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  • 数据库结构设计
    千次阅读
    2020-05-05 10:29:39

    数据库的概念结构设计

    需求分析阶段所得到的应用需求应该首先抽象成信息世界的结构,才能更好地、更准确地用某一DBMS实现。
    实例:ER图的设计

    数据库的逻辑结构设计

    任务就是将概念结构设计阶段设计好的全局E-R图转换成DBMS产品所支持的数据模型(关系模型),并进行规范化和优化,然后为每个应用设计外模式。

    实例:ER图转化成关系模型
    eg. 借书人(借书证号,姓名,单位)

    数据库的物理结构设计

    数据库在物理设备上的存储结构和存取方法就称为数据库的物理结构。
    通俗数据库设计(4)物理结构设计

    例子

    实体属性

    优惠券活动

    1. 券活动id
    2. 券活动名字
    3. 券发布的时间
    4. 券有效天数
    5. 发行量
    6. 备注

    优惠券

    1. 券id
    2. 券名
    3. 券活动id
    4. 折扣率
    5. 有效期

    抵扣记录

    1. 券id
    2. 消费时间
    3. 门店
    4. 数量
    5. 备注<消费券使用情况简介>

    用户

    1. 用户id
    2. 券id

    实体间的联系

    优惠券活动 1:N 优惠券

    优惠券 1:1 优惠券抵扣记录

    优惠券活动 N:1 用户

    优惠券 N:1 用户

    用户 1:N 抵扣记录

    巨人肩膀

    数据库设计之概念结构设计---------E-R图详解

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    千次阅读 2019-03-06 22:48:23
    数据库概念设计 ...保证信息模型方便的转换成数据库逻辑结构 1.2概念设计的依据: 需求分析的文档,需求说明书,功能模型(数据流图或IDEF0图) 信息模型(ER图)和数据库概念说明书是数据库...

    一 数据库概念设计

    1.3概念设计的任务:

    • 定义和描述应用领域涉及的数据范围
    • 获取应用领域或问题域的信息模型
    • 描述清楚数据的属性特征
    • 描述数据之间的关系
    • 定义描述数据的约束
    • 说明数据的安全性要求
    • 支持用户的各种数据处理需求
    • 保证信息模型方便的转换成数据库逻辑结构

    1.2概念设计的依据:

    需求分析的文档,需求说明书,功能模型(数据流图或IDEF0图)
    信息模型(ER图)和数据库概念说明书是数据库逻辑设计的依据

    1.2 数据库概念设计过程

    • 明确建模目标
    • 定义实体集
    • 定义联系: 标识实体集之间的方法是建立联系矩阵
    • 建立信息模型(构造ER模型
    • 确定实体集属性
    • 对信息模型进行集成与优化

    1.3 数据建模方法

    • 能够真实客观的描述现实社会中数据之间的关系
    • 组成模型的概念少,语义清楚,容易理解
    • 不同概念的语义不重叠,概念无多义性
    • 用图形方式描述数据,数据易观易懂,有利于数据库设计者和用户交流
    • 这种数据模型容易转换成数据库逻辑设计阶段需要的数据结构
    ER建模方法
    • 实体或实例:实体指客观存在并且可互相区分的事务
    • 实体集
    • 属性:每个属性的取值范围叫做域
    • 联系 :一对一联系,一对多联系,多对多联系
    IDEF1X建模方法
    • 实体集(独立实体集,从属实体集)
    • 联系:确定型连接联系(标定型联系,非标定型联系,分类联系)

    二 数据库逻辑设计

    标识ER模型中的联系,依次转换与每个联系相关联的实体集及联系

    三 数据库物理设计

    数据库的物理结构

    • 文件的组织
    • 文件的结构
    • 文件的存取
    • 索引技术

    3.1 索引技术

    有序索引
    • 聚集索引
    • 非聚集索引
    • 稠密索引
    • 稀疏索引
    • 主索引
    • 辅索引
    • 唯一索引
    • 单层索引
    • 多层索引
    散列索引
    索引建立的原则

    经常查询,连接,统计操作,数据量大的基本表可以考虑建立索引
    一个基本表可以建立一个聚集索引,还可以建立多个非聚集索引
    索引可以删除和修改

    建立索引的属性
    • 主码
    • 查询较多的属性
    • 参与连接操作的属性
    • 频繁搜索的属性
    • 属性由许多不同值的时候,索引有用,属性由同值的时候,不适合索引

