当前位置:首页 » 操作系统 » 数据字典数据库设计

数据字典数据库设计

发布时间: 2023-05-13 14:06:20

‘壹’ 数据库结构设计包含的数据字典表结构有哪些

你好:

数据字典(Datadictionary)是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序元数据的目录。主动数据字典是指在对数据库或应用程序结构进行修改时,其内容可以由DBMS自动更新的数据字典。被动数据字典是指修改时必须手工更新其内容的数据字典。

1数据字典是一个预留空间,一个数据库,这是用来储存信息数据库本身。

1数据字典可能包含的信息,例如:

数乎册据库设计资料

储存的sql程序

用户权限

用户统计

数据库的过程中的信息

数据库增长统计

数据库性能统计

数据字典则是系统中各类数据描述的集合,是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要成果.

数据字典通常包括数据项数据结构数据流数据存储和处理过程五个部分.

数据字典是关于数据的信息的集合,也就是对数据流图中包含的所有元素的定义的集合.

组成

1数据流

2数据流分量,即数据元素

3数据存储

4处理

数据字典

数据库的重要部分是数据字典。它存放有数据库所用的有关信息,对用户来说是一组只读的表。数据字典内容包括:

数据库中所有模式对象的信息,如表、视图、簇、及索引等。

分配多少空间,当前使用了多少空间等。

列的缺省值。

约束信息的完整性。

用户的名字。

用户及角色被授予的权限。

用户访问或使用的审计信息。

其它产生的数据库信息。

数据库数据字典是一组表和视图结构。它们存放在SYSTEM表空间中。

数据库数据字典不仅是每个数据库的中心。而且对每个用户也是非常重要的信息。用户可以用SQL语句访问数据库数据字典。宽差

关于数据的信息集合,是一种用户可以访问的记录数据库和应用慎顷皮程序元数据的目录,是对数据库内表信息的物理与逻辑的说明

‘贰’ 数据字典就是数据库设计中的数据文件,它们之间没有太大的区别。 请问你是否同意上述观点,请说明理由。

【答案】:这种观点并不正确,理由如下:
第一,数据字典是生命周期芹码法开发渗首野电算化会计信息系统中系统分析阶段的工具,它是对数据流程图中的每一数据流、基本加工、文件及数据项的说明和定义的总和,即定义文件和数据流由哪些更小的单位组成,并描述每一最小单位(数据项)的具体内容、取值规定等。数据字典是数据库数据文件设计的依据。
第二丛喊,数据库设计中的数据文件是生命周期法开发电算化会计信息系统中系统设计阶段的结果,它着重考虑计算机的特点,数据文件的设计中要遵循数据存储的存储集约化原则、存储共享性原则、存储规范化原则、存储完整一致性原则、存储安全性原则等。

‘叁’ 数据字典与数据库设计之间有什么关系

数据字典是。数据库设计中概念设计清败的组后一个步骤。概念设计的结果就是为了产生ER模隐喊型和数据字典。不答携颤过真正的数据库设计中,数据库设计理论是不用的,凭感觉做的。

‘肆’ 数据字典是数据库设计哪个阶段的每个阶段都有什么结果

数据字典是需求分析产物.
概念山早蔽设计的产物是E-R图,
逻辑设计的产物是关逗州系模式,
物理设计是设计物理存储方法及存储结构,
实施阶段就是具睁棚体代码实现.

‘伍’ 数据字典在数据库设计的哪个阶段

需求分析阶段,数据字典是一个预留空间,一个数据库,这是用来储存信息数据库本身。
数据字典可能包含的衡亏旅信息,例如:
数据库设计资料
数据内部储存空局的SQL程序
用户权限
用户统计
数据库的过程中的信息
数据库增长统计
数咐凳据库性能统计
数据字典则是系统中各类数据描述的集合,是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要成果。

‘陆’ 数据库数据字典怎么写

数据字典是什么
进行数据库设计的时候,对数据库元素进行的解释说明就是数据字典。举个例子吧,假设有下面这个设计出来的数据库表:

player(fname, lname, account, pwd, email)

