四级数据库工程师笔记

全国计算机等级考试四级教程——数据库工程师 全国计算机等级考试四级教程—数据库工程师 考试大纲 ◆ 基本要求 　　1.掌握数据库技术的基本概念、原理、方法和技术； 　　2.能够使用SQL语言实现数据库操作； 　　3.具备数据库系统安装、配置及数据库管理与维护的基本技能； 　　4.掌握数据库管理与维护的基本方法； 　　5.掌握数据库性能优化的基本方法； 　　6.了解数据库应用系统的生命周期及其设计、开发过程； 　　7.熟悉常用的数据库管理和开发工具，具备用指定的工具管理和开发简单数据库应用系统的能力； 　　8.了解数据库技术的最新发展。 ◆ 考试内容 　　一、数据库应用系统分析及规划 　　软件工程与软件生命周期 数据库系统生命周期。 　　数据库开发方法与工具 数据库应用体系结构。 　　数据库应用接口 　　二、数据库设计及实现 　　概念设计 逻辑设计 物理设计。 　　数据库对象实现及操作。 　　三、数据库存储技术 　　存储与文件结构 索引技术。 　　四、并发控制技术 　事务管理 并发控制技术 死锁处理。 　　五、数据库管理与维护 　　数据完整性 数据库安全性 数据库可靠性。 　　监控分析 参数调整 查询优化 空间管理。 　　六、数据库技术的发展与新技术 　　分布式数据库 对象数据库 并行数据库。 　　数据仓库与数据挖掘。 ◆ 考试方式 　　一、笔试：120分钟，满分100分。 　　二、上机考试：120分钟，满分100分。* 　　上机考试内容及要求： 　　（1）考试环境 　　数据库管理系统：SQL Sever 2000 　　编程环境和语言：Visual Basic 6.0 　　（2）在指定的数据库管理系统下完成下述操作 　　创建和管理数据库 创建数据库对象 数据查询 　　数据库备份与恢复 安全管理 事务及并发控制 　　数据导入导出 　（3）在指定开发环境下开发C/S结构的数据库应用系统 ◆ 注：上机考试暂不要求，上机操作考核在笔试中体现。 第一章 引 论 数据库技术产生于20世纪60年代，是信息系统的核心技术和重要基础； 计算机科学与技术学科划分为四个专业方向：计算机科学（CS）；计算机工程（CE）；软件工程（SE）；信息技术（IT）。 1．1 基本概念 1．1．1 信息与数据 信息、物质、能量是组成客观世界并促进社会发展的三大基本要素； 信息（Information）--是客观世界事物的存在方式和运动状态的反映，是对事物之间相互联系、相互作用的描述。信息具有可感知、可存储、可加工、可传递和可再生的自然属性。 数据（Data）--是描述现实世界事物的符号记录，是用物理符号记录下来的可以识别的信息。不同的物理符号体现出数据的不同表现形式。 信息与数据间存在固有联系，数据是信息的符号表示，或称为载体。信息则是数据的语义解释，是数据的内涵，信息以数据的形式表现出来，并为人们理解和接受。 数据处理（Data Processing）--是指对数据进行分类、收集、组织、存储，进而从已数据出发，抽取或推导出新的数据，这些数据表示了新的信息。 数据管理（Data Management）--是指对数据的分类、收集、组织、编码、存储、检索和维护，是数据处理业务的重要环节。 数据处理与数据管理的区别在于，数据处理除了具有数据管理功能外，还可通过数据管理得到的数据进一步深加工，从中获取新的数据和信息。 1．1．2 数据库系统 数据库（DB，DataBase）--是长期存储在计算机内有组织的、大量的、共享的数据集合； 数据库管理系统（DBMS，Database Management System）--是指在计算机系统中，位于用户与操作系统之间的数据管理系统软件，是数据库系统的核心。 数据库系统（DBS，DataBase System）--是指在计算机系统中引入数据库后的软硬件系统构成，DBS一般分成三个层次：（1）计算机硬件平台；（2）系统软件和应用软件；（3）用户；在不引起混淆和歧义的情况下，数据库系统简称为数据库。 （狭义的）数据库系统—是由数据库和数据库管理系统组成的软件系统，主要为用户提供数据存储和查询、插入、修改、删除、更新等数据管理功能。 （狭义的）数据库应用系统（DBAS，DataBase Application System）—是由数据库、数据库管理系统、数据库应用程序组成的软件系统，它面向具体应用领域，提供了更为复杂的数据处理功能。 数据库技术—是研究数据库的结构、存储、设计、管理和使用的一门计算机应用学科。 数据库技术与其它计算机科学有密切关系： 数据库技术以文件系统为基础发展而来，DBMS需要操作系统的支持，数据库以文件形式存储在外部存储上的； 数据库与数据结构的关系很密切，数据库技术不仅用到数据结构中的链表、树、图等知识，各种数据模型本身就属于复杂数据结构； 主流的关系数据库系统，其理论基础是关系数据模型，而该模型是在离散数学集合论中“关系”这一基本概念上发展起来的； 当用户访问数据库，DBMS对用户提交的查询操作类似于，计算机编译系统对程序的编译过程； 开发一些大型的DBS或DBMS的过程，要遵循软件工程的开发模式。 1．2 数据模型 1．2．1 数据模型概念 1、数据模型（Data Model）--是数据库系统的形式框架，是用来描述数据的一组概念和定义，包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具； 2、数据模型应满足：（1）能够比较真实地模拟现实世界；（2）容易为人们所理解；（3）便于在计算机上实现。 数据模型的组成： 数据结构：用于描述系统的静态特征，从语法角度表述了客观世界中数据对象本身的结构和数据对象之间的关联关系，是刻画一个数据模型性质最重要的方面。