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第三章 数据库结构设计
数据库概念设计
数据库概念设计的目标
- 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
- 描述清楚数据之间的关系
- 定义和描述数据的约束
- 说明数据的安全性要求
- 支持用户的各种数据处理需求
- 保证信息模型方便地转换成数据库的逻辑结构（数据库模式），同时也便于为用户理解
概念设计的依据
- 需求说明书
- 功能模型（DFD或IDEF0图）
- 报表
概念设计的过程
- 明确建模目标
- 定义实体集
- 定义联系：实体集/联系矩阵
- 建立信息模型：ER图，IDEF1X
- 确定实体集属性
- 对信息模型进行集成与优化
数据库逻辑设计
把数据概念设计的结果（ER图），转换为具体的数据模型。定义和描述数据库的全局逻辑结构、数据之间关系、数据的完整性及安全性要求等。优化关系模式。
数据库物理设计
数据库物理设计并不包括文件和数据库的具体实现细节（例如如何创建文件、建立数据库以及如何加载数据）。
- 数据库逻辑模式描述：将关系模式及其视图转换为基本表和视图，利用DBMS提供的完整性机制（触发器）设计定义在基本表上的面向应用的业务规则。
- 文件组织与存取设计：选择或配置基本表的文件组织形式（堆文件，顺序文件，索引文件，散列文件），为关系表设计合适的存取方法和存取路径（设计索引字段和索引）。
- 数据分布设计：将数据、索引、日志、备份数据安排在不同的磁盘、磁盘等存储介质中；设计合理的数据副本，通过水平划分或垂直划分分割成不同的数据片断，然后分布在各局部数据库中；合理调整关系模式的规范化程度。
- 确定系统配置
- 物理模式评估
文件组织形式的原则
- 如果数据库中的一个基本表中的数据量很少，并且插入、删除、更新等操作非常频繁，该基本表可以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，也支持快速的二分查找。如果用户的查询条件定义在查找码上，则顺序文件时比较适合的文件结构。
- 如果用户查询是基于散列值域的等值匹配，特别是如果访问顺序是随机的，则散列文件比较合适。散列文件不支持非精确查询。
- 频繁执行且需要多表连接的操作的查询，可以考虑将这些基本表组织为聚集文件。
索引
索引技术是一种快速数据访问技术，它将也给问及那的色每个记录在某个或某些域（或称为属性）上的取值与该记录的物理地址直接联系起来，提供了一种根据记录域的取值快速访问文件记录的机制）。索引在数据库种会占用一定的存储空间。并且在对数据进行操作时，还要进行索引维护，对索引的维护也是要花费时间的。所以，创建索引时，应该保证对性能的提高程度大于在存储空间和维护上面花费的代价。
索引分类
- 有序索引：利用索引文件实现映射。
- 聚集索引：查找码顺序与数据文件记录顺序一致。
- 非聚集索引：查找码顺序与数据文件记录顺序不一致。
- 稠密索引：查找码涵盖了所有的记录。
- 稀疏索引：查找码只包含了部分记录。
- 主索引：建立在主码上的索引。
- 辅索引：建立在非主码上的索引。
- 唯一索引：索引列不包含重复的值。
- 单层索引：索引项直接指向记录。
- 多层索引：索引项指向下一级索引。
- 散列技术：利用散列函数实现映射。