数据库设计方法和概念设计.ppt

数据库设计方法;数据库设计：针对一个给定的应用系统，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求。包括： 数据库的结构设计：静态的数据模型设计（模式和子模式设计） 数据设计：应用程序设计（在模型上的动态操作） 一般地：数据库设计是以一个现成的DBMS为基础开发数据库应用系统;数据库系统的设计过程;概念设计：对需求分析中收集的信息和数据进行分析和抽象，确定实体、属性及他们之间的联系，将各个用户的局部视图合并成一个总的全局视图，形成独立于计算机的反映用户需求的概念模型。目的是描述数据库的信息内容。 与具体的DBMS有关的阶段 逻辑设计：在概念模型的基础上导出数据库的逻辑模型。 逻辑模型：可被DBMS所处理的数据库逻辑结构。包括数据库、记录及记录之间的联系、安全性和一致性约束等。 导出的逻辑结构是否与概念模式一致，从功能和性能上是否满足用户的需求。要进行模式评价。如果达不到用户要求，还要反复、修正或进行重新设计。 物理设计：根据DBMS的特点和处理的需求，进行物理存储的安排，建立索引，形成数据库的内模式。;数据库的实施：建立实际的数据库结构，装入数据、完成编码和进行测试，最终使系统投入使用。 数据库的运行和维护：整个数据库生存周期中的最长的阶段。根据系统运行中产生的问题及用户的新需求不断完善系统功能和提高系统的性能。 在每一个设计阶段完成后都要进行设计分析，评价一些重要的设计指标，与用户进行交流，如果不满足要求则进行修改。在设计过程中，这种评价和修改可能要重复若干次，以求得到理想的结果。 数据库设计的辅助开发工具：CA公司的ERWin，Sybasde公司的PowerDesign等;需求分析;收集用户需求;调查的方法：跟班作业、咨询业务权威、设计调查问卷、查阅历史记录等。 必须有用户的参与和配合;分析用户需求;数据存储;要反映更详细的内容，可将处理功能分解为若干子功能，每个子功能还可继续分解，直到把系统工作过程表示清楚为止。在处理功能逐步分解的同时，它们所用的数据也逐级分解，形成若干层次的数据流图。如下图：;XX系统;实例:假设某工厂要设计一个数据库查询系统。其中： 主管生产的部门：需要要掌握产品的性能、各种零件的用料，和每种产品的零件组成；并据此编制工厂的生产计划。 主管供应的部门：需要了解产品的价格、各种零件的用料情况以及这些材料的价格与库存量；并据此提出产品的采购计划。;查询产品性能;查询产品价格;数据查询系统;缺料查询的数据流图;使用数据字典汇总各类数据 数据字典是各类数据描述的集合。包含： 数据项 数据结构 数据流：可以是数据项，也可以是数据结构。表示某一处理过程的输入输出 数据存储：处理过程中存储的数据。常常是手工凭证、手工文档或计算机文件 处理过程 描述的内容： 数据项描述={数据项名、数据项含义说明、别名、类型、长度、取值范围、与其它数据项的逻辑联系} 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}} 简要说明：说明该处理过程的功能和处理要求 功能：该处理过程做什么（不是怎么做） 处理要求：处理频度要求，如：单位时间里处理多少事务、多少数据量、响应时间的要求等。（这些要求是后面物理设计的依据及性能评价的标准） 数据描述实例:;撰写需求说明书;概念设计;概念模型的特点及设计方法;描述概念模型的工具：ER图 概念设计采用的方法： 自顶向下的方法 先定义全局概念结构框架，然后逐步细化，形成最终的概念模型 自底向上的方法 首先定义各局部应用的概念结构，然后将它们集成，形成全局概念结构 在实际设计中使用更多的是自底向上的策略;需求;自底向上的方法分两步进行 首先，抽象数据，并建立局部概念模型 然后，将局部概念模型合并，建立全局概念模型;局部概念模型的设计;供应部门的局部ER图;生产部门的局部ER图;假设材料分别放在多个仓库中，同时应用中需要仓库地点或仓库面积等数据。则：供应部门的局部ER图：;合成全局概念模型;消除冲突，合并分ER模型;实例:生产部门和供应部门的局部ER模型综合后形成的初步ER模型 “材料”与“零件”两个实体之间增加了联系“消耗” 联系“消耗”增加了属性“消耗量” “产品”实体的属性增加为4个 “零件”实体去掉了属性“材料名”和“耗用量”;消除冗余，得到基本ER模型 冗余 冗余的数据：可以由基本数据导出的数据 冗余的联系：可以由基本联系导出的联系