数据库模型设计

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 (3)

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 (5)

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。

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。

1.4.模型区别

1.4.1.对象转换

1.4.

2.其它对比

2.常用工具

2.1.ERWIN

ERWIN提供两种模型类型：Logical Model，Physical Model。另外还提供一种Logical/Physical Model，这不是另外一种模型类型，只是即可按Logical方式显示，又可按照Physical方式显示。

2.1.1.逻辑模型

(1)Entity

(2)Complete Sub-category, Incomplete Sub-category

(3)Identifying relationship

(4)Many-to-many relationship

(5)Non-identifying relationship

2.1.2.物理模型

(1)Independent table

(2)View table

(3)Identifying relationship

删除父表数据时，如果子表有关联数据，则父表数据删除不掉，并且删除时报错。

(4)Non-indentifying relationship

删除父表数据时，如果子表有关联数据，则把子表对应的外键

字段值设置为空。

(5)View relationship

2.1.

3.常用操作

(1)显示字段注释

只有当创建模型时，选择Logical/Physical模型时，才可以显示字段的注释。选择工具栏中的“Physical”显示物理模型，选择“Logical”

(2)设置主键

双击实体，选中Column列表中的某个字段，在右侧Tab的General卡片中选中Primary Key复选框。

(3)Change database:

Menu->Database->Choose database

(4)Export SQL

Menu->Forward Engineer/Schema Generation

使用“Preview”可预览SQL，使用“Report”按钮可导出SQL

到文件中。

2.2.PowerDesigner

对于数据库设计PowerDesigner 12版本中提供两种数据模型类型：Conceptual Data Model，Physical Data Model。在PowerDesigner 15版本中提供了三种数据模型类型Conceptual Data Model，Logical Data Model，Physical Data Model。

除了数据模型设计以外，PowerDesigner还提供一些诸如面向对象模型、业务流程模型、需求模型等。

2.2.1.概念模型

(1)Entity

(2)Inheritance

(3)Relationship

包括：One - One, One - Many, Many - One, Many - Many

(4)Association

Association和Relationship类似，只是Association可以设置属

性，Relationship不可设置属性。

(5)Association Link

连接Entity和Association的关系，关系有0 – 1, 0 – n, 1 – 1, 1 - n。

(6)Link/Extended Dependency

2.2.2.逻辑模型

(1)Entity

(2)Relationship

(3)n-n Relationship

(4)Inheritance

(5)Link/Extended Dependency

2.2.

3.物理模型

(1)Table

(2)View

(3)Reference

外键关联。

(4)Procedure

(5)Link/Extended Dependency

2.2.4.常用操作

(1)NAME或CODE显示

Menu->Tools->Model Options->Naming Convertion

(2)Change database:

Menu->Database->Change Current DBMS

(3)Export SQL

Menu->Database->Generate Database

如果只需要导出某个表，则只需双击此表，然后选择“Preview”选项卡。

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

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。

空间数据库毕业课程设计报告

空间数据库课程设计兼ARCSDE入门 手册 一．ArcSDE的配置 数据库的创建 数据库的配置 数据库的网络配置 数据库的控制和管理 ArcSDE的配置 二.数据库的设计 建立数据库连接 表的创建与设计 版本的注册与创建 成员角色与任务分配 三．问题与解决方案 软件本身的问题 多版本编辑的问题 四．总结 个人心得 各成员工作情况 一. ArcSDE的配置 1.数据库的创建：

打开Database Configuration Assistant工具 如图(1.1)所示 为初始界面 图(1.1) 按照向导对话框依次选择执行的操作创建数据库→选择一般用途的模→输入数据库名称和SID号(*注意SID号默认和数据库名相同)→管理选项(默认设置)→输入口令号(*可以根据不同的用户设置不同的口令)→存储选项(默认设置)→数据库文件所在位置(默认设置)→恢复配置(默认设置)→数据库内容(默认设置)→初始化参数(默认设置)→数据库存储(默认设置)→创建选项(如图1.2)→确定对话框→开始创建图1.2 2.数据库的配置 创建数据库成功之后需要进行数据库的配置，同上打开Database Configuration Assistant工具，点击下一步，选择配置数据库选项→选择需要配置的数据库→数据库内容(默认设置)→连接模式(*客户机较少时默认设置)，点击完成开始配置数据库(如上图) 3.数据库的网络配置 配置数据库之后，打开Oracle Net Configuration Assistant 工具，如图(1.4)为初始界面 图1.4

