同济大学精品课程管理信息系统6-数据库与数据仓库.ppt

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 6.7数据库设计 6.7.1 数据库设计概述 数据库设计的含义 数据库设计在管理信息系统的开发中占有非常重要的位置，它涉及多学科的综合性技术。数据库设计的好坏将直接影响整个系统的效率。同时数据库设计者的知识和经验还是非常重要的。 规范设计法中主要有新奥尔良（New Orleans）的四个阶段方法，它将数据库设计分为：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）。后来S.B.Yao等人又将数据库设计分为五个步骤，以及L.R.Palmer等人认为数据库设计应该为一步接一步的过程，并采用一些辅助手段实现每一过程。 6.7数据库设计 6.7.2 数据库设计步骤 数据库设计主要包括如下步骤：需求分析；概念结构设计；逻辑结构设计；物理结构设计。 数据库实施阶段的设计步骤为：应用程序设计与调试；系统性能测试与试运行。 数据库使用阶段的设计步骤包括：数据库系统运行；数据库系统维护；数据库系统重构。 本节主要讨论数据库设计阶段的四个步骤 6.7数据库设计 6.7.2 数据库设计步骤 需求分析 需求分析的任务是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，以确定新系统的功能。 概念结构设计 概念结构设计的任务是对用户的需求进行综合、归纳和抽象，产生一个独立于DBMS的概念数据模型。 逻辑结构设计 逻辑结构设计的任务是将概念模型（如E-R模型）转换为某个DBMS支持的数据模型，然后再对转换后的模型进行定义描述，并对其进行优化，最终产生一个优化的数据库模式。 物理结构设计 物理结构设计是为逻辑结构选取最适合应用环境的物理结构，包括存储结构和存取方法。 6.7数据库设计 6.7.3应用实例 本讲内容 6.1 信息系统的数据管理 6.2 文件环境下的数据组织 6.3 数据库环境下的数据组织 6.4数据模型 6.5关系模式规范化 6.6数据视图概念 6.7数据库设计 6.8面向对象及其他高级数据库系统 6.9数据仓库与数据挖掘 6.8 面向对象及其他高级数据库系统 6.8.1 面向对象数据库系统（OODBS） OODBS的概念 对象标识，面向对象的数据库基于面向对象的程序设计范例，其每个实体被看作一个对象。 封装，涉及—个对象的数据和代码封装在一个单元中。每一对象是其状态和行为的封装。数据库里除了存放数据还有行为。 类和类层次，共享公共特性集的对象可以归入一个对象类。我们从所有具有相同属性和方法的对象抽象出类。 继承，一个类可以继承类层次中其直接或间接祖先的所有属性和方法。 OODBS的实现方式 纯种OODBS技术、传统数据库的改进 。 OODBS存在的问题 标准化问题、数据库语言缺乏形式化基础 6.8.2 其他一些高级数据库技术 对象-关系数据库 是以对象-关系数据模型为基础，通过提供处理复杂对象的丰富数据类型和对象定位，扩充关系模型。 空间数据库 是涉及空间信息的数据库，它主要包括地理数据库、医疗和卫星图像数据库。 时间数据库和时间序列数据库 时间数据库和时间序列数据库都存放与时间有关的数据。时间数据库通常存放包含时间相关属性的数据。 文本数据库和多媒体数据库 文本数据库包含对象文字描述的数据库。 6.8 面向对象及其他高级数据库系统 本讲内容 6.1 信息系统的数据管理 6.2 文件环境下的数据组织 6.3 数据库环境下的数据组织 6.4数据模型 6.5关系模式规范化 6.6数据视图概念 6.7数据库设计 6.8面向对象及其他高级数据库系统 6.9数据仓库与数据挖掘 6.9数据仓库与数据挖掘 6.9.1 数据仓库 定义 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、相对稳定的数据集合，用于支持管理决策。 体系结构 包含四个层次的体系结构：数据源、数据存储与管理、OLAP服务器、前端工具 6.9数据仓库与数据挖掘 6.9.2 OLAP和数据挖掘 OLAP技术基本概念 Codd认为用户决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而简单查询不能满足决策者需求。也就是说，传统的OLTP和SQL对大数据库的简单查询不能满足用户分析的要求。因此提出多维数据库和多维分析概念，即OLAP。它有两个特点：一是在线性（On-Line），二是采用多维数据库进行多维分析（Multi-Analysis）。 6.9数据仓库与数据挖掘 6.9.2 OLAP和数据挖掘 数据挖掘概念 数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 数据挖掘和数据仓库 大部分情况下，数据挖掘