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数据库出彩的设计

发布时间: 2022-08-18 09:01:45

A. 网站的数据库如何设计


什么是好的数据库设计?

一些原则可为数据库设计过程提供指导。第一个原则是,重复信息(也称为冗余数据)很糟糕,因为重复信息会浪费空间,并会增加出错和不一致的可能性。第二个原则是,信息的正确性和完整性非常重要。如果数据库中包含不正确的信息,任何从数据库中提取信息的报表也将包含不正确的信息。因此,基于这些报表所做的任何决策都将提供错误信息。

所以,良好的数据库设计应该是这样的:

  • 将信息划分到基于主题的表中,以减少冗余数据。

  • 向 Access 提供根据需要联接表中信息时所需的信息。

  • 可帮助支持和确保信息的准确性和完整性。

  • 可满足数据处理和报表需求。


设计过程

设计过程包括以下步骤:

  • 确定数据库的用途:这可帮助进行其他步骤的准备工作。

  • 查找和组织所需的信息:收集可能希望在数据库中记录的各种信息,如产品名称和订单号。

  • 划分到表中的信息:将信息项划分到主要的实体或主题中,如“产品”或“订单”。每个主题即构成一个表。

  • 关闭信息项目导入的列 确定希望在每个表中存储哪些信息。每个项将成为一个字段,并作为列显示在表中。例如,“雇员”表中可能包含“姓氏”和“聘用日期”等字段。

  • 指定为主键:选择每个表的主键。主键是一个用于唯一标识每个行的列。例如,主键可以为“产品 ID”或“订单 ID”。

  • 设置表关系:查看每个表,并确定各个表中的数据如何彼此关联。根据需要,将字段添加到表中或创建新表,以便清楚地表达这些关系。

  • 优化您的设计:分析设计中是否存在错误。创建表并添加几条示例数据记录。确定是否可以从表中获得期望的结果。根据需要对设计进行调整。

  • 应用规范化规则:应用数据规范化规则,以确定表的结构是否正确。根据需要对表进行调整。


参考:数据库设计基础

B. 数据库设计技巧

就我个人的经验来说,数据库虽然在设计上确实需要有一定的经验,但是它并不是最难的。
对于数据的设计其实是对于现实中业务的一种抽象。
就我的习惯的话,我会先对于现实中的业务场景、业务的角色进行分析。
就拿一般的进销存系统来举例吧。
我有一个对于物料管理的仓库,我需要对我的物料的进销存进行管理。
那么我们就需要分析,没有系统的时候,人与人之间的业务是怎么流转的,他们都是通过哪些表单来进行流转的,上下级之间的消息传递和反馈都是怎么进行的。
当知道了业务以后,我们的数据库无非就是对于现实中的业务的一种具现。
对于业务的设计完成以后,就是针对角色的了。
例如:业务的传递都是在业务人员之间的,我们已经整理表单的传递,那角色其实就已经在这些传递中存在了。
但是,业务的角色是业务的角色,我们还要包括财务的角色,那对于财务来说,他需要在哪些环节看到这些业务的单据?并且需要怎么处理?财务的处理结果又包括哪些?不同的处理结果对于下一步的操作又有什么影响。
当我们把这一切的逻辑整理完成后,我们对于数据库的功能上就已经满足了。
接下来的就是抽象数据的分类了。
例如:我们需要对不同的表进行一个分类,我个人喜欢把表分成三种,一种是基础数据表,一种是过程表,一种是结果表。
怎么解释呢?
基础数据表:顾名思义,就是对于基础数据的维护,哪些可以成为基础数据呢?就是我们的业务发生的各个过程中,这些数据都是可以参与其中的,这就是基础数据。
例如:货物的信息,客户的信息。
过程表:就是仅仅在一个过程中使用的表,当这个过程结束了,这个表就没用了。
例如:订单表,付款单表。他们表示的仅仅是订单从下单到最后关闭的这个过程,关闭以后,这个订单表其实我们就不会再去使用它了。
结果表:这个表的数据有一个特点,只允许添加,不允许删除和修改,这个表的数据本身就是对于一种最终结果的表现。
例如:日志表、账单表。
那我们在进行数据库设计的时候,就需要将这些使用情况考虑进去,将不同功能的表进行分离,尽量降低耦合,让相互表的修改不会影响使用。
例如:收款单,我们需要收一笔款的时候,就会生成这个收款单,当款收到后,这个收款单的功能就结束了。
但现实的情况中,可能财务收到了这笔钱,结束了收款单流程后,他发现填错了,本来应该收100,结果收款单写的110。
但是,收款单表示的是过程,当这个过程结束了,我们就不会再需要上一个收款单了,所以,按照我们业务的处理流程,我们应该先生成一笔冲抵的收款单,例如收到-110,然后再生成新的100的收款单。
我们每个月还会有财务统计报表,财务报表因为和现实中的财务账有关,是绝对不允许变动的,因此,这个财务报表就是一个结果表,我们会按月通过批处理程序,将收款单的明细和统计数据放到另一张表中,感觉好像比较冗余,但是这个确实非常必要的。
因为我曾经就遇到过一个情况,我们直接用过程表来进行数据的统计,然后11月30日有一笔收款已经完成了,结果发现收错了,就重新做了个收款单,结果本来已经出了11月结果的账单发生了变化,导致财务实际的处理出现了问题。
因此,数据的冗余有时候是有必要的,我们需要根据不同表的类型进行一些冗余的设计。
对于数据库设计的考虑点还有很多,可能一时半会儿也说不完,大家如果有什么好的思路,也可以在下方评论或关注我给我留言。

C. 数据库如何设计

数据库设计的基本步骤

按照规范设计的方法,考虑数据库及其应用系统开发全过程,将数据库设计分为以下6个阶段

1.需求分析

2.概念结构设计

3.逻辑结构设计

4.物理结构设计

5.数据库实施

6.数据库的运行和维护


数据库设计通常分为6个阶段1分析用户的需求,包括数据、功能和性能需求;2概念结构设计:主要采用E-R模型进行设计,包括画E-R图;3逻辑结构设计:通过将转换成表,实现从E-R模型到关系模型的转换;4:主要是为所设计的数据库选择合适的和存取路径;5数据库的实施:包括编程、测试和试运行;6数据库运行与维护:系统的运行与数据库的日常维护。),主要讨论其中的第3个阶段,即逻辑设计。



在数据库设计过程中,需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行,逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。

1.需求分析阶段(常用自顶向下)

进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求(包括数据与处理)。需求分析是整个设计过程的基础,也是最困难,最耗时的一步。需求分析是否做得充分和准确,决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。需求分析做的不好,会导致整个数据库设计返工重做。

需求分析的任务,是通过详细调查现实世界要处理的对象,充分了解原系统工作概况,明确用户的各种需求,然后在此基础上确定新的系统功能,新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变,不仅仅能够按当前应用需求来设计。

调查的重点是,数据与处理。达到信息要求,处理要求,安全性和完整性要求。

分析方法常用SA(Structured Analysis) 结构化分析方法,SA方法从最上层的系统组织结构入手,采用自顶向下,逐层分解的方式分析系统。

数据流图表达了数据和处理过程的关系,在SA方法中,处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。在处理功能逐步分解的同事,系统中的数据也逐级分解,形成若干层次的数据流图。系统中的数据则借助数据字典(data dictionary,DD)来描述。数据字典是系统中各类数据描述的集合,数据字典通常包括数据项,数据结构,数据流,数据存储,和处理过程5个阶段。

2.概念结构设计阶段(常用自底向上)

概念结构设计是整个数据库设计的关键,它通过对用户需求进行综合,归纳与抽象,形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。

设计概念结构通常有四类方法:

  • 自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架,再逐步细化。

  • 自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构,然后再将他们集成起来,得到全局概念结构。

  • 逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构,然后向外扩张,以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构,直至总体概念结构。

  • 混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。

  • 3.逻辑结构设计阶段(E-R图)

    逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型,并将进行优化。

    在这阶段,E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。

    各分E-R图之间的冲突主要有三类:属性冲突,命名冲突,和结构冲突。

    E-R图向关系模型的转换,要解决的问题是如何将实体性和实体间的联系转换为关系模式,如何确定这些关系模式的属性和码。

    4.物理设计阶段

    物理设计是为逻辑数据结构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)。

    首先要对运行的事务详细分析,获得选择物理数据库设计所需要的参数,其次,要充分了解所用的RDBMS的内部特征,特别是系统提供的存取方法和存储结构。

    常用的存取方法有三类:1.索引方法,目前主要是B+树索引方法。2.聚簇方法(Clustering)方法。3.是HASH方法。

    5.数据库实施阶段

    数据库实施阶段,设计人员运营DBMS提供的数据库语言(如sql)及其宿主语言,根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库,编制和调试应用程序,组织数据入库,并进行试运行。

    6.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,修改。

    数据库设计5步骤
    Five Steps to design the Database

    1.确定entities及relationships

    a)明确宏观行为。数据库是用来做什么的?比如,管理雇员的信息。

    b)确定entities。对于一系列的行为,确定所管理信息所涉及到的主题范围。这将变成table。比如,雇用员工,指定具体部门,确定技能等级。

    c)确定relationships。分析行为,确定tables之间有何种关系。比如,部门与雇员之间存在一种关系。给这种关系命名。

    d)细化行为。从宏观行为开始,现在仔细检查这些行为,看有哪些行为能转为微观行为。比如,管理雇员的信息可细化为:

    · 增加新员工

    · 修改存在员工信息

    · 删除调走的员工

    e)确定业务规则。分析业务规则,确定你要采取哪种。比如,可能有这样一种规则,一个部门有且只能有一个部门领导。这些规则将被设计到数据库的结构中。

    ====================================================================
    范例:
    ACME是一个小公司,在5个地方都设有办事处。当前,有75名员工。公司准备快速扩大规模,划分了9个部门,每个部门都有其领导。
    为有助于寻求新的员工,人事部门规划了68种技能,为将来人事管理作好准备。员工被招进时,每一种技能的专业等级都被确定。


    定义宏观行为
    一些ACME公司的宏观行为包括:
    ● 招聘员工
    ● 解雇员工
    ● 管理员工个人信息
    ● 管理公司所需的技能信息
    ● 管理哪位员工有哪些技能
    ● 管理部门信息
    ● 管理办事处信息
    确定entities及relationships
    我们可以确定要存放信息的主题领域(表)及其关系,并创建一个基于宏观行为及描述的图表。
    我们用方框来代表table,用菱形代表relationship。我们可以确定哪些relationship是一对多,一对一,及多对多。
    这是一个E-R草图,以后会细化。


    细化宏观行为
    以下微观行为基于上面宏观行为而形成:
    ● 增加或删除一个员工
    ● 增加或删除一个办事处
    ● 列出一个部门中的所有员工
    ● 增加一项技能
    ● 增加一个员工的一项技能
    ● 确定一个员工的技能
    ● 确定一个员工每项技能的等级
    ● 确定所有拥有相同等级的某项技能的员工
    ● 修改员工的技能等级

    这些微观行为可用来确定需要哪些table或relationship。

    确定业务规则
    业务规则常用于确定一对多,一对一,及多对多关系。
    相关的业务规则可能有:
    ● 现在有5个办事处;最多允许扩展到10个。
    ● 员工可以改变部门或办事处
    ● 每个部门有一个部门领导
    ● 每个办事处至多有3个电话号码
    ● 每个电话号码有一个或多个扩展
    ● 员工被招进时,每一种技能的专业等级都被确定。
    ● 每位员工拥有3到20个技能
    ● 某位员工可能被安排在一个办事处,也可能不安排办事处。

    2.确定所需数据

    要确定所需数据:

    a)确定支持数据

    b)列出所要跟踪的所有数据。描述table(主题)的数据回答这些问题:谁,什么,哪里,何时,以及为什么

    c)为每个table建立数据

    d)列出每个table目前看起来合适的可用数据

    e)为每个relationship设置数据

    f)如果有,为每个relationship列出适用的数据

    确定支持数据

    你所确定的支持数据将会成为table中的字段名。比如,下列数据将适用于表Employee,表Skill,表Expert In。

    Employee

  • Skill

  • Expert In

  • ID

  • ID

  • Level

  • Last Name

  • Name

  • Date acquired

  • First Name

  • Description

  • Department

  • Office

  • Address


  • 如果将这些数据画成图表,就像:


  • 需要注意:

  • ● 在确定支持数据时,请一定要参考你之前所确定的宏观行为,以清楚如何利用这些数据。

  • ● 比如,如果你知道你需要所有员工的按姓氏排序的列表,确保你将支持数据分解为名字与姓氏,这比简单地提供一个名字会更好。

  • ● 你所选择的名称最好保持一致性。这将更易于维护数据库,也更易于阅读所输出的报表。

  • ● 比如,如果你在某些地方用了一个缩写名称Emp_status,你就不应该在另外一个地方使用全名(Empolyee_ID)。相反,这些名称应当是Emp_status及Emp_id。

  • ● 数据是否与正确的table相对应无关紧要,你可以根据自己的喜好来定。在下节中,你会通过测试对此作出判断。
  • 3.标准化数据

    标准化是你用以消除数据冗余及确保数据与正确的table或relationship相关联的一系列测试。共有5个测试。本节中,我们将讨论经常使用的3个。
    关于标准化测试的更多信息,请参考有关数据库设计的书籍。

    标准化格式
    标准化格式是标准化数据的常用测试方式。你的数据通过第一遍测试后,就被认为是达到第一标准化格式;通过第二遍测试,达到第二标准化格式;通过第三遍测试,达到第三标准化格式。

    如何标准格式:
    1. 列出数据
    2. 为每个表确定至少一个键。每个表必须有一个主键。
    3. 确定relationships的键。relationships的键是连接两个表的键。
    4. 检查支持数据列表中的计算数据。计算数据通常不保存在数据库中。
    5. 将数据放在第一遍的标准化格式中:
    6. 从tables及relationships除去重复的数据。
    7. 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
    8. 将数据放在第二遍的标准化格式中:
    9. 用多于一个以上的键确定tables及relationships。
    10. 除去只依赖于键一部分的数据。
    11. 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
    12. 将数据放在第三遍的标准化格式中:
    13. 除去那些依赖于tables或relationships中其他数据,并且不是键的数据。
    14. 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。

    数据与键
    在你开始标准化(测试数据)前,简单地列出数据,并为每张表确定一个唯一的主键。这个键可以由一个字段或几个字段(连锁键)组成。

    主键是一张表中唯一区分各行的一组字段。Employee表的主键是Employee ID字段。Works In relationship中的主键包括Office Code及Employee ID字段。给数据库中每一relationship给出一个键,从其所连接的每一个table中抽取其键产生。

    RelationShip

  • Key

  • Office

  • *Office code

  • Office address

  • Phone number

  • Works in

  • *Office code

  • *Employee ID

  • Department

  • *Department ID

  • Department name

  • Heads

  • *Department ID

  • *Employee ID

  • Assoc with

  • *Department ID

  • *EmployeeID

  • Skill

  • *Skill ID

  • Skill name

  • Skill description

  • Expert In

  • *Skill ID

  • *Employee ID

  • Skill level

  • Date acquired

  • Employee

  • *Employee ID

  • Last Name

  • First Name

  • Social security number

  • Employee street

  • Employee city

  • Employee state

  • Employee phone

  • Date of birth


  • 将数据放在第一遍的标准化格式中
    ● 除去重复的组
    ● 要测试第一遍标准化格式,除去重复的组,并将它们放进他们各自的一张表中。
    ● 在下面的例子中,Phone Number可以重复。(一个工作人员可以有多于一个的电话号码。)将重复的组除去,创建一个名为Telephone的新表。在Telephone与Office创建一个名为Associated With的relationship。