    3.2物理设计内容

    • 数据库逻辑模式描述
    • 文件组织与存取设计
    • 数据分布设计
    • 确定系统配置
    • 物理模式评估
    数据库逻辑模式描述
    • 面向目标数据库描述基本表和视图
    • 设计基本表业务规则
    DB文件组织与存储设计
    • 使用事务-基本表交叉引用矩阵
    • 估计各个事务的执行频率
      为一些基本表选择合适的文件结构的原则:
    • 基本表数据量少,插入,删除,更新等操作频繁,采用堆文件组织方式
    • 顺序文件支持基于查找码的顺序访问
    • 访问顺序随机,散列文件合适
    • 索引文件结构,适合于大数据基本表
    • 多表连接频繁,聚集文件合适
    数据分布设计

    不同类型的数据的物理分布
    基本表和索引表分开存储,放置在不同的磁盘上
    应用数据的划分于分布
    根据数据使用的特征分布,频繁使用分区和非频繁使用分区
    时间地点分区
    分布式数据库系统:垂直分布和水平分布
    派生数据分布
    关系模式的去规范化

    展开全文
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  • 数据库——数据库结构设计

    千次阅读 2020-03-08 22:21:25
    1 数据库概念设计 2 数据库逻辑设计 3 数据库物理设计 数据库概念设计 概念设计数据库设计的 核心环节,通过对用户需求进行综合;归纳;与抽象,形成一个独立于DBMS 的概念模型 数据库概念设计的目标 1 定义与...

    目标

    1 数据库概念设计
    2 数据库逻辑设计
    3 数据库物理设计

    数据库概念设计

    概念设计 是数据库设计的 核心环节,通过对用户需求进行综合;归纳;与抽象,形成一个独立于DBMS 的概念模型

    数据库概念设计的目标

    1 定义与描述应用领域设计的数据范围
    2 获取信息模型
    3 描述数据的属性特征
    4 描述数据之间的关系
    5 定义和描述数据的约束
    6 说明数据的安全性要求
    7 支持用户的各种数据处理需求
    8 保证信息模型转化成数据库的逻辑结构(数据库模式)

    概念设计的依据及过程

    依据:数据库概念设计以需求分析的结果为依据,即需求说明书,DFD图以及在需求阶段收集到的应用领域中的各类报表
    结果:概念设计的结果是 概念模型(ER)与概念设计说明书

    过程:
    1 明确建模目标 (模型覆盖范围)
    2 定义实体集 (自顶向上标识和定义实体集)
    3 定义联系 (实体间关联关系)
    4 建立信息模型 (构造ER 模型)
    5 确定实体集属性 (属性描述一个实体集的特征或性质)
    6 对信息模型进行集成与优化(检查和消除命名不一致,结构不一致等)
    概念设计 是DB 设计的核心环节。概念数据模型是对现实世界的抽象和模拟

    概念模型设计

    采用最广泛的是ER建模方法。将现实世界抽象为具有属性的实体及联系
    ER 图描述数据库的概念模型观点:
    世界是由一组 作实体的基本对象和这些对象间的联系构成

    与E-R模型有关的概念

    实体或实例:客观存在并可相互去跟的事物叫实体
    实体集:同型实体的集合叫实体集
    属性:实体所具有的某一特性,一个实体可以由若干个属性来刻画,每个属性的范围称为域
    码: 实体集中唯一标识每一个实体的属性或属性集合 。用来区别同一实体集中的不同实体称作主码。一个实体集中任意两个实体在主码的取值上不能相同
    联系: 描述实体之间的相互关系
    联系也可以有属性,同类联系的集合 称为联系集

    实体间的联系有三类:
    1对1联系:
    ‘系’与‘系主任’(一个系只有一个系主任,一个系主任只能管理一个系)
    1 对多联系(1:n):
    ‘系’与‘学生’(一个系招收若干个学生,一个学生只属于一个系)
    多对多联系(n:n):
    学生与课程(一名学生可选修多门课程,每门课程可被多名学生选修)

