数据库设计思维导图

U261184953

2024-06-18

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数据库

设计概述

需求分析

概念结构，逻辑结构，物理结构设计等内容讲解

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思维导图大纲

数据库设计概述

数据库设计的任务、内容和特点

三分技术，七分管理，十二分基础数据管理 : 数据库建设项目管理；企业(即应用部门)的业务管理基础数据: 数据的收集、整理、组织和不断更新结构(数据)设计和行为(处理)设计相结合将数据库结构设计和数据处理设计密切结合传统的软件工程:重行为设计忽视对应用中数据语义的分析和抽象，只要有可能就尽量推迟数据结构设计早期的数据库设计:重结构设计致力于数据模型和数据库建模方法研究，忽视了行为设计对结构设计的影响

数据库设计方法简述

大型数据库设计是涉及多学科的综合性技术，又是一项庞大的工程项目要求多方面的知识和技术主要包括: 计算机的基础知识软件工程的原理和方法程序设计的方法和技巧数据库的基本知识数据库设计技术应用领域的知识手工设计法设计质量与设计人员的经验和水平有直接关系缺乏科学理论和工程方法的支持，工程的质量难以保证数据库运行一段时间后常常又不同程度地发现各种问题，增加了维护代价规范设计法典型方法——新奥尔良(New Orleans)方法将数据库设计分为若干阶段和步骤采用辅助手段实现每一过程按设计规程用工程化方法设计数据库基于E-R模型的设计方法：概念设计阶段广泛采用 3NF(第三范式)的设计方法：逻辑阶段可采用的有效方法 ODL(Object Definition Language)方法：面向对象的数据库设计方法 UML(Unified Modeling Language)方法：面向对象的建模方法

数据库设计的步骤

实施与维护

数据库实施

创建数据库及数据表

数据导入与初始化

数据库维护

数据备份与恢复

数据库性能监控与优化

数据库系统设计案例

概念结构设计

概念结构设计的必要性

概念设计

数据需求分析

确定数据需求

分析业务需求与数据关系

概念模型设计

设计实体关系图（ERD）

定义实体、属性和关系

概念模型的特点及表示

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概念结构是现实世界的一个真实模型。是各种数据模型的共同基础，它比数据模型更独立于机器、更抽象，从而更加稳定概念结构设计是数据库设计的关键

概念结构设计的方法与步骤

实体与属性的划分原则作为属性，不能再具有需要描述的性质。属性不能与其他实体具有联系。 E-R图的集成设计各个子系统的分E-R图消除冲突，进行集成设计基本E-R

概念结构设计案例

系统需求分析

需求分析的任务

对现实世界要处理的对象进行详细调查：这包括对组织、部门、企业等实体进行深入了解，以明确数据库需要处理的具体对象和范围。收集和分析需求数据，确定系统边界：通过收集用户的需求，包括信息需求、处理需求、安全性和完整性需求等，来确定新系统的功能和边界。编写系统分析报告：在完成需求调查和分析后，需要编写一份详细的系统分析报告，以记录和总结所有的需求发现和分析结果，作为后续设计和开发的依据。确定新系统的功能：基于收集到的需求数据，确定新系统需要具备的功能，以满足用户的各种需求。

需求分析的方法

这阶段的任务是深入了解组织机构情况、系统概况和用户需求，以明确数据库系统的功能和边界，收集基础数据支持系统目标，并确定新系统的发展前景。

需求分析的应用案例额

逻辑结构设计

逻辑结构设计的必要性

逻辑设计

数据库模式设计

选择合适的数据模型（关系模型、对象关系模型等）

设计数据库表结构

完整性约束设计

定义主键、外键等约束条件

设计数据完整性规则

初构关系模型设计

关系模式规范化

模式评价和优化

确定数据依赖: 按需求分析阶段所得到的语义，分别写出每个关系模式内部各属性之间的数据依赖以及不同关系模式属性之间数据依赖。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。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。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。包括水平分解和垂直分解。

逻辑及结构设计案例