数据库设计问题

一句重要的话,设计整套数据库的人必定是这个领域的半个专家,数据库设计的好坏,一般的好设计需要花费的是20%左右,而维护方面好一点的话是要10%,维护方面差点的都要20%
数据库开发完后,一般的公司都会有一年的免费维护,后续一年之后,就需要交维护费,否则就需要自己找人去维护

数据库设计
数据库设计是指对于一个给定的应用环境,构造(设计)优化的数据库逻辑模式和物理结构,并据此建立数据库及其应用系统,使之能够有效地存储和管理数据,满足各种用户的应用需求,包括信息管理要求和数据操作要求.
目标: 为用户和各种应用系统提供一个信息基础设施和高效率的运行环境.

7.1.1 数据库设计的特点
7.1.2 数据库设计方法
7.1.3 数据库设计的基本步骤
7.1.4 数据库设计过程中的各级模式

7.1.1 数据库设计的特点
v 数据库建设的基本规律
三分技术,七分管理,十二分基础数据
管理
数据库建设项目管理
企业(即应用部门) 的业务管理
基础数据
收集,入库
更新新的数据
v 结构(数据)设计和行为(处理)设计相结合
将数据库结构设计和数据处理设计密切结合

数据库设计的特点

7.1.2 数据库设计方法
v 手工与经验相结合方法
设计质量与设计人员的经验和水平有直接关系
数据库运行一段时间后常常不同程度地发现各种问题,增加了维护代价

v 规范设计法
基本思想: 过程迭代和逐步求精

数据库设计方法
v 新奥尔良(New Orleans)方法
将数据库设计分为若干阶段和步骤
将数据库设计分为四个阶段：需求分析（分析用户要求）、概念设计（信息分析和定义）、逻辑设计（设计实现）和物理设计（物理数据库设计）。
v 基于E-R模型的数据库设计方法
概念设计阶段广发采用
关系数据模型建立的基础是首先建立E-R模型，通过E-R模型才能转换为关系数据模型。如何建立E-R模型以及如何将E-R模型转换为关系数据模型，是管理信息系统开发中数据库设计的关键
v 3NF(第三范式)的设计方法
逻辑阶段可采用的有效方法
第一范式是最基本的规范形式，即关系中每个属性都是不可再分的简单项。其实所谓第一范式就是指数据库表中的任何字段都是单一属性不可再分，也就是说对于满足第一范式的表的字段都是对一种的描述属性，该属性都是单一的不可再分的，如人的年龄、姓名等。
第二范式是指如果一个关系模式满足第一范式且每个主属性都完全函数依赖于它的主关系键则称这个关系满足第二范式。第二范式也就是指除了主键外确保表中的每个属性列都必须依赖于主键。如学生信息表（学号，姓名，性别，年龄，班级，课程）其中学号为主键而课程不依赖于学号所以学生信息表中应把课程删掉
第三范式是指在满足第二范式的前提下每个非主属性都不传递函数依赖于主键关系则成这个关系满足第三范式。所谓传递函数依赖，指的是如果存在"A → B → C"的决定关系，则C传递函数依赖于A。因此，满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系:　关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y。例如学生表（学号，姓名，年龄，所在学院，学院地点，学院电话）很明显此表满足第一范式，由于存在学号可以决定姓名、年龄、所在学院、学院地点、学院电话所以也满足第二范式，而由于所在学院就可确定学院地点、学院电话因此该表存在依赖关系故不满足第三范式。
v ODL (Object Definition Language)方法
面向对象的数据库设计方法
在面向对象中，是没有数据流这一说法的。业务的完成是由对象及消息来完成的，只有“对象流”，没有数据流。

7.1.3 数据库设计的基本步骤
v 数据库设计分6个阶段
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
v 需求分析和概念设计独立于任何数据库管理系统
v 逻辑设计和物理设计与选用的DBMS密切相关

一.数据库设计的准备工作: 选定参加设计的人
1.系统分析人员,数据库设计人员
[自始至终参与数据库设计]
2.用户和数据库管理员
[主要参加需求分析和数据库的运行为何]
3.应用开发人员 (程序员和操作员)
[在系统实施阶段参与进来,负责编制程序和准备软硬件环境]