按下一步进入监听程序配置→监听程序(*若需要添加新的监听程序，选择添加，这里选择已有的监听程序，选择重新配置如右图)→选择监听程序→选择协议(默认有TCP)→选择端口(*端口号默认为1521，若配置了多个监听程序，不应重复使用1521端口，否则后期的本地NET服务名配置会出错,如右图)→完成配置好监听程序后配置本地NET服务名配置→重新配置→选择Net服务名(根据新创建的数据库选择服务名)→服务名配置(输入新创建的数据库名)→选择协议(默认配置)→输入主机号和选择端口(主机号为计算机名)→选择测试→测试登录方式用户名填system,口令重新输入，如右图（若测试失败，可以试着重新配置数据库，注意配置端口号） 4.数据库的控制和管理 工具: OEM和SQL*PLUS 登录OEM方式：网页登陆。（下图） 网址可在安装目录oracle\product\10.2.0\db_1\install\readme.txt中得到，输入网址，并用sys用户登录，使用SYSDBA身份。 登录SQL*PLUS方式:对话框登录。 输入用户名:System, 输入口令： 输入主机字符串：数据库名 （右图）

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;

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

Oracle关系数据库的逻辑模型

关系数据库的逻辑模型 在关系数据库的设计阶段，需要为它建立逻辑模型。关系数据库的逻辑模型可以通过实体和关系组成的图来表示，这种图表称为“E-R 图”，使用E-R 图表示的逻辑模型被称为“ER 模型”。一个典型的ER 模型由如下三部分组成：实体、联系和属性。 1．实体和属性 客观存在并可相互区分的事物称为实体。实体可以指实际的对象，也可以指某些概念，例如，一个雇员、一个职位都是实体。在E-R 模型中，实体是用矩形表示，矩形框内写明实体名，以区分现实世界中其他对象。 每个实体有一组属性来表示，其中的某一部分属性可以惟一标识实例，如雇员编号。实体集是具有相同属性的实体集合，例如，学校所有教师具有相同的属性，因此教师的集合可以定义为一个实体集；而学生具有相同的属性，因此学生的集合可以定义为另一个实体集。 在数据库中，每个实体集都对应于一个表，实体集中的每个实体都是表中的一条记录，而实体的每个属性就是表中的一个字段。例如，企业中的雇员、职位和部门可以分别定义为三个实体集，这些实体集分别对应表EMPLOYEES 、JOBS 和DEPARTMENTS 。每个实体又具有它自己的属性，这些属性组成了表的字段。比如，雇员实体具有雇员编号、姓名、电话号码、职位、薪水、所属部门等属性。 2．联系 实际应用中的实体之间是存在联系的，这种联系必须在逻辑模型中表示出来。在E-R 模型中，联系用菱形表示，菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关实体连接起来，同时在无向边旁标注上联系的类型。两个实体之间的联系可以分为三类： ● 一对一 若对于某个实体集A 中的每一个实体，实体集B 中至多有一个实体与之 相关；反之亦然，则称实体集A 与实体集B 具有一对一的联系，记为1：1。 ● 一对多 若对于实体集A 中的每一个实体，实体集B 中有多个实体与之相关，反 过来，对于实体集B 中的每一个实体，实体集A 中至多有一个实体与之相关，则称实体集A 与实体集B 有一对多的联系，记为1：n 。 ● 多对多关系 若对于实体集A 中的每一个实体，实体集B 中有多个实体与之相关， 反过来，对于实体集B 中的每一个实体，实体集A 中也有多个实体与之相关，则称为实体集A 与实体集B 具有多对多的联系，记为m ：n 。 例如，一个雇员只能属于一个部门，而一个部门可以同时对应于多个雇员，因此，雇员与部门之间具有一对多的联系，在E-R 模型中的表示如图1-1所示。 部门 职工从属 1 n 部门号部门名 部门负表人 职工编号姓名职位部门

