文档视界 最新最全的文档下载
当前位置:文档视界 › 物理数据模型

物理数据模型

物理数据模型
物理数据模型

物理数据模型(PDM)

本篇较简单,请读者先阅读上一篇(概念数据模型

(CDM).doc)

物理数据模型与数据库中建立表很像,最终可以生成数据库脚本

工具栏

1.表(Table)

2.存储过程(procedure)

3.视图(view)

4.关联(reference)

5.依赖(dependency)

创建项目工程

1.新建工程,选择“File->New Model”,弹出如图所示的

对话框,选择Model types,在Model name中输入名称,单击“OK”按钮建立模型、如图所示

创建实体

1,在右侧的“图标窗口”中,单击工具箱上的“Entity”工具,在单击窗口的空白处,在单击的位置就数显了一个实体符号。单击“Pointer”工具或单击鼠标右键,可以释放Entity工具,如图

.

2. 双击刚创建的实体集符号,弹出“实体属性”对话框,选择“General”属性页,在“Name”文本框中输入“users”、“Comment”中输入“用户实体”,如图

添加属性

1.在上述对话框中选择Attributes属性页。单击最左边的一个按钮“Insert a Row”,添加新的属性。修改Name 为userid,DataType为Integer,并把P、M上个复选框都打钩(P列表示该属性是否为主标识符,主标识符类似于数据库中的主键; M列表示改属性是否为强制的,打钩表示不能为空)

2,同理为“userlevel”实体添加如下属性,如图所示

定义属性的标准检查约束

1.在左侧的对象浏览器窗口中,选择“username”节点,

双击该节点,弹出“username属性设置”对话框,设置用户名的最小长度为6,最大长度为15,如图所示

建立联系

1.在图表窗口中,选择工具箱中的“Relaion”工具,单击“userlevel”实体,在按下鼠标左键的同时把光标托至

“users”实体上并释放鼠标左键,这样就在两个实体间创建了联系,双击“Relation”的联系线。弹出“联系属性设置”的对话框,可以在“Name”文本中修改该联系名,如图所示

数据仓库物理模型设计

数据仓库物理模型设计 数据仓库的物理模型就是数据仓库逻辑模型在物理系统中的实现模式。其中包括了逻辑模型中各种实体表的具体化,例如表的数据结构类型、索引策略、数据存放位置和数据存储分配等。在进行物理模型的设计实现时,所考虑的因素有:I/O存取时间、空间利用率及维护的代价。 为确定数据仓库的物理模型,设计人员必须做这样几方面工作:首先要全面了解所选用的数据库管理系统,特别是存储结构和存取方法;其次了解数据环境、数据的使用频率、使用方式、数据规模及响应时间要求等,这些都是对时间和空间效率进行平衡和优化的重要依据;最后还需要了解外部存储设备的特征。只有这样才能在数据的存储需求与外部存储设备条件两者之间获得平衡。 1 设计存储结构 在物理设计时,常常要按数据的重要性、使用频率及对反应时间的要求进行分类,并将不同类型的数据分别存储在不同的存储设备中。重要性高、经常存取并对反应时间要求高的数据存放在高速存储设备上;存取频率低或对存取响应时间要求低的数据则可以存放在低速存储设备上。另外,在设计时还要考虑数据在特定存储介质上的布局。在设计数据的布局时要注意遵循以下原则。 l 不要把经常需要连接的几张表放在同一存储设备上,这样可以利用存储设备的并行操作功能加快数据查询的速度。 l 如果几台服务器之间的连接会造成严重的网络业务量的问题,则要考虑服务器复制表格,因为不同服务器之间的数据连接会给网络带来沉重的数据传输负担。 l 考虑把整个企业共享的细节数据放在主机或其他集中式服务器上,提高这些共享数据的使用速度。 l 不要把表格和它们的索引放在同一设备上。一般可以将索引存放在高速存储设备上,而表格则存放在一般存储设备上,以加快数据的查询速度。 在对服务器进行处理时往往要进行大量的等待磁盘数据的工作,此时,可以在系统中使用RAID(Redundant Array of Inexpensive Disk,廉价冗余磁盘阵列)。 2 设计索引策略 数据仓库的数据量很大,因而需要对数据的存取路径进行仔细地设计和选择。由于数据仓库的数据一般很少更新,所以可以设计索引结构来提高数据存取效率。在数据仓库中,设计人员可以考虑对各个数据存储建立专用的索引和复杂的索引,以获取较高的存取效率,虽然建立它们需要付出一定的代价,但建立后一般不需要过多的维护。 数据仓库中的表通常要比联机事务处理系统(OLTP)中的表建立更多的索引,表中应用的最大索引数应与表格的规模成正比。数据仓库是个只读的环境,建立索引可以取得灵活性,对性能极为有利。但是表若有很多索引,那么数据加载时间就会延长,因此索引的建立需要进行综合的考虑。在建立索引时,可以按照索引使用的频率由高到低逐步添加,直到某一索引加入后,使数据加载或重组表的时间过长时,就结束索引的添加。 最初,一般都是按主关键字和大多数外部关键字建立索引,通常不要添加很多的其他索引。在表建立大量的索引后,对表进行分析等具体使用时,可能需要许多索引,这会导致表的维护时间也随之增加。如果从主关键字和外部关键字着手建立索引,并按照需要添加其他索引,就会避免首先建立大量的索引带来的后果。如果表格过大,而且需要另外增加索引,那么可以将表进行分割处理。如果一个表中所有用到的列都在索引文件中,就不必访问事实表,只要访问索引就可以达到访问数据的目的,以此来减少I/O操作。如果表太大,并且经常要对它进行长时间的扫描,那么就要考虑添加一张概括表以减少数据的扫描任务。 3 设计存储策略