二.数据库设计的过程(六个阶段)
1.需求分析阶段
准确了解与分析用户需求(包括数据与处理)
最困难,最耗费时间的一步
2.概念结构设计阶段
整个数据库设计的关键
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
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
对其进行优化
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(包括存储结构和存取方法)
5.数据库实施阶段
运用DBMS提供的数据库语言(如SQL)及宿主语言,根据逻辑设计和物理设计的结果
建立数据库
编制与调试应用程序
组织数据入库
进行试运行
6.数据库运行和为何阶段
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,调整与修改

设计一个完善的数据库应用系统往往是上述六个阶段的不断反复


v 把数据库设计和对数据库中数据处理的设计紧密结合起来
v 将这两个方面的需求分析,抽象,设计,实现在各个阶段同时进行,相互参照,相互补充,以完善两方面的设计

7.1.4 数据库设计过程中的各级模式
数据库设计不同阶段形成的数据库各级模式

7.2 需求分析
7.2.1 需求分析的任务
7.2.2 需求分析的方法
7.2.3 数据字典

7.2.1 需求分析的任务
v 需求分析的任务
v 需求分析的重点
v 需求分析的难点

需求分析的任务
v 详细调查现实世界要处理的对象(组织,部门,企业等)
v 充分了解原系统(手工系统或计算机系统)
v 明确用户的各种需求
v 确定新系统的功能
v 充分考虑今后可能的扩充和改变

需求分析的重点
v 调查的重点是 “数据” 和 “处理”,获得用户对数据库要求
信息要求
处理要求
安全性与完整性要求
v 确定用户最终需求
用户缺少计算机知识
设计人员缺少用户的专业知识
v 解决方法
设计人员必须不断深入地与用户进行交流

7.2.2 需求分析的方法
v 调查需求
v 达成共识
v 分析表达需求

调查用户需求的具体步骤
(1) 调查组织机构情况
(2) 调查各部门的业务活动情况.
(3) 在熟悉业务活动的基础上,协助用户明确对新系统的各种要求.
(4) 确定新系统的边界

常用调查方法
(1) 跟班作业
(2) 开调查会
(3) 请专人介绍
(4) 询问
(5) 设计调查表请用户填写
(6) 查阅记录

进一步分析和表达用户需求
v 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
自顶向下,逐层分解分析系统

2.分解处理功能和数据
(1)分解处理功能
将处理功能的具体内容分解为若干子功能
(2)分解数据
处理功能逐步分解同时,逐级分解所用数据,形成若干层次的数据流图
(3)表达方法
处理逻辑:用判定标或判定树来描述
数据:用数据字典来描述
3.将分析结果再次提交给用户,征得用户的认可

需求分析过程

7.2.3 数据字典
v 数据字典的用途
进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要结果
v 数据字典的内容
数据项
数据结构
数据流
数据存储
处理过程
1.数据项
v 数据项是不可再分的数据单位
v 对数据项的描述
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,数据项之间的联系 }

2.数据结构
v 数据结构反映了数据之间的组合关系.
v 一个数据结构可以由若干个数据项组成,也可以由若干个数据结构组成,或由若干个数据项和数据结构混合组成.
v 对数据结构的描述
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} }

3.数据流
v 数据流是数据结构在系统内传输的路径.
v 对数据流的描述

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 }

4.数据存储
v 数据存储是数据结构停留或保存的地方,也是数据流的来源和去向之一.
v 对数据存储的描述
数据存储描述= {数据存储名,说明,编号,
输入的数据流,输出的数据流,
组成: {数据结构}, 数据量,存取频度,
存取方式}

5.处理过程
v 具体处理逻辑一般用判定表或判定树来描述
v 处理过程说明性信息的描述
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} }

数据字典举例
例:学生学籍管理子系统的数据字典.
数据项,以"学号"为例:
数据项: 学号
含义说明:唯一标识每个学生
别名: 学生编号
类型: 字符型
长度: 8
取值范围:00000000至99999999
取值含义: 前两位标别该学生所在年级,
后六位按顺序编号
与其他数据项的逻辑关系:

处理过程(续)

数据结构,以"学生"为例

“学生” 是该系统中的一个核心数据结构:
数据结构: 学生
含义说明: 是学籍管理子系统的主体数据结构, 定义了一个学生的有关信息
组成: 学号,姓名,性别,年龄,所在系,年级

处理过程(续)
数据流, "体验结果"可如下描述:
数据流: 体验结果
说明: 学生参加体格检查的最终结果
数据流来源:体验
数据流去向:批准
组成: …
平均流量: …
高峰期流量: …

