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1、学习重点难点,ORACLE 数据库基本概念 数据库的并发控制 数据库管理系统提供的封锁类型、封锁协 议，应达到的一致性,第6章 数据库设计,数据库设计的步骤 需求分析 概念结构设计 逻辑结构设计 数据库物理设计 数据库实施 数据库运行和维护,什么是数据库设计 数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，使之能够有效地存储数据，满足各种用户的应用需求（信息要求和处理要求） 在数据库领域内，常常把使用数据库的各类系统统称为数据库应用系统。,数据库设计的步骤, 需求分析阶段 准确了解与分析用户需求（包括数据与处理） 是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的
2、一步。, 概念结构设计阶段 是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, 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, 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）, 数据库实施阶段 运用DBMS提供的数据语言、工具及宿主语言，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 并进行试运行, 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。,设计一个完善的数
3、据库应用系统往往是上述六个阶段的不断反复。,需求分析,需求分析的任务 需求分析的方法 数据字典,需求分析就是分析用户的需要与要求 需求分析是设计数据库的起点 需求分析的结果是否准确地反映了用户的实际要求，将直接影响到后面各个阶段的设计，并影响到设计结果是否合理和实用,需求分析的任务,通过详细调查现实世界要处理的对象（组织、部门、企业等），充分了解原系统（手工系统或计算机系统）工作概况，明确用户的各种需求。 在此基础上确定新系统的功能。新系统必须充分考虑今后可能的扩充和改变，不能仅仅按当前应用需求来设计数据库。,需求分析的重点,需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求
4、、安全性与完整性要求。 信息要求 用户需要从数据库中获得信息的内容与性质 由用户的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。,处理要求 对处理功能的要求 对处理的响应时间的要求 对处理方式的要求(批处理 / 联机处理) 新系统的功能必须能够满足用户的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。,需求分析的难点,确定用户最终需求的难点 用户缺少计算机知识，开始时无法确定计算机究竟能为自己做什么，不能做什么，因此无法一下子准确地表达自己的需求，他们所提出的需求往往不断地变化。 设计人员缺少用户的专业知识，不易理解用户的真正需求，甚至误解用户的需求。 新的硬件、软件技术的出现也会使用户需求
5、发生变化。,需求分析的方法,调查清楚用户的实际需求并进行初步分析 与用户达成共识 进一步分析与表达这些需求,数据字典,一、数据字典的用途 数据字典是各类数据描述的集合 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 数据字典在数据库设计中占有很重要的地位,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 数据项是数据的最小组成单位 若干个数据项可以组成一个数据结构 数据字典通过对数据项和数据结构的定义来描述数据流、数据存储的逻辑内容。, 数据项,数据项是不可再分的数据单位 对数据项的描述 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
6、数据项的逻辑关系 取值范围、与其他数据项的逻辑关系定义了数据的完整性约束条件, 数据结构,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。 对数据结构的描述 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, 数据流,数据流是数据结构在系统内传输的路径。 对数据流的描述 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 数据流来源是说明该数据流来自哪个过程 数据流去向是说明该数据流将到哪个过程去 平均流量是指在单位时间（每天、每周、每月等）里的传输次数 高