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 (

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。

概念模型、逻辑模型、物理模型区别(HZQ)

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 (3) 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 (5) 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。 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。 1.4.模型区别

空间数据库设计报告

空间数据库设计报告

一、设计思想 本次空间数据库设计是基于SQL sever2008开放的外挂式空间数据库管理系统。基于传统的关系型数据库外挂式的空间数据库系统的关键在于SDE的设计与实现，SDE在用户和异构空间数据库之间提供了一个开放的接口。用户可以通过SDE服务来实现对空间数据的读取、插入、更新和删除的基本操作，还可以基于SDE实现对空间数据的分析功能，如拓扑关系的查询、缓冲区分析、叠加分析、、合并和切分等。SDE同时提供了链接DBMS数据库的接口，与数据库的操作都是在这个上面进行交互的。 1.1 数据的存储 1.1.1 几何数据的存储 把GIS数据放在RDBMS中，但是一般的RDBMS都没有提供GIS的数据类型（如点、线、多边形、以及这些feature之间的拓扑关系和投影坐标等相关信息），RDBMS只提供了少量的数据类型支持：int，float，double，Blob，Long ，char等，一般都是数字，字符串和二进制数据几种。并且RDBMS不仅没有提供对GIS数据类型的存储，也没有提供对这些基础类型的操作（如：判断包含关系，相邻、相交、求差、距离、最短路径等）。在本次数据库设计中，成功的完成了对点线面的数据的存储和相关的读取、插入、更新和删除以及可视化的显示的功能。此处的存储是基于SQLsever2008进行的，具体的存储结构如下表所示： 其中Point表中包含Point的空间信息，即空间的点的x，y坐标。由于当个点的只有相当于独立地物才会有相关的属性信息，本次在操作的时候并没有在存储的表中添加相应的属性信息。 一条线是由很多个小线段的组成的，因此在存储的时候，每个边都有一个独立的ID，每条边是由起点和终点链接起来的，因此在在这个表中只需要存储相应的点的ID即可，一般的线都是具有相关的属性信息的，故在本次设计中添加了线的属性信息，咋通过SDE对空间数据查询的时候便可以很方便的看到边的属性。

数据库物理设计

数据库物理设计 数据库环境 对于制造企业，一般可选用linux，Windows或Unix等操作系统。具体选择哪个操作系统可根据现有的服务器情况做调整。成熟的企业级数据仓库一般选择常见的关系型数据库，同时根据特殊要求，可增加集群数据库、内存关系数据库或本地文件型数据库等。数据存储可采用RAID5、RAID1、RAID5+RAID1的方式。内存配置通常在8G以上，来减少磁盘读取时间。 数据库参数设计 数据库类型：由于数据库目标位企业级数据仓库，数据库类型通常选择data warehouse类型。 连接方式：同时连接类型选择专用方式连接，来满足数据装载时的大量批处理服务。 内存配置：根据服务器实际物理内存的大小，选择70%-80%的内存作为数据库内存大小。 字符集：为了使数据库能够正确支持多国语言，需要将数据库字符集配置为UTF字符集。 其他参数：聚合内存使用，连接数、数据块大小、缓冲区设置等都需要根据实际数据量，使用方式来进行设置。 数据库存储设计 控制文件：控制文件中包含数据库重要信息，需要将控制文件存放在多个磁盘中，来保证数据库可恢复性。控制文