处理过程(续)
数据存储,"学生登记表"可如下描述:
数据存储: 学生登记表
说明: 记录学生的基本情况
流入数据流: …
组成: …
数据量: 每年3000张
存取方式; 随机存取

处理过程(续)
处理过程 "分配宿舍’可如下描述:
处理过程:分配宿舍
说明: 为所有新生分配学生宿舍
输入: 学生,宿舍
输出: 宿舍安排
处理: 在新生报到后,为所有新生分配学生宿舍.
要求同一间宿舍只能安排同一性别的学生,
同一个学生只能安排在一个宿舍中.
每个学生的居住面积不小于3平方米.
安排新生宿舍其处理时间应不超过15分钟.

数据字典
v 数据字典是关于数据库中数据的描述,是元数据,而不是数据本身
v 数据字典在需求分析阶段建立,在数据库设计过程中不断修改,充实,完善

需求分析小结
v 设计人员应充分考虑到可能的扩充和改变,使设计易于更改,系统易于扩充
v 必须强调用户的参与

7.3 概念结构设计
7.3.1 概念结构
7.3.2 概念结构设计的方法与步骤
7.3.3 数据抽象与局部视图设计
7.3.4 视图的集成

7.3.1 概念结构
v 什么是概念结构设计
将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计
概念结构是各种数据模型的共同基础,它比数据模型更独立于机器,更抽象,从而更加稳定
概念结构设计是整个数据库设计的关键

v 概念结构设计的特点
(1) 能真实,充分地反映现实世界
(2) 易于理解
(3) 易于更改
(4) 易于向关系,网状,层次等各种数据模型转换
v 描述概念模型的工具
E-R模型
7.3.2 概念结构设计的方法与步骤
v 设计概念结构的四类方法
自顶向下
首先定义全局概念结构的框架,然后逐步细化

自底向上
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,然后向外扩充,以衮雪秋的方式逐步生成其他概念结构,直至总体概念结构

混合策略
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构的框架,以它为骨架集成由自底向上策略中涉及的各局部概念结构.

v 常用策略
自顶向下地进行需求分析
自底向上地涉及概念结构

v 自底向上设计概念结构的步骤

7.3.3 数据抽象与局部视图设计
v 数据抽象
v 局部视图设计

数据抽象
v 抽象是对实际的人,物,事和概念中抽取所关心的共同特性,忽略非本质的细节,并把这些特性用各种概念精确地加以描述
概念结构是对现实世界的一种抽象
v 三种常用抽象
1.分类
定义某一类概念作为现实世界中一组对象的类型
抽象了对象值和型之间的"is member of"的语义

2.聚集
定义某一类型的组成成分
抽象了对象内部类型和成分之间"is part of"的语义

复杂的聚集,某一类型的成分仍是一个聚集

3.概括
定义类型之间的一种子集联系
抽象了类型之间的"is subset of "的语义
继承性

局部视图设计
设计分E-R图的步骤:
1.选择局部应用
2.逐一设计分E-R图

1.选择局部应用
v 在多层的数据流图中选择一个适当层次的数据流图,作为设计分E-R图的出发点
v 通常以中层数据流图作为设计分E-R图的依据

2.逐一设计分E-R图
v 任务
将各局部应用涉及的数据分别从数据字典中抽取处理
参照数据流图,标定各局部应用中的实体,实体的属性,标识实体的码
确定实体之间的联系及其类型(1:1,1:n,m:n)
v 两条准则:
(1)属性不能再具有需要描述的性质.即属性必须是不可分的数据项,不能再由另一些属性组成
(2)属性不能与其他实体具有联系.联系只发生在实体之间

逐一设计分E-R图(续)



实例:销售管理子系统分E-R图的设计
v 销售管理子系统的主要功能:
处理顾客和销售员送来的订单
工厂是根据订货安排生产的
交出货物同时开出发票
收到顾客付款后,根据发票存根和信贷情况进行应收款处理






v 参照第二层数据流图和数据字典,遵循两个准则,进行如下调整:
(1)订单与订单细节是1:n的联系
(2)原订单和产品的联系实际上是订单细节和产品的联系.
(3)图7.21中"发票主清单"是一个数据存储,不必作为实体加入分E-R图
(4)工厂对大家订货给予优惠


7.3.4 视图的集成
v 各个局部视图即分E-R图建立好后,还需要对它们进行合并,集成为一个整体的数据概念结构即总E-R图.