7、峰期流量则是指在高峰时期的数据流量, 数据存储,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。 对数据存储的描述 数据存储描述数据存储名，说明，编号， 流入的数据流 ，流出的数据流 ， 组成:数据结构，数据量，存取方式 流入的数据流：指出数据来源 流出的数据流：指出数据去向 数据量：每次存取多少数据，每天（或每小时、每周等）存取几次等信息 存取方法：批处理 / 联机处理；检索 / 更新；顺序检索 / 随机检索, 处理过程,处理过程的具体处理逻辑一般用判定表或判定树来描述。数据字典中只需要描述处理过程的说明性信息 处理过程说明性信息的描述 处理过程描述处理过程名，说明， 输入:
8、数据流，输出:数据流， 处理:简要说明,简要说明：主要说明该处理过程的功能及处理要求 功能：该处理过程用来做什么 处理要求：处理频度要求（如单位时间里处理多少事务，多少数据量）；响应时间要求等 处理要求是后面物理设计的输入及性能评价的标准,概念结构设计,什么是概念结构设计 需求分析阶段描述的用户应用需求是现实世界的具体需求 将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计 概念结构是各种数据模型的共同基础，它比数据模型更独立于机器、更抽象，从而更加稳定。 概念结构设计是整个数据库设计的关键,设计概念结构的四类方法 自顶向下 首先定义全局概念结构的框架，然后逐步细化 自底向
9、上 首先定义各局部应用的概念结构，然后将它们集成起来，得到全局概念结构,自顶向下策略,自底向上策略,逐步扩张 首先定义最重要的核心概念结构，然后向外扩充，以滚雪球的方式逐步生成其他概念结构，直至总体概念结构 混合策略 将自顶向下和自底向上相结合，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。,逐步扩张,常用策略 自顶向下地进行需求分析 自底向上地设计概念结构 自底向上设计概念结构的步骤 第1步：抽象数据并设计局部视图 第2步：集成局部视图，得到全局概念结构,局部视图设计,设计分E-R图的步骤: 选择局部应用 逐一设计分E-R图, 选择局部应用,需
10、求分析阶段，已用多层数据流图和数据字典描述了整个系统。 设计分E-R图首先需要根据系统的具体情况，在多层的数据流图中选择一个适当层次的数据流图，让这组图中每一部分对应一个局部应用，然后以这一层次的数据流图为出发点，设计分E-R图。,通常以中层数据流图作为设计分E-R图的依据。原因： 高层数据流图只能反映系统的概貌 中层数据流图能较好地反映系统中各局部应用的子系统组成 低层数据流图过细,例：由于学籍管理、课程管理等都不太复杂，因此可以它们入手设计学生管理子系统的分E-R图。如果局部应用比较复杂，则可以从更下层的数据流图入手。, 逐一设计分E-R图,任务 标定局部应用中的实体、属性、码，实体间的联
11、系 将各局部应用涉及的数据分别从数据字典中抽取出来，参照数据流图，标定各局部应用中的实体、实体的属性、标识实体的码，确定实体之间的联系及其类型（1:1，1:n，m:n）,如何抽象实体和属性 实体：现实世界中一组具有某些共同特性和行为的对象就可以抽象为一个实体。对象和实体之间是“is member of“的关系。 例：在学校环境中，可把张三、李四等对象抽象为学生实体。,属性：对象类型的组成成分可以抽象为实体的属性。组成成分与对象类型之间是“is part of“的关系。 例：学号、姓名、专业、年级等可以抽象为学生实体的属性。其中学号为标识学生实体的码。,如何区分实体和属性 实体与属性是相对而言的
12、。同一事物，在一种应用环境中作为“属性”，在另一种应用环境中就必须作为“实体”。 例：学校中的系，在某种应用环境中，它只是作为“学生”实体的一个属性，表明一个学生属于哪个系；而在另一种环境中，由于需要考虑一个系的系主任、教师人数、学生人数、办公地点等，这时它就需要作为实体了。,一般原则 属性不能再具有需要描述的性质。即属性必须是不可分的数据项，不能再由另一些属性组成。 属性不能与其他实体具有联系。联系只发生在实体之间。 符合上述两条特性的事物一般作为属性对待。 为了简化E-R图的处置，现实世界中的事物凡能够作为属性对待的，应尽量作为属性。,设计分E-R图的步骤 （1）以数据字典为出发点定义E-