件中参数设置，最大的数据文件数量不能小于数据库参数db_files。 日志文件：数据仓库通常为批处理装载，在装载时会产生大量日志。可选择关闭某些事实表日志，对通常的维表及高频率装载的数据表，可以选择打开日志功能。日志文件的大小由数据库事务处理量决定，在设计过程中，确保每20分钟切换一个日志文件。对于数据仓库系统，日志文件大小通常为几百兆到几千兆。为了确保日志能够镜象作用，每日志组的成员为2个，日志文件组为5—10组。 回滚段配置：Undospace = UR * UPS * db_block_size + 冗余量。UR：表示在undo中保持的最长时间数（秒），由数据库参数UNDO_RETENTION值决定。UPS：表示在undo中，每秒产生的数据库块数量。 临时段表空间配置：数据库临时段表空间根据实际生产环境情况调整其大小，表空间属性为自动扩展。 系统表空间配置：系统表空间大小1G左右，除了存放数据库数据字典的数据外，其他数据不得存储在系统表空间。 表空间大小定义：当表空间大小小于操作系统对最大文件限制时，表空间由一个文件组成。如果表空间大小大于操作系统对最大文件限制时，该表空间由多个数据文件组成，表空间的总大小为估算为：Tablespace + sum (数据段+索引段)*150%。 表空间扩展性设计原则：表空间数据文件采用自动扩展的方式，扩展容量快大小按2的整数倍（1M、2M、4M、8M、16M、32M、64M）进行扩展，创建表空间时尽量采用nologing选项。表空间的最大限制一般采用unlimited，除非确切知道表空间数据文件的最大使用范围。（一般３２

空间数据库详细设计报告

详细设计报告 一、需求分析，确定主题 随着社会发展水平的日益提高，人民的生活水平越来越高，私家车也是越发的普及，人们对于自由旅游的意向越来越浓重，大量的出游人群都会选择自驾游。但对景点的路线规划很多人都会有一定的犹豫，不知该如何选择。 在这样的背景之下，我们进行了旅游向导的课程设计，帮助用户简洁方便的找出去某个景点的最佳方案，我们建立旅游查询平台让游客更加方便的进行查找，比如去某个旅游景点的最优路径。 二、组内人员任务分配 ***：数据入库及整理，简单查询的实现 ***：软件安装及连接，主程序的编写 ***：查询结果可视化功能的实现 ***：收集数据，PPT制作 ***：程序界面设计及美化，概念设计 ***：相关资料查询，制定数据库建库规范 ***：需求分析 三、数据获取和工具选择及安装 数据获取： 数据主要来自于老师给的全国地图和网站各论坛、相关程序的网站等。 本次实验的数据计划使用老师提供的中国地图中的CITY(城市)要素类、ROAD(公路)要素类以及PROVINCE(省份)要素类。

由于该数据字段较少，难以满足我们小组进行课程设计的要求，因此，手动添加了一些查询中用到的字段，如CITY表中加入INTRODUCTION（介绍）字段。新加字段的格式严格按照数据库设计规范进行编辑。 工具选择及安装： 按照预期规划，我们组选择使用Oracle11g、Arcgis10.1及相应的ArcSDE 展开本次的课程设计。 四、数据库、ArcGis、ArcEngine及C#四者连接关系 ◆数据库与ArcGis建立连接； ◆通过C#语句实现数据库与窗体程序的连接； ◆以C#语言为基础，使用ArcEngine对ArcGis进行二次开发，实现图形显示 功能； 五、数据入库及整理（需按照相关标准编辑数据） 本次实验的数据是以.shp文件格式导入到ArcCatalog中，进而存入到与ArcGis相连的数据库中。字段的编辑在ArcMap中进行，比如字段的增加、删除和修改等等，编辑结果保存后，结果会自动保存到相应的数据库中。 数据导入前，先建立统一的坐标系统（计划使用西安80坐标系），将所有的地理数据统一放在同一个数据集中。 对于数据的修改和添加，按照之前整理完成的《数据库设计规范》进行编辑，务必保证符合数据库建库过程的规范条件。