    E-R 图表示
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    IDEF1X建模方法

    IDEF0 功能建模方法
    IDEF1X 是数据建模方法

    数据库逻辑设计

    逻辑设计的任务:
    将概念模型(ER图)转化为DBMS 支持的数据模型(关系模型),并对其优化

    逻辑设计的依据与阶段目标
    在这里插入图片描述

    补充的相关概念

    1 关系模型
    2 数据依赖
    3 候选码 主码 外码
    4 数据规范化
    5 范式

    关系模型

    层次模型;网状模型;关系模型
    关系模型:简单灵活,有坚实的理论基础,称为当下最流行的数据模型
    关系模型:用二维表结构来表示实体与实体间之间联系的模型
    关系的描述称为 关系模式
    由五部分 组成 五元组 R(U,D,DOM,F)
    R :关系名
    U : 组成该关系的属性名集合
    D :属性组中U 中属性所来自的域
    DOM : 属性到域的映射
    F : 属性组上U 上的一组依赖数据
    由于D,DOM 对模式的设计关系不大,这里把关系模式简化一个三元组
    R<U,F>当且仅当 U 上的一个关系R 满足F时 ,R 称为关系模式 R <U,F> 的一个关系

    关系数据库设计的核心: 关系模式的设计
    关系模式设计目标: 按照一定的原则从数量众多而相互关联的数据中,构造出一组既能较好反映现实世界,而又有良好的操作性能的关系模式

    新奥尔良发;数据库设计步骤:
    需求分析 - 概念结构设计 - 逻辑结构设计 - 物理结构设计

    数据依赖:
    对于R(U)任意一个可能的关系r,r中不可能存在连个元组 在X 上的属性值不等,x函数确定y,y函数依赖x →y
    关系内部 属性与属性之间的一种约束关系
    现实世界属性间相互关系的抽象
    数据的内在性质
    语义的体现

    完整约束的表现形式
    限定属性的取值范围 age<60
    定义属性间值得相互关联(主要体现于值相等与否)

    数据依赖类型:
    函数依赖(Functional Dependency,FD):
    普遍存在于生活中,这种依赖关系雷士与数学中的函数 y = f(x), y 由 x 定
    如 关系 :公民(身份证号,姓名,地址,工作单位)
    身份证号确定;其地址就唯一确定;地址函数依赖于身份证号
    姓名确定不一定能确定地址

    多值依赖(Multivalues Dependency MD)
    教师号可能多值依赖课程号,因为给定一个(课程号;参考书号)的组合,可能对应多个教师号。因为多个老师可以使用相同或不同的参考书上同一门课
    简单点讲: 函数就是唯一的确定关系;多值依赖却不能唯一确定

    函数依赖的几种特例:
    1 平凡函数依赖与非平凡函数依赖
    X → Y 且 Y 不包含于 X 则X → Y 非平凡依赖
    Y 包含于 X 则 X → Y 平凡函数依赖必然成立

    	2  完全函数依赖 与部分函数依赖
    	3 传递函数依赖
    	**(依赖关系 不明白)**
    

    候选码;主码;外码
    候选码: 某属性的值能唯一确定某个元组的值
    候选码 有多个 可以选其中的一个作为主码
    外码: 属性或属性组 X 不是关系模式 R的码(既不是主码也不是候选码)

    数据规范化:
    数据库的设计主要是关系模式的设计,关系模式的好坏,直接影响数据库设计的成败,将关系模式规范化,是设计较好的关系模式的唯一途径
    关系模式规范化: 把一个底一级的关系模式分解为高一级关系模式的过程
    关系数据库规范化理论是:数据库逻辑设计的工具
    目的: 尽量消除插入;消除异常;修改复杂;数据冗余的问题

    范式 : 关系模式满足的约束条件称为范式,根据满足规范化程度,范式由底到高 1NF ,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF
    1NF :关系模式R,所有属性都是不可再分的基本数据项,R 属于第一范式,R ∈1NF
    2 NF : 关系模式 R ∈ 1NF 且每个非主属性完全函数依赖与主码,则称R 属于 第二范式 R ∈ 2NF

    数据库物理设计

    索引技术分类:
    有序索引:索引文件机制,利用索引文件(索引记录组成)实现记录域(查找码,排序码)取值到记录物理地址间的映射关系
    数据文件(主文件)和索引文件(索引记录和索引项的集合)是有序索引技术中的两个主体,数据文件常采用顺序文件结构
    散列索引:哈希(hash)索引机制,利用散列函数实现记录域值到记录物理地址间的间接映射关系

