7design数据库设计的典型案例920Word文档下载推荐.docx
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根据各业务子系统所包括业务内容,还可以将各个子系统继续细化划分为更小的功能模块。
划分的准则主要遵循模块的内聚性要求和模块间的低聚合性。
如图所示表示一个教务管理系统功能模块结构图。
图7.1选课管理系统功能结构图
7.1.5业务流程分析
一个简化的选课系统业务流程如图7.2所示:
图7.2选课管理系统业务流程
7.2需求描述
本阶段的成果的内容形式主要包括数据流图(DataFlowDiagram)和数据字典(DataDictionary)。
数据流图和数据字典是描述用户需求的重要工具以及阶段成果表达形式。
它作为需求分析的成果和用户交流的主要手段和依据,是后续数据库设计的前提。
设计人员从数据流图中可以比较充分地了解软件的结构,所以也是软件设计的重要依据。
调查了解用户的需求后,需要进一步表达用户的需求,分析和表达用户需求的方法很多,目前最常用的还是结构化分析法。
该方法是基于数据流的需求分析方法,它利用了图形的方式进行表达,容易学习和运用。
结构化分析法采用的是自顶向下、逐层分解的方式分析系统,即将系统的功能从宏观层面逐渐细化,达到最终的结构化分析方法主要使用以下几个工具:
数据流图(DataFlowDiagram简称DFD)、数据字典(DataDictionary简称DD)、判定表和判定树等。
数据流图描述了数据的来源和去向,以及所经过的处理;
而数据字典是对数据流图中的数据流、数据存储和处理的明细描述。
判定树和判定表用来描述据加工的逻辑构造。
不同的应用环境,对数据描述的细化程度会有所不同,常常应实际情况而定。
下面就使用这两种工具来描述本例的用户需求,体现他们在实际中的应用方法。
7.2.1数据流图
数据流图是通过系列符号及其组合来描述系统功能的输入、输出、处理或加工构造。
数据流图中使用的符号在各种书籍和资料上表达不尽相同,目前许多常用的一些流行的数据库辅助设计工具如MicrosoftVisio、SybasePowerDesigner、OracleDesigner、RationalRose、Erwin等符号都不统一,我们这里以比较容易上手的Visio工具为例,针对Gane-Sarson模板中的符号作为参考:
图7.3Gane-Sarson模板中数据流图的基本元素
注意:
DFD表示数据被加工或处理的过程,箭头只是表示数据流动的方向,不能有分支、循环的情况。
数据流图命名规则之一:
数据流图的中加工、处理过程一般采用动词及其短语;
数据源点或终点、数据存储(数据文件或表单形式)、数据流(一项或多项数据)等一般为名词或名词短语。
数据流图命名规则之二:
流图中的命令所使用的语言要基本上反映实际的情况,在整个DFD中必须要唯一,尽量避免含有像加工、处理、存储这样的元名称。
1。
系统的全局数据流图
系统的全局数据流图,在具体的设计工具中往往也称为第0层或顶层数据流图,主要是从整体上描述系统的数据流,反映系统中数据的整体流向,是设计者针对用户和开发者表达出来的一个总体描述。
我们经过对教学管理业务的调查、数据的收集和信息流程分析处理,明确了该系统的主要功能,分别为:
制定学校各专业各年级的教学计划以及课程的设置;
学生根据学校对所学专业的培养计划以及自己的兴趣,选择自己本学期所要学习的课程;
学校的教务部门对新入学的学生进行学籍注册,对毕业生办理学籍档案的归档工作,任课教师在期末时登记学生的考试成绩;
学校教务部门根据教学计划进行课程安排、期末考试时间地点的安排等,如图所示。
图7.4简化的选课管理系统0层数据流图
2。
系统局部数据流图
全局数据流图,从整体上描述了数据流向和加工处理过程。