数据库物理设计

物理结构设计 数据库物理设计阶段的任务是根据具体计算机系统(DBMS和硬件等)的特点，为给定的数据库模型确定合理的存储结构和存取方法。所谓的“合理”主要有两个含义：一个是要使设计出的物理数据库占用较少的存储空间，另一个对数据库的操作具有尽可能高的速度。 为了设计数据库的物理结构，设计人员必须充分了解所用DBMS的内部特征；充分了解数据系统的实际应用环境，特别是数据应用处理的频率和响应时间的要求；充分了解外存储设备的特性。数据库的物理结构设计大致包括：确定数据的存取方法、确定数据的存储结构。 物理结构设计阶段实现的是数据库系统的内模式，它的质量直接决定了整个系统的性能。因此在确定数据库的存储结构和存取方法之前，对数据库系统所支持的事务要进行仔细分析，获得优化数据库物理设计的参数。 对于数据库查询事务，需要得到如下信息： l 要查询的关系。 l 查询条件(即选择条件)所涉及的属性。 l 连接条件所涉及的属性。 l 查询的投影属性。 对于数据更新事务，需要得到如下信息： l 要更新的关系。 l 每个关系上的更新操作的类型。 l 删除和修改操作所涉及的属性。 l 修改操作要更改的属性值。 上述这些信息是确定关系存取方法的依据。除此之外，还需要知道每个事务在各关系上运行的频率，某些事务可能具有严格的性能要求。例如，某个事务必须在20秒内结束。这种时间约束对于存取方法的选择有重大的影响。需要了解每个事务的时间约束。 值得注意的是，在进行数据库物理结构设计时，通常并不知道所有的事务，上述信息可能不完全。所以，以后可能需要修改根据上述信息设计的物理结构，以适应新事务的要求。 1. 确定关系模型的存取方法 确定数据库的存取方法，就是确定建立哪些存储路径以实现快速存取数据库中的数据。现行的DBMS一般都提供了多种存取方法，如索引法、HASH法等。其中，最常用的是索引法。

数据库-逻辑结构设计

1、关系模型与ER模型：（一个关系就是一张二维表） 关系模式：→二维表 ER模型：→ER图 2、关系模型的基本概念： 教师（教师编号，A, B, 姓名，性别，所在系）--主表 课程（课程号，课程名，上课教师，教师编号）--从表 关系名：实体与实体间的联系 元组----记录---行（非空） 字段----数据项---列（属性） 键----关键字----标识属性（主键，外键，候选键） 主从关系：以该属性为主键的表就是主表，以该属性为外键的表就是从表。 3、将ER模型转换成二维表，以下面为例： ER模型： 实体： 教师（教师编号，姓名，性别，所在系） 课程（课程号，课程名，教师编号，上课教室） 学生（学号，姓名，年龄，班级） 联系： 讲授（教师编号，课程号） 选修（学号，课程号，成绩）

二维表： ①将实体转为关系表 （实体名--关系名，实体属性--关系属性，即列，实体键--关系键） ②将实体的联系转为关系表（关系模式） 1:1的联系--可以转为一个独立的关系模式，也可以与任一实体合并 1:n的联系--可以转为一个独立的关系模式，也可以与n端实体合并 m:n的联系--可以转为一个关系模式 3个或3个以上实体之间的多元化的联系--可以转为一个关系模式 相同的键的关系模式可以合并 4、关系规范化：（5个等级----5个范式-----1NF→5NF）Form ①规范化原因：消除不合适的数据依赖，即关系模式中会存在以下弊端： 数据重复（冗余） 数据不一致性 数据插入异常 数据删除异常…. ②范式规范化的判定条件： 1NF:实体中的属性不能再分解 实例： 学生1（学号，姓名，性别，出生日期，系部代码，入学时间，家庭成员）不属于1NF 更改后： 学生1（学号，姓名，性别，出生日期，系部代码，入学时间，家庭） 家庭（学号，家庭成员姓名，亲属关系） 2NF:实体中的非键属性完全依赖键属性 实例： 属于1NF，不属于2NF 分析： 系部代码----由学号决定，出生日期---由学号决定，成绩---由学号+课程号决定 更改后： 3NF:没有一个非键属性传递依赖于键（关键字→非关键字1....→非关键字n） 实例： 属于2NF 分析： 姓名，性别，出生日期，入学时间---由学号唯一决定 系部代码，系名，系宿舍楼----不是由学号唯一决定，相互递推出来不属于3NF （例如：系部代码----由学号或者系名或者系宿舍楼推出） 更改后：

