‘壹’ 什么是数据库的概念结构逻辑结构和物理结构.数据库是如何设计的 系统的安全性是如何考虑的
数据库系统的基本概念 数据:实际上就是描述事物的符号记录。 数据的特点:有一定的结构,有型与值之分,如整型、实型、 字符型等。而数据的值给出了符合定型的值,如整型值15。 数据库:是数据的集合, 具有统一的结构形式并存放于统一的存储介质内, 是多种应用数据的集成,并可被各个应用程序共享。 数据库存放数据是按数据所提供的数据模式存放的, 具有集成与共享的特点。 数据库管理系统:一种系统软件,负责数据库中的数据组织、 数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等,是数据库的核心。 数据库管理系统功能: (1)数据模式定义:即为数据库构建其数据框架; (2)数据存取的物理构建: 为数据模式的物理存取与构建提供有效的存取方法与手段; (3)数据操纵:为用户使用数据库的数据提供方便,如查询、 插入、修改、删除等以及简单的算术运算及统计; (4)数据的完整性、安生性定义与检查; (5)数据库的并发控制与故障恢复; (6)数据的服务:如拷贝、转存、重组、性能监测、分析等。 为完成以上六个功能,数据库管理系统提供以下的数据语言: (1)数据定义语言:负责数据的模式定义与数据的物理存取构建; (2)数据操纵语言:负责数据的操纵,如查询与增、删、改等; (3)数据控制语言:负责数据完整性、 安全性的定义与检查以及并发控制、故障恢复等。 数据语言按其使用方式具有两种结构形式:交互式命令( 又称自含型或自主型语言)宿主型语言( 一般可嵌入某些宿主语言中)。 数据库管理员:对数据库进行规划、设计、维护、 监视等的专业管理人员。 数据库系统:由数据库(数据)、数据库管理系统(软件)、 数据库管理员(人员)、硬件平台(硬件)、软件平台(软件) 五个部分构成的运行实体。 数据库应用系统:由数据库系统、应用软件及应用界面三者组成。 文件系统阶段:提供了简单的数据共享与数据管理能力, 但是它无法提供完整的、统一的、管理和数据共享的能力。 层次数据库与网状数据库系统阶段 :为统一与共享数据提供了有力支撑。 关系数据库系统阶段 数据库系统的基本特点:数据的集成性 、数据的高共享性与低冗余性 、数据独立性(物理独立性与逻辑独立性)、数据统一管理与控制。 数据库系统的三级模式: (1)概念模式:数据库系统中全局数据逻辑结构的描述, 全体用户公共数据视图; (2)外模式:也称子模式与用户模式。是用户的数据视图, 也就是用户所见到的数据模式; (3)内模式:又称物理模式, 它给出了数据库物理存储结构与物理存取方法。 数据库系统的两级映射: (1)概念模式到内模式的映射; (2)外模式到概念模式的映射。 4.2 数据模型 数据模型的概念:是数据特征的抽象, 从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件, 为数据库系统的信息表与操作提供一个抽象的框架。 描述了数据结构、数据操作及数据约束。 E-R模型的基本概念 (1)实体:现实世界中的事物; (2)属性:事物的特性; (3)联系:现实世界中事物间的关系。实体集的关系有一对一、 一对多、多对多的联系。 E-R模型三个基本概念之间的联接关系: 实体是概念世界中的基本单位,属性有属性域, 每个实体可取属性域内的值。一个实体的所有属性值叫元组。 E-R模型的图示法:(1)实体集表示法; (2)属性表法; (3)联系表示法。 层次模型的基本结构是树形结构,具有以下特点: (1)每棵树有且仅有一个无双亲结点,称为根; (2)树中除根外所有结点有且仅有一个双亲。 从图论上看,网状模型是一个不加任何条件限制的无向图。 关系模型采用二维表来表示,简称表,由表框架及表的元组组成。 一个二维表就是一个关系。 在二维表中凡能唯一标识元组的最小属性称为键或码。 从所有侯选健中选取一个作为用户使用的键称主键。 表A中的某属性是某表B的键,则称该属性集为A的外键或外码。 关系中的数据约束: (1)实体完整性约束:约束关系的主键中属性值不能为空值; (2)参照完全性约束:是关系之间的基本约束; (3)用户定义的完整性约束: 它反映了具体应用中数据的语义要求。 4.3关系代数 关系数据库系统的特点之一是它建立在数据理论的基础之上, 有很多数据理论可以表示关系模型的数据操作, 其中最为着名的是关系代数与关系演算。 关系模型的基本运算: (1)插入 (2)删除 (3)修改 (4)查询(包括投影、选择、笛卡尔积运算) 4.4 数据库设计与管理 数据库设计是数据应用的核心。 数据库设计的两种方法: (1)面向数据:以信息需求为主,兼顾处理需求; (2)面向过程:以处理需求为主,兼顾信息需求。 数据库的生命周期:需求分析阶段、概念设计阶段、逻辑设计阶段、 物理设计阶段、编码阶段、测试阶段、运行阶段、进一步修改阶段。 需求分析常用结构析方法和面向对象的方法。结构化分析( 简称SA)方法用自顶向下、逐层分解的方式分析系统。 用数据流图表达数据和处理过程的关系。对数据库设计来讲, 数据字典是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果。 数据字典是各类数据描述的集合,包括5个部分:数据项、 数据结构、数据流(可以是数据项,也可以是数据结构)、 数据存储、处理过程。 数据库概念设计的目的是分析数据内在语义关系。设计的方法有两种 (1)集中式模式设计法(适用于小型或并不复杂的单位或部门); (2)视图集成设计法。 设计方法:E-R模型与视图集成。 视图设计一般有三种设计次序:自顶向下、由底向上、由内向外。 视图集成的几种冲突:命名冲突、概念冲突、域冲突、约束冲突。 关系视图设计:关系视图的设计又称外模式设计。 关系视图的主要作用: (1)提供数据逻辑独立性; (2)能适应用户对数据的不同需求; (3)有一定数据保密功能。 数据库的物理设计主要目标是对数据内部物理结构作调整并选择合理 的存取路径,以提高数据库访问速度有效利用存储空间。 一般RDBMS中留给用户参与物理设计的内容大致有索引设计、 集成簇设计和分区设计。 数据库管理的内容: (1)数据库的建立; (2)数据库的调整; (3)数据库的重组; (4)数据库安全性与完整性控制; (5)数据库的故障恢复; (6)数据库监控。
