数据库设计概述

数据库设计的任务、内容和特点

数据库设计的任务：数据库设计是指根据用户需求研制数据库结构的过程。

数据库设计的内容：

1. 数据库的结构设计：根据给定的应用环境，进行数据库的子模式或模式的设计。数据库模式是各应用程序共享的结构，是静态的、稳定的， 一经形成后通常情况下是不容易改变的，所以结构设计又称为静态模型设计。
2. 数据库的行为设计：确定数据库用户的行为和动作。用户的行为总是使数据库的内容发生变化，所以行为设计是动态的，行为设计又称为动态模型设计。

数据库设计的特点：强调结构设计与行为设计相结合，是一种“反复探寻，逐步求精” 的过程。首先从数据模型开始设计，以数据模型为核心进行展开，将数据库设计和应用系统设计相结合，建立一个完整、独立、共享、冗余小和安全有效的数据库系统。

数据库设计方法简述

据库设计方法目前可分为四类：直观设计法、规范设计法、计算机辅助设计法和自动化设计法。直观设计法也称为手工试凑法，它是最早使用的数据库设计方法，但这种方法越来越不适应信 息管理发展的需要。

为了改变这种情况，各国数据库专家在美国新奥尔良（New Orleans）市专门讨论了数据库设计问题，新奥尔良法将数据库设计分成需求分析（分析用户需求的数据及数据的联系）、概念结构设计（信息分析和定义）、逻辑结构设计 （设计实现）和物理结构设计（物理数据库设计）。目前，常用的规范设计方法大多起源于新奥尔良法，并在设计的每一阶段采用一些辅助方法来具体实现。下面简单介绍几种常用的规范设计方法。

1. 基于 E-R 模型的数据库设计方法

   基于 E-R 模型的数据库设计方法是由 P.P.S.Chen 于 1976 年提出的数据库设计方法，其基本思想是在需求分析的基础上，用 E-R（实体-联系）图构造一个反映现实世界实体之间联系的企业模式，即概念模式，并进而将此企业模式转换成基于某一特定的 DBMS 的物理模式。

2. 基于 3NF 的数据库设计方法

   基于 3NF 的数据库设计方法是由 S·Atre 提出的结构化设计方法，其基本思想是在需求分析的 基础上，确定数据库模式中的全部属性和属性间的依赖关系，将它们组织在一个单一的关系模式中， 然后再分析模式中不符合 3NF 的约束条件，将其进行投影分解，规范成若干个 3NF 关系模式的集合。

3. 基于视图的数据库设计方法

   基于视图的数据库设计方法先从分析各个应用的数据着手，并为每个应用建立自己的视图，然 后再把这些视图汇总起来合并成整个数据库的概念模式。

除了以上三种方法外，规范化设计方法还有实体分析法、属性分析法和基于抽象语义的设计方 法等，这里不再详细介绍。

计算机辅助设计法是指在数据库设计的某些过程中模拟某一规范化设计的方法，并以人的知识或经验为主导，通过人机交互方式实现设计中的某些部分。目前许多计算机辅助软件工程（Computer Aided Software Engineering，CASE）工具可以自动或辅助设计人员完成数据库设计过程中的很多任务，如 Sybase 公司的 PowerDesigner 和 Premium 公司的 Navicat 等。

现代数据库设计方法是上述设计方法相互融合的产物。围绕软件工程的思想和方法，通常以 E-R 图设计为主体，辅以 3NF 设计和视图设计实现模式的评价和模式的优化，从而吸收各种设计方法的优势。同时，为提高设计的协同效率和规范化程度，现代数据库设计过程还会通过计算机辅助设计工具（如 PowerDesigner 等）获得规范的数据库设计结果。

系统需求分析

需求分析是数据库设计的起点，为以后的具体设计做准备。

需求分析的任务

从数据库设计的角度来看，需求分析的任务是：对现实世界要处理的对象（组织、部门、企业）等进行详细的调查，通过对原系统的了解，收集支持新系统的基础数据并对其进行处理，在此基础上确定新系统的功能。

具体地说，需求分析阶段的任务包括下述三项。

1. 调查分析用户活动
2. 收集和分析需求数据，确定系统边界
3. 编写系统分析报告

需求分析的方法

用户参加数据库设计是数据系统设计的特点，是数据库设计理论不可分割的一部分。用于需求分析的方法有多种，主要方法有自顶向下和自底向上两种。

其中自顶向下的分析方法（又称结构化分析方法，Structured Analysis，SA）是最简单实用的方 法。SA 方法从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，用数据流图（Data Flow Diagram，DFD）和数据字典（Data Dictionary，DD）描述系统。下面对数据流图和数据字典作些简单的介绍。

数据流图

使用 SA 方法，任何一个系统都可抽象为下图所示的数据流图。

在数据流图中，用命名的箭头表示数据流，用圆圈表示处理，用不封闭的矩形或其他形状表示存储，使用封闭的矩形表示数据来源和输出。下图是一个简单的数据流图。一个简单的系统可用一张数据流图来表示。当系统比较复杂时，为了便于理解，控制其复杂性，可以采用分层描述的方法。一般用第一层描述系统的全貌，第二层分别描述各子系统的数据流。如果系统结构还比较复杂，那么，可以继续细化，直到表达清楚为止。在处理功能逐步分解的同时，它们所用的数据也逐级分解，形成若干层次的数据流图。数据流图表达了数据和处理过程的关系。