在数据库系统中，通常按照数据结构的类型来区分、命名各种数模，如层次、网状、关系数模。 数据操作：用于描述系统的动态特征，是一组对数据库中各种数据对象允许执行的操作和操作规则组成的集合。数据操作可以是检索、插入等，数模必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则以及实现操作的数据库语言。 数据完整性约束：是一组完整性规则的集合，它定义了数模必须遵守的语义约束，也规定了数据库中数据内部及数据之间联系所必须满足的语义约束。它限定了数据库的状态以及状态的变化，以便维护数据的正确性、有效性。 1．2．2 数据模型分类 用数据模型这一概念来描述数据库的结构和语义，通过现实世界—信息世界—机器世界的抽象转换过程构建数据库，并根据模型所定义的规范去管理和使用数据。 建模过程： （1）将现实世界的数据对象抽象为信息世界中的某一信息结构；（2）再将信息结构转换为机器世界中某一具体DBMS支持的数据模型，并存储于计算机中。 数据模型分类： 概念数据模型（概念模型）：按用户的观点对数据和信息进行建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，强调其语义表达功能，易于用户理解，是用户与设计人员交流的语言，主要用于数据库设计。最常用的是实体—联系模型。 数据结构模型（表示型/实现型）：是机器世界中与具体DBMS相关的数据模型，包括关系模型、网状模型和层次模型 物理数据模型：属底层数据模型，描述数据的实际存储方式。 1．3 数据视图与模式结构 1．3．1 数据视图与数据抽象 数据视图：指从某个角度看到的客观世界数据对象的特征，是对数据对象某一方面特征的描述。 数据抽象：是一种数据描述和数据库设计原则，是指专注于数据对象的某方面特征，而忽略其他特征。 集和值：集是指对某一类数据的结构和属性的说明，值是集的一个具体赋值； 数据模式：对数据库中数据某方面结构和特征的描述，它仅涉及集的描述，不涉及具体的值。 1．3．2 三级模式结构 数据库三级模式结构—外部级、概念级和内部级，分别定义了外模式、模式和内模式，用于从不同角度描述数据库结构。 模式：也称逻辑模式、概念模式； 对数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图； 模式不仅定义了数据的逻辑结构，还定义了数据之间的联系、与数据的关的安全性和完整性要求； 一个数据库只有一个模式，建立在某种数据结构模型基础上。 外模式：也称子模式、用户模式、用户视图； 是对数据库用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述。 一个数据库可以有多个外模式，每个外模式描述了某个特定用户所使用的局部数据的逻辑结构和特征，是与某一应用有关的数据的逻辑表示。 外模式还是保证数据安全的有力措施，每个用户只能看见和访问所对应的外模式中的数据，其它数据对他是不可见的。 内模式：也称物理模式、存储模式； 是对数据库中数据的物理结构和存储方式的描述，代表了数据在数据库内部的表示方式和物理组织结构； 1．3．3 二级映象与数据独立性 外模式/模式映象： 定义了数据库中不同用户的外模式与数据库逻辑模式之间的对应关系； 可有多个外模式/模式映象，对于每个外模式，需要一个外模式/模式映象来定义该外模式与模式之间的对应关系； 当模式发生变化时，只需调整外模式/模式间的映象关系，而外模式无需修改，保证了数据与应用程序的逻辑独立性，称为数据的逻辑独立性。 模式/内模式映象： 定义了数据库中数据全局逻辑结构，与这些数据在系统中的物理存储组织结构之间的对应关系。 模式/内模式映象是唯一的； 当内模式发生变化时，只需调整模式/内模式映象关系，而模式无需修改，保证了数据库中的数据与应用程序间的物理独立性，称为数据的物理独立性。 1．4 数据库系统体系结构 数据库系统体系结构：是指数据库系统的组成构件、各构件的功能及各构件间的协同工作方式； 分类： 集中式：全部数据和数据管理功能均集中在一台计算机上的数据库系统；包括单用户和主从式两种，单用户DBS是指系统由一个用户独占，不同机器间不能共享数据；主从式DBS是指一个主机带多个分时多用户的DBS； 分布式：数据库中的数据在逻辑上是一个整体，但在物理上却可以分布在网络中不同数据管理节点上； 客户/服务器：将DBMS和数据库应用分开，网络中某些节点上的计算机专门执行DBMS功能，负责数据管理服务，称为数据库服务器；其他节点的计算机上安装DBMS的外围应用开发工具，支持用户的应用，主要负责数据表示服务，称为客户端； 并行式：硬件平台是并行计算机系统，使用多个CPU和多个磁盘进行并行数据处理和磁盘访问操作，以提高执行速度； WEB式： 由通过互联网连接起来的客户端、WEB服务器、数据库服务器组成。 1．5 数据库管理系统 1．5．1 数据库管理系统的功能 数据定义功能：DBMS提供了数据定义语言（DDL），用户利用DDL定义数据库对象的三级模式结构，描述数据库的结构特征。 数据操纵功能：DBMS提供数据操纵语言（DML），用户利用DML对数据进行查询、插入、删除或更新； 数据库运行管理和控制功能 数据库的建立和维护功能 1．5．2 数据库系统的全局结构 DBS可分为用户、人机交互界面、DBMS和磁盘四个层次； 用户可分为四类：数据库管理员DBA；专业用户；应用程序员；终端用户； DBMS可分为两部份： 查询处理器：面向用户查询请求；包括以下几个功能模块：DML编译器、嵌入式DML的预编译器、DDL编译器、查询执行引擎； 存储管理器：面向数据存储访问，包括以下几个功能模块：权限和完整性管理器、事务管理器、文件管理器、缓沖区管理器；磁盘存储的类型：以数据库文件方式存储的应用数据；数据字典；为提高查询速度而设置的数据库引擎；DMS运行时的统计分析数据； 日志信息。 