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文档简介

.,1,数据库原理,.,2,本章主要内容:,数据库的设计数据模型的优化,.,3,与数据库相关的人员,与数据库相关的人员通常有4种:数据库设计人员应用程序开发人员数据库管理人员操作人员,.,4,数据库设计的步骤,数据库设计的步骤如下:(1)需求分析阶段(2)概念结构设计阶段(3)逻辑结构设计阶段(4)物理设计阶段(5)数据库实施阶段(6)运行和维护阶段,.,5,概念结构设计,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。概念结构设计独立于数据库逻辑结构,也独立于支持数据库的DBMS。它是现实世界与机器世界的中介。,.,6,概念结构设计,要将现实世界转变为机器能够识别的形式,必须经过两次抽象,即使用某种概念模型为客观事物建立概念级的模型,将现实世界抽象为信息世界,然后再把概念模型转变为计算机上某一个DBMS支持的数据模型,现实世界,信息世界(概念模型),机器世界(数据模型),抽象,抽象,.,7,概念结构设计,概念模型的表示方法很多,最著名和常用的是实体-联系方法(Entity-RelationshipAprroach)该方法用E-R图来描述现实世界的概念模型,E-R方法也称E-R概念模型。,实体,属性,联系,.,8,ER模型中的基本构件,矩形表示实体,矩形框内写上实体名菱形表示联系,菱形框内写上联系名椭圆形表示属性,椭圆形框内写上属性名连接线表示实体、联系与属性之间的所属关系或实体与联系之间的相连关系,.,9,ER模型举例,.,10,ER模型举例,课程,课程号,学时数,课程名,学分,教材,档案材料,档案编号,档案类别,档案建立时间,.,11,ER模型举例,教师,档案材料,课程,学生,归属,指导,选课,分数,地点,时间,1,n,n,m,1,1,.,12,逻辑结构设计,数据库逻辑结构设计所要完成的任务就是将概念结构进一步转化为相应的数据模型。数据库逻辑结构设计的三个步骤:将概念结构转换为一般的关系、网状、层次模型将转化来的关系、网状、层次模型向特定DBMS支持下的数据模型转换。对数据模型进行优化,.,13,ER图向数据模型的转换原则,原则1:一个实体型转换为一个关系模式。实体的属性就是关系的属性,实体的码就是关系的码。结合本例:“学生”实体可转换为如下关系模式:学生(学号,姓名,性别,年龄,籍贯,专业)同理,教师、课程、档案材料都可以分别转换为一个关系模式。,.,14,ER图向数据模型的转换原则,原则2:一个MN联系转换为一个关系模式。与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各实体码的组合。结合本例:“选课”联系可转换为如下关系模式:选课(学号,课程号,分数),.,15,ER图向数据模型的转换原则,原则3:一个1:N联系可以转换为一个独立的关系模式,也可以与N端对应的关系模式合并。如果转换为一个独立的关系模式,则与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性,而关系的码为N端实体的码。结合本例:“指导”联系可做两种处理:方法一:将其成为一个独立的关系模式指导(学号,教师号,时间,地点)方法二:将其与学生关系合并,合并后学生关系为:学生(学号,姓名,性别,年龄,籍贯,专业,教师号,时间,地点),.,16,ER图向数据模型的转换原则,原则4一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式,也可以与任意一端对应的关系模式合并。如果转换为一个独立的关系模式,则与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性,每个实体的码均是该关系的候选码。如果与某一端对应的关系模式合并,则需要在该关系模式的属性中加入另一个关系模式的码和联系本身的属性。,.,17,ER图向数据模型的转换原则,结合本例:“归档”联系可以做两种处理:方法一:将其成为一个独立的关系模式归档(学号,档案编号)或则:归档(档案编号,学号)方法二:将其与学生或档案材料关系模式合并,合并后关系模式为:档案材料(档案编号,学号,档案类别,档案建立时间)或则:学生(学号,姓名,性别,年龄,籍贯,专业,档案编号)到底使用哪个方法应该视具体情况而定,一般应尽量减少连接操作,如经常要根据学号查询档案,则最好将其与学生关系合并为好。,.,18,ER图向数据模型的转换原则,原则5三个或则三个以上实体间的一个多元联系转换为一个关系模式,与该多元联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性,而关系的码为各实体的组合结合本例:“讲授”联系可以转换为一个关系模式讲授(课程号,职工号,书号),课程,讲授,1,1,n,教科书,教师,.,19,ER图向数据模型的转换原则,原则6同一实体集的实体间的联系,即自联系,也可以按(1;1,1:N,M:N)三种情况来分别处理。教师(职工号,姓名,性别,职称,班级号,系主任),教师,领导,1,n,.,20,ER图向数据模型的转换原则,原则7具有相同码的关系模式可合并。有两个关系模式分别为:拥有(学号,性别)学生(学号,姓名,出生日期,所在系,年级,班级号,平均成绩)合并后:学生(学号,姓名,性别,出生日期,所在系,年级,班级号,平均成绩),.,21,数据模型的优化,关系数据模型的优化通常以规范化理论为指导。规范化理论的一般基础知识:1。什么叫“函数依赖”学号姓名2。什么叫“部分函数依赖”(学号,性别)出生日期3。什么叫“传递函数依赖”由于学号系号系主任所以学号系主任是“传递函数依赖”4。什么叫“第一范氏”设一个关系为R(U),若U中的每个属性都是不可再分的,或者说都是不被其他属性所包含的独立属性。(即不允许表中套表),.,22,数据模型的优化,5。什么叫“第二范氏”设一个关系为R(U),它是满足第一范氏的,若R中不存在非主属性对侯选码的部分函数依赖。若一个关系只满足第一范氏,而不满足第二范氏,那可能会带来“数据冗余”“操作异常”例如:选课表(学号,姓名,性别,专业,课程号,课程名,课程学分,成绩)其候选码为(学号,课程号),但存在(学号,课程号)姓名(学号,课程号)课程学分等部分函数依赖,故不满足第二范氏,那可能会带来“数据冗余”“操作异常”,.,23,数据模型的优化,那么如何将它改为符合第二范氏呢?解决方法:分解法选课表(学号,姓名,性别,专业,课程号,课程名,课程学分,成绩)最终分解为三张表:学生表(学号,姓名,性别,专业)课程表(课程号,课程名,课程学分)选课表(学号,课程号,成绩),提出为一张表,留下,提出为一张表,留下,.,24,数据模型的优化,6。什么叫“第三范氏”设一个关系为R(U),它是满足第一范氏的,若R中不存在非主属性对侯选码的传递函数依赖。若一个关系只满足第二范氏,而不满足第三范氏,那仍可能会带来“数据冗余”“操作异常”例如:学生表(学号,姓名,性别,籍贯,系号,系名,系地址,系电话,宿舍号,宿舍电话)其候选码为学号,但存在学号系名学号宿舍电话等传递函数依赖,故不满足第三范氏,那可能会带来“数据冗余”“操作异常”,

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