高校图书管理系统数据库物理结构设计

高校图书管理系统数据库物理结构设计 一、设计前要了解的信息(该部分不出现在设计说明书中) 1、数据库的查询事务 (1)按卡号查询读者信息及借书信息(查询读者借书信息时涉及读者、图书与借还关系的连接操作,连接属性:卡号、书号)。 (2)按姓名查询读者信息及借书信息(查询读者借书信息时涉及读者、图书与借还关系的连接操作,连接属性:卡号、书号)。 (3)按书名查询图书信息。 (4)按作者与出版社查询图书信息。 (5)按出版社统计图书信息。 (6)按书号查询图书被借信息(查询图书被借信息时涉及读者、图书与借还关系的连接操作,连接属性:卡号、书号)。 (7)按书名查询图书被借信息(查询图书被借信息时涉及读者、图书与借还关系的连接操作,连接属性:卡号、书号)。 2、数据库的更新事务 (1)办理借书证(读者注册)。 (2)借书(增加借还记录、修改图书的库存数量)。 (3)还书(修改借还记录、修改图书的库存数量)。 3、查询事务的操作频率与性能要求 (1)按卡号查询读者信息及借书信息 操作频率:200次/天 性能要求:3s内完成 (2)按姓名查询读者信息及借书信息 操作频率:80次/天 性能要求:5s内完成 (3)按书名查询图书信息 操作频率:250次/天 性能要求:3s内完成 (4)按作者与出版社查询图书信息 操作频率:250次/天 性能要求:3s内完成 (5)按出版社统计图书信息 操作频率:1次/月 性能要求:10s内完成 (6)按书号查询图书被借信息 操作频率:10次/月

性能要求:6s内完成 (7)按书名查询图书被借信息 操作频率:10次/月 性能要求:6s内完成 二、设计结果 1、数据库名称 Book_Borrow 2、关系表 主键:lbdm 主键:kh 索引:xm(升序) check约束:性别的取值只能为男或女 default约束:性别默认为男

初中物理模型--最新版

初中物理模型--精选全解 一、电学模型(一) 模型口诀 先判串联和并联,电表测量然后判; 一路通底必是串,若有分支是并联; A 表相当于导线,并联短路会出现; 如果发现它并源,毁表毁源太凄惨; 若有电器与它并,电路发生局部短; V 表可并不可串,串时相当电路断; 如果发现它被串,电流为零应当然。 模型思考 你想知道常用、快捷、有效、正确识别电路连接方式的四种方法吗? 你会迅速、快捷、无误地判断出电路发生变化时电流表、电压表的示数如何变化吗? 你能根据实验现象或者题中给出的器材,准确、有效、方便的查找到电路中发生故障的原因吗? 模型归纳示图 去表法 串联电路 标电流法 并联电路 节点法 去元件法 正确识别电路办法 A V

明晰电压表电流表测量电路部分 部分电阻变化 总电阻变化 总电流变化 部分电流、部分电压、电表示数 电功、电功率 故障已给出 假设法 判断电路故障 电路图分析 故障未给出短路 串、并连接 断路 电器连接方式 使用注意 电表用途 判断电流电压示数

串、并联电路的识别方法 电路连接有两种基本方法──串联与并联。对于初学者要能够很好识别它们有点难度,下面结合串并联电路特点和实例,学习区别这两种电路的基本方法,希望对初学者有所帮助。 一、串联电路 如果电路中所有的元件是逐个顺次首尾连接起来的,此电路就是串联。我们常见装饰用的“满天星”小彩灯,就是串联的。家用电路中的开关与它所控制的用电器之间也是串联的。串联电路有以下一些特点: (1)电路连接特点:串联的整个电路只有一条电流的路径,各用电器依次相连,没有“分支点”。 (2)用电器工作特点:各用电器相互影响,电路中若有一个用电器不工作,其余的用电器就无法工作。 (3)开关控制特点:串联电路中的开关控制整个电路,开关位置变了,对电路的控制作用没有影响。即串联电路中开关的控制作用与其在电路中的位置无关。 二、并联电路 如果电器中各元件并列连接在电路的两点间,此电路就是并联电路。教室里的电灯、马路上的路灯、家庭中的电灯、电风扇、电冰箱、电视机等用电器之间都是并联在电路中的。并联电路有以下特点: (1)电路连接特点:并联电路由干路和几条支路组成,有“分支点”。每条支路各自和干路形成回路,有几条支路,就有几个回路。 (2)用电器工作特点:在并联电路中各用电器之间相不影响。某一条支路中的用电器若不工作,其他支路的用电器仍能工作。比如教室里的电灯,有一只烧坏,其它的电灯仍然能亮。这就是互不影响。 (3)开关控制特点:并联电路中,干路开关的作用与支路开关的作用不同。干路开关起着总开关的作用,控制整个电路。而各条支路开关只控制它所在的那条支路。 三、识别电路方法