1．6数据库技术的发展和应用 第一代DBS：60年代末70年代初，层次型和网状型DBS； 第二代DBS：70年代后期，关系数据库系统； 新型DBS：80年代，分布式数据库系统；90年代，面向对象数据库系统、网络数据库系统 第二章 数据库应用系统生命周期 2．1数据库应用系统生命周期 2．1．1 软件工程与软件开发方法 软件工程：指导计算机软件开发和维护的工程科学，它采用工程化的概念、原理、技术和方法，以及正确的项目管理技术，来开发和维护软件；它将系统化、规范化、定量化方法应用于软件的开发、操作和维护，也就是将工程化应用于软件生产； 软件工程的目标：在给定成本、进度的前提下，开发出满足用户需求并具有下述特征的软件产品：可修改性、有效性、可靠性、可理解性、可维护性、可重用性、可适应性、可移植性、可追踪性和可互操作性。 软件生命周期：指软件产品从考虑其概念开始，到该产品不再使用的整个时期。一般包括概念阶段、需求阶段、设计阶段、实现阶段、测试阶段、安装部署及交付阶段、运行阶段与维护阶段。 软件项目管理：为了能使软件开发按预定的质量、进度和成本进行，而对成本、质量、进度、人员、风险等进行分析和有效管理的一系列活动。 软件工程以关注软件质量为特征，由方法、工具和过程三部分组成； 软件过程模型（软件开发模型）：是对软件过程的一种抽象表示，表示了软件过程的整体框架和软件开发活动各阶段间的关系，常见的有：瀑布模型(也称软件生命周期模型)、快速原型模型、增量模型和螺旋模型。 2．1．2 DBAS软件组成 数据库应用软件在内部可看作由一系列软件模块/子系统组成，这些模块/子系统可分成两类： 与数据访问有关的数据库事务模块：利用DBMS提供的数据库管理功能，以数据库事务方式直接对数据库中的各类应用数据进行操作，模块粒度较小； 与数据访问无直接关联的应用模块：在许多与数据处理有关的应用系统中，对数据库的访问只是整体中的一部分，其他功能则与数据库访问无直接关系，这部分模块粒度可以比较大。 DBAS设计开发的硬件方面：主要涉及根据系统的功能、性能、存储等需求选择和配置合适的计算机硬件平台，并与开发好的DBAS软件系统进行集成，组成完整的数据库应用系统； 2．1．3 DBAS生命周期模型 数据库应用系统的生命周期模型： 参照软件开发瀑布模型的原理，DBAS的生命周期由项目规划、需求分析、系统设计、实现和部署、运行管理与维护等5个基本活动组成； 将快速原形模型和增量模型的开发思路引入DBAS生命周期模型，允许渐进、迭代地开发DBAS； 根据DBAS的软件组成和各自功能，细化DBAS需求分析和设计阶段，引入了数据组织与存储设计、数据访问与处理设计、应用设计三条设计主线，分别用于设计DBAS中的数据库、数据库事务和应用程序； 将DBAS设计阶段细分为概念设计、逻辑设计、物理设计三个步骤，每一步的设计内容又涵盖了三条设计主线。 2．2 规划与分析 2．2．1 系统规划与定义 定义：系统规划与分析是面向将要开发的DBAS，通过了解用户实际需求，明确该系统需要实现的目标和任务，并从数据管理和数据处理的角度，确定系统中数据库软件的功能、性能范围； 系统规划与定义包括：任务陈述：描述所要开发的DBAS的总体目标；确定任务目标；确定系统范围和边界；确定用户视图； 2．2．2 可行性分析 可行性分析包括以下四方面： 经济可行性：对项目进行成本效益分析；DBAS的成本主要包括：A、软硬件购置费用；B、系统开发费用；C、系统安装、运行、维护费用。 技术可行性：是根据用户提出的系统功能、性能及实现系统的各项约束条件，对系统软件、硬件、技术 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 作出评估和选择建议； 硬件可行性研究是分析DBAS的硬件平台环境和设置； 软件可行性研究包括：对可用的DBMS和操作系统的选型评估，对中间件和开发环境的选型建议，对DBAS开发模式和编程语言的建议； 技术方案的选择是根据系统技术需求，提出DBAS可能采用的合理技术方案和关键技术； 操作可行性：是论证是否具备DBAS开发所需的各类人员资源、软件资源、硬件资源和工作环境等，以及为支持DBAS开发如何去改进加强这几方面资源。 开发方案选择：目的是提出并评价实现系统的各种开发方案，从中选出一种适用于DBAS软件的开发方案； 2．2．3 项目规划 项目规划是项目管理者对资源、成本和进度做出合理估算，并在此基础上制定切实可行的DBAS项目开发 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 。 项目规划包括以下内容：确定项目的目标和范围；根据DBAS软件开发模型，分解和定义整个项目包括的工作活动和任务；估算完成该项目的规模和所需各种资源；制定合理的DBAS项目计划 3、项目规划的结果应形成数据库应用系统项目计划文档，即项目计划书。 2．3 需求分析 数据库应用系统需求是指用户对DBAS在功能、性能、行为、设计约束等方面的期望和要求； DBAS需求分析是在已经明确的DBAS系统范围基础上，通过对应用问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 的理解和分析，采用合适的工具和符号，系统地描述DBAS的功能特征、性能特征和约束，并形成需求规范说明文档； 需求分析过程由需求获取、需求分析、需求描述和规范说明、需求验证等组成； DBAS的需求分析包括：数据需求分析；数据处理需求分析；业务需求分析；分析数据库系统在性能、存储、安全、备份与恢复等方面的要求； 2．