13、R图。 数据字典中的“数据结构”、“数据流”和“数据存储”等已是若干属性的有意义的聚合 （2）按上面给出的准则进行必要的调整。,视图的集成,各个局部视图即分E-R图建立好后，还 需要对它们进行合并，集成为一个整体的 数据概念结构即总E-R图。,视图集成的两种方式 一次集成 一次集成多个分E-R图 通常用于局部视图比较简单时 逐步累积式 首先集成两个局部视图（通常是比较关键的两个局部视图） 以后每次将一个新的局部视图集成进来,集成局部E-R图的步骤 1. 合并 2. 修改与重构,一、合并分E-R图，生成初步E-R图,各分图存在冲突 各个局部应用所面向的问题不同 由不同的设计人员进行设计 各个分E
14、-R图之间必定会存在许多不一致的地方 合并分E-R图的主要工作与关键所在：合理消除各分E-R图的冲突,冲突的种类 属性冲突 命名冲突 结构冲突, 属性冲突,两类属性冲突 属性域冲突：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。 属性冲突的解决方法 通常用讨论、协商等行政手段加以解决, 命名冲突,两类命名冲突 同名异义：不同意义的对象在不同的局部应用中具有相同的名字 例，局部应用A中将教室称为房间 局部应用B中将学生宿舍称为房间 异名同义（一义多名）：同一意义的对象在不同的局部应用中具有不同的名字 例，有的部门把教科书称为课本 有的部门则把教科书称为教材,命名冲突可能发生在属性级、
15、实体级、联系级上。其中属性的命名冲突更为常见。 命名冲突的解决方法 通过讨论、协商等行政手段加以解决, 结构冲突,三类结构冲突 同一对象在不同应用中具有不同的抽象 例，“课程”在某一局部应用中被当作实体 在另一局部应用中则被当作属性 解决方法：通常是把属性变换为实体或把实体变换为属性，使同一对象具有相同的抽象。变换时要遵循两个准则。,同一实体在不同局部视图中所包含的属性不完全相同，或者属性的排列次序不完全相同。 产生原因：不同的局部应用关心的是该实体的不同侧面。 解决方法：使该实体的属性取各分E-R图中属性的并集，再适当设计属性的次序。,学生,学号,姓名,性别,平均成绩,(a)在局部应用A中,
16、学生,学号,姓名,出生日期,年级,(b)在局部应用B中,所在系,学生,学号,姓名,政治面貌,(c)在局部应用C中,学生,政治 面貌,学号,出生 日期,年级,(d)合并后,所在系,平均 成绩,姓名,性别,实体之间的联系在不同局部视图中呈现不同的类型 例1， 实体E1与E2在局部应用A中是多对多联系，而在局部应用B中是一对多联系 例2， 在局部应用X中E1与E2发生联系，而在局部应用Y中E1、E2、E3三者之间有联系。 解决方法：根据应用语义对实体联系的类型进行综合或调整。,二、修改与重构,基本任务 消除不必要的冗余，设计生成基本E-R图,1冗余 2消除冗余的方法,1冗余,冗余的数据是指可由基本数
17、据导出的数据， 冗余的联系是指可由其他联系导出的联系。 冗余数据和冗余联系容易破坏数据库的完整性，给数据库维护增加困难 并不是所有的冗余数据与冗余联系都必须加以消除，有时为了提高某些应用的效率，不得不以冗余信息作为代价。,设计数据库概念结构时，哪些冗余信息必须消除，哪些冗余信息允许存在，需要根据用户的整体需求来确定。 消除不必要的冗余后的初步E-R图称为基本E-R图。,2消除冗余的方法,分析方法 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。,如果是为了提高效率，人为地保留了一些冗余数据，则应把数据字典中数据关联的说明作为完整性约束条件。 一种更好的方法是把
18、冗余数据定义在视图中 规范化理论 函数依赖的概念提供了消除冗余联系的形式化工具。,三、验证整体概念结构,视图集成后形成一个整体的数据库概念结构，对该整体概念结构还必须进行进一步验证，确保它能够满足下列条件： 整体概念结构内部必须具有一致性，不存在互相矛盾的表达。 整体概念结构能准确地反映原来的每个视图结构，包括属性、实体及实体间的联系。 整体概念结构能满足需要分析阶段所确定的所有要求。,整体概念结构最终还应该提交给用户，征求用户和有关人员的意见，进行评审、修改和优化，然后把它确定下来，作为数据库的概念结构，作为进一步设计数据库的依据。,概念结构设计小结,什么是概念结构设计,概念结构设计的步骤
19、抽象数据并设计局部视图 集成局部视图，得到全局概念结构 验证整体概念结构,数据抽象 分类 聚集 概括,设计局部视图 选择局部应用 逐一设计分E-R图 标定局部应用中的实体、属性、码，实体间的联系 用E-R图描述出来,集成局部视图 1.合并分E-R图，生成初步E-R图 消除冲突 属性冲突 命名冲突 结构冲突 2. 修改与重构 消除不必要的冗余，设计生成基本E-R图 分析方法 规范化理论,逻辑结构设计,逻辑结构设计的任务 概念结构是各种数据模型的共同基础 为了能够用某一DBMS实现用户需求，还必须将概念结构进一步转化为相应的数据模型，这正是数据库逻辑结构设计所要完成的任务。,逻辑结构设计的步骤 将