v 集成局部E-R图的步骤
1.合并
2.修改与重构

合并分E-R图,生成初步E-R图
v 各分E-R图存在冲突
各个分E-R图之间必定会存在许多不一致的地方
v 合并分E-R图的主要工作与关键
合理消除各分E-R图的冲突
v 冲突的种类
属性冲突
命名冲突
结构冲突

1.属性冲突
v 两类属性冲突
属性域冲突
属性值的类型
取值范围
取值集合不同
属性取值单位冲突
2.命名冲突
v 两类命名冲突
同名异义:不同意义的对象在不同的局部应用中具有相同的名字
异名同义(一义多名):同一意义的对象在不同的局部应用中具有不同的名字
3.结构冲突
v 三类结构冲突
同一对象在不同应用中具有不同的抽象
同一实体在不同分E-R图中所包含的属性个数和属性排列次序不完全相同
实体之间的联系在不同局部视图中呈现不同的类型

消除不必要的冗余,设计基本E-R图

v 冗余
v 消除冗余的方法
1.冗余
v 冗余的数据是指可由基本数据导出的数据
冗余的联系是指可由其他联系导出的联系

v 冗余数据的冗余联系容易破坏数据库的完整性,给数据库维护增加困难

v 消除不必要的冗余后的初步E-R图称为基本E-R图

v 分析方法
以数据字典和数据流图为依据
根据数据字典中关于数据项之间的逻辑关系

效率VS冗余信息
需要根据用户的整体需求来确定
若人为地保留了一些冗余数据,则应把数据字典中数据关联的说明作为完整性约束条件

一旦Q5修改后就应当出发完整性检查,对Q4进行修改

v 规范化理论
函数依赖的概念提供了消除冗余联系的形式化工具

方法
1.确定分E-R图实体之间的数据依赖,并用实体码之间的函数依赖表示.

上图中,
部门和职工之间一对多的来联系可表示为:
职工号->部门号
职工和产品之间多对多的联系可表示为:
(职工号,产品号) -> 工作天数







集成过程,解决了以下问题:
v 异名同义,项目和产品含义相同
v 库存关联中职工与仓库的工作关系已包含在劳动人事管理的部门与职工之间的联系之中,所以可以取消
v 职工之间领导与被领导关系可由部门与职工(经理)之间的领导关系,部门与职工之间的从属关系两者导出,所以也可以取消

验证整体概念结构
v 视图集成后形成一个整体的数据库概念结构,对该整体概念结构还必须进行进一步验证,确保它能够满足下列条件:
整体概念结构内部必须具有一致性,不存在相互矛盾的表达
整体概念结构能准确地反映原来的每个视图结构,包括属性,实体及实体间的联系
整体概念结构能满足需要分析阶段所确定的所有要求

v 整体概念结构最终还应该提交给用户,征求用户和有关人员的意见,进行评审,修改和优化,然后把它确定下来,作为数据库的概念结构,作为进一步设计数据库的依据.

概念结构设计小结
v 概念结构设计的步骤
抽象数据并设计局部视图
集成局部视图,得到全局概念结构
验证整体概念结构
v 数据抽象
分类
聚集
概括
v 设计局部视图
1. 选择局部应用
2. 逐一设计分E-R图
标定局部应用中的实体,属性,码,实体间的联系
用E-R图描述出来
v 集成局部视图
1.合并E-R图,生成初步E-R图
消除冲突
属性冲突
命名冲突
结构冲突
2.修改与重构
消除不必要的冗余,设计生成基本E-R图
分析方法
规范化理论

7.4 逻辑结构设计
v 逻辑结构设计的任务
把概念结构设计阶段设计号的基本E-R图转换为与选用DBMS产品所支持的数据模型相符合的逻辑结构
v 逻辑结构设计的步骤
将概念结构转化为一般的关系,网状,层次模型
将转换来的关系,网状,层次模型向特定DBMS支持下的数据模型转换
对数据模型进行优化

7.4.1 E-R图向关系模型的转换
7.4.2 数据模型的优化
7.4.3 设计用户子模式

7.4.1 E-R图向关系模型的转换
v 转换内容
v 转换原则
v E-R图向关系模型的转换要解决的问题
如何将实体型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
v 转换内容
将E-R图转换为关系模型:将实体,实体的属性和实体之间的联系转换为关系模式.

