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数据库系统设计 数据库系统设计主要包括：需求分析，概念结果设计，逻辑结构设计，数据库物理设计⼏个阶段。 ⼀、需求分析 ⼀、需求分析 需求分析阶段有⼀个概念。数据字典：是系统中各类数据描述的集合，是对数据收集和数据分析的详细描述。 包括：1、数据项 2、数据结构 3、数据流 4、数据存储 5、处理过程 ⼆、概念结构设计 ⼆、概念结构设计 概念结构设计阶段，就是对现实世界特征的数据抽象，与DBMS⽆关。很重要的⼀个概念数据模型，肯定都听说过实体（Entity）-联 系（Relationship）模型，即常说的E-R图。 实体（Entity）：即客观存在的的事物，如学⽣实体。（个⼈理解其实就是可以对应为关系数据库中的关系模式，说⽩了就是⼀张表） 属性（Attribute）:实体所具有的特征，如学⽣实体有学号，姓名，年龄等属性。（个⼈理解就是对应关系数据库，表中的每⼀列） 联系（Relation）：两个实体之间关系的抽象表⽰。如学⽣实体与班级实体之间的关系，通常是⼀个动词如，属于。 E-R图表⽰： 图表⽰： 实体：矩形；属性：椭圆；联系：菱形。 联系可以分为⼀对⼀联系（1：1），⼀对多联系（1：n），多对多联系（m:n）。 注意：有⼀点想不通的就是，联系也是有属性的。 三、逻辑结构设计 三、逻辑结构设计 逻辑结构设计阶段的主要⽬的就是将E-R图转换成DBMS所⽀持的数据模型相符合的逻辑结构。（个⼈理解就是根据E-R图绘制出关系 型数据库中所对应的表）。 有⼀句话可以体会下：概念结构是独⽴于任何⼀种数据模型的信息结构，逻辑结构设计是与具体的DBMS相关的。 E-R图向关系模型的转换： 图向关系模型的转换： 有⼀点还不理解，⼀个联系转换为⼀个关系模式。（呃，⼀个动词，也就是怎么能转换成关系模式呢？）具体转换规则，不列出来了， 有三种联系对应着三种转换，1：1联系的转换，1：n联系的转换，m:n联系的转换。 转换后关系的属性：与该联系相连的各实体的键以及联系本⾝的属性 转换后关系的键：两个实体键的组合是该关系的键 其实看例⼦个⼈理解，还是⼀个实体可以对应⼀张表，暂时这样记下来吧。只不过有可能转换后的关系模式不满⾜第三范式，这就引出 了下⼀个知识点。 数据模型的优化： 数据模型的优化： （1）根据范式理论进⾏优化 其实就是调整转换后的关系模式，使其满⾜第三范式或者更⾼范式。有三个步骤： （1） 确定函数依赖 （2） 对函数依赖进⾏处理 （3） 对数据模式进⾏分解 个⼈理解，由例⼦可以看出，优化的过程其实就是消除依赖的过程。 （2）对关系模式进⾏⽔平和垂直分解。 其实就是关系型数据库中视图的概念。设计出⽤户⼦模式 直接上例⼦： 四、数据库的物理设计 四、数据库的物理设计 ⽬前流⾏的数据库，⼤部分物理结构设计，已经由DBMS⾃动完成，索引设计，聚类设计，分区设计，确定系统配置参数，评价物理结 构设计。（个⼈理解，这部分主要就是⽤于对数据库的性能⽅⾯的优化，如当⾯对⼤量数据的时候，运⽤怎样的物理结构设计，可以使得查 询效率更⾼。） 数据库物理设计的任务之⼀，确定选择哪些存取⽅法，即要建⽴哪些存储路径。 主要的存取⽅法：1.索引⽅法（主要是B+树）2.聚簇⽅法。 （1） 索引存取⽅法： 确定为哪些属性列建⽴索引，哪些属性列建⽴组合索引，哪些索引要设计为唯⼀索引。 例： 在学⽣表Student上建⽴索引 CREATE INDEX S_name ON Student (Ssex, Sage DESC); （2）聚簇存取⽅法的选择: 关系中指定属性值相同的元组集中存放在连续的存储块中，称为聚簇。指定属性为聚簇属性。 许多关系型DBMS都提供了聚簇功能。 建⽴聚簇索引后，基表中数据也需要按指定的聚簇属性值的升序或降序存放。也即聚簇索引的索引项顺序与表中元组 的物理顺序⼀致。 例：在Student表的Sname（姓名）列上建⽴⼀个聚簇索引，⽽且Student表中的记录按照Sname值的升序存放 CREATE CLUSTER INDEX Stusname ON Student(Sname)； 最后： 数据库系统设计是一个复杂而关键的过程，它涉及到多个阶段，确保数据的有效存储、管理和访问。我们从需求分析阶段开始，这一阶段的目标是理解和收集业务需求，形成数据字典，其中包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程。数据字典是系统设计的基础，用于描述系统中涉及的所有数据元素。 接下来是概念结构设计，这是对现实世界的抽象，常用的是实体-关系（E-R）模型。实体代表客观存在的事物，如学生、班级等，它们的特征通过属性来描述。实体间的关系则反映了它们之间的关联，例如“学生属于班级”。E-R图用矩形表示实体，椭圆表示属性，菱形表示联系。联系可能有一对一、一对多和多对多三种类型，并且联系本身也可能具有属性。 逻辑结构设计阶段，E-R图被转化为数据库管理系统（DBMS）支持的具体数据模型，通常是关系模型。这个过程涉及将E-R图转换为关系模式，每个实体通常对应一张表，联系则转化为表之间的关联。在这一阶段，还需要考虑数据模型的优化，例如确保满足第三范式，消除冗余和提高数据一致性。这可能需要对关系模式进行水平分解（拆分表）或垂直分解（拆分列）。 数据库物理设计阶段关注如何在硬件层面上实现这些逻辑结构，以达到最佳性能。现代DBMS通常会自动处理一些物理设计，如索引、聚簇等。索引可以加速查询，通过创建在特定列上的索引，如在学生表的性别和年龄列上创建索引，可以加快按这些条件筛选数据的速度。聚簇则是将具有相同属性值的记录存储在一起，例如，根据学生姓名创建聚簇索引，使得按姓名排序时能快速访问数据。 数据库系统设计是一个涉及需求理解、数据抽象、逻辑构建和物理优化的过程，目的是为了提供一个高效、可靠的数据存储和处理解决方案。每个阶段都需要仔细考虑，以确保最终的数据库能够满足用户需求并具备良好的性能。