    将数据放在第二遍的标准化格式中
    ● 除去那些不依赖于整个键的数据。
    ● 只看那些有一个以上键的tables及relationships。要测试第二遍标准化格式,除去那些不依赖于整个键的任何数据(组成键的所有字段)。
    ● 在此例中,原Employee表有一个由两个字段组成的键。一些数据不依赖于整个键;例如,department name只依赖于其中一个键(Department ID)。因此,Department ID,其他Employee数据并不依赖于它,应移至一个名为Department的新表中,并为Employee及Department建立一个名为Assigned To的relationship。


    将数据放在第三遍的标准化格式中
    ● 除去那些不直接依赖于键的数据。
    ● 要测试第三遍标准化格式,除去那些不是直接依赖于键,而是依赖于其他数据的数据。
    ● 在此例中,原Employee表有依赖于其键(Employee ID)的数据。然而,office location及office phone依赖于其他字段,即Office Code。它们不直接依赖于Employee ID键。将这组数据,包括Office Code,移至一个名为Office的新表中,并为Employee及Office建立一个名为Works In的relationship。

    4.考量关系

    当你完成标准化进程后,你的设计已经差不多完成了。你所需要做的,就是考量关系。

    考量带有数据的关系
    你的一些relationship可能集含有数据。这经常发生在多对多的关系中。

    遇到这种情况,将relationship转化为一个table。relationship的键依旧成为table中的键。

    考量没有数据的关系
    要实现没有数据的关系,你需要定义外部键。外部键是含有另外一个表中主键的一个或多个字段。外部键使你能同时连接多表数据。

    有一些基本原则能帮助你决定将这些键放在哪里:

    一对多在一对多关系中,“一”中的主键放在“多”中。此例中,外部键放在Employee表中。

    一对一在一对一关系中,外部键可以放进任一表中。如果必须要放在某一边,而不能放在另一边,应该放在必须的一边。此例中,外部键(Head ID)在Department表中,因为这是必需的。

    多对多在多对多关系中,用两个外部键来创建一个新表。已存的旧表通过这个新表来发生联系。

    5.检验设计

    在你完成设计之前,你需要确保它满足你的需要。检查你在一开始时所定义的行为,确认你可以获取行为所需要的所有数据:
    ● 你能找到一个路径来等到你所需要的所有信息吗?
    ● 设计是否满足了你的需要?
    ● 所有需要的数据都可用吗?
    如果你对以上的问题都回答是,你已经差不多完成设计了。

    最终设计
    最终设计看起来就像这样:

    设计数据库的表属性
    数据库设计需要确定有什么表,每张表有什么字段。此节讨论如何指定各字段的属性。

    对于每一字段,你必须决定字段名,数据类型及大小,是否允许NULL值,以及你是否希望数据库限制字段中所允许的值。

    选择字段名
    字段名可以是字母、数字或符号的任意组合。然而,如果字段名包括了字母、数字或下划线、或并不以字母打头,或者它是个关键字(详见关键字表),那么当使用字段名称时,必须用双引号括起来。

    为字段选择数据类型
    SQL Anywhere支持的数据类型包括:
    整数(int, integer, smallint)
    小数(decimal, numeric)
    浮点数(float, double)
    字符型(char, varchar, long varchar)
    二进制数据类型(binary, long binary)
    日期/时间类型(date, time, timestamp)
    用户自定义类型

    关于数据类型的内容,请参见“SQL Anywhere数据类型”一节。字段的数据类型影响字段的最大尺寸。例如,如果你指定SMALLINT,此字段可以容纳32,767的整数。INTEGER可以容纳2,147,483,647的整数。对CHAR来讲,字段的最大值必须指定。

    长二进制的数据类型可用来在数据库中保存例如图像(如位图)或者文字编辑文档。这些类型的信息通常被称为二进制大型对象,或者BLOBS。

    关于每一数据类型的完整描述,见“SQL Anywhere数据类型”。

D. 大型Oracle数据库如何设计

超大型系统的特点为: 1、处理的用户数一般都超过百万,有的还超过千万,数据库的数据量一般超过1TB; 2、系统必须提供实时响应功能,系统需不停机运行,要求系统有很高的可用性及可扩展性。 为了能达到以上要求,除了需要性能优越的计算机和海量存储设备外,还需要先进的数据库结构设计和优化的应用系统。 一般的超大型系统采用双机或多机集群系统。下面以数据库采用Oracle 8.0.6并行服务器为例来谈谈超大型数据库设计方法: 确定系统的ORACLE并行服务器应用划分策略 数据库物理结构的设计 系统硬盘的划分及分配 备份及恢复策略的考虑 二、Oracle并行服务器应用划分策略 Oracle并行服务器允许不同节点上的多个INSTANCE实例同时访问一个数据库,以提高系统的可用性、可扩展性及性能。Oracle并行服务器中的每个INSTANCE实例都可将共享数据库中的表或索引的数据块读入本地的缓冲区中,这就意味着一个数据块可存在于多个INSTANCE实例的SGA区中。那么保持这些缓冲区的数据的一致性就很重要。Oracle使用 PCM( Parallel Cache Management)锁维护缓冲区的一致性,Oracle同时通过I DLM(集成的分布式锁管理器)实现PCM 锁,并通过专门的LCK进程实现INSTANCE实例间的数据一致。 考虑这种情况:INSTANCE1对BLOCK X块修改,这时INSTANCE2对BLOCK X块也需要修改。Oracle并行服务器利用PCM锁机制,使BLOCK X从INSTANCE 1的SGA区写入数据库数据文件中,又从数据文件中把BLOCK X块读入INSTANCE2的SGA区中。发生这种情况即为一个PING。PING使原来1个MEMORY IO可以完成的工作变成2个DISK IO和1个 MEMORY IO才能够完成,如果系统中有过多的PING,将大大降低系统的性能。 Oracle并行服务器中的每个PCM锁可管理多个数据块。PCM锁管理的数据块的个数与分配给一个数据文件的PCM锁的个数及该数据文件的大小有关。当INSTANCE 1和INSTANCE 2要操作不同的BLOCK,如果这些BLOCK 是由同一个PCM锁管理的,仍然会发生PING。这些PING称为FALSE PING。当多个INSTANCE访问相同的BLOCK而产生的PING是TRUE PING。 合理的应用划分使不同的应用访问不同的数据,可避免或减少TRUE PING;通过给FALSE PING较多的数据文件分配更多的PCM锁可减少 FALSE PING的次数,增加PCM锁不能减少TRUE PING。 所以,Oracle并行服务器设计的目的是使系统交易处理合理的分布在INSTANCE实例间,以最小化PING,同时合理的分配PCM锁,减少FALSE PING。设计的关键是找出可能产生的冲突,从而决定应用划分的策略。应用划分有如下四种方法: 1、根据功能模块划分,不同的节点运行不同的应用 2、根据用户划分,不同类型的用户运行在不同的节点上 3、根据数据划分,不同的节点访问不同的数据或索引 4、根据时间划分,不同的应用在不同的时间段运行 应用划分的两个重要原则是使PING最小化及使各节点的负载大致均衡。 三、数据库物理结构的设计 数据库物理结构设计包括确定表及索引的物理存储参数,确定及分配数据库表空间,确定初始的回滚段,临时表空间,redo log files等,并确定主要的初始化参数。物理设计的目的是提高系统的性能。整个物理设计的参数可以根据实际运行情况作调整。 表及索引数据量估算及物理存储参数的设置 表及索引的存储容量估算是根据其记录长度及估算的最大记录数确定的。在容量计算中考虑了数据块的头开销及记录和字段的头开销等等。

