函数依赖于X
    例子:在关系R(学号 ,宿舍, 费用)中,(学号)->(宿舍),宿舍!=学号,(宿舍)->(费用),费用!=宿舍,所以符合传递函数的要求。
    4、平凡函数依赖:存在X→Y,且Y含于X,则称X→Y是平凡的函数依赖(对于任一关系模式,平凡函数依赖都是必然成立的,它不反映新的语义)
    例子:(学号,课程号)→学号
    5、非平凡函数依赖:存在X→Y,但Y不含于X,则称X→Y是非平凡的函数依赖
    例子:(学号,课程号)→成绩
    6、多值依赖:设R(U)是一个属性集合U上的一个关系模式,X, Y, 和Z是U的子集,并且Z=U-X-Y,多值依赖X→→Y成立当且仅当对R的任一个关系r,r在(X,Z)上的每个值对应一组Y的值这组值仅仅决定于X值而与Z值无关
    若X→→Y,而Z=空集,则称X→→Y为平凡的多值依赖。否则,称X→→Y为非平凡的多值依赖。
    (定义很绕~~脑阔疼)
    举个例子,通俗理解一下:一个关系(课程C,教师T,参考书B),其中,课程确定教师且与参考书无关(即对于C的每一个值,T有 一组 值与之对应,而不论B取何值
    教师T多值依赖于课程C


    二、范式 1 、第一范式(1NF) 在任何一个关系数据库中,第一范式(1NF)是对关系模式的基本要求,不满足第一范式(1NF)的数据库就不是关系数据库。 所谓第一范式(1NF)是指数据库**表的每一列(即每个属性)都是不可分割的基本数据项**,同一列中不能有多个值,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。简而言之,第一范式就是无重复的列。 2、 第二范式(2NF) 第二范式(2NF)是在第一范式(1NF)的基础上建立起来的,即满足第二范式(2NF)必须先满足第一范式(1NF)。第二范式(2NF)要求数据库**表中的每个实例或行必须可以被唯一地区分**。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的唯一标识。员工信息表中加上了员工编号(emp_id)列,因为每个员工的员工编号是唯一的,因此每个员工可以被唯一区分。这个**唯一属性列被称为主关键字或主键、主码**。 **第二范式(2NF)要求实体的属性完全依赖于主关键字**。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性,如果存在,那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体,新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的唯一标识。简而言之,第二范式就是非主属性完全依赖于码。 3 、第三范式(3NF) 满足第三范式(3NF)必须先满足第二范式(2NF)。在满足第二范式的基础上,且**不存在传递函数依赖**,那么就是第三范式。简而言之,每一个非主属性既不部分依赖于码也不传递依赖于码。 4、BC范式(BCNF) BCNF 在第三范式的基础上,数据库表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。

    * 所有非主属性对每一个码都是完全函数依赖;
    * 所有的主属性对于每一个不包含它的码,也是完全函数依赖;
    * 没有任何属性完全函数依赖于非码的任何一组属性
    >5、第四范式(4NF)

    设R是一个关系模型,D是R上的多值依赖集合。如果D中存在凡多值依>赖X->Y时,X必是R的超键,那么称R是第四范式的模式。


    最后简单的总结一下:
    1、第一范式(1NF):一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项
    2、第二范式(2NF):关系模式R属于第一范式,且每个非主属性都完全函数依赖于键码(简单说 建立在第一范式基础上,消除部分依赖)
    3、第三范式(3NF):关系模式R属于第一范式,且每个非主属性都不传递依赖于键码(简单说 建立在第二范式基础上,消除传递依赖)
    4、 BC范式(BCNF):关系模式R属于第一范式,且每个属性都不传递依赖于R的候选键
    在这里插入图片描述

    4.3 设计用户子模式

    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

    5. 物理结构设计(内模式)

    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

    5.2 关系模式存取方法选择

    1、数据库管理系统常用存取方法
    (1)B+树索引存取方法
    (2)Hash索引存取方法
    (3)聚簇存取方法
    2、选择索引存取方法的主要内容
    (1)对哪些属性列建立索引
    (2)对哪些属性列建立组合索引
    (3)对哪些索引要设计为唯一索引
    3、选择索引存取方法的一般规则
    (1)一个(或一组)属性经常在查询条件中出现
    (2)一个属性经常作为最大值和最小值等聚集函数的参数
    (3)一个(或一组)属性经常在连接操作的连接条件中出现
    4、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
    (1)该关系的大小可预知,而且不变
    (2)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
    5、聚簇存取
    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中称为聚簇。该属性(或属性组)称为聚簇码
    (1)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,在一个基本表上最多只能建立一个聚簇索引
    (2)聚簇存取方法

    • 设计候选聚簇:场景——经常进行连接操作的关系、经常作为相等比较条件的属性组、属性或属性组中值重复率较高
    • 检查候选聚簇中的关系,取消其中不必要的关系:删除经常进行全表扫描的关系、删除更新操作远多于连接操作的关系、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
    基本原则:根据应用情况,将易变部分与稳定部分分开存放,将经常存取部分与存取频率较低部分分开存放
    例如: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;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

    5.4 评价物理结构

    对数据库物理设计过程中产生的多种方案进行评价,从中选择一个较优的方案作为数据库的物理结构
    评价方法:定量估算各种方案的存储空间、存取时间、维护代价

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在进行结构模型设计时