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 *** 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。
数据库的三级模式是指外模式、概念模式、内模式。
人们为数据库设计了一个严谨的体系结构,数据库领域公认的标准结构是三级模式结构,它包括外模式、概念模式、内模式,有效地组织、管理数据,提高了数据库的逻辑独立性和物理独立性。
用户级对应外模式,概念级对应概念模式,物理级对应内模式,使不同级别的用户对数据库形成不同的视图。
所谓视图,就是指观察、认识和理解数据的范围、角度和方法,是数据库在用户“眼中"的反映,很显然,不同层次(级别)用户所“看到”的数据库是不相同的。
美国国家标准协会(AmericanNationalStandardInstitute,ANSI)的数据库管理系统研究小组于1978年提出了标准化的建议,将数据库结构分为3级:面向用户或应用程序员的用户级、面向建立和维护数据库人员的概念级、面向系统程序员的物理级。
数据库按照使用和归类不同,它的分类也是不同的,我基本归纳了如下几类:
一,按国际上通用的分类方法,数据库分为以下三大类:
1、参考数据库(Reference databases),是能指引用户到另一信息源获取原文或其他细节的数据库;
2、源数据库(Source databases),指能直接提供所需原始资料或具体数据的数据库。;
3、混合型数据库(Mixed databases),能同时存贮多种类型数据的数据库。
二,按数据结构来分类,有三种:
1、层次式数据库
2、网络式数据库
3、关系式数据库
三,常用数据库分类:
1,IBM 的DB2。
2, Oracle。
3, Informix。
4,Sybase。
5,SQL Server。
6,PostgreSQL。
7,mySQL。
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