概念模型、逻辑模型、物理模型区别(专业教育)

数据库设计 概念模型、逻辑模型、物理模型区别 侯在钱 目录 1.模型种类 (2) 1.1.概念模型 (2) 1.2.逻辑模型 (3) 1.3.物理模型 (3) 1.4.模型区别 (4) 1.4.1.对象转换 (4) 1.4.2.其它对比 (4) 2.常用工具 (5) 2.1.ERWIN (5) 2.1.1.逻辑模型 (5) 2.1.2.物理模型 (6) 2.1.3.常用操作 (6) 2.2.PowerDesigner (8) 2.2.1.概念模型 (8) 2.2.2.逻辑模型 (9) 2.2.3.物理模型 (9) 2.2.4.常用操作 (10)

1.模型种类 一般在建立数据库模型时,会涉及到几种模型种类:概念模型、逻辑模型、物理模型。数据库设计中概念模型和逻辑模型区别比较模糊,所以在数据库设计工具ERWIN中只提供了逻辑模型和物理模型,而在PowerDesigner早期版本中也只提供了概念模型和物理模型两种模型,只是在PowerDesigner15版本中提供了三种模型:概念模型、逻辑模型、物理模型。 1.1.概念模型 概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述,不是对软件设计的描述。 表示概念模型最常用的是"实体-关系"图。 E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。在E-R图中,使用了下面几种基本的图形符号。 实体,矩形 E/R图三要素属性,椭圆形 关系,菱形

关系:一对一关系,一对多关系,多对多关系。 E/R图中的子类(实体): 子类is a 超类 1.2.逻辑模型 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点,是对概念数据模型进一步的分解和细化。 1.3.物理模型 物理模型是对真实数据库的描述。数据库中的一些对象如下:表,视图,字段,数据类型、长度、主键、外键、索引、是否可为空,默认值。 概念模型到物理模型的转换即是把概念模型中的对象转换成物理模型的对象。

概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型 (原创)

概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。 在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model,中文一般翻译为“概念数据模型”。 概念数据模型是最终用户对数据存储的看法,反映了最终用户综合性的信息需求,它以数据类的方式描述企业级的数据需求,数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。 概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性,也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。 概念数据模型的目标是统一业务概念,作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁,确定不同实体之间的最高层次的关系。 在有些数据模型的设计过程中,概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。 在数据仓库领域有一个概念叫logical data model,中文一般翻译为“逻辑数据模型”。 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点,是对概念数据模型进一步的分解和细化。逻辑数据模型是根据业务规则确定的,关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系,确定每个实体的属性,定义每个实体的主键,指定实体的外键,需要进行范式化处理。 逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据,但并不考虑数据在物理上如何来实现。 逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向,还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多,那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。 在数据仓库领域有一个概念叫physical data model,中文一般翻译为“物理数据模型”。 物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据库体系结构设计,真正实现数据在数据库中的存放。 物理数据模型的内容包括确定所有的表和列,定义外键用于确定表之间的关系,基于用户的需求可能进行发范式化等内容。在物理实现上的考虑,可能会导致物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。

(pdm产品数据管理)物理数据模型(PDM)

物理数据模型(PDM) 本篇较简单,请读者先阅读上一篇(概念数据模型(CDM).doc)物理数据模型与数据库中建立表很像,最终可以生成数据库脚本 工具栏 1.表(Table) 2.存储过程(procedure) 3.视图(view) 4.关联(reference) 5.依赖(dependency) 创建项目工程 1.新建工程,选择“File->New Model”,弹出如图所示的对话框,选择Model types,在Model name中输入名称,单击“OK”按钮建立模型、如图所示 创建实体 1,在右侧的“图标窗口”中,单击工具箱上的“Entity”工具,在单击窗口的空白处,在单击的位置就数显了一个实体符号。单击“Pointer”工具或单击鼠标右键,可以释放Entity 工具,如图

. 2. 双击刚创建的实体集符号,弹出“实体属性”对话框,选择“General”属性页,在“Name”文本框中输入“users”、“Comment”中输入“用户实体”,如图 添加属性 1.在上述对话框中选择Attributes属性页。单击最左边的一个按钮“Insert a Row”,添 加新的属性。修改Name为userid,DataType为Integer,并把P、M上个复选框都打钩 (P列表示该属性是否为主标识符,主标识符类似于数据库中的主键;M列表示 改属性是否为强制的,打钩表示不能为空)