实验 数据库概念模型和逻辑模型

实验建立数据库概念模型（CDM）和物理模型（PDM） 一、实验目的 1.了解用PowerDesigner工具建立简单的数据库概念模型CDM的方法和过程； 2.了解用PowerDesigner工具由CDM生成物理数据模型PDM的方法和过程。 二、实验内容 1.用PowerDesigner工具建立“出版公司信息系统”概念数据模型CDM； 2.用PowerDesigner工具将“出版公司信息系统”概念数据模型CDM生成物理数据模 型PDM。 三、实验要求 1．完成“出版公司信息系统”的概念数据模型CDM； 2．将“出版公司信息系统”的CDM转换成物理数据模型PDM； 3．按“Ctrl+Print Screen SysRq”，以屏幕打印的方式将完成实验所得到的图，以实验报告的形式提交。 案例背景 本实验以某“出版公司信息系统”为例。 在某“出版公司信息系统”中，相关的实体包括作品（Title）、作者（Author）、版税（Roysched）、出版社（Publisher）、发票（Invoice）、书店（Store）、折扣（Discount）。主要存在的业务问题包括不同的作者对于同样的作品有不同的版税，每个作品必须选定一个出版社来出版，不同的书店根据销售情况可以享受不同的折扣率。 “出版公司信息系统”的E-R图如图1－1所示，实体与实体之间的联系如表1－1所示（图中省略了属性）。 表1－1 “出版公司信息系统”实体与实体间的联系 表2-2 “出版公司信息系统”实体与实体之间的联系

图2-2 “出版公司信息系统”E-R 图图1－1 出版公司信息系统E-R 图 四、实验步骤 1. 进入CDM 建模界面 （1）启动PD ，进入CDM 界面。 单击工具栏中“文件（File ）－新建模型（New Model ）”，单击“模型类型（Model Types ）”框中的“Conceptual Data Model （概念数据模型）”，并“确定（OK ）”，即进入CDM 界面。 （2）定义CDM 模型。 单击“模型(Model)—模型属性（Model Properties ）”，出现如图1－2所示的CDM 属性窗口，键入“出版公司信息系统”等属性，“确定（OK ）”并保存模型，进入CDM 工作界面，CDM “Palette ”主要模型工具的用途如表1－2所示。 图1－2 概念数据模型CDM 的属性窗口

数据库设计报告

软件数据库设计报告文档模板 1. 引言 (2) 1.1编写目的 (2) 1.2项目来源 (2) 1.3文档约定 (2) 1.4预期读者和阅读建议 (2) 1.5参考资料 (2) 2. 数据库命名规则 (3) 3. 数据库设计说明 (3) 3.1数据库逻辑设计 (3) 3.2数据库物理设计 (3) 3.3数据库分布 (3) 3.4基表设计 (4) 3.5视图设计 (5) 3.6索引设计 (6) 3.7完整性约束 (7) 3.8授权设计 (7) 3.9触发器设计 (8) 3.10存储过程设计 (8) 3.11数据复制设计 (9) 4. 词汇表 (10) 5. 历史数据处理 (10)

引言 引言是对这份数据库设计说明书的概览，是为了帮助阅读者了解这份文档是如何编写的，并且应该如何阅读、理解和解释这份文档。 1.1 编写目的 说明这份数据库设计说明书是为哪份软件产品编写的，开发这个软件产品意义、作用以及最终要达到的意图。通过这份数据库设计说明书详尽准确地描述了该软件产品的数据库结构。如果这份数据库设计说明书只与整个系统的某一部分有关系，那么只定义数据库设计说明书中说明的那个部分或子系统。 1.2 项目来源 具体说明本软件开发项目的全部风险承担者，以及各自在本阶段所需要承担的主要风险，首要风险承担者包括： ●任务提出者； ●软件开发者； ●产品使用者。 1.3 文档约定 描述编写文档时所采用的各种排版约定。排版约定应该包括： ●命名方法； ●提示方式； ●通配符号： ●等等。 1.4 预期读者和阅读建议 列举本数据库设计说明书所针对的各种不同的预期读者，例如，可能包括： ●开发人员； ●项目经理； ●测试人员； ●文档编写人员。 并且描述了文档中，其余部分的内容及其组织结构，并且针对每一类读者提出最适合的文档阅读建议。 1.5 参考资料 列举编写需求规格说明书时所用到的参考文献及资料，可能包括； ●本项目的合同书； ●上级机关有关本项目的批文；

