SQL数据结构.doc

数据结构 一、基本信息数据结构 1、商品基本资料数据结构 说明： "Products "商品信息表 " "Barcode "一品多码表 " "Unit "商品单位表 " "Price "价格表 " "MedType "剂型表 " 2、往来单位基本信息 说明： "Clients "往来单位信息库 " "Region "片区信息 " 3、仓库基本信息 说明： "Storages "仓库信息库 " "Location "货位信息库 " 4、职员信息库 说明： "Employees "职员信息库 " "Department "部门信息库 " 5、科目信息库 说明： "Account "科目信息库 " "AccountComment "科目备注信息库 " 6、会员卡信息 说明： "Cardtype "会员卡类型表 " "Membercard "会员卡表 " "CardDiscount "会员卡折扣类型 " "CardTotal "会员卡消费金额 " 7、门店信息表 二、单据类数据结构 1、销售类单据 说明： "Billdraftidx "单据草稿主表 " "SaleManagebilldrf " 在IT行业中，数据库设计是至关重要的，特别是在管理各种业务数据时。SQL数据结构是数据库设计的基础，用于组织和存储数据。以下将详细解释文件中提到的各个数据结构及其用途。 1. 商品基本资料数据结构： - `Products` 表：存储商品的基本信息，如产品ID（`product_id`）、类别ID（`class_id`）、条形码（`barcode`）、名称（`name`）、别名（`alias`）、标准型号（`standard_model`）、制造商（`maker`）、产地（`area`）等。此外，还有与商品单位相关的字段，如`unit_1_id`、`unit_2_id`、`unit_3_id`、`unit_4_id`，以及价格信息。 - `Barcode` 表：用于管理商品的一品多码，关联商品ID（`product_id`）和条形码（`barcode`）。 - `Unit` 表：定义不同的计量单位，包括单位ID（`unit_id`）和单位名称（`name`）。 - `Price` 表：记录商品的价格信息，包括商品ID（`product_id`）、单位ID（`unit_id`）和不同价格（`price1`、`price2`、`price3`、`price4`）。 - `MedType` 表：存储药品的剂型信息，如剂型ID（`mt_id`）、剂型代码（`mt_code`）和剂型名称（`mt_name`）。 2. 往来单位基本信息： - `Clients` 表：记录与公司进行交易的客户信息，包括客户ID（`client_id`）、客户分类ID（`class_id`）、序列号（`serial_number`）、名称（`name`）、地区ID（`region_id`）、联系电话（`phone_number`）等。 - `Region` 表：定义地理区域，包含区域ID（`region_id`）和区域名称（`name`）。 3. 仓库基本信息： - `Storages` 表：管理仓库信息，如仓库ID（`storage_id`）、名称（`name`）、序列号（`serial_number`）。 - `Location` 表：记录仓库中的货位信息，包括货位ID（`loc_id`）、货位代码（`loc_code`）和货位名称（`loc_name`）。 4. 职员信息库： - `Employees` 表：存储员工信息，包括员工ID（`emp_id`）、姓名（`name`）、序列号（`serial_number`）、部门ID（`dep_id`）等。 - `Department` 表：定义部门信息，包含部门ID（`department_id`）和部门名称（`name`）。 5. 科目信息库： - `Account` 表：记录财务科目的信息，如科目ID（`account_id`）、科目名称（`name`）等。 - `AccountComment` 表：存储科目相关的备注信息。 6. 会员卡信息： - `Cardtype` 表：管理会员卡类型，包括类型ID（`cardtype`）和类型名称。 - `Membercard` 表：记录会员卡信息，关联会员卡类型ID（`cardtype`）和会员卡ID（`membercard_id`）。 - `CardDiscount` 表：存储会员卡折扣类型。 - `CardTotal` 表：记录会员卡消费金额。 7. 门店信息表（未提供具体字段，但通常会包含门店ID、名称、地址、联系电话等信息）。 这些数据结构共同构成了一个完整的业务管理系统，可以处理商品管理、客户管理、库存管理、员工管理、财务管理及会员服务等方面的数据。通过SQL查询，我们可以对这些数据进行增删改查操作，实现高效的数据管理和分析。