注意:
v 从理论上讲,1:1联系可以与任意一端对应的关系模式合并
v 但在一些情况下,与不同的关系模式合并效率会大不一样.因此究竟应该与哪端的关系模式合并需要依应用的具体情况而定.
v 由于连接操作是最费时的操作,所以一般应以尽量减少连接操作为目标.
例如,如果经常要查询某个班级的班主任姓名,则将管理联系与教师关系合并更好些.



7.4.2 数据模型的优化
v 得到初步数据模型后,还应该适当地修改,调整数据模型的结构,以进一步提高数据库应用系统的性能,这就是数据模型的优化
v 关系数据模型的优化通常以规范化理论为指导
v 优化数据模型的方法

1. 确定数据依赖
   按需求分析阶段所得到的语义,分别写出每个关系模式内部各属性之间的数据依赖以及不同关系模式属性之间数据依赖
2. 消除冗余的联系
   对于各个关系模式之间的数据依赖进行极小化处理,消除冗余的联系.
3. 确定所属范式
   按照数据依赖的理论对关系模式逐一进行分析
   考查是否存在部分函数依赖,传递的函数依赖,多值依赖等
   确定各关系模式分别属于第几范式
4. 按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处理的需求,分析对于这样的应用环境这些模式是否合适.
   确定是否要对它们进行合并或分解.

注意;并不是规范化程度越高的关系就越优,一般说来,第三范式就足够了


5. 按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处理的要求,对关系模式进行必要的分解,以提高数据操作的效率和存储空间的利用率
常用分解方法
水平分解
垂直分解

水平分解
什么是水平分解
-把(基本)关系的元组分为若干子集合,定义每个子集合为一个子关系,以提高系统的效率
水平分解的适用范围
-满足"80/20原则"的应用
-并发事务经常存取不相交的数据

垂直分解
什么是垂直分解
-把关系模式R的属性分解为若干子集合,形成若干子关系模式
垂直分解的适用范围
-取决于分解后R上的所有事务的总效率是否得到了提高

7.4.3 设计用户子模式
v 定义用户外模式时应该注重的问题
包括三个方面:
(1)适用更符合用户习惯的别名
(2)针对不同级别的用户定义不同的View,以满足系统对安全性的要求.
(3)简化用户对系统的使用

逻辑结构设计小结
v 任务
将概念结构转化为具体的数据模型
v 逻辑结构设计的步骤
将概念结构转化为一般的关系,网状,层次模型
将转化来的关系,网状,层次模型向特定DBMS支持下的数据模型转换
对数据模型进行优化
设计用户子模式
v E-R图向关系模型的转换内容
v E-R图向关系模型的转换原则
v 优化数据模型的方法
1.确定数据依赖
2.对于各个关系模式之间的数据依赖进行极小化处理,消除冗余的联系.
3.确定各关系模式分别属于第几范式.
4.分析对于应用环境这些模式是否合适,确定是否要对它们进行合并或分解.
5.对关系模式进行必要的分解或合并
v 设计用户子模式
1.使用更符合用户习惯的别名
2.针对不同级别的用户定义不同的外模式,以满足系统对安全性的要求.
3.简化用户对系统的使用
7.5 数据库的物理设计
v 数据库的物理设计
数据库在物理设备上的存储结构与存取方法称为数据库的物理结构,它依赖于选定的数据库管理系统
为一个给定的逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构的过程,就是数据库的物理设计

v 数据库物理设计的步骤
确定数据库的物理结构,在关系数据库中主要指存取放法合存储结构
对物理结构进行评价,评价的重点是时间合空间效率

如果评价结果满足原设计要求,则可进入到物理实施阶段,否则,就需要重新设计或修改物理结构,有时甚至要返回逻辑设计阶段修改数据模型

7.5 数据库的物理设计
7.5.1 数据库物理设计的内容和方法
7.5.2 关系模式存取方法选择
7.5.3 确定数据库的存储结构
7.5.4 评价物理结构

7.5.1 数据库物理设计的内容和方法
v 设计物理数据库结构的准备工作
对要运行的事务进行详细分析,获得选择物理数据库设计所需参数
充分了解所用RDBMS的内部特征,特别是系统提供的存取方法和存储结构

v 选择物理数据库设计所需参数
数据库查询事务
查询的关系
查询条件所涉及的属性
连接条件所涉及的属性
查询的投影属性
数据更新事务
被更新的关系
每个关系上的更新操作条件所涉及的属性
需改操作要改变的属性值
每个事务在各关系上运行的频率和性能要求
v 关系数据库物理设计的内容
为关系模式选择存取方法(建立存取路径)
设计关系,索引等数据库文件的物理存储结构