E. 怎样设计一个好的数据库

数据库设计(Database Design)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。

一、数据库和信息系统
(1)数据库是信息系统的核心和基础,把信息系统中大量的数据按一定的模型组织起来,提供存储、维护、检索数据的
功能,使信息系统可以方便、及时、准确地从数据库中获得所需的信息。
(2)数据库是信息系统的各个部分能否紧密地结合在一起以及如何结合的关键所在。
(3)数据库设计是信息系统开发和建设的重要组成部分。
(4)数据库设计人员应该具备的技术和知识:
数据库的基本知识和数据库设计技术
计算机科学的基础知识和程序设计的方法和技巧
软件工程的原理和方法
应用领域的知识

二、数据库设计的特点
数据库建设是硬件、软件和干件的结合
三分技术,七分管理,十二分基础数据
技术与管理的界面称之为“干件”
数据库设计应该与应用系统设计相结合
结构(数据)设计:设计数据库框架或数据库结构
行为(处理)设计:设计应用程序、事务处理等
结构和行为分离的设计
传统的软件工程忽视对应用中数据语义的分析和抽象,只要有可能就尽量推迟数据结构设计的决策早期的数据库设计致力于数据模型和建模方法研究,忽视了对行为的设计
如图:

三、数据库设计方法简述
手工试凑法
设计质量与设计人员的经验和水平有直接关系
缺乏科学理论和工程方法的支持,工程的质量难以保证
数据库运行一段时间后常常又不同程度地发现各种问题,增加了维护代价
规范设计法
手工设计方
基本思想
过程迭代和逐步求精
规范设计法(续)
典型方法:
(1)新奥尔良(New Orleans)方法:将数据库设计分为四个阶段
S.B.Yao方法:将数据库设计分为五个步骤
I.R.Palmer方法:把数据库设计当成一步接一步的过程
(2)计算机辅助设计
ORACLE Designer 2000
SYBASE PowerDesigner

四、数据库设计的基本步骤
数据库设计的过程(六个阶段)
1.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、最耗费时间的一步
2.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
3.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
4.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)
5.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
6.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
设计特点:
在设计过程中把数据库的设计和对数据库中数据处理的设计紧密结合起来将这两个方面的需求分析、抽象、设计、实现在各个阶段同时进行,相互参照,相互补充,以完善两方面的设计

设计过程各个阶段的设计描述:
如图:

五、数据库各级模式的形成过程
1.需求分析阶段:综合各个用户的应用需求
2.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(E-R图)
3.逻辑设计阶段:首先将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
4.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,建立索引,形成数据库内模式

六、数据库设计技巧

1. 设计数据库之前(需求分析阶段)
1) 理解客户需求,询问用户如何看待未来需求变化。让客户解释其需求,而且随着开发的继续,还要经常询问客户保证其需求仍然在开发的目的之中。
2) 了解企业业务可以在以后的开发阶段节约大量的时间。
3) 重视输入输出。
在定义数据库表和字段需求(输入)时,首先应检查现有的或者已经设计出的报表、查询和视图(输出)以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。
举例:假如客户需要一个报表按照邮政编码排序、分段和求和,你要保证其中包括了单独的邮政编码字段而不要把邮政编码糅进地址字段里。
4) 创建数据字典和ER 图表
ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用,而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。
5) 定义标准的对象命名规范
数据库各种对象的命名必须规范。

2. 表和字段的设计(数据库逻辑设计)
表设计原则
1) 标准化和规范化
数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式,但Third Normal Form(3NF)通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说,遵守3NF 标准的数据库的表设计原则是:“One Fact in One Place”即某个表只包括其本身基本的属性,当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点:有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。
举例:某个存放客户及其有关定单的3NF 数据库就可能有两个表:Customer 和Order。Order 表不包含定单关联客户的任何信息,但表内会存放一个键值,该键指向Customer 表里包含该客户信息的那一行。
事实上,为了效率的缘故,对表不进行标准化有时也是必要的。
2) 数据驱动
采用数据驱动而非硬编码的方式,许多策略变更和维护都会方便得多,大大增强系统的灵活性和扩展性。
举例,假如用户界面要访问外部数据源(文件、XML 文档、其他数据库等),不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持表里。还有,如果用户界面执行工作流之类的任务(发送邮件、打印信笺、修改记录状态等),那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。角色权限管理也可以通过数据驱动来完成。事实上,如果过程是数据驱动的,你就可以把相当大的责任推给用户,由用户来维护自己的工作流过程。
3) 考虑各种变化
在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。
举例,姓氏就是如此(注意是西方人的姓氏,比如女性结婚后从夫姓等)。所以,在建立系统存储客户信息时,在单独的一个数据表里存储姓氏字段,而且还附加起始日和终止日等字段,这样就可以跟踪这一数据条目的变化。

字段设计原则
4) 每个表中都应该添加的3 个有用的字段
dRecordCreationDate,在VB 下默认是Now(),而在SQL Server • 下默认为GETDATE()
sRecordCreator,在SQL Server 下默认为NOT NULL DEFAULT • USER
nRecordVersion,记录的版本标记;有助于准确说明记录中出现null 数据或者丢失数据的原因 •
5) 对地址和电话采用多个字段
描述街道地址就短短一行记录是不够的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的灵活性。还有,电话号码和邮件地址最好拥有自己的数据表,其间具有自身的类型和标记类别。
6) 使用角色实体定义属于某类别的列
在需要对属于特定类别或者具有特定角色的事物做定义时,可以用角色实体来创建特定的时间关联关系,从而可以实现自我文档化。
举例:用PERSON 实体和PERSON_TYPE 实体来描述人员。比方说,当John Smith, Engineer 提升为John Smith, Director 乃至最后爬到John Smith, CIO 的高位,而所有你要做的不过是改变两个表PERSON 和PERSON_TYPE 之间关系的键值,同时增加一个日期/时间字段来知道变化是何时发生的。这样,你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能类型,比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。还有个替代办法就是改变PERSON 记录来反映新头衔的变化,不过这样一来在时间上无法跟踪个人所处位置的具体时间。
7) 选择数字类型和文本类型尽量充足
在SQL 中使用smallint 和tinyint 类型要特别小心。比如,假如想看看月销售总额,总额字段类型是smallint,那么,如果总额超过了$32,767 就不能进行计算操作了。
而ID 类型的文本字段,比如客户ID 或定单号等等都应该设置得比一般想象更大。假设客户ID 为10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为12 或者13 个字符长。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。
8) 增加删除标记字段
在表中包含一个“删除标记”字段,这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行;最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。

3. 选择键和索引(数据库逻辑设计)
键选择原则:
1) 键设计4 原则
为关联字段创建外键。 •
所有的键都必须唯一。 •
避免使用复合键。 •
外键总是关联唯一的键字段。 •
2) 使用系统生成的主键
设计数据库的时候采用系统生成的键作为主键,那么实际控制了数据库的索引完整性。这样,数据库和非人工机制就有效地控制了对存储数据中每一行的访问。采用系统生成键作为主键还有一个优点:当拥有一致的键结构时,找到逻辑缺陷很容易。
3) 不要用用户的键(不让主键具有可更新性)
在确定采用什么字段作为表的键的时候,可一定要小心用户将要编辑的字段。通常的情况下不要选择用户可编辑的字段作为键。
4) 可选键有时可做主键
把可选键进一步用做主键,可以拥有建立强大索引的能力。

索引使用原则:
索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。
1) 逻辑主键使用唯一的成组索引,对系统键(作为存储过程)采用唯一的非成组索引,对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大,表如何进行访问,还有这些访问是否主要用作读写。
2) 大多数数据库都索引自动创建的主键字段,但是可别忘了索引外键,它们也是经常使用的键,比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。
3) 不要索引memo/note 字段,不要索引大型字段(有很多字符),这样作会让索引占用太多的存储空间。
4) 不要索引常用的小型表
不要为小型数据表设置任何键,假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。