但是一个较为复杂的系统来讲,要清楚地描述系统数据的流向和加工处理的每一个细节,仅用全局数据流图难以完成。
因此需要在全局数据流图的基础上,对全局数据流图的某些局部单独放大,进一步细化,细化可以采用多级方式进行,便是所谓的分级数据流图来描述。
这里以制定教学计划/学籍及成绩管理和选课等处理功能作细化的分析对象。
制定教学计划处理,主要分为4个子处理过程:
教务员根据自己已有的课程信息,增补新开设的课程信息;
调整课程信息;
查询本学期的教学计划;
制定新学期的教学计划。
任课教师可以查询自己的教学计划。
其处理过程如图8.5所示。
图7.50层P1的1层数据流图:
制定教学计划
学籍及成绩管理相对比较复杂,教务员需要新生的学籍注册,毕业生的学籍和成绩的归档管理,任课教师输入学生的考试成绩后,需教务员审核并作认可处理,经确认的学生成绩不允许他人修改。
其处理过程如图8.6所示。
图7.60层P2的1层数据流图:
学籍和成绩管理
选课管理中,学生根据学校对其专业制定的教学计划,录入本学期所选课程,教务员对学生选课记录进行审核,经审核得到的选课就为本学期的选课。
其处理过程如图8.7所示。
图7.70层P3的1层数据流图:
选课管理
0层P4的1层数据流图请读者自行描述。
我们可以使用许多的设计工具完成数据流图的创建,这些工具不但可以实现常用的数据流图的绘制,而且可以对多层的数据流图中的元素及其关系的正确性实现有效的检验,能帮助我们学习和理解数据流图的实现技术。
本章有关的数据流图均使用MicrosoftVisio工具进行绘制,相关的工具还有Sybase公司的PowerDesigner以及Oracle的Designer等,有兴趣的可以参考相关的资料或者下载试用版。
7.2.2数据字典
数据流图表达了数据与处理的关系,数据流图作为直观的了解系统运行机理的手段,并没有具体描述各类数据的细节,只有通过数据字典进一步细化才能对系统的需求得到具体而确切的了解。
数据字典用来说明数据流图中出现的所有元素的详细的定义和描述,包括数据流、加工处理、数据存储、数据的起点和终点或外部实体等。
数据字典包括的项目有:
数据项、数据结构、数据流、数据存储、加工逻辑和外部实体。
可使用一些符号来表示数据结构、数据流和数据存储的组成。
由于本实例涉及的数据字典项目较多,此处列举"
P3选课管理"
处理功能中包含的几个对象加以描述。
数据流
表7.1P3中数据流的描述
序号
数据流名
来源
流向
组成
说明
1
(学生)教学计划查询请求
需要选课的学生
P3.1
班级号或学号
注意查询类别的区别
2
教学计划数据
S2教学计划信息
班级号+课程编号+开课学年+开课学期
3
学生课程选择数据
P3.2
S5学生选课信息
课程编号+年号+学期号
4
选课信息查询
教务员
P3.3
班级号+课程号+学年+学期
数据存储
表7.2P3中数据存储的描述
数据文件
文件组成
关键标识
组织
全部
按开课学年,学期,班级降序
S3学生选课信息
学号+课程编号+开课学年+开课学期
S5课程数据清单
课程编号+课程名称+课程说明
课程编号
课程编号排序
3。
处理过程逻辑
表7.3P3中处理过程逻辑的描述
处理过程
编号
输入
输出
处理逻辑
查询教学计划
P3.1
学生选课查询请求+教学计划数据
针对的教学计划
针对选课请求进行查询
选课信息录入
根据学生对应的教学计划选择课程
选课信息查询+选课数据
没经确认的选课
根据班级和课程号检查对应的未确认的选课清单清单
选课信息确认
P3.4
选课审核+没经确认的选课
经确认的选课信息
选择选课清单进行确认
4。
数据项
表7.4P3中数据项的说明
数据对象说明
数据构成
学号
1{英文|数字}10
入学年号+班级序号+顺序号
选课时间
4{数字}-2{数字}-2{数字}
年+月+日
课程名称
1{汉字|英文|数字}20
班级号
