数据库设计6个基本步骤:需求分析;概念结构设计;逻辑结构设计;物理结构设计;数据库实施;数据库运行和维护。
特点: (1) 能真实、充分地反映现实世界,包括事物和事物之间的联系,能满足用户对数据的处理要求,是对现实世界的一个真实模型;2馆
(2)易于理解,从而可以用它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设计2成功的关键;
(3)易于更改,当应用环境和应用要求改变时,容易对概念模型修改和扩充;
(4)易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换。概念结构的设计策略通常有四种。设计策略:(1)自顶向下,即首先定义全局概念结构的框架,然后逐步细化;
(2)自底向上,即首先定义各局部应用的概念结构,然后将它们集成起来,得到全局概念继构;(3)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求其他概念结构,直至总体概念结构;
(4)混合策略,即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格框架,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。
在JAVA开发中数据库的学习也是我们需要了解的,截下来几篇文章都是关于数据库的设计和应用,那么java课程培训机构废话不多说开始学习吧!
数据库的设计
数据库设计是基础,数据库优化是建立在设计基础之上的。好的数据库一定拥有好的设计。
数据库设计的目标是为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效的运行环境。
数据库的三大范式
第一范式1NF:所有的域都应该是原子性的,即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项,而不能是集合,数组,记录等非原子数据项。
第二范式2Nf:第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中,一个表中只能保存一种数据,不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
第三范式3Nf:所有字段必须与主键直接相关,而不是间接相关。也可以理解为字段不要和其他非主键字段相关
注意:这三个范式尽可能去遵守,不是一定要墨守成规这只是让我们设计的表的时候,越靠近这些范式,可以使字段尽量的减小冗余但是有时候也可以根据实际需要小小的违背一下但是第三范式违反一下还可以接受,但是第一范式别违反
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、最耗费时间的一步。
概念结构设计阶段
是整个数据库设计的关键--设计数据库的E-R模型图,确认需求信息的正确和完整
Entity_Relationship---实体之间的关系
一对一
一对多
多对一
为了建立冗余较小、结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式。
真正要明白”范式(NF)”是什么意思,首先看下教材中的定义,范式是“符合某一种级别的关系模式的集合,表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度”。实际上可以把它粗略地理解为一张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别。就像家里装修买建材,最环保的是E0级,其次是E1级,还有E2级等等。数据库范式也分为1NF,2NF,3NF,BCNF,4NF,5NF。一般在我们设计关系型数据库的时候,最多考虑到BCNF就够。符合高一级范式的设计,必定符合低一级范式,例如符合2NF的关系模式,必定符合1NF。
在实际开发中最为常见的设计范式有三个:
首先是第一范式(1NF)。
符合1NF的关系(你可以理解为数据表。“关系”和“关系模式”的区别,类似于面向对象程序设计中”类“与”对象“的区别。”关系“是”关系模式“的一个实例,你可以把”关系”理解为一张带数据的表,而“关系模式”是这张数据表的表结构。1NF的定义为:符合1NF的关系中的每个属性都不可再分。表1所示的情况,就不符合1NF的要求。
表1
实际上,1NF是所有关系型数据库的最基本要求,你在关系型数据库管理系统(RDBMS),例如SQL Server,Oracle,MySQL中创建数据表的时候,如果数据表的设计不符合这个最基本的要求,那么 *** 作一定是不能成功的。也就是说,只要在RDBMS中已经存在的数据表,一定是符合1NF的。如果我们要在RDBMS中表现表中的数据,就得设计为表2的形式:表2
表2
但是仅仅符合1NF的设计,仍然会存在数据冗余过大,插入异常,删除异常,修改异常的问题,例如对于表3中的设计:
每一名学生的学号、姓名、系名、系主任这些数据重复多次。每个系与对应的系主任的数据也重复多次——数据冗余过大
假如学校新建了一个系,但是暂时还没有招收任何学生(比如3月份就新建了,但要等到8月份才招生),那么是无法将系名与系主任的数据单独地添加到数据表中去的 ----—插入异常
假如将某个系中所有学生相关的记录都删除,那么所有系与系主任的数据也就随之消失了(一个系所有学生都没有了,并不表示这个系就没有了)。——删除异常
假如李小明转系到法律系,那么为了保证数据库中数据的一致性,需要修改三条记录中系与系主任的数据。——修改异常。
正因为仅符合1NF的数据库设计存在着这样那样的问题,我们需要提高设计标准,去掉导致上述四种问题的因素,使其符合更高一级的范式(2NF),这就是所谓的“规范化”。
第二范式
第二范式在第一范式的基础之上更进一层。是指2NF在1NF的基础之上,消除了非主属性对于码的部分函数依赖。
函数依赖:若在一张表中,在属性(或属性组)X的值确定的情况下,必定能确定属性Y的值,那么就可以说Y函数依赖于X,写作 X → Y。
表中的函数依赖关系例如:
系名 → 系主任
学号 → 系主任
(学号,课名) → 分数
但以下函数依赖关系则不成立:
学号 → 课名
学号 → 分数
课名 → 系主任
(学号,课名) → 姓名
码:假如当 K 确定的情况下,该表除 K 之外的所有属性的值也就随之确定,那么 K 就是码。码也可以理解为主键。
第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中,一个表中只能保存一种数据,不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
比如要设计一个订单信息表,因为订单中可能会有多种商品,所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键,如下表所示。
订单信息表
这样就产生一个问题:这个表中是以订单编号和商品编号作为联合主键。这样在该表中商品名称、单位、商品价格等信息不与该表的主键相关,而仅仅是与商品编号相关。所以在这里违反了第二范式的设计原则。
而如果把这个订单信息表进行拆分,把商品信息分离到另一个表中,把订单项目表也分离到另一个表中,就非常完美了。如下所示。
订单信息表
订单项目表
商品信息表
这样设计,在很大程度上减小了数据库的冗余。如果要获取订单的商品信息,使用商品编号到商品信息表中查询即可。
因此可以总结判断的方法是:
第一步:找出数据表中所有的码。
第二步:根据第一步所得到的码,找出所有的主属性。
第三步:数据表中,除去所有的主属性,剩下的就都是非主属性了。
第四步:查看是否存在非主属性对码的部分函数依赖。
第三范式
3NF在2NF的基础之上,消除了非主属性对于码的传递函数依赖。也就是说, 如果存在非主属性对于码的传递函数依赖,则不符合3NF的要求。
则就是第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关,而不能间接相关。
比如在设计一个订单数据表的时候,可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息(比如姓名、所属公司等)的字段。如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。
订单信息表
客户信息表
这样在查询订单信息的时候,就可以使用客户编号来引用客户信息表中的记录,也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容,减小了数据冗余。
由此可见,符合3NF要求的数据库设计,基本上解决了数据冗余过大,插入异常,修改异常,删除异常的问题。当然,在实际中,往往为了性能上或者应对扩展的需要,经常 做到2NF或者1NF,但是作为数据库设计人员,至少应该知道,3NF的要求是怎样的。
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