    几种主要的有序索引:
    (1)聚集索引(索引项与数据记录排列书顺序一致,索引顺利文件)和非聚集索引,一个数据文件只可建立一个聚集索引,但可建立多个非聚集索引。
    (2)稠密索引(数据文件中每个查找码都对应索引记录)和 稀疏索引(部分查找码的值对应索引记录)
    (3) 主索引(猪吗属性集上建立的索引)与辅索引(非主属性上建立的索引)
    (4)唯一索引(索引列不包含重复值)
    (5)单层索引 (线性索引,每个索引项的顺序排列直接指向数据文件中的数据记录)和多层索引 (大数据量文件中的采用多层模型(B,B+ 树) 索引快速定位)

    数据库物理设计:

    目标:
    使内存空间占用少,数据访问效率高和维护代价低的数据库物理模式。数据库底层物理存储于存取,与DBS 所依赖的硬件环境,操作系统和DBMS 密切相关,目前大部分DBS 都是关系数据库系统

    环节:主要包括5个环节
    (1)数据库逻辑模式的描述
    根据数据库逻辑结构信息设计目标DBMS 可支持的关系表(这里称为基本表)的模式信息,这个过程 称为 数据库逻辑模式的描述
    关系模式及其视图转换成基本表和视图,利用完整性机制(如触发器) 设计面向应用的业务规则
    SQL Server 采用 T-SQL 语言
    为基本表选择合适的文件结构(堆文件,顺序文件,聚集文件,索引文件,散列文件)
    (2)文件组织与存取设计
    基本规则:根据应用情况将易变部分与稳定部分,存取评率较高的部分与存取评率较低的部分分来存放,以提高系统的性能
    分析理解数据库事务访问特性,使用事务-基本表交叉应用矩阵;估计各事务执行评率;汇总各张表基本表各事务操作的评率信息;根据结果设计文件结构

    影响数据文件存储结构的因素
    存取时间,存储空间利用率,维护代价 这三个方面是相互矛盾的

    解决方法 :适当冗余,增加聚餐功能,权衡选择折中的方案

    DBMS 常用的存取方法
    索引方法,目前主要是 B+ 树索引方法
    聚餐方法
    HASH 方法

    建立索引的原则
    一个组属性经常在操作条件中出现
    一个组属性经常在连接操作的连接条件出现
    一个组属性经常作为聚集函数的参数

    建立聚集索引原则
    检索数据时,常以某个组属性作为排序分组条件
    检索数据时,常以某个组属性作为检索限制条件,并返回大量数据
    表中每个组的重复性很大

    (3)数据分布设计
    不同类型数据的物理设计
    将应用数据(基本表),索引,日志,数据库备份数据等合理安排在不同的介质中

    应用数据的划分与分布
    根据数据的使用特征(频繁使用分区和非频繁使用分区)
    根据时间,地点划分(时间或地点相同的属于同一分区)
    分布式数据库系统(DDBS )中的数据划分(水平划分和竖直划分)
    派生属性数据分布(增加派生列或不定义派生属性)
    关系模式的去规范化(降低规范化提高查询效率)

    水平划分:
    将基本表划分为多张的具有相同属性,结构完全相同的字表,字表包含的元组是基本表中元组的子集
    垂直划分
    将基本表划分为多张字表,每张子表包含的属性是原基本表的字迹

    (4)确定系统配置
    DBMS 产品一般都提供一些存储分配参数
    同时使用数据库的用户数
    同时打开数据库的对象数
    使用缓存区的长度个数
    时间片大小
    数据库的大小
    装填因子
    锁的数目

    (5)物理模式评估
    对数据库物理设计结果存取时间,存取空间,维护代价等方面评估,重点是时间和空间效率

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  • 数据库结构设计文档.docx数据库结构设计文档.docx数据库结构设计文档.docx数据库结构设计文档.docx数据库结构设计文档.docx数据库结构设计文档.docx数据库结构设计文档.docx数据库结构设计文档.docx
  • 数据库结构设计文档.pdf数据库结构设计文档.pdf数据库结构设计文档.pdf数据库结构设计文档.pdf数据库结构设计文档.pdf数据库结构设计文档.pdf数据库结构设计文档.pdf数据库结构设计文档.pdf
  • 数据库结构设计(逻辑设计和物理设计)

    万次阅读 多人点赞 2018-11-15 12:28:27
    1、数据库结构设计的步骤 需求分析:全面了解产品设计的存储需求 逻辑设计:设计数据的逻辑存储结构 物理设计:根据所用的数据库特点进行表结构设计 关系型数据库:Oracle、SQLServer、MySQL、postgresSQL 非...