对应的数据字典就是:

player:玩家信息表

fname:玩家名

lname:玩家姓

account:账户名

pwd:密码

email:联系电邮

这里只是一个针对某一表的数据字典,还有针对表与表之间关系的数据字典、表内字段属性的数据字典等等。越是大型的数据库设计,越是需要数据字典来辅助进行设计说明,帮助设计人员之间的沟通野竖与交流。
SQL数据库数据字典怎么生成的?
数据字典是关于数据的信息的 *** ,也就是对数据流图中包含的所有元素的定义的 *** 。

数据库数据字典是一组表和视图结构。它们存放在SYSTEM表空间中。

数据库数据字典不仅是每个数据库的中心。而且对每个用户也是非常重要的信息。用户可以用SQL语句访问数据库数据字典。

生成数据库参考代码如下:

SET ANSI_NULLS ON

GO

SET QUOTED_IDENTIFIER ON

GO

-- =============================================

-- Author:

-- Create date: <2014-09-19>

-- Description:

-- =============================================

CREATE PROCEDURE [dbo].[CreateDatabaseDictionarie]

AS

BEGIN

DECLARE @TableName nvarchar(35),@htmls varchar(8000)

DECLARE @字段名称 VARCHAR(200)

DECLARE @类型 VARCHAR(200)

DECLARE @长度 VARCHAR(200)

DECLARE @数值精度 VARCHAR(200)

DECLARE @小数位数 VARCHAR(200)

DECLARE @默认值 VARCHAR(200)

DECLARE @允许为空 VARCHAR(200)

DECLARE @外键 VARCHAR(200)

DECLARE @主键 VARCHAR(200)

DECLARE @描述 VARCHAR(200)

SET NOCOUNT ON;

DECLARE Tbls CURSOR

FOR

Select distinct Table_name

FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS

order by Table_name

OPEN Tbls

PRINT ''

PRINT ''

PRINT ' '

PRINT ' ......
数据字典的组成
数据字典的组成:1、数据项2、数据结构3、数据流4、数据存储5、处理过程数据字典数据字典是数据库的重要组成部分。它存放有数据库所用的有棚脊毕关信息,对用户来说是一组只读的表。数据字典内容包括:1、数据库中所有模式对象的信息,如表、视图、簇、及索引等。2、分配多少空间,当前使用了多少空间等。3、列的缺省值。4、约束信息的完整性。5、用户的名字。6、用户及角色被授予的权限。7、用户访问或使用的审计信息。8、其它产生的数据库信息。数据库数据字典是一组表和视图结构。它们存放在SYSTEM表空间中。数据库数据字典不仅是每个数据库的中心。而且对每个用户也是非常重要的信息。用户可以用SQL语句访问数据库数据字典。关于数据的信息 *** ,是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序元数据的目录,是对数据库内表信息的物理与逻辑的说明
数据字典与数据库设计之间有什么关系?
正文

1 引言

1.1编写目的

说明编写这份数据库设计说明链芹书的目的,指出预期的读者。

1.2背景

说明:

a.说明待开发的数据库的名称和使用此数据库的软件系统的名称;

b.列出该软件系统开发项目的任务提出者、用户以及将安装该软件和这个数据库的计算站(中心)。

1.3定义

列出本文件中用到的专门术语的定义、外文首字母组词的原词组。

1.4参考资料

列出有关的参考资料:

a.本项目的经核准的计划任务书或合同、上级机关批文;

b.属于本项目的其他已发表的文件;

c.本文件中各处引用到的文件资料,包括所要用到的软件开发标准。

列出这些文件的标题、文件编号、发表日期和出版单位,说明能够取得这些文件的来源。

2 外部设计

2.1标识符和状态

联系用途,详细说明用于唯一地标识该数据库的代码、名称或标识符,附加的描述性信息亦要给出。如果该数据库属于尚在实验中、尚在测试中或是暂时使用的,则要说明这一特点及其有效时间范围。

2.2使用它的程序

列出将要使用或访问此数据库的所有应用程序,对于这些应用程序的每一个,给出它的名称和版本号。

2.3约定

陈述一个程序员或一个系统分析员为了能使用此数据库而需要了解的建立标号、标识的约定,例如 用于标识数据库的不同版本的约定和用于标识库内各个文卷、、记录、数据项的命名约定等。

2.4专门指导

向准备从事此数据库的生成、从事此数据库的测试、维护人员提供专门的指导,例如将被送入数据 库的数据的格式和标准、送入数据库的操作规程和步骤,用于产生、修改、更新或使用这些数据文卷的操 作指导。 如果这些指导的内容篇幅很长,列出可参阅的文件资料的名称和章条。