3．1 数据与数据处理需求分析 数据需求分析：是从对数据组织与存储的设计角度，辨识应用领域所管理的各类数据项和数据结构，与数据处理需求分析结果一起，组成数据字典； 数据处理需求分析：是从数据访问和处理的角度，明确对各类数据项所需进行的数据访问操作，分析结果可表示为数据流图或事务规范； 事务规范包括：（1）事务名称；（2）事务描述；（3）事务所访问的数据项；（4）事务用户； 2．3．2 业务规则需求分析 1、业务规则需求分析：是从DBAS高层目标和整体功能出发，分析系统或系统中一些大粒度子系统应具有的业务类型和功能，明确用户或外部系统与DBAS的交互模式； 2．3．3 性能需求分析 DBAS的性能指标： 数据操作响应时间（或数据访问响应时间）：从提交请求到返回结果的时间； 系统吞吐量：指系统在单位时间内所完成的事务或查询的数量，单位为TPS； 允许并发访问的最大用户数：在保证响应时间的前提下，系统最多允许多少用户同时访问数据库； 每TPS代价值，用于衡量系统性价比的指标 影响DBAS性能的因素：系统硬件资源；网络通信设备性能；操作系统环境；数据库的逻辑设计和物理设计质量，数据库配置参数；DBAS的配置和性能；数据库应用程序自身。 2．3．4 其它需求分析 存储需求分析：是指估计DBAS系统需要的数据存储量，包括：（1）初始数据库大小；（2）数据库增长速度；存储总量估算可采用：根据数据字典中每个数据项的结构描述信息，估计每个数据项的容量，将所有数据项的容量累加； 安全性需求分析： DBAS系统应达到的安全控制级别； 各类用户的数据视图和视图访问权限； DBAS应有的口令保护机制或其它安全认证机制，用以控制用户登录数据库系统。 备份和恢复需求分析： DBAS运行过程中备份数据库的时间和备份周期； 所需备份的数据是全部数据库数据，还是一部分； 备份方式是采用完全备份还是采用差异备份。 2．4 系统设计 2．4．1 概念设计 数据库概念模型设计：是根据数据需求分析阶段得到的需求结果，分析辨识需要组织存储在数据库中的各类应用领域数据对象的特征及其相互之间关联关系，并采用概念数据模型表示出来，得到独立于具体DBMS的数据库概念模型； ER方法：（1）选择局部应用；（2）分别设计各个局部ER图；（3）局部ER图合并； 系统总体设计： 确定DBAS体系结构； 系统硬件平台和操作系统、数据库管理系统等系统软件的选型和配置； 应用软件结构设计 对需求分析阶段识别出的业务规则进行初步设计，细化业务规则流程，明确采用的关键技术和算法； 对系统采用的关键技术进行方案选型和初步设计。 2．4．2 逻辑设计 数据库逻辑结构设计：指从数据库的概念模型出发，设计表示为逻辑模式的数据库逻辑结构。 ER图转换为初始关系模式； 对初始关系模式进行优化； 检查关系表对数据库事务的支持性； 确定关系模式的完整性约束； 从数据安全性和独立性出发，设计用户视图。 应用程序概要设计（II）； 数据库事务概要设计； 2．4．3 物理设计 数据库物理结构设计：主要指数据文件在外存上的存储结构和存取方法，它依赖于系统具体的硬件环境、操作系统和DBMS； 数据库逻辑模式调整； 选择或配置基本关系表的文件组织形式； 数据分布设计； 安全模式设计； 确定系统配置； 物理模式评估； 数据库事务详细设计：根据事务流程，利用SQL语句、数据库访问接口，采用高级程序设计语言或DBMS提供的事务实现机制，设计数据库事务。 应用程序详细设计： 2．5 实现与部署：建立数据库结构；数据加载；和应用程序的编码及测试；事务系统集成、测试与试运行；系统部署； 2．6 运行管理与维护 2．6．1 日常维护：数据库的备份与恢复，完整性维护，安全性维护，存储空间管理，并发控制及死锁处理。 2．6．2 系统性能监控和分析 统计数据可以通过两种途径收集： 由DBMS本身自动收集和存储统计数据 通过监控系统得到 2．6．3 系统性能优化调整 糸统性能优化的手段有：数据查询调整与优化、索引调整、数据库摸式调整、DBMS和操作系统参数调整等。 模式调整主要涉及逻辑模式调整，可以从下考虑： 已达到第三范式的基本表，不要进一步规范化为BCNF； 在分布式数据库中，对一个基本表中某些频繁被访问的数据，可以按水平分区或垂直分区方式拆分基本表。 2．6．4 系统升级：改进应用桯序；数据库重组；DBMS和OS版本升级 第3章 需求分析及功能建模方法 3．1 需求分析概述 3．1．1 需求分析概念 所谓需求分折：就是对待开发的系统要做什么，完成什么功能的全面描述。 需求分析的工作：通过对需求的调查、了解、观察和分析，通过对原始数据的收集、分类和抽象，并采用有效的技术、工具，对原始资料进行加工整理，描述开发目标、实现的功能及其相互关系等活动的集合； 需求的定义：客户对一个待开发的系统在实现目标、完成功能、应达到的性能、安全性、可靠性等方面的期望和要求的集合； 需求获取的困难：软件功能复杂；需求的可变性； 需求分析阶段的主要任务：分析当前的业务流程，包括体系结构，各职能部门完成的主要任务、关系及其交流的信息。 需求分析的结果通常以模型等建模工具和方法描述系统的信息流、功能结构及完成各功能需要的数据。 功能模型和软件需求规格 说明书 房屋状态说明书下载罗氏说明书下载焊机说明书下载罗氏说明书下载GGD说明书下载 是软件开发的依据，将指导后续的开发工作。 需求分析工作是系统分析员与用户不断交互的过程中完成的。 3．1．