4. 数据完整性设计(数据库逻辑设计)
1) 完整性实现机制:
实体完整性:主键
参照完整性:
父表中删除数据:级联删除;受限删除;置空值
父表中插入数据:受限插入;递归插入
父表中更新数据:级联更新;受限更新;置空值
DBMS对参照完整性可以有两种方法实现:外键实现机制(约束规则)和触发器实现机制
用户定义完整性:
NOT NULL;CHECK;触发器
2) 用约束而非商务规则强制数据完整性
采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于商务层保证数据完整性;它不能保证表之间(外键)的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。
3) 强制指示完整性
在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。
4) 使用查找控制数据完整性
控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找:国家代码、状态代码等。
5) 采用视图
为了在数据库和应用程序代码之间提供另一层抽象,可以为应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。

5. 其他设计技巧
1) 避免使用触发器
触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器,你最好集中对它文档化。
2) 使用常用英语(或者其他任何语言)而不要使用编码
在创建下拉菜单、列表、报表时最好按照英语名排序。假如需要编码,可以在编码旁附上用户知道的英语。
3) 保存常用信息
让一个表专门存放一般数据库信息非常有用。在这个表里存放数据库当前版本、最近检查/修复(对Access)、关联设计文档的名称、客户等信息。这样可以实现一种简单机制跟踪数据库,当客户抱怨他们的数据库没有达到希望的要求而与你联系时,这样做对非客户机/服务器环境特别有用。
4) 包含版本机制
在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。时间一长,用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。把版本信息直接存放到数据库中更为方便。
5) 编制文档
对所有的快捷方式、命名规范、限制和函数都要编制文档。
采用给表、列、触发器等加注释的数据库工具。对开发、支持和跟踪修改非常有用。
对数据库文档化,或者在数据库自身的内部或者单独建立文档。这样,当过了一年多时间后再回过头来做第2 个版本,犯错的机会将大大减少。
6) 测试、测试、反复测试
建立或者修订数据库之后,必须用用户新输入的数据测试数据字段。最重要的是,让用户进行测试并且同用户一道保证选择的数据类型满足商业要求。测试需要在把新数据库投入实际服务之前完成。
7) 检查设计
在开发期间检查数据库设计的常用技术是通过其所支持的应用程序原型检查数据库。换句话说,针对每一种最终表达数据的原型应用,保证你检查了数据模型并且查看如何取出数据。

F. 如何设计一个好的,可扩展性的数据库

如何设计一个好的,可扩展性的数据库
数据库设计(Database Design)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。

G. 简述数据库应用系统的设计步骤

数据库设计的基本步骤:

1、系统需求分析与设计。

2、概念结构分析与设计。

3、逻辑结构分析与设计。

4、物理结构分析与设计。

5、系统实施。

6、系统维护。

(7)数据库出彩的设计扩展阅读:

数据库设计技巧:

1、原始文件与实体的关系

它可以是一对一,一对多,多对多的关系。一般来说,它们是一对一的关系:一个原始文档只对应于一个实体。在特殊情况下,它们可以是一对多或多对一关系,即一个原始文档对应于多个实体,或者多个原始文档对应于一个实体。

这里的实体可以理解为基本表。在对应关系明确后,对输入接口的设计非常有利。

2、主键和外键

一般来说,实体不能既没有主键也没有外键。在E-R图中,叶中的实体可以定义主键或不定义主键(因为它没有子代),但它必须有外键(因为它有父项)。

主键和外键的设计在全局数据库的设计中起着重要的作用。当全球数据库的设计完成后,一位美国数据库设计专家说:“钥匙无处不在,只有钥匙。”。这是他数据库设计的经验,也体现了他对信息系统核心(数据模型)高度抽象的理念。

因为:主键是一个高度抽象的实体。主键和外键的配对表示实体之间的连接。

3、基本表的属性

基本表不同于中间表和临时表,因为它具有以下四个特点:

原子性。基本表中的字段不可分解。

原始主义。基本表中的记录是原始数据(基本数据)的记录。

演绎的。所有输出数据都可以从基本表和代码表中的数据导出。

稳定。基本表的结构比较稳定,表中的记录要长期保存。

在了解基本表的性质之后,在设计数据库时,可以将基本表与中间表和临时表区分开来。

H. 数据库课程设计实例

数据库课程设计

题目:小型超市管理系统
1、项目计划
1.1系统开发目的
(1)大大提高超市的运作效率;
(2)通过全面的信息采集和处理,辅助提高超市的决策水平;
(3)使用本系统,可以迅速提升超市的管理水平,为降低经营成本, 提高效益,增强超市扩张力, 提供有效的技术保障。
1.2背景说明
21世纪,超市的竞争也进入到了一个全新的领域,竞争已不再是规模的竞争,而是技术的竞争、管理的竞争、人才的竞争。技术的提升和管理的升级是超市业的竞争核心。零售领域目前呈多元发展趋势,多种业态:超市、仓储店、便利店、特许加盟店、专卖店、货仓等相互并存。如何在激烈的竞争中扩大销售额、降低经营成本、扩大经营规模,成为超市营业者努力追求的目标。
1.3项目确立
针对超市的特点,为了帮助超市解决现在面临的问题,提高小型超市的竞争力,我们将开发以下系统:前台POS销售系统、后台管理系统,其中这两个子系统又包含其它一些子功能。
1.4应用范围
本系统适应于各种小型的超市。
1.5 定义
(1)商品条形码:每种商品具有唯一的条形码,对于某些价格一样的商品,可以使用自定义条形码。
(2)交易清单:包括交易的流水账号、每类商品的商品名、数量、该类商品的总金额、交易的时间、负责本次收银的员工号。
(3)商品积压:在一定时期内,远无法完成销售计划的商品会造成积压。
(4)促销:在一定时期内,某些商品会按低于原价的促销价格销售。
库存告警提示:当商品的库存数量低于库存报警数量时发出提示。
(5)盘点:计算出库存、销售额、盈利等经营指标。
1.6 参考资料
《数据库原理及设计》 陶宏才编 清华大学出版社
《SQL Server 2000 实用教程》范立南编 清华大学出版社
《SQL Server 2000 编程员指南》李香敏编 北京希望电子出版社
《轻松搞定 SQL Server 2000 程序设计》Rebecca M.Riordan编
《软件工程规范》Watts S.Humphrey编 清华大学出版社
《软件工程理论与实践》 Shari Lawrence Pfleeger编 清华大学出版社
《软件需求分析》 Swapna Kishore编 机械工业出版社
《软件工程思想》 林锐编

2、逻辑分析与详细分析
2.1系统功能
(1)、零售前台(POS)管理系统,本系统必须具有以下功能:
 商品录入:根据超巿业务特点制定相关功能,可以通过输入唯一编号、扫描条形码、商品名称等来实现精确或模糊的商品扫描录入。该扫描录入方法可以充分保证各种电脑操作水平层次的人员均能准确快速地进行商品扫描录入。
 收银业务:通过扫描条形码或者直接输入商品名称(对于同类多件商品采用一次录入加数量的方式)自动计算本次交易的总金额。在顾客付款后,自动计算找零,同时打印交易清单(包括交易的流水账号、每类商品的商品名、数量、该类商品的总金额、交易的时间、负责本次收银的员工号)。如果顾客是本店会员并持有本人会员卡,则在交易前先扫描会员卡,并对所购物品全部实行95折优惠,并将所购物品的总金额累计到该会员的总消费金额中。 会员卡的有效期限为一年,满一年未续卡者,该会员卡将被注销。
 安全性:OS登陆、退出、换班与操作锁定等权限验证保护;断电自动保护最大限度防止意外及恶意非法操作。
 独立作业:有的断网收银即在网络服务器断开或网络不通的情况下,收银机仍能正常作业
(2)、后台管理系统,本系统必须具备以下功能
 进货管理: 根据销售情况及库存情况,自动制定进货计划(亦可手工制定修改),可以避免盲目进货造成商品积压。 按计划单有选择性地进行自动入库登记。 综合查询打印计划进货与入库记录及金额。
 销售管理: 商品正常销售、促销与限量、限期及禁止销售控制。 综合查询各种销售明细记录、各地收银员收银记录以及交结账情况等。 按多种方式统计生成销售排行榜,灵活察看和打印商品销售日、月、年报表。
 库存管理: 综合查询库存明细记录。 库存状态自动告警提示。如库存过剩、少货、缺货等。软件为您预警,避免库存商品积压损失和缺货。 库存自动盘点计算。
 人员管理: 员工、会员、供货商、厂商等基本信息登记管理。 员工操作权限管理。 客户销售权限管理。