‘贰’ 简述数据库设计中物理设计阶段的主要内容有哪些
1、需求分析:了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求;
2、概念设计:通过数据抽象,设计系统概念模型,一般为E-R模型;
3、逻辑结构设计:设计系统的模式和外模式,对于关系模型主要是基本表和视图;
4、物理结构设计:设计数据的存储结构和存取方法,如索引的设计;
5、系统实施:组织数据入库、编制应用程序、试运行;
6、运行维护:系统投入运行,长期的维护工作。
‘叁’ .数据库设计分为几个阶段,各阶段的任务是什么
数据库设计分为6个阶段,各阶段的任务如下:
1.需求分析阶段:准确了解与分析用户需求(包括数据与处理);
2.概念结构设计阶段: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的概念模型;
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,对其进行优化;
4.数据库物理设计阶段:为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法);
5.数据库实施阶段:运用DBMS提供的数据语言、工具及宿主语言,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正式运行。
数据库的定义:
数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点:尽可能不重复,以最优方式为某个特定组织的多种应用服务,其数据结构独立于使用它的应用程序,对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看,数据库是数据管理的高级阶段,它是由文件管理系统发展起来的。
数据库的性质:
1、整体性:数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统,他存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的,他按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系,从而可提供一切必要的存取路径,且数据不再针对某一应用,而是面向全组织,具有整体的结构化特征。
2、共享性:数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的,已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据库中的数据;多个用户可以同时共享数据库中的数据资源,即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求,同时也满足了各用户之间信息通信的要求。
数据库软件
‘肆’ 数据库设计主要包括哪几部分,分别包括哪些内容
数据库设计主要包括需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库的实施和数据库的运行和维护,具体内容如下:
1、需求分析
内容:调查和分析用户的业务活动和数据的使用情况,弄清所用数据的种类、范围、数量以及它们在业务活动中交流的情况,确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件等,形成用户需求规约。
2、概念设计
内容:对用户要求描述的现实世界,通过对其中诸处的分类、聚集和概括,建立抽象的概念数据模型。这个概念模型应反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。
3、逻辑设计
内容:主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式,即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。与此同时,可能还需为各种数据处理应用领域产生相应的逻辑子模式。这一步设计的结果就是所谓“逻辑数据库”。
4、物理设计
内容:根据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施,对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构(包括文件类型、索引结构和数据的存放次序与位逻辑等)、存取方法和存取路径等。
5、验证设计
内容:收集数据并具体建立一个数据库,运行一些典型的应用任务来验证数据库设计的正确性和合理性。一般,一个大型数据库的设计过程往往需要经过多次循环反复。当设计的某步发现问题时,可能就需要返回到前面去进行修改。
6、运行与维护设计
内容:在数据库系统正式投入运行的过程中,必须不断地对其进行调整与修改。除了关系型数据库已有一套较完整的数据范式理论可用来部分地指导数据库设计之外,尚缺乏一套完善的数据库设计理论、方法和工具,以实现数据库设计的自动化或交互式的半自动化设计。
(4)数据库的物理设计主要考虑什么问题扩展阅读:
重要性
1、有利于资源节约
