八、数据库应用系统的设计 1.数据库应用系统的设计步骤. M0 }+ [* {* ~# [. P5 v/ @* s
按规范设计的方法可将数据库设计分为以下六个阶段
4 C0 G$ g7 K$ Z& i6 n+ ?* Q (1)需求分析;
# |' @* S+ ^+ x* \ ^ (2)概念结构设计; R; r1 Y8 |7 h4 p2 m5 Q
(3)逻辑结构设计;1 T" h- b# y# I }) [/ O% V" C& Q
(4)数据库物理设计;; E) X! u5 ~; S( J, K$ ~6 y
(5)数据库实施;
% q" I' H, O9 q (6)数据库运行和维护。
9 b6 W( ]* A* t! Y W& n 2.需求分析! q$ i& S; q2 |* Y* u- V
需求收集和分析是数据库应用系统设计的第一阶段。明确地把它作为数据库应用系统设计的第一步是十分重要的。这一阶段收集到的基础数据和一组数据流图(Data Flow Diaˉgram———DFD)是下一步设计概念结构的基础。概念结构对整个数据库设计具有深刻影响。而要设计好概念结构，就必须在需求分析阶段用系统的观点来考虑问题、收集和分析数据及其处理。如何分析和表达用户需求呢?在众多的分析方法中，结构化分析(Structured Analysis，简称SA方法)是一个简单实用的方法。SA方法用自顶向下、逐层分解的方式分析系统。用数据流图，数据字典描述系统。然后把一个处理功能的具体内容分解为若干子功能，每个子功能继续分解，直到把系统的工作过程表达清楚为止。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。处理过程的处理逻辑常常用判定表或判定树来描述。数据字典(Data Dictionary，简称DD)则是对系统中数据的详尽描述，是各类数据属性的清单。对数据库应用系统设计来讲，数据字典是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果。数据字典是各类数据描述的集合，它通常包括以下5个部分:
/ N, q; _* K7 ?' i/ Q! Q6 |+ s" r, Z (1)数据项，是数据最小单位。
0 N# X, n8 e( B) o' n& Z1 m (2)数据结构，是若干数据项有意义的集合。
/ H3 t2 r8 t1 s: ?+ d& {& w (3)数据流，可以是数据项，也可以是数据结构。表示某一处理过程的输入输出。
4 l/ z' z9 Y; @' [$ y" b (4)数据存储，处理过程中存取的数据。常常是手工凭证、手工文档或计算机文件。3 ?# Q2 P8 C: H! J1 h- @
(5)处理过程。( Z7 J+ e. [- M
3.概念结构设计2 h- ~- A* C, \/ z- M: r: A5 U
如同软件工程中重视需求分析与规范说明的思想一样，数据库设计中同样十分重视数据分析、抽象与概念结构的设计。概念结构的设计，是整个数据库设计的关键之一。概念结构独立于数据库逻辑结构，独立于支持数据库的DBMS，也独立于具体计算机软件和硬件系统。归纳总结，其主要特点是:( H$ \0 |8 M% Y F3 `4 W
(1)能充分地反映现实世界，包括实体和实体之间的联系，能满足用户对数据处理的要求，是现实世界的一个真实的模型，或接近真实的模型。8 J4 `, m2 [6 Z% O( O
(2)易于理解，从而可以和不熟悉计算机的用户交换意见。用户的积极参与是数据库应用系统设计成功与否的关键。
3 f" l; w6 B0 }( P (3)易于更动。当现实世界改变时容易修改和扩充，特别是软件、硬件环境变化时更应如此。* E1 g# y" J7 }
(4)易于向关系、网状或层次等各种数据模型转换。概念结构是各种数据模型的共同基础，它比任意一种数据模型更独立于机器，更抽象，从而更加稳定。描述概念结构的有力工具是E-R模型。P.P.S.Chen把用E-R模型定义的概念结构称为组织模式。设计概念结构的策略有3种:8 O) |1 p. Z6 `) p% i
(1)自顶向下 首先定义全局概念结构的框架，然后逐步细化。/ q0 Z8 k8 c, j+ z5 D" g1 H- s3 N# Q
(2)自底向上 首先定义各局部应用的概念结构，然后将它们集成，得到全局概念结构。
/ g; N* S6 l3 _( d4 i$ x (3)混合策略 自顶向下和自底向上相结合的方法。用自顶向下策略设计一个全局概念结构的框架，以它为骨架集成由自底向上策略中设计的各局部概念结构。现介绍自底向上设计概念结构的策略。按照这种策略，概念结构的设计可按下面步骤进行。
