目标

1 数据库概念设计 2 数据库逻辑设计 3 数据库物理设计

数据库概念设计

概念设计 是数据库设计的 核心环节，通过对用户需求进行综合；归纳；与抽象，形成一个独立于DBMS 的概念模型

数据库概念设计的目标

1 定义与描述应用领域设计的数据范围 2 获取信息模型 3 描述数据的属性特征 4 描述数据之间的关系 5 定义和描述数据的约束 6 说明数据的安全性要求 7 支持用户的各种数据处理需求 8 保证信息模型转化成数据库的逻辑结构（数据库模式）

概念设计的依据及过程

依据：数据库概念设计以需求分析的结果为依据，即需求说明书，DFD图以及在需求阶段收集到的应用领域中的各类报表 结果：概念设计的结果是 概念模型（ER）与概念设计说明书

过程： 1 明确建模目标 （模型覆盖范围） 2 定义实体集 （自顶向上标识和定义实体集） 3 定义联系 （实体间关联关系） 4 建立信息模型 （构造ER 模型） 5 确定实体集属性 （属性描述一个实体集的特征或性质） 6 对信息模型进行集成与优化（检查和消除命名不一致，结构不一致等） 概念设计 是DB 设计的核心环节。概念数据模型是对现实世界的抽象和模拟

概念模型设计

采用最广泛的是ER建模方法。将现实世界抽象为具有属性的实体及联系 ER 图描述数据库的概念模型观点： 世界是由一组 作实体的基本对象和这些对象间的联系构成

与E-R模型有关的概念

实体或实例：客观存在并可相互去跟的事物叫实体 实体集：同型实体的集合叫实体集 属性：实体所具有的某一特性，一个实体可以由若干个属性来刻画，每个属性的范围称为域 码： 实体集中唯一标识每一个实体的属性或属性集合 。用来区别同一实体集中的不同实体称作主码。一个实体集中任意两个实体在主码的取值上不能相同 联系： 描述实体之间的相互关系 联系也可以有属性，同类联系的集合 称为联系集

实体间的联系有三类： 1对1联系： ‘系’与‘系主任’（一个系只有一个系主任，一个系主任只能管理一个系） 1 对多联系（1：n）： ‘系’与‘学生’（一个系招收若干个学生，一个学生只属于一个系） 多对多联系（n：n）： 学生与课程（一名学生可选修多门课程，每门课程可被多名学生选修）

E-R 图表示

IDEF1X建模方法

IDEF0 功能建模方法 IDEF1X 是数据建模方法

数据库逻辑设计

逻辑设计的任务： 将概念模型（ER图）转化为DBMS 支持的数据模型（关系模型），并对其优化

逻辑设计的依据与阶段目标

补充的相关概念

1 关系模型 2 数据依赖 3 候选码 主码 外码 4 数据规范化 5 范式

关系模型

层次模型；网状模型；关系模型 关系模型：简单灵活，有坚实的理论基础，称为当下最流行的数据模型 关系模型：用二维表结构来表示实体与实体间之间联系的模型 关系的描述称为 关系模式 由五部分 组成 五元组 R(U，D,DOM，F) R ：关系名 U : 组成该关系的属性名集合 D ：属性组中U 中属性所来自的域 DOM : 属性到域的映射 F : 属性组上U 上的一组依赖数据 由于D,DOM 对模式的设计关系不大，这里把关系模式简化一个三元组 R当且仅当 U 上的一个关系R 满足F时 ，R 称为关系模式 R 的一个关系

关系数据库设计的核心： 关系模式的设计 关系模式设计目标： 按照一定的原则从数量众多而相互关联的数据中，构造出一组既能较好反映现实世界，而又有良好的操作性能的关系模式

新奥尔良发；数据库设计步骤： 需求分析 – 概念结构设计 – 逻辑结构设计 – 物理结构设计

数据依赖： 对于R(U)任意一个可能的关系r,r中不可能存在连个元组 在X 上的属性值不等，x函数确定y,y函数依赖x →y 关系内部 属性与属性之间的一种约束关系 现实世界属性间相互关系的抽象 数据的内在性质 语义的体现

完整约束的表现形式 限定属性的取值范围 age

数据依赖类型： 函数依赖（Functional Dependency,FD）： 普遍存在于生活中，这种依赖关系雷士与数学中的函数 y = f(x), y 由 x 定 如 关系 ：公民（身份证号，姓名，地址，工作单位） 身份证号确定；其地址就唯一确定；地址函数依赖于身份证号 姓名确定不一定能确定地址

多值依赖（Multivalues Dependency MD） 教师号可能多值依赖课程号，因为给定一个（课程号；参考书号）的组合，可能对应多个教师号。因为多个老师可以使用相同或不同的参考书上同一门课 简单点讲： 函数就是唯一的确定关系；多值依赖却不能唯一确定

函数依赖的几种特例： 1 平凡函数依赖与非平凡函数依赖 X → Y 且 Y 不包含于 X 则X → Y 非平凡依赖 Y 包含于 X 则 X → Y 平凡函数依赖必然成立