1{英文|数字}6
5
教师编号
6
开课学年
4{数字}
7
开课学期
{1|2}
8
课程说明
0{汉字|英文|数字}100
英文=[‘a’…’z’|’A’…’Z’]
数字=[‘0’…’9’]
7.3概念设计
上述的数据流图和数据字典共同构成了对用户需求的表达,它们是系统分析员(数据库管理员)在需求调查过程中和用户反复交互得到的。
建设系统实际要处理的数据基本上已经在数据流图中得到体现,整个设计过程的后续步骤提供基础和依据。
概念设计就是通过对需求分析阶段所得到的信息需求进行综合、归纳与抽象,形成一个独立于具体数据库管理系统的概念模型,主要的手段为ER图。
在概念设计阶段,主要采用的设计手段目前还是实体联系模型(E-RModel)。
绘制E-R图的关键是确定E-R图的各种结构,包括实体、属性和联系。
大部分的流行建模工具(PowerDesigner、OracleDesigner、ERwin等)也都包含了对E-R设计手段的支持。
7.3.1实体
要建立系统的E-R模型的描述,需进一步从数据流图和数据字典中提取系统所有的实体及其属性。
这种提出实体的指导原则如下:
1属性必须是不可分的数据项,即属性中不能包含其它的属性或实体
2E-R图中的关联必须是实体之间的关联,属性不能和其它实体之间有关联
由前面分析得到的数据流图和数据字典,可以抽象得到实体主要有5个:
学生、教师、课程、院系、班级。
(1)学生实体属性有:
学号、姓名、出生年月、性别、电话、系编号。
(2)教师实体属性有:
教师编号、教师姓名、性别、职称、出生年月、电话、电子邮件。
(3)课程实体属性有:
课程编号、课程名称、课程学时、课程学分。
(4)院系实体属性有:
系编号、系名称、负责人。
(5)班级实体属性有:
班级编号、班级名称。
7.3.2系统局部E-R图
在需求分析阶段我们采用的是自上而下的分析方法,那么要在其基础上进一步作概念设计我们面临的是细化的分析数据流图以及数据字典,分析得到实体及其属性后,进一步可分析各实体之间的联系。
学生实体和课程实体存在选修的联系,一个学生可以选修多门课程,而每门课也可以被多个学生选修,所以它们之间是多对多的联系(n:
m),如图8.8。
教师实体和课程实体存在讲授的联系,一名教师可以讲授多门课程,而每门课也可以被多个教师讲授,所以它们之间是多对多的联系(n:
m),如图8.9。
学生实体和班级实体存在归属的联系,一个学生只能属于一个班级,而每个班级可以包含多个学生,所以班级和学生之间是一对多的联系(1:
n),如图8.10。
班级实体和系之间存在归属的联系,一个班级只能属于一个系,而每个系可以包含多个班级,所以班级和系之间是一对多的联系(1:
n),如图8.11。
教师实体和系实体之间存在归属的联系,一个教师只能属于一个系,而每个系可以拥有多名教师,所以教师和系之间是一对多的联系(1:
n),如图8.12,但是教师中会有一位充当该系的主任(正),可见教师和系之间也存在一种一对一的领导关系(1:
1),如图8.12。
图7.8“学生-课程”选课关系
图7.9“教师-课程”实体间的关系
图7.10“学生-班级”的组成关系
图7.11“班级-系”的属于关系
图7.12“教师-系”实体间的关系
7.3.3系统全局E-R图
系统的局部E-R图,仅反映系统局部实体之间的联系,但无法反映系统在整体上实体间的相互联系。
而对于一个比较复杂的应用系统来说,这些局部的E-R图往往有多人各自分析完成的,只反映局部的独立应用的状况,在系统整体的运作需要时,他们之间有可能存在重复的部分或冲突的情况,如实体的划分、实体或属性的命名不一致等,属性的具体含义(包括数据类型以及取值范围等不一致)问题,都可能造成上述提到的现象。
为解决这些问题,必须理清系统在应用环境中的具体语义,进行综合统一,通过调整消除那些问题,得到系统的全局E-R图。