20、概念结构转化为一般的关系、网状、层次模型 将转化来的关系、网状、层次模型向特定DBMS支持下的数据模型转换 对数据模型进行优化,E-R图向关系模型的转换,转换内容 转换原则,转换内容 E-R图由实体、实体的属性和实体之间的联系三个要素组成 关系模型的逻辑结构是一组关系模式的集合 将E-R图转换为关系模型：将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式。,转换原则 一个实体型转换为一个关系模式。 关系的属性：实体型的属性 关系的码：实体型的码 例，学生实体可以转换为如下关系模式： 学生（学号，姓名，出生日期，所在系， 年级，平均成绩） 性别、宿舍、班级、档案材料、教师、课程、教室、教科书都分别
21、转换为一个关系模式。, 一个m:n联系转换为一个关系模式。 关系的属性：与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性 关系的码：各实体码的组合 例，“选修”联系是一个m:n联系，可以将它转换为如下关系模式，其中学号与课程号为关系的组合码： 选修（学号，课程号，成绩）, 一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模 式，也可以与n端对应的关系模式合并。 1) 转换为一个独立的关系模式 关系的属性：与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性 关系的码：n端实体的码,2) 与n端对应的关系模式合并 合并后关系的属性：在n端关系中加入1端关系的码和联系本身的属性 合并后关系的码：不变 可以减少系统中的关系个
22、数，一般情况下更倾向于采用这种方法,例，“组成”联系为1:n联系。 将其转换为关系模式的两种方法： 1)使其成为一个独立的关系模式： 组成（学号，班级号） 2)将其学生关系模式合并： 学生（学号，姓名，出生日期，所在系， 年级，班级号，平均成绩）, 一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与任意一端对应的关系模式合并。 1) 转换为一个独立的关系模式 关系的属性：与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性 关系的候选码：每个实体的码均是该关系的候选码,2) 与某一端对应的关系模式合并 合并后关系的属性：加入对应关系的码和联系本身的属性 合并后关系的码：不变,例，“管理”联系为1:1联
23、系，可以有三种转换方法： （1）转换为一个独立的关系模式： 管理（职工号，班级号） 或 管理（职工号，班级号） （2）“管理”联系与班级关系模式合并，则只需在班级关系中加入教师关系的码，即职工号： 班级：（班级号，学生人数，职工号） （3）“管理”联系与教师关系模式合并，则只需在教师关系中加入班级关系的码，即班级号： 教师：（职工号，姓名，性别，职称，班级号， 是否为优秀班主任）,注意： 从理论上讲，1:1联系可以与任意一端对应的关系模式合并。 但在一些情况下，与不同的关系模式合并效率会大不一样。因此究竟应该与哪端的关系模式合并需要依应用的具体情况而定。 由于连接操作是最费时的操作，所以一般应
24、以尽量减少连接操作为目标。 例如，如果经常要查询某个班级的班主任姓名，则将管理联系与教师关系合并更好些。, 三个或三个以上实体间的一个多元联系转换为一个关系模式。 关系的属性：与该多元联系相连的各实体的码以及联系本身的属性 关系的码：各实体码的组合 例，“讲授”联系是一个三元联系，可以将它转换为如下关系模式，其中课程号、职工号和书号为关系的组合码： 讲授（课程号，职工号，书号）, 同一实体集的实体间的联系，即自联系，也可按上述1:1、1:n和m:n三种情况分别处理。 例，如果教师实体集内部存在领导与被领导的1:n自联系，我们可以将该联系与教师实体合并，这时主码职工号将多次出现，但作用不同，可用
25、不同的属性名加以区分： 教师：职工号，姓名，性别，职称，系主任, 具有相同码的关系模式可合并。 目的：减少系统中的关系个数。 合并方法：将其中一个关系模式的全部属性加入到另一个关系模式中，然后去掉其中的同义属性（可能同名也可能不同名），并适当调整属性的次序。,例，“拥有”关系模式： 拥有（学号，性别） 与学生关系模式： 学生（学号，姓名，出生日期，所在系，年级， 班级号，平均成绩） 都以学号为码，可以将它们合并为一个关系模 式： 学生（学号，姓名，性别，出生日期，所在系， 年级，班级号，平均成绩）,向特定DBMS规定的模型进行转换,一般的数据模型还需要向特定DBMS规定的模型进行转换。 转换的