2.5支持软件

简单介绍同此数据库直接有关的支持软件,如数据库管理系统、存储定位程序和用于装入、生成、修 改、更新数据库的程序等。说明这些软件的名称、版本号和主要功能特性,如所用数据模型的类型、允许 的数据容量等。列出这些支持软件的技术文件的标题、编号及来源。

3 结构设计

3.1概念结构设计

说明本数据库将反映的现实世界中的实体、属性和它们之间的关系等的原始数据形式,包括各数据项、记录、系、文卷的标识符、定义、类型、度量单位和值域,建立本数据库的每一幅用户视图。

3.2逻辑结构设计

说明把上述原始数据进行分解、合并后重新组织起来的数据库全局逻辑结构,包括所确定的关键字和属性、重新确定的记录结构和文卷结构、所建立的各个文卷之间的相互关系,形成本数据库的数据库管理员视图。

3.3物理结构设计

建立系统程序员视图,包括:

a.数据在内存中的安排,包括对索引区、缓冲区的设计;

b.所使用的外存设备及外存空间的组织,包括索引区、数据块的组织与划分;

c.访问数据的方式方法。

4 运用设计

4.1数据字典设计

对数据库设计中涉及到的各种项目,如数据项、记录、系、文卷、模式、子模式等一般要建立起数据字典,以说明它们的标识符、同义名及有关信息。在本节中要说明对此数据字典设计的基本考虑。

4.2安全保密设计

说明在数据库的设计中,将如何通过区分不同的访问者、不同的访问类型和不同的数据对象,进行分别对待而获得的数据库安全保密的设计考虑。...
mysql数据库数据字典表怎么写
你导出 rmation_schema 数据库里的所有表就OK了 新特性啊,以前只有ORACLE才有的
数据字典包括哪些内容
你好!

我用的是考研参考书,上面的答案是:

数据字典是数据库中描述信息和控制信息的 *** ,他是数据库设计和管理的有力工具。数据字典包含(1.数据项,2数据流,3.数据结构.4.数据存储.5.处理过程)五个部分。同时也是详细数据收集和数据分析的结果。
SQL怎么创建数据字典表,最好举个例子!
我的理解数据字典表就是普通的表,例如性别的数据字典表

而这个字典表即可以包含, xmdm(代码),xmmc(名称),xm *** (说明) 三列,可根据使用情况增加或减少列,里面的数据,即包含了 男,女,未知,三个选择 这男,女等就是字典

是可以列举完全的。
数据库中的字典是什么意思?
数据字典即为数据库说明。包含完整的表结构介绍。
数据字典是特殊的数据库数据库类型是按什么
数据库设计方法、规范与技巧

一、数据库设计过程

数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境,构造最优的数据库模式,建立数据库及其应用系统,有效存储数据,满足用户信息要求和处理要求。

数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求(现实世界的需求),在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式(信息世界模型),用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型,形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求,安全性的考虑,在基本表的基础上再建立必要的视图(VIEW)形成数据的外模式。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要,进行物理存储安排,设计索引,形成数据库内模式。

1. 需求分析阶段

需求收集和分析,结果得到数据字典描述的数据需求(和数据流图描述的处理需求)。

需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。

需求分析的方法:调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。

常用的调查方法有: 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。

分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法(Structured Analysis,简称SA方法)从最上层的系统组织机构入手,采用逐层分解的方式分析系统,并把每一层用数据流图和数据字典描述。

数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典(Data Dictionary,简称DD)来描述。

数据字典是各类数据描述的 *** ,它是关于数据库中数据的描述,即元数据,而不是数据本身。数据字典通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。

数据项描述={数据项名,数据项含义说明,别名,数据类型,长度,

取值范围,取值含义,与其他数据项的逻辑关系}

数据结构描述={数据结构名,含义说明,组成:{数据项或数据结构}}

数据流描述={数据流名,说明,数据流来源,数据流去向,

组成:{数据结构},平均流量,高峰期流量}

数据存储描述={数据存储名,说明,编号,流入的数据流,流出的数据流,

组成:{数据结构},数据量,存取方式}

处理过程描述={处理过程名,说明,输入:{数据流},输出:{数据流},

处理:{简要说明}}

2. 概念结构设计阶段

通过对用户需求进行综合、归纳与抽象,形成一个独立于具体DBMS的概念模型,可以用E-R图表示。

概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。

概念模型特点:

(1) 具有较强的语义表达能力,能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。

(2) 应该简单、清晰、易于用户理解,是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。

概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法,它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术,用于建立系统信息模型。

使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示:

2.1 第零步——初始化工程

这个阶段的任务是从目的描述和范围描述开始,确定建模目标,开发建模计划,组织建模......