从实际的情况以及上述的局部E-R图我们可以得知,学生实际修学某门课时必须只能对应一位老师的该门课。
因此,可以使用一个聚集来表达学生参加实际授课课程的学习关系,会更加切合实际。
各局部E-R存在不少的重复的实体,经过上述聚集分析和合并得到系统全局的E-R图如图8-13所示。
该全局E-R图基本上不存在关系的冗余状况,因此它已经是一个优化的。
图7.13选课管理系统的全局ER图
7.4逻辑设计
逻辑设计就是把E-R图转换成关系模式,并对其进行优化。
7.4.1ER图到关系模式的转换
在概念设计阶段得到的数据模型,是独立于具体DBMS产品的信息模型。
在逻辑设计阶段就是将这种模型进一步转化为某一种(某些类)DBMS产品支持的数据模型。
目前大部分的流行的数据库管理系统(SQLServer、Sybase、Oracle、DB2等)基本上都是基于关系的数据模型,包括该系统将采用的SQLServer2000数据库系统,因此,应将概念设计阶段的E-R图模型转化为关系数据模型。
首先,课程实体以及他们的联系。
任课教师与课程之间的是多对多的联系类型,因此,将任课教师、课程以及讲授联系分别设计成如下的关系模式:
教师(教师编号,教师姓名,性别,职称,电话,系编号)
课程(课程编号,课程名称,课程学分,课时)
讲授(教师编号,课程编号,课程编号,开课年度,开课学期)
院系实体和班级之间是一对多的联系类型,所以只要两个关系模式就可表示,其中联系可以放到班级的实体中:
系(系编号、系名称、系主任)
班级(班级编号,班级名称,系编号)
班级实体和学生实体之间是一对多的联系类型,所以也可以只使用两个关系模式来表示。
由于“班级”关系模式在上面已经给出,因此,只要再给出一个学生的关系模式,它们间的联系则被放在该关系模式中:
学生(学号,姓名,性别,出生年月,电话,班级编号)
学生实体与讲授是聚集方式的联系类型,它们之间的关系是多对多的关系,可以使用如下关系模式来表示:
学生选课(课程编号,学号,教师编号,开课年度,开课学期,成绩)
7.4.2关系模式的规范及调整
在提出关系模式后,我们必须在规范化和实际要求进行优化,这实际上是一个权衡的过程。
如果设计没有完全规范化,如可能用于决策支持(与需要大量更新的事务处理相对)的数据库(如数据仓库)则可能没有冗余更新,而且可能对查询更易于理解和更高效。
不过,在数据库应用程序内,未规范化的数据在设计过程更需要注意。
一般的策略是以规范化设计为出发点,然后出于特定因素有条件地非规范化某些表,以达到系统总体的优化目的。
首先,需要我们确定上面建立的关系模式中的函数依赖,一般在作需求分析时就了解到一些数据项的依赖关系,如教师的编号决定了教师的姓名和其它的数据项信息,而实体间的联系本身也是反映了一种函数依赖关系,但是这不是研究的对象,我们针对的是在一个关系模式中的函数依赖对象。
其次,对上一步确立的所有函数依赖进行检查,判别是否存在部分函数依赖以及传递函数依赖,针对有的依赖通过投影分解,消除在一个关系模式中存在的部分函数依赖和传递函数依赖。
大部分数据库系统只要满足第三关系范式就可以,这也是我们这里规范化的基本要求。
由于需求分析阶段的方法得当,经过简单的分析可以看出,上述所有关系中每个数据项都是基本的,任何非主属性都不存在对主码的部分依赖,也不存在非主属性存在着对主码的传递依赖。
可见,以上所有的关系模式都属于3NF。
在实际的应用中,关系模式的规范化程度并不是越高越好,因为在关系模式的规范化提升过程中,必须进行着将一个关系模式分解成为多个关系模式的过程。
这样,在以后执行查询时,如果需要相关的信息,就必须作多个表的连接方能达到查询的目的,这无疑给系统增加一定的开销,特别存在很多用户同时访问或者关系中存在许多元组等因素其负担会越加明显。