2 系统分析员的职能 系统分析员的主要要任务：是确定应用信息系统及软件产品应该达到的各项功能性要求和非功能性要求，即用户要做什么。 系统分析员应该具备的素质：获取需求的能力；管理及沟通能力； 技术素养； 3．1．3 需求获取的方法 常用的几种获取需求的方法：（1）面谈；（2）实地观察；（3）问卷调查；（4）查阅资源； 3．1．4 需求分析过程 标识问题： 需求分析的第一步，通过对问题的识别和标识获得所求解问题及其运行环境的理解； 标识问题从现行系统的业务流程做起，理解现行系统的业务流程； 在标识理解需求的同时，还要注意确定系统的人机界面； 2、建立需求模型： 模型是对现实原形所作的一种抽象，其本质是只关心与研究内容有关的因素，而忽略无关的因素，其目的是把复杂的事物变得简单，便于认识和分析； 目前常用的模型方法主要有DFD数据流图和IDEFO，都属于结构化分析方法，其特征是抽象和分解； 首先对应用领域进行全面的分析，发现并找出同类事物的本质，用抽象方法把这类事物的非主要方面剔除，把握住事物的内部规律或本质，就可以找到解决办法；然后采用自上而下逐步求精的方法对复杂的问题进行分解； 结构化分析及建模方法的主要优点： 不过早陷入具体的细节； 从整体或宏观入手分析问题； 通过图形化的模型对象直观地表示系统要做什么，完成什么功能； 图形化建模方法方便系统分析员理解和描述系统； 模型对象不涉及太多的技术术语，便于用户理解； 3、描述需求： 需求描述的目标：对软件项目功能性和非功能性的需求全面描述； 功能性需求：指需要计算机实际解决的问题或实现的具体功能，明确描述系统必须做什么，实现什么功能以及输入输出等； 非功能性需求：软件项目对实际运行环境的要求； 需求描述主要由需求模型和需求说明书组成，说明书侧重文字说明，内容如下：需求概述；功能需求；信息需求；性能需求；环境需求；其他需求； 在对需求进行分析过程中，系统分析员要经常考虑的问题： 描述的需求是完全的吗？ 需求描述是正确的和一致的吗？ 描述的这些需求是可行的、实际可操作的吗？ 描述中的每一条需求都是客户需要的吗？ 4、确认需求： 评审委员会审核下列内容：功能需求；数据需求；性能；数据管理；其他需求。 3．2 DFD建模方法 3．2．1 DFD方法的基本对象 数据流：具有名字且有流向的数据，用标有名字的箭头表示。 处理：表示对数据的加工和变换，在图中用矩形框表示。 数据存储：表示用数据库形式存储的数据，对其存取分别以指向或离开数据存储的箭头表示； 数据源及数据终点：表示当前系统的数据来源和去向，其图形符号以平行四边形表示。 3．2．2 开发DFD图 DFD图采用自顶而下逐步细化的结构化分析方法表示目标系统； DFD方法应以软件项目的功能为中心进行抽象和分解，以数据流的变换来分析数据对企业中各类业务活动的影响； 3．2．4 数据字典 数据字典包括以下说明信息：源点及终点词条描述；数据流词条描述；数据存储；处理描述；数据元素词条描述。 3．3 IDEF0建模方法 3．3．1 概述 IDEF0的基本思想是结构化分析方法，强调自顶而下有控制地逐步地展开细节，全面地描述系统，且通过建模来理解一个系统。一个模型由图形文字说明、词汇表及相互的交叉引用表组成。 IDEF方法的优点：具有模型元素单一、语义丰富、更易于从全局角度分析考察问题，模型容易理解。 3．3．2 IDEF0方法 1、基本元素 矩形：代表活动，活动名称标在矩形内，活动编号按要求标在矩形框右下角指定位置； 箭头：左边的输入箭头代表完成活动需要的数据、上方的控制箭头描述了影响活动的执行的事件或约束、右边的输出箭头说明由活动产生的结果及信息、下方进入的机制箭头表示实施该活动的物理手段或资源。 输入输出箭头描述活动是什么（what）、控制箭头描述为何这么做（why）、机制箭头表示如何做（how）。 2、IDEF0模型 一个IDEF0模型由一组图形组成，这些图形组成一个由父到子的层次结构图，这组图形把一个复杂事物按自顶向下逐步细化的方式分解成一个个简单的或多个组成部分； 建模规则 矩形框：用动词为矩形内活动命名，每个矩形要至少有一个控制箭头和输出箭头，可以没有输入，但不可以同时没有输入和控制。 箭头：箭头代表数据约束，而不是代表流或顺序； 其他： ICOM码：只有一端与矩形相连的箭头叫边界箭头，这些箭头表示父矩形框的输入、控制和输出。IDEF0用专门的记号ICOM码来说明父子图中的箭头关系。子图中每个边界箭头的开端分别用字母I、C、O、M来标明是输入、控制、输出及机制，再用一个数字表示其在父矩形框中箭头的相对位置。 结点号：IDEF0模型是一组有一定层次结构的图形，通常用结点号来标志图形或矩形框在层次图中的位置； 模型名：每个模型有一个名字，通常用名字代表主题，用子名字表示不同的模型。基本名字与子名字间用“/”隔开，如A/B/C，A是主题、B是模型号、C是结点号。 3．3．3 建模过程及步骤 IDEF0建模过程及步骤： 明确目的，确定范围：在建模前首先要明确目的和意图，确定问题域； 建立内外关系图A-0图：根据系统目标、功能建立内外关系图A-0图，以确定整个模型的内外关系，确定系统的边界； 构造顶层图：把A-0图分解成3~6个主要部分得到A0图，A0图是模型真正的顶层图； 开发IDEF0层次结构图：对A0图中的每个矩形框进行分解，就形成了基本的图形层次结构。在分解时要列出所有的数据项和活动表，分解的次序采用以下原则： 保持在同一水平上进行分解，均匀的模型深度； 按困难程序进行选择； 写文字说明； 检查确认图形； 3．