文章目录
1. 数据库设计概述
数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效率的运行环境
1.1 数据库设计的特点：结构和行为分离的设计
1.2 数据库设计方法
典型方法
新奥尔良（New Orleans）方法
基于E-R模型的数据库设计方法
3NF（第三范式）的设计方法
面向对象的数据库设计方法
统一建模语言（UML）方法
1.3 数据库设计的基本步骤
1.4 数据库设计过程中的各级模式
2. 需求分析
2.1 需求分析的任务
1、新系统必须充分考虑今后可能的扩充和改变
2、获得用户对数据库的要求
（1）信息要求
用户需要从数据库中获得信息的内容与性质
由信息要求可以导出数据要求，即在数据库中需要存储哪些数据
（2）处理要求
用户要完成的处理功能
对处理性能的要求
（3）安全性与完整性要求
2.2 需求分析的方法
结构化分析方法（Structured Analysis，简称SA方法）
SA方法从最上层的系统组织机构入手，采用自顶向下、逐层分解的方式分析系统
需求分析过程：
2.3 数据字典
1、数据字典是关于数据库中数据的描述，即元数据（不是数据本身），注意和关系数据库管理系统中数据字典的区别和联系（关系数据库中的数据字典是数据库的定义）
2、数据字典的内容
- 数据项：是数据的最小组成单位
- 数据结构：反映了数据之间的组合关系（一个数据结构可以由若干个数据项组成，也可以由若干个数据结构组成，或由若干个数据项和数据结构混合组成）
- 数据流：数据结构在系统内传输的路径
- 数据存储：是数据结构停留或保存的地方，也是数据流的来源和去向之一
- 处理过程：处理逻辑一般用判定表或判定树来描述
3、数据项描述={数据项名,数据项含义说明,别名,数据类型,长度,取值范围,取值含义,与其他数据项的逻辑关系, 数据项之间的联系}
4、数据结构描述={数据结构名，含义说明，组成:{数据项或数据结构}}
5、数据流描述={数据流名,说明,数据流来源,数据流去向,组成:{数据结构},平均流量,高峰期流量}
6、数据存储描述={数据存储名,说明,编号,输入的数据流 ,输出的数据流, 组成:{数据结构},数据量,存取频度,存取方式}
7、处理过程描述={处理过程名,说明,输入:{数据流}, 输出:{数据流},处理:{简要说明}}
3. 概念结构设计
概念结构设计：将用户需求抽象为信息结构
3.1 概念模型
3.2 E-R模型
1、实体之间的联系
（1）两个实体型之间的联系：
①一对一联系（1∶1）
②一对多联系（1∶n）
③多对多联系（m∶n）
（2）两个以上的实体型之间的联系
一般地，两个以上的实体型之间也存在着一对一、一对多、多对多联系
（3）单个实体型内的联系
同一个实体集内的各实体之间也可以存在一对一、一对多、多对多的联系
2、E-R 图
E-R图提供了表示实体型、属性和联系的方法
实体型：矩形
属性：椭圆
联系：菱形（联系可以具有属性）
实例：某个工厂物资管理的概念模型
3、实体与属性的划分原则
为了简化E-R图的处置，现实世界的事物能作为属性对待的，尽量作为属性对待
两条准则：
（1）作为属性，不能再具有需要描述的性质。属性必须是不可分的数据项，不能包含其他属性
（2）属性不能与其他实体具有联系，即E-R图中所表示的联系是实体之间的联系
实例分析：
- 职称如果没有与工资、福利挂钩，根据准则（1）可以作为职工实体的属性；
- 如果不同的职称有不同的工资、住房标准和不同的附加福利，则职称作为一个实体更恰当
4、E-R 图的集成
1、两步：合并 --> 修改和重构
2、合并时主要有三类冲突：①属性冲突 ②命名冲突 ③结构冲突
属性冲突：属性域冲突，即属性值的类型、取值范围或取值集合不同；属性取值单位冲突
命名冲突：同名异义；异名同义；命名冲突
结构冲突：同一对象在不同应用中具有不同的抽象（如在A处为实体，在B处为属性）；同一实体在不同子系统的E-R图中所包含的属性个数和属性排列次序不完全相同；实体间的联系在不同的E-R图中为不同的类型（如在A处为一对多联系，在B处为多对多联系）
3、合并时消除冗余的方法
①以数据字典和数据流图为依据，根据数据字典中关于数据项之间逻辑关系的说明来消除冗余
②用规范化理论来消除冗余
确定分E-R图实体之间的数据依赖FL；然后求FL的最小覆盖GL，差集为 D=FL-GL，逐一考察D中的函数依赖，确定是否是冗余的联系，若是，就把它去掉
4. 逻辑结构设计（未完待续）
5. 物理结构设计（未完待续）
6. 数据库的实施和维护（未完待续）
