国外主机测评 - 国外VPS，国外服务器，国外云服务器，测评及优惠码
随着互联网技术和数据库技术的不断发展和进步，数据库已经成为了现代企业和组织管理中不可或缺的重要组成部分，而创建数据库的逻辑设计图则成为了其中的一项重要任务。那么，呢？本文将从以下几个方面进行探讨。
一、明确需求和目标
创建数据库的逻辑设计图的之一步是明确需求和目标。在这一步骤中，需要考虑的问题包括但不限于以下几个方面：
1. 数据库的主要用途是什么，需要处理哪些数据？
2. 数据库的可管理性要求如何？
3. 数据库的安全性要求如何？
4. 数据库的可扩展性要求如何？
5. 数据库的性能要求如何？
6. 数据库的操作简易程度要求如何？
7. 数据库的备份恢复和容灾要求如何？
这些是创建数据库逻辑设计图的基本问题，根据这些问题的答案，可以明确数据库的需求和目标，从而开始逻辑设计的工作。
二、建立概念模型
在明确了需求和目标之后，下一步是建立数据库的概念模型。概念模型是数据库设计的重要基础，而数据库设计的好坏也直接关系到数据库的使用效果。因此，建立概念模型是非常重要的工作。
建立概念模型的主要工作包括以下几点：
1. 确定实体
实体是现实世界的一个事物，如一本图书、一个人等。确定实体是建立概念模型的之一步。
2. 确定实体之间的联系
不同实体之间可能存在不同的联系，如一本图书和一个作者之间存在关系，可以作为一个例子。在建立概念模型时，需要明确不同实体之间的关系，这有助于建立完整有效的数据库。
3. 确定实体的属性
实体的属性是描述实体的特征和属性的信息，如一个人的身高、体重、姓名等。在建立概念模型时，需要确定实体的属性，这有助于后续建立数据库表。
4. 确定主键实体
主键实体是指在整个实体中能够唯一标识一个实体的属性，如一个人的身份证号、一本图书的ISBN号等。在建立概念模型时，需要确定主键实体，这有助于建立数据库表。
建立概念模型是数据库设计中重要的一步，它对于数据库表的设计和数据库操作的效率和质量起着至关重要的作用。
三、建立逻辑模型
建立了概念模型之后，下一步是建立逻辑模型。逻辑模型是概念模型向数据库表转化的过程，也是数据库设计中的一个重要步骤。
建立逻辑模型的基本工作包括以下几点：
1. 将实体转化为表
在建立逻辑模型时，需要将概念模型中的实体转化为数据库表，并确定表之间的关系和联系。
2. 将属性转化为字段
数据库表中的字段是描述实体属性的一部分，需要将概念模型中的属性转化为表中的字段，这有助于后续建立数据库表的过程。
3. 确定主键
在逻辑模型中，需要确定每个表的主键，主键是用于唯一标识每个表中不同记录的关键字段。
建立了逻辑模型之后，就可以进行具体的数据库表的创建和数据库的实现工作。
四、创建数据库和数据表
建立逻辑模型并确定主键之后，下一步就是创建数据库和数据表。在这一步骤中，需要注意以下几点：
1. 数据库的命名和选择适合的数据库引擎
数据库的命名应该具有一定的规范性，避免出现混乱和错误。同时，还需要选择适合的数据库引擎，以支持数据库的各种操作。
2. 数据表的命名和创建
数据表的命名应该具有一定的规范性，避免出现混乱和错误。在创建数据表时，需要根据逻辑模型中的表来创建对应的数据库表，这有助于实现数据的管理和数据的操作。
3. 设计表之间的关系
不同数据表之间可能存在不同的关系和联系，如一对多、多对多等。在数据库设计中，需要明确不同数据表之间的联系和关系，这有助于数据的合理组织和使用。
五、
创建数据库的逻辑设计图是数据库设计的一个重要步骤，它直接关系到数据库操作的效率和质量。在建立数据库的逻辑设计图时，需要清楚明确数据库的需求和目标，建立概念模型和逻辑模型，确定表之间关系和联系等。只有经过科学规划和全面设计，才能真正实现数据库的高效管理和优化使用。
相关问题拓展阅读：
- 数据库如何设计
- 在数据库逻辑设计中，当将E-R图转换为关系模式时，下面的做法哪一个是正确的？（ ）
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：指颂通过将转换成表，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（常用自顶向唯册郑下）
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，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。首先定义最重姿和要的核心概念结构，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个号码
● 每个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。
● 你所选择的名称更好保持一致性。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。你的数据通过之一遍测试后，就被认为是达到之一标准化格式；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． 将数据放在之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
将数据放在之一遍的标准化格式中
● 除去重复的组
● 要测试之一遍标准化格式，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, allint）
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更大尺寸。例如，如果你指定ALLINT，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，字段的更大值必须指定。
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”。
系统磨做架构师：数据库系统瞎桥衡之数据库设计方法、基本步消丛骤和需求分析
在数据库逻辑设计中，当将E-R图转换为关系模式时，下面的做法哪一个是正确的？（ ）
【答案】：A、冲兆B、C
由E-R图向关系模型转换，转换规则有如下3条：其中，（1）一个实体型转换为一个关系，实体的属性就是该关系的属性，实体的码就是该关系的码。故A、C正确。（2）一个联系也可转换散友租为一个关系。故B正确。与该联系相告清连的各实体的码，以及联系的属性可转换为关系的属性。该关系的码有以下几种情况：对于l：n联系，可以将1端实体的主码作为一个属性插入到n端的关系中去。对于1：1联系，可以根据实际情况任选一方的关键字作为一个属性，插入到另一方的关系中。对于m：n的联系，应该将关系转换为一个关系模式，并且将关联实体的关键字作为这个关系模式的属性。即取所连接的各实体码的组合为关系的码。故不是每种联系类型在转换成联系类型时都如D中所述。
数据库的逻辑设计图的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据库的逻辑设计图,如何创建数据库的逻辑设计图,数据库如何设计,在数据库逻辑设计中，当将E-R图转换为关系模式时，下面的做法哪一个是正确的？（ ）的信息别忘了在本站进行查找喔。