4 DFD与IDEF0的比较 DFD与IDEF0共同点：都是结构化分析思想，强调自顶而下逐步求精的方法对现实世界建模，先抓住主要的问题，形成较高层次的抽象，再由粗到细、由表及里地逐步细化，将一个大问题分解成几个小问题，对这小问题再进行分析求解； DFD与IDEF0区别： DFD图用箭头（数据流）来描述数据移动的方向、数据处理及处理之间的数据依赖关系。IDEF0图也用箭头代表数据流，但在IDEF0中不是强调流或顺序，而是强调数据约束。 从表达形式上看，DFD图与IDEF0图都是用箭头和处理表达一个企业或组织的业务流程。但IDEF0图的箭头不仅能够表示数据流，还可以表示控制流和说明处理或实施方式的一些约束； 从模型元素的组成上来看，DFD模型由4种元素组成，即外部项(数据源及终点)、数据流、数据存储和处理。而IDEF0模型元素的组成更加简单，只有2种元素组成，即箭头和活动； 从模型规范上来讲，IDEF方法更加规范； IDEF0模型结构清楚，便于理解和沟通。 第四章 数据库概念设计及数据建模 4．1 数据库概念设计概述 4．1．1 数据库概念设计的任务 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，同时便于用户理解。 4．1．2 概念设计过程 概念设计的依据：是需求分析阶段的文档，通过对这些文档的分析理解，构造出信息模型，编写数据库概念设计说明书，信息模型和数据库概念设计说明书是数据库逻辑设计的依据； 概念设计的基本步骤：确定实体集；确定联系和联系类型；建立由信息模型表示的企业模型；确定实体集属性；对信息模型优化。 4．2 数据建模方法 数据建模方法的共同特点是： 能够真实客观地描述现实世界中的数据及数据之间的关系； 组成模型的概念少，语义清楚，容易理解； 不同概念的语义不重叠，概念无多义性； 用图形方式描述数据，数据直观易懂，有利于数据库设计者和用户交流； 这种数据模型容易转换成数据库逻辑设计阶段需要的数据结构。 4．3 ER建模方法 4．3．1 基本概念 实体或实例：指客观存在并可相互区分的事物，可以是一个具体的人或物，也可以是抽象的事件或概念； 实体集：表示一个现实的和抽象事物的集合，这些事物必须具有相同的属性或特征。 属性：用于描述一个实体集的性质和特征； 码：实体集中能惟一标识每一个实例的属性或属性组； 联系：描述现实世界中实体之间的关系。（1）一对一联系；（2）一对多联系；（3）多对多联系 4．3．2 ER方法语法 ER方法中用矩形框表示实体集，矩形框内写上实体集的名称； ER模型用菱形表示联系，联系名写在菱形框内； ER模型中实体集的属性用椭圆或圆角矩形框表示，属性名字写在其中。 4．4 IDEF1X 建模方法 4．4．1 IDEF1X概述 IDEF0侧重描述系统功能，被称为功能建模方法；IDEF1X侧重分析、抽象和概括应用领域中的数据，称为数据建模方法； IDEF1X方法具有丰富的语法和语义； 实体集分为：（1）独立标识符实体集；（2）从属标识符实体集； 实体集之间的联系分为：（1）标定型联系；（2）非标定型联系；（3）分类联系；（4）不确定联系 4．4．2 IDEF1X模型元素 实体集： 实体集语义：如果一个实体集的每一个实例都能被惟一地标识，而不决定于它与其他实体的联系，那么该实体集称为独立实体集；否则就叫从属实体集； 实体集语法：IDEF1X用矩形框来表示独立实体集，用圆角矩形框来表示从属实体集； 联系： 联系语义： 标定型联系：一个“确定型联系”中，如果子女实体集中的每个实例都是由它与双亲的联系而确定的，这个关系称为“标定型联系”； 非标定型联系：一个“确定型联系”中，如果子女实体集中的每一个实例都能被惟一地确认而无需了解与之相联系的双亲实体集的实例，这个问题关系叫“非标定型联系”。 分类联系：是两个或多个实体集之间的联系，且在这些实体集中存在一个一般实体集，它的每一个实例都恰好与一个且仅一个分类实体集的一个实例相联系。 不确定联系：一个非确定联系又称为多对多联系，这种联系关联的两个实体集之间，任一实体集的一个实例都将对应另一实体集的0个、1个或多个实例。 联系的语法： 标定联系语法：在IDEF1X图中，联系的语法用直线表示，在一个标定型联系中，子女实体集总是一个从属实体集，用圆角矩形框表示； 非标定联系语法：如果两个实体集之间有关系，并且是一个非标定联系，就用一条虚线把它们连接起来。 分类联系语法：一般实体集的一个实例只能与分类实体集的一个实例相对应； 不确定联系m:n的语法：不确定联系用一个两端带有实心圆的线段描述，表示多对多的连接关系。 属性 属性的语义：用来描述一类现实或抽象事物的特征或性质。一个属性的具体取值叫属性实例，它由属性的类型和值来定义。 属性的语法 主码和非主码属性语法：在一个实体集中属性要有惟一的名字，属性名由名词表示，主码属性名后加（PK）标注，被列在属性列表的顶端，并用水平线将主码和其他属性分开。 外码语法：在外码属性后加“FK”来识别由联系继承得到的外来属性。 4．4．3 建模过程 建模过程：建模规划及准备、定义实体集、定义联系、定义健、定义属性 1、第一阶段：建模规划及准备 建模目标： 目标说明：回答将构造的模型完成什么功能，涉及的问题和数据范围，同时说明是一个当前系统模型还是待建模型。 范围说明：在建模初期要给出模型覆盖的问题范围；建模计划 项目说明；收集数据；定义实体；定义联系；定义码属性；定义非码属性；确认模型；评审验收。组织队伍：包括项目负责人、建模者、信息源、课题专家、评审委员会 第二阶段：定义实体集 目标是标识和定义应用领域中的实体集，方法是分类标识原始材料中的所有名词； 区别实体集名词和非实体集名词的方法，是否具有下列特征： 它能够被描述或说明吗？ 有多少同类的实例吗？ 每个实例可以被标识和区分吗？ 第三阶段：定义联系 标识实体集之间的联系：建立联系矩阵，联系矩阵由一个二维数组表示。