26、主要依据是所选用的DBMS的功能及限制。没有通用规则。 对于关系模型来说，这种转换通常都比较简单。,数据模型的优化,数据库逻辑设计的结果不是唯一的。 得到初步数据模型后，还应该适当地修改、调整数据模型的结构，以进一步提高数据库应用系统的性能，这就是数据模型的优化。 关系数据模型的优化通常以规范化理论为指导。,优化数据模型的方法 确定数据依赖 按需求分析阶段所得到的语义，分别写出每个关系模式内部各属性之间的数据依赖以及不同关系模式属性之间数据依赖。, 对于各个关系模式之间的数据依赖进行极小化处理，消除冗余的联系。, 按照数据依赖的理论对关系模式逐一进行分析，考查是否存在部分函数依赖、传递函数依赖
27、、多值依赖等，确定各关系模式分别属于第几范式。 例如经过分析可知，课程关系模式属于BC范式。, 按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处理的要求，分析对于这样的应用环境这些模式是否合适，确定是否要对它们进行合并或分解。, 按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处理的要求，对关系模式进行必要的分解或合并，以提高数据操作的效率和存储空间的利用率 常用分解方法 水平分解 垂直分解,设计用户子模式,定义数据库模式主要是从系统的时间效率、空间效率、易维护等角度出发。 定义用户外模式时应该更注重考虑用户的习惯与方便。包括三个方面：,(1) 使用更符合用户习惯的别名 合并各分E-R图曾做了消除命名冲突的工作，以
28、使数据库系统中同一关系和属性具有唯一的名字。这在设计数据库整体结构时是非常必要的。 但对于某些局部应用，由于改用了不符合用户习惯的属性名，可能会使他们感到不方便，,因此在设计用户的子模式时可以重新定义某些属性名，使其与用户习惯一致。 当然，为了应用的规范化，我们也不应该一味地迁就用户。 例：负责学籍管理的用户习惯于称教师模式的职工号为教师编号。因此可以定义视图，在视图中职工号重定义为教师编号,(2) 针对不同级别的用户定义不同的外模式，以满足系统对安全性的要求。,例： 教师关系模式中包括职工号、姓名、性别、出生日期、婚姻状况、学历、学位、政治面貌、职称、职务、工资、工龄、教学效果等属性。 学籍
29、管理应用只能查询教师的职工号、姓名、性别、职称数据； 课程管理应用只能查询教师的职工号、姓名、性别、学历、学位、职称、教学效果数据； 教师管理应用则可以查询教师的全部数据。,定义两个外模式： 教师_学籍管理(职工号，姓名，性别，职称) 教师_课程管理(工号，姓名，性别，学历， 学位，职称，教学效果) 授权学籍管理应用只能访问教师_学籍管理视图 授权课程管理应用只能访问教师_课程管理视图 授权教师管理应用能访问教师表 这样就可以防止用户非法访问本来不允许他们 查询的数据，保证了系统的安全性。,(3) 简化用户对系统的使用 如果某些局部应用中经常要使用某些很复杂的查询，为了方便用户，可以将这些复杂
30、查询定义为视图。,逻辑结构设计小结,任务 将概念结构转化为具体的数据模型 逻辑结构设计的步骤 将概念结构转化为一般的关系、网状、层次模型 将转化来的关系、网状、层次模型向特定DBMS支持下的数据模型转换 对数据模型进行优化 设计用户子模式,E-R图向关系模型的转换内容 将E-R图转换为关系模型：将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式。,E-R图向关系模型的转换原则 一个实体型转换为一个关系模式。 一个m:n联系转换为一个关系模式。 一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与n端对应的关系模式合并。 一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与任意一端对应的关系模式合
31、并。,E-R图向关系模型的转换原则 三个或三个以上实体间的一个多元联系转换为一个关系模式。 同一实体集的实体间的联系，即自联系，也可按上述1:1、1:n和m:n三种情况分别处理。 具有相同码的关系模式可合并。,优化数据模型的方法 确定数据依赖 对于各个关系模式之间的数据依赖进行极小化处理，消除冗余的联系。 确定各关系模式分别属于第几范式。 分析对于应用环境这些模式是否合适，确定是否要对它们进行合并或分解。 对关系模式进行必要的分解或合并,设计用户子模式 1. 使用更符合用户习惯的别名 2. 针对不同级别的用户定义不同的外模式，以满足系统对安全性的要求。 3. 简化用户对系统的使用,6.5 数据