    1、数据库结构设计的步骤

    需求分析:全面了解产品设计的存储需求

    逻辑设计:设计数据的逻辑存储结构

    物理设计:根据所用的数据库特点进行表结构设计

                      关系型数据库:Oracle、SQLServer、MySQL、postgresSQL

                      非关系型数据库:mongo、Redis、Hadoop

                      存储引擎:Innodb

    维护优化:根据实际情况对索引、存储结构等进行优化

    2、数据库设计范式(设计出没有数据冗余和数据维护异常的数据库结构)

    数据库设计第一范式:

            1、数据库表中的所有字段都只具有单一属性

            2、单一属性的列是由基本的数据类型所构成的

            3、设计出来的表都是简单的二维表

    数据库设计第二范式:

            要求一个表中只具有一个业务主键,也就是说符合第二范式的表中不能存在非主键列对只对部分主键的依赖关系

    数据库设计第三范式:

            指每一个非主属性既不部分依赖于也不传递依赖于业务主键,也就是在第二范式的基础上消除了非主键属性对主键的传递依赖

    3、需求分析及逻辑设计(重点)

    4、需求分析及逻辑设计-反范式化设计

    什么叫做反范式化设计?

    反范式化是针对范式化而言的,在前面介绍了数据库设计的范式,所谓的反范式化就是为了性能和读取效率的考虑而适当的对数据库设计范式的要求进行违反,而允许存在少量的数据冗余,换句话来说,反范式化就是使用空间来换取时间。

    注意:不能完全按照范式化的要求进行设计,考虑以后如何使用表

    4、范式化设计和反范式化设计的优缺点

    范式化设计的优点:

             1、可以尽量减少数据冗余

             2、范式化的更新操作比反范式化更快

             3、范式化的表通常比反范式化更小

    范式化设计的缺点:

             1、对于查询需要对多个表进行关联   

             2、更难进行索引优化

    反范式化设计的优点:

            1、可以减少表的关联

            2、可以更好的进行索引优化

    反范式化设计的缺点:

            1、存在数据冗余及数据维护异常

             2、对数据的修改需要更多的成本

    5、物理设计

    根据所选择的关系型数据库的特点对逻辑模型进行存储结构设计

    物理设计涉及的内容:

          1、定义数据库、表及字段的命名规范

                  a、数据库、表及字段的命名要遵守可读性原则

                  b、数据库、表及字段的命名要遵守表意性原则

                  c、数据库、表及字段的命名要遵守长名原则

          2、选择合适的存储引擎

         3、为表中的字段选择合适的数据类型

         4、建立数据库结构

    6、物理设计-数据类型的选择

    为表中的字段选择合适的数据类型:

            当一个列可以选择多种数据类型时,应该优先考虑数字类型,其次是日期或二进制类型,最后是字符类型。对于相同级别的数据类型,应该优先选择占用空间小的数据类型。

    如何选择正确的整数类型:

    如何选择正确的实数类型:

    如何选择varchar和char类型:

      varchar类型的存储特点:

           a、varchar用于存储变长字符串,只占用必要的存储空间。

          b、列的最大长度小于255则只占用一个额外字节用于记录字符串长度

          c、列的最大长度大于255则要占用两个额外字节用于记录字符串长度

    varchar长度的选择问题:

          a、使用最小的符合需求的长度

          b、varchar(5)和varchar(200)存储MySQL字符串性能不同

    varchar适用场景:

        a、字符串列的最大长度比平均长度大很多

        b、字符串列很少被更新

        c、使用了多字节字符集存储字符串

    char类型存储特点:
        a、char类型是定长的

        b、字符串存储在char类型的列中会自动删除末尾的空格

        c、char类型的最大宽度为255

    char类型适用的场景:

       a、cahr类型适合存储长度近似的值

       b、char类型适合存储短字符串

       c、char类型适合存储经常更新的字符串列

    如何存储日期类型:

    timestamp可以自动更新:

    date类型和time类型:

       1、date类型的优点:

           a、占用的字节数比使用字符串、datetime、int存储要少,使用date类型只需要3个字节。

           b、使用date类型还可以利用日期时间函数进行日期之间的计算

             

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空空如也

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