‘柒’ 数据库设计的基本步骤是什么

(1)需求分析阶段:需求收集和分析,得到数据字典和数据流图。

(2)概念结构设计阶段:对用户需求综合、归纳与抽象,形成概念模型,用E-R图表示。

(3)逻辑结构设计阶段:将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型。

(4)数据库物理设计阶段:为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构。

(5)数据库实施阶段:建立数据库,编制与调试应用程序,组织数据入库,程序试运行。

(6)数据库运行和维护阶段:对数据库系统进行评价、调整与修改。

‘捌’ 数据字典产生于数据库设计步骤的

数据字典产生于数据库设计步骤的需求分析阶段。
数据库设计(DatabaseDesign)是指对于一个给定的应用环亏灶境,构造最优的数据库模式,建立庆空指数据库及其应用誉配系统,使之能够有效地存储数据,满足各种用户的应用需求(信息要求和处理要求)。

‘玖’ 试述数据库设计的基本步骤.

1、需求分析:需求收集和分析,得到数据字典和数据流图;

2、概念结构设计:对用户需求综合、归纳与抽象,形成概念模型,用ER图表示;

3、逻辑结构设计:将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型;

4、数据库物理设计:为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构;

5、数据库实施:建立数据库,编制与调试应用程序,组织数据入库,程序试运行;

6、数据库运行和维护:对数据库系统进行评价、调整与修改。

‘拾’ 数据库如何设计

数据库设计的基本步骤

按照规范设计的方法,考虑数据库及其应用系统开发全过程,将数据库设计分为以下6个阶段

1.需求分析

2.概念结构设计

3.逻辑结构设计

4.物理结构设计

5.数据库实施

6.数据库的运行和维护


数据库设计通常分为6个阶段1分析用户的需求,包括数据、功能和性能需求;2概念结构设计:主要采用E-R模型进行设计,包括画E-R图;3逻辑结构设计:通过将转换成表,实现从E-R模型到关系模型的转换;4:主要是为所设计的数据库选择合适的和存取路径;5数据库的实施:包括编程、测试和试运行;6数据库运行与维护:系统的运行与数据库的日常维护。),主要讨论其中的第3个阶段,即逻辑设计。



在数据库设计过程中,需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行,逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。

1.需求分析阶段(常用自顶向下)

进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求(包括数据与处理)。需求分析是整个设计过程的基础,也是最困难,最耗时的一步。需求分析是否做得充分和准确,决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。需求分析做的不好,会导致整个数据库设计返工重做。

需求分析的任务,是通过详细调查现实世界要处理的对象,充分了解原系统工作概况,明确用户的各种需求,然后在此基础上确定新的系统功能,新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变,不仅仅能够按当前应用需求来设计。

调查的重点是,数据与处理。达到信息要求,处理要求,安全性和完整性要求。

分析方法常用SA(Structured Analysis) 结构化分析方法,SA方法从最上层的系统组织结构入手,采用自顶向下,逐层分解的方式分析系统。

数据流图表达了数据和处理过程的关系,在SA方法中,处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。在处理功能逐步分解的同事,系统中的数据也逐级分解,形成若干层次的数据流图。系统中的数据则借助数据字典(data dictionary,DD)来描述。数据字典是系统中各类数据描述的集合,数据字典通常包括数据项,数据结构,数据流,数据存储,和处理过程5个阶段。

2.概念结构设计阶段(常用自底向上)

概念结构设计是整个数据库设计的关键,它通过对用户需求进行综合,归纳与抽象,形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。

设计概念结构通常有四类方法:

  • 自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架,再逐步细化。

  • 自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构,然后再将他们集成起来,得到全局概念结构。

  • 逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构,然后向外扩张,以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构,直至总体概念结构。

  • 混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。

  • 3.逻辑结构设计阶段(E-R图)

    逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型,并将进行优化。

    在这阶段,E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。

    各分E-R图之间的冲突主要有三类:属性冲突,命名冲突,和结构冲突。

    E-R图向关系模型的转换,要解决的问题是如何将实体性和实体间的联系转换为关系模式,如何确定这些关系模式的属性和码。

    4.物理设计阶段

    物理设计是为逻辑数据结构模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法)。

    首先要对运行的事务详细分析,获得选择物理数据库设计所需要的参数,其次,要充分了解所用的RDBMS的内部特征,特别是系统提供的存取方法和存储结构。

    常用的存取方法有三类:1.索引方法,目前主要是B+树索引方法。2.聚簇方法(Clustering)方法。3.是HASH方法。

    5.数据库实施阶段

    数据库实施阶段,设计人员运营DBMS提供的数据库语言(如sql)及其宿主语言,根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库,编制和调试应用程序,组织数据入库,并进行试运行。

    6.数据库运行和维护阶段

    数据库应用系统经过试运行后,即可投入正式运行,在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价,调整,修改。

    数据库设计5步骤
    Five Steps to design the Database

    1.确定entities及relationships

    a)明确宏观行为。数据库是用来做什么的?比如,管理雇员的信息。

    b)确定entities。对于一系列的行为,确定所管理信息所涉及到的主题范围。这将变成table。比如,雇用员工,指定具体部门,确定技能等级。

    c)确定relationships。分析行为,确定tables之间有何种关系。比如,部门与雇员之间存在一种关系。给这种关系命名。

    d)细化行为。从宏观行为开始,现在仔细检查这些行为,看有哪些行为能转为微观行为。比如,管理雇员的信息可细化为:

    · 增加新员工

    · 修改存在员工信息

    · 删除调走的员工

    e)确定业务规则。分析业务规则,确定你要采取哪种。比如,可能有这样一种规则,一个部门有且只能有一个部门领导。这些规则将被设计到数据库的结构中。

    ====================================================================
    范例:
    ACME是一个小公司,在5个地方都设有办事处。当前,有75名员工。公司准备快速扩大规模,划分了9个部门,每个部门都有其领导。
    为有助于寻求新的员工,人事部门规划了68种技能,为将来人事管理作好准备。员工被招进时,每一种技能的专业等级都被确定。


    定义宏观行为
    一些ACME公司的宏观行为包括:
    ● 招聘员工
    ● 解雇员工
    ● 管理员工个人信息
    ● 管理公司所需的技能信息
    ● 管理哪位员工有哪些技能
    ● 管理部门信息
    ● 管理办事处信息
    确定entities及relationships
    我们可以确定要存放信息的主题领域(表)及其关系,并创建一个基于宏观行为及描述的图表。
    我们用方框来代表table,用菱形代表relationship。我们可以确定哪些relationship是一对多,一对一,及多对多。
    这是一个E-R草图,以后会细化。


    细化宏观行为
    以下微观行为基于上面宏观行为而形成:
    ● 增加或删除一个员工
    ● 增加或删除一个办事处
    ● 列出一个部门中的所有员工
    ● 增加一项技能
    ● 增加一个员工的一项技能
    ● 确定一个员工的技能
    ● 确定一个员工每项技能的等级
    ● 确定所有拥有相同等级的某项技能的员工
    ● 修改员工的技能等级

    这些微观行为可用来确定需要哪些table或relationship。

    确定业务规则
    业务规则常用于确定一对多,一对一,及多对多关系。
    相关的业务规则可能有:
    ● 现在有5个办事处;最多允许扩展到10个。
    ● 员工可以改变部门或办事处
    ● 每个部门有一个部门领导
    ● 每个办事处至多有3个电话号码
    ● 每个电话号码有一个或多个扩展
    ● 员工被招进时,每一种技能的专业等级都被确定。
    ● 每位员工拥有3到20个技能
    ● 某位员工可能被安排在一个办事处,也可能不安排办事处。

    2.确定所需数据

    要确定所需数据:

    a)确定支持数据

    b)列出所要跟踪的所有数据。描述table(主题)的数据回答这些问题:谁,什么,哪里,何时,以及为什么

    c)为每个table建立数据

    d)列出每个table目前看起来合适的可用数据

    e)为每个relationship设置数据

    f)如果有,为每个relationship列出适用的数据

    确定支持数据

    你所确定的支持数据将会成为table中的字段名。比如,下列数据将适用于表Employee,表Skill,表Expert In。

    Employee

  • Skill

  • Expert In

  • ID

  • ID

  • Level

  • Last Name

  • Name

  • Date acquired

  • First Name

  • Description

  • Department

  • Office

  • Address


  • 如果将这些数据画成图表,就像:


  • 需要注意:

  • ● 在确定支持数据时,请一定要参考你之前所确定的宏观行为,以清楚如何利用这些数据。

  • ● 比如,如果你知道你需要所有员工的按姓氏排序的列表,确保你将支持数据分解为名字与姓氏,这比简单地提供一个名字会更好。

  • ● 你所选择的名称最好保持一致性。这将更易于维护数据库,也更易于阅读所输出的报表。

  • ● 比如,如果你在某些地方用了一个缩写名称Emp_status,你就不应该在另外一个地方使用全名(Empolyee_ID)。相反,这些名称应当是Emp_status及Emp_id。

  • ● 数据是否与正确的table相对应无关紧要,你可以根据自己的喜好来定。在下节中,你会通过测试对此作出判断。
  • 3.标准化数据

    标准化是你用以消除数据冗余及确保数据与正确的table或relationship相关联的一系列测试。共有5个测试。本节中,我们将讨论经常使用的3个。
    关于标准化测试的更多信息,请参考有关数据库设计的书籍。

    标准化格式
    标准化格式是标准化数据的常用测试方式。你的数据通过第一遍测试后,就被认为是达到第一标准化格式;通过第二遍测试,达到第二标准化格式;通过第三遍测试,达到第三标准化格式。

    如何标准格式:
    1. 列出数据
    2. 为每个表确定至少一个键。每个表必须有一个主键。
    3. 确定relationships的键。relationships的键是连接两个表的键。
    4. 检查支持数据列表中的计算数据。计算数据通常不保存在数据库中。
    5. 将数据放在第一遍的标准化格式中:
    6. 从tables及relationships除去重复的数据。
    7. 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
    8. 将数据放在第二遍的标准化格式中:
    9. 用多于一个以上的键确定tables及relationships。
    10. 除去只依赖于键一部分的数据。
    11. 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
    12. 将数据放在第三遍的标准化格式中:
    13. 除去那些依赖于tables或relationships中其他数据,并且不是键的数据。
    14. 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。

    数据与键
    在你开始标准化(测试数据)前,简单地列出数据,并为每张表确定一个唯一的主键。这个键可以由一个字段或几个字段(连锁键)组成。

    主键是一张表中唯一区分各行的一组字段。Employee表的主键是Employee ID字段。Works In relationship中的主键包括Office Code及Employee ID字段。给数据库中每一relationship给出一个键,从其所连接的每一个table中抽取其键产生。

    RelationShip

  • Key

  • Office

  • *Office code

  • Office address

  • Phone number

  • Works in

  • *Office code

  • *Employee ID

  • Department

  • *Department ID

  • Department name

  • Heads

  • *Department ID

  • *Employee ID

  • Assoc with

  • *Department ID

  • *EmployeeID

  • Skill

  • *Skill ID

  • Skill name

  • Skill description

  • Expert In

  • *Skill ID

  • *Employee ID

  • Skill level

  • Date acquired

  • Employee

  • *Employee ID

  • Last Name

  • First Name

  • Social security number

  • Employee street

  • Employee city

  • Employee state

  • Employee phone

  • Date of birth


  • 将数据放在第一遍的标准化格式中
    ● 除去重复的组
    ● 要测试第一遍标准化格式,除去重复的组,并将它们放进他们各自的一张表中。
    ● 在下面的例子中,Phone Number可以重复。(一个工作人员可以有多于一个的电话号码。)将重复的组除去,创建一个名为Telephone的新表。在Telephone与Office创建一个名为Associated With的relationship。

    将数据放在第二遍的标准化格式中
    ● 除去那些不依赖于整个键的数据。
    ● 只看那些有一个以上键的tables及relationships。要测试第二遍标准化格式,除去那些不依赖于整个键的任何数据(组成键的所有字段)。
    ● 在此例中,原Employee表有一个由两个字段组成的键。一些数据不依赖于整个键;例如,department name只依赖于其中一个键(Department ID)。因此,Department ID,其他Employee数据并不依赖于它,应移至一个名为Department的新表中,并为Employee及Department建立一个名为Assigned To的relationship。