32、库的物理设计,什么是数据库的物理设计 数据库在物理设备上的存储结构与存取方法称为数据库的物理结构，它依赖于给定的计算机系统。 为一个给定的逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构的过程，就是数据库的物理设计。,数据库物理设计的步骤 确定数据库的物理结构 对物理结构进行评价，评价的重点是时间和空间效率 如果评价结果满足原设计要求则可进入到物理实施阶段，否则，就需要重新设计或修改物理结构，有时甚至要返回逻辑设计阶段修改数据模型。,逻辑 模型,数据库最终是要存储在物理设备上的。 数据库在物理设备上的存储结构和存取方法 称为数据库的物理结构，它依赖于给定的计算机 系统。 为一个给定的逻辑数据模型选
33、取一个最适合 应用环境的物理结构的过程，就是数据库的物理 设计。,设计物理数据库结构的准备工作 1. 充分了解应用环境，详细分析要运行的事务，以获得选择物理数据库设计所需参数 2. 充分了解所用RDBMS的内部特征，特别是系统提供的存取方法和存储结构,数据的物理结构设计通常分两步走： 确定数据库的物理结构 对物理结构进行评价，评价的重点是时间和空间效率,确定数据库的物理结构,确定数据的存储结构 设计数据的存取路径 确定数据的存放位置 确定系统配置,评价物理结构,评价内容 对数据库物理设计过程中产生的多种方案进行细致的评价，从中选择一个较优的方案作为数据库的物理结构,评价方法 定量估算各种方案
34、存储空间 存取时间 维护代价 对估算结果进行权衡、比较，选择出一个较优的合理的物理结构 如果该结构不符合用户需求，则需要修改设计,6.6 数据库的实施,数据库实施的工作内容 用DDL定义数据库结构 组织数据入库 编制与调试应用程序 数据库试运行,一、定义数据库结构,确定了数据库的逻辑结构与物理结构后，就可以用所选用的DBMS提供的数据定义语言（DDL）来严格描述数据库结构。,二、数据装载,数据库结构建立好后，就可以向数据库中装载数据了。组织数据入库是数据库实施阶段最主要的工作。 数据装载方法 人工方法 计算机辅助数据入库,三、编制与调试应用程序,数据库应用程序的设计应该与数据设计并行进行。 在
35、数据库实施阶段，当数据库结构建立好后，就可以开始编制与调试数据库的应用程序。调试应用程序时由于数据入库尚未完成，可先使用模拟数据。,四、数据库试运行,应用程序调试完成，并且已有一小部分数据入库后，就可以开始数据库的试运行。 数据库试运行也称为联合调试，其主要工作包括： 1）功能测试：实际运行应用程序，执行对数据库的各种操作，测试应用程序的各种功能。 2）性能测试：测量系统的性能指标，分析是否符合设计目标。,6.7 数据库运行与维护,数据库试运行结果符合设计目标后，数据库就可以真正投入运行了。 数据库投入运行标志着开发任务的基本完成和维护工作的开始 对数据库设计进行评价、调整、修改等维护工作是一
36、个长期的任务，也是设计工作的继续和提高。 应用环境在不断变化 数据库运行过程中物理存储会不断变化,在数据库运行阶段，对数据库经常性的维护工作主要是由DBA完成的，包括： 数据库的转储和恢复 数据库的安全性、完整性控制 数据库性能的监督、分析和改进 数据库的重组织和重构造,小 结,数据库的设计过程 需求分析 概念结构设计 逻辑结构设计 物理设计 实施 运行维护 设计过程中往往还会有许多反复。,数据库各级模式的形成 数据库的各级模式是在设计过程中逐步形成的 需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求）。 概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式（信息世界模型），用E
37、-R图来描述。,在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（VIEW）形成数据的外模式。 在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。,整个数据库设计过程体现了结构特征与行为特征的紧密结合。,目前很多DBMS都提供了一些辅助工具（CASE工具），为加快数据库设计速度，设计人员可根据需要选用。 例如需求分析完成之后，设计人员可以使用ORACLE DESIGNER 2000画E-R图，将E-R图转换为关系数据模型，生成数据库结构；画数据流图，生成应用程序。,利用CASE工具生成的仅仅是数据库应用系统的一个雏形，比较粗糙，数据库设计人员需要根据用户的应用需求进一步修改该雏形，使之成为一个完善的系统。 早期就选择某种CASE工具固然能减少数据库设计的复杂性，加快数据库设计的速度，但往往容易将自己限制于某一个DBMS上，而不是根据概念设计的结果选择合适的DBMS。,