	2  完全函数依赖 与部分函数依赖
	3 传递函数依赖
	**（依赖关系 不明白）**

候选码；主码；外码 候选码： 某属性的值能唯一确定某个元组的值 候选码 有多个 可以选其中的一个作为主码 外码： 属性或属性组 X 不是关系模式 R的码（既不是主码也不是候选码）

数据规范化： 数据库的设计主要是关系模式的设计，关系模式的好坏，直接影响数据库设计的成败，将关系模式规范化，是设计较好的关系模式的唯一途径 关系模式规范化： 把一个底一级的关系模式分解为高一级关系模式的过程 关系数据库规范化理论是：数据库逻辑设计的工具 目的： 尽量消除插入；消除异常；修改复杂；数据冗余的问题

范式 ： 关系模式满足的约束条件称为范式，根据满足规范化程度，范式由底到高 1NF ,2NF，3NF,BCNF，4NF,5NF 1NF :关系模式R，所有属性都是不可再分的基本数据项，R 属于第一范式，R ∈1NF 2 NF : 关系模式 R ∈ 1NF 且每个非主属性完全函数依赖与主码，则称R 属于 第二范式 R ∈ 2NF

数据库物理设计

索引技术分类： 有序索引：索引文件机制，利用索引文件（索引记录组成）实现记录域（查找码，排序码）取值到记录物理地址间的映射关系 数据文件（主文件）和索引文件（索引记录和索引项的集合）是有序索引技术中的两个主体，数据文件常采用顺序文件结构 散列索引：哈希（hash）索引机制，利用散列函数实现记录域值到记录物理地址间的间接映射关系

几种主要的有序索引： （1）聚集索引（索引项与数据记录排列书顺序一致，索引顺利文件）和非聚集索引，一个数据文件只可建立一个聚集索引，但可建立多个非聚集索引。 （2）稠密索引（数据文件中每个查找码都对应索引记录）和 稀疏索引（部分查找码的值对应索引记录） (3) 主索引（猪吗属性集上建立的索引）与辅索引（非主属性上建立的索引） （4）唯一索引（索引列不包含重复值） （5）单层索引 （线性索引，每个索引项的顺序排列直接指向数据文件中的数据记录）和多层索引 （大数据量文件中的采用多层模型（B,B+ 树） 索引快速定位）

数据库物理设计：

目标： 使内存空间占用少，数据访问效率高和维护代价低的数据库物理模式。数据库底层物理存储于存取，与DBS 所依赖的硬件环境，操作系统和DBMS 密切相关，目前大部分DBS 都是关系数据库系统

环节：主要包括5个环节 （1）数据库逻辑模式的描述 根据数据库逻辑结构信息设计目标DBMS 可支持的关系表（这里称为基本表）的模式信息，这个过程 称为 数据库逻辑模式的描述 关系模式及其视图转换成基本表和视图，利用完整性机制（如触发器） 设计面向应用的业务规则 SQL Server 采用 T-SQL 语言 为基本表选择合适的文件结构（堆文件，顺序文件，聚集文件，索引文件，散列文件） （2）文件组织与存取设计 基本规则：根据应用情况将易变部分与稳定部分，存取评率较高的部分与存取评率较低的部分分来存放，以提高系统的性能 分析理解数据库事务访问特性，使用事务-基本表交叉应用矩阵；估计各事务执行评率；汇总各张表基本表各事务操作的评率信息；根据结果设计文件结构

影响数据文件存储结构的因素 存取时间，存储空间利用率，维护代价 这三个方面是相互矛盾的

解决方法 ：适当冗余，增加聚餐功能，权衡选择折中的方案

DBMS 常用的存取方法 索引方法，目前主要是 B+ 树索引方法 聚餐方法 HASH 方法

建立索引的原则 一个组属性经常在操作条件中出现 一个组属性经常在连接操作的连接条件出现 一个组属性经常作为聚集函数的参数

建立聚集索引原则 检索数据时，常以某个组属性作为排序分组条件 检索数据时，常以某个组属性作为检索限制条件，并返回大量数据 表中每个组的重复性很大

（3）数据分布设计 不同类型数据的物理设计 将应用数据（基本表），索引，日志，数据库备份数据等合理安排在不同的介质中

应用数据的划分与分布 根据数据的使用特征（频繁使用分区和非频繁使用分区） 根据时间，地点划分（时间或地点相同的属于同一分区） 分布式数据库系统（DDBS ）中的数据划分（水平划分和竖直划分） 派生属性数据分布（增加派生列或不定义派生属性） 关系模式的去规范化（降低规范化提高查询效率）

水平划分： 将基本表划分为多张的具有相同属性，结构完全相同的字表，字表包含的元组是基本表中元组的子集 垂直划分 将基本表划分为多张字表，每张子表包含的属性是原基本表的字迹

（4）确定系统配置 DBMS 产品一般都提供一些存储分配参数 同时使用数据库的用户数 同时打开数据库的对象数 使用缓存区的长度个数 时间片大小 数据库的大小 装填因子 锁的数目

（5）物理模式评估 对数据库物理设计结果存取时间，存取空间，维护代价等方面评估，重点是时间和空间效率