对计算机软件数据库设计加以重视不仅可减少软件后期的维修,达到节约人力与物力的目的,同时还有利于软件功能的高效发挥。
2、有利于软件运行速度的提高
高水平的数据库设计可满足不同计算机软件系统对于运行速度的需求,而且还可充分发挥并实现系统功能。计算机软件性能提高后,系统发出的运行指令在为用户提供信息时也将更加快速有效,软件运行速度自然得以提高。
3、有利于软件故障的减少
加强数据库设计可有效减少软件故障的发生几率,推动计算机软件功能的实现。
‘伍’ MYSQL数据库的物理设计都包括哪些内容,怎么设计
Log File物理结构
log block结构分为日志头段、日志记录、日志尾部
Block Header,占用12字节
Data部分
Block tailer,占用4字节
Block Header
这个部分是每个Block的头部,主要记录的块的信息
Block Number,表示这是第几个block,占用4字节,是通过LSN计算得来的,占用4字节
Block data len,表示该block中有多少字节已经被使用了,占用2字节
First Rec offet,表示该block中作为第一个新的mtr开始的偏移量,占用2字节
Checkpoint number,表示该log block最后被写入时的检查点的值,占用4字节
‘陆’ 数据库的物理结构设计指的是什么
Log File物理结构
log block结构分为日志头段、日志记录、日志尾部
Block Header,占用12字节
Data部分
Block tailer,占用4字节
Block Header
这个部分是每个Block的头部,主要记录的块的信息
Block Number,表示这是第几个block,占用4字节,是通过LSN计算得来的,占用4字节
Block data len,表示该block中有多少字节已经被使用了,占用2字节
First Rec offet,表示该block中作为第一个新的mtr开始的偏移量,占用2字节
Checkpoint number,表示该log block最后被写入时的检查点的值,占用4字节
‘柒’ 数据库逻辑设计和物理设计包含哪些内容
数据库逻辑设计是将概念设计中的ER图,抽象成关系模型,并满足第三范式如
学生(学号,姓名,性别)并在主键上用下划线标识,
数据库物理设计是将逻辑设计中的关系设计成表,并将你、表结构设计好
‘捌’ 数据库如何设计
数据库设计的基本步骤
按照规范设计的方法,考虑数据库及其应用系统开发全过程,将数据库设计分为以下6个阶段
1.需求分析
2.概念结构设计
3.逻辑结构设计
4.物理结构设计
5.数据库实施
6.数据库的运行和维护
数据库设计通常分为6个阶段1分析用户的需求,包括数据、功能和性能需求;2概念结构设计:主要采用E-R模型进行设计,包括画E-R图;3逻辑结构设计:通过将转换成表,实现从E-R模型到关系模型的转换;4:主要是为所设计的数据库选择合适的和存取路径;5数据库的实施:包括编程、测试和试运行;6数据库运行与维护:系统的运行与数据库的日常维护。),主要讨论其中的第3个阶段,即逻辑设计。
在数据库设计过程中,需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行,逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。
1.需求分析阶段(常用自顶向下)
进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求(包括数据与处理)。需求分析是整个设计过程的基础,也是最困难,最耗时的一步。需求分析是否做得充分和准确,决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。需求分析做的不好,会导致整个数据库设计返工重做。
需求分析的任务,是通过详细调查现实世界要处理的对象,充分了解原系统工作概况,明确用户的各种需求,然后在此基础上确定新的系统功能,新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变,不仅仅能够按当前应用需求来设计。
调查的重点是,数据与处理。达到信息要求,处理要求,安全性和完整性要求。
分析方法常用SA(Structured Analysis) 结构化分析方法,SA方法从最上层的系统组织结构入手,采用自顶向下,逐层分解的方式分析系统。
数据流图表达了数据和处理过程的关系,在SA方法中,处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。在处理功能逐步分解的同事,系统中的数据也逐级分解,形成若干层次的数据流图。系统中的数据则借助数据字典(data dictionary,DD)来描述。数据字典是系统中各类数据描述的集合,数据字典通常包括数据项,数据结构,数据流,数据存储,和处理过程5个阶段。
2.概念结构设计阶段(常用自底向上)
概念结构设计是整个数据库设计的关键,它通过对用户需求进行综合,归纳与抽象,形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。
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,再逐步细化。
自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构,然后再将他们集成起来,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,然后向外扩张,以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构,直至总体概念结构。
