数据库的设计

2021-07-24  本文已影响0人  wayyyy

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。
概念模型的主要特点:
1、能真实,充分反映现实世界,包括事物与事物之间的联系,
2、易于理解
3、易于更改
4、易于向关系,网状,层次等各种数据模型转换
描述概念模型的有力工具是E-R图。

E-R模型
实体之间的联系
E-R图

E-R提供了表示实体型,属性和联系的方法。
1、实体型用矩形表示
2、属性用椭圆形表示
3、联系用菱形表示

概念设计的第一步就是对需求分析阶段收集到的数据进行分类,组织,确定实体,实体的属性,实体之间的联系类型,形成E-R图。

E-R图向关系模型的转换

关系模型的逻辑结构是一组关系模式的集合。E-R图则是由实体型,实体的属性和实体型之间的联系三个要素组成。所以将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体型,实体的属性和实体型之间的联系转换为关系模式。

E-R图向关心模型的转换要解决的问题就是:如何将实体型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。

数据模型的优化

数据库逻辑设计的结果并不是唯一的,为了进一步提高数据库系统应用系统的性能,还应该根据应用需要适当地修改,调整数据模型的结构,这就是数据模型的优化。

关系数据模型的优化通常以规范化理论(模式分解)为指导。但需要注意的是,并不是规范化程度越高的关系就越优,当查询经常涉及两个或多个关系模式的属性时,系统经常要进行连接运算,连接运算的代价相当高,可以说关系模型的低效的主要原因就是由连接运算引起的。这时,可以考虑将这个几个关系合并为一个关系,因此,第二范式甚至第一范式是最合适的。又如,非BCNF的关系模式虽然从理论上分析会存在不同程度的更新异常和数据冗余,但如果在实际应用中对此关系模式只是查询,并不执行更新操作,则不会产生实际影响。

对关系模式进行必要分解,提高数据操作效率和存储空间利用率,常用的两种分解方法是水平分解和垂直分解。
水平分解是把(基本)关系的元组分为若干子集合,定义每个子集合为一个子关系,以提高系统的效率。

数据库的物理结构设计

数据库在物理设备上的存储结构与存取方法称为数据库的物理结构。为一个给定的逻辑数据模型选取一个最适合应用要求的物理结构的过程,就是数据库的物理设计。

数据库的物理设计通常分为2部分:

参考资料
1.

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