空间数据库学习总结

常见的名词： 1.影像金字塔：是指在同一的空间参照下，根据用户需要以不同分辨率进行存储与显示， 形成分辨率由粗到细、数据量由小到大的金字塔结构。 2.TIN模型：（不规则三角网模型）：是按一定的规则将离散点连接成覆盖整个区域且互不 重叠、结构最佳的三角形。 3.数字地形模型：是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和地形属性 特征的数字描述。 4.数字高程模型（DEM）:数字地形模型中地形属性是高程 高斯-克里格投影的特点 1.中央经线为直线，而且是投影的对称轴 2.高斯-克里格投影是等角投影，投影后具有角度不变伸长固定的特点，满足等角的要求 3.中央经线长度没有变形，离中央经线越远变形越大。 E-R模型; (1)包含：实体、联系、属性三种基本成分。 (2)概念设计的结果可以用E-R图进行直观地描述和表达。 (3)实体类型是对实体的抽象，表示一类相似的对象。 (4)E-R图中：实体用方框表示，联系用菱形框表示，属性用圆圈表示。 (5)一个实体必须有至少一个唯一标识符 (6)实体间的联系可以分为多种类型，包括：多对多，多对一，一对一 (7)E-R模型还允许实体进入联系的方式，在E-R图中：表示强制性参与用双线表示，可选 性参与用单线表示 (8)联系不仅能连接两个实体类型，也可以连接多个实体类型，甚至可以连接一个实体类型 及其自身 (9)有的实体本身不能依据其属性值唯一地被识别，而必须依赖于它所联系的其他实体才能 被识别。这种称为依赖性实体（弱实体） 思考题: 1.什么是空间数据库？ 空间数据库是以特定的信息结构和数据模型表达、存储和管理从地理空间中获取的某类空间信息，以满足不同用户对空间信息需求的数据库。 2.空间数据库系统包括哪几部分？ 1.空间数据库 2.空间数据库管理系统 3.数据库应用系统 3.空间数据库主要作用有哪些？ 1.海量数据的管理能力 2.空间分析功能 3.设计方式灵活，满足用户要求 4.支持网络功能 5.影响空间数据库发展的关键因素是哪几个? 1.空间数据库的计算平台； 2.空间数据模型； 3.空间数据库的组织管理模式。 1.什么是空间实体？ 空间实体是具有确定的位置和形态特征并具有地理意义的地理空间的物体。

数据库逻辑结构图

数据库逻辑结构图 一、实体的关系模型 1）、管理员（用户名，密码） 2）、个人（帐号，密码，姓名，年龄，出生日期，电话号码）3）、备忘录（时间，地点，事件） 4）、通讯录（姓名，城市，备注，工作地点，联系方式） 5）、日记（日期，地点，人物，事情） 6）、财务（标志，消费项目，消费时间，消费金额，剩余金额，总收入） 其中有下划线的是主键。 二、关系模型合并 1）、管理员（用户名，密码） 2）、个人（帐号，密码，姓名，年龄，出生日期，电话号码）3）、备忘录（时间，地点，事件） 4）、通讯录（姓名，城市，备注，工作地点，联系方式） 5）、日记（日期，地点，人物，事情） 6）、财务（标志，消费项目，消费时间，消费金额，剩余金额，总收入） 三、关系模型的函数依赖关系 1）、用户名——>密码 2）、（帐号，密码）——>姓名，（帐号，密码）——>年龄，（帐号，密码）——>出生日期，（帐号，密码）——>电话号码

3）、时间——>地点，时间——>事件 4）、姓名——>城市，姓名——>备注，姓名——>工作地点，姓名——>联系方式； 5）、日期——>地点，日期——>人物，日期——>事情 6）、标志——>消费时间，消费时间——>消费项目，消费时间——>消费金额，标志——>总收入，标志——>剩余金额。 其中6不是第一范式其他都是第一范式，且6为第二范式. 四、优化 1）、管理员（用户名，密码） 2）、个人（帐号，密码，姓名，年龄，出生日期，电话号码）3）、备忘录（时间，地点，事件） 4）、通讯录（姓名，城市，备注，工作地点，联系方式）5）、日记（日期，地点，人物，事情） 6）、财务（标志，消费时间，剩余金额，总收入） 消费（消费时间，消费项目，消费金额）