2,同理为“userlevel”实体添加如下属性,如图所示

定义属性的标准检查约束 1.在左侧的对象浏览器窗口中,选择“username”节点,双击该节点,弹出“username属 性设置”对话框,设置用户名的最小长度为6,最大长度为15,如图所示

数据仓库模型的设计.doc

2.5数据仓库模型的设计 数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151: .概念模型设计; .逻辑模型设计; .物理模型设计; 下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。 2.5.1概念模型设计 进行概念模型设计所要完成的工作是: <1>界定系统边界 <2>确定主要的主题域及其内容 概念模型设计的成果是,在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合,所以数据仓库的概念模型设计,首先要对原有数据库系统加以分析理解,看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等,然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。一方面,通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式,可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面,数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的,它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。 概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计,因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。 1.界定系统的边界 数据仓库是面向决策分析的数据库,我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求,但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前: . 要做的决策类型有哪些?

. 决策者感兴趣的是什么问题? . 这些问题需要什么样的信息? . 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据? 这样,我们可以划定一个当前的大致的系统边界,集中精力进行最需要的部分的开发。因而,从某种意义上讲,界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析,因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。 2,确定主要的主题域 在这一步中,要确定系统所包含的主题域,然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在电信行业中的应用的描述,描述的内容包括: . 主题域的公共码键; . 主题域之间的联系: . 充分代表主题的属性组。 2.5.2逻辑模型设计 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环,因为它能直接反映出业务部门的需求,同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。在这一步里进行的工作主要有: . 分析主题域,确定当前要装载的主题; . 确定粒度层次划分; . 确定数据分割策略; . 关系模式定义; . 记录系统定义 逻辑模型设计的成果是,对每个当前要装载的主题的逻辑实现进行定义,并将相关内容记录在数据仓库的元数据中,包括: . 适当的粒度划分;

使用PowerDesinger创建数据库概念模型并转换为物理模型实例说明

1、在powerdesigner中进行数据库的概念设计(一) 一、概念数据模型概述 数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个方面的要求: 1)能够比较真实地模拟现实世界 2)容易为人所理解 3)便于计算机实现 概念数据模型也称信息模型,它以实体-联系(Entity-RelationShip,简称E-R)理论为基础,并对这一理论进行了扩充。它从用户的观点出发对信息进行建模,主要用于数据库的概念级设计。 通常人们先将现实世界抽象为概念世界,然后再将概念世界转为机器世界。换句话说,就是先将现实世界中的客观对象抽象为实体(Entity)和联系(Relationship),它并不依赖于具体的计 算机系统或某个DBMS系统,这种模型就是我们所说的CDM;然后再将CDM转换为计算机上某个DBMS所支持的数据模型,这样的模型就是物理数据模型,即PDM。 CDM是一组严格定义的模型元素的集合,这些模型元素精确地描述了系统的静态特性、动态特性以及完整性约束条件等,其中包括了数据结构、数据操作和完整性约束三部分。 1)数据结构表达为实体和属性; 2)数据操作表达为实体中的记录的插入、删除、修改、查询等操作;

3)完整性约束表达为数据的自身完整性约束(如数据类型、检查、规则等)和数据间的参照完整性约束(如联系、继承联系等); 二、实体、属性及标识符的定义 实体(Entity),也称为实例,对应现实世界中可区别于其他对象的“事件”或“事物”。例如,学校中的每个学生,医院中的每个手术。 每个实体都有用来描述实体特征的一组性质,称之为属性,一个实体由若干个属性来描述。如学生实体可由学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等属性组成。 实体集(Entity Set)是具体相同类型及相同性质实体的集合。例如学校所有学生的集合可定义为“学生”实体集,“学生”实体集中的每个实体均具有学号、姓名、性别、出生年月、所在系别、入学年份等性质。 实体类型(Entity Type)是实体集中每个实体所具有的共同性质的集合,例如“患者”实体类型为:患者{门诊号,姓名,性别,年龄,身份证号.............}。实体是实体类型的一个实例,在含义明确的情况下,实体、实体类型通常互换使用。 实体类型中的每个实体包含唯一标识它的一个或一组属性,这些属性称为实体类型的标识符(Identifier),如“学号”是学生实体类型的标识符,“姓名”、“出生日期”、“信址”共同组成“公民”实体类型的标识符。