(3)系统结构
系统总体结构

模块子系统结构

功能描述:商品录入子系统要求能快速录入商品,因此必须支持条形码扫描。

功能描述:收银业务子系统能计算交易总额,打印交易清单,并根据会员卡打折。

功能描述:进货管理子系统可以根据库存自动指定进货计划,进货时自动等级,以及提供查询和打印计划进货与入库记录的功能。

功能描述:销售管理子系统可以控制某商品是否允许销售,查询每种商品的销售情况并产生年、月、日报表,同时可以生成销售排行榜。

功能描述:库存管理子系统提供查询库存明细记录的基本功能,并根据库存的状态报警,以及自动盘点计算。

功能描述:人员管理子系统提供基本信息登记管理,员工操作权限管理,客户销售权限管理的功能。
2.2、流程图
前台管理系统

顶层DFD图

第0层DFD图

第1层DFD图

2.3、户类型与职能
(1)、员工(营业员):
 通过商品条形码扫描输入商品到购买清单
 操作软件计算交易总金额
 操作软件输出交易清单
 对会员进行会员卡扫描以便打折
(2)、:超市经理
 操作软件录入商品,供货商,厂商
 操作软件制定进货计划
 查询打印计划进货与入库记录
 操作软件控制商品销售与否
 查询打印销售情况
 操作软件生成销售排行榜
 查询库存明细记录
 根据软件发出的库存告警进行入货
 操作软件进行盘点计算
(3)、总经理:
 基本信息登记管理
 员工操作权限管理
 客户销售权限管理
2.4、统开发步骤
 确定参与者和相关的用况
 为每个用况设计过程
 建立顺序图,确定每个脚本中对象的协作
 创建类,确定脚本中的对象
 设计, 编码, 测试, 集成类
 为过程编写系统测试案例
 运行测试案例,检验系统
2.5、系统环境需求
 系统模式

本系统采用C/S模式作为开发模式
 硬件环境
服务器端:
高性能的计算机一台,
普通的双绞线作为连接。
客户端: 普通的计算机或者工作站,
普通的双绞线作为连接。
 软件环境
服务器端:安装SQL Server 2000的服务器版本,
安装windows 2000服务器版本,
配置了诺顿等必须的防毒软件。
客户端: 安装SQL Server2000的服务器版本,
安装了VB等可视化开发工具软件,
安装windows2000服务器版本。

2.6、系统安全问题
信息系统尽管功能强大,技术先进,但由于受到自身体系结构,设计思路以及运行机制等限制,也隐含许多不安全因素。常见因素有:数据的输入,输出,存取与备份,源程序以及应用软件,数据库,操作系统等漏洞或缺陷,硬件,通信部分的漏洞,企业内部人员的因素,病毒,“黑客”等因素。因此,为使本系统能够真正安全,可靠,稳定地工作,必须考虑如下问题:为保证安全,不致使系统遭到意外事故的损害,系统因该能防止火,盗或其他形式的人为破坏。
 系统要能重建
 系统应该是可审查的
 系统应能进行有效控制,抗干扰能力强
 系统使用者的使用权限是可识别的
3、基于UML的建模
3.1语义规则
用例模型(use cases view)(用例视图)的基本组成部件是用例(use case)、角色(actor)和系统(system)。用例用于描述系统的功能,也就是从外部用户的角度观察,系统应支持哪些功能,帮助分析人员理解系统的行为,它是对系统功能的宏观描述,一个完整的系统中通常包含若干个用例,每个用例具体说明应完成的功能,代表系统的所有基本功能(集)。角色是与系统进行交互的外部实体,它可以是系统用户,也可以是其它系统或硬件设备,总之,凡是需要与系统交互的任何东西都可以称作角色。系统的边界线以内的区域(即用例的活动区域)则抽象表示系统能够实现的所有基本功能。在一个基本功能(集)已经实现的系统中,系统运转的大致过程是:外部角色先初始化用例,然后用例执行其所代表的功能,执行完后用例便给角色返回一些值,这个值可以是角色需要的来自系统中的任何东西。
UML:是一种标准的图形化建模语言,它是面向对象分析与设计的一种标准表示;它不是一种可视化的程序设计语言而是一种可视化的建模语言;不是工具或知识库的规格说明而是一种建模语言规格说明是一种表示的标准;不是过程也不是方法但允许任何一种过程和方法使用它。

用例(use case):

参与者(actor):

3.2、UML模型
3.21、系统UML模型

3.22、子系统UML模型
(1)零售前台(POS)管理系统用例视图

(2)后台管理系统用例视图

3.3、系统实现图

4、超市销售系统概念设计文档
(1)、系统ER图

(2)、系统ER图说明
1) 商店中的所有用户(员工)可以销售多种商品,每种商品可由不同用户(员工)销售;
2) 每个顾客可以购买多种商品,不同商品可由不同顾客购买;
3) 每个供货商可以供应多种不同商品,每种商品可由多个供应商供应。
(3)、视图设计
1) 交易视图(v_Dealing)——用于查询交易情况的视图;
2) 计划进货视图(v_PlanStock)——用于查询进货计划的视图;
3) 销售视图(v_Sale)——用于查询销售明细记录的视图;
4) 入库视图(v_Stock)——用于查询入库情况的视图。
5、逻辑设计文档
(1)、系统关系模型
a) 商品信息表(商品编号,商品名称,价格,条形码,促销价格,促销起日期,促销止日期,允许打折,库存数量,库存报警数量,计划进货数,允许销售,厂商编号,供货商编号)
b) 用户表(用户编号,用户名称,用户密码,用户类型)
c) 会员表(会员编号,会员卡号,累积消费金额,注册日期)
d) 销售表(销售编号,商品编号,销售数量,销售金额,销售日期)
e) 交易表(交易编号,用户名称,交易金额,会员卡号,交易日期)
f) 进货入库表(入库编号,入库商品编号,入库数量,单额,总额,入库日期,计划进货日期,入库状态)
g) 供货商表(供货商编号,供货商名称,供货商地址,供货商电话)
h) 厂商表(厂商编号,厂商名称,厂商地址,厂商电话)

(2)、系统数据库表结构
数据库表索引
表名 中文名
MerchInfo 商品信息表
User 用户表
Menber 会员表
Sale 销售表
Dealing 交易表
Stock 进货入库表
Provide 供货商表
Factory 厂商表

商品信息表(MerchInfo)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
MerchID int 4 P Not null 商品编号
MerchName Varchar 50 Not null 商品名称
MerchPrice Money 4 Not null 价格
MerchNum Int 4 Not null 库存数量
CautionNum Int 4 Not null 库存报警数量
PlanNum Int 4 null 计划进货数
BarCode Varchar 50 Not null 条形码
SalesProPrice Money 4 促销价格
SalesProDateS Datetime 8 促销起日期
SalesProDateE Datetime 8 促销止日期
AllowAbate Int 4 Not null 允许打折
AllowSale Int 4 Not null 允许销售
FactoryID Varchar 10 F Not null 厂商编号
ProvideID Varchar 10 F Not null 供货商编号

用户表(User)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
UserID varchar 10 P Not null 用户编号
UserName Varchar 25 Not null 用户名称
UserPW Varchar 50 Not null 用户密码
UserStyle Int 4 Not null 用户类型

会员表(Menber)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
MemberID Varchar 10 P Not null 会员编号
MemberCard Varchar 20 Not null 会员卡号
TotalCost Money 4 Not null 累积消费金额
RegDate Datetime 8 Not null 注册日期

