一 数据库概念设计
1.3概念设计的任务：
- 定义和描述应用领域涉及的数据范围
- 获取应用领域或问题域的信息模型
- 描述清楚数据的属性特征
- 描述数据之间的关系
- 定义描述数据的约束
- 说明数据的安全性要求
- 支持用户的各种数据处理需求
- 保证信息模型方便的转换成数据库逻辑结构
1.2概念设计的依据：
需求分析的文档，需求说明书，功能模型（数据流图或IDEF0图）
信息模型（ER图）和数据库概念说明书是数据库逻辑设计的依据
1.2 数据库概念设计过程
- 明确建模目标
- 定义实体集
- 定义联系： 标识实体集之间的方法是建立联系矩阵
- 建立信息模型（构造ER模型
- 确定实体集属性
- 对信息模型进行集成与优化
1.3 数据建模方法
- 能够真实客观的描述现实社会中数据之间的关系
- 组成模型的概念少，语义清楚，容易理解
- 不同概念的语义不重叠，概念无多义性
- 用图形方式描述数据，数据易观易懂，有利于数据库设计者和用户交流
- 这种数据模型容易转换成数据库逻辑设计阶段需要的数据结构
ER建模方法
- 实体或实例：实体指客观存在并且可互相区分的事务
- 实体集
- 属性：每个属性的取值范围叫做域
- 码
- 联系 ：一对一联系，一对多联系，多对多联系
IDEF1X建模方法
- 实体集（独立实体集，从属实体集）
- 联系：确定型连接联系（标定型联系，非标定型联系，分类联系）
二 数据库逻辑设计
标识ER模型中的联系，依次转换与每个联系相关联的实体集及联系
三 数据库物理设计
数据库的物理结构
- 文件的组织
- 文件的结构
- 文件的存取
- 索引技术
3.1 索引技术
有序索引
- 聚集索引
- 非聚集索引
- 稠密索引
- 稀疏索引
- 主索引
- 辅索引
- 唯一索引
- 单层索引
- 多层索引
散列索引
索引建立的原则
经常查询，连接，统计操作，数据量大的基本表可以考虑建立索引
一个基本表可以建立一个聚集索引，还可以建立多个非聚集索引
索引可以删除和修改
建立索引的属性
- 主码
- 查询较多的属性
- 参与连接操作的属性
- 频繁搜索的属性
- 属性由许多不同值的时候，索引有用，属性由同值的时候，不适合索引
3.2物理设计内容
- 数据库逻辑模式描述
- 文件组织与存取设计
- 数据分布设计
- 确定系统配置
- 物理模式评估
数据库逻辑模式描述
- 面向目标数据库描述基本表和视图
- 设计基本表业务规则
DB文件组织与存储设计
- 使用事务-基本表交叉引用矩阵
- 估计各个事务的执行频率
为一些基本表选择合适的文件结构的原则： - 基本表数据量少，插入，删除，更新等操作频繁，采用堆文件组织方式
- 顺序文件支持基于查找码的顺序访问
- 访问顺序随机，散列文件合适
- 索引文件结构，适合于大数据基本表
- 多表连接频繁，聚集文件合适
数据分布设计
不同类型的数据的物理分布
基本表和索引表分开存储，放置在不同的磁盘上
应用数据的划分于分布
根据数据使用的特征分布，频繁使用分区和非频繁使用分区
时间地点分区
分布式数据库系统：垂直分布和水平分布
派生数据分布
关系模式的去规范化