数据模型

数据模型 数据(data)是描述事物的符号记录。模型(Model)是现实世界的抽象。数据模型(Data Model)是数据特征的抽象,是数据库管理的教学形式框架。 数据模型所描述的内容包括三个部分:数据结构、数据操作、数据约束。 1)数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。 2)数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。 3)数据约束:数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则,以保证数据的正确、有效和相容。 数据模型按不同的应用层次分成三种类型:分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。 1、概念数据模型(Conceptual Data Model):简称概念模型,是面向数据库用户的实现世界的模型,主要用来描述世界的概念化结构,它使数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系等,与具体的数据管理系统(Database Management System,简称DBMS)无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型,才能在DBMS中实现。 2、逻辑数据模型(Logical Data Model):简称数据模型,这是用户从数据库所看到的模型,是具体的DBMS所支持的数据模型,如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户,又要面向系统,主要用于数据库管理系统(DBMS)的实现。 3、物理数据模型(Physical Data Model):简称物理模型,是面向计算机物理表示的模型,描述了数据在储存介质上的组织结构,它不但与具体的DBMS有关,而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性,大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成,而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 在概念数据模型中最常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。 Access数据库处理的是哪类数据模型? 答案是: 关系模型. 数据库中最常见的数据模型有三种,它们是: >>>1.层次模型 若用图来表示,层次模型是一棵倒立的树。在数据库中,满足以下两个条件的数据模型称为层次模型:

用PowerDesigner进行数据库物理模型设计

网上书店系统的数据库设计 需求分析名词(实体)动词(关系)用户能购买图书用户、图书购买 用户能评论图书用户、图书评论 能指定图书的类别图书、图书类别隶属 能指定用户的组用户、用户组隶属 用户组、功能权限 能指定用户组能使用 的功能 能指定购买项所属的 购买项、订单隶属 订单 3 Sept. 2008

3 Sept. 2008图书用户 用户组图书类别功能购买评论权限 隶属隶属

一、安装PowerDesigner建模软件 powerDesigner软件是Sysbase公司开发的,用于数据建模的软件。用它可对数据库进行建模。 二、用PowerDesigner为数据库建立概念模型(E-R模型) 三、用PowerDesigner为数据库建立物理模型 3 Sept. 2008

四、创建数据库 ①用powerDesigner创建数据库脚本 ②在企业管理器中创建数据库bookshop ③用数据库脚本创建bookshop库中的表 3 Sept. 2008

五、设计数据库总结 用powerDesigner设计数据库的步骤 步骤一:根据项目的需求分析设计数据库的E-R模型 项目的需求分析→ E-R模型 ?找出需求分析中的名词,这些名词是E-R模型中的实 体和实体中的属性→在E-R图中画实体和添加属性 ?找出需求分析中实体名词间的动词,这些动词是E-R 模型中实体间的关系→在E-R图中添加实体间的关系 3 Sept. 2008

用powerDesigner设计数据库的步骤 步骤二:根据已设计好的数据库的E-R模型生成对应的特定数据库的物理模型:E-R模型→物理模型 ?用tools->check model菜单项检查E-R模型的正确性, 如果有错误和警告应改正 ?用tools->Generate physical Data Model菜单项生成此 E-R模型的物理模型 3 Sept. 2008

oracle物理设计原则

数据库物理设计原则 1.1 数据库环境配置原则 1.1.1 操作系统环境: 对于中小型数据库系统,采用linux操作系统比较合适,对于数据库冗余要求负载均衡能力要求较高的系统,可以采用Oracle9i RAC的集群数据库的方法,集群节点数范围在2—64个。对于大型数据库系统,可以采用Sun Solaris SPARC 64位小型机系统或HP 9000 系列小型机系统。RAD5 适合只读操作的数据库,RAD1 适合OLTP数据库 1.1.2 内存要求 对于linux操作系统下的数据库,由于在正常情况下Oracle对SGA的管理能力不超过1.7G。所以总的物理内存在4G以下。SGA的大小为物理内存的50%—75%。对于64位的小型系统,Oracle数据库对SGA的管理超过2G的限制,SGA设计在一个合适的范围内:物理内存的50%—70%,当SGA过大的时候会导致内存分页,影响系统性能。 1.1.3 交换区设计 当物理内存在2G以下的情况下,交换分区swap为物理内存的3倍,当物理内存>2G的情况下,swap大小为物理内存的1—2倍。 1.1.4 其他环境变量参考Oracle相关的安装文档和随机文档。 1.2 数据库设计原则 1.2.1 数据库SID 数据库SID是唯一标志数据库的符号,命名长度不能超过5个字符。对于单节点数据库,以字符开头的5个长度以内字串作为SID的命名。对于集群数据库,当命名SID后,各节点SID自动命名为SIDnn,其中n n为节点号:1,2,…,64。例如rac1、rac2、rac24。 1.2.2 数据库全局名 数据库全局名称: 1.2.3 数据库类型选择