销售表(Sale)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
SaleID Varchar 10 P Not null 销售编号
MerChID Varchar 10 F Not null 商品编号
SaleDate Datetime 8 Not null 销售日期
SaleNum Int 4 Not null 销售数量
SalePrice Money 4 Not null 销售单额

交易表(Dealing)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
DealingID Varchar 10 P Not null 交易编号
DealingPrice Money 4 Not null 交易金额
DealingDate Money 4 Not null 交易日期
MemberID Varchar 10 会员卡号
UserName Varchar 10 F Not null 用户名称

入库纪录表(Stock)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
StockID Varchar 10 P Not null 入库编号
MerchID Varchar 10 F Not null 入库商品编号
MerchNum Int 4 Not null 入库数量
MerchPrice Money 4 Not null 单额
TotalPrice Money 4 Not null 总额
StockDate Datetime 8 Datetime 入库日期
PlanDate Datetime 8 Datetime 计划进货日期
StockState Int 4 Not null 入库状态

供货商表(Provide)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
ProvideID varchar 10 P Not null 供货商编号
ProvideName Varchar 50 Not null 供货商名称
ProvideAddress Varchar 250 供货商地址
ProvidePhone Varchar 25 供货商电话

厂商表(Provide)
字段名 字段类型 长度 主/外键 字段值约束 对应中文名
FactoryID varchar 10 P Not null 厂商编号
FactoryName Varchar 50 Not null 厂商名称
FactoryAddress Varchar 250 厂商地址
FactoryPhone Varchar 25 厂商电话
6、物理设计文档
/*----------创建数据库----------*/
create database SuperMarketdb
on primary
(
name=SuperMarketdb,
filename='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\SuperMarketdb.mdf',
size=100MB,
maxsize=200MB,
filegrowth=20MB
)
log on
(
name=SuperMarketlog,
filename='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL\Data\SuperMarketdb.ldf',
size=60MB,
maxsize=200MB,
filegrowth=20MB
)
go

/*----------创建基本表----------*/
use [SuperMarketdb]
go
/*创建交易表*/
CREATE TABLE Dealing (
DealingID int identity(1,1) Primary key ,
DealingDate datetime NOT NULL ,
DealingPrice money NOT NULL ,
UserName varchar(25) NULL ,
MemberCard varchar(20) NULL
)
GO
/*创建厂商表*/
CREATE TABLE Factory (
FactoryID varchar(10) Primary key ,
FactoryName varchar(50) NOT NULL ,
FactoryAddress varchar(250) NULL ,
FactoryPhone varchar(50) NULL
)
GO
/*创建会员表*/
CREATE TABLE Member (
MemberID varchar(10) Primary key ,
MemberCard varchar(20) NOT NULL ,
TotalCost money NOT NULL ,
RegDate datetime NOT NULL
)
GO
/*创建商品信息表*/
CREATE TABLE MerchInfo (
MerchID int identity(1,1) Primary key ,
MerchName varchar(50) Unique NOT NULL ,
MerchPrice money NOT NULL ,
MerchNum int NOT NULL ,
CautionNum int NOT NULL ,
PlanNum int NOT NULL ,
BarCode varchar(20) Unique NOT NULL ,
SalesProPrice money NULL ,
SalesProDateS datetime NULL ,
SalesProDateE datetime NULL ,
AllowAbate int NOT NULL ,
AllowSale int NOT NULL ,
FactoryID int NOT NULL ,
ProvideID int NOT NULL
)
GO
/*创建供应商表*/
CREATE TABLE Provide (
ProvideID varchar(10) Primary key ,
ProvideName varchar(50) NOT NULL ,
ProvideAddress varchar(250) NULL ,
ProvidePhone varchar(25) NULL
)
GO
/*创建销售表*/
CREATE TABLE Sale (
SaleID int identity(1,1) Primary key ,
MerChID int NOT NULL ,
SaleDate datetime NOT NULL ,
SaleNum int NOT NULL,
SalePrice money NOT NULL
)
GO
/*创建入库表*/
CREATE TABLE Stock (
StockID int identity(1,1) Primary key ,
MerchID int NOT NULL ,
MerchNum int NOT NULL ,
MerchPrice money NULL ,
TotalPrice money NULL ,
PlanDate datetime NULL ,
StockDate datetime NULL,
StockState int NOT NULL
)
GO
/*创建用户表*/
CREATE TABLE User (
UserID varchar(10) Primary key ,
UserName varchar(25) NOT NULL ,
UserPW varchar(50) NOT NULL ,
UserStyle int NOT NULL ,
)
GO

/*----------创建表间约束----------*/
/*商品信息表中厂商编号、供应商编号分别与厂商表、供应商表之间的外键约束*/
ALTER TABLE MerchInfo ADD
CONSTRAINT [FK_MerchInfo_Factory] FOREIGN KEY
(
[FactoryID]
) REFERENCES Factory (
[FactoryID]
),
CONSTRAINT [FK_MerchInfo_Provide] FOREIGN KEY
(
[ProvideID]
) REFERENCES Provide (
[ProvideID]
)
GO
/*销售表中商品编号与商品信息表之间的外键约束*/
ALTER TABLE Sale ADD
CONSTRAINT [FK_Sale_MerchInfo] FOREIGN KEY
(
[MerChID]
) REFERENCES MerchInfo (
[MerchID]
) ON DELETE CASCADE
GO
/*入库表中商品编号与商品信息表之间的外键约束*/
ALTER TABLE Stock ADD
CONSTRAINT [FK_Stock_MerchInfo] FOREIGN KEY
(
[MerchID]
) REFERENCES MerchInfo (
[MerchID]
) ON DELETE CASCADE
GO

/*----------创建索引----------*/
/*在交易表上建立一个以交易编号、交易日期为索引项的非聚集索引*/
CREATE nonclustered INDEX IX_Dealing ON Dealing(DealingID, DealingDate)
GO
/*在商品信息表上建立一个以商品编号为索引项的非聚集索引*/
CREATE nonclustered INDEX IX_MerchInfo ON MerchInfo(MerchID)
GO
/*在销售表上建立一个以销售编号、销售日期为索引项的非聚集索引*/
CREATE nonclustered INDEX IX_Sale ON Sale(SaleID, SaleDate)
GO
/*在入库表上建立一个以入库编号、入库日期、商品编号为索引项的非聚集索引*/
CREATE nonclustered INDEX IX_Stock ON Stock(StockID, StockDate, MerchID)
GO

/*----------创建视图----------*/
/*创建用于查询交易情况的视图*/
CREATE VIEW v_Dealing
AS
SELECT DealingDate as 交易日期,
UserName as 员工名称,
MemberCard as 会员卡号,
DealingPrice as 交易金额
FROM Dealing
GO
/*创建用于查询进货计划的视图*/
CREATE VIEW v_PlanStock
AS
SELECT Stock.StockID as SID,
MerchInfo.MerchName as 商品名称,
MerchInfo.BarCode as 条形码,
Factory.FactoryName as 厂商,
Provide.ProvideName as 供货商,
Stock.MerchNum as 计划进货数量,
Stock.PlanDate as 计划进货日期
FROM Stock,MerchInfo,Provide,Factory
Where Stock.MerchID = MerchInfo.MerchID
and Provide.ProvideID=MerchInfo.ProvideID
and Factory.FactoryID=MerchInfo.FactoryID
and Stock.StockState=0
GO
/*创建用于查询销售明细记录的视图*/
CREATE VIEW v_Sale
AS
SELECT MerchInfo.MerchName as 商品名称,
MerchInfo.BarCode as 条形码,
MerchInfo.MerchPrice as 商品价格,
Sale.SalePrice as 销售价格,
Sale.SaleNum as 销售数量,
Sale.SaleDate as 销售日期
FROM Sale INNER JOIN
MerchInfo ON Sale.MerChID = MerchInfo.MerchID
GO
/*创建用于查询入库情况的视图*/
CREATE VIEW v_Stock
AS
SELECT MerchInfo.MerchName as 商品名称,
MerchInfo.BarCode as 条形码,
Factory.FactoryName as 厂商,
Provide.ProvideName as 供货商,
Stock.MerchPrice as 入库价格,
Stock.MerchNum as 入库数量,
Stock.TotalPrice as 入库总额,
Stock.StockDate as 入库日期
FROM Stock,MerchInfo,Provide,Factory
Where Stock.MerchID = MerchInfo.MerchID
and Provide.ProvideID=MerchInfo.ProvideID
and Factory.FactoryID=MerchInfo.FactoryID
and Stock.StockState=1
GO