把实体集沿水平和垂直两方向列出，分析两个实体间的联系，有联系就用“X”表示，不存在联系用“null”表示。联系只标识直接关系，不标识间接关系。 定义联系：包括表示依赖、命名联系、关于联系的说明；当实体集之间的依赖关系建立后，就可以命名联系了。联系的名字可以动词表示。原则必须是具体的、简明的和有意义的。 构造实体级数：实体级图的范围和数目,依赖于建模的规模和建模问题涉及的实体集数目。 第四阶段：定义健 分解不确定的联系：把实体级图中不确定的关系转换成确定的连接形式，把每一个不确定的联系转换成为两个确定的联系； 标识码属性：码属性是那些能够惟一识别实体集中每一个实例的属性； 迁移主码：把一个实体集的主码复制到其他有关实体集的过程，但要遵守以下规则： 在一个联系中，迁移总是从父到子或从一般实体集移向分类实体集； 主码属性才能被迁移，如主码由多个属性组成，则要全部迁移； 第五阶段：定义属性 标识和定义非主属性； 建立属性的所有者； 确认属性的定义； 绘制局部数据视图； 实体集的名称和编号写在矩形框外的上面； 主码属性写在矩形框内水平线的上面并用“PK”标注； 外码属性写在矩形框内水平线的下面并用“FK”标注； 非主属性也可以写在矩形框内水平线的下面； 第五章 关系数据库逻辑设计 5．1 概述 5．2 基本概念 5．2．1 关系模型 关系模型采用一个二维表格在计算机中组织、存储、处理和管理数据。 关系名（数据库名）：由字母数字组成； 属性名； 关系模式和关系：关系模式描述关系的静态结构，由模式名、关系模式所包含的属性(属性名、类型和长度)及属性值所满足的条件组成模式定义。 元组：描述关系中的行； 域：它定义关系的每个属性取值的类型； 主码：能够惟一标识关系中每一个元组的属性或属性组； 关系的数学定义：关系模式是建立在集合集论的基础上的，用数学的概念定义关系有； 定义一：域是值的集合，同一个域中的值具有相同的数据类型； 定义二： 定义三： 当关系引用了属性名后关系具有以下属性： [1] 不能有重复的元组； [2] 元组上下无序； [3] 按属性名引用时属性左右无序； [4] 所有属性值都是原子项（不可再分）； 总结：关系是一张二维表，表中的一行被称为一个元组，一列称为属性，由一组域值组成。关系是元组的集合，关系中的每个元组在数学上被定义为这个关系所涉及的全部域值中笛卡儿积的一个元素。 5．2．2 关系数据库 关系数据库是按照二维表组织和存储的相互关联的关系的集合，关系数据库模式是关系模式的集合； 5．2．3 关系的完整性 关系的完整性（完整性约束）：是对关系的某种约束规则和关系满足的定义。通常这组约束规则用来限定和检查数据库所含实例的合法性和正确性； 完整性约束分静态和动态两种，静态完整性约束是基于关系模式的，主要有主码、外码约束和域约束组成；动态完整性约束是基于企业的业务规则的。 静态完整性约束规则： 主码约束：主码必须满足： 惟一性：在一个关系中不存在两个元组，它们具有相同的主码值； 最小性：不存在从组成主码的属性集中去掉一个属性，还仍能保持数据的惟一性； 外码约束： 用户定义的完整性： 5．3 关系数据库设计理论 5．3．1 问题的提出 究竟一个关系数据库包含哪些属性是合理的，如何评价一个关系模式设计的优劣？ 5．3．2 函数依赖 函数依理论利用一个关系中属性之间的依赖关系评价和优化关系模式，以保证存储到数据库中的关系具有较好特性； 函数依赖： 设R（U）为一关系模式，X和Y为属性全集U的子集，若对于R（U）的任意一个可能的关系r，r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等，而在Y上的属性值不等，则称“X函数决定Y”或“Y函数依赖于X”，并记作X Y，其中X称为决定因素，因为根据函数依赖定义，给定一个X，就能惟一决定一个Y。 这里讨论的函数关系与数学上的不同，是不能计算的，是一个关系中属性之间存在的依赖关系；它是一种语义范畴的概念，只能根据两个属性之间的语义来确定一个函数依赖是否存在。 完全与部分函数依赖： 在关系模式R（U）中，如果X(Y成立，并且对X的任何真子集X’不能函数决定Y，则称Y对X是完全函数依赖，被记作X---f---(Y。 若X(Y，但Y不完全函数依赖于X，则称Y对X是部分函数依赖，记作X--p(Y； 传递函数依赖： 在关系R（U）模式中，如果X决定Y，（Y不属于X），Y不决定X，Y决定Z，则称Z对X传递函数依赖。 平凡与非平凡函数依赖： 若X决定Y，但Y属于X，则称X(Y是平凡函数依赖，否则称非平凡函数依赖； 即平凡函数依赖，仅当其右边的属性集是左边属性集的子集时成立； 非平凡函数依赖，仅当其右边的属性集至少有一个属性不属于左边有集合时成立； 完全非平凡函数依赖：仅当其右边的属性集中属性都不在左边的集合时成立； 码： 在关系模式R（U）中，K为R的属性或属性组，若K函数决定A1.A2….An，则K为关系模式R的候选码，包含在候选码中的属性称为主属性，否则为非主属性； 若一个关系的候选码不止一个，则选定其中一个作为关系R的主码； 关系的码属性除了必须完全函数决定关系的所有其他属性外，还必须满足最小化规则，即在关系模式R（U）中，不存在一个K的真子集能够函数决定R的其他属性。 