power designer物理数据模型

实验七 PowerDesigner物理数据模型 一、背景知识 1.物理数据模型概念 在设计好数据库的逻辑结构之后,就需要完成其物理设计。物理数据模型(physical data model,PDM)就是以数据库管理系统(DBMS)理论为基础,根据概念模型建立的现实世界模型生成相应的数据库管理系统的SQL脚本语言。利用该SQL脚本在数据库中产生实现世界信息的存储结构(如表、约束等),并保证数据在数据库中的完整性和一致性。图3-1描述了物理数据模型与数据库管理系统的关系。 图3-1 PDM与DBMS的关系 PDM以PowerDesigner为各种数据库提供的数据定义文件作为与语法模板来生成SQL语言脚本。由PDM生成SQL脚本,在通过SQL脚本在数据库中建立相应的数据存储结构,称为正向工程;反之,如果通过数据库中已存在的数据存储结构来导出对应的PDM,则称为逆向工程。 二、实验目的 1.了解和熟悉PowerDesignerPDM及其相关知识。 2.掌握运用PowerDesignerPDM工具建立PDM的方法。 3.掌握对PowerDesignerPDM进行管理的内容和方法。 三、实验内容与步骤 创建物理数据模型过程 用户可以通过四种方式新建PDM: 1.使用设计环境直接建立PDM 2.从现有数据库或数据库SQL脚本逆向工程建立PDM 3.从CMD采用内部模型生成的方法建立PDM 4.根据面向对象模型(OOM)中的类图,采用逆向的内部生成方法建立PDM 在前面的实验中,我们已经了解了利用CDM生成PDM地方法,这样的方法符合常规,即先进行概要设计然后进行详细设计。在本实验中,我们主要练习使用PowerDesigner设计环境直接建立PDM的方法。 1.创建 PDM

专题:物理模型的建立

物理模型法 目标:理解物理模型的建立在物理学习(特别是解题)中有十分广泛的应用,掌握平抛运动、圆周运动、碰撞、反冲、单摆等一系列物理模型的特点和研究方法,学会将研究对象简化成理想模型、将新的物理情景抽象成我们熟知的物理模型并加以解决,并且在解题中不断建立新的物理模型。 例题: 例题一 试估算金原子 Au 19779的大小,并从α粒子散射实验中估算金核的大小。设α粒子速度s m v /1060.1272-?=,质子质量kg m 271067.1-?=ρ,元电荷c e 191060.1-?=,静电引力恒量为229/100.9c m N k ??=,金的密度 33/103.19m kg ?=ρ,阿伏加德罗常数为1231002.6-?=mol N A ,已知试探电荷q 在距点电荷Q 为r 处时具有的电势能r kQq E /=ρ。(计算结果取一位有效数字) 解:金原子的摩尔体积为3533 1002.1103.1910197m M V --?=??==ρ 单个分子体积v=32910696.1m N V A -?= 设金原子直径为d ,则由36 1d v π=,代入数据后得m d 10101-?= 当α粒子最接近金核时,可以认为α粒子的速度几乎减小为零,此时有 r Qq k E v m ==ραα21 代入数据得14104-?=r m 点评:本题属于物质结构模型的建立。题中要估算金原子的直径,需建立原子的球体模型,用球体积最终求得分子的直径。而在研究金原子核半径时,应与α粒子与金原子核的最近距离作为金属原子核的半径。事实上,本题中粒子与金原子核在作用过程中,只有当两核速度相等时,距离最近。但考虑到金原子核的质量远大于粒质量,故近似的认为金原子核静止不动,这样的模型,虽简单但不影响本题的作答。 例题二 如图所示,小球的质量为m ,带电量为q ,整个区域加一个场强大小为E 的水平方向的匀强电场,小球系在长为L 的绳子的一端,且在与竖直方向成45°角的P 点处于平衡。则 (1)电场力多大? (2)如果小球被拉至与O 点在同一水平位置的C 点自由释放,则小球到达A 点的速度是多大?此时绳上的拉力又为多大? (3)在竖直平面内,如果小球以P 点为中心作微小的摆动,其振动周期如何求解? (4 )若使小球在此竖直平面内恰好做圆周运动时,最大速度和最小速度分别在哪点?大小例2图

数据模型设计要点

数据模型设计要点

目录 1.数据模型设计的输入4 2.数据模型设计必须的几个阶段4 2.1.概念数据模型设计(Conceptual Data Model) (5) 2.2.逻辑数据模型设计(Logical Data Model) (6) 2.2.1.设计范式要求 7 2.2.1.1.第一范式 7 2.2.1.2.第二范式 7 2.2.1. 3.第三范式 8 2.2.1.4.逆第三范式 9 2.2.2.其他要求 10 2.2.2.1.数据类型定义 10 2.2.2.2.实体名称定义 10 2.2.2. 3.主键定义 10 2.2.2.4.实体关系定义 10 2.2.2.5.数据量估算 11 2.2.2.6.索引定义 11 2.3.物理数据模型(Physical Data Model) (12) 2.3.1.物理库设计 12 2.3.1.1.数据库Server设计 12 2.3.1.2.表空间设计 12 2.3.1.3.用户及权限设计 13 2.3.2.物理表设计 13

2.3.2.1.数据类型设计 13 2.3.2.2.存储设计 13 2.3.2.3.主外键设计 13 2.3.2.4.索引设计 14 2.3.2.5.生成建表语句 14 3.数据模型设计相关工具软件14 4.数据模型设计的产出及规格要求14 4.1.概念数据模型设计阶段 (14) 4.2.逻辑数据模型设计阶段 (15) 4.3.物理数据模型设计阶段 (15)