7.5.2 关系模式存取方法选择
v 数据库系统是多用户共享的系统,对同一个关系建立多条存取路径才能满足多用户的多值应用要求
v 物理设计的任务之一就是要确定选择哪些存取方法,即建立哪些存取路径
v DBMS常用存取方法
索引方法
目前主要是B+树索引方法
经典存取方法,使用最普遍
聚簇方法
HASH方法

一.索引存取方法的选择
v 根据应用要求确定
对哪些属性列建立索引
对哪些属性列建立组合索引
对哪些索引要设计为唯一索引
v 选择索引存取方法的一般规则
如果一个(或一组)属性经常在查询条件中出现,则考虑在这个(或这组)属性上建立索引(或组合索引)
如果一个属性经常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,则考虑在这个属性上建立索引
如果一个(或一组)属性经常在连接操作的连接条件中出现,则考虑在这个(或这组)属性上建立索引
v 关系上定义的索引数过多会带来较多的额外开销
维护索引的开销
查找索引的开销

二.聚簇存取方法的选择
v 聚簇
为了提高某个属性(或属性组)的查询速度,把这个或这些属性(称为聚簇码)上具有相同值的元组集中存放在连续的物理块称为聚簇

v 聚簇的用途
1.大大提高按聚簇码进行查询的效率
例:假设学生关系按所在系建有索引,现在要查询信息系的所有学生名单.
信息系的500名学生分布在500个不同的物理块上时,至少要执行500次I/O操作
如果将同一系的学生元组集中存放,则每读一个物理块可得到多个满足查询条件的元组,从而显著地减少了访问磁盘的次数

2.节省存储空间
	聚簇以后,聚簇码相同的元组集中在一起了,因而聚簇码值不必在每个元组中重复存储,只要在一组中存一次就行了

v 聚簇的局限性
1.聚簇只能提高某些特定应用的性能
2.建立与维护聚簇的开销相当大
对已有关系建立聚簇,将导致关系中元组移动其物理存储位置,并将此关系上原有的索引无效,必须重建
当一个元组的聚簇码改变时,该元组的存储位置也要作相应移动

v 聚簇的适用范围
1.既适用于单个关系独立聚簇,也适用于多个关系组合聚簇
例:假设用户经常要按系别查询学生成绩单,这一查询涉及学生关系和选修关系的连接操作,即需要按学号连接这两个关系,为提高连接操作的效率,可以把具有相同学号值的学生元组和选修元组在物理上聚簇在一起.这就相当于把多个关系按"预连接"的形式存放,从而大大提高连接操作的效率.
2.当通过聚簇码进行访问或连接是该关系的主要应用,与聚簇码无关的其他访问很少或者是次要的时,可以使用 聚簇.
尤其当SQL语句中包含有与聚簇码有关的ORDER BY,GROUP BY,UNION,DISTINCT等子句或短语时,使用聚簇特别有利,可以省去对结果集的排序操作
v 设计候选聚簇
对经常在一起进行连接操作的关系可以建立聚簇
如果一个关系的一组属性经常出现在相等比较条件中,则该单个关系可建立聚簇
如果一个关系的一个(或一组)属性上的值重复率很高,则此单个关系可建立聚簇.即对应每个聚簇码值的平均元组数不太少.太少了,聚簇的效果不明显
v 优化聚簇设计
从聚簇中删除经常进行全表扫描的关系;
从聚簇中删除更新操作远多于连接操作的关系;
不同的聚簇中可能包含相同的关系,一个关系可以在某一个聚簇中,但不能同时加入多个聚簇
从这多个聚簇方案(包括不见了聚簇)中选择一个较优的,即在这个聚簇上运行各种事务的总代价最小

三.HASH存取方法的选择
v 选择HASH存取方法的规则
当一个关系满足下列两个条件时,可以选择HASH存取方法
该关系的属性主要出现在等值连接条件中或主要出现在相等比较选择条件中
该关系的大小可预知,而且不变:
或
该关系的大小动态改变,但所选用的DBMS提供了动态HASH存取方法