空间大大数据库建库复习资料

第一章 1.GIS的名词分析与推论 GIS概念：具有地理数据的采集、管理、分析、表达能力，能为决策者提供有用地理信息的系统。 推论1：地理信息系统采集的数据为空间数据，即具有空间位置，又具有属性特征。地理信息系统的数据库因此又称为空间数据库。 推论二：地理信息系统具有采集、管理、分析地理数据和表达地理信息的能力。包括空间数据库建设和空间数据库的应用两个层次。 推论三：地理信息系统包括计算机硬件、软件、数据、系统开发人员和用户，但由于处理和分析的是地理数据，因此，在通用的硬件、软件基础上，还有体现专业特点的硬、软件。 2.GIS空间数据体系 空间数据库：空间数据和属性数据的组织 矢量有混合式、扩展式和开放式 矢量数据的空间数据组织：空间坐标数据的非结构化和属性数据的结构化 栅格数据：像元阵列 3.GIS数据模型 矢量数据模型：简单数据结构（面条结构）：如Shapefile、拓扑数据结构：如Coverge、面向对象的数据模型：如Geodatabase 栅格数据模型：栅格文件常用格式：*.tif,*.jpg,*.bmp等。GIS中的栅格格式：ESRI的Grid、Geodatabase的栅格数据集等。遥感图像的格式：PCI的* .pix，Erdas的*.img等。 4.空间数据库设计核心 将现实世界抽象为GIS数据模型，这是数据库设计的核心。 5.名词解释： 面条结构：数据按点、线、面为单元进行组织，点、线、面都有自己的坐标数据。最典型的是面条结构。 拓扑数据结构：不仅存储空间位置，同时存储空间关系。

拓扑关联：指存在于空间图形的不同类型元素之间的拓扑关系。如结点与弧段、弧段与多边形。 第二章 1.名词解释： 数据词典：以词典的方式描述和定义E-R模型设计中出现和形成的实体、关系。数据模型匹配：实现将实体类型和特征类型（Coverage、Shapefile、Grid等）的匹配。 区：基于现有的面特征来描述复杂的区域如多个独立的多边形组成的区域、相互重叠的区域。 路径系统：提供一套用现有的弧段特征模拟线形特征的工具，可以支持沿着弧发生的任何线现象的定义。 空间数据分层：根据分层的基本原则，对数据模型匹配后的实体进行分层组织。元数据：空间数据集的标识信息、数据质量信息、空间参照系统、内容信息、发布信息等。shp.xml存放的是元数据信息。 2.GIS数据库设计的三个步骤：概念、逻辑、物理 从概念到逻辑设计：定义实体与关系到数据模型匹配再到空间数据分层和属性表的设计。 3.数据库设计需求分析、系统体系结构的确定 由需求分析确定系统实现的功能，再由功能确定所需数据，再组织数据,建立功能数据关系矩阵，拟定初步计划（数据获取可选方式、选择的数据是否满足用户需求和功能）；简单说来就是确定数据到组织数据再到草拟初步计划。 4.数据库设计的数据模型匹配与空间数据分层 数据模型匹配：实现将实体类型和特征类型（Coverage、Shapefile、Grid等）的匹配。如行政区划是一个实体，其对应的ArcInfo数据模型就是Polygon也就是面。 空间数据分层：根据分层的基本原则，对数据模型匹配后的实体进行分层组织。分层基本原则有图形原则和对象原则，同时给每一个层一个名称。 第三章 1.资料收集与预处理 资料收集需考虑的问题： 资料内容：完备性、原始资料 资料精度：必须满足建库要求。（如图纸变形小，纠正后误差小于0.1mm） 资料现势性：与数据库建设要求的时期一致。 资料形式：优先选择数字形式的资料。 信息类别与输入方式； 从原始数据到目标数据的实现过程： 森林调查数据：扫描——空间参考——矢量化 小班卡片：格式转换 遥感数据：格式转换——空间参考 地形数据：扫描——空间参考——矢量化——格式转换 2.地理参考（空间参考）的概念、地理参考的必要性和大致过程（Georeferencing 工具的使用，以地形图为例） 地理参考:将图像数据嵌入到一个空间参照系中的过程。空间参照系可以是地理坐标系统，也可以是投影坐标系统。