为了兼顾性能的需要,在适当的时候可能需要对相关程度比较高的一些关系模式进行合并处理,或者在关系模式中增加相关程度比较高的属性等。
这是有可能选择第二范式甚至第一范式。
如果系统存在很多的元组数(记录数),特别当记录达到百万甚至千万条记录时,系统的查询效率可能会受到明显的影响,分析关系模式的特点,可以根据某些关键属性不同将关系模式分解为多个关系模式,模式之间通过共同的主键一一对应起来。
前面设计出的教师、课程、班级、院系和学生等关系模式基本上是实际应用中事物的直接对应,一般不需要优化。
由于实际讲授安排都是后于学生选课行为之后进行的,因此“讲授”关系模式尽管是单独地放映了某一门课在某一个学期由某一个老师讲授,而一门课在一个学期也可以有多个老师主讲,关键还在于老师的讲课针对哪个(些)班级进行。
“授课”关系的有关信息其实完全由课程学习关系模式中得到反映。
所以可以合并“授课”到“课程学习”中去,实际上去除“授课”关系模式便可。
对于“课程学习”关系模式,在上述需求分析阶段已经指出,选课后和成绩记录后都需经过教务员的审核确认方生效,对应需要增加审核信息属性。
因此,对于“课程学习”关系模式修改为:
课程学习(课程编号,学号,教师编号,开课年度,开课学期,成绩,课程审核,成绩审核)。
对于分析中提及的学生状态处理(转学、退学、休学或者毕业等的情况),为了简单化,不妨给关系模式增加一个“状态”的属性,成为:
学生(学号,姓名,性别,出生年月,电话,班级编号,状态)。
为了满足实际应用对系统的系统要求,必须对使用系统的用户如教师和学生增加登录的验证口令,因此需要在“教师”和“学生”的关系模式中增加口令属性。
自然地,如果根据其它的安全应用要求,还可以设置学生的登录地点如通过增加IP属性来达到目的等。
7.4.3各个数据表的表结构设计
在上述经由E-R模型得到关系模式并且得到适当的调整后,我们可以结合在需求表述中数据字典包含的数据项信息,得到数据库的表结构。
我们应该根据8.4.1节的内容,具体设计各个数据表的表结构,包括表名,表中各列的字段名、数据类型、数据长度和表的主键和外键;
还要考虑应该建立哪些索引以及索引的类型。
需要指出的是,考虑到系统的统一兼顾如对数据库管理员和后续软件开发中对数据库管理以及编程引用的便利,表名和字段名的命名应该由表名的英文含义的词语为主或以其缩写字母构成;
同时要为各个表名和字段名作出完整的中文文档说明。
表8.1至表8.8给出了数据库中各个数据表的表结构。
表7.5数据库中表清单
数据库表名
关系模式名称
备注
Teacher
教师
教师信息表
Student
学生
学生学籍信息表
Course
课程
课程基本信息表
Class
班级
班级基本对照表
StuCourse
学生选课
选课-授课合成信息表
Department
系
院系基本信息表
Schedule
教学计划
教学计划安排表
表7.6学生信息表Student字段信息列表
字段名称
含义属性
类型
长度
Snum
char
10
主键,也可以作为登录标识
Sname
学生姓名
nvarchar
Notnull
Ssex
性别
nchar
男、女(M/F)
Sbirth
出生年月
datetime
Clnum
varchar
所在班级编号,外键Classes.Clnum
电子邮件
40
支持中文邮箱
Passwd
密码
20
密码,可以是数字英文和符号等
Status
状态
表示在校或毕业或转学等
表7.7教师基本信息表Teacher字段信息列表
Tnum
Tname
教师姓名
Tsex
Title
职称
教授、副教授…
Tphone
联系电话
15
Tbirth
Dnum
系编号
外键Depart.Dnum
表7.8系基本信息表Depart字段信息列表
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