" h* c. L# s6 e (1)数据抽象与局部视图设计, B" [- l% B6 ]
E-R模型是对现实世界的一种抽象。一般地讲，所谓抽象是对实际的人、物、事和概念的人为处理。它抽取人们关心的共同特性，忽略非本质的细节，并把这些特性用各种抽象的概念精确地加以描述。这些概念组成了现实世界的一种模型表示。有3种抽象方法形成了抽象机制，来对数据进行组织:①分类(Classification) 定义某一概念作为现实世界中一组对象的类型。这些对象具有某些共同的特性和行为。它抽象了对象值和型之间的“is a member of”的语义。在E-R模型中，实体型就是这种抽象。②聚集(Aggregation) 定义某一类型的组成成分。它抽象了对象内部属性类型和整体与部分之间“is a part of”的语义。在E-R模型中若干属性的聚集组成了实体型，就是这种抽象。③概括(Generalization) 定义类型之间的一种子集联系。它抽象了类型之间的“is a subset of”的语义。概括具有一个很重要的性质:继承性。子类继承超类上定义的所有抽象性质。当然，子类可以增加自己的某些特殊属性。概念结构设计的第一步就是利用上面介绍的抽象机制对需求分析阶段收集到的数据进行组织，形成实体、实体的属性，标识实体的码，确定实体之间的联系类型(1∶1，1∶n，n∶m)，设计成部分E-R图。$ K, |) c1 s! A8 x+ _1 m8 ]/ g/ e* d
(2)视图的集成视图集成就是把上一步得到的各个部分E-R图综合成一个总体的E-R图。视图集成可以有两种方式:①多个部分E-R图一次集成。②逐步集成。用累加的方式一次集成两个部分E-R图。无论哪种方式，每次集成可分两步走。第一步是合并，解决各部分E-R图之间的冲突问题，生成初步E-R图。第二步是修改和重构，消除不必要的冗余，生成基本E-R图。1 V- G0 M. A4 i
4.逻辑结构设计
) K; L* ~( o: J! w) r# u6 V% E0 X0 n 逻辑结构设计的任务就是把概念结构转换为选用的DBMS所支持的数据模型的过程。设计逻辑结构按理应选择对某个概念结构最好的数据模型，然后对支持这种数据模型的各种DBMS进行比较，选出最合适的DBMS。但实际情况常常是已给定了某台机器，设计人员没有选择DBMS的余地。现行的DBMS一般只支持关系、网状或层次三种模型中的某一种，对某一种数据模型，各个机器系统又有许多不同的限制，提供不同的环境与工具。因而我们把设计过程分三步进行。首先把概念结构向一般的关系模型转换，然后向特定的DBMS支持下的数据模型转换，最后进行模型的优化。
& F) n0 ?9 w8 U) @7 { (1)E-R图向关系数据模型的转换下面给出把E-R图转换为关系模型的转换规则。
: q' a a# T/ i5 I* B6 a: F ①一个实体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。
0 _: X* j$ M2 {; o/ |1 n4 T ②一个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的属性转换为关系的属性。该关系的码则有三种情况:若联系为1∶1，则每个实体的码均是该关系的候选码。若联系为1∶n，关系的码为n端实体的码。若联系为n∶m，则关系的码为诸实体码的组合。具有相同码的关系模式可合并。形成了一般的数据模型后，下一步就向特定的DBMS规定的模型转换。设计人员必须熟知所用DBMS的功能及限制。这一步转换是依赖于机器的，不能给出一个普遍的规则。转化后的模型必须进行优化。对数据模型进行优化是指调整数据模型的结构，以提高数据库应用系统的性能。性能有动态性能和静态性能两种。静态性能分析容易实现。根据应用要求，选出合适的模型是一项复杂的工作。
r8 O1 w2 J* W5 u8 x (2)规范化理论的应用规范化理论是数据库逻辑设计的指南和工具，具体地讲可应用在下面几个具体的方面:
) t5 L m) |$ S+ ~ 第一，在数据分析阶段用数据依赖的概念分析和表示各数据项之间的关系。1 c0 |" T6 |1 _$ g' F5 ^7 ]
第二，在设计概念结构阶段，用规范化理论为工具消除初步E-R图中冗余的联系。7 w/ l( Q* N- b- ]" z0 X
第三，由E-R图向数据模型转换过程中用模式分解的概念和算法指导设计。现在，不管选用的DBMS是支持哪种数据模型的，均先把概念结构向关系模型转换。然后，充分运用规范化理论的成果优化关系数据库模式的设计。 |
发表于 2012-7-31 20:48:14
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