    将数据放在第三遍的标准化格式中
    ● 除去那些不直接依赖于键的数据。
    ● 要测试第三遍标准化格式,除去那些不是直接依赖于键,而是依赖于其他数据的数据。
    ● 在此例中,原Employee表有依赖于其键(Employee ID)的数据。然而,office location及office phone依赖于其他字段,即Office Code。它们不直接依赖于Employee ID键。将这组数据,包括Office Code,移至一个名为Office的新表中,并为Employee及Office建立一个名为Works In的relationship。

    4.考量关系

    当你完成标准化进程后,你的设计已经差不多完成了。你所需要做的,就是考量关系。

    考量带有数据的关系
    你的一些relationship可能集含有数据。这经常发生在多对多的关系中。

    遇到这种情况,将relationship转化为一个table。relationship的键依旧成为table中的键。

    考量没有数据的关系
    要实现没有数据的关系,你需要定义外部键。外部键是含有另外一个表中主键的一个或多个字段。外部键使你能同时连接多表数据。

    有一些基本原则能帮助你决定将这些键放在哪里:

    一对多在一对多关系中,“一”中的主键放在“多”中。此例中,外部键放在Employee表中。

    一对一在一对一关系中,外部键可以放进任一表中。如果必须要放在某一边,而不能放在另一边,应该放在必须的一边。此例中,外部键(Head ID)在Department表中,因为这是必需的。

    多对多在多对多关系中,用两个外部键来创建一个新表。已存的旧表通过这个新表来发生联系。

    5.检验设计

    在你完成设计之前,你需要确保它满足你的需要。检查你在一开始时所定义的行为,确认你可以获取行为所需要的所有数据:
    ● 你能找到一个路径来等到你所需要的所有信息吗?
    ● 设计是否满足了你的需要?
    ● 所有需要的数据都可用吗?
    如果你对以上的问题都回答是,你已经差不多完成设计了。

    最终设计
    最终设计看起来就像这样:

    设计数据库的表属性
    数据库设计需要确定有什么表,每张表有什么字段。此节讨论如何指定各字段的属性。

    对于每一字段,你必须决定字段名,数据类型及大小,是否允许NULL值,以及你是否希望数据库限制字段中所允许的值。

    选择字段名
    字段名可以是字母、数字或符号的任意组合。然而,如果字段名包括了字母、数字或下划线、或并不以字母打头,或者它是个关键字(详见关键字表),那么当使用字段名称时,必须用双引号括起来。

    为字段选择数据类型
    SQL Anywhere支持的数据类型包括:
    整数(int, integer, smallint)
    小数(decimal, numeric)
    浮点数(float, double)
    字符型(char, varchar, long varchar)
    二进制数据类型(binary, long binary)
    日期/时间类型(date, time, timestamp)
    用户自定义类型

    关于数据类型的内容,请参见“SQL Anywhere数据类型”一节。字段的数据类型影响字段的最大尺寸。例如,如果你指定SMALLINT,此字段可以容纳32,767的整数。INTEGER可以容纳2,147,483,647的整数。对CHAR来讲,字段的最大值必须指定。

    长二进制的数据类型可用来在数据库中保存例如图像(如位图)或者文字编辑文档。这些类型的信息通常被称为二进制大型对象,或者BLOBS。

    关于每一数据类型的完整描述,见“SQL Anywhere数据类型”。

热点内容
3d文件加密 发布:2025-05-15 15:05:17 浏览:361
jquery拖拽上传图片 发布:2025-05-15 14:53:36 浏览:129
我的世界电脑服务器需要正版吗 发布:2025-05-15 14:38:53 浏览:694
大华录像机哪里有安卓设备 发布:2025-05-15 14:25:06 浏览:808
录制脚本方案 发布:2025-05-15 14:25:04 浏览:165
奇石脚本业 发布:2025-05-15 14:23:44 浏览:680
android中的socket 发布:2025-05-15 14:22:15 浏览:409
apph5源码 发布:2025-05-15 14:19:51 浏览:666
2d游戏按键精灵脚本教程 发布:2025-05-15 14:10:15 浏览:279
服务器上的邮件如何销毁 发布:2025-05-15 14:02:49 浏览:138