数据库生命周期Word文档格式.docx
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数据库设计与软件设计一样首先需要进行需求分析。
我们需要与数据的创造者和使用者进行访谈。
对访谈获得的信息进行整理、分析,并撰写正式的需求文档。
需求文档中需包含:
需要处理的数据;
数据的自然关系;
数据库实现的硬件环境、软件平台等;
图
(2)阶段1需求分析
阶段2逻辑设计
使用ER或UML建模技术,创建概念数据模型图,展示所有数据以及数据间关系。
最终概念数据模型必须被转化为范式化的表。
数据库逻辑设计主要步骤包括:
a)概念数据建模
在需求分析完成后,使用ER图或UML图对数据进行建模。
使用ER图或UML图描述需求中的语义,即得到了数据概念模型(ConceptualDataModel),例如:
三元关系(ternaryrelationships)、超类(supertypes)、子类(subtypes)等。
eg:
零售商视角,产品/客户数据库的ER模型简图
注:
ER图的含义,以及详细标记方法将在该系列的下一篇博文中进行讨论
图(7)阶段2(d)范式化
阶段3物理设计
数据库物理设计包括选择索引,数据分区与分组等。
逻辑设计方法学通过减少需要分析的数据依赖,简化了大型关系数据库的设计,这也减轻了数据库物理设计阶段的压力。
1.概念数据建模和多视图集成准确地反映了现实需求场景
2.范式化在模型转化为SQL表的过程中保留了数据完整性
数据库物理设计的目标是尽可能优化性能。
物理设计阶段,全局表结构可能需要进行重构来满足性能上的需求,这被称为反范式化。
反范式化的步骤包括:
1.辨别关键性流程,如频繁运行、大容量、高优先级的处理操作
2.通过增加冗余来提高关键性流程的性能
3.评估所造成的代价(对查询、修改、存储的影响)和可能损失的数据一致性
阶段4数据库的实现维护
当设计完成之后,使用数据库管理系统(DBMS)中的数据定义语言(DDL)来创建数据结构。
数据库创建完成后,应用程序或用户可以使用数据操作语言(DML)来使用(查询、修改等)该数据库。
一旦数据库开始运行,就需要对其性能进行监视。
当数据库性能无法满足要求或用户提出新的功能需求时,就需要对该数据库进行再设计与修改。
这形成了一个循环:
监视–>
再设计–>
修改–>
监视…。
在进行数据库设计之前,我们先回顾一下关系数据库的相关基本概念。
这里只做一个提纲挈领的简介,大家可以根据相应的线索进行扩展。
表、行、列
关系数据库可以想象成表的集合,每个表包含行与列。
(可以想象成一个Excelworkbook,包含多个worksheet)。
表在关系代数中被称为关系,这也是关系数据库名称的起源(不要与表之间的外键关系混淆)。
列在关系代数中被称为属性(attribute)。
列中允许存放的值的集合称为列的域(域与数据类型密切相关,但并不完全相同)。
行在关系代数中的学名是元组(tuple)。
关系数据库的理论基础来自于“关系代数”。
但在关系代数中,一个集合的各个元组没有次序的概念,在关系数据库中为了方便使用,定义了行的次序。
键、索引
键是一种约束,目的是保证数据完整性
1.复合键(Compoundkey):
由多个数据列组成的键
2.超键(Superkey):
列的集合,其中任何两行都不会完全相同
3.候选键(Candidatekey):
首先是一个超键,同时这个超键中的任何列的缺失都会破坏行的唯一性
4.主键(Primarykey):
指定的某个候选键
索引是数据的物理组织形式,目的是提高查询的性能
约束
基本约束
notnullconstraint,domainconstraint
检查约束(CheckConstraints)
Salary>
0
主键约束(PrimaryKeyConstraints)
实体完整性(entityintegrity),没有两条记录是完全相同的,组成主键的字段不能为null
唯一性约束(UniqueConstraints)
外键约束(ForeignKeyConstraints)
也被称为引用完整性约束,eg:
关系数据库操作
1.选择(Selection)
2.映射(Projection)
3.联合(Union)
4.交集(Intersection)
5.差集(Difference)
6.笛卡尔积(CartesianProduct)
7.连接(Join)
上述7种是最基本的关系数据库操作,对应于集合论中的关系运算。
有些书籍中还会加入改名(Rename),除(Divide)等关系操作。
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- 数据库 生命周期
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