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第5章 数据库设计 5.1 数据库设计概述 5.2数据库设计步骤 1.需求分析阶段 进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求，是整个设计过程的基础。 2.概念结构设计阶段 是整个数据库设计的关键，他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得概念模型 3.逻辑结构设计阶段 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.数据库物理设计阶段 为逻辑数据模型选区一个最适合应用环境的物理结构 5.数据库实施阶段 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.数据库运行和维护阶段 数据库应用系统经过试运行后即可投入到正式运行中，在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改。 设计一个完善的系统是不可能一蹴而就的，他往往是上述六个阶段的不断反复 5.2.1 需求分析 ●数据项 数据项是不可再分的数据单位。其描述格式通常为： 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，与其它数据项的逻辑关系，数据项之间的联系} 其中，“取值范围”和“与其它数据项的逻辑关系”（如该数据项与其它数据项的大小、相等关系，或等于其他几个数据项之和，之差等关系）定义了数据的完整性约束条件。 ●数据结构 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，或由若干个数据结构，或由若干个数据项和数据结构组成。其描述格式通常为： 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 数据流是数据结构在系统内的传输路径。其描述格式通常为： 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} 其中“数据流来源”指该数据流来自哪个过程，“数据流去向”指该数据流将到哪个过程去，“平均流量”是指在单位时间（每天、每周、每月等）内的传输次数，“高峰期流量”是指在高峰时期的数据流量。 ●数据存储 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。它可以是手工文档和凭证，也可以是计算机文档。其描述格式通常为： 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} 其中“存取频度”指每小时或每天或每周存取几次、每次存取多少数据等信息，“存取方式”包括批处理还是联机处理、检索还是更新、顺序检索还是随机检索等，“输入的数据流” 要指出数据来源，“输出数据流”要指出数据去向。 （1）概念结构设计的目标和任务 概念结构设计的目标是产生反映系统信息需求的数据库概念结构，即概念模式。概念结构是独立于DBMS和使用的硬件环境的。在这一阶段，设计人员要从用户的角度看待数据以及数据处理的要求和约束，产生一个反映用户观点的概念模式，然后再把概念模式转换为逻辑模式。 描述概念结构的模型应具有以下几个特点： ●有丰富的语义表达能力。 能表达用户的各种需求，准确地反映现实世界中各种数据及其复杂的联系以及用户对数据的处理要求等。 ● 易于交流和理解。概念模型是设计人员和用户之间的主要交流工具，因此要容易和不熟悉计算机技术的用户交换意见。 ● 易于修改。当应用环境和系统需求发生变化时，概念模型能灵活地进行修改和扩充，以适应用户需求和环境的变化。 ● 易于向各种数据模型转换。设计概念模型的最终目的是向某种DBMS支持的数据模型转换，建立数据库应用系统，因此概念模型应该易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换。 概念模型的表示方法很多，其中最著名、最常用的表示方法为实体-联系方法，这种方法也称为E-R模型方法，该方法采用E-R图描述概念模型。E-R模型在前面已经介绍过了，这里不再赘述。 （2）概念结构设计的方法 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，然后逐步细化。 ●自底向上： 即首先定义各局部应用的概念结构，然后将它们集成起来，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，然后向外扩充，以滚雪球的方式逐步生成其他概念结构，直至总体概念结构。 ●混合策略： 即将自顶向下和自底向上相结合，用自顶向下策略设计一个全局