1.数据模型设计的输入 传统的瀑布型的开发模型下,其特点是需求驱动。相应的,数据模型设计的必要输入为需求分析阶段的产出,包括需求规格说明书(需求分析说明书)、数据字典。 分析型应用由于其需求不易迅速全面予以明确,所以适合用螺旋式开发模型,逐步迭代。但由于分析型应用是数据驱动,所以数据模型的设计要求更高,需要根据业务和数据的实际情况,进行快速全面分析,并有充分的管理思维,才能设计出比较理想的数据模型。其输入就不仅限于传统的瀑布开发模型下的需求规格说明书和数据字典,而是要从业务层面分析各个现有业务实体,以管理思维的角度,进行必要的抽象、归纳和挖掘,结合未来管理需要,明确潜在业务实体,以及各业务实体之间的关系,最终予以设计实现。 2.数据模型设计必须的几个阶段 无论是瀑布模型还是螺旋模型,数据模型的设计都必须经历概念数据模型设计、逻辑数据模型设计和物理数据模型设计三个阶段。 其中,概念数据模型设计的主要工作是提取概念实体并分析其关系,这是最关键的工作,直接影响后续工作的质量;逻辑数据模型设计的主要工作是设计各逻辑实体的属性、主键、索引以及各实体之间的关系,此部分与物理数据库无关;物理数据模型设计的主要工作是结合具体的物理数据库平台进行存储设计。 这三个阶段并不是完全单向的,而是可以反向调整。假设后面的阶段发现有问题,可以转到上一阶段进行必要的修改后继续进行。但一定不能不管前一阶段的结果,放任自流地进行后面阶段的工作。 2.1.概念数据模型设计(Conceptual Data Model) 本阶段的任务是对业务领域的各概念实体进行归纳和总结的过程。该过程以分析概念实体以及它们之间的关系为目标,而不是以细化概念实体的各项属性为目标。 该阶段工作非常重要,是进行其他阶段工作的基础。

概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型

概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型 概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。 在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model,中文一般翻译为“概念数据模型”。 概念数据模型是最终用户对数据存储的看法,反映了最终用户综合性的信息需求,它以数据类的方式描述企业级的数据需求,数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。 概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性,也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。 概念数据模型的目标是统一业务概念,作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁,确定不同实体之间的最高层次的关系。 在有些数据模型的设计过程中,概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。 在数据仓库领域有一个概念叫logical data model,中文一般翻译为“逻辑数据模型”。 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点,是对概念数据模型进一步的分解和细化。逻辑数据模型是根据业务规则确定的,关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系,确定每个实体的属性,定义每个实体的主键,指定实体的外键,需要进行范式化处理。 逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据,但并不考虑数据在物理上如何来实现。 逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向,还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多,那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。 在数据仓库领域有一个概念叫physical data model,中文一般翻译为“物理数据模型”。 物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据库体系结构设计,真正实现数据在数据库中的存放。

数据库设计示例文档(完整)物理数据库设计

数据库设计示例文档(完整)物理数据库设计D2小组网上培训系统物理数据库设计 陈俊华、董磊、陈俊娜、董昊、海霞、郭云龙 1(针对选定的DBMS,生成基表 由于本系统主要架构在windows操作系统之上,加之本小组成员对SQLServer 比较熟悉,且系统有并发操作的要求,因此决定采用SQLServer2000 DBMS系统。 2(选择合适的文件组织(Heap, Hash, ISAM, B+ Tree, Clustered) 基于在System’s Specification中对系统性能的要求: 1)非峰值时,数据查找、更新、存储的平均时间低于1秒 2)在峰值时,数据查找、更新、存储的平均时间低于5秒 采用SQL Server 2000默认的文件组织结构 3(选择建立适当的索引 基于在System’s Specification中对事务处理的分析: 1)学生情况检索每天50次 2)教师情况检索每天10次 3)课程检索每天100次 4)常见问题检索每天200次 5)资料查询每天200次 6)试题检索每天50次 7)成绩查询每天50次 在SQL Server 2000里,在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引;由于要频繁查询学生姓名、教师姓名、课程名称、题目、成绩,因此在各表的对应列上创建第二索引。

4(定义全局约束 根据需求分析,本网上培训系统不允许同一名学生在一个学期中选课超过6 门以上。 5(定义视图 用户视图主要是学生视图和教师视图。 6(定义用户访问控制规则 用户在进入系统之前必须提交相应的用户名和口令,系统将根据不同的用户而授予不同的权限。 以下是建表语句: 1)学生表 create table student( StudentID Int(15) not null identity(1,1), StudentName Varchar(20) not null, StudentPassword Varchar(10) not null, StudentStatus Char(1) not null, StudentSex Char(1) not null, EnrollingDate Datetime not null, E-mail Varchar(30), Constraint pk_student primary key clustered(StudentID) ) 索引: create index student_StudentName on student(StudentName) 2)教师表 create table teacher (