数据字典

暂时不写

概念结构设计

概念结构设计的必要性

在需求分析阶段，设计人员充分调查并描述了用户的需求，但这些需求只是现实世界的具体要 求，应把这些需求抽象为信息世界的信息结构，才能更好地实现用户的需求。

概念结构设计就是将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构，即概念模型。

本阶段目的：

• An abundance of data required to meet organization’s information needs 满足组织信息需求所需的丰富数据

• Goal: Organise the data to store, update, and query effectively and efficiently 组织数据以有效、高效地存储、更新和查询

Iterative Database Design 迭代数据库设计：

• 收集所有的需求
• 将需求结构化为原子性的信息
• 类型和它们之间的关系
• 将概念性的东西转化为关系性的模型
• 在物理层面上实施关系模型
• 将物理变化映射到逻辑模型上
• 将物理变化映射到概念模型上
• 将逻辑变化映射到概念模型上
• 重点关注概念模型及其
• 转化为逻辑模型

如：From Requirements to a First Approximate Model 从需求到第一个近似模型

Input: information requirements of the users 用户的信息需求

Output is a database schema:

• consolidation of all user requirements, but 所有用户需求的整合，但
• does not yet contain any layout considerations 还没有包含任何布局考虑
• in terms of relational tables 在关系表方面的布局考虑
• nor implementation details in terms of physical storage structures 也没有物理存储结构方面的实施细节

Conceptual data model 概念数据模型: provides the language for describing the database schema 提供了用于描述数据库模式的语言

概念模型的特点

概念模型作为概念结构设计的表达工具，为数据库提供一个说明性结构，是设计数据库逻辑结构即逻辑模型的基础。因此，概念模型必须具备以下特点。

1. 语义表达能力丰富。概念模型能表达用户的各种需求，充分反映现实世界，包括事物和事物之间的联系、用户对数据的处理要求，它是现实世界的一个真实模型。
2. 易于交流和理解。概念模型是 DBA、设计人员和用户之间的主要界面，因此，概念模型的表达要自然、直观和容易理解，以便和不熟悉计算机的用户交换意见。
3. 易于修改和扩充。概念模型要能灵活地加以改变，以反映用户需求和现实环境的变化。
4. 易于向各种数据模型转换。概念模型独立于特定的 DBMS，因而更加稳定，能方便地向关系模型、网状模型或层次模型等各种数据模型转换。

人们提出了许多概念模型，其中最著名、最实用的一种是 E-R 模型，它将现实世界的信息结构统一用属性、实体以及它们之间的联系来描述。

The Entity-Relationship Model is the most widely used conceptual data model 实体关系模型是使用最广泛的概念数据模型。

概念模型的 E-R 表示方法

在概念模型中，比较著名的是由 P.P.Chen 于 1976 年提出的实体联系模型（Entity Relationship Model），简称 E-R 模型。E-R 模型是广泛应用于数据库设计工作中的一种概念模型，它利用 E-R 图来表示实体及其之间的联系。

E-R 图的基本成分包含实体型、属性和联系，它们的表示方式如下。

1. 实体型：用矩形框表示，框内标注实体名称，如图（a）所示。
2. 属性：用椭圆形框表示，框内标注属性名称，并用无向边将其与相应的实体相连，如图（b）所示。
3. 联系：联系用菱形框表示，框内标注联系名称，并用无向边与有关实体相连，同时在无向 边旁标上联系的类型，即 1:1、1:n 或 m:n，如图（c）所示。

实体之间的联系有一对一（1:1）、一对多（1:n）和多对多（m:n）三种联系类型。例如，系主任 领导系、学生属于某个系、学生选修课程、工人生产产品，这里“领导”“属于”“选修”“生产”表示实体间的联系，可以作为联系名称。

现实世界的复杂性导致实体联系的复杂性，表现在 E-R 图上可以归结为下图所示的几种基本形式。

• 两个实体型之间的联系，如图（a）所示。
• 两个以上实体型间的联系，如图（b）所示。
• 同一实体集内部各实体之间的联系，例如一个部门内的职工有领导与被领导的联系，即某一 职工（干部）领导若干名职工，而一个职工（普通员工）仅被另外一个职工直接领导，这就构成了 实体内部的一对多的联系，如图（c）所示。

需要注意的是，因为联系本身也是一种实体型，所以联系也可以有属性。如果一个联系具有属性，则这些联系也要用无向边与该联系的属性连接起来。例如，学生选修的课程有相应的成绩。这里的“ 成绩”既不是学生的属性，也不是课程的属性，只能是学生选修课程的联系的属性，如图（a）所示。

E-R 图的基本思想就是分别用矩形框、椭圆形框和菱形框表示实体型、属性和联系，使用无向边将属性与其相应的实体连接起来，并将联系和有关实体相连接，注明联系类型。图 6-12 所示为几个 E-R 图的例子，只给出了实体及其 E-R 图，省略了实体的属性。下图所示为一个描述学生与课程联系的完整的 E-R 图。