7、小结
和传统管理模式相比较,使用本系统,毫无疑问会大大提高超市的运作效率,辅助提高超市的决策水平,管理水平,为降低经营成本, 提高效益,减少差错,节省人力,减少顾客购物时间,增加客流量,提高顾客满意度,增强超市扩张能力, 提供有效的技术保障。
由于开发者能力有限,加上时间仓促,本系统难免会出现一些不足之处,例如:
 本系统只适合小型超市使用,不能适合中大型超市使用;
 超市管理系统涉及范围宽,要解决的问题多,功能复杂,实现困难,但由于限于时间,本系统只能做出其中的一部分功能;
对于以上出现的问题,我们深表歉意,如发现还有其它问题,希望老师批评指正。

I. 如何设计合理高效的数据库

一、 引言数据库对于企业信息化的重要性是不言而喻的。数据库存储着现代企业最重要的数据,包括生产、经营、管理等各类数据,这些数据作为企业的核心信息,通过各类信息系统,为用户提供及时准确的信息,帮助用户分析,为用户提供决策依据。为提高企业的工作效率,提升企业形象,具有传统模式无法比拟的优势。其中构建合理高效的数据库,是数据库建设关键之一。如何构建合理高效的数据库是企业信息化过程要解决的问题。下面就数据库的构建谈谈自己的一些经验,希望能对大家有所帮助。 二、 设计数据库之前
数据库并不是凭空想象出来的,而是根据业务部门的需要设计符合业务需求的数据库。因此在形成数据库之前需要充分了解业务需求。 1. 充分理解业务需求。需求分析是整个设计过程的基础,是最困难、最耗费时间的一步。在这期间通过与业务部门交流,了解用户的想法以及工作流程,通过双方多次交流,会形成初步的数据模型,当然这时的数据模型不会是最终的模型,还需要和用户进行交流,并且在以后的信息系统开发过程中还会反复修改。 2. 重视输入输出。在定义数据库表和字段需求(输入)时,首先应了解数据产生源和数据流程,也就是必需要知道每个数据在那儿产生,数据在那儿表现,以什么样的形式表现等等,然后根据用户提供的报表或者设计出的报表、查询和视图(输出)以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。 3. 创建数据字典和ER 图表。ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用,而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。 需要注意的是,在需求分析调研过程中,并不是一帆风顺的,因为业务人员对于业务的理解不同,以及对于信息知识的缺乏,会影响需求分析的质量,为了提高质量,各方要用更多的时间交流与相互理解,业务部门需要精通业务的人员自始至终全力配合,而开发人员则尽量使用用户理解的业务术语交流,这样会避免出现理解不同而产生的歧义。 三、 设计合理的表结构
通常合理的表结构会减少数据冗余,提高数据库的性能。设计合理的表结构要遵循以下两点。 1. 标准化和规范化 数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式,但3NF(第三范式)通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说,遵守3NF标准的数据库的表设计原则是:某个表只包括其本身基本的属性,当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点:有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。 例如:某个存放单井信息及其有关油井生产日报信息的3NF数据库就有两个表:单井基础信息和油井日报信息。日报信息不包含单井的任何信息,但表内会存放一个键值,该键指向单井基础信息里包含该油井信息的那一行。 不过也有例外,有时为了效率的缘故,对表不进行标准化也是必要的。 2. 考虑各种变化 在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。使数据库更具扩展性,从而减少将来数据变更所带来的损失。 例如,日期类型字段,有时我们会考虑使用字符类型代替日期类型,因为在处理日期字段上容易产生数据错误,所以我们就使用字符类型。这样的例子还很多,在做前期设计时都要考虑的。 表结构的设计不是一次就能成功的,在信息系统开发过程中会存在数据读取、录入或统计困难,为了解决这些问题会修改表结构,或增加一些字段,或修改一些字段的属性。这个过程不断重复,因此不要想一次能成功。建议使用专门设计工具来做这些工作,笔者经常使用:SYBASE PowerDesigner ,当然还有其它的工具:ORACLE Designer 2000 ,ROSE等工具。这样会使你的工作事半功倍。 四、 选择合理的索引
索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。 1. 逻辑主键使用唯一的成组索引,对系统键(作为存储过程)采用唯一的非成组索引,对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大,表如何进行访问,还有这些访问是否主要用作读写。 2. 大多数数据库都索引自动创建的主键字段,但是可别忘了索引外键,它们也是经常使用的键,比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。 3. 不要索引大型字段(有很多字符),这样作会让索引占用太多的存储空间。如MEMO(备注)、TEXT(文本)等字段。 4. 不要索引常用的小型表 不要为小型数据表设置任何键,假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。如代码表,或系统参数表。 五、 保证数据完整性
数据的完整性非常重要,这关系到数据的准确性,不准确的数据是毫无价值的,因此保证数据的完整性非常重要。 1. 完整性实现机制:实体完整性:主键参照完整性: 父表中删除数据:级联删除;受限删除;置空值父表中插入数据:受限插入;递归插入 父表中更新数据:级联更新;受限更新;置空值 DBMS对参照完整性可以有两种方法实现:外键实现机制(约束规则)和触发器实现机制用户定义完整性:NOT NULL;CHECK;触发器 以上完整性机制需要熟悉和掌握,它对于数据的完整性非常重要。 2. 用约束而非业务规则强制数据完整性 采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于业务层保证数据完整性;它不能保证表之间(外键)的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。 3. 强制指示完整性 在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。 4. 使用查找控制数据完整性 控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的录入。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找:性别代码、单位代码等。 5. 采用视图 视图是一个虚拟表,其内容由SQL语句定义,视图不仅可以简化用户对数据的理解,也可以简化他们的操作。那些被经常使用的查询可以被定义为视图,从而使得用户不必为以后的操作每次指定全部的条件。另外通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据。数据库中的其它数据则既看不见也取不到。数据库授权命令可以使每个用户对数据库的检索限制到特定的数据库对象上,增强数据的安全性。 六、 结束语
数据库的高效运行不仅需要技术上的支持,也需要硬件平台和网络的支持以及数据库管理员的有效管理,本文只是从技术的角度说明如何提高数据库的效率,但在实际应用过程中其它方面的支持也是不可缺少的,尤其是数据库管理,数据库建设是“三分技术,七分管理,十二分基础数据”,因此对于数据库管理一定要重视,在管理到位的情况下技术才能发挥应有的作用。

J. 数据库设计原则

本系统中数据库的设计,要考虑和遵循下列数据库设计的基本原则,以建立稳定、安全、可靠的数据库。

1)一致性原则:对数据来源进行统一、系统的分析与设计,协调好各种数据源,保证数据的一致性和有效性。

2)完整性原则:数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。要防止合法用户使用数据库时向数据库加入不合语义的数据。对输入到数据库中的数据要有审核和约束机制。

3)安全性原则:数据库的安全性是指保护数据,防止非法用户使用数据库或合法用户非法使用数据库造成数据泄露、更改或破坏。要有认证和授权机制。

4)可伸缩性与可扩展性原则:数据库结构的设计应充分考虑发展的需要、移植的需要,具有良好的扩展性、伸缩性和适度冗余。

5)规范化:数据库的设计应遵循规范化理论。规范化的数据库设计,可以减少数据库插入、删除、修改等操作时的异常和错误,降低数据冗余度等。