混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。
3.逻辑结构设计阶段(E-R图)
逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型,并将进行优化。
在这阶段,E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。
各分E-R图之间的冲突主要有三类:属性冲突,命名冲突,和结构冲突。
E-R图向关系模型的转换,要解决的问题是如何将实体性和实体间的联系转换为关系模式,如何确定这些关系模式的属性和码。
4.物理设计阶段
物理设计是为逻辑数据结构模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法)。
首先要对运行的事务详细分析,获得选择物理数据库设计所需要的参数,其次,要充分了解所用的RDBMS的内部特征,特别是系统提供的存取方法和存储结构。
常用的存取方法有三类:1.索引方法,目前主要是B+树索引方法。2.聚簇方法(Clustering)方法。3.是HASH方法。
5.数据库实施阶段
数据库实施阶段,设计人员运营DBMS提供的数据库语言(如sql)及其宿主语言,根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库,编制和调试应用程序,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,即可投入正式运行,在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价,调整,修改。
数据库设计5步骤
Five Steps to design the Database
1.确定entities及relationships
a)明确宏观行为。数据库是用来做什么的?比如,管理雇员的信息。
b)确定entities。对于一系列的行为,确定所管理信息所涉及到的主题范围。这将变成table。比如,雇用员工,指定具体部门,确定技能等级。
c)确定relationships。分析行为,确定tables之间有何种关系。比如,部门与雇员之间存在一种关系。给这种关系命名。
d)细化行为。从宏观行为开始,现在仔细检查这些行为,看有哪些行为能转为微观行为。比如,管理雇员的信息可细化为:
· 增加新员工
· 修改存在员工信息
· 删除调走的员工
e)确定业务规则。分析业务规则,确定你要采取哪种。比如,可能有这样一种规则,一个部门有且只能有一个部门领导。这些规则将被设计到数据库的结构中。
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范例:
ACME是一个小公司,在5个地方都设有办事处。当前,有75名员工。公司准备快速扩大规模,划分了9个部门,每个部门都有其领导。
为有助于寻求新的员工,人事部门规划了68种技能,为将来人事管理作好准备。员工被招进时,每一种技能的专业等级都被确定。
定义宏观行为
一些ACME公司的宏观行为包括:
● 招聘员工
● 解雇员工
● 管理员工个人信息
● 管理公司所需的技能信息
● 管理哪位员工有哪些技能
● 管理部门信息
● 管理办事处信息
确定entities及relationships
我们可以确定要存放信息的主题领域(表)及其关系,并创建一个基于宏观行为及描述的图表。
我们用方框来代表table,用菱形代表relationship。我们可以确定哪些relationship是一对多,一对一,及多对多。
这是一个E-R草图,以后会细化。
细化宏观行为
以下微观行为基于上面宏观行为而形成:
● 增加或删除一个员工
● 增加或删除一个办事处
● 列出一个部门中的所有员工
● 增加一项技能
● 增加一个员工的一项技能
● 确定一个员工的技能
● 确定一个员工每项技能的等级
● 确定所有拥有相同等级的某项技能的员工
● 修改员工的技能等级
这些微观行为可用来确定需要哪些table或relationship。
确定业务规则
业务规则常用于确定一对多,一对一,及多对多关系。
相关的业务规则可能有:
● 现在有5个办事处;最多允许扩展到10个。
● 员工可以改变部门或办事处
● 每个部门有一个部门领导
● 每个办事处至多有3个电话号码
● 每个电话号码有一个或多个扩展
● 员工被招进时,每一种技能的专业等级都被确定。
● 每位员工拥有3到20个技能
● 某位员工可能被安排在一个办事处,也可能不安排办事处。
2.确定所需数据
要确定所需数据:
a)确定支持数据
b)列出所要跟踪的所有数据。描述table(主题)的数据回答这些问题:谁,什么,哪里,何时,以及为什么
c)为每个table建立数据
d)列出每个table目前看起来合适的可用数据
e)为每个relationship设置数据
f)如果有,为每个relationship列出适用的数据
确定支持数据
你所确定的支持数据将会成为table中的字段名。比如,下列数据将适用于表Employee,表Skill,表Expert In。
Employee
Skill
Expert In
ID
ID
Level
Last Name
Name
Date acquired
First Name
Description
Department
Office
Address
如果将这些数据画成图表,就像:
3.标准化数据
标准化是你用以消除数据冗余及确保数据与正确的table或relationship相关联的一系列测试。共有5个测试。本节中,我们将讨论经常使用的3个。
关于标准化测试的更多信息,请参考有关数据库设计的书籍。
标准化格式
标准化格式是标准化数据的常用测试方式。你的数据通过第一遍测试后,就被认为是达到第一标准化格式;通过第二遍测试,达到第二标准化格式;通过第三遍测试,达到第三标准化格式。