函数依赖的推理规则： 自反律：若Y（包含于）X（包含于）U，则X(Y成立； 增广律：若X(Y，且Z（包含于）U，则XZ(YZ成立； 传递律：若X(Y，Y(Z，则X(Z成立； 合并规则：若X(Y，X(Z成立，则X(YZ； 分解规则：若X(Y和Z（包含于）Y成立，则X(Z也成立； 伪传递规则：若X(Y，YW(Z，则XW(Z成立； 属性集闭包： 设F是属性集U上的函数依赖集，X为U的一个子集，那么对于F，属性集X关于F的闭包（用X+表示）为：X+={A|X(A} 由属性集团包的定义可知，若想判断函数依赖X(Y是否成立，只要计算X关于函数依赖集F的闭包，若Y是X闭包中的一个元素则X(Y成立； 确定关系的码： 利用迭代算法计算X+，步骤如下： 选X作为闭包X+的初值X（0）； 由X（i）计算X（i+1）时，它是由X（0）并上属性集合A所组成，其中A满足下列条件：Y（包含于）X（i），且F中存在函数依赖Y(Z，而A（包含于）Z。因为U是有穷的，所以会得到X（i）=X（i+1），此时X（i）为所求的X+。 5．3．3 规范化设计方法 第一范式： 定义：设关系模式R（F，U），如果R的每一个属性都是不可分的数据项，则此关系模式为第一范式； 一个给定关系和第一范式（1NF）的区别： 一个关系中的数据按照行和列的形式组织，每个元组具有相同数目的属性个数，且每一个元组的属性值具有统一的数据类型和长度；元组或属性的排列与顺序无关，每个元组必须通过一个属性或属性组惟一识别； 第一范式实际上对关系增加了一个约束，即关系中元组的每个属性都只取一个值，第一范式是对关系模式的基本要求，不满足第一范式的数据库就不是关系数据库。 第二范式： 定义：若关系模式R（F，U）是1NF，且每个非主属性完全函数依赖于码，则称R为第二范式，即在2NF中不存在非主属性对码的部分依赖； 仅满足第一范式关系会存在种种问题，要消除必须用更高级的范式 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 来设计，称为标准化； 具体做法是将大的关系分解成多个小的关系，使分解后的关系满足更高级范式的要求。 第二范式实际上对关系增加了一个约束，就是关系中的每一个属性必须完全依赖于主码，即在第一范式的基础上，消除非主属性对主码的部分函数依赖可达到2NF； 第三范式： 定义：若关系R（U，F）为第一范式，且不存在非主属性对主码的传递函数依赖，则称R为第三范式； 第三范式是在第二范式的基础上对关系又增加了一个约束，就是关系中的每一个非主属性必须只依赖于主码。即2NF的基础上，消除非主属性对主码的传递函数依赖可达到3NF。 改进的第三范式： 定义：如果关系模式R是1NF，且每个属性(包括主属性)既不存在部分函数依赖也不存在传递函数依赖于候选码，则称R是改进的第三范式（BCNF）。 多值依赖与4NF： 多值依赖：表示关系中属性（如A、B、C）之间的依赖，对于A的每个值，都存在一个B或C的值的集合，而且B和C的值相互独立，记为：A((B、A((C 第四范式：如果关系模式R属于1NF，对于R的每个非平凡的多值依赖X(Y（Y不属于X），X含有候选码，则R是第四范式。即是从BCNF范式中消除主码内的独立依赖集（非平凡多值依赖）可达4NF； 连接依赖与5NF 连锁依赖：设关系模式R，R的属性子集为R1、R2、R3、R4、R5、R6、R7….，当且仅当R的每个合法值等于R1、R2、R3、R4、R5、R6、R7…的投影连接时，称R满足连接依赖； 第五范式：设R是一个满足5NF的关系模式，当且仅当R的每一个非平凡连接依赖都被R的候选码所蕴含，即从4NF中消除非候选码所蕴含的连接依赖为5NF； 总结： 范式表达了关系模式满足的条件，也是衡量关系模式设计优劣的标准； 利用范式进行规范化设计的目的是消除数据冗余，避免出现异常，使结构更合理； 规范化设计的基本过程是对关系进行的分解，消除属性间不合理的数据依赖，用一组等价的子关系代替原有的关系； 数据库规范化的程序越高，其关系表就越多，从而增加了表之间连接运算的代价，影响了数据库的执行速度和性能。所以通常关系模式规范化工作仅做到3NF，这样既使关系中不合理的属性基本消除，规范化程度也不太高，保证数据库有较好的性能。 5．4 数据库模式设计 5．4．1 初始关系模式的设计 把ER图转换成关系模式： 把ER模型中的每个实体集转换成一个同名的关系，实体集的属性就是关系的属性，实体集的码就是关系的码； 把ER模型中的每个联系转换成一个关系，与该联系相连的各实体集的码以及联系的属性转换成为关系的属性。 若联系为1：1，则每个实体集的码均是该关系的候选码； 若联系为1：n，则关系的码为n端实体集的码； 若联系为m：n，则关系的码为各实体集码的组合； 合并具有相同码的关系 检查确认对象：检查转换后的每个关系名和属性名是否符合数据库设计关于统一命名的约定； 5．4．2 优化关系模式 模式分解原则： 分解具有无损连接性：分解后的关系能够恢复成原来的关系； 分解保持函数依赖： 无损连接和保持函数依赖是用于衡量一个模式分解是否导致原有模式中部分信息丢失的两个标准； 当一个关系被分解后会出现几种结果，既有无损连接，又能保持函数依赖是较理想的分解结果，意味着在分解的过程中没有丢失原有模式的任何信息； 一般情况下，分解到3NF就足够了，但在3NF关系下，仍存在一定程度上的更新异常或不一致的隐患，但与数据库性能比较起来是可以忽略的，因为在数据库设计过程中通过增加一些数据约束，就可以解决3NF引起的数据问题了。 优化属性：确定各字段的类型和长度； 确认模式满足需要： 5．4．3 数据完整性设计 指定义数据库中存储的数据值满足的约束条件，通过对存储的数据值的约束维护关系的完整性。 数据值满足条件分为： 域约束：限制指定列的取值及范围； 主码约束：定义每个关系的主码值不空，且惟一； 引用完整性约束：定义不同模式的属性间满足的条件，及一个关系模式中属性间可能满足的条件； 5．4．4 安全模式和外模式的设计 根据选定的DBMS支持的安全控制特征来确定； 根据不同用户对