7.5.3 确定数据库的存储结构
v 确定数据库物理结构的内容
1.确定数据的存放位置和存储结构
关系
索引
聚簇
日志
备份
2.确定系统配置

1.确定数据的存放位置
v 确定数据存放位置和存储结构的因素
存取时间
存储空间利用率
维护代价
这三个方面常常是相互矛盾的
例:消除一切冗余数据虽能够节约存储空间和减少维护代价,但往往会导致检索代价的增加
必须进行权衡,选择一个折中方案

v 基本原则
根据应用情况将
易变部分与稳定部分分开存放
存取频率较高部分与存取频率较低部分,分开存放

例:
数据库数据备份,日志文件备份等由于只在故障恢复时才使用,而且数据量很大,可以考虑存放在磁带上
如果计算机有多个磁盘或磁盘阵列,可以考虑将表和索引分别放在不同的磁盘上,在查询时,由于磁盘驱动器并行工作,可以提高物理I/O读写的效率
可以将比较大的表分别放在两个磁盘上,以加快存取速度,这在多用户环境下特别有效
可以将日志文件与数据库对象(表,索引等)放在不同的磁盘以改进系统的性能

2.确定系统配置
v DBMS产品一般都提供了一些存储分配参数
同时使用数据库的用户数
同时打开的数据库对象数
内存分配参数
使用的缓冲区长度,个数
存储分配参数
…
7.5.4 评价物理结构
v 评价内容
对数据库物理设计过程中产生的多种方案进行细致的评价,从中选择一个较优的方案作为数据库的物理结构
v 评价方法(完全依赖于所选用的DBMS)
定量估算各种方案
存储空间
存取时间
维护代价
对估算结果进行权衡,比较,选择出一个较优的合理的物理结构
如果该结构不符合用户需求,则需要修改设计

7.6 数据库实施和维护
7.6.1 数据的载入和应用程序的调试
7.6.2 数据库的试运行
7.6.3 数据库的运行和维护

7.6.1 数据的载入和应用程序的调试
v 数据的载入
v 应用程序的编码和调试
v 数据库结构建立好后,就可以向数据库中装在数据了.组织数据入库是数据库实施阶段最主要的工作.
v 数据装在方法
人工方法
计算机辅助数据入库
v 数据库应用程序的设计应该与数据设计并行进行
v 在组织数据入库的同时还要调试应用程序

7.6.2 数据库的试运行
v 在原有系统的数据有一小部分已输入数据库后,就可以开始对数据库系统进行联合调试,称为数据库的试运行
v 数据库试运行主要工作包括:

强调两点:
v 分期分批组织数据入库
重新设计物理结构甚至逻辑结构,会导致数据重新入库
由于数据入库工作量实在太大,费时,费力,所以应分期分批地组织数据入库
先输入小批量数据供调试用
待试运行基本合格后再大批量输入数据
逐步增加数据量,逐步完成运行评价
v 数据库的转储和恢复
在数据库试运行阶段,系统还不稳定,硬,软件故障随时都可能发生
系统的操作人员对新系统还不熟悉,误操作也不可避免
因此必须做好数据库的转储和恢复工作,尽量减少对数据库的破坏

7.6.3 数据库的运行与维护
v 数据库试运行合格后,数据库即可投入正式运行.
v 数据库投入运行标志着开发任务的基本完成和为何工作的开始
v 对数据库设计进行评价,调整,修改等维护工作是一个长期的任务,也是设计工作的继续和提高.
应用环境在不断变化
数据库运行过程中物理存储会不断变化

v 在数据库运行阶段,对数据库经常性的维护工作主要是由DBA完成的,包括:
1.数据库的转储和恢复
2.数据库的安全性,完整性控制
3.数据库性能的监督,分析和改进
4.数据库的重组织和重构造

v 数据库的重组织和重构造
重组织的形式
全部重组织
部分重组织
只对频繁增,删的表进行重组织
重组织的目标
提高系统性能
重组织的工作
按原设计要求
重新安排存储位置
回收垃圾
减少指针链
数据库的重组织不会改变原设计的数据逻辑结构和物理结构
数据库重构造
根据新环境调整数据库的模式和内模式
增加新的数据项
改变数据项的类型
改变数据库的容量
增加或删除索引
修改完整性约束条件

7.7 小结
v 数据库的设计过程
需求分析
概念结构设计
逻辑结构设计
物理设计
实施和维护
v 数据库各级模式的形成
数据库的各级模式是在设计过程中逐步形成的
需求分析阶段综合各个用户的应用需求(现实世界的需求)
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,在基本表上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