如何标准格式:
1. 列出数据
2. 为每个表确定至少一个键。每个表必须有一个主键。
3. 确定relationships的键。relationships的键是连接两个表的键。
4. 检查支持数据列表中的计算数据。计算数据通常不保存在数据库中。
5. 将数据放在第一遍的标准化格式中:
6. 从tables及relationships除去重复的数据。
7. 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
8. 将数据放在第二遍的标准化格式中:
9. 用多于一个以上的键确定tables及relationships。
10. 除去只依赖于键一部分的数据。
11. 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
12. 将数据放在第三遍的标准化格式中:
13. 除去那些依赖于tables或relationships中其他数据,并且不是键的数据。
14. 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
数据与键
在你开始标准化(测试数据)前,简单地列出数据,并为每张表确定一个唯一的主键。这个键可以由一个字段或几个字段(连锁键)组成。
主键是一张表中唯一区分各行的一组字段。Employee表的主键是Employee ID字段。Works In relationship中的主键包括Office Code及Employee ID字段。给数据库中每一relationship给出一个键,从其所连接的每一个table中抽取其键产生。
RelationShip
Key
Office
*Office code
Office address
Phone number
Works in
*Office code
*Employee ID
Department
*Department ID
Department name
Heads
*Department ID
*Employee ID
Assoc with
*Department ID
*EmployeeID
Skill
*Skill ID
Skill name
Skill description
Expert In
*Skill ID
*Employee ID
Skill level
Date acquired
Employee
*Employee ID
Last Name
First Name
Social security number
Employee street
Employee city
Employee state
Employee phone
Date of birth
将数据放在第一遍的标准化格式中
● 除去重复的组
● 要测试第一遍标准化格式,除去重复的组,并将它们放进他们各自的一张表中。
● 在下面的例子中,Phone Number可以重复。(一个工作人员可以有多于一个的电话号码。)将重复的组除去,创建一个名为Telephone的新表。在Telephone与Office创建一个名为Associated With的relationship。
将数据放在第二遍的标准化格式中
● 除去那些不依赖于整个键的数据。
● 只看那些有一个以上键的tables及relationships。要测试第二遍标准化格式,除去那些不依赖于整个键的任何数据(组成键的所有字段)。
● 在此例中,原Employee表有一个由两个字段组成的键。一些数据不依赖于整个键;例如,department name只依赖于其中一个键(Department ID)。因此,Department ID,其他Employee数据并不依赖于它,应移至一个名为Department的新表中,并为Employee及Department建立一个名为Assigned To的relationship。
将数据放在第三遍的标准化格式中
● 除去那些不直接依赖于键的数据。
● 要测试第三遍标准化格式,除去那些不是直接依赖于键,而是依赖于其他数据的数据。
● 在此例中,原Employee表有依赖于其键(Employee ID)的数据。然而,office location及office phone依赖于其他字段,即Office Code。它们不直接依赖于Employee ID键。将这组数据,包括Office Code,移至一个名为Office的新表中,并为Employee及Office建立一个名为Works In的relationship。
4.考量关系
当你完成标准化进程后,你的设计已经差不多完成了。你所需要做的,就是考量关系。
考量带有数据的关系
你的一些relationship可能集含有数据。这经常发生在多对多的关系中。
遇到这种情况,将relationship转化为一个table。relationship的键依旧成为table中的键。
考量没有数据的关系
要实现没有数据的关系,你需要定义外部键。外部键是含有另外一个表中主键的一个或多个字段。外部键使你能同时连接多表数据。
有一些基本原则能帮助你决定将这些键放在哪里:
一对多在一对多关系中,“一”中的主键放在“多”中。此例中,外部键放在Employee表中。
一对一在一对一关系中,外部键可以放进任一表中。如果必须要放在某一边,而不能放在另一边,应该放在必须的一边。此例中,外部键(Head ID)在Department表中,因为这是必需的。
多对多在多对多关系中,用两个外部键来创建一个新表。已存的旧表通过这个新表来发生联系。
5.检验设计
在你完成设计之前,你需要确保它满足你的需要。检查你在一开始时所定义的行为,确认你可以获取行为所需要的所有数据:
● 你能找到一个路径来等到你所需要的所有信息吗?