初中物理模型解题法

初中物理模型解题法 准格尔旗第四中学 物理教师:王泉

一、电学模型(一) 模型口诀 先判串联和并联,电表测量然后判; 一路通底必是串,若有分支是并联; A 表相当于导线,并联短路会出现; 如果发现它并源,毁表毁源太凄惨; 若有电器与它并,电路发生局部短; V 表可并不可串,串时相当电路断; 如果发现它被串,电流为零应当然。 模型思考 你想知道常用、快捷、有效、正确识别电路连接方式的四种方法吗? 你会迅速、快捷、无误地判断出电路发生变化时电流表、电压表的示数如何变化吗? 你能根据实验现象或者题中给出的器材,准确、有效、方便的查找到电路中发生故障的原因吗? 模型归纳示图 串联电路 标电流法 并联电路 节点法 去元件法 明晰电压表电流表测量电路部分 部分电阻变化 总电阻变化 总电流变化 部分电流、部分电压、电表示数 电功、电功率 故障已给出 假设法 判断电路故障 故障未给出 短路 串、并连接 断路 电器连接方式 使用注意 电表用途 正确识别电路办法 判断电流电压示数

串、并联电路的识别方法 电路连接有两种基本方法──串联与并联。 对于初学者要能够很好识别它们有点难度,下面结合串并联电路特点和实例,学习区别这两种电路的基本方法,希望对初学者有所帮助。 一、串联电路 如果电路中所有的元件是逐个顺次首尾连接起来的,此电路就是串联。我们常见装饰用的“满天星”小彩灯,就是串联的。家用电路中的开关与它所控制的用电器之间也是串联的。串联电路有以下一些特点: (1)电路连接特点:串联的整个电路只有一条电流的路径,各用电器依次相连,没有“分支点”。 (2)用电器工作特点:各用电器相互影响,电路中若有一个用电器不工作,其余的用电器就无法工作。 (3)开关控制特点:串联电路中的开关控制整个电路,开关位置变了,对电路的控制作用没有影响。即串联电路中开关的控制作用与其在电路中的位置无关。 二、并联电路 如果电器中各元件并列连接在电路的两点间,此电路就是并联电路。教室里的电灯、马路上的路灯、家庭中的电灯、电风扇、电冰箱、电视机等用电器之间都是并联在电路中的。并联电路有以下特点: (1)电路连接特点:并联电路由干路和几条支路组成,有“分支点”。每条支路各自和干路形成回路,有几条支路,就有几个回路。 (2)用电器工作特点:在并联电路中各用电器之间相不影响。某一条支路中的用电器若不工作,其他支路的用电器仍能工作。比如教室里的电灯,有一只烧坏,其它的电灯仍然能亮。这就是互不影响。 (3)开关控制特点:并联电路中,干路开关的作用与支路开关的作用不同。干路开关起着总开关的作用,控制整个电路。而各条支路开关只控制它所在的那条支路。 三、识别电路方法 1.定义法:综合运用上面介绍串并联电路的连接特点及用电器工作特点,针对一些简单、规则的电路是行之有效的方法,也是其它方法的基础。 2.路径识别法:根据串并联电路连接特点,串联的整个电路只有一条电流的路径,如果有两条或两条以上的路径即为并联电路。 例题1如图1所示的电路,是判断连接方式是串联还是并联?

数据库模型的概念、作用和三要素

数据库模型的概念、作用和三要素 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中,表示实体类型及实习类型间联系的模型成为“数据模型”。数据模型是数据库管理的教学形式框架,是用来描述一组数据的概念和定义的,包括三个方面: 1. 概念数据模型(Conceptual Model):这是面向数据库用户的实现世界的数据模型,主要用来描述世界的概念化结构,它使数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系等,与具体的DBMS无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型,才能在DBMS中实现。 2. 逻辑数据模型(Logical Data Model):这是用户从数据库看到的数据模型,是具体的DBMS 所支持的数据模型,如网状数据模型、层次数据模型等等。此模型既要面向用户,又要面向系统。 3. 物理数据模型(Physical Data Model):这是描述数据在存储介质上的组织结构的数据模型它不但与具体的DBMS有关,而且还和操作系统以及硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性,大部分物理数据模型的实现工作由系统自动完成,而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素: 一般而言,数据模型是一组严格定义的概念的集合。这些概念精确地描述了系统的静态特征(数据结构)、动态特征(数据操作)和完整性约束条件,这就是数据模型的三要素。 1. 数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成部分,数据结构指对象和对象间联系的表达和实现,是系统静态特征的描述,包括两个方面: (1)数据本身:类型、内容、性质。例如关系模型中的域、属性、关系等。 (2)数据之间的联系:数据之间是如何相互联系的,例如关系模型中的主码、外码等联系。 2. 数据操作 对数据库中对象的实例允许执行的操作集合,主要指检索和更新(插入、删除、修改)两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则(如优先级)以及实现操作的语言。数据操作是对系统动态特征的描述。 3. 完整性约束条件 数据完整性约束是一组完整性规则的集合,规定数据库状态及状态变化所应满足的条件,以保证数据的正确性、有效性和相容性。

相关文档