数据库设计的过程(六个阶段)

⒈需求分析阶段

准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）

最困难、最耗费时间的一步

⒉概念结构设计阶段

整个数据库设计的关键

通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型

⒊逻辑结构设计阶段

将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型

对其进行优化

⒋数据库物理设计阶段

为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）

⒌数据库实施阶段

运用DBMS提供的数据库语言（如SQL）及宿主语言，根据逻辑设计和物理设计的结果

建立数据库

编制与调试应用程序

组织数据入库

进行试运行

⒍数据库运行和维护阶段

数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行

在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改

结构化分析方法（Structured Analysis，简称SA方法）

从最上层的系统组织机构入手

自顶向下、逐层分解分析系统

 

2．分解处理功能和数据

  (1)分解处理功能

将处理功能的具体内容分解为若干子功能

  (2)分解数据

处理功能逐步分解同时，逐级分解所用数据，形成若干层次的数据流图

  (3)表达方法

 处理逻辑：用判定表或判定树来描述

 数据：用数据字典来描述

3．将分析结果再次提交给用户，征得用户的认可

数据字典的内容

数据项

数据结构

数据流

数据存储

处理过程

概念结构设计的特点

   (1) 能真实、充分地反映现实世界

   (2) 易于理解

   (3) 易于更改

   (4) 易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换

描述概念模型的工具

E-R模型

 

数据抽象

三种常用抽象

1. 分类（Classification）

定义某一类概念作为现实世界中一组对象的类型

抽象了对象值和型之间的“is member of”的语义

 

2. 聚集（Aggregation）

定义某一类型的组成成分

抽象了对象内部类型和成分之间“is part of”的语义

 

3. 概括（Generalization）

定义类型之间的一种子集联系

抽象了类型之间的“is subset of”的语义

继承性

 

逐一设计分E-R图

 

消除不必要的冗余，设计基本E-R图
基本任务

消除不必要的冗余，设计生成基本E-R图