● 设计是否满足了你的需要?
● 所有需要的数据都可用吗?
如果你对以上的问题都回答是,你已经差不多完成设计了。
最终设计
最终设计看起来就像这样:
设计数据库的表属性
数据库设计需要确定有什么表,每张表有什么字段。此节讨论如何指定各字段的属性。
对于每一字段,你必须决定字段名,数据类型及大小,是否允许NULL值,以及你是否希望数据库限制字段中所允许的值。
选择字段名
字段名可以是字母、数字或符号的任意组合。然而,如果字段名包括了字母、数字或下划线、或并不以字母打头,或者它是个关键字(详见关键字表),那么当使用字段名称时,必须用双引号括起来。
为字段选择数据类型
SQL Anywhere支持的数据类型包括:
整数(int, integer, smallint)
小数(decimal, numeric)
浮点数(float, double)
字符型(char, varchar, long varchar)
二进制数据类型(binary, long binary)
日期/时间类型(date, time, timestamp)
用户自定义类型
关于数据类型的内容,请参见“SQL Anywhere数据类型”一节。字段的数据类型影响字段的最大尺寸。例如,如果你指定SMALLINT,此字段可以容纳32,767的整数。INTEGER可以容纳2,147,483,647的整数。对CHAR来讲,字段的最大值必须指定。
长二进制的数据类型可用来在数据库中保存例如图像(如位图)或者文字编辑文档。这些类型的信息通常被称为二进制大型对象,或者BLOBS。
关于每一数据类型的完整描述,见“SQL Anywhere数据类型”。
‘玖’ 数据库设计步骤及其设计过程中的注意事项是什么谢谢!
1、需求分析:了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求;
2、概念设计:通过数据抽象,设计系统概念模型,一般为E-R模型;
3、逻辑结构设计:设计系统的模式和外模式,对于关系模型主要是基本表和视图;
4、物理结构设计:设计数据的存储结构和存取方法,如索引的设计;
5、系统实施:组织数据入库、编制应用程序、试运行;
6、运行维护:系统投入运行,长期的维护工作。设计时应注意的问题1、规范命名。所有的库名、表名、域名必须遵循统一的命名规则,并进行必要说明,以方便设计、维护、查询。 2.控制字段的引用。在设计时,可以选择适当的数据库设计管理工具,以方便开发人员的分布式设计和数据小组的集中审核管理。
‘拾’ 数据库逻辑结构设计和物理结构设计
一般可将数据库结构设计分为四个阶段,即需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计和物理设计。
逻辑结构设计的任务是把概念模型,例如E-R图转换成所选用的具体的DBMS所支持的数据模型。在设计关系模型时,为了将来查询统计的需要,也有些是为了标准化的需要,对于某些属性要采用代码。
对一个给定的逻辑数据模型求取与应用需要相适应的物理结构的过程称为数据库物理设计。这种物理结构主要指数据库在物理设备上的存储结构和存取方法。对于关系数据库系统,数据的存储结构与存取方法由DBMS决定并自动实现,我们物理设计主要考虑的是在网络环境下数据库的分布及索引结构。